无人驾驶技术的发展以及面临的挑战

这几年随着汽车产量与保有量的提高，城市中的交通拥堵与交通事故层出不穷。越来越多的科技公司开始尝试将自动控制技术应用在汽车上，无人驾驶汽车也成为了汽车产业的一个重要发展方向。

无人驾驶汽车业是在网络环境下用计算机技术、信息技术和智能技术武装起来的汽车，可以说是有着汽车外壳与性能的移动机器人。作为物联网技术的一部分，无人驾驶技术已经逐渐走出萌芽期，走向快速发展的道路。

现如今，宝马、奥迪、特斯拉、谷歌等公司都在研发自己的无人驾驶汽车，并且开始投入市场，走向广大消费者的家庭。本篇文章，我们就来探讨一下无人驾驶技术的发展，以及它所面临的挑战。

无人驾驶技术正处于发展阶段

无人驾驶技术是一种车辆自动化行驶技术，是现代计算机技术和物联网技术融合下的智能汽车技术。就现阶段而言，无人驾驶技术根据其自动化程度，可以分为四个阶段：

驾驶辅助阶段

这个阶段汽车的自动化程度较低，汽车传感器只是起到辅助驾驶的作用。汽车会为驾驶员提供基本的驾驶信息，并在车辆偏离道路等紧急情况下，向驾驶员发出警告。

半自动化阶段

在这个阶段，汽车会在发出警告，在驾驶员没有采取措施的情况下，能够自主采取紧急制动措施。

高度自动化阶段

这是无人驾驶汽车已经实现并且发展的阶段。这个阶段的驾驶员可以在特定的条件下（例如无人的道路）让汽车自动驾驶。

完全自动化阶段

汽车可以在没有驾驶员的情况下完全自主行驶，意味着驾驶员可以在车上从事其他活动，如上网办公、娱乐或者休息，这也是无人驾驶技术发展的最终目标。

目前无人驾驶技术正处于第三阶段：高度自动化。第一阶段的辅助驾驶技术已经基本普及；第二阶段的半自动化正在普及，紧急自动刹车(AEB)、紧急车道辅助(ELA)等相关技术也趋向成熟，无人驾驶的未来离我们越来越近。

无人驾驶技术的构成

无人驾驶技术主要由传感器网络和计算机处理系统构成。从原理上来说，传感器感知复杂的路况和周边情况，并通过计算机处理系统决策车辆的行驶状况，让电传系统根据信号操控机械装置，控制车辆做出各种动作。

传感器网络

相当于无人驾驶汽车的“眼睛”，利用各种传感器对环境进行数据采集，获取实时的路况信息和行驶信息。雷达和摄像头是汽车的主要传感器，前者用于测量汽车行驶过程与周围物体之间的距离，后者则可以获取周围的环境图像。

计算器处理系统

相当于无人驾驶汽车的“大脑”，这是无人驾驶技术安全、可靠的保障。强大的计算机处理系统可以精确计算距离障碍物的距离，及时处理意外状况，准确分析交通识别标志，甚至可以智能学习等。

无人驾驶技术正面临挑战

最近无人驾驶汽车事故频发，让公众对于无人驾驶技术的安全性产生了怀疑。事故发生的主要原因是，现阶段无人驾驶技术仍处于高度自动化阶段，传感器网络和计算机处理系统不够完善。

当前技术下，我们还无法制造出在大雨、光线变化等复杂情况下对精度影响较小的传感器，这是无人驾驶技术所遇到的精度挑战。同时，实时图像处理系统对计算机的配置要求很高，因此研发高智能的算法和高性能的处理器，也是无人驾驶发展的一项重要挑战。

经过多年的发展，国内外无人驾驶技术取得了显著的进展，但是实际交通环境复杂多变，而且目前人工智能与人脑智能之间存在较大差距，同时网络传输速度存在滞后等问题，真正意义上的无人驾驶技术仍处于发展瓶颈阶段。

当前无人驾驶技术挑战与机遇并存，无人驾驶领域的全生态建设和技术融合探索，能够推动完全自动化阶段的到来，困扰我们的交通拥堵与交通事故问题将会迎刃而解，美好的智能交通生活也将触手可及。

责任编辑：haq