自动驾驶关键技术的四大部分体现在哪些方面？

感知技术并不是安装数百万雷达，只需要制作几个高清摄像头即可。比如在车道保持、车道偏离预警、车距保持、障碍物预警等系统中，未来一段时间内需要预测车辆与其他车辆、车道、行人等状态，先进的决策理论包括模糊推理、强化学习、神经网络、贝叶斯网络技术等。

由于ADS5232IPAG传感器在设计过程中有自己的局限性，因此单个传感器无法满足各种工况下的准确感知。如果车辆在各种环境中稳定运行，则需要使用多传感器整合技术。该技术也是环境感知技术的关键技术。

根据2017年5月世界卫生组织提供的数据，全球每年死于道路交通事故的人数约为125万人，相当于全球每天死于交通事故的人数约为3500人。媒体记者从全国安全生产工作会议上了解到，2016年，中国共发生6万起交通事故，死亡人数达到4000人.1万。

车祸就像老虎一样凶猛，这句话在这些数据中得到了淋漓尽致的体现。为了提高驾驶安全，目前有两个主要方向，一个是加强交通管制，迫使司机在高压政策下安全驾驶；另一个是让汽车摆脱人们的操作，这也是全球汽车企业和科技公司目前正在做的事情。

让汽车摆脱人的操作用专业术语就是自动驾驶或者无人驾驶。自动驾驶汽车作为通过电脑系统实现无人驾驶的智能车，靠的是人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同配合，让电脑自动安全地操作机动车，无需任何人类主动操作。

环境感知、行为决策、路径规划和运动控制四大部分是自动驾驶的关键技术。

感知技术

环境感知作为第一步，是环境信息和车内信息的采集和处理，是智能车辆自主行驶的基础和前提。获取周边环境信息，涉及道路边界检测、车辆检测、行人检测等技术，即传感器技术，使用的传感器一般有激光测距仪、视频摄像头、车载雷达、速度加速传感器等。当然，这部分也是智能车最烧钱的部分。

然而，感知技术并不是安装数百万雷达，只需要制作几个高清摄像头即可。由于传感器在设计过程中有自己的局限性，单个传感器无法满足各种工作条件下的准确感知。如果车辆在各种环境中顺利运行，则需要使用多传感器整合技术。该技术也是环境感知技术的关键技术。目前，国内和国外之间的主要差距也集中在多传感器整合方面。

决策技术

完成了感知部分，接下来要做的就是根据感知系统获取的信息进行决策判断，确定适当的工作模式，制定相应的控制策略。这部分的功能类似于给车辆下达相应的任务。比如在车道保持、车道偏离预警、车距保持、障碍物预警等系统中，未来一段时间内需要预测车辆与其他车辆、车道、行人等状态，先进的决策理论包括模糊推理、强化学习、神经网络、贝叶斯网络技术等。

路径规划

智能车有行驶任务，智能车的路径规划是根据一定的搜索算法，在环境信息感知和确定车辆在环境中的位置的基础上，找出一条可以通行的路径，从而实现智能车的自主导航。

根据智能车辆工作环境信息的完整性，路径规划方法可分为两类：

整体路径规划方法基于完整的环境信息；例如，从上海到北京有许多路径，规划办公室作为一条行驶路线，即整体规划。例如，静态路径规划算法，如栅格法、可视图法、拓扑法、自由空间法、神经网络法等。

局部路径规划方法是基于传感器实时获取环境信息；例如，其他车辆或障碍物将出现在整体规划的上海到北京的路线上。如果你想避免这些障碍物或车辆，你需要转向调整车道，这是局部路径规划。局部路径规划方法包括：人工现场法、矢量域直方图法、虚拟现场法、遗传算法等动态路径规划算法。

运动控制

运动控制部分需要完成的内容是规划好行驶路径，接下来需要控制车辆沿着预期的轨迹行驶。

运动控制包括横向控制和纵向控制。简单地说，横向控制是转向控制，纵向控制是速度控制。目前，横向控制被广泛研究。使用的方法主要包括滑膜控制、模糊控制、神经网络控制、最佳控制、自适应控制和纯跟踪控制。

一般来说，水平控制给出速度，通过控制转向达到车辆沿预定轨迹行驶的目的；而水平控制的目的是满足车辆行驶过程中的速度要求，有时还需要配合水平控制达到车辆在轨迹跟踪的同时，还需要满足安全、稳定、舒适的目的。因为车辆是特别复杂的系统，水平、垂直和垂直都有耦合关系的存在，所以需要水平、垂直、甚至水平、垂直和垂直的智能车辆的协同控制。由于其耦合关系的复杂性，所以智能车辆的协同运动控制也很困难。

汽车可以自行驾驶，交通将迎来自动驾驶的时代，如果汽车公司和科技公司能够完美地结合这四项技术。