无人驾驶的汽车_无人驾驶的汽车需要驾照吗

无人驾驶的汽车_无人驾驶的汽车需要驾照吗

       感谢大家在这个无人驾驶的汽车问题集合中的积极参与。我将用专业的态度回答每个问题，并尽量给出具体的例子和实践经验，以帮助大家理解和应用相关概念。

1.无人驾驶汽车普及后还需要驾驶证吗

2.无人驾驶汽车的现状

3.无人驾驶好处和坏处有哪些

4.什么属于完全自动驾驶,可以没有驾驶员

无人驾驶汽车普及后还需要驾驶证吗

       无人驾驶汽车普及后还需要驾驶证吗

       假设无人驾驶汽车普及，驾驶证是否会成为过去式？

       对于驾驶意识比较差的学员或准学员，无人驾驶汽车应该是「福音」。似乎智能汽车普及后就再也不用为考取驾驶证烦心了，然而这种超高技术标准的汽车首先不见得能够普及，即使普及也不会不要求车辆用户具备驾驶资质。除非车辆以共享汽车模式实现自动化，原因主要有两点。

规则约束

       承认「无人驾驶」有合法上路资质的国家极少，主要为汽车保有量极小的欧洲国家。原因自然很容易理解，车辆在一马平川的道路上驾驶几乎遇不到车，即使车辆失控也只是单方交通事故。那么在汽车保有量以及密度极大的国内，这种场景在1~3线城市就几乎不会出现，正常的场景是车挨着车蠕行，此时如果车辆失控的概率足够高会怎样呢？

       现行法律法规要求汽车的驾驶主体必须是「人」，车辆可以具备自动驾驶技术但严格定义是绝对不允许“无人驾驶”的。也就是说目前所有标榜无人驾驶的汽车的宣传都不合法，不过有一些车企倒是善于打“擦边球”；比如所谓的无人驾驶汽车都会被配备驾驶员，路试的“无人的士”甚至还要加派一名安全员申报时也不会称之为无人驾驶，然而这种模式有什么意义？

技术障碍

       无人驾驶汽车以目前的技术水平预测，其唯一的普及方式应该是「共享出行」

       原因为「软硬件」都做不到绝对可靠！对于这一评价有质疑的话，可以尝试寻找C端市场最先进的计算机，以最高等级的芯片主板固态硬派去满负荷运算数据系统多长时间会出现崩溃、硬件多长时间会宕机。这一尝试得出的答案可以套用在汽车上，这些车辆使用的硬件系统与软件程序离不开IT领域；而实际车道的复杂情况等于巨大的数据流，这就等于让不够先进的电脑长时间高负荷运算并且要控制整备质量高达1/3吨的汽车。

       其次，基于ESP车身稳定控制系统衍生的功能，比如AEB主动刹车与ACC自适应巡航，这些功能在特殊交通气象条件中是不允许使用的。电控技术无法同时分析道路摩擦系数，更无法通过传感器准确的、在低能见度的条件下甄别道路情况所以现阶段没有任何企业可以制造出绝对稳定的硬件设备，那么是不是说所有的“无人驾驶汽车”都做不到绝对不失控呢？事实就是这样，所以诸多IT领域与汽车领域的巨头都否定了「L5级全自动驾驶」。

共享出行_专用车道

       系统鲁棒性（robust）是无人驾驶汽车难以普及的因素之一，其次网络安全也是重要的考量。很多牛哄哄的进口车宣称可以自动驾驶，但是车辆在几分钟内就能被云端侵入，并且实现远程控制。如果此类车辆大范围普及，「恐·怖·分·子」怕是都要转型IT理工男了，远程操作汽车撞击难道不比“AK47”的杀伤力大吗？

       综上所述，无人驾驶汽车的普及有太多障碍，比较可行的方式只剩下“远程监控·终端无人驾驶汽车”，说白了就是后台随时监管运行车辆，在出现问题时可以使其脱离车道而失去动力，终端只是省去了“一人一车”的人工成本而已那么这种方式自然只适合营运车辆，对于C端用户而言只有不买车而选择使用「共享巡游汽车」，这只是省去了“网约叫车”的操作与时间成本；无人驾驶汽车很有可能是这种心态，还有必要考驾驶证吗？

无人驾驶汽车的现状

       总的来说，无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。

       1.环境感知技术

       环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息，为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后，提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同，我们采用两种方法进行检测：

       无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便，主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。

       无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主，被动型测距传感器为辅，采用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下，执行任务的需要，最重要的是处理数据量小，实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算，无需知道障碍物的具体信息。

       而视觉作为环境感知的一个重要手段，虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题，但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性，而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面，视觉也是必不可少的手段。

       2.导航定位技术

       无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。

       自主导航技术是指除了定位辅助之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算资源有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类：

       相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部本体感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。绝对定位：主要采用导航信标，主动或被动标识，地图匹配或全球定位系统进行定位。

       组合定位：综合采用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPS+地图匹配、6PS+航迹推算、GPS+航迹推算+地图匹配、GPS+GLONASS+惯性导航+地图匹配等。网络导航能随时随地通过无线通信网络、交通信息中心进行信息交互。移动设备通过移动通信网与直接连接于Internet的WebGIS服务器相连，在服务器执行地图存储和复杂计算等功能，用户可以从服务器端下载地图数据。网络导航的优点在于不存在存储容量的限制、计算能力强，能够存储任意精细地图，而且地图数据始终是最新的。

       3.路径规划技术

       路径规划是无人驾驶汽车信息感知和智能控制的桥梁，是实现自主驾驶的基础。路径规划的任务就是在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准，寻找一条从起始状态包括位置和姿态到达目标状态的无碰路径。

       路径规划技术可分为全局路径规划和局部路径规划两种。全局路径规划是在已知地图的情况下，利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界，确定可行和最优的路径，它把优化和反馈机制很好的结合起来。局部路径规划是在全局路径规划生成的可行驶区域指导下，依据传感器感知到的局部环境信息来决策无人平台当前前方路段所要行驶的轨迹。全局路径规划针对周围环境已知的情况，局部路径规划适用予环境未知的情况。

       路径规划算法包括可视图法、栅格法、人工势场法、概率路标法、随机搜索树算法、粒子群算法等。

       4.决策控制技术

       决策控制模块相当于无人驾驶汽车的大脑，其主要功能是依据感知系统获取的信息来进行决策判断，进而对下一步的行为进行决策，然后对车辆进行控制。决策技术主要包括模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。

       决策控制系统的行为分为反应式、反射式和综合式三种方案：反应式控制是一个反馈控制的过程，根据车辆当前位姿与期望路径的偏差，不断地调节方向盘转角和车速.直到到达目的地。反射式控制是一种低级行为，用于对行进过程中的突发事件做出判断，并迅速做出反应。

       综合式控制在反应层中加入机器学习模块，将部分决策层的行为转化成基于传感器的反应层行为，从而提高系统的反应速度。

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无人驾驶好处和坏处有哪些

       无人驾驶的智能汽车现在越来越多，但其实更多地来说，现在的无人驾驶汽车更多的来说不算是无人驾驶汽车吗，更像是辅助驾驶汽车。

       根据SAE美国汽车工程师学会的分级标准，自动驾驶技术是从L0至L5，一共有6个级别。从最开始只能简单配备自动紧急制动、各类危险警告功能的L0，到现在初步为驾驶员提供转向、制动、加速等控制功能的L1和L2，严格来讲都只是“智能驾驶辅助”。

       现在自动驾驶汽车的自动驾驶和辅助驾驶的主要分水岭是L3自动驾驶技术，但就算是L3的自动驾驶技术也只能在特定的情况下实现自动驾驶技术。

       而且车辆仍然离不开驾驶员的配合，在行驶过程中，也还是以人工干涉为主。日后要是L3能跨越到L4,的话，就可以是可以取消方向盘和制动，实现真正的自动驾驶，虽然还是需要在特定的环境下去启动，但是已经不需要人为的操作了。

       若是再进一步到达L5，自动驾驶就没有了限制，属于是任何场景都可以放心使用，且具有高智能、高互动能力的汽车机器人了。

       百度此前推出过无人驾驶出租车，就是基于这个L4了，不过考虑到安全、舆论等方面，目前阶段仍然配备有应对紧急状况的安全驾驶员。

       所以严格来讲更像是L3级后期的技术应用，也被称作L3+。就目前来看，全球范围内的新能源汽车，能够实现L3级自动驾驶功能的也是凤毛麟角。

       目前来看，国内近些年涌现的新能源车企，依靠自身技术的积累，大都拥有了相对完善的L3级技术，并且已然瞄准L4级高阶自动驾驶规模化进行量产准备。

       只是此类话语往往集中于宣传上的噱头，实际来说，至少在未来两年内，能够实现L3量产、甚至L4落地的企业，仍然只是为数不多的一小部分。

什么属于完全自动驾驶,可以没有驾驶员

       摘要：无人驾驶与自动驾驶一直以来都是一个相当热门的话题，无数的车企以及相关企业每年都花费着巨大的人力物力投入到此领域的研发之中。而作为消费者，我们确实能够感受到，如今不少新车上搭载的自动辅助驾驶系统，也在变得越来越好用，越来越聪明。那么无人驾驶好处和坏处有哪些以及无人驾驶重要的技术是什么？这些你都清楚了吗？一起到文中来看看吧！一、无人驾驶好处和坏处有哪些

       1、好处

       （1）提高了驾驶安全性。相较于有人驾驶，无人驾驶从根本上防止了司机可能会发下的各类错误，比如酒驾、疲劳驾驶、冲动操作等等，避免了这些人为因素所导致的交通事故和人员伤亡。（这里我们假定了无人驾驶技术是成熟的，也就是其本身不会因为判断错误、无法有效识别周围人或物导致交通事故，不然也不用谈好处了。）

       （2）因为不再需要驾驶员操作，对于原本的开车出行的驾驶员来说可以在路上获得更多自由支配的时间。

       （3）无人驾驶汽车能够信息互联和监控路况的情况，可以更好地规划路线，减少集中拥堵的概率，改善道路通行情况。

       2、坏处

       （1）全部采用无人驾驶的话，意味着不再大量的出租车司机、公交车司机和卡车司机，他们都将面临失业问题，进而对他们的收入和维持生活将产生负面的影响。

       （2）采用无人驾驶意味着个人会不会开车和能否拥有自己私家车不再有着必然联系，以前人们会开车后才能去买车开，采用无人驾驶后人们即使不会开车也能买私家车来乘坐。这可能会导致私家车的拥有量进一步上升，进而产生更多的环境问题、交通道路压力以及停车位不足等问题。

       （3）无人驾驶需要依靠AI程序来完成，这意味着系统有受到其他人入侵并进行操作的风险，进而对乘坐人的财产或生命安全造成威胁。并且无人驾驶也需要依靠网络信号等辅助，一旦出现断电断网的情况，无人驾驶可能会完全瘫痪无法使用。

       二、无人驾驶重要的技术是什么

       1、环境感知技术

       环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息，为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后，提取出可信度较高的有用信号。

       2、导航定位技术

       无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。

       自主导航技术是指除了定位辅助之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算资源有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。

       3、路径规划技术

       路径规划是无人驾驶汽车信息感知和智能控制的桥梁，是实现自主驾驶的基础。路径规划的任务就是在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准，寻找一条从起始状态包括位置和姿态到达目标状态的无碰路径。

       4、决策控制技术

       决策控制模块相当于无人驾驶汽车的大脑，其主要功能是依据感知系统获取的信息来进行决策判断，进而对下一步的行为进行决策，然后对车辆进行控制。决策技术主要包括模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。

       L4-L5为全自动驾驶，是依靠智能系统自动运行，完全脱离驾驶员，做到真正的无人驾驶。

       无人驾驶汽车，也称机器人汽车或自动驾驶汽车，是一种搭配传感器、控制器、执行器等先进装置，采用大数据、云计算、人工智能等先进技术，能够感知周围环境，在很少或完全没有人工控制情况下自动行驶的新型智能汽车。对于无人驾驶汽车而言，目前的法律法规还不健全，缺乏相应的市场准入机制，法律责任主体不明确，个人信息安全难以保障，与现行保险制度不兼容，这些都是阻碍无人驾驶汽车发展的法律问题。为此，需要加强无人驾驶汽车立法，厘清无人驾驶汽车发展的法律关系，构建无人驾驶汽车法律法规体系，从而推动无人驾驶汽车产业发展，为新时代交通强国建设保驾护航。

       划定无人驾驶汽车事故的责任归属，首先要明确无人驾驶汽车的法律主体资格。按照《智能汽车创新发展战略》规定的通用技术标准，依照无人驾驶智慧化等级程度，无人驾驶汽车可分为L0-L5六个等级，其中L0-L3为半自动驾驶，是需要驾驶员辅助行驶，驾驶员对汽车拥有监督和接管义务，是汽车驾驶的法律责任主体，承担着交通事故的侵权责任。L4-L5为全自动驾驶，是依靠智能系统自动运行，完全脱离驾驶员，做到真正的无人驾驶。全自动驾驶汽车由于不需要驾驶员操作，因此是不能独立承担法律责任的特殊法律主体，它的责任主体是由汽车制造者、销售者、程序开发者、汽车所有者、实际操作者等多方主体组成。

       好了，今天关于“无人驾驶的汽车”的话题就讲到这里了。希望大家能够通过我的介绍对“无人驾驶的汽车”有更全面的认识，并且能够在今后的实践中更好地运用所学知识。如果您有任何问题或需要进一步的信息，请随时告诉我。