无人驾驶小车 ppt课件
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无人驾驶PPT课件
未来展望
无人驾驶的商业前景
快递用车和工业应用
快递用车和“列队”卡车将是另一个可能较快采用无人车的领域。在线 购物和电子商务网站快速兴起，给快递公司带来利好。人们喜欢在网上 订购物品（如食品、货物和服务），几小时就能送货上门。中国电商 2015 年销售总额达到 5900 亿美元，很多产品承诺同日送达。这促进 了电动车和卡车快递。
由一辆中型面包车改装而成，通过车载计算机、检测传感器和液压控制系统， 使其既有人工驾驶性能也有自动驾驶性能。 • 2000年4 月，国防科技大学研制的第4 代无人驾驶汽车试验成功。 • 2003年，在中国第一汽车集团公司的赞助下，国防科技大学完成的红旗旗舰 CA7460无人驾驶平台试验，标志着我国第一辆自主驾驶汽车的诞生。
过去状况
国外发展状况
• 2008 年，一辆由大众帕萨 特轿车改装的无人驾驶汽车， 斯坦福大学的“Junior”以 40 km／h 的速度驶过两个 街区，在一个写有“停”的 指示牌前停止了信号接收， 如图 所示。
过去状况
国外发展状况
• 2010年，Google 公司研制的无人驾驶车辆开始了城市道路的行驶测试， 截 止2012年8月8日，这些无人驾驶汽车已经安全行驶了48 万km，超过了大部 分普通轿车的生命周期。
• 2012年，美国内华达州机动车辆管理局为一辆搭载谷歌智能驾驶系统的汽车 颁发了牌照， 这也使得无人驾驶汽车开始真正驶入普通人的视线。
过去状况
国内发展状况
• 1980年，“遥控驾驶的防核化侦察车”由国家立项。 • 1989年，我国首辆智能小车在国防科技大学诞生。 • 1992年，国防科技大学研制成我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。该车
未来展望
无人驾驶的商业前景
无人驾驶汽车介绍PPT
V2X通信技术
无人驾驶汽车需要与周围环境和 其他车辆进行实时通信，但V2X 通信技术的覆盖范围和可靠性仍
需加强。
法规与政策挑战
法律法规滞后
01
目前针对无人驾驶汽车的法律法规尚不完善，制约了无人驾驶
汽车的商业化应用。
道路交通规则
02
无人驾驶汽车需要遵守道路交通规则，但在一些特定情况下，
如何合理地解释和应用这些规则仍需探讨。
无人驾驶汽车需要依靠高精度地图和 交通基础设施来进行导航和定位，但 目前部分地区的基础设施仍需完善。
交通管理系统
无人驾驶汽车需要与交通管理系统进 行协同，以确保交通顺畅和安全，但 目前交通管理系统的智能化水平仍需 提高。
04 无人驾驶汽车的未来展望
技术发展趋势
1 2 3
传感器技术
随着传感器技术的不断进步，无人驾驶汽车的感 知能力将得到显著提升，能够更准确地识别周围 环境，减少安全风险。
人工智能
人工智能技术的快速发展将赋予无人驾驶汽车更 高级别的自主决策能力，提高行驶的安全性和效 率。
5G通信
5G通信技术的应用将实现更快速、更稳定的数 据传输，为无人驾驶汽车的远程控制和协同驾驶 提供有力支持。
商业模式创新
共享出行
无人驾驶汽车有望引领共享出行的新模式，降低出行成本，提高 出行效率，同时减少城市交通拥堵。
共交通的效率和可靠性。
02 无人驾驶汽车的关键技术
环境感知技术
传感器融合
实时地图构建
将多个传感器（如雷达、激光雷达、 摄像头）的数据进行整合，以获得更 准确的环境信息。
通过传感器数据实时构建车辆周围的 环境地图，为路径规划和定位提供基 础数据。
目标识别与障碍物分类
无人驾驶PPT课件
控制器设计方法及参数整定
控制器设计方法
介绍常用的控制器设计方法，如 PID控制、模糊控制、神经网络控 制等，并分析各种方法的优缺点 。
参数整定策略
详细阐述控制器参数整定的策略 和方法，如经验法、试凑法、优 化算法等，以提高控制器的性能 。
控制器性能评估
介绍如何对设计好的控制器进行 性能评估，包括稳定性、准确性 、鲁棒性等方面的评估。
无人驾驶PPT课件
目 录
• 无人驾驶技术概述 • 传感器与感知技术 • 定位与导航技术 • 路径规划与决策技术 • 控制与执行系统设计 • 仿真测试与实验验证 • 挑战与未来发展趋势
01
无人驾驶技术概述
定义与发展历程
定义
无人驾驶技术是指通过先进的传感器、控制器、执行器等装置，运用信息通信、互联网、大数据、云计算、人工 智能等新技术，实现车路云一体化智能协同决策和控制的新一代汽车技术。
INS局限性
存在误差累积问题，长时间使用后定位精度 会逐渐降低。
组合导航技术及其优势
组合导航技术
将GPS和INS等多种导航技术进行融 合，利用各自的优势弥补彼此的不足 ，提高整体导航性能。
提高定位精度
通过数据融合算法，减小单一导航技 术的误差，提高整体定位精度。
增强鲁棒性
当某一导航技术受到干扰或失效时， 组合导航系统仍能维持较高的定位性 能。
扩大应用范围
适用于各种复杂环境和场景，如城市 峡谷、隧道、地下停车场等。
04
路径规划与决策技术
路径规划算法分类及特点
图搜索算法
基于图论的方法，如Dijkstra、A* 等，适用于静态环境的路径规划 ，能够找到最短或最优路径。
采样算法
如RRT（快速扩展随机树）算法， 适用于高维空间和复杂环境的路径 规划，能够快速探索空间并找到可 行路径。
无人驾驶汽车PPT
02
激光雷达（LiDAR）
使用激光束扫描周围环境，生成高精度的三维地形图。这对于识别道路
边界、障碍物和行人至关重要。
03
超声波传感器
通过发射高频声波并测量其反射时间，用于近距离检测物体，如停车时
的障碍物。
计算机视觉技术
图像识别
利用深度学习算法识别摄像头捕捉到的图像 中的道路标记、交通信号、障碍物等关键元 素。
立体视觉
通过多个摄像头或特殊算法，创建环境的 3D模型，以更准确地估计距离和深度。
控制技术
要点一
路径规划
基于车辆当前的位置、目的地和周围环境的信息，算法会 计算最佳行驶路径。
要点二
动作控制
控制车辆的加速、制动和转向，以确保按照预定的路径行 驶，并响应突发状况。
通信技术
车对车通信（V2V）
允许车辆之间直接交换信息，如位置、速度和意图，以 实现更安全的协同驾驶。
阿波龙商用领航阿波龙是Apollo计划下的一款商用无人驾驶汽车。它具 备L4级别的自动驾驶能力，并已在多个场景如景区、园区等 进行商业化运营。
红旗EV
电动智能
红旗EV是中国一汽红旗品牌推出的一款电动无人驾驶汽车。它融合了电动汽车技 术和无人驾驶技术，为用户提供环保、智能的出行方式。
凯迪拉克CT
规则）。
决策系统
基于规则、统计模型或深度学习 模型，根据感知系统提供的信息 ，决策系统决定无人驾驶汽车的 即时动作，如换道、避障、减速
等。
04
无人驾驶汽车的挑战与前景
法律和伦理问题
法律法规缺失
无人驾驶汽车的发展和应用在很大程度上受到现有交通法律法规的制约，需要建立和完善相关法律法 规，以确保其合法上路和运营。
2024年度无人驾驶汽车PPT课件
2024/2/3
仿真与实车结合的测试方法
先在仿真环境中进行初步验证，再在实车环境中进行精细化调试和优化。
19
性能评估指标体系构建
安全性指标
包括碰撞风险、交通规则遵守程度、 危险场景应对能力等。
舒适性指标
包括乘坐舒适度、行驶平稳性、噪音 水平等。
2024/2/3
效率性指标
包括行驶速度、行程时间、交通流量 等。
制定详细的维护与升级计划，确保系统始终 处于最佳工作状态。
16
04
无人驾驶汽车测试
与评估
2024/2/3
17
测试场景及测试用例设计
城市道路测试场景
包括交通信号灯、行人、非机动车、机动车等混 合交通流场景。
复杂环境测试场景
包括雨雪雾等恶劣天气、夜间行驶、隧道桥梁等 特殊路段场景。
ABCD
2024/2/3
冗余设计
关键部件采用冗余配置， 提高系统可靠性。
13
硬件平台选择及搭建
传感器选型
选用高精度雷达、激光雷达、摄像头等传感器， 实现环境感知和目标识别。
计算平台搭建
采用高性能计算机或嵌入式系统，满足实时处理 和决策需求。
通信系统建立
实现车与车、车与基础设施、车与行人的全面互 联。
2024/2/3
14
软件系统开发与集成
感知算法开发
研究并开发适用于无人驾驶的感知算法，如 目标检测、跟踪和识别等。
控制算法开发
研究并开发精确的车辆控制算法，保障行驶 稳定性和安全性。
2024/2/3
决策与规划算法开发
基于感知结果，开发智能决策和规划算法， 实现自主驾驶。
软件系统集成与测试
将各功能模块集成到统一的软件平台中，并 进行严格的测试和验证。
无人驾驶车辆的硬件结构课件
目的：提高无人驾驶车辆的感知能力、决策能力和控制能力。
方法：采用多种传感器，如雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头、超声波等， 对周围环境进行感知，并将感知数据融合起来，形成对环境的全面感知。 优势：提高无人驾驶车辆的感知精度、减少盲区，增强其对复杂环境的适应 能力。
硬融合：处理多个传感器的原始数据，以获得更好的感知结果。
无人驾驶车辆具有高效、安全、便捷等优势，被广泛应用于公共交通、物流运输、出租 车等领域。
无人驾驶车辆的发展将改变人们的出行方式，提高交通效率，减少交通事故，对社会发 展具有重要意义。
自主式无人驾驶车辆 遥控式无人驾驶车辆 智能式无人驾驶车辆 复合式无人驾驶车辆
城市交通 公共交通
物流运输 特殊环境
车辆识别准确率
反应速度
行驶安全性和稳定性
导航精度和可靠性
测试场地：封闭场地、半开放场地、城市道路等 测试内容：车辆性能、传感器性能、安全性等 测试目的：验证无人驾驶车辆的可靠性、稳定性等 分析：根据测试数据和结果，对无人驾驶车辆的性能和安全性进行评估和优化
无人驾驶车辆的 未来趋势和挑战
传感器融合技 术：提高无人 驾驶车辆的感
动力学模型：描述无人驾驶车辆的 动力学行为，为控制算法提供依据
算法优化：通过不断优化算法，提 高无人驾驶车辆的操控性能和安全 性
添加标题
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控制算法：根据动力学模型和控制 目标，通过优化计算得出控制指令， 实现对车辆的精确控制
应用场景：自动驾驶、机器人、航 空航天等领域
算法原理：通过多个智能体的协同作用，实现车辆之间的信息共享和协同决策。
软融合：处理多个传感器的特征，以获得更好的感知结果。
深度学习融合：使用深度学习算法来融合多个传感器的数据，以获得更好 的感知结果。 贝叶斯融合：使用贝叶斯定理来融合多个传感器的数据，以获得更好的感 知结果。
方法：采用多种传感器，如雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头、超声波等， 对周围环境进行感知，并将感知数据融合起来，形成对环境的全面感知。 优势：提高无人驾驶车辆的感知精度、减少盲区，增强其对复杂环境的适应 能力。
硬融合：处理多个传感器的原始数据，以获得更好的感知结果。
无人驾驶车辆具有高效、安全、便捷等优势，被广泛应用于公共交通、物流运输、出租 车等领域。
无人驾驶车辆的发展将改变人们的出行方式，提高交通效率，减少交通事故，对社会发 展具有重要意义。
自主式无人驾驶车辆 遥控式无人驾驶车辆 智能式无人驾驶车辆 复合式无人驾驶车辆
城市交通 公共交通
物流运输 特殊环境
车辆识别准确率
反应速度
行驶安全性和稳定性
导航精度和可靠性
测试场地：封闭场地、半开放场地、城市道路等 测试内容：车辆性能、传感器性能、安全性等 测试目的：验证无人驾驶车辆的可靠性、稳定性等 分析：根据测试数据和结果，对无人驾驶车辆的性能和安全性进行评估和优化
无人驾驶车辆的 未来趋势和挑战
传感器融合技 术：提高无人 驾驶车辆的感
动力学模型：描述无人驾驶车辆的 动力学行为，为控制算法提供依据
算法优化：通过不断优化算法，提 高无人驾驶车辆的操控性能和安全 性
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控制算法：根据动力学模型和控制 目标，通过优化计算得出控制指令， 实现对车辆的精确控制
应用场景：自动驾驶、机器人、航 空航天等领域
算法原理：通过多个智能体的协同作用，实现车辆之间的信息共享和协同决策。
软融合：处理多个传感器的特征，以获得更好的感知结果。
深度学习融合：使用深度学习算法来融合多个传感器的数据，以获得更好 的感知结果。 贝叶斯融合：使用贝叶斯定理来融合多个传感器的数据，以获得更好的感 知结果。
2024年度无人驾驶技术PPT课件pptx
应用领域
无人驾驶技术可应用于个人出行 、公共交通、物流运输等多个领 域，提高交通效率和安全性。
市场前景
随着技术的不断发展和应用场景 的不断拓展，无人驾驶技术市场 具有巨大的发展潜力，预计未来 几年将保持高速增长。
6
02
传感器与感知系统
2024/3/24
7
传感器类型及作用
激光雷达（LiDAR）
毫米波雷达
伦理道德挑战
自动驾驶决策过程中的道德困境、数据隐私保护、算法偏见等。
应对策略
建立伦理道德决策框架、加强数据隐私保护、消除算法偏见等。
企业实践
谷歌Waymo、特斯拉等公司的伦理道德原则及实践案例。
2024/3/24
29
社会责任担当意识培养
技术研发者的责任
关注技术对社会、环境的影响，积极参与相关法 规制定。
27
国内外相关法律法规解读
国际法规
联合国《维也纳道路交通公约》、国际汽车工程师学会（SAE） 自动驾驶分级标准等。
国内法规
《中华人民共和国道路交通安全法》、《智能网联汽车道路测试管 理规范（试行）》等。
法规内容
明确自动驾驶定义、分级、测试、上路许可及事故责任认定等。
2024/3/24
28
伦理道德挑战及应对策略
和优化，确保执行器能够快速、准确地响应控制指令。
执行器性能提升
03
通过改进执行器结构、优化控制策略等方法，提高执行器的性
能和使用寿命，降低维护成本。
22
06
安全性与可靠性保障措施
2024/3/24
23
安全防护装置设计原则
冗余设计原则
在关键部件和系统中采用冗余设计，确保在单个部件或系统失效时 ，备份部件或系统能够及时接管，保证无人驾驶车辆的正常运行。
无人驾驶汽车介绍PPT
社会接受度
尽管无人驾驶汽车具有许多优势，但公众对其接受度仍然有限。这主要源于对安全性的担忧以及对失 去驾驶乐趣的顾虑。因此，提高公众对无人驾驶汽车的认知和接受度是推动其广泛应用的重要任务。
04
无人驾驶汽车未来展望
技术发展趋势
传感器技术
5G通信
随着传感器技术的不断进步，无人驾 驶汽车的感知能力将得到显著提升， 能够更准确地识别周围环境，减少安 全风险。
提高作业效率和安全性。
02
无人驾驶汽车技术
感知与定位技术
感知技术
利用雷达、激光雷达（LiDAR）、摄 像头、超声波等传感器，感知周围环 境，识别障碍物、道路标志、交通信 号等信息。
定位技术
通过GPS、IMU（Inertial Measurement Unit）、轮速传感器 等设备，实现高精度定位，确保车辆 在行驶过程中的位置和方向。
无人驾驶汽车的应用场景
01
02
03
04
公共交通
无人驾驶汽车可应用于城市公 共交通系统，提供高效、便捷
的出行服务。
物流配送
无人驾驶汽车可用于快递、外 卖等物流配送服务，提高配送
效率和降低成本。
共享出行
无人驾驶汽车可成为共享出行 服务的解决方案，提供安全、
舒适的出行体验。
特殊环境
无人驾驶汽车也可应用于特殊 环境，如矿区、危险区域等，
法规与政策挑战
法律法规滞后
无人驾驶汽车的法规和政策相对滞后，需要进一步完善相关法律法规，以确保无人驾驶汽车的安全性和合法性。
跨地区协调
不同国家和地区对于无人驾驶汽车的法规和政策存在差异，需要加强国际合作和协调，以确保无人驾驶汽车的全 球推广和应用。
伦理与社会接受度挑战
尽管无人驾驶汽车具有许多优势，但公众对其接受度仍然有限。这主要源于对安全性的担忧以及对失 去驾驶乐趣的顾虑。因此，提高公众对无人驾驶汽车的认知和接受度是推动其广泛应用的重要任务。
04
无人驾驶汽车未来展望
技术发展趋势
传感器技术
5G通信
随着传感器技术的不断进步，无人驾 驶汽车的感知能力将得到显著提升， 能够更准确地识别周围环境，减少安 全风险。
提高作业效率和安全性。
02
无人驾驶汽车技术
感知与定位技术
感知技术
利用雷达、激光雷达（LiDAR）、摄 像头、超声波等传感器，感知周围环 境，识别障碍物、道路标志、交通信 号等信息。
定位技术
通过GPS、IMU（Inertial Measurement Unit）、轮速传感器 等设备，实现高精度定位，确保车辆 在行驶过程中的位置和方向。
无人驾驶汽车的应用场景
01
02
03
04
公共交通
无人驾驶汽车可应用于城市公 共交通系统，提供高效、便捷
的出行服务。
物流配送
无人驾驶汽车可用于快递、外 卖等物流配送服务，提高配送
效率和降低成本。
共享出行
无人驾驶汽车可成为共享出行 服务的解决方案，提供安全、
舒适的出行体验。
特殊环境
无人驾驶汽车也可应用于特殊 环境，如矿区、危险区域等，
法规与政策挑战
法律法规滞后
无人驾驶汽车的法规和政策相对滞后，需要进一步完善相关法律法规，以确保无人驾驶汽车的安全性和合法性。
跨地区协调
不同国家和地区对于无人驾驶汽车的法规和政策存在差异，需要加强国际合作和协调，以确保无人驾驶汽车的全 球推广和应用。
伦理与社会接受度挑战
无人驾驶汽车浅析ppt课件
无人驾驶汽车简介
2018-10-12
1
目录发展现状
四、面临的机遇与挑战
2
一、自动驾驶汽车简介
3
1.1自动驾驶汽车定义
• 自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-piloting automobile ）又称无人驾驶汽车、或轮式移动机器人，是 一种通过计算机系统实现无人驾驶的智能汽车
我国从20世纪80年代开始着手研究自动驾驶汽 车（主要是高校和科研单位），国防科技大学
1992 年成功研制出中国第一辆真正意义上的无 人驾驶汽车（左图为2011年红旗HQ3自动驾驶）
现阶段，国内自动驾驶研究主要以互联网
公司和整车厂合作的模式，双方利用分别
在软/硬件开发实力的整合，并于2018年实
无人车成本若太高，则无法投入商用。
1、交通政策问题 无人车撞人事故如何赔偿？ 两辆无人车交通事故的责任归属问题
2、交通安全问题 （1）当突遇紧急情况，无人驾驶汽车是把权
利交给驾驶员还是按照系统设定进行主动规避？当人 跟汽车抢方向盘时，如何抉择？ 3、云端安全问题
一旦遭到黑客攻击，恶意代码损坏汽车的传输 和制动系统，问题后果的严重性不言而喻
10
2.3 阿波龙车载感知设备
车身上使用到的传感器 包括：激光雷达、毫米波 雷达、高动态范围相机模 组，和立体摄像机。 车辆顶端及车身两侧配 有16线激光雷达，通过传 感器发射的激光脉冲， “看清”周围的情况。在 车头和车尾顶部，装有5 个单目摄像头和一组双目 摄像头，可精确识别驶巴士的诞生。但整体国内汽车行业
自动驾驶的开发水平还相对较低，还处于
ADAS辅助驾驶逐步开始使用的阶段
17183.3国际自驾驶汽车发展国际大厂丰田、宝马、沃尔沃等汽车品牌 较早就进行了自动驾驶领域的研究，这些整
2018-10-12
1
目录发展现状
四、面临的机遇与挑战
2
一、自动驾驶汽车简介
3
1.1自动驾驶汽车定义
• 自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-piloting automobile ）又称无人驾驶汽车、或轮式移动机器人，是 一种通过计算机系统实现无人驾驶的智能汽车
我国从20世纪80年代开始着手研究自动驾驶汽 车（主要是高校和科研单位），国防科技大学
1992 年成功研制出中国第一辆真正意义上的无 人驾驶汽车（左图为2011年红旗HQ3自动驾驶）
现阶段，国内自动驾驶研究主要以互联网
公司和整车厂合作的模式，双方利用分别
在软/硬件开发实力的整合，并于2018年实
无人车成本若太高，则无法投入商用。
1、交通政策问题 无人车撞人事故如何赔偿？ 两辆无人车交通事故的责任归属问题
2、交通安全问题 （1）当突遇紧急情况，无人驾驶汽车是把权
利交给驾驶员还是按照系统设定进行主动规避？当人 跟汽车抢方向盘时，如何抉择？ 3、云端安全问题
一旦遭到黑客攻击，恶意代码损坏汽车的传输 和制动系统，问题后果的严重性不言而喻
10
2.3 阿波龙车载感知设备
车身上使用到的传感器 包括：激光雷达、毫米波 雷达、高动态范围相机模 组，和立体摄像机。 车辆顶端及车身两侧配 有16线激光雷达，通过传 感器发射的激光脉冲， “看清”周围的情况。在 车头和车尾顶部，装有5 个单目摄像头和一组双目 摄像头，可精确识别驶巴士的诞生。但整体国内汽车行业
自动驾驶的开发水平还相对较低，还处于
ADAS辅助驾驶逐步开始使用的阶段
17183.3国际自驾驶汽车发展国际大厂丰田、宝马、沃尔沃等汽车品牌 较早就进行了自动驾驶领域的研究，这些整
无人驾驶ppt课件
计算机视觉在无人驾驶中的实现
1 2
场景理解
通过计算机视觉技术，对车辆周围环境进行感知 和理解，包括道路识别、障碍物检测、交通信号 识别等。
目标跟踪
对车辆周围的动态目标进行跟踪，包括其他车辆 、行人等，以实现对周围环境的动态感知。
3
行为预测
根据历史数据和当前环境信息，预测周围车辆和 行人的行为意图，为无人驾驶车辆的决策提供依 据。
决策技术
基于感知信息，通过深度学习、强化 学习等人工智能技术，实现车辆的自 主决策和规划，包括路径规划、行为 预测、风险评估等。
应用领域及市场前景
应用领域
无人驾驶技术可应用于多个领域，如城 市出行、物流运输、公共交通、特种车 辆等。
VS
市场前景
随着技术的不断成熟和政策的逐步放开， 无人驾驶市场将迎来爆发式增长。预计未 来几年内，无人驾驶车辆将逐渐实现商业 化落地，并在各个领域发挥重要作用。同 时，无人驾驶技术的发展也将带动相关产 业链的发展，包括传感器制造、人工智能 算法研发、高精度地图制作等。
伦理道德问题挑战
道德决策困境
无人驾驶汽车在面临紧急情况时，如何做出符合伦理道德 的决策，如选择保护乘客还是保护行人，成为一大挑战。
数据隐私保护
无人驾驶汽车需要收集和处理大量用户数据，如何确保数 据安全和隐私保护，防止数据泄露和滥用，是亟待解决的 问题。
责任归属问题
在无人驾驶汽车发生交通事故时，如何界定责任归属，是 驾驶员、汽车制造商还是技术提供商承担责任，需要明确 的法律法规进行规范。
V2X通信技术
车与车、车与基础设施之间的通信技术将实现更加高效和安全的交 通系统。
行业融合带来的机遇和挑战
汽车行业
无人驾驶技术将推动汽车行业的变革，从传统的 驾驶方式向智能化、电动化、共享化方向发展。
无人驾驶汽车介绍PPT
特殊场景：在特殊场景下，如危险区域、无人区等，无人驾驶汽车可以发挥重要作用，保障 人员安全和完成任务。
无人驾驶汽车技术 架构
感知层
定义：感知层是无 人驾驶汽车技术架 构中的基础层，负 责感知周围环境信 息。
传感器类型：包括 激光雷达、摄像头、 超声波传感器等。
感知原理：通过传 感器获取周围环境 信息，经过处理后 生成高精度地图和 实时路况数据。
无人驾驶汽车在 出租车和网约车 领域的应用
无人驾驶汽车在 公共交通领域的 应用
无人驾驶汽车在 农业和建筑领域 的应用
前景展望
无人驾驶汽车在 未来的应用场景
无人驾驶汽车的 技术发展趋势
无人驾驶汽车对 未来交通的影响
无人驾驶汽车的 商业价值与市场 前景
THANK YOU
汇报人：
无人驾驶汽车技术原理
感知技术：通过 激光雷达、摄像 头、超声波等传 感器获取周围环 境信息
决策技术：根据 感知到的信息， 进行路径规划、 交通流控制等决 策
控制技术：通过 车辆控制系统， 实现对车辆的加 速、减速、转向 等操作
通信技术：实现 车辆与车辆、车 辆与基础设施之 间的信息交互， 提高行车安全性
无人驾驶汽车应用场景
城市交通：在城市中，无人驾驶汽车可以用于出租车、共享汽车、物流配送等多种服务，提 高交通效率和安全性。
高速公路：在高速公路上，无人驾驶汽车可以实现自动巡航、自动超车等功能，提高行车安 全和舒适度。
工业应用：在工业领域，无人驾驶汽车可以用于物料运输、设备巡检等任务，提高生产效率 和降低人力成本。
作用：为决策层提 供准确的环境信息， 确保车辆在行驶过 程中的安全性。
决策层
定义：决策层是无人驾驶汽车技术架构中的核心组成部分，负责车辆行驶过程中的决策制 定。
无人驾驶汽车技术 架构
感知层
定义：感知层是无 人驾驶汽车技术架 构中的基础层，负 责感知周围环境信 息。
传感器类型：包括 激光雷达、摄像头、 超声波传感器等。
感知原理：通过传 感器获取周围环境 信息，经过处理后 生成高精度地图和 实时路况数据。
无人驾驶汽车在 出租车和网约车 领域的应用
无人驾驶汽车在 公共交通领域的 应用
无人驾驶汽车在 农业和建筑领域 的应用
前景展望
无人驾驶汽车在 未来的应用场景
无人驾驶汽车的 技术发展趋势
无人驾驶汽车对 未来交通的影响
无人驾驶汽车的 商业价值与市场 前景
THANK YOU
汇报人：
无人驾驶汽车技术原理
感知技术：通过 激光雷达、摄像 头、超声波等传 感器获取周围环 境信息
决策技术：根据 感知到的信息， 进行路径规划、 交通流控制等决 策
控制技术：通过 车辆控制系统， 实现对车辆的加 速、减速、转向 等操作
通信技术：实现 车辆与车辆、车 辆与基础设施之 间的信息交互， 提高行车安全性
无人驾驶汽车应用场景
城市交通：在城市中，无人驾驶汽车可以用于出租车、共享汽车、物流配送等多种服务，提 高交通效率和安全性。
高速公路：在高速公路上，无人驾驶汽车可以实现自动巡航、自动超车等功能，提高行车安 全和舒适度。
工业应用：在工业领域，无人驾驶汽车可以用于物料运输、设备巡检等任务，提高生产效率 和降低人力成本。
作用：为决策层提 供准确的环境信息， 确保车辆在行驶过 程中的安全性。
决策层
定义：决策层是无人驾驶汽车技术架构中的核心组成部分，负责车辆行驶过程中的决策制 定。
无人驾驶技术ppt课件
数据安全和隐私保护
如何保障无人驾驶车辆所收集和 处理的个人数据的安全性和隐私 性，防止数据泄露和滥用。
伦理道德问题
如何在面临紧急情况时做出合理 的决策，例如在无法避免事故的 情况下选择保护乘客还是行人等 伦理道德问题。
2024/1/28
22
06
未来发展趋势及前景 展望
2024/1/28
23
技术创新方向预测
控制层
将决策结果转化为具体的控制指令，控制车辆执行相应动作。
软件架构优化
采用模块化、分布式等设计思想，提高软件系统的可维护性、可扩展性和实时性。
2024/1/28
17
软硬件协同优化策略
传感器数据处理优化
计算平台性能提升
通过硬件加速、算法优化等手段提高传感 器数据处理速度和精度。
采用高性能计算芯片、优化算法并行计算 等方式提高计算平台的处理能力。
超声波传感器
通过发射超声波并测量反射回来的时 间，检测近距离障碍物，常用于泊车 辅助系统。
8
感知系统工作原理
传感器数据采集
各类传感器采集环境信息，如距离、形状、 图像等。特征 Nhomakorabea取与识别
利用算法对处理后的数据进行特征提取和识 别，如识别车道线、交通信号等。
2024/1/28
数据预处理
对采集的原始数据进行滤波、去噪、压缩等 处理，提取有用信息。
路径跟踪控制
采用合适的控制策略，使车辆能够沿着规划好的 路径行驶，并实现精确跟踪。
3
路径规划与跟踪优化
针对复杂环境和多变任务需求，对路径规划和跟 踪方法进行优化，提高自主驾驶能力。
2024/1/28
14
04
自动驾驶硬件平台及 软件架构
无人驾驶汽车PPT课件
防抱死制动系统 其实就算无人驾驶系统。虽然防抱死制动器需要驾驶员来操作但该系统
仍可作为无人驾驶系统系列的一个代表，因为防抱死制动系统的部分功能在过去需要驾驶员 手动实现。不具备防抱死系统的汽车紧急刹车时，轮胎会被锁死，导致汽车失控侧滑。驾驶 没有防抱死系统的汽车时，驾驶员要反复踩踏制动踏板来防止轮胎锁死。而防抱死系统可以 代替驾驶员完成这一操作——并且比手动操作效果更好。该系统可以监控轮胎情况，了解轮 胎何时即将锁死，并及时做出反应。而且反应时机比驾驶员把握得更加准确。防抱死制动系 统是引领汽车工业朝无人驾驶方向发展的早期技术之一。
自动泊车
车辆损坏的原因，多半不是重大交通事故， 而是在泊车时发生的小磕小碰。泊车可能是危险 性最低的驾驶操作了，但仍然会把事情搞得一团 糟。虽然有些汽车制造商给车辆加装了后视摄像 头和可以测定周围物体距离远近的传感器。
雷克萨斯LS 460L采用了高级泊车导航系统，该车的驾驶员不会再有类似的烦恼。该系统通过车身 周围的传感器来将车辆导向停车位（也就是说驾驶者完全不需要手动操作），还无法做到像《星际迷航》 先进。在导航开始前，驾驶者需要找到停车地点，把汽车开到该地点旁边，并使用车载导航显示屏告诉 汽车该往哪儿走。停车位需要比车身长2米（LS的车身较长）。自动泊车系统是无人驾驶技术的一大成 就。通过该系统，车辆可以像驾驶员那样观察周围环境，及时做出反应并安全地从A点行驶到B点。虽这 项技术还不能让人完全放手，让汽车自动载您回家，但毕竟是朝着这个方向迈出了第一步。
• 中国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国 防科技大学在1992年成功研制出中国第一辆真正意义上 的无人驾驶汽车。
• 2005年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成 功。
• 世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公 里，其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施 下完成的。
仍可作为无人驾驶系统系列的一个代表，因为防抱死制动系统的部分功能在过去需要驾驶员 手动实现。不具备防抱死系统的汽车紧急刹车时，轮胎会被锁死，导致汽车失控侧滑。驾驶 没有防抱死系统的汽车时，驾驶员要反复踩踏制动踏板来防止轮胎锁死。而防抱死系统可以 代替驾驶员完成这一操作——并且比手动操作效果更好。该系统可以监控轮胎情况，了解轮 胎何时即将锁死，并及时做出反应。而且反应时机比驾驶员把握得更加准确。防抱死制动系 统是引领汽车工业朝无人驾驶方向发展的早期技术之一。
自动泊车
车辆损坏的原因，多半不是重大交通事故， 而是在泊车时发生的小磕小碰。泊车可能是危险 性最低的驾驶操作了，但仍然会把事情搞得一团 糟。虽然有些汽车制造商给车辆加装了后视摄像 头和可以测定周围物体距离远近的传感器。
雷克萨斯LS 460L采用了高级泊车导航系统，该车的驾驶员不会再有类似的烦恼。该系统通过车身 周围的传感器来将车辆导向停车位（也就是说驾驶者完全不需要手动操作），还无法做到像《星际迷航》 先进。在导航开始前，驾驶者需要找到停车地点，把汽车开到该地点旁边，并使用车载导航显示屏告诉 汽车该往哪儿走。停车位需要比车身长2米（LS的车身较长）。自动泊车系统是无人驾驶技术的一大成 就。通过该系统，车辆可以像驾驶员那样观察周围环境，及时做出反应并安全地从A点行驶到B点。虽这 项技术还不能让人完全放手，让汽车自动载您回家，但毕竟是朝着这个方向迈出了第一步。
• 中国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国 防科技大学在1992年成功研制出中国第一辆真正意义上 的无人驾驶汽车。
• 2005年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成 功。
• 世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公 里，其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施 下完成的。
无人驾驶汽车PPT课件
舒适性评价
评估乘客在乘坐无人驾驶汽车时的舒适程度 ，如行驶平稳性、噪音控制等。
2024/1，如行驶速度 、响应时间等。
智能性评价
评价无人驾驶汽车的智能化水平，如自主导 航、自动泊车等功能的实现程度。
23
实际案例分享：某品牌无人驾驶汽车测试报告
测试环境介绍
测试方法及过程
解决方案
建立完善的法律法规和伦理规范，明 确责任归属和隐私保护原则；加强技 术研发和测试验证，提高无人驾驶汽 车的安全性和可靠性。
2024/1/28
27
未来发展趋势预测及建议
发展趋势预测
未来，无人驾驶汽车将在物流、出行、公共交通等领域得到广泛应用，同时车路协同、5G通信等技术也将为无人 驾驶汽车的发展提供有力支持。
7
02
传感器技术在无人驾驶中 的应用
2024/1/28
8
激光雷达传感器
03
高精度测距和定位
3D建模和地图构建
障碍物检测和跟踪
激光雷达通过发射激光束并测量反射回来 的时间，可以精确测量周围物体的距离和 位置，为无人驾驶汽车提供高精度的环境 感知能力。
激光雷达可以获取周围环境的3D点云数 据，通过处理这些数据可以构建出车辆周 围环境的3D模型，进而实现高精度地图 的构建和更新。
本次测试在某品牌的封闭测试场地进行， 模拟了城市道路、高速公路等多种交通环 境。
采用了封闭场地测试和虚拟仿真测试相结 合的方法，对某品牌无人驾驶汽车进行了 全面的测试。
测试结果分析
未来改进方向
根据测试结果，对某品牌无人驾驶汽车的 安全性、效率性、舒适性和智能性进行了 详细的分析和评价。
2024/1/28
预测周围车辆和行人的未来行 为，并评估潜在的风险，以便
评估乘客在乘坐无人驾驶汽车时的舒适程度 ，如行驶平稳性、噪音控制等。
2024/1，如行驶速度 、响应时间等。
智能性评价
评价无人驾驶汽车的智能化水平，如自主导 航、自动泊车等功能的实现程度。
23
实际案例分享：某品牌无人驾驶汽车测试报告
测试环境介绍
测试方法及过程
解决方案
建立完善的法律法规和伦理规范，明 确责任归属和隐私保护原则；加强技 术研发和测试验证，提高无人驾驶汽 车的安全性和可靠性。
2024/1/28
27
未来发展趋势预测及建议
发展趋势预测
未来，无人驾驶汽车将在物流、出行、公共交通等领域得到广泛应用，同时车路协同、5G通信等技术也将为无人 驾驶汽车的发展提供有力支持。
7
02
传感器技术在无人驾驶中 的应用
2024/1/28
8
激光雷达传感器
03
高精度测距和定位
3D建模和地图构建
障碍物检测和跟踪
激光雷达通过发射激光束并测量反射回来 的时间，可以精确测量周围物体的距离和 位置，为无人驾驶汽车提供高精度的环境 感知能力。
激光雷达可以获取周围环境的3D点云数 据，通过处理这些数据可以构建出车辆周 围环境的3D模型，进而实现高精度地图 的构建和更新。
本次测试在某品牌的封闭测试场地进行， 模拟了城市道路、高速公路等多种交通环 境。
采用了封闭场地测试和虚拟仿真测试相结 合的方法，对某品牌无人驾驶汽车进行了 全面的测试。
测试结果分析
未来改进方向
根据测试结果，对某品牌无人驾驶汽车的 安全性、效率性、舒适性和智能性进行了 详细的分析和评价。
2024/1/28
预测周围车辆和行人的未来行 为，并评估潜在的风险，以便
《无人驾驶汽车》ppt课件
通过测量车辆加速度和角速度，推算出车 辆的位置和姿态。
高精度地图
同时定位与地图构建（SLAM）
提供道路网络、交通信号和其他静态环境 信息，辅助车辆进行定位和导航。
利用传感器数据实时构建周围环境地图， 并确定车辆在该地图中的位置。
路径规划与决策技术
路径规划算法
根据车辆当前位置和目的地， 规划出最优行驶路径。
军事应用
在战场环境中，利用无人驾驶车辆进 行侦察、运输、作战等任务，提高作 战效率并减少人员伤亡。
04
国内外典型案例分 析
谷歌Waymo项目介绍及成果展示
Waymo项目背景
作为谷歌母公司Alphabet旗下的自动驾驶技术公司，Waymo专注于研发和应用L4级别的 自动驾驶技术。
技术特点
Waymo采用了先进的传感器融合技术，包括激光雷达、毫米波雷达和摄像头等，以实现 高精度地图构建和实时定位。同时，Waymo还自主研发了自动驾驶软硬件系统，包括自 动驾驶算法、控制系统和安全保障措施等。
解决方案
针对上述伦理道德问题，可以从以下几个方面寻求解决方案：建立完善的法律法规体系，明确各方责任；加强技 术研发和测试验证，提高系统安全性和可靠性；加强公众教育和舆论引导，提高社会对无人驾驶汽车的认知度和 接受度。
06
未来发展趋势预测 与挑战分析
技术创新方向预测
1 2
感知技术
提升传感器性能，包括雷达、激光雷达（LiDAR ）、摄像头等，实现更精准的环境感知。
决策与控制技术
借助深度学习、强化学习等人工智能技术，提高 无人驾驶汽车的决策能力和控制精度。
3
V2X通信技术
发展车与车（V2V）、车与基础设施（V2I）之 间的通信技术，实现智能交通系统协同。
2024年无人驾驶课件(含多场景)
无人驾驶课件(含多场景)一、基本原理无人驾驶技术的基本原理是利用计算机系统来实现车辆的自主控制。
具体来说,无人驾驶车辆需要通过感知、决策和控制三个步骤来实现自主行驶。
1.感知感知是指无人驾驶车辆通过各种传感器来获取周围环境的信息。
这些传感器包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等。
通过这些传感器,无人驾驶车辆可以获取到车辆周围的道路、车辆、行人等信息。
2.决策决策是指无人驾驶车辆根据感知到的信息,进行路线规划、速度控制等决策。
这些决策需要基于一定的算法和模型,例如基于机器学习的算法和模型,可以使得无人驾驶车辆更好地适应不同的道路和交通情况。
3.控制控制是指无人驾驶车辆根据决策结果,进行车辆的加速、制动、转向等操作。
这些操作需要通过车辆的控制系统来实现,例如车辆的发动机、刹车、转向系统等。
二、关键技术无人驾驶技术的发展离不开关键技术的支持。
这些关键技术包括感知技术、决策技术、控制技术和通信技术等。
1.感知技术感知技术是无人驾驶车辆获取周围环境信息的关键技术。
目前,无人驾驶车辆主要采用激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等传感器来实现感知。
其中,激光雷达是一种通过向目标发射激光束并接收反射信号来实现距离测量的传感器,可以实现高精度、高分辨率的三维环境重建。
摄像头则是一种通过获取图像信息来实现环境感知的传感器,可以实现目标检测、车道线识别等功能。
毫米波雷达和超声波传感器则分别利用电磁波和声波来实现距离测量,可以用于检测车辆周围的障碍物和行人等。
2.决策技术决策技术是无人驾驶车辆进行路线规划、速度控制等决策的关键技术。
目前,无人驾驶车辆主要采用基于机器学习的算法和模型来实现决策。
这些算法和模型可以使得无人驾驶车辆更好地适应不同的道路和交通情况,例如基于深度学习的算法和模型可以实现车辆的目标检测、车道线识别等功能。
3.控制技术控制技术是无人驾驶车辆进行加速、制动、转向等操作的关键技术。
目前,无人驾驶车辆主要采用基于模型的控制方法来实现控制。
无人驾驶汽车 ppt课件
02
原理技术
本模版具备基本构架，合理美观的编排好了现成的 图文位置，结合本企业的具体情况更换即可，版块 结构可根据具体实用情况将前后秩序重新排列使用
无人驾驶的系统组成
无人驾驶原理图
关键技术
实现无人驾驶需要各种复杂的电子控制 设备互相协同才能实现目标。
1）车辆定位技术：磁导航和视觉导航 等。 2）车辆控制技术：最常用的方法是经 典的智能PID算法。 3）车辆稳定系统：包括ESP、电子手 刹以及各类电子稳定系统,防止车辆失控。 4）自动泊车系统。
驶仪来实现无人驾驶。无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算 机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志， 在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车 路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。它是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道 路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。
车内共有6片大型高分辨率显示屏幕，分别装置在 前、后以及左、右侧的车门板内，而乘客除了能 直接以触控方式来控制系统，系统也可侦测乘客 的手势或眼球移动位置，来执行动作。车内板的 显示内容可包括娱乐信息等。
六款最不可思议的无人驾驶概念车设计
5、Aeon Project
虽然上面的无人驾驶汽车都是概念阶 段，但是至少还都是在地面上形式。 不过这个Aeon Project则本身不仅能 够在道路上行驶，甚至还可以漂浮在 空中。这款来自未来的Aeon Project 更适合于旅游景点，乘客在设置后目 的地之后，就可以放松下来休息，或 者欣赏窗外的风光。
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无人驾驶小车
简易无人驾驶小车 设计方案
汇报人：汪洋
目录
第一部分 总体概述 第二部分 摄像头模块 第三部分 Wifi模块 第四部分 tft液晶显示模块
第一 部分
第一部分 总体概述
研究背景 设计方案
研究背景
20世纪70年代，美国、德 国等发达国家开始进行无 人驾驶汽车的研究，在可 行性和实用化方面都取得 了突破性的进展。
u(k) u(k 1) K p (e(k) e(k 1)) KI e(k) KD (e(k) 2e(k 1) e(k 2)) 其中 u(k) 为小车的偏转角， KP, KI , KD
分别为比例，积分，微分系数
第三 部分
第三部分 WiFi模块
WiFi发展历史 ESP8266 ESP8266的AT配置
研究背景
设计方案
电源模块
提供3.3V和5V 的直流稳压电 源。为主控芯 片，电机驱动 芯片，摄像头 提供电压。
摄像头模块
拍摄路面，获 取黑线轨迹。 将图像信息传 递给主控芯片， 控制小车完成 循迹功能。
WiFi模块
与中心小车或 上位机通信， 传递路况信息 以及障碍物方 位。
tft液晶显示模块
显示摄像头拍 摄的画面以及 速度、温度等 信息。
ESP8266
ESP8266 尺寸为5x5 mm，ESP8266 模组需 要的外围器件有：10个电阻电容电感、1个无 源晶振、1个flash。工作温度范围：-40~125℃。 ESP8266 是一个完整且自成体系的 WiFi 网络解 决方案，能够独立运行， 也可以作为 slave 搭 载于其他 Host 运行。
CCD图像传感器具有体积小重量轻，灵 敏度高，噪声低，动态范围大等特点，但成 本较高，一般在高端数码相机上使用。
CMOS图像传感器的优点之一是电源消 耗量比CCD低，且集成性高，虽然成像质量 上略逊于CCD，但由于低廉的价格和高度的 整合性，得到了广泛的使用。
OV7670
OV7670是一个种图象传感 器，操作温度是-30℃-70℃， 模拟电压是2.5-3.0V，感光阵 列是640*480，功耗是工作时 60mW/15fpsVGAYUV；休眠时小 于20uA。
2005年，首辆城市无人驾 驶汽车在上海交通大学研 制成功。
中国从20世纪80年代开始 进行无人驾驶汽车的研究， 国防科技大学在199自主研制的无人车-由国防科 技大学自主研制的无人车红旗 HQ3在2011年首次完成了武汉到 长沙全程286公里高速无人驾驶 实验。实验中，无人车自主超车 67次，途遇复杂天气。
率放大器和匹配网络
内置PLL、稳压器和电源管理组 件
802.11b模式下+19.5dBm的输出 功率
内置温度传感器
支持天线分集 断电泄露电流小于10uA 内置低功率32位CPU：可以兼作
应用处理器
SDIO 2.0、SPI、UART STBC、1X1 MIMO、2X1 MIMO A-MPDU、A-MSDU的聚合和
ESP8266 在搭载应用并作为设备中唯一的 应用处理器时，能够直接从外接闪存中启动。 内置的高速缓冲存储器有利于提高系统性能， 并减少内存需求。
另外一种情况是，无线上网接入承担 WiFi 适配器的任务时，可以将其添加到任何基于微 控制器的设计中，连接简单易行，只需通过 SPI/SDIO 接口或中央处理器 AHB 桥接口即可。
0.4us的保护间隔 2ms之内唤醒、连接并传递数据
包
待机状态功率小于1.0mW （DTIM3）
ESP8266的AT配置
步骤1：将WIFI模块的VCC,GND,TXD,RXD和USB转串口（TTL）连好后，打开串口调试的软 件，给WIFI模块上电，会出现乱码。 步骤2：然后向WIFI模块发送AT指令（详见附录2：AT指令集）。（注意要把发送新行打 勾） 发送的指令有: AT+CWMODE=1 //选择station模式
ESP8266 强大的片上处理和存储能力，使 其可通过 GPIO 口集成传感器及其他应用的特 定设备，实现了最低前期的开发和运行中最少 地占用系统资源。
ESP8266 ESP8266芯片内部组成
ESP8266的特点
802.11b/g/n WiFi Direct(P2P)、soft-AP 内置TCP-IP协议栈 内置TR开关、balun、LNA、功
WiFi发展历史
为了实现工业、家庭和楼宇的自动化 控制，将人类从有线的环境中解放出来， 以取代线缆为目标，用于无线个人区域网。 范围的短距离无线通信技术标准得到了迅 速的发展，典型技术标准有蓝牙 （Bluetooth）、ZigBee、无线USB （WirelessUSB）、无线局域网Wi-Fi（IEEE 802.11b/g）等。由于这些技术均选择了 2.4GHz（2.4～2.483GHz）ISM 频段，再加 上无绳电话和微波炉等干扰源，就使得该 频段日益拥挤，在人们享受方便快捷的时 候，也随之而来产生一定的电磁兼容问题。 各种信号带宽见图
研究背景
摄像头循迹小车
第二 部分
第二部分 摄像头模块
CCD和CMOS OV7670模块 循迹原理
CCD和CMOS
一般来说，摄像头主要分为CCD和CMOS 两种，CCD与CMOS比较主要区别是CCD是集 成在半导体单晶材料上，而CMOS是集成在 被称做金属氧化物的半导体材料上，工作原 理没有本质的区别。
标准的SCCB接口，兼容IIC 接口；内置感光阵列，时序发 生器，AD转换器，模拟信号处 理，数字信号处理器。
OV7670参数
感光阵列：640*480 电源核电压：1.8VDV±10% 模拟电压：2.5-3.0V IO电压：1.7-3.0V 功耗：工作时 60mW/15fpsVGAYUV；休眠时小 于20uA 操作温度：-30℃-70℃ 稳定工作温度：0℃-50℃
输出格式：YUV/YCbCr4:2:2、 RGB565/555/444、GRB4:2:2、
Raw RGB Data 光学尺寸：1/6" 视场角：25° 最大帧率：30fps 信噪比：46dB 动态范围：52dB 浏览方式：逐行
封装尺寸：3785um*4235um
OV7670模块原理图
循迹原理
e(k) A* S
简易无人驾驶小车 设计方案
汇报人：汪洋
目录
第一部分 总体概述 第二部分 摄像头模块 第三部分 Wifi模块 第四部分 tft液晶显示模块
第一 部分
第一部分 总体概述
研究背景 设计方案
研究背景
20世纪70年代，美国、德 国等发达国家开始进行无 人驾驶汽车的研究，在可 行性和实用化方面都取得 了突破性的进展。
u(k) u(k 1) K p (e(k) e(k 1)) KI e(k) KD (e(k) 2e(k 1) e(k 2)) 其中 u(k) 为小车的偏转角， KP, KI , KD
分别为比例，积分，微分系数
第三 部分
第三部分 WiFi模块
WiFi发展历史 ESP8266 ESP8266的AT配置
研究背景
设计方案
电源模块
提供3.3V和5V 的直流稳压电 源。为主控芯 片，电机驱动 芯片，摄像头 提供电压。
摄像头模块
拍摄路面，获 取黑线轨迹。 将图像信息传 递给主控芯片， 控制小车完成 循迹功能。
WiFi模块
与中心小车或 上位机通信， 传递路况信息 以及障碍物方 位。
tft液晶显示模块
显示摄像头拍 摄的画面以及 速度、温度等 信息。
ESP8266
ESP8266 尺寸为5x5 mm，ESP8266 模组需 要的外围器件有：10个电阻电容电感、1个无 源晶振、1个flash。工作温度范围：-40~125℃。 ESP8266 是一个完整且自成体系的 WiFi 网络解 决方案，能够独立运行， 也可以作为 slave 搭 载于其他 Host 运行。
CCD图像传感器具有体积小重量轻，灵 敏度高，噪声低，动态范围大等特点，但成 本较高，一般在高端数码相机上使用。
CMOS图像传感器的优点之一是电源消 耗量比CCD低，且集成性高，虽然成像质量 上略逊于CCD，但由于低廉的价格和高度的 整合性，得到了广泛的使用。
OV7670
OV7670是一个种图象传感 器，操作温度是-30℃-70℃， 模拟电压是2.5-3.0V，感光阵 列是640*480，功耗是工作时 60mW/15fpsVGAYUV；休眠时小 于20uA。
2005年，首辆城市无人驾 驶汽车在上海交通大学研 制成功。
中国从20世纪80年代开始 进行无人驾驶汽车的研究， 国防科技大学在199自主研制的无人车-由国防科 技大学自主研制的无人车红旗 HQ3在2011年首次完成了武汉到 长沙全程286公里高速无人驾驶 实验。实验中，无人车自主超车 67次，途遇复杂天气。
率放大器和匹配网络
内置PLL、稳压器和电源管理组 件
802.11b模式下+19.5dBm的输出 功率
内置温度传感器
支持天线分集 断电泄露电流小于10uA 内置低功率32位CPU：可以兼作
应用处理器
SDIO 2.0、SPI、UART STBC、1X1 MIMO、2X1 MIMO A-MPDU、A-MSDU的聚合和
ESP8266 在搭载应用并作为设备中唯一的 应用处理器时，能够直接从外接闪存中启动。 内置的高速缓冲存储器有利于提高系统性能， 并减少内存需求。
另外一种情况是，无线上网接入承担 WiFi 适配器的任务时，可以将其添加到任何基于微 控制器的设计中，连接简单易行，只需通过 SPI/SDIO 接口或中央处理器 AHB 桥接口即可。
0.4us的保护间隔 2ms之内唤醒、连接并传递数据
包
待机状态功率小于1.0mW （DTIM3）
ESP8266的AT配置
步骤1：将WIFI模块的VCC,GND,TXD,RXD和USB转串口（TTL）连好后，打开串口调试的软 件，给WIFI模块上电，会出现乱码。 步骤2：然后向WIFI模块发送AT指令（详见附录2：AT指令集）。（注意要把发送新行打 勾） 发送的指令有: AT+CWMODE=1 //选择station模式
ESP8266 强大的片上处理和存储能力，使 其可通过 GPIO 口集成传感器及其他应用的特 定设备，实现了最低前期的开发和运行中最少 地占用系统资源。
ESP8266 ESP8266芯片内部组成
ESP8266的特点
802.11b/g/n WiFi Direct(P2P)、soft-AP 内置TCP-IP协议栈 内置TR开关、balun、LNA、功
WiFi发展历史
为了实现工业、家庭和楼宇的自动化 控制，将人类从有线的环境中解放出来， 以取代线缆为目标，用于无线个人区域网。 范围的短距离无线通信技术标准得到了迅 速的发展，典型技术标准有蓝牙 （Bluetooth）、ZigBee、无线USB （WirelessUSB）、无线局域网Wi-Fi（IEEE 802.11b/g）等。由于这些技术均选择了 2.4GHz（2.4～2.483GHz）ISM 频段，再加 上无绳电话和微波炉等干扰源，就使得该 频段日益拥挤，在人们享受方便快捷的时 候，也随之而来产生一定的电磁兼容问题。 各种信号带宽见图
研究背景
摄像头循迹小车
第二 部分
第二部分 摄像头模块
CCD和CMOS OV7670模块 循迹原理
CCD和CMOS
一般来说，摄像头主要分为CCD和CMOS 两种，CCD与CMOS比较主要区别是CCD是集 成在半导体单晶材料上，而CMOS是集成在 被称做金属氧化物的半导体材料上，工作原 理没有本质的区别。
标准的SCCB接口，兼容IIC 接口；内置感光阵列，时序发 生器，AD转换器，模拟信号处 理，数字信号处理器。
OV7670参数
感光阵列：640*480 电源核电压：1.8VDV±10% 模拟电压：2.5-3.0V IO电压：1.7-3.0V 功耗：工作时 60mW/15fpsVGAYUV；休眠时小 于20uA 操作温度：-30℃-70℃ 稳定工作温度：0℃-50℃
输出格式：YUV/YCbCr4:2:2、 RGB565/555/444、GRB4:2:2、
Raw RGB Data 光学尺寸：1/6" 视场角：25° 最大帧率：30fps 信噪比：46dB 动态范围：52dB 浏览方式：逐行
封装尺寸：3785um*4235um
OV7670模块原理图
循迹原理
e(k) A* S