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孫教授朝自己的三個弟子笑了笑，問道：“王中陽同學剛才對無人駕駛面上情況作了介紹，你們幾個可以他們談一談國内得情況吧？”
沈笑夫道：
“我國在無人駕駛汽車的開發方面要比國外稍晚。
國防科技大學從20世紀80年代開始進行該項技術研究。
1989年，我國首輛智能小車在國防科技大學誕生，這輛小車長100cm、寬60cm、重175kg，有3個輪子，前輪是一個導向輪，後邊有兩個驅動輪。
它包含了自動駕駛儀、計算機體系結構、視覺及傳感器系統、定位定向系統、路徑規劃及運動控制系統，還有無線電通信、車體結構及配電系統。
1992年，國防科技大學研制成功了我國第一輛真正意義上的無人駕駛汽車。
由計算機及其配套的檢測傳感器和液壓控制系統組成的汽車計算機自動駕駛系統，被安裝在一輛國産的中型面包車上，使該車既保持了原有的人工駕駛性能，又能夠用計算機控制進行自動駕駛行車。
2000年6月，國防科技大學研制的第4代無人駕駛汽車試驗成功，最高時速達76km，創下國内最高紀錄。
其智能控制系統主要由3部分組成:傳感器系統、自動駕駛儀系統和主控計算機系統。
由滬上和歐盟科學家合作的華國城市交通中的無人駕駛技術(CyberC3)項目取得了階段性成果，首輛城市無人駕駛車在滬上交通大學研制成功。.
王立志道：
“無人駕駛技術主要依靠車上的5個‘器官’來保證。
首先是位于車頭上的俯視攝像頭，它是車輛的‘眼睛’，能夠準确識别地上的白線，從而判斷前進方向。
在‘眼睛’的一旁，一個凸出車頭的激光雷達就像車輛的‘鼻子’，随時嗅着前方80m範圍内車輛和行人的‘氣息’。
而在車輛的左右兩側，兩隻超聲傳感器就像車輛的‘耳朵’，傾聽着四面八方的聲音。
除了用‘眼睛’指揮前進外，該車還可以通過另一種方式——用一隻無形的‘手’來感知地面的磁性物體，從而判斷前進方向，而這隻‘手’就是位于車頭底部的磁傳感器。
但這種方法需要在車輛運行的道路上埋入磁釘。
最後的‘器官’便是車輛的‘腦’了，位于遠處的遙控指揮中心是車輛的‘大腦'，通過無線傳輸向車輛下達特殊指令;
而車輛内部的計算機則是它的‘小腦’，通過彙聚‘眼睛、鼻子、耳朵、手'所得到的信息來避開周圍車輛和行人。
再配合程序中設計好的各景點的位置，無人駕駛車便能順利地将乘客送到他們想去的地方。”
大家紛紛點頭。
李長河接着說：
“最近，國防科技大學機電工程與自動化學院和第一汽車集團公司聯合研發的紅旗旗艦無人駕駛轎車，其總體技術性能和指标已經達到世界先進水平。
該車裝備了攝像機、雷達，可以自己導航，對道路環境、障礙物進行判斷識别，自動調整速度，不需要人做任何幹預操作。
與電子巡航、GPS導航不同的是，它的定位更加精确，轉彎和遇到複雜情況也不需要人來控制。
車内的環境識别系統識别出道路狀況，測量前方車輛的距離和相對速度，相當于駕駛員的眼睛;
車載主控計算機和相應的路徑規劃軟件根據計算機視覺提供的道路信息、車前情況以及自身的行駛狀态，決定繼續前進還是換道準備超車，相當于駕駛員的大腦;
接着，自動駕駛控制軟件按照需要跟蹤的路徑和汽車行駛動力學，向方向盤、油門和刹車控制器發出動作指令，操縱汽車按規劃好的路徑前進，起到駕駛員的手和腳的作用。
這輛無人駕駛轎車在正常無人駕駛汽車需要繞過無數個障礙。”
孫教授點點頭道：“那請問，無人駕駛汽車的關鍵技術是什麽呢？”
王立志說：
“我認爲，無人駕駛汽車的關鍵技術無人駕駛汽車開發的關鍵技術主要有兩個方面:車輛定位和車輛控制技術。
這兩方面相輔相成共同構成無人駕駛汽車的基礎。
車輛定位技術是無人駕駛汽車行駛的基礎。
目前常用的技術包括磁導航和視覺導航等。其中，磁導航是目前最成熟可靠的方案，現大多數均采用這種導航技術。
例如，荷蘭阿姆斯特丹國際機場和鹿特丹的ParkShuttle系統，滬上交通大學的CyberC3系統等。”
李長河說：
“磁導航最大的優點是不受天氣等自然條件的影響，即使風沙或大雪埋沒路面也一樣有效，而且便于維護。
另外，通過變換磁極朝向進行編碼，可以向車輛傳輸道路特性信息，諸如位置、方向、曲率半徑、下一個道路出口位置等信息。”
王立志立馬道：
“但是，磁導航方法往往需要在道路上埋設一定的導航設備(如磁釘或電線)，系統實施過程比較繁瑣，且不易維護，變更運營線路需重新埋設導航設備。
視覺導航就不存在這個問題。
視覺導航的優點是車載計算機可以在試驗樣車偏離目标車道前，事先知道并預防其發生，同時當在高速公路使用時，不需要對現有的道路結構做變化，并且在混合交通中，也可使用。”
李長河卻說：
“但視覺導航也有缺點，就是當風沙、大霧等自然因素緻使能見度過低或路面上的白色标線不清晰時，導航系統會失效。
但由于視覺導航對基礎設施的要求很低，被公認爲是最有前景的定位方法。”
孫教授點頭道：“請問無人駕駛得核心技術是什麽啊？”
王中陽說：
“車輛控制技術是無人駕駛汽車的核心，主要包括速度控制和方向控制等幾個部分。
無人駕駛其實就是用電子技術控制汽車進行的仿人駕駛。
通過對駕駛員的駕駛行爲進行分析可知，車輛的控制是一個典型的預瞄控制行爲，駕駛員找到當前道路環境下的預瞄點，根據預瞄點控制車輛的行爲。
目前最常用的方法是經典的智能PID算法，例如模糊PID、神經網絡PID等。
除以上兩個方面，無人駕駛汽車作爲智能交通系統的一部分，還需要一些其它相關技術的支持，如車輛調度系統、通訊系統和人機交互系統等，最終得以實現整個交通系統的高效、安全。”
孫教授笑着問：“大家談一談無人駕駛汽車的發展方向吧！”
沈笑夫道：
“我覺得一個趨勢是——高速公路環境下的無人駕駛系統。
這類系統将使用在環境限定爲具有良好标志的結構化高速公路上，主要完成道路标志線跟蹤、車輛識别等功能。
這些研究把精力集中在簡單結構化環境下的高速自動駕駛上，其目标是實現進入高速公路之後的全自動駕駛。
盡管這樣的應用定位有一定的局限性，但它的确解決了現代社會中最爲常見、危險、也是最爲枯燥的駕駛環節的駕駛任務。”
王中陽接着說：
“另一種趨勢是——城市環境下的無人駕駛系統。
與高速環境研究相比，城市環境下的無人駕駛由于速度較慢，因此更安全可靠，應用前景更好。
短期内，可作爲城市大容量公共交通(如地鐵等)的一種補充，解決城市區域交通問題，例如大型活動場所、公園、校園、工業園、機場等。
但是，城市環境也更爲複雜，對感知和控制算法提出了更高的要求。
城市環境中的無人自動駕駛将成爲下一階段研究重點。
例如，米國國防部‘大挑戰’比賽2007年采用城市環境。
目前這類環境的應用已經進入到小範圍推廣階段，但其大範圍應用目前仍存在一定困難，例如可靠性問題、多車調度和協調問題、與其它交通參與者的交互問題、成本問題、商業模型等。”
李長河說：
“還有一種趨勢——特殊環境下的無人駕駛系統。
無人駕駛汽車研究走在前列的國家，一直都很重視其在軍事和其他一些特殊條件下的應用。
但其關鍵技術和基于高速公路和城市環境的車輛是一緻的，隻是在性能要求上的側重點不一樣。
例如，車輛的可靠性、對惡劣環境的适應性是在特殊環境下考慮的首要問題，也是在未來推廣應用要重點解決的問題。’
孫教授掃了一眼餐廳，發現吃飯的人已經所剩無幾，于是道：
“今天我們聊的無人駕駛很充分。
無人駕駛汽車是未來汽車發展的方向，人類在不久的将來會用上智能型無人駕駛汽車。
以後，大家多多思考這方面的問題。王中陽，你多給我這些學生傳授一些新經驗啊！”