自动驾驶汽车系统关键技术综述

栾公元

摘要：汽车作为最重要的现代交通工具之一，已进入千家万户。不断研发各种车辆功能是为了满足不同人群对汽车的高标准要求。长期以来，汽车在驾驶过程中需要由驾驶员操作，而网络通信技术、监控技术、人工智能等技术的发展使得汽车能够自行驾驶。与人工驾驶相比，自动驾驶汽车需要依靠传感器和多种算法，依靠自动驾驶系统来完成汽车的自动操作，其中智能汽车自动驾驶系统是实现汽车自动驾驶的关键，也是确保汽车运行安全的前提。本文主要分析了智能汽车自动驾驶系统中存在的一些问题，旨在为汽车自动驾驶提供参考。

关键词：自动驾驶汽车; 系统；关键技术；讨论;分析;研究

1自动驾驶系统

自动驾驶系统的兴起主要基于人工智能技术，将人工智能研究与自动驾驶技术相结合，更多的发展领域得到了人工智能的支持。汽车作为现代生活的关键设备，给人们的出行带来了很多便利。人工智能已经渗透到汽车开发领域，并逐渐衍生出无人驾驶技术。无人驾驶技术下的汽车被称为智能汽车，主要通过GPS定位、雷达、激光、传感器等智能设备，及时获取汽车驾驶信息，全面分析路况，彻底判断汽车驾驶，结合驾驶条件选择合适的驾驶路径，从而实现对汽车的有效控制。无人驾驶技术对智能技术的要求非常严格，目前仍在不断探索中，尚未完全普及。然而，随着无人驾驶技术的发展成熟，其普及速度加快，人工智能和汽车自动驾驶系统的有效结合为汽车行业的发展创造了更多机会。

目前对汽车自动驾驶系统的分析包括以下几个部分。

（1） 驾驶员辅助系统。在自动驾驶过程中，需要不断收集各种信息，并根据收集到的信息做出判断。因此，驾驶员辅助系统旨在确保自动驾驶的良好环境条件和驾驶模式，收集有利于驾驶的信息，并对发现的不利信息及时发出警告。例如，当车道偏离路线时，驾驶员辅助系统应及时发出警告，以便及时纠正，确保汽车自动驾驶的安全运行。

（2） 部分自动系统。汽车的自动驾驶不能完全依赖于驾驶系统，因此需要部分半自动系统。这些系统可以进行手动干预，并通过驾驶员的参与确保驾驶安全。在紧急情况下，驾驶员需要将车辆移至紧急车道，这需要部分半自动系统辅助。

（3） 高度自动化系统：汽车自动驾驶具有高度自动化，通过计算机控制可以完成正常驾驶。驾驶员的参与较少，但整个过程可以监控，方便在不利因素下采取人工干预措施。

（4） 全自动系统。当道路良好且车辆行驶安全性较高时，车辆可以完全实现自动驾驶，无需人工干预。汽车自动驾驶从理论到实践的研究需要充分考虑各种因素，通过设计不同的自动化系统来实现安全的自动驾驶。

2汽车自动驾驶系统的组成

汽车自动驾驶系统包括硬件设施和软件设施。通过硬件和软件的配合，可以实现自动驾驶。根据目前对汽车自动驾驶的研究，主要的硬件设施包括摄像设备、图像处理平台、控制设备和执行部分等，而软件设施包括图像处理、运动参数测量和目标识别等。

（1） 激光雷达。在自动驾驶中，激光雷达可以连续扫描一定范围，扫描结果可以通过信息输入和图像显示在车载计算机上，作为安全驾驶的必要条件。

（2） 摄像头。自动驾驶中的摄像头包括前摄像头和后摄像头。前置摄像头可以观察路况，获取道路信息，识别各种交通信号灯、交通标志、隔离带、防撞护栏、车道信息以及道路前方的机动次数。后摄像头可以监控车辆的后部情况。它也可以作为车辆安全驾驶的基础。可以通过摄像头获取信息，并且可以在计算机的控制下完成车辆的自动驾驶。

（3） 车轮转速传感器。车辆需要在指定的车道上，并避免骑行。轮速传感器可以定位车辆，并在移动过程中知道车辆的位置，从而确保车辆的合法行驶，避免非法驾驶或不安全驾驶。

（4） 雷达。雷达主要用于判断车辆在行驶过程中可能遇到的相关障碍物，如前方车辆和横穿道路的行人，并采取相关措施及时发现障碍物。

（5） 主计算单元。主计算单元结合雷达、摄像机和传感器接收到的信息，发出相关指令。主计算单元依靠软件完成指令和操作，从而确保汽车的自动驾驶行为，如转向、加速、制动、鸣笛、灯光控制和超车，这些行为与正常手动驾驶中的行为相同。实现汽车自动驾驶的目的。

3自动驾驶关键技术

在汽车自动驾驶的研究中，最重要的是如何进行汽车自动驾驶中的环境感知和定位。只有做好这两方面的工作，才能为汽车行驶状态的判断和控制提供理论依据。通过感知汽车的行驶状态，它可以捕捉汽车周围的道路网络和其他相关数据信息。加强环境感知可以有效提高自动驾驶的场景理解能力。通过大量的训练和磨合，可以提高自动驾驶的学习能力和判断能力，从而帮助汽车更好地了解其位置环境。在自动驾驶中，规划可以确保相应的决策和计划更加科学合理，不能违反社会道德和交通法规，从而保护人们的生命和财产安全。通过使用数据总线来加强对汽车的控制，可以确保汽车的安全。

3.1感知

在环境感知中，需要识别大量的环境信息。在车道检测中，雷达车道检测可用于有效提高获取自动驾驶车辆周围环境信息的速度。但在实际应用过程中，由于激光雷达成本较高，难以大规模应用推广。借助多传感器融合技术，利用特定坐标进行数据拟合，从而获得车道线。

例如，在交通信号灯识别中，可以通过智能网络技术获得交通信号灯的状态信息，但由于成本高，不可扩展。然而，通过视觉算法很难通过颜色和形状获得交通灯的信息，以确保信息获取的鲁棒性。在实际应用过程中，支持向量机可以通过机器学习的方式进行大量的训练，从而高精度地获得红绿灯的位置和大小等信息，从而为自动驾驶提供相应的保障。GPS定位的效果比较好，但是成本比较大。利用雷达和摄像头进行定位，结合特定的概率模型完成车辆位移定位，以更好地完成自动驾驶定位任务。

3.2规划

在自动驾驶中，它面临的最大问题是如何确保汽车能够顺利抵达目的地，避免障碍物，并确保在按时抵达目的地的同时，行驶轨迹最接近。自动驾驶包括任务、行为和行动计划三个方面。任务规划决定了驱动路径。定向网络图用于阐明道路之间的连接和路况，道路网络图用于进行自动驾驶路径规划，可以确保车辆的最佳驾驶路径。借助插值曲线技术，考虑到汽车自动驾驶中的安全性、舒适性和一系列紧急情况，选择合适的路线并确定合适的速度。

通过行为规划，车辆为驾驶做好准备。基于周围环境和城市交通状况，自动驾驶汽车的驾驶状态被确定，例如是否跟随或超车、停车让行人通过或绕行，并且借助有效的状态机感知车辆的驾驶环境，从而可以做出相应的决策以确保车辆的驾驶安全。通过行动计划，确保汽车自动驾驶行动能够顺利进行。通过计算效率优化配置空间，并通过完整算法增强驱动约束。通过组合规划和采样规划，可以将连续空间模型有效地转换为离散空间模型，这为自动驾驶运动规划提供了理论依据。

3.3控制

在自动驾驶过程中，利用硬件设备实施相应的控制工作，从而实现人机交互，确保自动驾驶的安全。考虑到汽车的周围环境，以准确规划汽车的运动和行驶路线，从而确保汽车能够执行准确的操作，并准确地转动控油门、方向、刹车等信号，从而使汽车能够按照预期目标行驶。此外，模型预测控制可以通过组合车辆的运动状态来预测车辆在未来阶段的运动状态。通过这种方式，可以有效避免不安全事故，并可以根据具体路况实时调整车辆的行驶状态。通过反馈校正，保证了车辆运行的安全性，通过滚动优化，自动驾驶可以更接近驾驶员的驾驶状态，从而使车辆系统的运行在可控范围内进行。

4结论

简而言之，自动驾驶技术改变了人们的出行方式，同时促进了交通行业的发展。随着数据处理技术和机器学习的不断发展，越来越多的感知技术诞生并逐渐应用于自动驾驶技术的研究。显然，自动驾驶技术的研究和应用已成为必然趋势。然而，如何在恶劣条件下加强环境感知并完成自动驾驶，需要进一步研究和探索，具有很强的应用前景。

参考文献

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