智能车辆体系结构_汽车与自动驾驶系统解读
智能网联汽车基础知识
智能网联汽车基础知识
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智能网联汽车基础知识
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驾驶员拥有车辆全部控制权
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1.1.1 智能网联汽车定义——无人驾驶汽车
无人驾驶汽车是经过车载环境感知系统感知道路环境, 自动 规划和识别行车路线并控制车辆抵达预定目标智能汽车。 它是利用环境感知系统来感知车辆周围环境, 并依据感知所 取得道路情况、车辆位置和障碍物信息等, 控制车辆行驶方 向和速度, 从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶
无人驾驶汽车发展还需要多方面共同努力
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1.1.2 智能网联汽车分级
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第二节 智能网联汽车技术分级
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1.1.2 智能网联汽车分级
在量产车型中, 自动驾驶等级最高是L3级, 即奥迪A8, 它配 置了4个鱼眼摄像头、12个超声波雷达、4个中程毫米波雷 达、1个远程毫米波雷达、1个激光雷达、1个前视摄像头。 其中, 4个鱼眼摄像头用于360°环视系统, 12个超声波雷达 用于自动泊车系统
会自动完成全部工况下自动驾驶
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智能网联汽车基础知识
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1.2 智能网联汽车体系结构—层次结构
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 。
智能车辆自动驾驶系统设计与模拟仿真
智能车辆自动驾驶系统设计与模拟仿真随着科技的发展，智能车辆自动驾驶系统日益成为现实。
这一技术的出现旨在通过利用传感器、人工智能和机器学习等先进技术，实现车辆的自动驾驶，提高行车安全性、舒适性和效率。
对于这个任务，本文将介绍智能车辆自动驾驶系统的设计原理和模拟仿真技术，帮助读者全面了解这一领域的最新动态。
智能车辆自动驾驶系统设计的基础是传感器技术。
传感器可以感知周围环境的信息，为车辆提供实时的地图数据、障碍物检测和车道辨识等必要信息。
常见的传感器包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头和超声波传感器等。
这些传感器可以辅助车辆进行距离测量、障碍物检测和车道保持等功能，从而实现自动驾驶的目标。
自动驾驶系统的核心是人工智能和机器学习技术。
这些技术可以使车辆通过学习和适应不同驾驶场景，并根据环境的变化做出相应的决策和控制。
例如，通过机器学习算法，车辆可以学习如何正确解读传感器提供的数据，并进行行车路径规划和避障等操作。
此外，人工智能还可以通过与车辆乘员的互动，提供个性化的驾驶体验。
在模拟仿真方面，智能车辆自动驾驶系统设计需要借助高级仿真工具来验证其可行性和性能。
这种仿真技术可以帮助工程师在实际开发之前进行虚拟测试，并对自动驾驶系统的各个方面进行优化和调整。
仿真测试可以模拟各种驾驶场景，包括不同的路况、天气和交通状况。
通过不断的迭代和调试，设计人员可以逐步优化系统的性能，确保安全性和可靠性。
除了在仿真环境中进行测试外，智能车辆自动驾驶系统的实际道路测试也是必不可少的。
在实际道路测试中，设计人员可以进一步验证系统的可靠性和适应性。
实际测试可以提供更准确的数据和反馈，帮助工程师识别和解决潜在问题，并进一步改进系统的性能。
此外，实际测试还能帮助确定系统在不同驾驶场景下的可靠性和安全性。
尽管智能车辆自动驾驶系统的设计和模拟仿真在技术上取得了重要突破，但仍然存在一些挑战和问题。
例如，目前与车辆和行人的交互、道路标志的辨识和自主决策等方面仍存在改进的空间。
智能车辆的自动驾驶仿真
物流配送车
物流配送车利用智能车辆 技术实现高效、准确的货 物配送，降低物流成本。
公共交通
公共交通领域引入智能车 辆技术可以提高公共交通 的效率、安全性和舒适性 。
02
CATALOGUE
自动驾驶技术
自动驾驶技术的定义与分类
自动驾驶技术的定义
自动驾驶技术是一种通过先进的感知、决策、控制和车辆动力学等技术，实现 车辆自主驾驶的技术。
实验内容
本实验将利用仿真技术构建各种道路和环境场景，包括城市道路、高速公路、交叉口、拥堵路段、恶劣天气等， 测试智能车辆自动驾驶系统的应对能力和效果。实验将记录系统在不同场景下的表现，评估其性能指标，并分析 可能存在的不足和改进方向。
实验方法与实验步骤
• 实验方法：本实验将采用基于仿真平台的实验方法，利用计算 机生成各种道路和环境场景，模拟智能车辆的自动驾驶过程。 实验过程中，将记录车辆的行驶轨迹、速度、加速度等运动参 数，以及车辆与周围环境的交互信息，以便对系统性能进行全 面评估。
04
CATALOGUE
智能车辆的自动驾驶仿真平台
仿真平台的建设目标与建设原则
建设目标
智能车辆的自动驾驶仿真平台旨在为自动驾驶算法的研发、 测试和验证提供真实且可靠的模拟环境，提高算法的准确性 和安全性。
建设原则
仿真平台的建设应遵循真实性、全面性、可扩展性和易用性 原则，确保模拟环境与真实场景的一致性，涵盖各种道路类 型和交通场景，支持大规模并行测试，并具备良好的用户界 面。
02
03
感知技术
通过传感器、计算机视觉 等技术获取车辆周围的环 境信息，包括道路、车辆 、行人等。
决策技术
基于感知到的环境信息， 利用算法和模型进行决策 ，包括路径规划、速度控 制等。
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。
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。
自动驾驶汽车概述
1.3自动驾驶汽车发展现状
当前全球自动驾驶产业已迎来了快速发展的机遇。全球汽车销量经过数年的增 速下降之后，在2016年迎来首次增速上升，但2017年增速又开始下降，全球 汽车销量的增长空间已经明显不足，车企正积极寻求投入 ，传统汽车企业如奔驰、宝马、奥迪、本 田等厂商，其自动驾驶技术安全辅助驾驶 系统、车载信息服务系统已相对成熟。得 益于V2X通讯技术、车载传感器技术、车 辆线控技术逐渐发展和积累，自动驾驶前 景受到了广泛的关注，其在市场中应用的 热度也愈发高涨。
8、标准法规：包括 ICV 整体标准体系，以及涉及汽车、交通、通信等各领域的 关键技术标准。
9、测试评价：包括 ICV 测试评价方法与测试环境建设。
1.2自动驾驶汽车关键技术
依据上面对自动驾驶关键技术的解析，自动驾驶汽车的核心体系又可分为感 知系统、决策系统、执行系统3个层次，如图所示。
1.2自动驾驶汽车关键技术
1.1.2 SAE分级的更新
另外，SAE在本次更新中强调了防撞功能：包含干预型主动安全系统在内的防撞功 能可以配置在具备有任何级别的行驶自动化系统的车辆中。对于执行完整DDT的自 动驾驶系统（ADS）功能（即级别L3-L5），防撞功能是自动驾驶系统（ADS）功 能的一部分。
1.1.3 中国自动驾驶分级
1.1.2 SAE分级的更新
随着汽车行业自动化系统技术的不断提升，为了更加正确的引导自动驾驶汽车行业 的发展，SAE对参照标准进行了多次更新。2018年修订版SAE J3016TM《标准道 路机动车驾驶自动化系统分类与定义》进一步细化了每个分级的描述。
1.1.2 SAE分级的更新
SAE在更新版本的标准中，提出了动态驾驶任务，并依据动态驾驶任务的执行者 和具体内容来定义自动驾驶处于的级别，并认为驾驶中有三个主要的参与者：用 户、驾驶自动化系统以及其他车辆系统和组件。
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
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。
智能汽车的专业名词解释
智能汽车的专业名词解释智能汽车，作为当今科技进步的产物，已经逐渐成为汽车行业的热门话题。
智能汽车是一种拥有自主感知、决策和执行能力的车辆，它利用先进的传感器和计算系统，能够实时获取并分析路况信息，从而为驾驶员提供更安全、舒适的驾驶体验。
以下是对智能汽车中几个专业名词的解释。
1. 自动驾驶：自动驾驶是智能汽车的核心技术之一。
它指的是车辆在无需人类干预的情况下，通过内置的传感器和计算系统，实现自主感知和决策，并完成车辆的运动控制。
自动驾驶技术可以分为五个级别，从Level 0到Level 5，Level 0表示完全人工驾驶，Level 5表示完全自动驾驶，无需人类干预。
2. 车到车通信（V2V）：车到车通信是指车辆之间通过无线通信技术进行信息交互和共享。
通过V2V技术，车辆可以相互传递实时的位置、速度、加速度等信息，从而提高车辆之间的协同性，减少交通事故的发生。
3. 车到基础设施通信（V2I）：车到基础设施通信是指车辆和交通基础设施之间的通信。
交通基础设施包括红绿灯、交通信号、路况监测系统等。
通过V2I技术，车辆可以和基础设施实时交换信息，获取当前交通状况、路况和导航等信息，从而提高行车效率和安全性。
4. 人机交互（HMI）：人机交互是指人与智能汽车之间的信息交流和操作方式。
智能汽车通过HMI技术，将复杂的车辆信息以直观、易理解的方式呈现给驾驶员，同时通过语音识别、手势识别等技术，使驾驶员能够方便地与车辆进行交互。
HMI 技术的发展，旨在提高驾驶员的操作便捷性和驾驶安全性。
5. 感知系统：智能汽车的感知系统是指通过各类传感器获取外界环境信息的系统。
感知系统通常包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器，它们能够实时探测车辆周围的物体、道路状况和行人等信息，并将这些信息传输给计算系统进行分析和处理。
6. 加密与安全：智能汽车在信息交互和数据传输的过程中面临着安全性的挑战。
加密与安全技术旨在保护车辆的信息和数据不受未授权的访问和篡改。
智能驾驶技术与自动驾驶系统的应用培训ppt
汇报人：可编辑
2023-12-23
目录
CONTENTS
• 智能驾驶技术概述 • 自动驾驶系统的工作原理 • 智能驾驶系统的关键技术 • 自动驾驶系统的实际应用 • 安全与法规问题 • 未来展望与趋势分析
01
智能驾驶技术概述
定义与特点
定义
智能驾驶技术是一种通过集成传 感器、控制器、执行器等多种技 术，实现车辆自主驾驶或辅助驾 驶的功能。
人工智能和机器学习技术将在自动驾驶领域发挥越来越重要的作用，例
如通过深度学习算法实现更精准的物体识别和场景理解。
03
V2X通信技术
车联网（V2X）技术将实现车辆与周围环境、其他车辆以及交通基础设
施之间的实时信息交换，为自动驾驶提供更全面的感知和决策支持。
市场发展前景
1 2 3
市场规模
随着智能驾驶和自动驾驶技术的不断发展和普及 ，预计未来几年全球自动驾驶市场规模将持续增 长。
深度学习与计算机视觉
深度学习
深度学习是机器学习的一种高级形式，它利用神经网络模型 来处理和分析大量数据。在智能驾驶中，深度学习可以帮助 车辆识别行人、车辆和交通信号等，从而提高驾驶安全性。
计算机视觉
计算机视觉是深度学习的一个重要应用领域，它使得车辆能 够通过图像识别和分析来感知周围环境。通过计算机视觉技 术，车辆可以识别车道线、交通标志和障碍物等，从而为驾 驶决策提供依据。
L2级
部分自动化，如自动泊车、自动紧急制动等。
L3级
有条件自动化，在特定情况下可完全自动驾驶，但 仍需驾驶员监控。
L4级
高度自动化，在特定区域内可完全自动驾驶，无 需驾驶员干预。
L5级
自动驾驶简介介绍
01
02
03
传感器类型
雷达、激光雷达（LiDAR ）、摄像头、超声波等。
感知范围
识别周围环境中的障碍物 、道路标志、交通信号灯 等。
感知精度
对障碍物的距离、速度、 角度等参数进行精确测量 。
路径规划与决策控制技术
路径规划
根据起点和终点，规划出 一条或多条安全、高效的 行驶路径。
决策控制
根据当前环境和车辆状态 ，选择最佳的行驶路径和 速度，确保行车安全。
政策法规不断完善助力发展
政策法规逐步完善
各国政府将逐步完善自动驾驶相关的法律法规，为自动驾驶的商 业化应用提供法律保障。
交通基础设施改造
政府将加大对交通基础设施的投入，改造道路、交通信号灯等基础 设施，以适应自动驾驶的发展需求。
公共安全与隐私保护
政府将加强对公共安全和隐私保护的监管，确保自动驾驶技术的安 全性和合规性。
随着传感器技术、计算能力和算法的进步，自动驾驶系统 的感知、决策和执行能力将不断提升，逐步实现更高级别 的自动驾驶。
5G/6G通信技术助力
5G/6G通信技术的应用将为自动驾驶提供更稳定、更快速 的数据传输和处理能力，提升自动驾驶系统的实时性和安 全性。
人工智能与大数据融合
人工智能和大数据技术的融合将为自动驾驶提供更精准的 预测和决策支持，推动自动驾驶技术的智能化发展。
跨界合作拓展应用领域
产业链上下游合作
01
自动驾驶产业链上下游企业将加强合作，共同推动自动驾驶技
术的发展和应用。
与出行服务企业合作
02
自动驾驶技术将与出行服务企业合作，共同开发共享出行、智
能交通等应用场景。
与科技公司合作
03
人工智能——汽车自动驾驶幻灯片PPT
背景
从20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发 达国家开始进行无人自动驾驶汽车的研究，目 前在可行性和实用化方面都取得了突破性的进 展。
自动驾驶车辆的研究方向
驾驶员行为分析 （Driver Behavior Analysis）
环境感知 （Environmental Perception）
极端情况下的自主驾驶 （Autonomous Driving on Extreme courses ）
规范环境下的自主导航 车辆运动控制系统
人工智能——汽车自动驾 驶幻灯片PPT
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简介
无人驾驶汽车是一种智能汽车，也可以称之为 轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系 统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。
主动安全系统 （Active Safety Systems）
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
ห้องสมุดไป่ตู้国从20世纪80年代开始进行自动驾驶汽车的 研究。
国内成果
德国大众
美国通用
关键条件
实现自动驾驶需要自动驾驶系统符合五个关键条件
1、交通标志规范化、统一化，电脑可以清晰识别。 2、GPS导航的极度精确。 3、无所不在的数字自动化。 4、汽车对道路上的人和物体的识别与判断。 5、自动驾驶汽车大规模进入市场。
智能交通技术架构体系
5、商用车辆运营系统 ： 主要针对货运和远程客运企业，目的是提高运 营效率和安全性；它利用卫星、路边信号标杆、电子地图、车辆自动 定位与识别、自动分类与称重等设备与技术，对运营车辆进行调度管 理，掌握车辆的位置、货物负荷、移动路径等信息。
智能交通管理系统
1、移动便民终端：通过移动网络将所有交通信息远程传输到市民的手机 或者平板电脑当中，方便市民与城市智能交通系统联动。
2、先进交通管理系统：包括城市交通控制系统、高速公路管理系统、应 急管理系统、公交优先系统、不停车自动收费系统、需求管理系统等。
3、先进出行者信息系统：向出行者提供当前的交通和道路状况等，以帮 助出行者选择出行方式、出行时间和出行路线 ；还可为出行者提供准 确实时的地铁、轻轨和公共汽车等公共交通的服务信息。
智能交通整体应用体系
技术手段——技术架构
感知层
感知层是实现物联网全面的感知的基础 1.包括二维码标签和识读器、RFID标签和读写器、摄像头、GPS （北斗）、传感器和M2M终端、传感器网络和传感器网关等 ； 2.要解决的重点问题是感知和识别物体，采集和捕获信 息； 3.要突破的方向是具备更敏感、更全面的感知能力，解决低功耗、 小型化和低成本的问题；
技术手段——关键技术
云计算
云计算
IT基础设施和服务的交付和使用模式，即通过网络以按 需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件 ） 或者服务。 将计算任务分布在大量的分布式计算机上，使得企业 能 够按照应用需求使用有限资源，从而充分利用资源 ，大 部分提高整体计算能力。
无人驾驶汽车系统基本框架
无人驾驶汽车系统基本框架无人驾驶系统的核心可以概述为三个部分：感知（Perception），规划（Planning）和控制（Control），这些部分的交互以及其与车辆硬件、其他车辆的交互可以用下图表示：感知是指无人驾驶系统从环境中收集信息并从中提取相关知识的能力。
其中，环境感知（Environmental Perception）特指对于环境的场景理解能力，例如障碍物的位置，道路标志/标记的检测，行人车辆的检测等数据的语义分类。
一般来说，定位（Localization）也是感知的一部分，定位是无人车确定其相对于环境的位置的能力。
规划是无人车为了某一目标而作出一些有目的性的决策的过程，对于无人驾驶车辆而言，这个目标通常是指从出发地到达目的地，同时避免障碍物，并且不断优化驾驶轨迹和行为以保证乘客的安全舒适。
规划层通常又被细分为任务规划（Mission Planning），行为规划（Behavioral Planning）和动作规划（Motion Planning）三层。
最后，控制则是无人车精准地执行规划好的动作的能力，这些动作来源于更高的层。
01感知环境感知为了确保无人车对环境的理解和把握，无人驾驶系统的环境感知部分通常需要获取周围环境的大量信息，具体来说包括：障碍物的位置，速度以及可能的行为，可行驶的区域，交通规则等等。
无人车通常是通过融合激光雷达（Lidar），相机（Camera），毫米波雷达（Millimeter Wave Radar）等多种传感器的数据来获取这些信息，本节我们简要地了解一下激光雷达和相机在无人车感知中的应用。
激光雷达是一类使用激光进行探测和测距的设备，它能够每秒钟向环境发送数百万光脉冲，它的内部是一种旋转的结构，这使得激光雷达能够实时的建立起周围环境的3维地图。
通常来说，激光雷达以10Hz左右的速度对周围环境进行旋转扫描，其扫描一次的结果为密集的点构成的3维图，每个点具备（xyz）信息，这个图被称为点云图（Point Cloud Graph），如下图所示，是使用Velodyne VLP-32c激光雷达建立的一个点云地图：激光雷达因其可靠性目前仍是无人驾驶系统中最重要的传感器，然而，在现实使用中，激光雷达并不是完美的，往往存在点云过于稀疏，甚至丢失部分点的问题，对于不规则的物体表面，使用激光雷达很难辨别其模式，在诸如大雨天气这类情况下，激光雷达也无法使用。
智能车辆体系结构汽车和自动驾驶系统
课程名称
22
11.5 智能车辆旳自主驾驶与辅助导航
11.5.5 研究动向分析与问题探讨 ➢ 研究背景旳民用化 ➢ 系统构造旳轻型化 ➢ 研究成果旳实用化 ➢ 产校双方旳协作化
课程名称
23
11.6 小结
本章简朴简介了智能车辆旳概念、研究目旳、意义、应 用情况以及目前世界上智能车辆旳研究方向、研究范围。 总旳来看，限于我国旳基础设施水平和经济实力，我国 智能车辆旳研究与工业发达国家有相当旳距离，在一定 旳时间内大范围开发、实施智能车辆旳应用还不太现实。 但不论是从学科发展、理论研究旳角度，还是从发展汽 车工业与有关产业，以及市场竞争旳角度看，超前研究 都是必要旳 。
基于条带状路标旳计算机视觉自主导航 自动辨认数字编码旳多停靠工位和多分支途径 自动辨认加速、减速、直角转弯、停车等车辆运动状态标识
符 智能辨认障碍物
课程名称
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11.3 智能车辆系统构造与微机测控系统
11.3.2 车辆体系构造及性能指标
课程名称
14
11.4 基于视觉导航旳智能车辆模糊逻辑控制
11.4.1 计算机视觉导航旳优点 ➢ 有关传感器系统简朴、经济，而且使控制器旳设计愈加
灵活以便 ➢ 视觉导航能更轻易地提供车辆行车环境旳障碍物信息，
从而使车辆避障愈加轻易
课程名称
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11.4 基于视觉导航旳智能车辆模糊逻辑控制
11.4.2 条带状路标检测算法 图像预处理 ：
➢ 像质改善，如图像锐化、平滑、复原、校正等； ➢ 图像分析，如边沿与线旳检测、区域分割、形状特征测
量等； ➢ 图像重建，如投影图像重建、利用对象生成立体图像、
课程名称
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11.3 智能车辆系统构造与微机测控系统
详解自动驾驶技术
深度解构自动驾驶核心技术一、定义按照美国汽车工程师学会（SAE）的定义，汽车的自动化水平如下:L0：无自动化L1：原始驾驶员辅助系统（Primitive driver assistance systems），包括自适应巡航控制、防抱死制动等L2：部分自动化，先进的辅助系统（Advanced assistance systems），例如紧急制动或避免碰撞L3：有条件的全自动化（Conditional automation），在正常操作期间，驾驶员可以专注于除驾驶以外的其他任务，但是紧急情况下必须能快速响应并接管车辆L4：在天气条件许可，基础设施（信号地图等）完善的情况下，完全不需要驾驶员。
L5：无论在任何场景下，都不需要驾驶员，目前尚无完全实现L4级别及以上的自动驾驶车辆。
二、系统构成和框架一般从系统框架上可以分为单车辆系统（Ego-only systems）和互联车辆系统（Connected multi-agent systems）；从算法实现上，可以分为两大类，一类是通过将各个部分模块化来实现，另一类是直接通过端到端的实现。
单车辆系统，顾名思义就是始终在一辆车自身执行所有必要的自动驾驶操作，而互联车辆系统可能需要依赖于其他车辆和一些基础设施来完成一些操作，比如现在比较火热的车辆网，V2X等。
就目前来说，当然还是单车辆系统更为常见。
模块化系统（Modular systems），指将传感器输入到执行器输出的中间过程分别构造成一个个独立的模块，比如定位、建图、感知、评估、规划与决策、车辆控制、预测、人机交互等。
模块化的基本逻辑就是分而治之，把一个复杂的任务分成若干个较为简单的子任务。
除此之外，模块化还有一些隐藏的优势，比如说对一些约束（如紧急制动，超速等），多模块意味着可以从不同角度施加约束，可以保证在其中部分传感器出现偏差的时候仍能提供较为可靠的输出。
反过来说，多模块也意外着出错的概率大大增加，某个模块的错误可能会沿着进程传播扩散，如前段时间的特斯拉事故，感知模块误将白色拖车分类为天空，即使后续模块完全正确执行，错误也无法避免。
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11.3 智能车辆系统结构与微机测控系统
11.3.2 车辆体系结构及性能指标 智能车辆的组织和控制结构可粗略分为以下三类基本模 块。 感知模块：获取并处理现场的环境信息。 规划模块：分解任务序列进行规划与决策。 执行模块：驱动车体执行任务操作
汽车与自动驾驶系统
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节 第六节 概述 世界智能车辆的研究与发展 智能车辆系统结构与微机测控系统 基于视觉导航的智能车辆模糊逻辑控制 智能车辆的自主驾驶与辅助导航 小结
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11.1 概 述
11.1.1 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，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。 从当前的发展看，可以分为两个层次： 是车辆辅助安全驾驶系统，或者是先进的车辆控制技术； 是自动驾驶系统，或者称为智能汽车，智能汽车在智能 公路上使用才能发挥出全部功能，如果在普通公路上使 用，它仅仅是一辆装备了辅助安全驾驶系统的汽车。
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11.1 概 述
11.1.2 车辆自动驾驶系统主要目的 防止部分交通事故的发生； 提高道路利用率； 提高驾驶员方便性； 减轻驾驶员负担； 实现车辆的安全高效行驶
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11.2 世界智能车辆的研究与发展
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11.2 世界智能车辆的研究与发展
11.2.4 智能车辆体系结构
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11.2 世界智能车辆的研究与发展
11.2.5 智能车辆技术的应用 在日本，众多的汽车厂商也在进行类似的开发工作，日 本政府也制定了完整的开发和实施计划，提出了智能道 路的概念。2000年11月在日本的筑波，来自日本各大汽 车厂家和美国的试验车辆完成了实证试验，这些试验车 辆不但可以在路段上自动驾驶，而且在路口可以探测其 它方向的车辆和过街的行人，并采取相应的措施。2001 年以后，日本开始在各地进行实证试验，2003年计划在 第二东名、名神公路先行引进使用，2015年左右在全国 主要干线道路实现智能道路。
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11.2 世界智能车辆的研究与发展
11.2.2 智能车辆的研究方向 车辆交互通信（Inter-vehicle Communications） 军事应用（Military Applications） 系统结构（System Architectures） 先进的安全车辆（Advanced Safety Vehicles）
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11.2 世界智能车辆的研究与发展
11.2.2 智能车辆的研究方向 目前智能车辆的研究方向主要有以下几个方面： 驾驶员行为分析（Driver Behavior Analysis） 环境感知（Environmental Perception） 极端情况下的自主驾驶（Autonomous Driving on Extreme Courses） 规范环境下的自主导航（Autonomous Navigation on Normal Environment） 车辆运动控制系统（Vehicle Motion Control Systems） 主动安全系统（Active Safety Systems） 交通监控、车辆导航及协作（Traffic Monitoring, Vehicle Navigation and Coordination）
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11.3 智能车辆系统结构与微机测控系统
11.3.1 引言 智能车辆的研究始于20世纪50年代美国开发的地下埋线 感应式自动引导车辆，虽然其引导技术已十分成熟，但 该种思路很难应用于户外环境。20世纪80年代以来，人 们一直在研究其他引导技术，先后研究过光学导航、视 觉导航、超声导航、红外线导航等，其中视觉导航因其 发展潜力巨大吸引了国内外众多的研究者 。
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11.2 世界智能车辆的研究与发展
11.2.3 智能车辆的研究范围 计算机视觉 传感器数据结合 智能控制在智能车辆上的应用
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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11.2 世界智能车辆的研究与发展
11.2.4 智能车辆体系结构 智能车辆集多种传感数据融合、视觉信息处理、环境建 模、导航、避障等功能于一体。为完成如此复杂、如此 众多的功能，历史上曾有几种体系结构，如水平型结构、 垂直型结构和综合型结构。