智能驾驶需要哪些技术
【太平洋汽车网】智能汽车（Intelligentvehicle）是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。
感知技术自动驾驶的第一步就是环境信息和车内信息的采集与处理，是智能车辆自主行驶的基础和前提。获取周围的环境信息。这方面涉及到道路边界检测、车辆检测、行人检测等技术，即上面各位所说的传感器技术，所用到的传感器一般都会有激光测距仪、视频摄像头、车载雷达、速度和加速度传感器??
这部分也是一台智能车辆最烧钱的部分，现在国内各大高校里动辄上百万甚至几百万的试验车，都是基于普通的轿车开发的，车子本身并不十分贵。
但是感知技术并不是说有钱加装个上百万的雷达，搞几个高清摄像头就可以的，由于各个传感器在设计的时候有各自的局限性，单个传感器满足不了各种工况下的精确感知，想要车辆在各种环境下平稳运行，就需要运用到多传感器融合技术，该技术也是环境感知这一大类技术的关键技术所在，目前国内这方面和国外的主要差距也集中在多传感器融合方面。
决策技术在辅助驾驶或者自动驾驶技术中，完成了感知部分，接下来需要做的是，依据上一步感知系统获取的信息来进行决策判断，确定适当工作模型，制定相应控制策略。
这部分的功能类似于给车辆下达相应的任务。例如在车道保持、车道偏离预警、车距保持，障碍物警告等系统中，需要预测本车与其他车辆、车道、行人等在未来一段时间内的状态，先进的决策理论包括模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络技术等。
路径规划智能车辆有了行驶任务，智能车辆的路径规划就是在进行环境信息感知并确定车辆在环境中位置的基础上，按照一定的搜索算法，找出一条可通行的路径，进而实现智能车辆的自主导航。路径规划的方法根据智能车辆工作环境信息的完整程度，可分为两大类：基于完整环境信息的全局路径规划方法；例如，从上海到北京有很多条路，规划处一条作为行驶路线即为全局规划。如栅格法、可视图法、拓扑法、自由空间法、神经网络法等静态路径规划算法。
（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）
实现汽车自动驾驶技术的关键技术有哪些
实现自动驾驶技术的关键因素包括安全性、隐私性、数字基础设施、对运输系统的影响
1、安全性。据世界卫生组织估算，道路事故中大约有95%都由人为失误造成，自动驾驶有潜力大幅减少人员伤亡。全球道路安全部长级会议提出，与会各国确保到2030年售出的车辆全部装配安全性能技术。然而，事实证明社会对技术造成的事故容忍度极低，各国政府必须制定相应政策，遵循以安全为中心的准则来制定发展路线，但这样做可能导致将安全标准设置过高而减慢其引入速度。
2、隐私性。自动驾驶技术在数据隐私方面存在两难困境。一方面，道路通行能力的优化是互联车辆的巨大机遇，如果能够获知特定区域内全部车辆的位置和目的地，则智能交通管理系统就可以对其速度和路线进行设置，从而最大程度地减少行驶时间和拥堵程度。但另一方面，很多国家的政治和文化无法接受个人信息共享。各国在保护道路使用者隐私方面存在较大差异。
3、数字基础设施。各个国家和地区在建设自动驾驶相关数字基础设施方面仍存在分歧。在特定条件下，4级自动驾驶车辆可能会受限于具有适当数字基础设施的区域。建设允许车辆连接基础设施通信的数字基础设施可能是重要的解决途径。V2I系统使用集中式交通管理系统，通过协调车辆的运行方式来优化所有用户的权益，从而优化该地区高速公路的使用。在道路通行不受限制的地区例如农村地区，自动驾驶汽车可以更多地依赖系统运行。而在城市间高速公路等受限地区，政府对数字基础设施进行投资，实现自动驾驶汽车与系统对接则尤为重要。
4、对运输系统的影响。美国在自动驾驶开发方面处于领先地位，重点发展自动驾驶私家车和出租车服务。其他多数国家和地区则通过使用自动驾驶汽车来增加共享交通工具的便利性和普及性。例如智利、丹麦、芬兰和挪威等国正在测试低速自动驾驶小巴。新加坡、西班牙和英国的运营商正在测试全自动驾驶公交车，从而减少对专业驾驶员的需求。鉴于自动驾驶汽车将削减劳动力成本，到2022年，偏远社区的服务能够更加便捷，并缓解了城市拥挤的公共交通。另外，新冠肺炎疫情也可能推动自动驾驶汽车的普及。疫情使共享车辆对用户的吸引力降低，但是定期清洁的公共管理自动驾驶小巴获得青睐。
自动驾驶需要哪些技术
【太平洋汽车网】自动驾驶需要机器学习、深度学习、NLP、计算机视觉、机器推理和强大的人工智能等技术。高度自动驾驶是L4和完全自动驾驶是L5。
今天的社会正变得越来越以多媒体为中心、依赖数据和自动化。自动驾驶技术正在道路、海洋和太空中普及。自动化、分析和智能正在从人类转向“特定于机器”的应用。计算机视觉和视频将在未来的数字世界中扮演重要角色。数以百万计的智能传感器将通过人工智能嵌入汽车、智能城市、智能家居和仓库。此外，5G技术将成为一个完全互联的智能世界的数据高速公路，或许将从人到机器，甚至机器人代理等一切事物连接起来。
一个多世纪以来，汽车行业一直是一个主要的经济部门，它正朝着自动驾驶和联网汽车的方向发展。汽车正变得越来越智能化，对人类操作的依赖也越来越少。车辆与车辆（V2V）和车辆与万物互联（V2X），即来自传感器和其他来源的信息通过高带宽、低延迟和高可靠性的链路传输，为全自动驾驶铺平了道路。自动驾驶背后最引人注目的因素是死亡和事故的减少。认识到90%以上的汽车事故是人为失误造成的，自动驾驶汽车将在实现汽车行业“零事故”、“零排放”和“零拥堵”的宏伟愿景中发挥关键作用。
唯一的障碍是车辆必须具备看到、思考、学习和驾驭各种驾驶场景的能力。
与此同时，随着嵌入式系统、导航、传感器、视觉数据和大数据分析等领域的最新进展，也见证了车辆和移动边缘计算的智能化程度不断提高。首先是先进的驾驶辅助系统（ADAS），包括紧急制动、倒车摄像头、自适应巡航控制和自动停车系统由汽车工程师协会（SAE）定义的6个自动驾驶级别被引入后，全自动汽车有望逐步实现。
（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）