無人駕駛的操作流程，沒有大家想的那么復雜。大家完全可以根據自己開車的實踐，推斷出自動駕駛應該包括那些內容。傳統意義上，很多論文或者教材都喜歡把自動駕駛分成感知、預測、規划和控制四個部分，但是我個人喜歡再添加兩個部分，即導航和停車，這樣會構成一個更完整的整體。
1、導航
當車輛開始啟動的時候，我們會輸入起始地址和目的地址。有了這兩個地址，軟件就可以幫助我們規划合理的行駛路線。目前導航這一塊已經很成熟了，百度導航和高德導航也做的很好。
2、感知
所謂感知，就是車輛需要定位自身的位置，同時它還需要了解周圍的環境。為了做到這些，一般自動駕駛車輛需要安裝1-n個激光雷達、1-2個長距離毫米波雷達，4個左右短距離毫米波雷達，8-12個攝像頭雷達，8-12個超聲波雷達，gps＋imu定位系統，同時還要安裝高清地圖。有了這些傳感器和軟件，車輛才能進行數據分析、信息融合，獲取周圍的環境信息。
3、預測
有了環境數據之后，車輛還要進一步分析和判斷周圍車輛、行人、物體在未來一段時間內的行駛軌跡。這種判斷是十分復雜的，但它決定了我們車輛在未來一段時間內要采用什么樣的方式行駛。
4、路徑規划
如果說導航規划的是大路徑，那么這里的規划就是局部小路徑，通常也就幾十米，且實時更新。有了感知和預測的信息，車輛可以靈活規划自己未來的行駛軌跡。是超車，還是剎車，是並線，還是繼續向前行走，是准備轉彎，還是掉頭，如何不和其他車輛發生沖突，不碰撞行人，這個時候路徑規划要考慮的東西就很多了。當然，除了技術之外，行人的舒適度也是路徑規划必須考慮的一個重要指標。
5、控制
有了規划給出的局部路徑，這個時候就需要利用特定的控制算法對車輛進行控制，使得車輛行駛軌跡和我們設計的軌跡擬合在一起。這中間或許存在誤差，但是誤差必須盡量小。一方面，車輛要對速度進行縱向控制，目前PID用的較多，但是體驗較差；另一方面，車輛要對方向進行橫向控制，目前LQR用的較多。車輛控制的時候必須平順舒緩，否則會給乘客帶來很不好的用戶體驗。為什么一般來說，自動駕駛和電動汽車搭配較好，答案就是電動汽車可以在開機一剎那全功率輸出，而燃油車有復雜的發動機模型、變速器模型，完全非線性的動力控制對於新能源汽車制造公司來說，控制難度較大。
6、自動泊車
車輛行駛到目的地之后，如何自動泊車也是很重要的一個問題。只不過，目前大多數泊車還是半自動泊車，真正做到全場景自動泊車的還不多，這或許也是未來發展的一個方向吧。
7、學習資料
目前關於自動駕駛資料這塊，我覺得apollo出品的視頻資料還是非常不錯的，建議大家可以好好學習一下，http://apollo.auto/devcenter/devcenter_cn.html 。自動駕駛本身的流程其實是很清晰的，關鍵是如何把自動駕駛做的穩定、高效、安全、覆蓋所有的corner case、成本可控，並且使得人們相信自動駕駛的安全性遠超過人類駕駛，這就非常困難了。目前，很多公司在系統設計、測試、驗證方面都做了一些探索，后續可以好好聊一聊，平凡的程序員。