線控轉(zhuǎn)向

在科技的不斷發(fā)展中，線控轉(zhuǎn)向技術(shù)日益成熟，轉(zhuǎn)向系統(tǒng)是決定主動安全性的關(guān)鍵，也是線控底盤的關(guān)鍵，并且它在市場中有越來越廣泛的應(yīng)用。

線控轉(zhuǎn)向的優(yōu)點：

（1）可以通過電磁控制裝置來實現(xiàn)同樣的轉(zhuǎn)向動作，并保證在失效和正常運行的情況下都能給駕駛員提供一定的路感。

（2）滿足無人駕駛的需求，這改變了傳統(tǒng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的固有機構(gòu)。

（3）為運動靈活、無人駕駛系統(tǒng)創(chuàng)造了發(fā)展的基礎(chǔ)。

無人駕駛技術(shù)主要技術(shù)路線

無人車在以后的將來會被廣泛使用，并將顛覆我們未來的出行模式。它的性能更安全、更環(huán)保并且可以進(jìn)行車輛共享。從技術(shù)角度看，無人駕駛技術(shù)有兩條主要的技術(shù)路線：

（1）自主智能，通過多傳感的融合感知和魯棒優(yōu)化的運動控制使車能夠適應(yīng)交通場景。

（2）網(wǎng)聯(lián)智能，通過車和車之間、車和交通之間的聯(lián)系來實現(xiàn)無人駕駛。

這兩條技術(shù)路線都是相輔相成的，都會匯合在一起。

無人車的場景理解

無人車的場景理解可進(jìn)一步分成靜態(tài)場景和動態(tài)場景兩個部分。

（1）靜態(tài)理解：只考慮場景的靜態(tài)部分，不考慮運動的車輛和行人，從幾何拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。如路的寬度，車道的數(shù)量，車道線的位置，車道線的顏色等。

（2）動態(tài)理解：主要考慮交通參與者，如車輛、行人所占據(jù)的車道和空間以及它們的運動軌跡和將來一段時間的運動預(yù)測。動態(tài)場景理解必須把交通規(guī)則和障礙物的檢測跟蹤結(jié)合起來。

無人車的安全性

無人車的安全性也是不能忽視的一點。因此需要進(jìn)行安全性測試。安全性測試實際上是要解決一個小概率事件問題。因為我們在實驗室里面能夠想到的交通場景是有限的，真實的交通場景變化是無窮的。因此，真實環(huán)境的無人車測試和實驗室中的測試這兩者都缺一不可。

我們國內(nèi)已經(jīng)新建了好幾個無人車的測試基地。車輛行駛過程中的數(shù)據(jù)都會上傳到云端，云端基于數(shù)據(jù)改進(jìn)與更新算法，然后再來升級車的自動駕駛性能。這應(yīng)該算是目前無人車走向?qū)嶋H應(yīng)用的一條可行的途徑。