自動駕駛汽車又稱無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車、輪式移動機器人，是一種通過電腦系統(tǒng)實現(xiàn)無人駕駛的智能網(wǎng)聯(lián)汽車。自動駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)協(xié)同合作，讓電腦可以在沒有人的主動操作下做到車路協(xié)同，自動安全地操作機動車輛。

它是搭載了先進的車載傳感器、控制器、和數(shù)據(jù)處理器、執(zhí)行機構等裝置，借助車聯(lián)網(wǎng)、5G和V2X等現(xiàn)代移動通信手段和網(wǎng)絡技術實現(xiàn)交通參與物與道路、基站、行人之間信息交換與共享;最終實現(xiàn)在復雜的環(huán)境下安全高效快捷人或者物體的車輛運轉。通俗來說就是，汽車完全由高級駕駛技術系統(tǒng)駕駛，不需要人工操控汽車運轉。

目前來說，我們具有感知功能的車輛普遍安裝了各種傳感器，包括激光雷達，毫米波雷達，超聲波雷達，攝像頭，高精地圖，定位系統(tǒng)等等設備，這些設備在工作的過程中，收集了大量的數(shù)據(jù)，比如激光雷達收集到了大量的點云數(shù)據(jù)，超聲波雷達收集到了距離和速度的數(shù)據(jù)，攝像頭收集到了大量的形狀數(shù)據(jù)，定位系統(tǒng)收集到了坐標系的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)都通過清洗和整理后，被傳輸?shù)經(jīng)Q策模塊。

實現(xiàn)自動駕駛或無人駕駛，一要解決整車裝備的多傳感器：毫米波、激光雷達以及攝像頭等高效融合工作的技術實破，通過電腦將傳感器獲得的數(shù)據(jù)結合高精度地圖以及全球定位等來做分析處理;二要解決數(shù)據(jù)和地圖的問題。地圖要支持無人駕駛，不是二維的抽象數(shù)據(jù)，需要高清晰、高分辨率、高精度的數(shù)據(jù)，包括道路的彎度、坡度、高度，因此存儲量、傳輸量會大幅增加。如一級、二級、三級甚至是鄉(xiāng)村道路，交通設施、地理環(huán)境、氣候條件等路況，數(shù)據(jù)量非常驚人。這些設備通過自動學習，數(shù)據(jù)接入汽車大腦后，通過AI技術智能自動駕駛算法，識別周圍環(huán)境實現(xiàn)智能自動控制，從而實現(xiàn)自動駕駛。

在感知把這些數(shù)據(jù)提交到了決策模塊之后，決策模塊就要開始工作了，把所有的這些數(shù)據(jù)和車輛的運動結合起來，比如毫米波雷達告訴你前車的速度突然降低了，那么決策模塊就會做出“立即降低車速”的決策，又比如視覺模塊報告前方有交通錐，那么決策模塊就做出“變道，繞開”的決策，這些都是需要決策模塊進行判斷的。其實在這個階段，不僅僅有這么大方向的決策，還有很多小細節(jié)上，比如減速的距離，減速的下降速率，變道的時機，甚至對感知到的車輛將來行駛軌跡的預測，這些都和駕駛人員的體驗密切相關，往往要做一個好的決策，需要融合多方面的數(shù)據(jù)。

智能車輛有了行駛任務，智能車輛的路徑規(guī)劃就是在進行環(huán)境信息感知并確定車輛在環(huán)境中位置的基礎上，按照一定的搜索算法，找出一條可通行的路徑，進而實現(xiàn)智能車輛的自主導航。

路徑規(guī)劃的方法根據(jù)智能車輛工作環(huán)境信息的完整程度，可分為兩大類：基于完整環(huán)境信息的全局路徑規(guī)劃方法;例如，從上海到北京有很多條路，規(guī)劃處一條作為行駛路線即為全局規(guī)劃。如柵格法、可視圖法、拓撲法、自由空間法、神經(jīng)網(wǎng)絡法等靜態(tài)路徑規(guī)劃算法。基于傳感器實時獲取環(huán)境信息的局部路徑規(guī)劃方法;例如，在全局規(guī)劃好的上海到北京的那條路線上會有其他車輛或者障礙物，想要避過這些障礙物或者車輛，需要轉向調(diào)整車道，這就是局部路徑規(guī)劃。局部路徑規(guī)劃的方法包括：人工勢場法、矢量域直方圖法、虛擬力場法、遺傳算法等動態(tài)路徑規(guī)劃算法等。

自動駕駛技術不只是傳統(tǒng)汽車的一項升級，更是一項大工程，包含汽車改造，交通設施的改進，社會基礎設施的建立，智能網(wǎng)聯(lián)技術的成熟應用，法律法規(guī)的推動，甚至還包括駕駛人的責任認定變遷及行為習慣的改變等，會有一個逐漸被接受的過程。自動駕駛作為整個交通產(chǎn)業(yè)的升級，未來將改變?nèi)藗兊某鲂蟹绞健?