自动驾驶车辆环境感知技术—自动驾驶概述
为什么需要自动驾驶？
你认为自动驾驶是什么样的？自动驾驶应该有什么组成？自动驾驶有哪些核心技术？
1 2 3 4 5自动驾驶意义自动驾驶层级自动驾驶技术自动驾驶现状自动驾驶产业
人开车的问题？
1、失误-安全性
2、满足个性化体验-舒适性
3、驾驶容易产生疲劳-安全性
4、为不会驾驶提供出行服务-方便性
5、解决酒后开车问题-安全性
6、有盲区-安全性
7、交通拥堵-效率
8、解放大脑-舒适性
9、环境友好-能耗与排放
自动驾驶意义
1、安全
2、效率
3、便捷
4、舒适
5、节能减排
自动驾驶
无人驾驶
辅助驾驶
智能驾驶
智能汽车智能网联汽车
自动驾驶意义1.减少交通拥堵、交通事故和空气污染
自动驾驶不容易犯错，更加遵守交通秩序，因此交通拥堵和交通事故将减少，同样因为堵车造成的空气污染也将降低。此外，当全自动驾驶汽车实现之后，汽车之间的通讯会使得交通更加有井然有序，发生交通拥堵和交通事故的可能性更低。
2.减少个人通勤时间
以美国为例：平均1个人每天通勤上浪费50分钟，1.2亿美国工作人员每天总共要浪费60亿分钟在通勤上，而按照每个人70岁的寿命，那么每天整个美国人在通勤上浪费的时间就是162个人一生的时间。利用这个时间，你可以在车上干其他事。
3.帮助无法开车的人出行
谷歌无人驾驶汽车曾经帮助一个盲人每天上下班。这位老人是一个盲人，原本他每天上班要花费2个小时，自从有了谷歌无人驾驶汽车之后，他上班只要花费30分钟了。
自动驾驶意义4.停车、取车更加方便
自动驾驶汽车可以自行停车，也可以在你的召唤下，自动从停车场出来，解决了停车难的问题，也节约了乘客停车和取车的时间。
5.停车场利用率更高
由于人不需要进入停车场，停车场就减少了电梯和楼梯的空间；不需要人进入，层高可以矮一些；单个停车位可以不用预留开车门的空间，所以单个停车位的空间也减少了。整体算下来，几乎可以省下62%的空间。
。。。
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你认为自动驾驶是什么样的？
1、判断和决策行为决策
2、眼睛看路面环境感知
3、手控方向盘方向控制
4、导航能力路线规划
5、油门和刹车控制速度控制环境感知规划决策驾驶控制
自动驾系统驶组成
自
动
驾
驶
层
级按照高盛的预测，全面实现
Level4级别的完全自动驾驶，可
能要等到2060年。
但其市场化开始，可能会在
2025年左右。
自
动
驾
驶
—
人
的
操
作ADAS自动驾驶
自动OR 无人驾驶
关于自动驾驶和无人驾驶，很多人都会把概念混淆，虽然都能实现汽车自主驾驶功能，可这两者之间有着完全不一样的研发目的。但达到最高层级的自动驾驶基本和无人驾驶无异。
自动驾驶汽车，顾名思义，是可以实现自动驾驶的汽车，但同时保留了人工驾驶的功能,，可以实现自动和人工驾驶的切换。
无人驾驶汽车研发零点是从不需要驾驶员这个角度出发的，原则上具有更加强大的智能以及主动性，它可以完全不依赖于人的意志和决定，在紧急情况时系统自行处理。这就需要自动驾驶系统具有更加强大综合处理和判断能力。目前而言，做到这一步还非常困难。
部分谷歌无人驾驶汽车取消了方向盘
、油门和刹车踏板等。
自动驾驶应该有什么组成？
1 2 3 4 5自动驾驶意义自动驾驶层级自动驾驶技术自动驾驶现状自动驾驶产业
1、环境感知
2、定位
3、规划
4、网联
5、边缘计算
6、数据融合
7、控制
8、决策
9、线控
10、预测
11、通信
12、车路协同
13、高精度地图
14、识别与跟踪
15、路障检测
自动驾驶核心技术
自动驾驶传感器
各阶段对应的传感器
ADAS
传感器应用
项目二、智能网联汽车环境感知系统 【教学目标】 通过本章的学习，要求学生能够掌握智能网联汽车环境感知的定义、组成以及各种传感器的用途，熟悉超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达和视觉传感器的类型、特点及应用；对道路识别、车辆识别、行人识别、交通标志识别和交通信号灯识别有一个初步了解。【教学要求】 未来智能网联汽车能够在道路上有序地安全行驶，特别是无人驾驶汽车，不依赖驾驶员，汽车也能安全行驶，如图2-1所示。 图2-1 无人驾驶汽车安全行驶 智能网联汽车或无人驾驶汽车依靠什么技术进行安全行驶的？如何对道路、车辆、行人、交通标志、交通信号灯等进行检测和识别？通过本章的学习，读者可以得到答案。
练习与实训 一、名词解释 1.超声波传感器 2.毫米波雷达 3.激光雷达 4.视觉传感器 5.传感器融合 二、填空题 道路识别。 三、选择题 1. L3级以上自动驾驶必不可少的传感器是（）。 A.超声波传感器 B.毫米波雷达 C.激光雷达 D.视觉传感器 2.不适合作盲区监测系统传感器的是（）。 A.近距离毫米波雷达 B.中距离毫米波雷达 C.远距离毫米波雷达 D.视觉传感器 3. 在基于特征的交通标志识别中，一般哪个不作为特征（）。 A.颜色特征 B.形状特征 C.纹理特征 D.空间关系特征 4. 行人识别常用的传感器是（）。 A.超声波传感器 B.毫米波雷达 C.激光雷达 D.视觉传感器 5.智能网联汽车最常见的传感器融合是（）。
A.毫米波雷达与激光雷达的融合 B.毫米波雷达与超声波传感器的融合 C.毫米波雷达与视觉传感器的融合 D.激光雷达与视觉传感器的融合 四、问答题 1.智能网联汽车的环境感知系统中的惯性元件和定位导航，主要作用是什么？ 2.毫米波雷达在智能网联汽车上的应用主要有哪些？ 3. 少线束激光雷达和多线束激光雷达，在应用上有什么区别？ 4. 视觉传感器在无人驾驶汽车上，能够实现哪些功能？ 5. 运动车辆识别方法主要有哪些？
自动驾驶汽车硬件系统概述 自动驾驶汽车的硬件架构、传感器、线控等硬件系统 如果说人工智能技术将是自动驾驶汽车的大脑，那么硬件系统就是它的神经与四肢。从自动驾驶汽车周边环境信息的采集、传导、处理、反应再到各种复杂情景的解析，硬件系统的构造与升级对于自动驾驶汽车至关重要。 自动驾驶汽车硬件系统概述 从五个方面为大家做自动驾驶汽车硬件系统概述的内容分享，希望大家可以通过我的分享，对硬件系统的基础有个全面的了解： 一、自动驾驶系统的硬件架构 二、自动驾驶的传感器 三、自动驾驶传感器的产品定义 四、自动驾驶的大脑 五、自动驾驶汽车的线控系统
自动驾驶事故分析 根据美国国家运输安全委员会的调查报告，当时涉事Uber汽车——一辆沃尔沃SUV系统上的传感器在撞击发生6s前就检测到了受害者，而且在事故发生前1.3秒，原车自动驾驶系统确定有必要采取紧急刹车，此时车辆处于计算机控制下时，原车的紧急刹车功能无法启用。于是刹车的责任由司机负责，但司机在事故发生前0.5s低头观看视频未能抬头看路。 从事故视频和后续调查报告可以看出，事故的主要原因是车辆不在环和司机不在环造成的。Uber在改造原车加装自动驾驶系统时，将原车自带的AEB功能执行部分截断造成原车ADAS功能失效。自动驾驶系统感知到受害者确定要执行应急制动时，并没有声音或图像警报，此时司机正低头看手机也没有及时接管刹车。
目前绝大多数自动驾驶研发车都是改装车辆，相关传感器加装到车顶，改变车辆的动力学模型；改装车辆的刹车和转向系统，也缺乏不同的工况和两冬一夏的测试。图中Uber研发用车是SUV车型自身重心就较高，车顶加装的设备进一步造成重心上移，在避让转向的过程中转向过急过度，发生碰撞时都会比原车更容易侧翻。 自动驾驶研发仿真测试流程 所以在自动驾驶中，安全是自动驾驶技术开发的第一天条。为了降低和避免实际道路测试中的风险，在实际道路测试前要做好充分的仿真、台架、封闭场地的测试验证。 软件在环（Software in loop），通过软件仿真来构建自动驾驶所需的各类场景，复现真实世界道路交通环境，从而进行自动驾驶技术的开发测试工作。软件在环效率取决于仿真软件可复现场景的程度。对交通环境与场景的模拟，包括复杂交通场景、真实交通流、自然天气（雨、雪、雾、夜晚、灯光等）各种交通参与者（汽车、摩托车、自行车、行人等）。采用软件对交通场景、道路、以及传感器模拟仿
无人驾驶关键技术分析 无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。 （1）环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息。为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同，我们采用两种方法进行检测：无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便，主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。 无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主，被动型测距传感器为辅，采用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下，执行任务的需要，最重要的是处理数据量小，实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算，无需知道障碍物的具体信息。 而视觉作为环境感知的一个重要手段，虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性，而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面，视觉也是必不可少的手段。 （2）导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除了定位辅助之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算资源有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类：相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。 绝对定位：主要采用导航信标．主动或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位：综合采用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。
无人驾驶关键技术分析三篇 篇一：无人驾驶关键技术分析 无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。（1）环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息。为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同，我们采用两种方法进行检测：无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便，主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。 无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主，被动型测距传感器为辅，采用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下，执行任务的需要，最重要的是处理数据量小，实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算，无需知道障碍物的具体信息。
而视觉作为环境感知的一个重要手段，虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性，而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面，视觉也是必不可少的手段。 （2）导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除了定位辅助之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算资源有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类：相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。 绝对定位：主要采用导航信标．主动或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位：综合采用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。 网络导航能随时随地通过无线通信网络、交通信息中心进行信息交互。移动设备通过移动通信网与直接连接于Internet的web GIs服务器相连，在服务器执行地图存储和复杂计算等功能，用户可以从服务器端下载地图数据。
智能汽车 智能车辆是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，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，是典型的高新技术综合体。 目前对智能车辆的研究主要致力于提高汽车的安全性、舒适性，以及提供优良的人车交互界面。近年来，智能车辆己经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力，很多发达国家都将其纳入到各自重点发展的智能交通系统当中。 目录 1概述 2基本结构 3特点 4发展现状 5阶段层次 6国内进展 7国外进展 8未来预测 9商业模式 10体系架构 概述 所谓“智能车辆”，就是在普通车辆的基础上增加了先进的传感器（雷达、摄像）、控制器、执行器等装置，通过车载传感系统和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交换，使车辆具备智能的环境感知能力，能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态，并使车辆按照人的意愿到达目的地，最终实现替代人来操作的目的。 智能汽车与一般所说的自动驾驶有所不同，它指的是利用多种传感器和智能公路技术实现的汽车自动驾驶。智能汽车首先有一套导航信息资料库，存有全国高速公路、普通公路、城市道路以及各种服务设施(餐饮、旅馆、加油站、景点、停车场)的信息资料；其次是GPS定位系统，利用这个系统精确定位车辆所在的位置，与道路资料库中的数据相比较，确定以后的行驶方向；道路状况信息系统，由交通管理中心提供实时的前方道路状况信息，如堵车、事故等，必要时及时改变行驶路线；车辆防碰系统，包括探测雷达、信息处理系统、驾驶控制系统，控制与其他车辆的距离，在探测到障碍物时及时减速或刹车，并把信息传给指挥中心和其他车辆；紧急报警系统，如果出了事故，自动报告指挥中心进行救援；无线通信系统，用于汽车与指挥中心的联络；自动驾驶系统，用于控制汽车的点火、改变速度和转向等。 通常对车辆的操作实质上可视为对一个多输入、多输出、输入输出关系复杂多变、不确定多干扰源的复杂非线性系统的控制过程。驾驶员既要接受环境如道路、拥挤、方向、行人等的信息，还要
一、无人驾驶汽车传感器的研究背景和意义 无人驾驶汽车是人工智能的一个非常重要的验证平台，近些年成为国内外研究热点．无人驾驶汽车作为一种陆地轮式机器人，既与普通机器人有着很大的相似性，又存在着很大的不同．首先它作为汽车需保证乘员乘坐的舒适性和安全性，这就要求对其行驶方向和速度的控制更加严格；另外，它的体积较大，特别是在复杂拥挤的交通环境下，要想能够顺利行驶，对周围障碍物的动态信息获取就有着很高的要求。无人驾驶的研究目标是完全或部分取代驾驶员，是人工智能的一个非常重要的实现平台，同时也是如今前沿科技的重要发展方向。当前，无人驾驶技术具有重大的应用价值，生活和工程中，能够在一定程度上减轻驾驶行为的压力；在军事领域内，无人驾驶技术可以代替军人执行侦查、排雷、以及战场上危险环境中的任务；在科学研究的领域，无人驾驶技术可以实现外星球等极端环境下的勘探活动。无人驾驶车辆技术，又称智能车辆，即利用将无人驾驶的技术应用于车辆的控制中。 国外的无人驾驶车辆技术大多通过分析激光传感器数据进行动态障碍物的检测。代表有斯坦福大学的智能车“Junior”，利用激光传感器对跟踪目标的运动几何特征建模，然后用贝叶斯滤波器分别更新每个目标的状态；卡耐基?梅隆大学的“BOSS”智能车从激光传感器数据中提取障碍物特征，通过关联不同时刻的激光传感器数据对动态障碍物进行检测跟踪。牛津大学研制的无人车辆“WildCat”，不使用GPS，使用激光雷达和相机监控路面状况。我国相关技术开展较晚，国防科学技术大学研制的自主车“开路雄狮”，采用三维激光雷达Velodyne作为主要传感器，将Velodyne获取的相邻两激光数据作差，并在获得的差分图像上进行聚类操作，对聚类结果建立方盒模型。 无人驾驶车辆是一项融合了认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等多学科的技术，涉及到电子电路，计算机视觉，自动控制，信号处理等多学科技术。无人驾驶汽车的出现从根本上改变了传统的“人——车——路”闭环控制方式，将无法用规则严格约束的驾驶员从该闭环系统中请出去，从而大大提高了交通系统的效率和安全性，是汽车工业发展的革命性产物。
Clean Vehicles Consortium 智能车环境感知及高精度导航技术 High Precision Environment Perception, Positioning and Navigation for Automated Vehicles DIANGE YANG 杨殿阁教授 Professor, Ph.D Vice Director of State Key Laboratory of Automotive Safety, Department of Automotive Engineering, Tsinghua University
Clean Vehicles Consortium Review of Automated Vehicles Key Technologies of Automated Vehicle Research Work of Tsinghua University on Connected Automated Vehicle
Clean Vehicles Consortium Review of Automated Vehicles 智能汽车的发展历史 1953年GM 和RCA 的无人智能驾驶 1925年，美国Houdina Radio Control 公司的“无人”驾驶汽车American Wonder 1939年，通用汽车公司赞助，Bel Geddes 的“Magic Motorways”和他的无人驾驶概念车 1960年，英国运输与道路实验室的CITROEN 无人驾驶汽车，以130公里的时速在各种天气状况下进行了实验
《智能车辆》课程报告 报告题目： 无人车环境感知与智能控制 学生姓名：*** 班级：***班 学号：200****** 任课老师：*** 20**年**月15日
目录 1.无人车简介 (1) 2.研究无人车的意义 (1) 3.研究无人车的现状 (2) 3.1国外现状 (2) 3.2国内现状 (3) 4.无人车关键技术之环境感知 (4) 4.1研究环境感知的目的 (4) 4.2环境感知的对象 (5) 4.3环境感知的方法 (5) 5.无人车关键技术之智能控制 (8) 5.1智能控制技术概述 (8) 5.2模糊控制 (8) 5.3神经网络控制 (8) 5.4专家控制 (8) 5.5学习控制 (9) 5.6综合智能控制技术 (9) 6.课程总结 (10) 7.参考文献 (11)
无人车环境感知与智能控制 1.无人车简介 智能车辆因其从轮式移动机器人的研究中汲取了大量的营养，许多研究者将智能车辆与轮式移动机器人等同。所以，智能车辆(Intelligent Vehicle，IV)又称为轮式移动机器人，是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统。它集中地运用了计算机、现代传感、导航、防撞、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。智能车辆致力于提高汽车的安全性、舒适性和提供优良的人车交互界面，是目前各国重点发展的智能交通系统中一个重要组成部分，也是世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力。 智能车辆技术是一个新兴的学科领域，它融合了机器人技术，人工智能技术，计算机科学技术，通信与信号处理技术，自动化与控制技术以及机器视觉技术等。智能车辆的许多新思想、解决方案得益于其他技术邻域的进步和支持。 目前的智能车辆技术的发展有两个方向：其一是用于室内的环境，智能车辆具备自主导航的能力，车辆体积小，速度相对不高，当遇到突发事件时，可根据实际情况做出决策，改变自身位置以跟踪检测出的道路行走；其二是用于室外的环境，智能车辆高速行驶，利用各种传感器检测环境的信息，以判断车辆的行驶情况，这时要求计算机具有很强的处理能力，传感器也要有很高的灵敏度。 2.研究无人车的意义 随着经济和社会的迅速发展，交通基础设施的瓶颈制约作用越来越明显。这种制约不仅体现在交通堵塞问题日益突出，同时还体现在由于交通不畅而造成的环境污染问题及相对落后的道路和先进的车辆对人们的生命、财产所形成的安全隐患。正因为如此，智能交通系统(Intelligent Transportation Systems,ITS)日益受到欧洲、日本、美国等发达国家的重视并成为研究热点。他们相继启动了各种以智能交通系统为目标的研究与开发项目。如欧洲的PROMETHEUS和DRIVE 项目，日本的VICS和ARTS项目，美国的IVHS项目等。各国家各地区研究的项目内容，对智能交通系统的定义不尽相同，各项目的重点也有所不同，但目标都是综合利用新的信息技术、计算机技术、自动化技术、管理技术等，来提高道路和车辆的利用效率，提高安全性，减少污染及阻塞的发生。
具有情景感知的智能汽车：从模型到原型的发展 摘要：由于智能汽车到处都应用着微机，所以这是有前途的领域。在敏感环境中主要就是为了智能汽车更安全和更容易的驾驶。尽管许多工业创新和学术研究上取得了很大的进展，但是我们发现充分缺乏具有情景感知的智能汽车。本研究阐诉的总体结构是智能汽车的语境方面。其中一方面描述复杂的驾驶环境的模型。智能汽车原型的内置设施包括具有情景感知的软件模型和提供应用程序运行环境的硬件。对其进行评估有两个性能指标：对语境、情景识别精度和效率。对整个语境识别所的响应时间大约是一个人的1.4陪，在非时间关键型智能车的应用程序中是可接受的。 关键词:智能汽车、智能车辆、环境敏感、无处不在的微机 数字对象唯一标识符：10.1631/浙江大学科学杂志。A0820154文档代码:TP39 CLC. 介绍 在日常生活中汽车将成为私人经常使用中重要的部分。然而，他们也带来很多问题，如交通拥挤和事故。智能汽车的目的是协助驾驶员更容易驾驶，减少驾驶员的工作量和受伤的机会。为了这个目的，一个智能的汽车必须能够感知、分析、预测和反应道路的环境，智能汽车的关键特征是语境意识。 在过去的十年中已经应用许多技术，如智能交通运输系统和先进的驾驶辅助系统。然而，目前的智能汽车是不能真正感知情景。只利用在少数道路的环境类型，这被称为背景。此外，目前的智能汽车缺乏复杂的推理。这些缺点限制了辅助驾驶任务的智能车的能力和安全。本文研究的重点是如何研制出具有情景感知的智能汽车。 本文的一下部分安排如下：第二2节介绍了智能车的相关工作。在第3节对智能小车进行描述。第4节介绍综合应用在智能车运行环境中具有情景感知和分析信息的模型。在第5节介绍智能汽车的原型，包括硬件设施和软件平台。在第6 节和7节中给出绩效评估的结论。 相关工作 在过去的十年中，许多学术界和产业界已经在研究智能汽车。以下是这一领域的主要进展的综述。 （1）新的制造技术。麻省理工学院媒体实验室研制出了一个概念车，城市车（麻
自动驾驶四大核心技术的环境感知的详细概述 人类驾驶员会根据行人的移动轨迹大概评估其下一步的位置，然后根据车速，计算出安全空间（路径规划），公交司机最擅长此道。无人驾驶汽车同样要能做到。要注意这是多个移动物体的轨迹的追踪与预测，难度比单一物体要高得多。这就是环境感知，也是无人驾驶汽车最具难度的技术。 今天介绍一下环境感知的内容。环境感知也被称为MODAT(Moving Object Detection andTracking)。 自动驾驶四大核心技术，分别是环境感知、精确定位、路径规划、线控执行。环境感知是其中被研究最多的部分，不过基于视觉的环境感知是无法满足无人汽车自动驾驶要求的。实际的无人驾驶汽车面对的路况远比实验室仿真或者试车场的情况要复杂很多，这就需要建立大量的数学方程。而良好的规划必须建立对周边环境，尤其是动态环境的深刻理解。环境感知主要包括三个方面，路面、静态物体和动态物体。对于动态物体，不仅要检测还要对其轨迹进行追踪，并根据追踪结果，预测该物体下一步的轨迹（位置）。这在市区，尤其中国市区必不可少，最典型场景就是北京五道口：如果你见到行人就停，那你就永远无法通过五道口，行人几乎是从不停歇地从车前走过。人类驾驶员会根据行人的移动轨迹大概评估其下一步的位置，然后根据车速，计算出安全空间（路径规划），公交司机最擅长此道。无人驾驶汽车同样要能做到。要注意这是多个移动物体的轨迹的追踪与预测，难度比单一物体要高得多。这就是 MODAT(Moving Object Detectionand Tracking)。也是无人驾驶汽车最具难度的技术。 下图是一个典型的无人驾驶汽车环境感知框架： 这是基于激光雷达的环境感知模型，目前来说，搞视觉环境感知模型研究的人远多于激光雷达。不过很遗憾地讲，在无人驾驶汽车这件事上，视觉肯定是不够的，长远来说，激光雷达配合毫米波雷达，再加上视觉环境感知的综合方案才能真正做到无人驾驶。 让我们来看计算机视觉的发展历程，神经网络的历史可追述到上世纪四十年代，曾经在八
车辆环境感知通信及驾驶行为实验 课程名称：____车联网技术基础________ 学生姓名：__________于骁____________ 学生学号：______1120160811__________ 学生班级：______03111604 __________ 指导教师：__________高利____________ 机械与车辆学院
一、实验信息
控制键 盘矩阵 解码器解码器解码器解码器光端光端 机 画面分割器 TV 摄像 头 摄像 头 摄像 头 摄像 头 装有车载取证 设备的指挥车
图2 SIMPAK系列GNSS定位系统
就是说如果磁场和重力场平行了，比如在地磁南北极。这里的磁场是向下的，即和重量场方向相同了。这个时候航线交是没法测出的，这是航姿系统的缺陷所在，在高纬度的地方航线角误差会越来越大。 （2）激光雷达系统 激光雷达是通过发射激光束来探测目标位置的雷达系统，主要用于机器人环境识别、建筑物入侵保护（安防）、自动门/行为方式识别、自动导航车辆（AGV）障碍检测、无人飞行器避障和自主导航。测距时，激光雷达首先靠旋转的反射镜向目标物体发射激光，然后通过测量发射光和从物体表面反射光之间的时间差来确定与目标物体间的实际距离，这种方法也被称为脉冲检测法，在确定了距离之后就可以根据距离和激光发射的角度来推导出物体的实际位置。 激光雷达一般有三个组成部分：第一部分是激光发射器，用来发射激光射线；第二部分是扫描与光学部件，用来收集反射点距离和水平角度；第三部分是感光部件，主要用来检测反射光的强度。因此激光雷达主要是通过收集一系列反射点的坐标和光强信息来对扫描面的景物信息做出判断。 UTM-30LX为HOKUYO公司的2D激光扫描测距产品，如图3所示。 图3 UTM-30LX型单线激光雷达 R-Fans-16 激光雷达传感器是北科天绘公司的16线激光雷达，通过16 线360°扫描实现三维探测成像，如图4所示。
汽车行驶系概述 一、填空题 1. 以车轮直接与地面接触的行驶系，称为（轮式）行驶系，这样的汽车称为（轮式）汽车。 2. 轮式汽车行驶系一般由（车架）、（车桥）、（车轮）和（悬架）组成。 二、问答题 1. 汽车行驶系的功用是什么? 答：1）接受由发动机经传动系传来的转矩，并通过驱动轮与路面间的附着作用，产生路面对汽车的牵引力，以保证整车正常行驶。 2）传递并承受路面作用于车轮上的各向反力及其所形成的力矩。 3）缓和不平路面对车身造成的冲击和振动，保证汽车行驶平顺性。 4）与汽车转向系配合，实现汽车行驶方向的正确控制，以保证汽车操纵稳定性。 车架 一、填空题 1. 车架是整个汽车的（装配机体），汽车的绝大多数部件和总成都是通过（车架）来固定其位置的。 2. 车架的结构型式首先应满足（汽车总布置）的要求。 3. 边梁式车架由两根位于两边的（纵梁）和若干根（横梁）组成。 车桥与车轮 一、填空题 1. 车桥通过（悬架）和车架相连，两端安装（汽车车轮）。 2. 车桥的功用是（传递车架与车轮之间的各向作用力）。 3. 根据悬架结构的不同，车桥分为（整体式）和（断开式）两种，根据车轮作用的不同又分为（转向桥）、（驱动桥）、（转向驱动桥）和支持桥等四种。 4. 转向桥是利用（转向节）使车轮可以偏转一定角度，以实现（汽车转向）。 5. 转向桥主要由（前梁）、（转向节）、（主销）和（轮毂）等构成。 6. 车轮由（轮毂）、（轮辋）及它们间联接部分（即轮辐）组成。 7. 按照连接部分，即轮辐的结构的不同，车轮分为（辐板式）车轮和（辐条式）车轮两种。 8. 4.50E×l6(dc)型轮辋，表明该轮辋的名义直径是（165英寸），名义宽度为（4.50英寸），轮辋轮廓代号为（E）的（一）件式（深槽）轮辋。9. 轮胎的固定基础是（轮辋）。 10. 轮胎必须具有适宜的（弹性）和（承载花纹）能力。同时在其直接与地面接触的胎面部分应具有以增强附着作用的。 11. 汽车轮胎按胎体结构的不同分为（充气轮胎）和实心轮胎，现代绝大多数汽车采用（充气轮胎）。 12. 汽车轮胎按胎内压力的大小，分为（低压胎）、（高压胎）、（超低压胎）等三种，目前轿车、货车几乎全部采用（低压胎）。 13. 充气轮胎按胎体中帘线排列的方式的不同，分为（普通斜交胎）、（带束斜交胎）和（子午线胎）三种。 14. 背通斜交胎的外胎由（胎面）、（帘布层）、（缓冲层）及（胎圈）组成，（帘布层）是外胎的骨架，用以保持外胎的形状和尺寸。 15. 胎面是外胎最外的一层，可分为（胎冠）、（胎肩）和（胎侧）三部分。
摘要：对无人驾驶汽车及其关键技术进行了研究。概括性描述了无人驾驶汽车的定义、意义及国内外研究现状，论述了无人驾驶汽车中应用到的环境感知、障碍规避、路径规划、车辆控制等关键技术，详细论述了自动避障系统的数据采集、数据处理、数据执行模块从而阐明了其工作原理及工作过程，对无人驾驶汽车的未来做出了合理展望。 关键词：无人驾驶汽车；自动测距；自动避障 Key Technology Research of Driver-less Car Abstract：Abstract: The driver-less car and its key technologies are studied. General description of the definition , significance and research status at home and abroad of unmanned vehicles, discusses the application of key technology in unmanned vehicles like environmental awareness, obstacle avoidance, path planning and vehicle control. The automatic collision avoidance system of data acquisition, data processing, data execution module are discussed in detail which clarify its working principle and working process, in addition to make a reasonable future prospects of the unmanned vehicle. Key words：driver-less car; automatic location; automatic obstacle avoidance 1 引言 随着社会的进步，汽车工业的不断发展，如今越来越多的普通家庭都拥有了汽车，这使得全世界汽车保有量飞速增加。汽车一方面让我们的出行变得更加方便快捷，另一方面却也给我们的生活带来了诸多不利，汽车造成的交通事故、交通堵塞给人类带来了极大的生命与财产损失。在这样的背景之下无人驾驶汽车横空出世，无人驾驶汽车集成了大量最顶尖的科学技术，使汽车能够做到完全的无人驾驶，并保证绝对的行车安全，无人驾驶汽车一定会在不久的将来得到广泛的普及。 2 无人驾驶汽车概述 无人驾驶汽车定义 国际标准化组织ISO、美国汽车工程师学会SAE、中国国标GB等国内外权威机构均未给出无人驾驶汽车的确切定义。通过中外学者对无人驾驶汽车认识的总结可以大致得出无人驾驶汽车的定义，无人驾驶汽车是在传统汽车基础之上发展起来的，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，是集自动控制技术、传感技术、人工智能技术、视觉计算等众多技术于一体的新型智能汽车，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。
智能汽车关键技术及发展概况 1、前言: 智能车辆 (I n t e l z i g e n t V e h i c l e s , IV)是一个集环境感知?规划决策?多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,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,是典型的高新技术综合体?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 )的一个重要组成部分,智能车辆系统利用传感器技术?信号处理技术?通讯技术?计算机技术等, 辨识车辆所处的环境和状态, 并根据各传感器所得到的信息做出分析和判断, 或者给司机发出劝告和报警信息, 提醒司机注意躲避危险; 或者在紧急情况下, 帮助司机操作车辆 (即辅助驾驶系统) ,防止事故的发生, 使车辆进入一个安全的状态; 或者代替司机的操作, 实现车辆运行的自动化? 智能车辆系统的引入, 可以提高交通的安全性和道路的利率?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, 而且应用的多样性和领域还在不断增加?可以预言, 随着信息采集技术?信息处理技术?系统工程技术等相关技术的研究和发展深入, 智能车辆系统将是智能交通系统研究和发展的重要领域? 2、智能汽车关键技术及研究 智能汽车是一个汇集了众多高新科技的综合系统, 尤其是作为智能汽车关键环节的环境信息获取与智能决策控制, 更是依赖于高新技术的有力支撑, 如传感器技术?图像识别技术?电子与计算机技术?控制技术?智能驾驶系统结构如图1: 2.1 感知技术 人类在驾驶汽车时所接受的信息几乎全部来自于视觉, 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的视觉通讯语言?同时, 人类在驾驶汽车时,通过对周围路面场景的观测来决
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/3515769951.html, 浅析无人驾驶汽车环境感知技术 作者：丁毅 来源：《数字技术与应用》2018年第01期 摘要：无人驾驶汽车外界环境感知技术的研究主要是运动控制、路径规划以及导航定位技术。本文旨在探讨无人驾驶汽车环境感知所需的各类传感器的同时，并对环境感知的关键技术展开了综合分析。 关键词：环境感知；无人汽车；信息 中图分类号：U463.6 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2018）01-0218-02 无人驾驶汽车行驶中，利用传感器检测汽车是否存在车道偏离，还能够识别路上障碍物及红路灯，将各种信息及时传输给驾驶系统，令驾驶系统及时做出反应，提出驾驶安全性。可以说，在无人驾驶技术中，环境感知至关重要，如何提高环境感知技术的可靠性和实效性，是当前无人驾驶技术的研究重点。 1 环境感知传感器 无人驾驶汽车行驶过程中，需要及时获取周围环境信息并加以处理。就目前研究的技术方案而言，对周围环境感知能力最强应该属激光雷达传感，其次是相机获取图像，再次是毫米波雷达、惯性导航和GPS定位，最后是红外线传感器超声波传感器[1]。 1.1 激光雷达 激光雷达通过远距测距技术，实现距离的测量，普遍包括单线和多线激光雷达，其中，多线雷达能够俯仰角度的提升，扩大扫描面。无人驾驶汽车中，通常选择二者结合的方式完成汽车安全通过道路指导和障碍物探测[2]。 （1）单线激光雷达。单线激光雷达能够发出一束激光对区域进行扫描，并根据扫描仪和区域各点的相对位置，测量二者之间的相对角度和距离。单线激光雷达的数据传递方式较多，一般为网络接口传输。（2）多线激光雷达。多线激光雷达能够发出两束或两束以上的激光对区域进行扫描，垂直探测范围为26.8°，水平探测范围为360°。由于激光雷达抗干扰性能强、实时性好以及精度高等特点，在跟踪、动态障碍分类、道边检测和障碍检测等方面得到广泛运用。 1.2 相机 相机可以获取彩色景象信息，是除了激光雷达外获取环境信息的次要来源。相机型号种类多样，一般可分为全景相机、单目相机和双目相机3种。
智能车环境感知的发展与现状 自动化121 刘勇2012073023 在日常生活中汽车将成为私人经常使用中重要的部分。然而，他们也带来很多问题，如交通拥挤和事故。智能汽车的目的是协助驾驶员更容易驾驶，减少驾驶员的工作量和受伤的机会。为了这个目的，一个智能的汽车必须能够感知、分析、预测和反应道路的环境，智能汽车的关键特征是语境意识。 一、国内研究概况 我国是世界上公路交通发展最快的国家之一，汽车保有量迅速增加的同时，交通引发的各种问题尤其是行驶安全问题也日益突出，交通事故特别是恶性交通事故呈不断上升趋势，因此研究开发ITS势在必行，而作为ITS 的重要组成部分，智能车辆研究亦显得尤为迫切。但由于起步晚，以及经济条件的制约，我国在智能车辆研究领域与发达国家有一定的差距，目前开展这方面研究工作的单位主要包括一些大学和科研机构，如国防科技大学、清华大学、吉林大学、北京理工大学、中科院沈阳自动化研究所等。一汽和国防科技大学机电工程与自动化学院共同研发了中国第一辆自主驾驶车辆，如图3-4所示。该自主驾驶技术采用最先进的计算机视觉导航方案，能实时处理岔道、斑马线和虚线，对车体姿态变动和自然光照变化都有较强的自适应能力。1993～1995年，由南京理工大学、北京理工大学、浙江大学、国防科技大学、清华大学等国内六所大学联合组成的课题组承担了“地面军用智能机器人”的研究项目，移动机器人的代号为7B.8。7B.8 系统的车体选用国产跃进客货车改制，车上安装有彩色摄像机、激光雷达、陀螺惯导定位、超声波传感器等。其体系结构以水平式结构为主，采用传统的“感知－建模－规划－执行”算法，其直线跟踪速度达到20km/h，避障速度达到5～10km/h。清华大学计算机系智能技术与系统国家重点试验室在国防科工委和国家863 计划的资助下，从1988 年开始研制THMR 系列移动机器人系统。THMR-III系统的车体选用BJ1022面包车，上面安装有彩色摄像机、磁罗盘光码盘定位、GPS、超声等传感器。它的体系结构以垂直式为主，采用多层次“感知－动作”行为控制、基于模糊控制的局部路径规划及导航控制。THMR-III自主道路跟踪时，时速达到5～10km/h。THMR-V系统能够实现结构化环境下的车道线自动跟踪，准结构化环境下的道路跟踪以及复杂环境下的道路避障等功能。吉林大学交通学院智能车辆课题组从1992年开始一直开展智能车辆自主导航研究。在智能车辆的体系结构、传感器信息的获取与处理、路径识别与规划、智能车辆前方障碍物探测及车距保持等方面取得一定研究成果，目前已经研制了4代JUTIV型智能车辆。合肥工业大学机械与汽车工程学院对智能车辆的相关技术进行了研究，在智能车辆的控制体系结构、路径图像识别和跟踪控制、路径规划和避障等方面取得了一定成果。 二、研究环境感知的目的 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；安全性：在行驶过程中，能
河北工业大学 汽车电子技术 (课程论文) 作者：刘鸿伟学号： 2 题目：智能汽车关键技术及发展趋势 学院：机械工程学院 专业班级：车辆工程S1547班 指导教师：张小俊 2016年 06月
智能汽车关键技术及发展趋势 摘要：随着科学技术的发展，特别是计算机信息技术、人工智能技术的突飞猛进，智能车辆技术有了实现的技术基础。车辆智能化是汽车工业今后的发展趋势，也是人们对安全性要求越来越高未来汽车的发展方向。本论文将对智能汽车的概念、基本结构和特点进行综述，并对其关键技术及未来的发展趋势等问题作进一步的介绍。 关键词：智能汽车；发展；关键技术
一.智能汽车概述 所谓“智能车辆”，就是在普通车辆的基础上增加了先进的传感器（雷达、摄像）、控制器、执行器等装置，通过车载传感系统和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交换，使车辆具备智能的环境感知能力，能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态，并使车辆按照人的意愿到达目的地，最终实现替代人来操作的目的。 智能汽车与一般所说的自动驾驶有所不同，它指的是利用多种传感器和智能公路技术实现的汽车自动驾驶。智能汽车首先有一套导航信息资料库，存有全国高速公路、普通公路、城市道路以及各种服务设施(餐饮、旅馆、加油站、景点、停车场)的信息资料；其次是GPS定位系统，利用这个系统精确定位车辆所在的位置，与道路资料库中的数据相比较，确定以后的行驶方向；道路状况信息系统，由交通管理中心提供实时的前方道路状况信息，如堵车、事故等，必要时及时改变行驶路线；车辆防碰系统，包括探测雷达、信息处理系统、驾驶控制系统，控制与其他车辆的距离，在探测到障碍物时及时减速或刹车，并把信息传给指挥中心和其他车辆；紧急报警系统，如果出了事故，自动报告指挥中心进行救援；无线通信系统，用于汽车与指挥中心的联络；自动驾驶系统，用于控制汽车的点火、改变速度和转向等。 通常对车辆的操作实质上可视为对一个多输入、多输出、输入输出关系复杂多变、不确定多干扰源的复杂非线性系统的控制过程。驾驶员既要接受环境如道路、拥挤、方向、行人等的信息，还要感受汽车如车速、侧向偏移、横摆角速度等的信息，然后
智能汽车技术及应用
智能车辆 绪论 智能车辆是在电子信息技术和其他高新技术基础上发展起来的，它通过智能系统起 到辅助驾驶的作用，使驾驶更为方便，利用多种传感器和智能公路技术实现最终达到无 人驾驶。 智能汽车的产生与发展：对智能车辆的研究始上世纪世纪五十年代初美国一家公司 开发出的世界上第一台自动引导车辆系统。在1974年，瑞典一家轿车装配工厂与 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。.由于Kalmar工厂采用AGVS获得了明显的经济效益，许多西欧国家纷纷效仿Volvo公司，并逐步使AGVS 在装配作业中成为一种流行的运输手段。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。 智能车辆的研究方向：A:驾驶员行为分析：研究驾驶员的行为方式、精神状态与车辆行驶之间 的内在联系，建立各种辅助驾驶模型，为智能车辆安全辅助驾驶或自动驾驶提供必要的数据，如对 驾驶员面部表情的归类分析能够判定驾驶员是否处于疲劳状态，是否困倦瞌睡等；B.环境感知：主 要是运用传感器融合等技术，来获得车辆行驶环境 的有用信息，如车流信息、车道状况信息、周边车辆的速度信息、行车标志信息等；C.极端情况下的自 主驾驶：主要研究在某些极端情况下，如驾驶员的反应极限、车辆失控 等情况下的车辆自主驾驶；D.规范环境下的自主导航：主要研究在某些规范条件下，如有人为设置 的路标或道路环境条件较好，智能车辆根据环境感知所获得的环境数据，结 合车辆的控制模型，在无人干预下，自主地完成车辆的驾驶行为。E.车辆运动控制系统:研究车辆控制的 运动学、动力学建模、车体控制等问题；F.主动安全系统：主要是以防为主，如研究各种情况下的避障、防撞安全保障系统等；G.交通监控、车辆导航及协作：主要研究交通流诱导等问题；H.车辆交互通信： 研究车辆之间有效的信息交流，主要是各种车辆间的无线通信问题；I.军事应用：研究智能车辆系统在 军事上的应用；J.系统结构：研究智能车辆系统的结构组织问题；K.先进的安全车辆：研究更安全、具 有更高智