2018ADAS与自动驾驶产业链研究——计算平台与系统架构篇
2018ADAS与自动驾驶产业链研究——计算平台与系统架构篇两年前，佐思产研撰写了《2016年ADAS与自动驾驶产业链报告》，细分为三份报告，合计约500页。随着汽车行业的发展，自动驾驶产业的壮大，今年我们更新这份报告时，不得不大幅扩充为七份报告，合计约1200页。
这七份产业链报告是：
《2018 ADAS与自动驾驶产业链研究——计算平台与系统架构篇》
《2018 ADAS与自动驾驶产业链研究——主机厂与系统集成商篇》
《2018 ADAS与自动驾驶产业链研究——汽车视觉产业篇》
《2018 ADAS与自动驾驶产业链研究——汽车雷达产业篇》
《2018 ADAS与自动驾驶产业链研究——低速自动驾驶产业篇》
《2018 ADAS与自动驾驶产业链研究——商用车自动驾驶产业篇》
《2018 ADAS与自动驾驶产业链研究——自动驾驶初创企业篇》
《2018 ADAS与自动驾驶产业链研究——计算平台与系统架构篇》共158页，包括七部分内容：
ADAS与自动驾驶简介
ADAS与自动驾驶市场预测
国内车厂ADAS与自动驾驶策略，包括吉利、通用、上汽、东风、长城、广汽、长安、蔚来、小鹏、拜腾等厂家
ADAS与自动驾驶软件架构，包括Autosar经典与自适应、ROS 2.0与QNX
ADAS与自动驾驶硬件架构，包括车载以太网、TSN、以太交换与网关、域控制器ADAS和自动驾驶安全认证，包括ISO26262、AEC-Q100
处理器厂家研究，包括NXP、瑞萨、德州仪器、Mobileye、英伟达、安霸、英飞凌和ARM 等
根据佐思产研的研究，2017年中国ADAS与自动驾驶市场规模约为59亿元，到2021年预计能达到426亿元，年均增长率约为67%。
人工智能或许会成为第四次工业革命的核心技术
人工智能或许会成为第四次工业革命的核心技术 现今，人工智能在世界范围内的重视程度早已不亚于能源研究了，而人工智能的普及也将成为科学发展的必然趋势，因此人工智能或许会成为第四次工业革命的核心技术，我相信未来巨大的投资机会就在其中。 今天的世界仍朝着美好的未来积极进取，而激烈的社会斗争却成为了人类美好愿望的绊脚石，经济危机的漩涡将世界搅得不得安宁，贫穷，战乱，饥饿在21世纪的今天仍随处可见。在国际关系混乱不堪，经济压力日益凸显，社会资源分配不均的今天，我们需要一次全面的工业革命来提高生产力，提高经济效益以应对目前尖锐的社会矛盾。 第一次工业革命将人类推向崭新的蒸汽动力时代，实现了机械自动化基本取代人力畜力，大大提高了社会生产力。而第二次工业革命则是将人类带入了新能源时代，电气，化石燃料第一次投入生产使用。第三次工业革命让人类全面走向科技时代，航天技术，生物克隆技术，信息技术在这一时代如雨后春笋般欣欣向荣，蓬勃发展。2014年德国汉诺威工业博览会提出，还未到来的第四次工业革命必将以深度网络化，数字化及机器自组织为核心内容，人类或许将由此进入数据时代。 人类生产不同类型的计算机，各司其职。某些特定功能的计算机可以通过一个新的专业维度感知周围事物，并获取主要信息，将之反馈到数据处理中心，通过人类收集的大数据不断计算，分析并得出最
优处理方案，然后通过输出特殊指令完成某项工作。不同的处理结果将再次反馈至数据处理中心，进行各项指令的微调。这样不断的调整使得计算机得出自己对指令的理解，当计算机拥有独特且准确的处理方案时，它便掌握了这项技能。计算机对不断分析数据、积累知识，它的智能水平也就越来越高。 各个简单的指令有序的组合即可完成某些复杂的程序，人工智能也能模拟人类自主思维甚至超越人类。谷歌人工智能系统“阿尔法围棋”终以4比1胜韩国职业棋手李世石九段的比赛，引起了世界的关注。这让人看到了人工智能技术的发展，真是到了让人震撼的程度。新的时代，机器通过不断地吃进数据和提高技能，能够取代很多电脑做的有智能的工作。机器人工智能的提高更好的为人类服务，另一方面也给人类带来深深地隐忧，到2020年将造成全球逾500万人失业。 除此之外，2014年谷歌公司宣布自动驾驶汽车成功行驶20万公里，并于2015年取得美国首个自动驾驶车辆许可证。这样的消息也推动了汽车行业的一次重要改革，同年中国互联网巨头百度公司也宣布与宝马公司合作研发自动驾驶技术。新型的自动化汽车或许将于不久后向市场推广，其优越的安全性能，低耗能将成功的吸引大众的眼球，这也预示着自动化汽车将会在世界范围内普及。 人工智能将会渗透入各个方面，机器翻译，智能控制，语言及图像理解，自动程序设计，航天应用，军事领域，信息储存，科学研究甚至其他的人类无法执行的复杂且庞大的任务。 人工智能将以其优越的服务能力基本取代人类服务，带来危险的
大数据处理平台构架设计说明书
大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录
目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)
1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释
2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。
3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。
汽车自动驾驶产业链深度报告：芯片及软件专题
汽车自动驾驶产业链深度报告：芯片及软件专题 核心观点: 巨头厂商底层技术突破，为汽车智能化带来质变 无论是造车新势力，还是传统车厂都在深度布局汽车智能化，座舱域、驾驶域的发展速度尤为惊人。目前智能座舱的新车型普及度持续攀升，智能驾驶的落地速度也有所加快。在汽车新四化浪潮下，车厂、芯片厂商、Tier1、OS 以及其他软硬件供应商积极投入研发，产品迭代速度显著加快。尤其巨头厂商在底层技术的突破，为市场带来质变。 硬件控制器集中化，SDV 已成为未来行业发展趋势 随着软硬件和新技术的共同发展，ECU 开发瓶颈问题日益突出，汽车行业由最初的“机械定义汽车”逐步转变为“软件定义汽车”。硬件控制器集中化，SDV 已成为未来行业发展趋势。在软件定义汽车时代，产品价值链被重塑，传统汽车核心竞争要素将会被硬件、软件和服务所取代，供应链生态也将变革，汽车行业的重点将从依靠硬件驱动的产品逐步进行转移，当下的新产品应当是由“硬件+软件”同步驱动的产品。 中国汽车智能化发展速度领先，A 股有望成为核心投资市场之一 汽车新四化的发展，OTA 市场增速迅猛，中国智能座舱作为首个核心应用市场潜力巨大，预计2025 年规模破千亿，市场政策双驱动，ADAS 获井喷发展。据中国产业调研网估计，2025 年全球ADAS 市场规模将达275 亿欧元，2015~2025 年均复合增长率高达17%。 终端软件解决方案提供商的盈利模式也有望发生转变 大部分传统汽车厂商缺少软件基因，在软件定义汽车领域需要寻求外部供应商的合作，且需求范围逐步扩大。供应商多以项目开发的形式开展业务，
智能座舱全产业链分为三大环节：1）Tier0.5 级供应商也可称为产业的下
各种系统架构图与详细说明
各种系统架构图与详细说明 2012.07.30
1.1.共享平台逻辑架构设计 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现
采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 1.2.技术架构设计
如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.3.整体架构设计 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下： 综上，我们对整体应用系统架构图进行了设计，下面我们将分别进行说明。
(完整word版)自动驾驶核心技术之三：环境感知
自动驾驶核心技术之三：环境感知 自动驾驶四大核心技术，分别是环境感知、精确定位、路径规划、线控执行。环境感知是其中被研究最多的部分，不过基于视觉的环境感知是无法满足无人驾驶要求的。环境感知主要包括三个方面，路面、静态物体和动态物体。对于动态物体，不仅要检测还要对其轨迹进行追踪，并根据追踪结果，预测该物体下一步的轨迹（位置）。这在市区，尤其中国市区必不可少，最典型场景就是北京五道口：如果你见到行人就停，那你就永远无法通过五道口，行人几乎是从不停歇地从车前走过。人类驾驶员会根据行人的移动轨迹大概评估其下一步的位置，然后根据车速，计算出安全空间（路径规划），公交司机最擅长此道。无人车同样要能做到。要注意这是多个移动物体的轨迹的追踪与预测，难度比单一物体要高得多。这就是MODAT(Moving Object Detection and Tracking)。也是无人车最具难度的技术。图：无人车环境感知框架 这是基于激光雷达的环境感知模型，搞视觉环境感知模型研究的人远多于激光雷达。不过很遗憾地讲，在无人车这件事上，视觉不够靠谱。让我们来看计算机视觉的发展历程，神经网络的历史可追述到上世纪四十年代，曾经在八九十年代流行。神经网络试图通过模拟大脑认知的机理，解决各种
机器学习的问题。1986 年Rumelhart，Hinton 和Williams 在《自然》发表了著名的反向传播算法用于训练神经网络，直到今天仍被广泛应用。不过深度学习自80年代后沉寂了许久。神经网络有大量的参数，经常发生过拟合问题，即往往在训练集上准确率很高，而在测试集上效果差。这部分归因于当时的训练数据集规模都较小，而且计算资源有限，即便是训练一个较小的网络也需要很长的时间。神经网络与其它模型相比并未在识别的准确率上体现出明显的优势，而且难于训练。因此更多的学者开始采用诸如支持向量机（SVM）、Boosting、最近邻等分类器。这些分类器可以用具有一个或两个隐含层的神经网络模拟，因此被称作浅层机器学习模型。它们不再模拟大脑的认知机理；相反，针对不同的任务设计不同的系统，并采用不同的手工设计的特征。例如语音识别采用高斯混合模型和隐马尔可夫模型，物体识别采用SIFT 特征，人脸识别采用LBP 特征，行人检测采用HOG 特征。2006年以后，得益于电脑游戏爱好者对性能的追求，GPU性能飞速增长。同时，互联网很容易获得海量训练数据。两者结合，深度学习或者说神经网络焕发了第二春。2012 年，Hinton 的研究小组采用深度学习赢得了ImageNet 图像分类的比赛。从此深度学习开始席卷全球，到今天，你不说深度学习都不好出街了。深度学习与传统模式识别方法的最大不同在于它是从大数据中自动学习特征，而非采用手工设
自动驾驶行业分析之全球篇
2018年自动驾驶行业分析 之全球篇 撰写时间：2018年6月
目录
第1章概述 自动驾驶驾驶的概念与定义 自动驾驶的定义 目前的自动驾驶可分为两类。一类是目前非常火爆的无人驾驶，更强调的是车的自主驾驶以实现舒适的驾驶体验或人力成本的节省，典型的例子为百度和Google的无人车；一类是ADAS(全称为Advanced Driver Assistance System，即高级辅助驾驶系统），发展历史已久，早在1970年就已进入车厂布局中。两者都是利用安装在车上的各式各样传感器收集数据，并结合地图数据进行系统计算，从而实现对行车路线的规划并控制车辆到达预定目标。随着人们对安全、舒适的驾驶体验的不断追求，自动驾驶成为汽车的新方向。 图表1：ADAS与无人驾驶的区别 不过，ADAS也可以视作无人驾驶汽车的前提，随着ADAS实现的功能越来越多，渐进式可实现无人驾驶。 自动驾驶分级
关于汽车智能化的分级，业界统一采用SAE International的标准，即国际汽车工程师协会制定的标准。 SAE的标准把自动驾驶分为了L0~L5，其中L0指的是人工驾驶。标准具体规定如下： 图表2：自动驾驶分级 数据来源：SAE 目前市场上L3级别的自动驾驶汽车已经准备上路，汽车供应链正在投入下一个阶段L4级别自动驾驶汽车的研发。 自动驾驶产业链 产业链结构图 自动驾驶产业链相对较长，主要分为上中下游。上游主要为原材料，包括锂、钴、铜以及半导体等；中游为各种软硬件产品，包括传感器、自动驾驶平台等；下游为整车集成，以及车队管理系统，车载娱乐、车内办公等附加服务。
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很详细的系统架构图 专业推荐 2013.11.7
1.1.共享平台逻辑架构设计 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。
综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 1.2.技术架构设计 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.3.整体架构设计 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下：
无人驾驶行业公司研究报告
1. 何为无人驾驶 1.1 概念简言之，无人驾驶汽车就是一种不需要人进行驾驶的智能汽车，也叫轮式移动机器人，即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。 1.2 原理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，自动规划行车路线, 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。原理上是集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体。 以谷歌为例： 谷歌车顶上安装的激光测距仪在高速旋转时向周围发射64 束激光，激光碰到周围的物体并返回，便可计算出车体与周边物体的距离。计算机系统再根据这些距离数据描绘出精细的3D地形图，然后跟 高分辨率地图相结合，生成不同的数据模型供车载计算机系统使用。这样汽车就能够识别障碍，遵守交通规则。总结为四个词语就是感知、判断、执行、互联。 （1）感知——汽车的眼睛（视觉），耳朵（听觉），身体（触觉）：依靠各类传感器获得环境数据，突破人类生理限制。传感器搭载数量的持续提升，使行车数据收集渠道显著拓宽； （2）判断——汽车的大脑（机器智能）：根据传感器等输入数据，行车电脑取代司机主动发出控制指令；依靠芯片与算法的不断提升从而得以实现。 （3）执行——汽车的手与脚：电子装臵取代传统机械设备，根据行车电脑指令实施控制； （4）互联——汽车的远程智囊：车内网，车际网，三网融合进一步提升整个交通系统的运行效率。 2. 无人驾驶发展史 2.1 上世纪70 年代，美、英、德等开始进行无人驾驶的研究，在可行性和实用性方面取得了突破性的进展； 2.2 中国从上世纪80 年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科大在1992 年成功研制出中国第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大学研制成功； 2.3 商业领域 （1）最早进入无人驾驶领域、技术最为成熟的企业要属谷歌，它在2014 年宣布第一部具备完整功能 的自动驾驶汽车研发成功，进入商业化准备阶段；（PS；无人驾驶车已经获得了加利福尼亚州立法获批）（2）其后，通用、奥迪等无人驾驶车辆也都拿到路试资格；
深度剖析激光雷达核心技术
深度剖析激光雷达核心技术 从四个维度深度剖析激光雷达核心技术 激光雷达（LiDAR）的产业化热潮来源于自动驾驶汽车的强烈需求。在美国汽车工程师学会（SAE）定义的L3级及以上的自动驾驶汽车之中，作为3D视觉传感器的激光雷达彰显了其重要地位，为自动驾驶的安全性提供了有力保障。因此，激光雷达成为了产业界和资本界追逐的“宠儿”，投资和并购消息层出不穷。很多老牌整车厂和互联网巨头都展开了车载激光雷达的“军备竞赛”。近期，MEMS激光雷达技术发展最为活跃，并且吸引了大多数投资，同时宝马宣布将于2021年推出集成MEMS激光雷达的自动驾驶汽车。 不同自动驾驶等级对传感器的需求分析（数据来源：Yole） 伴随着自动驾驶热度上升，激光雷达相关新闻铺天盖地袭来。但是这项在自动驾驶领域尚不成熟的3D视觉技术，不仅公开技术资料稀缺，而且企业和媒体关于各种激光雷达的分类和称谓表达五花八门，例如：机械式、固态、全固态、混合固态；又如：MEMS（微机电系统）、OPA（光学相控阵）、Flash（闪光）；亦如：FMCW（调频连续波）、脉冲波；还如：飞行时间法、三角测距法等。这些称谓常常让圈内圈外的人士感到困惑。不用担心，麦姆斯咨询为您答疑解惑，本报告从“测距原理、光源、光束操纵、探测器”四个维度对激光雷达核心技术及分类进行了分析，力求让读者对激光雷达错综复杂的技术脉络有清晰的认知。 当我们在交流“直接/间接飞行时间法、三角测距法”等概念时，这实际上是激光雷达的“测距原理”维度；而谈及“机械式、MEMS、OPA、Flash”等关键词时，这属于激光雷达的“光束操纵”维度；无论是905nm还是1550nm的波长，还是边发射激光器（EEL）或垂直腔面发射激光器（VCESL），这是从激光雷达的“光源”维度交流问题；而涉及PIN、APD（雪崩光电二极管）/SPAD（单光子雪崩二极管）、SiPM（硅光电培增管），或是单点、线阵、面阵，则是从激光雷达的“探测器”维度分析技术。 掌握不同类型激光雷达技术路线及“硬核”
2020年无人驾驶行业问题分析及趋势分析
2020年无人驾驶行业问题及趋势分析 2020年
目录 1.无人驾驶行业存在的问题 (5) 1.1尚不健全的相关法律 (5) 1.2亟需加快完善行政法规 (5) 1.3机器规则威胁现代交通秩序 (5) 1.4交通数据采集障碍 (6) 1.5自动技术致使人体机能退化 (7) 1.6稀缺高层次产业人才 (7) 1.7技术的障碍 (8) 1.8网络安全问题挑战人身安全 (8) 2.无人驾驶行业发展趋势分析 (10) 2.1发展趋势已定，未来20年将产生巨大效益 (10) 2.2采用新外观，反思汽车设计 (10) 2.3供应、生产和零售模式转变 (11) 2.4电动无人驾驶出租车服务模式 (12) 3.无人驾驶行业概况及现状 (14) 3.1国内行业现状 (14) 3.2行业产业链结构 (15) 3.3互联网巨头抢滩未来 (15) 3.4传统车企纷纷布局 (16) 3.5市场发展规模 (19) 3.6巨大的产业需求 (19)
3.7快速增长的产业规模 (19) 3.8中国有望成为最大无人驾驶市场 (20) 3.9全球自动驾驶渗透率将快速提升，市场空间或超千亿量级 21 3.10ADAS整体渗透率较低，潜在空间较大 (22) 4.无人驾驶行业市场竞争格局 (23) 4.1市场竞争格局 (23) 4.2自动驾驶企业类型、竞争优势及代表企业 (23) 4.3中国部分领先的自动驾驶初创公司 (23) 4.4企业加快布局，金龙率先实现商业化运营 (25) 4.5竞合的产业生态 (26) 4.6“一超+多强+创业公司”的竞争格局 (27) 4.7创业公司高速发展，重塑无人驾驶产业竞争格局 (27) 4.8中美引领全球无人驾驶产业发展 (27) 5.无人驾驶行业政策及环境分析 (29) 5.1政策逐年深化，2020年是规划关键节点 (29) 5.2智能驾驶相关政策文件加速落地 (29) 5.3各国推进无人驾驶合法化 (29) 5.4我国政策支持力度大 (32) 6.无人驾驶行业发展前景 (33) 6.1国际安全标准、国内行业标准有望落地 (33) 6.2巨头加速布局 (33)
很详细的系统架构图-强烈推荐
很详细的系统架构图 专业推荐 2013.11.7
1.1.共享平台逻辑架构设计 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架
构进行描述。 1.2.技术架构设计 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.3.整体架构设计 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下：
自动驾驶的核心技术之四
自动驾驶的核心技术之四：线控技术 线控执行 简单地说，线控执行主要包括线控制动、转向和油门。某些高级车上，悬挂也是可以线控的。线控执行中制动是最难的部分。 线控油门相当简单，且已经大量应用，也就是电子油门，凡具备定速巡航的车辆都配备有电子油门。电子油门通过用线束（导线）来代替拉索或者拉杆，在节气门那边装一只微型电动机，用电动机来驱动节气门开度。一般而言，增减油门就是指通过油门踏板改变发动机节气门开度，从而控制可燃混合气的流量，改变发动机的转速和功率，以适应汽车行驶的需要。传统发动机节气门操纵机构是通过拉索或者拉杆，一端联接油门踏板，另一端联接节气门连动板而工作。但这种传统油门应用范畴受到限制并缺乏精确性。电子油门的主要功能是把驾驶员踩下油门踏板的角度转换成与其成正比的电压信号，同时把油门踏板的各种特殊位置制成接触开关，把怠速、高负荷、加减速等发动机工况变成电脉冲信号输送给电控发动机的控制器ECU，以达到供油、喷油与变速等的优化自动控制。 电子油门控制系统主要由油门踏板、踏板位移传感器、ECU（电控单元）、数据总线、伺服电动机和节气门执行机构组成。位移传感器安装在油门踏板内部，随时监测油门踏板的位置。当监测到油门踏板高度位置有变化，会瞬间将此信息送往ECU，ECU对该信息和其它系统传来的数据信息进行运算处理，计算出一个控制信号，通过线路送到伺服电动机继电器，伺服电动机驱动节气门执行机构，数据总线则是负责系统ECU与其它ECU之间的通讯。在自适应巡航中，则由ESP （ESC）中的ECU来控制电机，进而控制进气门开合幅度，最终控制车速。博世和大陆都有全套的电子油门系统出售。 线控转向也已经得到实际应用，这就是日产旗下的英菲尼迪Q50。实际目前的电子助力转向（EPS）非常接近线控转向了。EPS与线控转向之间的主要差异就是线控转向取消了方向盘与车轮之间的机械连接，用传感器获得方向盘的转角数据，然后ECU将其折算为具体的驱动力数据，用电机推动转向机转动车轮。而EPS则根据驾驶员的转角来增加转向力。线控转向的缺点是需要模拟一个方向盘的力回馈，因为方向盘没有和机械部分连接，驾驶者感觉不到路面传导来的阻力，会失去路感，不过在无人车上，就无需考虑这个了。在Q50L上线控转向还保留机械装置，保证即使电子系统全部失效，依然可以正常转向。 线控制动是最关键的也是难度最高的。要了解线控制动，首先要了解汽车的刹车原理。轻型 车通常采用液压制动。 传统制动系统主要由真空助力器、主缸、储液壶、轮缸、制动鼓或制动碟构成。当踩下刹车 踏板时，储液壶中的刹车油进入主缸，然后进入轮缸。 轮缸两端的活塞推动制动蹄向外运动进而使得摩擦片与刹车鼓发生摩擦，从而产生制动力。 当驾驶者踩下制动踏板时，机构会通过液压把驾驶人脚上的力量传递给车轮。但实际上要想让车停下来必须要一个很大的力量，这要比人腿的力量大很多。所以制动系统必须能够放大腿部的力量，要做到这一点有两个办法：?杠杆作用?利用帕斯卡定律，用液力放大。制动系统把力量传递给车轮，给车轮一个摩擦力，然后车轮也相应的给地面一个摩擦力。
很详细的系统架构图-强烈推荐
很详细的系统架构图--专业推荐 2013.11.7
1.1.共享平台逻辑架构设计 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过外网门户对外进行发布，相关人员包括局各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相
关架构进行描述。 1.2.技术架构设计 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.3.整体架构设计 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下：
自动驾驶中英
近日，上汽、宝马、滴滴出行成为了中国最先获得政府许可，能够进行自动驾驶出租车试运行的企业。发放许可证的是上海市政府，试运行的地点划在了上海市的嘉定区。根据政府规定，第一轮试运行为期6个月。在此期间，每家获得政府许可的公司最多可投放50辆车。如果说在第一轮的试运行期间没有发生任何的交通事故，那么6个月后，这些公司有望能够加大他们的汽车投放量。另外，这些自动驾驶汽车上必须配有司机，以便在特殊情况下能够随时切换到手动驾驶，以保证乘客的生命安全。而且自动驾驶汽车公司也必须为他们的乘客购买保险。SAIC,a Chinese automaker,along with BMW and Didi have recently become the first companies in China to receive permits from the government for lunching their self driving taxi pilot services.To be more specific.The permits are issued by the Shanghai government,and the services will be offered in the Jiading district of shanghai based on government regulations.During the first round of the pilot test,which will last for about six months.Each licensed company can run as many as50self driving cars.If there were no accidents during the first round,these companies can expand their fleets later.What's more,there has to be a driver on board so that they can take over when needed to protect the passengers.Service providers will also have to buy insurances for the passengers. 在自动驾驶汽车初步测试的阶段，当时所谓乘客实际不过就是这些测试公司自家的员工。而现在，凡是符合条件的普罗大众，只要愿意，均可乘坐这些自动驾驶的出租车。而这个条件嘛，就是首先，当然你得身体健康。其次，年龄应该是18到70岁之间。 Prior to this,only employees of the testing companies were allowed to be on board.But now anyone that is in good health and is between18and70years old can volunteer and take a ride on one of those self driving cars. 上海实际上在自动驾驶方面一直都是走在全中国最前面的。在2018年，上海是全中国首个开展自动驾驶汽车测试的城市。而这一次上海市政府发放许可证，开放试运行，同样也是全中国第一个。此举，无论是对于上海乃至全中国的自动驾驶产业，都可谓是具有里程碑意义。当然了，其他城市也不甘落后。现在在长沙广州等多地城市都有投放自动驾驶出租车的计划。Shanghai has always been a leader in promoting self driving vehicles.It is
无人驾驶汽车市场投资策略分析报告
无人驾驶汽车市场投资策略分析报告
目录 第一节智能驾驶：全速前进，步入现实 (5) 一、智能驾驶带来汽车行业新机遇 (6) 二、两条技术路径：科技型公司VS传统整车厂 (8) 第二节 ADAS：有望率先商业化，前瞻布局者占据优势 (14) 一、汽车安全法规助力ADAS快速发展 (14) 二、ADAS有望率先普及商业化 (15) 三、前瞻布局核心技术者有望胜出 (17) 第三节元器件：感知识别/地图等模块有望迎来国产化契机 (21) 一、感应识别模块：多传感器融合发展 (21) 二、感应识别模块之毫米波雷达：增量发展，国产化即将实现 (22) 三、感应识别模块之激光雷达：成本降低，有望成为行业主流 (25) 四、感应识别模块之摄像头：龙头地位稳固，有望快速发展 (28) 五、感应识别模块之红外夜视：成长空间大 (31) 六、高精度地图：寡头垄断格局或将维持 (32) 七、执行机构 (33) 八、智能电子系统 (33) 九、车联网 (34) 第四节部分相关企业分析 (35) 一、万安科技：主业稳健增长，持续布局智能化 (35) 二、拓普集团：精准卡位智能驾驶执行端 (36) 三、亚太股份：全产业链布局，龙头地位初显 (37) 四、星宇股份：增发保障发展，估值有安全边际 (37) 五、均胜电子：外延战略持续，打造创新平台级公司 (38) 六、双林股份：深化智能驾驶布局，项目落地值得期待 (39)
图表目录 图表1：SAE、NHTSA的智能驾驶分级定义 (5) 图表2：智能驾驶发展路线图 (6) 图表3：未来智能驾驶行业空间结构 (7) 图表4：全球汽车销量超越8000万辆 (7) 图表5：科技型公司入侵智能驾驶 (9) 图表6：奔驰自动驾驶概念车 (10) 图表7：日产计划2020年无人驾驶汽车上路 (11) 图表8：长安无人汽车成功从重庆驶入北京 (12) 图表9：北汽新能源无人汽车 (13) 图表10：汽车主动安全与被动安全关键技术 (14) 图表11：ADAS主要技术 (15) 图表12：2013年全球ADAS主要系统集成商及市场份额 (17) 图表13：Mobileye前装车型推广迅速 (18) 图表14：Mobileye营业收入与净利润（百万美元） (19) 图表15：ADAS系统元器件划分 (21) 图表16：毫米波雷达工作示意图 (22) 图表17：全球车载毫米波雷达预测 (23) 图表18：2015年全球汽车毫米波雷达主要厂家市场占有率 (24) 图表19：激光雷达3D点云示意图 (25) 图表20：旋转与固态激光雷达对比 (26) 图表21：2011-2015年中国车载镜头产能 (29) 图表22：车载镜头中国市场规模预测（亿元） (29) 图表23：2014年全球摄像头市场份额 (30) 图表24：红外夜视系统工作原理 (31) 图表25：2015年前装车载导航出货量持续增长 (32) 图表26：2015年前装车载导航市场份额 (32) 表格目录 表格1：前传统车企高管加盟科技型汽车公司 (9) 表格2：各家主流厂商无人驾驶商业化计划 (11) 表格3：自主品牌智能驾驶商业化计划 (13) 表格4：各国均将ADAS列入汽车安全法规 (14) 表格5：ADAS各项技术及主要功能 (16) 表格6：2020年ADAS中国市场空间预测 (16) 表格7：国际领先的ADAS系统集成商 (17) 表格8：国内ADAS创业型公司 (19) 表格9：上市公司投资参股布局ADAS (20) 表格10：《技术路线图》对于智能网联汽车关键零部件自主化率的规定 (21) 表格11：车载传感器对比 (22) 表格12：汽车毫米波雷达对比 (23)
软件系统架构图_参考案例
各种软件开发系统架构图案例介绍
第一章【荐】共享平台架构图与详细说明 1.1.【荐】共享平台逻辑架构设计 (逻辑指的是业务逻辑) 注:逻辑架构图 --主要突出子系统/模块间的业务关系, 这里的逻辑指的是业务逻辑如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现
采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 1.2.【荐】技术架构设计 注:技术架构图 --主要突出子系统/模块自身使用的技术和模块接口关联方式
2019-2025年中国无人驾驶汽车行业未来发展趋势研究报告
2019-2025年中国无人驾驶汽车行业未来发展趋势研究报告 https://www.360docs.net/doc/7b1306889.html,
2019-2025年中国无人驾驶汽车行业运营态势及未来 发展趋势报告报告 【出版日期】2018年 【交付方式】Email电子版/特快专递 【价格】纸介版：8000元电子版：8000元纸介+电子：8200元 【报告编号】R690661 【报告链接】https://www.360docs.net/doc/7b1306889.html,/research/201811/690661.html 报告目录： 目前，无人驾驶成为全球汽车技术研发的热门方向，国内多个城市、企业已陆续开展自动驾驶车辆的路测，无人驾驶市场正处于快速发展阶段。据数据显示，2016年全球无人驾驶汽车规模约达40亿美元，市场发展空间还很大。到2021年，预计全球无人驾驶汽车市场规模将达70.3亿美元；到2035年，预计全球无人驾驶汽车销量将达2100万辆。 2014/15 年获得许可的公司中均无初创公司;2016 年初创公司5 家，占比56%;2017 年至今初创公司16 家，占比64%，呈现高速增长态势。作为行业新进入者，初创公司轻装上阵，有望实现跨越式发展。我们判断，初创公司有望凭借各自优势，在无人驾驶整车制造、运营、系统解决方案或关键零部件等领域获得重要地位。
创业公司高速发展 获得加州无人驾驶许可的45 家公司中包含传统车企11 家(大众、通用、长安、上汽等)、零部件供应商6家(德尔福、博世、大陆、法雷奥等)、科技巨头7 家(谷歌、苹果、英伟达、特斯拉等)、初创公司21 家(Zoox、Drive.ai、蔚来、Pony.ai 等)，初创公司占比47%，接近总量的一半，是全球无人驾驶产业的重要参与者。我们判断，汽车技术有望走向机械、电子、通信、人工智能的深度融合。而初创公司的创始团队往往来自于传统车企、科技巨头及知名高校，交叉背景或将助力公司快速前进。
很详细的系统架构图
很详细的系统架构图 --专业推荐 2013.11.7 1.1.共享平台逻辑架构设计 1.2. 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 1.3.技术架构设计 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.4.整体架构设计 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，
浅析自动驾驶核心技术的路径规划
浅析自动驾驶核心技术的路径规划 无人车的技术路线实际早已确定，那就是轮式机器人的技术路线。这已经从 2007年的DARPA大赛到谷歌福特百度的无人车，超过十年的验证，轮式机器人技术完全适用于无人车。目前所有无人车基础算法的研究都源自机器人技术。 首先来说明三个概念，路径规划、避障规划、轨迹规划。 路径规划通常指全局的路径规划，也可以叫全局导航规划，从出发点到目标点之间的纯几何路径规划，无关时间序列，无关车辆动力学。 避障规划又叫局部路径规划，又可叫动态路径规划，也可以叫即时导航规划。主要是探测障碍物，并对障碍物的移动轨迹跟踪（ Moving Object Detection and Tracking ，一般缩写为MODAT）做出下一步可能位置的推算，最终绘制出一幅包含现存碰撞风险和潜在碰撞风险的障碍物地图，这个潜在的风险提示是100毫秒级，未来需要进一步提高，这对传感器、算法的效率和处理器的运算能力都是极大的挑战，避障规划不仅考虑空间还考虑时间序列，在复杂的市区运算量惊人，可能超过30TFLOPS，这是无人车难度最高的环节。未来还要加入V2X地图，避障规划会更复杂，加入V2X地图，基本可确保无人车不会发生任何形式的主动碰撞。 轨迹规划则源自机器人研究，通常是说机械臂的路径规划。在无人车领域，轨迹规划的定义感觉不统一。有人将避障规划与轨迹规划混淆了。轨迹规划应该是在路径规划和避障规划的基础上，考虑时间序列和车辆动力学对车辆运行轨迹的规划，主要是车纵向加速度和车横向角速度的设定。将设定交给执行系统，转向、油门、刹车。如果有主动悬挂，那么轨迹规划可能还要考虑地形因素。 三大规划是无人车最复杂的部分，算法多不胜数，让人眼花缭乱，这也是百度、谷歌和苹果科技巨头要切入无人车领域的主要原因，这些科技巨头最擅长的就是算法的优化整合。当然传统车厂如福特和丰田，拥有对车辆动力学的绝对优势，在此领域实力并不比科技巨头要差，尤其是丰田，从开源 SLAM到KITTI，软件实力丝毫不次于谷歌。 全局型路径规划不算复杂，前提是有拓扑级地图，这对地图厂家来说很容易的。对于非地