無人駕駛汽車安全性分析

楊錦林

關鍵詞：無人駕駛 汽車 安全性

1 無人駕駛汽車技術特點

1.1 高度自動化

無人駕駛機動車的全自動化伴隨等級的提升而逐漸提升。無人駕駛機動車不用人為的操縱和輸入，從而達到全面的自主化。機動車在具有無人駕駛的狀態下自動的就能啟動、汽車檢查、發動汽車、駐車等各類功能。汽車根據客戶的設置以及方案展開運轉，在啟動機動車前自主開展檢測軟件系統，而后依照客戶所計劃的路線開始駕駛。

1.2 高度冗余設計

無人駕駛機動車要經過高度冗余來減小無人駕駛應急處突的影響，對關鍵控制回路，例如牽引授權、剎車控制等回路使用多重方式展開冗余。對回路展開多點測試，以免功能失效后又很難找出問題所在。

1.3 強大的感知能力

傳統汽車是駕駛員作為對外部情況信息的感應人員，控制整車。無人駕駛機動車卻是依靠各個傳感裝置以及對應的子系統感應，具有很好的感應能力。無人駕駛機動車配備了障礙物探測系統，能夠根據多個方法展開探測，例如，紅外線鏡頭、激光掃描以及雷達的等設施協同配合，一句探測數據對機動車運轉情況展開調整。

2 傳統汽車影響安全因素

2.1 車輛自身結構因素

為提升汽車駕駛的安全能力，機動車構造不論是在機械或電子管控上都使用了對應的方式，也會因為運轉時間長或超負荷運轉致使汽車零件發生形變、發熱，導致軸彎曲從而使得交通意外的產生。結構上的缺點就是可以經過完善設計填補，不過若是操縱不合理或養護不好那就是人的原因了。

2.2 駕駛技術問題

雖然如今的無人駕駛機動車可以很好的提升汽車運行時的安全性，在行駛的過程中，可以規避視覺盲區而發生交通意外。不過在無人駕駛機動車行進的時候處在惡劣天氣情況下，也會致使搜集系統沒辦法精準的搜集外部信息，影響無人駕駛機動車道路感應系統的智能化以及運轉功能，并且在比較復雜的道路上行進的時候，國內如今很多的無人駕駛機動車，現實是不可以感知到交通指揮者的手勢含義，這些在現實中都是無人駕駛機動車本身所存在的技術問題。

2.3 道路環境因素

交通情況的復雜性對行駛安全的影響是不同的。例如道路情況傳送給駕駛人員的信息太繁雜，機會是司機自動忽略一些問題而且沒辦法獲取有效信息。正常的人流量、車流量較多的路口周圍，因交通狀況的復雜程度不能保證，交通意外產生的幾率上升很大。

3 無人駕駛汽車安全性策略

3.1 加強人工智能算法與環境感知技術研究

無人駕駛機動車實際上路行進時所遇到的情況對比預期要復雜很多，例如狹窄的車道、惡劣的天氣、人類違反道路交通規定的駕駛以及各類突發性事情等狀況，人工智能算法與環境感應科技是面對這樣的狀況、達到無人駕駛機動車安全性以及可行性的核心科技。這兩個科技如今還不夠完善，因此需要更進一步去提高，盡快在這兩個方面能夠突破，才可以讓無人駕駛機動車在現實之中邁出時代性的一步。建議國家加強關注，地方政府重點研究項目、產學研協作項目等，增強對相關項目的研究和重要技術攻克幫助引導。

3.2 努力推進加密算法和技術研究

加密安全表示一定要把數學算法、協議、密鑰用在保護銀行系統、智能卡、移動設施以及安全網頁的證書設計給汽車能夠識別，而且能夠避免被黑客攻擊的信息。這樣的方式會用在保護傳感裝置、執行裝置、ECU、通訊總線、ECU 接入端以及網關和外部的聯絡。對這樣的情況，量子通訊科技也能夠作為確保無人駕駛機動車通訊安全的新路徑。

3.3 積極推動無人駕駛汽車的路測和普及應用

道路測試時無人駕駛機動車研發中十分關鍵的一步。經過道路測試，研發人員能夠掌握無人駕駛汽車在別的道路使用人員和無人駕駛機動車的互動，可以了解更多數據，掌控潛在危險，而且對這樣的潛在危險多次實驗，給無人駕駛機動車積累更多經驗。國家大力支持無人駕駛機動車企業能夠進行路測的關鍵，有助于發揮出我國的技術特點。

3.4 汽車環境及行駛狀態感知系統

駕駛人員在駕駛一般轎車時，想要最大程度的確保個人安全，首先會將道路情況觀察好，然后計劃出行進路線，在行進的時候，也會對周邊的人員以及車輛仔細觀察，并且在汽車行進的時候，也要仔細觀察道路十分有交通標識、標線和紅綠燈等。但是無人駕駛機動車內的安全感應裝置，它的運行理論就是對汽車行進時周邊環境展開細致的感應，搜集上述資料。

3.5 運動控制系統

在汽車運動控制體系內，其運轉時主要是靠上述行為決策裝置得到行進路線方案。換句話就是，行進管控系統的運轉是確保型外決策裝置得到行進方案可以很好的開展。細致的剖析，行進管控系統會獨立的對無人駕駛機動車所在的行進位置、狀態、速度、展開全面的數據剖析，而后開展智能管控汽車的油門、制動、方向以及擋桿的運動控制，借此實施完決策系統所規劃的行進方案。為了可以更為合理的進行無人駕駛機動車油門部件、剎車、方向盤、擋桿的控制，需要開展控制反應時長的設立，這樣的設置能夠通過底部控制裝置加裝以及對應的執行方一起協同配合實現控制作業。

3.6 完善我國無人駕駛汽車相關法律法規

如今，關于無人駕駛機動車的有關法律還沒有。只要意外或引發糾紛，乘客和生產方需要承擔的責任還有待確定。如今無人駕駛技術還沒有大量的運用，政府經過委托產業組織通過有關產業組織合作有關企業，開展深入研究，制定相關法律，有利于推進有關法律的出臺。

4 無人駕駛汽車未來發展趨勢研究

4.1 增強對視覺技術研發的重視

如今，無人駕駛機動研發的關健和困難是對人類視力展開模仿，創建和人視力相對應的電腦系統，這也是今后無人駕駛機動車所研究的重點。大家都知道，人類大腦大部分是用于處理圖像，可以預判四周的狀況，然后做出反應，但是如今的無人駕駛機動車只是憑借激光掃描創立視覺系統，系統能夠憑借計劃路線行進，不過對道路上突然出現的人、車、障礙物的檢測能力極差，不可以識別道路交通標志，對汽車前面十分有車停止和是不是有車行駛都缺乏判斷，缺乏對突發狀況的處理能力。并且，在天氣極度惡劣的收時候，因為激光掃描成像的因素，無人駕駛機動車對道路標識以及警示牌沒辦法準確識別，也沒辦法想電腦傳遞精準的定位信息。

4.2 實現汽車智能化

研究無人駕駛機動車的中級目的是實現汽車行駛的時候無人化，以安全系統以及智能化系統為根基，經過道路標識、智能化制動等確保行車安全。如今，對無人駕駛機動車的探究還是在基礎，駕駛線路也只是局限在高速路上，今后無人駕駛機動車運用的范圍還將拓寬到一般道路以及城市道路，并且還要使無人駕駛機動車適用在道路堵塞、停車等狀況。所以，能夠發展交通管控智能科技，不僅可以確保道路交通安全，也可以實現智能化機動車，在未來，無人駕駛機動車科技一定會想著智能化進步。

5 結語

經過對傳統汽車和無人駕駛機動車的安全元素比較分析得出，無人駕駛機動車的研究在很大程度上降低了人們活動的影響。經過各類傳感裝置間的配合，感應到人類視覺盲區，最大化的減小了反應時長，減小了駕駛陋習對駕駛的危險，還要從感應裝置、軟件等幾點提升精度以及靈敏度、準確度、可靠性和耐用性，比如，把加密算法用在保護傳感裝置上，系統不受黑客攻擊;人工智能以及環境感應系統對駕駛時突發狀況有很大幫助，需要增強在這方面的探究，從而提升行車安全。