自动驾驶使用的什么技术？

1、识别技术：

（1）、最常用的是摄像头，它和人类的眼睛最接近，可以看清有颜色的标识、物体，看得懂字体，分得清红绿灯。但是缺点也不少，比如在夜晚或恶劣的天气下视力就严重下降，也不擅长远距离观察。

（2）、其次是颇富争议的LiDAR，即激光雷达。比较常见的是在车顶，像是顶不停旋转的帽子。原理很简单，就是通过计算激光束的反射时间和波长，可以完成绘制周边障碍物的3D图。而短板则是无法识别图像和颜色。

（3）、最后是毫米波雷达，因为它可以全天候工作，这使得它不可或缺，即便它无法识别高度，分辨率不高，也难以成像。但它凭借其穿透尘雾、雨雪的硬本领，站稳一席之地。

2、决策技术：

通过识别得到了周边环境，接下来就要充分利用这些信息进行理解分析，决定自己该如何走下一步。要完成这项任务的就是最强大脑。

跟人类的大脑一样，我们不是天生就会开车，也不是拿到驾照就成老司机了。需要一定的知识积累，自动驾驶机器人也同样需要。处理这些信息有两种方式：专家规则式和AI式。

（1）、专家规则式，英文叫rule-based。即提前编写好规则，当需要做决定的时候必须严格遵守这些规则。比如准备超车变道时，需要满足以下条件：道路半径大于500R（弯道不变道）；跟目标车道上的前后车的距离都在20m以上；比后车的车速慢不超过5km/h，即可超车变道。

（2）、AI式，就是一直很火的人工智能Artificial Intelligence。模仿人类的大脑，通过AI算法对场景进行理解。或提前通过大量的犯错积累经验。通过AI式积累知识库，会让AI的反应更加灵活。

3、定位技术：

只有知道自己在哪里，才知道自己去哪里。目前自动驾驶的技术基本上都源自机器人，自动驾驶可以看做是轮式机器人加一个舒适的沙发。机器人系统中定位和路径规划是一个问题，没有定位，就无法规划路径。

对机器人系统来说，定位主要靠SLAM与先验地图（PriorMap）的交叉对比。SLAM是SimultaneousLocalizationandMapping的缩写，意为同时定位与建图。它是指运动物体根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程。目前，SLAM的应用领域主要有机器人、虚拟现实和增强现实。其用途包括传感器自身的定位，以及后续的路径规划、场景理解。