无人驾驶汽车
自动驾驶汽车，又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种透过电脑系统实现无人驾驶的智能式的汽车。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。现时自动驾驶技术正在研究及测试中，还没有批准作商业营业或私人使用。
从20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国国内首款无人驾驶汽车家开始进行无人驾驶汽车的研究，在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。中国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科技大学在1992年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。
2005年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功，
世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里，其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成的。
无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。
它是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。
集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。
防抱死制动安全是拉动无人驾驶车需求增长的主要因素。每年，驾驶员们的疏忽大意都会导致许多事故。既然驾驶员失误百出，汽车制造商们当然要集中精力设计能确保汽车安全的系统。"无人"驾驶系统种类繁多，其中有些根本算不上"无人"，还有些活像是科幻小说中的东西。
防抱死制动系统其实就算无人驾驶系统。虽然防抱死制动器需要驾驶员来操作但该系统仍可作为无人驾驶系统系列的一个代表，因为防抱死制动系统的部分功能在过去需要驾驶员手动实现。不具备防抱死系统的汽车紧急刹车时，轮胎会被锁死，导致汽车失控侧滑。驾驶没有防抱死系统的汽车时，驾驶员要反复踩踏制动踏板来防止轮胎锁死。而防抱死系统可以代替驾驶员完成这一操作--并且比手动操作效果更好。该系统可以监控轮胎情况，了解轮胎何时即将锁死，并及时做出反应。而且反应时机比驾驶员把握得更加准确。防抱死制动系统是引领汽车工业朝无人驾驶方向发展的早期技术之一。
另一种无人驾驶系统是牵引或稳定控制系统。这些系统不太引人注目，通常只有专业驾驶员才会意识到它们发挥的作用。牵引和稳定控制系统比任何驾驶员的反应都灵敏。与防抱死制动系统不同的是，这些系统非常复杂，各系统会协调工作防止车辆失控。
当汽车即将失控侧滑或翻车时，稳定和牵引控制系统可以探测到险情，并及时启动防止事故发生。这些系统不断读取汽车的行驶方向、速度以及轮胎与地面的接触状态。当探测到汽车将要失控并有可能导致翻车时，稳定或牵引控制系统将进行干预。这些系统与驾驶员不同，它们可以对各轮胎单独实施制动，增大或减少动力输出，相比同时对四个轮胎进行操作，这样做通常效果更好。当这些系统正常运行时，可以做出准确反应。相对来说，驾驶员经常会在紧急情况下操作失当，调整过度。
无人驾驶汽车车辆损坏的原因，多半不是重大交通事故，而是在泊车时发生的小磕小碰。泊车可能是危险性最低的驾驶操作了，但仍然会把事情搞得一团糟。虽然有些汽车制造商给车辆加装了后视摄像头和可以测定周围物体距离远近的传感器--甚至还有可以显示汽车四周情况的车载电脑--有的人仍然会一路磕磕碰碰地进入停车位。
由于雷克萨斯LS 460L采用了高级泊车导航系统，该车的驾驶员不会再有类似的烦恼。该系统通过车身周围的传感器来将车辆导向停车位(也就是说驾驶者完全不需要手动操作)。当然，该系统还无法做到像《星际迷航》里那样先进。在导航开始前，驾驶者需要找到停车地点，把汽车开到该地点旁边，并使用车载导航显示屏告诉汽车该往哪儿走。停车位需要比车身长2米(LS的车身较长)。自动泊车系统是无人驾驶技术的一大成就。通过该系统，车辆可以像驾驶员那样观察周围环境，及时做出反应并安全地从A点行驶到B点。虽然这项技术还不能让人完全放手，让汽车自动载您回家，但毕竟是朝着这个方向迈出了第一步。
中国无人驾驶汽车
中国自主研制的无人车--由国防科技大学自主研制的红旗HQ3无人车，2011年7月14日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，创造了中国自主研制的无人车在复杂交通状况下自主驾驶的新纪录，标志着中国无人车在复杂环境识别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破，达到世界先进水平。
红旗HQ3无人车由国防科技大学自主研制，2011年7月中旬它从京珠高速公路长沙杨梓冲收费站出发，历时3小时22分钟到达武汉，总距离286公里。实验中，无人车自主超车67次，途遇复杂天气，部分路段有雾，在咸宁还遭逢降雨。
红旗HQ3全程由计算机系统控制车辆行驶速度和方向，系统设定的最高时速为110公里。在实验过程中，实测的全程自主驾驶平均时速为87公里。国防科技大学方面透露，该车在特殊情况下进行人工干预的距离仅为2.24公里，仅占自主驾驶总里程的0.78%。
从20世纪80年代末开始，在贺汉根教授带领下，2001年研制成功时速达76公里的无人车，2003年研制成功中国首台高速无人驾驶轿车，最高时速可达170公里;2006年研制的新一代无人驾驶红旗HQ3，则在可靠性和小型化方面取得突破。此次红旗HQ3无人车实验成功创造了中国自主研制的无人车在复杂交通状况下自主驾驶的新纪录，这标志着中国在该领域已经达到世界先进水平。
到2020年，驾驶员将不必再为汽车追尾而烦恼，"无人驾驶汽车将通过自身的雷达系统检测与前车的距离，如果与前车距离过近，汽车将会自动刹车。"
到2030年，驾驶员基本上可以在较复杂路况下只控制方向盘或只踩油门和刹车了，因为半自动驾驶技术会在大多数车辆上得到应用，那时汽车会自动设置路线或自动进行油门和刹车的配合。
国家自然科学基金委员会称，中国自主研发的无人驾驶汽车2013年将测试从北京行驶到天津，2015年将测试从北京行驶到深圳。
在第二届世界互联网大会上，百度公司的无人驾驶汽车正式亮相。百度还宣布这款百度无人驾驶车已实现国内城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶。
国外无人驾驶汽车
美国谷歌版:无人驾驶汽车
该项目是塞巴斯蒂安-特龙(Sebastian Thrun)的智慧结晶，这位43岁的斯坦福大学人工智能实验室的主任是谷歌工程师和谷歌街景地图服务的创造者之一。
2005年，他领导一个由斯坦福学生和教师组成的团队设计出了斯坦利机器人汽车，该车在由美国国防部高级研究计划局(DARPA)举办的第二届"挑战"(Grand Challenge)大赛中夺冠，该车在沙漠中行驶超过132英里(212.43公里)，因此赢得了由五角大楼颁发的200万美元奖金。而且，这一支由15位工程师组成的团队继续投身于此项目。另外，谷歌聘请了至少12人，并且这些人均没有不良驾驶记录，这部分员工坐在主驾座上以观察汽车行驶状况，他们每小时的薪酬为15美元或者更多。谷歌在此项目中使用了六辆普锐斯和一辆奥迪TT。
谷歌无人驾驶汽车已经行驶超过20万英里。技术人员表示:谷歌无人驾驶汽车通过摄像机、雷达传感器和激光测距仪来"看到"其他车辆，并使用详细的地图来进行导航。手动驾驶车辆收集来的信息是如此巨大，必须将这些信息进行处理转换，谷歌数据中心将这一切变成了可能，它的数据处理能力是如些强大。所面临的难题是自动驾驶汽车和人驾驶的汽车如何共处而不引起交通事故的问题。
2012年4月1日，Google 决定联合NASCAR，将自己的无人驾驶汽车跟真正的赛车一起比试比试，证明机器人比人类驾车技术要高。不过在正式加入NASCAR 之前，他们的无人驾驶汽车还需要经过各种检测才能最终驶向NASCAR 的赛道。
2014年5月28日Code Conference 科技大会上，Google推出自己的新产品--无人驾驶汽车。和一般的汽车不同，Google 无人驾驶汽车没有方向盘和刹车。
Google 的无人驾驶汽车还处于原型阶段，不过即便如此，它依旧展示出了与众不同的创新特性。和传统汽车不同，Google 无人驾驶汽车行驶时不需要人来操控，这意味着方向盘、油门、刹车等传统汽车必不可少的配件，在 Google 无人驾驶汽车上通通看不到，软件和传感器取代了它们。
不过 Google 联合创始人谢尔盖·布林(Sergey Brin)说，无人驾驶汽车还很初级，Google 希望它可以尽可能地适应不同的使用场景，只要按一下按钮，就能把用户送到目的地。
《麻省理工科技评论》(MIT Technology Review)2014年8月发布的一份报告显示，谷歌研发的无人驾驶汽车运行依赖地图和详细的数据，这一前提大大限制了他们的上路范围。报告称，谷歌无人驾驶汽车无法在99%的美国公路上自动行驶。
英国版:像外星飞船
无人驾驶汽车行驶在专用道路上一些人在英国伦敦希斯罗机场亲眼目睹了许多辆无人驾驶汽车"优尔特拉"(ULTra)自动驶离、抵达车站的奇妙场景。一辆辆车子鱼贯而出，几乎毫无噪音，一切都显得井然有序。
这种汽车由英国的先进交通系统公司和布里斯托尔大学联合研制，并将于2010年投放希斯罗机场作为出租车运送旅客。这种汽车可能会让阻塞交通、汽油味难闻、拥挤不堪的公共汽车变成一种过时的交通工具。这种超前的独立舱没有驾驶员、也没有喋喋不休的谈话声伴随你的旅途，只有一个装在墙上的按钮。按钮旁边写着"开始"。该无人驾驶汽车有4个座位，形状似气泡，看起来就像一艘外星人飞船:这种汽车依靠电池产生动力，而且乘客可以通过触摸屏来选择他们的目的地，它们的时速可达40千米，而且会自动沿着其狭长的道路系统行使。一旦乘客选择好了目的地，控制系统会记录下要求，并向舱车发送一条信息。随后舱车会遵循一条电子传感路径前进。在旅程期间，如果需要的话，乘客可以按下一个按钮和控制人员通话。
研究人员设想，到达希斯罗机场的乘客下飞机后，拿好行李并来到无人驾驶汽车的泊位。乘客使用智能卡和汽车上的触摸屏选择好目的地。只需等待10秒钟，无人驾驶汽车就会带乘客启程。一路上汽车自动适时选择刹车、变换速度，应对交通高峰和出现障碍物等情况。它会中途不停车把乘客送回家并停好车。乘客到家后，只需把车子停在那里自行离开就好了。这种无人驾驶汽车要么就停在那里，要么就会被控制中心调度到其他需要用车的地方。控制中心保证每一辆无人驾驶汽车沿着一条路线行驶，确保它们之间不会发生撞车。
英国利兹大学运输研究所的保罗·菲尔曼担心这款汽车潜在的"非人性化"的影响。但是，他也相信，新款无人驾驶汽车的出现可能标志着公共交通新时代的到来。
Lutz Pathfinder英国第一辆无人驾驶汽车于2015年2月亮相，它是旨在帮助乘客，购物者和老年人短距离出行。新的无人驾驶汽车将于本周在英国格林威治亮相，被称为Lutz Pathfinder。
Lutz Pathfinder道路测试将逐渐推广到英国其他城市，Lutz Pathfinder可以运送两个人及其行李，最远行驶里程为40英里，速度每小时15英里。该计划的支持者希望人们从普通汽车转向无人驾驶交通工具，以减少污染和拥堵。
法国版:巡航导弹技术
法国INRIA公司花费十年心血研制出"赛卡博"(Cycab)无人驾驶汽车，外形看起来像未来的高尔夫球车。该车使用类似于给巡航导弹制导的全球定位技术，通过触摸屏设定路线，"赛卡博"就能把你带到想要去的地方了。只不过给"赛卡博"带路的全球定位系统要比普通的全球定位系统功能强大许多。普通GPS系统的精度只能达到几米，而"赛卡博"却装备了名为"实时运动GPS"的特殊GPS系统，其精良高达1厘米。这款无人驾驶汽车装有充当"眼睛"的激光传感器.能够避开前进道路上的障碍物，还装有双镜头的摄像头，来按照路标行驶，人们甚至可以通过手机控嗣驾驶汽车，每一辆无人驾驶汽车都能通过互联网来进行通信，这意味着这种无人驾驶汽车之间能够做到信息共享，这样多辆无人驾驶汽车能够组成车队，以很小的间隔顺序行驶。该车也能通过交通网络获取实对交通信息，防止交通阻塞的发生在行驶过程中，该车还会自动发出警告，提醒过往行人注意
德国版:像普通轿车
在德国汉堡的Ibeo公司应用先进的激光传感技术把无人驾驶汽车变成了现实:这辆无人驾驶智能汽车在车身安装了6台名为"路克斯"(LUX)的激光传感器，由普通轿车改装而成，可以在错综复杂的城市公路系统中无人驾驶。这归功于车内安装的无人驾驶设备，包括激光摄像机、全球定位仪和智能计算机。
在行驶过程中，车内安装的全球定位仪将随时获取汽车所在准确方位。隐藏在前灯和尾灯附近的激光摄像机随时探测汽车周围180米内的道路状况，并通过全球定位仪路面导航系统构建三维道路模型。此外，它还能识别各种交通标志，保证汽车在遵守交通规则的前提下安全行驶。安装在汽车后备箱内的计算机将汇总、分析两组数据，并根据结果向汽车传达相应的行驶命令。
激光扫描器能够探测路标并提醒是否有车离开车道。在激光扫描器的帮助下，无人汽车便可以实现自行驾驶:如果前方突然出现汽车，它会自动刹车:如果路面畅通无阻，它会选择加速;如果有行人进入车道，它也能紧急刹车。此外，它也会自行绕过停靠的其他车辆。
日本开发出车队一体无人驾驶行车系统
日本新能源和产业技术综合开发机构当天在一个试验场展示了这一技术的应用，4辆卡车分别保持4米间距、以时速80公里的同一速度进行了试跑。每 辆卡车上都安装了自动驾驶系统，通过车辆间的通信，各辆车可以共享速度和刹车等信息，从而使得系统能够同时控制多辆卡车。
谷歌无人驾驶汽车
2014年12月21日，谷歌宣布，其首款成型的无人驾驶原型车制造完毕，将会在2015年正式进行路测。
此次推出的原型车外型上并无太大差别，只是细节上有一些变动，车顶上用于检测路况的激光扫描系统更加精细，新车还装上了车灯。
要说最大的变化，那就是在测试阶段，这辆无人驾驶车将再次装上刹车踏板和油门，毕竟按照加州汽车管理局的规定，当自动驾驶汽车行驶在公共道路上时，必须有驾驶者在驾驶座上以便随时接过汽车的控制权。
无人驾驶汽车1.美国试点推进
谷歌是最有可能扫除当前所有短期障碍并将成千上万辆无人驾驶车带到公路的公司。谷歌公司有一个传统:让自己的员工率先去体验公司研发的新科技和新产品，谷歌将之美名其曰:Eating your own dog food(吃你自家的狗粮)。
无人驾驶车已经获得了加利福尼亚州立法获批，谷歌可能会在该州部署数百辆无人驾驶车，用来接送公司员工上下班。据报道，谷歌汽车在试运行的过程中，到目前为止仅与其他社会车辆发生过两次碰撞，其中一次是非常小的事故--完全在驾驶员的可控范围内。
然后，谷歌可能会将无人驾驶车推向更多的地区，例如拉斯维加斯，因为除了加利福尼亚，内华达州也已经允许谷歌无人驾驶车上路行驶了。另 外，有雄厚的资金做保证，谷歌接下来会给无人驾驶车建设一些必要的基础设施，试图将用户的责任剥离出来，并且会在内华达市场以一个非常具有竞争力的价格推 出无人驾驶车。
2. 无人驾驶中国牌
尽管美国联邦政府短期内不会让无人驾驶汽车上路，其它国家对新技术的态度可能会更加开放。
中国可能会引入无人驾驶车，中国交通事故率是美国的两倍多，而且汽车总量高速增长，车祸几率可能进一步攀升。此外，中国人口密度高，无人汽车可以适应更窄的街道、取消红绿灯和路灯以及降低能源消耗，为政府节省万亿元的开支。
而且，无人驾驶车也属于中国政府重点支持7大行业之一，中国研究人员已经在该领域取得了长足的进步。如果引入并完善无人驾驶车的系统的话，还可以将这一系统出口到其他国家和地区。
3. 风投介入
这种情况下，由创业型公司进入这个市场，开发大规模共享无人驾驶交通系统。这种情况或许是3种情况中可能性最小的，但是这种操作方式的盈利模式已经出炉了。
这个团队的领军人物是前通用汽车研发部门副总裁，现任美国哥伦比亚大学地球研究所可持续发展计划负责人劳伦斯·伯恩斯(Lawrence Burns)。这项计划建立在专业的技术以及金融数据分析的基础之上的，它可以提供3个可持续发展的市场准入策略。
这个团队已经对美国密西根州安娜堡市做了详尽的数据分析，结果显示该市可以引进这种无人驾驶系统，因为可以为该地区的每一位车主节省90%个人开支，而且还可以带给车主更好的驾车体验。
此外，再以曼哈顿地区为研究案例，通过分析郊区以及人口密度较大的城区交通数据，共享的无人驾驶系统同样可以为该地区提供巨大的资源节省空间以及更优质的服务。该计划为创业公司提供了绝佳的商机。
"对首批进入该市场的创业公司而言，这是一个可以实现高利润的的商机。以安娜堡为例，假设某公司给无人驾驶车的个人移动服务的定价为每 天7美元，那么刨去运营费用依然可以有5美元的利润。如果安娜堡有10万个市民(该市人口的三分之一)从这家公司订购了这项服务的话，那么这家公司每天的 净利润就可以达到50万美元。
美国有2.4亿人口，假设这家公司能够分得1%的市场份额的话，那么这家创新型公司每年的净利润可以达到40亿美元。这个盈利模式展示了伯恩斯主导这一商业计划是如何在积极的风险管理下快速有效的变成现实的。
无人驾驶上路测试
2015年1月，英国将于开始允许无人驾驶汽车在公路上行驶。英国也将修订道路交通规则，为无人驾驶汽车的出现提供适当的规则指引。
英国商务部长凯布尔日前宣布，英国将于2015年1月开始在至多三个试点城市测试无人驾驶汽车，并将考虑重新调整交通规则，为这种新型汽车"铺路"。
无人驾驶汽车已经在许多国家投入使用，包括日本、瑞典以及美国。美国有四个州甚至已经通过了有关允许无人驾驶汽车上路的法律。
已有多个国家研发并测试了无人驾驶汽车。美国搜索巨头谷歌研发的无人驾驶汽车已经行驶超过30万公里，中国的无人驾驶智能汽车于2012年完成了在京津高速公路上的测试，日本、德国、新加坡、瑞典等国也都对无人驾驶汽车进行了测试。
无人驾驶上路监控
英国监管部门要求上路的无人驾驶汽车必须有人监控，并且可以随时切换到人工驾驶模式。无人驾驶汽车都配备GPS进行导航，另外还配备摄像头和传感器，使车辆感知周围的物体和其他行驶车辆，使其能够应对障碍。
国际在线消息:据中新社电，无人驾驶汽车将于2015年初在英国的4个城镇试运行。英格兰西南部城市布里斯托和中部城市考文垂将推出各自的无人驾驶汽车试行项目，伦敦郊区的两个小镇格林威治和米尔顿凯恩斯也将加入这项试验。
试行项目在英国财政部公布秋季财政报告后，英国半官方机构"创新英国"2014年12月4日宣布了承担无人驾驶汽车试行项目的城镇。在秋季财政报告中，英国财政大臣奥斯本承诺给这项计划追加900万英镑的拨款。2014年7月，这个项目已经获得1000万英镑的投资。
被选定的四座城市中，伦敦南部的格林威治和布里斯托将各自试验一种自驾车项目，考文垂和米尔顿凯恩斯，将共同测试第三种自驾车。
英国政府宣布，四座城市的自驾车实验，将从2015年开始启动，政府将拨款900万英镑(约合1400万美元)，七月份，这一计划已经首先获得了1000万英镑的拨款。
在项目测试期间，所涉及的各家汽车公司还可以获取更多资金帮助。
布里斯托市将测试"Venturer联盟"的自驾车技术，这一计划的主要目的，就是观察自动驾驶汽车是否能够减少城市交通拥堵，提高道路安全性。
这一联盟的成员公司包括保险集团Axa，自驾车引发的一些保险问题也在关注范围内。
2014年12月，大多数英国民众对无人驾驶汽车持保守态度。英国机械工程师协会今年上半年公布的一项调查结果显示，56%的人明确表示不会购买无人驾驶汽车，愿意购买的人只占20%，其余人持观望态度。
无人驾驶支持者
无人驾驶汽车通用汽车和卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)的研究者正在合作开发无人驾驶车，并希望在2018年前投入市场。车辆无人驾驶技术的优点是使出行更安全(因为去除了人为失误因素)、缓解交通压力、并减少环境污染。
无人驾驶反对者
一些人喜欢驾车的人:有时候，驾驶会让人感到轻松惬意，而且要让人们愿意托付性命，无人驾驶技术还得解决许多问题。驾驶员失误也有其反面优势，那就是人类的判断能力。无人驾驶技术永远是将保护车辆和车内人员作为第一要务。而一个驾驶员则可能宁愿牺牲自己的车来保护他人。例如，您驾驶时前方有辆车突然打滑，而您已经来不及停车。此时，在您的左边有一辆大卡车，右边则是一群等着过马路的孩子。大多数司机会选择撞向大卡车，以避免撞到行人。而无人驾驶车辆无法识别孩子们--它只会简单地看到右边的阻力较少，而将车转而冲向右边。这是个极端的例子，但是类似的问题有待解决，只有这样才能安心告诉车该往哪儿走，然后轻松享受无人驾驶之旅。
据3月17日消息，百度首席科学家吴恩达日前在接受采访时透露，公司很快将在美国测试无人驾驶汽车。百度希望在2018年前推出一款可商用的车型。
百度去年晚些时候公开表示有意研发无人驾驶汽车。由于汽车与机器人愈发类似，非传统的汽车制造商正在汽车行业获得一席之地。
在美国测试无人驾驶汽车对百度来说是重要的一步。该公司现在正利用硅谷的技术资源来推进这一战略。与此同时，百度还主张与美国政府做更好的协调，百度认为此种协调对公司无人驾驶汽车上路来说是不必可少的。
在周二美国参议院商业委员会就无人车监管问题召开听证会之前，吴恩达发表了证词，呼吁政府对基础设施进行微小改动，从而接纳无人驾驶汽车。
吴恩达建议开发手机应用，方便无人驾驶汽车实现通信。例如，某些应用可以给建筑工人使用，由这些工人向无人驾驶汽车发出信号，告知其如何绕过意外关闭的路段。执法机构也可以用此类应用来疏导交通。吴恩达说，百度现正使用宝马3系轿车实验。数家中国车厂承诺会推出公司首款无人驾驶汽车。吴恩达表示，百度尚未决定公司的首款无人驾驶汽车是否要安装方向盘。
中航电测:与中科院共建实验室,MEMS产业化提速
第一, 引入科技国家队,MEMS核心技术产业化提速:在2014年中航电测（300114）并购汉中一零一时, 汉中一零一就已经公告"与中国科学院等科研院所建立了战略合作关系,自主研发的战术级MEMS芯片及以此为核心的IMU模块, 军档高精度温补晶振,自主天文定位导航系统等多项新兴技术,有助于汉中一零一实现在航空航天,兵器,舰船,基础器件等领域的突破性发展,提高核心竞争力."此次公告进一步明确了作为科研国家队,中科院相关MEMS技术在产业化过程中,将优先与汉中一零一形成紧密合作,互利共赢的目标.
第二, 战术级惯导技术产业化市场空间巨大,技术壁垒极高:我们在此前的报告中曾经分析了MEMS技术在战术性惯导当中的巨大应用潜力:美国海军从1995年开始研发,在2003年伊拉克战争时就批量装备了基于MEMS惯导的"智能炮弹", 不仅极大提高了弹药的费效比, 更依靠一击致命的精确度,已经成为决定现代局部战场成败的杀手锏.我国国防如大批量装备,潜在市场每年就有数十亿元.汉中一零一并购交易报告书(2014.10.22)中曾预测"军方专用部件根据公司与主机厂的合作开发计划,部件产品将于2015年投入生产, 2016年正式量产","产品核心部件由汉中一零一生产并独家供货,其他部件采用外委加工方式生产","根据汉中一零一与购买方的初步谈判,该产品的售价不高于3万元／套, 为保守起见,本次评估按2.8万元／套计算.购买方第一年需求量为5000套".考虑到军队近期改革导致国内各种军品采购比2014年时的预期普遍有所延后, 我们判断其大概率有望从2017年开始大批量供货;但同时考虑到与中科院合作后,进一步明确了其技术能力的领先与相对独占性,未来的需求量有望远超此前预期.
第三, 军民融合+混改完成,公司致力打造全球"电测先锋"公司作为仅有的完成混合所有制改造的中字头军工企业, 董监高以及军工部门汉中一零一全员都持有上市公司的股份.公司愿景"成为世界电测先锋, 做世界一流的测量与控制解决方案供应商",其将力争"军品和民品市场,内生式增长和外延式扩张都实现两翼齐飞".近期传感器行业日本磁传感器企业TDK以2.15亿美金并购瑞士霍尔传感器厂商Micronas.在万物互联的时代, 大数据,汽车电子以及军工等行业对传感器的需求都将显著增加,中航电测如何继续参与传感器行业的整合也值得期待.
根本上改变了传统的“人——车——路”闭环控制方式，将无法用规则严格约束的驾驶员从该闭环系统中请出去，从而大大提高了交通系统的效率和安全性，是汽车工业发展的革命性产物。
从20世纪80年代开始人类就展开了车辆自主行驶研究。美国是世界上研究自动驾驶汽车最早、水平最高的国家之一。其中谷歌无人驾驶汽车影响力最为广泛，也是技术水平最成熟的公司之一。谷歌宣称其无人驾驶汽车已经在公路上安全行驶160多万公里，期间没有发生过任何严重的碰撞事故。但是能做到如谷歌自动驾驶车技术水平的公司寥寥无几，可见其关键技术门槛是比较高的。
下面谈谈自动驾驶汽车中几个关键技术。
环境感知
传感器探测环境信息，只是将探测的物理量进行了有序排列与存储。此时计算机并不知道这些数据映射到真实环境中是什么物理含义。因此需要通过适当的算法从探测得到的数据中挖掘出我们关注的数据并赋予物理含义，从而达到感知环境的目的。
比如我们在驾驶车辆时眼睛看前方，可以从环境中分辨出我们当前行驶的车道线。若要让机器获取车道线信息，需要摄像头获取环境影像，影像本身并不具备映射到真实环境中的物理含义，此时需要通过算法从该影像中找到能映射到真实车道线的影像部分，赋予其车道线含义。
自动驾驶车辆感知环境的传感器繁多，常用的有：摄像头、激光扫描仪、毫米波雷达以及超声波雷达等。
针对不同的传感器，采用的感知算法会有所区别，跟传感器感知环境的机理是有关系的。每一种传感器感知环境的能力和受环境的影响也各不相同。比如摄像头在物体识别方面有优势，但是距离信息比较欠缺，基于它的识别算法受天气、光线影响也非常明显。激光扫描仪及毫米波雷达，能精确测得物体的距离，但是在识别物体方面远弱于摄像头。同一种传感器因其规格参数不一样，也会呈现不同的特性。长距离毫米波雷达探测距离长达200米，角度范围较小（±10度），而中距离雷达探测距离为60米，角度范围较大（±45度）。
为了发挥各自传感器的优势，弥补它们的不足，传感器信息融合是未来的趋势。事实上，已经有零部件供应商做过此事，比如德尔福开发的摄像头与毫米波雷达组合感知模块已应用到量产车上。
行为规划
说到行为规划也许大家会比较陌生，我们可以先从路径规划开始讲讲。路径规划的概念在机器人中使用比较普遍，一般定义为：
在具有障碍物的环境中，按照一定的评价标准，寻找一条从起始状态到目标状态的无碰撞路径。对于无人车来讲，若确定了目标地点的车辆位姿，车辆具体以怎样一条运动路径行驶到目标地点，即为路径规划。
路径规划其实包含大范围不考虑运动细节的全局路径规划以及具体到运动轨迹的局部路径规划。
为了将无人车的局部路径进行形象地归类、分析，引入了“行为”的概念。车辆在城市道路自主行驶时，它应具备车道保持、变换车道、路口直行、路口拐弯、掉头、绕障、智能启停、自动泊车等驾驶行为。行为的有序排列及有机衔接，方可完成整个自动驾驶任务。
“驾驶行为”是局部路径中细分出来的行驶单元，当然它的划分应该是多样性的，主要取决于算法实现。
行为与行为之间会保持相对独立性，但是行为切换时又具有平滑过渡的特征。车辆行驶中，何时采用何种行为，即为行为规划（也有称之为行为决策）。
单个驾驶行为，其实目前很多整车厂或科研院所做了相当多的工作，甚至有的已经推向市场。如特斯拉的车道保持、自动变道、跟车功能，这些都是驾驶行为的具体实例。但是这些行为如何切换，如何过渡，特斯拉将其交给了人。自适应巡航、车道保持、自动变道，都需要驾驶员手动操作后托管给机器，并随时准备接管驾驶。
人在同样的工况中驾驶车辆，产生的驾驶行为序列是不一样的，甚至同一行为的具体执行区别也较大，这跟人的性格、安全意识和当时的心情等有关系。比如，我们在赶时间时，变道次数会增多，超车的安全系数会降低；新手开车时，变道时机把握不好，经常急刹车等；甚至在面临事故时，是选择撞车还是撞旁边的人，不同的人可能有不同的选择。这些很多属于人的高级思维，也涉及到法律、伦理道德，目前机器还很难达到这个层次。但是人工智能或许是解决这一问题的突破口。
车辆定位
自动驾驶汽车进行全自主行驶时，需要解决三个基本问题：1.车辆在哪；2.往哪儿去；3.怎么去。
车辆在哪其实就是对车辆的定位。定位方法有多种，比如卫星定位、地面基站定位、视觉或激光定位以及惯导定位等。目前国内高校无人车使用卫星定位+基站定位方式比较多，后两种基本没有涉及到。
无人驾驶汽车里面到底藏着多少科技含量？
每一种定位方式都有其局限性，定位方式融合是趋势。
比如卫星定位系统虽然适用范围广、绝对位置精度高，但是其不适用于室内或有遮挡物区域、位置也会随时间漂移。视觉或激光定位相对位置精度非常高，无位置漂移，但是其受环境影响非常大。
将定位技术应用到无人车上时，卫星定位可以解决大范围绝对位置定位、高速公路定位以及其他开阔空间定位问题，但是当车进入隧道、高建筑物路段或室内时，定位信号会不稳定或丢失。这时需要视觉或惯导等室内定位方式去弥补。
车辆定位会直接或间接影响车辆运动控制与行为决策的实现，甚至也是感知环境所需的重要信息。在执行已经规划出来的运动轨迹时，运动控制算法需要定位信息不断反馈实际的运动状态做实时的调整。在进行行为切换时，切换时机需要充分了解到车辆所处交通环境的位置。感知方面，比如利用SLAM技术构建地图，就需要车辆的相对定位信息。
结束语
自动驾驶汽车是汽车界与机器人界碰撞、融合的产物，它汇集了机电一体化、环境感知、电子与计算机、自动控制以及人工智能等一系列高科技。汽车作为人类重要的交通工具，随着这些子技术的融合、发展与突破，必将变得越来越智能，最终实现全天候无人驾驶。
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