清华大学-自动驾驶系统设计及应用第五章

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清华大学-自动驾驶技术概论第四章

图 4.6 NVIDIA PX
硬件参考平台
计算平台
基于DSP的自动驾驶计算平台
德州仪器的TDA2x SoC是基于 DSP的自动驾驶计算平台。该计算平台有两个浮点DSP内核 C66x和四个专为视觉处理设计的完全可编程的视觉加速器，可实现各摄像头应用同步运行，用于车道保持、自适应巡航、目标检测等驾驶功能。同时，该计算平台也可用于摄像头、雷达等感知传感器的数据融合处理。图4.7为TDA2x SoC计算平台。
图 4.4 摄像头
硬件参考平台
传感器平台：
雷达传感器在自动驾驶中应用最为广泛，类别最多，包括激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等。
➢ GNSS/IMU组合导航系统：GNSS通常辅助以惯性传感器（IMU ）用来增强定位的精度。这两种传感器的数据通过卡尔曼滤波技术实时融合，可以实现导航设备的优势互补，提高定位精度和适用范围。图4.5为GNSS/IMU组合导航系统。
智能驾驶丛书（第一册）
智能驾驶技术丛书（第一册）
自动驾驶技术概论
本书思维导图
本章思维导图
Chapter 4 自动驾驶汽车开发平台
Outline
开发平台概述硬件参考平台软件开源平台整体开放平台安全解决方案
开发平台概述
自动驾驶汽车是一个集环境感知、规划决策、智能控制等众多自动驾驶功能模块为一体的综合系统，涉及传感、通讯、计算机、电子、自动控制、车辆动力学等众多技术领域。跨学科、多交叉的自动驾驶汽车开发需要相关技术人员可以模块化并行开发各个子系统。
自动驾驶系统涵盖多个软件模块，如感知、规划、控制等，同时整合了各硬件模块，如传感器模块、计算平台、线控车辆等。软硬件资源的有效调配十分关键，需要一个稳定、可靠的操作系统平台搭建自动驾驶软件模块。

智能驾驶决策规划与控制阅读随笔

《智能驾驶决策规划与控制》阅读随笔目录一、智能驾驶综述 (2)1. 智能驾驶定义与分类 (3)2. 智能驾驶发展历程 (4)3. 智能驾驶应用场景 (5)二、智能驾驶决策规划 (7)1. 决策规划基本概念 (8)2. 决策规划流程 (10)3. 决策算法与应用 (11)4. 决策规划的挑战与未来发展趋势 (13)三、智能驾驶控制 (14)1. 控制系统基本原理 (15)2. 控制系统设计方法 (17)3. 控制系统性能评估 (18)4. 控制系统的实际应用与挑战 (19)四、智能驾驶中的感知与交互 (20)1. 感知技术发展与应用 (21)2. 人机交互技术与实现 (22)3. 跨模态感知与交互 (23)4. 感知与交互的挑战与未来趋势 (24)五、智能驾驶的安全与法规 (26)1. 安全性问题与挑战 (27)2. 法规政策环境分析 (28)3. 安全与法规的协同发展 (29)4. 国际合作与标准制定 (31)六、智能驾驶的未来展望 (32)1. 技术创新与发展趋势 (33)2. 商业模式与市场前景 (34)3. 社会影响与伦理讨论 (36)4. 未来出行方式变革与挑战 (38)一、智能驾驶综述随着科技的飞速发展，智能驾驶已经从科幻电影中的概念逐渐走进现实生活。

即自动驾驶汽车，是指通过计算机系统对汽车进行控制，实现无人驾驶的技术。

它利用传感器、摄像头、雷达等设备获取周围环境信息，并通过先进的算法进行处理，实现对汽车的自动驾驶。

智能驾驶技术的发展可以分为几个阶段，初级阶段主要是辅助驾驶技术，如自动泊车、自适应巡航等。

中级阶段则是部分自动驾驶技术，如车道保持辅助、自动变道等。

而高级阶段则是完全自动驾驶技术，汽车可以在无需人工干预的情况下独立行驶。

智能驾驶技术的出现，无疑将极大地改善道路交通安全和效率。

全球每年约有130万人死于交通事故，其中大部分是由人为因素造成的。

智能驾驶技术可以通过精确的感知和判断，避免许多由人为失误引发的事故。

1.3 计算机软件1-操作系统课件(27张PPT)清华大学版(2024)初中信息技术七年级上册

1.下列软件中，属于系统软件的是（ A ）
A. Harmony OS、Windows、Android B. Linux、Mac OS、Flash C. Unix、Word、PPT D. 微信、腾讯QQ、Excel
2.下列关于软件的叙述,正确的是( A )
A.计算机软件分为系统软件和应用软件两大类 B.Android就是广泛使用的应用软件之一 C.所谓软件就是程序 D.系统软件是为了解决某一应用领域的某个实际问题而开发的软件
1、只有硬件的计算机必须配上软件才能正常使用。（身体+思想） 2、用户通过软件与计算机交流
“裸机” 满足用户需求
软件的与概硬念件的关系
1、相互依存 2、相互促成
软件的概分念类
计算机软件
系统软件
应用软件
操作系统

Windows， unix，Linux等
数据库管理系统等
MySQL， access
安全性不高。开源系统更容易遭到恶意攻击。开源并不代表所有东西都是免费的、自主的、可控的
（2）重启电脑的操作在哪里？
①点击左下角【开始】按钮，在弹出的菜单中找到【电源】选项； ②点击【电源】，弹出下拉菜单后，选择【重新启动】； ③等待电脑重新启动即可。
Window10的外观和主题
（3）如何更改计算机的主题？
桌面操作系统
Mac OS操作系统仅限于Mac系列计算机，是一款相对封闭的操作系统，它对应用软件的安装有较为严格的限定，但运行流畅感反映普遍较好。
桌面操作系统
Linux 则是一款免费、开源的操作系统，并且有非常多的衍生版本，它除了桌面操作系统之外，还有服务器及其他类型的发行版本。
移动（手机）操作系统

2017年清华大学《自动控制原理》ppt课件合集.pdf

1-1 自动控制的任务
下面通过具体例子来说明自动控制和自动控制系统的概念
控制器
气动阀门
流入
Q1浮子
水箱
H
流出Q2
水位自动控制系统
自动控制即没有人直接参与的控制，其基本任务是：在无人直接参与的情况下，只利用控制装置操纵被控对象，使被控制量等于给定值。

自动控制系统：指能够完成自动控制任务的设备，一般由控制装置和被控对象组成。

1-２自动控制的基本方式
炉温控制系统
飞机自动驾驶系统原理图
1-３对控制系统的性能要求
控制系统动态过程曲线
稳和快反映了系统动态过程性能的好坏。

既快又稳，表明系统的动态精度高。

总结：解析方法适用于简单、典型、常见的系统，而实验方法适用于复杂、非常见的系统。

实际上常常是把这两种方法结合起来建立数学模型更为有效。

北京航空航天大学
2-1控制系统微分方程的建立
2－2 非线性微分方程的线性化
2－3 传递函数(transfer function
⏹传递函数仅适用于线性定常系统，否则无法用
三、传递函数举例说明
四、典型环节。

清华大学-自动驾驶系统设计及应用第二章

举例来说，由于气囊的错误弹起可导致乘员受到伤害并引发车祸，对气囊开启的控制就属于功能安全的范畴。
汽车安全概述
预期功能安全（Safety Of The Intended Function, SOTIF）：处理系统正常工作状态下因有限的性能所带来的安全问题（如车体物理属性，雷达等传感器有限的分辨率等）。
内部安全需要最大限度地减少交通事故对车辆内人员的伤害。
外部安全需要最大限度地减少道路交通碰撞和车辆以外的人员（行人，骑自行车人）的伤害。
汽车安全概述
汽车整体系统的安全性需要通过多种安全措施实现。
这些措施以各种技术（例如机械、液压、气动、电气、电子、可编程电子等等）实施，并应用于开发过程的各个层面。
智能驾驶的功能安全设计
系统工程开发流程 V 模型
智能驾驶的功能ห้องสมุดไป่ตู้全设计
ISO26262 章节分布结构
智能驾驶的功能安全设计
ISO26262汽车功能安全生命周期
智能驾驶的功能安全设计
功能安全与产品开发在 V模型中的相互影响
智能驾驶的功能安全设计
ASIL（汽车安全完整性等级） : ISO26262中使用汽车安全完整性等级对危害进行评级分类，并按程度高低分为五个级别（ QM 以及ASIL A, B, C, D）—危害越大则对应的 ASIL 级别也越高。ASIL A 为最低安全完整性级别。
硬件随机失效则是由于硬件材料老化引起的物理性硬件失灵。
ASIL分解与冗余功能安全
ISO26262提供了一系列的过程管理建议与系统设计与检测建议，以规范系统设计并加强对开发活动的约束，从而达到提高系统设计质量与可靠性的目的。

智能驾驶技术与自动驾驶系统的创新与应用培训ppt

历史
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。

智能车辆自动驾驶控制系统方案设计

智能车辆自动驾驶控制系统方案设计
王智峰;张朋飞;何克忠
【期刊名称】《车辆与动力技术》
【年(卷),期】2011(000)001
【摘要】设计了一种全新的智能车辆自动驾驶控制系统的设计方案,该方案是通过将有人车辆的转向、油门、制动以及挡位4个系统进行适当的机械结构改造后,加装相关自动控制装置,并将各系统通过CAN总线与上位智能控制机进行分布式连接而建立的.测试试验以及整车集成试验表明,该设计方案可实现上位控制机精确控制底层各子系统的目的,为车辆无人化与智能化控制的进一步研究奠定基础.
【总页数】6页(P26-30,55)
【作者】王智峰;张朋飞;何克忠
【作者单位】中国北方车辆研究所,北京,100072;中国北方车辆研究所,北
京,100072;清华大学,北京,100084
【正文语种】中文
【中图分类】U469.3;TP242.6
【相关文献】
1.全自动驾驶车辆段总体布局方案设计 [J], 郭泽阔
2.园区自动驾驶车辆测试方案设计与应用 [J], 王平; 李秋霞; 王志刚; 李秋晨; 王海波; 李旭东
3.考虑回望距离的智能网联自动驾驶车辆智能驾驶模型及其稳定性 [J], 易紫薇;陆文琦;徐凌慧;曲栩;冉斌
4.考虑回望距离的智能网联自动驾驶车辆智能驾驶模型及其稳定性 [J], 易紫薇;陆文琦;徐凌慧;曲栩;冉斌
5.全自动驾驶车辆车门系统的方案设计 [J], 杜岩琰
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自动驾驶教学实践报告(3篇)

第1篇一、前言随着科技的飞速发展，自动驾驶技术逐渐成为汽车行业的研究热点。

我国政府高度重视自动驾驶技术的发展，将其列为国家战略新兴产业。

为培养自动驾驶领域的人才，提升我国在自动驾驶领域的竞争力，我国多所高校和研究机构纷纷开设自动驾驶相关课程。

本报告以某高校自动驾驶教学实践为例，总结教学经验，分析存在的问题，并提出改进措施。

二、教学实践概述1. 课程设置本课程旨在培养学生掌握自动驾驶相关理论知识，提高实践操作能力。

课程设置包括以下几个方面：（1）自动驾驶概述：介绍自动驾驶技术的发展历程、技术原理、应用场景等。

（2）传感器技术：讲解激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器的工作原理及在自动驾驶中的应用。

（3）感知与定位：分析目标检测、场景理解、定位与地图构建等关键技术。

（4）决策与规划：探讨决策算法、路径规划、行为规划等核心问题。

（5）控制与执行：介绍车辆控制、动力系统控制、执行机构控制等关键技术。

（6）系统集成与测试：讲解自动驾驶系统的集成、测试与验证方法。

2. 教学方法（1）理论教学：采用课堂讲授、案例分析、小组讨论等形式，使学生掌握自动驾驶相关理论知识。

（2）实践教学：通过实验、实习、项目实践等方式，提高学生的实践操作能力。

（3）课程设计：要求学生独立完成自动驾驶系统的设计与实现，培养学生的创新能力和团队协作能力。

三、教学实践成果1. 学生掌握自动驾驶相关理论知识，了解自动驾驶技术的发展趋势。

2. 学生具备自动驾驶系统的感知、决策、控制等关键技术能力。

3. 学生能够独立完成自动驾驶系统的设计与实现，具备一定的创新能力。

4. 学生在国内外各类自动驾驶竞赛中取得优异成绩，提升了学校的知名度和影响力。

四、存在的问题及改进措施1. 存在问题（1）师资力量不足：自动驾驶技术发展迅速，部分教师缺乏实践经验。

（2）实验设备不足：实验设备更新换代快，部分实验设备难以满足教学需求。

（3）课程体系不完善：课程设置不够系统，部分课程内容与实际应用脱节。

自动驾驶概论完整版课件

2016年，宝马集团与英特尔以及Mobileye建立起行业第一个开放式的自动驾驶研发平
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

智能网联汽车技术与应用习题及答案第5--7章

第五章练习题一、选择题1、智能网联汽车行为决策系统的目标是（）。

A、是根据局部环境信息、上层决策任务和车身实时位姿信息，在满足一定的运动学约束下，为提升智能汽车安全、高效和舒适性能。

B、对感知所探测到的物体进行行为预测。

C、使车辆像熟练的驾驶员一样产生安全、合理的驾驶行为。

2、智能车辆行为决策方法主要有基于规则和基于（）方法两大类。

A、学习B、实践C、制度3、（）是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方法。

A、人工智能B、深度学习C、人工神经网络4、下列属于信息融合的特点的是（）oA、可以提供稳定的工作性能B、可以提高空间分辨力C、可以获得更准确的目标信息D、以上三项都是5、（）主要应用于多传感器的目标跟踪领域，融合系统首先对传感器数据进行预处理以完成数据配准，在数据配准之后，融合处理主要实现参数关联和状态估计。

A、目标状态融合B、传感器数据融合C、目标特性融合6、按信息融合处理层次分类，多源信息融合可分为（）、特征层信息融合、决策层信息融合等。

A、局部信息融合B、数据层信息融合C、云平台信息融合7、激光雷达的工作原理是以（）作为信号源，由激光器发射出的激光束来探测目标的距离、方位、高度、速度、姿态等特征量。

A、激光B、光束C、超声波8、关于激光雷达说法错误的是（）。

A、全天候工作，不受白天和黑夜光照条件的限制B、可以获得目标反射的幅度、频率和相位等信息C、不受大气和气象限制D、抗干扰性能好9、由于自动驾驶汽车无法像人类驾驶员一样能够准确感知障碍物、可行驶区域和交通标志标线等交通环境信息，因此需要（）、惯性导航系统、高精地图等将自动驾驶汽车与周边交通环境有机结合，实现超视距感知，降低车载感知传感器计算压力。

A、全球卫星导航系统B、发动机电控系统C、底盘电控系统D、车载网络控制系统10、从获取障碍物信息是静态或是动态的角度看，全局路径规划属于（）规划（又称离线规划），局部路径规划属于（）规划。

基于大模型的具身智能系统综述

基于大模型的具身智能系统综述目录1. 内容概要 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 具身智能系统的概念 (4)1.3 大模型在具身智能中的应用 (5)2. 具身智能系统的发展历程 (7)2.1 早期研究 (8)2.2 现代研究 (10)2.3 未来发展趋势 (11)3. 大模型在具身智能系统中的应用 (13)3.1 模型选择 (14)3.2 数据处理与生成 (15)3.3 模型训练与优化 (17)3.4 应用实例 (19)4. 具身智能系统的关键技术 (21)4.1 感知与理解 (22)4.2 运动规划与控制 (23)4.3 多模态交互 (25)4.4 自主学习与适应 (26)5. 应用领域 (27)5.1 医疗领域 (29)5.2 教育领域 (30)5.3 服务业 (32)5.4 制造业 (33)6. 面临的挑战与未来展望 (34)6.1 安全性与隐私 (36)6.2 成本与资源消耗 (37)6.3 道德与社会影响 (39)6.4 技术合作与发展 (39)1. 内容概要随着人工智能技术的迅猛发展，大模型及具身智能系统逐渐成为研究热点。

本综述旨在全面、深入地探讨基于大模型的具身智能系统的研究现状、技术挑战与未来发展方向。

我们将回顾大模型在具身智能系统中的应用背景和基本原理，包括强化学习、知识蒸馏等关键技术在大模型上的应用。

我们将重点分析当前具身智能系统的最新进展，如自动驾驶、智能机器人等领域的实践案例，并从感知、决策、控制等方面评估其性能。

我们还将讨论大模型具身智能系统面临的主要技术挑战，如数据质量、模型泛化能力、计算资源限制等问题。

针对这些挑战，我们将提出可能的解决方案和未来研究方向。

我们将展望具身智能系统的未来发展趋势，包括跨模态融合、多智能体协同、隐私保护等方面的探索。

通过本综述，我们期望为相关领域的研究人员和工程技术人员提供有价值的参考信息，共同推动具身智能系统的进步与发展。

1.1 研究背景随着人工智能和机器学习领域的迅猛发展，特别是深度学习技术和大模型的广泛应用，智能系统的能力得到了极大的提升。

智能驾驶技术与自动驾驶系统的应用培训ppt

智能驾驶技术与自动驾驶系统的应用培训
汇报人：可编辑
2023-12-23
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

汽车理论课件-汽车理论第五版-清华大学余志生

2021/5/19
返回目录
第一章汽车动力性
第一节汽车的动力性指标
思考
➢按照对汽车动力性的基本定义，如何评价汽车的动力性？从哪几方面评价会比较全面？不同车型对动力性的要求是否相同？
2021/5/19
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第一节汽车的动力性指标
1.最高车速uamax
➢重型货车（总质量>14t） 90km/h ➢中型货车（总质量6～14t） 100km/h ➢微型和轻型货车（总质量<6t） 80 ～ 130km/h ➢城市铰接客车 60 ～ 90km/h ➢客车 125km/h
h
s
i tan h
S
货车满载 imax=30％越野车 imax=60％
车型切诺基通用开拓者长丰猎豹帕杰罗陆虎陆地巡洋舰
最大爬坡度imax 30％ 50％ 70％ 70％ 100％ 100％
2021/5/19
第一节汽车的动力性指标
➢美国对轿车的爬坡能力有如下规定： ➢能以104km/h（65mile/h）通过6％的坡道； ➢满载时不低于80km/h； ➢在6％的坡道上，0～96km/h（60mile/h）的加速时间不应大于20s。
查阅资料：F1方程式赛车的最高车速可以达到多少？
2021/5/19
第一节汽车的动力性指标
➢现今内燃机汽车的最高车速记录为660km/h，由塞默兄弟在1965年11月创造。
➢世界上车速的最高记录是英国飞行员安迪·格林（Andy Green）在美国内华达州西北的盐湖上，于1997年 10月驾驶一辆喷气式发动机驱动的“冲刺”号汽车创造的，车速第一次超过了声速，达到1227.73km/h。
思考
➢宝来轿车发动机的转矩输出特性是否理想？为什么？ ➢汽车起步加速时，过早换入高挡（即发动机转速较低时即换入高挡) 是否有利于其加速性？ ➢发动机最大转矩对应的转速较低好还是较高好？

清华大学信号与系统课件第五章S域分析、极点与零点

2019/11/15
课件
22
本节作业
• 5-1，5-3，5-8，5-10， • 5-6*，5-9*，5-11* ， • 5-13，
2019/11/15
课件
23
§5.2- 暂态响应与稳态响应
• 系统H(s)的极点一般是复数，讨论它们实部和虚部对研究系统的稳定性很重要
• 不稳定系统 Repi0增幅
j
0

p1
h(t)
0
et t
H(s) 1
S
h(t) et
2019/11/15
课件
7
（2）几种典型的极点分布——
(d)一阶共轭极点在虚轴上
j
p1 j1
h(t)
0

0
t
p 2 j1
H(s) 1
h(t)sin 1t.u(t)
2019/11/15
S 2
2
0 p1 t
H (s) 1 S
2019/11/15
h(t)u(t)
课件
5
（2）几种典型的极点分布—— (b)一阶极点在负实轴
j

0

p1
h(t)
e t
t
H(s) 1
S
h(t) et
2019/11/15
课件
6
（2）几种典型的极点分布—— (c)一阶极点在正实轴
幅度该变
相位偏移
2019/11/15
课件
34
H(j0)H0ej0
H(j)H(j)ej(j)
若 0 换成变量
系统频率
特性
幅频特性相位特性
2019/11/15

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

第1课物联网的互联通信教案清华大学版(2024)(青海)八上信息科技

A.MQTT B.有线网络 C.短距离无线网络 D.HTTP E.吞吐量 F.报文大小 G.长时间连接 H.长距离无线网络
01 准备过程
小结回顾
02 整体结构
03 重点说明
请同学按照下列提示进行总结回顾： 1.学到了哪些知识与技能？ 2.提升了哪些方面的能力？ 3.生成了怎样的观点？
04 名词解释
①常见的物联网通信技术有哪些？——物联网通信技术 ②常见的物联网通信协议有哪些？——物联网通信协议 ③使用MQTT协议与开源硬件通信？——MQTT协议通信原理
01 准备过程
知识探究
02 整体结构
03 重点说明
04 名词解释
知识习得
（1）自主阅读：以书本P37-44为主，网络知识作补充（2）知识梳理： ①常见的物联网通信技术有____、____、____这几类。 ②常见的物联网通信协议有____、____两类，其中，____协议为数据传递而设计，而____协议为文档传输而设计。 ③MQTT协议与HTTP协议相比较，____协议的吞吐量比 ____协议大 ____倍。____协议具有非常短的消息头, 最小的报文大小为____字节, 而____协议的报文则要大很多倍。
01 准备过程
作业布置
02 整体结构
03 重点说明
04 名词解释
1.项目实施作业请各小组对项目探究的阶段成果进行整理并提交，
整理内容：（1）改造对象、项目方案与小组分工表（2）常见物联网通信技术和通信协议的优势比较、使用说明及其评价
2.课后挑战作业（书本P44“挑战”部分）
01 准备过程
项目筹备
02 整体结构
03 重点说明
04 名词解释
2.项目任务

智能驾驶基本课程设计

智能驾驶基本课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生了解智能驾驶的基本概念、发展历程及其在现代社会中的应用；2. 掌握智能驾驶系统的基本构成、工作原理和相关技术；3. 理解智能驾驶的安全规范、法律法规及伦理道德问题。

技能目标：1. 培养学生运用智能驾驶相关知识，分析、解决实际问题的能力；2. 提高学生在团队合作中，运用智能驾驶技术进行创新实践的能力；3. 培养学生运用信息技术、跨学科知识，对智能驾驶技术进行探究性学习的能力。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对智能驾驶技术的兴趣，激发他们探索未知、追求创新的热情；2. 培养学生关注智能驾驶技术的发展，关注社会问题，提高社会责任感；3. 引导学生树立正确的价值观，认识到智能驾驶技术在社会发展中的积极作用，同时关注其潜在风险和伦理道德问题。

课程性质：本课程为高二年级信息技术学科拓展课程，以理论教学与实践操作相结合的方式进行。

学生特点：高二学生具备一定的信息技术基础，对新兴技术充满好奇，具有较强的学习能力和探究精神。

教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力和创新思维能力，培养他们解决实际问题的能力。

在教学过程中，关注学生的情感态度价值观培养，引导他们形成正确的价值观。

通过分解课程目标为具体的学习成果，为教学设计和评估提供明确依据。

二、教学内容1. 智能驾驶基本概念：介绍智能驾驶的定义、分类、发展历程及其在国内外的发展现状；参考教材章节：第一章智能驾驶概述2. 智能驾驶系统构成：分析智能驾驶系统的基本组成部分，包括感知系统、决策系统、执行系统等；参考教材章节：第二章智能驾驶系统及其组成3. 智能驾驶技术原理：讲解传感器、控制器、执行器等关键技术在智能驾驶中的应用原理；参考教材章节：第三章智能驾驶关键技术4. 智能驾驶安全规范与法律法规：解读我国智能驾驶相关安全规范、法律法规及伦理道德问题；参考教材章节：第四章智能驾驶法律法规与伦理道德5. 智能驾驶应用案例：分析国内外智能驾驶典型应用案例，探讨其优缺点及改进方向；参考教材章节：第五章智能驾驶应用案例分析6. 智能驾驶实践操作：组织学生进行智能驾驶模拟软件操作，培养实际操作能力；参考教材章节：第六章智能驾驶实践操作教学内容安排与进度：本课程共计16课时，按照以下进度进行：1-4课时：智能驾驶基本概念及系统构成5-8课时：智能驾驶技术原理9-12课时：智能驾驶安全规范与法律法规13-16课时：智能驾驶应用案例与实践操作三、教学方法本课程将采用以下多样化的教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性，提高教学效果：1. 讲授法：教师通过生动的语言、形象的比喻和丰富的案例，讲解智能驾驶的基本概念、发展历程、系统构成及技术原理。

基于深度强化学习的自主导航系统设计

基于深度强化学习的自主导航系统设计第一章引言人工智能技术的飞速发展为无人驾驶汽车、机器人等智能设备的自主导航提供了新的思路。

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是当今人工智能领域内应用最广泛的技术之一。

它在自主导航领域中也有着广泛的应用。

该文将基于深度强化学习设计自主导航系统。

第二章理论基础深度强化学习是机器学习的一种方法，它系统地将人工神经网络与强化学习模型结合，用于解决需要通过试错学习进行决策的问题。

DRL中，神经网络主要用于输出策略或者价值函数，强化学习模型主要用于提供激励（奖励或惩罚）信号。

模型训练的过程中，通过不断试验和反馈，不断优化模型。

在自主导航系统中，DRL 主要用于解决路径规划和运动控制难题。

模型训练过程中，需要使模型在不同场景下，能够做出正确的决策，避免与障碍物发生碰撞，同时也需要使模型能够高效的抵达目标位置。

第三章系统设计在系统设计时，主要需要设计两个模型：状态空间模型和行动空间模型。

状态空间模型状态空间模型主要用于确定每个时刻时机器人所处的状态，常用的状态空间包括HDA (High-definition aerial)图像数据、IMU (Inertial Measurement Unit)数据等。

行动空间模型行动空间模型主要用于确定每个时刻机器人所应该采取的行动，常用的行动空间包括让机器人向前、向左、向右等不同方向行驶。

在确定状态空间和行动空间后，需要优化模型的策略和价值函数。

模型策略表示机器人在不同状态下，应该采取什么样的行动。

价值函数是指估计机器人对不同行动的奖励或者惩罚大小。

在深度强化学习模型训练中，主要需要对策略和价值函数进行不断优化。

策略优化主要是让模型在不同状态下选择出正确的行动，价值函数优化则主要是通过奖励或者惩罚，提高模型在每个状态下作出正确决策的概率。

第四章实现流程在设计好基于深度强化学习的自主导航系统后，需要对系统进行实现和测试。