同类型项目发展情况

百度无人驾驶汽车

2013年百度的无人驾驶项目开始启动，有高精度地图、定位、感知、智能决策与控制四大板块。百度将高精度地图、大数据、人工智能等一系列先进技 术应用正在开发的无人驾驶汽车中。 项目进度：

• 2015年12月，百度公司宣布，百度无人驾驶车国内首次实现城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶。2016年7月3日，百度与乌镇旅游举行战略签约仪式，宣布双方在景区道路上实现Level4的无人驾驶。
• 2016年百度世界大会无人车分论坛上，百度高级副总裁、自动驾驶事业部负责人王劲宣布，百度无人车刚获得美国加州政府颁发的全球第15张无人车上路测试牌照。
• 2017年4月17日，百度宣布与博世正式签署基于高精地图的自动驾驶战略合作，开发更加精准实时的自动驾驶定位系统。同时在发布会现场，也展示了博世与百度的合作成果——高速公路辅助功能增强版演示车。
• 2018年2月15日，百度Apollo无人车亮相央视春晚，在港珠澳大桥开跑，并在无人驾驶模式下完成“8”字交叉跑的高难度动作。

谷歌无人驾驶汽车

研发进展：

• 2012年4月1日，Google 决定联合 NASCAR，将自己的无人驾驶汽车跟真正的赛车一起比试
• 2012年5月8日，美国内华达州机动车辆管理部门（DMV）为谷歌的自动驾驶车颁发了首例驾驶许可证，这意味着谷歌自动驾驶车将很快在内达华州上路。
• 2014年4月28日，无人驾驶汽车项目的负责人表示，谷歌无人驾驶汽车的软件系统，可以同时“紧盯”街上的“数百个”目标，包括行人、车辆，做到万无一失。
• 2014年5月28日Code Conference 科技大会上，Google 也拿出了自己的新产品——无人驾驶汽车
• 2015年11月底，根据谷歌提交给机动车辆管理局的报告，谷歌的无人驾驶汽车在自动模式下已经完成了130万多英里。

入门级技术的介绍

感知系统

“中层控制系统”，感知周围环境。输入设备有光学摄像头，光学雷达，微波雷达，导航系统等。内部传感器收集周围信息，为决策提供尽可能全面的数据。环境感知（Environmental Perception）特指对于环境的场景理解能力，例如障碍物的位置，道路标志/标记的检测，行人车辆的检测等数据的语义分类。 一般来说，定位（Localization）也是感知的一部分，定位是无人车确定其相对于环境的位置的能力。

决策系统

“上层控制系统”，负责路线规划和实时导航。无人驾驶使用的不是普通导航系统，而是高精度导航系统，精度一般在厘米级，而且是立体三维的，包含车道线、周围设施的坐标位置等行车辅助信息。与人类当前使用的电子地图相比，自动驾驶的高精度地图还有一个重要差异在于，高精度地图会收集道路激光雷达的反射强度——这是一个对人类驾驶者几无价值而对“人工智能驾驶员”意义重大的道路特征，它变化很慢而且小，是帮助自动驾驶车辆光学雷达定位的一个理想特征值。

执行系统

执行系统也是底层控制系统，负责执行汽车的刹车、加速、转向的具体操作。工程师们通过特制的“线控装置”控制方向盘和油门，取代人类司机的手和脚，并配置多个处理器组成的子系统，以此来稳定、准确地控制汽车的机械系统。这些子系统，包括引擎控制单元（ECU）、制动防抱死系统（ABS）、自动变速箱控制系统（TCU）等，它们通过一个“总线”来进行内部通信，在汽车中称作CAN总线协议。