自动驾驶道路复杂场景理解37页PPT
无人驾驶技术ppt课件
如何防止黑客攻击和保障系统安全，确保无人驾 驶车辆不会受到恶意干扰或控制。
交通事故责任认定
在无人驾驶车辆发生交通事故时，如何准确界定 责任方，保障各方权益。
复杂环境下的适应性挑战
复杂道路和交通环境
如何处理复杂的道路标志、交通信号和多变的路况，确保无人驾 驶车辆能够正确理解和应对。
与其他交通参与者的交互
特征提取与识别
利用算法对处理后的数据进行特征提取和识 别，如识别车道线、交通信号等。
数据预处理
对采集的原始数据进行滤波、去噪、压缩等 处理，提取有用信息。
环境建模
将识别的特征与环境信息进行融合，建立环 境模型，为决策和控制提供依据。
环境建模与定位技术
01
SLAM技术
即同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping）
全。
促进产业升级和转型
通过优化交通流控制和路径规划 ，无人驾驶技术可以提高道路交 通的运行效率，减少拥堵现象。
提升交通效率
随着无人驾驶技术的普及和应用 ，将产生更多的新职业和就业机 会，如无人驾驶汽车研发、测试 、运营等。
创造新的就业机会
无人驾驶技术的发展将推动汽车 、交通等相关产业的升级和转型 ，促进经济的高质量发展。
根据环境信息和任务需求，规划出从起点到终点 的可行路径，如A*算法、Dijkstra算法等。
路径跟踪控制
采用合适的控制策略，使车辆能够沿着规划好的 路径行驶，并实现精确跟踪。
3
路径规划与跟踪优化
针对复杂环境和多变任务需求，对路径规划和跟 踪方法进行优化，提高自主驾驶能力。
04
自动驾驶硬件平台及 软件架构
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。
无人驾驶PPT课件
01技术简介02过去状况03发展现状04未来展望技术简介无人驾驶，是指通过给车辆装备智能软件和多种感应设备，包括车载传感器、雷达、GPS以及摄像头等，实现车辆的自主安全驾驶，安全高效地到达目的地并达到完全消除交通事故的目标.美国国家公路交通安全管理局自动驾驶分级标准无自动化单一功能级的自动化部分自动化有条件自动化完全自动化团人驾驶),无须司机或乘客的干预01234L L L L L 自动驾驶分级美国国志复勒强省全贯理局fNHT 5m.美S|洋虹样环学身(5AE)自动零曲分蝌帚雅吕困NHT5A械SAE L0L1L2L4L0L1L2L3L4LS 无自由化菁城司才岭自^t 有条件自动他,自视完全自动化5AE 足史由人受驾驴者金改驾吧播.在行也包程中可以得利署告消i 德身好填时有记者祝海解中的一可鄂作同加交梧.日金四人耀作通营驾评烹境对方后食中的苏:幽！作应供立持，国乐由人美握世府无人驾单紧盛宅端当的克史槐作,崔密统兼学，人格瓦惧活当的应答王无人登城素宙天人皆前题兜完成所有的裁完应凯安的物S 挥雨阿续闻可指.钠:要手，土的靖沅下，人执不一定泥人犯嬲不俄可有茁而答湄市熊印证.6艇酒战口境条件i 降条招A 类驾霍置级番茹王国支姻他疑者系统脚作用域无始域美国机动工程师协会自动驾驶分级标准•SAE的定义在自动驾驶0-3级与NHTSA一致，分别强调的是无自动化、驾驶支持、部分自动化与条件下的自动化。
•SAE对完全自动化进行了进一步细分,强调了行车对环境与道路的要求.•SAE-Level4下的自动驾驶需要在特定的道路条件下进行•SAE-Level5则对行车环境不加限制，可以自动地应对各种复杂的车辆、新人和道路环境.自动驾驶分级美国回亭复雌洲省全贯理品fNHT三m、美SI空江群环学第14A E】自动量理分螭希雅NHE5A廿班迪LG L1L2L4L0L1L2L3L4LS 无自由化转曲司才何自槐有条件自动化,自视完全自动转5AE正史由人免驾驴者金权驾吧格.在行理过程中可以得早雌港i捶骄环填时有因尝土咖速踞城|·以奖作盟出主梧.m余曰人耀作通营驾存烹增对方后盘迎施他中的苏】魏作应供文持，巴拿日人美握世由无人驾单系维完J薪有国理同酢，根赛系的兼受,人装品惧活当的应答版人色骈茅饶京成所有的提亚性框，很据慕波要手，人类不一血俄可有成应答.隧酒院环事条樽由天人宜前赛境完J撕有的籍晚作.可纪的情沅下，人柒懒.不取才百党印证境条件骂确施人相班置京出周边曾控支姻人熔理者展及购作用匝尤全城02过去状况口国外发展状况-1950年代，人们就开始了无人驾驶车辆的研究。
无人驾驶：自动驾驶技术与道路安全研究培训ppt
路径规划与决策控制技术
路径规划
根据起始点和目标点，规划出安 全、高效、可行的行驶路径。
决策控制
根据感知到的环境信息和路径规 划结果，生成控制指令，控制车 辆的加速、减速、转向等操作， 实现自动驾驶。
高精度地图与定位技术
高精度地图
制作高精度地图，包括道路形状、车道线、交通信号等信息，为自动驾驶系统提供准确的地图数据。
智能公交
智能物流
无人驾驶公交车将在特定路线上提供 便捷、安全的公共出行服务，提高公 共交通的效率和舒适度。
无人驾驶卡车将应用于物流行业，实 现高效、准确的货物运输。
共享出行
无人驾驶汽车将改变共享出行的方式 ，提供更加灵活、个性化的出行选择 。
无人驾驶对社会经济的影响
创造就业机会
随着无人驾驶的普及，将产生新 的职业和就业机会，如自动驾驶
发展
目前，无人驾驶技术已经应用于公共 交通、物流运输、共享出行等领域， 未来有望在更多领域得到广泛应用。
无人驾驶技术的优势与挑战
优势
提高道路安全、降低交通拥堵、提高出行效率、为特殊人群 提供出行便利等。
挑战
技术成熟度、法律法规、道德伦理、基础设施等方面的挑战 。例如，如何确保算法的公正性和透明度，如何保护用户隐 私和数据安全，如何处理道路交通中的复杂情况等。
定位技术
利用全球定位系统（GPS）、惯性测量单元（IMU）、轮速传感器等多种方式，实现车辆的精准定位 。
V2X通信技术
车与车通信
通过V2V（Vehicle to Vehicle）通信 技术，实现车辆间的信息交互，提高 行车安全和交通效率。
车与基础设施通信
通过V2I（Vehicle to Infrastructure ）通信技术，实现车辆与交通信号灯 、道路标识等基础设施的信息交互， 为自动驾驶系统提供更全面的道路信 息。
无人驾驶技术与自动驾驶汽车培训ppt讲座
04
自动驾驶汽车产业链分析
上游零部件供应商
传感器供应商
提供激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器， 用于环境感知和车辆定位。
计算平台供应商
提供高性能计算芯片和处理器，用于实现自动驾 驶算法和决策控制。
通信模块供应商
提供车载通信模块，用于实现车与车、车与基础 设施之间的通信。
中游整车制造商及解决方案提供商
GPS/IMU
提供车辆的位置、速度和方向信 息。
决策规划与控制系统
01
02
03
行为决策
根据感知系统提供的信息 ，判断车辆应该执行的行 为，如跟车、换道、停车 等。
运动规划
根据行为决策，规划出车 辆在未来一段时间内的行 驶轨迹。
控制算法
将规划出的轨迹转化为具 体的控制指令，如加速、 减速、转向等，实现车辆 的自动驾驶。
02
自动驾驶汽车基本原理
传感器与感知系统
毫米波雷达
摄像头
捕捉道路图像，识别交通信号、 车道线、行人等关键信息。
通过发射毫米波并接收反射信号 ，检测周围物体的距离和速度。
超声波传感器
利用超声波反射原理，测量近距 离物体的距离。
激光雷达（LiDAR）
通过发射激光束并测量反射回来 的时间，精确测量周围环境物体 的距离和形状。
发展历程
无人驾驶技术经历了从实验室研究到实际应用的发展历程，随着人工智能、传 感器、高精度地图等技术的不断发展，无人驾驶技术逐渐走向成熟。
核心技术组成
感知技术
控制技术
通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达 等传感器，实现对周围环境的感知和 识别，包括障碍物、交通信号、行人 等。
通过车辆动力学模型、控制算法等技 术，实现对汽车运动的精确控制，包 括加速、减速、转向等。
2024年度无人驾驶技术PPT课件pptx
应用领域
无人驾驶技术可应用于个人出行 、公共交通、物流运输等多个领 域，提高交通效率和安全性。
市场前景
随着技术的不断发展和应用场景 的不断拓展，无人驾驶技术市场 具有巨大的发展潜力，预计未来 几年将保持高速增长。
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02
传感器与感知系统
2024/3/24
7
传感器类型及作用
激光雷达（LiDAR）
毫米波雷达
伦理道德挑战
自动驾驶决策过程中的道德困境、数据隐私保护、算法偏见等。
应对策略
建立伦理道德决策框架、加强数据隐私保护、消除算法偏见等。
企业实践
谷歌Waymo、特斯拉等公司的伦理道德原则及实践案例。
2024/3/24
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社会责任担当意识培养
技术研发者的责任
关注技术对社会、环境的影响，积极参与相关法 规制定。
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国内外相关法律法规解读
国际法规
联合国《维也纳道路交通公约》、国际汽车工程师学会（SAE） 自动驾驶分级标准等。
国内法规
《中华人民共和国道路交通安全法》、《智能网联汽车道路测试管 理规范（试行）》等。
法规内容
明确自动驾驶定义、分级、测试、上路许可及事故责任认定等。
2024/3/24
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伦理道德挑战及应对策略
和优化，确保执行器能够快速、准确地响应控制指令。
执行器性能提升
03
通过改进执行器结构、优化控制策略等方法，提高执行器的性
能和使用寿命，降低维护成本。
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06
安全性与可靠性保障措施
2024/3/24
23
安全防护装置设计原则
冗余设计原则
在关键部件和系统中采用冗余设计，确保在单个部件或系统失效时 ，备份部件或系统能够及时接管，保证无人驾驶车辆的正常运行。
无人驾驶PPT课件
汇报人： 2023-12-22
• 无人驾驶技术概述 • 传感器与感知技术 • 定位与导航技术 • 路径规划与决策技术 • 控制与执行系统设计 • 安全性与可靠性保障措施 • 法律法规与伦理道德问题探讨
01
无人驾驶技术概述
定义与发展历程
定义
无人驾驶技术是一种通过先进的感知 、决策和控制技术，使车辆在不需要 人类驾驶的情况下，能够自动、安全 、高效地行驶的技术。
在实际道路上对无人驾驶车辆进行测 试和验证，以检验其在真实环境中的 可靠性和安全性表现。同时，通过与 人类驾驶员的对比测试，评估无人驾 驶系统的性能优劣。
07
法律法规与伦理道德问题探讨
国内外相关法律法规介绍
国际法规
联合国《维也纳道路交通 公约》、国际汽车工程师 学会（SAE）自动驾驶分 级标准等。
超声波传感器
利用超声波的反射进行近距离障碍物 检测，常用于泊车辅助系统。
环境感知与信息融合
1 2 3
多传感器融合
将不同传感器的信息进行融合，提高感知系统的 准确性和鲁棒性。
SLAM技术
同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping），利用传感器数 据实时构建环境地图并确定自身位置。
基于采样的路径规划算法
通过随机采样生成候选路径，然后评估每条路径的优劣，选择最优路径。如RRT（快速扩 展随机树）算法。这类算法适用于高维空间和复杂环境，能够快速找到可行路径，但可能 不是最优路径。
基于优化的路径规划算法
将路径规划问题转化为优化问题，通过优化算法求解最优路径。如梯度下降法、遗传算法 等。这类算法能够找到全局最优路径，但需要较长的计算时间。
无人驾驶汽车浅析ppt课件
2018-10-12
1
目录发展现状
四、面临的机遇与挑战
2
一、自动驾驶汽车简介
3
1.1自动驾驶汽车定义
• 自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-piloting automobile ）又称无人驾驶汽车、或轮式移动机器人，是 一种通过计算机系统实现无人驾驶的智能汽车
我国从20世纪80年代开始着手研究自动驾驶汽 车（主要是高校和科研单位），国防科技大学
1992 年成功研制出中国第一辆真正意义上的无 人驾驶汽车（左图为2011年红旗HQ3自动驾驶）
现阶段，国内自动驾驶研究主要以互联网
公司和整车厂合作的模式，双方利用分别
在软/硬件开发实力的整合，并于2018年实
无人车成本若太高，则无法投入商用。
1、交通政策问题 无人车撞人事故如何赔偿？ 两辆无人车交通事故的责任归属问题
2、交通安全问题 （1）当突遇紧急情况，无人驾驶汽车是把权
利交给驾驶员还是按照系统设定进行主动规避？当人 跟汽车抢方向盘时，如何抉择？ 3、云端安全问题
一旦遭到黑客攻击，恶意代码损坏汽车的传输 和制动系统，问题后果的严重性不言而喻
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2.3 阿波龙车载感知设备
车身上使用到的传感器 包括：激光雷达、毫米波 雷达、高动态范围相机模 组，和立体摄像机。 车辆顶端及车身两侧配 有16线激光雷达，通过传 感器发射的激光脉冲， “看清”周围的情况。在 车头和车尾顶部，装有5 个单目摄像头和一组双目 摄像头，可精确识别驶巴士的诞生。但整体国内汽车行业
自动驾驶的开发水平还相对较低，还处于
ADAS辅助驾驶逐步开始使用的阶段
17183.3国际自驾驶汽车发展国际大厂丰田、宝马、沃尔沃等汽车品牌 较早就进行了自动驾驶领域的研究，这些整
无人驾驶ppt课件
计算机视觉在无人驾驶中的实现
1 2
场景理解
通过计算机视觉技术，对车辆周围环境进行感知 和理解，包括道路识别、障碍物检测、交通信号 识别等。
目标跟踪
对车辆周围的动态目标进行跟踪，包括其他车辆 、行人等，以实现对周围环境的动态感知。
3
行为预测
根据历史数据和当前环境信息，预测周围车辆和 行人的行为意图，为无人驾驶车辆的决策提供依 据。
决策技术
基于感知信息，通过深度学习、强化 学习等人工智能技术，实现车辆的自 主决策和规划，包括路径规划、行为 预测、风险评估等。
应用领域及市场前景
应用领域
无人驾驶技术可应用于多个领域，如城 市出行、物流运输、公共交通、特种车 辆等。
VS
市场前景
随着技术的不断成熟和政策的逐步放开， 无人驾驶市场将迎来爆发式增长。预计未 来几年内，无人驾驶车辆将逐渐实现商业 化落地，并在各个领域发挥重要作用。同 时，无人驾驶技术的发展也将带动相关产 业链的发展，包括传感器制造、人工智能 算法研发、高精度地图制作等。
伦理道德问题挑战
道德决策困境
无人驾驶汽车在面临紧急情况时，如何做出符合伦理道德 的决策，如选择保护乘客还是保护行人，成为一大挑战。
数据隐私保护
无人驾驶汽车需要收集和处理大量用户数据，如何确保数 据安全和隐私保护，防止数据泄露和滥用，是亟待解决的 问题。
责任归属问题
在无人驾驶汽车发生交通事故时，如何界定责任归属，是 驾驶员、汽车制造商还是技术提供商承担责任，需要明确 的法律法规进行规范。
V2X通信技术
车与车、车与基础设施之间的通信技术将实现更加高效和安全的交 通系统。
行业融合带来的机遇和挑战
汽车行业
无人驾驶技术将推动汽车行业的变革，从传统的 驾驶方式向智能化、电动化、共享化方向发展。
无人驾驶课件
一、基本原理无人驾驶技术的基本原理是利用计算机系统来实现车辆的自主控制。
具体来说,无人驾驶车辆需要通过感知、决策和控制三个步骤来实现自主行驶。
1.感知感知是指无人驾驶车辆通过各种传感器来获取周围环境的信息。
这些传感器包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等。
通过这些传感器,无人驾驶车辆可以获取到车辆周围的道路、车辆、行人等信息。
2.决策决策是指无人驾驶车辆根据感知到的信息,进行路线规划、速度控制等决策。
这些决策需要基于一定的算法和模型,例如基于机器学习的算法和模型,可以使得无人驾驶车辆更好地适应不同的道路和交通情况。
3.控制控制是指无人驾驶车辆根据决策结果,进行车辆的加速、制动、转向等操作。
这些操作需要通过车辆的控制系统来实现,例如车辆的发动机、刹车、转向系统等。
二、关键技术无人驾驶技术的发展离不开关键技术的支持。
这些关键技术包括感知技术、决策技术、控制技术和通信技术等。
1.感知技术感知技术是无人驾驶车辆获取周围环境信息的关键技术。
目前,无人驾驶车辆主要采用激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等传感器来实现感知。
其中,激光雷达是一种通过向目标发射激光束并接收反射信号来实现距离测量的传感器,可以实现高精度、高分辨率的三维环境重建。
摄像头则是一种通过获取图像信息来实现环境感知的传感器,可以实现目标检测、车道线识别等功能。
毫米波雷达和超声波传感器则分别利用电磁波和声波来实现距离测量,可以用于检测车辆周围的障碍物和行人等。
2.决策技术决策技术是无人驾驶车辆进行路线规划、速度控制等决策的关键技术。
目前,无人驾驶车辆主要采用基于机器学习的算法和模型来实现决策。
这些算法和模型可以使得无人驾驶车辆更好地适应不同的道路和交通情况,例如基于深度学习的算法和模型可以实现车辆的目标检测、车道线识别等功能。
3.控制技术控制技术是无人驾驶车辆进行加速、制动、转向等操作的关键技术。
目前,无人驾驶车辆主要采用基于模型的控制方法来实现控制。
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
无人驾驶汽车PPT课件[1]
![无人驾驶汽车PPT课件[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/6c3f9f90ac51f01dc281e53a580216fc700a53f3.png)
视觉传感器
通过摄像头捕捉道路标志 、交通信号灯和车辆等信 息，实现图像识别和处理 。
激光雷达传感器
结合雷达和激光技术，实 现高精度三维地图构建和 障碍物检测。
导航与定位技术
全球定位系统（GPS）
提供车辆位置、速度和方向等基本信 息。
高精度地图
提供道路信息、交通标志和障碍物等 详细数据，为车辆提供精准导航。
人工智能
利用深度学习、强化学习等技术提升无人驾 驶汽车的智能化水平。
商业化落地难点剖析
安全性验证
建立完善的安全测试体系，确保无人驾驶汽车在各种环境下的安全性。
成本控制
通过技术创新、规模化生产等方式降低制造成本，提高市场竞争力。
消费者接受度
加强宣传教育，提升消费者对无人驾驶汽车的认知度和接受度。
基础设施配套
惯性导航系统（INS）
利用加速度计和陀螺仪等传感器，实 现车辆姿态和位置的精确测量。
决策与规划技术
路径规划
根据目的地和实时交通信息，规 划最优行驶路径。
行为决策
根据车辆状态和周围环境，做出加 速、减速、转向和换道等决策。
预测与风险评估
预测其他车辆和行人的运动意图， 评估潜在风险并做出相应调整。
控制与执行技术
无人驾驶汽车PPT课 件
目录
CONTENTS
• 无人驾驶汽车概述 • 无人驾驶汽车关键技术 • 无人驾驶汽车系统设计 • 无人驾驶汽车测试与评估 • 无人驾驶汽车挑战与前景展望 • 总结回顾与拓展延伸
01
无人驾驶汽车概述
定义与发展历程
定义
无人驾驶汽车是一种不需要人类驾驶员直接操作，通过先进 的传感器、控制系统和算法实现自动驾驶功能的智能汽车。
自动驾驶道路复杂场景理解
ApolloScape数据集
ApolloScape场景解析旨在为图像中的每个像素/点云标注语义（ 类）标签，创建最全面的2D/3D场景分析，还开放了对3D车辆分 割、道路线检测、定位系统和仿真工具的访问。其中对高分辨率 图像像素级别的标注如图1所示，双目立体视觉图2所示。
图1 ApolloScape数据集某一 场景逐像素语义标注图。
Chapter 6 自动驾驶道路复杂场景理解
Outline
ApolloScape数据集 可行驶区域检测 复杂场景理解 动态场景理解 基于PointNet的点云分类和语义分割实验
ApolloScape数据集
目前，ApolloScape数据集从规模上看，包括十四多万帧高分辨率 图像数据的逐像素语义标注、20多种驾驶地点下的稠密3D点云语 义标注、立体图像、立体全景图像等，具有比Cityscapes、Kitti等 同类数据集大10倍以上的数据量，表为ApolloScape数据集与其他 街道场景数据集（Kitti、CityScapes等）的对比。在已发布的数据 集中，有八万多帧图像对移动物体进行了实例级标注，对实例级 的视频分割和预测有着极为重要的价值。
基于传统计算机视觉的可行驶区域检测
基于直接特征的可行驶区域检测
（1）基于颜色的可行驶区域检测 （2）基于纹理的可行驶区域检测 （3）基于边缘的可行驶区域检测
基于间接特，可使用灭点来找大概的 道路边缘，快速的提取一个三角形的路面可行驶区域。
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。
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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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
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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
无人驾驶：自动驾驶技术与道路安全研究培训ppt
道路识别与标识
通过图像处理技术识别道 路标志、标线、交通信号 等，以判断道路状况。
路径规划与决策控制
路径规划
根据起始点和目标点，规划出安全、有效的行驶路径。
决策控制
根据环境感知信息和路径规划结果，决定车辆的行驶速度、方向和加速度，以 实现安全、平稳的行驶。
高精度地图与定位技术
高精度地图
通过通标志等， 构建高精度地图数据库。
提高交通效率
通过智能路线规划和协同驾驶， 无人驾驶汽车有望缓解城市交通 拥堵问题，提高道路通行效率。
改变出行方式
无人驾驶技术的发展可能引发出 行方式的变革，例如共享出行、 点到点接送等新型服务模式的出
现。
政策与法规的制定与完善
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制定技术标准和安全规范
政府需要制定和完善无人驾驶汽车的技术标准和 安全规范，确保车辆的安全性和可靠性。
无人驾驶技术的工作原理
环境感知
通过雷达、激光雷达、摄像头等传感 器，感知车辆周围的环境和障碍物， 获取车辆位置、速度、道路状况等信 息。
路径规划
车辆控制
通过控制器和执行器，控制车辆的油 门、刹车、转向等系统，实现自主驾 驶。
根据感知到的环境信息，规划出安全 、有效的行驶路径。
无人驾驶技术的优势与挑战
03
道路安全研究
无人驾驶与道路安全的关系
无人驾驶技术通过先进的传感器、算 法和控制系统，能够实现车辆自主驾 驶，减少人为因素对交通安全的影响 。
无人驾驶技术通过实时感知周围环境 并做出相应的驾驶决策，能够减少因 驾驶员疏忽或错误判断引发的交通事 故。
无人驾驶技术可以降低交通事故发生 率，提高道路交通的安全性和可靠性 。
需要加强无人驾驶技术的研发 和测试，提高其可靠性和安全 性，降低事故风险。
第4节 车辆自动驾驶技术PPT课件
时，由于内在固有的高度复杂性，需要处理大量数据以外，还
要有足够的抗干扰能力和健壮性，并能补偿传感器系统的基准
点漂移。
•P A R T T
• 光流处理的基本技术要求对图像序列进行分析，在图像域WO
内计算二维矢量，对每个像素的垂直和水平速度分量进行编码，
合车道曲线。
• 4）摄像机调整方法和精确车道模型的假设能够简化 车道定位算法，便于计算图像像素和相应世界坐标景象 之间的映射匹配。
•P
•车道匹配问题的处理方法
A R
T
O
N
E
• 1 模板匹配
• 2 特征匹配
•P
•模板匹配
A R
T
O
•
通过视觉模型和检测道路特征代码进行直接匹配，
N E
该匹配算法利用帧序，通过迭代，动态计算并实时更新
在障碍物与算法模型不匹配时，这种方法不能对障碍物
做出准确区分。
•P A R T T W O
• 障碍物是在车道上阻止车辆运动的物体，是任何凸出来的
物体。这种情况下，检测则简化为对自由运动空间的识别，也
就是车辆安全运行的空间，从而代替特征模式识别法。
•P A R T T W O
• 在不同的时间，传感器可以获得多幅图像，不同的摄像机
模型参数。
•P
•特征匹配
A R
T
O
•
特征匹配法计算主要集中在图像处理，如何进行特
N E
征值的抽象化。
•P
•障碍物检测
A R
T
T
W
• 障碍物检测通过对车辆的空间位置来定义的，通过O
外形、对称性或矩形边缘等实现特征值的提取，从而确
自动驾驶场景理解
自动驾驶场景理解一、什么是自动驾驶场景理解呢？哎呀，小伙伴们，自动驾驶场景理解就像是给汽车装上了超级智能的眼睛和大脑呢。
它要能识别马路上各种各样的东西，像那些跑来跑去的汽车呀，骑着小电驴的快递小哥呀，还有过马路的行人，特别是那些调皮的小朋友，可能突然就冲到路中间了。
而且呢，不仅仅是识别出有这些东西，还要知道它们在干嘛，是在正常行驶呢，还是要转弯啦，或者是要突然停下来。
这就像是我们人在开车的时候，眼睛看到周围的情况，大脑马上就能判断出要怎么操作一样。
比如说，看到前面的车刹车灯亮了，我们就知道要踩刹车，这对于自动驾驶汽车来说，就是场景理解要做到的事情哦。
二、自动驾驶场景理解都包括哪些方面呢？1. 道路状况的理解道路可不是平平常常的一块平地哦。
它有各种标识，像白色的虚线、黄色的实线，这些线可都是有特殊意义的。
白色虚线可能表示可以变道，黄色实线那可就不能随便压啦。
还有路上的那些交通标志，圆形的、三角形的、方形的，每个形状的标志都代表着不同的信息。
自动驾驶汽车得像我们考驾照的时候背交通规则一样，把这些都搞清楚。
而且道路还有不同的类型呢，是平坦的大马路，还是那种弯弯绕绕的小路，是有上下坡的山路，还是城市里的高架桥，不同的道路情况对汽车的行驶要求也不一样。
2. 天气状况的考虑天气这个小调皮鬼也会给自动驾驶带来很多挑战。
大晴天的时候还好，视线清晰得很。
但是一旦遇到下雨天，雨滴打在车窗上，摄像头和传感器可能就会被干扰，看东西就没那么清楚了。
下雪天就更麻烦啦，道路可能会结冰，汽车的行驶速度和刹车距离都要重新考虑。
还有雾天，那简直就是给汽车蒙上了一层纱，啥都看不太清。
所以自动驾驶汽车得能应对各种天气情况，就像我们人在不同天气开车会格外小心一样。
3. 周围车辆和行人的动态分析周围的车辆和行人可不会按照我们想象的那样规规矩矩地行动。
有的车可能开得飞快，有的车可能慢慢悠悠像乌龟爬。
行人呢，有的在路边慢悠悠地走着，有的可能在赶时间，突然就加快脚步穿过马路。
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26、我们像鹰一样，生来就是自由的 ，但是 为了生 存，我 们不得 不为自 己编织 一个笼 子，然 后把自 己关在 里面。 ——博 莱索
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27、法律如果不讲道理，即使延续时 间再长 ，也还 是没有 制约力 的。— —爱·科 克
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28、好法律是由坏风俗创造出来的。 ——马 克罗维 乌斯
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29、在一切能够接受法律支配的人类 的状态 中，哪 里没有 法律， 那里就 没有自 由。— —洛克
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30、风俗可以造就法律，也可以废除 法律。 ——塞·约翰逊
谢谢！
36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子