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自动驾驶技术,是一种通过车载电脑系统实现无人驾驶的智能汽车系统,又称无人驾驶汽车。自动驾驶的关键技术可以概述为三个部分：感知识别（Perception），决策规划（Planning）和执行控制（Control）。

感知识别是环境信息和车内信息的采集与处理，代替人的眼睛。为了确保无人车对环境的理解和把握，无人驾驶系统的环境感知部分通常需要获取周围环境的大量信息。这方面涉及到道路边界检测、车辆检测、行人检测等技术，通常采用毫米波雷达、激光雷达、超声波传感器及视觉传感器（Camera）、GNSS导航系统、惯性测量单元（IMU）获取车辆自身姿态及四周实时信息。为自动驾驶提供准确、可靠、完整的数据支撑。

涉及电学、光学、声学等多个技术领域。其中电学包含射频微波技术、半导体技术、无线通讯技术等。

决策规划主要由计算机软件算法实现，代替人的大脑。需要先对环境感知数据进行分析，再给出合理化应对决策，最后输出给控制算法进行输出到执行机构，再通过环境感知进行回馈，使其闭环。通常会使用到matlab/simulink建模仿真分析。再生成代码利用嵌入式交叉编译技术到硬件上，形成一个正常运转的控制器形态。涉及线性代数微积分科学、统计学、概率论。决策规划需要运用软件工程技术进行大量运算，结合AI 人工智能训练技术，模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络技术等通过收集传感器数据，指定周密的控制策略。

执行控制包括横向控制（即转向控制）和纵向控制（即速度控制），代替人的手脚。现在研究比较多的是横向控制，所运用的方法主要包括滑膜控制、模糊控制、神经网络控制、最优控制、自适应控制和纯跟踪控制等。通俗地讲，横向控制为给定一个速度，通过控制转向达到车辆沿着预定轨迹行驶的目的；而纵向控制目的是为了满足车辆行驶过程中的速度要求，有时候还需要配合横向控制达到满足车辆在轨迹跟踪的同时，还需要满足安全性、稳定性和舒适性的目的。因为车辆是一个特别复杂的系统，横向、纵向和垂向都有耦合关系的存在，因此就需要对智能车辆进行横、纵向，甚至横、纵、垂向的协同控制。由于其耦合关系的复杂性，所以说智能车辆运动控制的协同控制技术，是该部分的技术难点。

需解决的主要技术难题

智能网联自动驾驶需要解决的技术难题包括：

1. 传感器技术：智能网联自动驾驶需要大量的传感器来感知周围环境，包括雷达、激光雷达、摄像头等。传感器技术需要不断改进，以提高感知的准确性和可靠性。

2. 环境感知与场景理解：智能网联自动驾驶需要能够准确地感知和理解周围的环境和交通场景，包括识别道路标志、识别其他车辆和行人等。这需要开发高级的计算机视觉和图像处理算法。

3. 决策与规划：智能网联自动驾驶需要能够做出正确的决策并规划行驶路径。这需要开发高级的人工智能算法，能够在复杂的交通环境中做出准确的决策。

4. 安全性与可靠性：智能网联自动驾驶需要确保系统的安全性和可靠性，以应对各种突发情况和故障。这需要开发先进的故障检测和容错机制。

5. 通信与云端技术：智能网联自动驾驶需要与其他车辆和基础设施进行实时通信，以实现协同驾驶和交通优化。这需要开发高效的通信和云端技术。

6. 法律和道德问题：智能网联自动驾驶涉及到法律和道德问题，如责任分配、隐私保护等。这需要制定相关的法律法规和伦理准则。

7. 用户接受度和社会接受度：智能网联自动驾驶需要得到用户和社会的接受和认可。这需要进行大规模的试点和宣传，以提高用户对该技术的信任和接受度。

期望实现的主要技术目标

自动驾驶技术是汽车产业与高性能计算芯片、人工智能、物联网等新一代信息技术深度融合的产物，其本质是汽车产业的升级。

通过对自动驾驶的控制软件及硬件的深入研究，大量运用建模与仿真技术，AI人工智能技术应用，推动车载自动驾驶产业转型发展，解决当前行业中没有核心技术的弊端。推动本土化自动驾驶产品产业链发展，意义深远！

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