目前智能汽车是一个比较热门的话题，一些专家谈得比较宏观，一些厂家有意回避有关产品的技术细节，要系统研究汽车自动驾驶技术，予以科普还是比较困难的。接下来是笔者，结合百度公布的APollo1.5和2.0版本的内容，对汽车自动驾驶技术的发展现状和趋势分析，供大家参考。
一、自动驾驶汽车的三大基本功能
在传统汽车的基础上，自动驾驶汽车有自己的三大基本功能：
①视觉感知功能。主要能替代驾驶员的眼睛的功能，能分辨出道路上行人、障碍物、交通标志、标识和交通控制信号；
②实时相对地图功能。基于车辆当前位置，以及车辆本身的地图，为车辆运行提供导航的功能；
③高速规划与控制功能。替代人的功能。将车辆实际位置与要到达目的地进行比较，在对行进线路进行选择，对车辆实际运动轨迹和状态予以控制。
二、自动驾驶汽车外型及核心总成件介绍
下面图1是APollo1.5公布的自动驾驶汽车外型。给人总的印象，自动驾驶汽车是在目前现有基础上加了一些特有零部件。主要是三个部件。
①GPS天线，即全球定位系统天线；
②IPC，即工业级计算机；
③GPS接收机和（LIDAR），即GPS接收机和激光雷达(LiDAR)。
对汽车总成级来说，传统汽车要升级为自动驾驶汽车，必须具备一台工业级的计算机(工控机)、定位的GPS系统和激光雷达(LiDAR)系统。这三个部件是自动驾驶汽车的核心部件（含其软件系统）。
三、深入认识自动驾驶汽车的核心部件
（1）GPS天线，即全球定位系统天线(见图2）。
自动驾驶汽车的全球定位系统天线，与传统汽车上接送天线结构有所不同，通常是是北斗（GPS）双模二级放大32db有源天线，内置35*35陶瓷片授时蘑菇头天线。
（2）GPS接受器（见图3）
接收机主要用于运动载体的导航，它可以实时给出载体的位置和速度。这类接收机一般采用C/A码伪距测量，单点实时定位精度较低，一般为 -25MM，有SA影响时为 -100MM。
（3）IPC，即工业级计算机（见图4）
工业级计算机是相对于办公室的PC而言的，其指标要求更高。
这里应该是要用车规的计算机，比工业级的计算机要还有要高，主要指标有防震动、防水、防尘、通风散热等，要满足汽车使用环境要求。
车规的计算机安放什么位置，是一个比较困难的事情，目前放在后备箱，也是无奈的方案。
(4)LIDAR,激光雷达（见图5）
激光雷达可以获得极高的角度、距离和速度分辨率。通常角分辨率不低于0.1mard，也就是说可以分辨3km距离上相距0.3m的两个目标。(这是微波雷达无论如何也办不到的),并可同时跟踪多个目标；距离分辨率可达0.1m；速度分辨率能达到10m/s以内。距离和速度分辨率高,意味着可以利用距离——多谱勒成像技术来获得目标的清晰图像。
LIDAR是一种集激光，全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)三种技术与一身的系统，用于获得数据并生成精确的地面数字高程模型(DEM)的地形。
目前激光雷达安装在车顶上，给人不自然的感觉。
（5）自动驾驶车用摄像头（见图6）
目前主要有单目和双目摄像头两种类型。
①单目摄像头的测距原理是先通过图像匹配进行目标识别（各种车型、行人、物体等），识别出物体的具体轮廓，特别是宽度，根据传感器的尺寸，再通过目标在图像中的像素大小估算目标距离。
②双目摄像头就是利用两幅图像的视差直接对前方雾天测量距离，无需判断物体的类型。双目摄像头的精度可达毫米级，而且双目摄像头计算距离所花费的时间远低于单目摄像头。
（注意：单目摄像头准确估算距离，要建立并不断维护一个庞大的样本特征数据库，双目摄像头测量距离，无需判断物体的类型，这是两者的区别。）
目前摄像头还没有与前风挡玻璃布置结合起来。
四、自动驾驶汽车软件功能模块
（1）物理底层模块
①common：一些通用模块，包括数值计算、配置文件、log系统等；
②data：数据处理模块；
③drivers：驱动程序；
④canbus：can总线，负责与底盘进行数据通信；
⑤monitor：监视系统，包括硬件、软件等。
（2）人工智能层模块
①preception：感知模块，里面包括了雷达、相机等设备的信息，并且实现障碍物识别、分类等功能。
②control：基于计划航线和车辆状态，使用不同的控制算法来控制车辆
③planning：决策模块，通过收集定位、车况、地图、路由、感知和预测模块的信息，计算航线；
④prediction：预测障碍物的航迹；
⑤routing：导航，生成起始点到终点的路径，根据需求产生高等级的航行信息。
⑥e2e：端到端的深度学习模型；
⑦dreamview：web交互、可视化模块。
(3)位置信息提取层模块
①elo：baidu高精地图定位系统；
②localization：通过gps定位；
③map：地图相关应用，提供了地图信息的接口。
(4)感器配准层模块
calibration：用于传感器配准。
目前，感知模块（传感器）是比较高端技术和端到端的深度学习模型，有待进一步挖掘。
五、自动驾驶汽车可以适宜道路环境
自动驾驶汽车可以适宜道路环境自动驾驶汽车可以适宜道路环境，如图7的自然场景。静止的物体如有：清晰车道线、树木，电线杆，路灯，交通标志牌等。注意：清晰车道线，目前还是必要的基本条件。
前面运动机动车辆、电动自行车、行人，要能正确识别。车型从摆渡车、乘用车、客车到大客车，基本上都可以实现。
目前，如何适应没有车道线的路况？还是比较困难。
六、自动驾驶技术与汽车运动部件的接口
自动驾驶主要技术：
①运用摄像头技术，“替代”人的眼睛，识别自然场景和动态运动的物体，精确地判断距离；
②运用雷达技术，“替代”人的“耳朵”，识别远处的不同物体间相对距离；
③运用计算机技术，“替代”人的大脑，分析、判断、决策；
④运用可控自动件，“替代”手和脚，来实现车辆转向、加速、制动控制，也能实现灯光（远光灯、近光灯、雾灯等）的调节。
将线控技术与人工智能结合出来，有待工程上的技术攻关。
七、自动驾驶技术目前遇到的瓶颈问题
①激光扫描仪无法穿越固体障碍物， 如果有行人突然出现在车道上，扫描仪是无法及时检测到的；
②自动驾驶汽车不仅需要留意周边的其他车辆，还必须能够检测到周围的路人、车道、停止线、交通标识、交通灯等一系列因素；
③要有预测诸如目前行驶的车道是否会在几百米之外终止， 前方道路上是否有停泊车辆等问题的能力；
④当路面上有积雪时，无人驾驶汽车经常会面临无法“看清”道路标志及其他线索的难题，而电脑必须利用这些信息才能进行正确的定位。
八、自动驾驶技术发展趋势预判
总的发展趋势是智能化程度越来越高，但是目前人工智能水平仍然是很低的，所以说智能驾驶汽车，要取代人来安全驾驶汽车，目前应该还没有一个可以看得见的时间表。
自动驾驶技术可以使汽车驾驶安全性越来越高，随着自动驾驶技术的进步，汽车驾驶不再是一份职业，越来越是普通人的生活技能。
电动汽车会是自动驾驶最佳载体，目前许多电动汽车，其自动驾驶应用越来越多。自动的基础的是“电动”，电动的基础是“机动”。
自动驾驶技术发展趋势是整车设计一体化，目前还是在汽车的基础上，还没有与汽车成为一体，即外行人从外形上，看不出彼此之间有什么区别。
九、自动驾驶技术是人工智能技术的应用
自动驾驶还是以人为驾驶主体，自动驾驶技术是人工智能技术的应用。自动驾驶还不是无人驾驶，无人驾驶是自动驾驶的终极阶段。
