無人駕駛汽車開發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)主要有兩個方面:車輛定位和車輛控制技術(shù)。這兩方面相輔相成共同構(gòu)成無人駕駛汽車的基礎(chǔ)。

　　車輛定位技術(shù)是無人駕駛汽車行駛的基礎(chǔ)。目前常用的技術(shù)包括磁導(dǎo)航和視覺導(dǎo)航等。其中,磁導(dǎo)航是目前最成熟可靠的方案,現(xiàn)大多數(shù)均采用這種導(dǎo)航技術(shù)。例如,荷蘭阿姆斯特丹國際機(jī)場和鹿特丹的ParkShuttle系統(tǒng),上海交通大學(xué)的CyberC3系統(tǒng)等。磁導(dǎo)航的優(yōu)點(diǎn)是不受天氣等自然條件的影響,即使風(fēng)沙或大雪埋沒路面也一樣有效,而且便于維護(hù)。另外,通過變換磁極朝向進(jìn)行編碼,可以向車輛傳輸?shù)缆诽匦孕畔?諸如位置、方向、曲率半徑、下一個道路出口位置等信息。但是,磁導(dǎo)航方法往往需要在道路上埋設(shè)一定的導(dǎo)航設(shè)備(如磁釘或電線),系統(tǒng)實(shí)施過程比較繁瑣,且不易維護(hù),變更運(yùn)營線路需重新埋設(shè)導(dǎo)航設(shè)備。視覺導(dǎo)航就不存在這個問題。視覺導(dǎo)航的優(yōu)點(diǎn)是車載計算機(jī)可以在試驗(yàn)樣車偏離目標(biāo)車道前,事先知道并預(yù)防其發(fā)生,同時當(dāng)在高速公路使用時,不需要對現(xiàn)有的道路結(jié)構(gòu)做變化,并且在混合交通中,也可使用;其缺點(diǎn)為,當(dāng)風(fēng)沙、大霧等自然因素致使能見度過低或路面上的白色標(biāo)線不清晰時,導(dǎo)航系統(tǒng)會失效。但由于視覺導(dǎo)航對基礎(chǔ)設(shè)施的要求很低,被公認(rèn)為是最有前景的定位方法。

　　車輛控制技術(shù)是無人駕駛汽車的核心,主要包括速度控制和方向控制等幾個部分。無人駕駛其實(shí)就是用電子技術(shù)控制汽車進(jìn)行的仿人駕駛。通過對駕駛員的駕駛行為進(jìn)行分析可知,車輛的控制是一個典型的預(yù)瞄控制行為,駕駛員找到當(dāng)前道路環(huán)境下的預(yù)瞄點(diǎn),根據(jù)預(yù)瞄點(diǎn)控制車輛的行為。目前最常用的方法是經(jīng)典的智能PID算法,例如模糊PID、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID等。

　　除以上兩個方面,無人駕駛汽車作為智能交通系統(tǒng)的一部分,還需要一些其它相關(guān)技術(shù)的支持,如車輛調(diào)度系統(tǒng)、通訊系統(tǒng)和人機(jī)交互系統(tǒng)等,最終得以實(shí)現(xiàn)整個交通系統(tǒng)的高效、安全。

      國外現(xiàn)狀

　　發(fā)達(dá)國家從20世紀(jì)70年代開始進(jìn)行無人駕駛汽車研究,目前在可行性和實(shí)用性方面,美國和德國走在前列。美國是世界上研究無人駕駛車輛最早、水平的國家之一。早在20世紀(jì)80年代,美國就提出自主地面車輛(ALV)計劃,這是一輛8輪車,能在校園的環(huán)境中自主駕駛,但車速不高。美國其它一些著名大學(xué),如卡耐基梅隆大學(xué)、麻省理工學(xué)院等都先后于20世紀(jì)80年代開始研究無人駕駛車輛。然而,由于技術(shù)上的局限和預(yù)期目標(biāo)過于復(fù)雜,到20世紀(jì)80年代末90年代初,各國都將研究重點(diǎn)逐步轉(zhuǎn)移到問題相對簡單的高速公路上的民用車輛的輔助駕駛項目上。1995年,一輛由美國卡耐基梅隆大學(xué)研制的無人駕駛汽車Navlab2V,完成了橫穿美國東西部的無人駕駛試驗(yàn)。在全長5000km的美國州際高速公路上,整個實(shí)驗(yàn)96%以上的路程是車輛自主駕駛的,車速達(dá)50～60km/h。盡管這次實(shí)驗(yàn)中的Navlab2V僅僅完成方向控制,而不進(jìn)行速度控制(油門及檔位由車上的參試人員控制),但這次實(shí)驗(yàn)已經(jīng)讓世人看到了科技的神奇力量。豐田汽車公司在2000年開發(fā)出無人駕駛公共汽車。這套公共汽車自動駕駛系統(tǒng)主要由道路誘導(dǎo)、車隊行駛、追尾防止和運(yùn)行管理等方面組成。安裝在車輛底盤前部的磁氣傳感器將根據(jù)埋設(shè)在道路中間的性磁石進(jìn)行導(dǎo)向,控制車輛行駛方向。

　　2005年,美國國防部“大挑戰(zhàn)”比賽上,最終由美國斯坦福大學(xué)工程師們改裝的一輛大眾途銳多功能車經(jīng)過7個半小時的長途跋涉完成了全程障礙賽,個到達(dá)了終點(diǎn)。在賽道上,無人駕駛汽車需要穿越沙漠、通過黑暗的隧道、越過泥濘的河床并需要在崎嶇險峻的山道上行使,整個行程無人駕駛汽車需要繞過無數(shù)個障礙。

　　在無人駕駛技術(shù)研究方面位于世界前列的德國漢堡Ibeo公司,最近推出了其研制的無人駕駛汽車。這輛無人駕駛智能汽車由德國大眾汽車公司生產(chǎn)的帕薩特2.0改裝而成,外表看來與普通家庭汽車并無差別,但卻可以在錯綜復(fù)雜的城市公路系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)無人駕駛。行駛過程中,車內(nèi)安裝的全球定位儀隨時獲取汽車所在準(zhǔn)確方位的信息數(shù)據(jù)。隱藏在前燈和尾燈附近的激光掃描儀是汽車的“眼”,它們隨時“觀察”汽車周圍約183m內(nèi)的道路狀況,構(gòu)建三維道路模型。除此之外,“眼”還能識別各種交通標(biāo)識,如速度限制、紅綠燈、車道劃分、�？奎c(diǎn)等,保證汽車在遵守交通規(guī)則的前提下安全行駛。由無人駕駛汽車的“腦”———安裝在汽車后備廂內(nèi)的計算機(jī),將兩組數(shù)據(jù)匯合、分析,并根據(jù)結(jié)果向汽車傳達(dá)相應(yīng)的行駛命令。多項先進(jìn)科技確保這款無人駕駛汽車能夠靈活換檔、加速、轉(zhuǎn)彎、剎車甚至倒車。在茫茫車海和人海中,它能巧妙避開建筑、障礙、其他車輛和行人,從容前行。

      國內(nèi)現(xiàn)狀

      我國自主研制的無人車——由國防科技大學(xué)自主研制的紅旗HQ3無人車，2011年7月14日首次完成了從長沙到武漢286公里的高速全程無人駕駛實(shí)驗(yàn)，創(chuàng)造了我國自主研制的無人車在復(fù)雜交通狀況下自主駕駛的新紀(jì)錄，標(biāo)志著我國無人車在復(fù)雜環(huán)境識別、智能行為決策和控制等方面實(shí)現(xiàn)了新的技術(shù)突破，達(dá)到世界先進(jìn)水平。

　　紅旗HQ3無人車由國防科技大學(xué)自主研制，本月中旬它從京珠高速公路長沙楊梓沖收費(fèi)站出發(fā)，歷時3小時22分鐘到達(dá)武漢，總距離286公里。實(shí)驗(yàn)中，無人車自主超車67次，途遇復(fù)雜天氣，部分路段有霧，在咸寧還遭逢降雨。

　　紅旗HQ3全程由計算機(jī)系統(tǒng)控制車輛行駛速度和方向，系統(tǒng)設(shè)定的時速為110公里。在實(shí)驗(yàn)過程中，實(shí)測的全程自主駕駛平均時速為87公里。國防科技大學(xué)方面透露，該車在特殊情況下進(jìn)行人工干預(yù)的距離僅為2.24公里，僅占自主駕駛總里程的0.78%。

　　從20世紀(jì)80年代末開始，在賀漢根教授帶領(lǐng)下，2001年研制成功時速達(dá)76公里的無人車，2003年研制成功我國首臺高速無人駕駛轎車，時速可達(dá)170公里；2006年研制的新一代無人駕駛紅旗HQ3，則在可靠性和小型化方面取得突破。此次紅旗HQ3無人車實(shí)驗(yàn)成功創(chuàng)造了我國自主研制的無人車在復(fù)雜交通狀況下自主駕駛的新紀(jì)錄，這標(biāo)志著我國在該領(lǐng)域已經(jīng)達(dá)到世界先進(jìn)水平。

　　無人駕駛汽車的研究 ,可以歸納為 3個方面:

　　高速公路環(huán)境、 城市環(huán)境和特殊環(huán)境下的無人駕駛系統(tǒng)。就具體研究內(nèi)容而言 , 3個方面相互重疊 ,只是技術(shù)的側(cè)重點(diǎn)不同。

　　1、高速公路環(huán)境下的無人駕駛系統(tǒng)

　　這類系統(tǒng)將使用在環(huán)境限定為具有良好標(biāo)志的結(jié)構(gòu)化高速公路上 ,主要完成道路標(biāo)志線跟蹤、車輛識別等功能。這些研究把精力集中在簡單結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的高速自動駕駛上 ,其目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)進(jìn)入高速公路之后的全自動駕駛。盡管這樣的應(yīng)用定位有一定的局限性 ,但它的確解決了現(xiàn)代社會中最為常見、 危險、 也是最為枯燥的駕駛環(huán)節(jié)的駕駛?cè)蝿?wù)。

　　2、城市環(huán)境下的無人駕駛系統(tǒng)

　　與高速環(huán)境研究相比 ,城市環(huán)境下的無人駕駛由于速度較慢 ,因此更安全可靠 ,應(yīng)用前景更好。短期內(nèi) ,可作為城市大容量公共交通 (如地鐵等 )的一種補(bǔ)充,解決城市區(qū)域交通問題 ,例如大型活動場所、 公園、 校園、 工業(yè)園、 機(jī)場等。但是 ,城市環(huán)境也更為復(fù)雜 ,對感知和控制算法提出了更高的要求。城市環(huán)境中的無人自動駕駛將成為下一階段研究重點(diǎn)。例如 ,美國國防部“大挑戰(zhàn) ”

　　比賽 2007年將采用城市環(huán)境。目前這類環(huán)境的應(yīng)用已經(jīng)進(jìn)入到小范圍推廣階段,但其大范圍應(yīng)用目前仍存在一定困難 ,例如可靠性問題、 多車調(diào)度和協(xié)調(diào)問題、 與其它交通參與者的交互問題、 成本問題、 商業(yè)模型等。

　　3、特殊環(huán)境下的無人駕駛系統(tǒng)

　　無人駕駛汽車研究走在前列的國家 ,一直都很重視其在軍事和其他一些特殊條件下的應(yīng)用。但其關(guān)鍵技術(shù)和基于高速公路和城市環(huán)境的車輛是一致的 ,只是在性能要求上的側(cè)重點(diǎn)不一樣。例如,車輛的可靠性、 對惡劣環(huán)境的適應(yīng)性是在特殊環(huán)境下考慮的首要問題 ,也是在未來推廣應(yīng)用要重點(diǎn)解決的問題。