汽车电子自动驾驶培训课件

• 研发主体不同：欧美无人驾驶技术多为信息和汽车行业推动，中国的无人驾驶研 发主体多为高校和国防单位。虽然中国车企已经和高校联合，提前投入到智能辅 助驾驶系统的研发中，但作为终极技术的无人驾驶，目前只有个别主流车企开始 研发。
发展现状
半自动驾驶汽车
德国戴姆勒（Daimler） 与内华达州达成协议，批准 自动驾驶卡车上路。但这种 新型卡车仍会拥有一名驾驶 员，在某些复杂局面出现是 接管车辆运作，例如车辆驶 入和驶出调度中心时，以及 车辆在繁忙的市区内行驶时， 所以主要在长途公路上行使， 避免疲劳驾驶。
发展现状
其他问题
无人驾驶汽车的一个最大特点，就是车辆网络化、信息化程度极高， 而这也对电脑系统的安全问题形成极大挑战。一旦遇到电脑程序错乱或者 信息网络被入侵的情况，如何继续保证自身车辆以及周围其他车辆的行驶 安全，这同样是未来急需解决的问题。同时，无人驾驶汽车将彻底改变人 们的驾乘方式，这种方式能否被乐于驾驶的人们所接受，以及如何适应不 同的“马路文化”，都将是需要面对的问题。
未来展望
无人驾驶的商业前景
公共交事先确定的路线进行试验，希望在不远的将来 推出这类车辆。一些城市还在考虑将某些街区划定为无人驾驶专区。 在 30 或 40 个街区将不再出现人驾汽车和无人车同时存在的现象，无 人驾驶出租车和共享出行车辆将提供全部交通服务。城市规划部门将 进行区域优化，为无人车服务。
奔驰的 S500
发展现状
发展瓶颈
技术难题 预测和回应人类的行为 成本问题 法规难题
其他问题
发展现状
技术难题
研发人员目前面临的最棘手的技术问题是如何提高汽车的视觉能力， 如何将人类的视觉能力复制于电脑系统。
目前所研发的电脑视觉系统还非常的低端和原始。一般无人驾驶汽 车使用的激光扫描仪无法穿越固体障碍物，如果有行人突然出现在车道 上，扫描仪是无法及时检测的。

汽车自动驾驶系统课件一、概括近年来随着科技的飞速发展，汽车自动驾驶系统成为了人们关注的焦点。

什么是汽车自动驾驶系统呢？简单来说就是能够让汽车自己识别路况、做出决策并安全行驶的技术。

这种技术给人们的出行带来了极大的便利，想象一下以后我们出行不再需要手动驾驶，只需设定目的地，汽车就能自动带我们到达目的地，真是让人期待。

这节课件就是为了让大家更全面地了解汽车自动驾驶系统而准备的。

我们会从基本概念讲起，逐渐深入了解它的工作原理、技术难点以及发展前景。

让我们一起开启这场自动驾驶的奇妙之旅吧！1. 自动驾驶汽车概述自动驾驶汽车，简单来说就是能让汽车自己识别路况、做出决策，自行前进。

它们使用传感器、雷达、摄像头等设备来感知周围环境，再通过复杂的计算机系统做出判断。

这种技术融合了人工智能、传感器、通信等多个领域的知识，可谓是现代科技的集大成者。

想象一下我们的汽车在行驶过程中，能自动识别红绿灯、避开行人、选择最佳路线，甚至还能自动泊车，是不是感觉像是科幻电影里的场景呢？而且随着技术的不断进步，自动驾驶汽车的普及已经不再是遥不可及的梦想。

许多车企都在积极布局自动驾驶领域，未来可能我们的道路上会有越来越多的自动驾驶汽车与我们相伴。

这种技术的发展不仅仅让我们的生活更加便捷，还能在一定程度上提高道路安全性，减少交通事故的发生。

让我们一起期待这个充满无限可能的未来吧！2. 自动驾驶系统的重要性和发展趋势——开篇就说几句人话啦。

现在自动驾驶系统可是汽车界的一大热门话题，为什么它这么火呢？还不是因为它给我们的生活带来了太多便利和惊喜，咱们都知道，驾驶其实是一件挺累人的事儿，尤其是在繁忙的城市里，堵车、找车位，够让人头疼了。

而自动驾驶系统呢，它就像是一个超级司机助手，帮我们解决这些烦恼。

说到自动驾驶系统的重要性，那可不仅仅是方便我们出行这么简单。

想象一下有了自动驾驶系统，交通事故的发生率会大大降低，因为系统可以比人类更准确地判断路况、避免危险。

2024/2/3
仿真与实车结合的测试方法
先在仿真环境中进行初步验证，再在实车环境中进行精细化调试和优化。
19
性能评估指标体系构建
安全性指标
包括碰撞风险、交通规则遵守程度、 危险场景应对能力等。
舒适性指标
包括乘坐舒适度、行驶平稳性、噪音 水平等。
2024/2/3
效率性指标
包括行驶速度、行程时间、交通流量 等。
制定详细的维护与升级计划，确保系统始终 处于最佳工作状态。
16
04
无人驾驶汽车测试
与评估
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17
测试场景及测试用例设计
城市道路测试场景
包括交通信号灯、行人、非机动车、机动车等混 合交通流场景。
复杂环境测试场景
包括雨雪雾等恶劣天气、夜间行驶、隧道桥梁等 特殊路段场景。
ABCD
2024/2/3
冗余设计
关键部件采用冗余配置， 提高系统可靠性。
13
硬件平台选择及搭建
传感器选型
选用高精度雷达、激光雷达、摄像头等传感器， 实现环境感知和目标识别。
计算平台搭建
采用高性能计算机或嵌入式系统，满足实时处理 和决策需求。
通信系统建立
实现车与车、车与基础设施、车与行人的全面互 联。
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14
软件系统开发与集成
感知算法开发
研究并开发适用于无人驾驶的感知算法，如 目标检测、跟踪和识别等。
控制算法开发
研究并开发精确的车辆控制算法，保障行驶 稳定性和安全性。
2024/2/3
决策与规划算法开发
基于感知结果，开发智能决策和规划算法， 实现自主驾驶。
软件系统集成与测试
将各功能模块集成到统一的软件平台中，并 进行严格的测试和验证。

历史
智能驾驶和自动驾驶系统的研究始于20世纪80年代，随着计算机视觉、传感器 技术和人工智能等技术的不断发展，智能驾驶和自动驾驶系统的技术逐渐成熟 。
发展
目前，智能驾驶和自动驾驶系统已经进入商业化应用阶段，未来将进一步普及 和完善，实现更高级别的自动驾驶。
智能驾驶与自动驾驶系统的应用场景
城市交通
高速公路
智能驾驶和自动驾驶系统面临的主要 挑战之一是安全问题，包括道路安全 、网络安全和系统可靠性等方面。
解决方案
为解决安全问题，需要加强技术研发 和测试，提高系统的稳定性和可靠性 ；同时，建立完善的安全监管机制， 加强网络安全防护和数据安全管理。
技术挑战与解决方案
技术挑战
智能驾驶和自动驾驶系统的技术挑战 包括感知与决策、控制与执行、高精 度地图与定位等方面的问题。
5G技术在智能驾驶与自动驾驶系统中的应用
5G技术为智能驾驶与自动驾驶系统提供了更快速、可靠和低 延迟的数据传输，支持车辆与基础设施、其他车辆和云端进 行实时通信，实现信息共享和协同决策。
5G技术还为高清地图的实时更新和车辆远程控制提供了可能 ，有助于提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。
人工智能在智能驾驶与自动驾驶系统中的应用
01
人工智能技术是实现智能驾驶与 自动驾驶系统的关键，通过模拟 人类的感知、认知和决策过程， 使车辆具备自主驾驶的能力。
02
人工智能技术还可以用于优化车 辆的能源消耗和排放，提高交通 效率，减少交通拥堵和事故风险 。
04 智能驾驶与自动驾驶系统的挑战与解决方案
CHAPTER
安全挑战与解决方案
安全挑战
系统的可靠性和安全性。
V2X通信技术
总结词
V2X通信技术实现车辆与周围环境、其他 车辆及交通基础设施之间的信息交互， 是智能驾驶与自动驾驶系统的重要通信 手段。

效果评估
通过考试、小组报告、实际操作表现 等多维度对学员进行综合评价，确保 培训效果。
THANKS
感谢观看
06
实践操作技能培训与案例 分析
实践操作技能培训内容安排和目标设定
培训内容
智能驾驶技术的基本原理、自动驾驶系统的操作流程、传感 器融合技术、路径规划与决策算法等。
培训目标
使学员熟练掌握智能驾驶技术的核心原理，熟悉自动驾驶系 统的操作流程，具备解决实际问题的能力。
案例分析方法和技巧传授
案例选择
01
，提高数据质量。
数据传输
将处理后的数据传输到 计算单元进行进一步处
理和分析。
数据存储与管理
对数据进行存储和管理 ，以便后续分析和应用
。
03
感知与决策算法介绍
传感器类型与工作原理
01
02
03
04
05
激光雷达（ LiDAR）
毫米波雷达（ MMR）
超声波传感器（ Ultr…
摄像头（Camera 红外传感器（
满足不断变化的法规要求。
行业趋势预测
结合技术发展、市场需求等因素 ，预测智能驾驶与自动驾驶行业
的未来发展趋势。
企业合规性管理要求和挑战应对策略
合规性管理框架
建立完善的合规性管理框架，明确企业各部门的职责和义务，确保企业在合规 运营方面的有效实施。
风险评估与应对
定期进行合规风险评估，发现潜在的合规风险，并采取相应的应对策略，降低 风险对企业的影响。
智能驾驶技术与自动 驾驶系统的应用培训
汇报人：可编辑 2023-12-22
目录
• 智能驾驶技术概述 • 自动驾驶系统原理与架构 • 感知与决策算法介绍 • 路径规划与控制策略探讨

04
自动驾驶汽车产业链分析
上游零部件供应商
传感器供应商
提供激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器， 用于环境感知和车辆定位。
计算平台供应商
提供高性能计算芯片和处理器，用于实现自动驾 驶算法和决策控制。
通信模块供应商
提供车载通信模块，用于实现车与车、车与基础 设施之间的通信。
中游整车制造商及解决方案提供商
GPS/IMU
提供车辆的位置、速度和方向信 息。
决策规划与控制系统
01
02
03
行为决策
根据感知系统提供的信息 ，判断车辆应该执行的行 为，如跟车、换道、停车 等。
运动规划
根据行为决策，规划出车 辆在未来一段时间内的行 驶轨迹。
控制算法
将规划出的轨迹转化为具 体的控制指令，如加速、 减速、转向等，实现车辆 的自动驾驶。
02
自动驾驶汽车基本原理
传感器与感知系统
毫米波雷达
摄像头
捕捉道路图像，识别交通信号、 车道线、行人等关键信息。
通过发射毫米波并接收反射信号 ，检测周围物体的距离和速度。
超声波传感器
利用超声波反射原理，测量近距 离物体的距离。
激光雷达（LiDAR）
通过发射激光束并测量反射回来 的时间，精确测量周围环境物体 的距离和形状。
发展历程
无人驾驶技术经历了从实验室研究到实际应用的发展历程，随着人工智能、传 感器、高精度地图等技术的不断发展，无人驾驶技术逐渐走向成熟。
核心技术组成
感知技术
控制技术
通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达 等传感器，实现对周围环境的感知和 识别，包括障碍物、交通信号、行人 等。
通过车辆动力学模型、控制算法等技 术，实现对汽车运动的精确控制，包 括加速、减速、转向等。

保证行车安全。
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13
第三节 基本功能子系统
2.防撞系统
马自达安全车距模型是一种自动控制的防追尾系统。它 的功能是：在车辆正常行驶状态下，系统关闭；当检测到两 车之间车距小于阈值时发出警报；在发出警报后，若驾驶员 没有采取行动则系统启动自动制动装置，其数学模型如下：
其中： v是本车车速，v0两车相对车速, α1本车刹车减速 度,α2前车刹车减速度,t1急速时间，t2刹车时间，d0允许 两车之间距离。
此外还有探测限速牌、自动紧急刹车等。
2021/3/20
12
第三节 基本功能子系统
2.防撞系统
横向防撞系统：利用车辆左右两侧
的传感器探测车辆两旁的情况，从而
为欲改变车道和驶离道路的车辆提供
适当的侧向安全间距，防止或减少车
辆碰撞。
交叉口防撞系统：交叉口是事故多
发地点。该系统当车辆驶近交叉口时，
判断车辆是否有危险，据此控制车速，
智能自动驾驶车辆
目录
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节 参考文献
概述 发展历程及现状 基本功能子系统 Google实例 展望
2021/3/20
2
第一节 概述
汽车自动驾驶概念
是指借助车载设备及路侧、路表的电子设备来
检测周围行驶环境的变化情况，进行部分或完全的 自动驾驶控制的系统。
该系统的本质就是将车辆——道路系统中的现 代化的通信技术、控制技术和交通信息理论加以集 成，提供一个良好的驾驶环境，在特定条件下，车 辆将在自动控制下安全行驶。
11
第三节 基本功能子系统
2.防撞系统
纵向防撞系统：通过安装在车辆前后的雷达探测器或者激 光传感器等分别探测前后潜在的碰撞隐患或即将发生的碰撞 事件，为驾驶员提供及时地回避操作指令，并自动控制车辆 的加速，以保持适当的车辆间距，防止车辆与车辆、车辆与 其它障碍物之间的正面或者追尾碰撞。

识别道路上的车辆、行人 、障碍物等，以便进行安 全驾驶决策。
道路识别
通过图像处理技术识别道 路标志、车道线、交通信 号等信息。
路径规划与决策控制技术
路径规划
根据起始点和目标点，规 划出安全、高效的行驶路 径。

决策控制
根据车辆状态和环境信息 ，制定合理的驾驶策略， 如加速、减速、变道等。
交通流优化
通过协同驾驶技术，优化 车队行驶路径和速度，提 高交通效率。
实现车辆间的信息交互，提高行 车安全和交通效率。
车与基础设施通信
与交通信号灯、道路标识等基础设 施进行信息交互，获取实时交通信 息。
车与行人通信
为行人提供过马路等安全提示，提 高行人安全性。
04 智能驾驶与自动驾驶系统 的挑战与解决方案
安全挑战与解决方案
安全挑战
智能驾驶和自动驾驶系统面临的 安全挑战包括道路安全、网络安 全和人机交互安全等方面。
共享出行
农业作业
智能驾驶技术可以应用于共享出行场景， 提供无人驾驶的出租车、网约车等共享出 行服务，提高出行便利性和舒适性。
智能驾驶技术可以应用于农业作业场景， 实现无人驾驶的农机具和农用车辆，提高 农业生产效率和降低劳动成本。
02 自动驾驶系统基础
自动驾驶系统的定义与分类
自动驾驶系统的定义
自动驾驶系统是一种通过集成多种传感器、控制器和执行器，实现车辆自主驾 驶的智能系统。
法规与政策挑战与解决方案
法规与政策挑战
智能驾驶和自动驾驶系统的法规与政 策挑战包括法律法规滞后、政策不协 调和国际合作不足等方面。
法规与政策解决方案
为应对这些挑战，需要加强法律法规 的制定和修订，促进政策协调和国际 合作，推动相关标准和规范的制定等 。

通过测量车辆加速度和角速度，推算出车 辆的位置和姿态。
高精度地图
同时定位与地图构建（SLAM）
提供道路网络、交通信号和其他静态环境 信息，辅助车辆进行定位和导航。
利用传感器数据实时构建周围环境地图， 并确定车辆在该地图中的位置。
路径规划与决策技术
路径规划算法
根据车辆当前位置和目的地， 规划出最优行驶路径。
军事应用
在战场环境中，利用无人驾驶车辆进 行侦察、运输、作战等任务，提高作 战效率并减少人员伤亡。
04
国内外典型案例分 析
谷歌Waymo项目介绍及成果展示
Waymo项目背景
作为谷歌母公司Alphabet旗下的自动驾驶技术公司，Waymo专注于研发和应用L4级别的 自动驾驶技术。
技术特点
Waymo采用了先进的传感器融合技术，包括激光雷达、毫米波雷达和摄像头等，以实现 高精度地图构建和实时定位。同时，Waymo还自主研发了自动驾驶软硬件系统，包括自 动驾驶算法、控制系统和安全保障措施等。
解决方案
针对上述伦理道德问题，可以从以下几个方面寻求解决方案：建立完善的法律法规体系，明确各方责任；加强技 术研发和测试验证，提高系统安全性和可靠性；加强公众教育和舆论引导，提高社会对无人驾驶汽车的认知度和 接受度。
06
未来发展趋势预测 与挑战分析
技术创新方向预测
1 2
感知技术
提升传感器性能，包括雷达、激光雷达（LiDAR ）、摄像头等，实现更精准的环境感知。
决策与控制技术
借助深度学习、强化学习等人工智能技术，提高 无人驾驶汽车的决策能力和控制精度。
3
V2X通信技术
发展车与车（V2V）、车与基础设施（V2I）之 间的通信技术，实现智能交通系统协同。

智能驾驶技术与自动驾驶 系统的应用培训
汇报人：可编辑
2023-12-23
目录
CONTENTS
• 智能驾驶技术概述 • 自动驾驶系统的工作原理 • 智能驾驶系统的关键技术 • 自动驾驶系统的实际应用 • 安全与法规问题 • 未来展望与趋势分析
01
智能驾驶技术概述
定义与特点
定义
智能驾驶技术是一种通过集成传 感器、控制器、执行器等多种技 术，实现车辆自主驾驶或辅助驾 驶的功能。
人工智能和机器学习技术将在自动驾驶领域发挥越来越重要的作用，例
如通过深度学习算法实现更精准的物体识别和场景理解。
03
V2X通信技术
车联网（V2X）技术将实现车辆与周围环境、其他车辆以及交通基础设
施之间的实时信息交换，为自动驾驶提供更全面的感知和决策支持。
市场发展前景
1 2 3
市场规模
随着智能驾驶和自动驾驶技术的不断发展和普及 ，预计未来几年全球自动驾驶市场规模将持续增 长。
深度学习与计算机视觉
深度学习
深度学习是机器学习的一种高级形式，它利用神经网络模型 来处理和分析大量数据。在智能驾驶中，深度学习可以帮助 车辆识别行人、车辆和交通信号等，从而提高驾驶安全性。
计算机视觉
计算机视觉是深度学习的一个重要应用领域，它使得车辆能 够通过图像识别和分析来感知周围环境。通过计算机视觉技 术，车辆可以识别车道线、交通标志和障碍物等，从而为驾 驶决策提供依据。
L2级
部分自动化，如自动泊车、自动紧急制动等。
L3级
有条件自动化，在特定情况下可完全自动驾驶，但 仍需驾驶员监控。
L4级
高度自动化，在特定区域内可完全自动驾驶，无 需驾驶员干预。
L5级

精选编辑ppt
7
无人驾驶技术的发展
❖ 法国INRIA公司花费十年心血研制出“赛
卡博”(Cycab)无人驾驶汽车，外形看起来
像未来的高尔夫球车。该车使用类似于给
巡航导弹制导的全球定位技术，通过触摸
屏设定路线，“赛卡博”就能把你带到想
要去的地方了。只不过给“赛卡博”带路
的全球定位系统要比普通的全球定位系统
些强大。目前所面临的难题是自动驾驶汽车和人驾驶的汽车如何共处而
不引起交通事故的问题。
精选编辑p美pt 国Google版
10
无人驾驶技术的发展
❖ 2014年5月28日谷歌发布了一款自己设计的 无人驾驶汽车。它能载人到处跑，还没个 方向盘。这就是谷歌联合创始人谢尔盖· 布林领导的创新小组Google X的最新项目。
❖ 从20世纪70年代开始，美国、英国、德国等 发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，目 前在可行性和实用化方面都取得了突破性的 进展。
❖ 我国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车
的研究，国防科技大学在1992年成功研制出
我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。
2005年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通
光碰到车辆周围的物体，又反射回来，这样
就计算出了物体的距离。另一套在底部的系
统测量出车辆在三个方向上的加速度、角速 度等数据，然后再结合GPS数据计算出车辆
的位置，所有这些数据与车载摄像机捕获的
图像一起输入计算机，软件以极高的速度处
理这些数据。这样，系统就可以非常迅速的
作出判断。
精选编辑ppt
15
无人驾驶汽车工作原理及关键技术
大学研制成功，该车有望于两年之内率先在
上海世纪公园进行示范运营，并在2010年世

缓解停车位短缺的问题，因为汽车可以让乘客下车后，停到有 足够停车位的场所，并在需要时返回搭载乘客
第3页/共16页
自动驾驶汽车的优势 避免因为行车距离过近、分心驾驶及危险驾驶等人为因素而导致之 交通事故 可以节省人们大量时间，让乘客在路途中做其他的事 减轻车辆乘客驾驶与导航之工作 减少对交通警察的需求，以及汽车保险费用
搭载CDC系统的宝马5 系已进行了5 000 km 的路面测试，无人技术已比较成熟
福特汽车与麻省理工和斯坦福大学合作开 发。麻省理工团队研究汽车如何最准确地预 测行人和周围其他车辆的行动，而斯坦福大 学团队则研究如何让汽车看清楚四周的障碍 物
第8页/ห้องสมุดไป่ตู้16页
自动驾驶汽车的现状
一汽无人驾驶新技术的研究始于2001 年。红旗HQ3 无人驾 驶轿车是一汽自主品牌轿车向高端技术发展的一个新成果;由 国防科技大学研制的中国无人驾驶汽车红旗HQ3，2011 年 通过了试验，从长沙上高速，自行开往武汉，行程286 km， 其中自主超车67 次，平均时速87 km/h
第4页/共16页
自动驾驶汽车的现状
随着科技的发展，自动驾驶汽车已逐渐成为现实，像 奔驰、宝马、特斯拉和丰田等汽车巨头，都已经发布或 即将发布具有无人驾驶功能的车型，而科技公司也在无 人驾驶技术的研发方面不断突破/共16页
自动驾驶汽车的现状
第10页/共16页
自动驾驶汽车技术
路障检测
第11页/共16页
自动驾驶汽车技术
路边停车检测
第12页/共16页
自动驾驶汽车技术
十字路口检测
第13页/共16页
自动驾驶汽车技术
骑行手势检测
第14页/共16页
自动驾驶汽车的未来
第15页/共16页

道路识别与标识
通过图像处理技术识别道 路标志、标线、交通信号 等，以判断道路状况。
路径规划与决策控制
路径规划
根据起始点和目标点，规划出安全、有效的行驶路径。
决策控制
根据环境感知信息和路径规划结果，决定车辆的行驶速度、方向和加速度，以 实现安全、平稳的行驶。
高精度地图与定位技术
高精度地图
通过通标志等， 构建高精度地图数据库。
提高交通效率
通过智能路线规划和协同驾驶， 无人驾驶汽车有望缓解城市交通 拥堵问题，提高道路通行效率。
改变出行方式
无人驾驶技术的发展可能引发出 行方式的变革，例如共享出行、 点到点接送等新型服务模式的出
现。
政策与法规的制定与完善
1 2
制定技术标准和安全规范
政府需要制定和完善无人驾驶汽车的技术标准和 安全规范，确保车辆的安全性和可靠性。
无人驾驶技术的工作原理
环境感知
通过雷达、激光雷达、摄像头等传感 器，感知车辆周围的环境和障碍物， 获取车辆位置、速度、道路状况等信 息。
路径规划
车辆控制
通过控制器和执行器，控制车辆的油 门、刹车、转向等系统，实现自主驾 驶。
根据感知到的环境信息，规划出安全 、有效的行驶路径。
无人驾驶技术的优势与挑战
03
道路安全研究
无人驾驶与道路安全的关系
无人驾驶技术通过先进的传感器、算 法和控制系统，能够实现车辆自主驾 驶，减少人为因素对交通安全的影响 。
无人驾驶技术通过实时感知周围环境 并做出相应的驾驶决策，能够减少因 驾驶员疏忽或错误判断引发的交通事 故。
无人驾驶技术可以降低交通事故发生 率，提高道路交通的安全性和可靠性 。
需要加强无人驾驶技术的研发 和测试，提高其可靠性和安全 性，降低事故风险。

在高速公路上，自动驾驶系统需要能 够自主判断何时进行超车或换道操作 ，并确保这些操作的安全性和效率。
高速动态环境感知
高速公路上的车辆行驶速度较快，自 动驾驶系统需要具备高速动态环境感 知能力，以及时识别和应对突发情况 。
停车场自动泊车功能
停车位识别与选择
在停车场中，自动驾驶系统需要 能够识别可用的停车位，并根据 车辆尺寸和停车需求选择合适的
停车位。
自动泊车控制
自动驾驶系统需要实现精确的泊 车控制，包括控制车速、转向和 刹车等，以确保车辆能够准确地
停入选定的停车位。
障碍物感知与避让
在自动泊车过程中，自动驾驶系 统需要实时感知周围的障碍物， 如其他车辆、行人或停车场的设 施等，并采取相应的避让措施以
确保安全。
04
自动驾驶系统设计与实现方法
THANKS
感谢观看
误差识别技术
运用统计分析、机器学习等方法对传感器数据进行处理，识别出误 差并对其进行分类。
补偿策略
根据误差识别结果，制定相应的补偿策略，如滤波、插值、校准等 ，以提高传感器数据的准确性和可靠性。
复杂环境下的决策规划优化方法
环境感知技术
利用激光雷达、摄像头、超声波 等传感器，实现对周围环境的实 时感知和建模。
关键算法介绍与实现过程
01
感知算法
包括目标检测、目标跟踪、语义分割等算法，用于从传感器数据中提取
环境信息。实现过程包括数据预处理、特征提取、分类器设计等步骤。
02
决策算法
根据感知结果和地图信息，进行路径规划、行为决策等任务。实现过程
包括状态估计、预测模型、决策模型等步骤。
03
控制算法
根据决策结果，控制车辆执行相应的动作，如加速、减速、转向等。实

政策与法规的完善助力无人驾驶汽车普及
制定和完善无人驾驶汽车相关法律法规
01
为无人驾驶汽车的研发、测试和商业化运营提供法律保障。
建立无人驾驶汽车道路测试和运营标准
02
规范无人驾驶汽车的测试和运营，确保安全可靠。
鼓励地方政府出台支持政策
03
通过政策扶持和优惠，推动无人驾驶汽车的普及和应用。
无人驾驶汽车对社会和经济的影响
05
无人驾驶汽车未来展 望
技术创新推动无人驾驶汽车发展
传感器技术
随着传感器技术的不断进步，无 人驾驶汽车将能够更精确地感知
周围环境，提高行驶安全性。
人工智能
人工智能的发展将使无人驾驶汽车 具备更强大的决策和学习能力，提 高应对复杂路况的能力。
5G通信
5G通信技术的应用将实现更快速、 更稳定的车联网通信，提升无人驾 驶汽车的协同驾驶能力。
测试过程监控
在测试过程中，需要实时监控车辆状态、路况信息和周围环境，确保 测试的安全进行。
紧急情况处理
在遇到紧急情况时，需要立即采取措施保障人员安全，同时记录和分 析问题原因，以便改进技术。
测试后评估
测试结束后，需要对测试结果进行评估和总结，分析存在的问题和改 进方向，为后续的测试提供参考。
04
无人驾驶汽车面临的 挑战与解决方案
》修订版。
国家法规
各国政府也在制定和更新关于无 人驾驶道路测试的法规和标准， 以确保测试的合法性和安全性。
企业标准
除了政府法规，无人驾驶汽车企 业也会制定自己的测试标准和流 程，以确保测试的质量和可靠性
。
无人驾驶道路测试的安全操作流程
测试前准备
进行无人驾驶道路测试前，需要制定详细的测试计划和安全预案，确 保测试车辆的技术状态良好，并对测试区域进行实地考察。

自动驾驶汽车最重要的主控电脑被安排在后车厢，这里除了用于运算的电脑外，还有测距信息综合器，这套核心装备将负责汽车的行 驶路线、方式的判断和执行。
4、完全自动化系统： 可无人驾驶车辆、允许车内所有乘员从事其他活动且无需进行监控的系统。
是指谷歌工程师主导研制并安装汽车自动驾驶成熟技术设备的汽车。
可无人驾驶车辆、允许车内所有乘员从事其他活动且无需进行监控 的系统。
可以依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机 动车辆。 是指谷歌工程师主导研制并安装汽车自动驾驶成熟技术设备的汽车。 对基于脉冲扫描成像的主动视觉三维图象的特点进行分析、研究；
特殊环境
很多人第一眼会觉得这个像是方向控制设备，而事实上这是自动驾驶汽车的位置传感器，它通过测定汽车的横向移动来帮助电脑给汽 车定位，确定它在马路上的正确位置。
激光雷达
车顶的“水桶”形 装置是自动驾驶汽 车的激光雷达，它 能对半径60米的周 围环境进行扫描， 并将结果以3D地图 的方式呈现出来， 给予计算机最初步 的判断依据。
主控电脑
自动驾驶汽车最重 要的主控电脑被安 排在后车厢，这里 除了用于运算的电 脑外，还有测距信 息综合器，这套核 心装备将负责汽车 的行驶路线、方式 的判断和执行。
可以依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机
城市环境下的无人驾驶由于速度较慢，应用前景更好。短期 动自车动辆 驾 ❖。驶汽车最重要的主控电脑被安排在后车厢，这里除了用于运算的电脑外，还有测距信息综合器，这套核心装备将负责汽车的行 内，可作为城市大容量公共交通（如地铁等）的一种补充， 驶路线、方式的判断和执行。