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1 无人机驾驶技术
简介
无人驾驶汽车又称轮式移动机器人，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。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。
安全是拉动无人驾驶车需求增长的主要因素（防抱死制动系统）。每年，驾驶员们的疏忽大意都会导致许多事故。当汽车即将失控侧滑或翻车时，稳定和牵引控制系统可以探测到险情，并及时启动防止事故发生。既然驾驶员失误百出，汽车制造商们当然要集中精力设计能确保汽车安全的系统。
从中国首次红旗HQ3研发无人机成功开始，“无人技术”开始被更广泛推向世界。最常见的为餐饮海底捞的无人送餐......
01 无人驾驶汽车关键技术
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官方民用定位精度小于10m，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30km，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。
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