無人駕駛關鍵技術主要有哪些

⑴ 無人駕駛需要實現什麼樣的技術

階段一：輔助駕駛階段。車道保持、自適應巡航等輔助駕駛功能，均屬於這個階段的技術，不過駕駛員仍舊是操作主體。

階段二：半自動駕駛。在這個階段中，電腦操縱下的自動駕駛已經可以完成前往目的地的過程，其可作為備用系統完成行駛，但受限於法律法規等因素，其仍舊不能作為整個駕駛行為的主體存在。

階段三：全自動駕駛。技術、成本、法衡去規等因素都不再成為影響普及的因素，電腦控制的系統已經作為駕駛主體而存在，駕駛員也可以隨時接管操作系統。

由於技術和法規等的限制，目前的無人駕駱氣車大多處於第＝階段。當前主流的無人駕駛汽車技術有激光雷達式和攝像頭+;%距雷達式兩種。

⑵ 無人駕駛的設計關鍵是什麼

無人駕駛的設計關鍵是無人駕駛技術是感測器、計算機、人工智慧、通信、導航定位、模式識別、機 器視覺、智能控制等多門前沿學科。

無人駕駛系統的列車完全在基於通信的控制系統下運行, 包括車輛段(含停車場, 以下同) 列車喚醒、車站准備、進人正線服務、正線列車運行、折返站折返、退出正線服務、進段、洗車和休眠等作業。列車的啟動、牽引、巡航、惰行和制動, 車門和屏蔽門的開關, 車站和車載廣播等控制都是在無人的狀態下自動運行。

一、人工駕駛模式：

列車的駕駛員根據運行圖在獨立的信號系統中駕駛列車運行, 並得到ATP(列車自動保護系統)的超速監控與保護。

二、人工駕駛的自動化運行模式：

列車設駕駛員, 主要操作任務是為乘客上下車開、關車門, 給出列車起動的控制信號;而列車的加速、惰行、制動以及停站, 均通過ATC(列車自動控制)信號系統與車輛控制系統的介面, 經協調配合自動完成。

三、全自動無人駕駛模式：

列車的喚醒、起動、行駛、停站、開關車門、故障降級運行, 以及列車出入停車場、洗車和休眠等都不需要駕駛員操作, 完全自動完成。

我國近幾年建設的新線, 多屬於人工駕駛的自動化運行模式。但縱觀當今世界, 科學技術的進步正在使城市軌道交通技術發生著革命性的變化。藉助於全新的設計理念, 計算機網路控制技術的應用,集成電路、電子元器件和機電部件的可靠性提高, 生產製造工藝技術的革新等。

已使城市軌道交通系統的可靠性、安全性達到99 .99 %;自動化程度的提高, 使人工干預的內容越來越少, 並已達到列車駕駛員的職能完全由「自動化」系統來替代的程度。

城市軌道交通技術正進入一個嶄新的時期, 即「全自動無人駕駛模式」的發展期。全自動無人駕駛系統作為先進的城市公共交通系統, 代表了城市軌道交通領域的發展方向。

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⑶ 無人駕駛汽車的主要技術

根據無人駕駛汽車的功能模塊，可將無人駕駛的關鍵技術分為：定位導航技術、環境感知技術、規劃決策技術和自動控制技術。

1、定位導航技術

定位導航模塊包括定位技術和導航技術。定位技術可以分為相對定位（如陀螺儀、里程計）、絕對定位（如GPS）和組合定位。導航技術可以分為基於地圖的導航和不基於地圖的導航，其中高精度地圖在無人駕駛的導航中有著關鍵作用。

2、環境感知技術

環境感知模塊通過多種感測器對車輛周圍的環境信息進行感知。感知信息不僅包括車輛自身狀態信息，如車輛速度、前輪偏角、車輛航向角等，還包括周圍的環境信息，如道路位置、道路方向、障礙物位置和速度、交通標志等。常用的感測器包括攝像頭、激光雷達、毫米波雷達。

3、規劃決策技術

規劃決策模塊相當於智能車的大腦，它通過綜合分析環境感知系統提供的信息，對當前的車輛行為進行規劃（速度規劃、避障局部路徑規劃等），並產生相應的決策（跟車、換道、停車等）。規劃技術還需要考慮車輛的機械特性、動力學特性、運動學特性。常用的決策技術有專家控制、隱馬爾科夫模型、貝葉斯網路、模糊邏輯等。

4、自動控制技術

自動控制模塊主要包括轉向、驅動和制動三個系統。無人駕駛汽車的三個控制系統對控制的精確性、平順性、響應延時等性能要求有著不同的側重點。

其中，轉向控制主要是對轉向電機的控制，根據控制目標的不同，可分為角度閉環控制和力矩閉環控制。驅動控制實現對車輛加速、勻速、減速的控制。制動控制根據制動場景的不同又可分為正常的制動控制和緊急制動控制。

技術原理

無人駕駛汽車是通過車載感測系統感知道路環境，自動規劃行車路線並控制車輛到達預定目標的智能汽車。

它是利用車載感測器來感知車輛周圍環境，並根據感知所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息，控制車輛的轉向和速度，從而使車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛。

集自動控制、體系結構、人工智慧、視覺計算等眾多技術於一體，是計算機科學、模式識別和智能控制技術高度發展的產物，也是衡量一個國家科研實力和工業水平的一個重要標志，在國防和國民經濟領域具有廣闊的應用前景。

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⑷ 無人機有哪些關鍵技術

無人機主要有五項目關鍵技術，分別是機體結構設計技術、機體材料技術、飛行控制技術、無線通信遙控技術、無線圖像回傳技術，這五項目技術支撐著現代化智能型無人機的發展與改進。
機體結構設計技術：飛機結構強度研究與全尺寸飛機結構強度地面驗證試驗。在飛機結構強度技術研究方面，包括飛機結構抗疲勞斷裂及可靠性設計技術，飛機結構動強度、復合材料結構強度、航空雜訊、飛機結構綜合環境強度、飛機結構試驗技術以及計算結構技術等。
機體材料技術：機體材料（包括結構材料和非結構材料）、發動機材料和塗料，其中最主要的是機體結構材料和發動機材料，結構材料應具有高的比強度和比剛度，以減輕飛機的結構重量，改善飛行性能或增加經濟效益，還應具有良好的可加工性，便於製成所需要的零件。非結構材料量少而品種多，有：玻璃、塑料、紡織品、橡膠、鋁合金、鎂合金、銅合金和不銹鋼等。
飛行控制技術：提供無人機三維位置及時間數據的GPS差分定位系統、實時提供無人機狀態數據的狀態感測器、從無人機地面監控系統接收遙控指令並發送遙測數據的機載微波通訊數據鏈、控制無人機完成自動導航和任務計劃的飛行控制計算機，所述飛行控制計算機分別與所述航姿感測器、GPS差分系統、狀態感測器和機載微波通訊數據鏈連接。本實用新型採用一體化全數字匯流排控制技術、微波數據鏈和GPS導航定位技術，可使無人機平台滿足多種陸地及海上低空快速監測要求。
無線通信遙控技術：無人機通信一般採用微波通信，微波是一種無線電波，它傳送的距離一般可達幾十公里。頻段一般是902－928MHZ，常見有MDSEL805， 一般都選用可靠的跳頻數字電台來實現無線遙控。
無線圖像回傳技術：採用COFDM調制方式，頻段一般為300MHZ,實現視頻高清圖像實時回傳到地面，比如NV301等。（勁鷹無人機）

⑸ 無人駕駛涉及哪些技術

無人駕駛汽車依靠人工智慧、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，通過電腦實現無人駕駛，可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。

無人駕駛依賴幾種先進技術，這些互為補充的技術感知周圍環境、進行自我導航。究竟這些技術如何協同工作？除了Waymo等知名的領頭羊之外，又有哪些公司在推動這個行業發展

感知能力，無人駕駛汽車必須要能夠識別交通信號和標志，以及其他汽車、自行車和行人。它們還必須能感知前方物體的距離和速度，以便作出對應反應。

攝像頭和計算機視覺，攝像頭普遍用於無人駕駛車輛和配備先進駕駛輔助系統（ADAS）的車輛，是無人駕駛環境下一種重要的感知設備。

攝像頭可以識別顏色和字體，幫助檢測道路標志、交通信號燈和街道標記——這是其相對於雷達和激光雷達的一個優點。不過，在檢測深度和距離上，攝像頭遠遠不及激光雷達。

無人駕駛感知系統基於計算機視覺技術來檢測物體和信號，以此處理從攝像頭提取的數據。計算機視覺軟體需要能夠識別車道邊界的具體細節（比如，線條顏色和圖案等），還需要能評估適當的交通規則，在復雜交通場景下實現安全的、與人類駕駛行為類似的自主駕駛。

⑹ 自動駕駛五大核心技術包括哪些

一是車聯網。在人工智慧和以“電、智、網、共享”為代表的新四化驅動下，引領車聯網從第一階段向第二階段演進。人機交互逐漸延伸到車輛、車輛與通信設施、車輛與路邊單元之間的信息交互。其中，V2X無線通信技術可以將“人-車-路-網-雲”等交通參與要素有機結合，不僅可以支持車輛獲取比自行車感知更多的信息，還可以推動技術的發展和變革。比如自動駕駛應用，也有助於支撐智慧交通體系建設，推動汽車和交通服務向新商業模式方向發展。

五是規劃決策。決策是無人駕駛體現智能性的核心的技術，相當於自動駕駛汽車的大腦，涉及汽車的安全行駛、車與路的綜合管理等多個方面。通過綜合分析環境感知系統提供的信息，及從高精度地圖路由定址的結果，規劃決策者可以對當前車輛進行速度、朝向等規劃，並產生相應的停車、跟車、換道等決策。

⑺ 無人駕駛汽車的關鍵技術

總的來說，無人駕駛技術是感測器、計算機、人工智慧、通信、導航定位、模式識別、機器視覺、智能控制等多門前沿學科的綜合體。按照無人駕駛汽車的職能模塊，無人駕駛汽車的關鍵技術包括環境感知、導航定位、路徑規劃、決策控制等。

1.環境感知技術

環境感知模塊相當於無人駕駛汽車的眼和耳，無人駕駛汽車通過環境感知模塊來辨別自身周圍的環境信息，為其行為決策提供信息支持。環境感知包括無人駕駛汽車自身位姿感知和周圍環境感知兩部分。單一感測器只能對被測對象的某個方面或者某個特徵進行測量，無法滿足測量的需要。因而，必需採用多個感測器同時對某一個被測對象的一個或者幾個特徵量進行測量，將所測得的數據經過數據融合處理後，提取出可信度較高的有用信號。按照環境感知系統測量對象的不同，我們採用兩種方法進行檢測：

無人駕駛汽車自身位姿信息主要包括車輛自身的速度、加速度、傾角、位置等信息。這類信息測量方便，主要用驅動電機、電子羅盤、傾角感測器、陀螺儀等感測器進行測量。

無人駕駛汽車周圍環境感知以雷達等主動型測距感測器為主，被動型測距感測器為輔，採用信息融合的方法實現。因為激光、雷達、超聲波等主動型測距感測器相結合更能滿足復雜、惡劣條件下，執行任務的需要，最重要的是處理數據量小，實時性好。同時進行路徑規劃時可以直接利用激光返回的數據進行計算，無需知道障礙物的具體信息。

而視覺作為環境感知的一個重要手段，雖然目前在惡劣環境感知中存在一定問題，但是在目標識別、道路跟蹤、地圖創建等方面具有其他感測器所無法取代的重要性，而在野外環境中的植物分類、水域和泥濘檢測等方面，視覺也是必不可少的手段。

2.導航定位技術

無人駕駛汽車的導航模塊用於確定無人駕駛汽車其自身的地理位置，是無人駕駛汽車的路徑規劃和任務規劃的之支撐。導航可分為自主導航和網路導航兩種。

自主導航技術是指除了定位輔助之外，不需要外界其他的協助，即可獨立完成導航任務。自主導航技術在本地存儲地理空間數據，所有的計算在終端完成，在任何情況下均可實現定位，但是自主導航設備的計算資源有限，導致計算能力差，有時不能提供准確、實時的導航服務。現有自主導航技術可分為三類：

相對定位：主要依靠里程計、陀螺儀等內部本體感受感測器，通過測量無人車相對於初始位置的位移來確定無人車的當前位置。絕對定位：主要採用導航信標，主動或被動標識，地圖匹配或全球定位系統進行定位。

組合定位：綜合採用相對定位和絕對定位的方法，揚長避短，彌補單一定位方法的不足。組合定位方案一般有GPS+地圖匹配、6PS+航跡推算、GPS+航跡推算+地圖匹配、GPS+GLONASS+慣性導航+地圖匹配等。網路導航能隨時隨地通過無線通信網路、交通信息中心進行信息交互。移動設備通過移動通信網與直接連接於Internet的WebGIS伺服器相連，在伺服器執行地圖存儲和復雜計算等功能，用戶可以從伺服器端下載地圖數據。網路導航的優點在於不存在存儲容量的限制、計算能力強，能夠存儲任意精細地圖，而且地圖數據始終是最新的。

3.路徑規劃技術

路徑規劃是無人駕駛汽車信息感知和智能控制的橋梁，是實現自主駕駛的基礎。路徑規劃的任務就是在具有障礙物的環境內按照一定的評價標准，尋找一條從起始狀態包括位置和姿態到達目標狀態的無碰路徑。

路徑規劃技術可分為全局路徑規劃和局部路徑規劃兩種。全局路徑規劃是在已知地圖的情況下，利用已知局部信息如障礙物位置和道路邊界，確定可行和最優的路徑，它把優化和反饋機制很好的結合起來。局部路徑規劃是在全局路徑規劃生成的可行駛區域指導下，依據感測器感知到的局部環境信息來決策無人平台當前前方路段所要行駛的軌跡。全局路徑規劃針對周圍環境已知的情況，局部路徑規劃適用予環境未知的情況。

路徑規劃演算法包括可視圖法、柵格法、人工勢場法、概率路標法、隨機搜索樹演算法、粒子群演算法等。

4.決策控制技術

決策控制模塊相當於無人駕駛汽車的大腦，其主要功能是依據感知系統獲取的信息來進行決策判斷，進而對下一步的行為進行決策，然後對車輛進行控制。決策技術主要包括模糊推理、強化學習、神經網路和貝葉斯網路等技術。

決策控制系統的行為分為反應式、反射式和綜合式三種方案：反應式控制是一個反饋控制的過程，根據車輛當前位姿與期望路徑的偏差，不斷地調節 方向盤 轉角和車速.直到到達目的地。反射式控制是一種低級行為，用於對行進過程中的突發事件做出判斷，並迅速做出反應。

綜合式控制在反應層中加入機器學習模塊，將部分決策層的行為轉化成基於感測器的反應層行為，從而提高系統的反應速度。