沈雨娇为我院2012级英语专业本科学生，2017年考上上海外国语大学英语语言文学专业研究生，研究方向为跨文化交际，师从上外跨文化中心主任顾力行教授（Steve J. Kulich）和复旦大学人类社会学博士张晓佳老师。2021年1月获得日本早稻田大学的博士录取通知书，6月获得国家留学基金委员会公派奖学金，将于2022年4月赴日进行为期三年的博士学习，专业为国际文化与交流，研究方向为视觉文化，师从早稻田大学国际文化与交流学院主任吉本光弘教授。
自动驾驶车，是一种无须人工干预而能够感知其周边环境和导航的车辆。它利用了包括雷达、激光、超声波、GPS、里程计、计算机视觉等多种技术来感知其周边环境，通过先进的计算和控制系统，来识别障碍物和各种标识牌，规划合适的路径来控制车辆行驶。
美国汽车工程师协会（SAE，Society of Automotive Engineers），则将自动驾驶划分为 0~5 共六级。
Level 0：无自动化（No Automation） 没有任何自动驾驶功能或技术，人类驾驶员对汽车所有功能拥有绝对控制权。驾驶员需要负责转向、加速、制动和观察道路状况。任何驾驶辅助技术，例如现有的前向碰撞预警、车道偏离预警，以及自动雨刷和自动前灯控制等，虽然有一定的智能化，但是仍需要人来控制车辆，所以都仍属于 Level 0。
Level 1：驾驶辅助（Driver Assistance） 驾驶员仍然对行车安全负责，不过可以授权部分控制权给系统管理，某些功能可以自动进行，比如常见的自适应巡航（Adaptive Cruise Control，ACC）、应急刹车辅助（Emergency Brake Assist，EBA）和车道保持（Lane-Keep Support，LKS）。Level 1 的特点是只有单一功能，驾驶员无法做到手和脚同时不操控。 Level 2：部分自动化（Partial Automation） 人类驾驶员和汽车来分享控制权，驾驶员在某些预设环境下可以不操作汽车，即手脚同时离开控制，但驾驶员仍需要随时待命，对驾驶安全负责，并随时准备在短时间内接管汽车驾驶权。比如结合了 ACC 和 LKS 形成的跟车功能。Level 2 的核心不在于要有两个以上的功能，而在于驾驶员可以不再作为主要操作者。
Level 3：有条件自动化（Conditional Automation） 在有限情况下实现自动控制，比如在预设的路段（如高速和人流较少的城市路段），汽车自动驾驶可以完全负责整个车辆的操控，但是当遇到紧急情况，驾驶员仍需要在某些时候接管汽车，但有足够的预警时间，如即将进入修路的路段（Road work ahead）。Level 3 将解放驾驶员，即对行车安全不再负责，不必监视道路状况。
Level 4：高度自动化（High Automation） 自动驾驶在特定的道路条件下可以高度自动化，比如封闭的园区、高速公路、城市道路或固定的行车线路等，这这些受限的条件下，人类驾驶员可以全程不用干预。
Level 5：完全自动化（Full Automation） 对行车环境不加限制，可以自动地应对各种复杂的交通状况和道路环境等，在无须人协助的情况下由出发地驶向目的地，仅需起点和终点信息，汽车将全程负责行车安全，并完全不依赖驾驶员干涉，且不受特定道路的限制。
注释：DDT(Dynamic driving task):动态驾驶任务，指汽车在道路上行驶所需的所有实时操作和策略上的功能，不包括行程安排、目的地和途径地的选择等战略上的功能。
无人驾驶系统的核心可以概述为三个部分：感知（Perception），规划（Planning）和控制（Control），这些部分的交互以及其与车辆硬件、其他车辆的交互可以用下图表示：
感知是指无人驾驶系统从环境中收集信息并从中提取相关知识的能力。其中，环境感知（Environmental Perception）特指对于环境的场景理解能力，例如障碍物的位置，道路标志/标记的检测，行人车辆的检测等数据的语义分类。 一般来说，定位（Localization）也是感知的一部分，定位是无人车确定其相对于环境的位置的能力。
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，具体来说包括：障碍物的位置，速度以及可能的行为，可行驶的区域，交通规则等等。无人车通常是通过融合激光雷达（Lidar），相机（Camera），毫米波雷达（Millimeter Wave Radar）等多种传感器的数据来获取这些信息。
车载雷达传感器功能及优缺点各有不同，相关比较如下表所示：
激光雷达 是一类使用激光进行探测和测距的设备，它能够每秒钟向环境发送数百万光脉冲，它的内部是一种旋转的结构，这使得激光雷达能够实时的建立起周围环境的3维地图。
通常来说，激光雷达以10Hz左右的速度对周围环境进行旋转扫描，其扫描一次的结果为密集的点构成的3维图，每个点具备（x,y,z）信息，这个图被称为点云图（Point Cloud Graph），如下图所示，是使用Velodyne VLP-32c激光雷达建立的一个点云地图：
激光雷达因其可靠性目前仍是无人驾驶系统中最重要的传感器，然而，在现实使用中，激光雷达并不是完美的，往往存在点云过于稀疏，甚至丢失部分点的问题，对于不规则的物体表面，使用激光雷达很难辨别其模式，另一个比较大的挑战是一个比较大的挑战是激光雷达感知范围比较近，感知范围平均在 150m 左右，这取决于环境和障碍物的不同。激光雷达在角分辨度上也远远不及照相机。激光雷达对环境的敏感度也是比较大的，例如雨天中，车辆行驶中溅起来的水花，在激光雷达上都是有噪点的。
毫米波雷达 通过发射电磁波并通过检测回波来探测目标的有无、距离、速度和方位。由于毫米波雷达技术相对成熟，成本较低，并且在不良天气下表现良好，因此成为感知设备中重要的一环。但由于其分辨率较低，因此不能作为激光雷达的替代品，而是激光雷达的重要补充设备。
摄像机 根据镜头和布置方式的不同主要有以下四种：单目摄像机、双目摄像机、三目摄像机和环视摄像机。
单目摄像机 模组只包含一个摄像机和一个镜头。由于很多图像算法的研究都是基于单目摄像机开发的，因此相对于其他类别的摄像机，单目摄像机的算法成熟度更高。但是单目有着两个先天的缺陷。一是它的视野完全取决于镜头。焦距短的镜头，视野广，但缺失远处的信息。反之亦然。因此单目摄像机一般选用适中焦距的镜头。二是单目测距的精度较低。摄像机的成像图是透视图，即越远的物体成像越小。近处的物体，需要用几百甚至上千个像素点描述；而处于远处的同一物体，可能只需要几个像素点即可描述出来。这种特性会导致，越远的地方，一个像素点代表的距离越大，因此对单目来说物体越远，测距的精度越低。
双目摄像机 由于单目测距存在缺陷，双目摄像机应运而生。相近的两个摄像机拍摄物体时，会得到同一物体在摄像机的成像平面的像素偏移量。有了像素偏移量、相机焦距和两个摄像机的实际距离这些信息，根据数学换算即可得到物体的距离。虽然双目能得到较高精度的测距结果和提供图像分割的能力，但是它与单目一样，镜头的视野完全依赖于镜头。而且双目测距原理对两个镜头的安装位置和距离要求较多，这就会给相机的标定带来麻烦。
三目摄像机 由于单目和双目都存在某些缺陷，因此广泛应用于无人驾驶的摄像机方案为三目摄像机。三目摄像机其实就是三个不同焦距单目摄像机的组合。根据焦距不同，每个摄像机所感知的范围也不尽相同。对摄像机来说，感知的范围要么损失视野，要么损失距离。三目摄像机能较好地弥补感知范围的问题。因此在业界被广泛应用。正是由于三目摄像机每个相机的视野不同，因此近处的测距交给宽视野摄像头，中距离的测距交给主视野摄像头，更远的测距交给窄视野摄像头。这样一来每个摄像机都能发挥其最大优势。三目的缺点是需要同时标定三个摄像机，因而工作量更大。其次软件部分需要关联三个摄像机的数据，对算法要求也很高。
环视摄像机， 之前提到的三款摄像机它们所用的镜头都是非鱼眼的，环视摄像机的镜头是鱼眼镜头，而且安装位置是朝向地面的。某些高配车型上会有“360°全景显示”功能，所用到的就是环视摄像机。安装于车辆前方、车辆左右后视镜下和车辆后方的四个鱼眼镜头采集图像，鱼眼摄像机为了获取足够大的视野，代价是图像的畸变严重。环视摄像机的感知范围并不大，主要用于车身5~10米内的障碍物检测、自主泊车时的库位线识别等。
为了理解点云信息，通常来说，我们对点云数据进行两步操作：分割（Segmentation）和分类（Classification）。其中，分割是为了将点云图中离散的点聚类成若干个整体，而分类则是区分出这些整体属于哪一个类别（比如说行人，车辆以及障碍物）。分割算法可以被分类如下几类：
在完成了点云的目标分割以后，分割出来的目标需要被正确的分类，在这个环节，一般使用机器学习中的分类算法，如支持向量机（Support Vector Machine，SVM）对聚类的特征进行分类，最近几年由于深度学习的发展，业界开始使用特别设计的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）对三维的点云聚类进行分类。
实践中不论是提取特征-SVM的方法还是原始点云-CNN的方法，由于激光雷达点云本身解析度低的原因，对于反射点稀疏的目标（比如说行人），基于点云的分类并不可靠，所以在实践中，我们往往融合雷达和相机传感器，利用相机的高分辨率来对目标进行分类，利用Lidar的可靠性对障碍物检测和测距，融合两者的优点完成环境感知。
无人驾驶系统中，我们通常使用图像视觉来完成道路的检测和道路上目标的检测。道路的检测包含对道路线的检测（Lane Detection），可行驶区域的检测（Drivable Area Detection）；道路上路标的检测包含对其他车辆的检测（Vehicle Detection），行人检测（Pedestrian Detection），交通标志和信号的检测（Traffic Sign Detection）等所有交通参与者的检测和分类。
车道线的检测涉及两个方面： 第一是识别出车道线，对于弯曲的车道线，能够计算出其曲率，第二是确定车辆自身相对于车道线的偏移（即无人车自身在车道线的哪个位置） 。一种方法是抽取一些车道的特征，包括边缘特征（通常是求梯度，如索贝尔算子），车道线的颜色特征等，使用多项式拟合我们认为可能是车道线的像素，然后基于多项式以及当前相机在车上挂载的位置确定前方车道线的曲率和车辆相对于车道的偏离。
可行驶区域的检测目前的一种做法是采用深度神经网络直接对场景进行分割，即通过训练一个逐像素分类的深度神经网络，完成对图像中可行驶区域的切割。
交通参与者的检测和分类目前主要依赖于深度学习模型，常用的模型包括两类：
传感器层将数据以一帧帧、固定频率发送给下游，但下游是无法拿每帧的数据去进行决策或者融合的。因为传感器的状态不是100%有效的，如果仅根据某一帧的信号去判定前方是否有障碍物(有可能是传感器误检了)，对下游决策来说是极不负责任的。因此上游需要对信息做预处理，以保证车辆前方的障得物在时间维度上是一直存在的， 而不是一闪而过。 这里就会使用到智能驾驶领域经常使用到的一个算法 卡尔曼滤波。
卡尔曼滤波（Kalman filter） 是一种高效率的递归滤波器（自回归滤波器），它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。卡尔曼滤波会根据各测量量在不同时间下的值，考虑各时间下的联合分布，再产生对未知变数的估计，因此会比只以单一测量量为基础的估计方式要准。 卡尔曼滤波在技术领域有许多的应用。常见的有飞机及太空船的导引、导航及控制。卡尔曼滤波也广为使用在时间序列的分析中，例如信号处理及计量经济学中。卡尔曼滤波也是机器人运动规划及控制的重要主题之一，有时也包括在轨迹最佳化。卡尔曼滤波也用在中轴神经系统运动控制的建模中。因为从给与运动命令到收到感觉神经的回授之间有时间差，使用卡尔曼滤波有助于建立符合实际的系统，估计运动系统的目前状态，并且更新命令。
信息融合是指把相同属性的信息进行多合一操作。 比如摄像机检测到了车辆正前方有一个障碍物，毫米波也检测到车辆前方有一个障碍物，激光雷达也检测到前方有一个障碍物，而实际上前方只有一个障碍物，所以我们要做的是把多传感器下这辆车的信息进行一次融合，以此告诉下游，前面有辆车，而不是三辆车。
坐标转换在自动驾驶领域十分重要。 传感器是安装在不同地方的比如超声波雷达(假如当车辆右方有一个障碍物，距离这个超声波雷达有3米，那么我们就认为这个障碍物距离车有3米吗?并不一定，因为决策控制层做车辆运动规划时，是在车体坐标系下做的(车体坐标系-般以后轴中心为O点)所以最终所有传感器的信息，都是需要转移到自车坐标系下的。因此感知层拿到3m的障碍物位置信息后，必须将该章碍物的位置信息转移到自车坐标系下，才能供规划决策使用。 同理，摄像机一般安装在挡风玻璃下面，拿到的数据也是基于摄像机坐标系的，给下游的数据，同样需要转换到自车坐标系下。
在无人车感知层面，定位的重要性不言而喻，无人车需要知道自己相对于环境的一个确切位置，这里的定位不能存在超过10cm的误差，试想一下，如果我们的无人车定位误差在30厘米，那么这将是一辆非常危险的无人车（无论是对行人还是乘客而言），因为无人驾驶的规划和执行层并不知道它存在30厘米的误差，它们仍然按照定位精准的前提来做出决策和控制，那么对某些情况作出的决策就是错的，从而造成事故。由此可见，无人车需要高精度的定位。
目前使用最广泛的无人车定位方法当属融合 全球定位系统（Global Positioning System，GPS）和惯性导航系统（Inertial Navigation System）定位方法 ，其中，GPS的定位精度在数十米到厘米级别之间，高精度的GPS传感器价格也就相对昂贵。融合GPS/IMU的定位方法在GPS信号缺失，微弱的情况下无法做到高精度定位，如地下停车场，周围均为高楼的市区等，因此只能适用于部分场景的无人驾驶任务。
地图辅助类定位算法是另一类广泛使用的无人车定位算法， 同步定位与地图构建（Simultaneous Localization And Mapping，SLAM） 是这类算法的代表，SLAM的目标即构建地图的同时使用该地图进行定位，SLAM通过利用已经观测到的环境特征确定当前车辆的位置以及当前观测特征的位置。这是一个利用以往的先验和当前的观测来估计当前位置的过程，实践上我们通常使用贝叶斯滤波器（Bayesian filter）来完成，具体来说包括卡尔曼滤波（Kalman Filter），扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter）以及粒子滤波（Particle Filter）。SLAM虽然是机器人定位领域的研究热点，但是在实际无人车开发过程中使用SLAM定位却存在问题，不同于机器人，无人车的运动是长距离的，大开放环境的。在长距离的运动中，随着距离的增大，SLAM定位的偏差也会逐渐增大，从而造成定位失败。
在实践中，一种有效的无人车定位方法是改变原来SLAM中的扫描匹配类算法，具体来说，我们不再在定位的同时制图，而是事先使用传感器如激光雷达对区域构建点云地图，通过程序和人工的处理将一部分“语义”添加到地图中（例如车道线的具体标注，路网，红绿灯的位置，当前路段的交通规则等等），这个包含了语义的地图就是我们无人驾驶车的 高精度地图（HD Map） 。实际定位的时候，使用当前激光雷达的扫描和事先构建的高精度地图进行点云匹配，确定我们的无人车在地图中的具体位置，这类方法被统称为扫描匹配方法（Scan Matching），扫描匹配方法最常见的是迭代最近点法（Iterative Closest Point ，ICP），该方法基于当前扫描和目标扫描的距离度量来完成点云配准。
除此以外， 正态分布变换（Normal Distributions Transform，NDT） 也是进行点云配准的常用方法，它基于点云特征直方图来实现配准。基于点云配准的定位方法也能实现10厘米以内的定位精度。虽然点云配准能够给出无人车相对于地图的全局定位，但是这类方法过于依赖事先构建的高精度地图，并且在开放的路段下仍然需要配合GPS定位使用，在场景相对单一的路段（如高速公路），使用GPS加点云匹配的方法相对来说成本过高。
拓展阅读： L4 自动驾驶中感知系统遇到的挑战及解决方案
浅析自动驾驶的重要一环：感知系统发展现状与方向
无人车的规划模块分为三层设计：任务规划，行为规划和动作规划，其中，任务规划通常也被称为路径规划或者路由规划（Route Planning），其负责相对顶层的路径规划，例如起点到终点的路径选择。 我们可以把我们当前的道路系统处理成有向网络图（Directed Graph Network），这个有向网络图能够表示道路和道路之间的连接情况，通行规则，道路的路宽等各种信息，其本质上就是我们前面的定位小节中提到的高精度地图的“语义”部分，这个有向网络图被称为路网图（Route Network Graph），如下图所示：
这样的路网图中的每一个有向边都是带权重的，那么，无人车的路径规划问题，就变成了在路网图中，为了让车辆达到某个目标（通常来说是从A地到B地），基于某种方法选取最优（即损失最小）的路径的过程，那么问题就变成了一个有向图搜索问题，传统的算法如迪科斯彻算法（Dijkstra’s Algorithm）和A 算法（A Algorithm）主要用于计算离散图的最优路径搜索，被用于搜索路网图中损失最小的路径。
行为规划有时也被称为决策制定（Decision Maker），主要的任务是按照任务规划的目标和当前的局部情况（其他的车辆和行人的位置和行为，当前的交通规则等），作出下一步无人车应该执行的决策，可以把这一层理解为车辆的副驾驶，他依据目标和当前的交通情况指挥驾驶员是跟车还是超车，是停车等行人通过还是绕过行人等等。
行为规划的一种方法是使用包含大量动作短语的复杂有限状态机（Finite State Machine，FSM）来实现，有限状态机从一个基础状态出发，将根据不同的驾驶场景跳转到不同的动作状态，将动作短语传递给下层的动作规划层，下图是一个简单的有限状态机：
如上图所示，每个状态都是对车辆动作的决策，状态和状态之间存在一定的跳转条件，某些状态可以自循环（比如上图中的循迹状态和等待状态）。虽然是目前无人车上采用的主流行为决策方法，有限状态机仍然存在着很大的局限性：首先，要实现复杂的行为决策，需要人工设计大量的状态；车辆有可能陷入有限状态机没有考虑过的状态；如果有限状态机没有设计死锁保护，车辆甚至可能陷入某种死锁。
通过规划一系列的动作以达到某种目的（比如说规避障碍物）的处理过程被称为动作规划。通常来说，考量动作规划算法的性能通常使用两个指标：计算效率（Computational Efficiency）和完整性（Completeness），所谓计算效率，即完成一次动作规划的处理效率，动作规划算法的计算效率在很大程度上取决于配置空间（Configuration Space），如果一个动作规划算法能够在问题有解的情况下在有限时间内返回一个解，并且能够在无解的情况下返回无解，那么我们称该动作规划算法是完整的。
配置空间：一个定义了机器人所有可能配置的集合，它定义了机器人所能够运动的维度，最简单的二维离散问题，那么配置空间就是[x, y]，无人车的配置空间可以非常复杂，这取决于所使用的运动规划算法。
在引入了配置空间的概念以后，那么无人车的动作规划就变成了：在给定一个初始配置（Start Configuration），一个目标配置（Goal Configuration）以及若干的约束条件（Constraint）的情况下，在配置空间中找出一系列的动作到达目标配置，这些动作的执行结果就是将无人车从初始配置转移至目标配置，同时满足约束条件。在无人车这个应用场景中，初始配置通常是无人车的当前状态（当前的位置，速度和角速度等），目标配置则来源于动作规划的上一层——行为规划层，而约束条件则是车辆的运动限制（最大转角幅度，最大加速度等）。显然，在高维度的配置空间来动作规划的计算量是非常巨大的，为了确保规划算法的完整性，我们不得不搜索几乎所有的可能路径，这就形成了连续动作规划中的“维度灾难”问题。目前动作规划中解决该问题的核心理念是将连续空间模型转换成离散模型，具体的方法可以归纳为两类：组合规划方法（Combinatorial Planning）和基于采样的规划方法（Sampling-Based Planning）。
运动规划的组合方法通过连续的配置空间找到路径，而无需借助近似值。由于这个属性，它们可以被称为精确算法。组合方法通过对规划问题建立离散表示来找到完整的解，如在Darpa城市挑战赛（Darpa Urban Challenge）中，CMU的无人车BOSS所使用的动作规划算法，他们首先使用路径规划器生成备选的路径和目标点（这些路径和目标点事融合动力学可达的），然后通过优化算法选择最优的路径。另一种离散化的方法是网格分解方法（Grid Decomposition Approaches），在将配置空间网格化以后我们通常能够使用离散图搜索算法（如A*）找到一条优化路径。
基于采样的方法由于其概率完整性而被广泛使用，最常见的算法如PRM（Probabilistic Roadmaps），RRT（Rapidly-Exploring Random Tree），FMT（Fast-Marching Trees），在无人车的应用中，状态采样方法需要考虑两个状态的控制约束，同时还需要一个能够有效地查询采样状态和父状态是否可达的方法。
自动驾驶汽车的车辆控制技术旨在环境感知技术的基础之上，根据决策规划出目标轨迹，通过纵向和横向控制系统的配合使汽车能够按照跟踪目标轨迹准确稳定行驶，同时使汽车在行驶过程中能够实现车速调节、车距保持、换道、超车等基本操作。
互联网科技公司主要做软件，以工程机上层为主；而车厂其实以下层的组装为主，也就是OEM，也不是那么懂车。像制动、油门和转向等这些领域，话语权依然集中在博世、大陆这样的Tier 1身上。
自动驾驶控制的核心技术是车辆的纵向控制和横向控制技术。纵向控制，即车辆的驱动与制动控制；横向控制，即方向盘角度的调整以及轮胎力的控制。实现了纵向和横向自动控制，就可以按给定目标和约束自动控制车运行。所以，从车本身来说，自动驾驶就是综合纵向和横向控制。
车辆纵向控制是在行车速度方向上的控制，即车速以及本车与前后车或障碍物距离的自动控制。巡航控制和紧急制动控制都是典型的自动驾驶纵向控制案例。这类控制问题可归结为对电机驱动、发动机、传动和制动系统的控制。各种电机-发动机-传动模型、汽车运行模型和刹车过程模型与不同的控制器算法结合，构成了各种各样的纵向控制模式，典型结构如图所示。
此外，针对轮胎作用力的 滑移率控制 是纵向稳定控制中的关键部分。滑移率控制系统通过控制车轮滑移率调节车辆的纵向动力学特性来防止车辆发生过度驱动滑移或者制动抱死，从而提高车辆的稳定性和操纵性能。制动防抱死系统（antilock brake system）简称 ABS，在汽车制动时，自动控制制动器制动力的大小，使车轮不被抱死，处于边滚边滑（滑移率在 20%左右）的状态，以保证地面能够给车轮提供最大的制动作用力值。一些智能滑移率控制策略利用充足的环境感知信息设计了随道路环境变化的车轮最有滑移率调节器，从而提升轮胎力作用效果。
智能控制策略，如模糊控制、神经网络控制、滚动时域优化控制等，在纵向控制中也得到广泛研究和应用，并取得了较好的效果，被认为是最有效的方法。
而传统控制的方法， 如PID控制和前馈开环控制 ，一般是建立发动机和汽车运动过程的近似线形模型，在此基础上设计控制器，这种方法实现的控制，由于对模型依赖性大及模型误差较大，所以精度差、适应性差。从目前的论文和研究的项目看，寻求简单而准确的电机-发动机-传动、刹车过程和汽车运动模型，以及对随机扰动有鲁棒性和对汽车本身性能变化有适应性的控制器仍是研究的主要内容。
车辆横向控制指垂直于运动方向上的控制，对于汽车也就是转向控制。目标是控制汽车自动保持期望的行车路线，并在不同的车速、载荷、风阻、路况下有很好的乘坐舒适性和稳定性。
车辆横向控制主要有两种基本设计方法，一种是基于驾驶员模拟的方法；另一种是给予汽车横向运动力学模型的控制方法。基于驾驶员模拟的方法，一种策略是使用较简单的运动力学模型和驾驶员操纵规则设计控制器；另一策略是用驾驶员操纵过程的数据训练控制器获取控制算法。基于运动力学模型的方法要建立较精确的汽车横向运动模型。典型模型是所谓单轨模型，或称为自行车模型，也就是认为汽车左右两侧特性相同。横向控制系统基本结构如下图。控制目标一般是车中心与路中心线间的偏移量，同时受舒适性等指标约束。
现在很多品牌的汽车都可以实现自动驾驶，未来的汽车一定是无人驾驶的。特斯拉、宝马、奔驰等品牌的汽车已经能够实现无人驾驶，这主要依靠摄像头、传感器、gps定位系统和电子控制系统。许多汽车带着l2级自动驾驶离开工厂。在一些特殊情况下，汽车可以自动行驶，而无需车主控制汽车。还有很多车有自动泊车功能，类似于无人驾驶功能。停车时，车主只需换挡。现在也有很多公司涉足无人驾驶技术领域。随着工程师们突破一个又一个难关，无人驾驶的时代总有一天会到来。无人驾驶可以避免人为的不正确操作，响应速度和准确率都比人高，因此无人驾驶技术可以避免交通事故的发生概率。虽然目前的无人驾驶技术偶尔会引发事故，但随着科技的发展，无人驾驶技术也在不断进步。未来，无人驾驶技术肯定可以避免事故，甚至在关键时刻挽救车内成员的生命。
随着人们生活水平的不断提高，汽车已越来越多地进入普通百姓的家中，汽车在给我们的日常生活带来方便、快捷的同时，也存在着潜在的危险。交通事故每天都在重复地上演，据了解我国每年因交通事故死亡的人数已经突破10万，令人触目惊心。交通事故离我们有多远？为什么屡见不鲜？有没有杜绝的办法？我们不能只停留在千万次的问，每一名汽车驾驶员在开车上路之前，不但要掌握交通法律法规及汽车机械常识，更要了解安全行车常识，因为，这是减少交通事故不可或缺的重要环节。一、自觉遵守“交法”道路交通安全法是用来规范驾驶员的行为，以确保交通安全及车辆行驶畅通为目的。道路交通安全法大部分是用血的教训换来的，驾驶员遵守交通法规是为了行车安全，而不是为了做给交通警察看。如果每一个汽车驾驶员都能够认识到这一点，那么，遵守交通法规就真正成为了自觉的行动。然而，有相当一部分汽车驾驶员并做不到自觉遵守交通法规，在没有交通警察或电子眼监控的路面，超速行驶闯红灯的现象可以说是屡见不鲜。恰恰就是因为这些人对交通法规的漠视，不但保证不了自身的安全，还使很多无辜者惨遭不幸。为了您和他人的安全，请您自觉遵守道路交通安全法。二、熟练掌握“机常”熟练掌握机械常识对行车安全是非常必要的，但大部分人认为，我会开车就行了，学那么多有什么用。常言道：艺不压身。多学一些知识不会成为自己的负担，相反，在驾车中会减少一分危险、增添一分自信。其实，只是希望大家能够掌握一些机械常识，并不是让人人都成为汽车理论或故障分析专家。比如说，如果你知道刹车的工作原理，在刹车时刹车片与刹车盘或刹车鼓摩擦产生阻力，从而降低车辆行驶速度直至完全停止运动。在这个过程中刹车片与刹车盘或刹车鼓摩擦产生阻力的同时，也产生大量热能，尤其是车辆在下长坡时，如果长时间踩刹车就会使刹车系统过热，导致刹车失灵或起火。如果掌握这些知识就不会犯一些常识性错误，下长坡采用点刹或降低挡位的办法，不使用空挡滑行，随时保持正确的操作与合理的车速，才能确保行车安全。三、集中精力驾驶《北京市实施<中华人民共和国道路交通安全法>办法》中 第九十七条规定，驾驶机动车有下列情形之一的，处200元罚款：（一）拨打、接听电话、观看电视的；……（三）连续驾驶超过4个小时，未停车休息或者停车休息时间少于20分钟的；以上的规定目的是使驾驶员保持充沛的精力，集中精力驾驶，这是确保行车安全的重要措施。但很多驾驶员总是不以为然，自认为没事，还有的认为这是小题大做，这都是非常错误的观念。因为精力不集中所发生的惨剧已不胜枚举，在这些惨痛的交通事故案例中，难道还不能让我们吸取教训吗？说实话别说是开车，就是骑车或走路，交通安全的警钟在我的心中就从来没有停止过鸣响。我时常告戒自己：行车万里事故出在一米。就是说，无论你有多长的驾龄，也无论你驾驶经验多么丰富，只要你有一时的疏忽，事故就很可能发生。四、增强“职德”意识开车上路应该具备最起码的职业道德，那就是安全礼让，这一点对安全行驶是非常重要的，但相当一部分驾驶员好像很难做到。好胜心理严重，认为自己的车比你好，自己的技术比你高，我凭什么就应该让你？殊不知这种互不相让的错误心理，往往是造成交通堵塞甚至发生交通事故的根源。其实，交通事故率的上升，不应该与车辆的增长成正比，而是与驾驶员的守法意识、驾驶技术以及职业道德水准息息相关。我开车的时候从不逞强，总在告戒自己，别以为自己驾驶经验丰富就与别人争道抢行，每一个驾驶员都是我们的兄弟姐妹，在给他们带来方便的同时，自己也同样会得到方便。绝不能将“狭路相逢勇者胜”的精神用在行车中。五、预防追尾措施车辆追尾的事故每天都在上演，而且在整个交通事故案例中占了相当大的比例，应该引起我们的重视。分析追尾事故的原因，由于刹车失灵造成的占极少的比例，大部分都是因为精神不集中或跟车距离过近造成的。每一名汽车驾驶员开车上路，最起码应该知道自己车子在不同情况下的刹车距离，尤其要根据不同车速、不同路面的情况随时调整与前车的距离，绝不能盲目过近跟车。现在车辆追尾时常发生穿“糖葫芦”的现象，三、四辆是常事，有时十几辆甚至几十辆，原因很简单，就是跟车距离太近。尤其是能见度不高、雨雪天气或下坡路面更要与前车保持足够的安全距离，确保行车安全。防止被追尾也是不可忽视的问题，往往由于后车跟车过近，前车急刹车造成被追尾，虽然是后车的责任，但事故发生了，带来的麻烦自不必说。为了避免此类事情的发生，关键尽量不要踩急刹车，提前分析情况，提前采取措施，刹车就不会太急。发现后车跟车过近，更要加倍小心，此时急刹车十有八九被追尾。在能见度比较低的情况下，一定要将示宽灯（小灯）打开，以便后方车辆提前看到，也是避免被追尾的防范措施
影响机车运行油耗的因素很多,其中驾驶员的责任心和驾驶技术水平对油耗有较直接的影响。据测定,驾驶技术娴熟的比驾驶技术一般的驾驶员平均节约燃油8%～10%。因此,驾驶节油的关键是看驾驶员能否根据机车的运行条件采用相应的驾驶操作,使人、机配合得当,保持机车的最佳运行状态。 汽车节油技术开始与日本，原因是由于它是一个资源小国，必须注重节能。在这方面日本的技术上也走在了前列。节油技术的研究在世界上普遍引起重视的应该是资本主义世界第二次经济危机后，由于产油国组织欧佩克联手提高油价，西方资本主义国家由于能源链上的断裂，造成了大规模的经济危机。另外，也由于对石油这种不可再生能源认识的加深，人们开始越发注意对汽车节油技术的研究…… 影响汽车经济性的主要有四大方面的因素： 1、汽车本身的质量。 2、汽车车身的风阻系数。 3、汽车发动机的技术水平。 4、用车者的驾驶习惯与驾驶技术。 汽车车身质量研究也是未来汽车设计的一个发展方向，即车身轻量化的研究。这方面的研究主要涉及材料科学和机械结构分析尤其是车体有限元方面。目前汽车车身轻量化研究还尚未进入大规模应用阶段，不过进展方面还是一日千里。六 汽车的风阻系数方面的研究是伴随着汽车极速的不断提高而逐渐被人们重视起来的。德国的保时捷汽车公司拥有目前世界上汽车行业最后的空气动力学实验室。 这方面的研究重点在于尽量降低汽车行驶过程中的空气阻力。 汽车发动机技术时至今日，已经发展到了一个非常成熟的阶段，尤其是日本的汽车公司在这方面保持领先，尤其是发动机的经济性方面的研究。目前车用发动机，尤其是乘用车，多用汽油机。但是，由于压缩比方面的问题，汽油机的燃烧效率远不如柴油机，由于节能方面的巨大压力，柴油机在乘用车上的应用也将是以后节油技术研究的一个重要内容和趋势。 由于石油的不可再生性，目前汽车制造商在动力总成方面的研究已经超越了以油为能源的范畴，比如混合动力汽车，燃料电池汽车等相关技术都已经接近商用水平。另外，天然气汽车、酒精汽车也已经越来越多地出现在人们的视野中。 以上都是汽车制造商在节油方面的工作，对于车友而言，良好的驾驶习惯对节油也影响很大。如起步是大脚油门，之后来个紧急制动，电喷车的空挡滑行等…… 随着油价的持续上涨，汽车的油耗越来越被人们关注，究竟怎样开车才更省油？ 1、新车磨合 专家提醒新车在最初的3000公里行驶里程之内一定要磨合。新车磨合要注意时速控制在每小时80公里以内；尽量减少急加速、急减速。 3、培养良好的驾驶习惯 根据不同路况选择合理的驾驶状态：减少紧急加减速和紧急转弯。行车时不仅要看前一辆车，要同时看到前两三辆车的情况，以提前采取措施，减少急刹车；不要猛加油，一次猛加和缓加到同样的速度，油耗相差可达12毫升；匀速行驶，在可能的情况下，保持最经济工况：发动机转速2000到3000转、车速60到90公里每小时。换挡时机：选择最佳时机换挡（发动机转速处于2000到3000转）；杜绝低挡高速，低挡高速行驶往往使油耗超过正常值的45％；手排车用户应杜绝高挡起步。减少怠速状态：适度热车是个好习惯，建议让车慢速行驶一段距离来完成，长时间的原地热车将增加油耗；长时间怠速和怠速状态下运行空调尤其消耗燃油。 4、如何正确测量实际油耗 正确的油耗测量方法是：将油箱加满，并记录首次里程数；再度将油箱加满，记录第二次加油数和第二次里程数；将两次里程数相减，除第二次加油数，得出百公里油耗；依照这一方法多次实验，求出平均值。 节约燃油是一个很大的话题，往往牵涉的因素也很多。因此车辆如何节约燃油最好不要局限在某一点或某一方面。从以上分析可以让我们了解到车辆的节油主要和“人”有直接关系。驾驶员对驾驶操作技术和车辆运用方法的关注和学习才是节油的真谛！天下没有秘笈可言，只有对车辆的熟知和了解加上正确的使用，才可能真正进入车辆节油的境界！
汽车驾驶员技术论文篇二 浅谈汽车驾驶员综合能力 摘要：汽车驾驶员应注重学习专业知识，不断增强业务素质。始终把素质过硬当作合格驾驶员的基本功。同时，行驶途中始终坚持宁停三分，不抢一秒，严格遵守交通规则，服从交警指挥，较好防止了交通事故出现。 关键词：预防 措施 ，节油技术，故障维修。 Abstract: the driver of the car should pay attention to the study of professional knowledge, enhance service quality. Always put the basic skills of excellent quality as a qualified driver. At the same time, the road always adhere better stop three points, do not get a second, strictly obey the traffic rules, obey the traffic police command, better to prevent traffic accident occurred. Keywords: preventive measures, fuel-saving technology, fault repair. 中图分类号：文献标识码：A 文章编号：2095-2104(2012) 前言：从事驾驶工作以来，我经常利用业余时间，学习钻研行车驾驶、交通法规、机械原理等方面的知识，拓宽知识层面，提高自身素质，为安全行车奠定坚实思想基础。遵守交通规则，确保安全驾驶。为保证行车安全，平时注意车辆保养，每天上下班都坚持先检查车况，看车辆是否有毛病，发现问题，及时维修，每次都是在确认车辆良好情况下才出车，较好防止了行驶路上出问题。 经过这二十几年的驾驶历练，我对安全驾驶及汽车节油有较深刻的认识。下面就我对驾驶员如何提高汽车驾驶员预防事故的措施、汽车节油技术及汽车主要故障检修浅谈一下个人看法： 一、如何提高汽车驾驶员预防事故的措施 1、驾驶员要努力学习汽车安全行车的各种知识，以适应于交通安全的要求。驾驶员不但要掌握车辆行驶特性，还要熟悉自己车辆性能，随着国家经济建设的发展，道路条件发生了不同的变化，汽车的各种特性、车速、马力、车身质量都相应提高，车辆的操纵性、稳定性和制动的方向性及惯性力都需要在思想上重视起来，在安全行车中养成良好的驾驶习惯，做到出车前想一想，看一看，坚持途中检查和回场后保养，掌握安全行车系统知识增强安全行车意识。 2、做为一名驾驶员要学习交通安全心理学，注重心理健康,从驾驶员-车辆系统的观点认识事故的实质，正确认识事故出现后的偶然性与必然性和预测行车事故的必要性和可能性关系，为消灭萌芽事故，增加信心，建立科学的依据。 3、认识和掌握“信息处理特性”，驾驶员无论是在滩区或在路上行驶，他的行动过程首先是收集各种情报、情况予以预测，作出判断，然后才是行动，欲使行动无误，关键在于收集各种情况，在驾驶中自觉不做超出自己能力的驾驶行为。 4、严格训练，提高技术水平。正确的驾驶操作是保证安全行车的前提，为此对所训驾驶员进行严格训练，严格要求，在实习期间要增强自我跟车训练实践，掌握车辆运动规律，提高自己独立处理各种情况的能力，避免“职业杀手”的出现。 二、汽车的节油技术方法 从我驾驶经验而言：汽车经济性主要有四个方面的因素。 1、汽车车身的质量，2、汽车车身的风阻系数，3、汽车发动机 的技术水平，4、驾驶员的驾驶习惯与技术有关，如果起步用低档又要大脚油门之后来个急制动，这样消耗燃油量就为增多。专家提醒我们，新车磨合，在最初的3000公里行驶里程之内一定要磨合，新车磨合要注意时速控制在每小时80公里以内尽量减少急加速急减速 合理保养汽车，对于空气滤清器，汽油滤清器，机油滤清器，每行驶5000公里以上的配件都需要更换，因为空气会引起气量减少，导致汽油燃烧不充分，降低燃油效率，而汽油滤清的阻塞也会使发动机工作异常，对于加机油需要质量注意机油标尺，所标示的刻度，机油太多将曲轴淹没，增大阻力，机油过少则无法起到润滑和封闭作用，甚至影响发动机效率，对于轮胎状态，胎压偏低会造成油耗增加。培养良好的驾驶习惯，根据不同路况选择合理的驾驶状态，减少紧急转弯。行车时不仅要看前一辆车、要同时看前两、三辆车的情况，以提前采取措施，减少急刹车，不要猛加油，一次猛加缓加到同样的速度，油耗相差可达10亳升左右，匀速行驶在可能的情况下，保持最经济工况，发动机转速2000到3000转，车速60到90公里换档时机，选择最佳时机换档杜绝低档高速，低档高速行驶往往使油耗超正常值的百份之四十五左右，节约燃油是一个的话题，往往牵涉的因素很多，因此车辆如何节约燃油，最好不要局限在某一点或某一方面，从以上分析可以让我们了解到车辆的节油主要是驾驶员有直接关系，驾驶员对驾驶操作技术和车辆运用方法关注才是节油的真谛，只有对车辆的熟知和了解，加上正确的使用，才可能真正进入车辆节油的境界。 对于一定的车型而言，汽车燃油消耗量的多少，主要决定于驾驶员驾驶操作的技术水平，其驾驶操作的技术水平的好坏决定了汽车耗油量的多少，驾驶操作的技术水平主要包括以下几个方面： 1、热车：对汽车发动机启动后进行3～5分钟的热车后可起步，这样可以有效的降低油耗，并能减少有害物质的排放。 2、起步：冬季启动后起步应保持低速行驶，待发动机及各总成温度升至正常后方可正常加速行驶;日常起步应从一挡起步，尽量避免起步时急踩加速踏板。 3、挡位及车速的选择：汽车在良好的路面上行驶，应尽量选择较高的挡位(高档位不代表高速)。上坡时应提前加速，利用惯性冲坡，不能利用惯性冲坡的应提前降至合适的挡位上坡，以免因降挡过晚造成动力不足，增加换挡次数，使油耗增加。 4、离合器的运用：试验表明，在良好道路上起步连续换挡至车速40km/h，一脚离合器换挡法可以节约燃油，时间缩短1s，在坡道上减挡，一脚离合器换挡法由五挡降至四挡，可节约燃料，缩短时间。 5、加速踏板的控制：汽车行驶时，加速踏板应轻踏、柔和控制，应尽量避免急加速及空踩加速踏板。提倡预见性驾驶，细心观察前方百米范围内的路况，再决定是否加油。明明还有几秒就是红灯了，偏要一脚油门去赶，增加油耗不说，还影响道路行人安全。多注意周围的车况、路况再下判断，平时多注意了，节油也就积少成多了。 6、合理利用制动：汽车行驶时，应尽量利用发动机制动，少踩制动踏板。制动前应有预见性，能合理的利用滑行来控制车速，尽量避免紧急制动。 7、发动机温度的控制：发动机温度过高、过低，都将直接影响发动机的工作状况及燃油消耗量，正常的发动机温度(80～95℃)有利于燃料的雾化和混合气的均匀分配，使发动机具有良好的燃油经济性和动力性，并且能保证机油的润滑能力，以减少发动机的磨损，降低摩擦功的消耗。 8、空调温度设定：空调是夏季油耗偏高的重要因素，所以在使用空调时必须注意，尽量不要把温度设定在最低，如果空调在最低温度时，空调压缩机不停的工作，油耗负担会随之增加。 三、汽车的主要故障的检修 作为一名驾驶员，必须具有对汽车基本故障检修的能力。汽车基本故障包括汽车发动机故障及汽车底盘故障等。 1、当汽车起步时，离合器不能平稳结合，而产生抖动。产生此故障的原因主要是从动盘的钢片或压盘发生翘曲，变形造成从动盘不能正常与飞轮或压盘结合。排除此故障的方法是更换从动盘或压盘。 2、当汽车行驶途中出现运行无力、异响、耗油量大及水温升高等故障时，发生此故障的原因是活塞烧顶、爆震。要排除此故障，我们应检查活塞头部是否已经熔化或有熔化迹象。若已熔化，应换新活塞，并清洗机油底壳，检查、清除油道已熔化的铝颗粒。最后重新组装试车。 3、当汽车行驶、滑行时，驱动桥均发生较大的响声。产生此故障的原因主要是主传动器一对锥形齿轮严重磨损、齿轮变形、齿轮断裂、齿面磨损、啮合面调整不当、啮合间隙太大或太小、啮合间隙不均或未成对更换齿轮等。排除此故障主要方法是更换主传动器的锥形齿轮。 结束语：通过十多年的驾驶经验，根据自己的技术能力和业绩，对照国家职业标准，本人已达到汽车驾驶员技师水平。 看了“汽车驾驶员技术论文”的人还看： 1. 驾驶员技术论文 2. 驾驶员专业技术论文 3. 汽车安全驾驶技术论文 4. 汽车电子驻车技术论文 5. 发动机启停技术论文
中国上海，2019年6月27日——在第二届中国自动驾驶测试验证技术创新论坛中来自吉林大学计算机学院教授，博士生导师王健老师参与了本届论坛并发表了精彩演讲。论坛中王健老师先从场景定义、构成及关键特征为嘉宾详细阐述了自动驾驶场景，场景研究是智能驾驶技术与产品开发的关键技术，场景库作为整个测试中的一个重要环节，场景库作为整个测试环节中的输入，给到我们测试中的评价，对于场景的一个位置判断。行驶环境是无限丰富、极其复杂、不可预测、不可穷尽的，场景的构成就是把复杂的行驶环境分成静态特征和动态特征两个大的部分，静态特征包括道路场地、交通及设施，动态特征包括交通、气象等。提取静态特征，再加上虚拟算法生成动态特征，两者合二为一就是场景的基本构成。场景是无限世界的有限映射，不管是静态特征还是动态特征的有限映射，然后进行一个覆盖度的衡量，对危险场景的覆盖度和测试的准确度。这两个是通过自动生成之后正向推理出来的两个结果。场景库的生成就是把无限丰富、极其复杂的行驶环境通过有限映射、充分覆盖，最后生成场景库。具体步骤为：首先对行驶环境的一个录捕，通过映射到网络上，去通过学习真实的场景特征，衍化出一个新的场景出来，提取它们中需要存储的场景库指标，最终抽象成驾驶情景和行驶场合。场景对自动驾驶影响的三大关键要素为行驶场合、环境影响、驾驶情景。行驶场合如高速公路、乡村道路、城市道路等，这些要素变化力度不是很大，选取过后一般不会改变；环境影响如道路、交通、行人、天气等，这些是最复杂的情形。环境影响的关键是环境传感感知，激光雷达和毫米波雷达、相机、定位系统、V2X通信设备，我们要了解哪些因数对传感器的影响，并在场景库中存储这些条件。驾驶情景：驾驶情景是场景的重要外部因素，驾驶情景分为以下三种：1、车辆的驾驶任务如：换道、超车、掉头、转弯等；2、车辆的驾驶速度如：加速、减速等；3、车辆的驾驶模式是保守、激进还是正常。最后王健老师为嘉宾展示了实验室模拟场景构建和场景库如何与测试工具做结合。通过实践测试案例和测试数据为嘉宾详细展示了L3的自动驾驶测试，给造车企业重大启发，为早日实现自动驾驶奠定基础。演讲嘉宾个人简介：王健，吉林大学计算机学院教授，博士生导师，中国汽车工程研究院特聘高级专家，启明信息技术股份有限公司特聘高级专家。先后在加拿大大不列颠哥伦比亚大学、奥地利因斯布鲁克大学、法国国家信息与自动化研究所、韩国汉阳大学从事博士生、博士后、访问学者等研究工作。主要研究领域为智能网联汽车的通信协议、MEC应用、模拟仿真与测试等。现任国际平行驾驶联盟秘书长，中国自动化学会平行智能专业委员会常务委员，中国智能交通产业联盟通信委员，中国Auto-E联盟委员，中国人工智能学会知识工程与分布智能专业委员会青年委员，InternationalJournal of Vehicular Telematics and Infotainment Systems编委，曾任29thIEEE Intelligent Vehicles Symposium出版委员会联合主席，IEEEVTC、CV2N、VTHWN、SAE 2017 ICVS、IWCMC 2017等国际会议技术委员会委员。近几年来作为项目负责人先后承担了国家自然科学基金面上、青年项目、国际合作交流、中国博士后基金特等资助、教育部博士点基金、吉林省发展计划重点项目、吉林省国际合作项目、吉林省青年基金等纵向项目10 余项，获高等教育国家级教学成果二等奖1次、吉林省科学技术进步奖一等奖1 次，吉林省教学成果一等奖1次，中国商业联合会全国商业科技进步奖二等奖2 次，以第1责任作者在IEEETransaction on ITS, IEEE Transaction on IV，ScientificReports, Computer Networks, Computer Communications等国际SCI检索期刊发表论文42篇，授权发明专利7项，软件著作权4项，出版中英文专著各1部。主办方：上海锁雅汽车科技有限公司是一家从事汽车技术领域的技术开发，技术转让，技术咨询展览展示服务，会务服务等多业务发展的技术咨询类公司。公司为国内外领军企业（主要为世界500强企业）的高级决策人提供行业资讯、商业创新发展解决方案、市场调研、商务合作和人脉拓展平台、个人职业发展以及投融资等咨询服务。“中国自动驾驶测试验证技术创新论坛2019 (CADT2019)”
《红外技术》杂志 是核心期刊。了解更多核心期刊——君子期刊论文网刊名： 红外技术 Infrared Technology主办： 昆明物理研究所;中国兵工学会夜视技术专业委员会周期： 月刊出版地：云南省昆明市语种： 中文;开本： 大16开ISSN： 1001-8891CN： 53-1053/TN邮发代号：64-26复合影响因子：综合影响因子：历史沿革：现用刊名：红外技术创刊时间：1979该刊被以下数据库收录：JST 日本科学技术振兴机构数据库(日)(2013)CSCD 中国科学引文数据库来源期刊（2013-2014年度）（含扩展版）核心期刊：中文核心期刊(2011)中文核心期刊(2008)中文核心期刊(2004)中文核心期刊(2000)中文核心期刊(1996)
沈雨娇写的论文有撵炉胶，春夜喜雨等论文。沈雨娇的很多偏关于社会学的论文，发表在人才杂志上，引起很大反向。
沈雨娇为我院2012级英语专业本科学生，2017年考上上海外国语大学英语语言文学专业研究生，研究方向为跨文化交际，师从上外跨文化中心主任顾力行教授（Steve J. Kulich）和复旦大学人类社会学博士张晓佳老师。2021年1月获得日本早稻田大学的博士录取通知书，6月获得国家留学基金委员会公派奖学金，将于2022年4月赴日进行为期三年的博士学习，专业为国际文化与交流，研究方向为视觉文化，师从早稻田大学国际文化与交流学院主任吉本光弘教授。
到现在真正能量产销售的自动驾驶汽车能达到L3级别目前只发现奥迪A8，且只是在拥堵路段满足相当都条件才能激活“拥堵自动驾驶”，这种模式激活后出事故是汽车厂商负责。目前看主流厂商都目标都是2020或2021年实现大面积量产商用（当然只是从技术角度，政策法律法规方面还不明朗），因此如果近期要买车可以先买一个过渡车先用，等到那时自动驾驶技术真正成熟时才换用。假设下一个七年自动驾驶汽车普遍使用解决相当一部分拥堵问题，假期回家开始也会轻松很多哈。自动驾驶技术分级自动驾驶技术分为多个等级，目前国内外产业界采用较多的为美国汽车工程师协会（SAE）和美国高速公路安全管理局（NHTSA）推出的分类标准。按照SAE的标准，自动驾驶汽车视智能化、自动化程度水平分为6个等级：无自动化（L0）、驾驶支援（L1）、部分自动化（L2）、有条件自动化(L3)、高度自动化(L4)和完全自动化（L5）。两种不同分类标准的主要区别在于完全自动驾驶场景下，SAE更加细分了自动驾驶系统作用范围。详细标准见下图：所以，我认为自动驾驶未来必定是大趋势
自动驾驶汽车的研发已经成为全球热潮。无论是像谷歌、百度、Uber这样的互联网巨头，还是丰田、通用、福特这样的老牌汽车制造商，都在以大量的人力、资金向自动驾驶领域下注。然而，无论是Waymo推出首个自动驾驶汽车商用服务，还是汽车制造商公布各种自动驾驶水平的原型车时间表，不少人仍然认为：对于自动驾驶汽车的未来，我们过于乐观。
他们认为，即使自动驾驶汽车时代终将到来，也不会像许多人所鼓吹的那样快速和顺利。大西洋月刊的作者Alexis C. Madrigal对这些观点进行了整理，认为质疑的声音主要体现在7个方面。自动驾驶能够像下围棋那么容易？计算机算法是否能真正保障乘客安全？能否应对黑客攻击？对缓解交通拥堵和降低碳排放是否真的管用？……这些疑问一方面会提醒我们自动驾驶的研发和商业化绝不会一帆风顺；另一方面，为解决这些疑问而进行的努力其实也会推动自动驾驶技术的不断完善和进化。疑问1：汽车能否像人类一样聪明？到目前，计算机还远没有接近人类的智能。在某些单一任务中，例如下围棋或识别图片中的某些对象，其表现可优于人类，但这种技能无法推而广之。
自动驾驶汽车的拥护者倾向于认为自动驾驶更像是“下围棋”：一项远低于人类理解世界所需技能的任务。但是，在2017年的论文中，罗德尼·布鲁克斯（传奇的机器人学家和人工智能研究者，麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的领导者）反对基于一定“边缘情况”而提出的自动驾驶短期能力。他写道：“即使有一套适当的指导原则，仍然会有许多感知上的挑战……这些挑战远远超出了当前开发人员通过深度学习网络所解决的挑战，而且可能是比迄今为止任何人工智能系统所能展示的更加自动化的推理。”，“我怀疑，为了做到这一点，为了妥善处理所有的边缘情况，我们最终会希望我们的汽车像人一样聪明。”他仍然相信，总有一天自动驾驶汽车会取代人类驾驶员。“在读到这篇文章的许多人的一生中，人类驾驶很可能会消失。……但这不可能一蹴而就。”
【太平洋汽车网】欧卡2有自动驾驶功能，欧卡2还可以允许驾驶员将注意力从交通情况和控制车辆中解放出来做其它事情，但是，驾驶员仍需要坐在车里，在自动驾驶系统尚未启动或者退出时控制车辆。而无人驾驶则可以没有驾驶员，完全的车辆自主驾驶。
驾驶辅助包括不少功能，其中比较有代表性的比如自适应定速巡航（也就是ACC），是用于定速跟车前进；又比如车道保持，能够将车辆保持在车道内行驶。这两者相结合就是最新的堵车驾驶辅助系统，在堵车环境中能够控制车辆的方向和走停。
而自动驾驶除了实现驾驶辅助的基本所有功能外，还可以允许驾驶员将注意力从交通情况和控制车辆中解放出来做其它事情。但是，驾驶员仍需要坐在车里，在自动驾驶系统尚未启动或者退出时控制车辆。
而无人驾驶则可以没有驾驶员，完全的车辆自主驾驶。
自动驾驶目前的等级划分下面这幅图来自于欧洲AdaptIVe联盟的一篇论文《SystemClassification》。AdaptIVe全称“AutomatedDrivingApplicationsandTechnologiesforIntelligentVehicles”，中文名叫“关于智能汽车的自动驾驶软件和技术”。
由表格中可以很清晰的看到，区分着自动驾驶等级的几个关键功能包括：加减速和转向、监控驾驶环境、对动态驾驶环境的回馈、系统驾驶模式。而自动驾驶可以由此分为六个等级。
第0级：之所以说是第0级，那肯定是没有任何辅助功能的啦。上述几个关键功能全都是人工操作，没有汽车自身系统的任何介入。
第1级：驾驶辅助。系统对于加减速和转向有着部分介入，可能会基于司机的驾驶**惯结合当前驾驶状况做部分干预（比如刹车辅助）。
第2级：部分自动化。在驾驶辅助的基础上，系统可以在学**司机的驾驶**惯，加上对于当前驾驶状况的判断，自主控制加减速以及转向。
第3级：有条件的自动驾驶。在部分自动化的基础上，系统可以对周边道路环境进行监控，对于获得的数据进行分析来计算目前应该设置的油门或刹车力度以及方向。但是司机可以随时停止自动驾驶系统，随时接手汽车。
第4级：高度的自动驾驶。在第3级的基础上，除了对汽车行驶状况的判断外，系统对于突发事件也能够很好的处理，就算司机还没反应过来去做及时的干预，自动驾驶系统也能够及时作出反应，以确保车辆和车上人员的安全。
（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）
随着科技的发展，基础施舍更加完善。自动驾驶出现在大众视野也许会在不远的那一天。目前也只是部分诚市规划了小部分的特定试验区域。主要还是试验为主，对其自动驾驶的各方性能，实用性加以改进改良。目前所取得的成绩也令人欣喜。未来的发展方向应该是怎样在复杂，多变的环境下进行高效的运作，如遇雷雨大风和路面积水，道路拥堵等情况。实现双手解放出来，是个很宠大的工程，涉及了汽车，自动驾驶技术，通信，道路交通等。可谓需要很多方面的辅助。不仅物力财力的支持，还离不开科技技术的创新和应用。出现在大众视野里，估计还是没那么快，因为出现在大众视野里的自动驾驶车辆，己经是非常成熟的技术和已经进入了量产能为。但或许将来的每一天也许有可能。综合分析本人还是抱着较为谨慎的态度。
人工智能和感知技术可以提供更安全、更具确定性的行为，从而带来燃油效率、舒适性和便利性等优势。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。本系列包括两篇文章，介绍无人驾驶汽车得以实现的AI应用，展示其挑战与成就，另外还探讨了与传统软件相比AI的本质，并在第二篇文章中进一步讨论了在自动驾驶领域开发、测试和部署AI技术的特定挑战。 1.自动驾驶车辆中的AI分析自动驾驶车是汽车工业中增长最快的领域，而人工智能则是自动驾驶车中最重要和最复杂的组成部分。图1所示为典型的自动驾驶车构成。 自动驾驶车辆对传送实时数据的传感器数量，以及对数据进行智能处理的需求可能会非常庞大。而AI被用于现代汽车的中央单元以及多个电子控制单元（ECU）中。 由于AI已在机器人等众多领域中得到应用，它自然成为自动驾驶的首选技术。人工智能和感知技术可以提供更安全、更具确定性的行为，从而带来燃油效率、舒适性和便利性等优势。 开发如自动驾驶车这样复杂的AI系统面临的挑战很多。AI必须与众多传感器交互，并实时使用数据。许多AI算法的计算量都很大，因此很难与内存和速度受限的CPU一起使用。现代车辆是一种实时系统，必须在时域中产生确定性结果，这关系到驾驶车辆的安全性。诸如此类的复杂分布式系统需要大量内部通信，而这些内部通信容易带来延迟，从而干扰AI算法做出决策。另外，汽车中运行的软件还存在功耗问题。越密集的AI算法消耗功率也越多，尤其对只依赖电池充电的电动车而言，这是一个很大的问题。 在自动驾驶车中，AI用于完成多项重要任务。其主要任务之 一是路径规划，即车辆的导航系统。AI的另一项重要任务是与传感系统交互，并解释来自传感器的数据。 显然，提供一套完整的解决方案来取代方向盘后面的驾驶员是一项艰巨的任务。因此，制造商们开始将问题划分为更小的部分，并逐个解决，以便通过小幅进步最终实现完全的自动驾驶。 （图/文/摄： 问答叫兽） 问界M5 传祺GS8 AION V 玛奇朵DHT PHEV 拿铁DHT 高合HiPhi X @2019
技术的快速发展。根据搜狐网资料显示，随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能在自动驾驶的应用得到密切关注。人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。