無人駕駛汽車是未來汽車發(fā)展的方向，是各種頂尖科技成果為一體的智慧型汽車。就目前發(fā)展現(xiàn)狀來看，還有以下幾個方面的技術(shù)OTR需取得突破。

1、傳感器技術(shù)

現(xiàn)在無人車能出現(xiàn)很大程度上依賴傳感器的進(jìn)步?，F(xiàn)在的無人駕駛汽車采用激光雷達(dá)，直接感知路面狀況，用于分析計算。

2、定位

目前主要的定位系統(tǒng)中美國的GPS應(yīng)用最為廣泛，技術(shù)也較為成熟，但目前民用的GPS定位精度遠(yuǎn)達(dá)不到無人車的需求，GPS官方民用定位精度“《10 m”，更高精度的GPS基本要依靠差分完成。差分的原理很簡單：設(shè)置一個固定基站，固定基站校準(zhǔn)位置，再將信號傳遞給車載設(shè)備，車載設(shè)備在接收到基站信號和GPS信號后差分獲得。但是每一個基站的有效范圍也就30 km。于是有很多技術(shù)要解決GPS精度不足的問題，如地圖匹配。

3、避障

車輛前方有障礙，障礙物是運動的還是靜止的，車是停下來還是繞過去。這部分主要的難度是從傳感器識別障礙，在車輛運動的前提下，確定障礙的運動狀態(tài)。也就是說你要在運動的坐標(biāo)系下，計算另一個物體相對靜坐標(biāo)系的速度，并作出判斷。

4、識別

人能輕易識別出道路上的交通標(biāo)識，如限速牌、紅綠燈，同時作出相應(yīng)的反應(yīng)，但這對于機器來說是一個困難的挑戰(zhàn)。目前的機器視覺技術(shù)還難以識別像樹木、行人、動物等物體。這些物體的識別都要通過視覺系統(tǒng)完成。在無人車上不但需要能在有限的時間里識別出來，并且還要考慮道路中可能有的光線變化、遮擋等問題。要完善解決這些問題，還需要等待機器視覺和圖像識別領(lǐng)域的技術(shù)突破。

5、控制

除了上面的避障以外，其他外圍機構(gòu)的改造可能會存在一些改造上的問題。如何介入轉(zhuǎn)向架、如何介入油門。這部分技術(shù)的難度較小，汽車控制技術(shù)如今已比較成熟，而無人駕駛汽車在未來基本為純電動汽車，在控制難度上將小于傳統(tǒng)的內(nèi)燃機汽車。

四、無人駕駛汽車技術(shù)原理

主要依靠車內(nèi)以計算機系統(tǒng)為主的智能駕駛儀來實現(xiàn)無人駕駛。它一般是利用車載傳感器來感知車輛周圍環(huán)境，并根據(jù)感知所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息，控制車輛的轉(zhuǎn)向和速度，從而使車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛 無人駕駛汽車集自動控制、體系結(jié)構(gòu)、人工智能、視覺計算等眾多技術(shù)于一體，是計算機科學(xué)、模式識別和智能控制技術(shù)高度發(fā)展的產(chǎn)物。其中制約無人駕駛汽車量產(chǎn)的原因在與激光雷達(dá)的價格以及量產(chǎn)。國外的Velodyne供貨周期在8周，國內(nèi)做的好的速騰聚創(chuàng)供貨周期在4周。