1.自动驾驶发展历史
早在1925年，世界上就诞生了第一辆自动驾驶汽车。然而，根据我们目前的技术水平，当时的自动驾驶可能只是在炒概念。 因为当时的自动驾驶是指司机通过无线电控制汽车。这是什么意思？例如，它是儿童玩的遥控赛车，但它也具有深远的现实意义。例如，在军事领域，遥控无人机的应用在大型灾害现场进行搜救，使用无人监控器进入人和搜救犬无法进入的地方进行探测。 随着计算机和电子信息技术的发展，类似于电子脉冲信号反馈，雷达监控技术逐渐应用，开始出现自动驾驶应有的外观，如检测装置监物，及时反馈到驾驶计算机，然后系统发出相应的不可避免的指令，传输到转向系统，使我们看到方向盘本身的旋转。
2.自动驾驶的核心技术
提到智能车(Intelligent vehicle)，我想大家都很熟悉。智能汽车是一个集环境感知、规划决策、多级辅助驾驶等功能于一体的综合性系统。集计算机、现代传感、信息集成、通信、人工智能、自动控制等技术于一体。它是一个典型的高科技综合体，自动驾驶相似。自动驾驶的核心技术可分为四个部分：环境感知、行为决策、路径规划和运动控制。
1.环境感知
一般来说，环境感知需要了解和感知周围的环境。像人类的眼睛一样，这个轮式机器人也有自己的眼睛来识别周围的车辆、障碍物、行人和其他道路。 我们眼睛的主要部分是眼睛，通过调整晶状体的弯曲程度来改变晶状体的焦距来获得真实的图像。自动驾驶的眼睛是由什么组成的？答案是传感器。包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、红外线、超声波雷达等。 你可能会惊讶，需要这么多眼睛？是的，它是一个长满眼睛的小怪物，通常有10个 只眼睛。 其中，最常用的是摄像头，它几乎被所有的开发人员毫无争议地使用。它最接近人类的眼睛，你可以看到彩色的标志，物体，理解字体，区分红绿灯。但也有很多缺点，比如在夜间或恶劣天气下视力严重下降，也不擅长远程观察。 二是颇有争议LiDAR，即激光雷达。更常见的是在屋顶上，就像一顶旋转的帽子。原理非常简单，即通过计算激光束的反射时间和波长，可以绘制周围的障碍3D图片。而短板则无法识别图像和颜色。 毫米波雷达也必须提到，因为它性–它可以全天候工作，这使得它不可或缺。即使不能识别高度，分辨率低，也很难成像。但凭借穿透尘雾、雨雪的硬本领，它站稳了一席之地。 通过以下性能对比表，可以了解主流传感器的优点和弱点。 那么多各种各样的眼睛，那一定很好吗？那也未必。你认为星星多天亮，但它们之间互补是可以的，但难免会产生矛盾。你应该优先考虑相信这么多眼睛的人，这也是一个叫做的话题Sensor Fusion，传感器融合。综合各传感器的优缺点，综合判断信息的准确性，获得更可靠的最终结果。传感器融合的另一个优点是，即使一只眼睛暂时失明，也不会影响它的安全前进。
2.行为决策
通过眼睛识别获得周围环境。接下来，我们应该充分利用这些信息进行理解和分析，并决定如何完成这项任务的是最强大的大脑。 决策层是自动驾驶技术的精神责任，而大脑的重要性自然是不言而喻的。传感器将充分感知周围环境，从而产生巨大的数据信息，决策层需要从安全、舒适、节能等方面综合考虑，找到最佳、最合理的驾驶决策，然后将指令发送到执行层，实现车辆的自动驾驶。 无论是提高车辆对环境的感知精度，还是底层执行系统的控制精度，都是优化自动驾驶性能的关键，但决策层的研究是决定自动驾驶现的关键。如果决策不合理，即使汽车对环境的感知更准确，驾驶动作执行更快，最终也会有风险，威胁驾驶安全。只有当决策合理时，才能体现驾驶性能的优势。正因为如此，自动驾驶技术的发展瓶颈也聚焦在这里。
归根结底，自动驾驶技术是由多个系统协同工作实现的，没有任何方面是不可能实现的。然而，从影响水平来看，决策更为重要，因为其他层面的技术是让汽车跑得更快更好，但决策能力的关键在于汽车是否能运行，运行是否安全，这是自动驾驶技术真正在道路上使用的前提。 和人脑一样，我们不是天生就开车，也不是拿到驾照就当老司机。需要一定的知识积累，自动驾驶机器人也需要。完成大脑中的知识库有两种方法:专家规则和AI式。 专家规则，英文名rule-based。也就是说，提前编制规则，当需要做出决定时，必须严格遵守这些规则。例如，当准备超车变道时，需要满足以下条件（这是假专家，仅供参考）：道路半径大于500R(弯道不变道)；与目标车道前后车辆的距离为20m以上；比后车慢不超过5km/h；等等等等。…当上述N个条件同时满足时，可以超车变道。通过AI积累知识库会使她的反应更加灵活。专家难免会有疏忽，更何况交通瞬息万变。没有灵活的大脑，如何应对我的大中华路况？
3.路径规划
首先，我们来解释三个概念：路径规划、避障规划和轨道规划。路径规划通常是指从起点到目标点之间的全球路径规划、纯几何路径规划、时间序列和车辆动力学。
避障规划又称局部路径规划，又称动态路径规划，也称实时导航规划。主要是检测障碍物，跟踪障碍物的移动轨迹（Moving Object Detection and Tracking ，一般缩写为MODAT）计算下一个可能的位置，最后绘制一张包含现有碰撞风险和潜在碰撞风险的障碍物地图。这个潜在的风险提示是100毫秒，未来需要进一步改进。这对传感器、算法的效率和处理器的计算能力都是一个巨大的挑战。避障规划不仅考虑空间，还考虑时间序列。在复杂的城市，计算量惊人，可能超过30TFLOPS，这是无人车最难的环节。以后再加入V2X地图、避障规划将更加复杂，添加V2X基本上可以保证无人车不会发生任何形式的主动碰撞。 轨道规划来自机器人研究，通常称为机械臂的路径规划。轨迹规划的定义在无人车领域是不统一的。有些人把避障规划和轨迹规划混淆了。轨道规划应以路径规划和避障规划为基础，考虑车辆运行轨道的时间序列和车辆动力学规划，主要是设置车辆纵向加速度和横向角速度。将设置交给执行系统，转向、油门和刹车。如有主动悬挂，则轨迹规划也可考虑地形因素。
这三个计划是无人驾驶汽车最复杂的部分，有无数的算法，令人眼花缭乱，这也是百度、谷歌和苹果技术巨头进入无人驾驶汽车领域的主要原因。这些技术巨头最擅长算法的优化和整合。当然，福特和丰田等传统汽车制造商对车辆动力学方面具有绝对优势。他们在这一领域的实力并不比科技巨头差，尤其是丰田SLAM到KITTI，软件实力丝毫不次于谷歌。
4.运动控制
简单地说，运动控制主要包括线路控制动、转向和油门。在一些高级汽车中，悬架也可以线路控制。制动是线路控制执行中最困难的部分。
线控油门相当简单，应用广泛，即电子油门，所有巡航速度快的车辆都配备了电子油门。电子油门用线束(导线)代替拉索或拉杆，在节气门侧安装微型电机，用电机驱动节气门开度。一般而言，增减油门就是指通过油门踏板改变发动机节气门开度，从而控制可燃混合气的流量，改变发动机的转速和功率，以适应汽车行驶的需要。传统的发动机节气门操作机构是通过拉索或拉杆，一端连接油门踏板，另一端连接节气门连动板。但传统油门的应用范围有限，缺乏准确性。电子油门的主要功能是将驾驶员踩下油门踏板的角度转换为与油门踏板成正比的电压信号。同时，将油门踏板的各种特殊位置制成接触开关，将怠速、高负荷、加减速等发动机条件转换为电脉冲信号，输送给电控发动机的控制器ECU，优化供油、喷油、变速的自动控制。
电子油门控制系统主要由油门踏板和踏板位移传感器组成ECU由数据总线、伺服电机和节气门执行机构组成。位移传感器安装在油门踏板内，随时监测油门踏板的位置。当油门踏板的高度位置发生变化时，此信息将立即发送到ECU，ECU计算信息和其他系统传输的数据信息，计算控制信号，通过线路发送到伺服电机继电器，伺服电机驱动节气门执行器，数据总线负责系统ECU与其它ECU通信之间。在自适应巡航中，由ESP（ESC）中的ECU控制电机，然后控制进气门的开关范围，最后控制速度。博世和大陆都有全套的电子油门系统出售。
线控转向也得到了实际应用，即日产的英菲尼迪Q50。实际目前的电子助力转向（EPS）非常接近线控转向。EPS线控转向的主要区别在于，线控转向取消了方向盘与车轮之间的机械连接，并使用传感器获取方向盘的角数据ECU将其转换为具体的驱动数据，用电机推动转向机转动车轮。而EPS根据驾驶员的角增加转向力。线路控制转向的缺点是需要模拟方向盘的力反馈，因为方向盘没有与机械部件连接，驾驶员感觉不到路面传输的阻力，会失去路感，但在无人驾驶汽车中，没有必要考虑这一点。在Q50L在线控制转向还保留了机械装置，以确保即使所有电子系统都失效，也能正常转向。
线控制动是最关键、最困难的。要了解线控制动，首先要了解汽车的制动原理。轻型汽车通常采用液压制动。
传统的制动系统主要由真空助力器、主缸、储、轮缸、制动鼓或制动盘组成。踩下制动踏板时，储罐内的制动油进入主缸，然后进入轮缸。
轮缸两端的活塞推动制动蹄向外移动，使摩擦片与制动鼓摩擦，产生制动力。
当驾驶员踩下制动踏板时，机构将通过液压将驾驶员脚上的力传递给车轮。但事实上，如果你想让车停下来，你必须有很大的力量，这比人腿要大得多。因此，制动系统必须能够放大腿部的力量。有两种方法可以做到这一点： · 杠杆作用 · 用帕斯卡定律，用液力放大。制动系统将力传递给车轮，给车轮一个摩擦力，然后相应地给车轮一个摩擦力。
在讨论制动系统的组成原理之前，让我们了解三个原理： ·杠杆作用 ·液压作用 ·摩擦力作用 杠杆作用不再需要重复，我们必须熟悉，在杠杆的左边施加一个力F，杠杆左边的长度（2X）是右边（X）的两倍。因此在杠杆右端可以得到左端两倍的力2F，但是它的行程Y只有左端行程2Y的一半。刹车踏板就是个杠杆。考虑到踏板的倾斜度，一般踏板的设计行程不超过18厘米。液压原理需要特别说明，液体是无法被压缩的，密闭容器里的液体的压力有个特点：不论是液体内部、还是压向容器壁的力，到处都一样大。——即：如果一平方米上有一吨的力量，那么在所有的地方，一平方米上的力都是一吨。这叫帕斯卡定理。由于液体无法压缩，所以这种方式传递力矩的效率非常高，几乎100%的力传。液压传力系统最大的好处就是可以以任何长度，或者曲折成各种形状绕过其他部件来连接两个圆桶型的液压缸。还有一个好处就是液压管可以分支，这样一个主缸可以被分成多个副缸。液压的另一个作用就是放大力矩。如果主缸的直径是1寸，轮缸的直径是3寸，那么给主缸上面施加任何一个力，就会在轮缸上放大9倍。不过主缸的活塞推动9厘米，轮缸的活塞推动距离只有1厘米，能量守恒。通常轿车的主缸直径是22毫米，前轮缸直径是32毫米，后轮缸直径是28毫米。 不同的材料表面，有不同的锯齿结构；举例来说：橡皮与橡皮之间就比钢与钢之间更难滑动。材料的类型决定了摩擦系数。所以摩擦力与物体接触面上的正压力成正比。例如：如果摩擦系数为0.1，一个物体重100磅，另一个物体重400磅，那么如果要推动他们就必须给100磅的物体施加一个10磅的力，给400磅的物体施加一个40磅的力才能克服摩擦力前进。
ESP与ABS非常接近，与ABS最大的不同在于ESP可以在没有踩刹车踏板的情况下向轮缸输出制动压力，ABS只能在踩下刹车踏板后从主缸向轮缸输出压力。压力生成器就是电机和柱塞泵， 与ABS比多了4个柱塞泵，4个电磁阀，也就是VLV和USV。
3.目前自动驾驶待解决问题
1）技术问题：虽然技术已经发展很快，但是不可否认的是，自动驾驶汽车搭载的人工智能系统在高风险的环境中（比如暴风雪的山路，人流密集的闹市区）仍然达不到实用要求。
2）成本问题：激光雷达成本居高不下，64线束的激光雷达价格高达10万美元，亟待量产。 LIDAR的成本降低，它使用光线和雷达来测量距离，与普通的RGB相机相比具有许多优点。目前有不少于500美元的LIDAR设备。
3）安全问题：如何在技术上保证自动驾驶比人驾驶更安全，如何能让普通人相信自动驾驶技术比人驾驶更安全，相比技术上的提升，信任的提升更难。
4）立法问题：各国法规的制定仍严重滞后于技术发展。特斯拉汽车事故给人们敲响了警钟。一旦类似车祸发生，现有法规并未明确交通事故发生后的责任认定。
4.总结
在当下飞快发展的时代下，自动驾驶已经是大势所趋，自动驾驶技术不需要人为操作，仅仅通过GPS、惯导、雷达等感知设备即可达到自动导航及行驶的目标。实现完全的自动驾驶和智慧交通是一个注定艰难的过程，无论是人工智能、环境感知、智能决策这类新技术，还是运动控制、远程通信这些基础技术，甚至基础设施建设、法律法规……自动驾驶领域有太多技术等待我们去突破，太多山峰等待我们去翻越。
这一未来必将造福全人类的技术正在各行各业的努力下快速发展着，我们不同领域的人员也要学着运用自己的优势，基于对这个行业的理解贡献这一份自己的力量！