无人车的技术结构主要分为环境感知、导航定位、路径规划和运动控制四个方面，无人驾驶汽车获取外界环境信息时对车辆进行导航定位和路径规划及运动控制的根本前提，这就需要无人驾驶系统具备对周边环境进行感知的技术。

1．无人车获取环境信息的传感器

从目前的大多数技术方案来看，无人驾驶系统对环境感知主要有这几大部分：首先，激光雷达对周围环境的三维空间感知，获取大部分的环境信息获取；其次，使用相机获取的图像信息；再次，通过毫米波雷达获取的定向周围目标距离信息，以及GPS定位及惯性导航获取的无人车位置及自身姿态信息，最后是其他超声波传感器、红外线传感器等其他光电传感器获取的各种信息

2.无人驾驶汽车环境感知关键技术

2.1 传感器标定

通过传感器标定来确定传感器输入与输出之间的关系，从而完成基础性的环境识别。

2.2 结构化道路检测

主要通过相机拍摄车道和道路两边的标志物图像，然后进行标识提取和识别的过程，涉及图像处理算法。

2.3 非结构化道路检测

对于乡村公路、野外土路等非结构化道路的情况，采用基于机器学习的道路探测，结合探测到的环境信息和先验知识库中的模型，对图像和数据进行处理。

2.4 行驶环境中目标检测

包括：行人追踪，车辆追踪，信号灯识别，交通标致识别。

感谢您的阅读，如果喜欢就动动您的大拇指给个赞哦！欢迎在评论区留言，研究僧君会积极回复的哟！更多汽车相关的知识请关注“汽车工程研究生”。我们是一群就读于知名高校汽车工程专业的研究生，我们热爱汽车，我们想与您分享汽车技术和汽车生活常识问题，欢迎向我们提问！