新闻背景
日前，由军事交通学院研制的无人驾驶汽车，实现了复杂高速公路环境下，从北京台湖收费站到天津东丽收费站的实路测试，最高时速达105公里，超车共33次。事实上，这则新闻反映的事实，只是国内外方兴未艾的无人驾驶智能汽车研究中的一个片断。
忙碌的清晨，你带着做好的早点，进入早已在门口等候的汽车，告知目的地，之后，你便可以安逸地享受早餐，如果乐意，你还能在车上小憩一会儿，汽车可以安全快速地把你载往目的地。
这就是未来的无人驾驶汽车，它已不再是科幻电影中虚无缥缈的幻想，随着现代电子信息技术的飞速发展，它正离我们的生活越来越近。
先进驾驶员辅助系统
无人驾驶技术经历初级阶段
世界第一辆无人驾驶汽车，是1939年通用汽车在美国纽约世界博览会上所展示的，这是一辆电动车，通过道路上所埋的线圈实现驱动和自动引导功能。
真正意义上的无人驾驶汽车研究始于20世纪70年代。然而，由于技术上的局限，完全的无人驾驶遭遇了空前的瓶颈，各国逐步转移到问题相对简单的高速公路车辆辅助驾驶的研究上。随着全球汽车的普及，先进驾驶员辅助系统（ADAS）作为无人驾驶汽车技术的初级阶段，成为了各国研究机构、汽车厂家的研究重点，以应对汽车行驶过程中所遭遇的安全问题和疲劳问题。
在各项ADAS技术的研究中，基于雷达的自适应巡航控制、前撞报警、车道偏离报警以及车道偏离辅助等系统，由于能够在很大程度上解决汽车行驶过程中的安全预警和自动驾驶等问题，成为国内外普遍研究和应用的重点。
1997年，丰田开始部分装配基于雷达的自适应巡航控制系统，该类系统能够自动与前车保持安全的行车距离；2002年，丰田推出夜视系统，其通过摄像头，可显示前方道路的近红外图像，凸显前方的障碍；2003年，梅赛德斯奔驰推出Pre-Safe主动安全系统，其通过雷达、摄像头等传感器，可准确预测前方即将发生的安全隐患，通过报警、主动制动、安全带预紧等安全手段确保车辆的安全性；2009年，沃尔沃推出了行人监测系统，车辆安全性由汽车本身保护扩展到行人安全保护的范畴。
GPS导航定位、快速大容量通信
为无人驾驶汽车开辟可能
进入21世纪，在ADAS技术快速发展的同时，基于GPS导航与定位技术、快速大容量通信技术的不断发展，完全的无人驾驶汽车进入了新的发展阶段。2004年3月，美国国防部在加州南部的莫哈韦沙漠举办了第一届无人驾驶汽车大赛，开启了无人驾驶汽车在实际复杂道路环境下的研究与测试。
在众多无人驾驶汽车阵列中，谷歌的无人驾驶汽车无疑是其中最引人注目的，它获得了美国内华达州首张无人驾驶车辆牌照，允许其在开放的道路环境中进行测试。相关人士表示，谷歌研制的无人驾驶车辆最快还要8年才能走入市场，意味着真正投入商用仍要等到2020年。
我国从20世纪80年代便开始了无人驾驶汽车的研究。1992年，国防科技大学成功研制出我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车，由计算机及相关的检测传感器和执行机构组成；2005年，由清华大学研制的可应用于实际车辆的ADAS系统，能够实现车辆纵向、横向驾驶员辅助，大大提高了车辆的安全性能。2011年，国防科技大学研制的红旗HQ3无人驾驶汽车，首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶实验，创造了我国自主研制的无人驾驶汽车在复杂交通状况下自主驾驶的新纪录。
环境感知、无线通信、智能决策及控制
实现无人驾驶要有三大系统
要实现真正意义的无人驾驶，需要完全解决两个问题：完整、准确的行驶环境信息识别；智能优化的决策与系统控制。因此，完整的无人驾驶汽车集成了环境感知、无线通信以及智能决策及控制三大系统。
其中，环境感知系统模拟人对局部车辆行驶环境的实时辨识的功能，包含遍布车身的雷达、机器视觉等传感器，以实现对行驶环境中车辆-车辆，车辆-道路以及车辆-行人相对运动关系的准确辨识，如车道线、交通灯信号、交叉路口信息、运动-静止障碍物、行人甚至动物等；
无线通信系统则是模拟人对大范围内车辆行驶环境的认识，其主要通过如3G/4G、WiFi、GPS、车-车/车-路通信等远程/短程的通信方式，实现诸如交通信息、天气状况、道路紧急事故、前方路口信息、行车盲点、车辆定位及导航等信息的辨识；
而智能控制系统主要模拟人分析和处理复杂环境信息，制定最优决策的过程，该过程既涉及复杂的人工智能优化算法，选择最安全、最高效的行驶路径，也需要对车辆各部件如发动机、电机、变速器等系统进行实时的车辆控制，以实现对车辆期望运动轨迹的快速跟踪。
如何综合应用环境感知、无线通信等手段，通过多类信息的综合处理，获取准确全面的行车环境信息，这是无人驾驶汽车技术发展所面临的首要技术难题。其次，复杂的行驶环境下，如何制定最优的决策，使得无人驾驶汽车在行驶过程中能够实现真正的安全、高效，也符合驾驶员的行为习惯，这将是无人驾驶汽车面临的另一技术难题。（作者为中国汽车工程研究院工程师）
谷歌无人驾驶汽车项目由谷歌工程师，斯坦福大学人工智能实验室主任塞巴斯蒂安-特龙主持。
谷歌无人驾驶汽车实现无人驾驶的第一步是导航，其导航系统的精度相比通常使用的车辆导航系统具有更高精度要求。由于目前交通道路信息更新速度很快，汽车所存储的信息有可能不准确，因此，谷歌无人驾驶汽车在行驶之前，需要人工设定行驶路线，以保证汽车行驶路线的准确无误。一旦汽车行驶路径设定完毕，系统将依靠车上所搭载的GPS传感器、安装于车顶的激光测距仪、安装于前后保险杠的四个雷达、安装于前挡风玻璃的摄像头等传感器，实时控制车辆自动驾驶。
由于实际道路环境复杂，谷歌无人驾驶汽车的车顶上所安装的激光测距仪是其中最重要的一个传感器。激光测距仪通过实时的旋转式激光探测，能够实时识别到车辆50英尺范围内的三维空间图像，将该图像和高分辨率的地图相结合，可以获取更加精确的行驶环境信息，相比单纯依靠GPS，其定位精度可达几个厘米，且能够重建汽车周围运动的各类物体模型。车载雷达则可以实时检测较远距离范围内运动的物体。前视摄像头可以对整个交通环境、周围建筑物、红绿灯等信息进行实时采集。无人车处理器将综合上述多类信息，重新构建集成交通环境的、更加准确的3D环境模型。
谷歌无人驾驶汽车还拥有多个同时运行的控制软件，例如车辆要进行换道操作，汽车控制器将会根据当前的车辆行驶环境，兼顾行驶路径平滑、车辆行驶速度、安全距离等因素，制定最优的换道轨迹；当经过十字路口，汽车将自动遵守交通规则。同时，安全是谷歌无人驾驶汽车最重要的要求，车内驾驶员可以随时接管自动驾驶系统。目前，在内华达州交通管理法规中，明确要求无人驾驶汽车内必须同时有两个人，一位实时监测车辆以及周围的环境，一位随时准备应对突发状况，绝对保证汽车的安全性。
2012年4月1日，谷歌决定联合全美运动汽车竞赛协会，将自己的无人驾驶汽车跟真正的赛车同场竞技，证明机器人比人类驾车技术要高。当然，谷歌无人驾驶汽车技术能否真正超越人类驾车技术，还有待时间的检验。（陈涛）
