无人驾驶车辆如何上道

1、无人驾驶汽车事故责任该怎么划分？

无人驾驶汽车事故责任该怎么划分？

首先要先强调这个问题也是包括谷歌以及各汽车主机厂商发展无人驾驶的瓶颈。对于百度谷歌为首的直接发展无人驾驶的阵营来说，这个问题会比特斯拉以及汽车制造商的自动驾驶阵营要更加迫切去解决。因为我问要分清一个概念，在目前对智能驾驶的分级中，第三级是高级自动驾驶，也就是现阶段特斯拉以及汽车制造商的发展目标，他们希望能从这个阶段过渡到无人驾驶，这个阶段里是人类可以进行干预的。而第四级就是无人驾驶，谷歌百度希望能以人工智能作为切入点来直接研发无人驾驶，在此级别内就不得有人类进行干预了，因而谷歌汽车内部取消外置方向盘刹车的装置。对于伦理问题来说，目前挑战最大的就是第四级的无人驾驶，因为在第三级阶段，汽车上的人工智能应用并不如第四级，且现有技术也只支持在特定环境下实现自动辅助驾驶，因此出现问题谁来负责的问题并不具争议，还是和以前开车是一样的。但第四级的无人驾驶就不一样了，对于左拐撞死一个，右拐撞死两个，不拐自己追尾的问题，包括谷歌在内也没有办法完美解决。

因此在今年美国西南偏南的大会上，项目负责人Chris Urmson也表态将会调整一下谷歌之前的策略，首先在特定区域内实现共享经济，而非以前的老子不完全做出来就不量产的态度了。我认为应该是他们也发现有些问题是真的没有办法直接避免。沃尔沃虽然是自动驾驶阵营，但是也算是第一个吃螃蟹的人，说未来一切沃尔沃的无人驾驶汽车出事故，将由他们公司全权负责。而在国内，今年两会上李书福和李彦宏也都带来了各自自动驾驶以及无人驾驶的立法议案，希望能填补国内智能驾驶方面的法律空白，应该也会将未来如何进行事故的判决起到推进作用。而且在你提到的几个角色里，应该还要再加一个，是保险公司。因此巴菲特就预言无人驾驶可能要搞垮保险行业，想想也有可能，可能后果会比较吓人。无人驾驶虽然看起来很炫，但要实现应该还有很长的路要走，感兴趣可以交流，我目前主要在研究智能汽车及车联网，主要是信息安全的问题。

无人驾驶汽车的停车问题？

以前没有思考过这个问题，如果要停的话可能需要从经济角度考虑，假设这是一辆共享无人驾驶汽车（如果是你自己的，停车位置需要你指定了），要根据当前交通情况和历史上的需求情况进行一个全局的优化，找到需求最旺盛的位置或者性价比最高的位置。

在中国有哪些公司有无人驾驶汽车？

中国的无人驾驶汽车研发始于1980年代，从时间上来看最早的是国防科技大学，也是目前技术积累最雄厚的，从这以后的直到2008年，中国的无人驾驶研究只限于国防科大、北京理工大学、南京理工、西安交大等有限的几所高校，与此同时美国在2004年、2005年和2007年分别举办了三届DARPA无人车挑战赛，极大的推动了无人驾驶汽车的研究，从2008年开始中国国家自然科学基金委启动了“视听觉信息的认知计算”重大研究计划项目，从2009年到2017年，每年举办一次“中国智能车未来挑战赛”，最新消息，2017年的在11月在常熟举办，本人参加了2013年到16年的，据我所知，企业中最先开展无人驾驶技术研发的应该是一汽，但是最近没声音了，其次是比亚迪，在2013年我在比赛期间见到了比亚迪和北京理工合作开发的RAY无人驾驶汽车，接着我们和广汽集团合作研发了一辆无人驾驶汽车，东风汽车去年举行过一次招标，想寻求无人驾驶系统的研发方案，我们也参与投标了，听说最后国防科大中标了，不知道后续如何，然后就是百度的了（这中间听说过多次某某单位和某某单伟合作，但都没见到过真车），百度无人驾驶汽车发布的比较突然，事前没有听说过他们已经研发出整车了，插一句，在2014年底的雷达技术会议上，听百度的技术人员说他们做了高速公路的车道检测准确率已经很高了，接下来列举几个我知道的在开展无人驾驶技术研究的企业：华为（已经出样车了）、上汽（这个比较扯，和航天三院合作的，对他们期望比较低）、东风、比亚迪（和北理合作，感觉更像高级辅助驾驶，没有用Velodyne三维激光雷达）、广汽（和西安交大合作）、百度（钱多、软件开发能力超强）、众泰（和南理合作）除此之外，据说还有很多创业企业在做无人驾驶技术研发，如地平线 momenta 驭势科技等，感觉无人驾驶汽车技术研发是一个技术门槛要求不高，但是想做好非常不容易，前90%的性能大部分企业只要投入够都可以做出来，但是后面10%就是一个细致活了，从我这几年参与项目的角度说，目前有几个技术问题很难解决：1定位，大家基本靠差分或者惯导2智能决策，都是基于场景分层式的3动态障碍物的识别与意图预测，目前没有考虑意图博士已经毕业，一年来看着无人车圈子风起云涌，希望以后会越来越好，大家不要给公众一种错觉，无人车马上就能上路了，公众太失望了我们就没饭吃啦

无人驾驶汽车比无人机控制程序要更复杂吗？

前两天我小姨刚好用外国的无人都已经如何如何了，来臭我还在搞什么无人车。。。结果被我妈反驳了，我妈说“天上有那么多不守规矩的司机和行人么？”的确如此，这个问题从几个层次，从低到高分析，就比较清楚了。理科生习惯了，尽量通俗的说。当然这里讲的无人车和无人机都是自主车和“自主车”啊，不是车上没人、机上没人，靠远程遥控的那种哦?无人机和无人车相比，在处于底层的运动控制上来讲，我觉得，无人机的确比无人车更加棘手。无人机从维度上，是三位运动，存在三个姿态，三个方向的运动，而无人车一般不考虑俯仰，只在路上跑。从这个对象的动力学模型上，那无人机就相当复杂了，从两个方面来看：在同一高度，同一风速等，外界条件不变的条件下，我们控制无人机的油门（即推力）和舵面角度，最终反映在飞机的速度、姿态和位置上，这中间的模型相当复杂，有很多的不可建模的环境，绝大多数都是非线性的问题，简单的想，要让飞机掉个头拐个弯，油门推多少，拉杆多少，副翼给多少，才能是这个弯拐的平滑，不掉高度，是个很难的事情。相比之下，无人车，在这个方面是小很多，如果车速不快，打轮的电机又快，我们甚至可以不考虑动态过程，之建立一个运动模型（不是dynamics model,只是kinematics），再加一个PI控制（比例积分）就可以控制它沿这某一条轨迹走了。另一方面，那就是对于无人机来说，环境的变化太可怕了，风速的变化（360360度无死角的风乱刮，要是大飞机，尼玛两个机翼上的风都不一样），湿度的变化，气压啥的，各种变化的因素。相同的拐弯问题，1000M和2000米不同的高度，一样的风，其他因素都一样，给油，舵面，啥的就都不一样了，你说问题复杂不复杂。一种简单的方法，就是一个高度一组参数（但除了高度，变化的因素还有那么多啊）。当然，无人车也会遇到砂石路面啊，冰面啊，陡坡突然就变下坡啊，什么的环境变化，但总的来说都可以分而治之。综合上面两点，在层面上，也就是运动控制的层面，无人机无疑要比无人车复杂多了。有了运动控制，再加上定位，飞机和车就能跟着你设定好的一条路径飞行和行驶了。从定位的角度，大多数情况下，无人车比无人机要来的复杂。从定位的精度就能很好得看出。无人车在道路环境下，要在车道里跑，定位的进度就不可能超过1m，当前的技术一般会做到分米级别。

（插一句，知乎上另一个问题谷歌在无人车技术方面有啥优势，我认为他们的解决方案的大优势，就是能够很好的解决定位问题，主要原因，无人车的跑的过程中已经有周围环境的详细3D地图了。）而无人机就不需要这么高的精度了，在广阔的天空中，他们只需要GPS的进度就基本够用啦??只有在起飞和降落的时候才需要高精度的定位，这个好办，不做主动的定位技术，做被动的，在可数数量的机场上装上定位设备（这词自创，意思一下）就好。前文说，大多数情况，是因为说的是正常的无人机，那些在城市中，房间里飞来飞去的自主无人机就不考虑，他们的定位难度比无人车不知道高到哪里去了（MIT做的固定翼激光雷达SLAM可见一斑）。有了前面两个层次，机或车就可以跟着设定好的路线飞奔了。现在的问题就是如何设定线路的问题了。在这个问题上，无人车要比无人机难不止一个档次。当然这也不能怪无人机不争气，我觉得是这主要是由当前技术条件和大环境下，无人机和无人车的应用目的不同。无人车在城市环境里，要规划处一条路线（这个是trajectory,不是path哦），又该走多快，走到哪儿挺，现在该走该停，都要考虑一大堆的问题，大家都守规矩都已经很难办了，何况如老妈所说有“不守规矩”的车和人呢。。。这都还是已经把行人、车辆还有马路牙子、道路中线的栅栏识别出来，把突然跑出来的熊孩子和放地上的雪糕桶分辨开来的情况，下才能作出的路线规划。那么，如何检测环境中的障碍物，如何分辨动静态障碍物，如何对障碍物分类，如何确定他们的位置和大小，已经如何预测他们可能运动到的位置，又是写非常难的问题了。设计到的学科，十分交叉。在往深里做，把无人车做得更加智能，能够明白后面车辆变换远近光灯、按喇叭鸣笛的意思是要超车，混行路上，自行车上帅哥举平左手，是要拐弯借道，那我们搞无人车的就真的可以谈笑风生了（自行车的google已经做了）。对比无人机，就目前的任务目的，他们的航迹多半是已经设计好了的，不用考虑撞山撞飞机啥的，所以大多数情况下，跟着设定好的飞就可以了。只有到了特殊情况下，或者任务点时，才需要智能的自主规划线路。这也不怪他，把问题搞得这么简单。你要是让无人机和对面的有人驾驶的F16（足以）打空战，做高机动，躲导弹，做近身格斗，那一现在的技术而言，真就是天方夜谭，和电影一样了。所以说，主要是现在的应用目的问题嘛。但总得看来，在这个层面上，无人机还是比无人车遇到的问题简单很多啦??总的来说，到底谁比较难呢？这得看你问谁，你问搞硬件的，问搞控制的，问搞模式的，问高局部定位的，问项目总师，感觉都会得到不同的答案，切入角度不同嘛，很难一刀两段，黑白分明。

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2、请问无人驾驶汽车怎么安标线行驶？

无人驾驶汽车识别地面标线主要是靠单线激光雷达：可180度扫描，用以识别地上回凹凸的标线、车道等。答

在乡村没有表线的道路以及城市标线不清楚的地方要靠另外一种装在车顶上的激光雷达：可自动升降，360度旋转，用于测距，能测量最少50米的距离。激光碰到周围的物体并返回，便可计算出车体与周边物体的距离。计算机系统根据这些距离数据描绘出3D地形图，然后跟地图相结合，生成不同的数据模型供车载计算机系统使用。

3、无人驾驶汽车到底是怎么测试的？

无人驾驶汽车测试案例1：无人驾驶虚拟之城Mcity

在无人驾驶汽车测试场的建设方面，美国走在世界前列。2015年7月20日，由密歇根大学主导、密歇根州交通部支持的无人驾驶虚拟之城Mcity正式对外开放。它位于密歇根州的安娜堡市，占地12.9万平方米，由密歇根大学和密歇根州交通部共同出资1000万美元，是世界上第一座专为测试无人驾驶汽车及V2V/V2I车联网技术打造、经过环境变量控制设计的模拟小镇。Mcity中有数英里长的两车道、三车道和四车道公路，还有交叉路口、交通信号灯以及指示牌，人行道上有长凳和街灯将公路和建筑隔离开来。

从外表上看，这里就像是一个精心打造的好莱坞外景地。Mcity主要由2013年成立的密歇根大学交通改造研究中心设计，从去年开始正式投入建设，目前参与该项目的汽车企业包括福特、通用、本田、日产、丰田等。虽然密歇根州早在2013年便允许无人驾驶汽车进行公路测试，但出于安全方面的考虑仍然建设了Mcity。密歇根大学交通改造研究中心工作人员表示，这主要是考虑到在无人驾驶技术足够可靠之前，将其放置在一个相对封闭的模拟环境中进行测试，能够最大限度地降低因不可避免事故造成的人员伤亡。

无人驾驶汽车测试案例2：美国弗吉尼亚无人驾驶汽车测试专用道路美国弗吉尼亚州计划在北部地区划出一条70英里（112公里）长的公路用于测试无人驾驶汽车，这条道路被称为“弗吉尼亚无人驾驶走廊”，任何计划在弗吉尼亚州进行测试的无人驾驶汽车都必须首先在这条智能道路上进行测试。无人驾驶汽车测试阶段的安全问题，是美国各州关注的焦点。现在，加利福尼亚和佛罗里达等州都允许测试无人驾驶汽车。汽车通过测试后，在真正上路测试时还要有司机在车上，以防出现故障和意外情况。无人驾驶汽车测试案例3：加拿大安大略省对无人驾驶车辆测试开放所有道路相对于其他国家为无人驾驶车辆单独建设测试场与测试道路，加拿大则直接将一个省的道路用作无人驾驶研究测试。加拿大安大略省表示，由于无人驾驶及与高科技相衔接的汽车技术可以提升燃油的经济性，并缓解交通拥堵、减少温室气体的排放、提升车辆行驶的安全性，安大略省将成为加拿大首个允许无人驾驶技术测试的省份。而奔驰、谷歌以及特斯拉等公司预计很快将在这里开启无人驾驶技术试验。

对于安全，安大略省方面表示，无人驾驶无人汽车试验项目推行期间，他们将确保省内道路如常维持安全。不过，虽然无人驾驶的车辆可以在任何时间在安大略省的任何路段行驶，但项目参加方却仅限于汽车生产厂家、技术公司、学术研究组织以及涉及无人驾驶技术的零部件公司。而且，无人驾驶汽车需要有一位拥有驾驶执照的司机在车内把关，相关公司还需要预先投保至少500万美元。

4、早期无人驾驶的汽车是怎样的？

和计算机代替了人眼和大脑吗？早在20世纪80年代就有了无人驾驶的汽车。它用两台电视摄像机作为“眼睛”，安装在汽车大灯的上面与下面。它用一台电子计算机作为“大脑”，安装在司机座位旁边，由它完成图像识别，认清道路和环境，并且进行路线规划，计算出如何去控制驱动系统。还有自动控制系统，它的任务是完成司机的手脚驾车的动作，控制方向盘，进行刹车等。这种无人驾驶车辆行驶速度是每小时20千米。车能自动靠道路左边行驶（国外有的国家规定汽车左侧通行），如果遇有障碍物，能驾车向右绕过去，然后再回到左边行驶。若是障碍物把道路堵塞了，它能自动停下来。

现在德国戴姆勒——奔驰汽车公司正在试验一种汽车自动驾驶系统。一辆“维塔”牌汽车已无人驾驶达1万千米。但是，无人驾驶汽车还要经过较长时间的发展，并克服不少技术难题，才能获得实际应用。

5、无人驾驶是根据什么原理来操作的？

1.无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆版到达预定目标的智能汽权车
2.它是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆

的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。

6、无人驾驶车辆被撞引发讨论，驾驶无人驾驶的车辆需要驾照吗？

驾驶证还是需要考的，不管开的是无人驾驶车辆还是普通的车辆，只要是车辆就必须有驾驶证，毕竟车辆是机器乘坐的人为了避免出现威胁生命的事故，那就必须掌握驾驶车辆的技巧，所以驾驶证是必须有的东西！

一、人类大脑都能出错更何况是人类写出来的无人驾驶程序，为了保命必须得会开车。

无人驾驶其实就是人类为了解放双手而弄出来的高科技技术，算是目前为止人类想要运用在生活中比较复杂的系统工程之一，因为人类一直都在追求解放双手，所以喜欢车的人对于无人驾驶还是比较期待的，不过从无人驾驶车辆的情况来看，虽然目前已经开始上市，但稳定性却不怎么好，这种情况下驾驶车辆的人就必须会开车才能保命。

车辆无人驾驶的时候需要很多方面的配合才能实现，而这些不仅需要硬件的支持还需要程序上的补充，人类在开车的时候都会出现事故，更何况是人类写出来的代码数据，如果人在乘坐无人驾驶的车辆时出现了问题，坐在驾驶室里的人还不会开车，那情况就不用多说肯定是凶多吉少，而拥有驾驶证的人最起码知道能够如何处理当下的情况，这也是无人驾驶需要考驾驶证的原因之一。

二、无人驾驶普及还得有段时间，所以在此之前驾驶证还得考到手，否则无法开车上道。

无人驾驶其实很大程度上是为了避免人类疲劳驾驶造成的损伤，机器不会因为疲劳和情绪造成事故，这也是人类为啥一直致力于研究无人驾驶的根本原因之一，虽说无人驾驶如今已经实施，但想要覆盖全中国还需要一段时间，毕竟当下这种车的造价很高，想拥有这样的车估计还得几年的光景。

因此想要开车的人还是得考取驾驶证，这样一来在无人驾驶车辆普及前就能够开着车出去自驾游或者方便日常出行了，毕竟当下没有驾驶证开车出去交警的罚单可不是摆设，国内的法律也不是写出来看看而已。

最后：

如果有无人驾驶的车，那我也不敢做，因为太吓人了！

7、无人驾驶汽车能否上路？

很多企业现在都极其重视自动驾驶技术研发，而忽略了法律研发也是网络产品研发的一部分这个道理。而未来，谁能在自动驾驶的法律设计中占得先机，谁就能在产品竞争中立于不败之地。

原本是一场高科技产品的介绍大会，却被交警盯上了，不但成为一堂全民普法课，还引发了法律与新技术之间的立法讨论。当技术创新遇上尊法守法，就这样戏剧性地碰撞出了火花。

7月5日，2017百度AI开发者大会上，百度CEO李彦宏视频直播了一段自己乘坐无人驾驶汽车上北京五环的情景。

随后，这一技术演示引发了舆论关于无人驾驶汽车上路是否合法的热议，进而不断升级成为一场新技术和立法的大讨论。

无人驾驶车上路与法律相冲突

原本是一场高科技产品演示会，结果首先掀起的却是关于交通法律法规的大讨论。更尴尬的是，细心的网友还发现，这辆无人驾驶车违反了法律，实线并线了。

对于百度的这次无人驾驶车展示，网上有“老司机”开始普法——“驾驶员未系安全带扣3分，双手长时间脱离方向盘扣6分，行驶中打电话扣2分”。

我国道路交通安全法明确规定，驾驶机动车应依法取得机动车驾驶证。这也就意味着，驾驶人应为自然人。按照这一规定，无人驾驶车上路确实违法。

与此同时，法律对无人驾驶车的法律地位和行驶标准也没有界定与要求，企业在作无人车上路测试时，不能为测试车辆悬挂牌照，报批程序上也不明确，截至目前，“路测合法化”问题仍悬而未决，处于灰色地带。可以说，无人驾驶测试车辆在路权和监管层面目前均存在漏洞与缺位。

此外，尤为重要的是，如果法律对无人驾驶车的上路不作任何限制，那么对于路人和其他合法驾驶者来说，其生命财产安全无疑面临巨大风险。

先要研究法律关系的变化

所有新生事物的发展都常常会遭遇立法的滞后，无人驾驶汽车也一样。

值得一提的是，身为第十二届全国政协委员的李彦宏在2016年全国政协会议上的提案之一，就是加快制定和完善无人驾驶汽车相关政策法规。他在提案中建议，我国应尽快组织开展关于无人车牌照发放、行驶规定、事故认责等方面的研究，为无人驾驶汽车的研发、测试和商业化应用提供制度保障。

而定责问题也是李彦宏在提案中重点阐述的部分。在他看来，由于无人车还未大规模商用，现在这个问题并未凸显，但按照自己对无人车“3至5年内实现商用和量产”的预测，届时定责将成为重中之重。鉴于此，他建议，应对我国的道路交通安全法、道路运输条例等法律法规进行修订和完善。

那么，无人驾驶该如何立法呢？

“无人驾驶立法，首先要厘清目前人类驾驶汽车情形下的法律关系，以及无人驾驶情形下，法律关系将发生哪些变化。”中国电子商务协会政策法律委员会副主任刘春泉近日在接受《法制日报》记者采访时指出，很多企业现在都极其重视自动驾驶技术研发，而忽略了法律研发也是网络产品研发的一部分这个道理。而未来，谁能在自动驾驶的法律设计中占得先机，谁就能在产品竞争中立于不败之地。

刘春泉认为，无人驾驶立法首先可能遇到的问题，就是汽车生产制造厂商有可能出现软件与硬件分离。“汽车厂商本来不是交通行为的参与方，上路行驶是驾驶人的操作汽车行为，但无人驾驶情形下，汽车厂商是不是交通参与人就会成为问题。如果发生交通事故，究竟是汽车硬件问题、软件问题、交通设施问题，还是其他因素导致的，需要根据新的道路交通法律法规确定。”

其次，过去交通事故都是驾驶人通过保险或者自行承担的，假如无人驾驶情形下，人不干预汽车，发生事故，则要求乘车人承担责任，似乎不合情理。那么，事故风险要么由乘车人投保的保险承担，要么由生产销售汽车产品的软硬件厂商承担，风险从现在的分散在千千万万个驾驶员，集中到数量少得多的汽车厂商、软件厂商。“现在汽车厂商对于缺陷产品召回本来就头疼不已，如果再加上对每一起交通事故都要承担责任，那么，汽车厂商到底还有没有动力生产和研发自动驾驶汽车？”刘春泉担心。

此外，刘春泉认为，无人驾驶最终还是要有人控制，关键是谁控制、怎么控制的问题。单就驾驶人来说，不仅涉及驾驶技能的技术问题，更涉及驾驶行为导致的违法责任问题，对人身、财产伤害的赔偿问题，所以，仅仅解决了自动驾驶降低甚至免除人类驾驶技能需求，是不够的。

“按照目前我的认知水平，自动驾驶哪怕能降低驾驶技能要求，恐怕还是必须要有一些道路交通法律知识、自动驾驶相关的技术知识。考虑到科技也需要循序渐进，比较可行的可能还是先从高速公路等路况较好情况下，汽车可以自动驾驶开始，在复杂路况一步到位无人驾驶，眼下尚有难度，如果先实践了自动驾驶，逐步积累了经验，今后发展成为完全无人驾驶，是完全有可能的。”刘春泉说。

服务平台的责任无法回避

除了安全问题，无人驾驶立法中还有一个重要问题，就是如何追责。如果被无人驾驶车撞了，那责任算谁的？

现行道路交通安全法于2003年公布，虽然曾在2007年与2011年进行过两次修订，但都没把无人驾驶问题纳入考虑，相关的配套法律制度也未有提及。如何追责更是无从谈起。

“法律帮助不了新技术，但是也不能拖后腿。无人驾驶车不上路测试是不可能的，目前国家也允许在封闭场所进行测试，但这个是不够的。必须要进行立法应对的研究，尤其应当对无人驾驶车平台责任的立法问题进行重点研究。”中国政法大学传播法研究中心副主任朱巍指出，平台的责任问题是无人驾驶立法无法回避和必须解决的重要问题。

朱巍分析说，现行道交法第七十六条规定了机动车发生交通事故造成人身伤亡、财产损失后的责任分担问题，但无人驾驶车的责任分担法律却并没有直接规定，换言之，道交法第七十六条责任分担问题在无人驾驶方面是空白的。“以前的责任分担，无非涉及到肇事者、侵权方和被侵权方，有时候还会加一个车辆的产品责任问题，但对于无人驾驶来说，现在又多了一个平台责任，也就是说，伴随人工智能系统的加入，出现了另外一个驾驶‘大脑’,由此也就产生了平台的责任。”

鉴于平台也会参与汽车的生产，朱巍认为对于平台责任，立法上要考虑的因素很复杂。他建议将平台责任的构成、分担、举证和归责原则，保险的类型、品种，驾驶员的过错，路况，地图问题等，都要写进法律中去。

此外，在立法时，还有一个需要研究的难题就是伦理问题。朱巍举例说，如果无人驾驶时遇到一只猫以及一辆价值100万元的车，一旦出现险情，是选择撞猫还是撞车？如果由无人驾驶的机器选择进行判断，那永远都是先撞猫；但是对于喜欢猫的人来说，肯定选择撞车，“这个问题是相当复杂的。”朱巍说。

朱巍最后说，这是一个新的领域，我们要做的是要改变思路，新瓶装旧酒装不好，对于新的事物要有新的观点和新的态度。希望立法上能尽快承认无人驾驶汽车，不要因为法律滞后影响新事物的发展。

8、汽车是怎样无人驾驶原理？

通过多个传感器来实现控制的

9、无人驾驶汽车原理概述

技术原理
无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。[2]

它是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。
集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景[3] 。
主要特点
安全稳定
安全是拉动无人驾驶车需求增长的主要因素。每年，驾驶员们的疏忽大意都会导致许多事故。既然驾驶员失误百出，汽车制造商们当然要集中精力设计能确保汽车安全的系统。“无人”驾驶系统种类繁多，其中有些根本算不上“无人”，还有些活像是科幻小说中的东西。
防抱死制动系统其实就算无人驾驶系统。虽然防抱死制动器需要驾驶员来操作但该系统仍可作为无人驾驶系统系列的一个代表，因为防抱死制动系统的部分功能在过去需要驾驶员手动实现。不具备防抱死系统的汽车紧急刹车时，轮胎会被锁死，导致汽车失控侧滑。驾驶没有防抱死系统的汽车时，驾驶员要反复踩踏制动踏板来防止轮胎锁死。而防抱死系统可以代替驾驶员完成这一操作——并且比手动操作效果更好。该系统可以监控轮胎情况，了解轮胎何时即将锁死，并及时做出反应。而且反应时机比驾驶员把握得更加准确。防抱死制动系统是引领汽车工业朝无人驾驶方向发展的早期技术之一。
另一种无人驾驶系统是牵引和稳定控制系统。这些系统不太引人注目，通常只有专业驾驶员才会意识到它们发挥的作用。牵引和稳定控制系统比任何驾驶员的反应都灵敏。与防抱死制动系统不同的是，这些系统非常复杂，各系统会协调工作防止车辆失控。
当汽车即将失控侧滑或翻车时，稳定和牵引控制系统可以探测到险情，并及时启动防止事故发生。这些系统不断读取汽车的行驶方向、速度以及轮胎与地面的接触状态。当探测到汽车将要失控并有可能导致翻车时，稳定或牵引控制系统将进行干预。这些系统与驾驶员不同，它们可以对各轮胎单独实施制动，增大或减少动力输出，相比同时对四个轮胎进行操作，这样做通常效果更好。当这些系统正常运行时，可以做出准确反应。相对来说，驾驶员经常会在紧急情况下操作失当，调整过度。
自动泊车
车辆损坏的原因，多半不是重大交通事故，而是在泊车时发生的小磕小碰。泊车可能是危险性最低的驾驶操作了，但仍然会把事情搞得一团糟。虽然有些汽车制造商给车辆加装了后视摄像头和可以测定周围物体距离远近的传感器——甚至还有可以显示汽车四周情况的车载电脑——有的人仍然会一路磕磕碰碰地进入停车位。
自动泊车系统是无人驾驶技术的一大成就。通过该系统，车辆可以像驾驶员那样观察周围环境，及时做出反应并安全地从A点行驶到B点。虽然这项技术还不能让人完全放手，让汽车自动载您回家，但毕竟是朝着这个方向迈出了第一步。

10、无人驾驶究竟是怎么实现的，用了哪些科学道理呢？

人工智能发展几十年，终于在阿尔法狗的刺激下开始了破冰之旅。当然，阿尔法狗只是引子，事实上，人工智能能够脱颖要得益于深度学习、计算机视觉和自然语言理解等各方面的突破性发展，跨界学科的结合让很多不可能实现的事情逐渐展现在人们眼前，如无人驾驶汽车的成就，人工智能在交通领域的应用或许会谱写交通史上的新篇章。

随着技术的普及应用，软硬件之间的密切配合，让无人驾驶走进人们的视野。当今时代，汽车已经成为居家旅游必备品，而且市场需求热度不减，随之而来的安全、污染等问题也是令人烦扰不堪，汽车的升级改造势在必行，无人驾驶应运而生。

无人驾驶还不够成熟，偏向于智能辅助驾驶，不过相信真正的无人智能驾驶在不久的将来会融入到人们的生活中，真正的无人驾驶可能会拥有多种辅助驾驶系统可供选择，安全度性更高，设计会更人性化，人车之间的关系也会更加和谐。特斯拉推出的Model S已经具备了部分无人驾驶功能，有研究机构预测2040年无人驾驶汽车将占汽车市场的70%。无人驾驶的前景无限。

特斯拉以外，国内的车企、高校、研究所等等也开始纷纷在无人驾驶领域进行研发，企图抓住这一波儿科技风潮。但是，从供应链来看，大部分的核心软件、硬件都掌握在国外厂商手中，尽管是新兴的技术，国内外的技术还存在很大的差距。

现阶段无人驾驶更偏向于智能辅助驾驶，利用计算机不断学习模拟人类“感知→认知→行为”的行为，最终将计算机训练升级为一个眼疾手快、经验丰富的老司机，模型一旦成熟或许人类就得到了解放。另外除了行为上的观摩学习，还有最关键的一点就是对人类思想的认知，因为纯粹的无人驾驶需要合理的理解、规划、决策等思考的过程，轻重缓急的节奏把控可能在冰冷的技术层面上难以实现。

人类的感知靠眼耳鼻舌身意，无人驾驶靠得是传感器。传感器的发展进化成为无人驾驶的有力推手，但是纯粹的无人驾驶对于传感器的要求越来越高。下面我们来一起认识下无人驾驶的大杀器：

雷达传感器：探测一定范围内障碍物的方位、距离及移动速度，但是根据性能用途各有利弊，比如Google无人车配备的激光雷达造价高达70w+人民币。但是，不要担心，随着市场需求的增长，其生产成本会越来越低。

视觉传感器：识别车道线、停止线、交通信号灯、交通标志牌、行人、车辆等。其实就是一烂大街的摄像头，这种随处可见的东西造价就比较低了，但是跟其配套的相关辅助产品比较多，因为摄像头会收到很多不可控因素影响，如光照、遮挡等。不过，现在人工智能在图像识别领域的进展可谓突飞猛进，将来会越来越完善。

定位及位姿传感器：实时高精度定位以及位姿感知，如搜集经纬度坐标、速度、加速度、航向角等信息全靠它啦！一般包括全球卫星定位系统（GNSS）、惯性设备、轮速计、里程计等。但是定位系统跟之前所描述的神器一样也容易受应用距离、遮挡等不可控因素影响反馈结果。

车身传感器：通过整车网络接口获取诸如车速、轮速、档位等信息。

下面最关键的来了，人类有意识，会思考，而无人驾驶面对这个问题怎么解决咧？无人驾驶依靠的可是计算机呐！无人驾驶的大脑选用的是适应性更强的工控机，而工控机里的操作系统又装着无人驾驶软件。操作系统之上是计算机建立的模型（另一个你），他负责对软件模块发送指令。其中，虚拟交换模块用于通信，日志管理模块用于记录、检索以及回放，进程监控模块全程监控整个系统状态。运行期间，如果某个模块出现问题则会反馈给相关操作人员并自动采取相应措施。其他的，还有交互调试模块，用于开发人员调试系统。

人类驾驶靠四肢，无人驾驶汽车靠线控执行器。方向盘、油门、刹车、档位的操作者从人转换到程序控制，传统的线控设计已经不能满足现在的要求，现在一般会利用转向助力零部件来实现这一目标；油门与制动线控跟档位线控的改造则靠车内总线协议向整车控制器发送指令来实现。随着新兴技术的发展，线控功能在设计之初就被考虑其中。

传感器、计算机和执行器通过计算机连接在一起协同工作，这就是现阶段比较理想的无人驾驶状态。