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是否应该全面禁止使用人工智能自动驾驶技术？——辩论辩题正方辩手观点，应该全面禁止使用人工智能自动驾驶技术。
首先，人工智能自动驾驶技术存在着严重的安全隐患。
据统计，自动驾驶汽车在实际道路测试中发生了多起事故，其中不乏致命事故。
例如，2018年Uber公司的自动驾驶汽车在测试中撞死了一名行人。
这表明目前的人工智能自动驾驶技术还远未成熟，存在着无法忽视的风险。
其次，人工智能自动驾驶技术可能导致大量的就业岗位流失。
随着自动驾驶技术的普及，许多司机的工作将面临被替代的风险，这将给社会带来巨大的失业压力和社会不稳定因素。
此外，人工智能自动驾驶技术还存在着隐私泄露的风险。
在自动驾驶汽车中，车载设备需要不断地收集和分析驾驶者的信息，这可能导致个人隐私被泄露的风险增加。
总之，基于安全、就业和隐私等方面的考量，我们认为应该全面禁止使用人工智能自动驾驶技术。
反方辩手观点，不应该全面禁止使用人工智能自动驾驶技术。
首先，人工智能自动驾驶技术可以大大提高交通安全性。
据统计，绝大多数交通事故都是由人为因素引起的，而自动驾驶技术可以消除或减少这些因素，从而降低交通事故的发生率。
其次，人工智能自动驾驶技术可以提高交通效率。
自动驾驶汽车可以通过智能路线规划和实时交通信息分析，避免交通拥堵，减少交通时间，提高道路利用率。
此外，人工智能自动驾驶技术还可以为社会带来经济效益。
自动驾驶汽车可以减少交通事故造成的财产损失和人身伤亡，从而节约医疗和保险成本，对经济发展有积极的促进作用。
总之，基于交通安全、交通效率和经济效益等方面的考量，我们认为不应该全面禁止使用人工智能自动驾驶技术。
隐马尔科夫模型在汽车驾驶行为分析中的应用方法隐马尔科夫模型（HMM）是一种统计模型，常用于处理具有时序特征的数据。
在汽车驾驶行为分析中，HMM被广泛应用于驾驶员行为识别、驾驶行为预测等方面。
一、驾驶行为识别HMM在驾驶行为识别中的应用是通过构建模型来识别不同的驾驶行为。
驾驶行为可以分为加速、减速、转弯、停车等多种类型，而这些行为在时间序列上具有一定的规律性。
通过HMM模型，我们可以将驾驶行为的时序数据进行建模，并通过模型训练和推断来识别当前驾驶员的行为。
在驾驶行为识别中，HMM模型的输入通常是来自车辆传感器的数据，如加速度、转向角速度、车速等。
这些数据经过预处理和特征提取后，被用来训练HMM模型。
通过对训练数据的学习和推断，HMM可以识别出驾驶员当前的行为状态，如加速、减速、转弯等，从而为驾驶员行为分析提供了有效的工具。
二、驾驶行为预测除了驾驶行为识别，HMM还可以用于驾驶行为的预测。
通过建立驾驶行为的时序模型，HMM可以对未来一定时间内驾驶员的行为状态进行预测。
这对于智能驾驶系统和驾驶辅助系统来说具有重要的意义。
在驾驶行为预测中，HMM模型通常需要考虑驾驶行为之间的转换规律。
例如，如果驾驶员当前处于匀速行驶状态，那么在未来几秒钟内，他有可能继续匀速行驶，也有可能转向或减速。
HMM可以通过学习驾驶行为之间的转换概率，对未来的驾驶行为状态进行预测。
驾驶行为预测的应用包括智能车道保持系统、自适应巡航控制系统等，通过对驾驶员行为的预测，这些系统可以更好地适应驾驶员的意图，提高驾驶安全性和舒适性。
三、HMM模型的优势和挑战HMM模型在汽车驾驶行为分析中具有一定的优势，如对时序数据的建模能力强，能够应对驾驶行为的时序特征；同时，HMM模型还具有较好的解释性和推断能力，在实际应用中比较灵活。
然而，HMM模型也面临一些挑战。
例如，HMM模型对模型参数的初始化和训练比较敏感，需要一定的领域知识和经验来指导模型的构建和训练；同时，HMM模型的复杂度较高，需要大量的计算资源和数据支持。
TRAFFIC AND SAFETY | 交通与安全我国智能汽车自动驾驶技术安全性分析侯建长春汽车工业高等专科学校 吉林省长春市 130013摘 要： 随着社会的发展，人民生活水平的不断不断提高，汽车已成为人类最常用的出行工具之一，自动驾驶汽车也被研发出来，为了加强管理，我国的信息部门、交通部门、公安部门在2018年4月12日联合颁布了《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》。
这项规则的颁布标志着我国在自动驾驶汽车方面又迈向了一个新的征程。
因此我们应当将发展现状与汽车自动驾驶技术相结合，从多个角度考虑自动驾驶技术在安全方面可能存在的问题。
关键词：智能汽车 智能网联汽车 自动驾驶 汽车安全“阿尔法巴”智能公交车，2017年12月在深圳开始试运行后，到目前为止，我国已有许多城市开始陆陆续续的推出智能公交， 智能驾驶技术不光在公交车方面得到发展，环卫部门的环卫车、京东的配送车等都智能驾驶技术都相继进行了试运行。
这些以前只能在大脑里想象的技术如今终于在现实中实现了，同时也说明我国的智能汽车时代在不久的将来会实现。
这就像著名学者安东尼吉登斯所说的一样，一些传统的观念可能比当前的观念更具有说服力，但是在潮流与创新的推动下，当前的观念可能会更胜一筹，尤其是在技术之一方面重点突出了这一现象，在其他的领域也有所渗透。
1 “智能汽车”的界定虽然我国的相关部门已将“智能网联汽车”在《路测规范》中称为惯用术语，但是随着科技的不断发展，无人驾驶、自动汽车等词语也逐渐渗透融入到进人们的日常生活中，各种词语相继而出的浮现在人们的脑海里，将他们的意思混淆在一起已经成为常见的现象，而我认为首先要做的事情是要将这些专业词语的意思搞明白，弄懂具体指的是什么。
从发展水平这个方向来看，无人驾驶、自动驾驶这些词语是智能汽车在发展中，自动驾驶技术在各个不同阶段的所发展的水平。
判定智能汽车技术在发展中的标准，可以通用控制器、传感器、执行器等装置在相应阶段的配置高低，以及面对复杂的环境智能决策与环境感知程度，最为突出的是在不同阶段自动化控制功能的强弱程度。
驾驶调研分析报告1. 引言本报告旨在对当前驾驶调研的状况进行分析和总结，并提出相应的建议。
通过深入了解驾驶调研的现状和发展趋势，我们可以为相关领域的决策者提供有价值的信息。
2. 调研目的和方法为了全面了解驾驶调研领域的动态，我们采用了多种调研方法：2.1. 文献研究我们首先对相关领域的学术期刊、会议论文以及专业书籍进行了系统的文献研究，以了解目前的研究重点、方法和发现。
2.2. 实地调研我们还进行了多次实地调研，参观了驾驶模拟实验室、汽车制造厂以及驾驶辅助技术展示会等，以了解最新的技术发展和市场趋势。
2.3. 问卷调查为了获得更广泛的观点和意见，我们还设计了一份针对驾驶者的在线问卷调查。
通过该问卷，我们收集了大量的数据并进行了统计分析。
3. 调研结果分析基于以上的调研方法，我们得出了以下几个重要的调研结果：3.1. 驾驶安全性调研数据显示，当前驾驶安全性是驾驶调研的一个重要关注点。
许多研究致力于开发驾驶辅助系统，以提高驾驶的安全性和稳定性。
3.2. 驾驶行为分析通过驾驶模拟实验和实地观察，我们发现驾驶行为分析在驾驶调研中也扮演着重要角色。
通过分析驾驶员的行为，我们可以更好地了解他们的决策过程和驾驶技术水平。
3.3. 驾驶体验改善除了安全性和行为分析外，我们还发现驾驶体验的改善也是当前驾驶调研的一个热点。
许多研究致力于减少驾驶的疲劳感、提高乘坐舒适度等方面。
4. 建议与展望基于以上分析，我们提出以下几点建议和展望：4.1. 多学科合作驾驶调研需要跨学科的合作，包括交通工程、人机交互、心理学等领域的专家。
加强多学科的交流合作，可以促进驾驶调研的发展和创新。
4.2. 数据共享为了提高驾驶调研的效率和可信度，我们建议研究者们在遵守隐私保护的前提下，共享他们的数据集和研究成果，以便更多的人可以对数据进行再分析和验证。
4.3. 人机交互设计在驾驶辅助系统的设计中，应注重人机交互的友好性和便利性，以提高驾驶者的体验和接受度。
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。
智能驾考驾培系统市场需求分析1. 简介智能驾考驾培系统是一种基于人工智能技术的驾驶培训系统，旨在帮助驾驶学员高效学习和掌握驾驶技术，同时提高驾考通过率。
本文将对智能驾考驾培系统的市场需求进行分析。
2. 市场规模根据相关数据统计，全球驾驶培训行业规模庞大，每年数以百万计的人参与驾考。
在中国这样的汽车大国，驾考市场也具有巨大的潜力。
根据预测，未来几年智能驾考驾培系统市场将呈现增长态势。
3. 市场需求分析3.1 提高学习效率传统驾考培训存在教学资源不足、学习效率低下等问题。
智能驾考驾培系统通过人工智能技术，可以根据学员的学习情况和学习能力，提供个性化的学习计划和教学资源，从而更好地满足学员的学习需求，提高学习效率。
3.2 真实模拟驾驶环境传统的驾考培训往往只能在实际驾驶中学习，而这存在诸多安全隐患。
智能驾考驾培系统利用虚拟现实技术，可以模拟真实的驾驶环境，让学员在虚拟环境中练习，提高安全性和实战能力。
3.3 数据化辅助评估智能驾考驾培系统可以对学员的学习进展进行数据化记录和分析，从而给予学员及时的反馈和评估。
这不仅能够帮助学员了解自己的学习情况，还能够帮助教练更好地进行教学辅导，提高学员的通过率。
3.4 多样化学习方式智能驾考驾培系统提供多种学习方式，如文字、图像、视频等形式的教学材料，以满足不同学员的学习习惯和喜好。
这样的多样化学习方式可以提高学习的趣味性和效果。
4. 市场竞争分析智能驾考驾培系统市场竞争激烈，涉及包括传统驾校、互联网科技公司等多个领域的企业。
在市场竞争中，公司需要关注以下几个方面：•技术研发：不断迭代更新产品，提高系统的智能化程度和性能。
•服务质量：提供高质量的客户服务，满足不同学员的需求。
•合作伙伴：与相关机构、驾校、教练等建立合作关系，扩大市场份额。
•品牌宣传：加大市场推广力度，提高品牌知名度和认可度。
5. 总结智能驾考驾培系统作为一种应用人工智能技术的驾驶培训系统，具有巨大的市场潜力。
智能汽车的人机共驾技术研究现状和发展趋势一、本文概述随着科技的飞速发展和人们生活水平的日益提高，智能汽车作为未来交通出行的重要发展方向，正逐渐走进人们的视野。
作为智能交通系统的重要组成部分，智能汽车的人机共驾技术，即将人的驾驶技能与机器的智能决策相结合，共同参与到汽车的驾驶过程中，对于提高行车安全、提升驾驶体验、降低交通事故等方面具有重大的意义。
本文旨在探讨智能汽车人机共驾技术的研究现状以及未来的发展趋势，以期对智能汽车的发展提供理论支持和实践指导。
本文将回顾智能汽车人机共驾技术的发展历程，分析当前国内外在该领域的研究现状，包括人机交互、智能决策、安全控制等关键技术的发展和应用情况。
本文将从技术原理、应用场景、政策支持等多个角度，深入剖析人机共驾技术的优势和挑战，以及在实际应用中可能遇到的问题和解决方案。
本文还将展望未来智能汽车人机共驾技术的发展趋势，包括技术创新、产业融合、政策法规等方面的发展动态，以期为智能汽车的发展提供有益的参考和启示。
智能汽车人机共驾技术作为智能交通领域的重要研究方向，具有广阔的发展前景和重要的实际应用价值。
本文将从多个角度全面分析该技术的研究现状和发展趋势，以期为推动智能汽车的发展提供有益的借鉴和指导。
二、智能汽车人机共驾技术的现状随着科技的不断进步，智能汽车人机共驾技术已经成为汽车行业的研究热点。
当前，人机共驾技术主要涉及到智能驾驶辅助系统、人机交互界面设计以及算法等多个方面。
在智能驾驶辅助系统方面，现代的智能汽车已经能够通过雷达、摄像头、传感器等设备实现部分自动驾驶功能，如自动泊车、自适应巡航控制等。
这些系统能够在特定条件下辅助驾驶员完成驾驶任务，提高驾驶的安全性和舒适性。
在人机交互界面设计方面，智能汽车通过触摸屏、语音控制等方式与驾驶员进行交互。
这些界面设计旨在使驾驶员能够更直观、更便捷地操作车辆，并在必要时接管驾驶任务。
同时，一些车辆还配备了智能语音助手，能够根据驾驶员的指令完成各种操作。
车载测试中的车辆辅助驾驶系统评估方法随着科技的不断进步，车辆辅助驾驶系统在汽车领域得到了广泛应用。
这些系统通过使用传感器和控制器来提供协助驾驶功能，从而增强了驾驶员的安全性和舒适性。
然而，由于不同车辆辅助驾驶系统的种类繁多，如何评估这些系统的性能和可靠性成为了一个挑战。
本文将介绍车载测试中常用的车辆辅助驾驶系统评估方法，该方法可以帮助厂商和研究人员全面了解并改进其系统的性能。
一、路试测试路试测试是评估车辆辅助驾驶系统性能的一种常见方法。
在路试测试中，测试人员驾驶车辆在真实道路环境下进行测试，以模拟日常驾驶情况。
测试人员可以通过观察和记录车辆辅助驾驶系统的功能表现、反应速度和精准度等指标来评估系统的性能。
同时，还可以记录测试过程中出现的异常情况以及系统的处理能力。
二、仿真测试仿真测试是一种在虚拟环境中进行的车辆辅助驾驶系统评估方法。
测试人员使用计算机模型和仿真软件来模拟不同道路和交通条件，并对系统的性能进行评估。
通过仿真测试，可以控制不同的测试场景和参数，从而更加深入地了解系统的性能和稳定性。
三、实验室测试实验室测试是通过实验室环境中的设备和技术对车辆辅助驾驶系统进行评估的方法。
在实验室测试中，测试人员可以使用专业的测试设备来测量系统的感知、决策和控制性能。
例如，使用高精度传感器来检测系统的感知能力和反应速度；使用模拟器来模拟各种交通场景和驾驶行为，以评估系统的决策和控制能力。
四、数据分析数据分析是一种通过分析车辆辅助驾驶系统的运行数据来评估其性能的方法。
测试人员可以收集和分析车辆辅助驾驶系统在真实道路环境中的运行数据，包括传感器数据、控制指令和驾驶行为数据等。
通过对这些数据的统计和分析，可以评估系统的可靠性、稳定性和安全性等指标。
综上所述，车载测试中的车辆辅助驾驶系统评估方法包括路试测试、仿真测试、实验室测试和数据分析等多种方法。
这些评估方法可以提供全面的性能评估，帮助厂商和研究人员改进和优化车辆辅助驾驶系统，从而提高驾驶安全性和舒适性。
新能源汽车智能驾驶辅助技术的故障诊断与排除随着科技的不断进步，新能源汽车越来越受到人们的关注和喜爱。
新能源汽车不仅具有环保的特点，同时还拥有智能驾驶辅助技术，提供更加安全和舒适的驾驶体验。
然而，新能源汽车智能驾驶辅助技术也存在一些故障问题，这就需要对其进行诊断与排除。
一、故障诊断技术1. 智能驾驶系统概述智能驾驶辅助技术是指通过传感器、计算机和通信网络等技术手段，对汽车的周围环境进行感知和判断，从而为驾驶员提供安全和便捷的驾驶辅助功能。
常见的智能驾驶辅助技术包括自动驾驶、自适应巡航控制、车道保持辅助等。
2. 故障诊断原理故障诊断原理是指通过对智能驾驶系统的故障信息进行采集和分析，确定故障的具体原因和位置，以便进行相应的维修和排除工作。
故障诊断技术主要包括故障检测、故障定位和故障代码解读等。
3. 故障检测方法故障检测方法是指通过对智能驾驶系统的传感器数据、控制信号和状态参数进行分析和比对，从而判断系统是否正常工作。
常见的故障检测方法包括模型基于方法、统计方法和专家系统方法。
4. 故障定位技术故障定位技术是指通过对检测到的故障信息进行分析和比对，确定故障发生的具体位置和可能原因。
常见的故障定位技术包括模型基于方法、故障树分析和专家系统方法。
二、故障排除技术1. 故障排除步骤故障排除步骤是指按照一定的程序和方法，逐步分析和解决智能驾驶系统故障的过程。
常见的故障排除步骤包括故障现象的描述和记录、故障原因的分析和判断、故障位置的确定和修复措施的执行等。
2. 故障排除工具故障排除工具是指用于帮助诊断和解决智能驾驶辅助技术故障的设备和软件。
常见的故障排除工具包括故障诊断仪、故障码扫描器和故障模拟器等。
3. 故障排除注意事项在进行故障排除时，需要注意以下几点：- 确保安全。
在进行故障排除时，应注意车辆停放在安全的地方，避免对他人和自身造成伤害。
- 仔细分析。
对故障进行仔细的描述和记录，从而更准确地判断故障原因和位置。
国内十大车企研发无人驾驶无人驾驶被认为是未来出行的解决方案之一，目前包括谷歌、等科技行业巨头，以及、、等汽车业内佼佼者纷纷展开无人驾驶技术的研发，如今国内品牌也已展开在相关领域的探索。
网通社对自主车企无人驾驶技术研发信息进行了统计，目前已有十家车企涉足该领域，各自的研发进程有所区别，其中北汽将在今年的国际车展上，推出一款可供试乘试驾的无人驾驶产品，长安研发的无人驾驶汽车将由重庆开往北京参加车展。
在盘点的十大车企中，一汽、上汽、长城、北汽、长安共5家车企此前已展示了配备初级阶段辅助驾驶、低速自动驾驶等技术的样车，广汽此前展示了一款自动驾驶新能源概念车，东风、吉利、力帆、比亚迪也宣布进入无人驾驶技术的研发阶段，力帆首款带有低速驾驶功能的汽车产品将于20176年6月推出，吉利则将在未来2-3年内推出自动驾驶汽车一、长安汽车亮点：2018年实现集成式自适应巡航? 2020年全自动驾驶产业化应用长安规划未来5年将斥资40亿元用于无人驾驶等前瞻科技的研发。
今年4月，由长安改装的无人驾驶汽车，将从重庆出发，沿高速公路驶向北京，参加北京国际车展。
目前长安汽车已完成智能化Ⅰ、Ⅱ级技术，其中如0-150公里时速自适应巡航、车道保持等技术，将应用于部分长安品牌量产车型。
按照规划，长安汽车的智能化之路，将分成4个阶段：第一阶段，研发全速自适应巡航、半自动泊车等应用技术，目前已完成；第二阶段，是在2018年实现组合功能自动化，如集成式自适应巡航、全自动泊车、智能终端4.0等；第三阶段，实现有限的自动驾驶，如高速公路全自动驾驶等；第四阶段，是在2025年实现汽车全自动驾驶，进入产业化应用。
二、北京汽车亮点：基于互联网思维打造智能驾驶产品无人驾驶试制车下月亮相北京汽车集团有限公司党委书记、董事长徐和谊此前表示：“从2014年开始北汽就一直在探索从传统的制造型企业向制造服务型和创新型企业转型，这其中‘互联网+’战略是北汽探索转型发展的主线之一。
统计学习在自动驾驶技术中的应用在当今科技飞速发展的时代，自动驾驶技术无疑是最为引人注目的领域之一。
这项技术旨在实现汽车在无需人类持续干预的情况下安全、高效地行驶，为人们的出行带来极大的便利和改变。
而在自动驾驶技术的背后，统计学习发挥着至关重要的作用。
统计学习是一种基于数据的方法，它通过对大量数据的分析和挖掘，寻找数据中的规律和模式，并利用这些规律和模式来进行预测和决策。
在自动驾驶中，车辆需要实时感知周围环境、理解交通状况、预测其他车辆和行人的行为，并做出相应的驾驶决策，而统计学习正是实现这些功能的关键技术之一。
首先，在环境感知方面，自动驾驶车辆需要依靠各种传感器来获取周围环境的信息，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等。
这些传感器会产生大量的数据，包括物体的位置、速度、形状、颜色等。
统计学习算法可以对这些数据进行处理和分析，识别出道路、车辆、行人、交通标志等不同的物体，并估计它们的距离、速度和运动方向。
例如，通过使用卷积神经网络（CNN）等深度学习算法对摄像头采集的图像数据进行处理，可以实现对交通标志和车道线的准确识别。
其次，在行为预测方面，自动驾驶车辆需要预测其他车辆和行人的行为，以便做出合理的驾驶决策。
统计学习算法可以基于历史数据和当前的环境信息，对其他车辆和行人的行为进行建模和预测。
例如，通过使用高斯混合模型（GMM）或隐马尔可夫模型（HMM）等算法，可以对车辆的行驶轨迹和行人的运动模式进行建模和预测，从而为自动驾驶车辆的决策提供依据。
此外，在决策规划方面，自动驾驶车辆需要根据环境感知和行为预测的结果，制定合理的行驶路线和驾驶策略。
统计学习算法可以通过对大量的驾驶数据进行学习和优化，生成最优的驾驶决策。
例如，通过使用强化学习算法，自动驾驶车辆可以在虚拟环境中进行大量的训练，学习如何在不同的交通场景下做出最佳的驾驶决策，以提高行驶的安全性和效率。
然而，统计学习在自动驾驶技术中的应用也面临着一些挑战。
自动驾驶技术：从辅助驾驶到完全自动化驾驶的发展趋势随着科技的不断发展，自动驾驶技术正逐渐成为汽车行业的热门话题。
从辅助驾驶到完全自动化驾驶，这一技术正在不断地演进和改进，为我们的出行方式带来了彻底的革命。
在本文中，我们将探讨自动驾驶技术的发展趋势，了解它如何从辅助驾驶逐渐走向完全自动化驾驶。
1. 什么是自动驾驶技术？自动驾驶技术是指通过计算机和传感器等技术手段，使汽车能够在没有人类干预的情况下进行行驶和导航。
它基于人工智能、深度学习和计算机视觉等技术，能够感知环境、做出决策并控制汽车的移动。
自动驾驶技术的目标是提高道路安全性、减少交通事故，并为人们带来更便捷、高效的出行体验。
2. 辅助驾驶：第一步辅助驾驶是自动驾驶技术发展的第一步，也是目前自动驾驶汽车普遍采用的技术水平。
辅助驾驶通过利用传感器和摄像头等设备，实时监测汽车周围的环境，并为驾驶员提供辅助功能，包括自动刹车、自动泊车、车道保持和自适应巡航控制等。
辅助驾驶技术的目的是减轻驾驶员的负担，并提供安全和便捷的驾驶体验。
虽然驾驶员仍需要时刻注意道路情况，并保持对车辆的控制权，但辅助驾驶技术的引入已经显著提高了道路安全性，并为驾驶员带来了更多的便利。
3. 完全自动化驾驶：未来的发展方向辅助驾驶只是自动驾驶技术的起点，完全自动化驾驶是其未来的发展方向。
完全自动化驾驶是指汽车在所有道路情况下都能够独立行驶和导航，无需人类干预。
它不仅能够实现准确的判断和决策，还可以有效地避免事故和错误。
完全自动化驾驶技术需要强大的人工智能和机器学习算法的支持，以使汽车能够理解和适应各种复杂的道路情况。
同时，它还需要高精度的地图数据和准确的位置定位技术，以实现精确的车辆控制和路径规划。
目前，完全自动化驾驶技术仍处于研究和开发的阶段，但许多汽车制造商和科技公司已经展开了相关的研究和试验。
随着技术的不断进步和实验的不断积累，完全自动化驾驶有望在未来几年内成为现实。
4. 自动驾驶技术的挑战和困难尽管自动驾驶技术前景广阔，但它仍面临许多挑战和困难。
无人驾驶研究报告【无人驾驶研究报告】（上）近年来，随着科技的不断发展，无人驾驶技术成为了汽车行业的一项热门研究方向。
无人驾驶技术的出现旨在提高交通效率、减少交通事故和提供更便捷的出行方式。
本报告将对无人驾驶技术的现状、发展前景、挑战以及对社会带来的影响进行全面探讨。
一、无人驾驶技术的现状无人驾驶技术是指通过计算机系统，使汽车能够在没有人类干预的情况下实现自主驾驶的能力。
目前，无人驾驶技术已经取得了一定的进展，包括传感器技术、图像识别、路径规划等方面的突破。
通过传感器收集周围环境的信息，车辆能够精确感知道路、道路标志和其他车辆的情况，并根据这些信息进行决策，实现自主驾驶。
无人驾驶技术的现状可以分为四个等级。
第一级是辅助驾驶，主要包括了自动驻车、自动巡航和车道保持等功能。
第二级是部分自动驾驶，车辆在特定条件下能够进行自动驾驶，但仍需人类驾驶员进行监控。
第三级是有条件的自动驾驶，车辆在特定条件下能够实现自动驾驶，但需要人类驾驶员在必要时接管控制。
第四级是高度自动化的自动驾驶，车辆在大多数情况下能够实现自主驾驶，但需要人类驾驶员在特殊情况下接管控制。
二、无人驾驶技术的发展前景无人驾驶技术的发展前景广阔。
首先，无人驾驶能够提高交通效率，减少交通堵塞。
由于车辆能够自主驾驶，无人驾驶车辆之间可以更加协同配合，减少了交通事故和交通阻塞。
此外，无人驾驶技术还有望提高道路通行效率，降低出行时间。
其次，无人驾驶技术能够改善交通安全。
目前，交通事故是全球范围内的一大社会问题，无人驾驶车辆能够通过感知周围环境、提前预警和自主决策等方式，大大降低交通事故的发生概率。
据统计，超过90%的车祸是由人为因素引起的，无人驾驶技术的应用有望显著减少交通事故。
此外，无人驾驶技术还能够为出行提供更便捷的方式。
无人驾驶车辆能够实现自主驾驶，不受时间和空间的限制，减少了驾驶员的人力成本，提高了出行的便捷性。
而且，无人驾驶技术还能够为特殊群体提供出行服务，如老年人、身体残障人士等，提高了他们的出行自由度。
无人驾驶汽车一年的排放量统计表篇一：无人驾驶汽车的发展已经成为汽车行业的一个重要趋势。
随着技术的不断发展和应用场景的不断扩大,无人驾驶汽车在这一年的排放量也在不断增加。
下面是一份无人驾驶汽车一年的排放量统计表。
| 年份 | 排放量(单位:千克) || ---- | ---- || 2021 | 1800 || 2020 | 1500 || 2019 | 1300 || 2018 | 1200 || 2017 | 1100 || 2016 | 1000 || 2015 | 900 || 2014 | 800 || 2013 | 700 || 2012 | 600 || 2011 | 500 || 2010 | 450 || 2009 | 400 || 2008 | 350 || 2007 | 300 || 2006 | 250 || 2005 | 200 || 2004 | 150 || 2003 | 120 || 2002 | 100 || 2001 | 85 |需要注意的是,这份统计表仅仅是排放量的一个统计,并不代表无人驾驶汽车的所有排放量。
无人驾驶汽车在不同应用场景下,排放水平也可能存在差异。
同时,由于排放数据的准确性和可靠性存在一定的问题,因此这份统计表仅仅是一个参考,不应被视为可靠的数据来源。
篇二：标题:无人驾驶汽车一年的排放量统计表正文:随着自动驾驶技术的不断发展,无人驾驶汽车的普及也在逐渐加快。
虽然无人驾驶汽车在减少交通事故和降低碳排放方面有着巨大的潜力,但具体其一年的排放量是多少仍然有待探索。
下面是一份基于公开数据的简单统计表,展示了无人驾驶汽车在不同年份和不同型号的排放量。
| 年份 | 型号 | 排放量(克/公里) || ---- | ---- | ---- || 2021 | 特斯拉Model 3 | 307 || 2021 | 特斯拉Model S | 322 || 2020 | 特斯拉Model 3 | 308 || 2020 | 特斯拉Model S | 324 | | 2019 | 特斯拉Model 3 | 284 | | 2019 | 特斯拉Model S | 296 | | 2018 | 特斯拉Model 3 | 264 | | 2018 | 特斯拉Model S | 276 | | 2017 | 特斯拉Model 3 | 239 | | 2017 | 特斯拉Model S | 250 | | 2016 | 特斯拉Model 3 | 223 | | 2016 | 特斯拉Model S | 235 | | 2015 | 特斯拉Model 3 | 185 | | 2015 | 特斯拉Model S | 195 | | 2014 | 特斯拉Model 3 | 170 | | 2014 | 特斯拉Model S | 180 | | 2013 | 特斯拉Model 3 | 151 | | 2013 | 特斯拉Model S | 159 | | 2012 | 特斯拉Model 3 | 131 | | 2012 | 特斯拉Model S | 142 | | 2011 | 特斯拉Model 3 | 121 | | 2011 | 特斯拉Model S | 134 | | 2010 | 特斯拉Model 3 | 110 | | 2010 | 特斯拉Model S | 120 | | 1999 | 丰田普锐斯 | 1,360 || 1999 | 丰田霸道 | 1,600 || 1998 | 丰田普锐斯 | 1,040 || 1998 | 丰田霸道 | 1,350 || 1997 | 丰田霸道 | 1,700 || 1997 | 丰田皇冠 | 1,400 || 1996 | 丰田皇冠 | 1,650 || 1996 | 丰田霸道 | 1,600 |需要注意的是,这里所统计的排放量仅代表无人驾驶汽车在理想条件下的排放量,实际上由于道路条件、行驶方式等因素,无人驾驶汽车的排放量可能会受到很大的影响。
大家好！今天，我非常荣幸能在这里与大家共同探讨智能驾驶技术这一前沿话题。
随着科技的飞速发展，智能驾驶已经成为汽车产业发展的关键方向，它不仅代表着汽车行业的未来，更将深刻改变我们的出行方式和生活方式。
首先，让我们回顾一下智能驾驶技术的历史。
从最初的辅助驾驶系统，到今天的自动驾驶技术，智能驾驶已经经历了数十年的发展。
如今，自动驾驶技术已经取得了显著的成果，从辅助驾驶到部分自动驾驶，再到高度自动驾驶，我们正一步步迈向无人驾驶的终极目标。
那么，智能驾驶技术究竟有哪些优势呢？首先，智能驾驶技术可以大幅提高道路安全性。
据统计，交通事故中，约90%以上是由人为因素造成的。
而智能驾驶技术可以消除驾驶员的疲劳、酒驾、分心驾驶等问题，从而降低交通事故的发生率。
其次，智能驾驶技术可以提高交通效率。
通过智能驾驶，可以实现车辆间的互联互通，优化交通流量，减少拥堵，降低能耗，从而提高道路通行效率。
再次，智能驾驶技术可以改善驾驶体验。
随着人工智能、大数据、云计算等技术的应用，智能驾驶将为用户提供更加舒适、便捷、个性化的驾驶体验。
当然，智能驾驶技术的发展也面临着诸多挑战。
例如，如何确保自动驾驶系统的安全性、可靠性；如何解决车辆在复杂场景下的决策问题；如何应对法律法规、伦理道德等方面的挑战等。
针对这些挑战，我国政府和企业正积极采取措施。
一方面，加大对智能驾驶技术的研发投入，推动技术创新；另一方面，加强政策引导，完善法律法规，为智能驾驶技术的发展提供有力保障。
在此，我想分享以下几点关于智能驾驶技术发展的建议：一是加强产学研合作，推动产业链上下游协同创新。
政府、企业、高校和科研机构应加强合作，共同攻克技术难题，推动智能驾驶技术快速发展。
二是加大政策支持力度，鼓励企业加大研发投入。
政府应出台一系列政策措施，降低企业研发成本，激发企业创新活力。
三是加强人才培养，为智能驾驶技术发展提供人才保障。
高校应开设相关课程，培养一批具备跨学科知识的复合型人才。
PreScan在先进驾驶辅助系统评价中的应用刘颖;朱西产;李佳琦【摘要】提出了使用PreScan模拟真实驾驶环境复现危险工况,获得驾驶数据并评价先进驾驶辅助系统(ADAS,Advanced Driver Assistance System)的一种研究方法.虚拟驾驶环境中的驾驶员车辆使用外接方向盘和踏板输入；其它危险车辆的行驶状况都与驾驶员车辆的运动情况相关联.同时,在PreScan生成的Simulink模型中编辑危险车辆的控制,人机界面和数据输出等模块.最后,通过分析主观问卷和输出的驾驶数据评价驾驶员对ADAS的接受度及其有效性.【期刊名称】《佳木斯大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(031)005【总页数】4页(P696-699)【关键词】先进驾驶辅助系统;PreScan;评价【作者】刘颖;朱西产;李佳琦【作者单位】同济大学,上海201804;同济大学,上海201804;同济大学,上海201804【正文语种】中文【中图分类】U270.1+40 引言先进驾驶辅助系统是利用安装在车上的各式各样的传感器，在第一时间收集车内外的环境数据，进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶员在最快的时间察觉可能发生的危险，以引起注意和提高安全性的主动安全技术[1].ADAS评价方法主要有以下几种:第一，在试验场进行道路测试，通过在试验场中复现危险工况，测量车辆的运动参数，得到ADAS相关数据;第二，实车道路测试，在若干车辆上安装测量装置，进行大量自然驾驶后，统计得到ADAS避免事故发生的有效性和驾驶员对ADAS的接受度等结论;第三，驾驶模拟器，在驾驶模拟器中模拟典型危险工况，通过主观调查问卷和分析测量数据评价ADAS.本方法较前两种方法简单方便、成本低，可以对ADAS进行初步评价，也是本论文中使用的评价方式.本文提出了使用PreScan模拟真实驾驶环境复现危险工况，获得驾驶数据并评价ADAS的一种试验方法.可能用于验证ADAS控制策略的有效性、HMI的接受度、驾驶习惯的研究等.1 系统建立本系统的建立包括硬件建立和软件设计，以保证最大程度还原真实交通环境中的危险工况.1.1 硬件1.1.1 设备整个试验空间以黑色幕布与外界隔离，提供相对封闭的模拟驾驶环境.试验设备主体是合金搭建的框架，为其它设备提供安装固定的位置.驾驶员座椅安装在轨道上，能够前后移动，以适应不同身材的测试者.由于PreScan简单动力学车辆模型的数据输入支持罗技G27，所以采用罗技G27的方向盘、排挡和踏板:方向盘直径11英寸，材质为皮革;踏板分别为钢制的油门，刹车和离合踏板;六档变速杆;通过USB 接口与电脑连接.框架左前和右前方分别放置两个扬声器，模拟驾驶过程中路面和环境噪音，并播放ADAS的提示声音.为了保存测试过程的影像资料和录制驾驶员的驾驶行为，系统中安装了两个摄像头，一个安装在框架后侧，录制整个测试过程;另一个安装在框架前面，录制驾驶员行为.通过放在框架后上方的投影仪在设备前方的白色墙壁上投影出PreScan中编辑的测试场景，模拟驾驶员视野.根据ADAS 的人机交互界面(HMI，Human Machine Interface)显示方式的不同，可能会在驾驶员视野前下方设置一个小屏幕显示HMI.此外，还需要1到2台的电脑运行PreScan或者MATLAB.系统的主要设备如图1所示.1.1.2 设备连接和数据传输方式根据HMI的显示方式不同有两种设备连接和数据传输方式:第一种方式如图2左图所示，HMI是设计在PreScan的Simulink模型中，与场景一起通过投影仪显示在墙上.电脑1运行PreScan，通过扩展的方式将显示器上的场景同步到投影仪显示，利用扬声器播放路面和环境噪音以及ADAS的声音提示，驾驶员根据场景和ADAS的提示操纵方向盘和踏板，系统将操作数据传输回PreScan的本车模型中，控制本车的运动.图1 系统主要测试设备第二种方式如图2右图所示，HMI设计在驾驶员前下方的小屏幕上显示.电脑1运行PreScan场景的同时将HMI需要的数据通过串行接口输出到电脑2中，电脑2运行MATLAB的计算程序和图形显示程序生成HMI，再通过扩展的方式输出到小屏幕中.其它设备的连接和数据传输方式与第一种方式相似.图2 设备连接和数据传输方式1.2 软件Prescan仿真软件能给汽车智能系统提供一个设计、验证、评价的环境.其中的车辆动力学模型相对真实，而且可以加入ADAS系统的控制策略或者在其Simulink 模型中建立HMI，此外，PreScan还具有逼真的3D仿真环境，可以用于驾驶环境和车辆控制等的仿真.图5是PreScan模拟的驾驶环境和MATLAB编辑的HMI. 本系统使用的软件主要包括PreScan和MATLAB，使用PreScan实现危险场景再现，在PreScan生成的Simulink模型中加入S函数、输入输出等模块实现HMI和数据采集等功能.1.2.1 驾驶员车辆的输入PreScan车辆模型的驾驶模式和动力学模型都有多种选择，可以设置驾驶模式为“Man－in－the－loop(MO MO Racing Force Feedback Wheel)Automatic”、动力学模型为“2D Simple”，这样可以通过外部接入的罗技G27方向盘、踏板和排挡模拟自动挡汽车的操纵.Simulink中的MOMO和动力学模块如图3所示.图3 SIMULINK中的MOMO和动力学模块图4 轨迹定义模块1.2.2 主要危险车辆设计PreScan中的场景设计需要分析采集的真实交通情况，设计出合理的危险场景.由于本系统采用MOMO输入，不同驾驶员的驾驶习惯不同，因此有必要将主要危险车辆的运动状态设计得与驾驶员车辆运动状态相关，在驾驶员车辆运动到一定条件时，危险车辆的运动发生改变，以模拟紧急工况.PreScan中每个车辆可以赋予多个轨迹(Trajectory)，而每个轨迹都可以生成定义文件(Definition File)，这样就可以在轨迹的Simulink模型中修改危险车辆的运动状态.图4中定义的是危险车辆(BMW X5)插入驾驶员车辆(Audi A8)前方的轨迹模型，X5开始是以比A8速度小5m/s的速度在A8右前方的外侧车道按照直线轨迹(Trajectory_2)行驶，在A8与X5的距离减小到20m时，按照换道轨迹(Trajectory_3)插入到内车道行驶，同时车速降低.图5 S函数和MATLAB编辑的HMI(危险)1.2.3 HMI实现ADAS系统的使用最终是通过HMI实现与人的交流，因此HMI的设计对ADAS的使用会造成很大影响，好的HMI设计不应给驾驶员造成厌烦，而且在危险发生时能够及时给驾驶员提出警告.本系统中的HMI是利用MATLAB编程实现界面的显示，可以和场景一同显示，也可以通过小屏幕显示.与场景一同显示需要在场景的Simulink模型中加入S函数模块.S函数是用户用来自建Simulink模块所需要的、而且具有调用格式的函数文件.将HMI需要的变量输入S函数模块，运行Simulink模型时S函数会根据数据进行简单计算，并显示相应的图案(见图5).如果在小屏幕上显示HMI，需要在S函数中通过串行接口向电脑2实时输出数据;电脑2通过MATLAB编程接收数据，计算后改变HMI显示.1.2.4 数据采集在ADAS评价测试中数据主要有:车辆运动数据，即驾驶员车辆和主要危险车辆的速度、加速度，碰撞次数，最小TTC(Time To Collision)等数据.测试者主观数据，即测试者的年龄、职业、驾龄等基本资料，和对ADAS的接受度、满意度等一些主观问题的答案.本测试中车辆运动参数主要通过在Simulink模型的数据输出端口后加入“To File”和“To Workspace”等模块实现数据的采集和存储，但是用这种方式采集的数据是在模型运行结束后统一输出的，不具有实时性，如果需要实时输出还要借助S函数.测试者主观数据的收集主要通过在测试前、后、中让测试者分别填写问卷调查，分析问卷调查后得到测试者对ADAS系统的接受度.2 用途本论文提出了使用PreScan模拟驾驶环境和车辆控制，搭建驾驶模拟器以评价ADAS的方法，此研究方法的可能用途主要包括以下几点:(1)验证ADAS控制策略的有效性.ADAS控制策略包括提示时间和提示动作等，提示过于频繁，驾驶员会产生厌烦心理，但提示时间过晚可能导致事故.通过本系统的测试可以验证ADAS的有效性和驾驶员的接受程度，对策略做出评价.(2)验证HMI的接受度.HMI声音的设计包括响度、音调、音色等的选择;视觉的设计主要是提示界面的设计，包括需要提示的内容、图案设计、摆放位置、颜色的区分等，不同测试者对不同HMI设计的接受程度不同，通过本测试方法可以统计分析出一种HMI设计方案的接受度，或者对比两种方案的优缺点，为HMI的设计提供参考.(3)研究驾驶习惯.通过本方法可以对不同测试者的驾驶习惯进行研究，如，在遇到不同紧急程度的危险情况时采取的躲避方式和反应时间等.通过总结驾驶习惯能够为ADAS系统的开发提供设计依据.3 总结本论文通过将PreScan与模拟驾驶器结合提出了一种评价ADAS系统的研究方法.主要介绍了系统的软硬件组成，最后总结了该研究方法可能的用途.参考文献:[1]马钧，曹静.基于中国市场特定需求的汽车先进驾驶辅助系统发展趋势研究[J].技术经济，2012，04:36－40.。
汽车辅助驾驶统计
驾驶员辅助系统可以涵盖的功能有很多，包括：车道辅助、行车辅助、停车与操作辅助、避让辅助、转向与穿行辅助、照明与视野辅助等
博世驾驶员辅助系统涵盖了市场的需求与趋势，在必配功能方面包括自动紧急制动、车辆偏离警告等，标准功能包括自适应巡航、智能大灯控制等，除此之外还提供一些差异化功能如交通拥堵辅助、狭窄道路辅助等。
大陆集团的高级驾驶员辅助系统基于雷达、摄像机和红外传感器可以实现以下功能：紧急制动辅助；自适应巡航控制；车道偏离警告；智能前大灯控制；交通标志辅助；盲点探测和360度环绕检测（全景图）。
欧洲新车评价规程(EuroNCAP)规定，自2014年起，新车型必须装配相关驾驶员辅助系统才能获得五星安全评定。
被列入配备选项的系统包括自动紧急制动、智能速度辅助、车道偏离警告或车道保持支持。
第一章浅析博世驾驶员辅助系统
ACC自适应巡航控制系统
ACC自适应巡航系统可以在道路中自动控制车速并保持与前车的距离。
ACC使用雷达传感器发射电波并接收前方物体反射回的电波，根据反射回来的信号，ACC通过计算与相对距离、相对方位和相对速度来探测前方车辆，以作出加速或制动的判断。
ACC可在车速约30km/h以上被激活，而停走型ACC可在静止时即可启用。
在ACC系统中，雷达传感器是最核心的部件。
博世目前有两种雷达，一种为中距离雷达（MRR），可以探测160米的距离，可支持ACC最高巡航速度为150km/h，目前第七代高尔夫顶配车型上所使用的ACC系统就搭配了这款雷达，
性价比较高；博世长距离雷达（LRR）可以探测250米的距离，可支持ACC最高巡航速度为200km/h，如果该ACC系统搭配了多功能摄像头，最高巡航速度可达250km/h。
奥迪A6L的停走型ACC在传统雾灯的位置装配了两部LRR，增加了探测的范围和距离。
ACC系统使用雷达传感器和多功能摄像机作为信息采集和输入端，可以在驾驶员不操作油门和刹车的情况下自动保持车距巡航，当前方车辆出现减速时随之刹停，而前方车辆离开时可自动加速至理想速度，在一定程度上接近了自动驾驶技术。
不过，ACC并不能对车辆方向进行调整。
车道辅助系统/紧急制动系统
博世LDW车道偏离警告系统和LKS车道保持系统使用了一台多功能摄像头（MPC）进行车道线的识别，当系统识别到车道线时，自动进入工作状态。
如果车辆在行驶中偏离了车道，且没有打转向灯，首先LDW会输出警告信号，而选择什么样的警告方式（如声音、仪表视觉符号以及方向盘振动等）由整车厂进行设定。
如驾驶员没有回应，LKS系统将通过EPS电子转向系统在方向盘上施加大约3牛·米的力矩，以帮助车辆回到正确的车道上来。
在这个过程中，如果驾驶员打方向灯或者大角度转动方向盘，则系统默认车辆由驾驶员接管而停止干预。
PEBS预测性紧急制动系统
PEBS预测性紧急制动系统所面对的是更加紧急的情况：车辆即将追尾、撞上障碍物或是行人。
博世PEBS系统包含3个部分：PCW预测性碰撞预警系统、EBA紧急制动辅助系统以及AEB自动紧急制动系统。
有相关机构进行过调查，在即将发生追尾事故时，20%的驾驶者可以采取全力制动，但有可能出现制动时机较晚导致碰撞；49%的驾驶者因制动力不足而导致碰撞；另外还有31%的驾驶者没有采取任何有效措施。
对于第一种驾驶者，PCW可以对驾驶者发出警告，提醒其立即进行全力制动以避免事故；对于第二种驾驶者，EBA可以提供紧急制动时的制动力辅助；而对于第三种驾驶者，AEB系统将会利用ESP进行自动紧急制动以避免或缓解碰撞。
第二章奔驰S级智能驾驶车辆解读
第三章奔驰最新安全技术
制动辅助系统
奔驰的该系统共分为3个阶段，在距离碰撞2.6秒时会进行语音的提醒，而在1.6秒时则会施加40%的制动力予以提醒并减速，如果驾驶员仍无反应，系统会在碰撞发生前0.6秒时施加100%制动力以减小损失。
30公里的速度内可以避免碰撞。
盲点辅助系统
其通过装在车尾的雷达感知侧后方的来车。
如果侧后方有车，系统会在后视镜上给予提示，而过驾驶员仍然变线，则系统会对车辆实行一个制动力帮助其回
到本车道。
限距控制系统
该系统可以按照预先设定的车速与跟车距离做自动调整，即便前车停住再启动也没有问题。
另外在车辆转弯时，后车也能够很好的识别前车并自动跟随。
车道保持系统
车辆紧急制动
第四章汽车主动预防碰撞系统简析
奔驰Pre-Safe系统
Pre-Safe系统增加了微波探测器和刹车辅助，在检测即将发生碰撞时刹车系统可以自动施加最大-0.4G的加速度，确保将损失最小化，可以在碰撞前0.6秒时（这个时间值是系统根据前后车的相对速度和间距计算所得的），使自动刹车的力度达到最大值。
本田CMBS系统（Collision Mitigation Brake System）主要原理是，当毫米波雷达探测到前方行驶的车辆，判断有追尾的危险时用警报的方式提醒驾驶员，继续接近前车时轻轻制动，以身体感受进行警告。
当判断出难以避免追尾时，CMBS会采取强烈制动措施，和驾驶员自身的制动一起降低追尾车速，以便有效地帮助驾驶员避免和降低一旦追尾时的损伤。
当驾驶者所在车辆的车速高于10英里（15公里），CMBS系统启动，通过车头的传感器探测与前车之间的距离，当系统认为有可能导致追尾时，除开提醒驾驶者和制动之外，也会自动收紧安全带（E--Pretensioner系统），确保对前排乘客的约束作用。
同时，在车辆自动制动时，也会点亮刹车灯，提示后车保持安全距离。
当本车与前车车速的差距小于10英里（15公里）时，这套系统将不起作
用。
丰田Pre-Collision（PCS）系统
丰田这套系统也同样基于毫米波雷达作为前方的探测系统。
如果系统判断前方的碰撞已经不可避免，则会预收紧安全带，同时当驾驶者深踩刹车踏板时，刹车辅助（BA）系统启动，对刹车系统施加最大制动力，以减小碰撞的力度和损害。
沃尔沃City Safety系统
City Safety系统不是通过雷达，而是通过发射激光束，然后传感器采集发射
的光束，从而搜集车辆前方的路况信息（探测距离约为4米，相对于其他三种距离短些，这也是该系统主要考虑城市低速路况所致），并通过抬头显示器（HUD）为驾驶者提供提示警示信息。
当车速高于30公里/小时时，City Safety系统即开始工作，扫描车辆前方的障碍物，通过车辆与前方障碍间的相对速度和距离判断是否有碰撞的风险，如果系统判断两者的碰撞时相对速度大于15公里/小时，则会通过前挡风上的红色警示灯对驾驶者提供预警。
如果系统已经提示驾驶者，但驾驶者没有响应，则采取自动制动措施直至车辆静止。
对于时速在15到30公里之间的情况，系统则根据计算结果减速以避免碰撞。
不过要注意的是，刹车系统的自动制动时间约为1.5秒，如果驾驶者没有继续采取动作踩下制动踏板（比如驾驶者突发疾病失去意识这样的极端情况），还是会发生轻微的追尾。
第五章自适应巡航系统的缺陷解读
常见传感器缺点
雷达对于垂直方向上重叠物体的判断较弱，在实际行车中，当车辆行驶到立交桥附近时，如果前方与盘桥匝道上同时出现车辆，雷达传感器有很低几率出现
误判；前方路面出现金属标识牌甚至是金属废弃物时，雷达传感器也有很低几率产生误判。
相信没人想拿自己的生命做赌注，于是为了进一步降低误判的可能，越来越多的自适应巡航系统采用两种传感器收集信息。
前车进入大角度的弯道，自助巡航系统出现的问题
在开启自适应巡航功能并处于跟车状态下，当前车进入弯道后，开启自适应巡航系统的后车会采取两种措施，第一种情况：传感器扫描不到前车，即会执行到达预设时速的逻辑。
第二种情况：此时正好旁边车道有车拐弯，传感器会将其误认为是本车道前车，此时会判断为跟车距离不够，就会对车辆实施减速。
直线行驶时，自适应巡航也会“突然”
在直线行驶开启自适应巡航时，前车并入其他车道，这时本车雷达会重新扫描前方车辆，如果判断没有前车则自适应巡航会执行驾驶员设定的目标时速，如果判断有前车存在，则自适应巡航执行驾驶员设定的行驶。
特别是时速不高调整跟车距离的过程中，这种加速感就会比较明显。
第六章自动泊车系统
第七章智能灯光系统
沃尔沃新主动大灯技术（Active High Beam technology）
Active High Beam technology利用位于车头和前挡风内的两处光学摄像头扫描前
方路面行驶的车辆与行走的行人，并以此为依据控制位于大灯组内的挡板，最终让遮挡区域保持在前车宽度的1.5英寸左右，但目前光学摄像头仅能扫描车前15度范围内的路面情况。
当光学摄像头扫描到路面有前车或对象出现来车时，位于头灯组内的挡板会根据前车或对向来车的宽度，自动挡住大灯组内相应区域的灯光，并且摄像头会不断扫描本车与前车、来车的距离，不断控制挡板位置与遮挡面积，通过遮挡灯光起到减轻灯光对前车与对向司机视线干扰的作用，直到前车或对向来车超过本车驾驶员视线范围才会取消遮挡。
实际路况中，前方和对向不仅只有车辆行驶，还会出现行人行走的情况，很多人在夜间也都有被来车刺眼的灯光照射短时失明的经历。
如果此时前方出现坑洼或障碍物，很容易就会发生事故。
Active High Beam technology当探测到路边行人时，会自动调整灯光高度，让灯光始终低于行人头部，避免灯光直射行人眼部的情况。
这项功能也将随着本车与行人的距离，不断调整灯光高度，达到既保护行人又不丧失照明范围的效果。
夜视系统
第八章行人识别系统。
