自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)

自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)一、本文概述隨著科技的飛速發(fā)展和技術的日益成熟，自主駕駛汽車已成為現(xiàn)代交通領域的研究熱點。自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)作為其核心組成部分，對于實現(xiàn)汽車的自主導航、安全行駛和高效交通具有重要意義。本文旨在深入探討自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)的基本原理、關鍵技術以及實際應用，并分析其面臨的挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢。本文首先概述了自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)的基本概念和組成結構，包括傳感器感知、決策規(guī)劃、執(zhí)行控制等關鍵模塊。接著，文章重點分析了智能控制系統(tǒng)中的核心技術，如深度學習、強化學習、計算機視覺等，并探討了這些技術在自主駕駛汽車中的應用與實現(xiàn)方法。文章還對自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)的實際應用進行了案例分析，展示了其在提高道路安全性、緩解交通擁堵、提升出行效率等方面的優(yōu)勢。文章對自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)進行了剖析，包括技術瓶頸、法律法規(guī)、社會接受度等問題，并提出了相應的解決策略和發(fā)展建議。通過本文的闡述，旨在為讀者提供一個全面、深入的自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)知識體系，為推動自主駕駛汽車的研發(fā)與應用提供參考與借鑒。二、自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)的基本原理自主駕駛汽車的智能控制系統(tǒng)是實現(xiàn)自動駕駛功能的核心組件，其基本原理涵蓋了多個領域的知識，包括計算機科學、控制理論、傳感器技術、以及交通工程等。自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)依賴于高精度的傳感器設備，如激光雷達（LiDAR）、毫米波雷達（Radar）、攝像頭（Camera）、超聲波傳感器（Ultrasonicsensors）等，這些傳感器能夠感知汽車周圍的環(huán)境信息，包括道路狀況、交通信號、行人、其他車輛以及障礙物等。通過收集這些信息，系統(tǒng)能夠構建一個關于周圍環(huán)境的詳細模型，為后續(xù)的決策和控制提供數(shù)據(jù)支持。智能控制系統(tǒng)通過先進的計算機視覺和人工智能算法對這些傳感器數(shù)據(jù)進行處理和分析。通過深度學習技術，系統(tǒng)能夠識別和理解交通標志、行人、車輛等關鍵元素，并通過模式識別技術來預測它們的動態(tài)行為。同時，智能控制系統(tǒng)還需要借助高精度地圖和定位技術，如全球定位系統(tǒng)（GPS）和慣性測量單元（IMU），來確定車輛自身的準確位置和行駛路線。基于上述感知和認知的結果，智能控制系統(tǒng)會生成一個控制決策，通過控制車輛的轉(zhuǎn)向、加速和制動等執(zhí)行機構，實現(xiàn)車輛的自主駕駛。這一過程中，控制系統(tǒng)還需要考慮各種安全約束和交通規(guī)則，以確保駕駛行為的安全性和合規(guī)性。自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)的基本原理是一個復雜的信息處理和控制過程，它依賴于先進的傳感器技術、計算機視覺和算法，以及精確的定位和地圖技術，以實現(xiàn)車輛的自主駕駛功能。三、自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)的關鍵技術自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)是實現(xiàn)自動駕駛功能的核心，它涉及多個關鍵技術領域，包括環(huán)境感知、決策規(guī)劃、控制執(zhí)行以及云計算與大數(shù)據(jù)處理等。環(huán)境感知技術是自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)的基石。通過高精度傳感器，如激光雷達、毫米波雷達、高清攝像頭等，車輛能夠?qū)崟r獲取周圍環(huán)境的詳細信息，包括道路、交通標志、障礙物以及其它車輛和行人等。環(huán)境感知系統(tǒng)需要對這些信息進行高效、準確的處理，以提供給后續(xù)決策規(guī)劃模塊使用。決策規(guī)劃技術是自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)的核心。在獲取了環(huán)境感知信息后，決策規(guī)劃系統(tǒng)需要根據(jù)交通規(guī)則、道路狀況以及車輛自身的狀態(tài)等因素，制定出安全、高效的行駛路徑和駕駛策略。這涉及到復雜的算法和模型，如路徑規(guī)劃算法、行為決策樹、風險評估模型等。第三，控制執(zhí)行技術是自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)的執(zhí)行機構。它根據(jù)決策規(guī)劃系統(tǒng)輸出的指令，對車輛的轉(zhuǎn)向、加速、制動等動作進行精確控制?？刂茍?zhí)行系統(tǒng)需要具備快速響應、高精度控制以及魯棒性強的特點，以確保在各種復雜環(huán)境下都能實現(xiàn)安全、穩(wěn)定的駕駛。云計算與大數(shù)據(jù)處理技術是自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)的支撐平臺。通過云計算平臺，可以實現(xiàn)車輛與服務器之間的實時數(shù)據(jù)交互和處理，以支持更復雜的功能，如高精度地圖更新、交通擁堵預測、遠程故障診斷等。大數(shù)據(jù)處理技術可以對車輛運行過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進行挖掘和分析，以優(yōu)化算法模型、提升系統(tǒng)性能。自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)的關鍵技術包括環(huán)境感知、決策規(guī)劃、控制執(zhí)行以及云計算與大數(shù)據(jù)處理等。這些技術的協(xié)同作用，使得自主駕駛汽車能夠在各種復雜環(huán)境下實現(xiàn)安全、高效的自動駕駛功能。隨著技術的不斷發(fā)展和完善，自主駕駛汽車將在未來交通出行領域發(fā)揮越來越重要的作用。四、自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)的挑戰(zhàn)和解決方案自主駕駛汽車的智能控制系統(tǒng)面臨著一系列的挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)包括技術、法規(guī)、道德和社會接受度等方面。然而，隨著科技的不斷進步和社會對自主駕駛汽車的需求增加，解決這些挑戰(zhàn)的方法也在不斷涌現(xiàn)。技術挑戰(zhàn)方面，自主駕駛汽車需要處理復雜的交通環(huán)境、不同的道路條件、以及各種各樣的駕駛情況。為了解決這些問題，研究人員正在開發(fā)更先進的傳感器和算法，以提高車輛的環(huán)境感知、決策和執(zhí)行能力。例如，利用深度學習技術，可以讓車輛更準確地識別行人、車輛、交通信號等，從而做出更安全的駕駛決策。法規(guī)挑戰(zhàn)方面，各國對自主駕駛汽車的法規(guī)和標準尚未統(tǒng)一，這給自主駕駛汽車的研發(fā)和部署帶來了困難。為了解決這個問題，各國政府和國際組織需要加強合作，共同制定和完善相關法規(guī)和標準，為自主駕駛汽車的研發(fā)和應用提供明確的指導和規(guī)范。道德挑戰(zhàn)方面，自主駕駛汽車在面對緊急情況時，如何做出符合道德規(guī)范的決策是一個重要的問題。例如，當車輛面臨無法避免的碰撞事故時，是應該保護車內(nèi)乘客的安全還是盡量保護行人和其他道路使用者的安全？為了解決這個問題，研究人員需要深入研究道德規(guī)范、倫理原則和人類的決策過程，從而制定出適合自主駕駛汽車的道德決策框架。社會接受度挑戰(zhàn)方面，由于自主駕駛汽車的技術新穎性和潛在的風險性，公眾對其的接受度存在一定的疑慮。為了提高公眾對自主駕駛汽車的信任度和接受度，相關企業(yè)和研究機構需要加強宣傳教育，普及自主駕駛汽車的相關知識和安全性能，同時積極回應公眾的關切和疑問。自主駕駛汽車的智能控制系統(tǒng)面臨著多方面的挑戰(zhàn)，但通過不斷的技術創(chuàng)新、法規(guī)完善、道德研究和社會宣傳教育，我們有信心克服這些挑戰(zhàn)，推動自主駕駛汽車的廣泛應用和發(fā)展。五、自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)的未來發(fā)展趨勢隨著、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術的飛速發(fā)展，自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)也迎來了前所未有的發(fā)展機遇。未來，自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)將朝著更高級別的智能化、更安全可靠的運行、更廣泛的應用場景等方向發(fā)展。更高級別的智能化是自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)的重要發(fā)展趨勢。隨著深度學習、強化學習等人工智能技術的不斷進步，自主駕駛汽車將能夠更準確地理解道路環(huán)境、預測其他車輛和行人的行為，從而做出更加智能的決策。通過不斷學習和優(yōu)化，自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)將能夠?qū)崿F(xiàn)更高級別的自動駕駛，如全自動駕駛，為人類提供更加便捷、高效的出行方式。更安全可靠的運行也是自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)的重要發(fā)展方向。在未來，自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)將更加注重安全性能的提升，通過引入更多的安全機制、加強系統(tǒng)穩(wěn)定性等方面的優(yōu)化，確保自主駕駛汽車在各種復雜道路環(huán)境下的安全穩(wěn)定運行。同時，隨著5G、V2（車與萬物互聯(lián)）等技術的普及，自主駕駛汽車將能夠?qū)崿F(xiàn)與其他車輛、基礎設施等的實時信息交互，進一步提高道路安全性和交通效率。更廣泛的應用場景也是自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)的重要發(fā)展趨勢。未來，自主駕駛汽車將不僅局限于私人出行領域，還將拓展到物流運輸、公共交通、共享出行等多個領域。隨著技術的不斷進步和成本的不斷降低，自主駕駛汽車的應用范圍也將不斷擴大，為人類社會帶來更加深遠的影響。自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)作為未來智能交通系統(tǒng)的核心組成部分，將在未來的發(fā)展中扮演越來越重要的角色。隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷擴大，自主駕駛汽車將為人類社會帶來更加便捷、高效、安全的出行方式。六、結論隨著科技的不斷進步，自主駕駛汽車已成為現(xiàn)代交通領域的一個重要研究方向。自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)作為其核心組成部分，對于提高道路安全、緩解交通壓力以及推動智能交通系統(tǒng)的發(fā)展具有深遠的意義。在本文中，我們深入探討了自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)的關鍵技術和實現(xiàn)方法。通過綜述現(xiàn)有的研究成果，我們發(fā)現(xiàn)自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)涉及多個領域的知識，包括傳感器技術、計算機視覺、控制理論、人工智能等。這些技術相互融合，共同構成了自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)的核心框架。我們也指出了自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)和未來的發(fā)展趨勢。隨著深度學習、強化學習等技術的不斷發(fā)展，自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)將變得更加智能、高效和可靠。隨著5G、V2等通信技術的普及，自主駕駛汽車將能夠?qū)崿F(xiàn)更加高效的信息交互和協(xié)同控制，進一步提高道路安全和交通效率。自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)是未來智能交通系統(tǒng)的重要組成部分。通過不斷研究和創(chuàng)新，我們有望在未來的某一天實現(xiàn)真正意義上的自主駕駛汽車，為人類帶來更加便捷、安全和高效的出行體驗。參考資料：隨著科技的快速發(fā)展，智能車已經(jīng)成為現(xiàn)代交通的重要組成部分。自主駕駛控制系統(tǒng)作為智能車的核心技術，對于提高車輛的安全性、舒適性和節(jié)能性具有重要意義。本文將介紹智能車自主駕駛控制系統(tǒng)的研制與試驗。智能車自主駕駛控制系統(tǒng)是指通過傳感器、控制器等設備，使車輛具備自主感知、決策和控制能力，實現(xiàn)自主駕駛的汽車。該系統(tǒng)主要包括感知層、決策層和控制層三個部分。感知層主要通過傳感器獲取車輛周圍的環(huán)境信息，包括道路、交通信號、障礙物等。決策層根據(jù)感知層獲取的信息，進行路徑規(guī)劃、速度規(guī)劃和控制策略制定?？刂茖觿t根據(jù)決策層的指令，對車輛的轉(zhuǎn)向、加速、制動等系統(tǒng)進行精確控制。硬件平臺是智能車自主駕駛控制系統(tǒng)的基石，主要包括傳感器、控制器和執(zhí)行器等設備。傳感器用于獲取車輛周圍的環(huán)境信息，包括攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等。控制器是系統(tǒng)的核心，負責處理傳感器數(shù)據(jù)、進行決策和控制指令的生成。執(zhí)行器則根據(jù)控制指令，對車輛的轉(zhuǎn)向、加速、制動等系統(tǒng)進行精確控制。軟件算法是智能車自主駕駛控制系統(tǒng)的靈魂，主要包括感知算法、決策算法和控制算法等。感知算法用于從傳感器數(shù)據(jù)中提取有用的環(huán)境信息，包括目標檢測、跟蹤和識別等。決策算法則根據(jù)感知層提供的信息，進行路徑規(guī)劃、速度規(guī)劃和控制策略制定?？刂扑惴▌t根據(jù)決策層的指令，生成精確的控制信號，實現(xiàn)對車輛的精確控制。智能車自主駕駛控制系統(tǒng)的試驗是評價系統(tǒng)性能的重要手段。試驗主要包括仿真試驗和實車試驗兩個部分。仿真試驗通過模擬實際道路和交通環(huán)境，測試系統(tǒng)的感知、決策和控制能力。實車試驗則在實際道路上對系統(tǒng)進行測試，評價其在真實環(huán)境下的性能表現(xiàn)。在仿真試驗中，常用的工具包括MATLAB/Simulink和Carsim等。通過調(diào)整傳感器參數(shù)、道路條件和交通狀況等參數(shù)，可以全面測試系統(tǒng)的性能表現(xiàn)。在實車試驗中，則需要選取具有代表性的路段和交通場景進行測試，以確保系統(tǒng)在實際環(huán)境中的性能表現(xiàn)達到預期效果。對于智能車自主駕駛控制系統(tǒng)而言，安全性是最重要的評價指標之一。因此，在試驗過程中需要充分考慮安全因素，采取必要的安全措施，確保試驗過程和結果的安全可靠。智能車自主駕駛控制系統(tǒng)作為現(xiàn)代交通的重要組成部分，具有廣泛的應用前景和市場潛力。通過深入研究和試驗驗證，可以不斷提高系統(tǒng)的性能表現(xiàn)和安全性，為未來的智能交通發(fā)展奠定堅實基礎。隨著技術的不斷發(fā)展，智能車自主駕駛控制系統(tǒng)將會在更多領域得到應用和推廣，為人類帶來更加便捷、安全和高效的出行體驗。自動駕駛汽車（Autonomousvehicles；Self-drivingautomobile）又稱無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車、或輪式移動機器人，是一種通過電腦系統(tǒng)實現(xiàn)無人駕駛的智能汽車。在20世紀已有數(shù)十年的歷史，21世紀初呈現(xiàn)出接近實用化的趨勢。自動駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)協(xié)同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。谷歌自動駕駛汽車于2012年5月獲得了美國首個自動駕駛車輛許可證，預計于2015年至2017年進入市場銷售。2014年12月中下旬，谷歌首次展示自動駕駛原型車成品，該車可全功能運行。2015年5月，谷歌宣布將于2015年夏天在加利福尼亞州山景城的公路上測試其自動駕駛汽車。2017年12月，北京市交通委聯(lián)合北京市公安交管局、北京市經(jīng)濟信息委等部門，制定發(fā)布了《北京市關于加快推進自動駕駛車輛道路測試有關工作的指導意見（試行）》和《北京市自動駕駛車輛道路測試管理實施細則（試行）》兩個文件，第一，申請上路測試人需是在中國境內(nèi)注冊的獨立法人單位，因進行自動駕駛相關科研、定型試驗，可申請臨時上路行駛。測試車輛必須符合《機動車運行安全技術條件》（GB7258）標準。測試車輛具備自動、人工兩種駕駛模式，并可隨時切換；測試車輛必須安裝相應監(jiān)管裝置，能監(jiān)測駕駛行為和車輛位置。第二，測試車輛上路前必須先在封閉測試場內(nèi)按相關標準進行測試和考核，考核結果經(jīng)專家評審，通過后才允許上路測試。第三，自動駕駛測試車輛要按規(guī)定懸掛號牌、標識，每輛車都要配備一名有一定駕駛經(jīng)驗，熟悉自動駕駛系統(tǒng)的測試駕駛員，隨時監(jiān)控車輛，保障車輛安全行駛。測試車輛將在指定區(qū)域、指定時段內(nèi)測試，盡量不影響城市交通。測試單位必須購買交通事故責任保險或賠償保函，如果測試車輛在測試期間發(fā)生事故，按照現(xiàn)行道路交通安全法及相關規(guī)定進行處理，并由測試駕駛員承擔相關法律責任。北京市交通委認為，自動駕駛是提升道路交通智能化水平、推動交通運輸行業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要途徑，也是帶動交通、汽車、通信等產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的有利契機。2017年12月，北京市交通委聯(lián)合北京市公安交管局、北京市經(jīng)濟信息委等部門，制定發(fā)布了針對自動駕駛車輛道路測試的《指導意見》與《實施細則》，規(guī)范推動自動駕駛汽車的實際道路測試。2018年5月14日，深圳市向騰訊公司核發(fā)了智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試通知書和臨時行駛車號牌。2018年12月28日，百度Apollo自動駕駛全場景車隊在長沙高速上行駛。2019年6月21日下午消息，長沙市人民政府頒布了《長沙市智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試管理實施細則（試行）V0》（以下簡稱《細則V0》），并頒發(fā)了49張自動駕駛測試牌照。其中百度Apollo獲得45張自動駕駛測試牌照，百度在長沙正式開啟大規(guī)模測試。2019年9月，由百度和一汽聯(lián)手打造的中國首批量產(chǎn)L4級自動駕駛乘用車——紅旗EV，獲得5張北京市自動駕駛道路測試牌照。2019年9月22日，國家智能網(wǎng)聯(lián)汽車（武漢）測試示范區(qū)正式揭牌，百度、海梁科技、深蘭科技等企業(yè)獲得武漢市交通運輸部門頒發(fā)的全球首張自動駕駛車輛商用牌照。2019年9月26日，百度在長沙宣布，自動駕駛出租車隊Robotaxi試運營正式開啟。首批45輛Apollo與一汽紅旗聯(lián)合研發(fā)的“紅旗EV”Robotaxi車隊在長沙部分已開放測試路段開始試運營。2019年10月，新華社記者試乘了一輛自動駕駛汽車，懷著忐忑不安的心情進入了繁忙的以色列特拉維夫街道。整個試乘過程中，記者總體感覺安全、平穩(wěn)和舒適。2022年2月2日，2022年北京冬季奧運會依托在首鋼園區(qū)部署的5G智能車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務系統(tǒng)，完成無人車火炬接力。這是奧運歷史上首次基于5G無人車實現(xiàn)火炬接力。2022年3月3日，成都市正式向成都高新區(qū)發(fā)放首批12張無人駕駛號牌，首批4臺公交車和8臺出租車已在成都高新區(qū)新川創(chuàng)新科技園智能化改造道路上進行無人駕駛測試，標志著成都將迎來智能網(wǎng)聯(lián)汽車時代。2022年4月19日，據(jù)《天空新聞》《衛(wèi)報》等英媒報道，根據(jù)擬議中的交通法規(guī)修改方案，英國司機在車輛自動駕駛期間可以在汽車內(nèi)置屏幕上觀看電視和電影。如果車輛在自動駕駛期間發(fā)生事故，由保險公司而不是個人承擔索賠責任。2022年4月24日，小馬智行宣布中標廣州市南沙區(qū)2022年出租車運力指標，這是國內(nèi)首個頒發(fā)給自動駕駛企業(yè)的出租車經(jīng)營許可。這意味著自動駕駛車輛正式納入一般車輛的運輸經(jīng)營與管理范疇內(nèi)，采用國家統(tǒng)一出租車規(guī)范化管理，是自動駕駛行業(yè)推進技術商業(yè)化進程中的重大突破。2022年7月5日，深圳人大官網(wǎng)發(fā)布消息，國內(nèi)首部關于智能網(wǎng)聯(lián)汽車管理的法規(guī)——《深圳經(jīng)濟特區(qū)智能網(wǎng)聯(lián)汽車管理條例》已經(jīng)深圳市人大常委會會議表決通過，自2022年8月1日起施行。2022年9月25日，韓國國土交通部公布《第三期汽車政策基本規(guī)劃案》（2022～2026年），提出到2027年實現(xiàn)自動駕駛汽車的商業(yè)落地，到2030年普及450萬輛電動汽車、氫燃料電池汽車的目標。2023年11月21日，交通運輸部辦公廳印發(fā)《自動駕駛汽車運輸安全服務指南（試行）》。2010年10月9日，谷歌公司在官方博客中宣布，正在開發(fā)自動駕駛汽車，目標是通過改變汽車的基本使用方式，協(xié)助預防交通事故，將人們從大量的駕車時間中解放出來，并減少碳排放。2011年10月，谷歌在內(nèi)華達州和加州的莫哈韋沙漠作為試驗場對汽車進行測試。同年，美國內(nèi)華達立法機關允許自動駕駛車輛上路，這也是美國首個類似法律。該法律2012年3月1日正式生效。2012年4月，谷歌宣布自動駕駛汽車已經(jīng)開了20萬公里（離強制報廢不遠了）并已經(jīng)申請和獲得了多項相關專利。2012年5月7日，內(nèi)華達州機動車輛管理局（DMV）批準了美國首個自動駕駛車輛許可證。在頒發(fā)牌照前，有關官員此前曾在高速公路、卡森城街區(qū)和拉斯維加斯大道檢驗過這款汽車，并宣稱，先前在高速公路、市內(nèi)街道和拉斯韋加斯鬧市區(qū)域的測試顯示，自動駕駛汽車可以安全行駛，甚至比人工駕駛更加安全。2014年4月份，中國搜索引擎、互聯(lián)網(wǎng)巨頭百度公司與寶馬宣布開始自動駕駛研究項目，并在北京和上海路況復雜的高速公路上進行測試。2015年6月11日，百度公司表示，百度與德國寶馬汽車公司合作開發(fā)自動駕駛汽車計劃于2015年晚些時候在中國推出原型車進行路試。如果計劃實施順利，百度將在時間上遠遠領先于谷歌，后者計劃于2017年正式推出自動駕駛汽車。2017年12月2號上午，由海梁科技攜手深圳巴士集團、深圳福田區(qū)政府、安凱客車、東風襄旅、速騰聚創(chuàng)、中興通訊、南方科技大學、北京理工大學、北京聯(lián)合大學聯(lián)合打造的自動駕駛客運巴士——阿爾法巴（Alphabus）正式在深圳福田保稅區(qū)的開放道路進行線路的信息采集和試運行。自動駕駛汽車一直配備了駕駛員。我們訓練有素的駕駛員會一直跟隨汽車，他們可以像解除巡航控制一樣輕松地接管汽車。我們也有訓練有素的軟件操作人員坐在乘客座位上，監(jiān)控軟件運行狀況。在所有測試進行之前，我們都會派出駕駛員，駕駛普通汽車了解路線和路況。通過加入道路標記和交通標志等功能，車載軟件能夠提前熟悉周圍環(huán)境及特殊之處。在工作之前也提前告知當?shù)鼐健Ｗ詣玉{駛汽車能夠促使人們拼車，極大的減少汽車的使用，創(chuàng)造“高速公路火車”。這些高速公路火車能減少能源消耗，增加主要道路的運力。在節(jié)約時間方面，美國交通運輸部估計，每一工作日，人們平均花費52分鐘在上下班路上。未來，人們可以以更有效率的方式使用這些時間。2010年10月11日工程人員研發(fā)出一款無人駕駛的汽車，并已經(jīng)在加州的街道上成功試驗行駛。2012年5月7日，內(nèi)華達車管局為一輛改裝版的“豐田普銳斯”型汽車頒發(fā)“001”號車牌。依照規(guī)定，自動駕駛汽車上路時，車內(nèi)必須有兩個人，一人坐在方向盤前，而另一人監(jiān)控顯示汽車行駛路線、路面狀況和交通信號的電腦顯示屏。一旦出現(xiàn)問題，駕駛員需要立即切換到人工駕駛模式。2014年12月中下旬，谷歌首示自動駕駛原型車成品且可全功能運行。2015年5月，谷歌在官方博客上宣布將于2015年夏天在加利福尼亞州山景城的公路上測試其自動駕駛汽車。谷歌稱，公司自動駕駛原型車在山景城公路上測試時的最高時速將限制在25英里（約合40公里），每一輛原型車上將配備一位安全駕駛員，后者可以在任何時候通過車上的方向盤、剎車和油門控制汽車。谷歌表示，其自動駕駛汽車在公司測試裝置中的累計行程接近100萬英里（約合160萬公里），每周大約增加1萬英里（約合6萬公里）。這意味著，谷歌自動駕駛汽車擁有大量可以利用的經(jīng)驗，相當于“人類大約75年的駕齡”。2018年5月14日，深圳市向騰訊公司核發(fā)了智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試通知書和臨時行駛車號牌，與該號牌對應的騰訊自動駕駛汽車可以在深圳市指定路段進行道路測試，測試期間必須配備駕駛員和安全員?！侗本┦凶詣玉{駛車輛道路測試報告》顯示，北京市自動駕駛開放測試道路200條69958公里，安全測試里程突破268萬公里。汽車自動駕駛技術包括視頻攝像頭、雷達傳感器以及激光測距器來了解周圍的交通狀況，并通過一個詳盡的地圖（通過有人駕駛汽車采集的地圖）對前方的道路進行導航。這一切都通過谷歌的數(shù)據(jù)中心來實現(xiàn)，谷歌的數(shù)據(jù)中心能處理汽車收集的有關周圍地形的大量信息。就這點而言，自動駕駛汽車相當于谷歌數(shù)據(jù)中心的遙控汽車或者智能汽車。汽車自動駕駛技術物聯(lián)網(wǎng)技術應用之一。沃爾沃根據(jù)自動化水平的高低區(qū)分了四個無人駕駛的階段：駕駛輔助、部分自動化、高度自動化、完全自動化。駕駛輔助系統(tǒng)（DAS）：目的是為駕駛者提供協(xié)助，包括提供重要或有益的駕駛相關信息，以及在形勢開始變得危急的時候發(fā)出明確而簡潔的警告。如“車道偏離警告”（LDW）系統(tǒng)等。部分自動化系統(tǒng)：在駕駛者收到警告卻未能及時采取相應行動時能夠自動進行干預的系統(tǒng)，如“自動緊急制動”（AEB）系統(tǒng)和“應急車道輔助”（ELA）系統(tǒng)等。高度自動化系統(tǒng)：能夠在或長或短的時間段內(nèi)代替駕駛者承擔操控車輛的職責，但是仍需駕駛者對駕駛活動進行監(jiān)控的系統(tǒng)。完全自動化系統(tǒng)：可無人駕駛車輛、允許車內(nèi)所有乘員從事其他活動且無需進行監(jiān)控的系統(tǒng)。這種自動化水平允許乘從事計算機工作、休息和睡眠以及其他娛樂等活動。自動駕駛汽車使用視頻攝像頭、雷達傳感器，以及激光測距器來了解周圍的交通狀況，并通過一個詳盡的地圖（通過有人駕駛汽車采集的地圖）對前方的道路進行導航。2013年12月31日全球知名經(jīng)濟咨詢機構IHS環(huán)球透視（以下簡稱IHS）汽車部門預測，截至2035年全球?qū)碛薪?400萬輛自動駕駛汽車，而全自動化汽車的推出速度會相對較慢。預計至2035年自動駕駛汽車全球總銷量將由2025年的23萬輛上升至1180萬輛，而無人駕駛的全自動化汽車將于2030年左右面世。研究還預測，到2050年之后，幾乎所有汽車或?qū)⑹亲詣玉{駛汽車或自動駕駛商務汽車。預測至2025年全球自動駕駛汽車銷量將占汽車總銷量的2%。至2035年，隨著無人駕駛變成現(xiàn)實，這一數(shù)字將上升到2%。該公司在一篇報告中預測，2025年自動駕駛汽車電子技術將使汽車售價上升7000美元至1萬美元（約合人民幣42373元至60533元）不等，至2030年和2035年則會分別回落至5000美元和3000美元。自動駕駛汽車對社會、駕駛員和行人均有益處。自動駕駛汽車的交通事故發(fā)生率幾乎可以下降至零，即使受其他汽車交通事故發(fā)生率的干擾，自動駕駛汽車市場份額的高速增長也會使整體交通事故發(fā)生率穩(wěn)步下降。自動駕駛汽車的行駛模式可以更加節(jié)能高效，因此交通擁堵及對空氣的污染將得以減弱。（EgilJuliussen）自動化汽車可以為美國節(jié)省數(shù)千億美元的交通事故成本，交通擁堵成本以及運輸過程中以人力提高生產(chǎn)力的成本。但它也可能使客運和貨運過程涉及的數(shù)百萬人失去工作。如果自動化汽車足夠可靠，總有一天政府或?qū)⒔谷祟愸{駛員駕車，因為美國每年90%以上的交通事故人員傷亡是由駕駛員失誤導致的。（杰里米·卡爾森）無人駕駛汽車的普及將意味著政府對超寬車道、護欄、減速帶、寬路肩甚至停止標志等交通基礎設施的投入可以大大減少。（密歇根州運輸部部長KirkSteudle）2016年6月30日，美國特斯拉汽車公司證實，一輛該公司生產(chǎn)的S型電動轎車在自動駕駛模式下發(fā)生撞車事故，導致司機身亡。美國負責監(jiān)管公路交通安全的機構正在對事故車輛的自動駕駛系統(tǒng)展開調(diào)查。這是美國首例涉及汽車自動駕駛功能的交通死亡事故。事故于2016年5月7日發(fā)生在美國佛羅里達州，導致涉事S型電動轎車車主、一名40歲美國男子身亡。特斯拉在官方博客中說，公司在事發(fā)后立即向美國國家高速公路交通安全管理局作了報告。美國國家高速公路交通安全管理局在一份聲明中說，這起事故表明“需要對事故發(fā)生時啟用的輔助（自動）駕駛功能的設計和性能進行檢查”。截至2016年7月1日，該機構已經(jīng)對這起事故展開初步調(diào)查，如發(fā)現(xiàn)涉事車輛存在安全隱患將下令召回。特斯拉解釋說，涉事S型電動轎車當時正使用自動駕駛功能行駛在有分割線的高速公路上，與前方一輛處于橫穿公路位置的拖掛貨車呈垂直關系。在逆光背景下，S型電動轎車的自動駕駛系統(tǒng)和司機都沒注意到拖掛卡車的白色側面，因此，S型電動轎車沒有啟用制動。由于拖掛貨車車身高大，且處于橫穿公路的位置，使得“造成這場車禍的情形組合極為罕見”，以致S型電動轎車擋風玻璃撞擊拖掛貨車底部，整車從拖掛貨車下穿過。特斯拉稱，假如S型電動轎車撞到拖掛貨車前部或后部，即便是在高速行駛狀態(tài)下，車上的防撞系統(tǒng)也會防止發(fā)生嚴重受傷，就像在“無數(shù)次類似事故”中所顯現(xiàn)的那樣。自動駕駛作為一項新技術，是汽車行業(yè)當前的熱點。然而，持懷疑態(tài)度的人士認為，自動駕駛技術至少現(xiàn)階段依然不成熟，無法與駕車人對交通狀況諸多因素、特別是突發(fā)事件的綜合判斷相比。美國著名智庫蘭德公司2016年4月在一份研究報告中指出，自動駕駛汽車測試的總里程還很少，缺乏足夠數(shù)據(jù)來對比這類汽車與傳統(tǒng)汽車的安全性和可靠性。迄今為止，測試時間最長的是谷歌自動駕駛汽車，從2009年至2015年，55輛谷歌自動駕駛汽車的道路測試總里程僅約130萬英里（約合209萬公里），其間共發(fā)生了11起小事故。研究人員認為，自動駕駛汽車需要測試數(shù)億至數(shù)千億公里，才能驗證它們在減少交通事故方面的可靠性，而現(xiàn)有的自動駕駛汽車至少要幾十年甚至幾百年才能達到這么多測試里程。如果要在自動駕駛汽車上市前證明其安全性，這不可能做到。特斯拉2015年10月推出S型電動轎車的自動駕駛功能。出于行駛安全考慮，該公司于2016年1月更新了S型電動轎車軟件，縮小了自動駕駛功能的適用范圍。上述事故發(fā)生后，特斯拉稱，作為一項新技術，自動駕駛功能還處在公共測試階段。自動駕駛是輔助功能，需要駕車人始終把雙手放在方向盤上。駕車人在使用自動駕駛功能時，需要保持對車輛的控制，對車輛負責任。當?shù)貢r間2018年3月18日晚上，美國亞利桑那州一名女子被優(yōu)步自動駕駛汽車撞傷，之后不幸身亡。這是全球首例自動駕駛車輛致人死亡的事故，或?qū)υ擁椥录夹g的引入形成沖擊。一名優(yōu)步發(fā)言人稱，優(yōu)步將暫停其在美國和加拿大的自動駕駛項目。事發(fā)時，盡管有一名司機坐在方向盤后面，但是，這輛車當時正處于自動控制模式。坦佩警方聲明稱，該車當時正朝北行駛，而該女子正在人行橫道外從西往東走。當?shù)貢r間2018年3月19日，優(yōu)步在推特賬號聲明稱，將全力配合當?shù)鼐竭M行調(diào)查。美國國家公路交通安全管理局在推特賬號表示，將派出工作組對此事展開調(diào)查。自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)是一種基于傳感器、算法和計算機視覺等技術，實現(xiàn)汽車自動駕駛的系統(tǒng)。它集成了人工智能、自動控制、計算機視覺等多個領域的前沿技術，可以對汽車的狀態(tài)、道路情況等進行實時監(jiān)測和評估，并根據(jù)預設的程序和規(guī)則，自動完成汽車的加速、減速、轉(zhuǎn)向等操作，從而實現(xiàn)汽車的自主行駛。智能控制系統(tǒng)是自主駕駛汽車的核心部分，它可以對汽車的狀態(tài)進行實時監(jiān)測，并根據(jù)預設的程序和規(guī)則，自動完成汽車的各項操作。智能控制系統(tǒng)主要包括傳感器、控制器和執(zhí)行器等部分。傳感器負責監(jiān)測汽車的狀態(tài)信息，如車速、方向、油門等；控制器則根據(jù)傳感器提供的信息，通過算法計算出所需的控制量，如轉(zhuǎn)角、油門開度等；執(zhí)行器則根據(jù)控制器的指令，完成相應的操作，如轉(zhuǎn)向、加速等。自動駕駛系統(tǒng)是自主駕駛汽車的另一個重要組成部分，它可以通過傳感器、算法和計算機視覺等技術，對道路情況進行分析和判斷，自動完成汽車的行駛操作。自動駕駛系統(tǒng)主要包括感知、決策和控制等模塊。感知模塊負責通過傳感器獲取道路和交通信息；決策模塊則根據(jù)感知模塊提供的信息，規(guī)劃出汽車行駛的路徑和速度；控制模塊則根據(jù)決策模塊的規(guī)劃結果，通過算法和計算機視覺等技術，自動完成汽車的行駛操作。汽車電子系統(tǒng)是自主駕駛汽車的另一個重要組成部分，