无人驾驶究竟是怎么实现的，用了哪些科学道理呢？
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发布时间：2022-04-21 18:54
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时间：2023-12-19 09:27
人工智能发展几十年，终于在阿尔法狗的刺激下开始了破冰之旅。当然，阿尔法狗只是引子，事实上，人工智能能够脱颖要得益于深度学习、计算机视觉和自然语言理解等各方面的突破性发展，跨界学科的结合让很多不可能实现的事情逐渐展现在人们眼前，如无人驾驶汽车的成就，人工智能在交通领域的应用或许会谱写交通史上的新篇章。
随着技术的普及应用，软硬件之间的密切配合，让无人驾驶走进人们的视野。当今时代，汽车已经成为居家旅游必备品，而且市场需求热度不减，随之而来的安全、污染等问题也是令人烦扰不堪，汽车的升级改造势在必行，无人驾驶应运而生。
无人驾驶还不够成熟，偏向于智能辅助驾驶，不过相信真正的无人智能驾驶在不久的将来会融入到人们的生活中，真正的无人驾驶可能会拥有多种辅助驾驶系统可供选择，安全度性更高，设计会更人性化，人车之间的关系也会更加和谐。特斯拉推出的Model S已经具备了部分无人驾驶功能，有研究机构预测2040年无人驾驶汽车将占汽车市场的70%。无人驾驶的前景无限。
特斯拉以外，国内的车企、高校、研究所等等也开始纷纷在无人驾驶领域进行研发，企图抓住这一波儿科技风潮。但是，从供应链来看，大部分的核心软件、硬件都掌握在国外厂商手中，尽管是新兴的技术，国内外的技术还存在很大的差距。
现阶段无人驾驶更偏向于智能辅助驾驶，利用计算机不断学习模拟人类“感知→认知→行为”的行为，最终将计算机训练升级为一个眼疾手快、经验丰富的老司机，模型一旦成熟或许人类就得到了解放。另外除了行为上的观摩学习，还有最关键的一点就是对人类思想的认知，因为纯粹的无人驾驶需要合理的理解、规划、决策等思考的过程，轻重缓急的节奏把控可能在冰冷的技术层面上难以实现。
人类的感知靠眼耳鼻舌身意，无人驾驶靠得是传感器。传感器的发展进化成为无人驾驶的有力推手，但是纯粹的无人驾驶对于传感器的要求越来越高。下面我们来一起认识下无人驾驶的大杀器：
雷达传感器：探测一定范围内障碍物的方位、距离及移动速度，但是根据性能用途各有利弊，比如Google无人车配备的激光雷达造价高达70w+人民币。但是，不要担心，随着市场需求的增长，其生产成本会越来越低。
视觉传感器：识别车道线、停止线、交通信号灯、交通标志牌、行人、车辆等。其实就是一烂大街的摄像头，这种随处可见的东西造价就比较低了，但是跟其配套的相关辅助产品比较多，因为摄像头会收到很多不可控因素影响，如光照、遮挡等。不过，现在人工智能在图像识别领域的进展可谓突飞猛进，将来会越来越完善。
定位及位姿传感器：实时高精度定位以及位姿感知，如搜集经纬度坐标、速度、加速度、航向角等信息全靠它啦！一般包括全球卫星定位系统（GNSS）、惯性设备、轮速计、里程计等。但是定位系统跟之前所描述的神器一样也容易受应用距离、遮挡等不可控因素影响反馈结果。
车身传感器：通过整车网络接口获取诸如车速、轮速、档位等信息。
下面最关键的来了，人类有意识，会思考，而无人驾驶面对这个问题怎么解决咧？无人驾驶依靠的可是计算机呐！无人驾驶的大脑选用的是适应性更强的工控机，而工控机里的操作系统又装着无人驾驶软件。操作系统之上是计算机建立的模型（另一个你），他负责对软件模块发送指令。其中，虚拟交换模块用于通信，日志管理模块用于记录、检索以及回放，进程监控模块全程监控整个系统状态。运行期间，如果某个模块出现问题则会反馈给相关操作人员并自动采取相应措施。其他的，还有交互调试模块，用于开发人员调试系统。
人类驾驶靠四肢，无人驾驶汽车靠线控执行器。方向盘、油门、刹车、档位的操作者从人转换到程序控制，传统的线控设计已经不能满足现在的要求，现在一般会利用转向助力零部件来实现这一目标；油门与制动线控跟档位线控的改造则靠车内总线协议向整车控制器发送指令来实现。随着新兴技术的发展，线控功能在设计之初就被考虑其中。
传感器、计算机和执行器通过计算机连接在一起协同工作，这就是现阶段比较理想的无人驾驶状态。
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时间：2023-12-19 09:28
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时间：2023-12-19 09:28
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时间：2023-12-19 09:29
