无人驾驶汽车的传感器功能特点-无人驾驶汽车的传感器功能特点是什么

1.无人驾驶汽车的关键技术

2.电动无人汽车的结构特点，你知道是什么吗？

3.三，无人驾驶汽车上用于感知环境的传感器有哪些

4.无人驾驶是什么？

无人驾驶汽车的关键技术

总的来说，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，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、陀螺仪等内部本体感受传感器，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：主要用导航信标，主动或被动标识，地图匹配或全球定位系统进行定位。

组合定位：综合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、6PS+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WebGIS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，局部路径规划适用予环境未知的情况。

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。反射式控制是一种低级行为，用于对行进过程中的突发做出判断，并迅速做出反应。

综合式控制在反应层中加入机器学习模块，将部分决策层的行为转化成基于传感器的反应层行为，从而提高系统的反应速度。

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电动无人汽车的结构特点，你知道是什么吗？

无人驾驶汽车肯定是将来的发展趋势，无人驾驶汽车的上路代表了汽车业从自动化过渡到了智能化。自动化的高速发展最终会迈向智能化。智能化要求设备首先要高度自动化，要求传感器质量灵敏又可靠。传感器相当于人的眼睛，耳朵，触觉，属于前端，前段检测准确，比如眼睛看的准，后期反应才能更好的处理，如果射击选手把位都看不清，何谈射的准确。

无人驾驶汽车也许在10年或20年后可能真正普及，但存在的概念与运行的方式可能会超出很多汽车爱好者的想象。在C端普及无人驾驶汽车的概率仍旧不高，因为系统鲁棒性（robust）以及硬件稳定性存在太多不确定因素，同时各类型传感器与车辆控制系统的适用场景是有限制的。

具备自动驾驶功能（准无人驾驶）的汽车早已量产，但是定义的最高等级也只是「L2级」，适用场景仅限于封闭的高速公路或高架路桥。而且在特殊的天气中是不能使用L2级驾驶的，因为传感器的错误识别率会很高，在能见度低的天气中不论毫米波雷达还是激光雷达都很容易误判。其次以ESP系统为基础的诸多衍生功能不能在湿滑路面使用，其中影响自动驾驶普及的是定速巡航、自适应巡航以及自动加减速等，这就决定了无人驾驶汽车对于个人用户而言并不能“全时自动驾驶”。

是带有智能平衡系统，还用2.4G遥控器控制，控制电动车龙头左、右转向的功能；启动、停车的功能，电刹车的功能，智能安全防撞系统，传感器检测，避开障碍物。无人 驾驶，听起来很恐怖，其实是更安全，防护能力更强了。

三，无人驾驶汽车上用于感知环境的传感器有哪些

室内温度传感器介绍:室内温度传感器包含：室内温度传感器、室内温度传感器进气管。室内温度传感器用热敏电阻材料，具有负温度系数特性。一般安装在仪表盘下方，并以空气管连接到空调通风管上，当气流迅速通过时产生的真空将空气引经车内空气传感器。室内空气温度传感器再将温度信号传输到ECU，ECU通过分析、判断,并发指令给鼓风机控制鼓风机转速，从而达到调节室内温度的效果。

无人驾驶是什么？

通俗地说，无人驾驶就是让汽车自己拥有环境感知、路径规划并自主实现车辆控制的技术，也就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶或是自动驾驶。

传感器是“眼睛”，能360度感知路上物体的远近深浅；车辆控制技术是“大脑”，能实时感知环境信息。

专家介绍说，车身安装的传感器，就是它的“眼睛”，能360度感知路上物体的远近深浅，常见的传感器有激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波雷达及组合导航模块等。无人车的“大脑”就是车辆的控制技术，能根据实时感知的环境信息、高精度地图，实现最优路径规划，预测周边车辆和行人的行为和意图。在交规和路况允许下，无人驾驶汽车会按照最高时速行驶，以提高行驶效率。

百度深度学习实验室主任林元庆介绍说，百度无人驾驶汽车是利用人工智能，通过使用摄像机、激光雷达、毫米波雷达和GPS等系统来感知周围环境，决定最优行车路线，实现无人工干预的全自动驾驶。

“百度无人驾驶汽车的核心技术是百度汽车大脑，它可为汽车提供自动驾驶整体解决方案。”林元庆说，这些技术包含计算机视觉、高精度地图与定位、多传感器融合、智能决策规划等，运用于汽车启动、行驶和停车的整个过程。比如，当前方有减速车辆时，智能决策系统将依据周边的环境状况，合理地决策减速尾随或变道超车。汽车“大脑”也能够不断学习人类的驾驶经验，不断提升自身的“智商”，以保证安全、舒适、便捷的自动驾驶体验。

专家认为，无人驾驶技术或自动驾驶技术的出现，依靠的是人工智能技术的突破，因此也和人工智能一样，受益于海量数据、超强计算和优秀算法。

人工智能技术突破的一个重要原因就是海量数据的积累，为训练深度学习算法提供了所需的材料。无人驾驶汽车也是通过大量数据的训练，不断提升其智能水平。无人车搭载了各种类型的传感器，单车每小时大约产生100GB的数据。如果按照万台车辆计算，每天将会有数十PB的数据被收集到云平台上，用于训练自动驾驶系统。无人车所使用的高精度地图每公里道路的原始数据量也将是传统地图的10万倍，数据的快速积累推动着汽车智能的不断突破。

超强计算能力方面，伴随着云计算和车载计算机计算能力的不断提升，车载计算机系统能在更短的时间内处理更复杂的任务，实现自动驾驶实时感知路况、智能决策和控制。而随着机器学习、深度学习等优秀算法的出现和广泛应用，人工智能在2013年后进入了快速发展的新阶段。应用到自动驾驶领域，在权威评测中，2015年使用深度学习方法的车辆识别错误率要比2013年用的传统方法下降了69%。