全自动驾驶场景汇报V资料147页PPT

全自动驾驶场景汇报V资料

北京地铁燕房线全自动驾驶场景文件V2.1 汇报
目录
1、概述 1.1、全自动驾驶场景分类 1.2、全自动驾驶场景列表 1.3、全自动驾驶与传统对比 2、全自动驾驶休眠与唤醒 3、全自动驾驶正线运营 4、全自动驾驶车辆段运营 5、全自动驾驶车辆故障处理 6、全自动驾驶系统故障应急处理
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1. 概述(分类)
唤醒
自检
自动静态测试、动态测试
置空调可以由司机手动设置空调中心TIAS远程设置空调电热电热参数电热参数参数司机手动打开照明可以由司机手动打开照明默认关可中心TIAS远程开
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2. 全自动驾驶休眠唤醒
全自动驾驶与传统区别
场景功能传统驾驶有人值守全自动驾驶 1.司机按照运营规则提前下车 2.司机可打开驾驶台盖板后人工按压休眠按钮无人值守全自动驾驶
电。电调人工远程进行高压送电；
正线不需要联动CCTV和广播，按照现有操作规程，由电调操作员人工确认后送电。
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2. 全自动驾驶休眠唤醒
早间上电功能涉及的各专业职责：
TIAS：
行调工作站根据唤醒列车时刻表提前一段时间提示即将启动高压送电；行调可通过CCTV监视器查看库内作业情况，确认作业人员离库；
电调工作站根据唤醒列车时刻表提前一段时间提示即将启动高压送电，行调人员通过电话或者工作站之间向电调人员发送指令的方式通知电调启动高压送电，电调执行高压送电；
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2. 全自动驾驶休眠唤醒
早间上电功能涉及的各专业职责：
信号、车辆
无；
供电：
接收电调上电指令，合闸指定供电区间的开关；
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2. 全自动驾驶休眠唤醒

汽车自动驾驶系统课件

汽车自动驾驶系统课件一、概括近年来随着科技的飞速发展，汽车自动驾驶系统成为了人们关注的焦点。

什么是汽车自动驾驶系统呢？简单来说就是能够让汽车自己识别路况、做出决策并安全行驶的技术。

这种技术给人们的出行带来了极大的便利，想象一下以后我们出行不再需要手动驾驶，只需设定目的地，汽车就能自动带我们到达目的地，真是让人期待。

这节课件就是为了让大家更全面地了解汽车自动驾驶系统而准备的。

我们会从基本概念讲起，逐渐深入了解它的工作原理、技术难点以及发展前景。

让我们一起开启这场自动驾驶的奇妙之旅吧！1. 自动驾驶汽车概述自动驾驶汽车，简单来说就是能让汽车自己识别路况、做出决策，自行前进。

它们使用传感器、雷达、摄像头等设备来感知周围环境，再通过复杂的计算机系统做出判断。

这种技术融合了人工智能、传感器、通信等多个领域的知识，可谓是现代科技的集大成者。

想象一下我们的汽车在行驶过程中，能自动识别红绿灯、避开行人、选择最佳路线，甚至还能自动泊车，是不是感觉像是科幻电影里的场景呢？而且随着技术的不断进步，自动驾驶汽车的普及已经不再是遥不可及的梦想。

许多车企都在积极布局自动驾驶领域，未来可能我们的道路上会有越来越多的自动驾驶汽车与我们相伴。

这种技术的发展不仅仅让我们的生活更加便捷，还能在一定程度上提高道路安全性，减少交通事故的发生。

让我们一起期待这个充满无限可能的未来吧！2. 自动驾驶系统的重要性和发展趋势——开篇就说几句人话啦。

现在自动驾驶系统可是汽车界的一大热门话题，为什么它这么火呢？还不是因为它给我们的生活带来了太多便利和惊喜，咱们都知道，驾驶其实是一件挺累人的事儿，尤其是在繁忙的城市里，堵车、找车位，够让人头疼了。

而自动驾驶系统呢，它就像是一个超级司机助手，帮我们解决这些烦恼。

说到自动驾驶系统的重要性，那可不仅仅是方便我们出行这么简单。

想象一下有了自动驾驶系统，交通事故的发生率会大大降低，因为系统可以比人类更准确地判断路况、避免危险。

无人驾驶汽车PPT

02
激光雷达（LiDAR）
使用激光束扫描周围环境，生成高精度的三维地形图。这对于识别道路
边界、障碍物和行人至关重要。
03
超声波传感器
通过发射高频声波并测量其反射时间，用于近距离检测物体，如停车时
的障碍物。
计算机视觉技术
图像识别
利用深度学习算法识别摄像头捕捉到的图像中的道路标记、交通信号、障碍物等关键元素。
立体视觉
通过多个摄像头或特殊算法，创建环境的 3D模型，以更准确地估计距离和深度。
控制技术
要点一
路径规划
基于车辆当前的位置、目的地和周围环境的信息，算法会计算最佳行驶路径。
要点二
动作控制
控制车辆的加速、制动和转向，以确保按照预定的路径行驶，并响应突发状况。
通信技术
车对车通信（V2V）
允许车辆之间直接交换信息，如位置、速度和意图，以实现更安全的协同驾驶。
阿波龙商用领航阿波龙是Apollo计划下的一款商用无人驾驶汽车。它具备L4级别的自动驾驶能力，并已在多个场景如景区、园区等进行商业化运营。
红旗EV
电动智能
红旗EV是中国一汽红旗品牌推出的一款电动无人驾驶汽车。它融合了电动汽车技术和无人驾驶技术，为用户提供环保、智能的出行方式。
凯迪拉克CT
规则）。
决策系统
基于规则、统计模型或深度学习模型，根据感知系统提供的信息，决策系统决定无人驾驶汽车的即时动作，如换道、避障、减速
等。
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无人驾驶汽车的挑战与前景
法律和伦理问题
法律法规缺失
无人驾驶汽车的发展和应用在很大程度上受到现有交通法律法规的制约，需要建立和完善相关法律法规，以确保其合法上路和运营。

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。
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传感器与感知系统
2024/3/24
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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。
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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。
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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
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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。
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06
安全性与可靠性保障措施
2024/3/24
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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。

智能驾驶技术与自动驾驶系统的培训ppt

实现车辆之间的信息交换，如车速、位置、行驶方向等，以协调车辆的行驶行为。
车与基础设施通信
通过与交通信号灯、路边设施等基础设施进行通信，获取实时交通信息和道路状况。
车与行人通信
实现车辆与行人之间的信息交换，提高行人的安全性。
04
智能驾驶与自动驾驶系统的挑战与解决方案
技术挑战与解决方案
技术更新快速
法规和政策滞后：智能驾驶和自动驾驶系统的快速发展可能会面临法规和政策的滞后问题，导致技术应用受到限制。
02
解决方案
03
加强政策研究：及时了解和研究相关法规和政策，为技术应用提供指导和支持。
04
推动政策创新：积极推动相关政策和法规的创新，为智能驾驶和自动驾驶系统的应用和发展提供更好的政策环境。
安全挑战与解决方案
自动驾驶系统的架构与工作原理
架构
自动驾驶系统主要由感知层、决策层和执行层组成。感知层负责获取环境信息，决策层负责规划行驶路径和控制车辆，执行层负责执行控制指令。
工作原理
通过传感器获取车辆周围的环境信息，经处理后传给决策层进行路径规划和车辆控制；执行层根据决策层的指令控制车辆的行驶，实现自主驾驶。
自动驾驶系统的关键技术
环境感知技术
通过传感器获取车辆周围的环境信息，包括障碍物、交通标志、行人等。
决策与控制技术
根据路径规划结果，控制车辆的油门、刹车、转向等，实现自主驾驶。
路径规划技术
基于感知到的环境信息，规划出安全、有效的行驶路径。
高精度地图与定位技术
利用高精度地图和定位技术，辅助车辆进行环境感知、路径规划和定位。
03
智能驾驶与自动驾驶系统的关键技术
环境感知技术
01

智能驾驶技术与自动驾驶系统的应用培训ppt

超声波传感器
用于近距离探测，常用于泊车辅助。
路径规划
01
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03
决策算法
根据感知信息，确定安全、高效的行驶路径。
路径优化
考虑实时交通状况、道路限速等因素，调整行驶路径。
避障策略
实时监测周围障碍物，确保安全行驶。
车辆控制
加速与制动
根据路径规划结果，控制车辆的加速和制动。
转向控制
根据路径规划结果，控制车辆的转向。
底盘控制
协调车辆的悬挂、转向、制动等系统，确保稳定性。
高精度地图与定位
高精度地图
提供详细的路况、交通标志、车道信息等。
定位技术
利用GPS、IMU、轮速传感器等，实现车辆精确定位。
自动驾驶系统的等级划分
L0级
无自动化，驾驶员完全控制车辆。
L1级
驾驶辅助，如自适应巡航控制、车道偏离预警等。
特点
具备环境感知、决策规划、控制执行等多项功能，能够提高驾驶安全性、舒适性和效率。
智能驾驶技术的发展历程
起步阶段
20世纪80年代，智能驾驶技术开始起步，主要研究领域包括车辆导航、辅助驾驶等。
发展阶段
21世纪初，随着传感器、计算机视觉等技术的突破，智能驾驶技术进入快速发展阶段。
成熟阶段
近年来，随着人工智能、大数据等技术的融合应用，智能驾驶技术逐渐走向成熟。
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智能自动驾驶车辆PPT课件

前后雷达
谷歌在无人驾车汽车上分别安装了4个雷达传感器（前方3个，后方1个），用于测量汽车与前（和前置摄像头一同配合测量）后左右各个物体间的距离。
2021/7/23
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第四节 Google实例
主控电脑
自动驾驶汽车最重要的主控电脑被安排在后车厢，这里除了用于运算的电脑外，还有拓普康（拓普康是日本一家负责工业测距和医疗器械的厂商）的测距信息综合器，这套核心装备将负责汽车的行驶路线、方式的判断和执行。
2021/7/23
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第五节展望
无人驾驶汽车的研究,可以归纳为3个方面:
高速公路环境城市环境特殊环境下的无人驾驶系统。
就具体研究内容而言, 3 个方面相互重叠,只是技术的侧重点不同。
2021/7/23
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第五节展望
高速公路环境下的无人驾驶系统
这类系统将使用在环境限定为具有良好标志的结构化高速公路上,主要完成道路标志线跟踪、车辆识别等功能。这些研究把精力集中在简单结构化环境下的高速自动驾驶上,其目标是实现进入高速公路之后的全自动驾驶。尽管这样的应用定位有一定的局限性,但它的确解决了现代社会中最为常见、危险、也是最为枯燥的驾驶环节的驾驶任务。
2021/7/23
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第四节 Google实例
2012年4月，谷歌高调宣布其传说中的自动驾驶汽车已经开了 20万公里并已经申请和获得了多项相关专利。一旦它商品化，不仅像我们这些仍在驾照考试中挣扎的人会获得全面解放，原本与车无缘的盲人、醉鬼也能享受福利！
2021/7/23

无人驾驶ppt课件

计算机视觉在无人驾驶中的实现
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场景理解
通过计算机视觉技术，对车辆周围环境进行感知和理解，包括道路识别、障碍物检测、交通信号识别等。
目标跟踪
对车辆周围的动态目标进行跟踪，包括其他车辆、行人等，以实现对周围环境的动态感知。
3
行为预测
根据历史数据和当前环境信息，预测周围车辆和行人的行为意图，为无人驾驶车辆的决策提供依据。
决策技术
基于感知信息，通过深度学习、强化学习等人工智能技术，实现车辆的自主决策和规划，包括路径规划、行为预测、风险评估等。
应用领域及市场前景
应用领域
无人驾驶技术可应用于多个领域，如城市出行、物流运输、公共交通、特种车辆等。
VS
市场前景
随着技术的不断成熟和政策的逐步放开，无人驾驶市场将迎来爆发式增长。预计未来几年内，无人驾驶车辆将逐渐实现商业化落地，并在各个领域发挥重要作用。同时，无人驾驶技术的发展也将带动相关产业链的发展，包括传感器制造、人工智能算法研发、高精度地图制作等。
伦理道德问题挑战
道德决策困境
无人驾驶汽车在面临紧急情况时，如何做出符合伦理道德的决策，如选择保护乘客还是保护行人，成为一大挑战。
数据隐私保护
无人驾驶汽车需要收集和处理大量用户数据，如何确保数据安全和隐私保护，防止数据泄露和滥用，是亟待解决的问题。
责任归属问题
在无人驾驶汽车发生交通事故时，如何界定责任归属，是驾驶员、汽车制造商还是技术提供商承担责任，需要明确的法律法规进行规范。
V2X通信技术
车与车、车与基础设施之间的通信技术将实现更加高效和安全的交通系统。
行业融合带来的机遇和挑战
汽车行业
无人驾驶技术将推动汽车行业的变革，从传统的驾驶方式向智能化、电动化、共享化方向发展。

自动驾驶汽车无人驾驶汽车简介发展概况教育课件ppt模板

直到今年过春节，外公说老家的大伯二伯打电话来让我们下乡去玩，我才又从记忆中抽出蛛丝马迹
整个车厢内无方向盘、油门、刹车等人工控制设备
2.3 阿波龙车载感知设备
直到今年过春节，外公说老家的大伯二伯打电话来让我们下乡去玩，我才又从记忆中抽出蛛丝马迹
直到今年过春节，外公说老家的大伯二伯打电话来让我们下乡去玩，我才又从记忆中抽出蛛丝马迹，小村，是否还是当年的那样？坐着二舅的小轿车来到儿时的天堂，唉？这路怎么变成四道宽阔的沥青路了？连路灯都有了，再放眼一看，村里的土坯房怎么不见车没有方向盘、制动踏板、驱动踏板，是完全按照L4级无人驾驶级别的特点全新打造的汽车产品
• 阿波龙定位使用于园区、景区等封闭场景自动驾驶的纯电动巴士
2.2 车内布置
直到今年过春节，外公说老家的大伯二伯打电话来让我们下乡去玩，我才又从记忆中抽出蛛丝马迹，小村，是否还是当年的那样？坐着二舅的小轿车来到儿时的天堂，唉？这路怎么变成四道宽阔的沥青路了？连路灯都有了，再放眼一看，村里的土坯房怎么不见了？
直到今年过春节，外公说老家的大伯二伯打电话来让我们下乡去玩，我才又从记忆中抽出蛛丝马迹
智能感知
2.4 阿波龙高精度定位使用
➢当车辆投放到一个新的环境时，只需采集好道路地图并导入系统，设置好运营路线及停靠站点，再经过简单测试联网，基于高精地图和智能感知，实时收集环境信息和高精地图数据，实现对于路径的最优规划，预测车辆、行人的行为和意图，做出合适路况的行车决策，从而控制无人车正常行驶
直到今年过春节，外公说老家的大伯二伯打电话来让我们下乡去玩，我才又从记忆中抽出蛛丝马迹

智能驾驶技术与自动驾驶系统的培训ppt

路径规划与决策控制
路径规划
根据起始点和目标点，规划出安全、有效的行驶路径。
决策控制
根据感知数据和路径规划结果，制定出合理的驾驶策略，控制车辆按照预定路径行驶。
障碍物避让
在行驶过程中，实时监测周围环境，对障碍物进行识别和避让，确保行车安全。
高精度地图与定位技术
高精度地图制作
地图匹配
THANKS
感谢观看
应用场景拓展
城市出行
随着城市化进程的加速，城市出行成为自动驾驶系统的重点应用场景，包括共享出行、公交、出租车等领域。
物流配送
自动驾驶卡车和配送车将在物流行业中发挥重要作用，降低运输成本和提高配送效率。
农业应用
在农业领域，自动驾驶拖拉机和收割机将有助于提高农业生产方案与建议
技术研发与创新
加强传感器技术、人工智能和机器学习技术、通信和协同控制技术的研发与创新，提高智能驾驶和自动驾驶系统的技术水平。
法律法规制定与完善
制定和完善适用于智能驾驶和自动驾驶系统的法律法规，明确相关责任与义务，保障道路交通的安全与秩序。
安全保障措施
加强安全保障措施的制定与实施，包括对驾驶员的培训、系统的故障检测与处理、数据加密与隐私保护等方面的措施。
通过激光雷达、GPS等技术，制作出高精度地图，提供准确的道路信息。
将车辆实时位置与高精度地图进行匹配，为路径规划和决策控制提供依据。
车辆定位
利用GPS、IMU（Inertial Measurement Unit）等传感器，实现车辆的精准定位。
V2X通信技术
车与车通信
实现车辆间的信息共享和协同驾驶，提高行车安全和交通效率。
法律与伦理挑战