這幾年隨著汽車產量與保有量的提高，城市中的交通擁堵與交通事故層出不窮。越來越多的科技公司開始嘗試將自動控制技術應用在汽車上，無人駕駛汽車也成為了汽車產業的一個重要發展方向。

無人駕駛汽車業是在網絡環境下用計算機技術、信息技術和智能技術武裝起來的汽車，可以說是有著汽車外殼與性能的移動機器人。作為物聯網技術的一部分，無人駕駛技術已經逐漸走出萌芽期，走向快速發展的道路。

現如今，寶馬、奧迪、特斯拉、谷歌等公司都在研發自己的無人駕駛汽車，并且開始投入市場，走向廣大消費者的家庭。本篇文章，我們就來探討一下無人駕駛技術的發展，以及它所面臨的挑戰。

無人駕駛技術正處于發展階段

無人駕駛技術是一種車輛自動化行駛技術，是現代計算機技術和物聯網技術融合下的智能汽車技術。就現階段而言，無人駕駛技術根據其自動化程度，可以分為四個階段：

駕駛輔助階段

這個階段汽車的自動化程度較低，汽車傳感器只是起到輔助駕駛的作用。汽車會為駕駛員提供基本的駕駛信息，并在車輛偏離道路等緊急情況下，向駕駛員發出警告。

半自動化階段

在這個階段，汽車會在發出警告，在駕駛員沒有采取措施的情況下，能夠自主采取緊急制動措施。

高度自動化階段

這是無人駕駛汽車已經實現并且發展的階段。這個階段的駕駛員可以在特定的條件下（例如無人的道路）讓汽車自動駕駛。

完全自動化階段

汽車可以在沒有駕駛員的情況下完全自主行駛，意味著駕駛員可以在車上從事其他活動，如上網辦公、娛樂或者休息，這也是無人駕駛技術發展的最終目標。

目前無人駕駛技術正處于第三階段：高度自動化。第一階段的輔助駕駛技術已經基本普及；第二階段的半自動化正在普及，緊急自動剎車(AEB)、緊急車道輔助(ELA)等相關技術也趨向成熟，無人駕駛的未來離我們越來越近。

無人駕駛技術的構成

無人駕駛技術主要由傳感器網絡和計算機處理系統構成。從原理上來說，傳感器感知復雜的路況和周邊情況，并通過計算機處理系統決策車輛的行駛狀況，讓電傳系統根據信號操控機械裝置，控制車輛做出各種動作。

傳感器網絡

相當于無人駕駛汽車的“眼睛”，利用各種傳感器對環境進行數據采集，獲取實時的路況信息和行駛信息。雷達和攝像頭是汽車的主要傳感器，前者用于測量汽車行駛過程與周圍物體之間的距離，后者則可以獲取周圍的環境圖像。

計算器處理系統

相當于無人駕駛汽車的“大腦”，這是無人駕駛技術安全、可靠的保障。強大的計算機處理系統可以精確計算距離障礙物的距離，及時處理意外狀況，準確分析交通識別標志，甚至可以智能學習等。

無人駕駛技術正面臨挑戰

最近無人駕駛汽車事故頻發，讓公眾對于無人駕駛技術的安全性產生了懷疑。事故發生的主要原因是，現階段無人駕駛技術仍處于高度自動化階段，傳感器網絡和計算機處理系統不夠完善。

當前技術下，我們還無法制造出在大雨、光線變化等復雜情況下對精度影響較小的傳感器，這是無人駕駛技術所遇到的精度挑戰。同時，實時圖像處理系統對計算機的配置要求很高，因此研發高智能的算法和高性能的處理器，也是無人駕駛發展的一項重要挑戰。

經過多年的發展，國內外無人駕駛技術取得了顯著的進展，但是實際交通環境復雜多變，而且目前人工智能與人腦智能之間存在較大差距，同時網絡傳輸速度存在滯后等問題，真正意義上的無人駕駛技術仍處于發展瓶頸階段。

當前無人駕駛技術挑戰與機遇并存，無人駕駛領域的全生態建設和技術融合探索，能夠推動完全自動化階段的到來，困擾我們的交通擁堵與交通事故問題將會迎刃而解，美好的智能交通生活也將觸手可及。

責任編輯：haq