汽車自動駕駛不需要使用哪些技術（汽車在什么情況下可以自動駕駛）

今天給各位分享汽車自動駕駛不需要使用哪些技術的知識，其中也會對汽車在什么情況下可以自動駕駛進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！

本文目錄一覽：

• 1、自動駕駛需要哪些技術
• 2、無人駕駛核心技術不包括以下哪個
• 3、軟件是怎么控制汽車自動駕駛的？自動駕駛汽車需要解決哪些技術問題？
• 4、自動駕駛汽車涉及哪些技術？
• 5、自動駕駛需要什么技術
• 6、汽車自動駕駛有沒有使用人工智能技術

自動駕駛需要哪些技術

【太平洋汽車網】自動駕駛需要機器學習、深度學習、NLP、計算機視覺、機器推理和強大的人工智能等技術。高度自動駕駛是L4和完全自動駕駛是L5。

今天的社會正變得越來越以多媒體為中心、依賴數據和自動化。自動駕駛技術正在道路、海洋和太空中普及。自動化、分析和智能正在從人類轉向“特定于機器”的應用。計算機視覺和視頻將在未來的數字世界中扮演重要角色。數以百萬計的智能傳感器將通過人工智能嵌入汽車、智能城市、智能家居和倉庫。此外，5G技術將成為一個完全互聯的智能世界的數據高速公路，或許將從人到機器，甚至機器人代理等一切事物連接起來。

一個多世紀以來，汽車行業一直是一個主要的經濟部門，它正朝著自動駕駛和聯網汽車的方向發展。汽車正變得越來越智能化，對人類操作的依賴也越來越少。車輛與車輛（V2V）和車輛與萬物互聯（V2X），即來自傳感器和其他來源的信息通過高帶寬、低延遲和高可靠性的鏈路傳輸，為全自動駕駛鋪平了道路。自動駕駛背后最引人注目的因素是死亡和事故的減少。認識到90%以上的汽車事故是人為失誤造成的，自動駕駛汽車將在實現汽車行業“零事故”、“零排放”和“零擁堵”的宏偉愿景中發揮關鍵作用。

唯一的障礙是車輛必須具備看到、思考、學習和駕馭各種駕駛場景的能力。

與此同時，隨著嵌入式系統、導航、傳感器、視覺數據和大數據分析等領域的最新進展，也見證了車輛和移動邊緣計算的智能化程度不斷提高。首先是先進的駕駛輔助系統（ADAS），包括緊急制動、倒車攝像頭、自適應巡航控制和自動停車系統由汽車工程師協會（SAE）定義的6個自動駕駛級別被引入后，全自動汽車有望逐步實現。

（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）

無人駕駛核心技術不包括以下哪個

包括了：車聯網、激光雷達、精確定位、人機交互、規劃決策。

車聯網，由人工智能和“電動化、智能化、網聯化、共享化”為代表的新四化變革驅動，正在引領車聯網由第一階段向第二階段演進，車聯網從汽車內部互聯、車與人的交互，慢慢延伸到車與車、車與電信設施、車與路邊單元之間的信息交互。

激光雷達，作為自動駕駛汽車的“眼睛”，激光雷達是重要的傳感器之一，對于保證自動駕駛汽車行車安全具有重要意義。激光雷達應用主要分為兩個部分：一是落地到自動駕駛測試的無人車上，二是落地到汽車廠商推出的具有輔助駕駛功能的量產車上。

精確定位，自動駕駛汽車需要非常精確的定位。除了基于雷達，激光雷達，GNSS和攝像頭的普通傳感器之外，對于在城市環境中進行自動導航所需的車道級定位來說，軌跡估計也是必不可少的。當前，用于自動駕駛的高精度定位技術主要有以下三種。

人機交互，人機交互技術，尤其是觸摸屏、語音控制、手勢識別技術，在全球未來汽車市場上有較大可能得到廣泛采用。自動駕駛汽車人機界面應集成功能設定、車輛控制、信息***、導航系統、車載電話等多項功能，方便駕駛員快捷地從中設置、查詢、切換車輛系統的各種信息，從面使車輛達到理想的運行和操縱狀態。

規劃決策，決策是無人駕駛體現智能性的核心的技術，相當于自動駕駛汽車的大腦，涉及汽車的安全行駛、車與路的綜合管理等多個方面。通過綜合分析環境感知系統提供的信息，及從高精度地圖路由尋址的結果，規劃決策者可以對當前車輛進行速度、朝向等規劃，并產生相應的停車、跟車、換道等決策。

軟件是怎么控制汽車自動駕駛的？自動駕駛汽車需要解決哪些技術問題？

自動駕駛，其實簡而言之就是一臺機器人，它主要是通過高智能的水平控制汽車的運作。機器人的作用是不言而喻的，而掌握機器人的核心價值，將成為人工智能機器的領先者。自動駕駛技術的發展離不開核心技術的創新。

1、硬件技術。

身上所需需要的傳感器是無限多的，因為傳感器的存在與否，主要取決于這輛車想要完成什么樣的任務。而每一種傳感器它所涉及到的任務是各不相同的。比如你想要完成路段的自動駕駛沒有激光傳感器，僅靠視覺是不能夠完成的。自動駕駛需要工程師以汽車需要完成的目標為任務。對硬件進行選擇和控制，以及對硬件進行創新。資中間涉及到的克服困難并不是很容易就能完成的。

2、控制器。

在推動汽車行走的過程當中還需要控制器。只有嵌入一個穩定可靠的控制器，才能夠使汽車正常的在路上行駛。目前應用最廣泛的控制器是a8。汽車從a點開到B點，需要知道ab2點之間的地圖。之后才能夠確定位置。比如行駛到路口是需要左轉彎還是右轉彎或者是直行。無人駕駛汽車也一樣需要依靠GPS的模式進行運作。

3、感知傳感器。

傳感器可以說是汽車身上最主要的一款設置，因為如果沒有感知汽車就變成無頭蒼蠅四處亂竄。而傳感器的效果好壞，同樣也影響著汽車是否能順暢進行形式。雷達傳感器在汽車的運用上已經得到廣泛的運用。

當然汽車的行駛不僅包括硬件上的技術，還包括軟件上的技術。軟件的技術包括了編寫代碼以及去實現轉化更加細化的分類。從港之城到榮和城到威化城最后的控制城，層層之間是相互遞進的。

自動駕駛汽車涉及哪些技術？

最近，有一位對技術一竅不通的朋友對我說想買特斯拉，因為它配備了“你站著不動，讓車來找你”的自動駕駛功能。這使我很意外，自動駕駛雖然暫時還只是從業者關注的話題，但也許用不了幾年，就很有可能成為影響普通群眾購車決策的關鍵因素。甚至可以說，自動駕駛已經成為汽車發展的熱點和今后必然的趨勢。那么，自動駕駛汽車涉及哪些技術呢？

簡單概括基于自動駕駛系統的組成便是這三點：環境感知、行為決策與車輛控制系統的執行技術。

首先，什么是自動駕駛？就是全部或部分替代這些本來由人來執行的功能。那么，所謂的感知是指車的傳感器“看”到了什么、決策是指車的大腦思考怎么去處理、執行是指車的控制系統去執行相應的操作。

但是要實現自動駕駛，僅僅依靠這三大系統是遠遠不夠的，自動駕駛和未來的智慧交通系統還需要一些基礎的共性技術進行支撐，也可以概括為三點。

其中最主要的兩點便是“自動駕駛的大腦”——高性能運算處理器平臺以及“能讓汽車心靈感應”——車與外部設施通信的C-V2X技術。前者能為傳感器的識別算法和系統的決策算法提供巨量的運算能力支持，是與傳統汽車最為基本的區別；后者讓汽車與交通標志。行人、其他車輛、云端等參與交通的所有對象通信，讓汽車不再是一個單一的個體，而成為智慧交通中一個有機的組成部分。比如，與紅綠燈進行通信，便能讓汽車提前知道紅綠燈的狀態，提前進行減速慢行操作；與其他車輛通信，便能將車輛緊急剎車、變道、轉彎狀態及時告知其他車輛，讓其他車輛有足夠的時間進行預判和處理。最后，“自動駕駛開天眼”——VEPP高精度定位技術在實現自動駕駛中也不可或缺。

除了環境感知和C-V2X技術準確探知車輛周圍的環境，為了更可靠精確的提高感知結果的精確性和可靠性，還需要能準確知道汽車的實時位置，才能更安全實現自動駕駛。

比如，只有在亞米級（0.1m級）的精度下，才能準確判斷車輛所處的車道，并與本條車道內的車輛建立聯系；或者只有準確知道車輛與交通信號燈與路口的距離，才能進行更為精確的預判和準備，就好像給汽車開了天眼。

---本文圖片來源自網絡

實現完全的自動駕駛和智慧交通是一個注定艱難的過程，無論是人工智能、環境感知、智能決策這類新技術，還是運動控制、遠程通信這些基礎技術，甚至基礎設施建設、法律法規等，自動駕駛領域有太多技術等待我們去突破，太多山峰等待我們去翻越。這一未來必將造福全人類的技術正在各行各業的努力下快速發展著，我們一起期待吧。

本文來源于汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

自動駕駛需要什么技術

【太平洋汽車網】汽車自動駕駛均一般采用環境信息感知識別、人工智能和車網聯系統智能決策控制的技術。自動駕駛技術集自動控制、復雜系統、人工智能、機器視覺等于一體，收集云端和車載傳感器的車聯網數據、地理數據、環境感知數據等信息，識別車輛駕駛區域的環境特征，進行任務設定和控制規劃。

自動駕駛技術發展已經分化出兩大陣營：

一是以汽車制造商為代表的ADAS和單車智能技術陣營，

二是以互聯網企業為代表的人工智能和網聯化技術陣營。

ADAS和單車智能技術主要是從現有的駕駛輔助安全技術配合感知和控制決策，漸漸實現為智能化自動駕駛技術；人工智能和網聯化技術陣營是直接依據智能計算及網絡通信對汽車進行控制。另外，在系統集聚和功能實現等方面，不同技術陣營和內部都存在一定的差別。

雷達、激光雷達、慣性MEMS/IMU、攝像頭和超聲傳感器等不同子系統組合，為成功實現自動駕駛和未來高度安全和可靠的高級駕駛員輔助系統構建了框架。

自動駕駛汽車也是無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車、或輪式移動機器人，是一種通過電腦系統實現無人駕駛的智能汽車。在20世紀已有數十年的歷史，21世紀初呈現出接近實用化的趨勢。

谷歌的自動駕駛汽車在2012年5月得到了美國首個自動駕駛車輛許可證，預計在2015年至2017年進入市場銷售。

自動駕駛汽車依據人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統一起運作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。

（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）

汽車自動駕駛有沒有使用人工智能技術

【太平洋汽車網】汽車自動駕駛有使用人工智能技術，自動駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。

自動駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。人工智能的定義可以分為兩部分，即人工和智能。

人工比較好理解，有時會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智能的地步，等等。但總的來說，人工系統就是通常意義下的人工系統。多年來，技術的進步使得交通運輸變得更加便利。

像物聯網應用這樣的汽車技術已經改變了駕駛體驗。這方面的主要成就之一就是自動駕駛汽車，因此對自動駕駛汽車感到興奮是再正常不過的。然而，也必須仔細評估使用這些車輛的利與弊。

1、無差錯駕駛自動駕駛汽車內的車載計算機系統可以在幾秒鐘內進行了無數次計算。該系統背后的技術復雜而高效。車載計算機會告訴當前的速度，附近汽車的活動，甚至離物體有多遠。換言之，計算機的精度導致無差錯駕駛。

2、增強道路安全大多數交通事故是人為失誤造成的。自動駕駛汽車將人為因素排除在外，大大減少了交通事故。事實上，谷歌的自動駕駛汽車已經行駛了超過7萬英里的無事故里程。汽車內部的現代傳感器技術使汽車能夠精確掃描周圍環境，進而可以顯著改善道路安全。

3、對環境更有利自動駕駛汽車好的一臺方面是不依賴任何一種有害的化石燃料，相反，這些汽車使用電做為主要能源。因此，這些汽車更環保，維護成本也很低。此外，自動駕駛汽車消耗更少的電池電量，產生零排放，從而有助于減少空氣污染。

4、昂貴自動駕駛汽車它們非常昂貴，用于制造這些汽車的復雜技術成本高得令人難以置信。目前，無人駕駛汽車是普通用戶無法企及的。然而，最終制造這些汽車的技術也會越來越便宜。

5、技術故障的風險汽車在使用一段時間后，很有可能在編程過程中出現故障。這些小故障或漏洞在手機和電腦中可能不是很大的問題，然而，駕駛自動駕駛汽車時出現故障可能會導致危險事故。

（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）

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