對(duì)環(huán)境的感知和判斷是智能車輛自主行駛的前提和基礎(chǔ)，感知系統(tǒng)獲取周圍環(huán)境和車輛狀態(tài)信息的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性，直接關(guān)系到后續(xù)規(guī)劃決策的成敗。目前，環(huán)境感知的方法主要有以下幾種。

1）雷達(dá)探測(cè)技術(shù)

雷達(dá)是一種主動(dòng)式傳感裝置，其具有良好的空間數(shù)據(jù)獲取能力，受光照的影響程度較低，能夠晝夜工作。其缺點(diǎn)是視野范圍小、價(jià)格昂貴，在某些天氣如雨雪等環(huán)境中無(wú)法工作。智能車輛常用的雷達(dá)包括激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等。激光雷達(dá)具有大范圍的掃描角度和較高的分辨率，可以直接獲取距離信息，基本不受光照影響，能夠晝夜工作，但探測(cè)的距離較短，目前激光雷達(dá)在智能車輛上的應(yīng)用非常普遍，主要包括單線、二維及三維激光雷達(dá)?；诩す饫走_(dá)關(guān)鍵技術(shù)主要有云聚類、幀匹配、特征提取和可通行區(qū)域分析等。毫米波雷達(dá)具有探測(cè)距離遠(yuǎn)（最遠(yuǎn)可達(dá)250m），穿透霧、煙、灰塵的能力強(qiáng)，可全天候（大雨天除外）全天時(shí)工作的特點(diǎn)，而且可以準(zhǔn)確獲取障礙物相對(duì)于毫米波雷達(dá)的距離和速度，與其他傳感器相比，它具有探測(cè)能力強(qiáng)、目標(biāo)鑒別能力強(qiáng)、性能穩(wěn)定等優(yōu)點(diǎn)，但其掃描角度較小，非常適合前方車輛的檢測(cè)。

2）機(jī)器視覺(jué)技術(shù)

視覺(jué)是人類觀察世界、認(rèn)識(shí)世界的重要功能手段，駕駛?cè)笋{駛車輛過(guò)程中所需要信息的90%來(lái)自視覺(jué)。因此，基于機(jī)器視覺(jué)的環(huán)境感知技術(shù)也被公認(rèn)為智能車輛最具發(fā)展?jié)摿Φ募夹g(shù)之一。近年來(lái)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)是智能車輛較為常用的環(huán)境感知技術(shù)之一，和雷達(dá)系統(tǒng)相比，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)具有信息量大、成本低廉等優(yōu)點(diǎn)，通過(guò)在智能車輛上安裝多個(gè)攝像機(jī)，可以從不同的角度獲得車輛周圍的環(huán)境信息。機(jī)器視覺(jué)在智能車輛上主要應(yīng)用于道路跟蹤和障礙物檢測(cè)等任務(wù)，經(jīng)過(guò)多年的研究開(kāi)發(fā)，基于機(jī)器視覺(jué)的結(jié)構(gòu)化道路跟蹤技術(shù)已基本成熟，機(jī)器視覺(jué)的研究重點(diǎn)開(kāi)始轉(zhuǎn)向低速?gòu)?fù)雜的城市交通環(huán)境以及偏僻地區(qū)的越野環(huán)境，城市交通環(huán)境中交通信號(hào)和路標(biāo)檢測(cè)已成為機(jī)器視覺(jué)研究的熱點(diǎn)。盡管機(jī)器視覺(jué)在智能車輛上的應(yīng)用研究已取得了較大的成果，但當(dāng)前計(jì)算機(jī)對(duì)視覺(jué)信息的處理和感知能力還遠(yuǎn)遜于人類，而在智能車輛應(yīng)用環(huán)境下，這一差距顯得尤為明顯。由于視覺(jué)感知計(jì)算本身具有數(shù)據(jù)量大、圖像干擾較多的特點(diǎn)，而且智能車輛需要面對(duì)各種復(fù)雜多變的外部環(huán)境，再加上強(qiáng)實(shí)時(shí)和高可靠的應(yīng)用需求，對(duì)光線及氣候環(huán)境的適用性以及算法的可靠性與魯棒性仍是機(jī)器視覺(jué)面臨的重大挑戰(zhàn)。機(jī)器視覺(jué)的進(jìn)一步發(fā)展一方面在于軟件算法方面的深人研究，包括對(duì)路面區(qū)域的算法（顏色、紋理識(shí)別）、基于知識(shí)的圖像理解的道路識(shí)別算法方法的深人研究，另一方面也有賴于硬件條件的發(fā)展，包括高動(dòng)態(tài)能力的環(huán)境感知傳感器、更強(qiáng)的微處理器系統(tǒng)等的發(fā)展。

3）定位導(dǎo)航技術(shù)

定位導(dǎo)航用來(lái)確定智能車輛的行駛位置和航向，其包括相對(duì)定位和絕對(duì)定位兩種方式。相對(duì)定位由光碼盤、慣性陀螺、里程計(jì)、加速度計(jì)等傳感器實(shí)現(xiàn)，不用依賴外界信號(hào)，工作頻率高，但存在漂移誤差，長(zhǎng)時(shí)間工作時(shí)必須采用絕對(duì)定位數(shù)據(jù)進(jìn)行修正。絕對(duì)定位包括磁羅盤定位、衛(wèi)星定位等。磁羅盤能夠根據(jù)地磁場(chǎng)測(cè)量車輛的絕對(duì)航向，但容易受到電力線、鋼結(jié)構(gòu)等外界磁干擾。衛(wèi)星定位主要包括GPS、GLONASS、北斗等定位導(dǎo)航系統(tǒng)，其中GPS是目前應(yīng)用廣泛、成熟完善的定位技術(shù)，普通GPS的定位精度為10m，采用差分技術(shù)可以將精度提高到0.5m，但GPS定位技術(shù)依賴衛(wèi)星信號(hào)的接收，容易受到建筑物、山地產(chǎn)生的干擾，無(wú)線電波也會(huì)對(duì)GPS信號(hào)產(chǎn)生干擾，即使在良好的環(huán)境中，GPS也會(huì)周期性的失效。針對(duì)2種定位技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)，智能車輛的定位一般同時(shí)采用兩種方式，以精確地測(cè)量車輛的位置、航向。軍用車輛目前多采用慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（由陀螺和加速度計(jì)組成）和GPS的組合定位方式，其中GPS用于對(duì)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行修正。

4）多傳感器信息融合技術(shù)

智能車輛進(jìn)行環(huán)境感知需要用到各種類型的傳感器，而獲取這些數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性與穩(wěn)定性直接影響整個(gè)系統(tǒng)的性能。智能車輛常用的傳感器可分為主動(dòng)式的雷達(dá)系統(tǒng)和被動(dòng)式的視覺(jué)系統(tǒng)兩類，主要包括光學(xué)攝像機(jī)、紅外攝像機(jī)、激光雷達(dá)、GPS等。由于行駛環(huán)境的復(fù)雜性和單一傳感器的局限性，智能車輛需要結(jié)合使用多種類型的傳感器，以充分利用不同傳感器數(shù)據(jù)間的融合和互補(bǔ)特性，獲得充分、準(zhǔn)確的環(huán)境信息。因此，如何將多個(gè)傳感器的信息進(jìn)行融合，以形成對(duì)關(guān)鍵特征的綜合描述是智能車輛研究中的關(guān)鍵技術(shù)之一。多傳感器數(shù)據(jù)融合的實(shí)質(zhì)是對(duì)多元不確定信息的處理，由于信息表示形式的多樣化，需要融合的數(shù)據(jù)既可以是原始的傳感數(shù)據(jù)，也可以是經(jīng)過(guò)計(jì)算后的某種高級(jí)形式（如車道線坐標(biāo)、障礙物形狀等），因此多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)也是智能車輛研究所面臨的一個(gè)非常具有挑戰(zhàn)性的課題。