自动驾驶技术的应用场景分析

自动驾驶汽车的研究，可以归纳为3个方面：高速公路环境、城市环境和特殊环境下的无人驾驶系统。就具体研究内容而言，各个方面相互重叠，只是技术的侧重点不同。

1.高速公路环境下的无人驾驶系统

这类系统将使用在环境限定为具有良好标志的结构化高速公路上，主要完成道路标志线跟踪和车辆识别等功能。这些研究把精力集中在简单结构化环境下的高速自动驾驶上，其目标是实现进入高速公路之后的全自动驾驶。尽管这样的应用定位有一定的局限性，但它的确解决了现代社会中最为常见、危险，也是最为枯燥的驾驶环节的驾驶任务。

2.城市环境下的无人驾驶系统(www.xing528.com)

与高速环境研究相比，城市环境下的无人驾驶由于速度较慢，因此更安全可靠，应用前景更好。短期内，可作为城市大容量公共交通（如地铁等）的一种补充，解决城市区域交通问题，例如大型活动场所、公园、校园、工业园、机场等。但是，城市环境也更为复杂，对感知和控制算法提出了更高的要求。城市环境中的无人自动驾驶将成为下一阶段研究重点。例如，美国国防部“大挑战”比赛2007年已采用城市环境。目前这类环境的应用已经进入到小范围推广阶段，但其大范围应用目前仍存在一定困难，例如可靠性问题、多车调度和协调问题、与其他交通参与者的交互问题、成本问题、商业模型等。

3.特殊环境下的无人驾驶系统

无人驾驶汽车研究走在前列的国家，一直都很重视其在军事和其他一些特殊条件下的应用。但其关键技术和基于高速公路和城市环境的车辆是一致的，只是在性能要求上的侧重点不一样。例如，车辆的可靠性、对恶劣环境的适应性是在特殊环境下考虑的首要问题，也是在未来推广应用要重点解决的问题。