无人驾驶汽车的自动控制技术研究
自动驾驶汽车，是一种采用自动控制技术，由车载计算机和传感器组成的，能够在无人驾驶模式下自动完成车辆行驶的汽车。自动驾驶技术是一项引人注目的科技创新，它不仅有望带来高效、便捷、安全的交通，同时也将会宣告人类智慧的巅峰。无人驾驶车辆的自动控制技术实现还需要从以下几方面展开研究。
一、环境传感器研究
在无人驾驶汽车的自动控制研究中，环境传感器研究是其基础之一。环境传感器包括激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器、视觉摄像头等，通过这些传感器，自动驾驶汽车可以检测到周围的行驶环境和障碍物信息，并取得这些信息后，进而能够实现车辆的自主驾驶。
激光雷达也是自动驾驶汽车中常用的一种传感器，其灵敏度高、精度高、范围广等特点，是自动驾驶汽车的核心部件之一。激光雷达可以测量地形、建筑物轮廓等三维目标物的信息，并通过反射出的光进行处理，最终生成地图。
毫米波雷达是一种也非常常见的传感器，主要用于车辆周围的交通障碍物检测，可以帮助自动
驾驶汽车更准确地识别行驶路径以及前方障碍物的位置和距离。
超声波传感器同样也是被广泛应用于自动驾驶汽车中的传感器之一，可以帮助车辆检测周围环境的距离和位置，也可以帮助车辆判断是否存在车辆。
视觉传感器在自动驾驶汽车中也起到了至关重要的作用，使汽车可以对周围的环境进行实时判断和预测。相对于其他传感器，视觉传感器的成本更低，而且具有人类视觉传感器无可比拟的识别功能，在自动驾驶技术研究中大有用武之地。
二、定位技术研究
无人驾驶汽车的另一个重要的研究领域是定位技术。目前在定位技术领域，已经发展出了多种定位技术，最为常见的定位技术有惯性导航系统（Inertial Navigation System, INS）、全球卫星定位系统（Global Positioning System, GPS）和图像匹配。
惯性导航系统是无人自驾汽车的核心部件之一，具有精度高（认可偏差在 1 米以内）、响应灵敏的优点，是实现路线控制的关键追踪器。定位误差主要来自加速度计的漂移，由于惯性导航使用的是机械陀螺仪，所以必须定期进行校正。
全球卫星定位系统作为一个准确定位系统，具有高度精度、广范围、省时省力等优点。目前GPS已经成为了现代导航和交通管理的标准技术，无人驾驶汽车中也将GPS技术应用到了车辆的自主驾驶中，通过对无人车辆的动态定位，实现更加安全、快速、精准的行驶。
百度无人驾驶汽车
图像匹配通过矛盾图像中同一位置物体具有不同特点的区别，利用计算机对这些特征进行提取和相互匹配，并完成识别和匹配工作。图像匹配的优点是它基于图像信息并在不同的时间对目标进行识别，所以其误差率与实际照片中的照明条件和噪声有关。
三、智能控制技术研究
在无人驾驶汽车的自动控制技术中，智能控制技术也是非常重要的一部分。智能控制系统主要是通过人工智能等技术实现自动驾驶汽车的手动操作，智能控制体系中通常包括了以下四个主要模块：车辆感知模块、运动规划模块、控制策略模块和风险管理模块。
感知模块是指自动驾驶汽车获取周围环境信息的底层技术模块，主要包含面向地球物理学和遥感技术的数据采集与处理、高精度测量技术等方面的技术。运动规划模块是指自动驾驶汽车计算和规划可以行驶的路径，并将规划出来的路径发送给控制策略模块，以调整车辆的操
作。控制策略模块是指对无人自驾汽车系统的高阶控制、轨迹跟踪和速度调节等方面的软件技术。风险管理模块则是系统中的负责对无人自驾汽车进行风险评估和管理的模块，通过实时检测无人驾驶极端情况并采取措施，大大提高了无人车辆的安全性。
总体而言，无人自驾汽车的自动控制技术研究领域非常广阔，涉及到传感器、定位技术和智能控制技术等多重技术领域。未来的自动驾驶汽车市场将会越来越大，无论是在个人出行领域还是在物流、军事、航海、探险等领域都将有着广阔的应用前景。随着技术的不断改善和创新，相信无人驾驶汽车的自动控制技术将会更加成熟和完备，以此实现科技和文明的交汇。