时间：2018-12-21 11:06:31 所属分类：信息安全 浏览量:
这篇无人驾驶论文发表了新一代信息技术开启无人驾驶技术大门，当前，新一代信息技术与制造业的深度融合，正引发影响深远的产业变革，一般而言无人驾驶技术分为三大模块：感知、决策与控制，论文介绍三大模块各自作用，并着重讲解感知模块技术。 关键词：无人
这篇无人驾驶论文发表了新一代信息技术开启无人驾驶技术大门，当前，新一代信息技术与制造业的深度融合，正引发影响深远的产业变革，一般而言无人驾驶技术分为三大模块：感知、决策与控制，论文介绍三大模块各自作用，并着重讲解感知模块技术。
关键词：无人驾驶论文,惯性导航,GPS;激光雷达,计算机图像处理
《中国制造2025》明确提出要把智能制造作为两化深度融合的主攻方向，尤其要推动智能交通工具等产品的研发和产业化。无人驾驶技术作为智能交通工具的核心支撑和汽车产业未来转型升级的重要方向之一，正在发挥着越来越重要的作用。
无人驾驶，又称自主车或自动驾驶，是指通过为汽车装配雷达、激光、GPS、里程计、摄像头、传感器等多种感知设备，经智能软件集成处理后，具备对行驶环境进行感知和判断的能力，从而规划合适路径并控制汽车自主驾驶，安全抵达目标地的技术。
从国外来看，从20世纪50年代开始，美国、英国、德国等发达国家就已经开始了对无人驾驶汽车的研究[ 1 ]。1950年美国贝瑞特电子公司研制出了世界上第一辆自主导航车，该车能够在贝瑞特公司设计的轨道上行驶。1987年慕尼黑国防大学在奔驰公司的赞助下设计出智能车，车速最高可达96千米/小时;该校还在1994年研制出两台自动汽车，该车在巴黎的一条三车道公路上以最高130千米/小时的速度行驶了1?000多千米。2007年一辆由卡内基梅隆大学改装的雪佛兰塔荷无人驾驶汽车，完成了在城市复杂障碍赛道上的比赛。2010年谷歌研制的无人驾驶汽车通过城市道路的驾驶测试，体现了感知能力的完备性和人工智能的高水平;2015年谷歌完成了全球首次真正意义上的无人驾驶旅程，一位乘客独自乘坐名为“萤火虫”的无人驾驶汽车并对该车没有任何干预，最后的结果是该车安全地行驶过奥斯汀市街区。
从国内来看，20世纪80年代我国开始研究无人驾驶汽车及其相关技术。中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车于1992年由国防科技大学研制成功。2005年，上海交通大学研制出了首辆城市无人驾驶汽车。2011年，国防科技大学与一汽集团共同研制出了红旗HQ3无人驾驶汽车，完成高速全程无人驾驶试验，行驶里程达286千米，人工干预距离仅为总里程的0.78%。2012年，军事交通学院的“军交猛狮Ⅲ号”以无人驾驶状态行驶114千米，最高时速达到105千米/小时。2015年12月，百度无人驾驶汽车在北京进行了国内无人车领域迄今为止所进行的难度最大、最接近真实路况的开放道路程自动驾驶测试，通过完成多次调头、上下匝道、跟车减速、变道超车等驾驶行为，实现了从进入高速到驶出高速等不同道路状况的变换的功能，最高时速达100千米/小时。
1 无人驾驶技术三大模块
无人驾驶运用到的技术大致分为三大模块：感知、?决策和控制。其中，环境感知技术是实现完全无人驾驶的关键，也是如今限制无人驾驶汽车发展的主要因素之一。
感知模块是指无人驾驶汽车实时获取周围环境信息并加以处理，主要依赖于激光雷达、GPS定位导航、车载摄像头以及超声波等多种传感器，其中激光雷达往往在无人驾驶的信息获取中占据主要地位，其获取的信息占到总信息的60%到75%。激光雷达的优点在于精度高、抗干扰能力强，但也存在成本高昂、数据处理复杂等问题。
决策模块是指无人驾驶汽车在收到传感器送来的信息后对其进行识别与整理，其中可以按照机制分为外部行为预测、最佳路径规划和障碍碰撞规避3部分。其具体展开如下。
1)通过分析已知的物体位置和速度，可以粗略得到其移动规律并计算出移动范围和概率，达到预测行为的效果。
2)路径规划则要使用多种数学模型，其中之一是完全规划模型，但复杂性较高，因而有时也考虑使用概率性模型。
3)障碍规避分为两类，一类是远离危险和拥堵区域，预先减少碰撞的可能;另一类则是当雷达检测到碰撞即将发生时，采取紧急刹车等措施。
除此之外，在做出最佳选择时还需要用到增强学习算法，该算法的基本原理是促使系统不断与外界进行互动，根据外界给予的反馈(奖励或者惩罚)以更新评估函数，从而不断优化算法，使自己在实际情况中将错误降到最少。但由于实际行驶时路况复杂程度较高，实验室模拟往往无法全面覆盖可能出现的情况，因此也需要汽车具有根据已有知识自主解决问题的能力。
控制模块是指无人驾驶汽车根据传感信息和决策做出实际反应，此类技术相对其他两项而言已经相对成熟，其中自动泊车技术、适应巡航控制系统、车道偏离矫正系统和超车警示等技术已广泛运用到商业用途中。其中主要运用到的是基于反馈理论的PID技术，通过比例、积分、微分环节对汽车的行为进行控制。
2 无人驾驶感知技术
无人驾驶包括环境感知和车辆控制两项关键技术，其中环境感知技术是基础，没有对车辆周围三维环境的定量感知和精准识别，无人驾驶决策系统就失去依托。为提高感知的安全性和准确性，无人驾驶系统集成了GPS导航、惯性导航、激光雷达、计算机视觉(CNN卷积神经网络)等技术。其中GPS和惯性雷达往往只用于定位，而激光雷达和计算机视觉既可用于定位也可用于识别，并且主要是识别。
2.1 定位
无人驾驶汽车在空间上的定位主要依靠的是GPS与惯性导航，二者相辅相成。
GPS技术最大的优点是准确性，这种准确性依靠多个导航卫星的协作定位来实现。GPS的原理是通过被动地接收卫星发出的空间与时间信息从而推算自己与某颗卫星的距离(根据光速和时间编码进行计算)，假如汽車能够接收到三颗或以上的轨道卫星所发出的信息，就可以在数学上推算出该车在空间中的具体位置，但实际运用时由于卫星与接受对象存在时间差，需要第四颗卫星辅助校正。除了卫星与接受对象的时间差外，影响测量精度的还有多路径效应、大气传播阻碍等，但由于GPS发展时间较长，技术已日趋成熟，其民用精度也可以控制在一米以内。
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