无人驾驶汽车行业发展PPT报告

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2015.12.14 百度自动驾驶事业部成立
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百度无人车的技术核心？——百度汽车大脑
底层——高精度地图：来自百度自研的三维高精度地图技术， 包含地图采集与自动化处理系统。
中间层——感知和定位：基于摄像头的自动驾驶环境感知技术， 包括车辆检测、跟踪、距离和速度估计、路面分割、车道线检 测等；同时，还包括厘米级精度的定位技术。
驾驶员的安全视距在50米左右
汽车行驶距离仅约为7米
200米以上的超视距扫描观测
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无人车的优势
2、温室气体排放大幅度减少 由于无人驾驶汽车在加速、制动以及变速等方面都进行了 优化，它们有助于提高燃油效率、减少温室气体排放。据麦肯 锡咨询公司预测，无人驾驶汽车每年帮助减少3亿吨温室气体 排放，这相当于航空业二氧化碳排放量的一半。
最高层——智能决策与控制：这是“百度汽车大脑”的核心， 其一，根据实时感知的环境信息、高精度地图等实现路径的规 划；其二，预测周边车辆和行人的行为和意图，做出适合路况 的行车决策，从而能控制汽车正常行驶。
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百度无人车的人工智能技术
用户通过语音人机交互对无人车下指令，实现目
语音 识别
的地的到达以及各种观看电视、收听录音的娱乐
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2016.03.31
百度自动驾驶事业部成立， 百度无人车第一次出现在 公众面前。
百度正式发布“智慧汽车 战略”，并与长安汽车签 署战略合作协议
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2015.12.10 百度无人车第一次路测Fra Baidu bibliotek
路线：北京中关村软件园的百度大厦→ G7京新高速公路→五环路→奥林匹克森林公园（并按原路返回） 李彦宏用三个中国之“最”予以概括： 1.路况最复杂 2.动作最全面 3.对环境理解的精度最高：定位能够达到10厘米的 精度，大大高于GPS定位3-5米的精度。 标志着中国无人驾驶车的发展进入里程碑的新阶段。
需求。
百度研发出了基于多层单向长短时记忆模型的汉 语声韵母整体建模技术，准确率接近97%。 协助无人车识别天气、道路拐弯，避免行人冲撞，
图像 识别
红绿灯等待等重要功能。 百度超级计算机Minwa图像识别的错误率仅为
4.58%，超越了人类水平，同时也超越了微软和
谷歌。
人工智能技术
云端深 度学习
无人车的所有路径规划都必须上传到云端， 人工智能在云端进行高强度的深度神经模拟， 运用服务器运算，再将数据回传到无人车。
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百度无人车的车载设备
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百度无人车3年商用、5年量产计划
阻力：传感器高额的造价——成本是无人车最终能否商用的关键
2014年激光雷达造价高达70万人民币，2015年百度无人车使用的激光雷达设备 的价格目前已经降至50万元人民币，下降幅度高达28%。 百度正在与合作伙伴合作，希望在3到5年之内，将车载雷达降到2万元人民币以 下。待无人车正式商用时，与人工驾驶相比，折旧和使用费加起来，无人车的综 合价格只是后者的五分之一到三分之一。
3、共享经济：人们不再购买私家车 美国密歇根大学交通运输研究所研究显示，一旦采用无 人驾驶汽车，美国汽车保有量最高将下降43%。一大理由 是：与购买私家车相比，使用共享汽车有更高的成本效益。 事实上，与你自驾车出行相比，利用共享无人驾驶汽车可 为你节省80%开支。
无人驾驶汽车·现状与未来
目录页
START
THE END
A
百度无人车
B
谷歌无人车
C
无人车的优势与挑战
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START
THE END
A
百度无人车
B
谷歌无人车
C
无人车的优势与挑战
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百度无人车的发展
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2013年
2
2015.12.10
百度无人驾驶汽车项目启动
百度无人车进行了第一次路测
3
2015.12.14
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TEN END
A
百度无人车
B
谷歌无人车
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无人车的优势与挑战
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谷歌无人车技术原理
1 雷达 Radar 2 车道保持系统 Lane-keeping 3 激光测距系统 LIDAR 4 红外摄像头 Infrared Camera 5 立体视觉 Stereo Vision 6 GPS/惯性导航系统 7 车轮角度编码器 Wheel Encoder 车顶：扫描器发射64束激光射线，激光碰到车辆周围 的物体，又反射回来，这样就计算出了物体的距离。 车底部的系统：测量出车辆在三个方向上的加速度、 角速度等数据，然后再结合GPS数据计算出车辆位置。 所有这些数据与车载摄像机捕获的图像一起输入计算 机，软件以极高的速度处理这些数据。这样，系统就 可以非常迅速的作出判断。
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谷歌无人车的安全性
6年间，谷歌无人驾驶汽车测试里程合计达到了274 万公里，其中无人驾驶模式下行驶了161万公里， 谷歌曾对外宣称，谷歌自动驾驶汽车有着“与有15 年驾驶经验的司机相同的经验”，相当于一个人开 了14万英里。 谷歌无人车目前只发生了11起轻微的交通事故，没 有人员伤亡，且都不是无人车的责任。
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THE END
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百度无人车
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谷歌无人车
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无人车的优势与挑战
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无人车的优势
1、对突发情况的反应时间减小，降低90%的交通事故（全球每年有124万人死于交通事 故，这一数字在2030年可能达到220万人，平均每天有500人因车祸丧生） 驾驶员从眼睛感知异常状况到 自动驾驶系统 手脚做出行动需要约0.6秒 计算机可在约0.1秒发现危险 + + 脚踩下制动踏板到制动系统 电控制动响应时间 开始起作用约0.6秒 = = 约1.2秒的反应时间 约0.2秒的反应时间 如果以120km/h的车速来算 汽车行驶距离约40米
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谷歌无人车的合法化
2015.09 加利福尼亚州共向48辆无人驾驶汽车授予了 “上路通行证”。（国内目前还没有类似的授权） 2015.11 谷歌向美国国家公路交通安全管理局提交了 无人驾驶车的提案。 2016.02 美国国家公路交通安全管理局对谷歌决议文 件已出台。该决议文件指出，谷歌的机动车辆的司机 即为该车的自驾系统，而不是车主。我们赞成谷歌的 无人驾驶车。但对于谷歌来说，下一步就是如何证明 无人驾驶系统可以与真人驾驶的要求和水平相媲美。 2016.01 奥巴马政府将斥资40亿美元（约合263亿元 人民币）推动研发无人驾驶汽车。 2016.07 推出自动驾驶汽车标准的国家蓝图，为无人 驾驶汽车和联网汽车建立“统一的多州框架”。