摘要：文章以自动驾驶机器人关键技术及应用为研究对象，首先从国内外不同视角出发，分析了自动驾驶机器人研究现状。随后对自动驾驶机器人关键技术进行了讨论分析，最后对自动驾驶机器人关键技术的实践应用进行了分析探讨，希望能为相关研究提供一定的参考。

关键词：自动驾驶机器人;关键技术;应用

前言：伴随着5G通信技术正式进入商用领域，信息传输效率更高，时延更低，这为物联网、自动驾驶实现等提供了强大的助力。在自动驾驶领域中，自动驾驶机器人技术已经取得了一定的技术成果，通过加强对自动驾驶机器人技术的应用探讨分析，能够有效推动自动驾驶大范围的推广应用，为人们日常出行带来更多的便利。

一、自动驾驶机器人国内外研究现状

（一）国外研究现状

早在上世纪80年代，西方一些发达国家便开始了汽车自动驾驶的技术的研究。从研究主体来看，主要以一些仪器测试公司、零部件供应商等为主。比如在日本，Horiba集团公司作为一家世界级的分析检测仪器系统产品研发公司，关于自动驾驶机器人技术已经进行了深入的研究。除此之外，德国的STAHLE公司、英国的ABD公司以及美国的LBECO公司等，在机器人自动驾驶方面也取得了很大突破性成功[1]。以英国ABD公司为例，SR系列转向驾驶机器人是该公司旗下的一款自动驾驶机器人产品，通过该产品，能够对汽车瞬间转向性能进行测试，同时还能够在指定的路径中，实现自动跟踪行驶，不仅自动驾驶精确度良好，而且还有着高重复性等优势。又如在德国的STAHLE公司中，研发了一款SAP2000型驾驶机器人，在环境测试、道路里程累计试验等方面发挥着非常关键的作用。总而言之，国外关于自动驾驶机器人的研究，由于起步较早，因此在相关技术方面占据着很大的优势，且不同的自动驾驶机器人的优势性能也各不相同，整体研究水平相对较高。

（二）国内研究现状

相较于发达国家，我国关于自动驾驶机器人的研究起步相对较晚，主要的研究主体为汽车公司、高校以及一些科研机构等。但近年来，随着我国社会经济的发展，信息科技的不断发展进步，一些手机供应厂商也开始了汽车自动驾驶机器人方面的研究，并取得了良好的成果。比如小米科技公司在智能电动汽车领域，研发了一款“CyberOne全尺寸人形仿生机器人”，该机器人有着非常聪明的“大脑”，能够感知45种人类语义情绪，同时在分辨各种环境语义方面也有着良好的性能，这为自动驾驶环境识别提供了良好支持;不仅如此，该机器人“小脑”也非常地发达，采用了小米自研全身控制算法，能够协调运动21个关节自由度，从而更好地胜任自动驾驶工作。在“视觉”方面，该机器人同样非常敏锐，通过搭载Mi Sense视觉空间系统，三维重建真实世界，仿真模型真实的汽车驾驶场景。该机器人的“四肢”也非常的强健，整个机器人共有5种关节驱动，峰值扭矩能够达到300N/m。总而言之，小米科技公司在自动驾驶项目第一期研发投入高达33亿元，专属团队规模已经达到了500人。当下小米自动驾驶机器人第一期规划了140辆测试车，将陆续在全国进行测试，目标是在2024年进入行业第一阵营。总而言之，我国在自动驾驶机器人研发方面，近年来进步明显，正逐步拉近与发达国家之间的差距。但从现实情况来看，依然面临很多挑战问题。比如在很多自动驾驶机器人关键技术依然被国外垄断。同时自动驾驶机器人研发的成本也居高不下。除此之外，关于自动驾驶机器人正式投入市场应用，还需要解决相关法律法规问题。当下的自动驾驶机器人依然处于研发、宣传、推广阶段，成本问题尚未得到妥善解决，距离大范围的投入市场使用依然有着相当长的一段路要走。

二、自动驾驶机器人关键技术分析

（一）自动驾驶机器人定位技术

自动驾驶机器人定位技术是“自动驾驶避障”“自动驾驶导航”实现重要的先决条件[2]。在当前，共有以下几种技术方案可供选择：（1）自动驾驶GPS+IMU+里程计。在该定位技术通过GPS提供全局锚定，能够有效消除累计误差问题，但更新频率较低，且信号容易被遮挡。IMU与轮盘里程计虽然有着较高的更新频率，但面临着GPS的精度累计误差问题，在下次获取GPS定位的间隔中，采用IMU完成角度累加，同时应用里程计完成位移累加，最终两者结合，实现位姿累加。位置误差是初值GPS定位误差和中间累加误差的积累。为了改善上述误差问题，可以采用非线性卡尔曼滤波，在获取GPS位置信息时，可以根据IMU与里程计的积累预测值与GPS观测值，计算出误差收敛更优位置估算值，降低误差对定位准确性带来的影响。（2）自动驾驶GPS+多线雷达+高精地图匹配。在该定位技术方案中，同样需要GPS提供全局锚定，然后采用雷达SLAM前端里程计做累加，在此基础上，结合高精地图，完成驾驶地图匹配，通过后端回环优化方式，成功将GPS、激光雷达及已知地图融合在一起，完成准确的自动驾驶定位。（3）自动驾驶机器人双目视觉摄像头SLAM方案。这种自动驾驶机器人的定位方案虽然综合成本比较低，但实际人工智能算法的要求较高，因此并不是一种主流的自动驾驶机器人定位方案，实际应用的较少。

（二）环境感知系统

对自动驾驶机器人而言，环境测试试验是一项非常重要的功能。而该项功能的实现，离不开环境感知系统关键技术的帮助。通过这一关键技术，可以帮助自动驾驶机器人获取道路、行驶车辆等外部环境的信息数据。这些信息数据对自动驾驶机器人进行自动导航、避障等提供良好的信息支持。为了更好地监控车辆行驶状态，可以应用车辆行驶状态监控系统，通过采用多传感器采集数据，在客户端的系统中实时显示车辆的位置、速度、避障情况及电量等信息。此系统的应用，在实现可视化展示的同时，也对车辆行驶状态进行了实时监控。在环境感知系统中，还引入了卫星定位技术以及机器人视觉感知技术，因此可有效提升自动驾驶机器人定位的准确性。同时在驾驶途中，还能够准确识别各种驾驶标志，从而为自动驾驶机器人驾驶决策创造有利条件，确保相关自动驾驶指令发布的准确性例如在自动驾驶机器人环境感知系统实际运行的过程中，通过机器人视觉感知关键技术，了解及时掌握行驶途中的各种实时路况信息，准确识别各种障碍物等，从而更好地实现自动驾驶机器人的环境测试试验，保障自动驾驶的安全稳定性。此外，还可以在机器人系统内采用自主线路纠偏算法，应用此算法后，车辆可快速完成行驶方向与路线纠偏控制，解决了市场众多车辆行驶时路线偏移的问题，进一步提升环境感知的准确性。

（三）控制操作系统

在自动驾驶机器人运行的过程中，主要依赖于控制操作系统来执行各种驾驶指令[3]。一般情况下，自动驾驶机器人在人为控制指令下，会以车辆状态、外部环境信息为依据，完成自动驾驶决策。然后相应的决策指令会传输至执行机构，以此来完成车辆行驶方向、速度的正确控制。在控制操作系统运行的过程中，主要包括驱动方式与自动驾驶控制策略两方面内容。前者包含了多种驱动方式，比如气动、液动和伺服驱动等。因此可以结合实际路况信息，选择最优的驱动方式，保障车辆行驶的安全性与稳定性。后者主要控制车辆的速度以及驾驶方向，自动选择最优的行驶路线。同时还会结合车辆行驶外部环境信息，在保障行驶安全的前提下，自动完成超车、避障等功能。为实现上述功能，还可以采用多定位源融合定位算法，这种智能算法融合了GPS（Global Positioning System）、RTK（Real - time kinematic）、惯性导航等多种定位方式，实现全场景下的实时精准定位，比市场上其他产品单一的定位算法更加可靠，并能够适配更多的路况。

在道路试验中，通常车辆方向控制非常重要。这种控制行为属于一种预瞄控制行为，要求自动驾驶机器人可以结合人工智能算法分析，比如模糊 PID 算法、神经网络PID算法等，准确找出道路环境中的预瞄点，然后以此为依据，完成对车辆的自动驾驶控制，顺利到达目的地。此外，还可以应用激光雷达、双目摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等多传感器融合避障算法，实现最优避障控制。

（四）执行系统

执行系统也是自动驾驶机器人一项非常关键的技术，该项技术的实施，确保了自动驾驶机器人对车辆驾驶控制的精准度。执行系统在实际运行时，主要目的是确保自动驾驶机器人可以执行预期的驾驶策略，主要执行控制内容包括车辆的驾驶装置，比如挡位切换、驱动力矩输出等。除此之外，车辆转向角度、动力输出等也是执行系统操作的重点。从而确保车辆驾驶行为始终在一个安全、准确的范围之内。通过在执行系统的帮助下，还能够对车辆的行驶速度、稳定性等因素进行有效控制，从而更好地保证自动驾驶的安全。比如自动驾驶机器人的执行系统在实际运行时，会结合实际情况，及时准确的输出所需的挡位、驱动力矩、转向力矩、制动力矩等信息，确保车辆面对不同的路况以及驾驶需求，自动做出正确的驾驶操纵行为，更好的实现自动驾驶功能。还可以通过搭建微信小程序或APP等终端客户应用系统，实现客户自主进行路线学习、自动驾驶控制以及车辆状态监控等操作;特殊场景下，若车辆自动驾驶无法满足需求，还可以通过搭建远程驾驶套件，实现客户对车辆的远程驾驶控制。

三、自动驾驶机器人关键技术应用

（一）应用自动驾驶机器人关键技术，代替驾驶员对车辆进行测试

在自动驾驶机器人关键技术的帮助下，相关自动驾驶行为可以比肩人类驾驶员行为，甚至比人类驾驶员驾驶行为还要稳定安全，因此汽车自动驾驶“人员”不会出现驾驶操作疲劳感。与此同时，还可以采用自动驾驶技术替代人类驾驶员开展一系列测试实验，比如针对汽车耐久性实验与道路性能实验中，自动驾驶技术可以替代驾驶员，执行相关的疲劳重复驾驶操作，既能够完成实验，保障实验结果的精度，还能够有效提升实验的安全性。

（二）应用自动驾驶机器人关键技术，开展精准性测试实验

汽车精准测试实验也是一项非常重要的实验内容，在这一过程中，可以应用自动驾驶机器人关键技术，从而更好地满足实验对高精准度驾驶控制的要求。比如在开展匀速驾驶与里程驾驶实验的过程中，在自动驾驶机器人关键技术的帮助下，可以对测试汽车驾驶进行更加精准的控制，从而更好地保障了实验开展的效果。

（三）应用自动驾驶机器人关键技术，开展安全性试验

对汽车安全性能实验测试而言，在实际测试的过程中，通常面临很多危险的测试行为，一旦实验发生意外，很容易造成严重的安全事故。比如汽车防侧翻实验、 ABS 实验等。在实际开展实验的过程中，可以应用自动驾驶机器人关键技术，从而可以代替执行上述危险测试行为，一方面，可以获得更加准确的测试数据，另一方面，还能有效保障汽车测试实验的安全。

总结：总而言之，自动驾驶机器人关键技术是未来汽车自动驾驶发展的核心技术内容，通过对该项技术应用实践进行讨论分析，能够更好地推动自动驾驶技术的发展。在这一过程中，需要了解自动驾驶技术的研究现状，明确其中的一些关键技术内容，并对相应的技术应用进行深入讨论分析，从而促使相应自动驾驶机器人在汽车驾驶产业中发挥出应有的作用和价值。

参考文献

[1] 陈曦， 杨古涵， 韩燕祥. 自动驾驶机器人关键技术及应用分析[J]. 中国设备工程， 2021（1）：29-30.

[2] 郝高峰、付庄、郑辉. 基于DQN的自动驾驶机器人速度跟踪控制[J]. 机械与电子， 2020（9）：59-60.

[3] 潘峰， 鲍泓. 强化学习的自动驾驶控制技术研究进展[J]. 中国图像图形学报， 2021（1）：86-87.