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汽车五大域讲解随着ECU（电子控制单元Electronic Control Unit）的增加，汽车逻辑控制越来越复杂。
域控制器出现的最初逻辑并不是为了减少车辆ECU数量而存在的，而是为了整合数据、增强计算能力而生。
所谓“域”(Domain)即控制汽车的某一大功能模块的电子电气架构的集合，每一个域由一个域控制器进行统一的控制，最典型的划分方式是把全车的电子电气架构分为五个域：动力域、底盘域、车身域、座舱域和自动驾驶域汽车5个主要的功能域：1.动力域∙多种动力系统单元（内燃机，电动机/发电机、电池、变速箱）∙计算和分配扭矩∙变速器管理∙电池监控∙发电机调节支持的通讯类型包括CAN/CAN-FD，GigabitEthernet并对通讯提供SHA-256加密算法支持面向CPUGPU发展，需要支持AdapativeAUTOSAR环境，或支持POSIX标准接口的操作系统。
2.底盘域∙与汽车行驶相关（传动系统、行驶转向、制动系统）∙贴近——控制执行端（感知识别，决策规划，控制执行——智能汽车核心系统）∙在未来自动驾驶车辆上，转向杆、刹车和加速踏板等都将不再保留，更先进的驾驶方式是利用车辆智能感知单元进行分析，工作指令通过线束传递给转向或制动系统来实现自动驾驶。
这项技术就被称为线控技术∙线控底盘5大系统：转向、换挡、油门、悬挂、制动底盘域是与汽车行驶相关，由传动系统、行驶系统转向系统和制动系统共同构成。
随着汽车智能化发展，智能汽车的感知识别、决策规划、控制执行三个核心系统中，与汽车零部件行业最贴近的是控制执行端，也就是驱动控制、转向控制、制动控制等，需要对传统汽车的底盘进行线控改造以适用于自动驾驶。
线控底盘主要有五大系统，分别为线控转向线控制动、线控换挡线控油门线控悬挂，线控转向和线控制动是面向自动驾驶执行端方向最核心的产品。
3.智能座舱域（娱乐，通信）座舱域的常见应用∙语音识别∙手势识别∙显示性能：一芯多屏显示，仪表屏不同尺寸，中控屏，∙虚拟化技术∙安全级别不同的应用进行隔离∙远程控制∙整车OTA智能座舱关键技术：∙基于更高算力的座舱域控制器芯片开发产品集成度更高。
汽车自动驾驶专题报告1、自动驾驶三大系统：感知、决策、执行驾驶技术的发展是将人类驾车替换为机器驾车的过程，因此可以拿人类驾车作类比，自动驾驶技术分为感知决策和执行三大核心环节。
感知指对于环境的场景理解能力。
例如障碍物的类型、道路标志及标线、行车车辆的检测、交通信息等数据的分类。
目前存在两种主流技术路线，一种是以特斯拉为代表的以摄像头为主导的纯视觉方案；另外一种是以谷歌、百度为代表的多传感器融合方案。
根据融合阶段不同分为前融合和后融合。
前融合指的是把所有传感器的数据作为整体进行识别，后融合指的是将不同传感器识别后的结果进行整合。
决策是依据驾驶场景、驾驶需求进行任务决策，规划出车辆的路径和对应的车身控制信号。
分为任务决策、轨迹规划、跟踪控制和执行控制四个阶段。
在决策的过程中需要综合考虑安全性、舒适性和到达速度。
执行指的是将控制信号发送给执行器，执行器执行的过程。
执行器有转向、油门、刹车、灯光档位等。
由于电动汽车执行器执行较线性，便于控制，因此比燃油车更适合作为自动驾驶汽车使用。
为了实现更精确的执行能力，线控转向、线控刹车、线控油门等技术不断发展。
2、自动驾驶分级2.1L1-L2为驾驶辅助，L3-L5为自动驾驶国家标准GB/40429-2021和SAEJ3016明确定义了汽车自动驾驶分级，将驾驶自动化分为0级至5级。
其中定义等级的原则是1）自动化驾驶系统能够执行动态驾驶任务的程度。
2）驾驶员的角色分配。
3）有无允许规范限制。
国标规定L1和L2级自动化系统命名为“驾驶辅助系统”、L3-L5命名为“自动驾驶系统”。
具体来看：L0驾驶自动化—应急辅助（EmergencyAssistance）：该级别的辅助驾驶系统，可以感知环境、并提供信息或者短暂介入车辆运动控制，但是不能持续执行车辆控制。
L1驾驶自动化—部分驾驶辅助(Partialdriverassistance):该级别的辅助驾驶系统可以持续提供横向或纵向运动控制。
自动驾驶汽车准则4.0 概述及解释说明1. 引言1.1 概述在当今科技的快速发展下，自动驾驶汽车已经成为现实。
自动驾驶汽车准则4.0作为新一代准则的更新版本，旨在更好地规范和指导自动驾驶汽车的研发和应用。
本文将对自动驾驶汽车准则4.0进行概述及解释说明，以帮助读者更好地理解其内容。
1.2 文章结构本文分为四个部分：引言、自动驾驶汽车准则4.0概述、解释说明和结论。
引言部分将简要介绍文章的主题和目的，接着在第二部分详细讨论自动驾驶汽车准则4.0的背景介绍、前一版本回顾以及新增功能和改进。
第三部分将对安全准则更新与职责界定、数据收集与隐私保护以及人机交互与通信系统要求进行详细解释说明。
最后，在结论部分对主要观点进行总结，并展望未来自动驾驶汽车准则的发展方向。
1.3 目的本文旨在提供一个详尽而清晰的介绍，使读者能够全面了解并理解自动驾驶汽车准则4.0的重要性和内容。
通过阐释自动驾驶汽车准则4.0的核心原则、目标和要求，有助于促进各方对自动驾驶技术发展的认识和理解，并为相关领域的从业人员、政策制定者以及公众提供一个有效的指导框架。
最终，希望通过这篇文章能够推动自动驾驶技术的安全发展，为未来交通出行带来更多便利和安全性。
2. 自动驾驶汽车准则4.0 概述2.1 背景介绍自动驾驶汽车准则4.0是针对自动驾驶技术领域的一个重要性标准，旨在规范和指导自动驾驶汽车的开发与应用。
随着科技的不断进步和创新，自动驾驶技术逐渐成为未来交通领域的发展方向。
然而，这一新兴技术所涉及的安全、隐私、人机交互等问题也日益引起关注。
自动驾驶汽车准则4.0的制定就是为了解决这些问题，并推动自动驾驶技术向更加可靠和安全的方向发展。
2.2 前一版本回顾在制定自动驾驶汽车准则4.0之前，已经有多个版本的准则出台。
每个版本都根据当时技术和市场情况进行了相应更新和改进。
前一版本的准则主要关注了基本原则、法律法规遵守、道路安全等方面，并提出了相应的要求和建议。
无人驾驶汽车的工作原理近年来，随着科技的迅猛发展，无人驾驶汽车逐渐进入大众的视野。
无人驾驶汽车是指能够在没有人类操控的情况下，通过自动化技术实现导航、行驶和交通规划的汽车。
它的工作原理是基于多个关键技术的协同作用，包括传感器、导航系统、决策算法和执行机构等。
1. 传感器技术无人驾驶汽车使用多种传感器来感知周围环境，并获取关键信息。
其中，激光雷达是最常用的传感器之一。
它能够发射激光束并接收反射回来的信号，通过计算反射信号的时间和空间距离，确定车辆周围物体的位置和形状。
此外，摄像头、毫米波雷达和超声波传感器等也被广泛应用于无人驾驶汽车，以提供全方位的环境感知能力。
2. 导航系统无人驾驶汽车的导航系统是核心组件之一，它通过获取车辆当前位置、目标位置以及周围环境信息，实现自动规划和调整行驶路线的功能。
导航系统通常使用全球定位系统（GPS）来获取车辆的经纬度坐标，进而实现定位功能。
同时，惯性导航系统也被用于提供车辆的方向信息，确保车辆在行驶过程中始终保持正确的方向。
3. 决策算法无人驾驶汽车的决策算法是基于大量的数据采集和分析，并通过机器学习等技术进行模型训练的结果。
它能够根据车辆当前的位置、周围道路状况和交通规则等因素，做出合理的决策，如加速、刹车、转弯等。
决策算法还能够预测其他车辆和行人的行为，从而避免潜在的碰撞风险，确保行驶安全。
4. 执行机构无人驾驶汽车的执行机构包括车辆的动力系统和制动系统等。
动力系统是指车辆的发动机或电动机，通过控制动力输出来实现车辆的加速和减速。
制动系统则用于控制车辆的刹车，保证行驶安全。
在无人驾驶汽车中，这些执行机构通过与导航系统和决策算法的协同作用，实现运动控制，使车辆按照规划路线行驶。
综上所述，无人驾驶汽车的工作原理是基于传感器技术、导航系统、决策算法和执行机构等多个关键技术的协同配合。
传感器感知周围环境，导航系统获取车辆位置和目标信息，决策算法根据数据分析做出合理决策，而执行机构负责实现这些决策的具体行动。
自动驾驶汽车系统关键技术综述摘要：汽车作为最重要的现代交通工具之一，已进入千家万户。
不断研发各种车辆功能是为了满足不同人群对汽车的高标准要求。
长期以来，汽车在驾驶过程中需要由驾驶员操作，而网络通信技术、监控技术、人工智能等技术的发展使得汽车能够自行驾驶。
与人工驾驶相比，自动驾驶汽车需要依靠传感器和多种算法，依靠自动驾驶系统来完成汽车的自动操作，其中智能汽车自动驾驶系统是实现汽车自动驾驶的关键，也是确保汽车运行安全的前提。
本文主要分析了智能汽车自动驾驶系统中存在的一些问题，旨在为汽车自动驾驶提供参考。
关键词：自动驾驶汽车; 系统；关键技术；讨论;分析;研究1自动驾驶系统自动驾驶系统的兴起主要基于人工智能技术，将人工智能研究与自动驾驶技术相结合，更多的发展领域得到了人工智能的支持。
汽车作为现代生活的关键设备，给人们的出行带来了很多便利。
人工智能已经渗透到汽车开发领域，并逐渐衍生出无人驾驶技术。
无人驾驶技术下的汽车被称为智能汽车，主要通过GPS定位、雷达、激光、传感器等智能设备，及时获取汽车驾驶信息，全面分析路况，彻底判断汽车驾驶，结合驾驶条件选择合适的驾驶路径，从而实现对汽车的有效控制。
无人驾驶技术对智能技术的要求非常严格，目前仍在不断探索中，尚未完全普及。
然而，随着无人驾驶技术的发展成熟，其普及速度加快，人工智能和汽车自动驾驶系统的有效结合为汽车行业的发展创造了更多机会。
目前对汽车自动驾驶系统的分析包括以下几个部分。
（1）驾驶员辅助系统。
在自动驾驶过程中，需要不断收集各种信息，并根据收集到的信息做出判断。
因此，驾驶员辅助系统旨在确保自动驾驶的良好环境条件和驾驶模式，收集有利于驾驶的信息，并对发现的不利信息及时发出警告。
例如，当车道偏离路线时，驾驶员辅助系统应及时发出警告，以便及时纠正，确保汽车自动驾驶的安全运行。
（2）部分自动系统。
汽车的自动驾驶不能完全依赖于驾驶系统，因此需要部分半自动系统。
这些系统可以进行手动干预，并通过驾驶员的参与确保驾驶安全。
无人车的自主导航与控制研究一、本文概述随着和自动驾驶技术的飞速发展，无人车技术已成为当前科技领域的热点之一。
无人车，又称自动驾驶汽车，是指能够在无需人工干预的情况下，依靠先进的传感器、高速计算机处理器、导航系统以及复杂的控制算法，实现自动驾驶功能的车辆。
无人车的自主导航与控制研究是无人车技术的核心，涉及到多个学科领域的知识，包括计算机科学、控制理论、传感器技术、导航定位等。
本文旨在全面探讨无人车的自主导航与控制技术，包括其基本原理、技术挑战、最新进展以及未来发展趋势。
我们将简要介绍无人车的发展历程和现状，以及自主导航与控制技术在无人车中的重要性和作用。
我们将深入探讨无人车自主导航的关键技术，如环境感知、路径规划、决策控制等，并分析这些技术在实现无人车自主导航与控制过程中所面临的挑战。
接着，我们将介绍当前无人车自主导航与控制技术的最新研究成果和应用案例，以展示这一领域的前沿动态。
我们将展望无人车自主导航与控制技术的未来发展趋势，探讨未来可能的研究方向和应用场景。
通过本文的阐述，我们希望能够为读者提供一个全面而深入的了解无人车自主导航与控制技术的视角，为推动无人车技术的发展和应用提供有益的参考和启示。
二、无人车自主导航与控制技术概述随着和机器人技术的快速发展，无人车已成为当今科技研究的热点之一。
无人车的自主导航与控制技术是实现其自动驾驶功能的核心。
简单来说，自主导航是指无人车在没有人工干预的情况下，能够自主确定其位置，规划路径并达到预定目标的能力；而控制技术则是指无人车在行驶过程中，如何根据导航信息、环境感知结果以及其他相关数据，调整自身的速度和方向，以确保安全、高效地到达目的地。
自主导航技术主要包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）、视觉导航、激光雷达导航等。
GPS和INS可以提供无人车的绝对位置和速度信息，但GPS在信号不佳的区域可能会出现定位误差，而INS 则可能随时间积累产生漂移。
无人驾驶汽车的硬件与软件解决方案随着科技的不断进步和发展，无人驾驶汽车正逐渐成为现实。
无人驾驶汽车的核心是其硬件和软件解决方案。
本文将从硬件和软件两个方面探讨无人驾驶汽车的解决方案。
一、硬件解决方案无人驾驶汽车的硬件包括传感器、控制器、通信设备以及行车系统等。
下面将逐一介绍这些硬件解决方案。
1. 传感器传感器是无人驾驶汽车的重要组成部分。
它可以感知和获取汽车周围的环境信息，如距离、速度、障碍物等。
常见的传感器包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
这些传感器可以通过收集和处理数据，帮助车辆建立精准的环境地图，并实现智能感知功能。
2. 控制器控制器是无人驾驶汽车的大脑，用于处理和分析传感器获取的数据，并作出相应的决策和控制。
控制器通常由高性能的计算机系统组成，具备复杂的算法和人工智能技术，能够实时地对车辆进行控制和优化，确保安全和高效的驾驶。
3. 通信设备无人驾驶汽车需要与其他车辆、交通设施以及后台系统进行实时通信。
为此，它需要配备可靠、高速的通信设备，以实现车辆之间的信息共享和协调。
目前常用的通信技术包括卫星导航系统、车联网技术等，它们可以有效地提高无人驾驶汽车的定位、导航和远程控制等功能。
4. 行车系统行车系统是无人驾驶汽车的动力来源和运动控制模块。
它通常包括电动驱动系统、刹车系统、转向系统等。
这些系统需要能够实现对车辆的精确控制和调节，以保证无人驾驶汽车的平稳安全行驶。
二、软件解决方案除了硬件方面的解决方案，无人驾驶汽车还需要强大的软件支持来实现车辆的智能化和自主化。
下面将介绍几个重要的软件解决方案。
1. 环境感知与数据处理环境感知与数据处理是无人驾驶汽车软件的核心。
它通过对传感器获取的数据进行处理和分析，实现对车辆周围环境的感知和理解。
这包括图像处理、点云分析、目标检测和跟踪等技术，以提升车辆对环境的认知和判断能力。
2. 路径规划与决策路径规划与决策是无人驾驶汽车软件的重要组成部分。
它基于车辆的当前状态和环境信息，通过算法和模型，确定车辆的最佳路径和行驶策略。
无人驾驶技术实现的硬件与软件要素自动驾驶汽车一直是科技领域的热门话题，各大汽车厂商和科技公司正投入大量资源进行研发，以实现这一目标。
然而，要实现无人驾驶，需要结合硬件和软件的要素。
本文将讨论无人驾驶技术实现所需的硬件和软件要素，并探讨其影响和挑战。
一、硬件要素1. 传感器技术无人驾驶汽车通过传感器来获取周围环境的信息。
其中最为重要的是激光雷达和摄像头。
激光雷达利用激光束来测量周围物体的距离和形状，而摄像头则用于识别和跟踪道路标志、行人和其他车辆。
这些传感器的准确性和可靠性对于实现无人驾驶至关重要。
另外，惯性测量单元（IMU）也是不可或缺的一部分，用于检测车辆的加速度和角速度。
这些传感器可以提供关键的定位和导航信息，使无人驾驶车辆能够迅速作出准确的决策。
2. 处理器和存储设备为了处理大量的数据和算法，无人驾驶汽车需要强大的处理器和存储设备。
传感器采集到的数据需要通过算法进行处理和分析，从而使车辆能够做出正确的决策。
因此，高性能的处理器和存储设备是实现无人驾驶的关键要素之一。
同时，存储设备也起到了重要的作用，用于保存地图数据、传感器数据和车辆行为记录。
这些数据对于无人驾驶汽车的训练和改进至关重要。
3. 通信技术无人驾驶汽车需要与其他车辆、交通信号灯和云端服务器进行实时通信。
这就需要具备低延迟和高带宽的通信技术，以确保安全和高效的交通系统。
因此，5G通信技术的发展将为无人驾驶带来更多的机会和挑战。
二、软件要素1. 算法和人工智能无人驾驶汽车的核心是算法和人工智能技术。
车辆需要能够感知周围环境、理解道路交通规则并作出相应的决策。
这需要大量的机器学习和深度学习算法来训练车辆识别和预测能力。
此外，路径规划和控制算法也起到了至关重要的作用。
2. 操作系统和软件架构无人驾驶汽车需要一个稳定和安全的软件平台。
操作系统和软件架构必须能够可靠地控制硬件设备，处理传感器数据，并及时作出决策。
此外，软件还需要能够随着时间和环境的变化进行自我学习和优化。
摘要：随着人工智能、物联网和传感技术的飞速发展，自动驾驶汽车已成为未来交通领域的重要趋势。
本文旨在探讨自动驾驶汽车供应链的现状、发展趋势及其面临的挑战与机遇，以期为相关领域的研究者和实践者提供参考。
一、引言自动驾驶汽车通过集成先进的传感器、计算机视觉、雷达、激光雷达（LiDAR）以及复杂的算法系统，实现了车辆对环境的感知、决策与控制，从而能够在无需人类干预的情况下安全行驶。
这一技术的突破不仅改变了传统的汽车制造和驾驶模式，也对整个供应链体系产生了深远的影响。
二、自动驾驶汽车供应链现状分析1.硬件供应商：自动驾驶汽车的硬件供应链主要包括传感器（如摄像头、雷达、LiDAR）、芯片、执行器（如转向系统、油门、制动系统）等关键组件。
这些硬件是自动驾驶系统的基础，其性能直接影响到自动驾驶的准确性和可靠性。
2.数据提供商：自动驾驶系统的训练和优化需要大量的数据支持，包括高精度地图、交通数据等。
数据提供商为自动驾驶系统提供必要的道路和交通信息，是自动驾驶技术不可或缺的一部分。
3.自动驾驶解决方案提供商：这些公司专注于提供自动驾驶的软件和算法，包括感知、决策、规划和控制等各个环节。
他们整合上游的硬件和数据进行优化，以实现自动驾驶的功能。
4.平台提供商：平台提供商为自动驾驶解决方案提供商提供软件开发平台和工具，以及云服务、大数据处理等支持，满足自动驾驶系统对计算和存储的高需求。
5.整车制造商：作为自动驾驶技术的最终用户，整车制造商是推动自动驾驶技术商业化落地的重要力量。
他们与上游供应商紧密合作，将自动驾驶系统集成到车辆中，推向市场。
三、自动驾驶汽车供应链发展趋势1.技术融合与创新：随着技术的不断成熟，自动驾驶汽车供应链各环节将更加紧密地融合，形成更加协同和高效的创新体系。
例如，多传感器融合技术将提高感知的准确性和可靠性，而智能化技术的发展将使自动驾驶系统具备自我学习和优化的能力。
2.产业链上下游协同：自动驾驶汽车供应链上下游企业将进一步加强合作，共同推动技术创新和商业化落地。
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、以及传感器模拟仿真可以给自动驾驶的环境感知提供丰富的输入可以对算法进行验证和测试。
硬件在环（Hard-ware in loop），各种传感器类似人的眼睛和耳朵，作为自动驾驶系统的感知部分，该部分的性能决定了自动驾驶车辆能否适应复杂多变的交通环境。
包括，摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达。
针对不同的传感器，硬件在环会根据不同的传感器和环境因素来部署。
车辆在环（Vehicle in loop），车辆执行系统向传动系统发出执行命令来控制车辆，在自动驾驶中取代了人类的手脚。
自动驾驶系统的执行控制优劣决定了车辆是否能够安全舒适的行驶。
车辆运行在空旷的场地上，自动驾驶系统感知系统模拟的虚拟场景，自动驾驶系统根据虚拟的场景发出控制指令，再通过传感器将车辆的真实轨迹反馈到虚拟环境中，实现真车与虚拟环境的融合，从而进行车辆操控的验证。
司机在环（Driver in loop），基于实时仿真技术开发，结合驾驶员的实际行为，可以实现对车辆和自动驾驶技术开发测试做出主观的评价。
司机在环，可以一方面获得司机的主观评价，另一方面可以验证人机共驾驶的功能。
一、自动驾驶系统的硬件架构就整体而言，汽车是个全社会化管理的产品，其固有的行业特点是相对保守的。
在人工智能的大潮下，面对造车新势力和消费者需求变化的冲击，传统汽车行业渐进式的创新方法已经面临巨大的挑战。
急需改变传统的架构和方法不断创新。
自动驾驶整体的硬件架构不光要考虑系统本身也要考虑人的因素。
自动驾驶的硬件架构自动驾驶系统主要包含三个部分：感知、决策、控制。
从整个硬件的架构上也要充分考虑系统感知、决策、控制的功能要求。
整体设计和生产上要符合相关车规级标准，如ISO26262、AECQ-100、TS16949等相关认证和标准。
目前L1、L2、ADAS系统的硬件架构体系和供应链相对完善符合车规级要求。
感知层：依赖大量传感器的数据，分为车辆运动、环境感知、驾驶员检测三大类。
车辆运动传感器：速度和角度传感器提供车辆线控系统的相关横行和纵向信息。
惯性导航+全球定位系统=组合导航，提供全姿态信息参数和高精度定位信息。
环境感知传感器：负责环境感知的传感器类似于人的视觉和听觉，如果没有环境感知传感器的支撑，将无法实现自动驾驶功能。
主要依靠激光雷达、摄像头、毫米波雷达的数据融合提供给计算单元进行算法处理。
V2X就是周围一切能与车辆发生关的事物进行通信，包括V2V 车辆通信技术、V2I与基础设施如红绿灯的通信技术、V2P车辆与行人的通信。
驾驶员监测传感器：基于摄像头的非接触式和基于生物电传感器的接触式。
通过方向盘和仪表台内集成的传感器，将驾驶员的面部细节以及心脏、脑电等部位的数据进行收集，再根据这些部位数据变化，判断驾驶员是否处于走神和疲劳驾驶状态。
计算单元部分：各类传感器采集的数据统一到计算单元处理，为了保证自动驾驶的实时性要求，软件响应最大延迟必须在可接受的范围内，这对计算的要求非常高。
目前主流的解决方案有基于GPU、FPGA、ASIC等。
车辆控制：自动驾驶需要用电信号控制车辆的转向、制动、油门系统，其中涉及到车辆地盘的线控改装，目前在具备自适应巡航、紧急制动、自动泊车功能的车上可以直接借用原车的系统，通过CAN总线控制而不需要过度改装。
警告系统：主要是通过声音、图像、振动提醒司机注意，通过HMI 的设计有效减少司机困倦、分心的行为。
二、自动驾驶的传感器自动驾驶的传感器摄像头：主要用于车道线、交通标示牌、红绿灯以及车辆、行人检测，有检测信息全面、价格便宜的特定，但会受到雨雪天气和光照的影响。
由镜头、镜头模组、滤光片、CMOS／CCD、ISP、数据传输部分组成。
光线经过光学镜头和滤光片后聚焦到传感器上，通过CMOS或CCD集成电路将光信号转换成电信号，再经过图像处理器（ISP）转换成标准的RAW，RGB或YUV等格式的数字图像信号，通过数据传输接口传到计算机端。
激光雷达：激光雷达使用的技术是飞行时间法（Time of Flight）根据光线遇到障碍的折返时间计算距离。
为了覆盖一定角度范围需要进行角度扫描，从而出现了各种扫描原理。
主要分为：同轴旋转、棱镜旋转、MEMS扫描、相位式、闪烁式。
激光雷达不光用于感知也应用于高精度地图的测绘和定位是公认L3级以上自动驾驶必不可少的传感器。
毫米波雷达：主要用于交通车辆的检测，检测速度快、准确，不易受到天气影响，对车道线交通标志等无法检测。
毫米波雷达由芯片、天线、算法共同组成，基本原理是发射一束电磁波，观察回波与入射波的差异来计算距离、速度等。
成像精度的衡量指标为距离探测精度、角分辨率、速度差分辨率。
毫米波频率越高，带宽越宽，成像约精细，主要分为77GHz和24GHz两种类型。
组合导航：GNSS板卡通过天线接收所有可见GPS卫星和RTK的信号后，进行解译和计算得到自身的空间位置。
当车辆通过遂道或行驶在高耸的楼群间的街道时，这种信号盲区由于信号受遮挡而不能实施导航的风险。
就需要融合INS的信息，INS具有全天候、完全自主、不受外界干扰、可以提供全导航参数（位置、速度、姿态）等优点，组合之后能达到比两个独立运行的最好性能还要好的定位测姿性能。
三、自动驾驶传感器的产品定义自动驾驶的传感器这张表总结了常见自动驾驶功能所使用的传感器，以及各个传感器的应用。
针对L1、L2的自动驾驶功能各国也纷纷出台了相关标准，加速了市场的发展和产品落地。
欧盟新车安全评鉴协会(E-NCAP)从 2013 年起便在评分规则中增加了ADAS内容，到 2017 年速度辅助系统(SAS)、自动紧急制动 (AEB)、车道偏离预警/车道偏离辅助(LDW/LKD)的加分要求为系统，装机量达到100%。
美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)和高速公路安全保险协(IIHS)也提出2022年将自动紧急制动(AEB)等 ADAS 功能纳入技术标准。
自动驾驶传感器的产品定义自动驾驶要求局限于车辆的ODD（Operational Design Domain），即设计适用范围。
城市道路+城际高速是自动驾驶汽车普遍的适用范围。
我国城市封闭道路最高限速80公里／小时，高速公路限速120公里／小时。
干燥的柏油路面摩擦系数是0.6，根据刹车距离公式：S=V*V/2gμ去计算刹车距离得出第一行的表格，再结合自动驾驶系统反应时间和制动系统反应时间得出下表。
从两个表格可以看出，刹车距离与速度的平方成正比，与摩擦系数成反比。
当摩擦系数一定时，刹车距离取决于车速，如果车速增加1倍，刹车距离将增大至4倍。
摩擦系数μ主要与路面材质和天气相关。
自动驾驶传感器在中国最高限速120公里的情况下，探测距离达到150m就可以满足需求了，自动驾驶的技术开发者可以根据实际场景的速度来选择所需要的传感器，没有必要一味追求传感器的性能提高整体成本。
自动驾驶传感器的产品定义传感器的分辨率和物体探测的关系可以用atan反正切函数来计算，图中给出的公式多除以了个2，主要是为了保证在传感器探测时当最小角度是最小目标一半时，任意情况都能覆盖到某个像素保证分辨。
避免物体恰好不是在一个角度内而产生漏检。
理论上分辨率0.4度时100m外就可以探测到一辆车，而在0.1度分辨率下400m外就能探测到。
但检测只是识别到有个物体并不代表能识别，从自动驾驶的算法角度来讲，比如激光雷达物体识别需要4到5条线扫描上才能识别出物体的类别。
从这个角度看自动驾驶系统如果用0.4度分辨率的激光雷达在50m范围内才能真正识别出一辆车。
自动驾驶传感器的产品定义自动驾驶离不了多传感器融合，其中激光雷达和摄像头都是光学类的传感器，核心零部件和处理电路相似。
有望将两个传感器前端融合到一起，直接输出R、G、B、X、Y、Z颜色+点云融合信息。
在传感器内部实现数据融合可大幅度降低后端的计算处理量。
其中以AEye为代表，其iDAR智能感知系统能够瞬间将2D真实世界的色彩信息智能地叠加在3D数据上。
其动态扫描和发射图纹技术、通过控制每束激光脉冲的扫描，可查询每个点的三维坐标和像素。
四、自动驾驶的大脑自动驾驶的大脑IPC即工业个人计算机（Industrial Personal Computer─IPC）是一种加固的增强型个人计算机，它可以作为一个工业控制器在工业环境中可靠运行。
采用符合“EIA”标准的全钢化工业机箱，增强了抗电磁干扰能力，采用总线结构和模块化设计技术。
