自動駕駛是一項快速發展的技術，同時也是一個備受爭議的話題。在一個極端，人們相信自動駕駛汽車將通過增加道路安全，降低基礎設施成本以及增強兒童、老人和殘疾人的出行自理能力來確保美好的未來。在另一個極端，許多人害怕汽車黑客、致命車禍的風險，以及與駕駛相關工作崗位的流失。FPC小編了解到，皮尤研究中心的一項調查發現，有54％的成年人擔心自動駕駛汽車的發展，只有40％的受訪者對汽車自動化的潛在發展感到樂觀。研究也表明，人們對自動駕駛汽車的看法和態度截然不同。

  毫無疑問，自動駕駛是一項復雜而有爭議的技術。要了解自動駕駛汽車的安全性，重要的是弄清楚它們是如何工作的，以及哪種類型的自動駕駛車輛傳感器可以幫助它們行駛，并識別道路上的物體以防止發生車禍。但是首先，讓我們來看一下自動駕駛汽車的不同級別。

5個級別的駕駛自動化

  從駕駛員輔助到全自動，自動駕駛汽車有五個公認的等級。軟板廠發現，它們是由汽車工程師學會（SAE）開發的，并根據人類對駕駛的參與程度而有所不同。實際上，在它們的分類中有6個級別，但是級別0意味著沒有自動化，完全由人類控制車輛。

L1：駕駛員輔助

  人類駕駛員負責所有的汽車操作任務，包括加速、轉向、制動和監控周圍環境等。汽車中有一個駕駛輔助系統，可以幫助轉向或加速，但這兩者不能同時進行，比如常見的定速巡航、自動泊車等。

L2：部分自動化

  在這個級別上，汽車可以同時輔助轉向和加速，而駕駛員仍然負責大多數安全關鍵功能和環境監控。目前，2級自動駕駛汽車在道路上最為常見。

L3：有條件自動化

  從3級開始，汽車本身使用自動駕駛車輛傳感器監視環境，并執行其他動態駕駛任務，如制動。如果發生系統故障或其他意外情況，則必須準備好進行人工干預。

L4：高度自動化

  4級意味著高度自動化，即使在極端情況下，汽車也能夠在沒有駕駛員干預的情況下完成整個行程。但是，有一些限制：只有當系統檢測到交通狀況安全且沒有交通堵塞時，駕駛員才能將車輛切換到該模式。

L5：完全自動化

  目前完全自動化的汽車還不存在，但汽車制造商努力致力于實現5級自動駕駛，其中駕駛員只需指定目的地，車輛就會對所有駕駛模式負有全部責任。因此，5級汽車沒有方向盤或踏板這樣的人工控制裝置。

一切都與傳感器有關

  沒有物聯網傳感器，自動駕駛汽車就不可能實現：它們使汽車看到和感知道路上的一切，并收集安全駕駛所需的信息。此外，對這些信息進行處理和分析，以構建從A點到B點的路徑，并向汽車控制裝置發送適當的指令，汽車軟板小編舉個例子，例如轉向、加速和制動。（來自iothome.com）此外，物聯網傳感器收集的信息，包括實際路徑、交通堵塞和道路上的障礙物，并可以在物聯網汽車之間進行共享。這被稱為車對車通信，有助于提高駕駛自動化。

  當今大多數汽車制造商通常使用以下三種類型的自動駕駛汽車傳感器：攝像頭、雷達和激光雷達。

▲攝像頭傳感器

它們是如何工作的？

  就像人類駕駛員的眼睛一樣，自動駕駛汽車使用攝像頭來觀察和解釋道路上的物體。通過在各個角度為汽車配備攝像頭，這些車輛可以保持360°的外部環境視野，并提供周圍交通狀況的更廣闊畫面。如今，可以使用3D攝像頭顯示非常詳細的逼真圖像。圖像傳感器自動檢測物體，對其進行分類，并確定與物體的距離。例如，攝像頭可以識別其他汽車、行人、騎自行車的人、交通標志和信號、道路標記、橋梁和護欄。

有待改進的領域

  遺憾的是，攝像頭傳感器并不完美。惡劣的天氣條件，如雨、霧或雪，使攝像頭無法清楚地看到道路上的東西，從而增加發生事故的幾率。此外，電路板廠還了解到，通常情況下，攝像頭圖像不足以讓計算機做出正確的決定，例如，在物體顏色與背景相似或對比度較低的情況下，驅動算法可能會失敗。

▲雷達傳感器

它們是如何工作的？

  雷達（無線電探測和測距）傳感器對自動駕駛的整體功能做出了至關重要的貢獻：它們發出無線電波以檢測物體并實時測量其距離和速度。短距離和遠距離雷達傳感器通常部署在汽車各處，并具有不同的功能。短距離（24 GHz）雷達應用可以實現盲點監測、車道保持輔助和停車輔助，而遠距離（77 GHz）雷達傳感器的作用包括自動距離控制和制動輔助。與攝像頭不同的是，雷達系統在霧天或雨天識別物體時通常沒有問題。

有待改進的領域

  由于目前汽車雷達傳感器只能正確識別95%的行人，不足以確保安全性，因此行人識別算法還需要進一步改進。此外，廣泛使用的2D雷達只能水平掃描，因此無法確定物體的高度，這可能會在橋下行駛時引起問題。目前正在研發的3D雷達有望解決這一問題。

▲激光雷達傳感器

它們是如何工作的？

  激光雷達（光探測和測距）傳感器的工作原理類似于雷達系統，唯一的區別是它們使用激光而不是無線電波。除了測量到道路上各種物體的距離之外，激光雷達還可以創建被探測物體的3D圖像并繪制其周圍環境的地圖。（來自物聯之家網）此外，激光雷達可以配置為在車輛周圍創建完整的360度地圖，而不是依賴于狹窄的視野。這兩個優勢使自動駕駛汽車制造商（例如Google、Uber和Toyota）選擇了激光雷達系統。

有待改進的領域

  由于生產激光雷達傳感器需要稀土金屬，所以它們比雷達傳感器貴得多。自動駕駛所需的系統成本可能遠遠超過10，000美元，而Google和Uber使用的頂級物聯網傳感器的成本高達80，000美元。另一個問題是，雪或霧可能會阻擋激光雷達傳感器，并對它們探測物體的能力產生負面影響。

自動駕駛汽車的未來

  自動駕駛汽車傳感器在自動駕駛中起著至關重要的作用：它們使汽車能夠監控周圍環境，探測障礙物并規劃道路。結合汽車軟件和計算機，它們將使系統能夠完全控制車輛，從而為人們節省了大量時間來執行更高效的任務。柔性電路板廠想說，考慮到普通駕駛員每天在汽車上大約花費50分鐘的事實，可以想象一下，自動駕駛汽車對于我們所生活的快節奏世界而言，是多么的寶貴。

  盡管自動駕駛技術正在迅速發展，但尚無商用車輛通過自動駕駛所需的4級標準。為了確保道路安全，制造商仍然需要認真對待巨大的技術改進領域。