近期，无人驾驶技术中的ADAS即先进驾驶辅助系统（Advanced Driver AssistantSystem）引起广泛关注。这一无人驾驶的关键技术，是利用安装在车上各式各样的传感器，在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航仪地图数据，进行系统运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。

无人驾驶的技术原理：

1.感知

摄像头、雷达等多种传感器可感知车辆、行人的实时动态，是ADAS系统的数据入口。通常应用较多采用摄像头、雷达配合使用，以实现雷达测距与摄像头图像识别功能的互补。主动式与被动式红外夜视系统是两种主流的技术路线。主动式通过接受物体反射的对应敏感频谱成像，而被动式的红外焦平面探测器接受物体的红外辐射成像。两者各有优势，将在较长时间内共存。

2.判断执行

算法是ADAS系统可靠性、准确度的决定性因素，主要包括摄像头、雷达测距、行人识别、道路交通标志识别等，针对前装应用的可靠性要求高，需要进行大量的场景测试与标定。其中雷达标定的门槛最高。ADAS系统通过传感器获取数据，主芯片完成判断后，初级应用通过声音、图像、振动对驾驶者进行警示。与电子控制功能结合后，逐渐做到对车辆的自动控制。

3.互联

车联网的终极目的是组建传感器网络，实现数据的无缝传输，依托云计算平台实现全网络的无人驾驶。车联网的发展，将伴随着车内网的数据互通与向外延伸，辅之以车际网的数据交换，再结合移动互联的数据全面贯通，并向着全网络无人驾驶的终极目标全速发展。

4.地图

在无人驾驶系统中，地图服务的核心功能是自动导航，同时延伸到了安全、舒适、节能等多个领域。四维图型、高德等图商拥有导航电子地图测绘资质，在国内的无人驾驶应用中具有不可替代性。（李刚）