自動駕駛汽車是一種不需人類操作就能自動感應周圍環(huán)境、自動導航的載具，能透過感測輸入的資料，更新其地圖資訊，讓交通工具可以持續(xù)追蹤其位置。無人駕駛汽車的優(yōu)勢是能減少交通事故、降低排放、有效的管理交通流量、紓解都會區(qū)停車位短缺的問題及交通壓力、增加汽車共享的效能以及改變或顛覆現(xiàn)有的物流模式。

2014年美國汽車工程學會(SAE)將自動駕駛汽車分為5個等級，分類標準主要是基于人類駕駛與自動駕駛之分工比重，2016年，美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)進一步定義出自動駕駛6個等級分類系統(tǒng)。

目前，特斯拉(Tesla)已在自動車領域上處于領先地位，在硬體上已經(jīng)達到第3級，不過，Tesla Autopilot的自動駕駛技術在實務上仍只有達到第2級至第3級。

另外，奧迪A8宣稱自己是第一部達到第3級的自動駕駛汽車。Ford新型的Fusion Hybrid汽車是屬于第4級自動駕駛汽車，使用將投入量產(chǎn)的自動駕駛硬體、電腦及電器控制，還配備了Velodyne研發(fā)的(LiDAR)雷射雷達系統(tǒng)。Google希望將其自動駕駛汽車發(fā)展到不需人類操作的最高等級(第5級)的完全自動駕駛。自動駕駛已是全球汽車科技主要的研發(fā)方向，最終的目標是發(fā)展出全自動無人駕駛的車輛。

隨著新能源汽車的火熱發(fā)展，無人駕駛汽車也被炒的火熱，在無人駕駛領域，谷歌全自動無人車自上路試驗以來，僅發(fā)生13起輕微事故，傷亡事故更無一例，相對來說，谷歌在無人駕駛方面取得不小的成果。在當前無人駕駛安全性遭到大多數(shù)人質疑的情況下，谷歌又將有什么最新的技術舉措呢?以下是谷歌無人駕駛方面最新的專利申請的分析和解讀，以了解其在無人駕駛方面新的技術動態(tài)。

該篇專利，專利名稱為用于基于可是場景的適應性算法的汽車雷達系統(tǒng)。該雷達系統(tǒng)可以用于不同構造和多種模式的無人駕駛汽車上。 在其中一個示例中，該雷達系統(tǒng)確定目標范圍然后進一步詢問。 基于目標范圍內(nèi)，可以確定雷達系統(tǒng)發(fā)射的第一電磁輻射信號和接收第一反射的電磁信號的輻射信號。雷達系統(tǒng)確定目標范圍后，則發(fā)送第二電磁輻射信號。另外，該雷達系統(tǒng)接收基于反射的電磁信號的輻射傳輸。 在接收到反射信號，雷達系統(tǒng)能只基于目標范圍內(nèi)的具有關聯(lián)的幾個組件處理反射的信號。反射信號的處理可產(chǎn)生一處理信號。最后，雷達系統(tǒng)可以基于處理后的信號確定目標對象的至少一個參數(shù)。

也就是說，該專利，主要是基于雷達系統(tǒng)不需要借助于外在的其他附加輔助件就可以實現(xiàn)電磁輻射信號的處理，從而實現(xiàn)無人駕駛，可以適應于全自動駕駛、半自動駕駛和人工駕駛兼容模式，并且確保汽車不同模式駕駛下的安全性。

現(xiàn)有技術中，都要借助于外界的攝像裝置、傳感裝置以及處理裝置等配合實現(xiàn)對路況的檢測和處理，從而控制車輛自動駕駛。這樣的實現(xiàn)方式，所需輔助配件太多不易實現(xiàn)，并且存在較大的安全隱患。

而谷歌的上述專利技術，在無人駕駛的具體實現(xiàn)上，真正做到了簡單構造實現(xiàn)真正安全無人駕駛。從這個意義上來說，谷歌在無人駕駛方面，實現(xiàn)了一個新的突破。

雖然近期報道，谷歌無人汽車駕駛項目負責人Chris Urmson離職，并且谷歌痛失多員無人駕駛領域的研發(fā)大將，但是以上專利的發(fā)明人是Adam Brown，并不在離開谷歌的大將之列。因此，知行者認為，谷歌可能會因為駕駛項目負責人的離職而損失多員大將，從而對無人駕駛領域的研發(fā)造成一定的影響，但是，基于谷歌已有的無人駕駛技術，相信未來其也一定會在無人駕駛領域一路引吭高歌，讓我們拭目以待。

用戶可以通過手機等客戶端向調(diào)度系統(tǒng)提供乘車地點和目的地，調(diào)度系統(tǒng)會安排車輛到乘車地點。無人駕駛汽車到乘車地點后，會對用戶(或用戶的客戶端)進行認證，然后開門讓用戶乘坐。

專利申請文件顯示，谷歌新一代無人駕駛汽車的許多部件與傳統(tǒng)汽車相似，例如前大燈、擋風玻璃、尾燈/轉向燈、后擋風玻璃、車門、側視鏡、輪胎和車輪、轉向/停車信號燈。

谷歌無人駕駛汽車集成有多種傳感器，例如激光、相機、雷達、聲納。

在用戶輸入信息方面，谷歌提供了兩種方案。其一，用戶只能通過語音輸入信息，顯示設備只用于向用戶顯示信息;其二，用戶可以通過觸摸屏或其他輸入設備輸入信息。

谷歌在專利申請文件中指出，其專利技術最初可能應用于無人駕駛汽車，但未來也可以應用于更多種類的車輛，例如卡車、摩托車、公交車、大型旅行車等。

在無人駕駛發(fā)展甚囂塵上的今天，除了無人駕駛研發(fā)領域外，大眾們對無人駕駛的了解僅僅局限在功能上，而對無人駕駛背后的技術專利幾乎一無所知，今天小編就來盤點下無人駕駛背后有哪些神秘的專利技術!

1、Waymo 的防暈車專利

Waymo 最近申請下來了個專利，專門解決暈車問題。借助AI 算法，制定防暈車路徑：挑個好走不顛，但是可能稍遠點兒的道。但前提是你別掐著點起床，得留出足夠時間在路上。當然你想做點別的也行，畢竟解放雙手… Emmm ，是無人車最吸引人的賣點之一。

2、Uber的感官模擬系統(tǒng)

去年11 月， Uber 也提交了個防暈車的專利數(shù)據(jù)，并把這套技術叫“感官模擬系統(tǒng)”。這整套防暈車的設計，簡直是全方位無死角暖男式體貼。首先，視覺上， Uber 的車內(nèi)有一套AR系統(tǒng)，可以利用車捕捉到的車外環(huán)境信息呈現(xiàn)在車里面，彌補視覺上不動的感知錯位，以同步體感信息;同時，座位上還提供配套的觸感系統(tǒng)，會在急轉急加速急停時給出相應的氣流。

3、密歇根大學的“可穿戴”防暈車

密歇根大學運輸研究所團隊也在今年1 年提交了自己的防暈車專利，是一套可穿戴的光學設備。

這套穿戴設備也是在模仿窗外的環(huán)境信息，和用戶眼睛往窗外看的效果是一樣的。據(jù)說，戴上這套可穿戴設備即使在車上看書也是完全不暈的，配上無人駕駛本身的核心技術，以后再路上的時間也可以用來閱讀。

近日，專利網(wǎng)站 Patent Yogi 爆出消息，谷歌成功申請了一個 專利 “Determining Pickup and Destination Locations for Autonomous Vehicles”， 該專利技術能使自動駕駛汽車計算最佳接客地點，及行車路線等，確定整個行車計劃。

雖然自動駕駛汽車實驗已遍地開花，但短時間內(nèi)，自動駕駛汽車仍無法實現(xiàn)當前專車的服務。比如，有些區(qū)域無人駕駛汽車不能進入，而在復雜區(qū)域附近(如建筑工地、緊急通道)或復雜路況下(如限速、交通事故)，它們也無法判斷安全可行的上下車地點。

谷歌最新的專利就為了解決這一難題。據(jù)專利描述，谷歌將設計一個“中央派遣系統(tǒng)(centralized dispatching system)”，綜合考慮各種因素，如無人車當前位置、安全性、本次服務的實用性等，給出適合乘客的理想上車、中途?？?、目的地下車位置。

這樣一來，乘客下單之前可預設目的地等簡單需求，無人駕駛車就能綜合目的地、已知路況等信息推薦一些上車位置，乘客根據(jù)實際情況選擇最合適的選項。谷歌希望，該技術能增強自動駕駛服務的機動性、安全性和實用性。