智能网联汽车路径规划与决策控制共52页文档
智能网联汽车创新应用路线图
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4.12.1场景描述与特征 4.12.2主要问题与挑战 4.12.3预期目标 4.12.4实现路径 4.12.5分场景路线图
5.1贯彻顶层设计， 凝聚行业共识与战略
协同
5.2加速法规标准修 订，支持自动驾驶汽
车规模应用
5.3推进核心技术突 破，提升端、云基础 设施水平
5.4扩大应用示范， 探索培育各类场景应 用下的商业模式
2.2各场景示范应 用现状
2.1国内外智能联 汽车创新应用整体
现状
2.3智能联汽车创 新应用面临的主要
问题
2.1.1国外智能联汽车创新应用现状 2.1.2我国智能联汽车创新应用现状
2.2.1停车场（库）泊车示范应用现状 2.2.2 Robotaxi示范应用现状 2.2.3乘用车高速公路自动驾驶示范应用现状 2.2.4通勤客车自动驾驶示范应用现状 2.2.5专用车道公交自动驾驶示范应用现状 2.2.6货车高速公路自动驾驶示范应用现状 2.2.7场内货运示范应用现状 2.2.8矿山运输示范应用现状 2.2.9末端配送示范应用现状
4.6.1场景描述与特征 4.6.2主要问题与挑战 4.6.3预期目标 4.6.4实现路径 4.6.5分场景路线图
4.7.1场景描述与特征 4.7.2主要问题与挑战 4.7.3预期目标 4.7.4实现路径 4.7.5分场景路线图
4.8.1场景描述与特征 4.8.2主要问题与挑战 4.8.3预期目标 4.8.4实现路径 4.8.5分场景路线图
智能网联汽车创新应用路线图
读书笔记模板
01 思维导图
03 目录分析 05 精彩摘录
目录
02 内容摘要 04 读书笔记 06 作者介绍
思维导图
关键字分析思维导图
汽车智能网联技术发展与应用规划
汽车智能网联技术发展与应用规划第1章绪论 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 研究内容与方法 (4)第2章汽车智能网联技术概述 (4)2.1 智能网联汽车的定义与分类 (4)2.2 关键技术及其发展趋势 (5)2.2.1 传感器技术 (5)2.2.2 数据处理与分析技术 (5)2.2.3 通信技术 (5)2.2.4 车载网络技术 (5)2.2.5 安全技术 (6)第3章智能感知技术 (6)3.1 感知系统组成与原理 (6)3.1.1 感知系统组成 (6)3.1.2 感知系统原理 (6)3.2 传感器技术 (7)3.2.1 激光雷达 (7)3.2.2 摄像头 (7)3.2.3 毫米波雷达 (7)3.2.4 超声波传感器 (7)3.3 数据融合技术 (7)3.3.1 传感器数据时间同步 (7)3.3.2 特征级融合 (7)3.3.3 决策级融合 (7)3.3.4 数据关联 (8)第4章通信技术 (8)4.1 车载通信技术 (8)4.1.1 车载网络架构 (8)4.1.2 车载通信协议 (8)4.1.3 车载通信网络安全 (8)4.2 车与车、车与基础设施通信技术 (8)4.2.1 车与车通信技术 (8)4.2.2 车与基础设施通信技术 (8)4.2.3 车与行人通信技术 (8)4.3 5G通信技术在智能网联汽车中的应用 (8)4.3.1 5G通信技术概述 (8)4.3.2 5G通信技术在智能网联汽车中的应用场景 (9)4.3.3 5G通信技术在智能网联汽车中的挑战与应对策略 (9)4.3.4 我国5G通信技术在智能网联汽车领域的政策与发展规划 (9)第5章定位与导航技术 (9)5.1 卫星导航系统 (9)5.1.1 全球卫星导航系统概述 (9)5.1.2 卫星导航系统在汽车领域的应用 (9)5.2 地面导航系统 (9)5.2.1 地面导航系统概述 (9)5.2.2 地面导航系统在汽车领域的应用 (9)5.3 高精度定位技术 (9)5.3.1 高精度定位技术概述 (10)5.3.2 高精度定位技术在汽车领域的应用 (10)5.3.3 高精度定位技术的发展趋势 (10)第6章智能决策与控制技术 (10)6.1 决策与控制理论 (10)6.1.1 决策与控制概述 (10)6.1.2 决策与控制基本框架 (10)6.1.3 决策与控制关键技术 (10)6.2 行为决策方法 (10)6.2.1 行为决策概述 (10)6.2.2 基于规则的行为决策方法 (10)6.2.3 基于机器学习的行为决策方法 (11)6.2.4 行为决策优化方法 (11)6.3 运动控制方法 (11)6.3.1 运动控制概述 (11)6.3.2 基于PID的运动控制方法 (11)6.3.3 基于模型预测的运动控制方法 (11)6.3.4 自适应运动控制方法 (11)6.3.5 运动控制算法的仿真与实验 (11)第7章车载信息娱乐系统 (11)7.1 车载娱乐系统发展历程与现状 (11)7.1.1 发展历程 (11)7.1.2 现状 (12)7.2 车载信息娱乐系统关键技术 (12)7.2.1 车载操作系统 (12)7.2.2 多媒体处理技术 (12)7.2.3 无线通信技术 (12)7.3 智能语音交互技术 (12)7.3.1 语音识别技术 (12)7.3.2 语音合成技术 (13)7.3.3 语音 (13)第8章智能网联汽车安全与隐私保护 (13)8.1 安全威胁与防护策略 (13)8.1.1 安全威胁 (13)8.1.2 防护策略 (13)8.2 数据加密与身份认证 (14)8.2.1 数据加密 (14)8.2.2 身份认证 (14)8.3 隐私保护技术 (14)8.3.1 数据脱敏 (14)8.3.2 差分隐私 (14)8.3.3 零知识证明 (14)8.3.4 联邦学习 (14)第9章智能网联汽车测试与验证 (15)9.1 测试方法与标准 (15)9.1.1 测试方法 (15)9.1.2 测试标准 (15)9.2 实验室测试与场测 (15)9.2.1 实验室测试 (15)9.2.2 场测 (16)9.3 智能网联汽车示范区建设 (16)9.3.1 示范区概述 (16)9.3.2 示范区建设内容 (16)9.3.3 示范区建设成效 (16)第10章智能网联汽车产业发展与政策建议 (17)10.1 国内外产业发展现状与趋势 (17)10.1.1 国际智能网联汽车产业发展现状 (17)10.1.2 我国智能网联汽车产业发展现状 (17)10.1.3 智能网联汽车产业发展趋势 (17)10.2 我国智能网联汽车产业政策与发展战略 (17)10.2.1 我国智能网联汽车产业政策概述 (17)10.2.2 我国智能网联汽车产业发展战略 (18)10.3 产业生态构建与政策建议 (18)10.3.1 构建产业生态 (18)10.3.2 政策建议 (18)第1章绪论1.1 背景与意义科技的飞速发展，汽车产业正在经历一场深刻的变革。
《智能网联汽车技术概论》课件 - 第三章-雷达在智能网联汽车中的应用
• 军工雷达探测扫描原理
No.10008
超声波雷达原理与应用
• 超声波雷达是汽车最常用的一种传感器， 可以通过接收到反射后的超声波探知周 围的障碍物情况，消除了驾驶员停车泊 车、倒车和起动车辆时前、后、左、右 探视带来的麻烦，帮助驾驶员消除盲点 和视线模糊缺陷，提高了行车安全性。
• 超声波雷达被广泛应用于倒车辅助系统 和自动泊车系统中。
FMCW毫米波雷达系统结构与原理
No.10008
毫米波雷达组成与原理
• 请探讨，并说说FWCW雷达的载波频率与天线调制频率的关系。
No.10008
毫米波雷达组成与原理
• 根据电磁波辐射方式的不同，毫米波雷达主要有两种工作 系统：脉冲系统和连续波系统。请说说车用毫米波雷达技 术原理。
Vbat | CAN
• ③灵敏度。超声波雷达的灵敏度与晶圆 的制造有关,机电耦合系数大，灵敏度 高。
No.10008
0 2 •毫米波雷达
No.10008
毫米波雷达组成与原理
• 1.车载毫米波雷达结构组成
• （1）毫米波雷达的种类有哪些？
• 毫米波雷达是通过发射和接收无线电波来 测量车辆与车辆之间的距离、角度和相对 速度的装置。
• 毫米波雷达可实现自适 应巡航控制、前向防撞 报警、盲点检测、辅助 停车、辅助变道、自主 巡航控制等先进的巡航 控制功能。
No.10008
毫米波雷达在智能网联汽车中的应用
• 在汽车ADAS系统中，毫米波雷达应用于哪些领域？
• 自适应巡航控制（ACC）、前方避碰 报警（FCW）、盲点检测（BSD）、 辅助停车（PA）、辅助变道（LCA） 等领域。
ADAS毫米波雷达工作路径
No.10008
《智能网联汽车技术概论》课件 - 第七章-智能网联汽车通信技术
V2X综述
• 4.V2R
• V2R是Vehicle to Road的英文缩写， 即车辆自身与道路之间的信息交换。 按照道路的特殊性而言，V2R又可 分为两大类型，一类是车辆自身与 城市道路之间的信息交换，另一类 是车辆自身与高速道路之间的信息 交换车辆自身与道路之间的信息交 换内容，主要包括以下几点：
No.10008
学习目录
1
熟悉智能网联汽车的V2X含义和 功能
2
熟悉智能网联汽车V2X的实现方 式
3 了解移动网络通信技术的发展
4
熟 悉 5G 网 络 的 关 键 技 术 及 其 在 V2X中的应用
5
熟悉几种常见的物联网无线通信 技术及其在V2X中的应用
No.10008
0 1 •V2X
学习目录
• ②当前本体车辆的行驶方向与附近 范围内车辆的行驶方向进行信息内 容的交换；
• ③当前本体车辆紧急状况与附近范 围内车辆的行驶状况进行信息内容 的交换。
V2X综述
• 2.V2I
• V2I是Vehicle to Infrastructure的英文 缩写，即车辆自身与基础设施之间的信 息交换。
• 基础设施主要包括红绿灯、公交站台、 交通指示牌、立交桥、隧道、停车场等。 车辆自身与基础设施之间的信息交换内 容，主要包括以下几点：
No.10008
移动网络通信技术的发展
• 5G的网络架构包含有独立的独立组网 模式SA和与4G网络相结合的非独立组 网模式NSA两种：
• 5G网络标准分为独立组网模式（SA） 和非独立组网模式（NSA）两大类。
• 独立组网模式是指需要全新打造5G网 络环境，如5G基站、5G核心网等。
• 非独立组网模式是指在现有的4G硬件 设施基础上，实施5G网络的部署工作。
智能网联汽车技术教学课件项目六 无人驾驶汽车路径规划
2.滚动优化 模型预测控制算法是一种滚动优化的控制算法,在一定的约束条 件下,通过某一性能 指标的最优化获得未来的控制作用。被优化的性 能指标与系统未来行为有关,例如,对期望轨迹进行跟踪时,通常选取未 来采样节点上的预测输出与期望轨迹的最小方差作为性 能指标。
在每一个采样的瞬间,模型预测控制优化的范围仅限于未来某一段 时间内,通过求解该时段内性能指标的最优值来确定未来的控制作用。 当系统滚动到下一采样时刻,优化时段也会同时向前推移。滚动优化是 模型预测控制算法区别于传统优化控制算法的根本点,它不是在全局通 用一个性能指标,而是在每一时刻都有与各个时段相对应的性能指标, 这样通过实时的计算能够有效地降低模型失配的影响,从而增强了控制 算法的鲁 棒性。
模型预测控制是一种优化控制方法,通过对性能指标的最优化来决 定未来的控制作用。因此,在转向控制算法中通常需要将跟随偏差包含 在目标函数之中,而路径跟随偏差主要有车辆实际路径与期望路径的侧 向位移偏差和横摆角偏差。
横摆角偏差很容易得到,而侧向位移偏差则依赖于车辆在地面坐标 系下的 X 轴和Y 轴 上的实际位移。假设车辆的横摆角φ(t)一般较小, 这样车辆在地面坐标系下沿X 轴和Y 轴 的速度表达,如式(6-3)、(6-4) 所示。
路径计算模块需要实现起始点\目的地的定位、数据初始化、路径计 算等功能。
知识拓展 在路径计算过程，需要维护一个Open表和Close表。当扩展一个节点
的 时 候 ， 需 要 把 与 该 节 点 相 邻 接 的 节 点 放 入 Open 表 ， 而 把 该 节 点 放 入 Close表，因此会频繁地从内存区域申请小块内存以存放节点信息到Open 表中，如果使用默认的系统的内存管理，会造成系统性能下降。因此要实 现自己的内存管理，内存管理模块主要实现一个内存池，该内存池对内存 分配、释放以及回收进行管理，以提高程序运行的效率。
《智能网联汽车技术概论》课件 - 第二章-视觉传感器在智能网联汽车中的应用
• 场景流是空间中场景运动形成的三维运 动场。
No.10008
• 立体视觉一般有哪三类实现方式？请详细说明？
No.10008
• 4.视觉里程计算法
• 视觉里程计算法的一个非常重要的特点是它只关心局部运动，而且大部分时间 是指两个时刻之间的运动。当以一定的时间间隔采样时，可以估计运动物体在 每个时间间隔内的运动。由于该估计值受噪声的影响，故将前一时刻的估计误 差加入后一时刻的运动，会产生误差累计。
视觉传感器的基本认识
• 1.车载摄像头的功能
• 请说说智能网联汽车上的摄像头各有什 么功能？
• 单目传感器的工作原理是先识别后测距， 首先通过图像匹配对图像进行识别，然 后根据图像的大小和高度进一步估计障 碍物和车辆移动时间。
• 双目视觉传感器的工作原理是先对物体 与本车辆距离进行测量，然后再对物体 进行识别。
No.10008
双目视觉传感器的原理和特点
• 请说说双目视觉系统在应用上有哪些不 足？
• 争对双目视觉系统的不足，通常采用哪 些技术来补充？
No.10008
红外夜视视觉传感器的原理和特点
• 请说说电磁波的特征有哪些？
• 基于红外热成像原理，通过能够透过红外辐射的红外光学系统，将视场内景物 的红外辐射聚焦到红外探测器上，红外探测器再将强弱不等的辐射信号转换成 相应的电信号，然后经过放大和视频处理，形成可供人眼观察的视频图像。
• 智能网联汽车中使用的图像处理方法算 法主要来源于计算机视觉中的图像处理 技术。
计算机 视觉识 别流程
图像 输入
预处 理
特征 提取
特征 分类
匹配
完全 识别
《智能网联汽车技术概论》课件 - 第四章-高精度定位与导航系统
• 知识回顾：高精度地图的生产
No.10008
其他形式的高精度地图
• 知识回顾：高精度地图的数据展示
No.10008
0
2
• 高精度定位系统
No.10008
全球导航卫星系统
• 1.卫星导航定位系统种类
• 请说说什么是卫星导航定位系统？ • 请说说卫星导航定位系统全球有哪几
种？
• 实时定位与地图构建（SLAM）是一种在机器人领域广泛使用的地图构建与定位 技术。
• 可以使用激光、视觉、红外等传感器，在机器人移动过程中获取传感器检测的 环境特征，进一步识别行驶过程不同时刻环境特征中类似的部分，将检测到的 环境信息进行拼接，对行驶过的环境进行基于当前传感器信息的完整描述，即 高精度地图构建。
No.10008
高精度地图采集与生产
• 高精度地图生产过程
• 高精度地图与传统地图相 比，具有不同的采集原理 和数据存储结构。
• 传统地图依赖于拓扑结构 和传统的数据库，将各种 元素作为对象堆放在地图 上，将道路存储为路径。
• 高精度地图中，为了提高 存储效率和机器可读性， 地图在存储时分为矢量层 和对象层。
No.10008
高精度地图采集与生产
• （2）加工
• 加工的过程包括人工处理、深度 学习的感知算法（图像识别）等。 采集的设备越精密，采集的数据 越完整，就可以降低算法所需的 不确定性。收集到的数据越不完 整，就需要更多的算法来补偿数 据缺陷，也可能会产生更大的误 差。
• 采集的设备越精密，采集的数据 越完整，就可以降低算法的不确 定性；收集到的数据不完整，就 需要更复杂的算法来补偿数据缺 陷，且容易产生更大的误差。
• 对于自动驾驶系统，导航系统需要提供更高 精度的路径，引导车辆达到目的地，需要将 环境中尽可能丰富的信息提供给自动驾驶系 统。
模块7-智能网联汽车路径规划与决策控制《智能网联汽车技术》教学课件全
1、路径规划的概念
和人类驾驶员一样，机器在做驾驶 决定时需要思考回答以下几个问题：
我在哪儿？ 周围的环境怎么样？ 接下来会发生什么？ 我该做什么？ 这是一个基于信息感知进行决策的 过程，具体如何决定需要自动驾驶的决 策层完成。
1、路径规划的概念
2、路径规划的分类
从轨迹决策的角度考虑，根据事先对环境信息的已知程度， 可把路径规划划分为基于先验完全信息的全局路径规划和基于传 感器信息的局部路径规划。
本节学习目录
01 智能网联汽车行为决策的概念 02 智能网联汽车行为决策的方法 03 智能网联汽车行为决策的内容
1、智能网联汽车行为决策的概念
• 智能网联汽车的自动驾驶分为感 知定位、规划决策、执行控制三 个部分。
• 决策是指决策控制电脑在整个无 人驾驶系统中的作用，并根据位 置、感知和路径规划等信息确定 无人驾驶车辆的策略。
1、环境感知系统的定义
非结构化道路一般是指城市非主干道 、乡村街道等结构化程度较低的道路，这 类道路没有车道线和清晰的道路边界。
（2）周边物体：
1、环境感知系统的定义
Tesla Model S 行车时的环境感知
周边物体主要包括车辆、行人、地面 上可能影响车辆通过性、安全性的其他各 种移动或静止物体、各种交通标志、交通 信号灯等。
但是，由于融合进行在数据的最底层， 计算量大且容易受不稳定性、不确定性因素 的影响。同时，数据融合精确到像素级的准 确度，因而无法处理异构数据。
4、多传感器融合技术的方法
（2）特征级融合
特征级融合是通过各传感器的原始数据 结合决策推理算法，对信息进行分类、汇集 和综合，提取出具有充分表示量和统计量的 属性特征。
几米。
低成本。夜间不受 影响。
10.智能网联汽车智能决策技术的认知
环境预 测模块
功能
行为
模块
智能决
决策
策系统
路径 规划
动作 规划
环境预测示意图
（1）环境预测模块 环境预测模块作为决策规划控制模块的直接数据上游之一，其主 要作用是对感知层所识别到的物体进行行为预测，并且将预测的结果转化为时间空间维度的 轨迹传递给后续模块。通常感知层所输出的物体信息包括位置、速度、方向等物理属性。
环境预测示意图
（2）行为决策模块 行为决策模块在整个自动驾驶决策规划控制软件系统中扮演着“副驾驶”的 角色。这个层面汇集了所有重要的车辆周边信息，不仅包括了自动驾驶汽车本身的实时位置、速度、方 向，还包括车辆周边一定距离以内所有的相关障碍物信息以及预测的轨迹。行为决策层需要解决的问题， 就是在知晓这些信息的基础上，决定自动驾驶汽车的行驶策略。
智能决策的定义：智能网联汽车是集感知、决策和控制等功能于一体的自主交通工具，其中， 智能决策是依据感知信息来进行决策判断，确定适当工作模型，制订相应控制策略，替代人类 驾驶员做出驾驶决策。
感知层
决策层
执行层
· 周边环境 · 驾驶场景
· 收集分析数据 · 预测周边环境 · 定义规划路线
· 动力总成 · 转向制动
随堂练习
1、智能网联汽车是集感知、决策和控制等功能于一体的自主交通工具，其中，
是依据感知信息
来进行决策判断，确定适当工作模型，制订相应控制策略，替代人类驾驶员做出驾驶决策。
2、（多选）现阶段人工智能技术在智能网联汽车领域的主要应用体现在以下
A. 实现对环境物体的识别与认知 C. 实现行驶路径的规划与决策
搜索 漫游 避障
执行控制
车辆
决策规划-反应式体系结构
智能网联汽车技术-第4章 智能网联汽车导航定位技术精选全文完整版
用差分技术使用户能够从GPS系统中获得更高的精 度。其基本原理就是车辆在行驶过程中用GPS作为 基准，在GPS更新的时候，通过差分辅助，完成车 辆厘米级的精确定位。
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4.1.2 导航定位的方法
➢ 3．北斗卫星导航系统 ➢ 北斗卫星导航系统（BDS）是中国自行研制的全球
➢ （3）定位精度高：GPS相对定位精度在50km以内可达6~10m ，100~500km可达7~10m，1000km可达9~10m
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4.2.1 全球卫星定位系统——特点
➢ （4）观测时间短：20km以内的相对静态定位仅需15~20min； 快速静态相对定位测量时，当每个流动站与基准站相距15km 以内时，流动站观测时间只需1~2min；采取实时动态定位模 式时，每站观测仅需几秒钟
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4.3.1 惯性导航技术——定义
➢ 惯性导航系统一般采用加速度传感器和陀螺仪传感器来测 量载体参数
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4.1.2 导航定位的方法
➢ 6.视觉传感器定位 ➢ 视觉传感器提供了丰富的颜色和图像信息，处理这些信息正
是深度学习技术的强项。通过深度学习模型识别车道线、道 路上文字、停止线等固定的标识，并与高精度地图数据进行 对比，从而获取车辆的当前位置。它的优势在于成本低；缺 点在于精度低，误差大，并且在强光、逆光、黑夜场景下的 效果不好。
卫星导航系统，目前在汽车领域还没有大面积推广 应用，但在国家制订的智能汽车发展规划中，已明 确提出要大力推广北斗卫星导位系统在智能网联汽 车和无人驾驶汽车中的应用。
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智能网联汽车技术路线图2.0要点解读正式版
智能网联汽车技术路线图2.0系统解读雷洪钧于武汉科技大学汽车和交通工程学院二〇二〇年十二月二十三日雷洪钧2020年11月11日，在2020世界智能网联汽车大会上，《智能网联汽车技术路线图2.0》（简称“路线图2.0”）正式发布。
为了认识和理解路线图2.0，本文围绕路线图2.0主要规划目标、路线图2.0的意义与背景、智能网联汽车商业化应用现状、智能网联汽车未来目标等方面，予以解读，分享如下：一、重要名称解释1）智能网联汽车，即ICV（全称Intelligent Connected Vehicle），是指车联网与智能车的有机联合，是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，实现车与人、车、路、后台等智能信息交换共享，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。
智能网联汽车，这个概念是由中国人提出来的。
目前其他国家提的主动驾驶汽车。
2）技术路线图（Technology Roadm ap）,最早出现于美国汽车行业，在20世纪七八十年代为摩托罗拉和康宁（Corning）用于公司管理。
90年代末开始用于政府规划。
1987年，摩托罗拉的CharlesH.W illyard and CherryW.McClees发表在ResearchManagement的文章：Motorola’s technology roadmap process是该领域研究和应用的奠基之作。
技术路线图的定义目前没有统一定义。
（1）可以理解为：①技术路线图是指，应用简洁的图形、表格、文字等形式描述技术变化的步骤或技术相关环节之间的逻辑关系。
它能够帮助使用者明确，该领域的发展方向和实现目标所需的关键技术，理清产品和技术之间的关系。
它包括最终的结果和制定的过程。
技术路线图具有高度概括、高度综合和前瞻性的基本特征。
②技术路线图的横坐标是时间，纵坐标是资源、研发项目、技术、产品和市场。
①作为一种方法，它可以广泛应用于技术规划管理、行业未来预测、国家宏观管理等方面。
5智能网联汽车路径规划与决策控制技术应用
智能网联汽车环境感知与路径规划
2.环境感知对象 （1）行驶路径 对于结构化道路而言，包括行车线、道路边缘、道路隔离物、恶劣路况的 识别。对于非结构化道路而言，包括车辆欲行驶前方路面环境状况的识别和可行驶路径的确认； （2）周边物体 包括车辆、行人、地面上可能影响车辆通过性、安全性的其他各种移动或 静止物体的识别；各种交通标志的识别； （3）驾驶状态 包括驾驶员驾驶精神状态（当前驾驶环境中主要以驾驶员为主）、车辆自 身行驶状态的识别； （4）驾驶环境 包括路面状况、道路交通拥堵情况、天气状况的识别。
各模块的作用如下： （1）环境感知模块通过各类传感器信息的融合，使自动 驾驶系统能够充分了解和认识环境，并根据车辆行驶目标做 出路径规划，使车辆沿车道或者高精度地图规划的轨迹行驶。 （2）决策与规划模块根据路径对汽车要采取的驾驶行为 做出决策，确定车辆应该保持车道、换道、跟车、超车或者 完成任务后泊车。 （3）控制执行模块根据行为决策模块确定的行为模式， 控制油门、变速器、制动、转向以及车身电器等系统，完成 具体的动作。
本书主要讨论基于传感器的状态感知。交通状态感知功能的实现依赖于环境感知传感器及 相应的感知技术。环境感知是一个复杂的系统，它需要多种车载传感器实时获取周边环境的信 息，通过多种算法处理和分析原始输入数据，给出最合理的决策。
1.环境感知的目的 （1）通过性 基于自身行驶性能和共识规则，能实时、可靠、准确识别并规划出可保证规 范、安全、迅速到达目的地的行驶路径； （2）安全性 在行驶过程中，能够实时、准确识别出行驶路径周边对行驶安全可能存在安 全隐患的物体，为自身采取必要操作以避免发生交通安全事故； （3）经济性 为提高车辆高效、经济地行驶提供参考依据； （4）平顺性 为车辆平顺行驶提供参考依据。