问题提供大的帮助。无人驾驶汽车的探测装置——障碍物信息识别和处理系统可以自动探测靠近车身的行人、车辆或周围其他的障碍物，采取自动应急措施应对碰到撞车危险的情况来避免损失。正因如此，无人驾驶汽车的问世能将驾驶员的因素排除掉，降低交通事故的发生，大大提高交通安全性。斯柯达汽车大全
1 无人驾驶汽车的发展历程
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无人驾驶汽车的发展大致可以分为、创意构想阶段、初步试验阶段和融入计算机技术阶段三个部分。
■1.1 创意构想阶段（20世纪30年代—50年代）
无人驾驶汽车从无到有必然有一个过程。1925年，美国首次亮相了一辆用无线电波操控的貌似无人驾驶的汽车，但驾驭方式不安全也不完美。1939年一位美国的工程设计师联手通用汽车发表了对未来城市交通的规划和设计。在他们的设计中提到了未来美国所有车辆都为无线电控制的电动车，却可以自动规划路线和速度，就相当于自动驾驶。1953年，美国科幻小说家Isaac Asimov在短篇小说《Sally》描写了在2057年，有“大脑”的自动驾驶汽车和主人发生的故事。这被大部分人认为是人类无人驾驶概念的开始。■1.2 初步试验阶段（20世纪50年代—70年代）
上世纪50年代早期，美国无线电公司在实验室中研发一种全新概念的技术，就是利用铺设在地面上的电线进行车辆行驶方位指引和车速的控制，从而实现无人驾驶。1956年，通用公司正式展出了Firebird II概念车，这是世界上第一辆配备了自动导航系统和汽车安全的像火箭头一样的概念车。1958年，这个公司进行了无人驾驶实车的成功验证。■1.3 融入计算机技术阶段（20世纪70年代—21世纪）从20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国人驾驶汽车进行研究。1992年，国防科技大学成功研发出了中国的最先真正意义上的无人驾驶汽车[1]。2005年，中国第一辆城市无人驾驶汽车在上海交大成功研发。2011年7月，红旗HQ3在长沙至武汉完成了首次286公里的高速无人驾驶测试。2017年8月29日，百度和江淮汽车首次公布了关于自动驾驶量产的合作计划，自百度发布Apollo 开放平台以来，这也成为首批自动驾驶车辆落地的里程碑[2]。
2 无人驾驶汽车障碍物识别技术分析
无人驾驶汽车是智能汽车的一种。这种智能汽车也称为轮式移动机器人，主要凭借的是车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪器来达到无人驾驶的目标。无人驾驶汽车中拥有精确的定位与导航系统、用于观察前方的前置视觉系统、控制系统和环视系统等。障碍物识别及处理是无人驾驶汽车系统中非常重要的核心技术 [3]。障碍物识别系统包括了捕获图像信息、信息预处理、道路检测、障碍物识别、传感器输出值计算、以及自动调整控制等模块，如图1所示。
■2.1 捕获图像信息
主要通过视觉传感器为汽车提供有关其周围意外事件的即时信息。视觉传感器是摄像头图像处理传感技术。可以用于预防碰撞和偏离。当将发生碰撞或汽车偏离时这种传感器便会发出预警。以列的Mobileye是比较知名的视觉传感器之一。
■2.2 图像预处理
图像预处理是指将输入图像通过去噪、二值化等方法降低图像维度，分割成不同的模块进行识别，初步查看障碍物特征，增强障碍物的特征提取、匹配和识别的可靠性。二值化可以把灰度图像转换成灰度等级只有两级的二值图像，从而简化计算机对不同障碍物特征的提取难度。去噪是指减少提取图像时外部噪声或设备的噪声影响。
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图1
■2.3 道路检测
无人驾驶汽车为了确定自己的行驶车道是否正确，会利
用Hough 变换和最小二乘算法对检测车道边界线进行实时监测，防止走偏和影响障碍物识别。 Hough 变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一。Hough 变换
的基本原理在于利用点与线的对偶性，将原始图像空间的给定的曲线通过曲线表达形式变为参数空间的一个点。这样就把原始图像中给定曲线的检测问题转化为寻参数空间中的峰值问题，也即把检测整体特性转化为检测局部特性。而最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和寻数据的最佳函数匹配。最小二乘法可用于曲线拟合。 ■2.4 障碍物的识别
无人驾驶汽车对于图像的障碍物检测一般有三种方法：
英朗基于先验知识、立体视觉、运动学的检测方法。第一种方法的原理是利用已有的先验知识例如障碍物的颜、纹理、边缘等，处理图像，之后进行匹配，快速识别障碍物。利用马
路边缘特征提取信息或用颜信息，追踪道路。第二种方法又包括双目和三目立体视觉障碍物检测方
法。用摄像机分别从两个、三个视点观察同一事物，再将通过不同视角图像计算，从而识别位置和问题。基于运动学的检测方法最大的特点在于可以更精准地测量动态障碍物。 ■2.5 计算车辆与障碍物间的距离
可以利用超声波、激光、毫米波传感器等计算车辆和障碍物之间的距离。这些传感器根据主波、回波信号之间的间
隔，发出位置到被测物之间的往返时间就能算出待测物的距离。比如，通过超声波发射器不断发出一系列连续的脉冲，给测量逻辑电路提供一个短脉冲。超声波接收器在接收到遇障碍物反射回来的反射波后，也向测量逻辑电路提供一个短脉冲，再利用上述两个短脉冲测得时间间隔t，从而求出汽车与障碍物之间的距离s=vt/2，其中v 为超声波速度。
3 无人驾驶汽车的问题及发展前景分析
cascada无人驾驶汽车是现阶段正在研究的前沿科技产品，尚
不完善，仍有许多需要提高的方面。2016年，一位特斯拉
Model S 的车主启动了自动驾驶辅助系统，在一场车祸中死身亡。2018年3月，一名来自美国亚利桑那州的妇女被一
辆优步自动驾驶汽车撞伤后身亡。这两起事故根本原因都是由于无人驾驶汽车障碍物信息识别和处理系统不成熟以至于汽车没有准确识别出前方的障碍物。无人驾驶的研究有很
重要的意义[4]，将成为缓解交通拥堵，促进智能出行的重要
手段，还能将其中的技术成果迁移运用至机器人、无人机等。无人驾驶汽车作为新时代高科技的产物拥有很广的前
景。我国的无人驾驶汽车的起步较晚但是技术更新发展较快。据研究表明，到2020年，无人驾驶汽车将通过自身的雷达系统检测来避免其他车辆过近，司机无需担心汽车追尾。到2030年，半自动驾驶技术将大规模应用，汽车将自动设定路线和车速，在更复杂的道路条件下辅助行驶。由此可见无人驾驶汽车的发展前景广大。无人驾驶汽车将朝着如下几个方向持续发展[5]：（1）进一步增加探测的距离和提
高探测的精准度，从而达到无人驾驶汽车的高速行驶；（2）将与自动驾驶仪组成一个反馈系统，帮助驾驶者做出正确判断，如进行主动避让，减少人为失误；（3）可以便捷地在
传统汽车上安装智能系统，不用将汽车全换新就能使用，于是能降低成本和售价。
4 结语
在无人驾驶汽车渐渐普及后，它将会给我们的生活带来
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更多的便利和安全。本文对无人驾驶汽车的发展、障碍物识别和处理系统、出现的问题和分析、我国的发展前景做了初步的介绍和展望。相信通过人们的努力、不断创新，在未来无人驾驶汽车将会得到不断完善和普及。在中国人民的不断奋斗拼搏下，我国的无人驾驶汽车技术也将不断赶超世界尖
端水平，助力我国的经济社会发展。
参考文献
＊ [1]王楠楠.来了!“无人驾驶”时代![J].交通建设与管
（下转第97页）
网络故障，快速定位故障点、排除障碍。如图2，通过arp 包的分析，可以从几十台甚至上百台电脑的局域网中“揪”出可能被ARP病毒感染电脑，从而“拯救”整个DCN网的VLAN子网。
图1 正常情况下的网络
图2 揭开arp病毒的神秘面纱
故障现象：10.209.64.0/24网段中的几十台电脑同时断网、（任选某PC）用Ping命令Ping网关时显示为out，修复网卡后的几秒钟内通了几个数据包而马上又显示为out，则可基本判定遭受到ARP攻击。但要确定是哪台（还须考虑一台以上）故障，则可通过利用抓包工具来定位。故障定位：在DCN网内中，用任一电脑网卡以“混杂”模式，抓包10分钟，分析结果，到异常---如图1红圈所示。正常小红圈里每一行不必然相同。但现在每一行惊人地相同，在每7秒钟的时间里，IP尾数为94的这台电脑同时向局域网内的1-254台电脑发送arp广播，其目的是为了冒充网关，欺骗所在局域网的所有电脑，从而截获其它电脑的数据包。其它电脑就会误认为此94ip的电脑为网关，就将数据发到假网关94上，而不与实际网关通讯。表现为断网。
此时，如将故障电脑网卡右击一次修复，则能短时ping通网关。
为什么在受到ARP攻击时，修复网卡的瞬间能通几个包，是因为arp病毒第一次完成254个广播后再循环时需要7秒钟，所以DCN网络会在病毒再次发生作用前正常一瞬间，立即又陷入瘫痪。
图3 ping着网关演示修复网卡获“鱼的7秒记忆”
mggt要将该局域网的ARP攻击问题彻底解决，只需拔掉IP尾号为94的这一台电脑的网线（此时其它所有电脑马上会恢复网络功能），隔离，进行arp病毒专杀。或者在pc上手工解析网关的MAC地址也能处理，如网关IP为：192.168.0.254，其网卡Mac地址为：00-11-22-aa-bb-cc，则在命令提示符下使用命
令：ARP -S 192.168.0.254 00-11-22-aa-bb-cc。使该pc知道网关的正确地址，也就能恢复和网关的通信了。
同时在网关设备上捆绑pc的ip与mac，语句格式为：arpa 192.168.0.1 （思科网关设备），其中192.168.0.1为pc1的ip地址，为pc1的MAC地址，此为通常说的双向绑定。能彻底使arp攻击失效。但此为手工方式，当pc数量达到一定数量级时，其工作量之大是超常规的且网点换电脑会受到影响。
解决arp攻击的另一种方法是减小广播域。用可变长子网掩码（VLSM）技术精细化划分出多个子网（VLAN），对arp攻击有时能起到事半功倍的效果。VLSM特征就是网络中的不同部分（如不同的部门、不同的楼层等）出现了不同的子网掩码。即使arp爆发，也会被局限某一个部门（楼层）几台电脑，不会影响其他PC。如某地级内网IT承载网终端数950台，属34个子单位，则合适的VLAN划分数为68个。
参考文献
＊ [1]王景岩，李凤有.通信公司局域网络安全的优化[J].黑龙江科技信息.2011(14): 92.
理,2017(06):20-23.
＊ [2]王振.无人车运动控制系统设计与实现[D].长安大学,2016.＊ [3]向阳.驶向未来的无人驾驶汽车[J].科学24小时, 2016(5):4-9.＊ [4]任燕宏.关于无人驾驶汽车障碍物信息识别与处理系统的研究[D].兰州理工大学,2011.
＊ [5]唐高友.基于机器视觉的道路识别与障碍物检测技术研究[D].重庆大学,2005.
（上接第85页）
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