无人驾驶关键技术分析三篇
无人驾驶关键技术分析三篇
无人驾驶关键技术分析三篇篇一: 无人驾驶关键技术分析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。
无人驾驶汽车关键技术解析
无人驾驶汽车关键技术解析无人驾驶汽车，作为自动驾驶技术的重要应用领域，近年来取得了长足的发展。
这种前沿技术不仅具有革命性的意义，也是未来智能交通系统的重要组成部分。
本文将对无人驾驶汽车的关键技术进行解析，包括感知技术、决策与规划技术以及控制系统。
一、感知技术感知技术是无人驾驶汽车实现自主导航的基础。
它通过感知周围环境、识别和理解交通标志、车辆、行人等信息，为车辆提供必要的感知能力。
其中，传感器是实现感知的关键装置。
1. 激光雷达激光雷达是无人驾驶汽车最常用的感知装置之一。
它通过发射激光束，并通过接收激光束的反射信号来获取周围环境的三维点云数据。
通过对点云数据的处理和分析，无人驾驶汽车能够准确感知到周围障碍物的位置和形状，实现对环境的高精度感知。
2. 摄像头摄像头是无人驾驶汽车另一个重要的感知装置。
它通过采集图像数据，利用计算机视觉技术来实现对环境的感知。
无人驾驶汽车可以通过对图像数据的处理和分析，识别交通标志、识别行人和车辆等，为决策和规划提供重要的信息。
3. 毫米波雷达毫米波雷达是一种利用毫米波进行目标检测和距离测量的感知装置。
与激光雷达相比，毫米波雷达在雨雪天气下有更好的适应性。
它能够实现对障碍物的高精度感知和测距，为无人驾驶汽车提供更全面的环境感知能力。
二、决策与规划技术决策与规划技术是无人驾驶汽车实现智能驾驶的核心。
它主要包括路径规划、运动规划和行为决策等关键技术。
1. 路径规划路径规划是指根据起点和终点之间的路况条件，找到一条最优路径的过程。
在无人驾驶汽车中，路径规划主要考虑的是行车安全和效率。
通过综合考虑交通流量、道路状况、限行政策等因素，无人驾驶汽车可以选择最优路径，实现在复杂交通环境下的智能行驶。
2. 运动规划运动规划是指根据路径规划结果，生成无人驾驶汽车的具体运动轨迹的过程。
它需要考虑车辆的动力学约束，同时平衡行车安全和行车平稳性。
通过优化车辆的加速度、速度和方向等参数，无人驾驶汽车可以实现平稳的运动，提高乘坐舒适度。
无人驾驶汽车的关键技术解析
无人驾驶汽车的关键技术解析随着科技的不断进步，无人驾驶汽车成为了当下热门的话题。
无人驾驶汽车作为一项前沿技术，不仅具备革命性的潜力，还对未来的交通领域带来了巨大的变革。
本文将对无人驾驶汽车的关键技术进行深入解析，以期加深读者对这一领域的了解。
一、传感技术的重要性无人驾驶汽车凭借丰富的传感技术，能够实时感知周围环境并做出相应的决策。
其中，激光雷达、摄像头和超声波传感器等是最为常见的传感技术。
激光雷达能够精确地测量和绘制车辆周围的三维地图，摄像头则负责实时获取视觉信息，超声波传感器则用于测量车辆周围的距离和避免碰撞。
这些传感技术的使用使得无人驾驶汽车能够准确感知自身周围的环境，从而更好地分析和解读交通情况。
二、人工智能和机器学习人工智能和机器学习技术也是无人驾驶汽车的关键所在。
通过集成强大的人工智能系统，无人驾驶汽车可以通过大数据和深度学习算法来识别和理解各种交通场景，如车辆、行人、信号灯等。
人工智能系统能够根据这些数据进行实时决策，并相应地控制车辆的行为。
机器学习技术的引入使得无人驾驶汽车能够不断积累和改进经验，提高驾驶的安全性和效率。
三、通信技术的应用通信技术在无人驾驶汽车中发挥着重要作用。
通过高速互联网和车联网的技术支持，车辆能够实现与其他车辆、交通设施以及道路管理中心的实时通信。
这种通信能力使得车辆能够分享和接收周围环境的数据，例如实时路况信息和交通信号灯状态等，从而更为准确地规划行驶路径和做出决策。
通信技术的应用不仅提高了无人驾驶汽车的行驶安全性，还能够最大限度地提高交通效率。
四、充电技术的创新对于无人驾驶汽车来说，充电技术是至关重要的。
充电技术的创新能够解决无人驾驶汽车在行驶中可能面临的电力消耗问题。
目前，无人驾驶汽车采用的大多是电动车辆，因此需要解决充电不便、充电速度慢等问题。
目前，快速充电和无线充电技术正在不断发展，将为无人驾驶汽车提供更为便捷和高效的充电方案，从而进一步推动该领域的发展。
无人驾驶车辆关键技术研究
无人驾驶车辆关键技术研究无人驾驶车辆是近年来备受关注的热门话题。
随着科技的发展，无人驾驶车辆的概念不只是停留在电影中的科幻场景，已经成为现实生活中的重要驱动力。
但是，实现无人驾驶车辆需要涉及到多种技术，其中关键的技术包括感知、决策和控制等方面。
首先是感知技术。
无人驾驶车辆需要通过各种传感器来获取车辆周围的信息，以识别路标、路况、交通标志、行人、其他车辆等各种信息。
目前，常用的传感器包括激光雷达、摄像头、雷达、GPS等，这些传感器依靠先进的算法和软件来实现信息的处理和解析。
感知技术是实现无人驾驶车辆的基础技术，如果没有准确的感知技术，就无法保证车辆的运行稳定性和安全性。
其次是决策技术。
无人驾驶车辆需要依据车辆周围的信息做出决策，比如选择最优的路线或避免障碍物等。
基于人工智能和机器学习的技术是实现该方面的决策技术的核心。
车辆需要不断地学习新的信息和情况，并针对不同情况做出不同的决策。
同时，车辆还需要具备自适应的能力，即能够根据不同的驾驶者的驾驶风格和驾驶习惯做出不同的决策。
最后是控制技术。
无人驾驶车辆需要依据感知和决策结果来进行车辆的控制和操作，实现对车辆的细微调整。
控制技术主要包括控制算法、动力学控制、制动控制、转向控制等，通过这些控制技术，车辆能够准确地根据指令变化加速、减速和转弯等操作，实现稳定的车辆控制，从而达到安全行车的目的。
除了以上三种技术，无人驾驶车辆还需要其他相关技术的支持，比如通信技术、数据管理技术等。
这些技术都是无人驾驶车辆实现的关键因素，缺少了任何一个关键技术，都会导致无人驾驶车辆的失败。
总之，无人驾驶车辆关键技术的研究是一项很有挑战性的任务，需要涉及到多个学科领域的知识。
尽管现在已经取得了一些进展，但是仍然有许多问题需要解决。
随着科技和社会的不断发展，无人驾驶车辆的应用前景将会越来越广阔，相信在不久的将来，人们会看到越来越多的无人驾驶车辆出现在生活中。
无人驾驶汽车技术的关键问题分析与解决方案
无人驾驶汽车技术的关键问题分析与解决方案随着科技的不断进步和人们对便利性的追求，无人驾驶汽车技术成为了当前汽车行业的热门话题。
无人驾驶汽车作为一项颠覆性的技术创新，为我们带来了许多潜在的好处，例如提高交通安全性、减少环境污染、提高出行效率等。
然而，无人驾驶汽车技术也面临着一系列关键问题，如安全性、可靠性、法律法规等。
本文将对这些问题进行深入分析，并提出相应的解决方案。
首先，无人驾驶汽车技术的安全性是一个关键问题。
由于无人驾驶汽车的操作完全依赖于人工智能和传感器技术，系统出现故障或人工智能算法的错误可能导致事故发生。
为确保无人驾驶汽车的安全性，首先需要加强对系统的测试和监测。
可以建立全面的测试场景，模拟各种交通环境和道路条件，并通过大规模数据的收集和分析来验证无人驾驶汽车的安全性。
其次，无人驾驶汽车技术的可靠性是另一个关键问题。
可靠性涉及到硬件和软件方面的因素。
在硬件方面，需要确保传感器、计算机系统和通信设备等硬件设施的正常运行。
一方面，可以采用冗余设计来提高硬件设施的可靠性，即多个传感器和计算机系统同时运行，相互监测和纠正错误。
另一方面，应加强对硬件设施的质量控制，避免制造缺陷和故障。
在软件方面，需要解决人工智能算法的问题。
无人驾驶汽车需要具备感知、识别和决策等能力，这就要求人工智能算法具备高度的准确性和鲁棒性。
为了解决这个问题，可以对人工智能算法进行不断的优化和学习，同时加强对算法的验证和测试，确保其能够适应各种复杂的驾驶场景和情况。
第三，无人驾驶汽车技术的法律法规问题也是一个关键问题。
无人驾驶汽车技术的出现对现有的交通管理和法律法规提出了挑战。
在道路交通法规中，对于驾驶人的责任和义务都有明确的规定，而无人驾驶汽车在事故发生时，责任该由谁承担成为了亟待解决的问题。
解决这个问题需要制定相应的法律法规，明确无人驾驶汽车的责任主体。
此外，还需要建立与无人驾驶汽车技术相关的交通管理制度，确保无人驾驶汽车与其他车辆和行人之间的协调与合作。
无人驾驶汽车关键技术研究
无人驾驶汽车关键技术研究1.概述随着技术的不断发展，无人驾驶汽车作为一项重要的智能出行方式，已经开始走进人们的生活中。
无人驾驶汽车不仅可以提高城市道路的交通效率，同时还能减少人为因素对危险行为的干扰，从而提高道路安全性。
本文将重点探讨无人驾驶汽车的关键技术，并且将关键技术进行分类详细讲解。
2.感知技术感知技术是无人驾驶汽车中最核心的技术，感知技术主要是指传感器技术和数据融合技术。
其中，传感器技术包括激光雷达、测距仪、相机、雷达等，通过这些传感器技术可以获取周围环境的信息，包括道路、障碍物和其他车辆等，从而实现车辆在高速公路和城市路段的自主行驶。
数据融合技术是将传感器获取到的数据进行融合处理，从而提高数据的准确性、实时性和鲁棒性，确保车辆能够在复杂的环境下实现稳定的行驶。
3.定位和制图技术无人驾驶汽车的定位和制图技术包括GPS、惯性导航器和计算机视觉技术，该技术主要用于确定车辆在道路上的位置和路线规划。
其中GPS技术是最常用的定位技术，但在城市环境下，由于GPS信号的弱化和多路径传播等原因，需要通过其他技术进行辅助定位。
同时，计算机视觉技术主要用于从车载相机中提取出道路标志、车道线等关键信息，并以此为基础进行地图的构建。
4.决策和控制技术无人驾驶汽车的决策和控制技术是指车辆根据感知技术获取到的周围环境信息和自身状态，以及制定好的任务目标和道路交通规则，进行实时的决策和控制。
决策和控制主要包括车辆的速度、方向和制动控制，并且在不同的情况下，要进行不同的决策策略，以便实现车辆的稳定行驶。
为了确保车辆的行驶安全，无人驾驶汽车还需要配备安全系统，如防碰撞控制和急停系统等。
5.车载计算机技术车载计算机技术主要包括硬件平台和软件平台两个方面。
硬件平台主要包括中央处理器、传感器、GPS模块和通信模块，这些硬件设备需要具备高效的处理能力和稳定的数据传输能力。
在软件平台上，一般采用C/C++等高性能语言进行开发，在软件架构上采用通信协议等技术来实现车载计算机的高效运行。
无人驾驶车辆的核心技术解析
无人驾驶车辆的核心技术解析随着科技的不断进步和人们对出行方式的需求不断增加，无人驾驶车辆的技术正在日益成熟和应用。
无人驾驶车辆是指能够自主行驶并且无需人类干预的汽车，它依靠一系列核心技术来感知、决策和执行操作。
本文将围绕无人驾驶车辆的核心技术展开解析。
一、感知技术无人驾驶车辆的感知技术是指车辆通过传感器获取周围环境的信息，并将其转换为数据供后续处理。
感知技术主要包括传感器的构成和数据处理算法两个方面。
1. 传感器无人驾驶车辆常用的传感器包括激光雷达、摄像头、雷达和超声波等。
激光雷达通过激光扫描测量周围环境，可以获得高精度的三维点云数据；摄像头可以拍摄周围的图像，并通过计算机视觉算法进行图像处理；雷达和超声波则主要用于测量距离和检测障碍物。
2. 数据处理算法感知到的数据需要通过算法进行处理和分析。
例如，利用激光雷达的点云数据可以进行三维环境重建和障碍物检测；通过计算机视觉算法可以实现车道线检测、物体识别等功能。
数据处理算法的优化对于提高无人驾驶车辆的感知能力至关重要。
二、决策和规划技术决策和规划技术是指无人驾驶车辆在获得周围环境信息后，根据预定的目标和规则制定出行动计划的过程。
决策和规划技术主要包括路径规划和行为决策两个方面。
1. 路径规划路径规划是指根据起点、终点和周围环境等因素，通过算法确定车辆的行驶路线。
路径规划需要考虑到道路限速、交通流量、交叉口和障碍物等要素，以保证车辆的安全和高效行驶。
2. 行为决策行为决策是指无人驾驶车辆在行驶过程中对于其他交通参与者的交互行为做出适当的响应和决策。
例如，在交叉口遇到红绿灯时，车辆需要根据交通信号灯的状态来决定停车或通行。
行为决策需要考虑交通法规、道路标识和其他车辆的行为等因素。
三、执行控制技术执行控制技术是指根据决策和规划结果，驱动车辆进行准确而灵活的操作。
执行控制技术主要包括车辆操控和通信控制两个方面。
1. 车辆操控车辆操控技术是指通过驱动系统控制车辆的加速、刹车和转向等操作。
无人驾驶车辆核心技术剖析
无人驾驶车辆核心技术剖析无人驾驶车辆是指可以在没有人类驾驶员的情况下自主行驶的车辆。
随着科技的不断发展，无人驾驶技术正逐渐突破，成为汽车行业的热门话题。
本文将从感知技术、决策技术和控制技术这三个方面对无人驾驶车辆的核心技术进行剖析。
感知技术是无人驾驶车辆最为关键的技术之一。
感知技术旨在使车辆能够准确地识别、监测和理解其周围环境。
在感知技术中，传感器起着重要的作用。
无人驾驶车辆通常配备了多种传感器，如摄像头、激光雷达、毫米波雷达和超声波传感器等。
这些传感器能够收集到车辆周围的各种信息，包括道路标志、车辆、行人、障碍物等等。
为了使车辆能够更好地理解和分析这些信息，计算机视觉和深度学习等技术也得到了广泛应用。
通过对感知技术的不断优化和改进，车辆可以更准确地感知周围环境，从而做出更明智的决策。
决策技术是无人驾驶车辆能够做出正确决策的关键。
无人驾驶车辆必须根据感知到的环境信息做出相应的决策，包括行进方向、车速、超车等。
决策技术通常基于机器学习和人工智能的方法，结合大量的数据进行训练和学习。
通过分析历史数据和各种情景下的决策，车辆可以模拟人类驾驶员的决策过程，并做出相应的反应。
然而，无人驾驶车辆的决策过程并不仅限于模拟人类行为，还需要考虑到交通规则、道路状况、乘客需求等因素。
因此，决策技术的研发需要考虑到多种因素的综合和平衡，以确保车辆的决策在各种情况下都能够安全、高效地运行。
控制技术是将决策转化为实际行动的关键。
无人驾驶车辆需要通过控制技术来实现车辆的加速、刹车、转向等操作。
控制技术涉及到车辆的底盘控制、传动系统控制、刹车系统控制以及电子驱动系统等方面。
目前，无人驾驶车辆的控制技术主要依赖于电子稳定系统（Electronic Stability Control，简称ESC）和自适应巡航控制系统（Adaptive Cruise Control，简称ACC）等。
ESC能够通过传感器实时监测车辆的状态，根据需要进行刹车或转向控制，以确保车辆的稳定性和安全性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
无人驾驶关键技术分析三篇篇一：无人驾驶关键技术分析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．主动或被动标讽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、GPs+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web GIs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，局部路径规划适用于环境未知的情况。
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。
篇二：无人驾驶关键技术分析一、无人驾驶汽车技术介绍无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。
据汤森路透知识产权与科技最新报告显示，20XX年到20XX年间，与汽车无人驾驶技术相关的发明专利超过22，000件，并且在此过程中，部分企业已崭露头角，成为该领域的行业领导者。
二、无人驾驶汽车技术如同其他很多事物一样，无人驾驶实际上也有一个技术循序渐进发展的过程。
无人驾驶也需分为不同阶段。
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+测距雷达式两种。
1、激光雷达式自上世纪80年代DARPA的ALV项目以来，我们看到的大多数现代自动驾驶原型车上都布满了传感器，并且头顶着一台激光雷达。
车辆使用传感器的探测以及激光雷达的三维立体扫描来“感知”周围的世界，而车载控制计算机则像人类大脑一样决定需要进行的操作。
Google的无人驾驶汽车就是激光雷达应用的典型代表。
Google算得上是最早跨界进行自动驾驶汽车研发的互联网公司，同时依托着自己独有的地图和大数据计算资源，在这一领域具有领先的优势。
由于自身有着地图和街景这样先天的优势，Google自动驾驶车辆使用一台由Velodyne公司提供的64位三维激光雷达将周围环境绘制成一幅3D地图，并与Google的高精度地图相结合，利用计算机以及云端网络进行大数据处理，最终实现自动驾驶功能：早期的丰田普锐斯原型车搭载了视频摄像头、激光雷达、位置传感器和测距雷达几种传感装置。
其中视频摄像头用来判断交通信号灯以及任何移动的物体；激光雷达用于形成真实道路环境的3D地图；测距雷达用于探测车辆周围的障碍物，一旦有物体接近，车辆将自动减速；位于左后轮处的位置传感器用来侦测和估算车辆的侧向位置偏移，以判断车辆在地图上的位置。
在经过多年的试验后，Google推出了自己的无人驾驶原型车。
这台原型车上同样搭载了诸多雷达及传感器，以及耸立在车顶上的激光雷达。
Google的无人驾驶汽车已经取消了方向盘，汽车完全靠车载计算机进行操控，是目前最接近无人驾驶概念的汽车。
2、摄像头＋测距雷达式XX公司在80年代就开始研发无人驾驶技术，在20XX年其研发的无人驾驶汽车成功的从斯图加特行驶到法兰克福，行驶里程约100 km。
该无人驾驶汽车是在并没有采用激光雷达，而是采用摄像机＋测距雷达的组合实现了对周围环境的监测。
车头两侧的长距雷达可以更早地发现远处的路口；另外的长距雷达监控着车辆前后的交通路况；车身四角的四个短距雷达可迅速侦测到车辆周围的事物以及其他车辆；车前风挡处的摄像机负责识别交通标识，后风挡处的摄像机拍摄街景，通过与导航系统中的地形特点比对和辨别来确定车辆的精确位置。
这辆无人驾驶汽车的立体摄像机也进行了相应的改进，从而可以进一步提升探测距离。
尽管是一台真正的自动驾驶车辆，但还保留了传统汽车的完整的操作方式。
与Google自动驾驶车辆类似，它对于路面障碍的侦测完全来自车辆自身的传感装置。
不过，XX使用了更加成熟的摄像头组合代替了激光雷达，因此在成本上更容易进行控制，同时也不会破坏现有车辆的外观质感。
XX在20XX年又推出了新能源自动驾驶概念车F015。
XXF015概念车利用立体摄像头、雷达以及超声波传感器来获取车辆四周的环境数据，来为自动驾驶提供大量的参考信息。
高精度GPS配合三维导航地图，可以确保车辆定位精度达到厘米级别。
三、无人驾驶汽车关键技术无人驾驶汽车是未来汽车发展的方向，是各种顶尖科技成果为一体的智慧型汽车。
就目前发展现状来看，还有以下几个方面的技术需取得突破。
1、传感器技术现在无人车能出现很大程度上依赖传感器的进步。
现在的无人驾驶汽车采用激光雷达，直接感知路面状况，用于分析计算。
2、定位目前主要的定位系统中美国的GPS应用最为广泛，技术也较为成熟，但目前民用的GPS定位精度远达不到无人车的需求，GPS官方民用定位精度“<<10 m”，更高精度的GPS基本要依靠差分完成。
差分的原理很简单：设置一个固定基站，固定基站校准位置，再将信号传递给车载设备，车载设备在接收到基站信号和GPS信号后差分获得。
但是每一个基站的有效范围也就30 km。
于是有很多技术要解决GPS精度不足的问题，如地图匹配。
3、避障车辆前方有障碍，障碍物是运动的还是静止的，车是停下来还是绕过去。
这部分主要的难度是从传感器识别障碍，在车辆运动的前提下，确定障碍的运动状态。
也就是说你要在运动的坐标系下，计算另一个物体相对静坐标系的速度，并作出判断。
4、识别人能轻易识别出道路上的交通标识，如限速牌、红绿灯，同时作出相应的反应，但这对于机器来说是一个困难的挑战。
目前的机器视觉技术还难以识别像树木、行人、动物等物体。
这些物体的识别都要通过视觉系统完成。
在无人车上不但需要能在有限的时间里识别出来，并且还要考虑道路中可能有的光线变化、遮挡等问题。
要完善解决这些问题，还需要等待机器视觉和图像识别领域的技术突破。
5、控制除了上面的避障以外，其他外围机构的改造可能会存在一些改造上的问题。
如何介入转向架、如何介入油门。
这部分技术的难度较小，汽车控制技术如今已比较成熟，而无人驾驶汽车在未来基本为纯电动汽车，在控制难度上将小于传统的内燃机汽车。
篇三：无人驾驶关键技术分析智能化是未来汽车制造业的大方向，在燃油车上聊油耗、聊动力、聊引擎轰鸣声的时代已成为过去，现在的人们，更愿意关注的是触控大屏、车联网、智能AI助手以及——无人驾驶。
电动车正处于快速发展的阶段，各类新技术不断在电动车上得以实现，无人驾驶也不例外。
由于科普知识的欠缺，大部分人对无人驾驶都有所误解，不仅包括它的功能实质，还包括它的技术水平，由此也导致了许多由无人驾驶而引发的争论甚至事故。
无人驾驶汽车隐藏的关键技术究竟是什么?1.环境感知传感器探测环境信息，只是将探测的物理量进行了有序排列与存储。