自动驾驶汽车的关键元器件 传感器和处理器
自动驾驶汽车的关键元器件传感器和处
理器
汽车正在通过提供前所未有的个人移动性体验来改变我们的生活。事实上，它们代表了车辆未来定义的转变。为了确保自动驾驶汽车的安全，提供安全，高效和愉快的旅行方式，需要云端和边缘都需要复杂的新技术。此外，随着数据连接和动力总成的电气化趋势，自动驾驶将推动突破性的半导体技术发展。这与超高性能和高可靠性的传感，处理和通信的强制性要求相结合，代表了当今和未来技术创新的绝佳机会。
自动驾驶汽车硬件系统概述
自动驾驶汽车硬件系统概述 自动驾驶汽车的硬件架构、传感器、线控等硬件系统 如果说人工智能技术将是自动驾驶汽车的大脑，那么硬件系统就是它的神经与四肢。从自动驾驶汽车周边环境信息的采集、传导、处理、反应再到各种复杂情景的解析，硬件系统的构造与升级对于自动驾驶汽车至关重要。 自动驾驶汽车硬件系统概述 从五个方面为大家做自动驾驶汽车硬件系统概述的内容分享，希望大家可以通过我的分享，对硬件系统的基础有个全面的了解： 一、自动驾驶系统的硬件架构 二、自动驾驶的传感器 三、自动驾驶传感器的产品定义 四、自动驾驶的大脑 五、自动驾驶汽车的线控系统
自动驾驶事故分析 根据美国国家运输安全委员会的调查报告，当时涉事Uber汽车——一辆沃尔沃SUV系统上的传感器在撞击发生6s前就检测到了受害者，而且在事故发生前1.3秒，原车自动驾驶系统确定有必要采取紧急刹车，此时车辆处于计算机控制下时，原车的紧急刹车功能无法启用。于是刹车的责任由司机负责，但司机在事故发生前0.5s低头观看视频未能抬头看路。 从事故视频和后续调查报告可以看出，事故的主要原因是车辆不在环和司机不在环造成的。Uber在改造原车加装自动驾驶系统时，将原车自带的AEB功能执行部分截断造成原车ADAS功能失效。自动驾驶系统感知到受害者确定要执行应急制动时，并没有声音或图像警报，此时司机正低头看手机也没有及时接管刹车。
目前绝大多数自动驾驶研发车都是改装车辆，相关传感器加装到车顶，改变车辆的动力学模型；改装车辆的刹车和转向系统，也缺乏不同的工况和两冬一夏的测试。图中Uber研发用车是SUV车型自身重心就较高，车顶加装的设备进一步造成重心上移，在避让转向的过程中转向过急过度，发生碰撞时都会比原车更容易侧翻。 自动驾驶研发仿真测试流程 所以在自动驾驶中，安全是自动驾驶技术开发的第一天条。为了降低和避免实际道路测试中的风险，在实际道路测试前要做好充分的仿真、台架、封闭场地的测试验证。 软件在环（Software in loop），通过软件仿真来构建自动驾驶所需的各类场景，复现真实世界道路交通环境，从而进行自动驾驶技术的开发测试工作。软件在环效率取决于仿真软件可复现场景的程度。对交通环境与场景的模拟，包括复杂交通场景、真实交通流、自然天气（雨、雪、雾、夜晚、灯光等）各种交通参与者（汽车、摩托车、自行车、行人等）。采用软件对交通场景、道路、以及传感器模拟仿
自动驾驶传感器竞争格局解析
自动驾驶传感器竞争格局解析 自动驾驶汽车作为汽车未来的重要发展方向，成为汽车零部件产业链的重要增长点。国内外的汽车零部件供应商积极布局自动驾驶传感器领域，在车载摄像头、毫米波雷达和激光雷达三大核心部件，以及产业链上下游的拓展为零部件供应商带来增长机遇。国内外部分综合实力较强的汽车零部件公司在自动驾驶汽车传感器上进行多产品布局，可以为下游客户提供综合性的自动驾驶解决方案，形成较强的竞争力。这些公司包括国外的博世、大陆集团、法雷奥、海拉、德尔福、富士通天、奥托立夫等公司和国内的德赛西威、华域汽车和保隆科技等公司。 国际公司中，博世的自动驾驶传感解决方案技术领先，其可以为客户提供包括近距离摄像头、多功能立体摄像头、77/79GHz毫米波雷达等多种产品，同时博世通过投资以及自主开发的方式研制激光雷达产品。 大陆集团是全球排名前五的车载摄像头模组供应商和排名前三的毫米波雷达供应商，同时其规划2020年后将实现激光雷达的量产。 法雷奥是全球排名前三的车载摄像头模组供应商，其毫米波雷达和激光雷达产品稳步发展，其中和Ibeo合作研制的激光雷达已经量产。此外，海拉、德尔福等公司的自动驾驶传感器业务也稳步发展。 国内公司中，德赛西威2017年实现高清车用摄像头的量产，毫米波雷达产品将于2019年实现量产。华域汽车前视摄像头完成综合工况道路验证测试，毫米波雷达产品已经实现量产供货。保隆科技预计将于2019年量产车载摄像头，其毫米波雷达产品也已发布。 竞争格局:国际企业领先，国内企业跟进 摄像头:国际零部件公司市场份额较高 车载摄像头产业链较长，上下游拥有众多环节，每个环节都涉及国内外众多厂商和公司。相较于消费电子等所用的摄像头，车规级的摄像头对
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
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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。
自动驾驶技术综述
自动驾驶技术综述 摘要：本文通过对自动驾驶技术原理和发展的介绍，探讨了汽车将逐步走向自动驾驶的趋势, 同时指出了科技发展对各路交通发展的重 要性。 Abstract: This paper introduces the principle and development of automatic driving technology, discusses the cars will be gradually moving towards the automated driving, and points out the trend of technological development for each of the importance of traffic development. 关键词：自动驾驶技术、分类、趋势 1 概述： 谷歌近日宣布，正在开发能让汽车自动驾驶的技术。这种技术可使全球因交通事故死亡的人数减少一半，每年挽救约60万条生命，同时还希望能减少二氧化碳的排放量。谷歌工程师和斯坦福大学机器人及人工智能研究实验室教授塞巴斯蒂安·史伦（Sebastian Thrun）表示，该公司研发的自动驾驶汽车已经在金门大桥-洛杉矶-太浩湖之间累计行驶了14万英里。他称：“我们认为这开创了机器人研究的先例”。自动驾驶汽车的操作是：由受过训练的驾驶员用“摄像机、雷达传感器和激光测距仪来…看?其他车辆，并通过详细的地图指引汽车在路上行驶”。史伦称，这种软件可以识别像车道线及交通信号等信息。车辆收集的数据将发送到谷歌的数据中心处理。 谷歌表示，地方警察部门已对该项目进行了了解。参加这个“实
人工智能在自动驾驶技术中的的应用
人工智能在自动驾驶技术中的应用 摘要：随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 关键词：人工智能；自动驾驶；智能汽车；图像识别 0. 引言 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 1. 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述 人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机
人工智能在自动驾驶应用中的5大关键技术分析
人工智能在自动驾驶应用中的5大关键技术分析 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。 本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。 1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。 五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次
自动驾驶传感器布置如何布置
前言:无人驾驶汽车的研究越来越多，各环境感知传感器的分布位置也不同，到底这些传感器要遵循一个什么样的布置原则？ 智能驾驶汽车环境感知传感器主要有超声波雷达、毫米波雷达、激光雷 达、单/双/三目摄像头、环视摄像头以及夜视设备。目前，处于开发中的典型智能驾驶车传感器配置如表 1所示。 表 1 智能驾驶汽车传感器配置 ?环视摄像头：主要应用于短距离场景，可识别障碍物，但对光照、天气等外在条件很敏感，技术成熟，价格低廉； ?摄像头：常用有单、双、三目，主要应用于中远距离场景，能识别清晰的车道线、交通标识、障碍物、行人，但对光照、天气等条件很敏感，而且需要复杂的算法支持，对处理器的要求也比较高； ?超声波雷达：主要应用于短距离场景下，如辅助泊车，结构简单、体积小、成本低； ?毫米波雷达：主要有用于中短测距的 24 GHz 雷达和长测距的 77 GHz 雷达 2 种。毫米波雷达可有效提取景深及速度信息，识别障碍物，有一定的穿透 雾、烟和灰尘的能力，但在环境障碍物复杂的情况下，由于毫米波依靠声波定位，声波出现漫反射，导致漏检率和误差率比较高； ?激光雷达：分单线和多线激光雷达，多线激光雷达可以获得极高的速度、距离和角度分辨率，形成精确的 3D 地图，抗干扰能力强，是智能驾驶汽车发展的最佳技术路线，但是成本较高，也容易受到恶劣天气和烟雾环境的影响。 ?不同传感器的感知范围均有各自的优点和局限性（见图 1），现在发展的趋势是通过传感器信息融合技术，弥补单个传感器的缺陷，提高整个智能驾驶系统的安全性和可靠性。
图 1 环境感知传感器感知范围示意图 全新奥迪A8配备自动驾驶系统的传感器包括 -12个超声波传感器，位于前后及侧方 -4个广角360度摄像头，位于前后和两侧后视镜 -1个前向摄像头，位于内后视镜后方 -4个中距离雷达，位于车辆的四角 -1个长距离雷达，位于前方 -1个红外夜视摄像头，位于前方
雷洪钧：汽车自动驾驶技术与实例的研究(上)
雷洪钧：汽车自动驾驶技术与实例的研究（上） 汽车自动驾驶系统（Motor Vehicle Auto Driving System），是一种通过车载电脑系统实现无人驾驶的智能汽车系统，又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，还有称自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-piloting automobile ）的。汽车自动驾驶系统，其结构，一般分为：感知系统、决策系统、执行系统3个部分。 一、汽车自动驾驶技术基础知识 1.0感知系统 感知系统，是用摄像头（眼睛）看前面的路，还在用雷达（耳朵）听车周围（前、后、左右）的车、人及实体的，甚至会用信息识别单元（大脑）在分析、判断。感知系统由三部分组成，传感器、高精度地图、信息识别单元等。 （1）传感器，主要有光学摄像头和雷达，相当人的眼睛和耳朵，其主要功能是车辆收集周围的“即时信息”。为无人驾驶车辆提供完整、准确的环境数据，长用的传感设备包括：(a)光学摄像头；(b)光学雷达（LiDAR）；(c)微波雷达；(d)导航系统等。 （2）高精度地图，提供的环境信息中相对固定、更新周期较长的信息,比如车道标记、路缘、交通信号灯等； （3）信息识别单元，对传感器接收到信息，利用深度学习等手段，对信息进行识别，目前对外界事物进行准确识别基本算法和技术有：误差反向传播算法和先进的数字摄像技术。 1.1摄像头是众多预警、识别类ADAS功能的基础 1）摄像头的主要应用 车载摄像头对于智能驾驶是必不可少设备，主要应用于：车道偏离预警（LDW）、车道保持辅助（LKA）、前向碰撞预警（FCW）行人碰撞预警（PCW）、全景泊车（SVP）、驾驶员疲劳预警、交通标志识别（TSR）。 2）光学摄像头优缺点 光学摄像头是最常用的车载传感器，同时价格最便宜，是场景解读的绝佳工具，优点是能
自动驾驶汽车硬件系统概述
自动驾驶汽车硬件系统概述 如果说人工智能技术将是自动驾驶汽车的大脑，那么硬件系统就是它的神经与四肢。从自动驾驶汽车周边环境信息的采集、传导、处理、反应再到各种复杂情景的解析，硬件系统的构造与升级对于自动驾驶汽车至关重要。 上周，来自百度自动驾驶技术部高级产品经理—王石峰，在Apollo开发者社群内分享了有关自动驾驶汽车硬件系统的内容，让开发者学习Apollo技术的同时，进一步了解自动驾驶汽车的硬件架构、传感器、线控等硬件系统。 这段视频想必大家都看过很多次了，这里就不再播放了。 根据美国国家运输安全委员会的调查报告，当时涉事Uber汽车——一辆沃尔沃SUV系统上的传感器在撞击发生6s前就检测到了受害者，而且在事故发生前1.3秒，原车自动驾驶系统确定有必要采取紧急刹车，此时车辆处于计算机控制下时，原车的紧急刹车功能无法启用。于是刹车的责任由司机负责，但司机在事故发生前0.5s低头观看视频未能抬头看路。从事故视频和后续调查报告可以看出，事故的主要原因是车辆不在环和司机不在环造成的。Uber在改造原车加装自动驾驶系统时，将原车自带的AEB功能执行部分截断造成原车ADAS功能失效。自动驾驶系统感知到受害者确定要执行应急制动时，并没有声音或图像警报，此时司机正低头看手机也没有及时接管刹车。 目前绝大多数自动驾驶研发车都是改装车辆，相关传感器加装到车顶，改变车辆的动力学模型；改装车辆的刹车和转向系统，也缺乏不同的工况和两冬一夏的测试。图中Uber研发用车是SUV车型自身重心就较高，车顶加装的设备进一步造成重心上移，在避让转向的过程中转向过急过度，发生碰撞时都会比原车更容易侧翻。 所以在自动驾驶中，安全是自动驾驶技术开发的第一天条。为了降低和避免实际道路测试中的风险，在实际道路测试前要做好充分的仿真、台架、封闭场地的测试验证。 软件在环（Software in loop），通过软件仿真来构建自动驾驶所需的各类场景，复现真实世
汽车自动驾驶系统
汽车自动驾驶系统 ----模糊控制的工程应用 姓名：冯皓伟 学号：09001214 专业：自动化
汽车自动驾驶模糊控制 摘要： 针对车辆动力学控制系统所具有的强非线性特点提出了基于机器视觉的车辆自动驾驶模糊控制方案. 采用车辆系统动力学模型, 通过模糊控制规则的量化划分对车辆在道路上的运动进行了仿真.仿真的结果显示, 本方案可以很好地解决空旷道路上的车辆自动驾驶问题, 并且该控制方法可以保证车辆快速准确地在道路上安全高速行驶, 具有很好的鲁棒性.此外，还可以基于模糊逻辑和滑模控制理论设计一种车辆纵向和横向运动综合控制系统。该控制系统通过对前轮转向角度、发动机节气门开度、制动液压及主动横摆力矩进行协调控制, 使车辆能够以期望速度在理想道路轨迹上行驶, 并提高车辆在行驶过程中的操纵稳定性。 关键字： 车辆自动驾驶机器视觉模糊控制规则模糊逻辑滑膜控制仿真 引言： 模糊控制是上个世纪诞生的一种基于语义规则的人工智能，是以模糊集合理论为基础的一种新兴控制手段，它是模糊集合理论和模糊技术与自动控制技术相结合的产物。随着时代的发展，科技的创新，模糊理论在控制领域取得了广泛的应用。自动驾驶便是其中一个重要的应用对象。 汽车是现代的主要交通工具，自动驾驶系统是交通体系中最重要的部分之一，一方面它可以推动在机器人自主导航方面的研究进程，在航天和水下机器人的应用中起到重要的作用；另一方面这种技术在未来的智能交通系统中的运用既可以避免驾驶员因判断和交通失误而引起的交通事故，提高交通系统效率，又可以最终实现无人驾驶。汽车自动驾驶是一个比较复杂的问题，难以建立精确的数学模型，如果采用模糊控制器，通过一些不精确的观察，执行一些不精确的控制，这个问题就容易解决。 模糊控制原理： 1.车辆的运动模型 现在假设汽车在某处行驶，我们需要达到的目标是：设计一个基于模糊控制的汽车自动驾驶系统，使得无论汽车的起始点在哪儿，汽车都能自动驾驶到设定的目标位置。其中，汽车的任意时刻的位置可以通过GPS获得。根据模糊规则进行推理，选择一条最优的行驶路线达到目标位置。 车辆的系统动力学模型如图1所示 : XOY是地面固定的直角坐标系,V?OcV?为车辆的相对坐标系,V?为车辆的纵向速度, V?为车辆的横向速度. θ为车辆与y 轴的夹角, 到y 轴逆时针为正, 顺时针为负. 对地面固定的坐标系xoy, 车辆的运动模型为
无人驾驶汽车激光雷达传感器方案
一、主流传感器对比 激光雷达： 激光雷达具有高精度、高分辨率的优势，同时具有建立周边3D模型的前景，然而其劣势在于对静止物体如隔离带的探测较弱且目前技术落地成本高昂。由于激光雷达可广泛应用于ADAS系统，例如自适应巡航控制（ACC）、前车碰撞警示（FCW）及自动紧急制动（AEB），因此吸引了不少具有先进技术的初创公司竞争，同时传统供应商也积极布局投资希望能够达成战略合作关系以便快速获得先进技术。 毫米波雷达： 与激光雷达相比，毫米波雷达具有探测距离远，不受天气状况影响以及成本低的优势。由于毫米波雷达采用硅基芯片，不会特别昂贵，也不涉及复杂工艺，同时正处于第二次工艺转型的重要时期，预计成本仍有下降空间。 相比激光雷达暂时高不可攀的成本以及较低的技术壁垒和自身可全天候工作的优势，毫米波雷达可以说是目前初创公司进入自动驾驶市场的一个门槛较低的入口。 摄像头： 车载摄像头是最基本常见的传感器，价格低廉且应用广泛同时具备雷达无法完成的图像识别功能，不仅可以识别路牌，在自动驾驶系统的图像处理方案中也是不可或缺的一部分。 鉴于目前激光雷达的高成本，摄像头配合高精度地图是另一种较低成本的技术路线。除了与高精度地图配合为自动驾驶提供定位服务，摄像头还可以在地图采集过程中作为低成本且数据传输量小（摄像头捕捉的是小尺寸的2D画面）的数据收集器。 二、视觉主导还是激光雷达主导？ 据清华大学邓志东教授介绍，自动驾驶环境感知的技术路线主要有两种：一种是以特斯拉为代表的视觉主导的多传感器融合方案，另一种以低成本激光雷达为主导，典型代表如谷歌
Waymo。 1、视觉主导，以特斯拉为代表：摄像头+毫米波雷达+超声波雷达+低成本激光雷达。 摄像头视觉属于被动视觉，受环境光照的影响较大，目标检测与SLAM较不可靠，但成本低。目前，特斯拉已经在其量产车上列装了Autopilot 2.0固件，而且成本较低，只有7000美金左右，8个摄像头组成单目环视，有1个毫米波雷达和12个超声波雷达，希望从L2跳跃到L4。 经过半年的努力，特斯拉近期已经完成了将路测大数据从Mobileye单目视觉技术过渡到基于Nvidia Drive PX2计算硬件平台的特斯拉Vision软件系统上，并且在今年3月底发布了8.1软件版本，它用深度学习的方法在短期内基本达到了Mobileye的技术水平，这是以前很难想象的。特斯拉的自动驾驶技术究竟怎么样，一个重要的观察点就是看它能否在2017年年底，如期从洛杉矶开到纽约，实现全程4500公里且无人工干预的完全自主驾驶。 2、激光雷达主导，以Google Waymo为代表：低成本激光雷达+毫米波雷达+超声波传感器+摄像头。 激光雷达是主动视觉，它的目标检测与SLAM比较可靠，但是却丢失了颜色和纹理且成本高昂。目前谷歌Waymo自己组建团队研发激光雷达的硬件，把成本削减了90%以上，基本上是7000美金左右，同时他们已经开始在美国凤凰城地区对500辆L2级别的车进行社会公测，大大地推进了该类技术路线的落地实践。 激光雷达主导的解决方案未来可以沿如下两个方向继续推进商业化进程： 一个是发展摄像头与激光雷达的硬件模组，把两者结合起来，既有激光雷达，又有彩色摄像头，可以直接获得彩色激光点云数据。 另一个是进一步降低激光雷达的硬件成本，比如研发固态激光雷达并真正实现产业化，届时成本会下降到几百美金。
汽车自动驾驶技术研究
10.16638/https://www.360docs.net/doc/028567849.html,ki.1671-7988.2017.02.042 汽车自动驾驶技术研究 余阿东，陈睿炜 （信阳职业技术学院汽车与机电工程学院，河南信阳464000） 摘要：自动驾驶汽车是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车，它的行驶模式可以更加节能高效，可以为国家节省数千亿人民币的交通事故成本、交通拥堵成本以及运输过程中以人力提高生产力的成本。然而由于传感器的可靠性，系统漏洞等原因，现在使用的自动驾驶技术并不那么安全。针对上述内容从提高自动驾驶的可靠性方面，重点对汽车自动驾驶技术的网络化、人工智能、高精度地图、关键传感器、交通基础设施等方面进行研究。 关键词：自动驾驶汽车；节能高效；传感器；人工智能；网络化；高精度地图 中图分类号：U471.23 文献标识码：A 文章编号：1671-7988 (2017)02-124-02 Research on Auto Driving Technology Yu Adong, Chen Ruiwei ( College of automotive and electrical engineering, Xinyang V ocational and Technical College, Henan Xinyang 464000 ) Abstract: An automatic driving car is a kind of intelligent vehicle which can be realized by computer system, Its driving mode can be more energy efficient, can save thousands of billion yuan of traffic accident costs for the country, traffic congestion costs and the cost of manpower in the process of transportation.However, due to the reliability of the sensor, system vulnerabilities and other reasons, the use of automatic driving technology is not so safe.In view of the above content from improving the reliability of automatic driving, focusing on the auto driving technology of the network, artificial intelligence, high precision map, key sensors, transportation infrastructure and other aspects of research. Keywords: automatic driving vehicle; energy saving and high efficiency; sensor; artificial intelligence; network; high precision map CLC NO.: U471.23 Document Code: A Article ID: 1671-7988 (2017)02-124-02 引言 自动驾驶汽车是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车，它依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。然而由于传感器的可靠性，系统漏洞等原因，现在使用的自动驾驶技术并不那么安全，如最近的特斯拉自动驾驶致死事件，就是因为系统未识别出危险而造成的。针对上述内容从提高自动驾驶的可靠性等方面，重点对汽车自动驾驶技术的网络化、人工智能、高精度地图、关键传感器、交通基础设施等方面进行研究。 1、汽车自动驾驶的网络化技术研究 车联网技术是汽车自动驾驶的关键。能够把所有的实时路况和每辆车的实时位置信息都记录在网络中，协调统筹每辆车的行驶，为每辆车安排合理路线，避免拥堵和交通事故的发生，能够很大程度上提高自动驾驶的可靠性。只是将汽车和路况信息纳入车联网还不够，同时应该将个人信息也纳入这个网络。让每一部手机都装上车联网软件，将每一个人的位置信息都记录于网络，系统可以记录行人的位置移动，从而分析出行人的行走习惯，对汽车撞到行人的可能性做出 作者简介：余阿东（1982-），男，硕士研究生，讲师，就职于信阳职业技术学院汽车与机电工程学院。主要从事汽车技术及汽车零部件加工机床的研究。
汽车自动驾驶系统研究设计
农机使用与维修 ２０１１＇年第１期汽车自动驾驶系统研究设计 辽宁铁岭师范高等专科学校杨学清 摘要本设计是基于电子油门的汽车，设计的一款自动控制系统。本系统能智能控制电子油门的大小，以达到 自动驾驶的目的。对于长途驾驶或者汽车的自动驾驶模式的研究探讨具有重要意义。 关键词电子油门自动驾驶定速巡航 Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｃｉｒｃｕｉｔｄｅｓｉｇｎｃｒｕｉｓｅ ＹａｎｇＸｕｅｑｉｎｇ ＡｂｓｔｒａｄＴｈｅｄｅｓｉｇｎｉｓｂａｓｅｄ ｏｎｔｈｅ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｔｈｒｏｔｔｌｅｃａｒｓ，ｄｅｓｉｇｎｅｄａｎａｕｔｏｍａｔｉｃｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｃａｎｉｎｔｅｌ－ ｌｉｇｅｎｔｃｏｎｔｒｏｌｔｈｅｓｉｚｅｏｆｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｔｈｍｔｄｅｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｐｕｒｐｏｓｅｏｆｔｈｅａｕｔｏｐｉｌｏｔ．Ｆｏｒｌｏｎｇ—ｄｉｓｔａｎｃｅｄｒｉｖｉｎｇｏｒｄｒｉｖｉｎｇａｎ ａｕｔｏｍａｔｉｃｃａｒｓｔｕｄｙｍｏｄｅｌｈａｓｉｍｐｏｒｔａｎｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ． ＫｅｙｗｏｒｄｓＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｔｈｒｏｔｔｌｅＡｕｔｏｐｉｌｏｔＣｒｕｉｓｅ １自动驾驶系统简介 自动驾驶系统是使汽车工作在发动机有利转带范围内，减轻驾驶员的驾驶操纵劳动强度，提高行驶舒适性的汽车自动行驶装置。自动驾驶系统英文为ｃｒｕｉｓｅｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ，缩写为ＣＣＳ。自动驾驶系统又称为巡航行驶装置、速度控制系统、恒速行驶系统或 汽车自动驾驶系统设计附图巡行控制系统等。 巡航控制系统自１９６１年在美国首次应用以来，已经广泛普及。在美国大多数轿车上均装用过巡航控制系统。日本和欧洲生产的轿车装用定速自动驾驶系统的比例也越来越高。我国一汽大众生产的奥迪Ａ６、上海大众帕萨特以及广州本田雅阁等也装了巡航控制系统。 在大陆型的国家，驾驶汽车长途行驶的机会较多，在高速公路上长时间行驶时，打开该 系统的自动操纵开关后，巡航控制系统将根据 行车阻力自动增减节气门开度，使汽车行驶速 度保持一定。汽车在一定条件下恒速行驶，大 大地减轻了驾驶员的疲劳强度。由于巡航控 制系统能自动地维持车速，避免了不必要的油 门踏板的人为变动，进而改善了汽车的燃料经 济性和发动机的排放性。基本功能是自控油 门、解放右脚、驾驶轻松；调节精神，缓解疲劳， 增加安全系数。经济定速、省油、省车。万方数据
自动驾驶汽车培训课件
无人驾驶汽车 自动驾驶汽车，又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种透过电脑系统实现无人驾驶的智能式的汽车。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。现时自动驾驶技术正在研究及测试中，还没有批准作商业营业或私人使用。 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。 2005年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功， 世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里，其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成的。 无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。 它是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，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。
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，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。 防抱死制动安全是拉动无人驾驶车需求增长的主要因素。每年，驾驶员们的疏忽大意都会导致许多事故。既然驾驶员失误百出，汽车制造商们当然要集中精力设计能确保汽车安全的系统。"无人"驾驶系统种类繁多，其中有些根本算不上"无人"，还有些活像是科幻小说中的东西。 防抱死制动系统其实就算无人驾驶系统。虽然防抱死制动器需要驾驶员来操作但该系统仍可作为无人驾驶系统系列的一个代表，因为防抱死制动系统的部分功能在过去需要驾驶员手动实现。不具备防抱死系统的汽车紧急刹车时，轮胎会被锁死，导致汽车失控侧滑。驾驶没有防抱死系统的汽车时，驾驶员要反复踩踏制动踏板来防止轮胎锁死。而防抱死系统可以代替驾驶员完成这一操作--并且比手动操作效果更好。该系统可以监控轮胎情况，了解轮胎何时即将锁死，并及时做出反应。而且反应时机比驾驶员把握得更加准确。防抱死制动系统是引领汽车工业朝无人驾驶方向发展的早期技术之一。 另一种无人驾驶系统是牵引或稳定控制系统。这些系统不太引人注目，通常只有专业驾驶员才会意识到它们发挥的作用。牵引和稳定
自动驾驶技术
自动驾驶的开发动向与技术 从自动驾驶技术的开发历史看，应该追溯到1975年，当时是利用计算机的视觉技术进行了自动驾驶研究开发。中途曾一度中断过，但现在又开始火热研究起来。图1表示目前自动驾驶技术的开发历史。从法律和技术层面看，到实际商品化还有许多路要走。人们期待自动驾驶能解决交通事故和环境污染问题，目前正通过产学研进行合作研究。 欧洲对自动驾驶车的开发非常重视，被列为了国家重点项目在推进，目前已取得了一些成果。美国以谷歌为代表在研究自动驾驶技术，在道路上做自动驾驶实验，在内华达州还可申办新的自动驾驶执照。 日本在2008年到2012年之间为了实现安全、环保的物流运输系统，开发了重型卡车自动列队行驶技术。2014年以政府为中心推进自动驾驶车的实际运用（SIP- adus），本文将介绍近年来自动驾驶的技术开发和实际运用动向。
自动驾驶所期待的技术 汽车的自动化技术就是，当驾驶员在驾驶过程中出现思想不集中、打盹现象，可能导致交通事故时，控制系统可以介入驾驶员的操作，辅助驾驶员安全驾驶，该辅助驾驶系统本身已经商品化了。自动驾驶是对该系统的进一步发展，它与驾驶辅助系统的不同点是，以行驶环境感知和危险判断为中心的系统。图2表示辅助驾驶与自动驾驶的差别。面对驾驶辅助系统和自动驾驶，国际上对汽车的自动化级别进行了重新定义，自动化级别定义如表1所示，表示美国SAE（自动驾驶标准委员会）制定的汽车自动化级别定义。 在自动化级别中，从法律和技术层面看，自动化级别2与自动化级别3以上有很大差别，而且是非常根本的差别。具体地讲，自动化级别2对行驶环境认知的最终责任者是驾驶员；自动化级别3以上，对行驶环境认知的最终责任者是控制系统。 为了实现自动化级别3以上的自动驾驶，需要对现在已经实际运用的安全辅助驾驶系统中的传感器技术、信息处理技术性能、智能化和可靠性做进一步提升，日、美、欧正在进行自动化3级以上的自动驾驶技术开发。 表2列出了作者认为自动驾驶所需要的新技术。前方障碍物传感技术是目前驾驶辅助系统和自动驾驶所追求的目标性能，见表3。
基于CBTC控制的列车全自动驾驶系统(FAO)的发展及应用
基于CBTC控制的列车全自动驾驶系统（FAO）的发展及应用 【摘要】主要介绍全自动驾驶（FAO）系统的发展和应用情况、系统的组成和特点。介绍了车-地通信方案，对国内外车-地通信方式进行了比较，对GSM-R 网络进行了详细的分析，并指出作为无线传输的GSM-R网络具有适应我国铁路运输特点的功能优势。 【关键词】全自动驾驶;基于通信的列车运行控制系统全自动驾驶系统;双向传输;车-地通信;GSM-R 1.引言 全自动无人驾驶系统是一种将列车驾驶员执行的工作，完全由自动化的、高度集中的控制系统所替代的列车运行模式。 目前，国内许多城市都在建设城市轨道交通网络，那些人口在千万以上的特大城市，其发展往往是跨越式的，要求建设的城市轨道交通在互联互通、安全、快捷、舒适性方面具有很高的水平。许多大城市如上海、北京和广州均有计划采用先进的、高可靠的、高安全的基于CBTC（Communication Based Train Contro，基于通信的列车控制系统）控制的全自动驾驶系统（Fully Automatic Operation，FAO）来达到以上要求。 2.FAO的系统结构 FAO系统实现列车的自动启动及自动运行、车站定点停车、全自动驾驶自动折返、自动出入车辆段等功能，同时对列车上乘客状况、车厢状态、设备状态进行监视和检测，对列车各系统进行自动诊断，将列车设备状况及故障报警信息传送到控制中心，对各种故障和意外情况分门别类，做出处置预案。 2.1 信号系统主要包括以下部分 （1）控制中心设备：中央自动列车监督系统（Automatic Train Supervision，ATS）、电力SCADA系统和综合监控系统。（2）轨旁设备：轨旁列车自动防护/列车自动驾驶系统（Automatic Train Protection and Automatic TrainOperation，ATP/ATO）、车站ATS系统、联锁CI系统、定位系统和综合维护系统。（3）车载设备：车载地车无线接收/发送单元、车载ATP/ATO设备、牵引和制动、列车定位系统。（4）地车信息传输系统：一般采用基于通信的多服务的冗余数据传输系统（Data Tansm issionSystem，DCS），实现地车的双向信息传输。目前主要的CBTC系统实现地车信息传输的方式有：交叉环线、泻漏波导/漏缆、无线传输等。（5）列车定位系统：车载速度传感器和雷达传感器对于FAO系统，实现列车安全控制和间隔控制与传统列车自动控制系统（Automatic Train Control，ATC）的基本组成、功能和安全性要求是一样的，特殊的是对这些相关系统的可靠性、可用性及应急预案处理的要求将大大提高
自动驾驶传感器的选型和布置
无人驾驶属于汽车行业最前沿的研究领域之一。现阶段仅有少量量产车具备L2级别的自动驾驶技术，能够达到L3级别的更是凤毛麟角。但汽车未来的发展方向就是无人驾驶和自动驾驶，而要达到L5级别，仍然需要工程师们付出多年的努力。只是在谈起无人驾驶的时候，你们是否想过，相关的传感器会如何进行布置？需要进行哪些方面的考虑？ 来简单讨论一下要量产的自动驾驶在传感器选型和布置上考虑的问题。我们都知道，无人驾驶目前主要采用摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等几类传感器。这几类传感器在特性上都有所差异，如下表： 可以看到各种传感器的范围和距离都不同，有些性能强大的传感器成本高、
选择余地相对也很少。 如何合理选择和布置传感器也成为自动驾驶研发，尤其是量产的关键（成本问题）。 01典型区域划分 根据车辆不同方位遇到的情况不同，可以将车辆周边的感知区域划分为以下5类区域：前向A、前侧向B、后侧向E、后向D、侧向C。每个区域在车辆行驶中遇到的情况都会有不同，所以在不同的区域内，感应范围的要求是不同的。例如，前向A区域为最主要区域，应覆盖全速行驶时的纵向安全距离，B、E区域则主要检测相邻车道的情况和转向的情况。 02传感器工作的主要区域 考虑不同使用场景的需求在实现L5完全自动驾驶之前，所有的自动驾驶功能都会对场景进行限制，高速公路or城市道路，低速or高速……不同的场景对传感器的需求肯定也不同。比如高速公路的场景只需要对车辆进行识别，而城市道路还需要对自行车、电动车、行人等进行识别；高速情况下为保证安全，检测的距离一定会比低速远。而就算在同一种使用场景中，不同
的功能对传感器的需求也会不同。例如实现自动泊车，依靠近距离的超声波雷达和全景传感器即可。在高速公路上实现AEB自动紧急制动和ACC自适应巡航的功能，则仅需要对A区域内的车辆进行检测；但如果实现变道的功能可能还需要对B、E区域进行检测。而如果高速变道还涉及到从低速匝道变到行驶道路的场景，考虑的因素就更多。 03特殊场景举例 对于上述的特殊场景，下面进行简单的举例（举例式讨论，不作为实际参考）：在下面的场景中，前车在匝道以60km/h的速度行驶，需变道到正常行驶车道，此时目标车道后方有一120km/h行驶的车辆，时距τ=2s，假设变道需要的时间为3s。 则可得到与后方车辆的安全距离为： 因此，E 区域的传感器应当能检测到侧后方83米的距离才比较安全，故24GHz的毫米波雷达（≤60m），无法满足此要求；需选择77GHz的毫米波雷达或中距离摄像头（特斯拉Autopilot 2.0方案）。类似的特殊场景还有很多，因此在
列车自动驾驶技术研究和系统设计
计算机应用机车车辆工艺第1期2019年2月 文章编号.1007-6034（2019）01-0044-03DOI：10.14032/j.issn.1007-6034.2019.01.017列车自动驾驶技术研克和糸统设计 汤立新 （中国铁路上海局集团有限公司，上海200071） 摘要：伴随着计算机技术的进步和控制理论的发展，列车自动驾驶技术逐渐成为轨道交通领域 研究的重点，文章通过对既有普通列车自动驾驶技术实现方法的研究得出，列车的自动驾驶不仅 能减轻乘务员的劳动强度，而且还能有效提高客运列车的准点率及货运列车的达速率，是未来轨 道交通技术发展的方向。 关键词：轨道交通；列车；自动驾驶；准点；达速 中图分类号:U284.48文献标识码：B 列车自动控制的实现一般情况下是在列车超速防护设备的基础上，研制列车自动运行控制装置，两套设备共同运行，保证列车的行车安全。本论文所要实现的列车自动驾驶技术便是在列车超速防护设备的基础上，设计自动运行控制装置，从而实现列车的自动驾驶功能。 列车自动驾驶技术是基于各类静态数据（如线路数据、列车运行时刻表等），结合动态信息（如当前轨道电路信息、列车位置、列车速度等），根据既定的优化操纵策略、车辆牵引制动模型实时计算满足安全、平稳、节能、正点要求的“位置-速度”曲线，即优化操纵曲线。然后依据优化操纵曲线，采用较成熟且应用较广的自动化控制算法，控制列车自动运行的系统。此系统通过人工操作进入自动驾驶，自动驾驶时能根据线路情况自动控制列车加速、匀速、惰行、减速、过电分相等运行。 1关键技术 对于实现列车的自动驾驶功能，要对线路数据、机车特性、平稳操纵方法等内容进行研究。本节从运行线路数据、机车特性、平稳操纵、优化操控、PID 算法5方面出发，对实现整个自动驾驶功能的关键技术进行分析说明⑴。 11数据的存储与定位 数据是自动控车功能实现的基础，各种数据相互配合使用，完成自动控车功能所需要的基础信息。收稿日期：2018-07-11 作者简介：汤立新（1966-）,男，高级工程师，本科。 自动控车所需要的基础数据有线路数据、机车数据、行车数据、牵引计算知识库等。这些数据存储于自动驾驶系统内.通过与LKJ运行信息的配合使用，完成了运行线路数据的定位、读取及数据格式的统一规格化处理，其处理流程如图1所示。 I LKJ!-i-i ；朦； !|处： !-------；；___ 机车数蝎 牵弓时偉知 |分析舫瞬条可； 机车撫纵翩］! 初始化计算条件 优化计算I 图1运行线路数据处理图 1.2机车特性研究 不同型号的机车特性不同，本文以HX d3型231轴重机车为例，对机车的牵引和制动特性进行研究。 HX d3型23t轴重机车，牵引力限制及牵引特性控制函数关系见式（1）。 80n①） 640n_64q② 520(”WlOkm/h)｝取最小值(1) 544.8-2.48^(10<”W62km/h).③ .23040/v(v>62km/h)- 44