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摘要：汽车为我们的生活带来了便利，同样也造成了交通拥堵、安全隐患等多重问题。随着信息化进程加快，大数据飞速发展，将计算机技术应用在汽车中成为现阶段研究的必要趋势和前沿发展方向。无人驾驶汽车的出现可以为解决这些问题提供大的帮助。本文就无人驾驶汽车在国内外的发展现状进行简要介绍，指出无人驾驶汽车技术发展存在的问题，并对无人驾驶汽车关键技术的研发提出相应对策。
关键词：汽车；无人驾驶；关键技术；发展研究
1无人驾驶汽车概述
无人驾驶汽车，是智能汽车的一种，也可以称其为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶操作系统进行驾驶。也有学者将其界定为，在没有驾驶员操作和干预下，依靠车载传感器、定位系统等互联网人工智能技术，实现汽车自主行驶的一种方式。无人驾驶汽车具有以下几个主要特征：（1）汽车行驶的自主性。无人驾驶汽车的行驶不需要驾驶。员对车辆的行驶过程，如加速、转向、并线等进行实际操作，这是无人驾驶汽车区别于传统汽车的主要特征。无人驾驶汽车通过车载传感系统，识别车辆具体所在的路况，自主确定行驶线路，控制车速和行驶方向，使车辆能够正常地在道路上行驶、安全地到达预定目的地并停靠在指定位置。（2）驾驶人员的不特定性。坐在无人驾驶汽车上，除了启动汽车和输入目的地，驾驶人员是否掌握基本的驾驶技能并不是无人驾驶汽车运行的前提条件，因为车辆只需要依赖车载智能系统就可以完成各种运行操作。也就是说，即使没有驾驶技能的人也可以成为无人驾驶汽车的驾驶员，只要在“法律允可的范围内，任何人均可以驾驶”。（3）技术应用的广泛性。无人驾驶汽车技术在发展成熟并投入使用后，将会给许多行业的发展提质增效带来颠覆性改变。因为它不仅可以使个人的交通出行更加便捷，还可以用于货物运输、道路清扫、抢险救灾、军事作战等。尤其是在长途货物运输中，无人驾驶技术可以克服驾驶员的疲劳驾驶等各种身体局限，极大地减少交通事故、提高工作效率。
2汽车无人驾驶的主流技术路线
2.1谷歌的无人车技术路线
谷歌作为最早研发无人驾驶机车的企业之一。其研发的无人驾驶汽车从2009年开始测试性能。从2013年的开始谷歌无人驾驶汽车选择了全自动化无人驾驶模式，这是由于之前的研发路线已经假设失效，而谷歌选择的用计算机系统完全代替方向盘半人为控制的路线后。谷歌研发了一中无方向盘、刹车踏板和加速器的无人驾驶汽车，这种汽车的行驶速度只能达到每小时25英里。谷歌在此型号无人驾驶汽车的外部增加了泡沫保护，并将挡风玻璃的材质改为了塑料材质，从而最大程度的增加了无人驾驶汽车的安全性能。
2.2特斯拉的自动驾驶技术路线
当前特斯拉无人驾驶车的型号为ModelS，与谷歌无人车技术路线不同的是特斯拉的自动驾驶技术并未选择完全信任计算机系统。特斯拉ModelS车型中使用了一种叫Autopilot自动驾驶系统，系统的应用使得特斯拉ModelS在高速公路上能够实现辅助自动驾驶的功能切换。但Autopilot系统的切换是使用也需要驾驶人员对车辆的接管做到随时性，然而即便如此特斯拉ModelS也出现了由于无人驾驶模式引发的交通事故。在美国发生的无人驾驶汽车交通事故使得无人驾驶汽车安全性能受到广泛关注。特斯拉公司的技术失误说明无人驾驶汽车研发路线并不能够有效的保证汽车驾驶的安全性，也正因为如此特斯拉公司强调驾驶员不应该信赖自动驾驶系统进行无人驾驶汽车的驾驶。特斯拉自动驾驶技术路线在于无人驾驶技术能够起到提高驾驶人员驾驶体验的效果，而并非完全取代人为驾驶。
3无人驾驶汽车关键技术发展存在的问题
3.1环境感知缺乏可靠性
环境感知传感器有实效可能。一些强光、噪声以及声波吸附材料会干扰到无人驾驶汽车上安装的高清摄像头以及超声波探头，从而导致处理器难以做出驾驶判断或者做出错误判断；同时，受雨雪、大雾等极端天气影响，这些设备精确度衰减剧烈；此外，采集到的信息如何实现高效快速的融合从而形成一个稳定而智能的系统，及时应对各种突发事件的能力还需要突破。
3.2环境感知传感器设备成本高
以谷歌无人驾驶汽车为例，在整个无人驾驶汽车中激光测距器的成本占到整个谷歌公司无人驾驶汽车成本的一半多，是在谷歌无人驾驶汽车中最昂贵的设备，成本大约在7万美元。极高的成本直接影响到无人驾驶汽车的推广和普及。除此之外，无人驾驶汽车需要联网，这也就意味着面临一定的网络安全问题，建立可靠的防火墙又会增加成本。
4无人驾驶汽车关键技术的发展对策
4.1完善感知系统，加强环境感知
对周围环境的感知是汽车实现自动驾驶的基础。摄像头和雷达现已经广泛运用在家用汽车上，而完全自动驾驶需要更多的传感器相互合作才能实现。激光传感器精度高，可以准确地对周围环境进行扫描和构建模型，但是成本较高，尚未实现大规模量产；摄像头可以有效的识别人物、障碍物和交通标示，直接获得周围环境的影像，有利于对进一步的运动做出判断和分析；声呐雷达较激光传感器来说成本更低，同样具有较高的稳定性，更利于实现普及。利用传感器收集到信息数据后，需要将收集到的光学和声学信息数据进行模式识别。在无人驾驶中，光学信息识别可以实现对周围的路面、行人和交通指示牌等做出判断；声学信息识别可以实现人车之间的智能交流，通过驾驶员的语音输入，控制车辆进行相应动作。例如：在行驶过程中，车内的驾驶员通过目视的方法可以准确迅速地分析出交通指示牌所代表的内容和信息，但无人驾驶汽车得到交通指示牌信息，首先需要通过摄像头来得到道路的影像数据，但是车辆本身不能对交通指示牌在现实生活中所代表的内容作出判断。只有利用人工智能加以恰当的算法，从道路的影像资料中获取交通指示牌的特征信息，并进行分析，从而得到交通指示牌所代表的真实意义。
4.2设备组合使用，提高传感线性价比
激光雷达具有高精确度和高分辨率，是无人驾驶汽车所需要的设备，但激光雷达在无人驾驶汽车制造过程中费用较高，会影响无人驾驶汽车的总体预算，这不利于无人驾驶汽车整体制作与研发。在无人驾驶汽车中，除了需要高费用高，效能的激光雷达之外，还可以使用雷达，雷达这一感知设备对外界感知能力虽然没有激光雷达高，但它的成本却低，如毫米波雷达，它功能与激光雷达相似，在恶劣的暴雨环境中仍能正常工作。
4.3突破系统牵引和稳定控制技术
传统防抱死制动系统需要驾驶员实现，在无人驾驶汽车过程中，突破系统牵引和稳定控制技术，对汽车行驶过程中出现的突发情况反应更加灵敏，若无人驾驶汽车发生轮胎打滑，车辆侧翻等情况时，稳定和牵引技术可以监测即将发生的危险，及时锁住轮胎，防止意外事故的发生。系统牵引和稳定控制技术较为复杂，属于无人驾驶汽车关键技术较难突破的技术，对四个轮胎实行单独制动和牵引，这种单独制动可以保证汽车行驶过程中的安全，当汽车行驶不当时，能及时停止，此外，系统牵引和稳定控制技术对道路监测、路况分析、险情规划等其它方面有重要作用。
5结束语
在无人驾驶汽车渐渐普及后，它将会给我们的生活带来更多的便利和安全。本文对汽车无人驾驶的主流技术路线、无人驾驶汽车关键技术发展存在的问题、无人驾驶汽车关键技术的发展对策做了初步的介绍。相信通过人们的努力、不断创新，在未来无人驾驶汽车将会得到不断完善和普及。在人民的不断奋斗拼搏下，我国的无人驾驶汽车技术也将不断赶超世界尖端水平，助力我国的经济社会发展。
参考文献
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