无人驾驶汽车原理概述PPT课件
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无人驾驶技术ppt课件
软件和算法漏洞
如何防止黑客攻击和保障系统安全，确保无人驾 驶车辆不会受到恶意干扰或控制。
交通事故责任认定
在无人驾驶车辆发生交通事故时，如何准确界定 责任方，保障各方权益。
复杂环境下的适应性挑战
复杂道路和交通环境
如何处理复杂的道路标志、交通信号和多变的路况，确保无人驾 驶车辆能够正确理解和应对。
与其他交通参与者的交互
特征提取与识别
利用算法对处理后的数据进行特征提取和识 别，如识别车道线、交通信号等。
数据预处理
对采集的原始数据进行滤波、去噪、压缩等 处理，提取有用信息。
环境建模
将识别的特征与环境信息进行融合，建立环 境模型，为决策和控制提供依据。
环境建模与定位技术
01
SLAM技术
即同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping）
全。
促进产业升级和转型
通过优化交通流控制和路径规划 ，无人驾驶技术可以提高道路交 通的运行效率，减少拥堵现象。
提升交通效率
随着无人驾驶技术的普及和应用 ，将产生更多的新职业和就业机 会，如无人驾驶汽车研发、测试 、运营等。
创造新的就业机会
无人驾驶技术的发展将推动汽车 、交通等相关产业的升级和转型 ，促进经济的高质量发展。
根据环境信息和任务需求，规划出从起点到终点 的可行路径，如A*算法、Dijkstra算法等。
路径跟踪控制
采用合适的控制策略，使车辆能够沿着规划好的 路径行驶，并实现精确跟踪。
3
路径规划与跟踪优化
针对复杂环境和多变任务需求，对路径规划和跟 踪方法进行优化，提高自主驾驶能力。
04
自动驾驶硬件平台及 软件架构
如何防止黑客攻击和保障系统安全，确保无人驾 驶车辆不会受到恶意干扰或控制。
交通事故责任认定
在无人驾驶车辆发生交通事故时，如何准确界定 责任方，保障各方权益。
复杂环境下的适应性挑战
复杂道路和交通环境
如何处理复杂的道路标志、交通信号和多变的路况，确保无人驾 驶车辆能够正确理解和应对。
与其他交通参与者的交互
特征提取与识别
利用算法对处理后的数据进行特征提取和识 别，如识别车道线、交通信号等。
数据预处理
对采集的原始数据进行滤波、去噪、压缩等 处理，提取有用信息。
环境建模
将识别的特征与环境信息进行融合，建立环 境模型，为决策和控制提供依据。
环境建模与定位技术
01
SLAM技术
即同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping）
全。
促进产业升级和转型
通过优化交通流控制和路径规划 ，无人驾驶技术可以提高道路交 通的运行效率，减少拥堵现象。
提升交通效率
随着无人驾驶技术的普及和应用 ，将产生更多的新职业和就业机 会，如无人驾驶汽车研发、测试 、运营等。
创造新的就业机会
无人驾驶技术的发展将推动汽车 、交通等相关产业的升级和转型 ，促进经济的高质量发展。
根据环境信息和任务需求，规划出从起点到终点 的可行路径，如A*算法、Dijkstra算法等。
路径跟踪控制
采用合适的控制策略，使车辆能够沿着规划好的 路径行驶，并实现精确跟踪。
3
路径规划与跟踪优化
针对复杂环境和多变任务需求，对路径规划和跟 踪方法进行优化，提高自主驾驶能力。
04
自动驾驶硬件平台及 软件架构
无人驾驶车辆的动力系统课件
评估指标：将动力系统的性 能指标进行量化评估
动力系统的节能和环保技术
节能技术：采用高效内燃机、使用燃油添加剂、优化传动系统等手段提高燃油效率。
环保技术：采用清洁能源如电力、燃气等，减少有害排放，降低对环境的污染。
节能和环保技术的综合应用：通过综合运用各种节能和环保技术，达到降低能耗、减少排放、提高 效率的目的。
无人驾驶车辆动 力系统的性能评 估和优化
动力系统的性能评估指标和方法
评估指标：主要包括功率、 扭矩、燃油经济性、排放等
评估方法：主要包括实际测 试、模拟仿真、优化算法等
动力系统的优化设计和仿真技术
优化方法：采用多种优化算 法和仿真技术
仿真软件：使用车辆动力学 仿真软件进行建模与仿真
优化目标：提高车辆动力性 能和燃油经济性
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纯电动技术：随着电池技术的不断 进步，纯电动车辆已成为当前及未 来的重要发展方向之一。
智能控制技术：通过智能控制算法 对动力系统进行优化控制，可以提 高车辆的燃油经济性和排放性能。
充电设施的规划和发展
充电设施的现状和问题
充电设施的规划和布局
充电设施的发展趋势和挑战
充电设施的未来展望和前景
电池管理及充电技术
电池管理系统：监测电池状 态、电量、温度等
电池种类：锂离子电池、镍 氢电池等
充电技术：无线充电、快速 充电等
充电时间及续航里程：根据 不同车型和电池容量而定
发动机及传动系统的优化技术
发动机技术的选择：考虑燃油效率、 动力输出和稳定性等因素。
发动机与变速器的匹配：通过优化 控制策略，实现发动机与变速器的 最佳匹配。
变速器：调节发动机转速， 改变输出扭矩
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。
无人驾驶车辆的硬件结构课件
目的：提高无人驾驶车辆的感知能力、决策能力和控制能力。
方法：采用多种传感器，如雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头、超声波等， 对周围环境进行感知，并将感知数据融合起来，形成对环境的全面感知。 优势：提高无人驾驶车辆的感知精度、减少盲区，增强其对复杂环境的适应 能力。
硬融合：处理多个传感器的原始数据，以获得更好的感知结果。
无人驾驶车辆具有高效、安全、便捷等优势，被广泛应用于公共交通、物流运输、出租 车等领域。
无人驾驶车辆的发展将改变人们的出行方式，提高交通效率，减少交通事故，对社会发 展具有重要意义。
自主式无人驾驶车辆 遥控式无人驾驶车辆 智能式无人驾驶车辆 复合式无人驾驶车辆
城市交通 公共交通
物流运输 特殊环境
车辆识别准确率
反应速度
行驶安全性和稳定性
导航精度和可靠性
测试场地：封闭场地、半开放场地、城市道路等 测试内容：车辆性能、传感器性能、安全性等 测试目的：验证无人驾驶车辆的可靠性、稳定性等 分析：根据测试数据和结果，对无人驾驶车辆的性能和安全性进行评估和优化
无人驾驶车辆的 未来趋势和挑战
传感器融合技 术：提高无人 驾驶车辆的感
动力学模型：描述无人驾驶车辆的 动力学行为，为控制算法提供依据
算法优化：通过不断优化算法，提 高无人驾驶车辆的操控性能和安全 性
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控制算法：根据动力学模型和控制 目标，通过优化计算得出控制指令， 实现对车辆的精确控制
应用场景：自动驾驶、机器人、航 空航天等领域
算法原理：通过多个智能体的协同作用，实现车辆之间的信息共享和协同决策。
软融合：处理多个传感器的特征，以获得更好的感知结果。
深度学习融合：使用深度学习算法来融合多个传感器的数据，以获得更好 的感知结果。 贝叶斯融合：使用贝叶斯定理来融合多个传感器的数据，以获得更好的感 知结果。
方法：采用多种传感器，如雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头、超声波等， 对周围环境进行感知，并将感知数据融合起来，形成对环境的全面感知。 优势：提高无人驾驶车辆的感知精度、减少盲区，增强其对复杂环境的适应 能力。
硬融合：处理多个传感器的原始数据，以获得更好的感知结果。
无人驾驶车辆具有高效、安全、便捷等优势，被广泛应用于公共交通、物流运输、出租 车等领域。
无人驾驶车辆的发展将改变人们的出行方式，提高交通效率，减少交通事故，对社会发 展具有重要意义。
自主式无人驾驶车辆 遥控式无人驾驶车辆 智能式无人驾驶车辆 复合式无人驾驶车辆
城市交通 公共交通
物流运输 特殊环境
车辆识别准确率
反应速度
行驶安全性和稳定性
导航精度和可靠性
测试场地：封闭场地、半开放场地、城市道路等 测试内容：车辆性能、传感器性能、安全性等 测试目的：验证无人驾驶车辆的可靠性、稳定性等 分析：根据测试数据和结果，对无人驾驶车辆的性能和安全性进行评估和优化
无人驾驶车辆的 未来趋势和挑战
传感器融合技 术：提高无人 驾驶车辆的感
动力学模型：描述无人驾驶车辆的 动力学行为，为控制算法提供依据
算法优化：通过不断优化算法，提 高无人驾驶车辆的操控性能和安全 性
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控制算法：根据动力学模型和控制 目标，通过优化计算得出控制指令， 实现对车辆的精确控制
应用场景：自动驾驶、机器人、航 空航天等领域
算法原理：通过多个智能体的协同作用，实现车辆之间的信息共享和协同决策。
软融合：处理多个传感器的特征，以获得更好的感知结果。
深度学习融合：使用深度学习算法来融合多个传感器的数据，以获得更好 的感知结果。 贝叶斯融合：使用贝叶斯定理来融合多个传感器的数据，以获得更好的感 知结果。
无人驾驶原理
无人驾驶原理
无人驾驶汽车是一种自动驾驶技术，通过使用各种传感器和计算机视觉系统，使汽车能够自主地感知和分析周围环境，并做出相应的决策和行动。
其主要原理包括以下几个方面：
1.传感器技术：无人驾驶汽车配备了多种传感器，包括激光雷达、摄像头、雷达、超声波传感器等。
这些传感器可以实时感知车辆周围的物体、路面状况和交通情况。
2.数据处理与感知：传感器采集到的数据会被送入车载计算机
进行高速的数据处理和算法分析。
通过对数据进行感知和理解，计算机可以识别物体、识别道路标志和交通信号灯、测量车辆行驶速度等。
3.决策与规划：基于对周围环境的感知和分析，计算机会做出
相应的决策和路径规划。
例如，根据交通信号灯的状态和其他车辆的行驶方向，计算机可以决定是否停车、加速或变道。
4.执行与控制：计算机根据决策结果，通过电子控制单元控制
车辆的行驶，包括加速、制动、转向等操作。
这些操作由各种电动执行器实现，例如电机、制动器和转向器。
5.实时监测与纠正：无人驾驶汽车会不断监测周围环境的变化，并根据需要进行纠正。
例如，如果检测到前方有障碍物或交通意外，车辆可能会自动刹车或采取其他避免碰撞的措施。
综上所述，无人驾驶汽车主要通过传感器感知环境、数据处理
和感知、决策与路径规划、执行与控制等步骤实现自动驾驶功能。
尽管仍然面临许多技术和法律挑战，无人驾驶汽车有望在未来成为交通领域的重要一环。
2024年度无人驾驶技术PPT课件pptx
应用领域
无人驾驶技术可应用于个人出行 、公共交通、物流运输等多个领 域，提高交通效率和安全性。
市场前景
随着技术的不断发展和应用场景 的不断拓展，无人驾驶技术市场 具有巨大的发展潜力，预计未来 几年将保持高速增长。
6
02
传感器与感知系统
2024/3/24
7
传感器类型及作用
激光雷达（LiDAR）
毫米波雷达
伦理道德挑战
自动驾驶决策过程中的道德困境、数据隐私保护、算法偏见等。
应对策略
建立伦理道德决策框架、加强数据隐私保护、消除算法偏见等。
企业实践
谷歌Waymo、特斯拉等公司的伦理道德原则及实践案例。
2024/3/24
29
社会责任担当意识培养
技术研发者的责任
关注技术对社会、环境的影响，积极参与相关法 规制定。
27
国内外相关法律法规解读
国际法规
联合国《维也纳道路交通公约》、国际汽车工程师学会（SAE） 自动驾驶分级标准等。
国内法规
《中华人民共和国道路交通安全法》、《智能网联汽车道路测试管 理规范（试行）》等。
法规内容
明确自动驾驶定义、分级、测试、上路许可及事故责任认定等。
2024/3/24
28
伦理道德挑战及应对策略
和优化，确保执行器能够快速、准确地响应控制指令。
执行器性能提升
03
通过改进执行器结构、优化控制策略等方法，提高执行器的性
能和使用寿命，降低维护成本。
22
06
安全性与可靠性保障措施
2024/3/24
23
安全防护装置设计原则
冗余设计原则
在关键部件和系统中采用冗余设计，确保在单个部件或系统失效时 ，备份部件或系统能够及时接管，保证无人驾驶车辆的正常运行。
无人驾驶汽车原理概述PPT课件
第18页/共22页
参考一些国内关于计算机视觉导航 的研究 ，研究 方向主 要可以 从此入 手。 1）基础矩阵是对来自同一景物的两幅 未标定 的图像 进行分 析的基 本工具 ，而对 于基础 矩阵的 估计是 诸如摄 像机标 定，运 动分析 等视觉 应用的 第一步 。似然 估计的 最优修 正来初 始LM 算法， 最终给 出基础 矩阵的 解，并 选取模 拟图像 与真实 图像分 别对不 同的算 法进行 仿真对 比实验 ，结果 表明所 给出的 改进算 法具有 更高的 精度与 效率。 2)在视觉导航系统中，对目标的运动 分析需 要获得 测量误 差的具 体描述 ，而在 成像过 程当中 ，计算 机视觉 的传感 器存在 三类不 同性质 的误差 ：首先 是光学 系统的 非线性 畸变， 这可在 摄像机 标定过 程中事 先校正 ；其次 是图像 噪声， 它主要 影响特 征检测 的定位 精度； 最后是 由于传 感器数 字图像 的空间 量化效 应带来 的特征 像素定 位误差 。 3)对于视觉导航系统，可以采用极线 几何约 束来求 解航天 器的位 置和姿 态，然 而该方 法的求 解精度 及稳定 性不高 。建立 了视觉 导航系 统的滤 波模型 ，将中 心差分 卡尔曼 滤波算 法应用 到视觉 导航系 统中， 并将该 算法与 极线几 何约束 的结果 进行了 仿真分 析比较 ，结果 表明该 算法具 有更高 的精度 和稳定 性，能 够很好 的估计 航天器 的相对 位置与 姿态信 息。
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Google无人驾驶汽车的原理
第6页/共22页
Google无人驾驶汽车的原理
第7页/共22页
Google无人驾驶汽车的原理
车载雷达可以弥补激光发射器的一些 盲点， 可以准 确得到 汽车运 行的相 对速度 。
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参考一些国内关于计算机视觉导航 的研究 ，研究 方向主 要可以 从此入 手。 1）基础矩阵是对来自同一景物的两幅 未标定 的图像 进行分 析的基 本工具 ，而对 于基础 矩阵的 估计是 诸如摄 像机标 定，运 动分析 等视觉 应用的 第一步 。似然 估计的 最优修 正来初 始LM 算法， 最终给 出基础 矩阵的 解，并 选取模 拟图像 与真实 图像分 别对不 同的算 法进行 仿真对 比实验 ，结果 表明所 给出的 改进算 法具有 更高的 精度与 效率。 2)在视觉导航系统中，对目标的运动 分析需 要获得 测量误 差的具 体描述 ，而在 成像过 程当中 ，计算 机视觉 的传感 器存在 三类不 同性质 的误差 ：首先 是光学 系统的 非线性 畸变， 这可在 摄像机 标定过 程中事 先校正 ；其次 是图像 噪声， 它主要 影响特 征检测 的定位 精度； 最后是 由于传 感器数 字图像 的空间 量化效 应带来 的特征 像素定 位误差 。 3)对于视觉导航系统，可以采用极线 几何约 束来求 解航天 器的位 置和姿 态，然 而该方 法的求 解精度 及稳定 性不高 。建立 了视觉 导航系 统的滤 波模型 ，将中 心差分 卡尔曼 滤波算 法应用 到视觉 导航系 统中， 并将该 算法与 极线几 何约束 的结果 进行了 仿真分 析比较 ，结果 表明该 算法具 有更高 的精度 和稳定 性，能 够很好 的估计 航天器 的相对 位置与 姿态信 息。
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Google无人驾驶汽车的原理
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Google无人驾驶汽车的原理
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Google无人驾驶汽车的原理
车载雷达可以弥补激光发射器的一些 盲点， 可以准 确得到 汽车运 行的相 对速度 。
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无人驾驶汽车浅析ppt课件
无人驾驶汽车简介
2018-10-12
1
目录发展现状
四、面临的机遇与挑战
2
一、自动驾驶汽车简介
3
1.1自动驾驶汽车定义
• 自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-piloting automobile ）又称无人驾驶汽车、或轮式移动机器人，是 一种通过计算机系统实现无人驾驶的智能汽车
我国从20世纪80年代开始着手研究自动驾驶汽 车（主要是高校和科研单位），国防科技大学
1992 年成功研制出中国第一辆真正意义上的无 人驾驶汽车（左图为2011年红旗HQ3自动驾驶）
现阶段，国内自动驾驶研究主要以互联网
公司和整车厂合作的模式，双方利用分别
在软/硬件开发实力的整合，并于2018年实
无人车成本若太高，则无法投入商用。
1、交通政策问题 无人车撞人事故如何赔偿？ 两辆无人车交通事故的责任归属问题
2、交通安全问题 （1）当突遇紧急情况，无人驾驶汽车是把权
利交给驾驶员还是按照系统设定进行主动规避？当人 跟汽车抢方向盘时，如何抉择？ 3、云端安全问题
一旦遭到黑客攻击，恶意代码损坏汽车的传输 和制动系统，问题后果的严重性不言而喻
10
2.3 阿波龙车载感知设备
车身上使用到的传感器 包括：激光雷达、毫米波 雷达、高动态范围相机模 组，和立体摄像机。 车辆顶端及车身两侧配 有16线激光雷达，通过传 感器发射的激光脉冲， “看清”周围的情况。在 车头和车尾顶部，装有5 个单目摄像头和一组双目 摄像头，可精确识别驶巴士的诞生。但整体国内汽车行业
自动驾驶的开发水平还相对较低，还处于
ADAS辅助驾驶逐步开始使用的阶段
17183.3国际自驾驶汽车发展国际大厂丰田、宝马、沃尔沃等汽车品牌 较早就进行了自动驾驶领域的研究，这些整
2018-10-12
1
目录发展现状
四、面临的机遇与挑战
2
一、自动驾驶汽车简介
3
1.1自动驾驶汽车定义
• 自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-piloting automobile ）又称无人驾驶汽车、或轮式移动机器人，是 一种通过计算机系统实现无人驾驶的智能汽车
我国从20世纪80年代开始着手研究自动驾驶汽 车（主要是高校和科研单位），国防科技大学
1992 年成功研制出中国第一辆真正意义上的无 人驾驶汽车（左图为2011年红旗HQ3自动驾驶）
现阶段，国内自动驾驶研究主要以互联网
公司和整车厂合作的模式，双方利用分别
在软/硬件开发实力的整合，并于2018年实
无人车成本若太高，则无法投入商用。
1、交通政策问题 无人车撞人事故如何赔偿？ 两辆无人车交通事故的责任归属问题
2、交通安全问题 （1）当突遇紧急情况，无人驾驶汽车是把权
利交给驾驶员还是按照系统设定进行主动规避？当人 跟汽车抢方向盘时，如何抉择？ 3、云端安全问题
一旦遭到黑客攻击，恶意代码损坏汽车的传输 和制动系统，问题后果的严重性不言而喻
10
2.3 阿波龙车载感知设备
车身上使用到的传感器 包括：激光雷达、毫米波 雷达、高动态范围相机模 组，和立体摄像机。 车辆顶端及车身两侧配 有16线激光雷达，通过传 感器发射的激光脉冲， “看清”周围的情况。在 车头和车尾顶部，装有5 个单目摄像头和一组双目 摄像头，可精确识别驶巴士的诞生。但整体国内汽车行业
自动驾驶的开发水平还相对较低，还处于
ADAS辅助驾驶逐步开始使用的阶段
17183.3国际自驾驶汽车发展国际大厂丰田、宝马、沃尔沃等汽车品牌 较早就进行了自动驾驶领域的研究，这些整
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G o o gle 无人 驾驶汽 车的原 理
处理器会整合上述所有的传感器，所有数据流与 Google地图整合后形成一幅实时周边地形图。
G o o gle 无人 驾驶汽 车的原 理
国内对无人驾驶汽车的研究
1
国防科技大学自主研制 的红旗HQ3无人车
红旗HQ3无人驾驶轿车不仅环境识别速度快，适应性强，能实 时处理岔道、斑马线和虚线；对车体姿态变动，自然光照变化 及树木、路桥阴影都具有较强的自适应力。而且拥有较强的命 令执行系统，能够忠实地执行“大脑”发出的各种控制命令， 在高速公路上，最高速度已达到150公里 /小时。目前，该系 统已实现了小型化并和原车很好地融为了一体，在车厢内根本 看不到自主驾驶系统的其它任何部件，并保持了车厢的原来风 格。红旗HQ3无人（自主）驾驶系统已获得了进一步提升和应 用，这标志着该产品已向实用化方向迈出了一大步。2011年7 月14日首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶 试验
解决方法概述
参考一些国内关于计算机视觉导航的研究，研究方向主要可以从此入手。 1）基础矩阵是对来自同一景物的两幅未标定的图像进行分析的基本工具，而对于基础矩 阵的估计是诸如摄像机标定，运动分析等视觉应用的第一步。似然估计的最优修正来初 始LM算法，最终给出基础矩阵的解，并选取模拟图像与真实图像分别对不同的算法进行 仿真对比实验，结果表明所给出的改进算法具有更高的精度与效率。 2)在视觉导航系统中，对目标的运动分析需要获得测量误差的具体描述，而在成像过程 当中，计算机视觉的传感器存在三类不同性质的误差：首先是光学系统的非线性畸变， 这可在摄像机标定过程中事先校正；其次是图像噪声，它主要影响特征检测的定位精度； 最后是由于传感器数字图像的空间量化效应带来的特征像素定位误差。 3)对于视觉导航系统，可以采用极线几何约束来求解航天器的位置和姿态，然而该方法 的求解精度及稳定性不高。建立了视觉导航系统的滤波模型，将中心差分卡尔曼滤波算 法应用到视觉导航系统中，并将该算法与极线几何约束的结果进行了仿真分析比较，结 果表明该算法具有更高的精度和稳定性，能够很好的估计航天器的相对位置与姿态信息。
G o o gle 无人 驾驶汽 车的原 理
1 2
激光发射器
雷达
3
4
摄像头
处理器
G o o gle 无人 驾驶汽 车的原 理
G o o gle 无人 驾驶汽 车的原 理
Байду номын сангаас
激光发射器是Google car中最为昂贵的器材， 它可以一边旋转一边不间断的发射64束射程可 达120m的激光束并接受，根据接受到的时间差 别，计算出物体与汽车的距离，从而绘制出周 围的3D地形图，发射与接受的频率十分迅捷， 几乎达到实时传送，综合数据可以得到物体形 状大小运动轨迹。
Google car拥有两个摄像头，两者保持着一 定的距离，如同人类的双眼视差，可以帮 助汽车确定自己的位置以及行进速度，摄 像头有激光发射器不可替代的作用，可以 辨识道路上的信号灯与信号标示，保证自 身运行遵循交通规则。
THANK
YOU
SUCCESS
2019/4/21
G o o gle 无人驾驶汽车的原理
2
中外路线差异
技术路线不同：谷歌的无人驾驶汽车走的是基于导航技 术的路线，投入很高，也有很多创新技术的应用。而国 防科技大学的无人驾驶汽车HQ3，其“大脑”是藏在后 备厢里的计算机设备，车辆没有GPS等导航设备，完全 是利用自身的“环境传感器” 来识别道路标线，进而依 靠车载的智能行为决策和控制系统，实现正常汇入高速 公路的密 集车流中自主驾驶。估计中国的无人驾驶技术 路线未来将会与国外逐渐趋同。 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。
无人驾驶汽车原理浅述
概念概述
无人驾驶汽车是一种智能汽车，也可以称之为轮式移动机器人，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。 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。 无人驾驶汽车图片 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，在国防和国民动识别交通指示牌和行车信息，具备雷 达、相机、全球卫星导航等电子设施，并安装同步传感器。车 主只要向导航系统输入目的地，汽车即可自动行驶，前往目的 地。在行驶过程中，汽车会通过传感设备上传路况信息，在大 量数据基础上进行路混合路况 下的全自动驾驶。
无人驾驶汽车产业化瓶颈
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。无 人驾驶汽车不仅需要留意周边的其他车辆，还必须能够检测到 周围的路人、车道、停止线、交通标识、交通灯等等一系列因 素；也需要有预测诸如目前行驶的车 道是否会在几百米之外 终止、 前方道路上是否有停泊车辆等问题的能力。此外，当 路面上有积雪 时，无人驾驶汽车经常会面临无法“看清”道 路标志及其他线索的难题，而电脑必须利用这些信息才能进行 正确的定位。
G o o gle 无人 驾驶汽 车的原 理
G o o gle 无人 驾驶汽 车的原 理
G o o gle 无人 驾驶汽 车的原 理
车载雷达可以弥补激光发射器的一 些盲点，可以准确得到汽车运行的 相对速度。
G o o gle 无人 驾驶汽 车的原 理
G o o gle 无人 驾驶汽 车的原 理