自动驾驶技术掀起新潮，未来交通景象初显银幕，无人驾驶还会远吗
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引言
如今我国科技与经济的快速发展，人们的生活质量也随之日益提高，上世纪可望而不可即的小汽车现在几乎是人手一辆，也极大地促进了我国汽车行业的崛起。在科技快速发展的背景下，人们感受到创新技术的趣味性，对汽车也逐渐产生多样化需求和探索欲。
而随着我国汽车保有量的持续增长，弊端也逐渐显现，随着交通事故频发，人们的生命和财产都受到了不同程度的威胁。为了更好地推动未来交通的变革，自动驾驶技术便在这一背景下出现了。
在2020年，我国发改委和工信部先后颁发了《智能汽车创新发展战略》和《新能源汽车产业发展规划》，将发展汽车自动驾驶技术作为重要战略内容，为其提供了重要支持，因此汽车驾驶技术的研究和分析也成为了社会和科技领域的热点。
一：何为汽车自动驾驶技术
2020年国家颁发了相关战略计划，为自动驾驶的技术和产业，提供了发展方向以及未来的多领域扩展，并在2025年明确了发展目标，将实现自动驾驶汽车规模化生产和商业化应用。也为未来15年汽车自动驾驶技术提供了政策保障和支撑。
论何为自动驾驶，首先要从研究自动驾驶目的以及原理出发。自动驾驶技术是指凭借环境感知以及智能规划等技术，为行程提前以及全方面提供规划，让驾驶员在行驶中减少压力，提高其安全性和可靠性，为其保驾护航。
自动驾驶技术中主要分为三大系统。分别为感知系统、决策系统、以及控制系统。他的原理便是通过汽车感知系统中的感知融合技术、智能决策技术、和V2X协同交互等技术，通过数据综合、高效计算、智能决策等，获取汽车周边环境、道路信息、障碍物信息等，经过信息进行精细化处理，将其导入控制系统中进行全方位精准推算，最终再将结果发送到执行系统中，调整汽车的转向速度等相关操作，从而实现汽车自动驾驶。
如今拥有汽车自动驾驶技术的主要有两大方面，一方面以特斯拉、沃尔沃、福特等企业为主要代表，他们主要是以低成本的摄像机作为主体，用毫米波雷达以及其他先进传感器一起进行融合。另一方面是以百度、谷歌等其他IT企业作为主要代表，他们以高性价比的32线和64线的激光雷达为主，依靠精准高分辨率的地图、超声波雷达、毫米波雷达等传感器制定针对性技术方案，但这种方案相对于第一种，成本更大。因此在当今智能驾驶系统中，为了降低成本，考虑高性价比，如今主要是以激光雷达传感器为主体，辅以低成本人工智能和摄像机为主的传感器作为研究方向。
根据国内外对自动驾驶汽车发布的不同智能化分级方案，我国汽车技术委员会结合以上研究，通过自动驾驶系统能适应的运行范围和工况场景，将汽车自动驾驶技术分为辅助驾驶、部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶。
其中不同等级的自动驾驶系统中驾驶员的操作度也不同。比如低等级的汽车自动驾驶系统只能通过对周边环境的检测做出不同程度的预警反应，例如道路偏离预警、盲区检测等相关辅助功能，具体操作还得驾驶员配合执行。而较高等级的自动驾驶系统，不仅会依靠在外界获取的信息对驾驶员做出行驶指令，还会配合控制系统通过行迹规划和车轮转向不同程度的让驾驶员脱离操作实现自动驾驶，而这一过程便很大程度的依赖了汽车自动驾驶应用技术。
二：自动驾驶技术研究与应用
如今汽车自动驾驶技术离不开自动驾驶应用，其主要分为三大类，分别为定位导航以及道路规划、汽车先进辅助驾驶（也称ADAS）、和智能网联通信技术。这三大类都为汽车自动驾驶提供了不同功能的辅助以及技术支持，其重要程度缺一不可，任何应用的一部分失灵都会导致最终计算的偏差造成损失。
首先是定位导航以及道路规划应用，这在日常生活中也是非常常见的一种应用，但他在汽车自动驾驶上更是起到了不可替代的作用。像感知车辆位置或者行程导航，都在汽车日常行驶中成为了不可缺失的功能。其中便应用到了通信和自动计算功能，通过加强对汽车周边的环境检测以及高精度服务，全面传输到汽车的导航系统中，以此进行定位、环境感知、运动决策、以及模拟等环节，提高道路相关信号的获取，以及车辆行驶位置和红绿灯信号的状况。这在车辆靠停以及道路行驶中都普遍应用。
在日常生活中像车辆的停靠以及车辆行驶位置，主要便是以环境感知系统和导航定位系统为主，其中环境感知系统分为红绿灯识别功能和障碍物检测俩大模块。其中红绿灯识别功能最为广泛，它的原理主要是通过识别相机图像里的数据，感应到红绿灯的相对位置后对其颜色状况做出不同的反应与提醒。而障碍物检测功能的原理则是通过雷达检测或者云数据，检测出障碍物的位置、形状、种类以及相对速度，通过系统做出不同判断。
汽车中定位导航系统与日常人们手机中的导航不同，前者更为复杂，其系统中包含了GPS、惯性导航、激光雷达、车距检测仪等应用。通过高精度地图和传感器等立体空间检测技术精确找到车辆所处位置，并结合信息采集，将前方数据信息以及图像信息转化成数字信号，传输到自动驾驶的控制系统中，以此达成转向、停止或者稳定驾驶的功能。
除了道路行驶的应用，汽车安全驾驶应用的研究也是必不可少的，其中汽车先进辅助驾驶便起到了这一作用，汽车先进辅助驾驶系统中的辅助类多达30多种，其主要分为环境感知层、智能决策层、控制执行层，这三大类应用层在汽车先进辅助驾驶应用中分别起到了不同的作用，为人们的道路行驶安全提供了不同的技术保障。
环境感知层可以提供车辆行驶过程中环境的实时监测，例如当检测到车辆即将发生碰撞事故时，便会通过系统发出碰撞警告以此提醒驾驶员，并且车辆紧急制动系统也会让汽车减速或者制动，达到避免碰撞的作用，将碰撞损失降到最小。
执行控制层便主要通过自动车距控制传感器、车距控制单元、仪表功能按钮等模块的开启关闭或者信息的采集，实现对汽车加速、减速、停止这三大控制，让汽车在道路内实现安全驾驶。
智能决策层在生活中为人们提供了很大的便利，其通过各种传感器以及雷达的信息采集，将信息在控制单元进行分析计算和规划，为泊车提供了空间检测以及自动泊车功能。
自动驾驶应用不仅只与驾驶的车关联，还实现了车内与车外、车与车、车与路、车与人、车与云平台等不同网联物体的交互，这便是智能网联通信技术，也是作为我国智能化、网联化、共享化的推进技术，并且通过移动网络技术以及同样作为热点的物联网技术，能推动车辆全面自动驾驶，未来无人驾驶汽车也将全面推行。
三：环境感知技术研究与进展
在汽车自动驾驶技术中，与环境感知技术息息相关，无论是道路安全还是行程规划，都离不开这一功能，可见其应用的广泛性与重要性，这也成了科技领域热切关注的主题之一。
视觉感知技术的原理便是通过图像分析和识别技术，以达到识别环境并从中精准获取信息的目的。环境感知技术的技术路线主要分为两条，由于激光雷达的造价昂贵，因此区别环境感知技术路线的主要在于是否使用激光雷达，而另一种区别于激光雷达的便是视觉主导的环境感知技术。
视觉主导和激光雷达主导的环境感知技术二者区别不仅在于成本，还各有优缺点。特斯拉的智能驾驶汽车便采用的是视觉主导的环境感知技术，依靠摄像头采集信息，通过毫米雷达和超声波雷达来感知环境，其主要原理是模仿人的眼睛，让摄像头模拟人眼，神经网络系统模拟人脑，对采集的信息做出反应。
虽然视觉主导的优点是成本相对于激光雷达低，但也存在劣势。众所周知人眼是最先进的摄像机，因此视觉主导的摄像机并不能完全模拟人眼，只能感知二维的图像，如果出现三维物体或是复杂的环境变化，便会导致采集图像失真的情况。因此若特斯拉的环境感识别到数据库里没有的物体，便会出现误判的情况，这也是特斯拉经常因识别错误导致出现事故的原因。
相较于视觉主导，激光雷达主导的环境感知技术具有比视觉主导的测量精度更高、受环境影响更小的优点，它也因此被广泛应用于环境感知方面的开发，谷歌的waymo智能驾驶汽车便主要依赖于这一技术，但根据市场情况来看，激光雷达是车上感知元件中造价最昂贵的了，单单一颗成本就接近一万块，其成本太高，并且还具有不能识别颜色信息的缺点。
因此为了结合俩者的优缺点，以提高系统感知的安全性，目前会选择多种传感器融合进行环境感知的方案。例如摄像头用做捕捉特定目标的识别，像交通标志或者车道线检测。而激光雷达便用于短程目标的检测和避险以及空间探测，以此达成改进环境感知技术的目的。
四：路径规划方法研究与进展
在汽车自动驾驶过程中，除了环境感知以保障安全，行驶路径也是整个行程的主题，因此路径规划方法的研究不仅要保证道路通往正确的方向，还要做到高效、最大程度的规避障碍。
其中路径规划原理便是指，当汽车处在静态环境或者在一定动态避障条件中时，通过定义车辆的起始和终止状态，以此建立满足汽车的运动学约束、距离能耗平滑度等性能指标、和避障限制等的高效路径。
路径规划根据依赖的思想以及算法的不同，分为经典方法和启发式方法俩种，经典算法分为随机采样方法、人工势场法和几何曲线差值法三种，主要用到了RRT算法、人工势场算法、和变道规划算法等。而启发式算法则分为智能优化算法、神经网络方法、和模糊逻辑方法三种，用到的算法相比前者更多也更智能。
二者各有所长和特点，用在适当的环境就能发挥最大的作用。比如随机采样法的原理是根据不同的关注点分为概率路图法和快速拓展法俩种，在不同环境下计算可以实现快速搜索，以此应对复杂环境，但劣势也在于算法，容易在计算中陷入僵局，生成曲率不连的路径。
而启发式方法中的神经网络法，原理是以神经网络特征为基础进行分布式平行信息处理，其优势在于可实时预测，具有高容错率，但劣势是需要大量的数据，否则无法处理，因此出现意外事件，这个方法也无法应对，刚好与随机采样法互补。若能开发出优劣互补的算法，那么路径规划研究便能得到很大的革新。
结尾：
在当今科技飞速发展的社会，汽车自动驾驶技术在不断的发展更新，随着我国对汽车自动驾驶技术的研究力度和政策支持力度的不断加大，已经引起了国际社会的关注。但目前我国汽车自动驾驶技术依然存在短板，存在很大的发展空间，若要实现完全自动驾驶技术，还需要社会与专业技术人员的支持与研究，相信未来交通事故发生率低、环境污染减少的交通环境不久便能到来。
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参考资料
《汽车与配件》
《自然科学》
《汽车工程》
《计算工程与应用》