自動駕駛汽車的優缺點是什么?（自動駕駛汽車的優缺點是什么?英語作文）
今天給各位分享自動駕駛汽車的優缺點是什么?的知識，其中也會對自動駕駛汽車的優缺點是什么?英語作文進行解釋，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、德爾福的自動駕駛技術與Google的有哪些異同呢？
- 2、無人駕駛汽車什么時候上市，自動駕駛的優點和缺點有哪些
- 3、奧迪自動駐車功能怎么用？奧迪自動駐車功能的優缺點
- 4、電動汽車有哪些優缺點？
- 5、自動駕駛有什么優勢？量產過程中需要解決哪些難題？
- 6、自動駕駛技術基本知識介紹
德爾福的自動駕駛技術與Google的有哪些異同呢？
引言：通過專門的設計，美國德爾福公司推出了自動駕駛的功能，這也是邁向智能科技時代的一大步。德爾福表示，現在很多人都不是很會開車，這個技術也是為了幫助這類人群。
一、德爾福自動駕駛
自動駕駛是一項非常先進的技術，是智能汽車的一種表現形式。德爾福本來是一個汽車零件的生產公司，現在卻突然宣布將公司下面的一個分公司獨立出來，專門研究自動駕駛技術。其實這個決定很早之前就有跡可循，德爾福早就在無人駕駛的領域有所行動。這個決定代表著德爾福自動駕駛的技術，將會有美國最大汽車零部件供應商的支持。在這樣強大的背景支持下德爾福自動駕駛的技術能發展到哪個地步，讓我們拭目以待。
二、與Google的異同
雖然都是自動駕駛，但是兩者的技術支持全然不同。德爾福使用的技術是非常先進的，德爾福使用大量的軟件工程師，專攻自動駕駛的技術研究，德爾福還有專門的汽車零部件支持。德爾福的自動駕駛技術還在實驗階段，而谷歌的自動駕駛已經在暗示大眾，這項技術即將走向實用階段，谷歌的工作人員表示這項技術已經實驗過很多次了，無人駕駛的汽車帶著工作人員進行了很多次旅行。
三、自動駕駛的優缺點
自動駕駛四個字充滿的科技感，這項技術最大的優點就是不需要駕駛員，讓汽車成為了一個可以移動的***空間?？梢杂行П苊饩岂{以及疲勞駕駛的問題，據調查表示，目前很多車禍的原因就是酒駕和疲勞駕駛，那么這項技術的推出一定能降低車禍的發生概率。在諸多好處的前提下，這項技術仍然避免不了一些缺點。比如暈車，研究人員表示很多人坐在自動駕駛的車子里面，哪怕車速穩定環境安逸，仍然會出現暈車的問題。
無人駕駛汽車什么時候上市，自動駕駛的優點和缺點有哪些
;?????自2009年起，自動駕駛汽車(即“無人駕駛汽車”)便開始出現在人們的視野當中。11年過去了，汽車行業幾乎也發生了翻天覆地的變化，在諸多智能配置和主動安全系統的協作下，許多新車也宣稱達到了L2級自動駕駛水平，不過真正的自動駕駛汽車離實現仍有很長一段距離。但話說回來，如果讓你完全放開雙手由車輛自動駕駛，你真的放心得下嗎？那么，自動駕駛的優點和缺點有哪些？
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優點一：經濟效益
??????一旦自動駕駛汽車完全整合到我們的日常用車和公路運輸系統中，將會為整個社會帶來巨大的經濟效益。作為參考，中國道路交通事故每年發生20萬起以上，造成的直接經濟損失超過12億元人民幣，就算自動駕駛汽車僅能減少10%的事故，也能節省1.2億元人民幣損失。
優點二：拯救生命
??????據統計，90%的道路交通事故是人為犯錯引起的，其中走神、疲勞、酒駕、超速占據了相當大的比重，全世界每年有130萬人因車禍喪生，僅中國就有6萬人以上，自動駕駛汽車將能消除一切人為犯錯因素所導致的事故，這實際上會使事故的發生率大大降低。
優點三：更方便無法開車的人出行
??????這其中包含了色盲、老年人和殘疾人，這些人往往不具備開車的能力或權利，但自動駕駛汽車將使他們享受開車或便捷出行，并且不會對自己或者他人造成危險。
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優點四：更節省時間
??????自動駕駛汽車能夠感知周圍的其他汽車并與它們進行通信，隨意停車、任意變道、加塞等行為會成為過去，這使得交通秩序變得更加良好，低車速下的小型刮蹭、碰撞事故也將被避免，相應的車速會變得比現在更快，人們的出行效率會更高。
優點五：更好的環境和空氣質量
??????自動駕駛汽車最佳的實現路徑是電氣化，包含了純電或燃料電池，盡管燃油車不是造成環境污染的全部因素，但仍舊是核心因素之一，這是全球的共識，燃油車在高車速、剎車、重新加速的情況下都會釋放更多的排放物，而電動汽車雖然不是真正意義上的0排放，但實際排放量仍將大大降低。
優點六：對不喜歡開車的人更友好
??????并非所有人都喜歡開車，但對于大多數人來說，必須要在汽車上度過一些時間，最令人難以忍受的就是長途開車和高峰期開車，但自動駕駛汽車可以讓開車變成一件愉悅的事情，它也能讓你的一天擁有更多的可支配時間。
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缺點一：大幅增加汽車保有量
??????根據自動駕駛汽車的特征，一些不具備駕駛能力的人也可能會擁有這種交通工具，汽車的保有量將會大幅增加，但這并不一定完全是好事，有可能帶來一些其他的問題，譬如停車位會變得更加緊張。
缺點二：黑客入侵
??????自動駕駛汽車更像一臺機器人，它由既定的程序和人工智能芯片控制，對于所有自動化系統而言，由于故障或Bug，總是存在被黑客入侵或崩潰的風險，沒有系統是絕對可靠的，如果黑客能夠進入汽車系統，那么它就能控制汽車做任何事情。
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缺點三：失去工作
??????自動駕駛汽車的普及，必定會讓那些以駕駛營運車輛為生的人失去工作，這是社會和科技發展的必然，一輛沒有故障的自動駕駛貨車可以24小時不間斷的運行并確保安全，它能夠產生成倍的效益，但是人力駕駛很難達到。
缺點四：成本過高
??????與任何需要經年累月開發并測試的新技術一樣，自動駕駛汽車的成本在最開始可能是天文數字，據估算，目前正在測試的自動駕駛汽車造價高達30萬美元左右，對于國人來說，這相當于一輛300-400萬的汽車。
缺點五：過渡階段面臨巨大挑戰
??????據全球知名經濟咨詢機構IHS環球透視預測，未來10-15年間，自動駕駛汽車的保有量將逐漸上升至9.2%，也就是說每100輛車里至少有9輛自動駕駛汽車，在傳統汽車和自動駕駛汽車并存的階段，是對自動駕駛汽車實用性、可靠性和安全性最大的挑戰。
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寫在最后
??????事實上，在自動駕駛汽車真正到來之前，還有很多影響是我們無法預估的，就算自動駕駛汽車將事故概率降至趨近于0，也無法做到100%避免，那么如果發生碰撞誰是第一負責人？是汽車制造商，還是車上人員？而自動駕駛汽車的保險又該如何確定呢？這一連串問題仍需各行各業齊心協力才能推動自動駕駛汽車的普及。
??????至于無人駕駛汽車什么時候上市，根據不同程度，目前自動駕駛共分為L0-L5六個等級，聽得比較多的是L2，譬如吉利繽瑞、哈佛F7x、特斯拉Model 3、Model S、小鵬P7等等。但隨著威馬汽車官方旗下搭載的AVP無人自主泊車功能的威馬W6預售，其成為了國內最快落地、最快量產的L4級無人駕駛技術。詳情
回答于?2022-08-19
奧迪自動駐車功能怎么用？奧迪自動駐車功能的優缺點
;?????奧迪自動駐車的使用方法為： A鍵是自動駐車，按下之后在D檔的時候剎車，顯示屏后出現綠色的P，把腳松開。這時候在D檔車也不會動，我們需要啟動的時候直接踩油門。
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??????自動駐車的優點：
??????1、首先就是避免在坡上溜車，“自動剎車保持”是一種可以被充分利用的優點機制，按下按鈕，制動器隨之自動激活。這樣，即使我們駕駛在斜坡上停留，也不會擔心汽車后退的問題。
??????2、其次就是輔助自動駕駛，對于目前的汽車操控而言，如果行駛在前面的汽車以較低的速度停車時，那后面的汽車就必須停下與前面的車保持安全距離。
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??????自動駐車的缺點：
??????1、就目前經濟水平發展，第一個缺點是成本增加，電動駐車制動器就需要像電動機的新裝置，出現問題只能更換。
??????2、第二個缺點就是如果給駐車制動器通電，我們將無法在駕駛過程中使用某些漂移等操作。
??????3、第三個缺點就是在使用自動駐車的時候，踩油門時有輕微磨損剎車片的感覺，長時間會磨損嚴重。在倒車的時候，最好關閉，不然影響操控駕駛。
電動汽車有哪些優缺點？
優點：
一、電動汽車的優點首先是節約能源，因為電動汽車的主要能源是電力，也就是說根本不會用到汽油，這樣的情況下電動汽車的污染排放量幾乎是零，對于保護環境來說是一個很好的選擇，屬于環保出行工具。
二、中國政府目前對于電動汽車政策方面有一些扶持，雖然力度已經減小，但是起碼在一線城市的話，你會得到一些好處。首先你上牌的話會比較容易，其次稅費方面有一定的優惠政策！這對拿不到車牌的老百姓比較有吸引力。
三、電動汽車駕駛起來比較方便，目前電動汽車就是一個檔位，也就是說幾乎不需要怎么樣操作。前進的速度方面主要看你踩加速的力度而定，因此駕駛起來比較方便，也比較容易上手。
缺點：
一、電動汽車的缺點也比較多，首先電動汽車市場方面使用的人比較少，因此電動汽車維修的費用高昂，一旦出現任何的問題，那么必須去4S店面進行保養，這樣一次下來價格至少在一千元左右。
二、電動汽車的市場占有率很低，因此保值增值率更加低，一般新買的電動汽車，只要一到消費者手里，直接貶值百分之六十以上，這樣下來買車的消費者損失慘重，只能自己使用，賣掉的話可以說極不劃算！
三、我們知道電動汽車只有一個檔位，因此駕駛起來幾乎沒有任何的駕駛感，同時電動汽車的方向盤指向模糊，因此駕駛起來只有一種方向性，而沒有汽車精確的指向性，因此電動汽車被譽為老年代步車。
四、電動騎車冬季駕駛的話，電池的消耗很大，一般來說一輛官方宣布續航里程三百公里的汽車，冬季的時候至少會消耗三分之一的里程，因此也就能跑二百多公里，因此買電動汽車可以說駕駛的問題很大。
五、電動汽車的電池消耗問題也值得人們考慮，一般來說一組電池價格至少為三千元左右，這樣換算一下，你的電動汽車更換電池至少六七萬元！這個價格幾乎可以買一輛汽油車了，因此購買的時候一定考慮這方面的成本。
六、電動汽車充電的過程很麻煩，一般至少需要兩個小時，可是這屬于快充。對汽車的電池損耗很大?？墒沁m應慢充的話，一般是八個小時以上。這樣的話有任何緊急的事情，根本沒有辦法處理。
自動駕駛有什么優勢？量產過程中需要解決哪些難題？
自動駕駛汽車被譽為“交通救世主的第二次降臨”，人們相信這項技術會將我們從難以忍受的交通擁堵中拯救出來。其實自動駕駛汽車背后的現實與我們想象之中的可能有非常大的出入。
假設時間來到了2028年，你在你的數字眼鏡上啟動了一個APP，在高級訂閱計劃中訂購了一輛電動寶馬，你離開大樓的那一刻，車就會在車道上等著你。你只需進入車中并告訴它目的地，就能將自己沉浸在最新的實況虛擬現實播放之中，車會為你做剩下的一切事情。
如果你想減少出行花費，你還可以和你社交圈中的其他人共乘。如果你不擔心花銷問題，你就沒有其它煩擾了，因為通勤速度比現在要***0%。
以上是自動駕駛汽車的理想情景，當涉及到實際情形時，則與人們通常的設想有點不同。自動駕駛汽車的部分優點對我們目前的生活有著巨大的提升作用，但是自動駕駛汽車的整個構想也存在著很大的問題。
自動駕駛汽車何時會實現？
首先，自動駕駛汽車已經存在了，但是目前它們只涵蓋了第一級自動化。然而，數十億美元的資金正涌入自動化技術，因此預計到2020年市場上將會出現越來越先進的自動駕駛汽車。
從那時起，市場上將會涌現大量自動駕駛汽車，逐漸搶占21世紀20年代的市場份額，所以我們預計，到2030年5級自動駕駛汽車將達到總交通量的20-30%左右。這場革命將完全重新定義我們的出行方式，對城市地區出行方式的影響尤其大。
而且自動駕駛汽車并不僅僅局限于乘用車，長途卡車和送貨車也包含其中，所以到了21世紀30年代末期，一切都將變得不同，我們預計道路上接近80%的車都是自動駕駛汽車。
為什么要推動自動駕駛汽車的發展？
如今人們普遍對自動駕駛汽車還沒有那么熱衷。比起100%自動駕駛汽車，大多數人更喜歡駕駛輔助技術，沒有方向盤的汽車也會讓人感到緊張。但是這些問題并不重要，自動駕駛汽車的推動力來自最大的汽車制造商，而且這背后有著多重原因。
首先，汽車行業正從汽車所有權模式朝著汽車服務模式轉變。我們可以訂閱像林肯的Canvas、奔馳的Collection、寶馬的Access、奧迪的on
Demand等服務，你只需每月支付一定的價格，就能駕駛他們最新的汽車，不用為其它瑣事煩擾。所有主流汽車制造商也在推動汽車共享服務，他們做這兩項事情只為了一個共同的原因，那就是更高的利潤。
目前，一輛汽車每天最多使用幾個小時，就會閑置在停車場，白白地損失錢。未來，一旦你離開寶馬車，它就會將自己定位給另一位客戶，一整天的時間里如此循環往復。寶馬、奧迪、奔馳和其他汽車制造商也將會每天在每位客戶身上都賺到錢，而不是每3到4年將這輛車賣給一個人。
自動駕駛汽車的優缺點：
它們將怎樣改變我們的世界？
我們先從優點開始談起。根據奧迪引用的一項研究，在全自動交通網絡系統中，更多人(+12%)能實現更快速(-33%)的交通通勤。這是因為自動駕駛汽車將被更多的人分享，而汽車總數將減少。
自動駕駛汽車另一大好處是，極大地減少與交通相關的死亡和受傷人數。因為自動駕駛汽車始終遵守速度限制，并且能比人類駕駛者實現更快的制動。自動駕駛技術每隔幾年呈爆發式提升，所以當它們走上街頭的時候，它們應該會和人類一樣擅長駕駛。到2030年，預計它們會比專業司機更優秀，與交通相關的傷亡人數會削減一半。
自動駕駛汽車的缺點
令人驚訝的是，自動駕駛汽車面臨的主要問題是安全性。至少在接下來的10年中，不像普通撞車事故，每次涉及到自動駕駛汽車的碰撞都將進行詳細檢查。這個學習的過程中難免會出現人員傷亡，還有無數可能會出錯的情景意味著將會出現很多不幸的事件。自動駕駛汽車最終會比手動駕駛汽車安全得多，但是到目前為止，還是會出現人員傷亡。
在自動駕駛技術成熟以前，交通中的自動駕駛汽車也會帶來非常大的煩擾，因為它們速度很慢，并嚴格遵守交通規則。人類不會像這樣開車，只要自動駕駛汽車仍舊是少數，它們就會被除車中乘客以外的所有人討厭。所以，自動駕駛汽車速度相當慢，而它們要變得更快至少需要10年時間。
未來20年時間里，自動駕駛汽車比之現在只會有小幅提升。不過盡管如此，它們仍代表著汽車行業的未來。對我們來說幸運的是，如果自動駕駛技術發展得快的話，10年之后我們就能享受到可能是史上最好的汽車。在車上你可以實現完全自主，汽車只會在你可能做出了錯誤操作的時候干預。這可能就是汽車本來應該有的樣子，不是嗎？
自動駕駛技術基本知識介紹
自動駕駛車，是一種無須人工干預而能夠感知其周邊環境和導航的車輛。它利用了包括雷達、激光、超聲波、GPS、里程計、計算機視覺等多種技術來感知其周邊環境，通過先進的計算和控制系統，來識別障礙物和各種標識牌，規劃合適的路徑來控制車輛行駛。
美國汽車工程師協會（SAE，Society of Automotive Engineers），則將自動駕駛劃分為 0~5 共六級。
Level 0：無自動化（No Automation）
沒有任何自動駕駛功能或技術，人類駕駛員對汽車所有功能擁有絕對控制權。駕駛員需要負責轉向、加速、制動和觀察道路狀況。任何駕駛輔助技術，例如現有的前向碰撞預警、車道偏離預警，以及自動雨刷和自動前燈控制等，雖然有一定的智能化，但是仍需要人來控制車輛，所以都仍屬于 Level 0。
Level 1：駕駛輔助（Driver Assistance）
駕駛員仍然對行車安全負責，不過可以授權部分控制權給系統管理，某些功能可以自動進行，比如常見的自適應巡航（Adaptive Cruise Control，ACC）、應急剎車輔助（Emergency Brake Assist，EBA）和車道保持（Lane-Keep Support，LKS）。Level 1 的特點是只有單一功能，駕駛員無法做到手和腳同時不操控。
Level 2：部分自動化（Partial Automation）
人類駕駛員和汽車來分享控制權，駕駛員在某些預設環境下可以不操作汽車，即手腳同時離開控制，但駕駛員仍需要隨時待命，對駕駛安全負責，并隨時準備在短時間內接管汽車駕駛權。比如結合了 ACC 和 LKS 形成的跟車功能。Level 2 的核心不在于要有兩個以上的功能，而在于駕駛員可以不再作為主要操作者。
Level 3：有條件自動化（Conditional Automation）
在有限情況下實現自動控制，比如在預設的路段（如高速和人流較少的城市路段），汽車自動駕駛可以完全負責整個車輛的操控，但是當遇到緊急情況，駕駛員仍需要在某些時候接管汽車，但有足夠的預警時間，如即將進入修路的路段（Road work ahead）。Level 3 將解放駕駛員，即對行車安全不再負責，不必監視道路狀況。
Level 4：高度自動化（High Automation）
自動駕駛在特定的道路條件下可以高度自動化，比如封閉的園區、高速公路、城市道路或固定的行車線路等，這這些受限的條件下，人類駕駛員可以全程不用干預。
Level 5：完全自動化（Full Automation）
對行車環境不加限制，可以自動地應對各種復雜的交通狀況和道路環境等，在無須人協助的情況下由出發地駛向目的地，僅需起點和終點信息，汽車將全程負責行車安全，并完全不依賴駕駛員干涉，且不受特定道路的限制。
注釋：DDT(Dynamic driving task):動態駕駛任務，指汽車在道路上行駛所需的所有實時操作和策略上的功能，不包括行程安排、目的地和途徑地的選擇等戰略上的功能。
無人駕駛系統的核心可以概述為三個部分：感知（Perception），規劃（Planning）和控制（Control），這些部分的交互以及其與車輛硬件、其他車輛的交互可以用下圖表示：
感知是指無人駕駛系統從環境中收集信息并從中提取相關知識的能力。其中，環境感知（Environmental Perception）特指對于環境的場景理解能力，例如障礙物的位置，道路標志/標記的檢測，行人車輛的檢測等數據的語義分類。 一般來說，定位（Localization）也是感知的一部分，定位是無人車確定其相對于環境的位置的能力。
為了確保無人車對環境的理解和把握，無人駕駛系統的環境感知部分通常需要獲取周圍環境的大量信息，具體來說包括：障礙物的位置，速度以及可能的行為，可行駛的區域，交通規則等等。無人車通常是通過融合激光雷達（Lidar），相機（Camera），毫米波雷達（Millimeter Wave Radar）等多種傳感器的數據來獲取這些信息。
車載雷達傳感器功能及優缺點各有不同，相關比較如下表所示：
激光雷達 是一類使用激光進行探測和測距的設備，它能夠每秒鐘向環境發送數百萬光脈沖，它的內部是一種旋轉的結構，這使得激光雷達能夠實時的建立起周圍環境的3維地圖。
通常來說，激光雷達以10Hz左右的速度對周圍環境進行旋轉掃描，其掃描一次的結果為密集的點構成的3維圖，每個點具備（x,y,z）信息，這個圖被稱為點云圖（Point Cloud Graph），如下圖所示，是使用Velodyne VLP-32c激光雷達建立的一個點云地圖：
激光雷達因其可靠性目前仍是無人駕駛系統中最重要的傳感器，然而，在現實使用中，激光雷達并不是完美的，往往存在點云過于稀疏，甚至丟失部分點的問題，對于不規則的物體表面，使用激光雷達很難辨別其模式，另一個比較大的挑戰是一個比較大的挑戰是激光雷達感知范圍比較近，感知范圍平均在 150m 左右，這取決于環境和障礙物的不同。激光雷達在角分辨度上也遠遠不及照相機。激光雷達對環境的敏感度也是比較大的，例如雨天中，車輛行駛中濺起來的水花，在激光雷達上都是有噪點的。
毫米波雷達 通過發射電磁波并通過檢測回波來探測目標的有無、距離、速度和方位。由于毫米波雷達技術相對成熟，成本較低，并且在不良天氣下表現良好，因此成為感知設備中重要的一環。但由于其分辨率較低，因此不能作為激光雷達的替代品，而是激光雷達的重要補充設備。
攝像機 根據鏡頭和布置方式的不同主要有以下四種：單目攝像機、雙目攝像機、三目攝像機和環視攝像機。
單目攝像機 模組只包含一個攝像機和一個鏡頭。由于很多圖像算法的研究都是基于單目攝像機開發的，因此相對于其他類別的攝像機，單目攝像機的算法成熟度更高。但是單目有著兩個先天的缺陷。一是它的視野完全取決于鏡頭。焦距短的鏡頭，視野廣，但缺失遠處的信息。反之亦然。因此單目攝像機一般選用適中焦距的鏡頭。二是單目測距的精度較低。攝像機的成像圖是透視圖，即越遠的物體成像越小。近處的物體，需要用幾百甚至上千個像素點描述；而處于遠處的同一物體，可能只需要幾個像素點即可描述出來。這種特性會導致，越遠的地方，一個像素點代表的距離越大，因此對單目來說物體越遠，測距的精度越低。
雙目攝像機 由于單目測距存在缺陷，雙目攝像機應運而生。相近的兩個攝像機拍攝物體時，會得到同一物體在攝像機的成像平面的像素偏移量。有了像素偏移量、相機焦距和兩個攝像機的實際距離這些信息，根據數學換算即可得到物體的距離。雖然雙目能得到較高精度的測距結果和提供圖像分割的能力，但是它與單目一樣，鏡頭的視野完全依賴于鏡頭。而且雙目測距原理對兩個鏡頭的安裝位置和距離要求較多，這就會給相機的標定帶來麻煩。
三目攝像機 由于單目和雙目都存在某些缺陷，因此廣泛應用于無人駕駛的攝像機方案為三目攝像機。三目攝像機其實就是三個不同焦距單目攝像機的組合。根據焦距不同，每個攝像機所感知的范圍也不盡相同。對攝像機來說，感知的范圍要么損失視野，要么損失距離。三目攝像機能較好地彌補感知范圍的問題。因此在業界被廣泛應用。正是由于三目攝像機每個相機的視野不同，因此近處的測距交給寬視野攝像頭，中距離的測距交給主視野攝像頭，更遠的測距交給窄視野攝像頭。這樣一來每個攝像機都能發揮其最大優勢。三目的缺點是需要同時標定三個攝像機，因而工作量更大。其次軟件部分需要關聯三個攝像機的數據，對算法要求也很高。
環視攝像機， 之前提到的三款攝像機它們所用的鏡頭都是非魚眼的，環視攝像機的鏡頭是魚眼鏡頭，而且安裝位置是朝向地面的。某些高配車型上會有“360°全景顯示”功能，所用到的就是環視攝像機。安裝于車輛前方、車輛左右后視鏡下和車輛后方的四個魚眼鏡頭采集圖像，魚眼攝像機為了獲取足夠大的視野，代價是圖像的畸變嚴重。環視攝像機的感知范圍并不大，主要用于車身5~10米內的障礙物檢測、自主泊車時的庫位線識別等。
為了理解點云信息，通常來說，我們對點云數據進行兩步操作：分割（Segmentation）和分類（Classification）。其中，分割是為了將點云圖中離散的點聚類成若干個整體，而分類則是區分出這些整體屬于哪一個類別（比如說行人，車輛以及障礙物）。分割算法可以被分類如下幾類：
在完成了點云的目標分割以后，分割出來的目標需要被正確的分類，在這個環節，一般使用機器學習中的分類算法，如支持向量機（Support Vector Machine，SVM）對聚類的特征進行分類，最近幾年由于深度學習的發展，業界開始使用特別設計的卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）對三維的點云聚類進行分類。
實踐中不論是提取特征-SVM的方法還是原始點云-CNN的方法，由于激光雷達點云本身解析度低的原因，對于反射點稀疏的目標（比如說行人），基于點云的分類并不可靠，所以在實踐中，我們往往融合雷達和相機傳感器，利用相機的高分辨率來對目標進行分類，利用Lidar的可靠性對障礙物檢測和測距，融合兩者的優點完成環境感知。
無人駕駛系統中，我們通常使用圖像視覺來完成道路的檢測和道路上目標的檢測。道路的檢測包含對道路線的檢測（Lane Detection），可行駛區域的檢測（Drivable Area Detection）；道路上路標的檢測包含對其他車輛的檢測（Vehicle Detection），行人檢測（Pedestrian Detection），交通標志和信號的檢測（Traffic Sign Detection）等所有交通參與者的檢測和分類。
車道線的檢測涉及兩個方面： 第一是識別出車道線，對于彎曲的車道線，能夠計算出其曲率，第二是確定車輛自身相對于車道線的偏移（即無人車自身在車道線的哪個位置） 。一種方法是抽取一些車道的特征，包括邊緣特征（通常是求梯度，如索貝爾算子），車道線的顏色特征等，使用多項式擬合我們認為可能是車道線的像素，然后基于多項式以及當前相機在車上掛載的位置確定前方車道線的曲率和車輛相對于車道的偏離。
可行駛區域的檢測目前的一種做法是采用深度神經網絡直接對場景進行分割，即通過訓練一個逐像素分類的深度神經網絡，完成對圖像中可行駛區域的切割。
交通參與者的檢測和分類目前主要依賴于深度學習模型，常用的模型包括兩類：
傳感器層將數據以一幀幀、固定頻率發送給下游，但下游是無法拿每幀的數據去進行決策或者融合的。因為傳感器的狀態不是100%有效的，如果僅根據某一幀的信號去判定前方是否有障礙物(有可能是傳感器誤檢了)，對下游決策來說是極不負責任的。因此上游需要對信息做預處理，以保證車輛前方的障得物在時間維度上是一直存在的， 而不是一閃而過。
這里就會使用到智能駕駛領域經常使用到的一個算法 卡爾曼濾波。
卡爾曼濾波（Kalman filter） 是一種高效率的遞歸濾波器（自回歸濾波器），它能夠從一系列的不完全及包含噪聲的測量中，估計動態系統的狀態?？柭鼮V波會根據各測量量在不同時間下的值，考慮各時間下的聯合分布，再產生對未知變數的估計，因此會比只以單一測量量為基礎的估計方式要準。
卡爾曼濾波在技術領域有許多的應用。常見的有飛機及太空船的導引、導航及控制?？柭鼮V波也廣為使用在時間序列的分析中，例如信號處理及計量經濟學中?？柭鼮V波也是機器人運動規劃及控制的重要主題之一，有時也包括在軌跡最佳化?？柭鼮V波也用在中軸神經系統運動控制的建模中。因為從給與運動命令到收到感覺神經的回授之間有時間差，使用卡爾曼濾波有助于建立符合實際的系統，估計運動系統的目前狀態，并且更新命令。
信息融合是指把相同屬性的信息進行多合一操作。
比如攝像機檢測到了車輛正前方有一個障礙物，毫米波也檢測到車輛前方有一個障礙物，激光雷達也檢測到前方有一個障礙物，而實際上前方只有一個障礙物，所以我們要做的是把多傳感器下這輛車的信息進行一次融合，以此告訴下游，前面有輛車，而不是三輛車。
坐標轉換在自動駕駛領域十分重要。
傳感器是安裝在不同地方的比如超聲波雷達(假如當車輛右方有一個障礙物，距離這個超聲波雷達有3米，那么我們就認為這個障礙物距離車有3米嗎?并不一定，因為決策控制層做車輛運動規劃時，是在車體坐標系下做的(車體坐標系-般以后軸中心為O點)所以最終所有傳感器的信息，都是需要轉移到自車坐標系下的。因此感知層拿到3m的障礙物位置信息后，必須將該章礙物的位置信息轉移到自車坐標系下，才能供規劃決策使用。 同理，攝像機一般安裝在擋風玻璃下面，拿到的數據也是基于攝像機坐標系的，給下游的數據，同樣需要轉換到自車坐標系下。
在無人車感知層面，定位的重要性不言而喻，無人車需要知道自己相對于環境的一個確切位置，這里的定位不能存在超過10cm的誤差，試想一下，如果我們的無人車定位誤差在30厘米，那么這將是一輛非常危險的無人車（無論是對行人還是乘客而言），因為無人駕駛的規劃和執行層并不知道它存在30厘米的誤差，它們仍然按照定位精準的前提來做出決策和控制，那么對某些情況作出的決策就是錯的，從而造成事故。由此可見，無人車需要高精度的定位。
目前使用最廣泛的無人車定位方法當屬融合 全球定位系統（Global Positioning System，GPS）和慣性導航系統（Inertial Navigation System）定位方法 ，其中，GPS的定位精度在數十米到厘米級別之間，高精度的GPS傳感器價格也就相對昂貴。融合GPS/IMU的定位方法在GPS信號缺失，微弱的情況下無法做到高精度定位，如地下停車場，周圍均為高樓的市區等，因此只能適用于部分場景的無人駕駛任務。
地圖輔助類定位算法是另一類廣泛使用的無人車定位算法， 同步定位與地圖構建（Simultaneous Localization And Mapping，SLAM） 是這類算法的代表，SLAM的目標即構建地圖的同時使用該地圖進行定位，SLAM通過利用已經觀測到的環境特征確定當前車輛的位置以及當前觀測特征的位置。這是一個利用以往的先驗和當前的觀測來估計當前位置的過程，實踐上我們通常使用貝葉斯濾波器（Bayesian filter）來完成，具體來說包括卡爾曼濾波（Kalman Filter），擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter）以及粒子濾波（Particle Filter）。SLAM雖然是機器人定位領域的研究熱點，但是在實際無人車開發過程中使用SLAM定位卻存在問題，不同于機器人，無人車的運動是長距離的，大開放環境的。在長距離的運動中，隨著距離的增大，SLAM定位的偏差也會逐漸增大，從而造成定位失敗。
在實踐中，一種有效的無人車定位方法是改變原來SLAM中的掃描匹配類算法，具體來說，我們不再在定位的同時制圖，而是事先使用傳感器如激光雷達對區域構建點云地圖，通過程序和人工的處理將一部分“語義”添加到地圖中（例如車道線的具體標注，路網，紅綠燈的位置，當前路段的交通規則等等），這個包含了語義的地圖就是我們無人駕駛車的 高精度地圖（HD Map） 。實際定位的時候，使用當前激光雷達的掃描和事先構建的高精度地圖進行點云匹配，確定我們的無人車在地圖中的具體位置，這類方法被統稱為掃描匹配方法（Scan Matching），掃描匹配方法最常見的是迭代最近點法（Iterative Closest Point ，ICP），該方法基于當前掃描和目標掃描的距離度量來完成點云配準。
除此以外， 正態分布變換（Normal Distributions Transform，NDT） 也是進行點云配準的常用方法，它基于點云特征直方圖來實現配準?；邳c云配準的定位方法也能實現10厘米以內的定位精度。雖然點云配準能夠給出無人車相對于地圖的全局定位，但是這類方法過于依賴事先構建的高精度地圖，并且在開放的路段下仍然需要配合GPS定位使用，在場景相對單一的路段（如高速公路），使用GPS加點云匹配的方法相對來說成本過高。
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淺析自動駕駛的重要一環：感知系統發展現狀與方向
無人車的規劃模塊分為三層設計：任務規劃，行為規劃和動作規劃，其中，任務規劃通常也被稱為路徑規劃或者路由規劃（Route Planning），其負責相對頂層的路徑規劃，例如起點到終點的路徑選擇。 我們可以把我們當前的道路系統處理成有向網絡圖（Directed Graph Network），這個有向網絡圖能夠表示道路和道路之間的連接情況，通行規則，道路的路寬等各種信息，其本質上就是我們前面的定位小節中提到的高精度地圖的“語義”部分，這個有向網絡圖被稱為路網圖（Route Network Graph），如下圖所示：
這樣的路網圖中的每一個有向邊都是帶權重的，那么，無人車的路徑規劃問題，就變成了在路網圖中，為了讓車輛達到某個目標（通常來說是從A地到B地），基于某種方法選取最優（即損失最?。┑穆窂降倪^程，那么問題就變成了一個有向圖搜索問題，傳統的算法如迪科斯徹算法（Dijkstra’s Algorithm）和A 算法（A Algorithm）主要用于計算離散圖的最優路徑搜索，被用于搜索路網圖中損失最小的路徑。
行為規劃有時也被稱為決策制定（Decision Maker），主要的任務是按照任務規劃的目標和當前的局部情況（其他的車輛和行人的位置和行為，當前的交通規則等），作出下一步無人車應該執行的決策，可以把這一層理解為車輛的副駕駛，他依據目標和當前的交通情況指揮駕駛員是跟車還是超車，是停車等行人通過還是繞過行人等等。
行為規劃的一種方法是使用包含大量動作短語的復雜有限狀態機（Finite State Machine，FSM）來實現，有限狀態機從一個基礎狀態出發，將根據不同的駕駛場景跳轉到不同的動作狀態，將動作短語傳遞給下層的動作規劃層，下圖是一個簡單的有限狀態機：
如上圖所示，每個狀態都是對車輛動作的決策，狀態和狀態之間存在一定的跳轉條件，某些狀態可以自循環（比如上圖中的循跡狀態和等待狀態）。雖然是目前無人車上采用的主流行為決策方法，有限狀態機仍然存在著很大的局限性：首先，要實現復雜的行為決策，需要人工設計大量的狀態；車輛有可能陷入有限狀態機沒有考慮過的狀態；如果有限狀態機沒有設計死鎖保護，車輛甚至可能陷入某種死鎖。
通過規劃一系列的動作以達到某種目的（比如說規避障礙物）的處理過程被稱為動作規劃。通常來說，考量動作規劃算法的性能通常使用兩個指標：計算效率（Computational Efficiency）和完整性（Completeness），所謂計算效率，即完成一次動作規劃的處理效率，動作規劃算法的計算效率在很大程度上取決于配置空間（Configuration Space），如果一個動作規劃算法能夠在問題有解的情況下在有限時間內返回一個解，并且能夠在無解的情況下返回無解，那么我們稱該動作規劃算法是完整的。
配置空間：一個定義了機器人所有可能配置的集合，它定義了機器人所能夠運動的維度，最簡單的二維離散問題，那么配置空間就是[x, y]，無人車的配置空間可以非常復雜，這取決于所使用的運動規劃算法。
在引入了配置空間的概念以后，那么無人車的動作規劃就變成了：在給定一個初始配置（Start Configuration），一個目標配置（Goal Configuration）以及若干的約束條件（Constraint）的情況下，在配置空間中找出一系列的動作到達目標配置，這些動作的執行結果就是將無人車從初始配置轉移至目標配置，同時滿足約束條件。在無人車這個應用場景中，初始配置通常是無人車的當前狀態（當前的位置，速度和角速度等），目標配置則來源于動作規劃的上一層——行為規劃層，而約束條件則是車輛的運動限制（最大轉角幅度，最大加速度等）。顯然，在高維度的配置空間來動作規劃的計算量是非常巨大的，為了確保規劃算法的完整性，我們不得不搜索幾乎所有的可能路徑，這就形成了連續動作規劃中的“維度災難”問題。目前動作規劃中解決該問題的核心理念是將連續空間模型轉換成離散模型，具體的方法可以歸納為兩類：組合規劃方法（Combinatorial Planning）和基于采樣的規劃方法（Sampling-Based Planning）。
運動規劃的組合方法通過連續的配置空間找到路徑，而無需借助近似值。由于這個屬性，它們可以被稱為精確算法。組合方法通過對規劃問題建立離散表示來找到完整的解，如在Darpa城市挑戰賽（Darpa Urban Challenge）中，CMU的無人車BOSS所使用的動作規劃算法，他們首先使用路徑規劃器生成備選的路徑和目標點（這些路徑和目標點事融合動力學可達的），然后通過優化算法選擇最優的路徑。另一種離散化的方法是網格分解方法（Grid Decomposition Approaches），在將配置空間網格化以后我們通常能夠使用離散圖搜索算法（如A*）找到一條優化路徑。
基于采樣的方法由于其概率完整性而被廣泛使用，最常見的算法如PRM（Probabilistic Roadmaps），RRT（Rapidly-Exploring Random Tree），FMT（Fast-Marching Trees），在無人車的應用中，狀態采樣方法需要考慮兩個狀態的控制約束，同時還需要一個能夠有效地查詢采樣狀態和父狀態是否可達的方法。
自動駕駛汽車的車輛控制技術旨在環境感知技術的基礎之上，根據決策規劃出目標軌跡，通過縱向和橫向控制系統的配合使汽車能夠按照跟蹤目標軌跡準確穩定行駛，同時使汽車在行駛過程中能夠實現車速調節、車距保持、換道、超車等基本操作。
互聯網科技公司主要做軟件，以工程機上層為主；而車廠其實以下層的組裝為主，也就是OEM，也不是那么懂車。像制動、油門和轉向等這些領域，話語權依然集中在博世、大陸這樣的Tier 1身上。
自動駕駛控制的核心技術是車輛的縱向控制和橫向控制技術?？v向控制，即車輛的驅動與制動控制；橫向控制，即方向盤角度的調整以及輪胎力的控制。實現了縱向和橫向自動控制，就可以按給定目標和約束自動控制車運行。所以，從車本身來說，自動駕駛就是綜合縱向和橫向控制。
車輛縱向控制是在行車速度方向上的控制，即車速以及本車與前后車或障礙物距離的自動控制。巡航控制和緊急制動控制都是典型的自動駕駛縱向控制案例。這類控制問題可歸結為對電機驅動、發動機、傳動和制動系統的控制。各種電機-發動機-傳動模型、汽車運行模型和剎車過程模型與不同的控制器算法結合，構成了各種各樣的縱向控制模式，典型結構如圖所示。
此外，針對輪胎作用力的 滑移率控制 是縱向穩定控制中的關鍵部分?；坡士刂葡到y通過控制車輪滑移率調節車輛的縱向動力學特性來防止車輛發生過度驅動滑移或者制動抱死，從而提高車輛的穩定性和操縱性能。制動防抱死系統（antilock brake system）簡稱 ABS，在汽車制動時，自動控制制動器制動力的大小，使車輪不被抱死，處于邊滾邊滑（滑移率在 20%左右）的狀態，以保證地面能夠給車輪提供最大的制動作用力值。一些智能滑移率控制策略利用充足的環境感知信息設計了隨道路環境變化的車輪最有滑移率調節器，從而提升輪胎力作用效果。
智能控制策略，如模糊控制、神經網絡控制、滾動時域優化控制等，在縱向控制中也得到廣泛研究和應用，并取得了較好的效果，被認為是最有效的方法。
而傳統控制的方法， 如PID控制和前饋開環控制 ，一般是建立發動機和汽車運動過程的近似線形模型，在此基礎上設計控制器，這種方法實現的控制，由于對模型依賴性大及模型誤差較大，所以精度差、適應性差。從目前的論文和研究的項目看，尋求簡單而準確的電機-發動機-傳動、剎車過程和汽車運動模型，以及對隨機擾動有魯棒性和對汽車本身性能變化有適應性的控制器仍是研究的主要內容。
車輛橫向控制指垂直于運動方向上的控制，對于汽車也就是轉向控制。目標是控制汽車自動保持期望的行車路線，并在不同的車速、載荷、風阻、路況下有很好的乘坐舒適性和穩定性。
車輛橫向控制主要有兩種基本設計方法，一種是基于駕駛員模擬的方法；另一種是給予汽車橫向運動力學模型的控制方法?；隈{駛員模擬的方法，一種策略是使用較簡單的運動力學模型和駕駛員操縱規則設計控制器；另一策略是用駕駛員操縱過程的數據訓練控制器獲取控制算法?；谶\動力學模型的方法要建立較精確的汽車橫向運動模型。典型模型是所謂單軌模型，或稱為自行車模型，也就是認為汽車左右兩側特性相同。橫向控制系統基本結構如下圖?？刂颇繕艘话闶擒囍行呐c路中心線間的偏移量，同時受舒適性等指標約束。
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