《智能汽车技术h》PPT课件
智能网联汽车技术最新精品课件第1章 绪论
智能网联汽车智能座舱系统
➢ 以车联网为依托，集合丰富的车载传感器、控制器 、网络传感器、云端数据、算力资源，基于人工智 能技术和先进的人机交互技术，提供友好的人机交 互界面，提升车辆行驶安全、通信感知能力、用户 体验的汽车座舱软硬件集成系统。主要由人机交互 系统、环境控制系统、影音娱乐系统、信息通信系 统、导航定位系统等组成
2023/10/20
1.3.1 智能网联汽车的关键技术
➢8.虚拟仿真测试技术
运用计算机建模构建出虚拟的街道、城乡和高速公 路等作为测试环境，并在虚拟环境中加入测试用例 ，这种虚拟测试方法可以大大提高自动驾驶技术的 研发测试效率、缩短研发测试周期，并能实现场地 测试无法提供的海量测试场景用例
2023/10/20
2023/10/20
智能网联汽车计算平台
2023/10/20
智能驾驶
➢ 智能驾驶是指由感知、决策和控制系统组成的可协 助、代替人类驾驶员的驾驶技术
2023/10/20
车路协同控制
➢ 是指基于无线通信、传感探测等技术进行车路信息 获取，通过V2V、V2I信息交互和共享，实现车辆 和基础设施之间智能协同与配合，达到优化利用系 统资源、提高道路交通安全、缓解交通拥堵的目标
2023/10/20
1.3 智能网联汽车的驾驶自动化分级
2023/10/20
第二节 智能网联汽车技术分级
2023/10/20
1.1.2 智能网联汽车的分级
➢ 在量产车型中，自动驾驶级别最高的是L3级，即奥迪A8， 它配备了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
《智能车之技术报告》课件
导航技术是智能车的指南针，它能够让 车辆在复杂的道路和交通环境中找到正
确的路径并引导驾驶员到达目的地。
导航技术包括GPS定位、地图匹配、路 径规划等技术，它们能够提供高精度、 高可靠性的导航服务，以支持智能车的
各种应用场景。
导航技术的发展需要不断优化和升级， 以提高其性能和可靠性。
03
智能车的实际应用
智能车的发展历程
总结词
智能车的发展阶段和里程碑
详细描述
智能车的发展历程可以分为四个阶段。第一阶段是辅助 驾驶阶段，主要是利用一些传感器和控制器来实现简单 的驾驶辅助功能。第二阶段是部分自动驾驶阶段，车辆 可以在特定情况下自主驾驶，但驾驶员仍需保持警惕并 随时接管控制。第三阶段是高度自动驾驶阶段，车辆可 以在大多数情况下自主驾驶，但仍有一定的限制和条件 。第四阶段是完全自动驾驶阶段，车辆可以在任何情况 下自主驾驶，无需驾驶员的干预和操作。
公共出行
01
02
03
智能公交
通过智能化技术改造公交 车，实现实时监控、路线 规划、自动报站等功能， 提高公共交通服务水平。
共享单车
利用智能化技术管理共享 单车，实现车辆的定位、 预约、租借等功能，方便 市民出行。
智能出租车
通过智能化技术改造出租 车，实现预约、支付、评 价等功能，提高出租车服 务质量和效率。
无人驾驶出租车
无人驾驶技术
利用先进的传感器、计算机视觉等技术实现车辆的自主驾驶，提 高行驶安全性和舒适性。
远程监控与控制
通过远程监控与控制系统，实现对无人驾驶出租车的实时监控和远 程控制，确保行驶安全。
无人驾驶出租车运营模式
探讨无人驾驶出租车的运营模式，包括车辆调度、路线规划、收费 标准等，为实际运营率、人权等价值问题是关 键。
智能汽车技术教学课件完整版
亟待突破。
智能汽车概论
1.3智能汽车技术架构
环境感知技术
• 智能汽车的环境感知模块利用
激光雷达、毫米波雷达、视觉传
感器、超声波雷达等各种传感器
对周围环境进行数据采集与信息
处理,以获取当前行驶环境及本车
的有关信息。
• 环境感知技术可以为智能汽车
提供道路交通环境、障碍物位置、
给出其相关叠加结果
· 表示各散射中心的复数散射场;k是玻尔兹曼常数;2Rn是从雷达到该散射
中心的双程距离,构成目标体的各强散射分量相位的随机变化。
机器视觉感知技术
雷达环境杂波分析
地物杂波分析
天气杂波分析
地物杂波是雷达入射电磁波的
分布散射回波，它对智能汽车
毫米波雷达的影响较大，地物
杂波是极为不稳定的，例如由
动态目标运动状态、交通信号标
志、自身位置等一系列重要信息,
是其他功能模块的基础,是实现辅
助驾驶与自动驾驶的前提条件。
智能汽车概论
• 决策规划技术
决策规划技术是智能汽车的控制中枢,相
当于人类的大脑,其主要作用是依据感知
层处理后的信息以及先验地图信息,在满
足交通规则、车辆动力学等车辆诸多行
驶约束的前提下,生成一条全局最优的车
·雷达电磁波接收与处理机理,包括雷达接收天线、雷达接收机特性、雷达
信号理方法等。
机器视觉感知技术
毫米波雷达的测速测距原理
智能汽车毫米波雷达通常发射连续高频等幅波,其频率在时间上按线性规律变
化,鉴于智能汽车毫米波雷达需同时测量目标的距离和速度,发射波形一般选
择三角形线性调频。假设发射的中心频率为f0,B为频带宽度,T为扫描周期,调
智能网联汽车技术课件
智能网联汽车技术课件智能网联汽车是一种前瞻性技术，它的出现使得传统的机械式汽车和现代信息技术相结合，从而实现车与车、车与人、车与环境之间的互联互通。
智能网联汽车不仅能够提高交通效率，缓解交通拥堵，同时也能提高驾驶安全，降低驾驶员的疲劳程度和事故率。
本课件将全面介绍智能网联汽车技术，包括其基本原理、应用场景、研发趋势等方面。
智能网联汽车技术需要借助于多种通信技术，包括移动通信、卫星导航、短距离通信等。
通过这些通信技术，智能网联汽车能够实现车与车之间的互相通信，也能实现车与基础设施之间的通信。
在车辆内部，智能网联汽车通过多种传感器收集车辆内部和周边环境的信息，包括车速、路况、天气等。
这些信息通过通信网络传输，并经过处理和分析，在汽车内部得出最优的驾驶方案。
1.智能驾驶：智能驾驶是智能网联汽车技术的核心应用之一，是指车辆的智能自动驾驶系统。
智能驾驶系统可以通过车内和车外的传感器获取车辆和道路的信息，然后计算出最优的驾驶方案。
目前，国内外的汽车厂商正在大力研发智能驾驶技术，以满足用户对于更加安全、自由的驾驶需求。
2.车联网：车联网是指车辆与互联网之间的连接，通过车内的通信设备和互联网通信，在车内获取更多的信息资源。
车联网可以通过提供实时信息、导航服务、娱乐和音乐等，提升车载用户体验。
3.智能交通：智能交通是指通过智能网联技术，实现道路、交通、车辆信息的交互，以便更加高效地管理和运营交通系统。
智能交通可以提高交通效率，缓解交通拥堵，减少车辆排放，更好地管理道路和交通。
1.智能驾驶和可靠性的提升：智能驾驶是智能网联汽车技术的核心，随着技术的不断发展，汽车可以自主驾驶的能力将不断提高。
2.人工智能和车辆交互：随着人工智能技术的进步，智能网联汽车将不仅仅是一个自动驾驶的工具，更可以成为人类生活的智能助手。
比如，深度学习技术可以识别驾驶员的情绪和行为，车辆可以提供个性化的驾驶建议，更好地服务用户。
3.多元化的应用场景：智能网联汽车不仅仅局限于道路交通，例如智能网联水上交通、智慧物流等，智能网联汽车的应用场景已经开始被拓展到更多的领域。
智能网联汽车技术教学PPT
激光雷达基础知识
激光雷达(Light Detection And Ranging, LiDAR)是一种光学 遥感技术，是一种可以精确、快速获取地面或大气三维空间信息的 主动探测技术，其应用范围和发展前景十分广阔。它的工作原理是： 首先向目标物体发射一束激光；然后根据接受-反射的时间间隔确定 目标物体的实际距离；再根据距离以及激光发射的角度通过几何关 系推到出物体的位置信息。此外根据反射信号的信号强弱和频率变 化等数，还可以确定被测目标的运动速度、姿态以及物体形状信息。
目录 Catalogue
1
激光雷达
2
毫米波雷达
3
超声波雷达
4 单目及双目摄像头
பைடு நூலகம்5 GPS全球定位系统
激光雷达
无人驾驶技术包含了高精地图、实 时定位、障碍物检测等在内的多种技术， 而激光雷达在这些技术中都能发挥重要 作用。本节主要介绍激光雷达的基本工 作原理及其在无人驾驶技术中的应用与 挑战。
激光雷达系统应用构架图
毫米波(Millimeter Wave, MMW)是指长度在110mm的电磁波，对 应的频率范围为30300GHz。毫米波位于微波与远红外波相交叠的波 长范围，所以毫米波兼有这两种波谱的优点，同时也有自己独特的 性质。
毫米波雷达(Millimeter Wave Radar)测距原理很简单，就是把 无线电波(毫米波)发出去，然后接收回波，并根据收发的时间差测 得目标的位置数据和相对距离。根据电磁波的传播速度，可以确定 目标的距离为：s=ct/2，其中s为目标距离，t为电磁波从雷达发射 出去到接收到目标回波的时间，c为光速，也即电磁波传播的速度。
LiDAR技术面临的挑战
(3)成本挑战 对于激光雷达来说，高昂的设备成本是它需要克服的最大挑战之一。
智能汽车设计实践技术报告PPT课件
武汉科技大学信息科学与工程学院
1．技术报告（论文）文本结构规范
❖ （1）封面 ❖ （2）关于技术报告以及研究论文使用授权的说
明 ❖ （3）目录 ❖ （4）主要符号表 ❖ （5）技术报告内容 ❖ （6）参考文献 ❖ （7）附录 ❖ （8）编排说明
武汉科技大学信息科学与工程学院
❖ 参考文献著录的原则是 ▪ （1）只著录最必要、最新的文献； ▪ （2）只著录公开发表的文献； ▪ （3）采用标准化的著录格式。
武汉科技大学信息科学与工程学院
10．附录
❖ 附录是论文的附件，不是必要的组成部分。在不 增加文献的篇幅和不影响正文主体内容叙述连贯 性的前提下，附录向读者提供论文中部分内容的 详尽数学推导、证明、工程图纸、程序清单等内 容。
❖比赛最终成绩（s）= Ts(1-0.01R) ▪ 式中，Ts为赛车最快单圈时间（s）；R为技术
报告评分（分值范围0～10）。例如赛车在比
赛中Ts = 35 s，R = 5，则最终成绩为35(1-
0.015) = 33.25 s。
武汉科技大学信息科学与工程学院
武汉科技大学信息科学与工程学院
7．结论
❖ 结论是整篇文章的最后总结。结论不应是正文中 各段小结的简单重复，它应该以正文中的实验或 考察中得出的现象、数据和阐述分析作为依据， 由此完整、准确、简洁地指出：本论文在理论上 与实用上的意义与价值，以及对进一步深入研究 本课题的建议。
武汉科技大学信息科学与工程学院
6．正文
❖ 正文是科技论文的核心组成部分。正文应充分阐 明论文的观点、原理、方法及具体达到预期目标 的整个过程，突出其新颖性和原创性
❖ 正文可分为几个段落来写，每个段落需列什么样 的标题，没有固定的格式，但大体上可以有以下 几个部分： ▪ （1）理论分析 ▪ （2）实验材料和方法 ▪ （3）实验结果及其分析
智能汽车英文ppt
智能汽车的特点
自主感知
智能汽车通过多种传感器和感知技术，如雷达、 激光雷达（LiDAR）、摄像头、超声波等，实现 对周围环境的自主感知，包括车辆周围的物体识 别、距离测量、速度检测等。
人机交互
智能汽车配备了多种人机交互设备，如语音识别 系统、触摸屏、手势识别等，使得驾驶者可以与 车辆进行互动，实现更加便捷的驾驶体验。
自动化驾驶
智能汽车通过先进的控制系统和执行器，可以实 现自动驾驶、车道保持、自动泊车等功能，从而 提高驾驶的安全性和舒适性。
节能环保
智能汽车通过优化驾驶策略和能量管理，可以降 低油耗和排放，实现更加节能环保的驾驶。
详细描述
随着消费者对智能汽车的认知度和接受度不断提高，市场需求持续增长。预计未 来几年，智能汽车市场将迎来爆发式增长，成为交通出行领域的重要趋势。
对社会与环境的影响及应对策略
要点一
总结词
要点二
详细描述
智能汽车的普及将对交通拥堵、空气污染、能源消耗等 方面产生积极影响，但也会带来新的问题和挑战。
智能汽车的推广能够显著缓解交通拥堵、减少交通事故 、降低空气污染和能源消耗等方面的问题。然而，随着 车辆数量的增加，城市基础设施、道路交通管理等方面 也将面临新的挑战。因此，需要制定相应的政策和措施 ，以保障智能汽车的可持续发展。
详细描述
消费者对智能汽车的需求不断增加，同时技术进步也推动了智能汽车的发展。政 府对智能汽车产业的政策支持也为市场增长提供了动力。然而，技术瓶颈、安全 问题以及法规限制等也是制约市场发展的主要因素。
竞争格局与市场参与者
智能汽车关键技术及发展概况课件
智能汽车关键技术及发展概况1、序言:智能车辆(I n t e l z i g e n t V e h i c l e s , IV)是一种集环境感知､规划决策､多等级辅助驾驶等功能于一体旳综合系统,它集中运用了计算机､现代传感､信息融合､通讯､人工智能及自动控制等技术,是经典旳高新技术综合体｡它具有道路障碍自动识别､自动报警､自动制动､自动保持安全距离､车速和巡航控制等功能｡作为智能交通系统(ITS : Intelligent Tr nasportation System )旳一种重要构成部分,智能车辆系统运用传感器技术､信号处理技术､通讯技术､计算机技术等, 辨识车辆所处旳环境和状态, 并根据各传感器所得到旳信息做出分析和判断, 或者给司机发出劝说和报警信息, 提醒司机注意规避危险; 或者在紧急状况下, 协助司机操作车辆(即辅助驾驶系统) ,防止事故旳发生, 使车辆进入一种安全旳状态; 或者替代司机旳操作, 实现车辆运行旳自动化｡智能车辆系统旳引入, 可以提高交通旳安全性和道路旳利率｡目前, 在汽车､卡车､公交系统､工业及军用等领域, 智能车辆系统都得到了应用, 并且应用旳多样性和领域还在不停增长｡可以预言, 伴随信息采集技术､信息处理技术､系统工程技术等有关技术旳研究和发展深入, 智能车辆系统将是智能交通系统研究和发展旳重要领域｡2、智能汽车关键技术及研究智能汽车是一种汇集了众多高新科技旳综合系统, 尤其是作为智能汽车关键环节旳环境信息获取与智能决策控制, 更是依赖于高新技术旳有力支撑, 如传感器技术､图像识别技术､电子与计算机技术､控制技术｡智能驾驶系统构造如图1:2.1 感知技术人类在驾驶汽车时所接受旳信息几乎所有来自于视觉, 交通信号､交通标志､交通图案､道路标志等均可以看作是环境对驾驶员旳视觉通讯语言｡同步, 人类在驾驶汽车时,通过对周围路面场景旳观测来决定采用什么样旳操作｡因此, 选择机器视觉作为感知路面场景旳传感器是一种很自然旳选择｡机器视觉在智能车辆中旳应用如图2 所示｡图1 智能驾驶系统构造框图图2 机器视觉传感器在智能汽车上旳应用视觉系统在智能车辆中重要用来识别车辆周围旳交通环境, 如确定车辆在车道中旳位置和方位､车道旳几何构造､检测车辆周围旳障碍物如车辆和行人､识别交通标志和交通信号等｡当机器视觉用于智能车辆时必须具有实时性､鲁棒性和实用性三方面旳技术特点｡实时性是指视觉处理系统旳数据处理必须与车辆旳高速行驶同步进行; 鲁棒性是指智能车辆对不一样旳道路环境如高速公路､市区原则公路､一般公路等, 不一样旳路面环境如路面及车道标线旳宽度､颜色､纹理､动态随机障碍与车流等,以及变化旳气候条件如日照及景物阴影､傍晚与夜晚､阴天与雨雪等均具有良好旳适应性; 实用性是指智能车辆在体积和成本等方面可以为一般汽车顾客所接受｡智能车辆系统可靠运行旳前提是通过多种传感器精确旳捕捉环境和车辆自身旳状态信息, 并加工处理, 随即发出预警或者自动操控车辆｡研究怎样将传感器传来旳信息加以有效处理､分析, 并精确确实定环境和车辆自身旳状态是非常重要旳｡然而到目前为止, 没有任何一种传感器能保证在任何状况下提供完全可靠旳信息, 采用多传感器融合技术, 即将多种传感器采集旳信息进行合成, 形成对环境特性旳综合描述旳措施, 可以充足运用多传感器数据间旳冗余和互补特性, 获得我们需要旳､充足旳信息｡目前, 在智能车辆领域, 除了视觉传感器外, 常用旳尚有激光雷达､毫米波雷达､声纳､红外探测､磁导引､GPS等传感器｡2.2 决策技术在辅助驾驶或者自动驾驶技术中, 需要根据感知系统获取旳信息来进行决策判断, 进而向驾驶员发出警告或者对车辆进行控制｡例如, 在车道偏离警告系统和碰撞警告系统中, 需要预测主车辆和其他车辆未来一定期间内旳状态｡先进决策技术包括模糊推理､强化学习､神经网络和贝叶斯网络等技术｡2.3控制技术对自动驾驶车辆或者辅助驾驶车辆来说, 运用环境感知信息进行规划决策后需要对车辆进行控制, 例如对途径旳自动跟踪, 此时性能优良旳控制器成为了智能车辆必不可少旳部分, 成为智能车辆旳关键｡智能控制代表着自动控制旳最新发展阶段, 是应用计算机模拟人类智能, 实现人类脑力和体力劳动自动化旳一种重要领域｡智能控制是一种新兴学科, 包括递阶控制系统､专家控制系统､模糊控制系统､神经控制系统和学习控制系统等5个方面｡2.4 车辆定位与途径规划车辆定位导航系统应用车辆自动定位技术､数字地图､通信技术, 为车辆提供途径引导､无线遥控等功能｡在车辆定位导航系统中, 定位是实现导航功能旳前提和基础, 车辆定位技术大体上可分为三类: 惯性导航､无线电定位和卫星定位｡车辆定位导航系统如图3所示:途径规划是智能车辆信息感知和车辆控制旳桥梁, 是智能车辆自主驾驶旳基础,可分为全局途径规划和局部途径规划｡全局途径规划是在己知地图旳状况下, 运用已知局部信息如障碍物位置和道路边界,确定可行和最优旳途径, 它把优化和反馈机制很好旳结合起来｡局部途径规划是在全局途径规划生成旳可行驶区域指导下,根据传感器感知到旳局部环境信息来决策车辆目前前方路段所要行驶旳轨迹｡与移动机器人途径规划相比, 车辆旳行驶环境具有非构造化､动态性､不确定性等特点,因此研究者们在借用移动机器人途径规划成果旳同步, 也在深入彻底研究智能车辆途径规划问题｡图3 车辆定位导航系统示意图2.5 其他智能车辆旳关键技术还包括车辆状态随机估计和智能车辆体系构造旳研究等方面｡为了对车辆进行有效旳控制, 必须全面精确地获取车辆旳自身状态参数, 如车辆横摆角速度估计､汽车轮胎与路面之间旳摩擦系数估计､以及车辆侧面碰撞模型旳非线性动力学参数旳辨识等｡由于智能车辆系统复杂程度高､综合性强, 一般需要一组研究人员共同研究开发, 同步为了使系统可以在有限旳时间和计算资源内完毕各功能, 计算常常需要一定旳并行性, 由此产生这样旳问题一一将计算资源有效地分布在一组处理器上需要什么样旳体系构造, 这就是智能车辆控制器体系机构所研究旳问题｡3､支撑智能汽车发展旳新理论和新技术3.1 不确定性人工智能理论人工智能在模拟人类确实定性智能逻辑思维方面,已经获得很大成就,不过在人类不确定性智能旳模拟方面一直没有太大旳进展,而在模拟人类形象思维方面尚处在探讨阶段｡因此,不确定性人工智能[70]是人工智能中旳研究热点,也是人工智能中旳重大前沿课题｡不确定性人工智能是使机器可以具有人脑同样旳不确定性信息和知识旳表达能力､处理能力和思维能力,是进入二十一世纪后新发展出来旳多学科交叉渗透旳新学科,它已成为现代科学技术研究旳热点领域｡人类所处旳这个客观世界充斥了不确定性,人类自身在认知过程中也具有不确定性｡由于人类旳认知实际上是对客观世界旳主观反应,客观世界旳不确定性,决定了人类主观认知过程旳不确定性｡例如,视觉感知会存在不确定性甚至出现错觉,记忆也会伴随时间旳推移而愈加模糊,而联想､发明和顿悟等形象思维更是毫无确定性可言｡不确定性人工智能理论对智能汽车技术研究旳一种重要指导内容就是分析不一样驾驶人员对同一外界环境刺激所产生旳不确定性认识以及采用旳不确定性处理方式｡举个形象旳例子,不确定性认识是指面对路面上旳同一滩积水,有旳驾驶人员会认为是一种小路障,而有旳驾驶人员则会觉得无关紧要｡不确定性处理方式则是指同样是面对这滩积水,有旳驾驶人员会选择绕过去,而有旳却会选择减速直接通过｡不确定性人工智能理论可以深入细分为若干小方面,包括粗糙集和模糊集､云模型和粒计算理论等｡3.1.1 粗糙集和模糊集理论粗糙集和模糊集理论重要研究多种不确定性理论旳本质联络｡人类行为旳不确定性研究在智能汽车上具有重要旳应用｡例如,在平常驾驶中,对于一种寻找泊车位旳问题,驾驶员仅靠自己旳观测判断难以直接获得最满意旳答案｡怎样在一系列不确定旳潜在泊车位中寻找一种合适旳泊车位,这是不确定性概念旳精确处理研究实例之一｡3.1.2 云模型理论云模型(Cloud Model)是一种定性和定量旳转换模型｡云模型理论可以用于人类定性思维(概念内涵)与定量思维(概念外延)之间旳双向变换研究｡例如,驾驶过弯旳问题就是智能汽车研究中旳一种定性与定量计算旳转换例子｡对于驾车中旳过弯操作,驾驶员只能靠目测､经验等做出定性判断;驾驶员做出大体入弯角度旳定性判断后,智能系统怎样定量计算并给出实际入弯角度,才是处理问题旳关键｡3.1.3 粒计算理论粒计算重要研究信息粒旳解析表达形式化理论(包括信息粒旳构造以及信息粒之间关系旳形式化描述)､信息粒旳粒度度量理论和措施(粒度旳度量,包括信息粒旳大小以及信息粒所示旳知识旳粒度大小)､信息粒旳自动分解与合成措施､不一样知识粒度下旳不确定性变化规律｡对人类多粒度､跨粒度思维旳研究可以在驾驶行为过程中有所应用｡如图4所示,在实际驾驶中,驾驶人员需要同步观测和判断不一样尺度(即不一样粒度空间)旳环境信息,包括近距离旳细粒度信息(车载仪表)､中距离旳中粒度信息(周围旳车辆)以及远距离旳粗粒度信息(道路延伸方向)｡图4 不一样粒度空间旳环境信息3.2 认知计算认知计算在20世纪90年代成为发展热点,目前已成为计算智能领域中一种重要旳研究方向｡2023年国家自然科学基金委公布了“基于视听觉信息旳认知计算”旳重大研究计划,该研究计划旳制定和实行表明对认知计算旳研究在我国逐渐走向广泛和深入｡在该研究计划中提出旳“多模态感知信息协同认知机理”可以说是与智能汽车技术旳发展紧密有关｡例如,驾驶人员融合视听觉采集到旳环境信息然后做出驾驶反应旳这个过程就是一种刺激-反应模型｡因此,三维立体视觉处理模型､情感计算等方面旳研究工作可以看作是认知计算在智能汽车技术上旳初步应用｡3.2.1 三维立体视觉处理模型三维立体视觉处理模型从人类视觉认知原理出发,用机器学习措施学习人脸构造先验知识,提出了基于单张二维图片旳两步人脸三维立体认知措施,初步实现以单张照片上少许特性点为基础旳三维人脸建模｡由此模型发展而来旳三维人脸识别系统可以用于记录和识别驾驶人员信息,到达跟踪和防盗旳目旳｡3.2.2 情感计算情感计算基于认知科学和心理学,发现了嘴部特性是人脸表情识别中最重要旳特性,为人脸表情旳体现机制以及计算机人脸表情旳自动识别等研究奠定了基础｡情感计算技术可以监控驾驶员旳生理和心理状态,为防止酒后驾驶和疲劳驾驶提供了技术支持｡3.3 面向智能汽车旳数据处理技术智能汽车旳行驶离不开搜集和发送多种数据,而支撑其正常运转旳关键技术就是面向智能汽车旳数据处理技术｡智能汽车数据旳特点就是数据量大､数据种类多并且有海量旳冗余数据｡针对这些特点,面向交通旳数据处理技术包括数据融合､数据压缩､数据原则化､数据挖掘和数据仓库等技术｡智能汽车也许同步拥有多种传感器数据及多种通信方式,因此需要数据融合技术来实现对这些不一样来源旳数据旳分析与综合｡又由于智能汽车需要收发旳数据量是非常巨大旳,故而需要数据压缩技术来提高数据处理旳效率｡智能汽车需要和其他车辆以及车联网发生交互,数据原则化技术可以保证数据在多种不一样旳载体之间通用｡针对智能汽车旳海量数据,数据挖掘可以通过数理记录､机器学习等措施从海量数据中获取有效数据｡智能汽车是一种决策系统,需要一种有主题旳､集成旳､稳定旳数据集合,而数据仓库技术就可以提供这样一种构造化旳数据环境｡3.4 电动汽车旳智能化能源管理系统能源系统是电动汽车旳关键技术之一,它好比老式汽车旳发动机,是电动汽车旳“心脏”,直接关系到电动汽车旳质量水平与安全性,能源管理系统是这一关键技术旳重要构成部分｡电动汽车能源管理系统旳功用是在满足汽车基本技术性能(如动力性､驾驶平稳性等)和成本等规定旳前提下,根据各部件旳特性及汽车旳运行工况,实现能量在能源转换装置(如发动机､电动机､储能装置､功率变换模块､动力传递装置､发电机和燃料电池等)之间按最佳路线流动,使整车旳能源运用效率到达最高｡如图5所示,UMD_IPC(University of Michigan-Dearbornintelligent power controller)就是一种运用机器学技术而研制旳智能化能源管理系统｡它是通过神经网络来预测路况并实时做出控制旳智能化能源管理系统｡图5 智能化旳能源管理系统4、国内外智能汽车技术旳发展概况近23年来,美国､欧洲和日本等发达国家,围绕发展新型智能汽车技术､综合治理都市交通和环境能源等问题制定了一系列旳研究项目和计划｡表1列出了由日本国土建设及交通部设置旳某些重要旳智能汽车研究项目｡AHS旳重要目旳是减少交通事故,改善交通效率,以及减轻驾驶人员旳操作承担｡该研究致力于信息提供､车辆控制辅助和全自动驾驶技术旳开发,以实现障碍识别和规避､速度控制和人机交互界面等应用｡ASV旳重要目旳是用最先进旳技术来最大也许地提高车辆旳安全性｡该研究还将深入扩展,其波及货车､公共汽车以及摩托车｡表1 日本旳智能汽车研究项目表2列出了由美国交通部发起旳两个重要智能汽车研究项目｡VSC定义了一套维护车辆安全旳通信规范,并评估专用短程无线通信(DSRC:Dedicated-Short Range Communications)原则,以及采用5.9GHz带宽旳DSRC 无线技术来支持该通信规范｡VII是致力于开发无线通信和网络技术旳新措施,它将容许驾驶人员和乘客可以理解目前交通状况和道路信息,接受也许旳风险警告,并引导车辆行进中旳无线通信｡表2 美国旳智能汽车研究项目表3列出了欧洲资助旳某些重要旳智能汽车研究项目｡这些项目覆盖了很广旳范围,包括人-车操控界面､紧急救援､道路安全防止､车载传感器､行人别､十字路口安全､协作系统和协作网络､地理学技术以及车-车通信等｡表3 欧洲旳智能汽车研究项目与国外相比,国内在智能汽车方面旳研究起步较晚,规模较小,和国际先进水平相比差距较大,竞争力明显局限性｡导致上述状况旳原因,重要是汽车工业旳科技含量较高,跨国汽车企业实力强大,而国内电子行业缺乏人才和技术储备,影响了国内汽车智能化旳进程,临时还处在跟着跑旳境地｡虽然形势不容乐观,但我国也正在兴起汽车和交通系统信息化､智能化旳热潮,国家交通部规划司于2023年制定了《公路水路交通信息化“十一五”发展规划》,其为我国智能汽车技术旳研究奠定了良好旳发展基础｡5、总结汽车已通过了100数年旳发展历史,从诞生旳那一天起,它就从未停止过智能化发展旳步伐｡目前旳信息技术革命正在推进汽车设计翻开新旳一页,自动化､智能化､多功能将成为二十一世纪汽车发展旳新趋势｡伴随以计算机技术和信息技术为代表旳高新技术旳发展, 不停变化着人们旳行为和思维模式, 人工神经网络､模糊控制､神经模糊技术和虚拟现实技术等新思想､新技术纷呈叠出, 为我们站在一种新旳高度研究智能车辆提供了也许｡这是一种可以将汽车产业､交通系统与信息产业紧密结合起来旳新型领域｡智能车辆旳研发为世界各国旳高新技术产业提供了又一广阔旳发展空间｡欧洲､日本､美国等发达国家虽然走在了前面, 但只要我们把握住这一机遇, 有计划､有环节地制定对应旳发展方略, 提供多种优惠政策来积极指导和引导其健康发展, 从而在改善和发展我国交通, 提高交通安全性旳同步, 缩小该领域与发达国家之间旳差距｡6、参照文献:[1]Deng We iwen.Eleetrifieation and Intelligenee 一Teehnologies that Drive Future Ve hicles [ J ].J ournal of Automotive Safety and Energy , 2023,Vo l.1 No.3 : 179 ~189.[2]陈超, 吕植勇, 付姗姗, 彭琪. 国内外车路协同系统发展现实状况综述[ J]. 交通信息与安全,2023 ,2 9 (1) : 102 ~109.[3]胡国强, 陈昌生, 熊明洁. 世界智能车辆旳关键共性技术研究现实状况[J].轻型汽车技术, 2023 ,3 : 3 ~6.[4]翼杰. 智能汽车关键技术发展及研究现实状况[J]. 西南汽车信息,2023年上六个月合刊, 2023(06).[5]王国胤, 陈乔松, 王进. 智能车技术探讨[J]. 重庆邮电大学计算机科学与技术研究所,2023(05):2~6.[6]李舜酩,沈峘,毛建国,辛江慧,缪小东.智能车辆发展及其关键技术研究现实状况[J].传感器与微系统,2023(01):2~3.[7]Martinez F J,Toh C-K,Cano J C,et al.Emergency Services in Future Intelligent Transportation Systems Based on Vehicular Communication Networks[J].IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine,2023,2(2):6~20 [8]An Sheng-hai,Lee B-H,Shin D-R.A survey of intelligent transportation system [C]∥2023Third International Conference on Computational Intelligence,Communication System and Networks(CICSyN).2023:332~337[9] Park J,Chen Zhi-hang,Kiliaris L,et al.Intelligent vehicle power control based on machine learning of optimalcontrol parameters and prediction of road type and traffic congestion [J].IEEE Transitions on Vehicular Technology,2023,58(9):4741~475.[10]蒋媛媛,张志霞.智能汽车旳系统技术关键[J].智能化,2023(5).[11]何树林. 浅谈智能汽车及其有关问题[J]. 汽车工业研究,2023(09):1~3.[12]孙胤胤. 大型智能汽车系统开发技术研究[J]. 江苏科技信息,2023(10).[13]韩晓峰,林晓丽.智能汽车系统旳技术研发要点及趋势[J]. 智能设备,2023(7).[14]蒋媛媛,张志霞.智能汽车旳系统技术关键[J].智能化,2023(5).[15]王建,张晓炜, 杨锦,昝鑫,刘小勇.基于视觉传感器旳智能车控制算法设计[J].微型机及应用,2023(10).[16]李骏. 智能汽车发展需不停创新[J]. 中国信息化周报,2023(06).[17]江屹,智能汽车3.0:进化而非革命.中国西部,2023(5).。
智能车入门知识资料ppt
智能公交
02
01
通过智能预约系统，乘客可以提前预约出租车，方便出行。
预约服务
通过智能导航系统，规划最佳路线，减少乘客的出行时间和交通拥堵。
智能导航
通过智能计价系统，给出准确的打车费用，避免乘客被坑。
实时计价
智能出租车
通过智能派单系统，将最近的司机和乘客匹配起来，缩短等待时间。
智能网约车
自动派单
主控模块
包括激光雷达、摄像头、超声波等，负责获取车辆周围环境信息，为车辆决策和路径规划提供数据支持。
传感器模块
包括驱动电机、控制器等，负责控制车辆的行驶速度和行驶方向。
电机控制模块
负责管理车辆的电源系统，保证车辆的稳定运行。
电源管理模块
智能车的软件架构
常见的有QNX、Linux、Android等，负责整个系统的运行管理和资源调度。
智能车入门知识资料ppt
xx年xx月xx日
目录
contents
智能车概述智能车的系统架构智能车的关键技术智能车的实际应用智能车的挑战与未来发展附录：相关资源推荐
智能车概述
01
智能车是一种采用先进的传感器、控制算法和计算机视觉等技术实现自动驾驶的汽车。
定义
智能车具备自动化、智能化、节能环保、高安全性等优势，可实现自动驾驶、避障、自动泊车等功能，应用前景广阔。
技术教程
在油管等平台上，可以找到一些关于智能车的技术教程，如自动驾驶算法、传感器应用等，有助于深入学习智能车的核心技术。
视频类资源推荐
《智能车从入门到实践》
这是一本很好的智能车从入门到实践的教材，内容涵盖了智能车的基本概念、硬件组成、软件算法等，非常适合初学者阅读。
《无人驾驶车辆原理与应用》
智能网联汽车技术最新ppt课件第6章-智能网联汽车先进驾驶辅助技术
2023/10/1
6.8 智能座舱系统——定义
➢ 汽车座舱即车内驾驶和乘坐空间。智能座舱是指配备了智 能化和网联化的车载产品，从而可以与人、路、车本身进 行智能交互的座舱，是人车关系从工具向伙伴演进的重要 纽带和关键节点。智能座舱通过对数据的采集，上传到云 端进行处理和计算，从而对资源进行最有效的适配，增加 座舱内的安全性、娱乐性和实用性。
第1页
第6章 智能网联汽车先进驾驶辅助技术
第2页
第6章 智能网联汽车先进驾驶辅助技术
第3页
6.1 前向碰撞预警系统——定义
➢前向碰撞预警（FCW）系统主要是利用车载传感器（如视觉 传感器、毫米波雷达等）实时监测前方车辆，判断本车与前车 之间的距离、相对速度及方位，当系统判断存在潜在危险时， 将对驾驶员进行警告，提醒驾驶员进行制动，保障行车安全
➢ 可以在行车的全程或速度达到某一阈值后开启，并可以手动 关闭，实时保持汽车的行驶轨迹
➢ 信息采集单元通过车载传感器采集车速、转向盘转角信息； 电子控制单元对信息进行处理，判断汽车是否偏离行驶车道； 当汽车行驶可能偏离车道线时，发出报警信息；当汽车距离 偏离侧车道线小于一定阈值或已经有车轮偏离出车道线，施 加操舵力和制动力，使汽车稳定地回到正常轨道
6.2 自动紧急制动系统——定义
➢自动紧急制动（AEB）系统是基于环境感知传感器（如毫米 波雷达或视觉传感器）感知前方可能与车辆、行人或其他交通 参与者所发生的碰撞风险，并通过系统自动触发执行机构来实 施制动，以避免碰撞或减轻碰撞程度的先进驾驶辅助系统
2023/10/1
6.2 自动紧急制动系统——组成
➢ 预警显示单元：接收电子控制单元的信息，如果有危险， 则发出预警显示，此时不可变道
(2024年)智能小车课件
、定位精度高的优点，但受信号遮挡和多径效应等因素影响。
2024/3/26
02 03
超声波定位
利用超声波传感器发射超声波并接收反射波，通过测量反射时间计算小 车与障碍物之间的距离和位置信息。具有成本低、实现简单的优点，但 受环境噪声和温度等因素影响。
视觉定位
通过摄像头捕捉图像信息并利用计算机视觉技术对图像进行处理和解析 ，提取出特征点并进行匹配和定位。具有信息丰富、精度高的优点，但 受光照、天气等环境因素影响较大。
选型建议
02
根据项目需求和预算，选择合适的硬件平台；
硬件连接与配置
03
电源、电机、传感器等设备的连接与配置方法。
28
软件编程环境与工具介绍
编程环境安装与配置
如Arduino IDE、Visual Studio Code等；
编程语言选择
C/C、Python等，根据项目需求和硬件平台选择；
调试工具与方法
2024/3/26
16
2024/3/26
04
CATALOGUE
导航与定位技术
17
导航方式分类及特点
2024/3/26
惯性导航
利用陀螺仪和加速度计等惯性传感器测量小车的加速度和角速度，通过积分计算得到小车 的位置和姿态信息。具有自主性强、不受外界干扰的优点，但存在误差累积问题。
视觉导航
通过摄像头捕捉图像信息，利用计算机视觉技术对图像进行处理和解析，提取出道路、障 碍物等特征信息，实现小车的导航。具有信息丰富、精度高的优点，但受光照、天气等环 境因素影响较大。
实现方法
开发手机APP，实现用户界面和控制逻辑；在小车上搭载无线通讯模块和控制器，接收并执行手机 APP发送的控制指令。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
西交 湖大
综合测试
北理 南理 国防科大 武大
西交 湖大
精选ppt
10
车道跟踪相机
视觉检测输出
信号检测相机
我们怎二么、做研？发工作总结 标识检测相机
视觉识别
无线网
嵌入式计算机 道路特征 CAN 桥
激光雷达
障碍检测
超声无波雷人达驾驶总距离体测量技术信方案
DGPS INS 罗盘
息
车辆定位
融
车速
合
航向角
电气 化底 盘
11
关键技术研究
精选ppt
底盘电气化改造
精选ppt
13
传感器配置
传感器配置
4台摄像机 1台激光雷达 1台罗盘 ABS轮速传感器
精选ppt
14
精选ppt
15
基于车联网的智能汽车
多车协作机制
车辆交互协作
告警
环境感 知
主动避
险 邻车意图与轨迹
预测 危险度评价
环境感 知
告警
主动避
3
精选ppt
4
上海世博会上的智能车
意大利帕尔马大学的ARGO系统，2010年10 月完成了从意大利到上海15000多公里的无人 驾驶试验，车上安装5个激光扫描仪、7个摄像 机、GPS全球定位、惯性测量设备、3台Linux 电脑和线控驾驶系统等设备，全程应用太阳能 电池板供电。
精选ppt
5
精选ppt
精选ppt
8
一、国内无人驾驶车研究进展
2010年10月16-18日，中国智能车未来挑战赛在 西安隆重举行，共有10个参赛车队。整个大赛分为 五项测试内容，分别是交通标识识别、曲线行驶、 定点泊车A、定点泊车B，以及综合测试。
精选ppt
9
花絮
S弯道
北理 南理 国防科大 武大
西交 湖大
泊车
北理 南理 国防科大 武大
汽车电子与控制
第9章 智能汽车技术
精选ppt
1
从google谈起
谷歌公司研发的50辆智能车，采用智能软件
和感应设备，包括摄像机、激光雷达、超声雷
达以及GPS设备等，使用谷歌网络导航操控系统
，无人驾驶，在公共道路上成功行进22万多公
里,但是谷歌没有考虑智能车和周边车辆的交互
。
精选ppt
2
精选ppt
6
首届中国“未来挑战”无人驾驶车比赛
湖南大学参赛车
清华大学展示车
北京理工大学参赛车
精选ppt
国防科技大学参赛车
7
第二届“未来挑战”无人驾驶车比 赛
2010年10月16-18日，中国智能车未来挑战 赛在西安隆重举行，共有10个参赛车队。整个 大赛分为五项测试内容，分别是交通标识识别 、曲线行驶、定点泊车A、定点泊车B，以及综 合测试。
邻车意图与轨迹 险
预测 危险度评价
主动避撞轨迹规 划
智能车辆系统
主动避撞轨迹规 智能车辆系划统
主精动选p避pt撞辅助系统
16
横向定位 纵向定位 车速 车道识别 障碍识别 距离检测
电子地图 监控摄像头
嵌入式计算机
标识识别 信号识别
无线网桥
视频 远程 监视 监控
急停 控制
路径规划 远程监控 行为决策
急停系 统
声光指示
轨迹控制
伺服控 制系统
转向闭环控制 速度闭环控制 制动控制
档位控制
精选ppt
转向驱动 油门驱动 制动驱动 档位驱动 模式开关等