下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
在智能驾驶技术的研究方面，国外起步较早，已经论证了技术的可行性并进行了实际道路测试。早在1939年纽约世界博览会上，美国通用汽车公司就首次展出了无人驾驶概念车Futurama。自20世纪80年代起，掀起了新一轮智能车技术研究热潮。
美国DARPA（国防部高级研究计划局）在2004年和2005年举办了Grand Challenge挑战赛；于2007年举办了Urban Challenge挑战赛，检验并促进智能驾驶技术的发展水平。2004年的比赛，要求参赛车辆在10h内成功地穿越200mile（1mile=1609.344m，下同）长的崎岖多变的地形，但是没有一支队伍跑完全程。2005年的比赛，在美国西南部的内华达沙漠中举行，与上届规则一致，要求无人驾驶车辆在规定的10h内完成比赛规定的路线，整个比赛路线除了自然的地形之外，还人为地增加了一些障碍。来自斯坦福大学的“Stanley”无人驾驶车辆（图1-4a）最终以9h55min的成绩成功穿越了132mile的崎岖沙漠，成为本届大赛的冠军；来自卡耐基梅隆大学的两个参赛队伍Red Team及Red Team Too，分别以9h59min和10h4min的成绩位居第二和第三。另外一支成功穿越的队伍是Terra Max，他们参赛车辆的成绩是27h15min。2007年的比赛，要求参赛车辆能够完全自动地在城市道路环境中行驶，并自动遵守交通规则，做到红灯停、绿灯行，最终卡耐基梅隆大学的“Boss”无人驾驶车辆（图1-4b）夺得冠军。
图1-4 Grand Challenge挑战赛冠军车辆
图1-5所示为谷歌公司研发的智能车“Google Driverless Car”，其安装了摄像头、雷达等传感器，置于车顶的激光雷达能够全方位扫描半径约70m范围内的环境，采用贝叶斯方法实现对移动目标的检测与追踪，具备良好的越障能力。
图1-5 谷歌公司研发的智能车“Google Driverless Car”
2012年5月8日，谷歌的智能车辆开始在美国内华达州上路测试。内华达州是美国允许智能车辆上路测试的第一个州，该州的机动车辆管理局（DMV）向谷歌发出首张许可证，测试的内容是检测智能车辆如何在拥挤的街道和高速公路上行驶及做出各种反应。内华达州一直领导着有关智能车辆上路测试的立法工作。2011年，内华达州立法委员会通过了美国第一部允许测试智能车辆的法案。据该法案规定：在对智能车辆进行测试时，车内必须搭载两名测试人员，一人坐在驾驶位，另一人坐在副驾驶位。2012年9月，谷歌公司的无人驾驶车辆已获美国加利福尼亚州立法通过，2015年起可以在加利福尼亚州范围内的道路上行驶，这标志着智能车辆已被合法化。
德国作为大众、奔驰和宝马等多家全球知名车辆厂商的发源地，也是世界上较早重视无人驾驶车辆并进行测试实验的国家之一。早在2013年，德国就允许博世公司的无人驾驶汽车在国内进行路试，之后又有梅赛德斯-奔驰等公司相继得到政府批准，在德国高速公路、城市交通和乡间道路等多种环境下开展无人驾驶汽车的实地测试。2017年5月，德国联邦参议院通过了首个无人驾驶相关法律，允许无人驾驶技术在特定条件下代替人类驾驶。
2015年，英国政府创建了联网和自动驾驶车辆中心（Centre for Connected and Autonomous Vehicles, CCAV），并且英国在格林威治（Greenwich）、布里斯托尔（Bristol）、考文垂（Coventry）和米尔顿·凯恩斯（Milton Keynes）进行的三项总价值达3200万英镑（包括1900万英镑政府拨款）的“无人驾驶车”试验项目。英国政府于2017年批准在高速公路上测试无人驾驶车辆。2016年7月11日，英国商务部和运输部大臣公开表示，英国将清除束缚自动驾驶车的法规，其中包括交通规则以及驾驶员必须遵守的政策法规。同时，英国政府还指出，高速交通法律法规将得到适当的修改，以确保在高速路上改变车道、远程遥控停泊车辆的先进的驾驶辅助系统被安全使用。
与海外车企普遍采用自主研发无人驾驶技术的方式不同，我国自主车企主要采取与国内的科研院所、海外车企以及外国研究院所三种合作方式，共同研发无人驾驶技术。
吉林大学是我国最早开展智能车辆研究的单位之一。吉林大学智能车辆课题组从20世纪90年代开始，一直开展智能车辆自主导航研究，先后开发出JLUIV-Ⅰ、JLUIV-Ⅱ、JLUIV-Ⅲ三代视觉导航智能车。清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室在视觉导航系统和临场感知遥控系统等方面有较深入的研究，研制出智能移动机器人（Tsing Hua Mobile Robot-V, THMR-V）智能车。2003年，THMR-V在结构化道路上跟踪车道的平均速度达到100km/h，最高车速达到150km/h。1992年，国防科技大学研制成功了我国第一辆真正意义上的无人驾驶车辆。2003年，该校与中国第一汽车集团公司历时一年半合作研制的红旗CA7460自动驾驶轿车试验成功，达到了170km/h的车速，并具备安全超车功能。上海交通大学研制了首辆城市无人驾驶电动车，该车可由远程遥控指挥中心通过无线传输进行控制、实现自主导航和避让周围车辆及行人。同济大学研制的无人驾驶电动汽车最高车速达50km/h，其特色是采用光电传感器探测反射信号自动寻迹行驶。西安交通大学研制的Springrobo智能车辆，能够进行稳定的横向和纵向控制，其特色是通过视觉传感器完成道路测、行人检测、车辆检测。湖南大学研究了基于城市道路环境的智能车辆，在多源信息的匹配采集与认知机理、提高控制的准确性、实车实路测试等方面开展了卓有成效的研究工作。陆军军事交通学院的猎豹、猛士及长城智能车平台具有良好的视觉感知计算能力，并采用先进的拟人控制实现车辆的横向和纵向控制。
自2009年起，我国连续举办了“智能车未来挑战赛”，旨在以智能车为平台，检验视觉和听觉信息的认知计算能力。第一届比赛的测试环境为西安浐潘生态区凯宾斯基酒店院内的水泥路面。比赛要求无人驾驶车辆从起点无碰撞地自主行驶到终点。所有参赛车辆均完成了全程，湖南大学获得冠军。第二届比赛的测试环境为长安大学校内场地，包括基本能力测试和复杂环境综合测试，但没有一支队伍完成复杂环境综合测试。第三届比赛的测试环境为鄂尔多斯城市道路，比赛环境首次从封闭道路过渡到真实道路。比赛在长约10km的真实城区道路上进行，设有交通标志识别、障碍物避让、汇入有人驾驶车流和U形转弯等自主驾驶行为测试内容，国防科技大学获得冠军。第四届比赛的测试环境为赤峰真实城区道路和乡村道路、包括城区道路（69km）和乡村道路（15.8km）两个赛段，陆军军事交通学院夺得冠军。第五届比赛在江苏常熟举办，包括城郊道路测试（约18km）和城区道路测试（约5km）两部分，按照4S[安全性（Safety）、智能（Smartness）、平稳性（Smoothness）和速度（Speed）]标准评价无人驾驶车辆完成测试任务的情况。道路环境更加复杂和多样化，除行驶过程中常遇的障碍车、缓行车以及道路临时阻塞和前方施工等场景外，还增加了拱桥、隧道、匝道口、学校门口等场景，重点考核无人车智能感知交通标志、人、车、物以及自主决策和正确行为的控制能力，北京理工大学夺得总冠军。与往届相比，比赛中各参赛车辆对环境的感知能力智能性、驾驶平稳性和安全性方面都有很大提高。
（1）长城汽车：毫末智行推动自动驾驶的发展
作为我国车企的代表之一，长城汽车在自动驾驶技术上取得了一定的成就，旗下的人工智能公司毫末智行致力于该技术的研究，其核心思路是抢占L4自动驾驶落地的场景和规模先机，同时布局无人配送车、智能硬件、乘用车自动驾驶3条量产线。2022年3月，毫末智行发布的摩卡DHT-PHEV搭载了NOH智慧领航辅助驾驶系统，成功完成从海口到三亚全程无人干预269km的挑战。并且“城市NOH”的新功能也将在许多长城汽车量产车上实现。
（2）一汽集团：研制国内首辆智能车
早在2003年，一汽集团与国防科技大学就联合研制出中国首辆配备无人驾驶技术的红旗轿车。随后在2011年，这款自主研发的红旗HQ3无人驾驶车首次在复杂路况下公开进行无人驾驶的测试，并完成了从长沙至武汉286km的高速路段行驶。整个途中配备无人驾驶技术的红旗HQ3自主超车67次，尽管遇到雾霾、降雨等复杂天气，但仍然顺利完成了整个测试路段。这也标志着一汽集团已具备研制智能化车辆的能力。
（3）上汽集团：与中航科工集团共同研发智能车辆
与一汽集团相比，上汽集团在无人驾驶技术方面的研发起步略晚。2013年8月，上汽集团正式与中航科工集团签署了战略合作协议，双方会在无人驾驶等多个领域展开合作。据悉，双方先从主动安全系统领域着手，进行自适应巡航、自动泊车、智能制动辅助等技术的快速普及，为无人驾驶技术奠定基础，随后在环境感知、智能识别等技术领域共同进行研究。
（4）广汽集团：携手中科院合作研发无人驾驶技术
继一汽集团、上汽集团之后，国内六大国有车企之一的广汽集团也正式宣布与中国科学院共同研发无人驾驶技术。广汽集团宣布：广汽集团股份有限公司车辆工程研究院与中国科学院合肥物质科学研究院先进制造所已签订相关合作事项，未来双方将共同研发无人驾驶技术并应用于新能源车上。
（5）吉利汽车：依托沃尔沃进行智能车辆研发
除上述提及的几家国有车企外，我国的知名自主车企吉利汽车也已开始涉足无人驾驶领域。由于此前吉利集团并购了沃尔沃汽车，双方在技术领域开展全面共享，同时进行众多新科技的共同研发。
（6）比亚迪：与海外研究所合作研发自动驾驶技术
自动驾驶技术作为未来车辆发展的重要方向，自主品牌中的“技术派”比亚迪也不甘落后，开始着手研发。比亚迪携手新加坡科技研究局通信研究院（I2R）开始共同研发自动驾驶技术，如利用电子线控系统实现对车辆的制动、转向以及对其他车辆系统的操控。此外，双方的合作还涉及智能交通系统。