智能交通无人驾驶汽车
汽车机械制造中的无人驾驶与智能交通系统案例分析
汽车机械制造中的无人驾驶与智能交通系统案例分析近年来，随着技术的飞速发展，无人驾驶和智能交通系统成为了汽车机械制造领域的热门研究方向。
无人驾驶技术的应用不仅提高了行车的安全性和效率，还为人们带来了全新的出行体验。
本文将通过分析几个成功的案例，探讨无人驾驶与智能交通系统在汽车机械制造中的应用和前景。
案例一：特斯拉无人驾驶汽车特斯拉是全球知名的电动汽车制造商，其无人驾驶汽车技术一直处于行业的领先地位。
特斯拉的无人驾驶汽车通过利用激光雷达、相机、雷达等多个传感器获取车辆周围环境信息，并通过自主决策系统进行分析和判断，实现了完全自动化的驾驶功能。
这项技术的成功应用不仅提高了驾驶的安全性，还为驾驶员带来了更多的便利。
案例二：谷歌自动驾驶汽车谷歌自动驾驶汽车项目于2009年开始，致力于开发全自动驾驶系统。
谷歌的无人驾驶汽车使用了先进的激光雷达和摄像头等传感器，能够实时感知周围环境的变化，并通过机器学习算法进行数据分析和处理，实现自动驾驶功能。
谷歌自动驾驶汽车的成功案例为无人驾驶技术的发展提供了重要的参考。
案例三：滴滴智能交通系统滴滴出行是中国最大的出行平台之一，其智能交通系统的应用为城市交通管理带来了巨大的改变。
滴滴通过基于大数据的分析和计算，实现了车辆调度的优化和交通拥堵情况的预测。
滴滴智能交通系统能够帮助降低交通事故的发生率，并提高城市交通的效率和运行质量。
案例四：Uber无人驾驶共享汽车Uber是全球领先的共享出行平台，近年来也开始加大对无人驾驶技术的研发和应用。
Uber的无人驾驶共享汽车通过激光雷达、摄像头和其他传感器感知周围环境，并通过人工智能和深度学习算法进行实时数据分析和决策，实现自动驾驶功能。
Uber的无人驾驶共享汽车不仅提高了出行的便利性，还降低了汽车拥有成本，为城市交通带来了新的解决方案。
总结：无人驾驶与智能交通系统是汽车机械制造领域的一个重要研究方向，其应用前景广阔。
通过上述案例的分析可以看出，无人驾驶技术的应用不仅提高了行车的安全性，还为人们带来了更多的便利和舒适。
无人驾驶汽车技术现状和发展趋势
无人驾驶汽车技术现状和发展趋势无人驾驶汽车技术（Autonomous Driving Technology）是近年来快速发展的一项创新技术，代表了未来智能交通的方向。
通过利用人工智能、感知技术和自动控制系统等，无人驾驶汽车能够在没有人类驾驶员的情况下进行安全、高效的行驶。
本文将介绍无人驾驶汽车技术的现状和发展趋势。
一、无人驾驶汽车技术现状目前，无人驾驶汽车技术已经取得了较大的进展，在实验室和测试场地上取得了显著的成果。
各大汽车制造商、科技公司和初创企业都加大了研发投入，竞相推出自己的无人驾驶汽车解决方案。
1. 基础技术成熟：无人驾驶汽车的关键技术包括传感器、感知算法、自动控制、导航定位等方面。
这些技术在多年的研发和实践中已经相对成熟，并且已经被广泛应用于自动驾驶汽车的开发中。
2. 部分商业化应用：一些汽车制造商已经开始将无人驾驶汽车技术商业化应用。
例如，特斯拉的Autopilot系统可以实现部分自动驾驶功能，包括自动驾驶巡航和自动停车等。
滴滴出行在中国多个城市推出了无人驾驶出租车服务，给用户提供了实际的无人驾驶汽车体验。
3. 限制与挑战：尽管无人驾驶汽车技术已经取得了重要的突破，但仍然存在着一些限制和挑战。
例如，无人驾驶汽车的安全性和可靠性仍然是一个重要的问题，需要继续进行技术改进和测试验证。
此外，法律法规和道德伦理等方面的问题也需要进一步研究和解决。
二、无人驾驶汽车技术的发展趋势无人驾驶汽车技术的发展前景非常广阔，将会对交通、经济和社会产生深远的影响。
以下是无人驾驶汽车技术的发展趋势：1. 自动驾驶水平提升：目前的无人驾驶汽车主要处于辅助驾驶水平，未来随着技术的进步，将逐步实现高度自动驾驶和完全自动驾驶。
高度自动驾驶可以在特定场景下实现全程自动驾驶，而完全自动驾驶可以在任何道路和环境条件下实现全面自动驾驶。
2. 交通效率提升：无人驾驶汽车可以通过优化路线和减少交通堵塞等方式提升交通效率。
无人驾驶汽车之间的通信和协同驾驶将能够更好地利用道路资源，降低交通事故率，并减少能源消耗。
人工智能技术在无人驾驶汽车中的应用
人工智能技术在无人驾驶汽车中的应用一、无人驾驶汽车的发展随着科技的不断进步，人们的交通方式也在不断进化。
传统的汽车已经不能满足人们对交通的需求，而无人驾驶汽车的出现填补了这个空白。
近年来，无人驾驶汽车越来越受到人们的关注，成为智能交通的发展方向之一。
在无人驾驶汽车的开发过程中，人工智能技术被广泛应用。
人工智能技术将大大提高无人驾驶汽车的智能化程度，使其在道路上更加安全、准确地行驶。
二、人工智能技术在无人驾驶汽车中的应用1. 传感器技术无人驾驶汽车中，传感器技术发挥着至关重要的作用。
传感器可以实时测量汽车周围的环境和条件，为无人驾驶汽车提供行驶的基础数据。
除了传统的摄像头、激光雷达、毫米波雷达、GPS导航等传感器，还可以通过人工智能技术实现语音和图像识别，准确地辨别路标和道路标志，避免出现驾驶员疏忽或者视线遮挡的错误情况。
2. 自动驾驶控制技术自动驾驶控制技术是无人驾驶汽车的核心。
人工智能技术可以帮助无人驾驶汽车逐步实现全自动驾驶，首先是制定合理的行驶路线，然后是根据路面情况进行智能判断，自动完成刹车、转向、加速等操作，以便应对重压、紧急情况以及预测车辆与其他行人的交互行为等。
3. 数据处理技术无人驾驶汽车的行驶过程需要收集大量的数据，包括车辆传感器、人工智能系统、网络等多个方面的数据。
这些大数据需要在短时间内被分析、整理和处理，以便无人驾驶汽车及时获取自身状态、智能感知环境的变化，保证车辆行驶的安全和稳定。
因此，人工智能技术在数据处理技术方面的应用也是非常重要的。
三、人工智能技术在无人驾驶汽车中的优势1. 提高了行驶的准确性传统的驾驶模式带有人工驾驶误差，驾驶员会因为疲劳、情绪等原因导致行驶的不准确。
而在无人驾驶汽车中，人工智能技术可以通过传感器、控制系统等方式监测环境和状态，避免了人为因素对行驶带来的误差。
2. 提高了行驶的安全性由于无人驾驶汽车中避免了人为的因素，如疲劳、醉酒、情绪波动等，所以无人驾驶汽车的行驶安全性大大提高。
无人驾驶汽车
无人驾驶汽车无人驾驶汽车（autonomous vehicles）是指能够自主行驶、无需人类干预的智能汽车。
随着科技的不断进步和人们对便捷高效交通工具的需求，无人驾驶汽车逐渐成为现实。
它不仅在提升驾驶体验的同时，还有望改变出行方式、减少交通事故、缓解交通拥堵、节省能源等多个领域。
一、技术革新推动无人驾驶汽车的发展无人驾驶汽车的核心技术包括感知、决策和控制。
感知技术通过传感器和相机等设备收集车辆周围的信息，包括道路情况、障碍物、交通信号等。
决策技术通过算法和人工智能，分析感知到的信息制定最佳行驶方案。
最后，控制技术将决策结果转化为具体的驾驶操作，如加速、转向等。
二、无人驾驶汽车的应用前景广阔1. 减少交通事故：无人驾驶汽车在行驶过程中能够实时感知周围环境，并通过精确的决策避免事故。
减少交通事故不仅能够挽救无数人的生命，还能够减轻交通事故给社会带来的巨大经济负担。
2. 缓解交通拥堵：无人驾驶汽车能够自主规划最佳路线，避免拥堵路段，优化车辆流动。
通过智能交通系统的配合，无人驾驶汽车还能够实现车辆之间的高效协同，进一步减少交通拥堵。
3. 节省能源：由于无人驾驶汽车能够根据道路和交通情况做出最优驾驶决策，使得能源的利用更加高效。
同时，无人驾驶汽车的智能巡航系统能够通过预测车流情况，做出合理的加减速控制，进一步降低能源消耗。
4. 提升出行体验：无人驾驶汽车不再需要人工驾驶，乘客可以放松身心，进行其他活动，如工作、休息、娱乐等。
这将极大地提升出行的舒适度和便利性。
5. 推动城市规划变革：无人驾驶汽车的普及将对城市规划产生重要影响。
由于无人驾驶汽车不需要停车位，停车场面积可以减少，从而释放出更多的土地用于绿化或建设其他设施。
三、无人驾驶汽车面临的挑战和解决方案1. 安全问题：无人驾驶汽车在面临突发情况或复杂路况时，还存在一定的安全隐患。
为了解决这个问题，厂商需要投入大量资源进行测试和验证，提高无人驾驶汽车的安全性。
无人驾驶汽车的核心技术解析
无人驾驶汽车的核心技术解析无人驾驶汽车（Autonomous Vehicle，AV）作为未来智能交通领域的核心技术之一，正逐渐成为现实。
在过去的数十年里，科技巨头、汽车制造商以及创新型初创公司纷纷加入了无人驾驶汽车的研发与投入，推动了无人驾驶汽车技术的迅猛发展。
本文将深入探讨无人驾驶汽车的核心技术，包括感知与感知融合、定位与导航、决策与规划以及控制与执行等方面。
一、感知与感知融合技术无人驾驶汽车的感知技术是其实现自主行驶的基础，它需要通过各种传感器对周围环境进行感知与识别，并将感知到的信息进行融合。
其中，激光雷达（Lidar）、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等是常用的感知设备。
激光雷达可以通过发射激光束并接收反射激光来获取周围环境的三维点云数据，提供高精度的空间信息；摄像头则主要用于图像识别与目标检测；而毫米波雷达则可以穿透雨雾等恶劣天气条件，提供较好的障碍物探测能力。
感知融合技术是将多个传感器的数据进行融合，以提高感知的准确性和鲁棒性。
通过传感器数据融合算法，可以将不同传感器的数据进行整合和校正，从而减少误差和提高感知的可靠性。
二、定位与导航技术定位与导航技术是无人驾驶汽车实现位置感知和路径规划的关键。
通常情况下，无人驾驶汽车会使用全球定位系统（GPS）作为主要的定位手段，但在城市峡谷、高楼大厦等场景中，GPS的定位误差较大。
因此，为了提高定位的精度和可靠性，无人驾驶汽车还会采用惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）、里程计和地图等技术进行辅助定位。
此外，导航技术在无人驾驶汽车中也起到了至关重要的作用。
通过获取车辆周围环境的地图信息，并结合定位数据，无人驾驶汽车可以生成最优路径，并做出相应的导航决策。
三、决策与规划技术无人驾驶汽车的决策与规划技术是实现自主行驶的核心。
基于感知融合和定位导航的数据，无人驾驶汽车需要做出实时的决策，并规划行驶路径。
这一过程通常包括环境分析、障碍物识别、交通规则判断等内容。
无人驾驶汽车对道路交通拥堵问题的解决方案
无人驾驶汽车对道路交通拥堵问题的解决方案随着科技的不断发展，无人驾驶汽车正逐渐成为人们关注的焦点。
相比传统的人工驾驶汽车，无人驾驶汽车具有更高的安全性、能源效率和出行便利性。
在人们日益拥堵的交通环境下，无人驾驶汽车被认为是解决道路交通拥堵问题的一个潜在方案。
本文将探讨无人驾驶汽车对道路交通拥堵问题的解决方案，并重点分析其在交通流量、智能交通系统和出行模式三个方面的贡献。
1. 交通流量方面的贡献无人驾驶汽车的智能驾驶系统可以实时感知车流情况，并通过自主决策与其他车辆进行互动，从而优化道路车流。
首先，无人驾驶汽车的车速可通过自动控制系统进行调整，避免频繁的加减速行为，从而减少交通堵塞产生的车辆停滞。
其次，无人驾驶汽车之间可以通过通信系统进行信息交互，从而协同行驶，实现更好的车辆流畅性。
此外，无人驾驶汽车具有更高的安全性和出行可靠性，通过减少事故和交通违法行为，降低道路交通堵塞的概率。
2. 智能交通系统方面的贡献无人驾驶汽车的智能驾驶系统可以与城市交通管理系统进行实时交互，从而优化路网管理和交通调度。
首先，通过与智能信号灯系统的连接，无人驾驶汽车可以根据交通流量实时调整行驶速度，并选择最佳的行驶路线，减少交通拥堵。
其次，无人驾驶汽车可以通过实时获取路况信息，帮助交通管理部门做出更准确的决策，例如根据拥堵情况调整路线，合理分配交通流量。
此外，无人驾驶汽车还可以通过与城市公共交通系统的协同，提供更高效的出行方案，减少私家车使用，缓解道路拥堵。
3. 出行模式方面的贡献无人驾驶汽车的出现也将对人们的出行模式产生深远的影响，从而带来更有效地解决道路交通拥堵的方案。
由于无人驾驶汽车具有更高的安全性和舒适性，人们在选择出行方式时将更倾向于选择无人驾驶汽车，从而减少传统人工驾驶汽车的数量，缓解道路拥堵问题。
此外，无人驾驶汽车的共享出行模式也将促进车辆的合理利用，减少车辆闲置时间，提高道路通行效率。
总之，无人驾驶汽车作为一种新型的出行方式，具备了解决道路交通拥堵问题的潜力。
《无人驾驶汽车》ppt课件
通过测量车辆加速度和角速度，推算出车 辆的位置和姿态。
高精度地图
同时定位与地图构建（SLAM）
提供道路网络、交通信号和其他静态环境 信息，辅助车辆进行定位和导航。
利用传感器数据实时构建周围环境地图， 并确定车辆在该地图中的位置。
路径规划与决策技术
路径规划算法
根据车辆当前位置和目的地， 规划出最优行驶路径。
军事应用
在战场环境中，利用无人驾驶车辆进 行侦察、运输、作战等任务，提高作 战效率并减少人员伤亡。
04
国内外典型案例分 析
谷歌Waymo项目介绍及成果展示
Waymo项目背景
作为谷歌母公司Alphabet旗下的自动驾驶技术公司，Waymo专注于研发和应用L4级别的 自动驾驶技术。
技术特点
Waymo采用了先进的传感器融合技术，包括激光雷达、毫米波雷达和摄像头等，以实现 高精度地图构建和实时定位。同时，Waymo还自主研发了自动驾驶软硬件系统，包括自 动驾驶算法、控制系统和安全保障措施等。
解决方案
针对上述伦理道德问题，可以从以下几个方面寻求解决方案：建立完善的法律法规体系，明确各方责任；加强技 术研发和测试验证，提高系统安全性和可靠性；加强公众教育和舆论引导，提高社会对无人驾驶汽车的认知度和 接受度。
06
未来发展趋势预测 与挑战分析
技术创新方向预测
1 2
感知技术
提升传感器性能，包括雷达、激光雷达（LiDAR ）、摄像头等，实现更精准的环境感知。
决策与控制技术
借助深度学习、强化学习等人工智能技术，提高 无人驾驶汽车的决策能力和控制精度。
3
V2X通信技术
发展车与车（V2V）、车与基础设施（V2I）之 间的通信技术，实现智能交通系统协同。
无人驾驶汽车的智能路况分析
无人驾驶汽车的智能路况分析无人驾驶汽车（Autonomous Vehicles，AV）是近年来科技领域的一项重要创新。
它们基于人工智能技术，通过感知、决策和执行，能够在没有人类驾驶员的情况下自主驾驶。
然而，要使无人驾驶汽车能够安全地行驶，智能路况分析是至关重要的。
一、智能路况感知智能路况分析首先需要对道路和环境进行准确感知。
无人驾驶汽车使用一系列传感器来感知周围的环境，包括激光雷达、摄像头、雷达和超声波传感器等。
激光雷达可以测量车辆周围的距离和方向，摄像头可以捕捉到道路标志和交通信号，雷达和超声波传感器可以检测车辆周围的障碍物。
通过这些传感器提供的数据，无人驾驶汽车可以对道路中的车辆、行人和障碍物进行感知。
二、智能路况分析算法在感知到道路和环境后，无人驾驶汽车需要对收集到的数据进行智能分析。
智能路况分析算法基于人工智能和机器学习技术，利用大量的数据与先进的模型进行训练。
这些算法可以识别道路标志、交通信号以及其他车辆和行人的行为。
通过分析和理解这些数据，无人驾驶汽车能够预测其他交通参与者的行为，并做出相应的决策。
三、智能交通控制系统智能路况分析不仅需要对道路和环境进行感知与分析，还需要与交通基础设施进行有效的交互。
智能交通控制系统（Intelligent TrafficSystem，ITS）是一个重要的组成部分。
ITS利用无线通信技术与交通信号灯、路况监控摄像头等交通设施进行连接。
通过与这些设施的实时交流，无人驾驶汽车可以获取交通信号、道路施工信息和拥堵情况等，从而更加智能地规划行驶路线。
四、智能路况分析的挑战与前景尽管智能路况分析为无人驾驶汽车的安全行驶提供了重要的支持，但仍面临一些挑战。
首先，无人驾驶汽车需要应对多样化的交通情况，包括复杂的道路结构、交通堵塞和不可预测的行人行为等。
其次，数据的准确性和实时性对智能路况分析至关重要。
要解决这些挑战，需要在传感器技术、数据处理算法和交通基础设施方面进行进一步的研究与创新。
无人驾驶汽车介绍
结合实时交通信息，动态调整行驶路径，避开拥 堵路段。
人工智能技术在无人驾驶中的应用
深度学习
01
通过训练大量数据，使无人驾驶汽车能够识别各种交通场景和
物体。
强化学习
02
让无人驾驶汽车在与环境的交互中学习驾驶策略，提高驾驶技
能。
决策与预测
03
利用人工智能技术预测其他车辆和行人的行为，做出相应的决
02
决策与控制
基于处理后的数据，车载计算机能够进行决策和控制，如路径规划、速
度控制、转向控制等。
03
通信与协同ຫໍສະໝຸດ 车载计算机还具备与外界通信的能力，如与其他车辆（V2V）和基础设
施（V2I）进行通信，实现协同驾驶和智能交通系统的应用。
04
软件系统架构及模块划 分
感知层软件设计
传感器数据采集与处理
通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器采集环境数 据，并进行预处理和特征提取，为后续的决策和控制提供 准确的环境感知信息。
障碍物检测
车道保持
通过图像处理技术，摄像头能够识别 车道线，并将车辆保持在车道内行驶 ，确保行驶安全。
摄像头能够捕捉车辆周围的图像信息 ，并通过图像处理技术识别出障碍物 ，如行人、车辆、动物等。
惯性测量单元（IMU）
测量加速度和角速度
IMU能够测量车辆在三个轴向上的加速度和角速度变化，为自动 驾驶系统提供准确的车辆动态信息。
离和形状。
摄像头
捕捉道路图像，识别交 通信号、车道线、行人
等关键信息。
毫米波雷达
利用毫米波探测周围物 体，具有穿透雾、霾、 雨雪等恶劣天气的能力
。
超声波传感器
通过发射超声波并接收 反射波来测量距离，常 用于短距离障碍物检测
无人驾驶技术大数据在自动驾驶汽车和智能交通系统中的应用
无人驾驶技术大数据在自动驾驶汽车和智能交通系统中的应用自动驾驶技术和智能交通系统近年来以迅猛的发展速度引起了广泛的关注。
其中，无人驾驶技术和大数据技术相结合，为自动驾驶汽车和智能交通系统的发展提供了强有力的支撑。
本文将探讨无人驾驶技术中如何利用大数据，以及大数据在智能交通系统中的应用。
一、无人驾驶技术中的大数据应用无人驾驶技术是以人工智能和感知技术为核心的创新型技术，通过大数据的分析和应用，提高了无人驾驶汽车的智能化水平和安全性能。
具体而言，大数据在以下几个方面发挥了重要作用。
1. 数据收集与处理无人驾驶汽车通过激光雷达、摄像头、GPS等设备，实时采集道路、交通、天气等信息。
这些原始数据经过处理和分析后，可以为无人驾驶汽车提供准确的环境感知，为智能决策提供依据。
2. 地图数据更新大数据技术可以将无人驾驶汽车实时获取的道路信息转化为数字地图，并自动更新。
通过分析车辆所处位置的道路状况，综合其他车辆数据和路况信息，可以提供高精度的地图数据，保障自动驾驶汽车的安全性。
3. 驾驶行为分析与预测通过无人驾驶汽车的数据收集和分析，可以建立驾驶行为模型，并预测驾驶员的行为，包括加速度、刹车、转向等。
这可以帮助车辆做出更准确的决策，提高驾驶安全性和乘坐舒适度。
4. 车辆维护与故障诊断无人驾驶汽车通过大数据技术可以自动监测车辆的工作状态和健康状况。
通过对车辆传感器采集的数据进行分析，可以实现实时监测车辆各个部件的工作状态，并进行故障预警和诊断，为车辆维护提供依据。
二、智能交通系统中的大数据应用无人驾驶技术的快速发展带动了智能交通系统的普及和完善。
大数据技术在智能交通系统中的应用主要体现在以下几个方面。
1. 交通状况感知与优化通过大数据分析交通流量数据，可以准确预测拥堵情况、交通事故风险等。
基于这些数据，智能交通系统可以实时调整信号配时，优化交通流量，提高路网效率。
同时，利用大数据还可以进行交通事故的快速反应与处理，减少交通事故发生率。
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一、无人驾驶技术的发展
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，目前在可行 性和实用化方面都取得了突破性的进展。
我国从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年成功研制出我国第一 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，该车 有望于两年之内率先在上海世纪公园进行示范运 营，并在2010年世博会上一展身手。到时游客只 需在公园的入口处按下一个按钮，一辆没有司机 的四座敞篷汽车就会从远处开过来缓缓停下，然 后搭载着乘客前往他们想去的景点。
长沙开至武汉。 ·2020年：通用汽车公司的阿兰·陶伯估计，这一年自动驾驶系统将成为
汽车标准配置。
二、无人驾驶汽车的分类
无人驾驶汽车与无人驾驶飞机相比较，前者 为二维系统．后者属三维系统，技术难度要 骶些．但共性亦不少。按控制方式的不同， 无人驾驶汽车分为有线控制 、感应控制型、 自主控制型和遥控型四大类，各有特色和优 缺点。
·2009年：沃尔沃推出行人监测系统。 ·2010年：奥迪无人驾驶自动汽车TTS行驶12.42公里，抵达落基山派克
峰顶。 ·2010年：7辆车组成的Google无人驾驶汽车车队开始在加州道路上试
行。 ·2010年：梅赛德斯F800Style概念车展示赛车助手，一款低速适应巡航
控制系统。 ·2011年：中国国防科技大学创造的一辆无人驾驶汽车行驶177英里，从
遥控型：通过无线电遥控系统对远距离运行的汽车 发送指令，以进行实时控制。遥控对象可以是单车 或多车。
Байду номын сангаас
三、无人驾驶汽车工作原理及关键技术
关健技术-Key technology
环境感知技术（Environment Perception） 路径规划技术（Path Plan） 导航控制技术（Navigation Control） 避障防撞技术（Obstacle Detection & Avoidance） 信息通讯技术（Information Communication） 乘员安保技术（Passenger Safety） 人机交互技术（Human-machine Communication） 状态监测技术（Condition Monitoring） 调度管理技术（Accommodating & Management）
返回
4、红外摄像头 Infrared
Camera
无人驾驶汽车的夜视辅助功 能使用了两个前灯来发送不 可见且不可反射的红外光线 到前方的路面。而挡风玻璃 上装载的摄像头则用来检测 红外标记，并且在仪表盘的 显示器上呈现被照亮的图像 （其中危险因素会被突出）
车道”警示系统，在车驶离车道时提醒驾驶人。
2005年：沃尔沃推出第一款盲点警报系统，当有车进入驾驶人盲点时就 会发出警报。
·2006年：雷克萨斯（丰田旗下高档品牌）推出相机-声纳辅助的平行泊 车系统。
·2007年：卡内基梅隆大学的Tartan车队赢得美国国防部的自动汽车比 赛大奖。
·2008年：梅赛德斯引进AttentionAssit，在驾驶人显露疲劳征兆时发出 警告。
与前车自动保持安全驾驶距离。 ·2002年：丰田推出NightView（夜视），一款车内监视器，
可显示前方道路的近红外图像，凸显障碍。 ·2003年：梅赛德斯推出Pre-Safe系统，采用感应器预测迫
在眉睫的撞击，采取各种防范措施。 ·2004年：英菲尼迪（日本豪华车品牌）推出第一款“离开
有线控制型：结构简单，造价低。但汽车行驶半径 和距离均较小．受拖缆线的限制．使用场合有诸多 局限和不便。
感应控制型：汽车通过接收埋设在路面下或道路旁 的辐射信息(如微波)，经识别、判断、控制并引导 汽车有序行驶。
自主控制型：借助车载雷达及计算机、控制系统主 动导引汽车，避开行人及前方车辆沿正确线路安全 行驶。
真车展示
效果图
1、雷达 Radar
无人驾驶汽车装载了4 个标准自动高敏感度的 雷达，其中三个在前面， 另一个在后面保险杠上， 它可以用来跟踪附近的 物体。帮助驾驶者定位 与其他事物的距离。当 它在汽车的盲点内检测 到物体时便会发出警报
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无人驾驶系统描绘出的3D地形图
2、车道保持系统
Lane-keeping
在挡风玻璃上装载的摄
像头可以通过分析路面
和边界线的差别来识别
车道标记。如果汽车不
小心离开了车道，方向
盘会轻微震动来提醒驾
驶者。
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3、激光测距系统 LIDAR
谷歌采用了Velodyne公司的车顶 激光测距系统。扫描器发射64束 覆盖汽车周围360°角内的区域 距离可以精确到2cm以内的激光 射线，然后激光碰到车辆周围的 物体，又反射回来，这样就计算 出了物体的距离。另一套在底部 的系统测量出车辆在三个方向上 的加速度、角速度等数据，然后 再结合GPS数据计算出车辆的位 置，所有这些数据与车载摄像机 捕获的图像一起输入计算机，软 件以极高的速度处理这些数据。 这样，系统就可以非常迅速的作 出判断。
引言
无人驾驶汽车对于人们而言已不再是只存在于科幻 电影中遥不可及的事物了。随着人类社会的快速发 展，科学技术的日新月异，已经没有什么能阻挡人 们追求卓越的脚步了。无人驾驶汽车也已经被科学 家从荧幕上搬到了现实社会中，虽然还没有普及开 来，但想必在不久的将来一场具有颠覆性意义的科 技风暴将会席卷整个汽车界，给我们带来一场翻天 覆地的变化，这也意味着人们的生活将会变得更加 高效，交通事故发生率也将锐减，能源将会极大的 节约，人与自然也会愈发和谐。接下来将会从无人 驾驶汽车的发展、原理、现状、利与弊以及现实中 的应用来展开一下。
汽车大事记
·1912年：凯迪拉克的自动启动系统意味着驾驶人不再用手 动曲柄启动汽车。
·1939年：奥兹莫比尔公司推出了第一个自动变速系统。 ·1951年：克莱斯勒推出第一款油压转向系统 ·1958年：克莱斯勒的巡航控制系统使得驾驶人不用再时时
注意行驶速度。 ·1970年：克莱斯勒Imperial首先配备防抱死刹车系统。 ·1997年：部分丰田车配备基于雷达的自适应巡航控制，可