第十一章汽车与自动驾驶系统
自动驾驶技术解读
自动驾驶 （智能驾驶 ）汽车 ：依靠人工智能 、视 觉计算 、雷达 、监控 装置和 全球定位系统协 同合作 ， 让电脑可以在没有任何 人类主动操作下 ，自动安全地 操作机动车辆 。
无人驾驶汽车 ：一种智能 汽车 ，也可以称之为轮 式移动机器人 ，主要依靠车 内以计 算机系统为主的智 能驾 驶 系统 来实 现无 人驾 驶 ，是高 层级 的 自动 驾驶 汽 车 。
邦 自动驾驶 汽车政 策 ”已统一采用 ＳＡＥ分级 。
自动 化 等 级 ＮＨＴＳＡ ＳＡＥ
ＳＡＥ分 类 和 定 义
主体
驾驶 周边
系统
操作 监控 支援 作用域
０
０ 无 自动化 驾驶人完全控制 汽车 ，行驶过程 中可 以得 驾驶人
到警告和保护 系统的辅助
力 马口
无
≯叠≯ Ｊ Ｓｅｌｆ—ｄｒｉｖｉｎｇ
第一部分 ：定义与分级
１蓬 义 随着计算机 、模式识别 、人工智能等技术持续 发 展 ，越来越 多的计算机控制技 术被应用到汽车上 ，形 成了汽车 自动 驾驶技术 ，成 为了当前社会公众关注 的 热点 。汽车 智能驾驶技术的发 展是一个循序渐进 的过 程 ，汽车 电子 控制 、驾驶安全辅 助 、车联网等先进技 术接 连不断地应用 到汽车上 ，推动 自动驾驶汽车智能 化程 度的持续提高 。目前 ，汽车行业 内关于 自动驾驶 汽车 的定义主要包括 ： 智能网联汽车 （ＩＣＶ）：搭载先进 的车载传感器 、 控制 器 、执 行器等装置 ，并融合现代通信与 网络技术 ， 实现 车与 Ｘ （人 、车 、路 、后台等 ）智能 信息交换共 享 ，具备复杂 的环境 感知 、智能决策 、协 同控制和执 行等 功能 ，可实现安 全 、舒适 、节能 、高 效行驶 ，并 最终 可替代人来操作 的新 一代汽车 ，具有 自动驾驶和 网联 功能 。
汽车行业智能驾驶技术手册
汽车行业智能驾驶技术手册第一章：智能驾驶技术概述智能驾驶技术是指通过先进的计算机系统、传感器和人工智能算法来实现汽车自主驾驶的一种技术。
它将传统的人工操控转变为基于计算机的自动化驾驶系统，极大地提高了驾驶的安全性和便利性。
本手册将详细介绍智能驾驶技术的原理、分类和应用场景。
第二章：智能驾驶技术原理2.1 传感器技术：智能驾驶技术的核心是准确获取周围环境信息，传感器技术在其中起到了至关重要的作用。
激光雷达、摄像头、超声波传感器等多种传感器的组合，能够对车辆周围的障碍物、道路标志和行车路况进行实时监测和分析。
2.2 数据处理与决策算法：传感器获取到的原始数据需要经过复杂的数据处理和决策算法，才能使车辆做出正确的驾驶决策。
计算机视觉、机器学习和深度学习等技术为智能驾驶提供了强大的数据处理和决策支持。
第三章：智能驾驶技术分类3.1 基于感知的智能驾驶技术：这种技术主要依靠传感器技术和数据处理算法，实现对车辆周围环境的感知和分析，从而提供实时的驾驶决策支持。
常见的应用有车道保持辅助、自动泊车等。
3.2 基于通信的智能驾驶技术：通过与其他车辆和交通基础设施进行通信，实现实时信息的共享和传递，以提高驾驶的安全性和效率。
例如，在高速公路上的车队行驶技术。
3.3 基于地图的智能驾驶技术：结合高精度地图和定位技术，实现车辆的精确定位和路径规划。
这种技术可用于自动驾驶导航系统，提供可靠的导航和路径规划服务。
第四章：智能驾驶技术应用场景4.1 自动驾驶乘用车：在封闭的或预设路径的环境下，乘用车可以实现基本的自动驾驶功能，提供长途驾驶的便利和舒适性。
4.2 物流运输车辆：自动驾驶技术可以应用于物流运输领域，提高物流运输的效率和安全性，减少人为的人力成本。
4.3 特殊用途车辆：智能驾驶技术还可以应用于特殊用途车辆，如农业机械、矿山车辆等，提高工作效率和安全性。
第五章：智能驾驶技术的发展前景智能驾驶技术具有广阔的发展前景。
随着传感器技术、数据处理算法和人工智能算法的不断进步，智能驾驶技术将在未来实现更高级别的自动驾驶，如完全自动驾驶的车辆。
先进的交通管理系统概述
综 合 交 通 控 制 系 统 （ Integrated Traffic Control
Systems，简称ITCS） 由与车载装置的双向通信而获得信息，对信息进行收 集、分析、处理，对交通信号进行控制。
信息处理系统
信息采集系统
信息传输系统
信息提供系统
ATMS信息流程图
12.1 概述
一个完善的先进的交通管理系统还能提供以下管理 服务： 信息提供；
交通控制；
交通事故处理； 排放测试与污染防治；
应急管理；
电子收费； 提高养护操作效率； 特种车辆通行管理。
12.1 概述
先进的交通管理系统（ATMS）是ITS的重要组成部分， 也是ITS中最基础的部分。 正是 ATMS 实现了交通信息的采集、传输、存储、分
第12章 先进的交通管理系统
12.1 概述 12.2 国外典型先进的交通管理系统简介
12.3 国内类似的先进的交通管理系统简介
12.4 小结
12.1 概述
先 进 的 交 通 管 理 系 统 （ Advanced Traffic Management System，简称ATMS）是智能运输系统的重要组成部分，它是 依靠先进的交通监测技术、计算机信息处理技术和通信技术 ，对城市道路和市际高速公路综合网络的交通营运和设施进
为大中城市提供交通管理解决方案，在现有交通设施 的基础上，改善现有路网运行状况，提高道路的有效利 用率和交通流量，缓解车辆增加造成的交通需求压力。 改善交通秩序，减少事故，提高行车安全，减少道路 的拥挤程度和交通事故的发生率，减少因交通拥挤、事 故等造成的出行时间延长等现象。 ATMS主要特征：
自动驾驶技术的研究与应用
自动驾驶技术的研究与应用随着科技的不断进步，自动驾驶技术越来越受到人们的关注。
自动驾驶技术又称为自动驾驶系统，是指在车辆运行过程中无需人工操作汽车，实现自动化操作，依赖汽车与周边环境的交互实现安全，顺畅的驾驶过程。
本文将分析自动驾驶技术的研究现状与应用前景。
一、自动驾驶技术的研究现状1. 研究内容目前，自动驾驶技术的研究主要集中在以下几个方面：（1）感知技术：自动驾驶需要依赖汽车感知系统对周边环境的感知，包括摄像头、雷达、激光雷达等，以识别交通标志、行人、车辆等障碍物。
（2）决策技术：自动驾驶需要依赖决策系统进行环境感知数据的处理，并根据路况、目的地、交通规则等信息进行决策。
（3）控制技术：自动驾驶需要控制系统对车辆的速度、方向、加减速等进行控制。
2. 研究难点自动驾驶技术的研究面临很多挑战，其中最主要的是以下几个方面：（1）感知系统在涉及不同场景下的性能表现和可靠性方面存在不确定性，需要不断进行优化和改善。
（2）在复杂交通道路控制和决策方面，自动驾驶技术仍处于困难的难度水平，需要继续进行探索。
（3）现有的技术仍无法完全处理所有驾驶场景和环境条件，例如低能见度或突发状况的应对能力引发许多争议。
二、自动驾驶技术的应用前景1. 市场前景据IHS Markit研究显示，至2023年，全球共计无人驾驶汽车的销售量将增长至180万辆，年均增长率将达到43％。
自动驾驶技术的应用不仅改变了行车方式，还将大幅度减少交通事故，降低城市交通拥堵与污染等现象。
除此之外，自动驾驶技术的应用还将改变人们出行的方式，可能对社会产生巨大的影响。
2. 应用场景目前，自动驾驶技术的应用主要集中在以下三个场景：（1）公共交通领域：自动驾驶技术可应用于地铁、轻轨、公交车，改善公共交通出行体验，提高出行效率，降低运输成本。
（2）出租车、网约车领域：自动驾驶技术的应用将极大提高了用户体验，减少了驾驶员的疲劳度，同时也将减少交通事故的风险。
人工智能无人驾驶汽车安全操作手册
人工智能无人驾驶汽车安全操作手册第一章：概述 (3)1.1 无人驾驶汽车的定义与分类 (3)1.2 无人驾驶汽车的安全性与可靠性 (3)第二章：技术原理 (4)2.1 感知系统 (4)2.2 决策系统 (4)2.3 控制系统 (4)2.4 通信系统 (5)第三章：安全操作规范 (5)3.1 启动与关闭操作 (5)3.1.1 启动操作 (5)3.1.2 关闭操作 (5)3.2 车辆行驶前的检查 (5)3.2.1 车辆外观检查 (5)3.2.2 车辆功能检查 (6)3.2.3 传感器与摄像头检查 (6)3.3 行驶过程中的注意事项 (6)3.3.1 保持安全距离 (6)3.3.2 注意观察交通状况 (6)3.3.3 遵守交通信号 (6)3.3.4 遇到特殊情况的处理 (6)3.4 紧急情况下的处理 (6)3.4.1 突发故障 (6)3.4.2 碰撞 (6)3.4.3 紧急制动 (7)第四章：自动驾驶功能使用 (7)4.1 自动驾驶模式的启动与切换 (7)4.1.1 启动条件 (7)4.1.2 启动方法 (7)4.2 自动驾驶功能限制与注意事项 (7)4.2.1 功能限制 (7)4.2.2 注意事项 (7)4.3 自动驾驶过程中的监控与干预 (8)4.3.1 监控 (8)4.3.2 干预 (8)4.4 自动驾驶系统故障处理 (8)4.4.1 故障诊断 (8)4.4.2 故障处理 (8)第五章：环境适应性 (8)5.1 不同天气条件下的驾驶策略 (8)5.2 不同道路条件下的驾驶策略 (9)5.3 夜间行驶操作要点 (9)5.4 环境感知系统的维护与保养 (9)第六章：故障诊断与处理 (10)6.1 故障诊断方法 (10)6.1.1 自诊断系统 (10)6.1.2 人工诊断 (10)6.2 常见故障及其处理方法 (10)6.2.1 传感器故障 (10)6.2.2 执行器故障 (11)6.3 紧急故障处理 (11)6.3.1 车辆失控 (11)6.3.2 系统故障 (11)6.4 维修与保养 (11)第七章：安全防护措施 (12)7.1 被动安全防护 (12)7.1.1 结构设计 (12)7.1.2 乘员约束系统 (12)7.2 主动安全防护 (12)7.2.1 驾驶辅助系统 (12)7.2.2 车辆稳定控制系统 (13)7.3 紧急制动系统 (13)7.4 安全距离控制 (13)第八章：法律法规与合规性 (13)8.1 无人驾驶汽车相关法律法规 (13)8.2 安全操作合规性要求 (14)8.3 驾驶员培训与资质 (14)8.4 法律责任与处理 (14)第九章：用户手册与维护保养 (15)9.1 用户手册内容与使用 (15)9.1.1 用户手册内容概述 (15)9.1.2 用户手册使用方法 (15)9.2 车辆维护保养周期与项目 (15)9.2.1 维护保养周期 (15)9.2.2 维护保养项目 (15)9.3 自我检查与维护 (16)9.4 专业维修与保养 (16)第十章：售后服务与客户支持 (16)10.1 售后服务政策 (16)10.2 客户投诉与处理 (17)10.3 技术支持与升级 (17)10.4 用户反馈与改进 (17)第一章：概述1.1 无人驾驶汽车的定义与分类无人驾驶汽车，顾名思义，是指无需人类驾驶员操作，能够自主完成行驶任务的汽车。
自动驾驶汽车硬件系统概述
自动驾驶汽车硬件系统概述自动驾驶汽车的硬件架构、传感器、线控等硬件系统如果说人工智能技术将是自动驾驶汽车的大脑，那么硬件系统就是它的神经与四肢。
从自动驾驶汽车周边环境信息的采集、传导、处理、反应再到各种复杂情景的解析，硬件系统的构造与升级对于自动驾驶汽车至关重要。
自动驾驶汽车硬件系统概述从五个方面为大家做自动驾驶汽车硬件系统概述的内容分享，希望大家可以通过我的分享，对硬件系统的基础有个全面的了解：一、自动驾驶系统的硬件架构二、自动驾驶的传感器三、自动驾驶传感器的产品定义四、自动驾驶的大脑五、自动驾驶汽车的线控系统自动驾驶事故分析根据美国国家运输安全委员会的调查报告，当时涉事Uber汽车——一辆沃尔沃SUV系统上的传感器在撞击发生6s前就检测到了受害者，而且在事故发生前1.3秒，原车自动驾驶系统确定有必要采取紧急刹车，此时车辆处于计算机控制下时，原车的紧急刹车功能无法启用。
于是刹车的责任由司机负责，但司机在事故发生前0.5s低头观看视频未能抬头看路。
从事故视频和后续调查报告可以看出，事故的主要原因是车辆不在环和司机不在环造成的。
Uber在改造原车加装自动驾驶系统时，将原车自带的AEB功能执行部分截断造成原车ADAS功能失效。
自动驾驶系统感知到受害者确定要执行应急制动时，并没有声音或图像警报，此时司机正低头看手机也没有及时接管刹车。
目前绝大多数自动驾驶研发车都是改装车辆，相关传感器加装到车顶，改变车辆的动力学模型；改装车辆的刹车和转向系统，也缺乏不同的工况和两冬一夏的测试。
图中Uber研发用车是SUV车型自身重心就较高，车顶加装的设备进一步造成重心上移，在避让转向的过程中转向过急过度，发生碰撞时都会比原车更容易侧翻。
自动驾驶研发仿真测试流程所以在自动驾驶中，安全是自动驾驶技术开发的第一天条。
为了降低和避免实际道路测试中的风险，在实际道路测试前要做好充分的仿真、台架、封闭场地的测试验证。
软件在环（Software in loop），通过软件仿真来构建自动驾驶所需的各类场景，复现真实世界道路交通环境，从而进行自动驾驶技术的开发测试工作。
汽车自动驾驶专题报告
汽车自动驾驶专题报告1、自动驾驶三大系统：感知、决策、执行驾驶技术的发展是将人类驾车替换为机器驾车的过程，因此可以拿人类驾车作类比，自动驾驶技术分为感知决策和执行三大核心环节。
感知指对于环境的场景理解能力。
例如障碍物的类型、道路标志及标线、行车车辆的检测、交通信息等数据的分类。
目前存在两种主流技术路线，一种是以特斯拉为代表的以摄像头为主导的纯视觉方案；另外一种是以谷歌、百度为代表的多传感器融合方案。
根据融合阶段不同分为前融合和后融合。
前融合指的是把所有传感器的数据作为整体进行识别，后融合指的是将不同传感器识别后的结果进行整合。
决策是依据驾驶场景、驾驶需求进行任务决策，规划出车辆的路径和对应的车身控制信号。
分为任务决策、轨迹规划、跟踪控制和执行控制四个阶段。
在决策的过程中需要综合考虑安全性、舒适性和到达速度。
执行指的是将控制信号发送给执行器，执行器执行的过程。
执行器有转向、油门、刹车、灯光档位等。
由于电动汽车执行器执行较线性，便于控制，因此比燃油车更适合作为自动驾驶汽车使用。
为了实现更精确的执行能力，线控转向、线控刹车、线控油门等技术不断发展。
2、自动驾驶分级2.1L1-L2为驾驶辅助，L3-L5为自动驾驶国家标准GB/40429-2021和SAEJ3016明确定义了汽车自动驾驶分级，将驾驶自动化分为0级至5级。
其中定义等级的原则是1）自动化驾驶系统能够执行动态驾驶任务的程度。
2）驾驶员的角色分配。
3）有无允许规范限制。
国标规定L1和L2级自动化系统命名为“驾驶辅助系统”、L3-L5命名为“自动驾驶系统”。
具体来看：L0驾驶自动化—应急辅助（EmergencyAssistance）：该级别的辅助驾驶系统，可以感知环境、并提供信息或者短暂介入车辆运动控制，但是不能持续执行车辆控制。
L1驾驶自动化—部分驾驶辅助(Partialdriverassistance):该级别的辅助驾驶系统可以持续提供横向或纵向运动控制。
自动驾驶概论完整版课件
台。2018年4月，宝马又正式启动了自动驾驶研发中心，为最终实现无人驾驶提供技
术支持。2018年5月14日，上海市智能网联车辆道路测试推进工作小组为宝马颁发了
上海市智能网联自动驾驶测试牌照。
2016年和2017年，通用陆续收购自动驾驶车辆初创公司Cruise Automation和激光雷
技术研究成果基础上，开发可区域师范运行的低速自动驾驶车辆环境感知系统、
。
驱动/制动/转向线控系统、北斗高精度定位系统、自动驾驶控制等关键技术进行
研究与实验。
2017年，由自然科学基金委主办中国智能车未来挑战赛已举办了九届赛事。
其中比较有代表性的有清华大学“睿龙号”无人驾驶车辆和北京理工大学“RAY”
➢ 长安车辆在2015年4月发布了智能化战略“654”，即建立6个基础技术体系平台，
开发5大核心应用技术，分4个阶段逐步实现车辆从单一智能到全自动驾驶。
➢ 北汽集团在2016年4月份的北京车展上，展示了其基于EU260打造的无人驾驶车
辆。
➢ 长城车辆在2012年成立了专业团队，对车辆无人驾驶等智能技术进行研发。目
2012年11月26日，由军事交通学院改
装的“猛狮3号”智能，从北京台湖收
费站到天津东丽收费站共114公里的
无人驾驶试验
2016年6月初，同济大学在上海车辆城无人驾驶测试基地的开园仪式上展示了
其协同创新中心研发的自动驾驶电动清扫车。该车在同济大学低速电动车自动
驾驶技术，上海司南导航北斗高精度定位技术、上海丁研三元锂电池组与管理
2016年5月，Uber无人驾驶车辆在位于美国宾夕法尼亚州匹兹堡市的Uber先进技术
自动驾驶汽车决策与控制教学大纲
自动驾驶汽车决策与控制教学大纲自动驾驶汽车决策与控制教学大纲随着科技的不断发展，自动驾驶汽车已经成为了当今社会中备受瞩目的话题之一。
从最初的概念车到如今已经进入道路测试阶段的实际商品车，自动驾驶汽车的发展速度之快令人惊叹。
然而，要让自动驾驶汽车真正成为人们生活中的一部分，我们需要深入了解它的决策与控制系统。
本文将就自动驾驶汽车决策与控制的教学大纲进行全面评估，并撰写一篇深度且有价值的文章，以帮助读者更好地理解这一主题。
一、引言自动驾驶汽车决策与控制的教学大纲是为了帮助人们系统地了解自动驾驶汽车是如何做出决策并控制行驶的。
在教学大纲中，将涵盖相关基础知识、研究现状、技术原理、应用前景等内容，以便学习者能够全面地理解自动驾驶汽车决策与控制的重要性、难点和发展方向。
二、基础知识1. 自动驾驶汽车的概念与发展历程在教学大纲的开始阶段，需要帮助学习者了解自动驾驶汽车的概念、发展历程以及相关的政策法规。
学习者需要了解自动驾驶汽车的发展背景，以及自动驾驶汽车在不同国家和地区的发展现状和政策法规。
2. 自动驾驶汽车的决策与控制基础知识在基础知识的部分，需要涵盖自动驾驶汽车的传感器技术、环境感知、行为决策、路径规划等相关内容。
学习者需要对这些基础知识有一个全面的了解，才能够进一步深入学习自动驾驶汽车的决策与控制技术。
三、研究现状1. 自动驾驶汽车决策与控制的研究现状在这一部分，学习者将了解自动驾驶汽车决策与控制的研究现状，包括当前研究领域、前沿技术和存在的问题。
学习者需要对自动驾驶汽车决策与控制的研究现状有一个清晰的认识，为进一步学习奠定基础。
2. 自动驾驶汽车决策与控制的技术原理教学大纲还应该涵盖自动驾驶汽车决策与控制的技术原理，包括深度学习在决策中的应用、实时控制算法等方面。
学习者需要对这些技术原理有所了解，以便更好地理解自动驾驶汽车的决策与控制过程。
四、应用前景1. 自动驾驶汽车决策与控制的应用前景在教学大纲的最后部分，需要帮助学习者了解自动驾驶汽车决策与控制的应用前景，包括自动驾驶汽车在交通运输、物流、出行等领域的应用前景。
自动驾驶简介介绍
汇报人：文小库2023-11-28•自动驾驶技术概述•自动驾驶技术的主要系统与设备•自动驾驶技术的关键技术•自动驾驶技术的发展趋势与挑战•自动驾驶技术对人类社会的影响自动驾驶技术概述01自动驾驶技术是一种通过先进的感知技术、决策技术、控制技术等，实现车辆自主驾驶的技术。
自动驾驶技术具有高效、安全、便捷等优点，能够显著提高道路交通的效率和安全性，减少交通事故和堵车现象。
自动驾驶技术的定义与特点自动驾驶技术的特点自动驾驶技术的定义20世纪80年代，自动驾驶技术开始出现，主要是在军事领域应用。
第一阶段20世纪90年代，自动驾驶技术开始进入民用领域，出现了具有自动驾驶功能的特种车辆。
第二阶段21世纪初，随着传感器技术和计算机视觉技术的发展，自动驾驶技术得到了快速发展。
第三阶段目前，自动驾驶技术已经进入了商业化应用阶段，出现了许多具有自动驾驶功能的公共交通工具和私人车辆。
第四阶段自动驾驶公共交通工具能够提高公共交通的效率和安全性，是解决城市交通拥堵和减少交通事故的有效手段。
公共交通领域自动驾驶私人车辆能够提供更加便捷和安全的驾驶体验，是未来私人车辆市场的重要发展方向。
私人车辆领域自动驾驶出租车和网约车能够提高车辆的使用效率和服务质量，是未来交通服务的重要发展方向。
出租车和网约车领域自动驾驶卡车和配送车能够提高物流运输的效率和准确性，是未来物流业的重要发展方向。
物流领域自动驾驶技术的主要系统与设备02数据融合将不同传感器获取的数据进行融合，以获得更准确的环境模型。
传感器包括雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头、超声波传感器等，用于获取周围环境信息，如车辆前方障碍物、道路标志、行人等。
感知算法利用机器学习、深度学习等技术对传感器数据进行处理，实现目标检测、分类、跟踪等功能。
根据当前车辆位置和目标位置，规划出一条安全的行驶路径。
根据感知系统提供的信息，判断周围交通情况，选择合适的行驶策略，如超车、变道、跟车等。
自动驾驶汽车的安全问题
自动驾驶汽车的安全问题随着科技的不断进步，自动驾驶汽车成为了一个备受关注的热门话题。
自动驾驶汽车的出现给人们带来了许多便利，然而与此同时，也引发了诸多关于安全性的担忧。
本文将就自动驾驶汽车的安全问题展开探讨，希望对读者有所启发。
1. 自动驾驶技术的现状及挑战自动驾驶技术是通过使用各种传感器和算法，使汽车具备无人驾驶能力。
这项技术的发展离不开人工智能、机器学习、传感器技术等多个领域的共同努力。
然而，尽管自动驾驶技术蓬勃发展，但在实际应用中仍面临许多挑战，其中最重要的一项就是保证其安全性。
2. 安全问题的核心挑战2.1 系统失败和技术缺陷自动驾驶系统是一个庞大而复杂的系统，它由多个组件组成。
当其中一个组件出现故障或失效时，整个系统可能无法正常运行，从而导致安全隐患。
此外，自动驾驶技术本身可能存在缺陷，因为它仍处于不断演化和改进的阶段。
这些系统失败和技术缺陷可能给乘客和其他道路使用者带来潜在的危险。
2.2 数据隐私和网络安全自动驾驶汽车需要实时收集并分析大量数据以做出决策。
这些数据包括图像、声音、位置信息等。
然而，这也意味着个人隐私可能会受到侵犯。
如果未能妥善保护这些数据并加以合理使用，可能导致个人信息泄露和滥用。
此外，由于自动驾驶汽车需要连接到互联网，其也面临网络安全攻击的威胁。
黑客有可能入侵系统并获取敏感信息或者甚至控制汽车行为。
3. 解决方案3.1 强化技术研发与标准制定为了解决自动驾驶汽车存在的安全问题，需要加大对相关技术的研发力度，并制定统一的技术标准。
对于自动驾驶系统中的每一个组件都需要进行充分测试和验证以确保其功能正常运行。
此外，标准制定机构需要与政府、企业和学术界紧密合作，制定适用于自动驾驶汽车领域的法规和准则。
3.2 加强数据隐私保护和网络安全防护为了保护用户数据隐私，厂商应该遵守合适的法规并采取相应措施保护用户数据。
同时，加强互联网连接部分的网络安全防护是非常重要的。
厂商可以通过加密通信、建立安全认证机制等方式来降低黑客攻击风险。
自动驾驶汽车决策控制系统简介
自动驾驶汽车决策控制系统简介文／陆文杰 袁建华 罗为明 范志翔1 引言自动驾驶系统是一个集环境感知、决策控制和动作执行等功能于一体的综合系统，是充分考虑车辆与交通环境协调规划的系统，也是未来智能交通系统的重要组成部分。
自动驾驶汽车技术可追溯至20世纪90年代，美国加利福尼亚州曾开展无人车的集中演示。
但由于后期大量科研经费的投入并未得到实际的产出，随后近10年的时间这项技术陷入了鲜有问津的“低潮期”。
直到2004年DARPA （Defense Advanced Research Projects Agency美国国防高级研究计划局）无人车挑战赛的兴起，自动驾驶重新回到人们的视野中。
从2009年谷歌宣布启动自动驾驶研发计划开始，自动驾驶技术进入“快速发展期”。
直到2018年，越来越多的研究发现自动驾驶的技术壁垒很难在短期内被攻克，高等级的自动驾驶距离融入正常交通流可能需要数十年甚至更长的时间。
随后自动驾驶行业开始重组，部分初创企业逐渐销声匿迹，公众开始理性看待自动驾驶，认真思考它的技术路径和应用场景，正如产业界和专家的共识，自动驾驶正在进入发展的“暖冬期”。
本文着重分析自动驾驶决策控制的相关技术，探索未来的发展方向。
2 自动驾驶系统简介通常意义上，自动驾驶系统可以分为感知层、决策层、执行层。
感知层被定义为环境信息和车内信息的采集与处理。
这方面涉及道路边界检测、车辆检测、行人检测等多项技术，可认为是一种先进的传感器技术，所采用的传感器包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、速度和加速度传感器等。
由于单一传感器存在感知的局限性，并不能满足各种工况下的精确感知，自动驾驶汽车要实现在各种环境下平稳运行，需要运用多传感器融合技术，该技术也是环境感知的关键技术，目前在这方面国内与国外同类技术相比还存在一定的差距。
决策层可以理解为依据感知信息来进行决策判断，确定适当工作模型，制定相应控制策略，替代人类做出驾驶决策。
第十一章 无人驾驶汽车法规简介
2018年5月31日，加州公用事业委员会正式授权交通公司利用已经获得加州机动车管理局（DMV）的运 营许可的自动驾驶汽车（Autonomous Vehicles），在CPUC的管辖范围内，开展两个试点项目，向公众提 供客运服务。第一个试点项目是，企业可以利用自动驾驶汽车提供客运服务，该自动驾驶汽车需要配备安 全司机。第二个试点项目是，企业可以利用无人驾驶汽车提供客运服务，该无人驾驶汽车必须满足DMV的 要求，包括远程监控该汽车的状态和运行的要求。企业开展自动驾驶汽车和无人驾驶汽车客运服务需要遵 守DMV的规则，同时在CPUC作出进一步授权之前不得向乘客收费。
美国无人驾驶汽车法规简介
2018年10月5日，美国发布了第三版自动驾驶指导政策—《准备迎接未来交通:自动驾驶汽车3.0》， 《自动驾驶汽车3.0:为未来交通做准备》基于《自动驾驶汽车2.0:安全愿景》所提供的自愿性指南基础上 ,支持将自动驾驶的安全、高效、可靠、经济集成到多联式跨界的地面运输系统中,但并非前者的替代。
汽车自动驾驶技术和装备接近成熟，世界各国纷纷从法律制度层面准备迎接无人驾驶社会的到来。 日本政府计划到2020年在高速公路等一定驾驶环境下正式开展自动驾驶和在一定区域内实施无人驾驶， 2025年在所有高速公路上实现自动驾驶，并允许卡车公司组建自动驾驶货运车队。为此，有关部门开始 着手从法规、制度上为自动驾驶创造环境。这些制度一旦成型，自动驾驶将很快普及。
自动驾驶汽车技术架构
3.3 定位系统
车辆定位是让无人驾驶汽车获取自身确 切位置的技术，在自动驾驶技术中定位 担负着相当重要的职责。车辆自身定位 信息获取的方式多样，涉及到多种传感 器类型与相关技术，本章将从卫星定位 、差分定位、惯性导航定位及多传感器 融合定位几个方面进行介绍。
3.3.1 卫星定位技术
卫星导航定位系统是星基无线电导航系 统，以人造地球卫星作为导航台，为全 球海陆空的各类军民载体提供全天候的 、高精度的位置、速度和时间信息。
3.4.3 高精地图的制作
3.4.3 高精地图的制作
3.4.3 高精地图的制作
3.5 规划与决策系统概述
3.5.1 路径规划
路由寻径、行为决策、动作规划三个部 分又可统称为路径规划，路径规划部分 承接上层感知预测结果，从功能上可分 为全局路径规划和局部路径规划。
EMI 其他
输出
惯性传感器
f a,,
3.3.4 多传感器融合定位技术
多传感器信息融合是20世纪80年代出现 的一门新兴学科，它是将不同传感器对 某一目标或环境特征描述的信息，综合 成统一的特征表达信息及其处理的过程 。多传感器信息融合实际上是对人脑综 合处理复杂问题的一种功能模拟。
3.3.4 多传感器融合定位技术
3.3.2 差分定位系统
数据链路
z R<100km y
基准站 x （xº,yº,zº）
位置差分
流动站
数据传输链路
测量值Rˊ 实际值R
z
y
基准站 （xº,yº,zº） x
伪距差分
RTK载波差分
3.3.3 惯性导航定位
惯性导航系统是一种不依赖于外部信息 、也不向外部辐射能量的自主式导航系 统。其主要由3个模块组成:惯性测量单 元(Inertial measurement unit，IMU)、 预处理单元和机械力学编排模块
新能源汽车技术 第2版 第11章 智能网联系统
在自动驾驶系统控制器进行控制计算和分析时, 首先要对收集到的信息进行处理, 然后基于对各种信息的分析、 计算做出执行机构的驱动决 策。 在这个过程中, 有两种处理模式, 一种处理模式是将从周边环境感知得到的信息与相关的信息进行比对, 包括目的地信息、车辆自身信息、 路线规划信息等, 经过层层比对筛选后完成相关执行机构的控制要求并发送给控制机构; 另一种处理模式是将各个系统中的信息并行进行分析, 通 过控制器进行整体规划和考虑, 形成最终的决策规划。
基于分析计算的决策管理
通过传感器获取周围环境后, 就需要自动驾驶系统中的决策控制层进行分析计算, 获取所 处道路标志、 标线和路网信息、 周边交通状况以及 参与者信息等, 然后结合自身车辆的行驶数 据信息以及目的地信息等, 做出下一步控制执行层的决策规划和最优的路径规划, 并将指令下 达到执行 层的各个机构。
单一传感器具有其本身的局限性, 因此智能驾驶汽车的感知系统一般都由以上多个不同传感器组合而成, 通过各种雷达、摄像头及传感器的 综合探测完成多传感信息融合和多传感信息交互, 完成在近、中、远不同距离和范围内对周边环境的整体信息获取, 包括道路车道标线、 交通标 志及信号、 车身周围全视角内的车辆、 人员等情况，也就是智能驾驶领域通常说的多传感器融合。
自动驾驶感知层与决策层
自动驾驶感知层与决策层自动驾驶系统是指列车驾驶员执行的工作完全自动化的、高度集中控制的列车运行系统。
自动驾驶系统具备列车自动唤醒启动和休眠、自动出入停车场、自动清洗、自动行驶、自动停车、自动开关车门、故障自动恢复等功能，并具有常规运行、降级运行、运行中断等多种运行模式。
实现全自动运营可以节省能源，优化系统能耗和速度的合理匹配。
（一）感知层感知层用来完成对车辆周围环境的感知识别。
自动驾驶用到了各种各样的传感器，包括：摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达、红外夜视，以及用于定位和导航的GPS（全球定位系统）和IMU（惯性测量单元）。
还有一类技术虽然不是主动式的探测元件，但是属于协同式的全局数据辅助，可以扩展智能车的环境感知能力，在感知层同样扮演着不可或缺的角色，包括高精度地图、V2X车联网技术。
每种类型的感知技术都有自己的优势和弊端，它们相互补充融合，最终使智能车达到驾驶场景下非常高的安全性要求。
（二）决策层决策层是人工智能真正发挥威力的部分，和人类驾驶员一样，机器在做驾驶决策时需要回答几个问题，我在哪里?周边环境如何?接下来会发生什么？我该做什么？决策层具体来说分为两步，第一步认知理解，根据感知层收集的信息，对车辆自身的精确定位，对车辆周围的环境的准确理解，第二步决策规划，包含对接下来可能发生情况的准确预测，对下一步行动的准确判断和规划，选择合理的路径达到目标。
二、自动驾驶汽车的缺点1、高价很显然的是，装满电子产品的价格可能会比传统的高级汽车贵处不少。
虽然不会因为新的出租车开发而成为问题，但是对于想要购买的人来说，却代表了需要准备许多的金钱。
2、发展困难修理一辆普通的汽车并不困难，但自动驾驶汽车的维修问题可要麻烦得多。
仅仅是一个很小的故障也可能导致严重问题。
3、网络犯罪分子对于精通软硬件技术的盗贼来说，破解一辆全电动汽车对其来说可能一种真正的享受。
这些犯罪分子甚至可以通过入侵自动驾驶汽车了解车主的家和工作地点，甚至控制汽车将乘客送去哪里。
汽车自动驾驶技术设计与测试
汽车自动驾驶技术设计与测试随着科技的不断发展和汽车行业的日益成熟，自动驾驶技术已成为汽车行业的热点话题。
汽车自动驾驶技术的实现，不仅具备了提高交通安全性、降低交通拥堵等诸多优势，还让人们对未来出行方式充满了期待。
本文将从技术设计和测试两个方面，探讨汽车自动驾驶技术的发展和应用。
一、技术设计1. 传感器技术汽车自动驾驶技术设计的关键在于获取丰富准确的环境信息。
传感器技术是实现自动驾驶的基础，主要包括激光雷达、摄像头、雷达、超声波传感器等。
这些传感器可以获取车辆周围的信息，如道路状况、障碍物、车辆位置等。
优秀的传感器技术可以有效提高自动驾驶系统在各种复杂环境下的识别和应对能力。
2. 数据处理与算法自动驾驶系统需要通过对传感器获取的数据进行智能处理，以实现车辆的智能决策和控制。
数据处理与算法的设计是自动驾驶技术设计的核心。
通过深度学习算法、机器学习算法等，能够对获取的数据进行分析和识别，实现车辆的自主决策、规划路径以及作出相应的行驶动作。
3. 安全控制系统自动驾驶技术的设计需要充分考虑交通安全问题。
安全控制系统是实现安全行驶的重要组成部分。
安全控制系统可以通过主动刹车、自适应巡航等技术，减少交通事故的发生概率。
此外，系统的鲁棒性和处理突发故障的能力也是设计中需要重点考虑的问题。
二、测试1. 软件仿真测试在自动驾驶技术设计过程中，软件仿真测试可以大大提高研发效率和降低成本。
通过建立虚拟环境和模拟车辆行驶，《br》能够对自动驾驶系统进行各种场景测试，并验证系统的稳定性和可靠性。
软件仿真测试能够在较大程度上替代实际车辆测试，为自动驾驶技术的研发提供重要保障。
2. 实际道路测试实际道路测试是自动驾驶技术设计过程中不可或缺的一部分。
通过在真实交通环境中进行测试，能够更加真实地模拟各种复杂情况，并发现系统的性能和安全问题。
实际道路测试需要充分考虑交通安全，确保测试过程既不会对其他车辆和行人造成影响，又能够获取充足的测试数据。
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第十一章： 第十一章：汽车与自动驾驶系统
第十一章： 第十一章：汽车与自动驾驶系统
11.2世界智能车辆的研究与发展
1.它的研究始于20世纪50年代初美国 Barrett Electronics公司开发出世界上 第一台自动引导车辆系统（Automated Guided Vehicle System，AGVS） 2．1974年，瑞典的Volvo Kalmar轿车装配工厂与Schiinder－Digitron公司 合作，研制出一种可装载轿车车体的AGVS，并由多台该种AGVS组成了汽 车装配线，从而取消了传统应用的拖车及叉车等运输工具。由于Kalmar工 厂采用AGVS获得了明显的经济效益，许多西欧国家纷纷效仿Volvo公司， 并逐步使AGVS在装配作业中成为一种流行的运输手段。
3. 20世纪80年代，伴随着与机器人技术密切相关的计算机。电子、通信技 术的飞速发展，国外掀起了智能机器人研究热潮，其中各种具有广阔应用 前景和军事价值的移动式机器人受到西方各国的普遍关注。
第十一章： 第十一章：汽车与自动驾驶系统
11.2世界智能车辆的研究与发展
2.智能车辆的研究方向 驾驶员行为分析 环境感知 极端情况下的自主驾驶 规范环境下的自主导航 车辆运动控制系统 主动安全系统 交通监控、车辆导航及协作 车辆交互通信 军事应用 系统结构 先进的安全车辆
第十一章： 第十一章：汽车与自动驾驶系统
11.4基于视觉导航的智制
第十一章： 第十一章：汽车与自动驾驶系统
11.5智能车辆的自主驾驶与辅助导航
CMU的Navlab5系统 VaMoRs-P系统 Peugeot系统
第十一章： 第十一章：汽车与自动驾驶系统
11.2世界智能车辆的研究与发展
3.智能车辆的研究范围
计算机视觉 传感器数据融合 智能控制在智能车辆上的应用
第十一章： 第十一章：汽车与自动驾驶系统
11.2世界智能车辆的研究与发展
3.智能车辆的技术应用前方防碰撞警告系统
第十一章： 第十一章：汽车与自动驾驶系统
11.1概述
汽车自动驾驶（ 汽车自动驾驶（先进的车辆控制系统） 是指借助车载设备及路侧、路表的电子设备来检测周围行驶环 境的变化情况，进行部分或完全的自动驾驶控制的系统，目的是提 高行车安全和道路通行能力。 该系统的本质就是将车辆——道路系统中的现代化的通信技术 、控制技术和交通信息理论加以集成，提供一个良好的驾驶环境， 在特定条件下，车辆将在自动控制下安全行驶。
11.2世界智能车辆的研究与发展
3.智能车辆的技术应用：后方视觉死角监视系统
第十一章： 第十一章：汽车与自动驾驶系统
11.2世界智能车辆的研究与发展
3.智能车辆的技术应用 胎压感知器及防爆轮胎
第十一章： 第十一章：汽车与自动驾驶系统
11.3智能车辆系统结构与微机测控系统 智能车辆结构： 感知模块 规划模块 执行模块 摄像机定标及智能车辆的路径识别
智能运输系统概论
系部：交通工程系 教研室：交通工程 姓名：张蕾
第十一章： 第十一章：汽车与自动驾驶系统
11.1概述
通过各种交通信息的实时采集、传输、处理，借助于各种先进的 技术和设备，对交通进行协调管理，从而使道路变得聪明起来， 车辆有了一定的头脑，使得人、车、路密切配合，达到和谐统一。
第十一章： 第十一章：汽车与自动驾驶系统