PDF资料：驾驶员智能网联汽车技术培训
智能网联汽车技术基础 习题解答
课后习题：第一章1、智能网络汽车是如何定义的？答：智能网联汽车( Intelligent and Connected Vehicle，ICV) 是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，融合车联网、5G和V2X 等现代通信与网络技术，实现车与X ( 车、路、人、云等) 智能信息交换、共享，并逐渐具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，且可实现安全、高效、舒适、节能行驶，最终实现无人驾驶目标的新一代汽车2、我国将汽车自动驾驶分成几个级别？答：0级应急辅助、1级部分驾驶辅助、2级组合驾驶辅助、3级有条件自动驾驶、4级高度自动驾驶、5级完全自动驾驶3、智能网络汽车包括哪些关键技术？答：从功能角度上,智能网联汽车包括环境感知系统、定位导航系统、路径规划系统、运动控制系统、先进辅助驾驶系统、无线通信和车载网络系统等。
从技术角度上,智能网联汽车由环境感知层、智能决策层、控制和执行层组成。
第二章1.我国发展车联网的优势体现在哪几方面?答：（1）中国汽车市场规模全球第一，汽车网联及智能服务要求的逐渐提高为我国车联网产业的规模化发展提供了机遇；（2）互联网和通信行业的技术能力和服务经验为我国车联网普及奠定了坚实的基础；（3）国家政府的大力支持。
2.车联网的基本框架包括哪几部分?各自的作用是什么?答：（1）主要包括车载系统、路侧系统和通信系统。
（2）车载设备子系统主要包括车载传感器、处理器，实现环境信息的获取和处理。
路侧设备子系统主要包括路侧传感器、边缘服务器和远端服务器，采集道路上交通参与者的状态信息。
通信子系统：由车载通信模块、移动通信基站、路侧通信模块以及其他通信设施构成，实现车、路、云三端之间的信息传递。
3.C-V2X相比于DSRC有什么优势?答：（1）覆盖范围更广，DSRC技术限于短距离信息传输，而C-V2X 长短程均可覆盖；（2）技术性能更好，DSRC技术当网络拥塞时，可靠性较低，而C-V2X在网络拥塞时可利用公网进行调度；（3）C-V2X 相比于DSRC成本更低。
智能网联车技术学习方案
团队协作和沟通能力提升
参与团队项目实践
积极参与智能网联车领域的团队项目，锻炼团队协作和沟 通能力。
学习沟通技。
反思与总结经验教训
在团队协作和沟通过程中，不断反思与总结经验教训，提 升个人和团队的整体水平。
07
总结回顾与未来展望
关键知识点总结回顾
术实现车辆、行人等目标的准确识别。
决策规划与控制系统设计
决策规划算法
研究基于规则、优化算法、机器学习等方法的决策规划技术，实 现智能网联车的自主驾驶功能。
控制系统设计
开发适用于智能网联车的横向和纵向控制系统，实现车辆的精确 控制。
安全性与鲁棒性考虑
在决策规划和控制系统设计中充分考虑安全性和鲁棒性，确保智 能网联车在各种复杂环境下的稳定运行。
03
了解常见故障原因和排除方法 ，如传感器故障、执行器故障 等。
04
掌握车辆维修和保养知识，延 长车辆使用寿命和提高可靠性 。
05
行业标准与政策法规了解
国内外智能网联车政策对比
国内外智能网联车政策概述
对比国内外在智能网联车领域的政策方向、重点支持领域及具体 措施。
政策差异分析
分析国内外政策在技术研发、产业扶持、市场推广等方面的差异， 为企业制定针对性策略提供参考。
法规遵循及合规性评估方法
法规遵循要求
介绍智能网联车领域相关法规的遵循要求，包括车辆安全、数据 安全、隐私保护等方面。
合规性评估流程
阐述企业在进行智能网联车研发和生产过程中，应如何开展合规性 评估，确保产品符合法规要求。
合规风险及应对措施
分析企业在智能网联车领域可能面临的合规风险，并提出相应的应 对措施。
智能网联车技术学习方案
智能网联汽车技术最新精品课件第1章 绪论
智能网联汽车智能座舱系统
➢ 以车联网为依托，集合丰富的车载传感器、控制器 、网络传感器、云端数据、算力资源，基于人工智 能技术和先进的人机交互技术，提供友好的人机交 互界面，提升车辆行驶安全、通信感知能力、用户 体验的汽车座舱软硬件集成系统。主要由人机交互 系统、环境控制系统、影音娱乐系统、信息通信系 统、导航定位系统等组成
2023/10/20
1.3.1 智能网联汽车的关键技术
➢8.虚拟仿真测试技术
运用计算机建模构建出虚拟的街道、城乡和高速公 路等作为测试环境，并在虚拟环境中加入测试用例 ，这种虚拟测试方法可以大大提高自动驾驶技术的 研发测试效率、缩短研发测试周期，并能实现场地 测试无法提供的海量测试场景用例
2023/10/20
2023/10/20
智能网联汽车计算平台
2023/10/20
智能驾驶
➢ 智能驾驶是指由感知、决策和控制系统组成的可协 助、代替人类驾驶员的驾驶技术
2023/10/20
车路协同控制
➢ 是指基于无线通信、传感探测等技术进行车路信息 获取，通过V2V、V2I信息交互和共享，实现车辆 和基础设施之间智能协同与配合，达到优化利用系 统资源、提高道路交通安全、缓解交通拥堵的目标
2023/10/20
1.3 智能网联汽车的驾驶自动化分级
2023/10/20
第二节 智能网联汽车技术分级
2023/10/20
1.1.2 智能网联汽车的分级
➢ 在量产车型中，自动驾驶级别最高的是L3级，即奥迪A8， 它配备了4个鱼眼摄像头、12个超声波雷达、4个中程毫米 波雷达、1个远程毫米波雷达、1个激光雷达、1个前视摄像 头。其中，4个鱼眼摄像头用于360°环视系统，12个超声 波雷达用于自动泊车系统
智能网联车技术学习方案
Waymo 与 Lyft 合 作 推 出 自 动 驾 驶探讨出Wa租ym车o与Lyft合作的具体项ollo自动驾驶项目是国内领先的自动驾驶平得了一系列成功案例， 并在自动驾驶领域积极布局。
什么是智能网联车技术
智能网联车技术是指利用人工智能、自动驾驶技术和车辆之 间的通信技术，实现车辆之间、车辆与基础设施之间的信息 共享和互动，从而提升交通系统的运行效率和安全性。智能 车辆具备自主感知和思考的能力，而网联车辆可以互相通信， 协同完成各种交通任务。智能网联车技术的发展历程经历了 从传统驾驶到部分自动驾驶再到完全自动驾驶的演进过程。
结语
智能网联车技术的发展是未来交通领域的必然趋势，将为人 们出行带来全新的体验和便利。我们的愿景和使命是持续创 造更加智能、便捷、安全的出行方式，为建设智慧城市和实 现可持续发展贡献力量。谢谢收看！
谢谢观看！
信息安全与隐私保护
01 智能网联车系统的信息安全挑战
威胁及解决方案
02 如何保护车载数据的隐私
隐私保护策略探讨
03 车辆网络通信的安全策略
通信安全防范措施
道路安全与交通规则遵守
无人驾驶车辆在遵守交通 规则方面的挑战
道路规则智能化识别 交通优先级处理
人工智能在提高道路 安全性中的作用
智能预警系统应用
智能网联车技术的关 键特点
01 自动驾驶技术
实现无人驾驶
02 人工智能在车联网中的应用
提升车辆智能化水平
03 车辆对车辆通信技术
实现车辆间实时信息传输
智能网联车技术的优势
智能网联车技术的优势包括提高交通效率，增加行车 安全，优化车辆能源消耗以及提升行车舒适度。通过 实现车辆智能化和联网化，可以实现交通系统的智能 管理，避免交通拥堵和事故发生，减少能源浪费，提 升乘车体验。
2024年智能交通与无人驾驶行业培训资料
人工智能技术在无人驾驶中的创新 02 应用
AI技术在驾驶领域的应用
新兴技术对智能交通与无人驾驶的 03 促进作用
技术创新推动行业发展
智能交通与无人驾驶技术品牌建设
01、
智能交通与无人驾驶技术品牌分 了析解市场品牌现状
掌握关键竞争对手信息
分析品牌优势与劣势
03、
品牌建设对市场影响分析
智能交通与无人驾驶行业关键要点
01、
技术创新
无人驾驶算法 智能交通控制系统
感知技术
02、
市场需求
智能交通设备需求 无人驾驶车辆需求
数据分析需求
03、
政策法规
智能交通管理规定 无人驾驶上路规定
数据隐私保护法规
04、
人才培养
智能交通工程师 无人驾驶技术员 数据分析师
智能交通与无人驾驶行业发展 路径
● 01
第一章 智能交通与无人驾驶 技术发展概述
智能交通概念介 绍
智能交通是指在道路 交通和城市交通管理 中应用先进的信息通 信技术，实现车辆与 道路设施之间、车辆 之间、车辆与中心站 之间的全面互联互通， 从而提高交通安全、 减少交通拥堵、降低 交通事故率，促进交 通运输效率和能源利 用效率的一种交通管 理方式。
01、
智能交通管理条例
强调交通智能化发展
规范智能交通设备使用
02、
无人驾驶道路测试规程
保障无人驾驶技术安全性
规范测试流程
03、
智慧城市交通规划
整合智能交通资源
提升城市交通运行效率
04、
交通数据隐私保护法
规范交通数据收集 保护个人隐私信息
无人驾驶技术概述
01 传感器技术
2024年汽车智能驾驶行业培训资料大全
传感器供应商
01
以国际知名品牌为主导，如博世、大陆、德尔福等，国内企业
如华为、中兴等也在积极布局。
芯片供应商
02
英特尔、高通、英伟达等国际芯片巨头占据主导地位，同时国
内企业如紫光展锐、地平线等也在加速追赶。
算法供应商
03
谷歌、特斯拉等国际科技公司在自动驾驶算术
智能驾驶的核心技术包括环境感知技术、智能决策技术、协同控制技术、高精度地图与定位技术等。
国内外发展现状与趋势分析
国内外发展现状
目前，全球智能驾驶技术发展迅速，美国、欧洲、日本等发达国家和地区在智能驾驶技术研发和应用方面处于领 先地位。我国智能驾驶技术虽然起步较晚，但近年来发展迅速，已经在部分领域取得了重要突破。
中国自动驾驶车辆测试评价体系构建
01
中国智能网联汽车技术路线图
由中国汽车工程学会等组织制定，提出了中国智能网联汽车发展的技术
路线图和时间表，包括自动驾驶的测试评价体系建设。
02
自动驾驶车辆道路测试管理规范
中国政府发布的规范文件，明确了自动驾驶车辆道路测试的申请、审核
、管理等方面的要求和流程。
03
中国典型驾驶场景库
XX
REPORTING
2023 WORK SUMMARY
2024年汽车智能驾驶 行业培训资料大全
汇报人：XX
2024-01-13
XX
目录
• 智能驾驶技术概述与发展趋势 • 传感器与感知技术在智能驾驶中应用 • 决策规划与控制系统设计原理及实践 • 自动驾驶车辆测试与评价标准解读 • 人工智能技术在智能驾驶中应用前景展望 • 智能网联汽车产业链协同发展机遇与挑战
利用超声波的反射特性来测量距离， 常用于泊车辅助等近距离感知场景。
智能驾驶行业培训资料书
智能驾驶行业培训资料书智能驾驶行业培训资料书引言智能驾驶技术的突飞猛进给汽车行业带来了巨大的变革。
随着自动驾驶技术的不断进步和市场的需求增加，智能驾驶行业的发展迅速，成为了一个备受关注的热门领域。
为了满足对于智能驾驶行业培训的需求，本文将针对智能驾驶行业的培训资料进行介绍和总结。
1. 智能驾驶技术概述智能驾驶技术是基于人工智能、传感器、摄像头、雷达等技术的自动驾驶系统，通过收集和分析周围环境的数据，使汽车能够实现自动导航、自动避障、自动停车等功能。
智能驾驶技术在提高驾驶安全性、减少交通事故、提高驾驶舒适性等方面有着巨大的潜力。
2. 智能驾驶行业的发展现状智能驾驶行业目前正处于快速发展的阶段。
自动驾驶技术的商业化应用已经开始落地，各大汽车厂商和科技公司纷纷投入资源研发自动驾驶系统。
同时，智能驾驶行业也面临着诸多挑战，如安全性问题、法律法规的制定等。
3. 智能驾驶行业培训的意义智能驾驶行业培训的意义在于培养更多的专业人才，以满足行业的快速发展需求。
培训涉及的内容包括智能驾驶技术的原理、传感器的使用、数据处理和分析等方面的知识和技能。
通过培训，学员可以全面了解智能驾驶技术的工作原理和应用场景，并能够在实际工作中应用所学知识。
4. 智能驾驶行业培训的内容智能驾驶行业培训的内容包括但不限于以下几个方面：4.1 智能驾驶技术的基础知识自动驾驶技术的发展历程智能驾驶系统的组成和工作原理常用的自动驾驶传感器4.2 自动驾驶系统的开发与应用自动驾驶算法的开发与调试自动驾驶系统的验证与评估自动驾驶系统的商业化应用4.3 智能驾驶数据处理与分析传感器数据的采集与处理数据标注和标定技术数据分析方法和工具的应用4.4 智能驾驶行业的现状与发展趋势智能驾驶行业的市场前景和商业模式智能驾驶技术的发展趋势和挑战智能驾驶行业相关政策和法规的制定5. 智能驾驶行业培训的方法与途径智能驾驶行业培训可以通过多种途径进行，如在线学习平台、培训机构、企业内部培训等。
2024年汽车行业培训资料：电动汽车技术与智能驾驶系统
智能导航
通过人工智能技术，实现电动 汽车的智能导航功能，提供实 时路况信息、规划最优路线等
。
05
电动汽车与智能驾驶产业链分析
上游原材料及零部件供应商
电池原材料
包括锂、钴、镍等金属原材料，以及电解液、隔膜等电池组成部 分。
加强政策沟通
各国政府应加强政策沟通和协调，共同制定有利 于电动汽车产业发展的国际规则和标准。
促进技术交流
推动国际间的技术交流与合作，共享研发成果和 知识产权，加速技术创新和产业升级。
拓展国际市场
鼓励企业拓展海外市场，参与国际竞争与合作， 提高国际市场份额和影响力。
THANKS
感谢观看
纯电动汽车
插电式混合动力汽车
完全由电池提供动力，零排放、低噪 音、低维护成本。
可通过外接电源充电，具有较长的纯 电动行驶里程。
混合动力汽车
同时搭载发动机和电动机，兼具燃油 汽车和纯电动汽车的优点。
电动汽车市场现状及趋势
市场现状
电动汽车市场规模不断扩大，各大汽 车制造商纷纷推出自己的电动汽车产 品。
市场竞争加剧，企业需积极应对
提升品牌影响力
加强品牌建设，提高消费者对品牌的认知度和信任度，增强市场竞 争力。
拓展销售渠道
利用互联网、大数据等新技术手段，拓展线上销售渠道，提高销售 渗透率。
强化售后服务
建立完善的售后服务体系，提供便捷、高效的维修和保养服务，提升 客户满意度。
加强国际合作，共同推动产业发展
04
电动汽车与智能驾驶融合应用
自动驾驶电动汽车技术实现
感知技术
通过激光雷达、毫米波雷达、摄 像头等传感器，实现车辆对周围 环境的感知，包括障碍物检测、 车道线识别、交通信号识别等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Charlie Klauer Alex Noble Mike Manser
Zac Doerzaph
Literature Review
• Abraham (2017) found that drivers were learning about invehicle technologies primarily through trial and error and the owners manual.
System Activation • Error analysis • EOR metrics • Hands/feet off controls
• Driving
Secondary Task Performance
• Eyes off road metrics
• Hands off wheel
• Driving
4
• <<video>>
5
• <<video>>
6
Status
• We have completed data collection • Data analysis is on going
7
Questions?
8
training
• Long Term Research Objective
• Assess whether an in-vehicle multimedia training program could be used to improve drivers understanding and performance of the AVS sufficiently for drivers purchasing used vehicle and/or rental vehicles
• They preferred to learn through on-line videos, the “car teaching me”, or dealership training.
• Leonard (2001) found that drivers were very unlikely to actually read a vehicle owner’s manual.
2
Research Objectives
• To understand the effects of multimedia, interactive training protocols as compared to e-manual on:
• Drivers’ understanding of automated vehicle systems • Driving performance when using automated vehicle systems • Driver perception and acceptance of automated vehicle systems
Type
Dependent Variable Time period
Questionnaires
• Knowledge
• Pre-Training
• Trust in technology • Post-Training
• Attitudes toward • Post-Drive
technology
3
Study Overview
• Number of participants: 40
Conventional Training
Multimedia Training
Total
Young (18 – 25)
10
Mature (55 – 75)
10
Total
20
10
20
10
20
20
40
• MБайду номын сангаасtrics