无人驾驶是指通过人工智能、传感器技术、计算机视觉等技术，开发出能够自动完成驾驶任务的汽车系统。无人驾驶汽车能够感知周围环境，识别交通标志、行人、障碍物等，并做出实时决策，实现自我驾驶而无需人为干预。无人驾驶技术涉及多个领域，包括自动感知、路径规划、决策执行等，能够显著提高驾驶安全性、交通效率，并减少人为驾驶错误。随着技术的发展，无人驾驶汽车的商业化应用正逐渐成为现实。
目前全球待解决的十大挑战有哪些？1. 碳封存；2. 电网储能；3. 通用性流感疫苗；4. 老年痴呆症的治疗；5. 海洋清理；6. 节能海水淡化；7. 安全的无人驾驶汽车；8. 机器人的应用；9. 地震预测；10. 大脑解码。
无人驾驶汽车路径规划是指在一定的环境模型基础上，给定无人驾驶汽车起始点和目标点后，按照性能指标规划出一条无碰撞、能安全到达目标点的有效路径。路径规划主要包含两个步骤：建立包含障碍区域与自由区域的环境地图，以及在环境地图中选择合适的路径搜索算法，快速实时地搜索可行驶路径。
提到自动驾驶，不少人脑海中复现的是驾驶员无需进行任何操作，汽车会自行完成导航、启动、行驶、停靠、避让等操作，驾驶员仅需设置目的地，其余的全部交给汽车。这种想法，并不是无稽之谈，因为自动驾驶的终极发展目标，就是能够实现上述功能的无人驾驶。
虽然起初汽车的诞生给人类带来了巨大的便利，但同样也让人类付出了很多代价，比如自汽车发明以来，在近百年的历程中死于车祸的人多达数百万，而当所有人都拥有一辆汽车并且拥挤在一个城市时，交通拥堵以及汽车尾气带来的空气问题也一直困扰着人类。是时候对汽车再进行一次升级改造了。
为了让自动驾驶汽车成为技术的福音，它需要一个能够智能处理周围环境的系统，协助其应对复杂的交通场景、路障、坑洼、车道、车道标记或路上经过的任何车辆。只有当它像人类一样对外部世界有感觉时，上述功能才能实现。自动驾驶需要与其他车辆、乘客和周围的交通参与者进行沟通，这样它就可以确定道路上的确切位置，并决定在当前情况下如何行动。
无人驾驶的操作流程，没有大家想的那么复杂。大家完全可以根据自己开车的实践，推断出自动驾驶应该包括那些内容。传统意义上，很多论文或者教材都喜欢把自动驾驶分成感知、预测、规划和控制四个部分，但是我个人喜欢再添加两个部分，即导航和停车，这样会构成一个更完整的整体。
引言
基于现实世界是一个三维空间，所以对计算机视觉的研究也应该是在三维空间中进行的。在自动驾驶过程中的首要任务就是道路识别 [1]，主要是图像特征法和模型匹配法来进行识别。行驶过程中需要进行障碍物检测 [2] 和路标路牌识别等，此时车辆，上的信息采集便可以运用单目视觉或者多目视觉。相比之下，运用多目视觉更具优势,获取的图像信息可构建成三维空间物体运动以及遮挡等问题对其影响较小。目前有很多智能小车的研究都是基于室内环境的研究，本文基于室外环境，采用双目摄像机模型 [3]，考虑光照、路面材质等问题，采用分水岭算法 [4] 对智能车的区域进行定位，以及在行驶区域中采用多阈值 canny 算法来进行障碍物的检测，进而计算出障碍物大小位置等信息。
分水岭算法