早期的无人驾驶汽车是什么样子的？
早在20世纪80年代就有无人驾驶汽车。它用两台电视摄像机作为“眼睛”，安装在汽车大灯上面与下面。用一台电子计算机作为“大脑”，安装在司机座位旁边，由它完成图像识别，认清道路和环境，并且进行路线规划。还有自动控制系统，任务是完成司机的手脚驾车的动作，控制方向盘，进行刹车等。这种无人驾驶车辆行驶速度是每小时20千米。车能自动靠道路右边行驶，如果遇有障碍物，能驾车向左绕过去，然后再回到右边行驶。
奔驰即将在德国机场实现无人驾驶停车，国内还远吗？
试想一下：如果有一天，我们驾车去机场，不再需要将车开到停车场，再拉着行李赶去值机。而是直接将车停在出发大厅外，像打车那样，而后车辆能够自行开至停车场停放好。这将会一种怎样的体验？别着急，奔驰目前已经联手博世，在为 S级开发这种自动代客泊车系统了，并计划率先在德国斯图加特机场投入商业运营。而在不久的将来，消费者只需要购买一个叫做“智能停车驾驶员”的套件，就可以通过一系列手机上的操作，实现自动代客泊车这一功能。其实无论自动驾驶也好，自动代客泊车也罢，目前在技术上并不难实现。难点主要在于，在现实社会道路中，不确定的因素太多，比如行人、非机动车，或是道路施工。所以有关自动驾驶的尝试，都会率先投放在较为封闭，且相关基础设施较为完善的工厂或物流园区内。而这次奔驰与博世联手开发的自动代客泊车系统，虽然选择在斯图加特机场投入运营，但依然将其P6停车场作为固定试点。当然，这其中也少不了停车场运营商的技术平台支持。至于为什么是S级，其实答案很简单。作为奔驰目前最豪华、最安全、科技含量最高的旗舰车型，S级上的硬件配备一定是最高最全的，因此作为前期试验产品效果最好。而随着数据上的积累和体验上的优化，这项技术早晚会应用在奔驰其他产品上。总的来说，奔驰的L4级辅助驾驶技术已经成型，剩下的，就看各地法规是否允许了。假设类似的自动驾驶技术能在国内实现，各位最希望出现在哪些场景下呢？本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
早期无人驾驶的汽车是怎样的？
和计算机代替了人眼和大脑吗？早在20世纪80年代就有了无人驾驶的汽车。它用两台电视摄像机作为“眼睛”，安装在汽车大灯的上面与下面。它用一台电子计算机作为“大脑”，安装在司机座位旁边，由它完成图像识别，认清道路和环境，并且进行路线规划，计算出如何去控制驱动系统。还有自动控制系统，它的任务是完成司机的手脚驾车的动作，控制方向盘，进行刹车等。这种无人驾驶车辆行驶速度是每小时20千米。车能自动靠道路左边行驶（国外有的国家规定汽车左侧通行），如果遇有障碍物，能驾车向右绕过去，然后再回到左边行驶。若是障碍物把道路堵塞了，它能自动停下来。现在德国戴姆勒——奔驰汽车公司正在试验一种汽车自动驾驶系统。一辆“维塔”牌汽车已无人驾驶达1万千米。但是，无人驾驶汽车还要经过较长时间的发展，并克服不少技术难题，才能获得实际应用。
什么是无人驾驶汽车？
无人驾驶汽车也称智能车、无人自动驾驶车、自主导航车或轮式移动机器人，是室外移动机器人在交通领域的重要应用。无人驾驶车系统是一个集环境感知、规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，是充分考虑车路合一、协调规划的车辆系统，也是智能交通系统的重要组成部分。
1、什么是无人驾驶汽车
无人驾驶汽车也称智能车、无人自动驾驶车、自主导航车或轮式移动机器人，是室外移动机器人在交通领域的重要应用。无人驾驶车系统是一个集环境感知、规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，是充分考虑车路合一、协调规划的车辆系统，也是智能交通系统的重要组成部分。
无人驾驶汽车利用传感器技术、信号处理技术、通讯技术和计算机技术等，通过集成视觉、激光雷达、超声传感器、微波雷达、GPS、里程计、磁罗盘等多种车载传感器来辨识汽车所处的环境和状态，并根据所获得的道路信息、交通信号的信息、车辆位置和障碍物信息做出分析和判断，向主控计算机发出期望控制，控制车辆转向和速度，从而实现无人驾驶车辆依据自身意图和环境的拟人驾驶。
2、无人驾驶汽车的关键技术
总的来说，无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。
1.环境感知技术
环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息，为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后，提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同，我们采用两种方法进行检测：
无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便，主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。
无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主，被动型测距传感器为辅，采用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下，执行任务的需要，最重要的是处理数据量小，实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算，无需知道障碍物的具体信息。
而视觉作为环境感知的一个重要手段，虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题，但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性，而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面，视觉也是必不可少的手段。
2.导航定位技术
无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。
自主导航技术是指除了定位辅助之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算资源有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类：
相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部本体感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。绝对定位：主要采用导航信标，主动或被动标识，地图匹配或全球定位系统进行定位。
组合定位：综合采用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPS+地图匹配、6PS+航迹推算、GPS+航迹推算+地图匹配、GPS+GLONASS+惯性导航+地图匹配等。网络导航能随时随地通过无线通信网络、交通信息中心进行信息交互。移动设备通过移动通信网与直接连接于Internet的WebGIS服务器相连，在服务器执行地图存储和复杂计算等功能，用户可以从服务器端下载地图数据。网络导航的优点在于不存在存储容量的限制、计算能力强，能够存储任意精细地图，而且地图数据始终是最新的。
3.路径规划技术
路径规划是无人驾驶汽车信息感知和智能控制的桥梁，是实现自主驾驶的基础。路径规划的任务就是在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准，寻找一条从起始状态包括位置和姿态到达目标状态的无碰路径。
路径规划技术可分为全局路径规划和局部路径规划两种。全局路径规划是在已知地图的情况下，利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界，确定可行和最优的路径，它把优化和反馈机制很好的结合起来。局部路径规划是在全局路径规划生成的可行驶区域指导下，依据传感器感知到的局部环境信息来决策无人平台当前前方路段所要行驶的轨迹。全局路径规划针对周围环境已知的情况，局部路径规划适用予环境未知的情况。
路径规划算法包括可视图法、栅格法、人工势场法、概率路标法、随机搜索树算法、粒子群算法等。
4.决策控制技术
决策控制模块相当于无人驾驶汽车的大脑，其主要功能是依据感知系统获取的信息来进行决策判断，进而对下一步的行为进行决策，然后对车辆进行控制。决策技术主要包括模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。
决策控制系统的行为分为反应式、反射式和综合式三种方案：反应式控制是一个反馈控制的过程，根据车辆当前位姿与期望路径的偏差，不断地调节方向盘转角和车速.直到到达目的地。反射式控制是一种低级行为，用于对行进过程中的突发事件做出判断，并迅速做出反应。
综合式控制在反应层中加入机器学习模块，将部分决策层的行为转化成基于传感器的反应层行为，从而提高系统的反应速度。
无人驾驶的汽车是什么？
无人驾驶的汽车是智能汽车。无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体。是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。无人驾驶的作用研发历史从20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。中国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科技大学在1992年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。世界上先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里，其中八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成的。技术原理无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。它是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。
