【太平洋汽車網(wǎng)】自動駕駛的核心是采用先進的通信、計算機、網(wǎng)絡和控制技術，對列車實現(xiàn)實時、連續(xù)控制。采用現(xiàn)代通信手段，直接面對列車，可實現(xiàn)車地間的雙向數(shù)據(jù)通信，傳輸速率快，信息量大，后續(xù)追蹤列車和控制中心可以及時獲知前行列車的確切位置，使得運行管理更加靈活，控制更為有效，更加適應列車自動駕駛的需求。

　　能完整解決這三個問題就是真正的自動駕駛。所以特斯拉升級后的8000美元的Autopilot 2.0只有部分線控功能，不能算真正的自動駕駛。福特、百度和谷歌這些公司做的才是真正的自動駕駛，遠在特斯拉之上，兩者云泥之差，天壤之別。

　　第一個問題是定位，自動駕駛需要的是厘米級定位。

　　第二個問題是路徑規(guī)劃，自動駕駛的路徑規(guī)劃第一層是點到點的非時間相關性拓撲路徑規(guī)劃；第二層是實時的毫秒級避障規(guī)劃；第三層是將規(guī)劃分解為縱向（加速度）和橫向（角速度）規(guī)劃。

　　第三個問題是車輛執(zhí)行機構執(zhí)行縱向和橫向規(guī)劃，也就是線控系統(tǒng)。

　　目前自動駕駛的技術基本上都源自機器人，自動駕駛可以看做是輪式機器人加一個舒適的沙發(fā)。機器人系統(tǒng)中定位和路徑規(guī)劃是一個問題，沒有定位，就無法規(guī)劃路徑。厘米級實時定位是目前自動駕駛最大的挑戰(zhàn)之一。

　　對機器人系統(tǒng)來說，定位主要靠SLAM與先驗地圖（Prior Map）的交叉對比。SLAM是Simultaneous Localization and Mapping的縮寫，意為“同時定位與建圖”。它是指運動物體根據(jù)傳感器的信息，一邊計算自身位置，一邊構建環(huán)境地圖的過程。

　　目前，SLAM的應用領域主要有機器人、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實。其用途包括傳感器自身的定位，以及后續(xù)的路徑規(guī)劃、場景理解。

　　隨著傳感器種類和安裝方式的不同，SLAM的實現(xiàn)方式和難度會有很大差異。按傳感器來分，SLAM主要分為激光、視覺兩大類。其中，激光SLAM研究較早，理論和工程均比較成熟。

　　視覺方案目前

　?。?016）尚處于實驗室研究階段，應用于室內且低速的商業(yè)化產(chǎn)品都沒用出現(xiàn)，更何況遠比室內室內復雜的高速運動室外環(huán)境。單從這點來說，激光雷達是自動駕駛必備的傳感器。

（圖/文/攝：太平洋汽車網(wǎng) 問答叫獸）