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(mǎn)足不了各種工況下的精確感知，想要車(chē)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(lèi)技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)所在。

世界衛(wèi)生組織數(shù)據(jù)顯示，每年，全世界約有130萬(wàn)人的人生因道路交通事故而終止。還有2千萬(wàn)至5千萬(wàn)人受到非致命傷害，其中許多因此而殘疾。道路交通傷害是5至29歲人群的主要?dú)⑹帧?/p>

自動(dòng)駕駛，資料圖

車(chē)禍猛如虎，這句話(huà)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(chē)擺脫人的操作，這也是全球車(chē)企和科技公司目前正在做的事情。

讓汽車(chē)擺脫人的操作用專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)來(lái)說(shuō)就是自動(dòng)駕駛或無(wú)人駕駛。作為一種通過(guò)電腦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛的智能汽車(chē)，自動(dòng)駕駛汽車(chē)依靠人工智能、視覺(jué)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(méi)有任何人類(lèi)主動(dòng)的操作下，自動(dòng)安全地操作機(jī)動(dòng)車(chē)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(chē)內(nèi)信息的采集與處理，是智能車(chē)輛自主行駛的基礎(chǔ)和前提。獲取周?chē)h(huán)境信息，涉及到道路邊界檢測(cè)、車(chē)輛檢測(cè)、行人檢測(cè)等技術(shù)，即傳感器技術(shù)，所用到的傳感器一般有激光測(cè)距儀、視頻攝像頭、車(chē)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(tái)智能車(chē)輛最燒錢(qián)的部分。

但是感知技術(shù)并不是加裝個(gè)上百萬(wàn)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(mǎn)足不了各種工況下的精確感知，想要車(chē)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(lèi)技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)所在，目前國(guó)內(nèi)這方面和國(guó)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(lái)需要做的便是依據(jù)感知系統(tǒng)獲取的信息來(lái)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(lèi)似于給車(chē)輛下達(dá)相應(yīng)的任務(wù)。例如在車(chē)道保持、車(chē)道偏離預(yù)警、車(chē)距保持，障礙物警告等系統(tǒng)中，需要預(yù)測(cè)本車(chē)與其他車(chē)輛、車(chē)道、行人等在未來(lái)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(chē)輛有了行駛?cè)蝿?wù)，智能車(chē)輛的路徑規(guī)劃就是在進(jìn)行環(huán)境信息感知并確定車(chē)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(chē)輛的自主導(dǎo)航。

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

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(xiàn)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(xiàn)上會(huì)有其他車(chē)輛或者障礙物，想要避過(guò)這些障礙物或者車(chē)輛，需要轉(zhuǎn)向調(diào)整車(chē)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(shì)場(chǎng)法、矢量域直方圖法、虛擬力場(chǎng)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(lái)就需要控制車(chē)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(jiǎn)單來(lái)說(shuō)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(guò)控制轉(zhuǎn)向達(dá)到車(chē)輛沿著預(yù)定軌跡行駛的目的；而縱向控制目的是為了滿(mǎn)足車(chē)輛行駛過(guò)程中的速度要求，有時(shí)候還需要配合橫向控制達(dá)到滿(mǎn)足車(chē)輛在軌跡跟蹤的同時(shí)，還需要滿(mǎn)足安全性、穩(wěn)定性和舒適性的目的。因?yàn)檐?chē)輛是一個(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(duì)智能車(chē)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(shuō)智能車(chē)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(chē)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(chē)就可以自己行駛，交通將迎來(lái)自動(dòng)駕駛時(shí)代。