无人驾驶汽车_无人驾驶汽车多少钱一台

无人驾驶汽车_无人驾驶汽车多少钱一台

       大家好，今天我来为大家详细地介绍一下关于无人驾驶汽车的问题。以下是我对这个问题的总结和归纳，希望能对大家有所帮助。

1.自动驾驶是人工智能吗

2.无人驾驶技术的发展与现状

3.无人驾驶汽车何时上市

4.汽车自动驾驶和无人驾驶的区别是什么

5.无人驾驶汽车普及后还需要驾驶证吗

6.无人驾驶汽车的关键技术

自动驾驶是人工智能吗

       太平洋汽车网自动驾驶是人工智能，自动驾驶汽车（Autonomousvehicles；Self-drivingautomobile）又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。

       在20世纪已有数十年的历史，21世纪初呈现出接近实用化的趋势。

       自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。

       2019年9月，由百度和一汽联手打造的中国首批量产L4级自动驾驶乘用车——红旗EV，获得5张北京市自动驾驶道路测试牌照。9月22日，国家智能网联汽车（武汉）测试示范区正式揭牌，百度、海梁科技、深兰科技等企业获得全球首张自动驾驶车辆商用牌照。

       2019年9月26日，百度在长沙宣布，自动驾驶出租车队Robotaxi试运营正式开启。

       2019年10月，新华社记者试乘了一辆自动驾驶汽车，怀着忐忑不安的心情进入了繁忙的以色列特拉维夫街道。整个试乘过程中，记者总体感觉安全、平稳和舒适。《北京市自动驾驶车辆道路测试报告》显示，北京市自动驾驶开放测试道路200条69958公里，安全测试里程突破268万公里。

       中文名自动驾驶汽车外文名Autonomousvehicles特点可以依靠人工智能、视觉计算定义自动驾驶成熟技术设备的汽车又称无人驾驶汽车目录1发展历程2研发历史3研发思路_安全性_能源消耗4试验行驶5技术原理6结构性能7发展前景8产品评价9死亡事故自动驾驶汽车发展历程编辑播报谷歌自动驾驶汽车于2012年5月获得了美国首个自动驾驶车辆许可证，预计于2015年至2017年进入市场销售。

       2014年12月中下旬，谷歌首次展示自动驾驶原型车成品，该车可全功能运行。

       2015年5月，谷歌宣布将于2015年夏天在加利福尼亚州山景城的公路上测试其自动驾驶汽车。

       2017年12月，北京市交通委联合北京市公安交管局、北京市经济信息委等部门，制定发布了《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见（试行）》和《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则（试行）》两个文件，文件明确了自动驾驶汽车申请临时上路行驶的相关条件。

       （图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

无人驾驶技术的发展与现状

       无人驾驶汽车品牌有：小鹏汽车P7，蔚来ES8。

1、小鹏汽车P7

       定位中型纯电动汽车的小鹏p7整体外观设计比较前卫，前脸采用封闭式中网设计，和很多新能源车型一样，保持简约的设计风格。小鹏p7的内饰依旧和外观一样简洁，整体营造出更居家、更前卫的座舱氛围。

2、蔚来ES8

       蔚来ES8是一款中大型纯电家用SUV，580公里的NEDC续航里程很高，而且性能也非常强悍，百公里加速只要4.4秒。作为家用车，蔚来ES8主打豪华感和舒适性，与传统豪华车相比有过之而无不及。

无人驾驶汽车介绍：

       无人驾驶汽车从根本上改变了传统的“人-车-路”闭环控制模式，将不可控的驾驶员请出闭环系统，大大提高了交通系统的效率和安全性。无人驾驶汽车集成了自动控制、建筑、人工智能、视觉计算等多项技术。

       它是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和产业水平的重要标志。它在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。主要特点:防抱死制动系统实际上是一个无人系统。

无人驾驶汽车何时上市

       现在很多品牌的汽车都可以实现自动驾驶，未来的汽车一定是无人驾驶的。

       特斯拉、宝马、奔驰等品牌的汽车已经能够实现无人驾驶，这主要依靠摄像头、传感器、gps定位系统和电控系统。

       很多车出厂都是l2级自动驾驶。在一些特殊情况下，汽车可以在车主不控制汽车的情况下自动运行。也有很多车有自动泊车功能，类似于无人驾驶功能。停车时，车主只需换挡即可。

       现在也有很多公司涉足无人驾驶技术领域。随着工程师们突破一个又一个难关，无人驾驶的时代终有一天会到来。

       无人驾驶可以避免人为的误操作，反应速度和准确率都比人高，所以无人驾驶技术可以避免发生交通事故的概率。

       虽然现在的无人驾驶技术偶尔会出事故，但是随着科技的发展，无人驾驶技术也在不断进步。在未来，无人驾驶技术当然可以避免事故，甚至在关键时刻挽救车内成员的生命。

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汽车自动驾驶和无人驾驶的区别是什么

       无人驾驶汽车目前还没有上市，也没有具体时间。

       部分车企号称具备L5级别无人驾驶的车型，都只是概念车。L5无人驾驶汽车上市时间最早为2025年，且是属于特定场景的无人驾驶，例如港口的运输车辆等、公交车、网约车等，全场景无人驾驶最快预计要2030年。

       无人驾驶汽车的出现开启了一个新的现象，人们日常可以出现不需要人来驾驶的情况，而这完全可以让人们在车上去做其他有意义的事，而不用一直专注于开车。此外，无人驾驶汽车也是利大于弊的存在，但是必须要注意的就是这种新出现的汽车也会村子安全隐患。

无人驾驶汽车技术原理：

       汽车自动驾驶技术包括视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图（通过有人驾驶汽车采集的地图）对前方的道路进行导航。

       这一切都通过谷歌的数据中心来实现，谷歌的数据中心能处理汽车收集的有关周围地形的大量信息。就这点而言，自动驾驶汽车相当于谷歌数据中心的遥控汽车或者智能汽车。汽车自动驾驶技术物联网技术应用之一。

无人驾驶汽车普及后还需要驾驶证吗

       太平洋汽车网自动驾驶除了实现驾驶辅助的基本所有功能外，还可以允许驾驶员将注意力从交通情况和控制车辆中解放出来做其它事情。但是，驾驶员仍需要坐在车里，在自动驾驶系统尚未启动或者退出时控制车辆。而无人驾驶则可以没有驾驶员，完全的车辆自主驾驶。

       自动驾驶和无人驾驶认知主体不一样，要是决定驾驶行为的是人，那就是自动驾驶。无人驾驶比自动驾驶高一个级别，就是将开车这活儿完全交给机器，也叫自主驾驶。

       其实，早在20多年前，汽车业界就开始研发自动驾驶技术，并且大量应用在汽车上。最典型的是自动巡航技术。设定好速度后，司机只要握好方向盘就可以了，不用踩油门。车子以设定好的速度匀速行驶。

       因为自动驾驶汽车不像人类驾驶一样只有有限的环境感知能力，而可以使用主动与被动感测器持续做大范围的感测，具有360度视野，因此可以对潜存危机做出安全的反应，且其反应能较人类驾驶更为迅速，所以它能避免因为行车距离过近、分心驾驶及危险驾驶等人为因素而导致交通事故。

       而无人驾驶也有很多好处，比如安全、高效，它无需通过驾驶者进行干预便可独自由计算机完成正常、安全行驶的一整套系统，其特点简单而言是安全稳定以及能进行自动泊车功能。

       开车的时候总是会被乱七八糟的事情干扰，比如手机来了一条短信，在后视镜里整理下头发等等，计算机却不会被这些事情分心，它们的所有关注都在道路上面。但是，无人驾驶技术尚在研发、测试环节，需投入大量的时间、精力，汽车行业也应始终保有一颗对生命的敬畏之心。

       另外，无人驾驶汽车也会在人身体上产生影响。当人们不自己开车时，反而会引发晕动病。这是在人体移动过程中，由内耳和眼睛的感知脱节而引发的。

       （图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

无人驾驶汽车的关键技术

       无人驾驶汽车普及后还需要驾驶证吗

       假设无人驾驶汽车普及，驾驶证是否会成为过去式？

       对于驾驶意识比较差的学员或准学员，无人驾驶汽车应该是「福音」。似乎智能汽车普及后就再也不用为考取驾驶证烦心了，然而这种超高技术标准的汽车首先不见得能够普及，即使普及也不会不要求车辆用户具备驾驶资质。除非车辆以共享汽车模式实现自动化，原因主要有两点。

规则约束

       承认「无人驾驶」有合法上路资质的国家极少，主要为汽车保有量极小的欧洲国家。原因自然很容易理解，车辆在一马平川的道路上驾驶几乎遇不到车，即使车辆失控也只是单方交通事故。那么在汽车保有量以及密度极大的国内，这种场景在1~3线城市就几乎不会出现，正常的场景是车挨着车蠕行，此时如果车辆失控的概率足够高会怎样呢？

       现行法律法规要求汽车的驾驶主体必须是「人」，车辆可以具备自动驾驶技术但严格定义是绝对不允许“无人驾驶”的。也就是说目前所有标榜无人驾驶的汽车的宣传都不合法，不过有一些车企倒是善于打“擦边球”；比如所谓的无人驾驶汽车都会被配备驾驶员，路试的“无人的士”甚至还要加派一名安全员申报时也不会称之为无人驾驶，然而这种模式有什么意义？

技术障碍

       无人驾驶汽车以目前的技术水平预测，其唯一的普及方式应该是「共享出行」

       原因为「软硬件」都做不到绝对可靠！对于这一评价有质疑的话，可以尝试寻找C端市场最先进的计算机，以最高等级的芯片主板固态硬派去满负荷运算数据系统多长时间会出现崩溃、硬件多长时间会宕机。这一尝试得出的答案可以套用在汽车上，这些车辆使用的硬件系统与软件程序离不开IT领域；而实际车道的复杂情况等于巨大的数据流，这就等于让不够先进的电脑长时间高负荷运算并且要控制整备质量高达1/3吨的汽车。

       其次，基于ESP车身稳定控制系统衍生的功能，比如AEB主动刹车与ACC自适应巡航，这些功能在特殊交通气象条件中是不允许使用的。电控技术无法同时分析道路摩擦系数，更无法通过传感器准确的、在低能见度的条件下甄别道路情况所以现阶段没有任何企业可以制造出绝对稳定的硬件设备，那么是不是说所有的“无人驾驶汽车”都做不到绝对不失控呢？事实就是这样，所以诸多IT领域与汽车领域的巨头都否定了「L5级全自动驾驶」。

共享出行_专用车道

       系统鲁棒性（robust）是无人驾驶汽车难以普及的因素之一，其次网络安全也是重要的考量。很多牛哄哄的进口车宣称可以自动驾驶，但是车辆在几分钟内就能被云端侵入，并且实现远程控制。如果此类车辆大范围普及，「恐·怖·分·子」怕是都要转型IT理工男了，远程操作汽车撞击难道不比“AK47”的杀伤力大吗？

       综上所述，无人驾驶汽车的普及有太多障碍，比较可行的方式只剩下“远程监控·终端无人驾驶汽车”，说白了就是后台随时监管运行车辆，在出现问题时可以使其脱离车道而失去动力，终端只是省去了“一人一车”的人工成本而已那么这种方式自然只适合营运车辆，对于C端用户而言只有不买车而选择使用「共享巡游汽车」，这只是省去了“网约叫车”的操作与时间成本；无人驾驶汽车很有可能是这种心态，还有必要考驾驶证吗？

       总的来说，无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。

       1.环境感知技术

       环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息，为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后，提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同，我们采用两种方法进行检测：

       无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便，主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。

       无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主，被动型测距传感器为辅，采用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下，执行任务的需要，最重要的是处理数据量小，实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算，无需知道障碍物的具体信息。

       而视觉作为环境感知的一个重要手段，虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题，但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性，而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面，视觉也是必不可少的手段。

       2.导航定位技术

       无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。

       自主导航技术是指除了定位辅助之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算资源有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类：

       相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部本体感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。绝对定位：主要采用导航信标，主动或被动标识，地图匹配或全球定位系统进行定位。

       组合定位：综合采用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPS+地图匹配、6PS+航迹推算、GPS+航迹推算+地图匹配、GPS+GLONASS+惯性导航+地图匹配等。网络导航能随时随地通过无线通信网络、交通信息中心进行信息交互。移动设备通过移动通信网与直接连接于Internet的WebGIS服务器相连，在服务器执行地图存储和复杂计算等功能，用户可以从服务器端下载地图数据。网络导航的优点在于不存在存储容量的限制、计算能力强，能够存储任意精细地图，而且地图数据始终是最新的。

       3.路径规划技术

       路径规划是无人驾驶汽车信息感知和智能控制的桥梁，是实现自主驾驶的基础。路径规划的任务就是在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准，寻找一条从起始状态包括位置和姿态到达目标状态的无碰路径。

       路径规划技术可分为全局路径规划和局部路径规划两种。全局路径规划是在已知地图的情况下，利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界，确定可行和最优的路径，它把优化和反馈机制很好的结合起来。局部路径规划是在全局路径规划生成的可行驶区域指导下，依据传感器感知到的局部环境信息来决策无人平台当前前方路段所要行驶的轨迹。全局路径规划针对周围环境已知的情况，局部路径规划适用予环境未知的情况。

       路径规划算法包括可视图法、栅格法、人工势场法、概率路标法、随机搜索树算法、粒子群算法等。

       4.决策控制技术

       决策控制模块相当于无人驾驶汽车的大脑，其主要功能是依据感知系统获取的信息来进行决策判断，进而对下一步的行为进行决策，然后对车辆进行控制。决策技术主要包括模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。

       决策控制系统的行为分为反应式、反射式和综合式三种方案：反应式控制是一个反馈控制的过程，根据车辆当前位姿与期望路径的偏差，不断地调节方向盘转角和车速.直到到达目的地。反射式控制是一种低级行为，用于对行进过程中的突发事件做出判断，并迅速做出反应。

       综合式控制在反应层中加入机器学习模块，将部分决策层的行为转化成基于传感器的反应层行为，从而提高系统的反应速度。

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       好了，关于“无人驾驶汽车”的讨论到此结束。希望大家能够更深入地了解“无人驾驶汽车”，并从我的解答中获得一些启示。