1樓：科仔又要補
精確定位。自動駕駛汽車需要非常精確的定位。除了基於雷達，雷射雷達，gnss和攝像頭的普通感測器之外，對於在城市環境中進行自動導航所需的車道級定位來說，軌跡估計也是必不可少的。
當前，用於自動駕駛的高精度定位技術主要有以下三種。
其一消檔，基於參考系統訊號的絕對定位技術：具有代表性的一種是全球導航衛星系統，以及uwb、wif、藍芽等。其二，環境特徵匹配，即基於雷射雷達和視覺感測器的相對位置，將感測器觀察到的特徵與資料庫中儲存的特徵進行匹毀橋戚配定位車輛；其三，ins系統提供航跡估計，一種基於慣性導航imu的組合導航技術。
人機互動。人機互動技術，尤其是觸控螢幕、語音控制、手勢識纖陵別技術，在全球未來汽車市場上有較大可能得到廣泛採用。自動駕駛汽車人機介面應整合功能設定、車輛控制、資訊娛樂、導航系統、車載**等多項功能，方便駕駛員快捷地從中設定、查詢、切換車輛系統的各種資訊，從面使車輛達到理想的執行和操縱狀態。
當然，人機介面的設計必須在好的使用者體驗和安全之間做好平衡。隨著技術的快速成熟，車載資訊顯示系統和智慧型手機將實現無縫連線，人機介面提供的輸入方式將會有更多選擇的空間，使用者能夠採取不同操作，在不同的功能之間進行自由切換。
規劃決策。決策是無人駕駛體現智慧型性的核心的技術，相當於自動駕駛汽車的大腦，涉及汽車的安全行駛、車與路的綜合管理等多個方面。通過綜合分析環境感知系統提供的資訊，及從高精度地圖路由定址的結果，規劃決策者可以對當前車輛進行速度、朝向等規劃，併產生相應的停車、跟車、換道等決策。
與此同時，規劃技術還需要考慮車輛的機械特性、動力學特性、運動學特性等。從目前來看，常用的決策技術有專家控制、模糊邏輯、貝葉斯網路、隱馬爾科夫模型等。隨著5g網路、車輛、路面、雲端、平臺等各個環節的技術不斷成熟，車輛正從輔助駕駛轉向自動駕駛，基於自動駕駛的協作式智慧型交通也日益臨近。
2樓：曼孚科技
自動駕駛核心技術體系可簡單概括為「拍塌感知、決策與執行」。
感知系統也被稱為「中層控制系統」，負責感知周圍的環境，並進行環境資訊與車內資訊的採集與處理，主要涉及道路沒餘邊界監測、車輛檢測、行人檢測等技術。
決策系統也被稱為「上層控制系統」，負責路徑規劃和導航，通過執行相應控制策略，代替人類做出駕駛決策。
執行襲察圓系統也被稱為「底層控制系統」，負責汽車的加速、剎車和轉向，主要由電子制動、電子驅動以及電子轉向三部分構成。
汽車自動駕駛最核心的技術是什麼？
3樓：快樂閒談教育
汽車自動駕駛最核心的集數就是車輛如何分辨它周邊的環境。<>我們可以從另乙個角度來看待自動駕駛，就是把自動駕駛看成是另乙個人在幫你開車。這時，你可以解放你的雙手和大腦，甚至在車裡睡覺。
說白了，這是一種非常簡單的人車互動形式。但悄敏野是說起來容易做起來難。自動駕駛非常困難，因為很難有機器和程式可以直接替代人腦的執行邏輯。
最核心的技術是核心處理器，其實類似於機械人的大腦。在自動駕駛過程中，它會根據定位資訊和車上的配置對傳輸的資訊進行處理，分析周圍的環境，並制定出如何駕駛。萬一發生事故，應該採取什麼措施等等。
可以說處理器是整個系統驅動的核心，也是最大的難點。目前，在一些相對高階的車型上已經可以看到完美的處理器，它們的駕駛習慣和應急處理能力與老司機相當。
這些控制硬體主要用於控制器。當控制器給它們指令時，它們可以拿賀準確地操作。例如，發動機的轉速和方向盤的角度由控制器控制。
它的主要困難在於極其穩定可靠的硬體。畢竟開車的時候如果沒有人控制他們，一旦它們犯錯，後果會非常嚴重。而且，在整個駕駛過程中，它們應該處於最底層，也是最後乙個環節。
這部分最大的難點是與系統的連線不能有延遲，所以這部分的防水、防電、防塵設施一定要處理好，而且由於其整個處理系統遍佈車輛各處，集中控制比較困難，所以目前也是乙個難點。但是，目前我國已經正在努力做這方面的研究，很多大公司也都啟喊在這方面投了不少錢。
4樓：淺唱幸福
自動駕駛汽車四大核心技術是；識別技術和決策技術十分關鍵，通訊技術和定位技術可以很好地為乘坐自動駕駛汽型啟車的人選擇合理的掘租返路判飢線。
5樓：結婚發的
感測器。這是乙個非常重要的部件，很多汽車都要有這樣的步驟，這樣才能夠識別周圍的情況。
6樓：情感小柒柒
定位技術還有識別技術，碧慧這都是非常核心的技術，只有把這些技喚虛術研究的比較徹底，才和慧燃能夠製造出來優秀的自動駕駛系統。
自動駕駛的核心是什麼
7樓：太平洋汽車網
太平洋汽車網】自動駕駛的核心是採用先進的通訊、計算機、網路和控制技術，對列車實現即時、連續控制。採用現代通訊手段，直接面對列車，可實現車地鄭凱間的雙向資料通訊，傳輸速率快，資訊量大，後續追蹤列車和喊模喚控制中心可以及時獲知前行列車的確切位置，使得執行管理更加靈活，控制更為有效，更加適應列車自動駕駛的需求。
能完整解決這三個問題就是真正的自動駕駛。所以特斯拉昇級後的8000美元的只有部分線控功能，不能算真正的自動駕駛。福特、和谷歌這些公司做的才是真正的自動駕駛，遠在特斯拉之上，兩者雲泥之差，天壤之別。
第乙個問題是定位，自動駕駛需要的是釐公尺級定位。
第二個問題是路徑規劃，自動駕駛的路徑規劃第一層是點到點的非時間相關性拓撲路徑規劃；第二層是即時的毫秒級避障規劃；第三層是將規劃分解為縱向（加速度）和橫向（角速度）規劃。
第三個問題是車輛執行機構執行縱向和橫向規劃，也就是線控系統。
目前自動駕駛的技術基本上都源自機械人，自動駕駛可以看做是輪式機械人加乙個舒適的沙發。機械人系統中定位和路徑規劃是乙個問題，沒有定位，就無法規劃路徑。釐公尺級即時定位是目前自動駕駛最大的挑戰之一。
對機械人系統來說，定位主要靠slam與先驗地圖（priormap）的交叉對比。slam是的縮寫，意為「同時定位與建圖」。它是指運動物體根據感測器的資訊，一邊計算自身位置，一邊構建環境地圖的過程。
目前，slam的應用領域主要有機械人、虛擬實境和增強現實。其用途包括感測器自身的定位，以及後續的路徑規劃、場景理解。
隨著感測器種類和安裝方式的不同，slam的實現方式和難度會有很大差異。按感測器來分，slam主要分為雷射、視覺兩大類。其中，雷射slam研究較早，理論和工程均比較成熟。
視覺方案目前。
2016）尚處於實驗室研究碼渣階段，應用於室內且低速的商業化產品都沒用出現，更何況遠比室內室內複雜的高速運動室外環境。單從這點來說，雷射雷達是自動駕駛必備的感測器。
圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）
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火車是自動駕駛的嗎
樓上的答案真是什麼都有啊。和諧號也好，還是現在的很多電力內燃機車也好。他們都是有機械控制的，有個交路板還是什麼的控制，每次列車都會有資訊在裡面，大致包括 是什麼速度，在施工，需要減速慢行，升降電弓等。人工也操作，但畢竟人不如電腦記東西那麼準確。有點類似於大型飛機的。說不好是自動還是人工，應該算是相結...