2016无人驾驶技术专利报告_14页_1mb

无人驾驶技术专利报告总结

核心内容

本报告围绕无人驾驶技术的核心控制系统展开，分析了其在横向控制和纵向控制方面的专利技术发展情况，旨在揭示无人驾驶技术的当前进展与未来趋势。

主要观点

• 控制系统的重要性：无人驾驶汽车的控制系统是整车的核心，负责环境感知、路径规划、智能决策、导航定位和自动控制，是实现自动驾驶的关键部分。
• 横向控制：横向控制主要关注车辆沿规划路径的行驶，强调平稳性、安全性和舒适性。传统汽车厂商更倾向于本地处理，而互联网企业则倾向于云端分析与控制。
• 纵向控制：纵向控制涉及车辆的速度调整，面对复杂的环境干扰和高度非线性特性，其研究起步较早，技术积累更为丰富，已逐步应用于现有车辆（如车道保持、定速巡航等）。
• 专利发展趋势：横向控制与纵向控制的专利申请数量均呈快速增长趋势，尤其是近年来，技术发展尤为迅速，为无人驾驶的全面实现奠定了基础。
• 企业理念差异：传统汽车厂商与互联网企业在无人驾驶控制系统的理念上存在明显差异，前者偏向本地处理，后者强调云端协同。

关键信息

横向控制专利分析

• 专利数量：基于INPADOC同族专利代表，涉及横向控制的专利共有316组，约419条。
• 技术发展：2000年时年申请量为4件，到2015年增长至70件，显示出快速的发展趋势。
• 典型专利：
  • Audi：CN103010209B，用于运行机动车的安全系统，通过智能控制逻辑实现安全姿态调整。
  • Baidu：CN105857389A，基于高精地图的曲率半径信息，实现精准的转向控制，提升乘坐体验。

纵向控制专利分析

• 专利数量：基于INPADOC同族专利代表，涉及纵向控制的专利共有743组，约980条。
• 技术发展：纵向控制专利申请始于2004年，随后进入高速增长阶段，技术逐步成熟。
• 典型专利：
  • Ford：CN103204163A，自主式车道控制系统，通过传感器和控制器实现车道保持与换道。
  • Google：CN105358397A，基于预测性推理的纵向速度控制，通过分析前车速度预测缓冲距离，实现智能速度调整。

控制系统设计逻辑

• 横向控制：模仿熟练驾驶员的行为，通过本地或云端分析实现路径跟踪和行驶安全。
• 纵向控制：基于驾驶员经验模型设计，注重实时调整与适应性，近年来技术趋于成熟。

未来展望

• 随着控制系统技术的不断进步，无人驾驶汽车的安全性与稳定性将逐步提高。
• 未来可能实现无需拥有车辆，仅通过手机发出指令即可召唤无人驾驶汽车，实现便捷出行。
• 传统汽车厂商与互联网企业在理念上的差异可能促进技术的多元化发展，共同推动无人驾驶技术的成熟。

专利来源说明

• 所有专利数据均来自智慧芽全球专利数据库。
• 本报告内容基于智慧芽专利系列产品，包括专利数据库、专利报告系统（Insights）、专利管理系统、3D专利地图等。

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