无人驾驶技术介绍

算法端 Client端
云端
传感
感知
决策 机器人操作
系统 硬件平台
数据存储
模拟 高精度地图
绘制 深度学习模
型训练
一、无人驾驶技术简介Biblioteka Baidu
• 2，无人驾驶技术是多个技术的集成，包括传感器、定位与深度 学习，高精地图、路径规划、障碍物检测与规避、机械控制、系 统集成与优化、能耗与散热管理等。
二、无人驾驶技术现状
五、无人驾驶的规划
• 无人驾驶规划控制在广义上可 以划分成无人车路由寻径、行 为决策、动作规划、以及反馈 控制等几个部分。
五、无人驾驶的规划
• Dijkstra算法简单说来，就是从起 始点访问其他临近节点，并将该 节点加入待检查节点集合中，使 用松弛算法更新待检查节点的路 径长度值。只要图不存在负权值 的边，Dijkstra算法能够确保找到 最短路径。在下面的图中，粉色 的方格为起始点，蓝紫色的方格 为目标点，青绿色的方格则为 Dijkstra算法所扫描的节点。淡色 的节点是距离起始点较远的节点。
三、传感器在无人驾驶中的应用
• 1、光学雷达
• （1）高精度地图的绘制 • （2）基于点云的定位 • （3）障碍物检测
三、传感器在无人驾驶中的应用
• 2，GPS及惯性传感器
• （1）GPS系统包括太空中的32颗GPS卫星，地面 上一个主控站，三个数据注入站和五个检测站及作 为用户端的GPS接收机。最少只需要其中3颗卫星， 就能迅速确定用户端在地球上所处的位置及海拔高 度。
• 强化学习的目的是通过和环境交互学习到如何在相应的观测中采 取最优行为。行为的好坏可以通过环境给的奖励确定。不同的环 境有不同的观测和奖励。
• 驾驶中环境的监测是摄像头和激光雷达采集到的周围环境的图像 和点云，以及其他传感器的输出（如行驶速度、GPS定位和行驶 方向）。驾驶中的环境的奖励根据任务的不同，可以通过到达终 点的速度、舒适度和安全性等指标确定。
• 2，百度在2015年年底完成了城市环路及高速混合路况的全自动驾驶， 百度公布的路测路线显示，百度无人驾驶车从位于北京中关村软件园 的百度大厦附近出发，驶入G7京新高速公路，经五环路，抵达奥林匹 克森林公园，并随后按原路线返回。百度无人驾驶车往返全程均实现 自动驾驶，并实现了多次跟车减速、变道、超车、上下匝道、调头等 复杂驾驶动作，完成了进入高速（汇入车流）到驶出高速（离开车流） 的不同道路场景的切换。测试时最高速度达到100公里/小时。
无人驾驶技术
——无人驾驶简介
报告目录
• 一、无人驾驶技术简介 • 二、无人驾驶技术现状 • 三、传感器在无人驾驶中的应用 • 四、强化学习在无人驾驶中的应用 • 五、无人驾驶的规划 • 六、展望
一、无人驾驶技术简介
• 1，无人驾驶系统是一个复 杂的系统，系统主要由三部 分组成：算法端、Client端 和云端。其中算法端包括面 无人驾驶系统 向传感、感知和决策等关键 步骤的算法；Client端包括 机器人操作系统及硬件平台； 云端包括数据存储、模拟、 高精度地图绘制及深度学习 模型训练。
五、无人驾驶的规划
• 贪心最好优先搜索算法
五、无人驾驶的规划
五、无人驾驶的规划
• A*算法与Dijkstra算法相似的 是，A*算法也能保证找到最 短路径。同时A*算法也像贪 心最好优先搜索算法一样， 使用一种启发值对算法进行 引导。在刚才的简单寻路问 题中，它能够像贪心最好优 先搜索算法一样快。
• （2）惯性传感器主要用来检测和测量加速度与旋 转运动的传感器。
• （3）采用卡尔曼滤波器对惯性传感器与GPS数据 进行融合，可以得到比较实时与精准的定位。
三、传感器在无人驾驶中的应用
• 3，视觉传感器
• （1）物体的识别与跟踪 • （2）视觉里程计 • （3）稠密地图的构建
四、强化学习在无人驾驶中的应用
六、展望
1，现在——2020年 现今已有无数人投身于无人车领
域，长期积累的科研结果及工程进步 都致力于将无人驾驶汽车在2020年成 为现实。人工智能是无人驾驶的核心。 2, 2020——2040年
在这20年间，传统的人为操控汽 车及无人车将共存。考虑到每一辆机 动车的使用寿命是10-15年，我们可以 预见这一人为驾驶/无人驾驶的情况将 至少持续20年。
二、无人驾驶技术现状
• 3，宝马在2015年7月上海创新日上曾以0~210km/h的车速实现了车速 车道跟踪驾驶系统、全自动遥控泊车、防碰撞系统的演示。
• 4，奥迪在2016年2月的柏林电影节上，实现了短距离的城市非封闭道 路试验性的自动驾驶。
• 5，长安汽车现在有高速环境版和城区低速版两类无人驾驶原型车，长 安汽车已实现了从重庆到北京的2000公里实际道路无人驾驶。
• 6，特斯拉目前生产的车型包括Model S，Model X和未来的Model 3， 在生产时采用了新硬件，支持全自动无人驾驶技术，一旦美国联邦政 府开绿灯后，这些汽车就可以升级无人驾驶功能了。2016年5月，特 斯拉S型轿车在佛罗里达州发生致命车祸，这是首起自动驾驶汽车致命 车祸。
三、传感器在无人驾驶中的应用
• 自从无人驾驶进入公众视野，各大传统汽车厂商和高科技企业相 继发布其在无人驾驶领域的研究成果，也相继推出了各自的（半） 自动驾驶原型车。
二、无人驾驶技术现状
• 1，谷歌采取全自动无人车的策略，谷歌表示将努力在2020年完成无 人驾驶的技术开发，截至2016年11月，谷歌的60辆无人车已经行驶超 过200万英里。该公司的每月事故报告透明数据显示，7年间只发生过 17次小事故，没出现一例重伤。多数事故的原因是其他车辆的行驶难 以预测，或者后方车辆追尾。
六、展望
• 3，2040以后
• 到2040年，预计所有的汽车将完全转变为无人驾驶模式，今后人为驾驶 会成为一件罕有的事情，甚至由于缺乏足够的安全性被判定为非法行为。
谢谢！