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以下是的一些我们精选的无人汽车： 三分钟读懂无人驾驶汽车的核心技术流 | 荐读DARPA 挑战赛不仅在美国汽车工业摇篮底特律掀起了不小的波澜，最终也演变成了两个世界的分界线：一个世界里，机器人被视为玩具或科研人员的成果；而在另一个世界里，人们开始接受机器人能够在现实世界中自由移动的事实。2013 年，国际知名汽车企业开展了一场无人驾驶汽车的研发竞赛，一些企业研发的无人驾驶汽车相继亮相，并宣称在 10-15 年的时间内实现量产。无人驾驶汽车之所以能够提上各大汽车企业的研究与开发日程，被国内外相关机构作为研究重点，投入大量的人力和物力，不仅因为它代表了高新科技水平，更因为他满足了人类对汽车技术发展的迫切需求。
从长远角度来看，汽车发展的趋势是实现自主驾驶。无人驾驶汽车是自主驾驶的一种表现形式。从广义上说，无人驾驶汽车是在网络环境下用计算机技术、信息技术和智能控制技术武装起来的汽车，是有着汽车外壳的移动机器人。而从技术角度讲，自动驾驶又分为感知定位、规划决策、执行控制三个部分。要实现自动驾驶，除了算法创新、系统融合之外，还需要来自云平台的支持。
本文整合了首发于车云的无人驾驶系列技术文章，相信可以帮助各位建立起对自动驾驶技术的宏观理解。点击蓝色标题即可进入阅读。
1. 【车云报告】ADAS 视觉方案盘点上篇：摄像头、芯片和算法【车云报告】ADAS 视觉方案盘点下篇：11 家创业公司完全解读 ] 摄像头是 ADAS 核心传感器，相比毫米波雷达和激光雷达，最大优势在于识别（物体是车还是人、标志牌是什么颜色）。汽车行业价格敏感，摄像头硬件成本相对低廉，因为近几年计算机视觉发展迅速，从摄像头角度切入 ADAS 感知的创业公司数量也非常可观。
这些创业公司可以统称为视觉方案商。他们掌握核心的视觉传感器算法，向下游客户车载摄像头模组，芯片以及软件算法在内的整套方案。前装模式下，视觉方案商扮演二级供应商的角色，与 Tier1 配合为 OEM 定义产品。后装模式里，除了整套设备，也存在售卖算法的模式。这两篇文章对视觉 ADAS 功能、硬件需求、评价标准等进行解析，并参考 Mobileye，对国内 11 家创业公司的产品进行详细解读。
2. CES 深度分析：自动驾驶呼唤理性决策自动驾驶在技术上的竞争，主要聚焦于决策环节。事实上，区分一个系统是 ADAS 还是自动驾驶，也主要是看该系统是否有决策部分。无论是谷歌，还是特斯拉，他们的核心竞争力，都还是体现在其决策算法方面。在训练和测试自动驾驶汽车决策能力的过程中，其实收集到的绝大部分数据都是正常路况下的行车数据，极端情况极其罕见。深度学习加增强学习的算法只能无限趋近于处理所有场景，贝叶斯网络的因果推理逻辑可以在一定程度上处理未知的极端情况。决策层的不同技术路线也各有优缺点，可能包括深度学习、增强学习、专家系统、贝叶斯网络在内的多种方法融合，将是下一步的主流方案。
3. 技术贴 | 从算法层解读，自动驾驶的「轨迹规划」是如何实现的？随着计算机科学技术、无线通信技术以及交通运输业的高速发展，车辆导航系统的动态路径规划研究趋势还将向多导航器相互协调规划的方向发展。现在的车辆导航都是单个车辆为对象进行路径引导，而没有考虑到总体的大局协调，这样容易引起新的交通拥塞等问题，所以多导航器协调规划将是一种更加符合实际需求的规划方法。
4. 为什么中国人很难突破自动驾驶「控制层」？自动驾驶分为感知定位、规划决策、执行控制三个部分。但目前自动驾驶有关执行控制的部分一直谈得很少，这部分掌握在 Tier1 和主机厂手中的技术，因为国内积累薄弱，几乎成为了避而不谈的话题。然而，执行控制层是自动驾驶真正落地的基础，规划决策也无法和执行控制剥离，这篇文章，就是要和大家谈谈自动驾驶的「腿脚」问题。
5. 专访大陆集团：面对汽车未来四大趋势，我们对动态控制系统有这样考虑在汽车智能化、新能源技术的驱使下，不仅仅是高阶 ADAS 技术乃至自动驾驶技术在信息感知层面给车企和零部件企业提出了更大的挑战，对传统核心部件也要求更为轻量化、集成化，尤其是在行驶中起到的至关重要作用的动态控制系统以及其中的电子制动系统。
这篇采访来自车云菌与大陆集团底盘与安全事业部两位重要高层的对话，我们可以从中了解到大陆集团在动态控制系统未来发展战略背后一些真实意图和内在考虑。看过上面这些文章，想必大家对自动驾驶技术的三大重要板块都有些许了解了。不过如果你希望系统地学习无人驾驶汽车的体系架构、环境感知、定位导航、决策与控制以及一体化设计等方面的内容，不妨看看车云菌今天为大家推荐的《无人驾驶汽车概论》和《无人驾驶车辆模型预测控制》这两本书。
首先这两本书是北京理工大学「智能车辆先进技术丛书」系列中的，由北京理工大学陈慧岩教授和熊光明教授带领的团队主编。《无人驾驶汽车概论》是国内第一本系统阐述无人驾驶汽车的专门书籍，是作者在北京理工大学智能车辆研究所无人驾驶汽车技术方面长期研究积累并总结国内外科研成果的基础上编写而成的。全书共 9 个章节，对无人驾驶汽车的产生与发展，无人驾驶汽车的体系结、环境感知技术基础、定位导航技术、车路规划技术、运动控制方法以及无人驾驶汽车一体化设计方法等涉及无人驾驶汽车技术的重点内容进行了全面介绍。
看到这里是不是已经 hin 心动啦！别着急，车云菌这里还有一本《无人驾驶车辆模型预测控制》要推荐给大家。相比《无人驾驶汽车概论》，这本书将主要精力集中在如何把模型预测控制理论与方法运用于无人驾驶车辆运动规划与跟踪控制中。由于模型预测控制理论数学抽象特点明显，初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握，而进一步应用到具体研究，则需要更长的过程。这本书详细介绍了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合运动规划与跟踪控制实例详细说明了预测模型建立、方法优化、约束处理和反馈校正的方法，给出了 Matlab/CarSim 代码和详细图解步骤。
值得一提的是，著者将在无人驾驶车辆研究过程中应用模型预测控制理论的基础概念和方法、算法代码整理出来，一方面给课题组形成较为系统的学习资料，方便后续研究；另一方面也可以供从事移动机器人、无人车辆（包括无人机、无人艇）的研究者们参考。另外，也可作为车辆工程、自动控制等专业高年级本科生和研究生学习模型预测控制的辅助资料。
还是把本书的精彩目录先双手奉上 ~~~第 1 章 无人驾驶车辆与模型预测控制第 2 章 车辆运动学与动力学建模第 3 章 模型预测控制算法基础与分析第 4 章 给定轨迹的轨迹跟踪控制第 5 章 基于动力学模型的无人驾驶车辆主动转向控制第 6 章 加入规划层的轨迹跟踪控制第 7 章 航向跟踪预估控制算法之前车云菌曾提到，目前自动驾驶在技术上的竞争，主要聚焦于决策环节。大家不难理解对无人驾驶车辆进行模型预测控制的重要性。可能这本书不会让你瞬间思考出如何牛掰的决策控制算法，但却会为你今后的实践打下扎实的理论基础。
