汽车自动驾驶系统专题培训课件
汽车自动驾驶系统课件
汽车自动驾驶系统课件一、概括近年来随着科技的飞速发展,汽车自动驾驶系统成为了人们关注的焦点。
什么是汽车自动驾驶系统呢?简单来说就是能够让汽车自己识别路况、做出决策并安全行驶的技术。
这种技术给人们的出行带来了极大的便利,想象一下以后我们出行不再需要手动驾驶,只需设定目的地,汽车就能自动带我们到达目的地,真是让人期待。
这节课件就是为了让大家更全面地了解汽车自动驾驶系统而准备的。
我们会从基本概念讲起,逐渐深入了解它的工作原理、技术难点以及发展前景。
让我们一起开启这场自动驾驶的奇妙之旅吧!1. 自动驾驶汽车概述自动驾驶汽车,简单来说就是能让汽车自己识别路况、做出决策,自行前进。
它们使用传感器、雷达、摄像头等设备来感知周围环境,再通过复杂的计算机系统做出判断。
这种技术融合了人工智能、传感器、通信等多个领域的知识,可谓是现代科技的集大成者。
想象一下我们的汽车在行驶过程中,能自动识别红绿灯、避开行人、选择最佳路线,甚至还能自动泊车,是不是感觉像是科幻电影里的场景呢?而且随着技术的不断进步,自动驾驶汽车的普及已经不再是遥不可及的梦想。
许多车企都在积极布局自动驾驶领域,未来可能我们的道路上会有越来越多的自动驾驶汽车与我们相伴。
这种技术的发展不仅仅让我们的生活更加便捷,还能在一定程度上提高道路安全性,减少交通事故的发生。
让我们一起期待这个充满无限可能的未来吧!2. 自动驾驶系统的重要性和发展趋势——开篇就说几句人话啦。
现在自动驾驶系统可是汽车界的一大热门话题,为什么它这么火呢?还不是因为它给我们的生活带来了太多便利和惊喜,咱们都知道,驾驶其实是一件挺累人的事儿,尤其是在繁忙的城市里,堵车、找车位,够让人头疼了。
而自动驾驶系统呢,它就像是一个超级司机助手,帮我们解决这些烦恼。
说到自动驾驶系统的重要性,那可不仅仅是方便我们出行这么简单。
想象一下有了自动驾驶系统,交通事故的发生率会大大降低,因为系统可以比人类更准确地判断路况、避免危险。
汽车电子自动驾驶培训课件
汽车电子自动驾驶培训课件汽车电子自动驾驶培训课件随着科技的不断发展,汽车行业也在迅速变革。
其中最引人注目的就是自动驾驶技术的崛起。
汽车电子自动驾驶培训课件成为了培训师们必不可少的工具。
本文将探讨这些课件的重要性、内容以及未来发展。
首先,汽车电子自动驾驶培训课件在培训师们的工作中起到了至关重要的作用。
这些课件提供了一个系统而全面的学习框架,帮助培训师们将复杂的自动驾驶技术知识传达给学员。
通过使用这些课件,培训师们可以将理论知识与实践操作相结合,使学员更好地理解和应用所学的技术。
其次,汽车电子自动驾驶培训课件的内容涵盖了广泛的主题。
从基础的汽车电子知识到高级的自动驾驶算法,这些课件提供了全面而深入的学习资源。
学员们可以通过这些课件了解传感器技术、车辆通信系统、自动驾驶控制算法等关键概念。
此外,这些课件还包括了实践案例和模拟实验,帮助学员们在真实场景中应用所学的知识。
除了基础知识和实践操作,汽车电子自动驾驶培训课件还强调了安全意识和道德标准。
自动驾驶技术的发展离不开对道路安全和乘客安全的保护。
因此,这些课件教育学员们如何正确使用自动驾驶系统,以及如何在紧急情况下采取适当的措施。
此外,课件还强调了隐私保护和数据安全的重要性,培养学员们的道德素养。
随着自动驾驶技术的不断发展,汽车电子自动驾驶培训课件也在不断更新和完善。
未来,这些课件将更加注重人工智能和机器学习的应用。
学员们将学习如何让车辆根据环境和乘客需求做出智能决策,提高驾驶的安全性和舒适性。
此外,随着自动驾驶技术的普及,课件还将关注如何维护和修理自动驾驶系统,以及如何与人工智能系统进行有效的交互。
总之,汽车电子自动驾驶培训课件在培训师们的工作中起到了重要的作用。
通过这些课件,培训师们能够有效地传达复杂的自动驾驶技术知识,帮助学员们更好地理解和应用所学的技术。
这些课件的内容广泛而深入,涵盖了基础知识、实践操作以及安全意识和道德标准。
未来,这些课件还将随着技术的发展不断更新和完善,注重人工智能和机器学习的应用。
智能驾驶技术与自动驾驶系统的应用培训ppt
通过考试、小组报告、实际操作表现 等多维度对学员进行综合评价,确保 培训效果。
THANKS
感谢观看
06
实践操作技能培训与案例 分析
实践操作技能培训内容安排和目标设定
培训内容
智能驾驶技术的基本原理、自动驾驶系统的操作流程、传感 器融合技术、路径规划与决策算法等。
培训目标
使学员熟练掌握智能驾驶技术的核心原理,熟悉自动驾驶系 统的操作流程,具备解决实际问题的能力。
案例分析方法和技巧传授
案例选择
01
,提高数据质量。
数据传输
将处理后的数据传输到 计算单元进行进一步处
理和分析。
数据存储与管理
对数据进行存储和管理 ,以便后续分析和应用
。
03
感知与决策算法介绍
传感器类型与工作原理
01
02
03
04
05
激光雷达( LiDAR)
毫米波雷达( MMR)
超声波传感器( Ultr…
摄像头(Camera 红外传感器(
满足不断变化的法规要求。
行业趋势预测
结合技术发展、市场需求等因素 ,预测智能驾驶与自动驾驶行业
的未来发展趋势。
企业合规性管理要求和挑战应对策略
合规性管理框架
建立完善的合规性管理框架,明确企业各部门的职责和义务,确保企业在合规 运营方面的有效实施。
风险评估与应对
定期进行合规风险评估,发现潜在的合规风险,并采取相应的应对策略,降低 风险对企业的影响。
智能驾驶技术与自动 驾驶系统的应用培训
汇报人:可编辑 2023-12-22
目录
• 智能驾驶技术概述 • 自动驾驶系统原理与架构 • 感知与决策算法介绍 • 路径规划与控制策略探讨
最新智能自动驾驶车辆教学讲义ppt课件
保证行车安全。
2021/3/20
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第三节 基本功能子系统
2.防撞系统
马自达安全车距模型是一种自动控制的防追尾系统。它 的功能是:在车辆正常行驶状态下,系统关闭;当检测到两 车之间车距小于阈值时发出警报;在发出警报后,若驾驶员 没有采取行动则系统启动自动制动装置,其数学模型如下:
其中: v是本车车速,v0两车相对车速, α1本车刹车减速 度,α2前车刹车减速度,t1急速时间,t2刹车时间,d0允许 两车之间距离。
此外还有探测限速牌、自动紧急刹车等。
2021/3/20
12
第三节 基本功能子系统
2.防撞系统
横向防撞系统:利用车辆左右两侧
的传感器探测车辆两旁的情况,从而
为欲改变车道和驶离道路的车辆提供
适当的侧向安全间距,防止或减少车
辆碰撞。
交叉口防撞系统:交叉口是事故多
发地点。该系统当车辆驶近交叉口时,
判断车辆是否有危险,据此控制车速,
智能自动驾驶车辆
目录
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节 参考文献
概述 发展历程及现状 基本功能子系统 Google实例 展望
2021/3/20
2
第一节 概述
汽车自动驾驶概念
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。
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。
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第三节 基本功能子系统
2.防撞系统
纵向防撞系统:通过安装在车辆前后的雷达探测器或者激 光传感器等分别探测前后潜在的碰撞隐患或即将发生的碰撞 事件,为驾驶员提供及时地回避操作指令,并自动控制车辆 的加速,以保持适当的车辆间距,防止车辆与车辆、车辆与 其它障碍物之间的正面或者追尾碰撞。
智能驾驶技术与自动驾驶系统的培训ppt
车与基础设施通信
通过与交通信号灯、路边设施等基础设施进行通 信,获取实时交通信息和道路状况。
车与行人通信
实现车辆与行人之间的信息交换,提高行人的安 全性。
04
智能驾驶与自动驾驶系统的挑战与解 决方案
技术挑战与解决方案
技术更新快速
法规和政策滞后:智能驾驶和自动驾驶系统的快速发展可能会面临法 规和政策的滞后问题,导致技术应用受到限制。
02
解决方案
03
加强政策研究:及时了解和研究相关法规和政策,为技术应用提供指 导和支持。
04
推动政策创新:积极推动相关政策和法规的创新,为智能驾驶和自动 驾驶系统的应用和发展提供更好的政策环境。
安全挑战与解决方案
自动驾驶系统的架构与工作原理
架构
自动驾驶系统主要由感知层、决策层和执行层组成。感知层负责获取环境信息 ,决策层负责规划行驶路径和控制车辆,执行层负责执行控制指令。
工作原理
通过传感器获取车辆周围的环境信息,经处理后传给决策层进行路径规划和车 辆控制;执行层根据决策层的指令控制车辆的行驶,实现自主驾驶。
自动驾驶系统的关键技术
环境感知技术
通过传感器获取车辆周围的环境信息,包括 障碍物、交通标志、行人等。
决策与控制技术
根据路径规划结果,控制车辆的油门、刹车 、转向等,实现自主驾驶。
路径规划技术
基于感知到的环境信息,规划出安全、有效 的行驶路径。
高精度地图与定位技术
利用高精度地图和定位技术,辅助车辆进行 环境感知、路径规划和定位。
03
智能驾驶与自动驾驶系统的关键技术
环境感知技术
01
汽车自动驾驶系统PPTPPT课件
前后雷达:后车厢
的主控电脑谷歌在无人 驾车汽车上分别安装了 4个雷达传感器(前方3 个,后方1个),用于 测量汽车与前(和前置 摄像头一同配合测量) 后左右各个物体间的距 离
前雷达
后雷达
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发展趋势
高速公路环境 城市环境 特殊环境
无人驾驶汽车的研究,可以归纳为这三个方面,这三个方面相互重叠, 只是技术的侧重点不同
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激光雷达 车顶的“水桶”形 装置是自动驾驶汽 车的激光雷达,它 能对半径60米的周 围环境进行扫描, 并将结果以3D地图 的方式呈现出来, 要的主控电脑被安 排在后车厢,这里 除了用于运算的电 脑外,还有测距信 息综合器,这套核 心装备将负责汽车 的行驶路线、方式 的判断和执行。
能够在或长或短的时间段内代替驾驶者承担操控车辆的职责,但是 仍需驾驶者对驾驶活动进行监控的系统。
4、完全自动化系统:
可无人驾驶车辆、允许车内所有乘员从事其他活动且无需进行监控 的系统。
4
系统主要构成
主控电脑
这里除了用于运算的电脑外,还有测距信息综合器,这 套核心装备将负责汽车的行驶路线、方式的判断和执行
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2019/9/11
可编辑修改
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左后轮传感器 很多人第一眼会 觉得这个像是方 向控制设备,而 事实上这是自动 驾驶汽车的位置 传感器,它通过 测定汽车的横向 移动来帮助电脑 给汽车定位,确 定它在马路上的 正确位置。
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前置摄像头
自动驾驶汽车 前置摄像头谷 歌在汽车的后 视镜附近安置 了一个摄像头, 用于识别交通 信号灯,并在 车载电脑的辅 助下辨别移动 的物体,比如 前方车辆、自 行车或是行人。
剖析自动驾驶车辆的智能控制系统结构
1
简介
智能驾驶技术与自动驾驶系统的含动画培训ppt
案例总结:强调培训与测试在 自动驾驶系统发展中的重要性
Part Six
城市交通: 智能驾驶技 术可以应用 于城市交通 系统,提高 交通效率和 安全性,减 少拥堵和事 故发生率。
高速公路: 智能驾驶技 术可以应用 于高速公路 系统,实现 自动驾驶和 智能调度, 提高道路利 用率和行车 安全性。
公共交通: 智能驾驶技 术可以应用 于公共交通 系统,提高 公共交通的 舒适度和效 率,减少城 市拥堵和空 气污染。
传感器类型: 激光雷达、摄 像头、超声波
传感器等
感知技术:目 标检测、图像 识别、路径规
划等
传感器融合技 术:多传感器 信息融合,提 高感知精度和
可靠性
自动驾驶系统 的工作流程: 传感器数据采 集、处理、分 析和决策执行
Part Four
智能驾驶技术是 自动驾驶系统的 重要组成部分
智能驾驶技术能 够提高自动驾驶 系统的安全性和 效率
优势:提高行车 安全性、提高交 通效率、改善驾 驶体验
局限性:技术成 熟度、法规政策、 基础设施建设
面临的挑战:技 术难题、成本问 题、社会接受度
未来发展趋势:技 术不断创新、法规 政策不断完善、基 础设施建设逐步完 善
Part Three
决策层:根据感知层提供的 信息,进行路径规划、障碍 物识别和避障等决策
早期探索阶段:20世纪70年代,自动驾驶 技术开始出现,主要应用于军事领域
发展阶段:20世纪90年代,自动驾驶技术 逐渐进入民用领域,开始应用于公共交通 和物流运输
成熟阶段:21世纪初,随着计算机视觉、 传感器、人工智能等技术的不断发展,自 动驾驶技术逐渐成熟
商业化应用阶段:近年来,随着5G、物 联网等新技术的普及,自动驾驶技术开 始进入商业化应用阶段,如无人驾驶出 租车、无人驾驶公交车等
自动驾驶技术培训资料
场景库建设
探讨如何构建符合自动驾 驶系统测试需求的场景库 ,包括场景分类、参数化 描述和生成方法。
安全验证流程
解析基于场景的安全验证 流程,包括场景选择、测 试计划制定、测试执行和 结果分析等步骤。
安全评估指标
介绍用于评估自动驾驶系 统安全性的指标,如碰撞 率、误警率等,以及如何 提高这些指标的表现。
企业社会责任
强调自动驾驶技术企业在研发、测试和应用过程中应承担的社会 责任,如保障公共安全、提供优质服务等。
公众教育与宣传
探讨如何通过各种渠道提高公众对自动驾驶技术的认知度和接受 度,促进技术普及和应用。
合作与共赢
倡导自动驾驶技术企业、政府、学术界和社会各界加强合作,共 同推动技术发展和社会进步。
THANKS
基于图论的方法,如Dijkstra、 A*等,适用于静态环境中的路径 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 ,适用于动态环境和复杂约束下 的路径规划,能够快速生成可行
路径。
优化算法
如梯度下降、遗传算法等,通过 优化目标函数来寻找最优路径, 适用于需要考虑多种因素的路径
时空校准
将不同传感器的数据进行时空校准,确保 它们在时间和空间上的对齐,为后续的数 据融合提供基础。
决策级融合
在高级别决策层面进行传感器数据的融合 ,结合多个传感器的信息和车辆动态模型 ,做出更智能的驾驶决策。
03
定位与导航技术
全球定位系统(GPS)原理及应用
GPS定位原理
通过接收来自至少四颗GPS卫星的信号,利用三角测量原理计算 接收器的三维坐标和时间。
通过发射超声波并测量反射回来的时间, 实现近距离物体的检测和距离测量。
智能驾驶技术与自动驾驶系统的创新与应用培训ppt
数据后处理
对决策和规划结果进行验证和 优化,提高自动驾驶系统的性 能和安全性。
03
感知与决策算法介绍
传感器融合技术
01
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03
传感器类型
介绍不同类型的传感器, 如激光雷达、毫米波雷达 、摄像头、超声波等。
传感器融合方法
阐述常见的传感器融合方 法,如卡尔曼滤波、粒子 滤波、贝叶斯滤波等。
传感器融合优势
数据采集与处理流程
数据预处理
对采集的数据进行清洗、去噪 、配准等处理,提高数据质量 。
决策与规划
根据特征信息,利用算法和模 型进行决策和路径规划,生成 车辆行驶的指令。
数据采集
通过激光雷达、摄像头等传感 器采集车辆周围的环境信息。
特征提取
从处理后的数据中提取出与车 辆行驶相关的特征,如障碍物 位置、道路标志等。
03
分析目标检测与跟踪在智能驾驶中的重要性和应用场景。
路径规划与决策算法
01
路径规划算法
介绍常见的路径规划算法,如Dijkstra算法、A*算法、RRT算法等。
02
决策算法
阐述决策算法的基本原理和实现方法,如基于规则的方法、基于深度学
习的方法等。
03
路径规划与决策在智能驾驶中的应用
分析路径规划和决策在智能驾驶中的重要性和应用场景,如自动泊车、
智能公交系统
实时公交信息查询
通过智能公交系统,乘客 可以实时查询公交车辆的 位置、到站时间等信息, 方便出行。
公交优先通行
在交通拥堵的情况下,智 能公交系统能够通过调整 信号灯的亮度和时间,保 障公交车辆优先通行。
乘客服务提升
智能公交系统还可以提供 语音播报、电子站牌等服 务,提升乘客的出行体验 。
汽车自动驾驶系统PPT幻灯片课件
4、完全自动化系统:
可无人驾驶车辆、允许车内所有乘员从事其他活动且无需进行监控 的系统。
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系统主要构成
主控电脑
这里除了用于运算的电脑外,还有测距信息综合器,这 套核心装备将负责汽车的行驶路线、方式的判断和执行
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驾驶辅助系统
分类
部分自动化系统 高度自动化系统
完全自动化系统
3
1、驾驶辅助系统(DAS):
目的是为驾驶者提供协助,包括提供重要或有益的驾驶相关信息, 以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。
2、部分自动化系统:
在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预的 系统。
3、高度自动化系统:
用于测量汽车与前(和前置摄像头一同配合测量)后左右各个物体间的距离。
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自动驾驶
(理论:模糊控制原理)
定位与导航: 所量现糊程自以过谷围转由驱达避对出谓及与逻表动及有歌地转动的基障向障模模操辑达驾激人的形向器转于碍:糊糊作为出驶光驾数的:电 、 向脉物控逻者基来汽测驶据大子角指冲回基制辑相础,车距汽中量从控位令扫避于,推同,通器车心信就用而制移控描过脉理的过来采来息是比逐单传制成程冲的控了集实。G在较渐元感转像中扫P知制解的现控简得器向(S的与描E识 。 周 地 ,进制单到等执C主目的来该围图谷U行方的了组行动标主)模理的歌)、定法数广成机对视间动拟论交的全位上学泛。构前觉的视人以通数液,应形应它实方三相觉的模状据压使用式用能现的维互系模糊况中转用模直。够准道图关统糊集,心向视糊接根确路象系思合并能器频集将据的进的及维、通处摄理人自转行特避方模过理步像论的动向导点障法糊一汽进头、判驾功航进路语个车,电模断用驶能。、行径言详收机糊、计控。这分。雷变尽集、语思算制一析达量的的步言维机计切、传和地有进变过实算都研感模图关电机通究器周(机下过通;,给
智能驾驶技术与自动驾驶系统的创新与应用培训ppt
详细描述
矿区无人驾驶运输服务使用无人驾驶 卡车和其他智能设备进行矿区内的货 物运输。这种服务能够减少人力成本 和事故风险,提高矿区作业效率和安 全性。
05
智能驾驶与自动驾驶系统的挑 战与前景
技术挑战与解决方案
02
智能驾驶与自动驾驶系统的关 键技术
环境感知技术
雷达感知
摄像头技术
利用雷达传感器探测周围障碍物、车 辆和行人的距离、速度和角度等信息 ,为自动驾驶系统提供实时环境数据 。
利用高清摄像头捕捉道路图像,通过 图像处理技术识别车道线、交通标志 、行人和其他障碍物。
激光雷达技术
通过激光雷达扫描周围环境,获取高 精度三维地图数据,帮助自动驾驶系 统识别道路标志、车道线、交通信号 灯等。
详细描述
智能驾驶汽车通过实时感知周围环境并做出决策,能够实现 高效、安全的行驶。它们可以提供共享出行、出租车和私人 租赁等服务,为城市居民提供便利的出行方式。
物流配送服务
总结词
自动驾驶卡车和无人配送车在物流配送领域的应用,提高了物流效率和准确性,降低了人力成本和配送错误率。
详细描述
通过智能化的路线规划和货物跟踪系统,自动驾驶卡车能够实现高效、准确的货物运输。无人配送车则能够快速 、准确地送达包裹和食品等物品,为消费者提供便利的服务。
智能驾驶技术与自动驾驶系统的 创新与应用培训
汇报人:可编辑 2023-12-24
目 录
• 智能驾驶与自动驾驶系统概述 • 智能驾驶与自动驾驶系统的关键技术 • 智能驾驶与自动驾驶系统的创新点 • 智能驾驶与自动驾驶系统的应用案例 • 智能驾驶与自动驾驶系统的挑战与前景
智能驾驶技术与自动驾驶系统的应用培训(2)
在高速公路上,自动驾驶系统需要能 够自主判断何时进行超车或换道操作 ,并确保这些操作的安全性和效率。
高速动态环境感知
高速公路上的车辆行驶速度较快,自 动驾驶系统需要具备高速动态环境感 知能力,以及时识别和应对突发情况 。
停车场自动泊车功能
停车位识别与选择
在停车场中,自动驾驶系统需要 能够识别可用的停车位,并根据 车辆尺寸和停车需求选择合适的
停车位。
自动泊车控制
自动驾驶系统需要实现精确的泊 车控制,包括控制车速、转向和 刹车等,以确保车辆能够准确地
停入选定的停车位。
障碍物感知与避让
在自动泊车过程中,自动驾驶系 统需要实时感知周围的障碍物, 如其他车辆、行人或停车场的设 施等,并采取相应的避让措施以
确保安全。
04
自动驾驶系统设计与实现方法
THANKS
感谢观看
误差识别技术
运用统计分析、机器学习等方法对传感器数据进行处理,识别出误 差并对其进行分类。
补偿策略
根据误差识别结果,制定相应的补偿策略,如滤波、插值、校准等 ,以提高传感器数据的准确性和可靠性。
复杂环境下的决策规划优化方法
环境感知技术
利用激光雷达、摄像头、超声波 等传感器,实现对周围环境的实 时感知和建模。
关键算法介绍与实现过程
01
感知算法
包括目标检测、目标跟踪、语义分割等算法,用于从传感器数据中提取
环境信息。实现过程包括数据预处理、特征提取、分类器设计等步骤。
02
决策算法
根据感知结果和地图信息,进行路径规划、行为决策等任务。实现过程
包括状态估计、预测模型、决策模型等步骤。
03
控制算法
根据决策结果,控制车辆执行相应的动作,如加速、减速、转向等。实
智能驾驶技术与自动驾驶系统的创新与应用培训ppt
智能驾驶和自动驾驶系统的研究始于20世纪80年代,随着计算机视觉、传感器 技术和人工智能等技术的不断发展,智能驾驶和自动驾驶系统的技术逐渐成熟 。
发展
目前,智能驾驶和自动驾驶系统已经进入商业化应用阶段,未来将进一步普及 和完善,实现更高级别的自动驾驶。
智能驾驶与自动驾驶系统的应用场景
城市交通
高速公路
智能驾驶和自动驾驶系统面临的主要 挑战之一是安全问题,包括道路安全 、网络安全和系统可靠性等方面。
解决方案
为解决安全问题,需要加强技术研发 和测试,提高系统的稳定性和可靠性 ;同时,建立完善的安全监管机制, 加强网络安全防护和数据安全管理。
技术挑战与解决方案
技术挑战
智能驾驶和自动驾驶系统的技术挑战 包括感知与决策、控制与执行、高精 度地图与定位等方面的问题。
5G技术在智能驾驶与自动驾驶系统中的应用
5G技术为智能驾驶与自动驾驶系统提供了更快速、可靠和低 延迟的数据传输,支持车辆与基础设施、其他车辆和云端进 行实时通信,实现信息共享和协同决策。
5G技术还为高清地图的实时更新和车辆远程控制提供了可能 ,有助于提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。
人工智能在智能驾驶与自动驾驶系统中的应用
01
人工智能技术是实现智能驾驶与 自动驾驶系统的关键,通过模拟 人类的感知、认知和决策过程, 使车辆具备自主驾驶的能力。
02
人工智能技术还可以用于优化车 辆的能源消耗和排放,提高交通 效率,减少交通拥堵和事故风险 。
04 智能驾驶与自动驾驶系统的挑战与解决方案
CHAPTER
安全挑战与解决方案
安全挑战
系统的可靠性和安全性。
V2X通信技术
总结词
V2X通信技术实现车辆与周围环境、其他 车辆及交通基础设施之间的信息交互, 是智能驾驶与自动驾驶系统的重要通信 手段。
自动驾驶汽车PPT课件
第3页/共16页
自动驾驶汽车的优势 避免因为行车距离过近、分心驾驶及危险驾驶等人为因素而导致之 交通事故 可以节省人们大量时间,让乘客在路途中做其他的事 减轻车辆乘客驾驶与导航之工作 减少对交通警察的需求,以及汽车保险费用
搭载CDC系统的宝马5 系已进行了5 000 km 的路面测试,无人技术已比较成熟
福特汽车与麻省理工和斯坦福大学合作开 发。麻省理工团队研究汽车如何最准确地预 测行人和周围其他车辆的行动,而斯坦福大 学团队则研究如何让汽车看清楚四周的障碍 物
第8页/ห้องสมุดไป่ตู้16页
自动驾驶汽车的现状
一汽无人驾驶新技术的研究始于2001 年。红旗HQ3 无人驾 驶轿车是一汽自主品牌轿车向高端技术发展的一个新成果;由 国防科技大学研制的中国无人驾驶汽车红旗HQ3,2011 年 通过了试验,从长沙上高速,自行开往武汉,行程286 km, 其中自主超车67 次,平均时速87 km/h
第4页/共16页
自动驾驶汽车的现状
随着科技的发展,自动驾驶汽车已逐渐成为现实,像 奔驰、宝马、特斯拉和丰田等汽车巨头,都已经发布或 即将发布具有无人驾驶功能的车型,而科技公司也在无 人驾驶技术的研发方面不断突破/共16页
自动驾驶汽车的现状
第10页/共16页
自动驾驶汽车技术
路障检测
第11页/共16页
自动驾驶汽车技术
路边停车检测
第12页/共16页
自动驾驶汽车技术
十字路口检测
第13页/共16页
自动驾驶汽车技术
骑行手势检测
第14页/共16页
自动驾驶汽车的未来
第15页/共16页
汽车自动驾驶技术ppt课件
谷歌当心!苹果索尼涉足自动驾驶汽 车
• 早在2010年,谷歌便展示了无人驾驶技术;去年五月底, 谷歌更是宣布其正着手打造100辆自动驾驶汽车的原型车。 这些汽车没有方向盘,没有踏板,也没有其他麻烦的给人 用来控制或引导汽车的机械零件。谷歌制造
• 看得出,这家依靠搜索引擎起家的互联网公司,正铁了心 要进行一场豪赌。
• 但是,自从谷歌展示了无人驾驶技术之后,传统汽车行业 也开始对这种技术表现出了浓厚的兴趣。比如在今年的 CES上,宝马展示了智能手表自动泊车技术;奥迪在美国 五号州际公路上进行了首次远程高速路自动驾驶实验。
• 可以看得出,传统汽车厂商正试图用自己的方式阻止技术 对汽车驾驶这种目前几乎完全由人类驾驶员掌握的领域的 入侵。毕竟,谷歌的无人驾驶技术,至少还需要五年时间 才能进入实际使用阶段,而这个时间空档,则正是传统汽 车厂商的机会。
完全没有驾驶操控单元,也就 是说无方向盘、无踏板
奔驰 s500 在德国的开放道路成功行驶近100公
里的路程
奔驰研发董事 韦伯曾表示希 望奔驰能够成 为售价将全自 动车款投入量 产的车厂,他 个人也预计全 自动的奔驰车 将能够在2020 年前供消费者 使用。
自动驾驶技术差异及其所面临的 挑战
• 只有奔驰以及谷歌的自动驾驶技术是 一整套完整的可以真正的实现常规路 况下的自动驾驶的技术,而且也真正 获得了实际的行驶数据,并获得了成 功;而不论丰田、宝马、沃尔沃还是奥 迪的自动驾驶技术都是不完整的,它 们只能在特定的情况下对车辆进行暂 时的自动驾驶。
• 显然,CarPlay只是苹果 驶汽车等一系列的可能性。
• 可以说,虽然目前没有明确证据表明苹果正研发电动 汽车或者自动驾驶汽车,但是至少,苹果已经开始对 汽车领域虎视眈眈。由于显而易见的原因,苹果应该 不会与传统汽车厂商建立全面的合作伙伴关系,而是 自主探究汽车行业相关知识,最终成立自己的汽车公 司。
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4、完全自动化系统:
可无人驾驶车辆、允许车内所有乘员从事其他活动且无需进行监控 的系统。
系统主要构成
主控电脑
这里除了用于运算的电脑外,还有测距信息综合器,这 套核心装备将负责汽车的行驶路线、方式的判断和执行
分类
驾驶辅助系统 部分自动化系统 高度自动化系统 完全自动化系统
1、驾驶辅助系统(DAS):
目的是为驾驶者提供协助,包括提供重要或有益的驾驶相关信息, 以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。
2、部分自动化系统:
在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预的 系统。
3、高度自动化系统:
激光雷达
车顶的“水桶”形 装置是自动驾驶汽 车的激光雷达,它 能对半径60米的周 围环境进行扫描, 并将结果以3D地图 的方式呈现出来, 给予计算机最初步 的判断依据。
主控电脑
自动驾驶汽车最重 要的主控电脑被安 排在后车厢,这里 除了用于运算的电 脑外,还有测距信 息综合器,这套核 心装备将负责汽车 的行驶路线、方式 的判断和执行。
汽车自动驾驶系统
简介
自动驾驶汽车(Autonomous vehicles;Self-piloting automobile ), 简称自驾汽车。是指谷歌工程师主导研制并安装汽车自动驾驶成熟技 术设备的汽车。可以依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全 球定位系统协同合作,让电脑在没有任何人类主动的操作下,自动安 全地操作机动车辆。
特殊环境
无人驾驶汽车研究走在前列的国家,一直都很重视其在军事 和其他一些特殊条件下的应用。车辆的可靠性、对恶劣环境 的适应性是在特殊环境下考虑的首要问题,也是在未来推广 应用要重点解决的问题。该方向的研究可能应于与恶劣环境 下的和长途客运,使用在具有良好标志 的结构化高速公路上以保证对行车路线的准确跟踪。此项研 究把精力集中在简单结构化环境下的高速自动驾驶上,其目 标是实现进入高速公路之后的全自动驾驶。
城市环境
城市环境下的无人驾驶由于速度较慢,应用前景更好。短期 内,可作为城市大容量公共交通(如地铁等)的一种补充, 解决城市区域交通问题。但是,城市环境也更为复杂,对感 知和控制算法提出了更高的要求。用于公共交通的系统可以 沿着固定路线,呈编队形式行驶,相对于家用无人自动驾驶 汽车,其复杂程度要大大简化。
左后轮传感器
很多人第一眼会 觉得这个像是方 向控制设备,而 事实上这是自动 驾驶汽车的位置 传感器,它通过 测定汽车的横向 移动来帮助电脑 给汽车定位,确 定它在马路上的 正确位置。
前置摄像头
自动驾驶汽车 前置摄像头谷 歌在汽车的后 视镜附近安置 了一个摄像头, 用于识别交通 信号灯,并在 车载电脑的辅 助下辨别移动 的物体,比如 前方车辆、自 行车或是行人。
用于测量汽车与前(和前置摄像头一同配合测量)后左右各个物体间的距离。
自动驾驶
(理论:模糊控制原理)
定位与导航: 所量现糊程自以过谷围转由驱达避对出谓及与逻表动及有歌地转动的基障向障模模操辑达驾激人的形向器转于碍:糊糊作为出驶光驾数的:电 、 向脉物控逻者基来汽测驶据大子角指冲回基制辑相础,车距汽中量从控位令扫避于,推同,通器车心信就用而制移控描过脉理的过来采来息是比逐单传制成程冲的控了集实。G在较渐元感转像中扫P知制解的现控简得器向(S的与描E识 。 周 地 ,进制单到等执C主目的来该围图谷U行方的了组行动标主)模理的歌)、定法数广成机对视间动拟论交的全位上学泛。构前觉的视人以通数液,应形应它实方三相觉的模状据压使用式用能现的维互系模糊况中转用模直。够准道图关统糊集,心向视糊接根确路象系思合并能器频集将据的进的及维、通处摄理人自转行特避方模过理步像论的动向导点障法糊一汽进头、判驾功航进路语个车,电模断用驶能。、行径言详收机糊、计控。这分。雷变尽集、语思算制一析达量的的步言维机计切、传和地有进变过实算都研感模图关电机通究器周(机下过通;,给
前后雷达:后车厢
的主控电脑谷歌在无人 驾车汽车上分别安装了 4个雷达传感器(前方3 个,后方1个),用于 测量汽车与前(和前置 摄像头一同配合测量) 后左右各个物体间的距 离
前雷达 后雷达
发展趋势
高速公路环境
城市环境 特殊环境
无人驾驶汽车的研究,可以归纳为这三个方面,这三个方面相互重叠, 只是技术的侧重点不同