摘要：无人驾驶汽车的相关技术一直是当今科学技术研究中的重中之重，它对国防、科学技术的发展以及整个社会的经济都有重要的影响作用。无人驾驶汽车的相关技术涉及了很多知识，需要大量专业人才为之奋斗。其中，环境感知技术就相当于无人驾驶汽车的眼睛，将影响着整个无人驾驶汽车的安全性和稳定性，因此，本文主要分析了当前国内外无人驾驶汽车的发展现状以及现有的无人驾驶汽车环境感知系统，对无人驾驶汽车环境感知系统中的传感器进行了研究。

    科技发展的脚步从未停止，人工智能机器人及人工智能系统已然成为新世纪科技发展的主向。作为人工智能机器人的分支，无人驾驶汽车的发展在整个社会和科学技术的发展中都具有非常重要的影响。无人驾驶汽车可以通过车上安装的摄像头或雷达感知道路情况，及时传递各种危险情况给驾驶系统，并且在驾驶员没有及时做出反应的危急时刻自动采取安全措施，提升驾驶汽车的安全性。
    在道路行驶中，可以通过视觉传感器检测汽车是否行驶在车道内，有无偏离，还会识别行驶过程中道路上的各种标识物和红绿灯。在无人驾驶技术中，环境感知技术是其组成单元中较为重要的一个单元，将直接决定无人驾驶汽车的整体水平，一直是无人驾驶技术中研究的重点。

    1 国内外无人驾驶汽车发展现状
    1.1国外无人驾驶汽车发展现状
    目前对无人驾驶技术研发投入最多且研究较为深入的国家就是美国了，其从1970年开始就一直注重无人驾驶技术的发展，在各个有能力的单位、学校、研究院投入大量资金进行科学研究，推动了无人驾驶汽车的发展，并取得了非常好的研究成果。
    在2011年，英国的牛津大学改装了一辆越野型无人驾驶汽车，该车在行驶中可以不用GPS，而是采取激光雷达感知道路情况，可以行驶在山路中。
    2014年宝马在德国展示了其最新的无人驾驶技术，车辆在将出现碰撞时，系统会警告驾驶员，并在必要时自动停车。
    1.2国内无人驾驶汽车发展现状
    我国在无人驾驶技术的研究上则稍晚一些，在1980年，由哈尔滨工业大学、自动化研究所与国防科技大学三家单位组成的研发团体开始启动“遥控驾驶的防核化侦察车”项目。在1985年研制出我国第一辆无人驾驶汽车ATB-1。
    在国内，国防科技大学的无人驾驶技术研究水平处在最前列。2002年成功研制出一辆可以在行驶过程中自主检测道路障碍物并自行换车道的无人驾驶汽车“红旗CA7460”，其最高车速为100 km/h。清华大学也于2006年研制出可以分为高速和城区两种环境下不同驾驶模式的无人驾驶汽车，其最高时速为，00 km/h。
    从2009年起到2016年，我国每年举办一次无人驾驶汽车比赛，至今已经举办了八届。此项比赛大大推进了我国无人驾驶技术的发展，但是仍与西方发达国家存在较大的差距。

    2 无人驾驶汽车环境感知系统研究现状
    2.1Boss无人驾驶汽车的环境感知系统
    Boss无人驾驶汽车的感知系统是由两个相机，九个激光雷达和两个旧EO组成。其中九个雷达又分为一个三维激光雷达，六个二维激光雷达和两个毫米波雷达。雷达主要用来检测静态的障碍，当道路前存在障碍物时，首先由雷达检测并生成相应的障碍物地图，如果障碍物为移动障碍物时，会自动从障碍物地图中剔除。
    2.2 Junior无人驾驶汽车的环境感知系统
    Junior无人驾驶汽车的感知系统是先由一个测量单元通过与卫星系统相连接感知车辆当前的具体位置。在车辆两边安装两个传感器，通过激光感知车辆前方路面情况，并生成车辆周围路面的3D结构。在车顶、尾部和保险杠处分别安装2个激光传感器，感知车辆周边的障碍物。把多个传感器感知测量一个时间段内的局部路面情况汇总，组成一个路面情况地图，防止一个传感器在一小段路面上存在盲点。
    2.3 Talos无人驾驶汽车的环境感知系统
    Talos无人驾驶汽车的感知系统主要是由安装在车前三个，车后四个的近距离传感器组成，由这些传感器感知车辆附近的障碍物情况。由车顶的激光雷达传感器感知车辆周围障碍物和路面情况，而且该传感器传回的信息分类较为精细，能够明确区分是障碍物还是路面的信息，并且根据不同分类建立相应地图结构。
    但是车顶的激光雷达传感器检测也存在盲区，因此在其附近安装五个近距离传感器俯视车辆周边的路面情况，能够有效避免盲区。由安装在车身周围的五个相机进行视觉环境感知，检测车周车道线。由安装的十五个毫米波雷达检测远距离的障碍物。

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