無(wú)人駕駛汽車是一種智能汽車，也可以稱之為輪式移動(dòng)機(jī)器人，主要依靠車內(nèi)的以計(jì)算機(jī)系統(tǒng)為主的智能駕駛儀來(lái)實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛，世界上最先進(jìn)的無(wú)人駕駛汽車已經(jīng)測(cè)試行駛近五十萬(wàn)公里，其中最后八萬(wàn)公里是在沒(méi)有任何人為安全干預(yù)措施下完成的；它是利用車載傳感器來(lái)感知車輛周圍環(huán)境，并根據(jù)感知所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息，控制車輛的轉(zhuǎn)向和速度，從而使車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛安全是拉動(dòng)無(wú)人駕駛車需求增長(zhǎng)的主要因素。
每年，駕駛員們的疏忽大意都會(huì)導(dǎo)致許多事故。既然駕駛員失誤百出，汽車制造商們當(dāng)然要集中精力設(shè)計(jì)能確保汽車安全的系統(tǒng)輛損壞的原因，多半不是重大交通事故，而是在泊車時(shí)發(fā)生的小磕小碰。泊車可能是危險(xiǎn)性最低的駕駛操作了，但仍然會(huì)把視攝像頭和可以測(cè)定周圍物體距離遠(yuǎn)近的傳感器——甚至還有可以顯示汽車四周情況的車載電腦——有的人仍然會(huì)一路磕磕碰碰地進(jìn)入停車位；例如，您駕駛時(shí)前方有輛車突然打滑，而您已經(jīng)來(lái)不及停車。此時(shí)，在您的左邊有一輛大卡車，右邊則是一群等著過(guò)馬路的孩子。大多數(shù)司機(jī)會(huì)選擇撞向大卡車，以避免撞到行人。而無(wú)人駕駛車輛無(wú)法識(shí)別孩子們——它只會(huì)簡(jiǎn)單地看到右邊的阻力較少，而將車轉(zhuǎn)而沖向右邊。這是個(gè)極端的例子，但是類似的問(wèn)題有待解決，只有這樣才能安心告訴車該往哪兒走，然后輕松享受無(wú)人駕駛之旅；
機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)在無(wú)人駕駛汽車中的應(yīng)用主要有以下兩個(gè)個(gè)方面：
障礙物檢測(cè)
障礙物檢測(cè)的準(zhǔn)確率是車輛無(wú)人駕駛汽車過(guò)程中安全性的重要保證。在行駛過(guò)程中，障礙物的出現(xiàn)是不可預(yù)知的,也就無(wú)法根據(jù)現(xiàn)有的電子地圖避開(kāi)障礙物，只能在車輛行駛過(guò)程中及時(shí)發(fā)現(xiàn),并加以處理。當(dāng)前,由于無(wú)人駕駛汽車環(huán)境的不成熟，關(guān)于障礙物的定義尚沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。因此,可以認(rèn)為一切可能妨礙車輛正常行駛的物體和影響車輛通行的異常地形都是車輛行駛過(guò)程中的障礙物。目前來(lái)看，障礙物檢測(cè)算法主要有以下三種：1.基于特征的障礙物檢測(cè);2.基于光流場(chǎng)的障礙物檢測(cè);3.基于立體視覺(jué)的障礙物檢測(cè)。在三種算法中，基于立體視覺(jué)的障礙物檢測(cè)因?yàn)榧炔恍枰系K物的先驗(yàn)知識(shí),對(duì)障礙物是否運(yùn)動(dòng)也無(wú)限制,還能直接得到障礙物的實(shí)際位置而成為主流研究方向。但其對(duì)攝像機(jī)標(biāo)定要求較高。而在車輛行駛過(guò)程中,攝像機(jī)定標(biāo)參數(shù)會(huì)發(fā)生漂移,需要對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行動(dòng)態(tài)標(biāo)定。
道路檢測(cè)

自動(dòng)導(dǎo)航是無(wú)人駕駛汽車的必要條件，無(wú)人駕駛汽車過(guò)程中，道路檢測(cè)主要是為了確定車輛在道路中的位置和方向，以便控制車輛按照正確的路線行駛。另外，它還為后續(xù)的障礙物檢測(cè)確定搜索范圍，以及縮小障礙物檢測(cè)的搜索空間，降低算法復(fù)雜度和誤識(shí)率。然而由于現(xiàn)實(shí)中的道路多種多樣，在加上光照、氣候等各種環(huán)境因素的影響，道路檢測(cè)是一個(gè)十分復(fù)雜的問(wèn)題。至今仍無(wú)一個(gè)通用的算法，現(xiàn)有算法基本上都對(duì)道路做了一定的假設(shè)。通常采用的假設(shè)有：1、特定興趣區(qū)域假設(shè);2、道路等寬假設(shè);3、道路平坦假設(shè)。另外，道路平坦假設(shè)也為障礙物定義提供參考。 目前，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在無(wú)人駕駛汽車中并沒(méi)有進(jìn)行大規(guī)模的應(yīng)用，其實(shí)這這并非是硬件的問(wèn)題，事實(shí)上攝像頭技術(shù)在汽車中的應(yīng)用已經(jīng)十分成熟，如善領(lǐng)科技的行車記錄儀，廣角視野、倒車影像等功能都完全具備，而芯片技術(shù)也已能夠高效完成圖像的壓縮處理，最終難點(diǎn)在于模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺(jué)算法