无人驾驶技术及发展现状
无人驾驶技术的发展及面临的挑战
无人驾驶技术的发展及面临的挑战随着科技的飞速发展，无人驾驶技术也变得越来越成熟，正在逐渐改变人们的出行方式和城市交通。
无人驾驶技术的发展带来了很多便利，比如减少交通事故、节省时间和成本等，但同时也面临诸多挑战。
一、无人驾驶技术的发展和应用现状无人驾驶技术是指车辆不需要人类驾驶员进行操控，而是通过计算机、传感器和控制器等系统自动驾驶。
随着科技和能源的进步，在自动驾驶技术、人工智能和云计算等领域的不断发展，无人驾驶技术正在快速发展和应用。
目前，无人驾驶技术主要应用于物流、公共交通和出租车等领域。
在物流方面，无人驾驶技术可以通过智能化管理和路径优化等手段，提高物流效率和减少成本。
在公共交通方面，如地铁和高速公路等，无人驾驶技术可以实现更高速、更安全和更舒适的出行体验。
在出租车领域，无人驾驶技术可以为乘客提供更安全、更便捷的出行服务。
二、无人驾驶技术所面临的挑战虽然无人驾驶技术具有很多优势，但同时也面临一些技术、政策和安全等方面的挑战。
首先，技术挑战是无人驾驶技术发展最为关键的问题。
无人驾驶技术需要高度复杂的软件和硬件系统，包括传感器、雷达和电脑视觉等核心技术。
这些技术需要长时间的研发和验证，以确保安全和可靠性。
其次，政策挑战也是无人驾驶技术发展中的重要问题。
无人驾驶技术的引入涉及到制定法律法规和规定，还需要考虑相关保险、责任认定、隐私保护等方面的问题。
政策环境的不稳定和缺乏明确的政策指引，可能会对技术发展带来影响。
再次，安全挑战也是无人驾驶技术发展的重要问题。
无人驾驶技术需要对各种路况、天气和路段情况等进行预测和处理，以及对紧急情况做出反应。
这些方面的技术需要更加精准和完善，以确保无人车的安全性和可靠性。
三、无人驾驶技术的未来前景虽然无人驾驶技术面临一些挑战，但鉴于其多种优势，无人驾驶技术仍有着广阔的未来前景。
首先，无人驾驶技术有望在未来减少人类驾驶员的劳动和工作强度，从而提高生产效率和创造更多的就业机会。
无人驾驶技术发展现状与展望
无人驾驶技术发展现状与展望随着科技的迅猛发展，无人驾驶技术逐渐走进了人们的视野，成为汽车工业的热门领域。
无人驾驶技术能够为驾驶员提供更高的安全性、舒适性和便利性，同时也能够减少交通事故和排放物的产生。
在现代社会需求日益增长的背景下，无人驾驶技术有望在未来发挥重要作用。
首先，让我们来看一下当前无人驾驶技术发展的现状。
随着大数据、人工智能和传感技术的迅猛发展，无人驾驶技术取得了突破性的进展。
如今，无人驾驶汽车已经能够在特定的场景下进行自动驾驶，包括高速公路、城市道路和停车场等。
许多汽车制造商都投入了大量资源来研发和测试无人驾驶汽车，如特斯拉、谷歌和奥迪等。
特斯拉的‘Autopilot’系统已经在特定情况下实现了较高级别的自动驾驶，而谷歌则在美国的某些城市进行了自动驾驶汽车的试验。
然而，目前的无人驾驶技术仍面临一些挑战。
首先是技术挑战。
虽然无人驾驶汽车在特定场景下已经展示出了不错的自动驾驶能力，但在复杂的交通环境中，如城市交通和复杂路况下，无人驾驶汽车的性能仍然不理想。
此外，无人驾驶技术还需要实现更高程度的安全性，以防止安全事件的发生。
同时，相关的法律和规范也需要在无人驾驶技术的发展中得到进一步的完善。
然而，尽管目前无人驾驶技术还存在一些挑战，但其前景仍然十分广阔。
无人驾驶技术有望实现更高的自动化程度和更广泛的应用范围。
预计未来的无人驾驶汽车将能够在各种复杂路况下自主驾驶，包括城市道路、乡村道路甚至是无人驾驶货车。
此外，无人驾驶技术还将进一步提升交通系统的效率和减少排放物的产生，为城市交通和环境保护带来积极影响。
随着技术的进步和法规的完善，无人驾驶汽车有望成为未来出行的主要方式。
除了在交通领域，无人驾驶技术还有望在其他领域发挥作用。
例如，农业领域可以利用无人驾驶技术来实现自动化的耕作和农业机械操作，提高农业生产的效率和质量。
此外，无人驾驶技术还可以应用于物流行业，实现货物的自动化运输和配送，节省人力和物力资源。
无人驾驶技术发展现状及未来展望
无人驾驶技术发展现状及未来展望当我们提到“无人驾驶技术”时，很多人第一时间想到的可能是科幻电影中那些高科技场景。
但是，随着科技的不断进步，无人驾驶技术已经开始应用于实际场景，成为了一个备受瞩目的热点话题。
本文将围绕无人驾驶技术的现状、未来展望等方面展开讨论。
一、无人驾驶技术的现状随着科技的发展，无人驾驶技术逐渐从实验室走向了现实生活。
目前，最成熟的无人驾驶技术应用领域是物流、公共交通、园区等场景。
在物流行业，无人驾驶技术已经被广泛应用于仓储物流、快递配送等领域。
例如，阿里巴巴的机器人小蜜配送、京东的无人机配送等，无人驾驶技术已经代替人类完成了物流配送的工作。
在公共交通方面，美国谷歌公司的Waymo无人驾驶车已经开始在美国亚利桑那州提供商业打车服务，并受到了顾客的欢迎与好评。
同时，无人驾驶技术在园区和地下车库等场景的应用也逐渐成熟。
例如，宿迁市已启动了无人停车场建设，宿豫区某办公楼的无人代客泊车系统已经投入使用，并取得了较好的效果。
总的来说，无人驾驶技术的应用场景正在不断扩大，对人类生活产生了重要的影响。
二、无人驾驶技术的未来展望随着无人驾驶技术的逐渐普及和应用，未来的展望也备受关注。
1. 交通更加安全由于无人驾驶技术可以根据交通环境及时做出反应，避免了人为因素的影响，从而使道路交通更加安全。
根据统计数据，全球每年有近1.3万人因为车祸死亡，而无人驾驶技术的应用有望减少这些悲剧发生的概率。
2. 环保节能无人驾驶技术可以有效地优化交通流量，避免过度拥堵，减少路上闲置的时间和车辆的排放量，从而达到环保节能的目的。
3. 地产与商业领域变革随着无人驾驶技术的不断普及，人们对交通方式的依赖程度将会降低，这将促进一些新型商业和地产业的发展。
例如，无人驾驶货车将会对物流行业产生重要的影响，无人驾驶打车服务将改变人们出行的方式和观念，无人驾驶车库则为城市化发展带来了新的思维。
三、无人驾驶技术面临的挑战与未来趋势虽然无人驾驶技术具有广阔的应用前景，但也面临着一系列的挑战。
无人驾驶技术的发展与现状是什么
无人驾驶技术的发展与现状如下：
发展现状。
中国政府高度重视无人驾驶技术的研发，在《中国制造2025》文件中指出，到2025年，要掌握自动驾驶总体技术及各项关键技术，建立较完善的智能网联汽车自主研发体系、生产配套体系及产业群，基本完成汽车产业转型升级。
目前，百度等公司已经取得了重要进展，获得了无人化载人服务许可。
技术现状。
无人驾驶汽车技术的核心是自动化驾驶技术，包括传感器技术、车联网技术、人工智能技术等多种技术的组合应用。
目前，各大汽车制造商和科技公司都在积极投入无人驾驶汽车技术的研发和实验，其中特斯拉、百度、谷歌等国际领先企业已经取得了重要进展。
此外，无人驾驶技术的发展还面临着技术、法规、安全等方面的挑战，需要不断克服才能实现商业化落地和可持续发展。
无人驾驶汽车技术的现状与展望
无人驾驶汽车技术的现状与展望随着科技的不断进步，汽车行业也开始迎来一场颠覆性的变革——无人驾驶技术的崛起。
无人驾驶汽车作为一种新型的交通工具，被寄予了许多期望和憧憬。
而在当前，无人驾驶汽车技术的发展可以说还处于初级阶段，尽管取得了一些令人瞩目的成果，仍然面临着一系列的挑战与难题。
首先，我们需要了解当前无人驾驶汽车技术的现状。
目前，无人驾驶汽车主要依靠激光雷达、摄像头、传感器等装置来感知周围的环境，并通过高精度的地图数据和算法进行实时决策和控制。
虽然技术已经取得了一定的成熟度，但仍然存在一些问题。
例如，在极端天气条件下或者复杂的交通场景中，传感器和算法的准确性和鲁棒性可能会受到影响，从而降低无人驾驶汽车的行驶安全性。
此外，与传统汽车相比，无人驾驶汽车的成本仍然较高，在大规模商业化应用前仍面临经济压力。
尽管如此，无人驾驶汽车技术的发展趋势依然值得我们关注。
在过去几年中，无人驾驶汽车技术在一些封闭环境中得到了广泛的应用，例如工厂内部的自动驾驶车辆和无人仓库。
这些应用场景中，相对受控的环境和相对简单的任务使得无人驾驶技术更容易实现。
此外，无人驾驶汽车技术也逐渐在部分城市进行了试点，如无人驾驶出租车的试点运营。
这些试点的成功表明了无人驾驶汽车技术在城市环境中的潜力，同时也为未来的更广泛应用奠定了基础。
未来，无人驾驶汽车技术还有许多发展方向和展望。
首先，随着人工智能技术的发展，无人驾驶汽车将会更加智能化。
人工智能的应用将使得无人驾驶汽车能够更准确地感知环境，并做出更符合实际情况的决策。
此外，无人驾驶汽车还可以通过机器学习和大数据分析来不断优化自身的性能和用户体验。
其次，无人驾驶汽车技术的发展还需要与城市基础设施的升级和完善相结合。
例如，无人驾驶汽车需要高精度的地图数据来进行定位和路径规划，因此城市地图数据的更新和维护将是至关重要的。
此外，交通基础设施也需要进行相应的改造，以适应无人驾驶汽车的出行需求，例如增加无线通信设备和交通信号系统的智能化。
无人驾驶技术的现状与发展趋势
无人驾驶技术的现状与发展趋势随着人工智能和大数据技术的不断发展，无人驾驶技术已经成为汽车行业的一个重要趋势。
无人驾驶技术通过传感器，摄像头和雷达等设备获取数据，然后利用机器学习和深度学习等算法进行数据分析和处理，从而掌控汽车的驾驶过程。
据市场研究公司预测，到2027年，全球市场无人驾驶车的销售额将超过1730亿美元，致力于助力人类实现智慧出行和车联网新时代的到来。
目前，无人驾驶技术正在取得越来越多的进展。
一项基本的技术是自动驾驶实现。
实现自动驾驶需要高难度的技术和高精度的导航系统。
无人驾驶汽车通常使用的导航系统是交通灯、固定路标和GPS导航等。
在日常行驶中，无人驾驶汽车需要自主识别路面上的标志和行人、车辆等障碍物，遵守交通规则，并且能够在高速行驶中保证行车的安全性。
这些技术的不断提高，可以让无人驾驶汽车具备更加出色的性能和可靠性。
同时，无人驾驶车的智能化技术也不断发展。
无人驾驶汽车除了需要智能化的技术外，更需要智能化的软件和硬件系统，包括感知、处理、控制等方面的硬件和软件系统。
使用抗干扰能力强的神经网络、机器人视觉等技术可以增强无人驾驶车的机器学习和控制能力，进一步提高无人驾驶车的工作效率和驾驶体验。
另外，无人驾驶技术发展也密切关注人机界面问题。
要保证无人驾驶汽车的出色性能和可靠性，必须使用先进的人机交互技术，使人们更好地理解汽车的工作和思维过程。
将驾驶行为的分类和建模同步到语言交互中，可以使无人驾驶系统更加贴近人类生活，更好地满足人们的需求。
最后，无人驾驶技术的发展也需要法律法规及其标准。
无人驾驶汽车关系到行人安全和排放标准等复杂的问题，需要制定相关法规和技术标准来规范和约束。
此外，无人驾驶技术的不断发展，对就业机会和经济增长产生了直接的影响，需要各方面慎重考虑。
总体而言，无人驾驶技术是一项前瞻性技术，预示着智能汽车的到来。
从无人驾驶技术现状和发展趋势可以看出，未来无人驾驶汽车的性能和普及率都会得到极大提高。
无人驾驶技术的现状与发展
无人驾驶技术的现状与发展随着科技的不断进步，无人驾驶技术成为当今的热门话题之一。
无人驾驶汽车的出现对我们的生活和交通方式带来了巨大的潜力和改变。
本文将探讨无人驾驶技术的现状，包括其应用领域、技术挑战以及未来的发展前景。
无人驾驶技术的应用领域非常广泛，目前主要集中在私人乘车和物流领域。
在私人乘车方面，一些汽车制造商如特斯拉、谷歌和苹果等公司都已经推出了自动驾驶汽车的原型和概念车。
这些汽车配备了激光雷达、摄像头和传感器等设备，能够感知周围环境，识别道路标志和交通信号，进行自主导航和自动驾驶。
此外，无人驾驶技术在物流领域也得到了广泛应用，例如无人驾驶卡车和无人机等都能够实现自主运输和送货。
然而，虽然无人驾驶技术在理论上非常有吸引力，但实际应用还面临着一些技术挑战。
首先是传感器的精确性和稳定性问题。
无人驾驶汽车需要精确地感知和理解周围环境，以做出正确的决策和行动。
然而，目前的传感器技术仍然存在一些局限性，如在各种复杂环境下的性能下降、天气状况对传感器的影响等。
其次是决策和控制系统的问题。
无人驾驶汽车需要能够进行实时的决策和规划路径，并且能够适应不同情况和交通状况。
然而，目前的算法和模型仍然需要进一步完善和优化，以提高系统的可靠性和安全性。
此外，无人驾驶技术还面临着法律和道德伦理等方面的挑战，例如自动驾驶汽车在面临危险时应该如何做出决策，是保护乘客还是保护他人。
这些问题都需要在技术、法律和道德层面进行深入讨论和解决。
尽管存在一些技术挑战，但无人驾驶技术仍然拥有广阔的发展前景。
首先，无人驾驶技术有望提高交通效率和安全性。
由于无人驾驶汽车能够相互通信和协作，它们可以实现更高效的交通规划和调度，减少交通拥堵和交通事故的发生。
其次，无人驾驶技术有望提升人们的出行体验和便利性。
乘客可以享受到更加舒适和高效的交通方式，无需亲自驾驶车辆，从而提高出行的便利性和时间利用率。
最后，无人驾驶技术还能够改善环境问题。
自动驾驶汽车可以通过优化行驶路径和速度，减少燃料消耗和排放，从而降低对环境的影响。
无人驾驶汽车技术的发展现状及前景分析
无人驾驶汽车技术的发展现状及前景分析无人驾驶汽车技术是指通过人工智能、传感器和自动化控制等先进技术，实现车辆在无需人类干预的情况下进行自主驾驶的能力。
随着技术的不断进步，无人驾驶汽车技术正逐渐成为汽车行业的热点话题，其在未来的发展前景备受关注。
本文将从技术发展现状、应用场景和前景分析三个方面进行探讨。
一、技术发展现状无人驾驶技术的发展已经取得了长足的进步。
首先是感知和感知决策技术的突破。
通过激光雷达、摄像头和传感器等装置，车辆能够实时感知周围环境，识别道路、交通信号和障碍物等，并做出相应的决策。
其次是控制系统的升级。
车辆配备了先进的计算机系统，可以根据感知到的信息进行路径规划、速度控制和转向操作，实现自主驾驶。
另外，人工智能技术的进步也为无人驾驶技术提供了重要支持，车辆能够通过学习和优化算法来不断提升自身的驾驶能力。
二、应用场景无人驾驶汽车技术具有广阔的应用前景。
首先是交通运输领域。
无人驾驶汽车能够提高交通系统的效率和安全性，降低交通事故率。
无人驾驶也能减少交通拥堵，节约燃料资源，改善城市交通环境。
其次是物流领域。
无人驾驶技术能够实现物流车辆的全程自动驾驶，提高物流效率，降低物流成本。
此外，无人驾驶汽车还可以应用于特殊领域，如农业、矿山以及环境监测等，为这些领域提供更加高效和智能的解决方案。
三、前景分析无人驾驶汽车技术的前景十分广阔。
首先是市场前景。
根据市场研究机构的预测，无人驾驶汽车市场规模将在未来几年内快速增长，2025年有望达到数千亿美元。
其次是技术前景。
随着技术的不断进步和成熟，无人驾驶汽车技术将会更加智能化、安全可靠，能够适应各种复杂的交通环境。
再次是政策前景。
越来越多的国家和地区在政策层面给予无人驾驶汽车技术的支持和鼓励，为其发展营造有利条件。
此外，企业间的竞争也推动了无人驾驶汽车技术的不断创新和进步。
虽然无人驾驶汽车技术的发展前景看好，但仍然存在一些挑战和难题。
首先是法律法规的制定和完善。
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无人驾驶汽车的发展现状及展望摘要：作为未来汽车的发展方向，无人驾驶汽车已经得到社会各方面的关注。
本文介绍了国内外无人驾驶汽车的发展历程，对当前无人驾驶汽车的先进技术进行了分析，最后针对物联网对无人驾驶汽车发展的影响做出了推断。
关键词：无人驾驶汽车、现状、趋势0 引言自汽车发明以来，汽车工业就不断促进着人类的创新与社会经济的发展。
随着汽车产量与保有量的提高，人们的出行变得方便快捷，而由此带来的交通拥堵与交通事故也成为了人类社会文明的一大阻碍。
随着计算机控制技术的发展，越来越多的自动控制技术被应用在汽车上，无人驾驶汽车也成为了汽车产业的一大变革。
无人驾驶汽车也被称为自动驾驶汽车或轮式移动机器人。
它在没有人类输入的情况下，通过车载传感器感知周围环境，并根据所获取的信息，依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪实现驾驶[1]。
它一般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。
1 国外无人驾驶发展现状发达国家从20世纪70年代开始进行无人驾驶汽车研究，目前在可行性和实用性方面，美国和德国走在前列。
美国是世界上研究无人驾驶车辆最早、水平最高的国家之一。
早在20世纪80年代，美国就提出自主地面车辆(ALV)计划，这是一辆8轮车，能在校园的环境中自主驾驶，但车速不高。
美国其它一些着名大学，如卡耐基梅隆大学、麻省理工学院等都先后于20世纪80年代开始研究无人驾驶车辆。
然而，由于技术上的局限和预期目标过于复杂，到20世纪80年代末90年代初，各国都将研究重点逐步转移到问题相对简单的高速公路上的民用车辆的辅助驾驶项目上。
1995年，一辆由美国卡耐基梅隆大学研制的无人驾驶汽车Navlab2 V完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。
在全长5000 km的美国州际高速公路上，整个实验96%以上的路程是车辆自主驾驶的，车速达50～60 km /h。
尽管这次实验中的Navlab2V 仅仅完成方向控制，而不进行速度控制(油门及档位由车上的参试人员控制)，但这次实验已经让世人看到了科技的神奇力量。
丰田汽车公司在2000年开发出无人驾驶公共汽车。
这套公共汽车自动驾驶系统主要由道路诱导、车队行驶、追尾防止和运行管理等方面组成。
安装在车辆底盘前部的磁气传感器将根据埋设在道路中间的永久性磁石进行导向，控制车辆行驶方向[2]。
2005年，美国国防部“大挑战”比赛上，最终由美国斯坦福大学工程师们改装的一辆大众途锐多功能车经过7个半小时的长途跋涉完成了全程障碍赛，第一个到达了终点。
在赛道上，无人驾驶汽车需要穿越沙漠、通过黑暗的隧道、越过泥泞的河床并需要在崎岖险峻的山道上行使，整个行程无人驾驶汽车需要绕过无数个障碍。
2011年，美国内华达州通过允许无人驾驶汽车上路的法律后，谷歌成为世界上第一个获得无人驾驶汽车授权的公司。
2013 年，英国政府拨款150 万英镑，用来在伦敦以北的小城米尔顿凯恩斯的道路上，进行无人驾驶汽车实地试验这些别称为豆荚的自动驾驶汽车行驶速度为19 km/h，它们将在专用道路上搭载乘客前往市区各地。
英国政府希望在2015年前先投入20 辆有驾驶员管理的豆荚运营，并在2017年投入百辆无人驾驶的豆荚2013年底，美国密歇根大学批准了一项600万美元的安全驾驶项目，建造用于测试自动驾驶汽车的设施。
该大学与汽车行业及政府部门通力合作，计划在2021年向该州安娜堡市交付无人驾驶车车队，车队里所有的无人驾驶汽车都将联网。
2 国内无人驾驶现状我国在无人驾驶汽车的开发方面要比国外稍晚。
国防科技大学20世纪80年代开始进行该项技术研究。
1989年，我国首辆智能小车在国防科技大学诞生，这辆小车长100 cm、宽60 cm、重175 kg，有3个轮子，前轮是一个导向轮，后边有两个驱动轮。
它包含了自动驾驶仪、计算机体系结构、觉及传感器系统、定位定向系统、路径规划及运动控制系统，还有无线电通信、车体结构及配电系统。
1992年，国防科技大学研制成功了我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。
由计算机及其配套的检测传感器和液压控制系统组成的汽车计算机自动驾驶系统，被安装在一辆国产的面包车上，使该车既保持了原有的人工驾驶性能，又能够用计算机控制进行自动驾驶行车。
2000年6月，国防科技大学研制的第4代无人驾驶汽车试验成功，最高时速达76 km，创下国内最高纪录。
2007年，国防科技大学机电工程与自动化学院和中国第一汽车集团公司联合研发的红旗旗舰无人驾驶轿车，其总体技术性能和指标已经达到世界先进水平。
2012年10月，从国家自然科学基金委员会举办的发布会上获悉，中国自主研发的无人驾驶汽车2013年将进行从北京至天津的行驶测试，2015年将测试从北京行驶至深圳。
3 无人驾驶汽车关键技术无人驾驶汽车开发的关键技术主要有两个方面：车辆定位和车辆控制技术。
这两方面相辅相成共同构成无人驾驶汽车的基础。
车辆定位技术是无人驾驶汽车行驶的基础。
目前常用的技术包括磁导航和视觉导航等。
其中，磁导航是目前最成熟可靠的方案，现大多数均采用这种导航技术。
例如，荷兰阿姆斯特丹国际机场和鹿特丹的ParkShuttle系统，上海交通大学的CyberC3系统等。
磁导航最大的优点是不受天气等自然条件的影响，即使风沙或大雪埋没路面也一样有效，而且便于维护。
另外，通过变换磁极朝向进行编码，可以向车辆传输道路特性信息，诸如位置、方向、曲率半径、下一个道路出口位置等信息。
但是，磁导航方法往往需要在道路上埋设一定的导航设备（如磁钉或电线），系统实施过程比较繁琐，且不易维护，变更运营线路需重新埋设导航设备[3]。
视觉导航就不存在这个问题。
视觉导航的优点是车载计算机可以在试验样车偏离目标车道前，事先知道并预防其发生，同时当在高速公路使用时，不需要对现有的道路结构做变化，并且在混合交通中，也可使用；其缺点为，当风沙、大雾等自然因素致使能见度过低或路面上的白色标线不清晰时，导航系统会失效。
但由于视觉导航对基础设施的要求很低，被公认为是最有前景的定位方法。
车辆控制技术是无人驾驶汽车的核心，主要包括速度控制和方向控制等几个部分。
无人驾驶其实就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶。
通过对驾驶员的驾驶行为进行分析可知，车辆的控制是一个典型的预瞄控制行为，驾驶员找到当前道路环境下的预瞄点，根据预瞄点控制车辆的行为。
目前最常用的方法是经典的智能PID算法，例如模糊PID、神经网络PID等。
除以上两个方面，无人驾驶汽车作为智能交通系统的一部分，还需要一些其它相关技术的支持，如车辆调度系统、通讯系统和人机交互系统等，最终得以实现整个交通系统的高效、安全。
4 车联网对无人驾驶汽车发展的影响对于无人驾驶汽车来说，车辆对环境信息的识别将直接影响车辆的对行驶状态的判断及控制。
车联网技术的发展，将促进无人驾驶汽车发展的步伐。
车辆与道路基础设施之间的信息交换将无线数字传输模块植入到当前的道路交通信号系统中，数字模块可向路经的汽车发放数字化交通灯信息、指示信息、路况信息，并接受联网汽车的信息查询及导航请求，然后可将有关信息反馈给相关联网汽车。
将无线数字传输模块植入到联网汽车中去，令联网汽车可接收来自交通信号系统的数字化信息，并将信息于联网汽车内显示，同时还将信息与车内的自动驾驶系统相连接!作为汽车自动驾驶的控制信号。
联网汽车的显示终端同时作为城市道路交通导航系统来使用，在这个车联网系统中，卫星导航将不再需要，导航信息将直接来自具有更快、更新、更全面导航功能的数字化交通系统[4]。
联网汽车的数字传输模块包含有联网汽车的身份代码信息，即“数字车牌”信息，这是车联网对汽车进行通信、监测、收费及管理的依据。
车辆与车辆之间的信息交换将无线数字传输模块植入到联网汽车中去，数字模块可以向周边联网汽车提供数字化灯号信息及状态信息，并且数字化信息与其传统灯号信息是同步发送的。
联网汽车中的无线数字传输模块可同步接收来自其他联网汽车的数字化信息并在汽车内进行显示，同时将信息与车内的自动驾驶系统相连，为联网汽车的安全行驶提供依据根据接收到的由其他联网汽车发送的数字信息，联网汽车便会知道周边联网汽车的状况，包括位置、距离、相对速度及加速度等，并在紧急刹车情况下，可令随后的联网汽车同步减速，有效防止汽车追尾事故的发生。
5 结语无人驾驶汽车是未来汽车发展的方向，人类不久的将来会用上智能型无人驾驶汽车。
那是一种将探测、识别、判断、决策、优化、优选、执行、反馈、纠控功能融为一体，会学习、会总结、会提高技能，集微电脑、微电机、绿色环保动力系统、新型结构材料等顶尖科技成果为一体的智慧型汽车。
需要指出的是，研发无人驾驶汽车并非要完全替代驾驶员，只是在需要替代的领域和场合作替代。
无人驾驶汽车尤其适合从事旅游、应急救援、长途高速客货运输、军事用途，以发挥可靠、安全、便利及高效的性能优势,减少事故，弥补有人驾驶汽车的不足。
无人驾驶汽车在交通领域的应用，从根本上改变了传统车辆的控制方式，可大大提高交通系统的效率和安全性。
随着高科技的发展,我国无人驾驶车辆技术将会不断发展,其功能也将更完善,学科内容将会更丰富，产业化前景更美好。
参考文献［1］任禾．无人驾驶［J］．中国经济和信息化，2013( 8) ．［2］杨帆．无人汽车的发展现状与展望[J] . 技术经济，2014（3）［3］王培. 无人驾驶智能车的导航系统研究[D]. 西安：西安工业大学，2012.［4］张翔．2013 年全球汽车技术发展趋势［J］．汽车工程师，2013( 3) ．。