汽车与自动驾驶系统
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。
自动驾驶汽车系统的设计与实现
自动驾驶汽车系统的设计与实现随着科技的不断发展，自动驾驶汽车系统也越来越成为大众关注的热点话题。
自动驾驶汽车系统是一项将人工智能与传感器技术相结合的技术，能够实现汽车的自动控制。
本文将简要介绍自动驾驶汽车系统的设计与实现。
一、自动驾驶汽车系统的概述自动驾驶汽车系统是指通过人工智能、传感器技术、车联网等技术手段实现车辆自主运行、自动避琐并达到目的地的系统。
自动驾驶汽车系统的核心技术是人工智能。
通过AI技术将车载计算机、传感器、导航、控制系统等组合起来，实现汽车自动驾驶，为车辆安全、智能化驾驶提供技术支持。
二、自动驾驶汽车系统的设计与实现1. 感知系统自动驾驶汽车系统中的感知系统是车辆自动驾驶的重要组成部分，感知系统能够通过高精度的传感器捕捉周围的环境信息，包括交通灯、路标、行人、车辆等。
感知系统一般包括雷达、激光雷达、相机等几种传感器。
2. 计算系统自动驾驶汽车系统中的计算系统是车辆自动驾驶的关键部分。
计算系统需要能够进行实时的图像和数据处理，分析出路面和周围环境的特征，并给出相应的决策。
3. 决策系统自动驾驶汽车系统中的决策系统是车辆自动驾驶的神经中枢，是车辆行驶时做出决策的重要组成部分。
决策系统需要能够结合路面和周围环境的数据，给出有效的行驶策略。
4. 控制系统自动驾驶汽车系统中的控制系统是车辆自动驾驶的最终执行部分，需要通过控制车辆的油门、刹车、转向等操作，实现车辆自主驾驶的目的。
三、自动驾驶汽车系统的应用前景自动驾驶汽车系统是未来汽车产业的重要发展方向，具有广阔的应用前景。
自动驾驶汽车系统能够大大提高道路安全性，减少交通事故的发生，同时也能够优化路况，减少交通拥堵。
自动驾驶汽车系统也能够提高车辆的运行效率，降低能源消耗和环境污染。
自动驾驶汽车系统也将带来广泛的社会应用。
自动驾驶汽车系统的应用可以为出行提供更加便捷的选择，随之而来的是对城市布局的迭代升级，为社会进步与发展做出贡献。
总之，在自动驾驶汽车系统的加速发展的今天，该技术的应用范围将越来越广泛，自动驾驶汽车在提高道路安全性、优化道路交通、促进社会发展等方面将发挥越来越重要的角色。
论文---汽车自动驾驶技术及应用实例
汽车自动驾驶技术及应用实例摘要新时代背景下，汽车自动驾驶技术研究完成了一项热门课题。
汽车自动驾驶的技术主要分为感知、决策和执行三个部分。
文章探讨了汽车自动驾驶相关并对汽车自动驾驶技术未来发展趋势进行了分析和对汽车自动驾驶的技术的应用实例进行介绍。
还提出汽车自动驾驶存在的问题，在人才方面，测试方面，技术发展发面等，都有一定的限制。
关键词：自动驾驶技术；汽车；发展趋势1汽车自动驾驶系统汽车自动驾驶系统主要应用了通信技术、计算机技术、自动化控制技术等，从而完成列车的实时控制[1]。
借助于现代通信技术与列车进行直接对接，能完成车地之间的各项数据信息的双向通信，而且传输速率相对比较快，信息传输量也比较大，由此后续追踪列车与控制中心就能及时地接收到前行列车的具体位置，从而使得列车运行与管理变得更具灵活性、合理性，保证列车的高效、有效控制管理，同时也能适应与满足列车自动驾驶实际需要。
从本质上分析，自动驾驶系统具备的功能主要分为自动启动、行驶、停止以及故障自动恢复等，同时拥有常规运行与降级运行等不同的运行方式。
图1-1 自动驾驶车辆图汽车自动驾驶系统（Motor Vehicle Auto Driving System），又称自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-piloting automobile ）也称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过车载电脑系统实现无人驾驶的智能汽车系统。
自动驾驶汽车技术的研发，在20世纪也已经有数十年的历史，于21世纪初呈现出接近实用化的趋势[4]自动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的操作下，自动安全地操作机动车辆。
1.3 微波雷达监测系统微波雷达的原理和激光雷达类似，但它发射的是无线电波，而不是激光。
微波雷达价格低、体积小,但精度不及激光雷达。
毫米波的波长介于厘米波和光波之间，毫米波兼有微波制导和光电制导的优点：(a) 较大的波长可以穿透雾、烟、灰尘等,激光雷达难以穿透的障碍，较好免疫恶劣天气。
自动驾驶汽车系统
自动驾驶汽车系统自动驾驶汽车系统是一种利用先进的技术，以无人驾驶的方式实现车辆行驶的系统。
这一新颖而引人注目的技术正在成为汽车行业的热门话题。
本文将介绍自动驾驶汽车系统的原理、功能和未来发展趋势。
自动驾驶汽车系统的原理基于人工智能和机器学习技术。
车辆上搭载了多种传感器，如雷达、摄像头、激光雷达和超声波传感器，这些传感器能够感知周围的环境并收集相关数据。
通过人工智能算法对这些数据进行分析和处理，车辆能够对道路、车辆和行人进行实时的感知和识别。
自动驾驶汽车系统的功能包括自动驾驶、自动泊车和自动避障等。
自动驾驶功能使得车辆能够在没有人类干预的情况下自主行驶。
它能够识别和遵守交通规则，感知道路标识和行车线，并采取相应的行驶决策。
自动泊车功能能够使车辆在停车场内自动找到合适的停车位并完成停车动作。
自动避障功能则能够让车辆在遇到障碍物时自动停车或绕过障碍物，保证行车的安全性。
虽然自动驾驶汽车系统在技术上取得了不小的突破，但它仍面临一些挑战和限制。
首先是技术的可靠性和安全性问题。
尽管自动驾驶技术经过了大量的测试和验证，但在实际道路条件中的复杂性和不确定性仍然是一个巨大的挑战。
其次，法律和道路交通规则方面的限制也是自动驾驶汽车系统发展的一个瓶颈。
目前，大多数国家和地区的交通法规对无人驾驶车辆的使用和上路仍有限制，需要进行相关制度的完善。
然而，自动驾驶汽车系统仍然具有广阔的发展前景，并且在未来将发挥重要的作用。
首先，它有望提高汽车行驶的安全性和效率。
自动驾驶汽车系统能够实时感知和应对交通环境的变化，减少人为因素造成的事故风险，并优化车辆行驶路线，提高道路利用率。
其次，它有望解决交通拥堵和空气污染等城市交通问题。
自动驾驶汽车系统可以通过智能车队的形式进行车辆之间的智能通信和协同，提高道路通行能力和交通流的效率。
最后，它也将给出行方式和出行体验带来巨大的改变。
乘客可以在自动驾驶汽车中进行休息、工作或娱乐，大大提高出行的便利性和舒适度。
汽车自动驾驶分级标准
汽车自动驾驶分级标准
汽车自动驾驶分级标准是基于美国汽车工程师学会（SAE）制定的标准。
根据SAE J3016标准，汽车自动驾驶系统分为六个级别：
1. Level 0（无自动化）：驾驶者完全控制车辆。
2. Level 1（辅助驾驶）：驾驶者执行主要的驾驶任务，但某些驾驶辅助系统能够执行特定的功能，例如巡航控制或自动刹车。
3. Level 2（部分自动驾驶）：驾驶者仍需监控车辆，但某些高级驾驶辅助系统能够同时执行多个功能，如跟车巡航、车道保持和车辆自动变道。
4. Level 3（有条件自动驾驶）：驾驶者可以完全将驾驶任务交给自动驾驶系统，但在某些情况下需要驾驶者介入执行紧急操作。
5. Level 4（高度自动驾驶）：驾驶者不需要持续监控车辆，系统能够在大部分环境中独立驾驶，但在某些特定情况下可能需要驾驶者介入。
6. Level 5（完全自动驾驶）：车辆能够在任何道路和环境条件下完全自主驾驶，无需驾驶者干预。
这个分级标准是为了描述自动驾驶系统功能和驾驶者参与程度的不同，便于消费者和开发者了解并评估自动驾驶技术的能力和安全性。
汽车中的自动化系统
汽车中的自动化系统引言概述：汽车中的自动化系统是指通过电子技术和计算机技术实现车辆自动控制和驾驶的系统。
随着科技的不断发展，汽车中的自动化系统越来越普及和完善，为驾驶员提供了更加便捷、安全和舒适的驾驶体验。
本文将从多个方面详细介绍汽车中的自动化系统。
一、自动驾驶系统1.1 感知系统：自动驾驶系统通过激光雷达、摄像头、雷达等传感器实时监测车辆周围的环境，识别道路、车辆和障碍物。
1.2 决策系统：基于感知系统获取的数据，自动驾驶系统通过算法和人工智能进行决策，实现车辆的自主驾驶和导航。
1.3 控制系统：控制系统根据决策系统的指令，控制车辆的加速、刹车、转向等动作，确保车辆安全行驶。
二、智能驾驶辅助系统2.1 自适应巡航控制（ACC）：ACC系统通过雷达和摄像头感知车辆周围的车流情况，自动调整车速和保持与前车的安全距离。
2.2 车道保持辅助系统（LKA）：LKA系统通过摄像头监测车辆在车道内的位置，主动纠正车辆的行驶方向，防止车辆偏离车道。
2.3 盲点监测系统（BSD）：BSD系统通过传感器监测车辆侧后方盲点，当有其他车辆靠近时发出警告，避免盲点事故发生。
三、智能停车系统3.1 自动泊车系统：自动泊车系统通过摄像头和传感器感知车辆周围的环境，自动寻找合适的停车位并完成停车动作。
3.2 远程停车系统：远程停车系统通过手机App或遥控器控制车辆的停车动作，方便驾驶员在狭窄空间或复杂环境下停车。
3.3 泊车辅助系统：泊车辅助系统通过显示屏和声音提示，引导驾驶员进行停车操作，避免碰撞和刮擦。
四、智能互联系统4.1 车载导航系统：车载导航系统通过GPS定位和地图数据，为驾驶员提供实时的路况信息、导航路线和路线规划。
4.2 语音识别系统：语音识别系统可以通过语音指令实现拨打电话、播放音乐、调节空调等功能，提高驾驶员的驾驶安全和便捷性。
4.3 车载娱乐系统：车载娱乐系统可以连接手机、平板电脑等设备，提供音乐、视频、游戏等多媒体娱乐功能，丰富驾驶员和乘客的驾驶体验。
车联网与自动驾驶的发展史
车联网与自动驾驶的发展史引言车联网（Internet of Vehicles, IoV）与自动驾驶技术作为智能交通系统的核心组成部分，近年来在全球范围内得到了迅猛发展。
随着物联网、大数据、云计算、人工智能等技术的不断进步，车联网与自动驾驶技术不断融合，推动了交通运输行业的深刻变革。
本文旨在详细梳理车联网与自动驾驶技术的发展历程，分析其关键突破点，并展望其未来发展趋势。
一、车联网的发展史1. 起源与萌芽阶段（20世纪90年代初期）车联网的概念最早可以追溯到20世纪90年代初期，当时随着移动通信技术的兴起，车载电话开始进入市场，标志着车辆与外界通信的初步尝试。
这一阶段的技术主要集中在车辆的远程控制、紧急呼叫等基本通信功能上，尚未形成系统的车联网体系。
2. 技术积累与标准制定阶段（2000年代至2010年代初期）进入21世纪后，随着无线通信技术的快速发展，特别是3G、4G网络的普及，车联网技术迎来了快速发展的机遇。
这一时期，各国政府和企业开始重视车联网技术的研发与应用，积极推动相关标准的制定。
2003年，美国提出了专用短程通信技术（DSRC）作为车联网通信的标准，旨在实现车辆与车辆（V2V）、车辆与路边基础设施（V2I）之间的实时通信。
同时，欧洲、日本等地也相继启动了车联网技术的研发项目，推动了全球车联网技术的共同进步。
在技术积累方面，这一时期的车联网技术主要集中在车辆的定位、导航、远程控制、紧急救援等方面。
随着传感器技术、图像处理技术、模式识别技术的不断发展，车联网开始逐步具备环境感知、信息交互等能力，为自动驾驶技术的诞生奠定了基础。
3. 广泛应用与深度融合阶段（2010年代至今）进入2010年代以来，随着物联网、大数据、云计算等技术的不断成熟，车联网技术迎来了广泛应用与深度融合的新阶段。
这一时期，车联网技术不再局限于单一的车辆控制或信息服务领域，而是开始与智能交通、智慧城市、自动驾驶等多个领域进行深度融合。
汽车中的自动化系统
汽车中的自动化系统1. 简介汽车中的自动化系统是指利用先进的电子技术和计算机控制，实现汽车各个系统的自动化操作和管理的系统。
它的出现使得汽车的性能、安全性、舒适性和能源利用效率得到了显著的提升。
本文将详细介绍汽车中的自动化系统的主要组成部分和功能。
2. 自动驾驶系统自动驾驶系统是汽车中的自动化系统的核心部分。
它利用激光雷达、摄像头、传感器等设备，实时获取道路、交通和车辆信息，并通过高精度地图和算法进行数据处理和决策，从而实现自动驾驶功能。
自动驾驶系统可以分为多个级别，从辅助驾驶到完全自动驾驶，不仅能够提高驾驶的安全性，还能够减少驾驶员的疲劳程度，提高驾驶的舒适性。
3. 智能交通系统智能交通系统是指利用先进的通信技术和信息处理技术，实现道路交通管理和车辆安全管理的系统。
它可以通过车辆间的通信和与交通基础设施的通信，实现实时的交通信息共享和交通流优化。
智能交通系统可以提供实时的交通拥堵信息、事故预警信息等，帮助驾驶员选择最佳的行驶路线，减少交通事故和交通拥堵。
4. 车载娱乐系统车载娱乐系统是指为驾驶员和乘客提供娱乐和信息服务的系统。
它可以通过中控屏幕和音响系统提供多媒体播放、导航、语音识别等功能。
车载娱乐系统还可以与智能手机和互联网连接，实现在线音乐、在线导航等功能。
通过车载娱乐系统，驾驶员和乘客可以在行驶过程中享受音乐、观看视频、获取信息，提高行驶的舒适性和乐趣。
5. 智能车身系统智能车身系统是指利用传感器和控制器，实现对汽车各个部件的智能控制和管理的系统。
它可以实时监测车辆的状态和环境信息，如车速、转向角度、车身倾斜角度等，从而实现智能控制和调节。
智能车身系统可以提高汽车的稳定性和操控性，增加驾驶的安全性。
6. 节能环保系统节能环保系统是指利用先进的能源管理技术和排放控制技术，实现汽车能源利用效率的提高和尾气排放的减少的系统。
它可以通过智能节能控制和能量回收等技术，实现对发动机和动力系统的优化控制，减少能量的浪费。
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。
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。
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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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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
汽车自动驾驶系统的工作原理
汽车自动驾驶系统的工作原理随着科技的不断发展，汽车自动驾驶系统正逐渐成为现实。
它不仅改变了传统驾驶的方式，也对汽车行业带来了革命性的影响。
本文将深入探讨汽车自动驾驶系统的工作原理。
一、传感器技术汽车自动驾驶系统离不开传感器技术的支持。
传感器可以提供车辆周围环境的实时数据，包括道路条件、车辆位置、障碍物等等。
目前，常用的传感器包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
这些传感器将收集到的信息传输给车载计算机，为自动驾驶系统的决策提供依据。
二、车载计算机车载计算机是汽车自动驾驶系统的核心控制单元。
它接收传感器传输来的信息，并根据事先设定的算法进行实时计算和决策。
车载计算机不仅能够判断车辆所处的位置，还可以分析道路情况、周围车辆行为等因素，从而做出合理的驾驶决策。
三、地图与定位技术为了使汽车能够准确地知道自身的位置，自动驾驶系统需要依赖地图与定位技术。
地图提供了路线规划和道路信息，而定位技术则通过卫星导航系统（比如GPS）和惯性导航系统来确定车辆的准确位置。
通过与地图数据进行比对，自动驾驶系统可以更好地规划和调整车辆的行驶路径。
四、决策与控制自动驾驶系统的决策与控制模块负责基于传感器数据和车载计算机的分析结果，做出实时驾驶决策，并控制车辆的行为。
这个模块需要考虑多种因素，比如车辆周围的交通状况、速度限制、车辆转向等。
根据不同的情况，自动驾驶系统可以选择合适的行驶模式，比如巡航模式、跟车模式或超车模式，从而实现安全、高效的驾驶。
五、执行与操控在决策与控制模块的指导下，自动驾驶系统将发送指令给车辆的执行与操控单元，包括发动机、刹车、转向等。
这些指令将确保车辆按照预定的路线和速度行驶，同时遵守交通规则和保持与周围车辆的安全距离。
六、人机交互系统为了保证驾驶过程的可靠性和安全性，汽车自动驾驶系统还需要人机交互系统的支持。
这个系统可以与车辆乘客进行实时的沟通和互动，提供必要的安全提示和操作指导。
同时，人机交互系统也可以通过人机界面为乘客提供汽车自动驾驶系统的状态信息和控制选项。
汽车自动驾驶系统基本原理和构成
汽车自动驾驶系统基本原理和构成汽车自动驾驶系统是一种基于先进技术的智能化系统，旨在使汽车能够在不需要人类干预的情况下进行自主驾驶。
它使用多种传感器和控制器，通过处理大量数据和实时环境感知，实现汽车的精确导航、避障和安全驾驶。
汽车自动驾驶系统通过搭载各种传感器，如摄像头、雷达、激光雷达和超声波传感器，来感知车辆周围的环境。
这些传感器收集到的数据被送入感知处理单元，利用计算机视觉、目标检测和图像处理等技术对数据进行分析和处理。
通过对障碍物、道路标志、车道线等进行识别和跟踪，系统能够获取周围环境的详细信息。
基于感知处理单元的数据输出，自动驾驶系统会进行决策和路径规划，确定最佳的行驶路径。
系统会分析周围环境、交通规则和路线信息，制定相应的决策策略。
路径规划算法会将车辆的当前状态、目标位置和周围环境的数据综合考虑，生成精确的驾驶路径。
在决策和路径规划完成后，自动驾驶系统会将控制指令发送给车辆的执行器，如电动方向盘、刹车和加速器等。
这些执行器根据指令实施对车辆的控制，确保车辆按照设定的路径进行驾驶。
汽车自动驾驶系统包含多种传感器，用于感知车辆周围环境，其中包括：摄像头：用于拍摄并分析车辆周围的图像。
雷达：用于测量周围物体的位置和速度。
激光雷达：通过激光束扫描周围环境，获取距离和位置信息。
超声波传感器：用于测量距离和检测障碍物等。
感知处理单元是自动驾驶系统中的核心部件，它负责对传感器数据进行分析和处理，利用计算机视觉、机器研究和深度研究等技术提取有用的信息。
它的主要功能是对周围环境进行感知、障碍物识别和轨迹预测等。
决策与路径规划单元基于感知处理单元的输出，利用算法和模型进行决策和路径规划。
它会分析感知处理单元提供的环境信息和车辆状态，综合考虑交通规则、车辆动力学和目标位置等因素，生成行驶路径和决策策略。
控制与执行单元接收决策与路径规划单元的指令，负责对车辆的执行器进行控制。
它可以通过电动方向盘、刹车和加速器等执行器实施对车辆的操控，确保车辆按照设定路径自主驾驶。
(最新整理)智能车辆与自动驾驶系统概述PPT(共35张)
17.2.5 智能车辆技术的应用Biblioteka 国家 研究单位主要性能
从20世纪80年代初期开始研究，先后研制开
发出VaMoRs和VaMoRs-P两种实验车。其中VaMoRs
德国
是由一辆奔驰508D型5t面包车改装而成。该车视
慕尼黑德国联
觉系统由4个小型彩色CCD摄像机构成两组双目视
邦国防大学
觉系统。1987年VaMoRs自主车曾在一段尚未通车
2021/7/26
智能运输系统概9 论
17.2.2 智能车辆的研究方向
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） 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）
上述研究可概括为：控、警告系统；半自主式车辆 控制系统；自主车辆控制系统。
2021/7/26
智能运输系统1概0 论
17.2.3 智能车辆的研究范围
智能车辆的研究涉及到计算机测量与控制、计算机 视觉、传感器数据融合、车辆工程等诸多领域，可以 说，智能车辆的研究是计算机视觉与计算机控制研究 在车辆工程上的综合。
从世界各国相关研究成果来看，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 Nomal environment） 车 辆 运 动 控 制 系 统 （ Vehicle Motion Control Systems）
自动驾驶汽车感知系统概述
自动驾驶汽车感知系统概述自动驾驶汽车感知系统概述随着科技的不断发展，自动驾驶技术逐渐走进了我们的生活，并成为了未来交通的趋势。
自动驾驶汽车能够自主感知周围环境，并做出相应的决策和控制，使驾驶过程更加安全和便捷。
而实现自主感知的关键就是自动驾驶汽车感知系统。
本文将对自动驾驶汽车感知系统的概述进行详细介绍。
自动驾驶汽车感知系统是指通过各种感知器件和传感器实时获取车辆周围的环境信息，并将这些信息进行处理和分析，以实现对道路、车辆和物体等的感知和识别。
自动驾驶汽车感知系统的核心任务是对环境信息进行感知和理解，从而能够准确地掌握车辆周围的情况，为接下来的决策和控制提供准确的输入。
自动驾驶汽车感知系统包括多种感知器件和传感器，主要包括以下几种：摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器和GPS导航系统等。
这些感知器件和传感器通过不同的工作原理和方式，可以同时感知到车辆周围的静态和动态信息，如道路标线、路况、障碍物、行人等。
各种感知器件和传感器相互协作，通过数据融合的方式，构建起对环境的全面感知与理解。
摄像头是自动驾驶汽车感知系统中最常见的感知设备之一。
它能够通过获取图像来反映车辆周围的环境状态。
自动驾驶汽车通常会搭载多个摄像头，从不同视角和方向获取图像信息。
通过对这些图像进行处理和分析，可以实现对道路线条、车辆、保护装置和障碍物等的感知和识别。
激光雷达是一种使用激光技术来感知周围环境的传感器。
它通过发射激光束并测量光束的反射时间来获取目标物体的距离和相对位置信息。
激光雷达可以在短时间内获取大量的三维点云数据，并能够对障碍物进行高精度的识别和测距。
毫米波雷达是一种利用射频波进行感知的传感器。
通过发射和接收毫米波信号，它可以实现对目标物体的距离、速度和角度等信息的获取。
毫米波雷达在天气恶劣、夜晚和复杂背景条件下的感知能力较强，可以对车辆周围的动态物体进行准确的识别。
超声波传感器是通过发射和接收超声波来感知目标物体的存在和距离的传感器。
自动驾驶汽车系统关键技术综述
自动驾驶汽车系统关键技术综述摘要：汽车作为最重要的现代交通工具之一，已进入千家万户。
不断研发各种车辆功能是为了满足不同人群对汽车的高标准要求。
长期以来，汽车在驾驶过程中需要由驾驶员操作，而网络通信技术、监控技术、人工智能等技术的发展使得汽车能够自行驾驶。
与人工驾驶相比，自动驾驶汽车需要依靠传感器和多种算法，依靠自动驾驶系统来完成汽车的自动操作，其中智能汽车自动驾驶系统是实现汽车自动驾驶的关键，也是确保汽车运行安全的前提。
本文主要分析了智能汽车自动驾驶系统中存在的一些问题，旨在为汽车自动驾驶提供参考。
关键词：自动驾驶汽车; 系统；关键技术；讨论;分析;研究1自动驾驶系统自动驾驶系统的兴起主要基于人工智能技术，将人工智能研究与自动驾驶技术相结合，更多的发展领域得到了人工智能的支持。
汽车作为现代生活的关键设备，给人们的出行带来了很多便利。
人工智能已经渗透到汽车开发领域，并逐渐衍生出无人驾驶技术。
无人驾驶技术下的汽车被称为智能汽车，主要通过GPS定位、雷达、激光、传感器等智能设备，及时获取汽车驾驶信息，全面分析路况，彻底判断汽车驾驶，结合驾驶条件选择合适的驾驶路径，从而实现对汽车的有效控制。
无人驾驶技术对智能技术的要求非常严格，目前仍在不断探索中，尚未完全普及。
然而，随着无人驾驶技术的发展成熟，其普及速度加快，人工智能和汽车自动驾驶系统的有效结合为汽车行业的发展创造了更多机会。
目前对汽车自动驾驶系统的分析包括以下几个部分。
（1）驾驶员辅助系统。
在自动驾驶过程中，需要不断收集各种信息，并根据收集到的信息做出判断。
因此，驾驶员辅助系统旨在确保自动驾驶的良好环境条件和驾驶模式，收集有利于驾驶的信息，并对发现的不利信息及时发出警告。
例如，当车道偏离路线时，驾驶员辅助系统应及时发出警告，以便及时纠正，确保汽车自动驾驶的安全运行。
（2）部分自动系统。
汽车的自动驾驶不能完全依赖于驾驶系统，因此需要部分半自动系统。
这些系统可以进行手动干预，并通过驾驶员的参与确保驾驶安全。
汽车自动驾驶系统PPT
高速公路环境
• 该系统可以用于物流运输和长途客运，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。
剖析自动驾车辆的智能控制系统结构
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。
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：
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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
2
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。
5
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
汽车自动驾驶原理
汽车自动驾驶原理随着科技的不断发展，汽车自动驾驶技术越来越受到关注和重视。
自动驾驶技术的出现，旨在解决交通事故高发、交通拥堵等问题，为我们提供更加安全、便利的出行方式。
那么，汽车自动驾驶的原理是什么呢？自动驾驶技术主要由三个关键要素组成：感知系统、决策系统和执行系统。
下面，我们将详细介绍每个要素的原理及其作用。
一、感知系统感知系统是汽车自动驾驶的“眼睛”和“耳朵”，主要通过传感器采集道路和周围环境的信息，为后续的决策提供准确的数据支持。
目前常用的传感器包括摄像头、激光雷达、超声波传感器等。
1.摄像头：汽车上配备了多个摄像头，用于获取道路上的交通信号灯、标志牌、行人、车辆等信息。
通过计算机视觉算法，摄像头可以将图像转化为数字化的数据，供后续处理使用。
2.激光雷达：激光雷达通过发射激光束，并测量激光束反射回来的时间和强度，来获取周围物体的距离和形状信息。
激光雷达可以360度全方位扫描，提供准确的地图数据。
3.超声波传感器：超声波传感器一般安装在汽车周围，用于测量与障碍物之间的距离。
它发出超声波，并通过测量返回的波的时间，计算出物体与汽车的距离，从而实现避障功能。
二、决策系统决策系统是汽车自动驾驶的“大脑”，主要根据感知系统提供的数据，制定行驶策略和决策，确保汽车安全、高效地行驶。
1.感知数据处理：感知系统收集到的数据需要经过处理和分析，以提取有用的信息。
决策系统通过图像处理、目标检测等算法，将感知系统的数据转化为有意义的信息，如识别道路标志、估计车辆速度和位置等。
2.路径规划：决策系统根据感知数据和预设目标，规划汽车的行驶路径。
路径规划需要考虑到道路交通状况、车辆限制以及安全性等因素，以确保最佳的行驶路径。
3.行为决策：基于感知数据和路径规划结果，决策系统会做出相应的行为决策，如加速、减速、转向等。
行为决策是根据当前的道路情况和未来预测的结果，选择最优的行驶策略，以确保安全、顺利地达到目的地。
三、执行系统执行系统是汽车自动驾驶的“手和脚”，通过执行各项指令，实现决策系统的指示，使车辆按照规划的路径行驶。
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第十一章汽车与自动驾驶系统•第一节概述•第二节世界智能车辆的研究与发展•第三节智能车辆系统结构与微机测控系统•第四节基于视觉导航的智能车辆模糊逻辑控制•第五节智能车辆的自主驾驶与辅助导航•第六节小结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。
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11.2 世界智能车辆的研究与发展•11.2.1 智能车辆的产生与发展➢它的研究始于20世纪50年代初美国Barrett Electronics公司开发出的世界上第一台自动引导车辆系统（Automated Guided Vehicle System，AGVS）➢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。
➢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）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）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。
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。
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。
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•2001年，吉林大学智能车辆课题组研制开发了JLUIV-Ⅲ试验车[13]，它是课题组在低速智能车辆研究领域面向柔性生产组织和户内外物流自动化运输开发的实用型自动引导车辆（Automated Guided Vehicle）。
JUTIV-Ⅲ型视觉导航智能车辆的功能主要有：➢基于条带状路标的计算机视觉自主导航➢自动识别数字编码的多停靠工位和多分支路径➢自动识别加速、减速、直角转弯、停车等车辆运动状态标识符➢智能识别障碍物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11.4 基于视觉导航的智能车辆模糊逻辑控制•11.4.1 计算机视觉导航的优点➢相关传感器系统简单、经济，而且使控制器的设计更加灵活方便➢视觉导航能更容易地提供车辆行车环境的障碍物信息，从而使车辆避障更加容易11.4 基于视觉导航的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，如边缘与线的检测、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、全息图生成等➢图像平滑：➢图像平滑属低通滤波图像处理，其目的是保留图像空间频率的低频部分，减少图像的高频部分。
低通滤波可以降低图像中的视觉噪声，同时去除图像中的高频成分后，图像中那些不明显的低频部分就更容易显现了。
11.4 基于视觉导航的智能车辆模糊逻辑控制•11.4.3 模糊逻辑控制➢模糊逻辑控制的突出特点在于：➢系统的设计不要求知道被控对象的精确数学模型，只需要提供现场操作人员的经验知识及操作数据；➢控制系统的鲁棒性强，是英语解决常规控制难以解决的非线性、时变及滞后系统➢模糊逻辑控制系统的基本组成部分：➢模糊逻辑控制系统由模糊规则库、模糊推理机、模糊产生器、模糊消除器四部分组成。
11.4 基于视觉导航的智能车辆模糊逻辑控制•11.4.3 模糊逻辑控制➢模糊消除可以采用不同的方法：➢重心法➢最大录属度法➢系数加权平均法➢录属度限幅元素平均法11.5 智能车辆的自主驾驶与辅助导航•11.5.1 CMU的Navlab5系统➢CMU的地面智能车研究并未因火星探测计划等其他项目的影响而搁置。
继1986年改装Navlab1,1990年改装Navlab2之后，他们又于1995年建立了全新的智能车实验床Navlab5。
这是一辆1990年问世的Pontiac运动跑车（Pontiac Trans Sport），由美国著名Delco Electronics公司捐资赞助。
CMU与Assist Ware技术公司合作在Navlab5上开发了PANS（Portable Advanced Navigation Support）——便携式高级导航支撑平台，以及快速自适应车体定位处理器——RALPH视觉系统。
11.5 智能车辆的自主驾驶与辅助导航•11.5.2 VaMoRs-P系统➢智能车辆自主导航的另一个具有代表性的研制工作由位于慕尼黑的德国联邦国防大学进行。
其合作伙伴为德国奔驰汽车公司。
他们从20世纪80年代初期开始此项研究，以先后研制开发出VaMoRs和VaMoRs-P（或VaMP）两种实验车。
VaMoRs由一辆奔驰508D型5t面包车改装而成。
1987年VaMoRs 自主车曾在一段尚未通车的高速公路上创下自主驾驶96km/h的20世纪80年代最高速度。
VaMoRs-P或VaMP为自主移动性和计算机视觉实验车——客用小汽车。
它由一辆豪华型奔驰500（Mercedes 500 SEL）改装而成。
11.5 智能车辆的自主驾驶与辅助导航•11.5.3 Peugeot 系统➢法国帕斯卡大学自动化与电子材料实验室与法国D.R.A.S雪铁龙（Citroen）技术中心合作，联合研制出一个功能简单却颇具特色的辅助导航Peugeot试验车。
该研究由P.S.A标志（Peugeot）雪铁龙汽车公司提供资助。
该试验车的一个突出特点是硬件配置轻型化，整个系统的运算处理部分都已集成在一块数字信号处理卡上，因此对试验车几乎无需作任何改装。
Peugeot试验车已经在高速公路上进行了几百公里不同路况的行车试验，其系统具有良好的适应性。
11.5 智能车辆的自主驾驶与辅助导航•11.5.4 视觉处理系统的特点分析➢由于上述三个系统的应用背景均为高速公路或标准等级公路，故其视觉处理系统具有某些值得注意的共同特点：➢以CCD摄像机（camera）作为唯一的视觉传感器➢普遍采用视觉窗口技术，仅处理感兴趣区域的局部信息➢均具备不同程度的快速自适应功能11.5 智能车辆的自主驾驶与辅助导航•11.5.5 研究动向分析与问题探讨➢研究背景的民用化➢系统结构的轻型化➢研究成果的实用化➢产校双方的协作化11.6 小结➢本章简单介绍了智能车辆的概念、研究目的、意义、应用状况以及当前世界上智能车辆的研究方向、研究范围。
总的来看，限于我国的基础设施水平和经济实力，我国智能车辆的研究与工业发达国家有相当的距离，在一定的时间内大范围开发、实施智能车辆的应用还不太现实。
但无论是从学科发展、理论研究的角度，还是从发展汽车工业与相关产业，以及市场竞争的角度看，超前研究都是必要的。