无人驾驶技术主要技术路线

无人车在以后的将来会被广泛使用，并将颠覆我们未来的出行模式。它的性能更安全、更环保并且可以进行车辆共享。从技术角度看，无人驾驶技术有两条主要的技术路线：

（1）自主智能，通过多传感的融合感知和鲁棒优化的运动控制使车能够适应交通场景。

（2）网联智能，通过车和车之间、车和交通之间的联系来实现无人驾驶。

这两条技术路线都是相辅相成的，都会汇合在一起。

无人车的核心

无人车两个核心问题是场景理解和自主运动。

（1）场景理解就是需要将从多个传感器的场景感知数据转化为自主运动的决策依据。这需要用到三大类传感器：相机、毫米波雷达和光雷达，这三者的感知范围、作用距离都不一样，不同的传感器可用于不同的驾驶任务。

（2）自主运动就是在场景理解的基础上做行为决策、局部运动规划，然后通过反馈控制来车辆的自主运动。自主运动的四个环节为路线规划、行为决策、运动规划和运动控制。

从已经较成熟的线控油门，到市场渗透率仍然较低的线控转向，再到还在研究阶段的线控制动，我们已经有了大概的了解。总的来说，线控底盘技术正在不断发展。其中，安全性对于汽车尤其是L3以上的自动驾驶，是基础也是核心的要素。曾经的纯机械式控制虽然效率低，但可靠性高；线控技术虽然适用于自动驾驶，但同时也面临电子软件的故障所带来的隐患。只有实现功能上的双重甚至多重冗余，才能保证在一定的故障时仍可实现其基本功能。