從自動駕駛技術的開發歷史看，應該追溯到1975年，當時是利用計算機的視覺技術進行了自動駕駛研究開發。中途曾一度中斷過，但現在又開始火熱研究起來。圖1表示目前自動駕駛技術的開發歷史。從法律和技術層面看，到實際商品化還有許多路要走。人們期待自動駕駛能解決交通事故和環境污染問題，目前正通過產學研進行合作研究。
歐洲對自動駕駛車的開發非常重視，被列為了國家重點項目在推進，目前已取得了一些成果。美國以谷歌為代表在研究自動駕駛技術，在道路上做自動駕駛實驗，在內華達州還可申辦新的自動駕駛執照。
日本在2008年到2012年之間為了實現安全、環保的物流運輸系統，開發了重型卡車自動列隊行駛技術。2014年以政府為中心推進自動駕駛車的實際運用（SIP- adus），本文將介紹近年來自動駕駛的技術開發和實際運用動向。
自動駕駛的開發動向與技術
自動駕駛所期待的技術
汽車的自動化技術就是，當駕駛員在駕駛過程中出現思想不集中、打盹現象，可能導致交通事故時，控制系統可以介入駕駛員的操作，輔助駕駛員安全駕駛，該輔助駕駛系統本身已經商品化了。自動駕駛是對該系統的進一步發展，它與駕駛輔助系統的不同點是，以行駛環境感知和危險判斷為中心的系統。圖2表示輔助駕駛與自動駕駛的差別。面對駕駛輔助系統和自動駕駛，國際上對汽車的自動化級別進行了重新定義，自動化級別定義如表1所示，表示美國SAE（自動駕駛標準委員會）制定的汽車自動化級別定義。
在自動化級別中，從法律和技術層面看，自動化級別2與自動化級別3以上有很大差別，而且是非常根本的差別。具體地講，自動化級別2對行駛環境認知的最終責任者是駕駛員；自動化級別3以上，對行駛環境認知的最終責任者是控制系統。
為了實現自動化級別3以上的自動駕駛，需要對現在已經實際運用的安全輔助駕駛系統中的傳感器技術、信息處理技術性能、智能化和可靠性做進一步提升，日、美、歐正在進行自動化3級以上的自動駕駛技術開發。
表2列出了作者認為自動駕駛所需要的新技術。前方障礙物傳感技術是目前駕駛輔助系統和自動駕駛所追求的目標性能，見表3。
駕駛輔助所使用的前方障礙物傳感技術就是采用現在77Hz毫米波雷達和激光測距儀、單眼攝像機、立體攝像機，而在自動駕駛系統中，為了使傳感器替代駕駛員的眼睛，則更加追求能適應各種自然環境變化的可靠性，不僅需要能單純檢測物體距離與方位，而且還需識別物體形狀和檢測移動速度。在自動駕駛系統中，前方距離傳感器不僅是高精度的距離檢測儀，還是3D激光距離傳感器，對水平方向和垂直方向具有較高的分辨率。以下將介紹自動駕駛技術的開發現狀。
自動駕駛系統的開發情況
在開發自動駕駛時，根據技術開發的難易程度和對自動化的需求程度不同，一般情況是先行開發自動列隊駕駛系統。以下將介紹代表性的自動列隊駕駛系統。
能源ITS中的自動列隊行駛
眾所周知，極其相鄰車距之間的行駛可以降低空氣阻力和提高燃油經濟性，但是通過駕駛員的手工操作，要想保持相鄰車距的行駛，受到人的駕駛能力和安全性的限制，是極為困難的事情。為了讓重型卡車節能15%，實現4m車距的自動列隊行駛技術開發正在日本進行中。
自動駕駛的開發動向與技術
為了實現4m車距的列隊行駛，不僅需要非常精準的車距控制，還需要沿著車道行駛的車道維持控制，同時還要防止與周圍一般車輛碰撞的碰撞防止控制，要求具備非常精準的行駛控制。由于控制系統出現故障時，不能依賴駕駛員來輔助操作，所以要求控制系統具備很高的可靠性和安全性。圖3表示自動列隊行駛的概念圖。
（1）車道維持控制系統
車道維持控制系統就是自動地控制輪胎的轉向角，使行駛白線區與前輪的間隔時常保持一定。圖4表示車道路維持控制系統。
為了正確地檢測出白線區與前輪胎之間的間隔，同時避免受太陽光和雨水的影響，小型攝像機幾乎垂直安裝在汽車側面。通過該攝像機隨時識別白線區，白線區與前輪胎之間的橫向距離偏差可精確到1~2m，采用橫向偏差，并依據車輛運動模式，通過非線型控制計算，計算出最佳的前輪角度。在轉向柱處安裝轉向電機，從而控制前輪轉向。沿曲線部位行駛時，如果只看正下方的白線時，就無法行駛。同樣，如果只依賴于反饋控制的話，由于控制系統存在著滯后要素，行駛速度越高，控制性就越差，最終將偏離白線。為了解決該問題，必須按照道路的曲率進行目標轉向的前饋控制。
自動駕駛的開發動向與技術
（2）車距控制系統（CACC）
通過雷達控制前方行駛的車輛與本車之間的距離，通過速度來保持安全距離（ACC）。前方車輛緊急制動時，其安全性完全依賴駕駛員。僅對車距進行控制時，前方車輛減速開始到車距發生變化為止，會產生最大滯后時間，與此同時，本車減速開始，也會產生滯后時間，所以，為了防止碰撞，需要保持較長車距。
為了解決該問題，列隊行駛時，前方車輛的速度和加速度信息借助通信方式傳遞給后續車輛，根據前方車輛信息和車距進行控制（CACC）。圖5表示CACC系統構成圖。
自動駕駛的開發動向與技術
頭車速度和加速度信息每隔20msec（0.02秒）發送給后續車輛，為了保持車距一定，后續車輛的速度時常與頭車速度相同，由速度控制誤差而產生的車距誤差，通過車距傳感器信息進行修正。
圖6表示4輛卡車自動列隊行駛。雖然是空載，但是與汽車單獨行駛相比，大約可節能15%。圖7表示速度80km/h，車距4m的4輛卡車列隊行駛驗證實驗場景。
SARTRE（道路安全列隊行駛車）的開發
SARTRE以卡車和乘用車混合列隊行駛為特點，手動駕駛的頭車重型卡車與數輛自動駕駛的卡車、乘用車形成自動混流列隊行駛，列隊中的車距控制在6m左右，跟蹤車輛可以節能，防止其它車輛加塞兒。該自動列隊行駛系統的特點是，不是跟蹤白線，而是通過立體攝像機與激光雷達識別前車與本車的橫向偏移，自動地控制轉向。圖8表示所使用的攝像機與激光雷達系統。在SARTRE中，手動駕駛的頭車重型卡車與后續自動駕駛的3輛車形成了列隊行駛，該實驗在高速公路上得到了驗證。
自動駕駛的開發動向與技術
自動駕駛技術要素
自動駕駛表2所示的新技術，近年來都在全力地開發這些技術。以下將介紹主要技術要素的開發狀況：
行駛控制ECU的失效保險技術
對于自動駕駛3級以上的系統，如果控制系統出現故障，由于不能期待得到駕駛員即時的輔助駕駛，所以必須構建可靠性很高的系統。現在對于自動駕駛車輛，國際上沒有專門的安全、可靠性方面的標準，但是在電子電器儀器方面的國際標準IEC61508中，針對自動控制儀器，規定了故障率為10-8/Hr（每小時1億分之1的比例）以下的SIL4安全水平，這是對自動駕駛系統的要求。
考慮到自動駕駛SIL4級的安全性，不僅儀器需要很高的可靠性，還需要控制裝置具備冗余性和失效保險。
針對冗余性，當系統產生異常時，確保足夠的時間讓駕駛員瞬間理解駕駛環境，可以進行駕駛操作。再加上失效保險，可以防止控制裝置故障時的異常動作。但是失效保險既要考慮自動駕駛車的安全性，又要具備很高的可靠性，在這方面還存在很多課題。尤其是車輛控制單元（以下稱為車輛ECU）中所使用的微機處理器出現故障時或者失控亂跑時的失效保險極為重要。例如：根據鐵路信號保安裝置ATC（列車自動控制）的設計理念，來設計失效保險的車輛控制ECU，在能源ITS的自動列隊行駛項目中已經進行了開發。圖9表示車輛控制ECU失效保險的構成與試制部件。
自動駕駛的開發動向與技術
CPU主板中由主、副雙系統CPU、存儲器、比較器、繼電器回路構成。主副CPU的運算結果通過比較器進行比較，當運算結果不一致時，主CPU的輸出與外部控制器的連線通過繼電器回路自動斷開。當CPU出現故障或異常等誤操作時，可防止異常值送入外部控制器中。
自動駕駛的開發動向與技術
局部動態地圖技術
提高識別車輛周圍物體的性能是自動駕駛中最大的課題。在一般道路非常復雜的情形進行自動駕駛時，需要識別交通信號、道路標識、電線桿、導軌等結構物體、道路、汽車、行人、自行車，同時還需識別道路上的物體向哪個方向移動。
由于目前的圖像傳感器、毫米波雷達、激光雷達等傳感器很難單獨地識別復雜的環境，需要許多傳感器的融合來提高識別性能，完全區分非常困難。因此，需要距離傳感器和地圖的融合來解決此類問題，這就是局部動態地圖的作用。局部動態地圖技術概念如圖10所示。
根據GPS的位置信息計算道路周圍詳細地圖信息，包括電線桿、信號機等道路構成方面的信息等，同時根據車載3維距離傳感器檢測出汽車到物體之間的3維距離。
自動駕駛的開發動向與技術
把該傳感器的3維距離數據與道路地圖進行即時合成，距離傳感器檢測出的物體可以正確地區分是道路構成物體不是道路上的物體。上面所講的局部動態地圖也需要2維距離數據。目前的激光距離傳感器多數采用多面體反射旋轉鏡，可以水平和垂直方向掃描，由于垂直方向掃描的分辨率比較低，所以自動駕駛所采用的激光距離傳感器需要新型垂直分辨率高的激光距離傳感器。
自動駕駛系統構架
自動駕駛的開發動向與技術
由于安全駕駛輔助系統承擔著一部分駕駛員安全駕駛的風險，所以每個控制系統的規模都比較小，而自動駕駛系統必須完全承擔和替代駕駛員的所有風險。局部動態地圖、目標行駛軌跡生成、對環境的理解、危險判斷等人工智能功能的安全輔助系統并不追求很精密的信息處理功能。在控制方面也是縱橫交錯，系統非常復雜。依據所有信息考慮使用1個軟件進行處理和集中控制的方式來構建自動駕駛系統時，存在著系統變更自由度差、系統安全可靠性驗證困難、容易發生故障等問題。所以在構建自動駕駛系統時，一般喜歡分散控制方式。如果自動駕駛由識別功能、判斷功能、操作功能構成的話，設計自動駕駛系統構架時也要考慮以上因素比較合理。基于這些考慮而設計的自動駕駛系統構架實例如圖11。
自動駕駛的開發動向與技術
自動駕駛系統由4個模塊、傳感部分、外部通信部分構成。地圖模塊由道路地圖和局部動態地圖構成。根據GPS和障礙物信息，輸出目前道路線形信息、車輛周圍障礙物信息、道路空間信息、目標行駛軌跡等。人工智能模塊依據局部動態地圖中的障礙物信息，對周圍的行駛環境進行理解和危險預測。輸出模塊對于縱向和橫向分別輸出各自的信息。在沒有上一級指示的情況下，可單獨地確保最低限度的安全性，根據上一級指示可以進行修正，確保可靠性和安全性。
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