工程测试技术_无人驾驶汽车导航
《智能网联汽车改装与测试技术》定位导航设备的安装与调试
1 定位导航设备的工作原理
（3）GPS和惯性传感器融合原理
GPS是当前行车定位和无人驾驶中至关重要的技 术，包括32颗卫星、主控站、数据注入站和监测站等 组成。
惯性传感器（IMU）是能检测加速度和旋转运动 的传感器，基础型号包括加速度计和角速度计，而六轴 惯性传感器则由三轴加速度计和三轴陀螺仪构成。
ICV Intelligent & Connected Vehicle
定位导航设备的 安装与调试
智能网联汽车改装与测试技术
1 定位导航设备的工作原理
（1）全球导航卫星系统定位原理
• GNSS定位系统利用卫星的三角定位原理和测量无线 电信号传输时间来计算接收器的位置。
• 通过计算三个卫星的几何数据，并融合同步计算结 果，确定接收器的卫星坐标位置。
GPS数据一般用X、Y、Z表示，代表了曝光点时刻的地理位置（纬度、经度、高程）。IMU数据主要包 含了：航向角（heading）、俯仰角（tilt）及翻滚角（roll）三个数据。
俯仰角定义：右手大拇指指向车辆坐标系X轴正方向，其余四根手指可以摆动角度称为俯仰角；
俯仰角计算： =arctanz / y
GPS提供相对精准的定位，但更新频率较低，无 法满足实时计算需求。惯性传感器在短时间内能提供稳 定的实时位置更新，但定位误差会随时间增长。
为了充分利用两种传感器的优点，我们需要寻找 一种方法将它们进行融合，以实现更实时和精准的定位。
智能网联汽车改装与测试技术
1 定位导航设备的工作原理
（3）GPS和惯性传感器融合原理
捷联式惯性导航系统，其惯性测量装置 （加速度计和陀螺仪）直接装在飞行器、舰艇、 导弹等载体上，载体转动时，加速度计和陀螺 仪的敏感轴指向也跟随转动。陀螺仪测量载体 角运动，计算载体姿态角，从而确定加速度计 敏感轴指向。再通过坐标变换，将加速度计输 出的信号变换到导航坐标系上，进行导航计算。
无人驾驶PPT课件
控制器设计方法及参数整定
控制器设计方法
介绍常用的控制器设计方法，如 PID控制、模糊控制、神经网络控 制等，并分析各种方法的优缺点 。
参数整定策略
详细阐述控制器参数整定的策略 和方法，如经验法、试凑法、优 化算法等，以提高控制器的性能 。
控制器性能评估
介绍如何对设计好的控制器进行 性能评估，包括稳定性、准确性 、鲁棒性等方面的评估。
无人驾驶PPT课件
目 录
• 无人驾驶技术概述 • 传感器与感知技术 • 定位与导航技术 • 路径规划与决策技术 • 控制与执行系统设计 • 仿真测试与实验验证 • 挑战与未来发展趋势
01
无人驾驶技术概述
定义与发展历程
定义
无人驾驶技术是指通过先进的传感器、控制器、执行器等装置，运用信息通信、互联网、大数据、云计算、人工 智能等新技术，实现车路云一体化智能协同决策和控制的新一代汽车技术。
INS局限性
存在误差累积问题，长时间使用后定位精度 会逐渐降低。
组合导航技术及其优势
组合导航技术
将GPS和INS等多种导航技术进行融 合，利用各自的优势弥补彼此的不足 ，提高整体导航性能。
提高定位精度
通过数据融合算法，减小单一导航技 术的误差，提高整体定位精度。
增强鲁棒性
当某一导航技术受到干扰或失效时， 组合导航系统仍能维持较高的定位性 能。
扩大应用范围
适用于各种复杂环境和场景，如城市 峡谷、隧道、地下停车场等。
04
路径规划与决策技术
路径规划算法分类及特点
图搜索算法
基于图论的方法，如Dijkstra、A* 等，适用于静态环境的路径规划 ，能够找到最短或最优路径。
采样算法
如RRT（快速扩展随机树）算法， 适用于高维空间和复杂环境的路径 规划，能够快速探索空间并找到可 行路径。
无人驾驶汽车的研究与开发
无人驾驶汽车的研究与开发第一章无人驾驶汽车的定义无人驾驶汽车，英文缩写为AV（Automated Vehicle），又称自动驾驶汽车、智能汽车、智能驾驶汽车、自动驾驶车辆等，是一种可以自动驾驶的车辆，可以根据预设路线或车载传感器采集的信息来自主决策和执行操作，实现不需要人类干预的自主化驾驶。
第二章无人驾驶汽车的技术基础1.环境感知技术环境感知技术是实现无人驾驶汽车的关键技术之一，该技术包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器等多种传感器，可以获取周围道路、停车场、建筑物和其他车辆的信息，对车辆行驶时遇到的各种情况进行实时监测。
2.导航技术导航技术是无人驾驶汽车的核心技术，包括全球卫星定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）、激光雷达测距系统等，使车辆可以自动控制方向、速度和转向。
3.决策控制技术决策控制技术是自动驾驶汽车实现自主决策和执行操作的核心技术之一，主要包括真实场景感知、高精度地图实时更新、路径规划和调度等，可以让无人驾驶汽车做出正确的判断并做出正确的操作。
第三章无人驾驶汽车的发展现状1.国内无人驾驶汽车技术发展现状目前，国内自动驾驶技术的发展趋势主要集中在环境感知、智能决策等多个方面。
例如，百度公司已经推出了名为Apollo的自动驾驶开放平台，阿里巴巴、腾讯等公司也纷纷加入了这个领域，并争相开展业务合作和技术创新。
2.国外无人驾驶汽车技术发展现状欧美地区的自动驾驶技术发展相对较为成熟，例如，美国的Google公司在无人驾驶汽车技术上已经经历了多年的探索和尝试阶段，研发出了“无方向盘的汽车”（Google Self-Driving Car），并在加利福尼亚州、伊利诺伊州等地进行测试。
第四章无人驾驶汽车的应用前景1.交通运输领域无人驾驶汽车的最初应用主要是在交通运输领域，未来，无人驾驶技术将使重车辆跨区域物流、城市物流与末端配送等更具智能化、高效化和安全性。
2.出行服务领域随着共享经济的快速发展，无人驾驶汽车这种出行工具将变得更加便捷、经济、安全，为人们提供更加高效的出行服务。
基于ARM的无人车GPS导航系统的设计与实现
基于ARM的无人车GPS导航系统设计与实现
各模块之间的连接和互动关系如下：ARM微控制器作为主控单元，负责接收 GPS模块、车速传感器和方向传感器的数据，进行处理后通过串口通信将控制信 号发送给车辆控制系统。同时，微控制器还将车辆状态信息和定位信息显示在液 晶显示屏上，方便驾驶员或控制中心进行监控。
基于ARM的无人车GPS导航系统 的设计与实现
基于ARM的无人车GPS导航系统设 计与实现
基于ARM的无人车GPS导航系统设计与实现
随着科技的快速发展，无人驾驶汽车已成为人们的焦点。而GPS导航系统作为 无人驾驶汽车的重要组成部分，为车辆的精确控制和路径规划提供了基础。本次 演示将基于ARM（Advanced RISC Machines）架构，探讨无人车GPS导航系统的 设计与实现。
基本内容
同时，为了提高自主导航的可靠性和鲁棒性，可以采用滤波算法（如卡尔曼 滤波算法）对定位信息进行处理和分析，以提高定位信息的准确性和可信度。
基本内容
对于系统测试与结果验证，通常需要进行以下步骤： 1、测试场景设计：为了测试无人驾驶车GPS自主导航系统的性能，需要设计 不同的测试场景，包括城市道路、高速公路、隧道、桥梁等多种路况和环境，以 检验系统的全方位性能。
基本内容
在具体应用中，可以根据实际需求选择合适的定位技术。 2.地图构建：无人 驾驶车GPS自主导航系统需要构建高精度地图，以便于导航控制器根据地图信息 计算出车辆应该行驶的路径。地图构建主要包括地图数据的采集、处理和存储。 地图数据可以来源于现有的地图数据商，也可以通过自身采集数据进行构建。在 地图构建过程中，需要考虑实时地图更新问题，以保证地图信息的准确性和实时 性。
具体硬件设计包括电路连接和硬件模块的选型。首先，我们需要搭建一个包 括GPS模块、车速传感器、方向传感器等硬件的电路板，并使用ARM微控制器对其 进行控制。其中，GPS模块负责获取经纬度信息，车速传感器和方向传感器则分 别检测车辆的速度和方向。此外，为方便调试和程序下载，还需选用一款具有串 口通信功能的液晶显示屏。
无人驾驶车辆测试员职位职责
无人驾驶车辆测试员职位职责无人驾驶技术的发展使得无人驾驶车辆逐渐走进人们的生活。
作为一项颇具挑战性的工作，无人驾驶车辆测试员提供着至关重要的职责。
本文将详细介绍无人驾驶车辆测试员的职位职责。
一、无人驾驶车辆测试员的工作概述无人驾驶车辆测试员是负责监测、测试和评估无人驾驶技术的专业人员。
他们通过各种测试方法来确保无人驾驶汽车的安全性和性能。
这对于保证无人驾驶技术的可靠性以及未来交通系统的安全至关重要。
二、无人驾驶车辆测试员的职责1. 设计和执行测试计划：无人驾驶车辆测试员负责制定详细的测试计划，以验证和评估无人驾驶系统的性能。
他们需要考虑不同环境和道路条件下的测试需求，并确保测试结果具有可靠性和可重复性。
2. 进行系统测试：他们需要利用模拟器或者现实场景对无人驾驶车辆进行系统测试。
这包括测试自动驾驶功能、车辆控制系统和传感器的可靠性和稳定性。
他们会记录并分析测试数据以评估系统的性能和安全性。
3. 驾驶测试车辆：作为无人驾驶车辆测试员，他们可能需要亲自驾驶测试车辆进行实地测试。
这将有助于他们评估自动驾驶系统在真实道路情况下的表现，并确保系统能正确地感知、判断和应对各类情况。
4. 分析和报告测试结果：无人驾驶车辆测试员需要准确分析测试结果，并将其记录在详细的测试报告中。
这些报告将提供给相关团队，以便进行系统的改进和优化。
同时，他们也需要推荐和实施改进措施以提高无人驾驶车辆的性能和安全性。
5. 跟踪最新技术：测试员需要保持对无人驾驶技术的了解，并持续学习和研究新的测试方法和工具。
他们需要紧跟行业的最新发展，以保证测试工作的准确性和有效性。
三、无人驾驶车辆测试员的技能要求1. 技术能力：无人驾驶车辆测试员需要具备扎实的汽车工程知识和计算机科学背景。
他们需要熟悉自动驾驶系统的原理和技术，并了解相关的传感器、控制算法和通信技术。
2. 分析能力：他们需要有较强的问题分析和解决能力，能够准确地分析测试数据和结果，并从中获得有效的结论和建议。
无人驾驶汽车工程师自动驾驶测试工作总结
无人驾驶汽车工程师自动驾驶测试工作总结自动驾驶技术作为当今科技领域的热点之一，吸引了无数工程师的关注和投入。
作为一名从事无人驾驶汽车工程的工程师，我有幸参与了自动驾驶测试的工作。
本文将对我在自动驾驶测试工作中的经验和总结进行分享。
一、测试环境和工具在进行自动驾驶测试时，需要建立一个能够模拟真实道路场景的测试环境。
为了确保测试结果的准确性和可靠性，我们选择了开放路段中的特定区域进行测试，并采用了高精度地图作为基础数据。
在测试工作中，我们主要依赖以下工具：车辆传感器系统、控制算法、测试数据记录仪等。
二、测试流程和方法自动驾驶测试工作需要严谨的测试流程和方法，以确保对自动驾驶系统的各项功能和性能进行全面而深入的评估。
我们按照以下步骤进行测试：1. 功能测试：对自动驾驶系统的各项基本功能进行测试，如车道保持、跟车行驶、避障等。
通过验证系统是否能够准确地执行命令、转弯、加速和减速等行为。
2. 性能测试：对自动驾驶系统的性能进行测试，主要包括系统的控制精度、响应速度和稳定性等。
通过不同场景的测试，评估系统在各种条件下的表现。
3. 安全性测试：针对自动驾驶系统可能出现的不良情况，进行安全性测试。
测试过程中重点关注紧急制动、灵敏度调整、故障检测与处理等安全机制的运行情况。
4. 长时间测试：对自动驾驶系统进行长时间持续测试，检验系统的稳定性和可靠性。
通过监控系统的工作状态和性能变化，识别潜在问题并及时处理。
三、测试结果分析和改进测试完成后，我们对测试结果进行分析，总结测试中的问题和不足之处，并制定相应的改进措施。
我们注意到以下几个方面需要进一步改进：1. 对于复杂道路场景的适应性还有待提高。
自动驾驶系统在识别复杂的交通标志、解读复杂的交通信号等方面存在一定的局限性，需要进一步优化。
2. 对于危险情况的响应速度需要提高。
在遭遇紧急情况时，自动驾驶系统的响应速度还有待改善。
我们需要改善车辆控制算法、加强与传感器之间的协同工作。
自动驾驶测试工程师所需技能
自动驾驶测试所需技能学习方向仿真软件及语言：Prescan，Carla（场景和传感器），Python（脚本开发），Simulink（控制决策算法，动力学模型），Linux，车辆CAN/LIN通讯协议，国内外自动驾驶法律法规、技术规范。
必备知识：（1）掌握自动驾驶系统/产品的主要系统架构（2）各类传感器的基本原理（3）也要掌握测试的知识，如各种在环系统的构建方法，测试场景生成，测试用例编写，测试自动化技术开发1.自动驾驶包含的工作流程自动驾驶测试涉及的工作主要包括软件在环(SIL)、硬件在环(HIL)、驾驶员在环(DIL)、车辆在环(VIL) ,再到最后的整车在环、封闭道路测试、道路测试等测试方法，涵盖了从零部件到系统再到整车的全链条测试验证。
在测试内容方面，主要包含传感器、执行器、算法、人机界面测试、整车功能测试、甚至包含整车性能测试等内容。
2.自动驾驶测试主要验证目的自动驾驶其中最重要也是跟整个公司相关的一个ORK就是安全、安全、安全，安全是一个工程师应该具备的第一意识，安全也是决定一个公司能否正常存活下去的关键因素之一。
自动驾驶的落地，需要验证产品及系统的功能、性能、安全、稳定性和鲁棒性。
（1）.测试：主要功能指标包括是否能够正确响应各类道路交通设施、是否能够遵守交通规则、是否能够按照自动驾驶功能的设计指标正确响应道路上的车辆、非机动车、行人等交通参与者，是否能在设定的ODD之外正常退出并提示驾驶员接管，以及是否能够正确完成在功能设计时规划的其他自动驾驶功能。
（2）性能测试：主要指标包括各项车辆运动数据（如速度、加速度、行驶路线），对交通参与者的识别正确率、响应速度、识别范围，对各类光照、气候环境的适应能力，驾驶员、乘员的主观体验（如是否感到迷惑、紧张、不安，车辆自动驾驶时的各项驾驶操作是否舒适、自然）。
（3）安全测试：安全指标包括功能失效概率，功能安全场景的通过情况和预期功能安全场景的通过情况。
导航工程技术专业学习教程从基础到高级的系统学习路径
导航工程技术专业学习教程从基础到高级的系统学习路径导航工程技术是一门研究地球上天体和人造卫星之间相互测量、定位、导航、控制及计算的学科。
随着全球定位系统（GPS）、北斗卫星导航系统、伽利略卫星导航系统等的广泛应用，导航工程技术得到了广泛发展。
本教程将系统地介绍导航工程技术的学习路径，从基础到高级，帮助学习者全面了解和掌握导航工程技术的知识和技能。
一、基础篇1.1 地理学基础地理学是导航工程技术的基础学科之一。
学习者应该了解地理学的基本概念、地球的地理特征以及地球坐标系统等基础知识。
1.2 测量学基础测量学是导航工程技术中不可或缺的学科。
学习者需要学习测量学的基本原理、测量仪器的使用和测量数据的处理方法等。
1.3 数学基础数学是导航工程技术的基础工具之一。
学习者需要掌握高等数学、线性代数和概率统计等数学知识，以应用于导航工程技术的计算和建模等方面。
1.4 电子工程基础电子工程基础是导航工程技术中的关键学科。
学习者需要学习电路原理、数字电路和信号处理等相关知识，以理解导航系统的工作原理和技术。
二、导航原理篇2.1 导航系统基础学习者应该了解各种导航系统的基本原理和特点，包括GPS、北斗卫星导航系统和伽利略卫星导航系统等。
2.2 定位算法与方法学习者需要学习各种定位算法和方法，包括传统的三角测量定位、惯性导航系统和扩频码测距等。
2.3 惯性导航原理惯性导航是一种独立于地面设施的导航方式，学习者需要了解惯性导航的原理和应用，以及惯性测量单元的工作原理。
2.4 多传感器融合多传感器融合是提高导航系统定位精度和鲁棒性的关键技术，学习者需要学习传感器融合的原理和算法，以及融合系统的设计和实现。
三、导航应用篇3.1 航空导航技术航空导航技术是导航工程技术的重要应用领域之一，学习者需要学习航空导航系统的原理、航路规划和导航方法等。
3.2 海洋导航技术海洋导航技术是导航工程技术的另一个重要应用领域，学习者需要学习海洋导航系统的原理、海图解读和水文测量等。
无人驾驶汽车PPT课件[1]
视觉传感器
通过摄像头捕捉道路标志 、交通信号灯和车辆等信 息，实现图像识别和处理 。
激光雷达传感器
结合雷达和激光技术，实 现高精度三维地图构建和 障碍物检测。
导航与定位技术
全球定位系统（GPS）
提供车辆位置、速度和方向等基本信 息。
高精度地图
提供道路信息、交通标志和障碍物等 详细数据，为车辆提供精准导航。
人工智能
利用深度学习、强化学习等技术提升无人驾 驶汽车的智能化水平。
商业化落地难点剖析
安全性验证
建立完善的安全测试体系，确保无人驾驶汽车在各种环境下的安全性。
成本控制
通过技术创新、规模化生产等方式降低制造成本，提高市场竞争力。
消费者接受度
加强宣传教育，提升消费者对无人驾驶汽车的认知度和接受度。
基础设施配套
惯性导航系统（INS）
利用加速度计和陀螺仪等传感器，实 现车辆姿态和位置的精确测量。
决策与规划技术
路径规划
根据目的地和实时交通信息，规 划最优行驶路径。
行为决策
根据车辆状态和周围环境，做出加 速、减速、转向和换道等决策。
预测与风险评估
预测其他车辆和行人的运动意图， 评估潜在风险并做出相应调整。
控制与执行技术
无人驾驶汽车PPT课 件
目录
CONTENTS
• 无人驾驶汽车概述 • 无人驾驶汽车关键技术 • 无人驾驶汽车系统设计 • 无人驾驶汽车测试与评估 • 无人驾驶汽车挑战与前景展望 • 总结回顾与拓展延伸
01
无人驾驶汽车概述
定义与发展历程
定义
无人驾驶汽车是一种不需要人类驾驶员直接操作，通过先进 的传感器、控制系统和算法实现自动驾驶功能的智能汽车。
无人驾驶技术
1 引言汽车的发展已经有100多年的历史了, 它的出现大大节约了人类的出行时间和出行成本。
但随着社会的发展, 人口的增加, 汽车数量呈现爆发式的增长。
这导致了交通拥堵、环境污染、能源危机、交通事故频发, 给城市建设和提升带来了阻碍。
从汽车的发展我们可以看出, 尽管汽车经过了一个世纪的发展, 但汽车的行驶模式从未发生过本质的变化。
在行驶过程中, 驾驶员通过视觉反馈了解道路的情况, 对行驶方向进行控制, 这就形成了一个“车-路-驾驶员”的闭环系统。
在这个系统中, 驾驶员是控制的核心。
但在实际的车辆行驶过程中, 驾驶员会受到很多未知因素的干扰, 具有不稳定性, 这种传统的车辆行驶方式缺点日益突出, 这也是目前交通事故频发的主要原因。
同时不同驾驶员操作习惯和行为方式不统一也是造成车辆拥堵的主要原因。
据统计, 2017年因为交通事故死亡人数达6.3万人, 而且造成事故发生原因九成以上都是人为原因。
因此剔除驾驶员的不稳定因素成为提高驾驶安全和效率的一个发展方向。
无人驾驶技术应运而生, 无人汽车通过车辆上装备的传感装置感知周围环境, 利用人工智能技术模拟人类的驾驶习惯和处理紧急事故的应对方式, 避免了人类在极端条件下心理压力对行为能力的影响的缺陷, 这使得汽车具有自主行驶能力, 让汽车的行驶变的安全可靠。
2 无人驾驶技术简介随着人工智能 (AI) 的发展, 人们也开始把眼光聚焦到无人驾驶技术领域。
汽车制造商、汽车出行服务商甚至是专业导航服务商都敏锐地意识到无人驾驶技术可能带来的巨大商机。
目前, 把无人车运营列入远期商业目标的公司包括巨头级别的企业如Google、滴滴, 初创型的企业如Pony.ai (小马智行) 、Roadstar.ai (星行科技) 等。
这些平台都试图及早占领无人驾驶出行服务市场, 在未来“去司机化”服务领域抢先占据有利高地。
美国谷歌公司是最先发展无人驾驶汽车的公司, 并且在2017年11月率先进行了不配备安全驾驶员的无人驾驶汽车的测试。
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无人驾驶汽车中的自动导航装置
设计
13机制一班
1310421104
王讲
【摘要】随着技术的发展，无人驾驶作为新兴的驾驶技术已经日渐成熟。
作为无人驾驶中“指南针”——自动导航系统无疑是决定着为无人驾驶成熟度的标志之一。
能否准确、快速、灵敏地寻径，将直接影响到整个驾驶系统的响应时间及控制的准确性。
本文就现今的技术发展现状，结合工程测试技术相关知识给出了较为可行的控制方案。
通过对传感器、电子控制器（ECU）和执行器的组成与工作原理；自动变速、动力转向、巡行（CCS）等系统的电子控制技术；数字仪表及其显示等装置的研究来制定了这套导航系统。
由于专业性的限制，本文只是笼统地概括了该系统的执行方式以及组成部分，不就深层次的技术问题进行研究。
整个设备采用电子控制器（ECU）作为整个控制系统的核心，ECU收集各个传感器的信息，并将数据处理后传递到控制端。
该系统包含了距离雷达、红外传感器、图形识别摄像头等多个传感器，以方便获取车辆行驶过程中的车距、路线和道路标识等信息。
同时该设备安装有GPS模块和网络通信模块，通过对实时路况信息和道路导航信息的整个给出合理的行驶路线。
Ⅰ引言
1.1 背景
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，在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。
中国从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年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。
现今诸如谷歌、特斯拉等高新技术公司都在无人驾驶方面有着飞速的发展。
据汤森路透知识产权与科技最新报告显示，2010年到 2015年间，与汽车无人驾驶技术相关的发明专利超过22,000件，并且在此过程中，部分企业已崭露头角，成为该领域的行业领导者。
国内的许多汽车企业也纷纷朝该方向发展。
作为无人驾驶中的导航部分也正是该技术的核心技术之一。
1.2 问题重述
要求设计的导航装置能够自动测量与前车的距离，与旁车的距离，自动识别道路标识。
设计与说明装置的原理与方法，画出组成结构图，所采用的主要传感器电路和系统。
1.3 问题分析
该问题在实际生产中已经得到解决，可以借鉴相关的案例进行设计。
如谷歌自动无人车，特斯拉的无人车导航系统等。
在根据工程测试技术的相关分析即可完成较为可行的系统及结构设计。
Ⅱ工作原理
该装置通过两个图形识别摄像头识别道路上的标识，通过车周围的十四个超声波传感器测量车辆与其他车辆的距离。
然后将该两处传感器的信息传送到
Ⅲ系统综述
3.1系统结构图
3.2 系统使用范围
主要用于无人汽车自动驾驶技术中的道路信息识别和部分导航功能实现。
可以完成在复杂路况下的道路信息获取任务。
该系统需要配合自动驾驶使用，以完成汽车的无人驾驶。
3.3 工作原理
该系统采用电子控制器（ECU）作为整个控制系统的核心，ECU收集各个传感器的信息，并将数据处理后传递到控制端。
该系统包含了距离雷达、红外传感器、图形识别摄像头等多个传感器，以方便获取车辆行驶过程中的车距、路线和道路标识等信息。
同时该设备安装有GPS模块和网络通信模块，通过对实时路况信息和道路导航信息的整个给出合理的行驶路线。
Ⅳ参考文献
[1] 王伟陈慧刁增祥杨建涛《基于光电导航无人驾驶电动汽车自动寻迹控制系统研究》 2008年5月21日
[2] 陈华玲机械工程测试技术机械工业出版社。