本文详细而全面地阐述了自动驾驶汽车（自动驾驶系统）的关键组成部分，还包括自动驾驶水平、自动驾驶汽车传感器、自动驾驶汽车软件、开源数据集、行业领导者、自动驾驶汽车应用程序和正在面对的挑战。章节在过去的十年里，在自动驾驶领域公开发表了许多研究论文。

然而，它们大多只注目特定的技术领域，如视觉环境感官、车辆掌控等。此外，由于自动驾驶汽车技术的较慢发展，这样的文章迅速就过时了。在过去的十年中，随着自动驾驶系统技术在世界范围内的一系列突破，自动驾驶汽车（自动驾驶系统）商业化的竞争比以往任何时候都更为白热化。例如，2016年，Waymo在亚利桑那州发售了自己的自动驾驶出租车服务，更有了普遍的注目。

此外，Waymo花上了约9年的时间研发和改良其自动驾驶系统，用于各种先进设备的工程技术，如机器学习和计算机视觉。这些前沿技术很大地协助他们的无人驾驶汽车更佳地解读世界，在准确的时间采行准确的行动。由于自动驾驶技术的发展，近十年来公开发表了许多科学论文，其提到量呈圆形指数快速增长，如图1右图。

我们可以确切地看见，自2010年以来，每年的公开发表量和被提到量都在渐渐减少，并在去年超过了巅峰。图1在过去的十年中，自律驾驶员研究的出版物和注解的数量一、自动驾驶系统自动驾驶系统使汽车需要在没人类驾驶员介入的现实环境中运行。每个自动驾驶系统由两个主要组件构成：硬件（汽车传感器和硬件控制器，即、油门、刹车、车轮等）及软件（功能组）。

软件方面，已在多个有所不同的软件架构中建模，如Stanley（GrandChallenge）、Junior（UrbanChallenge）、Boss（UrbanChallenge）和同济自动驾驶系统。Stanley软件架构还包括四个模块：传感器模块、感官、规划和掌控以及用户界面。Junior软件体系结构由传感器模块、感官、导航系统（规划与掌控）、线控驱动模块（用户模块和车辆模块）和全局服务五个部分构成。

Boss使用三层架构：任务、不道德和运动规划。同济自动驾驶系统将软件架构区分为：感官、决策和规划、掌控和底盘。本文将软件架构区分为感官、定位与同构、预测、规划与掌控五个模块，如图2右图，图2与同济自动驾驶系统软件架构十分相近。

图2自动驾驶系统软件构架自动驾驶等级区分根据汽车工程师协会（SAEinternational），自动驾驶可以分成六个等级，如表格1右图。人类驾驶员负责管理0－2级自动驾驶系统的驾驶员环境监测（DEM）。从第4级开始，人类驾驶员仍然负责管理动态驾驶员任务传送（DDTF）。

目前，最先进设备的自动驾驶系统主要在2级和3级。业内人士普遍认为，要超过更加高等级的自动驾驶水平有可能还必须很长一段时间。表格1传感器加装在自动驾驶系统上的传感器一般来说用作感官环境。自由选择每个传感器是为了权衡比特率、视场（FoV）、精度、范围、成本和整个系统复杂度。

最常用的传感器若无源传感器（如摄像头）、有源传感器（如激光雷达、雷达和超声波收发器）和其他传感器类型，如全球定位系统（GPS）、惯性测量单元（IMU）。摄像头通过搜集光线到三维环境对象上的光来捕猎二维图像。

图像质量一般来说各不相同环境条件，即有所不同的天气条件，有所不同的光照环境，都会对图像质量产生有所不同的影响。计算机视觉和机器学习算法一般来说用作从捕捉的图像／视频中萃取简单的信息。激光雷达利用脉冲激光太阳光目标，通过分析光线脉冲，测量到目标的距离。

由于激光雷达具备较高的三维几何精度，一般来说用作制作高分辨率的世界地图。激光雷达一般来说加装在车辆的有所不同部位以构建有所不同的起到，如顶部、侧面和前部。雷达通过升空电磁波并对反射波展开分析，可以精确地测量出有目标的距离和径向速度。

雷达尤其擅长于检测金属物体，当然雷达也可以检测非金属物体，比如在短距离内检测行人和树木。雷达早已在汽车工业应用于多年，促成了ADAS功能，如自动紧急制动，自适应巡弋掌控等。

与雷达类似于，超声波传感器通过测量升空超声波信号到接管脉冲之间的时间来计算出来到目标的距离，超声波传感器一般来说用作自动驾驶汽车的定位和导航系统。GPS是美国政府的一种基于卫星的无线电导航系统，可以为自动驾驶系统获取时间和地理位置信息。然而，GPS信号很更容易被建筑物和山脉等障碍物挡住，例如所谓的城市峡谷，GPS在此类区域往往展现出不欠佳。因此，惯性测量单元（IMUs）一般来说被构建到GPS设备中，以保证自动驾驶汽车在“城市峡谷”等地的定位。

硬件控制器自动驾驶汽车硬件控制器还包括转矩改向电机、电子制动器助力器、电子节流阀、变速杆和驻车制动器。车辆的状态，如车轮速度和改向角，可自动感官，并通过控制器区域网络（CAN）总线发送到计算机系统。这使得人类驾驶员或自动驾驶系统需要掌控油门、刹车和方向盘。

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