無人駕駛汽車發展面臨的挑戰與建議淺談

李持生

摘 要：隨著智能化技術在汽車駕駛領域的發展與應用，汽車行業正在向無人駕駛的智能化方向轉型和發展。作為智能化汽車主要表現形式為無人駕駛汽車。其開發和應用關系到未來汽車行業以及能源行業的發展前景。無人駕駛汽車本質上是一種依靠計算機技術的智能化技術汽車，因此也被叫做輪式的移動機器人，無人駕駛汽車內部的主要原理便是以計算機智能駕駛儀為主導來達到無人駕駛的目標。

關鍵詞：無人駕駛汽車;挑戰;建議

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.04.036

0 引言

無人駕駛汽車投入量產的過程中面臨著一系列的技術難題和成本因素，無人駕駛汽車的安全性在當前并未完全得到保障的前提下，其高昂的生產成本因素也制約了無人駕駛汽車的量產。無人駕駛汽車在運行的過程中需要依靠傳感裝置錄入相關的路況信息，傳感裝置在無人駕駛汽車中相當于司機的視力捕捉過程。當前無人駕駛汽車在積極打造傳感裝置中普遍對障礙物的視距進行擴大性的開發。包括谷歌在內的無人駕駛汽車研發公司在傳感裝置中應用激光雷達，由于激光雷達售價普遍在50萬元人民幣左右，因此其造價成本已經超出了一般車輛的造價成本。正是這種高昂的成本使得無人駕駛汽車的量產受到了很大的制約。

1 無人駕駛汽車的發展歷程

美國、英國、德國等資本主義發達國家從20世紀70年代開始進行無人駕駛汽車的可行性和實用性進行了研究和突破，20世紀90年代我國國防科大研制出了國產的無人駕駛汽車。目前已經研發的最先進的無人駕駛汽車的無人駕駛里程已經達到了八萬公里。我國百度公司的無人駕駛汽車的發展有著自身的獨特性，在商用和量產方面是當前無人駕駛汽車領域面臨的主要問題。自動駕駛研究領域對無人駕駛汽車的量產目標的估量是當前社會上的熱點問題，現階段一些大型計算機集團對于無人駕駛汽車的研究已經處于激烈競爭的地步[1]。全球包含汽車公司和互聯網公司的大型企業對無人駕駛汽車產業的深入開發使得無人駕駛汽車在未來的發展具有相當的可行性。現階段開發無人駕駛汽車的主要公司有谷歌、蘋果、優步、特斯拉、奔馳、福特等跨國企業。對于市場先機的搶占是這些跨國企業研發無人駕駛汽車的主要動因。車載傳感系統是無人駕駛汽車內部的主要核心構件，在車載傳感系統對周圍環境路況的自動規劃下使得無人駕駛汽車真正意義上達到了行車路線的識別和方向的控制。作為一種先進的智能汽車，無人駕駛汽車的車載傳感器充分體現了智能化環境識別和車輛自動化控制。自動化技術的應用使得車輛自動感知周圍環境、獲取道路信息、目標位置以及障礙物信息的準確度有了很大的提升，在此基礎轉向和速度得到有效的控制，從而無人駕駛汽車在安全、可靠性方面有了較為明顯的體現。無人駕駛汽車的技術中包含了自動控制技術、體系結構技術、人工智能技術以及視覺計算技術等多種先進技術，無人駕駛汽車的研究和開發是建立在其計算機技術、識別技術以及智能控制技術等技術高度發展和結合的基礎之上。無人駕駛車的需求是基于人類對駕駛安全的迫切追求的。由于駕駛員失誤下造成的交通事故頻發，使得無人駕駛汽車在汽車制造行業有了廣闊的市場前景和應用領域。

2 主流技術路線

2.1 谷歌的無人車技術路線

谷歌作為最早研發無人駕駛機車的企業之一。其研發的無人駕駛汽車從2009年開始測試性能。其中55輛谷歌自動駕駛汽車的道路測試里程總計達到了209萬公里，谷歌的無人駕駛汽車設計要求駕駛員像普通汽車駕駛員一樣會坐在方向盤的后方，這樣做是方便汽車自動駕駛系統失靈后人為隨時接管汽車方向盤，另外在車內會有技術人員監控計算機導航系統運行狀態[2]。從2013年的開始谷歌無人駕駛汽車選擇了全自動化無人駕駛模式，這是由于之前的研發路線已經假設失效，而谷歌選擇的用計算機系統完全代替方向盤半人為控制的路線后。谷歌研發了一中無方向盤、剎車踏板和加速器的無人駕駛汽車，這種汽車的行駛速度只能達到每小時25英里。谷歌在此型號無人駕駛汽車的外部增加了泡沫保護，并將擋風玻璃的材質改為了塑料材質，從而最大程度的增加了無人駕駛汽車的安全性能。

2.2 特斯拉的自動駕駛技術路線

當前特斯拉無人駕駛車的型號為Model S，與谷歌無人車技術路線不同的是特斯拉的自動駕駛技術并未選擇完全信任計算機系統。

特斯拉Model S車型中使用了一種叫Autopilot自動駕駛系統，系統的應用使得特斯拉Model S在高速公路上能夠實現輔助自動駕駛的功能切換。但Autopilot系統的切換是使用也需要駕駛人員對車輛的接管做到隨時性，然而即便如此特斯拉Model S也出現了由于無人駕駛模式引發的交通事故[3]。在美國發生的無人駕駛汽車交通事故使得無人駕駛汽車安全性能受到廣泛關注。特斯拉公司的技術失誤說明無人駕駛汽車研發路線并不能夠有效的保證汽車駕駛的安全性，也正因為如此特斯拉公司強調駕駛員不應該信賴自動駕駛系統進行無人駕駛汽車的駕駛。特斯拉自動駕駛技術路線在于無人駕駛技術能夠起到提高駕駛人員駕駛體驗的效果，而并非完全取代人為駕駛。

3 面臨的挑戰與應對建議

3.1 面臨的挑戰

無人駕駛汽車在復雜交通場景的下的信息識別依舊面臨一定的技術挑戰，在復雜的交通條件下，無人駕駛汽車需要對天氣變化，路況復雜度等內容進行識別和分析才能實現自動化駕駛，當前無人駕駛汽車對復雜交通環境下場景感知技術存在相當大的缺陷，正是因為如此才很難在復雜交通環境下做出有效的安全響應。無人駕駛汽車對預行為技術的表達程度還不夠成熟。通常汽車駕駛員是通過自身的預行為意識來實現駕駛目標。例如汽車駕駛過程中對于旁邊車輛駕駛員的水平判斷下才能決定是否要規避旁邊車輛，而當自動駕駛技術在預行為方式上并未取得有效的技術突破。無人駕駛汽車對特殊情況的處理技術同樣不成熟，例如城市臨時交通管制的情況下無人駕駛汽車需要對交警的手勢進行有效識別。目前計算機自動駕駛系統對這類情況的判斷和理解依舊存在漏洞。無人駕駛汽車的人車交互技術并未達到可行的程度。無人駕駛汽車與人類的自然交流方式還未形成有效的技術應用，這使得汽車駕駛的愉快性、直觀性以及人為性的駕駛體驗大打折扣。此外無人駕駛汽車由于計算機技術還存在一定的網絡安全風險[4]。

3.2 應對建議

在無人駕駛汽車領域發展計算機技術自動化控制系統具有可行性。計算機技術要結合互聯網技術來實現無人駕駛汽車與外界信息互聯的目標，是解決無人駕駛汽車汽車識別技術的重要方向。無人駕駛汽車網絡連接的方式下自動駕駛系統能夠與周邊事物進行智能聯系，從而達到無人駕駛汽車與路邊車輛自動聯系的目的。在汽車網絡方向進行研發能夠有效的實現車與車之間、車與道路之間、車與乘客之間的互聯，從而在交通識別智能化技術上為乘客提高安全性的乘車體驗。此外完善無人駕駛汽車的相關法律體系，有助于達到無人駕駛汽車監管的目標。當前由于我國無人駕駛汽車領域的相關標準并不成熟使得無人駕駛方面存在較大的漏洞，因此需要以制度的方式來達到減少由于無人駕駛汽車漏洞造成的安全事故。

4 結束語

無人駕駛汽車是計算機技術結合了智能識別技術、智能電子導航技術以及智能控制技術的先進產品，同時也作為國家科研能力和工業水平的體現，無人駕駛汽車未來在國防、經濟以及民生領域均有著廣闊的市場和前景。

參考文獻：

[1]譚釗.淺談無人駕駛汽車的前景和面臨的挑戰[J].電腦迷， 2017（08）：163-165.

[2]王欽普，趙佳，趙浩.無人駕駛汽車發展面臨的挑戰與建議[J]. 客車技術與研究，2016，38（06）：2-6.

[3]徐崇杰，鐘麗.淺議無人駕駛汽車應用面臨的困境和應對措施[J]. 數碼世界，2017（10）：247-248.

[4]王福文.無人駕駛汽車發展狀況及面臨的挑戰[J].滄州師范學院學報，2017（04）：84-87.