自动驾驶汽车 - 技术
自动驾驶汽车或无人驾驶汽车使用各种先进技术来执行驾驶任务，无需任何人工干预或协助。因此，这些车辆完全依赖于各种技术，这些技术共同作用，在道路上执行控制、监控和决策功能。
在本章中，我们将讨论自动驾驶或无人驾驶汽车中使用的每种技术。
自动驾驶汽车内部的技术
以下是无人驾驶汽车自主运行背后的一些关键技术 −
高级传感器
传感器充当自动驾驶汽车的眼睛和耳朵。在自动驾驶汽车中，各种先进的传感器用于从周围环境收集数据。这些传感器可帮助车辆了解其周围元素，如其他车辆、障碍物、路标、行人等。
以下是自动驾驶汽车中主要使用的一些传感器类型 −
LiDAR
LiDAR 代表 光检测和测距。LiDAR 是一种基于激光的传感器技术，用于自动驾驶汽车创建周围环境的 3D 地图。该传感器允许车辆识别附近的物体并测量它们与车辆的距离。
LiDAR 以其高精度和深度感知而闻名，它在夜间或恶劣天气条件下检测物体非常有用。然而，它是一种非常昂贵的传感器技术，在大雨或降雪条件下无法正常工作。
RADAR
RADAR 代表 无线电检测和测距。它也是一种利用无线电波的传感器技术，用于自动驾驶汽车，以检测附近物体(如道路上的其他车辆)的位置和速度。
RADAR 技术最显著的优势在于它可以在大多数天气条件下正常工作，并且能够测量自动驾驶汽车周围环境中移动车辆的速度。
然而，由于分辨率有限，RADAR 可能无法检测到小物体。它在识别物体的特定形状方面也不太准确。
摄像头
摄像头用于自动驾驶汽车，让它们能够看到周围的环境。它们负责检测道路标志、交通信号灯、车道标记和其他道路基础设施组件。
摄像头能够提供周围环境的详细图像，而且比 LiDAR 和 RADAR 便宜。然而，它们在弱光、雨、雾和其他恶劣天气条件下无法正常工作。此外，还需要复杂的算法来准确解释摄像头捕获的视觉数据。
超声波传感器
超声波传感器通过发射声波工作，用于检测停车位等短距离和封闭范围内的物体。这些传感器用于自动驾驶汽车，执行自动停车等功能。这些传感器价格较低，但工作范围有限。
人工智能 (AI) 和机器学习
人工智能和机器学习充当自动驾驶汽车的大脑，执行决策、从行动中自我学习、理解周围环境等功能。
自动驾驶汽车使用基于人工智能的神经网络来处理和解释传感器捕获的数据。人工智能使自动驾驶汽车能够识别物体、做出预测和决策、规划和控制车辆的移动等。总的来说，人工智能和机器学习帮助自动驾驶汽车准确地做出实时决策。
然而，人工智能和机器学习是基于数据的技术，需要大量数据来做出决策和发布命令。
计算机视觉
计算机视觉也是人工智能的一部分，涉及图像和视频处理等任务。它用于自动驾驶汽车，处理摄像头的视觉数据以了解周围环境。
计算机视觉使自动驾驶汽车能够识别障碍物、车道标记以及交通标志和信号。它负责确保车辆准确行驶，即使在复杂的环境中也能提供安全的自动驾驶。
然而，这项技术需要先进的硬件和复杂的程序来处理意外事件和能见度低的条件。
GPS 和地图
自动驾驶汽车需要有关位置和路线的精确数据才能准确导航。这些数据由 GPS(全球定位系统)和高清地图提供。
GPS 是一种基于卫星的系统，集成到自动驾驶汽车中以确定其确切位置。它还与高清地图集成，以帮助车辆了解其位置并确定优化路线。然而，由于信号阻塞，GPS 系统在拥挤的城市地区或隧道中会变得不那么准确。
高清地图提供了道路和基础设施的详细布局，以及有关车道标记、交通信号和标志等的信息。地图对于规划优化路线和安全驾驶车辆至关重要。然而，快速的基础设施变化需要更新地图，这是一项具有挑战性且成本高昂的任务。
车对万物 (V2X) 通信
通信或连接是自动驾驶汽车中最重要的技术之一。它允许车辆与其他车辆、道路基础设施和服务器进行通信和交换数据和信息。
在自动驾驶汽车中，使用几种不同类型的通信，例如车对车通信、车对基础设施通信、与云服务器通信。
车对车 (V2V) 通信允许自动驾驶汽车与其他车辆共享速度、方向等信息。它负责在道路上提供安全导航。
车对基础设施 (V2I) 通信允许车辆与道路标志、交通信号等基础设施组件进行通信。这种通信可确保更好的交通管理并减少道路拥堵。然而，由于它需要对现有基础设施进行重大改造，因此实施起来非常具有挑战性且成本高昂。
云连接或与云服务器的通信使自动驾驶汽车能够访问地图、位置详细信息和交通更新。这种通信可确保车辆掌握最新信息。不过，这种通信容易受到网络故障和连接问题的影响，从而可能干扰车辆运行并影响道路安全。
路径规划系统
它是自动驾驶汽车的软件组件，有助于规划优化路线并提供安全导航的方向。该系统对于车辆的平稳和安全自动驾驶至关重要。
运动控制系统
在自动驾驶汽车中，运动控制系统接收来自人工智能系统的输入，并相应地执行转向、加速、制动等操作。该系统负责提供精确控制，以确保车辆安全平稳运行。
边缘计算
自动驾驶汽车需要实时数据处理才能快速执行操作。边缘计算使它们能够做到这一点。该技术在自动驾驶汽车中实现了本地处理数据的功能，而无需依赖云服务器。边缘计算在减少延迟方面发挥着重要作用，使自动驾驶汽车能够更快地做出决策。
网络安全系统
自动驾驶汽车使用先进的连接、软件和数据，这些都容易受到网络威胁。因此，这些车辆使用了网络安全系统，如加密、防火墙、入侵检测系统等，以保护它们免受各种网络威胁。这些系统对于保护车辆的敏感数据和黑客攻击至关重要。
结论
自动驾驶汽车是各种先进技术的有趣融合，使这些车辆能够观察、思考和采取行动，而无需任何人类驾驶员。这些技术中的每一种都在这些车辆的安全自动驾驶中发挥着重要作用。
