无人驾驶矿用车技术应用的社会学思考

★理论研究★

无人驾驶矿用车技术应用的社会学思考

张晓红李鹏

(内蒙古北方重型汽车股份有限公司）

【摘要】无人驾驶矿用车已不是新闻，国外有美国卡特彼勒、日本小松、日本日立、白俄罗斯别拉斯，国内有北方股份、北京航空航天大学、北京踏歌智行公司，都在研发无人驾驶矿用车技术。但行业内更多关注的是技术层面，关于这项技术的社会学讨论才刚刚开始。它所面临的最大拷问其实是，无人驾驶技术如何在科技伦理中作出抉择？这种预先设计的抉择能够保证都带来“善”的结果吗？这是个“元问题”，其他法治、管理和公共安全问题，只是这个问题的子命题。笔者拥有社会学教育背景和在无人驾驶矿用车企业的从业经历，寄希望通过此文，对无人驾驶技术应用作社会学思考层面的探究，提出相关的问题及探索性对策建议。

关键词：无人驾驶矿用车技术应用社会学

当我们谈及无人驾驶时，主要关注的是私人乘用车市场或公共交通。但在其他场合，无人驾驶车辆早已使用，比如，露天采矿的矿山行业已是较为成熟的市场，其中很大一部分原因是因为这些场合是处于围栏概念的限定区域。

SAE InternationaK国际汽车工程师协会)制订了一套无人驾驶汽车分级标准，将其分为L0-L5几个等级。行业内有专家认为SAE分级之外，有必要再加一个维度，也就是按照地理围栏的概念，进行 Ge〇l-Ge〇5的简单分级。随着数据的积累以及技术的提升，无人车可行驶区域从Geol矿区无人车到 Ge〇5基本没有围栏，逐步放大区域并最终实现自主驾驶，这种分级显得更加科学。

进人无人驾驶行业的公司，无疑都看到了在Geol单一场景下可能会最先实现无人驾驶，然后逐步过渡到复杂场景下的无人驾驶。而且低速车、限定场景的无人驾驶，也会更容易得到市场和社会公众的接受认同。所以，在矿山，特别是在露天矿山，不仅单台矿用车早已实现无人驾驶上路运营，而且是以数十台这样的车队规模成年累月地投人运营。在澳大利亚、加拿大、智利，这样的场景已经出现。

然而，技术往往是一把双刃剑。无人驾驶矿用车在迅速发展的同时，也带来了一些困惑和挑战，尤其是在社会伦理和责任区分方面，还存在一些尚未根本解决的问题。

1无人驾驶矿用车技术应用背后的社会学困境

无人驾驶会影响人们的传统驾驶伦理观，而且还会创造出新的驾驶伦理观念，因此对无人驾驶的伦理决策制定基本框架是具有前瞻性的。设想，一个人或者某个可移动物体，因某些原因进入矿山，因撞上了正在行驶的无人驾驶车辆而伤亡。在现有的法律框架下，人们不会苛责任何一个正常的理性人，因为几乎没有可能彻底避免这样的意外事故。但是无人驾驶车辆，可能会影响人们对过错的

?32 ?r用汽车2019年第1期

无人驾驶技术及发展现状

无人驾驶汽车的发展现状及展望摘要：作为未来汽车的发展方向，无人驾驶汽车已经得到社会各方面的关注。本文介绍了国内外无人驾驶汽车的发展历程，对当前无人驾驶汽车的先进技术进行了分析，最后针对物联网对无人驾驶汽车发展的影响做出了推断。关键词：无人驾驶汽车、现状、趋势 0 引言自汽车发明以来，汽车工业就不断促进着人类的创新与社会经济的发展。随着汽车产量与保有量的提高，人们的出行变得方便快捷，而由此带来的交通拥堵与交通事故也成为了人类社会文明的一大阻碍。随着计算机控制技术的发展，越来越多的自动控制技术被应用在汽车上，无人驾驶汽车也成为了汽车产业的一大变革。无人驾驶汽车也被称为自动驾驶汽车或轮式移动机器人。它在没有人类输入的情况下，通过车载传感器感知周围环境，并根据所获取的信息，依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪实现驾驶[1]。它一般是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 1 国外无人驾驶发展现状发达国家从20世纪70年代开始进行无人驾驶汽车研究，目前在可行性和实用性方面，美国和德国走在前列。美国是世界上研究无人驾驶车辆最早、水平最高的国家之一。早在20世纪80年代，美国就提出自主地面车辆(ALV)计划，这是一辆8轮车，能在校园的环境中自主驾驶，但车速不高。美国其它一些着名大学，如卡耐基梅隆大学、麻省理工学院等都先后于20世纪80年代开始研究无人驾驶车辆。然而，由于技术上的局限和预期目标过于复杂，到20世纪80年代末90年代初，各国都将研究重点逐步转移到问题相对简单的高速公路上的民用车辆的辅助驾驶项目上。1995年，一辆由美国卡耐基梅隆大学研制的无人驾驶汽车Navlab2 V完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。在全长5000 km的美国州际高速公路上，整个实验96%以上的路程是车辆自主驾驶的，车速达50～60 km /h。尽管这次实验中的Navlab2V 仅仅完成方向控制，而不进行速度控制(油门及档位由车上的参试人员控制)，但这次实验已经让世人看到了科技的神奇力量。丰田汽车公司在2000年开发出无人驾驶公共汽车。这套公共汽车自动驾驶系统主要由道路诱导、车队行驶、追尾防止和运行管理等方面组成。安装在车辆底盘前部的磁气传感器将根据埋设在道路中间的永久性磁石进行导向，控制车辆行驶方向[2]。2005年，美国国防部“大挑战”比赛上，最终由美国斯坦福大学工程师们改装的一辆大众途锐多功能车经过7个半小时的长途跋涉完成了全程障碍赛，第一个到达了终点。在赛道上，无人驾驶汽车需要穿越沙漠、通过黑暗的隧道、越过泥泞的河床并需要在崎岖险峻的山道上行使，整个行程无人驾驶汽车需要绕过无数个障碍。2011年，美国内华达州通过允许无人驾驶汽车上路的法律后，谷歌成为世界上第一个获得无人驾驶汽车授权的公司。2013 年，英国政府拨款150 万英镑，用来在伦敦以北的小城米尔顿凯恩斯的道路上，进行无人驾驶汽车实地试验这些别称为豆荚的自动驾驶汽车行驶速度为19 km/h，它们将在专用道路上搭载乘客前往市区各地。英国政府希望在2015年前先投入20 辆有驾驶员管理的豆荚运营，并在2017年投入百辆无人驾驶的豆荚2013年底，美国密歇根大学批准了一项600万美元的安全驾驶项目，建造用于测试自动驾

无人驾驶车发展现状

第一次作业无人驾驶车发展现状通信工程学院三班张琪学号52130322 新的时代，汽车作为人们出行的必备交通工具，为人类的日常生产生活带来极大的方便。但是，汽车的过度使用同时也给人类的生活带来了一些不好的影响，交通堵塞、交通事故时有发生。近年来，互联网技术的迅速发展给汽车工业带来了革命性变化的机会。与此同时，汽车智能化技术正逐步得到广泛应用，这项技术使汽车的操作更简单，行驶安全性也更好，而其中最典型也是最热门的未来应用就是无人驾驶汽车。无人驾驶汽车即自动驾驶智能汽车，就是在没有人类参与的情况下，依靠车内的计算机系统，通过给车辆装备智能软件和多种感应设备，包括车载传感器、雷达、GPS 以及摄像头等，来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，随即作出反应判断，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上完成行驶。实现车辆的自主安全驾驶，安全高效地到达目的地并达到完全消除交通事故的目标。无人驾驶汽车技术以全新的驾驶方式改变了传统的驾驶体验，它把不可控制的驾驶员从驾驶位置剔除，不仅大大的提升了交通系统的效率和安全性能还使人们告别了长途的无聊驾驶，进而提高了社会的收益和保障了人身安全。无人技术的普及，永远离不开动机和技术这两个关键因素。前一个因素是需求问题，随着市场对汽车安全和智能化的要求越来越高，越来越多的企业与科研机构也参与到这个领域;后一个因素是技术问题。目前来看，无人驾驶技术的完全实现也只是时间问题了。首先来了解一些国外无人驾驶汽车发展现状。国外著名汽车企业及IT 行业巨头谷歌都竞相着手研发无人驾驶汽车技术，研发进程十分迅速，不少研发车型已接近量产。在美国及欧洲，允许正在开发的自动驾驶车上路行驶正成为一种普遍现象。美国内华达、加利福尼亚、佛罗里达及密歇根州为谷歌、奥迪等正在开发的无人驾驶车发放了公路试验牌照，谷歌无人驾驶汽车已经行驶超过80 万km，实现了零事故。欧洲方面，德国向宝马发放了许可证，西班牙也允许无人驾驶汽车上路行驶。汽车企业对于全自动驾驶的观点似乎略有分歧。事实上，部

无人驾驶汽车概论

无人驾驶汽车概论第1章无人驾驶汽车的产生与发展 1.1地面无人驾驶车辆的发展 1.2无人驾驶汽车的产生 1.3无人驾驶汽车成为现实 1.4无人驾驶汽车概述参考文献第2章无人驾驶汽车体系结构 2.1分层递阶式与反应式体系结构 2.1.1分层递阶式体系结构 2.1.2反应式体系结构 2.24D RCS 2.3JAUS 2.4无人驾驶汽车体系结构实例 2.4.1Boss无人驾驶汽车体系结构 2.4.2Brr号无人驾驶汽车体系结构参考文献第3章无人驾驶汽车环境感知技术基础 3.1环境感知中的传感器 3.2激光雷达测距传感器 3.2.1LMSSll激光雷达 3.2.264线激光雷达 3.3ESR毫米波雷达 3.4车载视觉传感器 3.4.1车载视觉 3.4.2彩色空间模型 3.4.3图像预处理 3.5传感器标定 3.5.1激光雷达标定 3.5.2摄像机标定 3.5.3摄像机和激光雷达联合标定参考文献第4章无人驾驶汽车环境感知 4.1结构化道路检测 4.1.1结构化道路常用基本假设 4.1.2直道检测 4.1.3弯道检测 4.1.4复杂环境下车道检测图像预处理 4.2非结构化道路检测 4.3行驶环境中目标检测 4.3.1行人检测 4.3.2车辆检测 4.4交通信号灯和交通标志的检测

4.4.1交通信号灯检测 4.4.2交通标志检测参考文献第5章无人驾驶汽车定位导航 5.1电子罗盘与速率陀螺的航向数据融合 5.2GPS罗盘里程计位置数据融合 5.2.1全球导航定位系统 5.2.2航迹推算 5.2.3GPS罗盘里程计组合导航定位系统 5.3无人驾驶汽车GPS DR组合定位系统实例 5.3.1定位传感器 5.3.2GPs DR组合方式分析 5.3.3互补式组合导航实现 5.4同时定位与地图创建 5.4.1SLAM的实现方法 5.4.2SIAM理论发展的关键问题 5.4.3SlJAM应用举例 5.5视觉里程计 5.5.1视觉里程计的基本原理 5.5.2视觉里程计算法分类 5.5 3两帧视觉里程计算法中的关键问题 5.5.4考虑运动学约束的视觉里程计算法参考文献第6章无人驾驶汽车路径规划 6.1路径规划概述 6.1.1环境地图表示方法 6.1.2路径搜索算法 6.2基于启发式搜索算法的路径规划 6.2.1经典A*路径规划 6.2.2改进的A*路径规划 6.3实时、增量式路径规划 6.3.1状态空间表示 6.3.2增量式路径规划 6.3.3变维度状态空间的实时、增量式路径规划参考文献第7章无人驾驶汽车运动控制 7.1无人驾驶汽车的纵向控制 7.1.1油门控制 7.1.2制动控制 7.1.3油门与制动的切换规则 7.2基于航向预估的无人驾驶汽车横向控制 7.2.1二自由度动力学模型 7.2.2航向预估算法原理 7.3基于滑模变结构理论的无人驾驶汽车横向控制

无人驾驶关键技术分析三篇

无人驾驶关键技术分析三篇篇一：无人驾驶关键技术分析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．主动或被动标讽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、GPs+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web GIs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。

汽车无人驾驶调研分析报告

目录第一节无人驾驶——当梦想照进现实 (5) 一、减少车祸发生，降低交通拥堵 (5) 二、两大技术路径：传统车企VS科技公司 (6) 第二节革新出行方式，产业链受益明确 (10) 一、市场空间广阔，商用可期 (10) 二、无人驾驶，ADAS先行 (12) 1、传感层——无人驾驶的慧眼 (15) （1）激光雷达 (15) （2）车载摄像头 (17) （3）毫米波雷达 (19) 2、决策层——无人驾驶的大脑 (21) 3、执行层——无人驾驶的手和脚 (22) 三、高精地图——无人驾驶必备组件 (23) 四、算法，无人驾驶的“大脑” (27) 第三节部分相关企业分析 (31) 一、亚太股份：全面布局ADAS产业链 (31) 二、四维图新：高精地图服务提供商 (32) 三、东软集团：深化汽车电子业务布局 (33) 四、保千里：夜视系统龙头 (34)

图表目录图表1：无人驾驶概念图 (5) 图表2：无人驾驶两大技术路线图 (6) 图表3：谷歌历代无人驾驶汽车 (7) 图表4：谷歌无人驾驶车载设备 (8) 图表5：全球无人驾驶汽车销量（万辆） (10) 图表6：无人驾驶汽车产业链 (11) 图表7：各细分市场生命周期 (12) 图表8：ADAS细分产品渗透率 (13) 图表9：ADAS市场预测（亿美元） (14) 图表10：ADAS产业链 (14) 图表11：2011-2014年我国汽车传感器市场规模（亿元） (15) 图表12：Velodyne64线拆解图 (16) 图表13：车载摄像头产业链 (17) 图表14：全球车载摄像头销量（万只） (18) 图表15：全球毫米波雷达市场份额预测（万颗） (19) 图表16：安装在特斯拉前挡下的智能摄像头组件 (21) 图表17：Mobileye系统搭载车型数及产品销量 (22) 图表18：ABS到ESP的演进 (22) 图表19：北美ABS/ESP出货量 (23) 图表20：汽车地图系统前装市场增长迅速 (25) 图表21：2015Q4中国前装车载地图出货量市场份额 (27) 图表22：深度学习示意图 (28) 图表23：英伟达芯片扫描道路街景 (29) 图表24：英伟达DrivePX2系统数据分析处理 (29) 图表25：亚太股份无人驾驶生态圈 (31) 图表26：2015Q4中国前装车载地图出货量市场份额 (32) 图表27：东软汽车ADAS解决方案 (33) 图表28：保千里夜视仪摄录效果 (34) 表格目录表格1：NHTSA无人驾驶分级 (5) 表格2：主要汽车品牌无人驾驶技术汇总 (8) 表格3：各地纷纷出台利好政策 (11) 表格4：ADAS功能简介 (12) 表格5：无人驾驶汽车传感器成本估计 (15) 表格6：Velodyne已量产的激光雷达型号 (17) 表格7：毫米波雷达主要型号 (19) 表格8：三种解决方案对比 (20) 表格9：无人驾驶汽车需要高精地图 (23) 表格10：巨头纷纷布局地图产业 (24)

技术大比拼：特斯拉-谷歌等5大主流无人驾驶技术对比

技术大比拼：特斯拉/谷歌等5大主流无人驾驶技术对比不管你心里能不能接受，但是科技的脚步就是这样一骑绝尘，留下我们在后面兴奋地凌乱着未来汽车的世界会是怎样的？在如今在这个互联网的时代，说起汽车不能不提到智能，无人驾驶二字，智能汽车，无人驾驶是未来汽车发展不能躲避的关键词。未来智能汽车将会在不知不觉走进我们的生活。无人驾驶电动汽车也将影响人们的出行方式。特斯拉特斯拉可是现在最具有科技元素的豪华汽车了，目前这款纯电动汽车已经具备了利用超声雷达感知障碍物、变道、躲避机动车、行人的能力，不过随着最新一代7.0系统的升级，特斯拉将会大幅提升用户自动驾驶的体验。同时特斯拉首席执行官ElonMusk也表示，特斯拉未来也将彻底变成无人驾驶电动汽车。特斯拉ModelS在设计之初就具备了智能驾驶甚至是无人驾驶的功能，也就是说硬件上已经成熟，只需要通过版本迭代来逐步激活这些潜能。因此，未来当特斯拉的车主们不断通过中控上的那块大屏幕以OTA的方式实现无人驾驶功能时，千万不要感到惊讶。谷歌提到无人驾驶，大部分人首先想到的就是谷歌的无人驾驶汽车。而谷歌的无人驾驶汽车也是现在进展最快的项目，甚至已经开始在普通的道路上进行实际测试。截止到今年5月，谷歌无人驾驶汽车已经在6年的时间内造成了11起轻微事故，总体来说结果还算让人满意。另外，谷歌也已经开始对外展示自己的无人驾驶汽车，甚至允许普通民众到车内参观。谷歌的无人驾驶汽车内部根本就不需要方向盘这种多余的零件，同时它的内部包括了双人座椅，而且座椅区的空间非常宽敞。座椅杯架位置还放置了一个类似操控汽车的功能区，在右后视镜方向的位置还悬挂了一台显示器。从内部整体的风格来看，谷歌无人驾驶汽车的内部和它的外形一样，可爱又厚实。

《“无人驾驶”》阅读练习及答案

阅读下面的文字，完成各题。材料一：无人驾驶的研究开始于20世纪70年代，从美国谷歌、英国Venturer联盟和阿联酋的“EZ10”等，到中国的百度，无人驾驶都已经进入到路试阶段。虽然无人驾驶汽车也属于移动机器人和人工智能的一种，但是在市场应用上，与普通机器人及通用人工智能相比，无人驾驶汽车将在更短时间内得以普及。无人驾驶汽车的各单元性能已满足当下的物流市场需求，其精度的提升主要依赖于导航技术的提升。配合互联网、物联网及持续提升的信息化平台技术的智能导航系统将会进一步提高无人驾驶汽车的市场应用能力。当然人工智能发展虽然神速，但无人驾驶汽车依然处于技术储备期，其性能全面提升尚需时日当路试完成后，为了进一步实现物流业降本增效，提升物流行业的全球竞争力，政府一纸行文全面鼓励无人驾驶或将成为大概率事件。无人驾驶汽车极大地提升运输速度和运输效率，将会给物流业和物流企业带来较大冲击，智能装备替代有人司机，货运车辆变成了自动化运输网络中的智能装备。无人驾驶汽车带来物流的网络化、规模化和标准化将改善超限超载的低价运营状态，由此成为物流企业竞争的核心手段。（摘编自《经济参考报》2018年5月29日）材料二：

（摘编自《2018—2024年中国互联网+无人驾驶行业市场监测分析报告》）材料三：创新工场董事长李开复表示，无人驾驶落地除了技术，还需考虑到车辆、人员的保险和理赔等问题，在未来交通解决方案中，Hyperloop Kitty Hawk的飞车都给我们提供了无限想象。创新工场目前已经投资了4家无人驾驶公司。无人驾驶是以高效、便捷和可靠为具体目标的驾驶行为，需要人、车、路高度协同。广州公交集团董事长谢振东表示，无人驾驶整个生态是由各种产业链交织在一起形成的，目前无人驾驶的产业链尚未建立起来，未来需要从技术等各个方面做更多工作。在广州联通总经理廖江看来，无人驾驶要求车路协同，特别需要可靠的网络，5G技术和5G网络非常契合车路协同的要求。他说：“5G网络建设对自动驾驶发展很重要，然而5G本身建设有难度，它要求建更密集的基站，对运营商有很大的挑战。”广汽研究院郭继舜透露，广汽即将量产第一辆L3智能驾驶汽车，“但到现在为止，我们的主芯片由国外的一个供应商提供，有延期的风险。我们非常需要中国能先研发出合格的人工智能芯片，拥有足够的算力和功能安全。” （摘编自《科技日报》2018年11月28日）

无人驾驶汽车论文

无人驾驶汽车院别：**学院专业：自动化学号：******** 姓名：********* 摘要：无人驾驶汽车通过传感器装置和计算机来实现无人驾驶，这一技术正渐渐地在生活中的到应用，并在生活中发挥着巨大的作用，有着广泛的发展前景。 2009年11月，在国外某社交网站上的一段视频，引起广泛关注。视频的上传者本·蔡特林在美国旧金山和帕洛阿尔托之间的280号高速公路行驶时，发现旁边有一辆“怪异”的丰田普锐斯轿车，在它的车顶，装着一个类似于扰流板的装置，蔡特林最初以为这是用来测试风速的，其实这就是谷歌所研发的无人驾驶汽车系统，在当时，这还是一个秘密进行中的项目。关键字：无人驾驶汽车，智能，传感器，导航，安全一、无人驾驶汽车概念什么是无人驾驶汽车？清华大学汽车系副研究员王建强将无人驾驶汽车定义为“通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车”。同时它也可以称之为轮式移动机器人，其核心在于位于其内的计算机系统。二、无人驾驶汽车的原理它是利用智能软件和车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，随即作出反应判断，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地

在道路上行驶。比如，车体多个部位装有激光感应器，用于确定车身与障碍物的距离；有效地避开障碍物。车载电脑可以经由后视镜附近的摄像头识别交通信号、交通标志并分析路况。无人驾驶车的运动控制包括感知、动作、行为3个部分。感知主要是通过车的“眼睛”认知周围环境，实现对环境的精确建模，如结构化环境中的车道线的检测、半结构环境中的边缘检测等；动作是指车的“大脑”在收到感知信息时作出的规划、控制与决策；而行为则是无人驾驶汽车在规划、控制与决策下产生的外在响应，体现了无人车的自主性能。无人驾驶车是集视觉计算、模式识别和控制等众多技术于一体、具有人工智能功能的汽车。它有车载麦克风、声波定位仪、红外线传感器、罗盘、激光扫描仪和微波雷达等多种传感器，这些装置相当于无人驾驶车辆的“眼耳”，用来感知车辆周围环境，并将感知所获得的道路、车辆位置、障碍物信息等，传输给无人驾驶车辆的“大脑”——安装在车辆内部的高性能计算机进行分析和计算，以控制车辆的转向和速度，从而使车辆在遵守交通规则的前提下能够安全、可靠地在道路上自主行驶。当然，不同公司生产的无人驾驶汽车其原理都不太一样。 1法国的无人驾驶汽车原理：该车使用类似于给巡航导弹制导的全球定位技术，通过触摸屏设定路线，通过全球定位系统引路，只不过给该汽车带路的全球定位系统要比普通的全球定位系统功能强大许多。普通GPS 系统的精度只能达到几米，而该汽车却装备了名为“实时运动GPS”的特殊GPS系统，其精良高达1厘米。这款无人驾驶汽车装有充当“眼睛”的激光传感器．能够避开前进道路上的障碍物，还装有双镜头的摄像头，来按照路标行驶德国的无人驾驶汽车：车内安装的无人驾驶设备，包括激光摄像机、全球定位仪和智能计算机。在行驶过程中，车内安装的全球定位仪将随时获取汽车所在准确方位。隐藏在前灯和

机械设计之无人驾驶汽车的发展史

汽车的未来小组成员：胡书明（组长）（1608100312）、何克锦（1608100311）何姜雄（1608100310）、韩雨（1608100309）专业班级：车辆工程103班

目录第一章无人驾驶汽车的简介第二章无人驾驶汽车的发展状况第一节：国外发展状况第二节：国内发展状况第三章无人驾驶汽车采用的技术第一节：关键技术第二节：目前技术第三节：将采用的技术第四章无人驾驶汽车的自动泊车系统第五章无人驾驶汽车的发展前景第一节：发展方向第二节；道德争议第六章无人驾驶汽车即将来临第一节：英国版：外形就像飞船第二节：法国版：采用巡航导弹技术第三节：德国版：外形像普通轿车第四节：美国版：谷歌无人驾驶汽车

第一章：无人驾驶汽车的简介无人驾驶汽车是一种智能汽车，也可以称之为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，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工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。无人驾驶汽车从根本上改变了传统的“人—车—路”闭环控制方式，将不可控的驾驶员从该闭环系统中请出去，从而大大提高了交通系统的效率和安全性。从20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，目前在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。我国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科技大学在1992年成功研制出我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。2005年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功，该车有望于两年之内率先在上海世纪公园进行示范运营，并在2010年世博会上一展身手。到时游客只需在公园的入口处按下一个按钮，一辆没有司机的四座敞篷汽车就会从远处开过来缓缓停下，然后搭载

无人驾驶地铁的发展

近年来自动化地铁在全球轨道交通领域口渐升温、)目前，巴黎、新加坡等城市全自动化地铁己正式投入运营，还有马赛、柏林等城市正在将原有的传统地铁改造为全自动化地铁连接美国曼哈顿和布鲁克林的纽约地铁L号线经过改造，正式启用自动控制系统迪拜地铁是阿联酋投巨资兴建的世界上最长的无人驾驶城市快速轨道交通系统、迪拜地铁有红、绿、橙、蓝四条线路，旨在解决迪拜严重的交通拥堵问题、目前城市人口迅速膨胀，据世界铁路研究所预测，到2016年，全球将有500多个城市的居民超过百万，地铁线路口益拥挤带来的运营安全挑战成为轨道交通发展的难题、而实现信号和地铁自动化将有效解决轨道交通网络饱和的问题，同时有效地提高城市运输能力、一种全自动的地铁列车己投入使用。 1全自动无人驾驶地铁目前无人自动驾驶轨道交通大致可以分为四类:APM(Automated people mover，自动旅客捷运系统)、AutomatedMonorails(自动单轨铁路)、Automated Metros(自动城市地铁)以及ART(Advanced Rapid Transit，高级快速公交)、自动城市地铁系统就是常说的全自动无人驾驶地铁。全自动无人驾驶列车系统是将列车驾驶员执行的工作完全自动化、高度集中控制的列车运行系统该系统包括车辆段列车自动唤醒、车站准备、进入正线服务、正线列车运行、折返站折返、退出正线服务、进段、洗车和休眠等作业、列车的启动、牵引、巡航、惰行和制动，以及车门和屏蔽门的开关;车站和车载广播等控制都是在无人的状态下自动运行。它的自动列车运行系统可以精确地调整列车运行速度，控制加速和制动，进行列车调度管理。而自动列车防护系统可以控制列车速度和安全制动，还可以在车站打开车门等等。当然自动化地铁系统的成功实施需要非常小心注意安全问题，严格的系统的工程是必不可少的，包括车辆，航管，轨道，供配电，通讯和安全系统，月台幕门，自动售检票等许多子系统。全自动化地铁较理想的应用场所是有较大的客流量，并且客流量均衡的短途客运。例如:大型机场中，从总候机大楼到登机的卫星候机楼;大楼展览馆中各场馆的联系;游乐场中各景点的来往;大学校区之间的短途交通等。 2我国发展全自动无人驾驶地铁的必要性 2.1全自动无人驾驶地铁优势决定地铁自动化系统拥有众多优势，在综合运用多项先进技术的基础上，可实现列车自动唤醒启动和休眠、自动出入停车场、自动清洗、自动行驶、自动停车、自动开关车门、故障自动恢复等功能，并具有常规运行、降级运行、运行中断等多种运行模式，这些高度自动化功能，能有效增加运能，大大提高了系统效率，节省了人力，而且自动化可以使列车调度更加灵便，不会与其他旧有路线混杂。例如可以根据高峰和非高峰时段自动调整发车频率和运行车辆数，在班次延误或客流高峰时可以多插入一组列车运行;在执行特殊任务时，列车则可以自动不停靠相关车站，并能保持速度不变。无人驾驶地铁乘坐起来更为稳当，不会有明显加速和减速的感觉，在起动和制动时乘客不会感到不适。另外，由于特殊的线路走向和站距，列车最高时速可达80公里，从技术方面保障了和提高了运营水平。当然由于全自动无人驾驶地铁自动化程度较高，相应减少工作人员。人员的减少，管理费用，培养费用也相对于传统非自动模式的少，真正意义上起到了节省人力和财力。自动化地铁的初期成木会高一些，而随着后期维护成木的减少，总体运营成木会逐渐降低。尤其随着劳动力成木的攀升，自动化地铁的优势会口渐显现。正是诸如此类的优势，全自动无人驾驶地铁逐步取代传统的非自动化驾驶模式，也是势在必行的结果。目前根据位于布鲁塞尔的国际公共交通联合会的预测，全球大约40%的地铁系统可能将在未来13年内选择自动化，因此在我国发展全自动无人驾驶地铁更具有必要和紧迫性. 2.2技术发展的必然结果

自动化(无人驾驶)矿用卡车技术

自动化（无人驾驶）矿用卡车技术地表采矿的自动化卡车（无人驾驶）是矿山自动化运行的主要组成部分，在受到采矿行业越来越多的关注，它可以在一定程度上改善安全健康业绩指标，还能降低运行成本和提高生产率等，本帖大家来一起讨论一下这项技术（应用）。 “没有什么比看到这样一辆无人驾驶的巨型卡车更让人惊奇了” 生产者、进程、技术特点和使用自动化卡车的基本概念简单点说就是：在无驾驶人员的情况下，能按特定路线行驶和装载、卸载，自动地完成工作循环，有意外情况时能减速或停车——就是用控制装置、GPS导航、无线通信技术和软件来取代原来坐在驾驶室内的司机。

现在的自动化卡车是在现有的车型上改装的——驾驶室仍然保留——将来进一步发展成熟后，它们的样子会不会改变

全副武装、无人驾驶的930E 市场需求是制造商开发和生产的动力，在此领域，世界排名前两位的工程巨头美国CAT和日本KOMATSU走在了前面，白俄罗斯的BELAZ最近也展示了其产品。使用自动化卡车的矿山比例还很小，当前模式为工程机械制造商与矿业公司合作并为后者提供解决方案——最主要的是卡特与必和必拓，小松和力拓。小松的Autonomous Haulage System（自动运输系统，AHS，名为FrontRunner) 无人驾驶卡车方面的研究已经有大约20年的历史了，当时是同时可控制50-100辆车的系统。小松自动化卡车现在是AHS的组成部分。关于AHS：小松的AHS是一个综合性的矿山车队管理系统，此系统下每一台卡车都安装有车辆控制器、一个高精度GPS（全球定位系统）、一个障碍物侦测系统和一个无线网络系统（由小松、小松美国和Modular Mining Systems公司联合开发），由一个装备了高精度定位能力GPS系统的车队监测中心管理，为每辆车指定运输目的地，车辆通过接收无线指令以合适的速度按照目标路线运行，卡车由GPS、控制中心无线指令（信息）和其它导引装置来确定车辆在矿山的准确坐标以及周围的情况，使得自卸车能在无人操作的情况下实现复杂的装载、运输和卸载循环的自动运行。装载时，由同样安装了GPS的挖掘机或装载机来计算并引导卡车至正确的位置，监控计算机发送卸载点的路线信息保证准确卸载。安全方面，此系统可避免与在矿山内工件的其它卡车、平地机、推土机、服务车和别的设备相撞，在AHS运行下如果障碍物侦测系统发现行走路线上有其它车辆或人，就会马上减速或停车——安全可靠。此外，小松的AHS还可以在高海拔、人烟稀少的沙漠地区稳定运行，同时还能节省维修成本、节约能源和减少二氧化碳的排放。小松是第一个在采矿行业将自动运输系统商行化的制造商，并能将自动化卡车与作为此系统组成部分的推土机、装载机和铲配合。AHS系统为用户提供以下优势： ---减少卡车司机费用 ---增加效率和生产率，能深入更危险的地方载运矿石 ---增强矿山的安全性，减少工作意外 ---降低运行成本，延长轮胎寿命 ---节省燃油和减少排放

基于云平台的无人驾驶汽车

基于云平台的无人驾驶汽车作者：rys 学校：山东大学班级：计算机技术学号：XXXXXX

摘要基于云平台的无人驾驶汽车是现在有些人在研究的基于机器学习的自动驾驶汽车和移动云平台的有机结合，可以使道路交通的效率和安全性大大提高，并且使人们对汽车的操控更加简单。基于云平台的无人驾驶汽车是对大数据技术的典型应用和扩展。首先结合GPS定位、全景地图、图像分析等技术首先实现了对路上跑的每一辆车的精准定位，在此基础上利用大规模分布式集群的超强计算能力实现实地场景在计算机上的精确模拟。通过以上这些技术的应用可以让每一辆车通过和云平台的交互掌握全局的交通信息，从而可以避免车辆碰撞，也可以有效的减轻交通拥堵。同时用户操作更简单，可以支持传统操作、通过模拟场景操作和设定了起点、终点等条件时的完全无人驾驶。关键词：大数据，分布式集群，机器学习，模拟场景一．研究意义汽车与人们的生活息息相关，随着我国人民生活水平的提高，道路上的汽车越来越多。汽车的增多有时会给我们的生活带来很大的不便，比如交通拥堵愈发严重，车祸数量也在增加，每年都有很所人在车祸中受伤甚至丧失生命。同时目前汽车操作还是比较复杂，很多人为了学车花费大量的时间和精力，同时由于其操作复杂度所以很多在路上开车的人并不是很熟练，这就又增加了安全隐患。为了解决上面这些问题，未来的汽车（也有可能是其他能源的车）首先发展方向就是要降低操作难度，所以无人驾驶汽车必然会成为以后的趋势。传统的无人驾驶汽车通过机器学习的方法，汽车能根据摄像头捕捉到的道路、障碍物等信息自动改变行驶方向和速度，虽处于试验阶段，也基本实现了无人操控的效果。可是传统的无人驾驶汽车没用联网，汽车本身不可能掌握全局的信息，不管是汽车还是车上的人都不能判断出自己视觉之外的障碍物，并且没有全局信息的车和人无法预知道路拥堵情况，无法避免拥堵。所以我们需要通过一个云平台来支持对全局信息的掌控，协助进行车辆的控制、道路的选择。云平台的建设通过分布式集群来实现。二．发展历史无人自动驾驶车辆的研究可大致分为三个阶段：军事用途、高速公路环境和城市环境。 2.1 军事用途无人自动驾驶车辆的研究已经有20多年的历史，它最早起源于军事

无人驾驶技术原理_无人驾驶技术的应用_无人驾驶技术的现状及发展(前景)

无人驾驶技术原理_无人驾驶技术的应用_无人驾驶技术的现状及发展（前景）一、什么是无人驾驶通俗地说，无人驾驶就是让汽车自己拥有环境感知、路径规划并自主实现车辆控制的技术，也就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶或是自动驾驶。传感器是眼睛，能360度感知路上物体的远近深浅；车辆控制技术是大脑，能实时感知环境信息。专家介绍说，车身安装的传感器，就是它的眼睛，能360度感知路上物体的远近深浅，常见的传感器有激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波雷达及组合导航模块等。无人车的大脑就是车辆的控制技术，能根据实时感知的环境信息、高精度地图，实现最优路径规划，预测周边车辆和行人的行为和意图。在交规和路况允许下，无人驾驶汽车会按照最高时速行驶，以提高行驶效率。百度深度学习实验室主任林元庆介绍说，百度无人驾驶汽车是利用人工智能，通过使用摄像机、激光雷达、毫米波雷达和GPS等系统来感知周围环境，决定最优行车路线，实现无人工干预的全自动驾驶。百度无人驾驶汽车的核心技术是百度汽车大脑，它可为汽车提供自动驾驶整体解决方案。林元庆说，这些技术包含计算机视觉、高精度地图与定位、多传感器融合、智能决策规划等，运用于汽车启动、行驶和停车的整个过程。比如，当前方有减速车辆时，智能决策系统将依据周边的环境状况，合理地决策减速尾随或变道超车。汽车大脑也能够不断学习人类的驾驶经验，不断提升自身的智商，以保证安全、舒适、便捷的自动驾驶体验。专家认为，无人驾驶技术或自动驾驶技术的出现，依靠的是人工智能技术的突破，因此也和人工智能一样，受益于海量数据、超强计算和优秀算法。人工智能技术突破的一个重要原因就是海量数据的积累，为训练深度学习算法提供了所需

无人驾驶汽车概述

无人驾驶汽车概述公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]

通信工程学院2013级3班 52130323 何怡无人驾驶汽车系统包括哪些传感器及这些传感器的功能无人驾驶汽车又称为全自主自控驾驶汽车，也可以称之为轮式移动机器人，它一般是利用车载传感器传感器的供应商来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。它是集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算、程序设计、组合导航、信息融合等多种高科技为一体，是当代计算机科学、模式识别、控制技术的高度结合和发展的产物。自动控制系统：自适应巡航控制系统是一种智能化的自动控制系统，它是在早已存在的巡航控制技术的基础上发展而来的。在车辆行驶过程中，安装在车辆前部的车距传感器（雷达）持续扫描车辆前方道路，同时轮速传感器采集车速信号。当与前车之间的距离过小时，ACC 控制单元可以通过与制动防抱死系统、发动机控制系统协调动作，使车轮适当制动，并使发动机的输出功率下降，以使车辆与前方车辆始终保持安全距离。自动紧急制动（AEB）是一种汽车主动安全技术，主要由 3 大模块构成，其中测距模块的核心包括微波雷达、激光雷达和视频系统等，它可以提供前方道路安全、准确、实时的图像和路况信息。AEB系统采用雷达测出与前车或者障碍物的距离，然后利用数据分析模块将测出的距离与警报距离、安全距离进行比较，小于警报距离时就进行警报提示，而小

于安全距离时即使在驾驶员没有来得及踩制动踏板的情况下，AEB 系统也会启动，使汽车自动制动，从而为安全出行保驾护航。盲点检测系统，通过车辆周围排布的防撞雷达、多普勒雷达、红外雷达等传感器、盲点探测器等设施。由计算机进行控制，在超车、倒车、换道、大雾、雨天等易发生危险的情况下自动采取措施，有效防止事故发生。泊车系统通过安装在车身上的摄像头，超声波传感器，以及红外传感器，探测停车位置，绘制停车地图，并实时动态规划泊车路径，直接操控方向盘驶入停车位置。行人检测系统(PDS)车辆行驶途中可以利用摄像头雷达，和激光雷达来探测到四面行人，在安全距离内及时控速。视觉计算系统：激光雷达传感器和图像传感器。 24GHz雷达传感器它能通过发射与接收频率为24.125GHz左右的微波来感应物体的存在，运动速度，静止距离，物体所处角度等，采用平面微带天线技术，具有体积小.集成化程度高.感应灵敏等特点。24GHz雷达传感器是一种可以将微波回波信号转换为一种电信号的装换装置，是雷达测速仪，水位计，汽车ACC辅助巡航系统，自动门感应器等的核心芯片。激光测距传感器：先由激光二极管对准目标发射激光脉冲。经目标反射后激光向各方向散射。部分散射光返回到传感器接收器，被光学系统接收后成像到雪崩光电二极管上。雪崩光电二极管是一种内部具有放大功能的光学传感器，因此它能检测极其微弱的光信号。记录并处理从光

无人驾驶汽车的现状及发展趋势

无人驾驶汽车的现状及发展趋势张耀丹 (陕西国防工业职业技术学院，陕西西安710300) 摘要：无人驾驶汽车属于智能汽车的一种。也可以将其称为轮式移动机器人。它们主要是通过车辆内安装的智能操纵控制系统与感应设备来获取信息用以控制车辆姿态，实现自动安全的行驶。文章简要叙述了无人驾驶汽车的国内外发展历程及现状，展望了无人驾驶汽车未来的一个发展。关键词：无人驾驶；现状；趋势中图分类号：U471.1文献标识码：B文章编号：1671-7988(2018)06-10-02 The current situation and tendency of driverless cars Zhang Yaodan (Shaanxi Defence Vocational&Technical College,Shaanxi Xi’an710300 ) Abstract: the self-driving car belongs to a kind of smart car.Also can be called a wheeled mobile robot.They mainly through intelligent control system installed in the vehicle to obtain information and induction device to control the vehicle attitude, automatic safe driving.This paper describes the development and present situation at home and abroad of driverless cars, prospects the future development of a driverless cars. Keywords: unmanned; The status quo; trend CLC NO.: U471.1 Document Code: B Article ID: 1671-7988(2018)06-10-02 刖g 在过去的十几年，随着经济和城市的快速发展，促使城市路况、交通愈加趋于严峻繁杂。加之由于人为等种种原因世界各国的交通事故频发率逐年上升，而在这些交通事故中造成人员伤亡和财产损失的数字也在逐年攀升。随着科学技术的发展，计算机领域的成熟。设计师于是提出无人驾驶汽车。无人驾驶汽车属于智能汽车的一种。也可以将其称为轮式移动机器人。它们主要是通过车辆内安装的智能操纵控制系统与感应设备来获取信息用以控制车辆姿态，实现自动安全的行驶。无人驾驶汽车在技术上其实就是一种集自动控制、人工智能、体系结构、视觉设计等众多技术于一体的，依靠作者简介：张耀丹，女，（1985-)，助教，主要从事汽车及机械相关领域的研究和教学工作。着计算机系统的智能驾驶仪。是计算机科学和智能控制技术高度发展的产物。 1无人驾驶的现状无人驾驶最初由欧美等汽车工业与科技技术先进的发达国家提出并进行研究，并在它的实用性及可行性方面取得突破性的进展。如今越来越多汽车厂商和科技巨头把焦点放在无人驾驶汽车领域，最为著名的是由科技巨头谷歌公司所研发的无人驾驶汽车，该项目是由任职于斯坦福大学人工智能实验室的主任塞巴斯蒂安-特龙担任谷歌工程师，同时塞巴斯蒂安-特龙还创造谷歌街景地图服务。2009年至今，谷歌无人车在自动驾驶模式下己经累积行驶达228.5万公里，而通过手动受控驾驶己经累计行驶159.2万公里。目前，这个数字还在以每周1.6—2.1万公里的速度在增长。自动驾驶里程的累积将不断训练谷歌无人驾驶控制系统，（下转第15页） 10

程世东-无人驾驶发展及对城市交通的影响

无人驾驶发展及对城市交通的影响The Development of Autonomous Vehicles and The Effect to Urban Transport 国家发展和改革委员会综合运输研究所 Institute of Comprehensive Transportation of NDRC 程世东 Cheng Shidong 2019-06-14

交流内容一、何时到来？ I. When will it come? 二、对城市交通影响II. The effect to urban transport

瓶颈Bottleneck：法律法规Law OR 技术Technology？曾一度非常火热、高调 Will come at once! 去年3月，Uber 撞人致死 Very pessimistic 技术有多成熟，还有多远，根据各公司的行动来推断 How far away, estimate it according to the action of companies

通用GE （并购Cruise ）：今年将量产投入无方向盘和踏板的Cruise AV ，并已要求美国政府修改一些汽车安全标准，以便这种车可以运营。谷歌Waymo ：2009年开始研究，2018年 12月，在凤凰城推出Robo Taxi 叫车服务Waymo one

百度Apollo：原计划今年量产L4级别自动驾驶汽车，正在长沙推进 Robo Taxi 叫车服务去年下半年，车路协同在国内逐步增强单车智能→“聪明的车”+“聪明的路” Smart car → Smart car + Smart Road ?

无人驾驶汽车技术_无人驾驶汽车关键技术_无人驾驶汽车技术原理

无人驾驶汽车技术_无人驾驶汽车关键技术_无人驾驶汽车技术原理一、无人驾驶汽车技术介绍无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。据汤森路透知识产权与科技最新报告显示，2010年到2015年间，与汽车无人驾驶技术相关的发明专利超过22，000件，并且在此过程中，部分企业已崭露头角，成为该领域的行业领导者。无人驾驶汽车技术图解二、无人驾驶汽车技术如同其他很多事物一样，无人驾驶实际上也有一个技术循序渐进发展的过程。无人驾驶也需分为不同阶段。阶段一：辅助驾驶阶段。车道保持、自适应巡航等辅助驾驶功能，均属于这个阶段的技术，不过驾驶员仍旧是操作主体。阶段二：半自动驾驶。在这个阶段中，电脑操纵下的自动驾驶已经可以完成前往目的地的过程，其可作为备用系统完成行驶，但受限于法律法规等因素，其仍旧不能作为整个驾驶行为的主体存在。阶段三：全自动驾驶。技术、成本、法衡去规等因素都不再成为影响普及的因素，电脑控制的系统已经作为驾驶主体而存在，驾驶员也可以随时接管操作系统。由于技术和法规等的限制，目前的无人驾骆气车大多处于第＝阶段。当前主流的无人驾驶汽车技术有激光雷达式和摄像头+;%距雷达式两种。 1、激光雷达式自上世纪80年代DARPA的ALV项目以来，我们看到的大多数现代自动驾驶原型车上都布满了传感器，并且头顶着一台激光雷达。车辆使用传感器的探测以及激光雷达的三维立体扫描来感知周围的世界，而车载控制计算机则像人类大脑一样决定需要进行的操作。Google的无人驾驶汽车就是激光雷达应用的典型代表。 Google算得上是最早跨界进行自动驾驶汽车研发的互联网公司，同时依托着自己独有的地