清华大学-自动驾驶系统设计及应用第五章

《智能驾驶决策规划与控制》阅读随笔目录一、智能驾驶综述 (2)1. 智能驾驶定义与分类 (3)2. 智能驾驶发展历程 (4)3. 智能驾驶应用场景 (5)二、智能驾驶决策规划 (7)1. 决策规划基本概念 (8)2. 决策规划流程 (10)3. 决策算法与应用 (11)4. 决策规划的挑战与未来发展趋势 (13)三、智能驾驶控制 (14)1. 控制系统基本原理 (15)2. 控制系统设计方法 (17)3. 控制系统性能评估 (18)4. 控制系统的实际应用与挑战 (19)四、智能驾驶中的感知与交互 (20)1. 感知技术发展与应用 (21)2. 人机交互技术与实现 (22)3. 跨模态感知与交互 (23)4. 感知与交互的挑战与未来趋势 (24)五、智能驾驶的安全与法规 (26)1. 安全性问题与挑战 (27)2. 法规政策环境分析 (28)3. 安全与法规的协同发展 (29)4. 国际合作与标准制定 (31)六、智能驾驶的未来展望 (32)1. 技术创新与发展趋势 (33)2. 商业模式与市场前景 (34)3. 社会影响与伦理讨论 (36)4. 未来出行方式变革与挑战 (38)一、智能驾驶综述随着科技的飞速发展，智能驾驶已经从科幻电影中的概念逐渐走进现实生活。

即自动驾驶汽车，是指通过计算机系统对汽车进行控制，实现无人驾驶的技术。

它利用传感器、摄像头、雷达等设备获取周围环境信息，并通过先进的算法进行处理，实现对汽车的自动驾驶。

智能驾驶技术的发展可以分为几个阶段，初级阶段主要是辅助驾驶技术，如自动泊车、自适应巡航等。

中级阶段则是部分自动驾驶技术，如车道保持辅助、自动变道等。

而高级阶段则是完全自动驾驶技术，汽车可以在无需人工干预的情况下独立行驶。

智能驾驶技术的出现，无疑将极大地改善道路交通安全和效率。

全球每年约有130万人死于交通事故，其中大部分是由人为因素造成的。

智能驾驶技术可以通过精确的感知和判断，避免许多由人为失误引发的事故。

1-1 自动控制的任务
下面通过具体例子来说明自动控制和自动控制系统的概念
控制器
气动阀门
流入
Q1浮子
水箱
H
流出Q2
水位自动控制系统
自动控制即没有人直接参与的控制，其基本任务是：在无人直接参与的情况下，只利用控制装置操纵被控对象，使被控制量等于给定值。

自动控制系统：指能够完成自动控制任务的设备，一般由控制装置和被控对象组成。

1-２自动控制的基本方式
炉温控制系统
飞机自动驾驶系统原理图
1-３对控制系统的性能要求
控制系统动态过程曲线
稳和快反映了系统动态过程性能的好坏。

既快又稳，表明系统的动态精度高。

总结：解析方法适用于简单、典型、常见的系统，而实验方法适用于复杂、非常见的系统。

实际上常常是把这两种方法结合起来建立数学模型更为有效。

北京航空航天大学
2-1控制系统微分方程的建立
2－2 非线性微分方程的线性化
2－3 传递函数(transfer function
⏹传递函数仅适用于线性定常系统，否则无法用
三、传递函数举例说明
四、典型环节。

智能车辆自动驾驶控制系统方案设计
王智峰;张朋飞;何克忠
【期刊名称】《车辆与动力技术》
【年(卷),期】2011(000)001
【摘要】设计了一种全新的智能车辆自动驾驶控制系统的设计方案,该方案是通过将有人车辆的转向、油门、制动以及挡位4个系统进行适当的机械结构改造后,加装相关自动控制装置,并将各系统通过CAN总线与上位智能控制机进行分布式连接而建立的.测试试验以及整车集成试验表明,该设计方案可实现上位控制机精确控制底层各子系统的目的,为车辆无人化与智能化控制的进一步研究奠定基础.
【总页数】6页(P26-30,55)
【作者】王智峰;张朋飞;何克忠
【作者单位】中国北方车辆研究所,北京,100072;中国北方车辆研究所,北
京,100072;清华大学,北京,100084
【正文语种】中文
【中图分类】U469.3;TP242.6
【相关文献】
1.全自动驾驶车辆段总体布局方案设计 [J], 郭泽阔
2.园区自动驾驶车辆测试方案设计与应用 [J], 王平; 李秋霞; 王志刚; 李秋晨; 王海波; 李旭东
3.考虑回望距离的智能网联自动驾驶车辆智能驾驶模型及其稳定性 [J], 易紫薇;陆文琦;徐凌慧;曲栩;冉斌
4.考虑回望距离的智能网联自动驾驶车辆智能驾驶模型及其稳定性 [J], 易紫薇;陆文琦;徐凌慧;曲栩;冉斌
5.全自动驾驶车辆车门系统的方案设计 [J], 杜岩琰
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第1篇一、前言随着科技的飞速发展，自动驾驶技术逐渐成为汽车行业的研究热点。

我国政府高度重视自动驾驶技术的发展，将其列为国家战略新兴产业。

为培养自动驾驶领域的人才，提升我国在自动驾驶领域的竞争力，我国多所高校和研究机构纷纷开设自动驾驶相关课程。

本报告以某高校自动驾驶教学实践为例，总结教学经验，分析存在的问题，并提出改进措施。

二、教学实践概述1. 课程设置本课程旨在培养学生掌握自动驾驶相关理论知识，提高实践操作能力。

课程设置包括以下几个方面：（1）自动驾驶概述：介绍自动驾驶技术的发展历程、技术原理、应用场景等。

（2）传感器技术：讲解激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器的工作原理及在自动驾驶中的应用。

（3）感知与定位：分析目标检测、场景理解、定位与地图构建等关键技术。

（4）决策与规划：探讨决策算法、路径规划、行为规划等核心问题。

（5）控制与执行：介绍车辆控制、动力系统控制、执行机构控制等关键技术。

（6）系统集成与测试：讲解自动驾驶系统的集成、测试与验证方法。

2. 教学方法（1）理论教学：采用课堂讲授、案例分析、小组讨论等形式，使学生掌握自动驾驶相关理论知识。

（2）实践教学：通过实验、实习、项目实践等方式，提高学生的实践操作能力。

（3）课程设计：要求学生独立完成自动驾驶系统的设计与实现，培养学生的创新能力和团队协作能力。

三、教学实践成果1. 学生掌握自动驾驶相关理论知识，了解自动驾驶技术的发展趋势。

2. 学生具备自动驾驶系统的感知、决策、控制等关键技术能力。

3. 学生能够独立完成自动驾驶系统的设计与实现，具备一定的创新能力。

4. 学生在国内外各类自动驾驶竞赛中取得优异成绩，提升了学校的知名度和影响力。

四、存在的问题及改进措施1. 存在问题（1）师资力量不足：自动驾驶技术发展迅速，部分教师缺乏实践经验。

（2）实验设备不足：实验设备更新换代快，部分实验设备难以满足教学需求。

（3）课程体系不完善：课程设置不够系统，部分课程内容与实际应用脱节。

第五章练习题一、选择题1、智能网联汽车行为决策系统的目标是（）。

A、是根据局部环境信息、上层决策任务和车身实时位姿信息，在满足一定的运动学约束下，为提升智能汽车安全、高效和舒适性能。

B、对感知所探测到的物体进行行为预测。

C、使车辆像熟练的驾驶员一样产生安全、合理的驾驶行为。

2、智能车辆行为决策方法主要有基于规则和基于（）方法两大类。

A、学习B、实践C、制度3、（）是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方法。

A、人工智能B、深度学习C、人工神经网络4、下列属于信息融合的特点的是（）oA、可以提供稳定的工作性能B、可以提高空间分辨力C、可以获得更准确的目标信息D、以上三项都是5、（）主要应用于多传感器的目标跟踪领域，融合系统首先对传感器数据进行预处理以完成数据配准，在数据配准之后，融合处理主要实现参数关联和状态估计。

A、目标状态融合B、传感器数据融合C、目标特性融合6、按信息融合处理层次分类，多源信息融合可分为（）、特征层信息融合、决策层信息融合等。

A、局部信息融合B、数据层信息融合C、云平台信息融合7、激光雷达的工作原理是以（）作为信号源，由激光器发射出的激光束来探测目标的距离、方位、高度、速度、姿态等特征量。

A、激光B、光束C、超声波8、关于激光雷达说法错误的是（）。

A、全天候工作，不受白天和黑夜光照条件的限制B、可以获得目标反射的幅度、频率和相位等信息C、不受大气和气象限制D、抗干扰性能好9、由于自动驾驶汽车无法像人类驾驶员一样能够准确感知障碍物、可行驶区域和交通标志标线等交通环境信息，因此需要（）、惯性导航系统、高精地图等将自动驾驶汽车与周边交通环境有机结合，实现超视距感知，降低车载感知传感器计算压力。

A、全球卫星导航系统B、发动机电控系统C、底盘电控系统D、车载网络控制系统10、从获取障碍物信息是静态或是动态的角度看，全局路径规划属于（）规划（又称离线规划），局部路径规划属于（）规划。