列宁格勒保卫者|深度：综合研判“薪火”型摇臂式6驱军用无人突击装备技战术( 五 )
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包括美军、德军和日军在内的外军军用地面无人驾驶轮式装备 ， 普遍采用基于GPS导航系统的360度激光雷达+毫米波雷达+摄像头类视频采集系统的解决方案 。 在民用市场 ， 美系、德系、法系、日系以及中系车厂普遍采用基于博世或大陆提供的毫米波雷达+超声波探头+摄像头类视频采集系统 ， 仅在分道线划分清晰的铺装路面用L2-L3级有无人驾驶解决方案 。
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而造车新势力的特斯拉类电动车 ， 则基于成本更低的超声波探头+摄像头类视频采集系统构成的所谓“智能控制”无人驾驶系统 。 虽然马斯克吹嘘其自研芯片、摄像头和算法的牛B ， 但是在分道线划分清晰的铺装道路 ， 仍然频频发生对突发的静态与动态障碍物“侵占”预设行驶路线的恶性交通事故 。
特斯拉类所谓的“智能控制”无人驾驶解决方案 ， 主要是指视觉里程计和同时创建地图与定位 。 传统里程计主要是根据来自编码器的数据随时间变化来估计平台的位置或航向 。 这种方法在城市平坦道路上的估计精度较高 ， 而在不平路面上甚至分道线划分不清的路况 ， 当车辆出现纵滑或侧滑时 ， 会因为计算周期被延迟 ， 执行端得不到计算端的指令 ， 或进入预设的保守动作（降低车速至静置）、或保持当前动作指导新的指令输出 。
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上图为北京理工大学与某轮式装备厂商联合开发的 ， 基于北斗导航系统 ， 装备360度周视激光雷达、毫米波雷达和多组不同视场的摄像头构成的重型军用轮式无人驾驶解决方案 。
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相对技术最为简单、算法存在极大漏洞的特斯拉类单摄像头无人驾驶方案 ， 以超声波雷达和双摄像头无人驾驶方案的民用算法不同的是 ， 军用无人驾驶解决方案着重考虑到在长达10公里以上没有卫星自主导航的环境 ， 开阔草原、半荒漠环境以及在人工释放硝烟甚至强电磁干扰的战场环境下 ， 基于整车自身的无人驾驶控制策略 。
对于无人驾驶飞行平台 ， 在无遮挡的空旷环境下 ， 美军的GPS、解放军的北斗、 苏俄军的GLONASS以及欧洲的伽利略定位系统 ， 可以提供长时间且精准的定位服务 。 然而城市环境、峡谷、密林等环境都可能导致导航信号的瞬时丢失 ， 使得无人驾驶飞行平台的定位效果变差或定位失败 。 如果单纯的使用惯性测量元件测量持续运动中的载具横摆角速度和加速度等 ， 也可以通过积分获取相对精准己方定位数据 。 然而其惯性测量数据存在漂移现象 ， 长时间累积会产生较大误差 。
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2020年上市4月上市半年有余的肇庆小鹏P7 ， 10月都没有开通号称超越特斯拉类“智能控制”无人驾驶系统 ， 在实际应用中的可靠性需要市场验证 。
对于无人驾驶地面平台 ， 通常行驶速度较高 ， 而且需要适应动态环境的特点要求运动规划系统能够在有限的时间里生成一条满足运动学、动力学约束的无碰撞轨迹 。 从运动规划系统的结构框架来说 ， 运动规划算法可以分成全局运动规划方法、局部运动规划方法、分层式运动规划方法 。
相对需求十分复杂的算法应对复杂的使用环境的地面无人驾驶平台 ，在具备相对完善的环境感知技术于控制策略后 ， 又回到载具本身面向用途和任务的高集成度、模块化的通用无人机动平台机电一体化设计技术的开发 。 而以EV技术和EREV技术为主的的电驱动技术、电传动技术 ， 轻量化、高通过性、高机动性的载具设计技术的开发就显得十分必要了 。
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