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無人車對未來的發展影響

新冠疫情爆發以來，很多城市都處于封城的狀態，人們只能通過線上下單去購買蔬菜、日用品、防護用品等，但是這些還要考慮到配送的問題，因此各大電商平臺和快遞公司也都推出了“無接觸式配送”，在疫情期間，送貨上門的比例大約為20%-30%。京東物流武漢區的經理周建斌表示此次疫情或將成為無人車發展的一個機會。

無人車在抗疫中的出色表現，使得車企對無人駕駛的現實意義有了更深的理解，甚至可能直接影響到未來無人駕駛的研發。

無人車的發展現狀

（1）國內的發展現狀

在我國，無人駕駛技術始于20世紀80年代，隨后，高等院校和科研機構對無人駕駛汽車的進行研究，目前大多還處在研發階段。通過不斷學習及算法調整同時與人的駕駛行為的模仿，實現了較為平順的轉向效果。

（2）國外發展現狀

線控系統的布置使得汽車的內部空間具有靈活性，在擁擠的城市路況中行駛也更為平穩。并且取消了傳統汽車中的機械傳動裝置，從而使得整車變的更加輕盈，提高了行駛的穩定性，更有利于提高動力學性能，路感也隨之提高。

線控轉向系統使得整個汽車空間的布置更加靈活，并且與提供能源的電池制成一體，既增加了汽車內部空間，又提高了車輛行駛穩定性。

線控底盤的線控驅動系統

自動駕駛車輛使用的是線控制動系統、線控驅動系統以及線控轉向系統。其中線控驅動系統又包括節氣門、傳統汽車線控驅動和電動車線控驅動。

（1）節氣門分為：傳統節氣門、電子節氣門

①傳統節氣門是通過機械結構連接，對復雜道路的各種工況，以及油耗和排放都不能得到有效的控制。

②電子節氣門取消了機械結構，而是通過加速踏板位置傳感器去檢測油門踏板的位移，然后把信號傳給ECU。

（2）傳統汽車線控驅動：對于傳統內燃車而言，只需要能夠實現油門踏板的自動控制就能夠實現線控驅動。

（3）電動車線控驅動：實現扭矩需求的計算以及實現扭矩分配。

無人車的場景理解和計算

1、無人車的場景理解和計算主要是分析處理多傳感器的場景感知數據，提取兩個方面信息：

（1）幾何度量信息就是車的定位和車道線與道路邊界。

（2）根據車輛以及行人的運動意圖來推測未來一段時間無人車該如何實現安全行駛。

2、無人車的場景理解和計算可分為三個層面：

（1）獲得場景的三維信息和運動信息以及在這基礎上的拓撲結構。

（2）理解交通標志和遵守的交通規則。

（3）做出推理和給出判斷，如是否需要變道、左轉和右轉等

因此，場景理解與計算就是要實現從幾何度量到推理預測的轉變。