苏保国

摘要：无人驾驶汽车是目前我国正在着力研发的新型城市交通车辆，并且该类型车辆集合环境感知、决策规划控制等智能化技术。所以，如果将该类型车辆投入到社会生产使用中，必定可以提升我国城市交通的智能化程度。因此，本文就无人驾驶汽车中使用的先进技术进行探讨，并且对其发展前景进行展望。

关键词：无人驾驶汽车;先进技术;发展前景

0  引言

自我国进入到发展低碳经济的时代后，越来越多的产业需要将智能化设备融入到生产中。那么，对于城市交通而言，更是需要减少能源的消耗。而无人驾驶汽车恰好具备低能耗、自动化等特点，所以在未来的社会发展中，无人驾驶汽车一定是城市交通运输及产业发展的新宠儿，使得可以推动我国早日进入智能化时代。

1  无人驾驶汽车发展前景展望

其一，可以用于城市交通运行方面。

当前，我国正在提倡并要求所有在运车辆都需要安装LNG燃气设备，这样就可以逐渐取代机油式的能源供给，使得可以大大降低车辆废气排放，从而改善城市空气环境状况。那么，从无人驾驶汽车使用能源来看，既可以是燃气，也可以是太阳能或其他清洁能源，并且无人驾驶汽车还具有智能化操控的特点，可以为用户提供更多的人性化服务。同时，在未来的社会交通发展中，模块化是公共交通的发展方向，所以无人驾驶汽车具有鲜明的应用优势。

其二，可以用于城市物流运输方面。

在当前互联网电子商务经济的推动下，国内物流行业迅速拔地而起，所以在城市交通中可以时常看见诸多物流车辆穿行其中。但是，目前物流行业主要是依靠人力作为主要的运输动力，这就使得物流企业需要付出较大的运输成本。那么，如果将无人驾驶货车运用在物流行业中，既可以降低大量的人力成本，又可以提升输送效率，所以在物流运输产业中也具有较大的应用优势。

2  无人驾驶汽车的先进技术

2.1 环境感知技术

在无人驾驶汽车的应用技术中，环境感知技术是该类型汽车首要的信息交互技术。因为，当无人驾驶汽车在运行的时候，时时刻刻都要通过感知技术搭建在驾驶员与车辆之间的交互桥梁，保证车辆平稳安全地驾驶。那么，从环境感知技术的功能组成上看，主要包括状态感知和V2X网联通信两种功能，而这些功能都是通过环境感知传感器实现的。其中，环境感知传感器又被分为被动和主动两种传感器，所谓被动就是指由外界主动向传感器传递信息，车辆会有相应的变动，如车载麦克风等。而主动就是指传感器主动向外界传递信息，使得可以推动车辆运行，如激光、毫米波等车载雷达。那么，以下就以无人驾驶汽车中装载的传感器进行分析。

其一，视觉传感器。在通常人为操控的汽车中，车辆之外的信息都是通过人的视觉获取，如红绿灯信息、车面路况信息、路边交通标志物等。而在无人驾驶汽车中，都是通过视觉传感器获取外界的信息，并且具有储存量大、获取范围广、成本不高的特点，所以近些年来视觉传感器被广泛应用在无人驾驶汽车中。那么，根据视觉传感器信号的不同，可以分为模拟和数字两种类型，其中模拟相机和数字相机存在的不同之处，主要在于传递的电信号不同，一个为模拟电信号，具备成本低、线路简单等特点，另一个为数字信号，具备成本高、速率快等特点。还有，根据芯片的不同可以分为CCD和CMOS相机，其中CCD相机具备低电压、功耗小、无灼伤等特点，而CMOS相机具备速率高、范围广等特点。另外，视觉传感器还可以分为红外、紫外、线阵、面阵、逐行扫描、隔行扫描等相机。因此，这就说明当前可用于无人驾驶汽车的视觉传感器类型多种多样。

其二，雷达传感器。首先，顾名思义，激光雷达就是将激光作为光电探测的主要手段，目前主要包含有单线和多线两种类型。并且，激光雷达具备隐蔽性强、抗干扰性能优、测量距离远等特点，但同时由于激光技术需要较为专业的人才操控，所以需要耗费的成本较高。

其次，毫米波雷达。毫米波雷达是当前无人驾驶汽车中使用范围最广的探测雷达，因为该类型雷达主要依靠电磁波探测环绕在车身周边的环境信息，如运行方向、运行速度、相对距离等，然后通过无人驾驶汽车的智能操控系统自动调节，使得可以达到安全驾驶的效果。并且，通常毫米波的频段主要保持在30到300GHz中，波长保持在1到10毫米之间，所以毫米波雷达具有传导速率快、传导范围广的特点。并且，该类型雷达还不会受到恶劣天气影响，如暴雨、暴雪、雾霾等天气，这就说明毫米波雷达还具有信号穿透力强的特点。

其三，超声波雷达。该类型雷达相比毫米波雷达，在信号传导距离上存在劣势，并且波段频率通常都保持在20kHz左右，所以在无人驾驶车辆上用于测量距离。那么，该类型雷达的优势，主要表现在超声波信号的穿透力较强，抗电磁干扰能力强，制作流程简易，开发成本较低等，而劣势就在于测量方位不太明晰，如果用于车辆测距就有极大的局限性，所以这也使得该类型雷达适用范围较窄。由此可见，在无人驾驶汽车中使用的雷达感知器类型众多，不过目前主要以毫米波雷达为主，使得可以满足无人驾驶汽车的实际需求。

2.2 决策规划控制技术

由于无人驾驶汽车都是由各种硬件组成的集合系统，如车载、传感器等硬件，所以需要强有力的决策控制规划系统与之匹配，使得可以保证车辆的行驶安全。那么，当前主要表现在以下四个方面：

其一，预测模块。所谓预测模块，就是通过控制无人汽车的传感器，提前对周围的环境物体进行探测，并且将探测的信息转化为时间空间维度的轨迹信息，比如，当预测模块探测到车辆的周边物体种类信息时，可以在短时间内做出于运行轨迹判断，合理地避开周边物体，并且，预测模块还会根据周边物体的移动速度，对车辆拐弯时的加速度进行合理估算，然后按照物理规律合理地预测车辆行驶轨迹，如图1所示。

其二，路由寻径。在无人驾驶汽车中，通常都是由高精地图的指示路径形式，就如图2中每个箭头所指向的道路方向，将一条条的路由线段串联起来，使得将整个地图中的道路自然划分，使得车辆可以有效地行驶。

其三，行为决策。行为决策在无人驾驶汽车的决策规划控制系统中，主要担任分析车辆“下一步”运行决策的判断，主要表现在以下四个方面：第一，可以自检当前无人驾驶汽车的形式状态。第二，可以判断无人驾驶汽车是否进行跟车、换道等行为。第三，当遇到周边的障碍物时，是否进行加速、避让等行为。第四，可以自动识别和掌握图2中各条线路的动态信息，并且可以自行遵守当地的交通规则。

其四，动作规划。所谓动作规划，是将由行为决策制定的指令信息转化为带有时间标识的车辆行驶曲线，这就为之后的反馈控制提供路线基础。并且，动作规划还分为轨迹和速度规划两个方面，其中轨迹规划就是指车辆在规定的时间内产生的行驶轨迹，包括行驶位置、行驶时间等信息。而速度规划就是指根据预定的行驶轨迹进行速度规划，使得可以满足图3的关系。

其五，反馈控制。在该步骤中，主要是将以下三个步骤完成的结果进行比较，然后进行一定程度上的调整，这就起到优化控制的效果。

3  结束语

综上所述，无人驾驶汽车在我国未来的发展中，既具有鲜明的交通运输优势，又符合智能化产业发展的需求。并且，无人驾驶汽车拥有环境感知技术和决策规划控制技术两大先进技术，使得可以大大提升无人驾驶汽车的性能。同时，当前也是5G网络技术兴起的时代，这就有利于为无人驾驶汽车的车联网提供更为便捷的网络服务。这就需要政府及企业牢牢把握住时代的机遇，将无人驾驶汽车应用到社会生产的各个角落，从而加快我国进入智能化时代的步伐。

参考文献：

[1]马硕.无人驾驶汽车应用与发展现状分析[J].汽车与驾驶维修：维修版，2017（4）：142-143.

[2]李润柯.汽车无人驾驶技术的发展现状与研究趋势[J].通訊世界，2018（8）：251-252.

[3]姜允侃.无人驾驶汽车的发展现状及展望[J].微型电脑应用，2019，35（05）：64-68.