什么是汽车自动驾驶，如何通俗易懂地理解其功能及原理？

2025年03月29日 09:28

有5个网友回答

网友（1）：

一种有限条件下的自动驾驶，一方面让驾驶员开车更轻松，但同时又要求驾驶者随时从放松的状态马上切换到注意力集中的状态来处理突发状况，一旦发生事故权责也很难界定。

人们对于自动驾驶最早的误解，其实源于一些媒体的误读。很多媒体把 Autopilot 这一词简单简单拆解为 “Auto” 和 “pilot” 两个词汇，并将中文意思曲解为自动驾驶。

(仍然需要人类做出关键决策的特斯拉驾驶辅助系统)

然而其实 Autopilot 这个词源于飞机、列车、轮船领域的辅助驾驶系统。维基百科也给这个词做了明确的定义：

An autopilot is a system used to control the trajectory of a vehicle without constant ‘hands-on’ control by a human operator being required.

驾驶辅助是一个用来控制载具轨道而无须人工一直干预的系统。

这句话里面的关键词其实是 “constant” 持续的。也就是说，Autopilot 所代表的驾驶辅助系统是不需要人类持续干预的，但是仍然需要人类做出某些干预，比如关键性的决策等，机器只是在一旁辅助。

(不需要人类驾驶员做出决策的 Uber 全自动驾驶车)

而关于我们大众所认知的自动驾驶，或者说全自动驾驶，在维基百科中同样也有相关的定义。我们所认知的无人驾驶车，准确的说应该叫做 “Autonomous car”。

与对于驾驶辅助的定义类似，无人驾驶车概念的关键支持在于无需人类干涉。也就是说机器会自动感知，自动做出决策并且自动驾驶。所以这样来说，自动驾驶究竟是什么的定义问题就变得格外简单了。驾驶辅助和自动驾驶，最主要的区别在于人的参与度，前者需要人参与，而后者完全不需要人参与。

功能、原理及难点

其实单纯从硬件技术层面来看，自动驾驶的原理并不算特别复杂。用最简单的话说，找一台车子来改装一下（电动车比较好改一点且性能可控性更好），加几个传感器，再塞一套开源的自动驾驶计算平台，好，这就搞定了。

传感器

传感器是自动驾驶车的眼睛，用于收集汽车周围的信息。归纳来看，目前主流的自动驾驶车其实也就是使用了三种传感器：LiDAR 激光雷达、摄像头、和传统雷达。

三种传感器各有各的优势，早就运用在车辆倒车雷达上的传统雷达成本相对较低，穿透性较强且不受雨雾等环境的影响，但弱点在于覆盖范围较小且难以对周围物体做出精准的判断。

摄像头同样也是自动驾驶车所必备的传感器，与两种雷达不同，摄像头没有任何穿透力且需要光线，用于自动驾驶的数据是通过对摄像头的图样识别得出的。不过摄像头也是最容易受到干扰的一种自动驾驶传感器，且一旦获取的图像有误差，对最终的识别结果就会产生极大的影响。唯一的好处在于成本低，且目前视觉识别的方案相对来说发展得比较成熟，做无人驾驶汽车可用的也比较多。

数据处理

自动驾驶车上搭载的传感器收集到的数据，都会被传输到车载电脑中进行分析和处理，最终做出决策。对于车载电脑的技术部分我们不必多说，因为自动驾驶汽车单纯从原理上真的不算是什么 “黑科技”，毕竟规划路线，躲避障碍的功能目前很多扫地机器人和无人机都能实现。所以还是把关注的重心聚焦在实现自动驾驶的难点上。自动驾驶汽车需要收集汽车周围数据，对信息进行处理并最终做出决策，这整个过程与真人司机所要完成的过程几乎毫无差异。

网友（2）：

自动驾驶汽车已经成为了科幻电影的标配桥段，只要是科幻电影或多或少都会出现它们的身影，在漫威最新电影《复仇者联盟2：奥创纪元》的结尾，托尼·斯塔克按下了车钥匙，奥迪R8就自动行驶到他身边。
如今自动驾驶汽车也已经开始出现在现实生活中的道路上。其中Google的自动驾驶汽车是当中最有名的，当然大多数的汽车制造商也在开发自动驾驶汽车。在2011年宝马就曾派遣一辆自动驾驶汽车从这家德国汽车制造商的故乡慕尼黑前往纽伦堡，全程约170公里（为了以防万一，车上仍然乘坐了司机）。
自动驾驶技术的支持者表示，无人驾驶汽车将减少道路交通事故死亡人数、缓解交通堵塞、降低油耗、提高了老人和残疾人的流动性，在上下班路上也腾出了时间。那么自动驾驶汽车是如何工作的？
在许多方面，自动驾驶汽车是现有汽车中的司机辅助系统的一种合理扩充，有：
- 车道偏离检测系统（它会遵循道路标志和声音警告并在车辆开始偏移车道时纠正方向）
- 自适应巡航控制系统（它会和前面的车辆保持一个恒定的距离）
- 自动泊车系统（可将汽车倒进停车位）
- 紧急制动和卫星导航系统。
换句话说，计算机会根据汽车目前行驶的情景自动控制汽车的方向盘、加速和制动。对于一辆自动驾驶汽车而言，这些系统都必须利用软件结合在一起，并辅以一系列的传感器，这样软件就可以知道这辆车的周围正在发生什么。
因此，如今的自动驾驶汽车全身布满了传感器：
- 传感器可以映射出周围环境的特性、探测道路边缘和车道标线、识别标志和红绿灯，结合摄像头、雷达和激光来识别行人；
- 超声波探测器在短距离上能够提供更加精确的周围环境；
- 陀螺仪、加速计和高度计比单独使用全球定位系统（GPS）卫星提供了更精确的定位。
Google的自动驾驶汽车会扫描其周围的环境，并构建一个详细的3D地图。当车辆每次行驶到特定的路线，它会收集更多的数据来更新3D地图。Google的软件还会记录速度的限制，以及事故的数据。由于汽车的车顶安装的传感器可以监测各个方向的情况，它无疑比人类具有更加强大的情景感知能力。
有朝一日，当自动驾驶技术完全成熟，政府为了交通安全是否会下令禁止人类驾驶汽车。

网友（3）：

什么是汽车自动驾驶，如何通俗易懂地理解其功能及原理？自动驾驶汽车已经成为了科幻电影的标配桥段，只要是科幻电影或多或少都会出现它们的身影，在漫威最新电影《复仇者联盟2：奥创纪元》的结尾，托尼·斯塔克按下了车钥匙，奥迪R8就自动行驶到他身边。
如今自动驾驶汽车也已经开始出现在现实生活中的道路上。其中Google的自动驾驶汽车是当中最有名的，当然大多数的汽车制造商也在开发自动驾驶汽车。在2011年宝马就曾派遣一辆自动驾驶汽车从这家德国汽车制造商的故乡慕尼黑前往纽伦堡，全程约170公里（为了以防万一，车上仍然乘坐了司机）。
自动驾驶技术的支持者表示，无人驾驶汽车将减少道路交通事故死亡人数、缓解交通堵塞、降低油耗、提高了老人和残疾人的流动性，在上下班路上也腾出了时间。那么自动驾驶汽车是如何工作的？
在许多方面，自动驾驶汽车是现有汽车中的司机辅助系统的一种合理扩充，有：
- 车道偏离检测系统（它会遵循道路标志和声音警告并在车辆开始偏移车道时纠正方向）
- 自适应巡航控制系统（它会和前面的车辆保持一个恒定的距离）
- 自动泊车系统（可将汽车倒进停车位）
- 紧急制动和卫星导航系统。
换句话说，计算机会根据汽车目前行驶的情景自动控制汽车的方向盘、加速和制动。对于一辆自动驾驶汽车而言，这些系统都必须利用软件结合在一起，并辅以一系列的传感器，这样软件就可以知道这辆车的周围正在发生什么。
因此，如今的自动驾驶汽车全身布满了传感器：
- 传感器可以映射出周围环境的特性、探测道路边缘和车道标线、识别标志和红绿灯，结合摄像头、雷达和激光来识别行人；
- 超声波探测器在短距离上能够提供更加精确的周围环境；
- 陀螺仪、加速计和高度计比单独使用全球定位系统（GPS）卫星提供了更精确的定位。
Google的自动驾驶汽车会扫描其周围的环境，并构建一个详细的3D地图。当车辆每次行驶到特定的路线，它会收集更多的数据来更新3D地图。Google的软件还会记录速度的限制，以及事故的数据。由于汽车的车顶安装的传感器可以监测各个方向的情况，它无疑比人类具有更加强大的情景感知能力。
有朝一日，当自动驾驶技术完全成熟，政府为了交通安全是否会下令禁止人类驾驶汽车。

网友（4）：

中车电动 “智巴客”在湖南长沙湘江新区推出全国首条开放道路智慧公交线，在暑假期间，开启常态化自动驾驶试运营，市民免费乘坐。智慧公交车全程都在自己跑、自动启停、提速、转弯避让行人……

打开百度APP，查看更多高清图片
自动驾驶公交的推广和落地，会让道路更安全，减少交通事故的发生。同时，自动驾驶公交带来的交通分享解决方案还会减少汽车保有量，助力解决城市拥堵和污染问题。
IT之家了解到，“智巴客”试运营线路全长 7.8 公里，沿途停靠 11 个站点，双向总计 22 个站点。试运营两个多月以来，自动驾驶运行趟数超过 300 趟。

集人工智能、自动控制、感知融合等众多 “硬核”技术于一体，常态化智趣新出行体验，或许超乎你的想象：
遮挡没信号？NO！针对高架桥遮挡等特殊路况，中车电动优化自主定位控制算法，通过局部定位计算对比，提高遮挡区域下的车辆通过能力，确保了智能驾驶在高架桥遮挡下的交叉路口的安全通行。

利用车、路、云协同技术，传统道路也具备了智能属性，智慧的路与 “智巴客”相协同更高效。通过车路协同系统获取红绿灯变化，优化感知融合算法，车辆可超前获取下一个路口感知信息，加快通行速度，保证不错过一个绿灯，不闯一个红灯，做遵守交通规则的 “老司机”。

网友（5）：

人们对于自动驾驶最早的误解，其实源于一些媒体的误读。很多媒体把 Autopilot 这一词简单简单拆解为 “Auto” 和 “pilot” 两个词汇，并将中文意思曲解为自动驾驶。
(仍然需要人类做出关键决策的特斯拉驾驶辅助系统)
然而其实 Autopilot 这个词源于飞机、列车、轮船领域的辅助驾驶系统。维基百科也给这个词做了明确的定义：
An autopilot is a system used to control the trajectory of a vehicle without constant ‘hands-on’ control by a human operator being required.
驾驶辅助是一个用来控制载具轨道而无须人工一直干预的系统。
这句话里面的关键词其实是 “constant” 持续的。也就是说，Autopilot 所代表的驾驶辅助系统是不需要人类持续干预的，但是仍然需要人类做出某些干预，比如关键性的决策等，机器只是在一旁辅助。
(不需要人类驾驶员做出决策的 Uber 全自动驾驶车)
而关于我们大众所认知的自动驾驶，或者说全自动驾驶，在维基百科中同样也有相关的定义。我们所认知的无人驾驶车，准确的说应该叫做 “Autonomous car”。
与对于驾驶辅助的定义类似，无人驾驶车概念的关键支持在于无需人类干涉。也就是说机器会自动感知，自动做出决策并且自动驾驶。所以这样来说，自动驾驶究竟是什么的定义问题就变得格外简单了。驾驶辅助和自动驾驶，最主要的区别在于人的参与度，前者需要人参与，而后者完全不需要人参与。
功能、原理及难点
其实单纯从硬件技术层面来看，自动驾驶的原理并不算特别复杂。用最简单的话说，找一台车子来改装一下（电动车比较好改一点且性能可控性更好），加几个传感器，再塞一套开源的自动驾驶计算平台，好，这就搞定了。
传感器
传感器是自动驾驶车的眼睛，用于收集汽车周围的信息。归纳来看，目前主流的自动驾驶车其实也就是使用了三种传感器：LiDAR 激光雷达、摄像头、和传统雷达。
三种传感器各有各的优势，早就运用在车辆倒车雷达上的传统雷达成本相对较低，穿透性较强且不受雨雾等环境的影响，但弱点在于覆盖范围较小且难以对周围物体做出精准的判断。
摄像头同样也是自动驾驶车所必备的传感器，与两种雷达不同，摄像头没有任何穿透力且需要光线，用于自动驾驶的数据是通过对摄像头的图样识别得出的。不过摄像头也是最容易受到干扰的一种自动驾驶传感器，且一旦获取的图像有误差，对最终的识别结果就会产生极大的影响。唯一的好处在于成本低，且目前视觉识别的方案相对来说发展得比较成熟，做无人驾驶汽车可用的也比较多。
数据处理
自动驾驶车上搭载的传感器收集到的数据，都会被传输到车载电脑中进行分析和处理，最终做出决策。对于车载电脑的技术部分我们不必多说，因为自动驾驶汽车单纯从原理上真的不算是什么 “黑科技”，毕竟规划路线，躲避障碍的功能目前很多扫地机器人和无人机都能实现。所以还是把关注的重心聚焦在实现自动驾驶的难点上。自动驾驶汽车需要收集汽车周围数据，对信息进行处理并最终做出决策，这整个过程与真人司机所要完成的过程几乎毫无差异。

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