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　　自動車控制的基礎是環境與情境感知，目前的駕駛輔助系統也依賴同樣的感知。這類感知能力由車內與車外的各類傳感器提供，它們監測車輛前后左右和車內各種控制系統。例如，泊車輔助攝像頭幫助司機泊車，避免碰撞任何物體或其它汽車，而車道偏離警告傳感器則能探測到汽車可能因司機走神或操作失誤而偏離車道。

　　無人駕駛汽車是如何可以脫離駕駛員的人為操控呢?其中，傳感器用于探測周圍出現的物體，，在無人駕駛汽車中起到數據傳輸的重要作用。在駕駛過程中，傳感器數據傳輸回PC端，自動作出駕駛控制指令實現無人駕駛控制。

　　谷歌通過安裝24個傳感器的雷克薩斯RX450h汽車，已完成了約70萬英里的無人駕駛里程。谷歌表示，在無人駕駛模式下，這一技術還沒有導致過任何交通事故。據IHS公司的汽車研究報告，幫助創造這種工程奇跡的汽車傳感器市場目前已在批量生產制造，而且未來幾年將保持高速增長。但是對于真正自主駕駛來說，24個傳感器還遠遠不夠。那么無人駕駛汽車市場對傳感器的技術，未來將會有怎樣的需求?

　　能高速處理數據

　　谷歌無人駕駛汽車會生成大量數據，它利用這些數據確定行駛方向和速度，甚至能根據探測到的路上新出現的煙頭，判斷可能會有人突然‘現身’。”而這種探測行為將會產生大量數據，如果無人駕駛汽車每秒生成1GB數據，作為數據傳輸的那傳感器，需要具備著高效的數據處理能力以及傳輸能力。

　　具備大數據儲存功能和分析能力

　　未來汽車生成的數據將上傳到云存儲系統，政府可以利用這些數據提高行車安全性。無人駕駛汽車配置大量傳感器的汽車將能實時發現故障，并提前采取措施。例如，傳感器根據駕駛記錄會及時通知駕駛員可能存在的隱患，防止釀成更大的故障。或無需駕駛員干預，汽車可自到修理店預約保養、維護。

　　能繞過障礙物進行探測

　　車內傳感器還需要來自其他車輛及設施的數據支持。車與車及車與設施之間的通訊將越來越重要。未來汽車將配置更多的紅外傳感器、攝像頭和激光雷達，用于探測周圍出現的物體。汽車甚至能相互交流，“了解”附近汽車的速度，在附近的汽車突然轉向或剎車時及時作出反應。利用計算機算法和預測模式，汽車甚至能預測附近是否有汽車在行駛，甚至其他駕駛員的駕駛水平，防止受到傷害。未來，傳感器需要能拐過障礙物進行探測。

　　統一標準 無縫接洽

　　統一技術還無法實現全速自主駕駛還有一個原因就是目前的駕駛員輔助系統由不同的供應商提供，采用各自不同的技術。未來同一輛自主駕駛汽車上的所有子系統和控制這些系統的計算機都將來自同一個供應商，從而實現最大程度的系統整合。這也需要汽車傳感器達成統一的數據傳輸標準，可兼容到汽車系統里其他配件。

　　到2020年，在大多數的高速公路條件下，很多汽車都可以實現自主駕駛，而到2025年，第一批可以真正實現自主駕駛的汽車將會推向消費市場。雖然谷歌公司在自主駕駛汽車研發方面引發了廣泛的關注，但是該公司也意識到將自主駕駛汽車推向市場所面臨的種種挑戰。不過有一點很明確的是，傳感器作為核心配件，將影響著無人駕駛技術的發展。