近几年，汽车新技术层出不穷，以和自动驾驶技术尤为突出，汽车在走进干家万户的时候，
自动驾驶技术在生活中也会越来越普及，自动驾驶汽车是一种通过电脑系统实现无人驾驶的
汽车。又称电驾汽车或轮式移动机械人。其融和个性需求，给人全新的体验，具有安全、舒适、便利等特点。与人工驾驶汽车的不同之处在于，自动驾驶可以通过电来实现对汽车的控制，就目前来看，自动驶更满足现代人的追求，在近几年呈现出实用化的趋势。在2020年。自动驾驶汽车将全面就进入市场，在2025年前后，我国新生产汽车中配备有半自动驾驶技术的汽车占有率将达到30%，到2030年完全自动驾驶车辆的占有率将接近10%。随着新一代
科技革命的推进，全球各大整车企业、汽车零部件企业、互联网企业、制造企业以及研究企业、高校都正在全力研发自动驾驶及相关产产品，测试技术和测试装备，各国政府也在加快
自动驾驶汽车产业布局，推进道路测试规范建设、标准测试体系建设、测试场地建没等。其
中最根本问题的是自动驾驶中的可靠性、安全性、稳定性、智能性是所有相关产业大力发展
的根基。本文主要介绍自动驾驶汽车前沿技术发展现状，主要分七个部分，分别就自动驾驶
概论、自动驾驶的投入与发展情况、自动驾驶汽车的特点与功能、自动驾驶汽车的基本组成、自动驾驶汽车的关键技术、自动驾驶汽车的人工智能技术、当前自动驾驶的技术情况和存在
问题等进行论述。
一、自动驾驶概论
自动驾驶汽车在上个世纪已有数十年的发展历史，自动驾驶行业在当时还是受到了广泛的
关注。经过研制开发，自动驾驶汽车在后续多年推广，1999年，英国卡基梅大学制做的无人
驶汽车Lacuna-v完成了第一次无人驾驶试验，许多为无人驾驶汽车开放路实验的法规也相继
出台。2009年，自动驾驶汽车的图片首次曝光，自动驾驶汽车共有6个段别，0级是完全由
驾驶员进行驾驶作；1级是指特定情况下汽车辅助驾驶完成某些驾驶任务；到了2级是自动
驾驶能完成某些驾驶任务，但驾驶省要时刻监视围环境的变化，到危险情况随时接管，这是
目前大多自动驶汽车都已做到的自动驾驶技术；3级是驾驶员几乎不用接管，汽车可以智能
的完成任务；4和5级是自动技术，汽车已经完会不用驾驶员的控制。区别在于4级只有在
高速公路等特定条件下才可完全独立，5级则在任何条件下无人操作。自动驾驶的应用是备
受关注的热点，当下自动驾驶发展的是十分快速的。人工智演算法的优化，自动驾驶越来越
趋向商业化、实用化。
国内早期在自动驾驶领域开始探索的主要是百度、华为等一些互联巨头，这些企业都有足
够强的技术实力和热情，其中，技术水准发展最好的还是百度。百度早在3年前就逐渐启动
开发专案，直到2017年4月，百度宣布了一个计划，要建立一套完整的自动驾驶系统。国外在自动驾驶方面领先的有美国的特斯拉和谷歌，特斯拉的被一致认定为属于自动驶3级范略，即在有条件情况下的自动化，在一定的环境中有自动驾驶的能力，退到紧急情况时还要进行
管理的有人模式。
二、自动驾驶的投入与发展情况
近三年全球自动驾驶技术总投资达到80亿美元，其中商业巨头和汽车厂商，都是自动驾
驶方面的大财团。自动驾驶汽车的交易涉及汽车系统的各个方面，自动驾驶已上升为国家战略。2018年开始正式发放了全国首批网联汽车开放道路测试号牌，意味自动驶汽车可在上中
国合法上路，我国无人驾驶行业，又迈出一大步。同时，日本、新加坡等国家相继批准自动
驾驶技术的相关企业在条件可行条件下进人道路实验。
自动驾驶自动驾驶是可实现更安全高效驾驶的单车基础技术，使车辆具备驾驶人的眼脑
手等功能，提高车辆自主识别规划控制能力。所以，自动驾驶是逐步从传统交通系统中解放
驾驶人，开始以智能化汽车为主体，构建新型智能交通系统的核心技术。目前就行业内自动
驾驶汽车的智能化技术路径主要有两个，其区别主要在感知技术路线。一类是辅以毫米波雷
达等的多传感器融合方案，以传统廉价的摄像机为主导，以特斯拉、福特、沃尔沃等传统整
车企业为代表；另一类是依赖于高精度地图并辅以摄像机、毫米波雷达、超声波传感器等的
技术方案，以性优价高的三十二线或六十四线镭射雷达为主导，主要以谷歌、百度等企业为
代表。现有的智能驾驶系统大都以镭射雷达作为主传感器，但其成本居高不下，因此得益人
工智能技术发展的成本较低，自动驾驶架构以摄像机为主传感器的技术方案成为新的研究热点，从自动驾驶汽车的功能层角度可分为感知层、决策层、控制层。其中的人机交互技术、
感知融合技术、智能辅助技术、智能驾驶技术、智能决策技术等等都需要车载计算平台来完
成协同控制、智能决策、高速计算、数据融合，为决策和控制提供即时回应，从而完成汽车
行驶和信息交互过程中多源海量异构数据的高速计算处理，实现汽车的自动驾驶。
三、自动驾驶汽车的特点与功能
1．自动驾驶汽车的特点
（1）安全性：通过数位化，智能的信息化运行，自动驾驶能精确能做出反应。发生安全
事故的概率大大降低。自动驾驶汽车可以检测人类的状况，当无人驾驶时，自动驾驶汽车就
会自动代替人类的驾驶，避免发生事故。
（2）便利性：不需要驾驶员控制，自动驾驶汽车解放了人类的双手，能方便通过自身导
航到达目的地。
（3）智能化：到达目的地，汽车会到停车位自动停车，当选定目的地后，自动驾驶汽车
会利用导航系统选择一条最合理路线。
2．自动驾驶汽车的功用
（1）代替驾驶者进行驾驶。选定目的地后，就可以完全让自动驾驶车自动驾驶，与普通
汽车相比便利太多。
（2）最优路线选择。利用导航系统进行，可以避免交通拥堵或路线过长的问题。以最快
最安全的方式达目的地。
（3）自动驾驶汽车能够分析驾驶者及乘客的状态：当驾驶员疲劳驾驶时，自动驾驶汽车
会接替驾驶员进行自动驾驶。如乘客把手和头伸到窗外，自动驾驶汽车会提醒大家，防止意
外事故的发生。
四、自动驾驶汽车的基本组成
1．中央处理系统
中央处理器包括运算器、控制部件和寄存器等，是整个自动驾驶汽车的主要组成部分，对
收集的各种信息进行总汇与处理，包括信息的输入、信息整理和输出。在自动驾驶汽车中，
中央处理器显得极为重要，为了对周围环境及时地做出判断，中央处理器要求运算速度极高，秒的误差都可能出现安全事故。同时对中央处理器的精确度有更高的要求，当车辆通过障碍
物时，处理器先收集到信息，并执行相应动作。若是遇到交通灯，处理器的信息判断能否通行。
2．视频采集器
视频采集器是将收到的视频信号等混合输入电脑，并且转换成让电脑可识的数字数据，储
在于电脑中。通过采集器，自动驾驶汽车可以获取周围的信息，如驾驶者要停车时，系统会
采集停车环境，停放位置及行人的状态等信息，传给中央处理器，确保周围安全后，汽车执
行停车动作。
3．雷达传感器
雷达传感器是一种用于测量距离的仪器，通过量参数算距离，利用发射率与时间的相关函数，得到平均值。计算公式可以算出物体与物体间的距离。它使用于测量车辆之间、车辆与
行人之间的距离，作为输入信息，传给中央处理器，判断是否要实施制动或加速等动作。
五、自动驾驶汽车的关键技术
智能化关键技术是自动驾驶汽车的最核心技术，主要包括高精度定位技术、高精度地图构建、控制执行技术、规划决策技术、多传感器融合技术。其中技术的控制、感知、决策技术
是核心基本功能，高精度定位技术和高精度地图是行驶过程的基础性关键支撑技术，无论是
感知决策规划还是控制执行都需要车辆自身和周边其他动静态物体的位置速度等信息。
1．感知数据融合技术
环境感知主要包括动态物体和路面、静态物体几个方面，感知数据的融合包括对多个传感
器获取的动静态物体的检测识别定位信息、跟踪预测信息等的融合处理与反馈。其中对行人，非机动车辆和其他机动车等动态物体的运动行为做出预测，并能够根据当前运动速度计算出
安全空间，对智能汽车的自主决策是极其重要的。多传感器信息融合技术，主要有神经网路
融合法、卡尔曼滤波融合方法、贝叶斯信息融合方法。神经网路方法通过大量的学习训练，
来消除多传感器协同工作中产生的交叉影响效果，卡尔曼滤波方法可以从有限的、有杂讯的
观察序列中预测纠正进而推算出物体的位置等信息，贝叶斯信息融合方法是基于概率统计的
推理方法。
2．规划决策技术
规划决策技术主要包括驾驶动作决策、全局路径规划、局部行为决策。其中驾驶动作决策
主要根据局部行为决策信息将当前规划路径分为多个小范围路径，生成多个短距离路径的中
间路径点，主要包合到达这些路径点时自动驾驶汽车应当具备的速度、加速度、车轮转向等
具体指标信息。局部行为决策主要是依据当前行车环境下的感知信息和定位信息等作出巡航、换道、转弯、掉头等决策。全局路径规划是依赖于高精度地图的目的地间可选路径的规划过程。规划决策技术与感知融合技术的核心是人工智能演算法与计算平台，数据导入计算平台
后由不同的晶片进行计算。现有的计算方案有基于GPU DSPFPGA ASC的解决方案，还有其
他晶片方案。晶片方案主要有谷歌的TPU晶片、Mobileye8 Eye ex NVIDIA Drive PX晶片等，同时，多家研发机构也在设计和探索，能够使用移动处理器完成计算任务的高效计算平台。3．控制执行技术
控制执行技术主要借助于车载控制平合实现自动驾驶汽车的横驭向控制。核心任务是经过
一系列结合车身属性和外界物理因素的动力学计算，通过CAN汇流获取规划决策层输出的
多个中间路径点轨迹信息后，转换成对车辆线控的油门量，转向的横向控制命令和车的纵向
控制命令用来完成相连信息的执行。车载控制平台是车辆的核心控制部件，主要包括通信汇
流、电子控制单元两方面。主要实现演算法控制，通信汇集流向完成和集成部件间的通信功能。汽车自动驾驶的车载控制平台与传统汽车的不同在于可根据需要改写主要有改变内部程序的改装和直接改变运算器硬体的改装。后者主要是通过原程序即运行法则来改善发动机的运行和改变处理向题的演算法。
4．高精度地图构建与高精度定位技术
高精度地图是区别于电子地图的，车的几何结构及度、由率、限速等属性信息行车助信息的自动驾驶汽车专用地图行车助信息主要包括路面的几何构，周边道路环的点云模型。机器不具备人类与生俱来的逻辑分析能力和视觉识影。必须借助高精度地图扩展车辆的静态环境感知能力，为自动驾驶汽车提供全局观察窗口。高精度地图的构建是一个多传感器融合的过程，主要包含轮距传感器、陀螺仪MU、全球卫星号导航系统GPS、光学雷达LDAR.轮距传感和陀螺仪可以高频率稠有偏差地给出自动驾驶汽车的位置预调，测量量后根据当前的准确位置与激光雷达的扫描数，再融合LDAR GPS的数据算出当前车的准确位置，把新的数据加入地图中以此来逐步构建高精度地图。高精度定位技术依赖于高精度地图信息，精确地确认位置，自动驾驶系统可以通过对比当前位置的传感获取行车环境信息和高精度地图，并能确认当前位置一段距离内的行车环境，可进行下一步轨迹规划和决策。
六、自动驾驶驶汽车的人工智能技术
人工智能技术在汽车自动驾驶驶上的应用有规划决策与控制、主观环境感知这三大能的演算法程序上，即学习模糊逻辑、专家系统、传演算法等方法，通过大数据的自主训练和学习，使汽车自动具备一定程度的智能水准。
1．人工智能在环境感知中的应用
电脑视觉在自动驾驶驶汽车上的应用有静态物体分类与交通仿息识别，动态物体轨迹跟踪行为干预。以及基于不同演算法的车辆自身定位等。模式识别、神经网路等方法可以用于电脑获取的大量图像视频信息处理，融合运动预测演算法来实现运动物体的识别跟踪。运动测算法：主要有底层的OpticalFlow与立体视觉技术，和基于马尔科夫决策过程的多个运动目标识别追踪算法等。Optical Flow是基于单个播像头的连续时刻图像或视频序列中的像素级密集对应关系，基于神经网络的监督学习可以通过对获取图像的训练得到场景的多维深度或距离估计，立体视觉是基于多个摄像头的同一时刻图片，从而预测目标的运动轨迹。
基于定位演算法：主要是基于拓扑与地标的演算法和基于几何的视觉里程计算法。基于几何的视觉里程计算法分双目和单目两种。双目视觉里程计算法遇过左右两幅图的视差图和摄像机的几何特性计算出特征点的度，找出帧与帧之间的特征点对应关系。推算出两帧之间车辆的运动，再依据之前车辆的位置计算得到最新的车辆位置。单目视觉里程计算法的主要问题是无法推算出观测到的物体大小，需与其他传感器的结合才能进行准确定位。基于拓扑与地标的演算法把所有的地标组成一个拓扑图。自动驾驶汽车检测到某个地标时就可以大致推断出自身所在的位置，但该方法需要预先建立精准的拓扑图。
2．人工智能在规划决策中的应用
人工智能就学习可以有效地解决环境中存在的特珠情况，是通过和环境的交互式学习在对应的场景下进行规划和决策以达到最优驾驶行为的方法。行为决策与路径划是人工智能在自动驾驶驶汽车领域中的另一个重要应用。其目的是在给定的任意环境下，通过对环境的探索学习到最佳的策略，然后取最优化行为。常用的增强学习演算法有Deep＆-Iearning演算法和
REINFORCE演算法。基于搜素的演算法和基于增强学习演算法的结合，一方面能够通过搜
索获取复杂决策场景的最忧策略，一方面又能通过加强学习加快搜索的过程，该方法在解决
涉及长期规划问题方面具有巨大潜力。对于复杂决策的场景无法通过短期的效果得到最优决
策略，此时必结合基于搜索的演算法来解决问题。
3．人工智能在车辆控制中的应用
专家系统控制主是应用某一特定领域内大量的专家知识和推理方法解决间距的过程，其研
究目标是学习模拟人类专家的推理处理过程，实现对车的控制。自动驾驶汽车是未来汽车发
展的方向，是将精确采集、识别、判断、决策、优化、执行和反馈和纠控功能融为一体，集
微电脑、微电机、绿色环保动力系统、新型结构材科等尖端科技成果为一体的智能型汽车。
自动驶汽车的控制是指当收到控制指令后，控制系统调取车的参数使其达到控制目标的过程。人工智能在车辆控制中的应用主要在自动控制技术方面，主要集中在模糊控制和专家系统控制，主要通过控制器中的程序实现对电气系统的控制。模糊控制在车辆控制中的应用主要体
现对行为与动作的智能处理，如对障碍物体的躲避处理、行进速度的调整以及对移动目标追
踪等方面。车载传感器在完成信息采集后，会对信息进行融合处理作出判断。在推理演算法下，对优先顺序行为进行确定，然后通过汽车平台实现各项操作。
七、当前自动驾驶驶的技术情况和存在问题
1．自动驾驶驶汽车基本情况
（1）如何改善精度
惯性测量单元IMU是一种测量手段，通过计算加速度和速度来定位，这技术的更新率较高，但是即时定位又会存在误差积累，相反，卫星定位GPS和我国北斗的更新率较低，在定
位上基本不会出现误差积累。另外再加上路面基站也能增加信号，因此GPS+IMU＋路面基
站的组合的实现了互补，可以为车辆提供准确的定位。
（2）互联网技术不断促进自动驾驶技术
一方面，在人工智能等新一代信息技术的融合优势下，能够快速应用到自动驾驶中。促技
术升级；另一方面。其能够更加提速整合跨行业资金，人才等促进自动驾驶汽车的快速推广
与创新应用。
2．自动驾驶汽车存在的问题
（1）自动驾驶汽车产量的最大问题是成本，处理器价格昂贵，而且在运作后期会有消耗。维修是一大笔费用。因此，现阶段普及自动驾驶汽车还需要考虑轻费问题。
（2）当自动需汽车以100km/h的速度行驶，留给中央处理器出来数据的时间就不多了，
这就需要中央处理器具有极高的处理运行速度。
（3）自动驾驶汽车上路，技术不断完善后，交通事故责任的界定也是一个比较大的问题。需要汽车行业与国家交通部门、公安部门联合制定契合实际的法律规定。
总体看，我国自动驾驶汽车的发展还要多方面共力。汽车供应商对于各种车驾辅功能的科
研和投入是无人驶不断向前发展的源动力：政策与法律的制定与实施。又是无人驾驶汽车直
正上路的前提。
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
无人驾驶汽车6项关键技术和功能 谈到无人驾驶汽车，既有人对此感到兴奋又有人为此感到担忧，还有人保持中立。尽管无人驾驶汽车能够有效减少人为错误，降低每年因交通事故而造成的伤亡，但人们对此并不熟悉。自从几年前谷歌开始研发无人驾驶汽车以来，我们对其所用的技术已经有了一定的了解。无人驾驶汽车集成了复杂的GPS系统，可以使汽车感知路况变化，然后再通过其他的系统对数据进行分析，从而使你安全到达目的地。 除此之外，汽车上还集成了一系列的摄像头和传感器，它们将持续监控汽车周围的交通状况，并结合电子地图所提供的其他车辆的行驶信息，有效防止撞车事故发生。车上的雷达和激光系统还可以使汽车感知到更远距离范围内的行车状况。通过对所有这些信息的处理，汽车便可准确确定何时加速，何时刹车，以及合适的行车路线。 除了这些基本的功能以外，无人驾驶汽车所能做的远不止把你从出发地送到目的地。以下六项新的功能，会向你展示未来的无人驾驶汽车会是什么样子，以及它将给你的生活带来什么样的变化。 一、高速公路行车和交通拥堵处理 现在，无人驾驶汽车已经开始上路行驶了，比如奥迪已经在测试原型车。仅几年前，无人驾驶汽车还需要用好几台电脑来进行操控；而现在，仅需一个单一的线路板，便可完成所有操作。 线路板上内置了摄像机，传感器以及一个可以操控一切的处理器。有了这些配置，可有效防止交通阻塞。汽车可以自由行驶于高速公路上，既不会串道，也不会超速，还可以保持安全的行车距离。2017年至2019年，无人驾驶汽车将会成为现实。不过也别期望它会完全自动化，它会以不同的方式体现，例如：具有堵车辅助功能，高速公路试航功能，以及自动停车功能。
经过一周的驾驶实习，我学到了很多东西，使我掌握了汽车的构造原理，发动机的工作原理， 汽车的启动，倒车，转向等基本动作，如何挂档，加速，刹车等操作，大长见识，受益菲浅。 我相信这将为我以后的驾车考核打下良好的基础。对汽车驾驶也有了更加深刻的理解，对驾 驶汽车也不再恐惧。首先我对汽车构造有了更加直观的认识，汽车上各电器设备的使用方法 和操作规范有了初步的体验，最后还了解了驾照考试科目三的整套流程，真可谓收益颇丰。 在实习过程中，也遇到过一些失败，也经常失误，并在老师的耐心指导和帮助下将它们 一一克服，在过程中磨砺了我不畏困难的性格和不服输的精神，而且我从错误中吸取教训， 努力练习，也很快掌握了驾驶技巧，只要我们用心学，听从教练的口令，就能顺利完成操作。 同时，在实习过程中要多和教练交流，学习他们的经验技术，多沟通，能更好的帮助自己学 习驾驶技术。 随着社会的发展，驾驶车辆已是一种岗位技能，有工作单位，有车辆，有专门的开车需 要者才能成为司机，驾驶技术已有单纯的职业技能变为日常生活、工作、求职的一般技能。 3 重要的地位，既有深刻的内在联系和配合，又有各自的任务和作用。实践是科学理论的 源泉，使我们工科学生学习工程技术的基础，作为德、智、体、美全面发展的高素质复合型 人才，不仅要具备比较深广的理论知识，而且还要具备理论联系实际以及分析问题和解决问 题的能力，以适应科学技术不断进步发展和社会主义建设发展的需要。 所以学好驾驶不仅有利于自己对所学专业的认识，也能提高自身的素质和就业能力，真 可谓是一举两得的事情。篇二：汽车驾驶实训心得体会 汽车驾驶实训心得体会 姓名：张钦发 学号： 20120410300232 专业班级： 12车辆工程（2）班 指导老师：姚小莉 随着我们专业课学习的不断深入，这学期我们有多了一个汽车驾驶实训课程。作为一名 车辆工程专业学生，车辆驾驶技术是我们必备的基础技能。汽车驾驶实训是我们专业教学内 容的重要组成部分，是贯彻理论联系实际，培养全方位车辆人才的重要学习环节。 早在大二的时候，我就已经报了驾校，并在2013年12月6日拿到了驾照，成为了一名 合格的机动车驾驶员。如今的驾驶实训无疑成为了我的最爱。早在上学之前，我就经常幻想 自己开车飞驰在路上，享受那份刺激与舒适，想象中体验f1中的那份激情与速度。后来经过 驾考学习，发现行车最重要的是安全，安全第一，遵守交通规则，只有在一路平安的前提下 才能真正体会到即使的乐趣！学习了那么长的时间，就自己的学习过程，谈谈自己的实训心 得体会。 法律法规牢记篇 ————科目一&科目四 还记得当初刚开始准备科目一时，特别期待也特别紧张，特别是被通知考试前的一个礼 拜，在手机里下好app软件，每天都坚持看，就好比学习英语一样，但比学习英语花的精力 强好多倍。等到考试那天，拼命的向一些同学问考试技巧及答题注意事项，考试是在一个夏 天的上午，尽管考试室有空调，但还是紧张的汗如雨下，总觉得时间不够用。这个考试考完 就知道结果的，一百分，九十分合格即过。考完之后，总结出科目一根本不难，只要细心就 可以了，平时看看记记就可以了。科目四也是这样子，只不过两者侧重点有点小小的不一样， 科目四包含了动画，及路况情境演示。通过学习，基本能清楚的记得一些交通法律法规常识。 例如： ? 对机动车驾驶人的道路交通安全违法行为，处罚与记分同时执行；
无人驾驶汽车的发展现状及展望 摘要：作为未来汽车的发展方向，无人驾驶汽车已经得到社会各方面的关注。本文介绍了国内外无人 驾驶汽车的发展历程，对当前无人驾驶汽车的先进技术进行了分析，最后针对物联网对无人驾驶汽车发展的影响做出了推断。 关键词：无人驾驶汽车、现状、趋势 0 引言 自汽车发明以来，汽车工业就不断促进着人类的创新与社会经济的发展。随着汽车产量与保有量的提高，人们的出行变得方便快捷，而由此带来的交通拥堵与交通事故也成为了人类社会文明的一大阻碍。随着计算机控制技术的发展，越来越多的自动控制技术被应用在汽车上，无人驾驶汽车也成为了汽车产业的一大变革。 无人驾驶汽车也被称为自动驾驶汽车或轮式移动机器人。它在没有人类输入的情况下，通过车载传感器感知周围环境，并根据所获取的信息，依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪实现驾驶[1]。它一般是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 1 国外无人驾驶发展现状 发达国家从20世纪70年代开始进行无人驾驶汽车研究，目前在可行性和实用性方面，美国和德国走在前列。美国是世界上研究无人驾驶车辆最早、水平最高的国家之一。早在20世纪80年代，美国就提出自主地面车辆(ALV)计划，这是一辆8轮车，能在校园的环境中自主驾驶，但车速不高。美国其它一些着名大学，如卡耐基梅隆大学、麻省理工学院等都先后于20世纪80年代开始研究无人驾驶车辆。然而，由于技术上的局限和预期目标过于复杂，到20世纪80年代末90年代初，各国都将研究重点逐步转移到问题相对简单的高速公路上的民用车辆的辅助驾驶项目上。1995年，一辆由美国卡耐基梅隆大学研制的无人驾驶汽车Navlab2 V完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。在全长5000 km的美国州际高速公路上，整个实验96%以上的路程是车辆自主驾驶的，车速达50～60 km /h。尽管这次实验中的Navlab2V 仅仅完成方向控制，而不进行速度控制(油门及档位由车上的参试人员控制)，但这次实验已经让世人看到了科技的神奇力量。丰田汽车公司在2000年开发出无人驾驶公共汽车。这套公共汽车自动驾驶系统主要由道路诱导、车队行驶、追尾防止和运行管理等方面组成。安装在车辆底盘前部的磁气传感器将根据埋设在道路中间的永久性磁石进行导向，控制车辆行驶方向[2]。2005年，美国国防部“大挑战”比赛上，最终由美国斯坦福大学工程师们改装的一辆大众途锐多功能车经过7个半小时的长途跋涉完成了全程障碍赛，第一个到达了终点。在赛道上，无人驾驶汽车需要穿越沙漠、通过黑暗的隧道、越过泥泞的河床并需要在崎岖险峻的山道上行使，整个行程无人驾驶汽车需要绕过无数个障碍。2011年，美国内华达州通过允许无人驾驶汽车上路的法律后，谷歌成为世界上第一个获得无人驾驶汽车授权的公司。2013 年，英国政府拨款150 万英镑，用来在伦敦以北的小城米尔顿凯恩斯的道路上，进行无人驾驶汽车实地试验这些别称为豆荚的自动驾驶汽车行驶速度为19 km/h，它们将在专用道路上搭载乘客前往市区各地。英国政府希望在2015年前先投入20 辆有驾驶员管理的豆荚运营，并在2017年投入百辆无人驾驶的豆荚2013年底，美国密歇根大学批准了一项600万美元的安全驾驶项目，建造用于测试自动驾
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。
汽车驾驶实习心得体会 心得一：汽车驾驶实习心得体会 汽车驾驶实习终于结束了，当我回顾这为期两个周的驾驶实习时，不免有许多收获，这次让我重新的认识了驾驶，由一个驾驶员到一个交通人对于驾驶的再认识。 驾驶实习是交通工程专业教学计划的重要组成部分，实习对象为交通工程的本科学生。通过本实习环节，学生可以掌握道路交通法律、法规及安全驾驶知识，树立良好的驾驶道德和遵章守法的安全意识，加深学生对汽车构造的理解，掌握基础操作要领和基本驾驶技能，培养规范操作的安全意识。 在这次生产实习中，可以对刚学过的驾驶技能有一个综合应用的机会，也可以更好的巩固理论教学知识，提高实际操作的技能，并在理论知识与实践相结合中得到进一步升华。这次实习中，遇到了许多问题，而这些问题是站在交通人的角度上看的，当你站在这个位置时，你却发现驾驶没有我们想想的那么的简单，只有在熟练掌握并且勤加练习的基础上才能有更大的进步。 首先，这次生产实习让我更加具体的了解了有关交通法律法规、信号标志标线等。接触到了在驾校都无法接触到的知识，在以前进行考科目一的时候，我只是抱着一个过了的态度，没有对其进行详细的研究，只是知道死记硬背，没有进行更好的理解。当我今天在面对这样的问题时，我一方面站在驾驶员的角度来理解，另一方面我站在交通人的角度对其进行深入的了解。知道这些都是应该不单单是有记忆，更加的是灵活的运用。
其次，通过这次驾驶实习，让我学到了在驾校学不到的操作技能。在驾校的教练们都是只教你怎么的操作，而不进行详细的讲述这些机械的工作原理，怎样来更好更安稳的操作。教练的做法就是让你在最短的时间内能够顺利的通过考试，而我们学校的教练都是站在一个驾驶员的角度上，细细地对每个问题进行破解。起步、发动、行进间、停车等都一个一个的剖析，在踩油门和控制离合器等各项工作应当掌握怎样的基本要领，不至于出现哪些不必要的麻烦，怎么样的安全行驶，以至于更好的文明行驶。这些都是我以前没有学到的，虽说我自己已经拿到驾驶证了，但是当听到老师这样详细的讲解时，我发现自己的问题还是不少的。 再次，这次实习对我来说更像是检验，更像是对我的考察。通过这次的学习，我发现我的问题还是不少的，不仅仅体现在对于驾驶技术的不熟练掌握上，还存在对于安全文明驾驶的程度上。这次在实习的过程中，我都把我这次实习中发现自己的问题都一一进行了详细的记录，我知道这些对我一种财富，我会谨遵老师的教导，不断地改进自己的驾驶技能，让自己的驾驶技能能够更近一步。 通过这次实习，让我明白当好一名驾驶员不是一朝一夕的事情，要考虑全面，善于总结，善于发现问题，善于解决问题，只有这样，我们才能够有所进步，有更好的突破。 心得二：汽车驾驶实习心得体会 从学期刚开始时就知道我们将会有两周的驾驶实习周，以便我们能够初步掌握汽车驾驶的操作要领。因此在整个学期既紧张又兴奋的期待着这一天的到来。
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。
自动驾驶技术综述 摘要：本文通过对自动驾驶技术原理和发展的介绍，探讨了汽车将逐步走向自动驾驶的趋势, 同时指出了科技发展对各路交通发展的重 要性。 Abstract: This paper introduces the principle and development of automatic driving technology, discusses the cars will be gradually moving towards the automated driving, and points out the trend of technological development for each of the importance of traffic development. 关键词：自动驾驶技术、分类、趋势 1 概述： 谷歌近日宣布，正在开发能让汽车自动驾驶的技术。这种技术可使全球因交通事故死亡的人数减少一半，每年挽救约60万条生命，同时还希望能减少二氧化碳的排放量。谷歌工程师和斯坦福大学机器人及人工智能研究实验室教授塞巴斯蒂安·史伦（Sebastian Thrun）表示，该公司研发的自动驾驶汽车已经在金门大桥-洛杉矶-太浩湖之间累计行驶了14万英里。他称：“我们认为这开创了机器人研究的先例”。自动驾驶汽车的操作是：由受过训练的驾驶员用“摄像机、雷达传感器和激光测距仪来…看?其他车辆，并通过详细的地图指引汽车在路上行驶”。史伦称，这种软件可以识别像车道线及交通信号等信息。车辆收集的数据将发送到谷歌的数据中心处理。 谷歌表示，地方警察部门已对该项目进行了了解。参加这个“实
,序号（学号）： 学生汽车驾驶实习报告书 实习类别汽车驾驶实习 实习地址交运驾驶员培训有限公司 教学院 专业 班级 姓名 指导教师 年月日
概况 实习单位：交运驾驶员培训有限公司 参观考察单位：交运驾驶员培训有限公司 实习开始时间：201 年6 月24 日，实习时间共 5 天。完成实习报告时间：201 年7 月 3 日。
实习报告年 7 月 3 日 实验目的： 汽车驾驶实习是大学阶段实践性教学环节的重要一环，其目的是使学生加深对汽车构造与维修知识的理解，获得汽车驾驶实际操作技能，使学生更加热爱自己所学的专业，同时为以后从事与汽车相关工作打下良好的基础。 实习内容： 1．简单了解汽车构造，各部件主要功能及操作方法； 2．掌握起步、停车、换档、转弯、调头的操作方法，使之在操作过程中平稳起步、平稳停车、换档时机及操作的连续性、协调性、初步掌握汽车驾驶机能； 3．通过汽车驾驶实习，使学生了解交通安全法规，各种交通标志、标线的识别，达到正确运用和理解； 4．通过汽车驾驶实习，使学生了解人、车、路三者之间的关系及在行驶过程中各种情况的处理。 实习进度安排及要求： 本次汽车驾驶实习分为5个实习小组，从周一至周五共5天时间,每天上午8:00～12:00,下午14:30～16:30,以小组为单位按照汽车驾驶实习大纲要求，单人单车训练。 训练内容： 实习前的准备工作：通过上网，我了解到了汽车行驶的基本操作。 1.车辆的基础知识 通过车辆构造参观，了解汽车动力系统，传动系统，电子仪表系统，控制系统，驾驶操作装置车架与车身等，并熟悉发动机的工作原理。 2.车辆的驾驶操作 1）汽车起步：起步要平稳。踩下离合器踏板，将变速杆置于一档或二档的档 以克服较大的静止惯性力； 按喇叭、发出警告信号、放松手制动杆； 松起离合器踏板，待动力与传动部分连接时，离合器踏板稍停，逐渐加油
人工智能在自动驾驶技术中的应用 摘要：随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。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。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 关键词：人工智能；自动驾驶；智能汽车；图像识别 0. 引言 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 1. 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述 人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机
学习汽车驾驶的心得体会 驾驶之心得体会。 学开车有一段时间了，虽然开得不是太好，但还是有一些体会的。 打方向盘： 打方向盘很重要，在打动方向盘的时候手指都应握住方向盘的外缘，不管是左转还是右转，稳住方向的方法则是大拇指在上，其他四指在下。在汽车直线行驶时，并不是不动方向盘，应在方向盘允许的自由度数里合理修正，一般都为小角度修正，特别是在换档的时候，应稍往左打一些。轮胎回正的方法：一般都是靠车感，对于初学者可以采用数数的方法，打了几圈就回几圈。三把方向：三把方向就是只变更车道，这是一把方向；后是将车在新车道中走直，这是一把方向；再是回正，这又是一把方向，三把方向在实际运用中十分有用。 在车运行后，一般是以左手为主打方向的，因为右手要不停地更换档位。 打方向盘的大小程度是由车的运行速度，驾驶者的手力大小，车的方向盘的轻重来决定的。特别要注意的就是速度也快越要打方向盘小些。 离合和油门的使用：
离合是快踩慢放，油门是慢踩快放。其中要注意的就是要平稳，不管是快还是慢都要平稳。例如：起步时，离合慢放是指抬到半连动之后的过程，前面的可以快速提起，这样就可以快速使汽车起步。再例：在换档的时候，在换档之前要使得油门在该档位下该速度下平稳加一段时间后再换档，换档时要把油门全部丢放，丢放后右角不需要挪开，只需翘放在油门踏板之上，这样可以在换档后比较快的平稳加油，使得速度和档位相符合，这样就可以很好地让离合和油门配合好。说到离合和油门的配合，主要要注意及时平稳加油，换档后，当离合在半连动位置时，可以平稳地加一些油，离合在半连动的后面的过程要慢提，其中要注意的是在汽车高速运行的时候，在踩下离合后，抬离合可以稍提快些。 离合和刹车的几个特殊用法： 在遇到信号灯为红灯时，在白线前停车后，将变速杠拨至空挡位置，不用拉手刹，同时放离合把左脚放在靠近离合的适合位置，右脚点刹，只要防止车身滑行就可以。 遇到起伏路时，应先点刹，稳步减速至适当速度，踩在离合，稳步通过起伏路，在过起伏路的时候不要踩刹车，若车因速度过慢而不前行，就要慢抬离合至半连动使车有足够动力。点刹： 点刹用得比较频繁，也很使用，一般用于减速，特别注意的就是点刹要平稳，不需要踩得很猛，轻轻点就可以，也不要
人工智能在自动驾驶应用中的5大关键技术分析 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。 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。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。 本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。 1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。 五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次
汽修实训心得体会 汽修实训心得体会 这家店不但拥有一批高素质、高技能的汽车维修技术人员，而且从国内、外购进一批先进的汽车维修检测设备。例如：电脑检测分 析仪、喷油清洗分析仪、四轮定位仪、atf自动循环清洗……等等。使得该厂软、硬件兼备且完善。 在这三个月的实习中，我对汽车的保养以及保养的必要性有了深刻的理解。 汽车保养是很重要的，买了一辆新车，首先要懂得如何保养。汽车保养需要做的几项工作： 1、清洁汽车外表，检查门窗玻璃、刮水器、室内镜、后视镜、 门锁与升降器手摇柄是否齐全有效。检查散热器的水量、曲轴箱内 的机油量、油箱内的燃油储量、蓄电池内的电解液液面高度是否符 合要求。检查喇叭、灯光是否齐全、有效，安装是否牢固。检查转 向机构各连接部位是否松旷，安装是否牢固。检查轮胎气压是否充足，并清除胎间及胎纹间杂物。检查转向盘的游动间隙是否符合标准；轮毂轴承、转向节主销是否松动。检查离合器和制动踏板的自 由行程是否符合规定。 2、检查轮胎螺母、半轴螺栓、钢板弹簧骑马螺栓和u形螺栓是 否牢固可靠。起动发动机后，察看仪表工作是否正常，倾听发动机 有无异响。检查车辆有无漏水、漏油、漏气、漏电等“四漏”现象。检查拖挂装置工作是否可靠。 3、发动机油的更换。发动机机油的作用主要是对发动机进行润滑、冷却、密封、清洁、防锈、防腐……若没有机油，汽车的心脏 就不能正常运转。使用矿物油，一般5000公里换一次机油。
4、汽车制动液检查与更换：汽车行驶一定的时间就要检查制动液，必要时需更换。制动液在使用一定时间后，会出现沸点降低、 污染及不同程度的氧化变质，所以应根据气候、环境条件、季节变 化及工况等及时检查其质量性能，做到及时更换。普通工况下，制 动液在使用2年或5万公里后就应更换。原则上，不同型号的制动 液不能混用，以免相互间产生化学反应，影响制动效果。不同车型，使用的制动液也往往不同。制动液有矿物油型制动液、合成型制动 液等类型。 实习工作的认识： 实习和正常上班没有什么两样。如果实习时就没有方向，那么，以后工作了，想找到方向就可能会走弯路。还有，对于许多同学来说，先就业再择业是最好的。毕竟自己在学校里接触社会少，专业 实际操作和运用能力与实际工作要求还是有一定的差距。不要一开 始就想着自己要找到一份好工作，自己专业内的工作，自己喜欢的 工作，这样是不够切合实际的。 工作总结： 在学期结束前，我们6个参加培训的同学早已开始结束培训了，当资料发下来时，让我们感到的是头晕目眩，因为整车的电路都在 这了，电路图让我们看得很困难，而且之间的连接有点麻烦，有的 从第一页会接到最后。 今年我在**汽车公司的实习即将结束了，通过这段时间的实习工作，使我自身在专业上知识和其它各方面都有了长足的进步，通过 实习工作我对汽车有了更深刻的了解，通过工作使我得以迈进更高 的汽车行业的门槛，走上汽车开发这条道路，从此努力成为一个优 秀的汽车人。可能有很多人工作在汽车行业，但并不是每个人都机 会去拆车，公司花费了大量的人力、财力和物力，为我们提供了十 分难得的拆车的机会，为我们的迅速成长提供了良好的条件，我想 每一位新员工都该对公司的付出表示感谢，对作为技术中心的成员 感到自豪和骄傲。在拆车的过程当中我得到了督导、指导老师以及 很多同事的帮助，每次有不懂的地方他们总是细致耐心的解答，在 那里只要你用心去发现去学习总能学到很多知识，可以搞懂很多看
无人驾驶技术原理_无人驾驶技术的应用_无人驾驶技术的现状及发展（前 景） 一、什么是无人驾驶通俗地说，无人驾驶就是让汽车自己拥有环境感知、路径规划并自主实现车辆控制的技术，也就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶或是自动驾驶。 传感器是眼睛，能360度感知路上物体的远近深浅；车辆控制技术是大脑，能实时感知环境信息。 专家介绍说，车身安装的传感器，就是它的眼睛，能360度感知路上物体的远近深浅，常见的传感器有激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波雷达及组合导航模块等。无人车的大脑就是车辆的控制技术，能根据实时感知的环境信息、高精度地图，实现最优路径规划，预测周边车辆和行人的行为和意图。在交规和路况允许下，无人驾驶汽车会按照最高时速行驶，以提高行驶效率。 百度深度学习实验室主任林元庆介绍说，百度无人驾驶汽车是利用人工智能，通过使用摄像机、激光雷达、毫米波雷达和GPS等系统来感知周围环境，决定最优行车路线，实现无人工干预的全自动驾驶。 百度无人驾驶汽车的核心技术是百度汽车大脑，它可为汽车提供自动驾驶整体解决方案。林元庆说，这些技术包含计算机视觉、高精度地图与定位、多传感器融合、智能决策规划等，运用于汽车启动、行驶和停车的整个过程。比如，当前方有减速车辆时，智能决策系统将依据周边的环境状况，合理地决策减速尾随或变道超车。汽车大脑也能够不断学习人类的驾驶经验，不断提升自身的智商，以保证安全、舒适、便捷的自动驾驶体验。 专家认为，无人驾驶技术或自动驾驶技术的出现，依靠的是人工智能技术的突破，因此也和人工智能一样，受益于海量数据、超强计算和优秀算法。 人工智能技术突破的一个重要原因就是海量数据的积累，为训练深度学习算法提供了所需
雷洪钧：汽车自动驾驶技术与实例的研究（上） 汽车自动驾驶系统（Motor Vehicle Auto Driving System），是一种通过车载电脑系统实现无人驾驶的智能汽车系统，又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，还有称自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-piloting automobile ）的。汽车自动驾驶系统，其结构，一般分为：感知系统、决策系统、执行系统3个部分。 一、汽车自动驾驶技术基础知识 1.0感知系统 感知系统，是用摄像头（眼睛）看前面的路，还在用雷达（耳朵）听车周围（前、后、左右）的车、人及实体的，甚至会用信息识别单元（大脑）在分析、判断。感知系统由三部分组成，传感器、高精度地图、信息识别单元等。 （1）传感器，主要有光学摄像头和雷达，相当人的眼睛和耳朵，其主要功能是车辆收集周围的“即时信息”。为无人驾驶车辆提供完整、准确的环境数据，长用的传感设备包括：(a)光学摄像头；(b)光学雷达（LiDAR）；(c)微波雷达；(d)导航系统等。 （2）高精度地图，提供的环境信息中相对固定、更新周期较长的信息,比如车道标记、路缘、交通信号灯等； （3）信息识别单元，对传感器接收到信息，利用深度学习等手段，对信息进行识别，目前对外界事物进行准确识别基本算法和技术有：误差反向传播算法和先进的数字摄像技术。 1.1摄像头是众多预警、识别类ADAS功能的基础 1）摄像头的主要应用 车载摄像头对于智能驾驶是必不可少设备，主要应用于：车道偏离预警（LDW）、车道保持辅助（LKA）、前向碰撞预警（FCW）行人碰撞预警（PCW）、全景泊车（SVP）、驾驶员疲劳预警、交通标志识别（TSR）。 2）光学摄像头优缺点 光学摄像头是最常用的车载传感器，同时价格最便宜，是场景解读的绝佳工具，优点是能
无人驾驶汽车技术_无人驾驶汽车关键技术_无人驾驶汽车技术原理 一、无人驾驶汽车技术介绍无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。 据汤森路透知识产权与科技最新报告显示，2010年到2015年间，与汽车无人驾驶技术相关的发明专利超过22，000件，并且在此过程中，部分企业已崭露头角，成为该领域的行业领导者。 无人驾驶汽车技术图解 二、无人驾驶汽车技术如同其他很多事物一样，无人驾驶实际上也有一个技术循序渐进发展的过程。无人驾驶也需分为不同阶段。 阶段一：辅助驾驶阶段。车道保持、自适应巡航等辅助驾驶功能，均属于这个阶段的技术，不过驾驶员仍旧是操作主体。 阶段二：半自动驾驶。在这个阶段中，电脑操纵下的自动驾驶已经可以完成前往目的地的过程，其可作为备用系统完成行驶，但受限于法律法规等因素，其仍旧不能作为整个驾驶行为的主体存在。 阶段三：全自动驾驶。技术、成本、法衡去规等因素都不再成为影响普及的因素，电脑控制的系统已经作为驾驶主体而存在，驾驶员也可以随时接管操作系统。 由于技术和法规等的限制，目前的无人驾骆气车大多处于第＝阶段。当前主流的无人驾驶汽车技术有激光雷达式和摄像头+;%距雷达式两种。 1、激光雷达式 自上世纪80年代DARPA的ALV项目以来，我们看到的大多数现代自动驾驶原型车上都布满了传感器，并且头顶着一台激光雷达。车辆使用传感器的探测以及激光雷达的三维立体扫描来感知周围的世界，而车载控制计算机则像人类大脑一样决定需要进行的操作。Google的无人驾驶汽车就是激光雷达应用的典型代表。 Google算得上是最早跨界进行自动驾驶汽车研发的互联网公司，同时依托着自己独有的地
汽车实习总结 导语：实习对大学生的意义，实习是每个大学生必须面对和经过的过程，正确认识实习对大学生的意义。而汽车专业的同学他们的实习是怎样的呢？下面橙子分享了关于汽车实习总结，欢迎大家来借鉴！ 汽车实习总结1 为期一个星期的汽车拆装实习（发动机、变速器拆装）在金属的回响中落下了大幕，这也是我人生第一次亲手摸到真实的发动机和变速器，也是在大学期间首次进行的汽车专业课程的实习。总的来说这次为期一周的实习工作是有趣的，而且具有比较高挑战性和非常浓厚好奇感的实践，我相信这次的实习必将会影响到我今后的学习工作，也是我学习汽车专业的一个转折点，同时我还学习到了很多重要的经验。 上了半个学期的汽车构造知识理论课，终于迎来了一次从理论到实践的实习机会，让我深深的感受到“实践是检验真理的唯一标准”的真理性，也体会到了理论与实践想结合的必要性和重要性。没有实习之前，只是在课堂上听老师介绍各种汽车构件的感性认识，有种“未见庐山真面目”的朦胧感。然而亲自动手拆装书本上所描述的汽车构件之后，让自己更深层次的掌握了相关知识，也基本上理解了发动机和变速器以及与其相关联的汽车构件的工作原理。 本次实习的第一个项目拆装发动机，发动机是汽车的“心脏”，也是汽车最基本也是最重要的组成部分。在拆装发动机中，我们组主
要拆装了一台丰田宝马M30B35直列6缸发动机，这可是名牌发动机啊！所以我觉得很荣幸能亲手拆装高级的发动机。发动机的外表装有发电机它有齿轮与飞轮相啮合；起动机用于开启发动机的运转；分电器和高压线圈用于提高电压和分配各缸点火的先后顺序；拆开汽缸盖之后就感觉这台发动机的工艺性比较高，因为里面的各零件之间相接的很严密，而且各零件的精度也很高；此发动机的喷油方式是多点电控喷射；在排气管尾部还有氧气传感器。但是，我们在拆装过程中也遇到了一些问题，我们所遇到的问题就是拆下来容易装上去难，最后还要老师指点才完成了这项任务，造成这个原因主要是我们对整个发动机的各部件的组合以及它们的工作原理理解不够透彻。遇到类似的这些问题也是好事，让我学到了怎么样去处理困难、解决问题，收获到更多的知识。 本次实习的第二个项目是拆装变速器，变速器分为自动变速器和手动变速器。我们组主要拆装了一台本田雅阁平行轴式自动变速器。其实，自动变速器和手动变速器的原理都是相类似的，自动变速器也是手动变速器的升级品。刚拆开变速器的外壳，看到的都是轴和齿轮的相结合，看起来很复杂不知从哪里开始拆。随后我们就叫了指导老师跟我们分析和讲解变速器的工作原理以及详细介绍各组件，让我们明白了自动变速器工作的来龙去脉。随后我们便很顺利地拆开所以的齿轮、轴以及变速器中的制动器装置，组员之间也讨论学习各组件的工作原理以及它们相互之间是怎么样组合工作的。 通过这次实习，不但提高了我们的动手能力，而且也增进了我们
无人驾驶技术的发展现状 现代人出行，汽车是不可替代的交通工具。但是，驾驶汽车是一门技术活，只有具备合格驾驶技能、拿到相关驾驶许可证照的人才可以驾驶机动车辆上路行驶。对大多数人来讲，首先拿驾照就是一件越来越不容易的事情，需要耗费几个月的时间学习并参加考试，达标后才可以获颁相应证书；其次，驾驶本身也耗费体力和精力，长期驾驶容易身心疲倦；最后，驾驶也有一定的安全隐患，一旦出现意外，可能给驾驶者带来身体和财物的损害。 能不能通过一些科技的手段，根本性地解决上述问题呢？研究者们已经开始探讨无人驾驶技术了——研究和制造无人驾驶的汽车，创造适合无人驾驶汽车行驶的软硬件环境，从而实现汽车自动驾驶、根本性降低人力驾驶成本并最大限度杜绝交通事故的目的。 一、无人驾驶技术的研究及应用现状 随着人工智能（AI）的发展，人们也开始把眼光聚焦到无人驾驶技术领域。汽车制造商、汽车出行服务商甚至是专业导航服务商都敏锐地意识到无人驾驶技术可能带来的巨大商机。目前，把无人车运营列入远期商业目标的公司包括巨头级别的企业如Google、滴滴，初创型的企业如Pony.ai （小马智行）、Roadstar.ai （星行科技）等。这些平台都试图及早占领无人驾驶出行服务市场，在未来“去司机化”服务领域抢先占据有利高地。 美国谷歌公司是最先发展无人驾驶汽车的公司，并且在2017年11月率先进行了不配备安全驾驶员的无人驾驶汽车的测试。而在我们国内，百度、长安等企业以及国防科技大学、军事交通学院等军事院校的无人驾驶汽车走在国内研发的前列。长安汽车、百度汽车都已经进行了无人驾驶汽车的测试并初步取得成功。
除此而外，无人驾驶技术也引起了公共交通领域的重视。在我国一些较为发达的城市，公共交通事业部门已经将无人驾驶公交车项目纳入到未来发展的计划，甚至有的已经开始了前期的测试工作。 二、普及无人驾驶技术需解决的问题 人工智能（AI）与汽车的结合，必将开启未来无人驾驶技术的崭新时代。但是，在这条“承前启后”的路上，要实现无人驾驶的真正普及，还有许多制约因素亟待解决。 从专业角度而言，无人驾驶技术可分为四个层次：第一个层次是车道偏航预警和紧急刹车辅助；第二个层次是AutoPilot功能，通过自动驾驶仪来实现部分无人驾驶的目的；第三个层次是特定条件环境下的结构化道路自主驾驶；最后一个层次就是实现全天候的完全自主驾驶。完全达到了最后一个层次的要求，才标志着真正无人驾驶时代的到来。但是，我们现有的技术条件、环境条件和法律条件，距离这个层次，还有很长一段距离。 首先是技术条件。实现汽车自动驾驶的控制系统不是最大的问题，无人驾驶汽车最大的技术难题在于“车联网”系统。这是一个相当复杂、技术难度和集成度都较高的系统，涉及到汽车本身的有效自动控制技术、高精度和同步性的导航技术、突发事件的应急处理技术等。这些技术难关如果没有得到彻底解决，真正意义的无人驾驶便无法实现。 其次是环境条件。全面实现汽车的无人驾驶，必须要有完善的行驶条件，包括街道路面的改造、交通指挥信号的改造等。无人驾驶汽车没有人的控制，全部靠预先设置好的程序自动行驶，所以行驶的道路条件必须根据汽车行驶的各种状况进行设计，务求让每一种可能出现的状况都有安全解决的环境条件。另外就是交通信号系统要进行彻底完善，使之适应自动驾驶的特点，不致造成交通秩序的混乱。 第三是自动驾驶技术在普及实施过程中的法律问题。自动驾驶技术一旦发展成熟，可以大大降低交通事故的发生，让公路交通系统变得更加有条理、有秩序。但是，我们也不能完全保证不出任何问题。