1樓：毫末智行
回答來自毫末智行首席交付官甄龍豹，以下，Enjoy。
① 從硬體維度來說——
硬體從上游的感知到下游的執行，中間整合了很多類別。
感知一共分為三類：
一類是：公釐波雷達、雷射雷達、智慧型攝像頭、V2X、HDMap、超聲波雷達、環視及側視，這一類主要識別車外的實時交通環境；每乙個感測器裡面還有細分技術類別：如公釐波又分FMCW雷達、PD雷達，雷射雷達又分機械旋轉式、MEMS、Flash等方案。
一類是：DMS、OMS、HOD等這一類主要實時感知駕駛員狀態及參與駕駛的能力和意願；
一類是：輪速感測器、Yawrate、橫縱向加速度、轉角感測器、踏板位置感測器等這一類主要實時提供車輛當前狀態的資訊。
執行器：包含EPS、ESP、iBooster等執行內容，負責將自動駕駛系統需求轉化為車輛的實際執行動作。
控制器，即自動駕駛控制器，其需要將高算力晶元、慣導、儲存、電源等能力整合在一起，再整合上述每一項感測器的輸出，同時將演算法整合至控制器平台中，以支援演算法的落地。
當然，硬體又分為PCB板、收發晶元、處理器、電源等細分內容。
② 從軟體維度來說——
自動駕駛汽車其實需要與人開車一樣，整個軟體圍繞的是如何打造擬人的能力來構建的，需要有眼睛、大腦、手腳一起來完成整個動作。
對眼睛來說，需要有識別能力，看見道路上的交通參與物、需要有辨別能力，能夠清晰的知道是行人、車輛還是自行車等，因此，需要有AI及規則處理能力，用不同的感知模型來實現上述目標，還需要知道自己在哪，要去哪，怎麼去。這就需要有定位能力，這裡面又分很多種，SLAM、RTK、FreeSpace、高精地圖等；需要有路徑規劃技術，包括MPC等，還需要有動作能力，將自己遇到的情況利用規則及方法精準的描述並得出自己下一步的應對策略，這就需要底盤控制技術及發動機控制技術。
現在，對於自動駕駛來說最主要的是AI 技術，因為不可能以一套規則應對所有交通環境、道路交通特徵。AI是由不同的網路組成，其需要多並行網路計算，以保證資訊的實時性和準確性，由於網路的複雜性和結構越來越突出，同時對晶元的算力提出了很高的需求。這也是目前市場晶元算力均在大幅提公升的原因之一。
2樓：清梅甜酒
自動駕駛模擬的是人類的駕駛行為，眼觀六路耳聽八方依靠各種光學、聲波、無線訊號燈，高速處理器綜合判斷等自動控制技術。但是簡單的概括基於自動駕駛系統的組成是這樣三點:環境感知、行為決策與車輛控制系統的執行技術。
環境感知即對道路周邊環境的感知能力。最普通的就是對紅綠燈、行人等都能做出識別。大多數系統建模都以理想感測器模型為基礎，驗證車輛演算法和控制系統，但忽略了感測器本身的限制。
惡劣的照明條件，或者商店櫥窗的反光，會破壞感測器對車輛周圍環境的感知。
車輛控制系統是對車輛本身而言的，輔助駕駛員駕駛汽車或替代駕駛員自動駕駛汽車的系統。主要包括行車安全警報系統與行車自控和自動駕駛系統兩大部分，該系統通過安裝在汽車前部和旁側的雷達或紅外探測儀，可以準確地判斷車與障礙物之間的距離，遇緊急情況，車載電腦能及時發出警報或自動剎車避讓，並根據路況自己調節行車速度，人稱「智慧型汽車」。
3樓：景慫慫
其中最主要的兩點便是「自動駕駛的大腦」——高效能計算處理器平台以及「能讓汽車心靈感應」——車與外部設施通訊的C-V2X技術。前者能為感測器的識別演算法和系統的決策演算法提供巨量的運算能力支援，是與傳統汽車最為基本的區別；後者讓汽車與交通標誌。行人、其他車輛、雲端等參與交通的所有物件通訊，讓汽車不再是乙個單一的個體，而成為智慧型交通中乙個有機的組成部分。
比如，與紅綠燈進行通訊，便能讓汽車提前知道紅綠燈的狀態，提前進行減速慢行操作；與其他車輛通訊，便能將車輛緊急剎車、變道、轉彎狀態及時告知其他車輛，讓其他車輛有足夠的時間進行預判和處理。最後，「自動駕駛開天眼」——VEPP高精度定位技術在實現自動駕駛中也不可或缺。
4樓：一挽清愁
其中最主要的兩點便是「自動駕駛的大腦」——高效能計算處理器平台以及「能讓汽車心靈感應」——車與外部設施通訊的C-V2X技術。前者能為感測器的識別演算法和系統的決策演算法提供巨量的運算能力支援，是與傳統汽車最為基本的區別；後者讓汽車與交通標誌。行人、其他車輛、雲端等參與交通的所有物件通訊，讓汽車不再是乙個單一的個體，而成為智慧型交通中乙個有機的組成部分。
比如，與紅綠燈進行通訊，便能讓汽車提前知道紅綠燈的狀態，提前進行減速慢行操作；與其他車輛通訊，便能將車輛緊急剎車、變道、轉彎狀態及時告知其他車輛，讓其他車輛有足夠的時間進行預判和處理。最後，「自動駕駛開天眼」——VEPP高精度定位技術在實現自動駕駛中也不可或缺。
5樓：藍葉
自動化汽車正在用深度神經網路開發，一種具有許多計算階段或級別的深度學習體系結構，其中從啟用網路的環境中模擬神經元。神經網路依賴於從現實駕駛場景中提取的大量資料，使神經網路能夠「學習」如何執行最佳行動方案。
無線通訊
無線通訊連線有助於汽車將汽車的位置、速度、方向和制動狀態等資料傳送到比雷達或攝像機能到達的更遠的距離，並在有障礙物阻礙雷達或其他技術連線的情況下傳送穩定訊號到中控伺服器。
雷射雷達
雷射雷達系統使用雷射來測量車輛和另乙個物體之間的距離，通過每秒發射數百萬個光脈衝並測量它們返回所需的時間，為自動駕駛車輛繪製地圖。雷射雷達發射足夠多的紅外雷射，以獲得周圍物體形狀，有時可以檢測出它所評估的物體的速度。
攝像機攝像頭可以讓自動駕駛的汽車看到車道線並解讀路標。為了捕捉汽車所依賴的影象，一輛車通常會有幾十個攝像頭監視周圍的環境。相機的解析度非常高，而且可以比雷達和雷射雷達系統看到更精細的細節。
6樓：
自動駕駛技術往淺了看就是網路的傳輸速度。沒有乙個快速傳輸的網路，就是白說。
往深了看，這技術涉及到了就非常的多了。我簡單說一下。
感知
顧名思義，獲取周邊的環境資訊，檢測旁邊的車輛行人。使用到的感測器一般有攝像頭，雷達，加速度感測器，高畫質攝像頭。感知不是只需要一些感測器就好的了。
還需要多感測器融合技術。顧名思義，多個感測器融合來為車輛的主電腦傳達資訊。傳達完了資訊之後，主電腦就要開始分辨的該做出什麼樣的行為了
行為決策
在獲取到了感知傳達過來的資訊之後，主電腦就要開始決策乙個適合自己駕駛的路線。分辨車輛的前後左右都有什麼障礙物。與前面的一輛車保持距離一類的操作。
然後就是運動控制了這一步，控制車輛的行駛。轉向控制速度控制。分辨紅綠燈。
什麼時候走，什麼時候停，這都是乙個待開發的問題。但是這一切已經都在完善中了，在不久的將來後無人汽車自動駕駛就會面向大眾。
7樓：張益達
巨集觀上可以分硬體和軟體兩部分的技術，由於無人車本質上就是乙個非常智慧型的機械人，它需要靠自己感知外界的路況和周邊的車輛，並作出正確的決策來決定下一步怎麼開。因此就可以根據這一系列過程來說說用到的主要技術：
1. 感測器技術
首先，無人車需要感知周邊的情況，因此它需要五官來幫他感知，感測器技術對於無人車就充當著五官的作用。例如視覺感測器來接受周圍的路況影象、雷達感測器來感受與周邊車輛和路欄等的距離。
此外汽車本身還需要很多感測器技術，例如水箱的溫度感測器、車胎的壓力感測器等等。
2. 機器視覺與模式識別
視覺感測器傳回來的影象就需要機器視覺與模式識別技術來處理了。複雜的影象資料還需要用到深度學習相關的技術來處理。
3. 控制演算法
無人車處理完接受到的資訊後，就需要控制演算法來決定在路上怎麼開了，例如最簡單但最有用的PID控制演算法、還有複雜的模糊控制演算法等。
8樓：
其實大家最感興趣的可能是環境感知技術。以前以為影象會像人眼一樣被欺騙但是有一些濾波演算法可以鑑別的。深度學習固然好，但是傳統演算法也是博大精深。
兩者結合我只能說影象還是最有潛力的方向。但是要想做到實用，還是建議先從硬體層面實現如lidar radar。這幾個方向都不錯。
其他規劃控制可能車輛工程man更適合。
看了特斯拉南充事故的一些新聞，現場真的是太慘烈了。這次事故很多人覺得特斯拉沒必要承擔誤操作的指責，那特斯拉只能說是做了個拉風的電動跑車，不能說做了智慧型駕駛。
自動駕駛的初心到底是什麼？這種事故多了，人們對我們還有信任嗎？
與各位共勉：不忘初心腳踏實地
9樓：Gemini
這個問題問的就有問題。自動駕駛本身就是一項技術，而且自動駕駛分為好幾個等級，每個等級的原理和所使用的技術又是不同的。
首先，自動駕駛需要通過以下四步才可以完成：資訊收集、分析識別、行動決策、裝置控制。這四步是乙個迴圈。
而想要完成以上這四步，又需要很多各種各種的技術支援。例如電子裝置（感測器和處理器等）、資訊處理（通過影象識別和人工智慧處理資訊）、機構控制（按照指令對汽車內部的各機構進行控制）等等。
如果有GPS系統，還需要利用衛星系統，實現厘公尺級精確定位。
沃爾沃根據自動化水平的高低區分了四個階段，從低到高依次是：駕駛輔助系統（DAS）、部分自動化系統、高度自動化系統、完全自動化系統。
不夠自動駕車技術還沒完全到位，
10樓：坦佩雷
涉及到的技術一般有人工智慧，環境資訊感知識別、車網聯系統智慧型決策控制的技術。自動駕駛技術集自動控制、複雜系統、人工智慧、機器視覺等於一體，收集雲端和車載感測器的車聯網資料、地理資料、環境感知資料等資訊，識別車輛駕駛區域的環境特徵，進行任務設定和控制規劃。
生物學，物理學，計算機，數學，地理學等各種學科的知識整合，這是關聯很多問題，需要多方人員研究
自動駕駛技術發展已經分化出兩大陣營：一是以汽車製造商為代表的ADAS和單車智慧型技術陣營，二是以網際網路企業為代表的人工智慧和網聯化技術陣營。
11樓：小付Vlog實錄分享
自動擋的車涉及到的技術就比較多了。因為人命關天的事，它絕對不能出差錯呀。一旦出錯，那還得了？所以她所用到的技術分為以下幾種。
1、感測器技術：自動駕駛汽車上，前後左右裝有認識周圍環境、道路、交通狀況的各種感測器。光學攝像頭包括單攝像頭、多攝像頭，都卜勒雷達包括短距離雷達、遠距離雷達，還有雷射雷達就是車頂上那個旋轉的機器，GPS定位裝置，等等，構成汽車認識環境的眼睛。
2、晶元技術：也就是能夠處理多個感測器採集的資料，並能整合的類似小計算機的超級晶元，使汽車的「總計算機」體積、成本大為減小，並能應用於汽車成為可能。否則汽車裡將沒有人坐的地方、老百姓也買不起這些龐大計算機群的汽車。
3、作業系統：計算機控制系統將處理結果與操作硬體結合起來，實現加速減速、剎車停車、變向避讓，以及人機對話等等。無人駕駛汽車具備了替代人工操縱的能力。
為什麼汽車自動駕駛技術沒有被普遍使用？
Lcosda愛車不懂車 從硬體方面和軟體層面來講，汽車的自動駕駛技術已經被推到了很高的水平，無限接近於量產。除了足夠高的硬體和強大的算力支撐之外，還需要ai在實際導致進行足夠多的資料學習，比如你們買的每一台帶有高階別輔助駕駛的電動車，都在為廠家提供資料學習。再還有，法律還不允許。 柳鵬 因為成本高，...
自動駕駛汽車與非自動駕駛車輛在安全配置上是否應該存在差異？出於安全考慮，在造型設計上需要做出哪些改變？
CorruptedCat 安全配置上是肯定有差異的，但是造型是不一定的，我們做產品，把產品做的隱藏起來，或者放在車內部就是為了不影響車原有的資料，比如不會因為增加了乙個安全產品就影響風阻，也不會因為增加了乙個醜陋的雷達就影響了車的美觀。 yuezili 在出現革命性的新技術之前，安全帶 安全氣囊 堅...
自動駕駛技術的逐步發展是否會顛覆傳統汽車設計？為什麼？
當然。現在的汽車的駕駛任務是以人為中心的。油門，剎車，方向盤，儀錶盤，後視鏡，包括a，b柱的位置，雨刷的功能設計，都要滿足乙個前提，那就是以人為本，要讓人可以順利無阻礙的完成駕駛任務。試想如果這一前提不再存在，汽車可以自主完成駕駛任務，那麼很多的設計理念都將被顛覆。人這時候只是乘客，乘客要方向盤，儀...