智能车环境感知与高精定位：现状、技术解析与未来展望

本文档深入探讨了智能车环境感知与高精度定位技术，旨在揭示当前及未来智能交通系统的关键技术动态。首先，它回顾了智能汽车的发展历程，从1925年美国的无线电遥控无人驾驶汽车到1953年通用汽车和RCA的无人驾驶试验，再到1960年英国CITROEN的实验性自动驾驶汽车，展现了技术的逐步进步。日本丰田的ASV智能车和伯克利PATH的汽车队列自动驾驶也体现了这一领域的国际竞争。 智能汽车的发展过程中，毫米波雷达和视觉传感器（如摄像头）作为核心技术，对于智能驾驶辅助系统（ADAS）的提升起到了决定性作用。毫米波雷达提供精确的距离测量，而视觉传感器则负责识别道路标志、行人和其他车辆，两者共同构建了车辆的环境感知能力。1987年，美国DARPA的ALV计划进一步推动了自动化研究，而2004年的DARPA Grand Challenge展示了GOOGLE公司在早期阶段的智能车技术，包括第一代无人智能车和无人电动车。 文章的重点部分聚焦于环境感知技术，如环视激光雷达扫描传感器（LIDAR）的兴起，这种技术通过发射激光脉冲并接收反射信号来创建三维地图，对周围环境进行精准测量，这对于实现高精度定位至关重要。LIDAR在自动驾驶中提供了高分辨率的地形信息，有助于车辆做出实时决策。 此外，文档还提及了清华大学杨殿阁教授领导的国家关键实验室在智能汽车领域的研究工作，他们对连