- 文献综述（或调研报告）：
对于自动驾驶汽车识别障碍物的技术方面，国内外许多工作者都做出了大量的研究成果，已经使得部分自动驾驶汽车成功商用，这一点也说明，世界各国对自动驾驶方面的研究都十分重视，研究成果趋于成熟和完善。但是，在自动驾驶视距的研究方面，国内外几乎还是一片空白。近年来，搭载自动驾驶技术或自动驾驶辅助技术的车辆已经商用，所以促使研究者对自动驾驶汽车传感器对公路几何设计产生的影响重视起来，并展开了初步研究，但是这些研究也仅仅是近几年自动驾驶汽车逐渐开始推广才兴起的。到目前为止，对自动驾驶汽车视距的研究还处于起步阶段。
20世纪50年代，国外开始对自动驾驶汽车进行研究，然而最初只是应用于军事方面。而对自动驾驶汽车进行系统的研究开始于意识到自动驾驶汽车对社会产生的重大效益，同时也意识到障碍物检测的重要性，于是国外对这方面的研究投入不断增大，因此也取得了一些重大创新技术。
1979 年，S.Tsugawa在日本研制成功世界上第一辆现代意义上的自动驾驶汽车。该车借助配备的两个摄像头，使用模拟计算机技术进行信号处理，该车可以实时处理前方道路图像，时速达到30公里/小时。[1]80 年代，德国工程师Ernst Dickmanns 及其团队在一辆奔驰车上装备了摄像头和其他传感器，使汽车能够根据计算机命令来控制方向盘、油门和刹车。1986 年，该团队设计的 Va-MoRs 成功实现自主驾驶，1987年速度达到 96 千米/小时。[2]90年代，美国研发的NAVLAB系列的自动驾驶汽车以激光雷达判断汽车前方障碍物距离，相机则用来监测道路的状况，并采集行人与车辆的图像信息。帕尔马大学VisLab实验室推出了BRAiVE自主驾驶汽车，该车装备有前后立体摄像机、前后180度宽景视觉系统和激光雷达，能在高速公路和城市道路上自助行驶。[3]
同发达国家相比较，国内对智能车辆的研究开始时间要晚一些，但是在某些关键的技术上仍然取得了一些不错的进展。90年代，清华大学、浙江大学、北京理工等六所高校共同承担了＂地面军用智能机器人＂的研究项目，该智能车的车体选用客货车改制而成，并配备了相机、雷达、超声波等传感器，具有道路跟踪、自主行驶、避障及岔路选择等功能[4]. 在2003年，国防科技大学和一汽集团联合研制了一台自动驾驶汽车，该车采用相机、雷达等传感器，实现了对道路车道环境的自动识别、障碍物检测和车辆自主行驶等功能。[5]2011年，国防科技大学研发的自动驾驶汽车利用自身的环境传感器，不依赖GPS等导航设备，顺利完成远距离无人驾驶测试。
纵观国内外对于自动驾驶汽车的研究，为了识别道路环境，自动驾驶汽车需要搭载各种不同的传感器，比如激光雷达、毫米波雷达、摄像机、超声传感器，等等。现在的研究主流在视觉传感器和激光雷达，但是这些传感器都存在不同的问题，视觉传感器受光线影响大，在浓雾、夜晚、阳光直射等情况下，不能获得足够的信息。与摄像机传感器对应，激光雷达是主动式传感器的代表。激光雷达传感器的缺点是由于激光器发射的扫描线有限，空间覆盖范围不大，并且受机械器件限制，扫描的周期相对比较长。[6]在自动驾驶汽车逐步推广的同时，传感器对于视距具体的影响还是未知，考虑到这些因素，我们需要对自动驾驶下的视距进行研究，建立自动驾驶中的道路视距模型。
参考文献
[1] Tsugawa S , Yatabe T , Hirose T , et al. An automobile with artificial intelligence[C]// International Joint Conference on Artificial Intelligence. Morgan Kaufmann Publishers Inc. 1979.
[2] Maurer M , Behringer R , Dickmanns D , et al. VaMoRs-P: an advanced platform for visual autonomous road vehicle guidance[C]// Mobile Robots IX. International Society for Optics and Photonics, 1995.
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