无人驾驶汽车未来展望

随着美国交通部2016年9月20日出台全球首份针对无人驾驶汽车的指导意见，无人驾驶汽车的发展将驶入快车道。本文通过对无人驾驶汽车的发展史、无人驾驶汽车的技术原理和无人驾驶未来发展潜力的分析，对无人驾驶汽车的未来发展进行展望。

【关键词】无人驾驶 激光雷达 技术原理 未来展望

1 无人驾驶汽车发展史

20世纪以来，电子信息化高速发展，从而催生了无人驾驶汽车这一产物。随着物理计算能力的大幅度提升、动态视觉技术的快速发展以及人工智能技术迅猛发展的推动，解决了一些无人驾驶汽车的关键技术问题，例如路线导航、障碍躲避、突发决策等等，为无人驾驶技术的成熟创造了条件。

美国从20世纪50年代开始研究无人驾驶汽车，在80年代正式开展自主地面车辆AVL项目，主要由美国陆军和国防高级研究计划局（DARPA）合作，成功研发了第一个无人驾驶机器人。1995年，由卡耐基梅隆大学研发的Navlab-V智能车实现了在多地形上的高速度、长距离自主行驶，总的行程高达上万公里。在之后几年时间里，谷歌公司先后研发了7辆无人车，在2010年，对它们开展了城市实际道路测试。2015年10月20 日，美国完成有史以来第一次完全自动驾驶汽车在公共道路上的完全不受保护行使。2016年，谷歌的自动驾驶汽车的行驶里程突破了200万英里，这暗示美国无人驾驶技术成熟度相当高，实用性和安全性十分可靠。

中国从20世纪80年代开始对无人驾驶汽车进行研究，相比美国、欧洲等国起步晚，与他们之间有较明显的技术和经验差距。1992年，由国防科技大学、北京理工大学等五所机构成功研发第一辆自主车ATB-1，这标志着中国无人驾驶行业正式起步并进入探索期，无人驾驶的技术研发正式启动。九五期间，ATB-2成功研制出来，在ATB-1基础上完善了功能，行使速度大幅提高。2005年，ATB-3研制成功，在环境认知和轨迹跟踪能力上得到进一步加强。2011年7月14日，红旗HQ3首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶试验，创造了我国自主研制的无人车在复杂交通状况下自主驾驶的新纪录。2015年5月，我国完成了首辆无人驾驶客车的路测；8月，百度公司研发的无人车完成了从百度大厦到奥林匹克公园的往返综合道路环境下的自主行驶。

美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）将智能汽车分为四个等级：辅助驾驶、半自动驾驶、高度自动化驾驶以及完全自动化驾驶，目前大多数汽车处于第二等级，大部分厂商已经研发出了第三等级的汽车，并在现实生活中的短距离出行中投入使用。谷歌作为无人驾驶汽车的领头军，目前处于第四等级的研发测试中。

2 无人驾驶汽车基本原理

无人驾驶汽车是指给车辆装备智能软件和多种感应设备，包括车载传感器、雷达、GPS以及摄像头等，获取车辆周围环境信息，并根据所获取的信息像人的大脑一样进行智能处理、分析判断，从而控制车辆的行使方向与速度，实现车辆的自主驾驶，安全高效地到达目的地，并且最终实现完全消除交通拥堵和交通事故，为环境保护做出突出贡献。简单来讲，无人驾驶汽车是指一种达到全自动、行驶途中不需要人为干涉的智能汽车。

无人驾驶系统平台十分复杂，主要涉及四个技术领域：环境感知、路径规划、计算机控制、决策控制。因此，无人驾驶系统主要由环境感知系统、计算机控制系统、决策控制系统和地理信息系统组成（如图1所示）。

环境感知系统，充当无人驾驶车的“眼睛”，主要是通过无人驾驶汽车所装载的外部传感器获取外部环境信息，对其进行建模，将汽车所处的地理信息、障碍物信息等准确快速地传输给计算机控制系统，所以这个系统主要由两部分组成：车载导航系统和障碍物检测系统。早期采用磁导航技术，通过埋设在道路上的磁钉或电线等导航设备获取信息；随后采用光学摄像头，通过对摄像头拍摄的图像进行分析处理，获取道路信息，但是这种方式对图像处理和模式识别技术要求十分高，否则难以保证系统的准确性与实时性。目前，谷歌所研发的无人驾驶汽车采用的是激光雷达技术，这种技术的主要原理是发射激光和接收激光信号、检测激光遇到障碍物的回波信号，通过回波信号检测作业现场的障碍物和当前激光雷达传感器之间的距离，还可以通过谷歌地图获取当前的地理位置。

计算机控制系统，像人的大脑一样智能化地对各种传感器传输来的信息进行快速、准确的分析处理，根据系统软件的控制算法，再将控制策略指令传输给执行机构进行执行。这种智能化的决策需要强大的后台软件支持，才能够做到对大量的激光雷达、GPS、电池电压、工作电流、行使位姿等信息进行准确而快速的处理，到达严格的实时性要求。

行为决策，无人驾驶汽车硬件系统执行计算机控制系统输出的控制指令，主要是方向盘转角控制和车速控制两种指令。

路径规划，是无人驾驶汽车导航和控制的基础，主要是提供一条从出发点到目的地，综合了各类诸如距离、时间、费用、拥堵等因素的最优路径，分为全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划是指忽略细节信息，在全局范围内确定一条从起点到终点的粗略路径；局部路径规划是在全局路径的基础之上，结合环境感知系统获取的道路信息计算出局部范围内精确的行驶轨迹。无人驾驶汽车采用全局路径规划和局部路径规划相结合的方式进行路径规划。

3 无人驾驶汽车未来展望

2015年，中国汽车保有量已经超过1.72亿辆，仅次于美国居于世界第二，占全世界汽车保有量的十分之一。随着我国汽车保有量的激增，城市交通压力直线上升，拥堵现象愈发严重，从而带来的环境污染和交通事故频发的问题也日趋严峻。

中美两国开始瞄准无人驾驶汽车这一新兴市场，来解决眼前的环保、交通、经济等关键问题。作为两个互联网强国，在无人驾驶汽车这一领域必将开展一场激烈的技术角逐，争取占得市场先机，获得巨大的利益。百度首个公开了无人驾驶汽车的时间表，他们表示在2018年百度无人车将进行商用，2020年达到量产。更值得一提的是，中国许多地方政府已经向百度提供监管、基础设施等方面的支持，会引入按照政府特定的路线行驶的小型自动驾驶巴士。

由此可见，无人驾驶汽车在今后的发展中前景十分可观。但是就目前的情形而言，无人驾驶汽车还会面临各种技术、法律、安全、成本等方面的难关，在城市交通中，为了缓解交通拥堵问题，交警会经常介入拥堵路段，进行人为手势指挥，这种情况下，无人驾驶汽车难以对交警复杂多变的手势进行识别理解，并且人们担忧无人驾驶汽车无法在突发的紧急状况下做出道德选择，存在极大的安全隐患。然而，目前以谷歌、百度为首的互联网巨头、大量的传统汽车制造商都在寻求政府的帮助，与相应政府部门一起布局无人驾驶汽车，并且在大力推动它的商业进程。在法律方面，2016年9月20日，美国交通部针对无人驾驶厂商发布指导意见书，这份指导意见主要梳理了无人驾驶汽车的安全标准和政府职能，列出了无人车厂商需要提交的15 项“安全评估”标准，包括无人驾驶车测试要求、系统失灵的补救措施、无人驾驶程序对现行交通法规的遵守要求，以及避免黑客攻击的措施等。这意味着无人驾驶面临的政策障碍正在逐步被消除。

4 总结

无人驾驶作为一个新兴的市场，在技术、经验上都需要不断地加深研究，无人驾驶的系统搭建完善到大范围的无人驾驶车辆开始运营，还有很漫长的路要走。但是，无人驾驶汽车已然成为汽车行业的发展趋势，可以肯定的是，在未来，无人驾驶汽车会进入我们的生活，在很大程度上改变和改善我们的出行方式，在环保、交通、经济等领域为人类谋得福祉。

参考文献

[1]杨帆.无人驾驶汽车的发展现状和展望[J].上海汽车，2014（03）：35-40.

[2]乔维高，徐学进.无人驾驶汽车的发展现状及方向[J].上海汽车，2007（07）：40-43.

[3]孫扬.无人驾驶车辆智能水平的定量评价[D].北京理工大学，2014.

作者简介

叶犇宇（1998-），男，汉族。

作者单位

江苏省南通市海门市海门中学 江苏省南通市海门市 226100