隨著自動駕駛概念的提出、低速自動駕駛的商用化及越來越多企業入局自動駕駛行業，自動駕駛生態愈發清晰。自動駕駛，又稱為無人駕駛汽車，無人車，機器人車，是一種需要駕駛員輔助或者完全不需要操控的車輛。作為自動化載具，自動駕駛汽車可以不需要人類操作即能感知其環境并對需要出行的路徑進行導航，自主完成出行過程。自動駕駛汽車是集感知、規劃與控制功能于一體的自主交通工具，類比與人類行走，自動駕駛汽車想要獨立完成行駛，需要能夠看到路面交通情況，并對路面道路情況進行分析，并根據分析結果，及時對自動駕駛汽車的行駛路徑、所在車道等進行調整，可以讓乘客安全到達目的地，因此感知、規劃與控制也是自動駕駛汽車落地的重要三大技術要素。

感知

自動駕駛汽車想要完成自主行駛，就需要像是人行走一樣，“看”得清道路是第一要求，感知就是讓自動駕駛汽車可以對交通環境進行理解和把握，通過感知系統的加持，自動駕駛汽車可以對交通環境中障礙物（車輛、行人）的位置、速度及接下來可能的行為；交通環境中可以行駛的區域、交通規則（車道線檢測、紅綠燈識別、交通標識識別）等信息進行獲取，自動駕駛汽車還可以通過感知系統了解自己所處的位置（定位）從而可以為進一步的決策和規劃提供重要的道路信息。類似人行走時想要看清交通環境，需要眼觀六路、耳聽八方一樣，自動駕駛汽車想要“看”清路況，則需要雷達、車載攝像頭等硬件的加持，還需要有智能網聯等技術的布局。

雷達

自動駕駛汽車想要“看”清路況，雷達的作用是必不可少的，雷達能夠主動探測自動駕駛汽車周邊環境，通過向自動駕駛汽車周邊發射電磁波并接收回波，從而獲取到距離、方向、距離變化等信息，根據探測方式的不同，雷達可以分為激光雷達、超聲波雷達及毫米波雷達。

激光雷達

激光雷達是自動駕駛汽車上較為重要的感知硬件之一，主要由激光探測和激光測距兩個部分組成，激光雷達由發射、接收和后置信號處理三部分及使此三部分協同工作的機構組成，激光雷達的激光光束發散角小，能量集中，探測靈敏且分辨率較高，擁有抗干擾能力強、定向性好、測量距離遠、測量時間短等優勢。通過對自動駕駛汽車周邊環境對掃描，可以獲取到三維的交通信息，能夠對參與交通環境角色的基本特征和局部細節，進行高進度測量。

超聲波雷達

超聲波雷達多用于精準測距上，通過超聲波發射器和接收脈沖的時間差，可以計算出相對距離，超聲波雷達一般加裝在汽車前、后保險杠及側面，可以用來測量汽車周邊障礙物的距離。超聲波雷達的工作頻率一般在20 kHz以上，由于工作頻率屬于聲波范圍，超聲波雷達也有很多的不足，如在高速行駛中，超聲波雷達會由于傳播延遲，測量到的距離信息會出現一定的誤差，且超聲波雷達也存在方向性差的問題，需要多個設備覆蓋一個區域進行冗余測量，對于大雨、大雪、大霧等極端天氣，超聲波雷達等測量效果也會大大降低。

毫米波雷達

毫米波雷達指工作在30～300GHz頻域的雷達，具有體積小、質量輕和空間分辨率高等優點，具有全天候、全天時等優秀特性，能夠同時識別多個小目標，可以穿透霧、煙、灰塵等環境，精準測量目標的相對距離和相對速度，被廣泛應用于自動駕駛汽車車間距離探測，但易受干擾。

車載攝像頭

車載攝像頭對于自動駕駛汽車來說，主要是用來搜集圖像信息，車載攝像頭主要為工業攝像機，具有高圖像分辨率、高傳輸能力、高抗干擾能力等，車載攝像頭可以分為單目、雙目和三目攝像頭。

單目攝像頭

單目攝像頭是僅利用一套光學系統及固體成像器件連續輸出圖像的攝像機。結構和標定簡單，可有效避免立體視覺中視場小、立體匹配困難等缺點，但在測量范圍和測量距離方面有不可調和的矛盾，即攝像頭視角越寬，精準探測距離越短；攝像機視角越窄，精準探測距離越長。

雙目攝像頭

雙目攝像頭建立在人類視覺研究基礎上，不對外主動投射光源，僅依靠拍攝的2張圖片獲得場景深度信息實現三維場景重構。雙目攝像頭對硬件要求相對較低，但對環境亮度極其敏感且計算復雜度較高。

三目攝像頭

三目攝像頭通過不同焦距的攝像頭實現不同范圍場景全覆蓋，即由寬視野攝像頭完成近景感知任務、主視野攝像頭完成中等距離場景感知任務、窄視野攝像頭完成遠景感知任務，既解決了單個攝像頭無法頻繁變焦的問題，同時也解決了不同距離下識別清晰度的問題。但由于多路圖像數據處理比單路圖像數據處理的難度更大，三目攝像頭對芯片處理能力和硬件可靠性要求更高。

智能網聯

智能網聯技術在自動駕駛汽車感知環節上擔任著重要的角色，雷達、攝像頭等硬件設備，主要是讓自動駕駛汽車“看”得清，而智能網聯則是讓自動駕駛汽車可以進行溝通，通過互聯網技術，實現車與車、車與人、車與路、車與服務平臺（V2X）,從而提升自動駕駛汽車智能化水平和自動駕駛安全性。自動駕駛汽車僅通過雷達、攝像頭等硬件設備加持下的單車智能，很難確保安全的將乘客送達目的地，智能網聯技術的出現，讓自動駕駛汽車可以獲得更多的交通信息，讓自動駕駛汽車更安全地行駛。

規劃

自動駕駛汽車“看”的清是第一步，而對于“看”到的信息進行分析決策，并對之后的出行行為進行規劃，則是更為重要的一個環節。就像人在路面行走一樣，需要對自己要走的路徑進行規劃，自動駕駛汽車也要對獲得的道路信息進行規劃，根據規劃方向的不同，可以分為行為規劃、任務規劃和動作規劃。自動駕駛汽車根據出行任務，對交通情況（車輛、行人等）信息進行分析，從而做出對應的判斷，如超車、停車、繞行等。規劃系統就像是人類的大腦，會對獲得的道路信息進行分析判斷，并根據出行任務，對駕駛行為做出調整。規劃這一環節，就是人類駕駛員在駕駛汽車過程中對于交通環境對處理過程，規劃對于自動駕駛汽車非常重要，想要讓自動駕駛汽車安全行駛，能夠處理各種交通環境，則需要自動駕駛汽車可以對不同的場景做出及時反應，在面對諸如“乘客優先”還是“行人優先”等決策時，可以直接給出最佳解決方案。自動駕駛汽車能否被大眾所接受，主要也是取決于規劃這一環節，對于消費者來說，自動駕駛汽車對于交通環境的理解是否能和人類駕駛員一樣是非常重要的，對于交通環境的認知及對于特殊交通場景的處理，能否和人類駕駛員一樣人性化，也是很重要的一個考量標準。

控制

控制這一環節，則是自動駕駛汽車落地的最直觀的體現，作為自動駕駛汽車整套系統的最底層，擔負著人類駕駛員“手”和“腳”的角色，控制系統對于自動駕駛汽車做出的規劃做出反應，讓自動駕駛汽車成功完成加速、減速、避讓等一系列動作，自動駕駛控制執行的核心技術主要包括車輛的縱向控制和橫向控制技術。

縱向控制

車輛縱向控制即車輛的驅動與制動控制，是指通過對油門和制動的協調，實現對期望車速的精確跟隨。橫向控制，即通過方向盤角度的調整以及輪胎力的控制，實現自動駕駛汽車的路徑跟蹤。

橫向控制

車輛橫向控制指垂直于運動方向上的控制，即轉向控制。橫向控制系統目標是控制汽車自動保持期望的行車路線，并在不同的車速、載荷、風阻、路況下均有很好的乘坐舒適性和穩定性。

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