无人驾驶关键技术主要有哪些

⑴ 无人驾驶需要实现什么样的技术

阶段一：辅助驾驶阶段。车道保持、自适应巡航等辅助驾驶功能，均属于这个阶段的技术，不过驾驶员仍旧是操作主体。

阶段二：半自动驾驶。在这个阶段中，电脑操纵下的自动驾驶已经可以完成前往目的地的过程，其可作为备用系统完成行驶，但受限于法律法规等因素，其仍旧不能作为整个驾驶行为的主体存在。

阶段三：全自动驾驶。技术、成本、法衡去规等因素都不再成为影响普及的因素，电脑控制的系统已经作为驾驶主体而存在，驾驶员也可以随时接管操作系统。

由于技术和法规等的限制，目前的无人驾骆气车大多处于第＝阶段。当前主流的无人驾驶汽车技术有激光雷达式和摄像头+;%距雷达式两种。

⑵ 无人驾驶的设计关键是什么

无人驾驶的设计关键是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。

无人驾驶系统的列车完全在基于通信的控制系统下运行, 包括车辆段(含停车场, 以下同) 列车唤醒、车站准备、进人正线服务、正线列车运行、折返站折返、退出正线服务、进段、洗车和休眠等作业。列车的启动、牵引、巡航、惰行和制动, 车门和屏蔽门的开关, 车站和车载广播等控制都是在无人的状态下自动运行。

一、人工驾驶模式：

列车的驾驶员根据运行图在独立的信号系统中驾驶列车运行, 并得到ATP(列车自动保护系统)的超速监控与保护。

二、人工驾驶的自动化运行模式：

列车设驾驶员, 主要操作任务是为乘客上下车开、关车门, 给出列车起动的控制信号;而列车的加速、惰行、制动以及停站, 均通过ATC(列车自动控制)信号系统与车辆控制系统的接口, 经协调配合自动完成。

三、全自动无人驾驶模式：

列车的唤醒、起动、行驶、停站、开关车门、故障降级运行, 以及列车出入停车场、洗车和休眠等都不需要驾驶员操作, 完全自动完成。

我国近几年建设的新线, 多属于人工驾驶的自动化运行模式。但纵观当今世界, 科学技术的进步正在使城市轨道交通技术发生着革命性的变化。借助于全新的设计理念, 计算机网络控制技术的应用,集成电路、电子元器件和机电部件的可靠性提高, 生产制造工艺技术的革新等。

已使城市轨道交通系统的可靠性、安全性达到99 .99 %;自动化程度的提高, 使人工干预的内容越来越少, 并已达到列车驾驶员的职能完全由“自动化”系统来替代的程度。

城市轨道交通技术正进入一个崭新的时期, 即“全自动无人驾驶模式”的发展期。全自动无人驾驶系统作为先进的城市公共交通系统, 代表了城市轨道交通领域的发展方向。

以上内容参考网络——无人驾驶系统

⑶ 无人驾驶汽车的主要技术

根据无人驾驶汽车的功能模块，可将无人驾驶的关键技术分为：定位导航技术、环境感知技术、规划决策技术和自动控制技术。

1、定位导航技术

定位导航模块包括定位技术和导航技术。定位技术可以分为相对定位（如陀螺仪、里程计）、绝对定位（如GPS）和组合定位。导航技术可以分为基于地图的导航和不基于地图的导航，其中高精度地图在无人驾驶的导航中有着关键作用。

2、环境感知技术

环境感知模块通过多种传感器对车辆周围的环境信息进行感知。感知信息不仅包括车辆自身状态信息，如车辆速度、前轮偏角、车辆航向角等，还包括周围的环境信息，如道路位置、道路方向、障碍物位置和速度、交通标志等。常用的传感器包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达。

3、规划决策技术

规划决策模块相当于智能车的大脑，它通过综合分析环境感知系统提供的信息，对当前的车辆行为进行规划（速度规划、避障局部路径规划等），并产生相应的决策（跟车、换道、停车等）。规划技术还需要考虑车辆的机械特性、动力学特性、运动学特性。常用的决策技术有专家控制、隐马尔科夫模型、贝叶斯网络、模糊逻辑等。

4、自动控制技术

自动控制模块主要包括转向、驱动和制动三个系统。无人驾驶汽车的三个控制系统对控制的精确性、平顺性、响应延时等性能要求有着不同的侧重点。

其中，转向控制主要是对转向电机的控制，根据控制目标的不同，可分为角度闭环控制和力矩闭环控制。驱动控制实现对车辆加速、匀速、减速的控制。制动控制根据制动场景的不同又可分为正常的制动控制和紧急制动控制。

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。

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。

以上内容参考网络-无人驾驶汽车

⑷ 无人机有哪些关键技术

无人机主要有五项目关键技术，分别是机体结构设计技术、机体材料技术、飞行控制技术、无线通信遥控技术、无线图像回传技术，这五项目技术支撑着现代化智能型无人机的发展与改进。
机体结构设计技术：飞机结构强度研究与全尺寸飞机结构强度地面验证试验。在飞机结构强度技术研究方面，包括飞机结构抗疲劳断裂及可靠性设计技术，飞机结构动强度、复合材料结构强度、航空噪声、飞机结构综合环境强度、飞机结构试验技术以及计算结构技术等。
机体材料技术：机体材料（包括结构材料和非结构材料）、发动机材料和涂料，其中最主要的是机体结构材料和发动机材料，结构材料应具有高的比强度和比刚度，以减轻飞机的结构重量，改善飞行性能或增加经济效益，还应具有良好的可加工性，便于制成所需要的零件。非结构材料量少而品种多，有：玻璃、塑料、纺织品、橡胶、铝合金、镁合金、铜合金和不锈钢等。
飞行控制技术：提供无人机三维位置及时间数据的GPS差分定位系统、实时提供无人机状态数据的状态传感器、从无人机地面监控系统接收遥控指令并发送遥测数据的机载微波通讯数据链、控制无人机完成自动导航和任务计划的飞行控制计算机，所述飞行控制计算机分别与所述航姿传感器、GPS差分系统、状态传感器和机载微波通讯数据链连接。本实用新型采用一体化全数字总线控制技术、微波数据链和GPS导航定位技术，可使无人机平台满足多种陆地及海上低空快速监测要求。
无线通信遥控技术：无人机通信一般采用微波通信，微波是一种无线电波，它传送的距离一般可达几十公里。频段一般是902－928MHZ，常见有MDSEL805， 一般都选用可靠的跳频数字电台来实现无线遥控。
无线图像回传技术：采用COFDM调制方式，频段一般为300MHZ,实现视频高清图像实时回传到地面，比如NV301等。（劲鹰无人机）

⑸ 无人驾驶涉及哪些技术

无人驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，通过电脑实现无人驾驶，可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。

无人驾驶依赖几种先进技术，这些互为补充的技术感知周围环境、进行自我导航。究竟这些技术如何协同工作？除了Waymo等知名的领头羊之外，又有哪些公司在推动这个行业发展

感知能力，无人驾驶汽车必须要能够识别交通信号和标志，以及其他汽车、自行车和行人。它们还必须能感知前方物体的距离和速度，以便作出对应反应。

摄像头和计算机视觉，摄像头普遍用于无人驾驶车辆和配备先进驾驶辅助系统（ADAS）的车辆，是无人驾驶环境下一种重要的感知设备。

摄像头可以识别颜色和字体，帮助检测道路标志、交通信号灯和街道标记——这是其相对于雷达和激光雷达的一个优点。不过，在检测深度和距离上，摄像头远远不及激光雷达。

无人驾驶感知系统基于计算机视觉技术来检测物体和信号，以此处理从摄像头提取的数据。计算机视觉软件需要能够识别车道边界的具体细节（比如，线条颜色和图案等），还需要能评估适当的交通规则，在复杂交通场景下实现安全的、与人类驾驶行为类似的自主驾驶。

⑹ 自动驾驶五大核心技术包括哪些

一是车联网。在人工智能和以“电、智、网、共享”为代表的新四化驱动下，引领车联网从第一阶段向第二阶段演进。人机交互逐渐延伸到车辆、车辆与通信设施、车辆与路边单元之间的信息交互。其中，V2X无线通信技术可以将“人-车-路-网-云”等交通参与要素有机结合，不仅可以支持车辆获取比自行车感知更多的信息，还可以推动技术的发展和变革。比如自动驾驶应用，也有助于支撑智慧交通体系建设，推动汽车和交通服务向新商业模式方向发展。

五是规划决策。决策是无人驾驶体现智能性的核心的技术，相当于自动驾驶汽车的大脑，涉及汽车的安全行驶、车与路的综合管理等多个方面。通过综合分析环境感知系统提供的信息，及从高精度地图路由寻址的结果，规划决策者可以对当前车辆进行速度、朝向等规划，并产生相应的停车、跟车、换道等决策。

⑺ 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。