由于傳感器在設(shè)計(jì)的時(shí)候有各自的局限性，單個(gè)傳感器滿足不了各種工況下的精確感知，想要車輛在各種環(huán)境下平穩(wěn)運(yùn)行，就需要運(yùn)用到多傳感器融合技術(shù)，該技術(shù)也是環(huán)境感知這一大類技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)所在。

世界衛(wèi)生組織在2017年5月份提供的數(shù)據(jù)顯示，全球每年因道路交通事故死亡的人數(shù)約125萬，相當(dāng)于每天在全球范圍內(nèi)有3500人將會因交通事故喪生。媒體記者從全國安全生產(chǎn)工作會議獲悉，我國在2016年共發(fā)生交通事故6萬起，死亡人數(shù)達(dá)到了4.1萬。

車禍猛如虎，這句話在這些數(shù)據(jù)上體現(xiàn)的淋漓盡致。而要想提高駕駛安全，眼下有兩個(gè)大方向，一個(gè)是加強(qiáng)交通管制，用高壓政策強(qiáng)迫司機(jī)安全駕駛；另一個(gè)便是讓汽車擺脫人的操作，這也是全球車企和科技公司目前正在做的事情。

讓汽車擺脫人的操作用專業(yè)術(shù)語來說就是自動(dòng)駕駛或無人駕駛。作為一種通過電腦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)無人駕駛的智能汽車，自動(dòng)駕駛汽車依靠人工智能、視覺計(jì)算、雷達(dá)、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)協(xié)同合作，讓電腦在沒有任何人類主動(dòng)的操作下，自動(dòng)安全地操作機(jī)動(dòng)車輛。

自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵技術(shù)依次可以分為環(huán)境感知，行為決策，路徑規(guī)劃和運(yùn)動(dòng)控制四大部分。

感知技術(shù)

作為第一步的環(huán)境感知，就是環(huán)境信息和車內(nèi)信息的采集與處理，是智能車輛自主行駛的基礎(chǔ)和前提。獲取周圍環(huán)境信息，涉及到道路邊界檢測、車輛檢測、行人檢測等技術(shù)，即傳感器技術(shù)，所用到的傳感器一般有激光測距儀、視頻攝像頭、車載雷達(dá)、速度和加速度傳感器等等。當(dāng)然，這部分也是一臺智能車輛最燒錢的部分。

但是感知技術(shù)并不是加裝個(gè)上百萬的雷達(dá)，搞幾個(gè)高清攝像頭就可以的，由于傳感器在設(shè)計(jì)的時(shí)候有各自的局限性，單個(gè)傳感器滿足不了各種工況下的精確感知，想要車輛在各種環(huán)境下平穩(wěn)運(yùn)行，就需要運(yùn)用到多傳感器融合技術(shù)，該技術(shù)也是環(huán)境感知這一大類技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)所在，目前國內(nèi)這方面和國外的主要差距也集中在多傳感器融合方面。

決策技術(shù)

完成了感知部分，接下來需要做的便是依據(jù)感知系統(tǒng)獲取的信息來進(jìn)行決策判斷，確定適當(dāng)工作模型，制定相應(yīng)控制策略。這部分的功能類似于給車輛下達(dá)相應(yīng)的任務(wù)。例如在車道保持、車道偏離預(yù)警、車距保持，障礙物警告等系統(tǒng)中，需要預(yù)測本車與其他車輛、車道、行人等在未來一段時(shí)間內(nèi)的狀態(tài)，先進(jìn)的決策理論包括模糊推理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等。

路徑規(guī)劃

智能車輛有了行駛?cè)蝿?wù)，智能車輛的路徑規(guī)劃就是在進(jìn)行環(huán)境信息感知并確定車輛在環(huán)境中位置的基礎(chǔ)上，按照一定的搜索算法，找出一條可通行的路徑，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)智能車輛的自主導(dǎo)航。

路徑規(guī)劃的方法根據(jù)智能車輛工作環(huán)境信息的完整程度，可分為兩大類：

基于完整環(huán)境信息的全局路徑規(guī)劃方法；例如，從上海到北京有很多條路，規(guī)劃處一條作為行駛路線即為全局規(guī)劃。如柵格法、可視圖法、拓?fù)浞ā⒆杂煽臻g法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等靜態(tài)路徑規(guī)劃算法。

基于傳感器實(shí)時(shí)獲取環(huán)境信息的局部路徑規(guī)劃方法；例如，在全局規(guī)劃好的上海到北京的那條路線上會有其他車輛或者障礙物，想要避過這些障礙物或者車輛，需要轉(zhuǎn)向調(diào)整車道，這就是局部路徑規(guī)劃。局部路徑規(guī)劃的方法包括：人工勢場法、矢量域直方圖法、虛擬力場法、遺傳算法等動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法等。

運(yùn)動(dòng)控制

規(guī)劃好了行駛路徑，接下來就需要控制車輛沿著期望的軌跡行駛，這就是運(yùn)動(dòng)控制部分需要完成的內(nèi)容。

運(yùn)動(dòng)控制包括橫向控制和縱向控制，簡單來說橫向控制就是轉(zhuǎn)向控制，縱向控制就是速度控制，現(xiàn)在研究比較多的是橫向控制，所運(yùn)用的方法主要包括滑膜控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、最優(yōu)控制、自適應(yīng)控制和純跟蹤控制等。

通俗的講就是，橫向控制給定一個(gè)速度，通過控制轉(zhuǎn)向達(dá)到車輛沿著預(yù)定軌跡行駛的目的；而縱向控制目的是為了滿足車輛行駛過程中的速度要求，有時(shí)候還需要配合橫向控制達(dá)到滿足車輛在軌跡跟蹤的同時(shí)，還需要滿足安全性、穩(wěn)定性和舒適性的目的。因?yàn)檐囕v是一個(gè)特別復(fù)雜的系統(tǒng)，橫向、縱向和垂向都有耦合關(guān)系的存在，因此就需要對智能車輛進(jìn)行橫、縱向，甚至橫、縱、垂向的協(xié)同控制。由于其耦合關(guān)系的復(fù)雜性，所以說智能車輛運(yùn)動(dòng)控制的協(xié)同控制技術(shù)，也是該部分的技術(shù)難點(diǎn)。

如果車企和科技公司能夠讓這四項(xiàng)技術(shù)完美的結(jié)合工作，那么汽車就可以自己行駛，交通將迎來自動(dòng)駕駛時(shí)代。

審核編輯 ：李倩