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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
添加标题
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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。
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。
第5页/共22页
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 。
第8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
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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
无人驾驶ppt课件
计算机视觉在无人驾驶中的实现
1 2
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。
无人驾驶技术ppt课件
数据安全和隐私保护
如何保障无人驾驶车辆所收集和 处理的个人数据的安全性和隐私 性，防止数据泄露和滥用。
伦理道德问题
如何在面临紧急情况时做出合理 的决策，例如在无法避免事故的 情况下选择保护乘客还是行人等 伦理道德问题。
2024/1/28
22
06
未来发展趋势及前景 展望
2024/1/28
23
技术创新方向预测
控制层
将决策结果转化为具体的控制指令，控制车辆执行相应动作。
软件架构优化
采用模块化、分布式等设计思想，提高软件系统的可维护性、可扩展性和实时性。
2024/1/28
17
软硬件协同优化策略
传感器数据处理优化
计算平台性能提升
通过硬件加速、算法优化等手段提高传感 器数据处理速度和精度。
采用高性能计算芯片、优化算法并行计算 等方式提高计算平台的处理能力。
超声波传感器
通过发射超声波并测量反射回来的时 间，检测近距离障碍物，常用于泊车 辅助系统。
8
感知系统工作原理
传感器数据采集
各类传感器采集环境信息，如距离、形状、 图像等。特征 Nhomakorabea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。
2024/1/28
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。
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。
2024/1/28
14
04
自动驾驶硬件平台及 软件架构
无人驾驶汽车PPT课件
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。
自动泊车
车辆损坏的原因，多半不是重大交通事故， 而是在泊车时发生的小磕小碰。泊车可能是危险 性最低的驾驶操作了，但仍然会把事情搞得一团 糟。虽然有些汽车制造商给车辆加装了后视摄像 头和可以测定周围物体距离远近的传感器。
雷克萨斯LS 460L采用了高级泊车导航系统，该车的驾驶员不会再有类似的烦恼。该系统通过车身 周围的传感器来将车辆导向停车位（也就是说驾驶者完全不需要手动操作），还无法做到像《星际迷航》 先进。在导航开始前，驾驶者需要找到停车地点，把汽车开到该地点旁边，并使用车载导航显示屏告诉 汽车该往哪儿走。停车位需要比车身长2米（LS的车身较长）。自动泊车系统是无人驾驶技术的一大成 就。通过该系统，车辆可以像驾驶员那样观察周围环境，及时做出反应并安全地从A点行驶到B点。虽这 项技术还不能让人完全放手，让汽车自动载您回家，但毕竟是朝着这个方向迈出了第一步。
• 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。
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。
自动泊车
车辆损坏的原因，多半不是重大交通事故， 而是在泊车时发生的小磕小碰。泊车可能是危险 性最低的驾驶操作了，但仍然会把事情搞得一团 糟。虽然有些汽车制造商给车辆加装了后视摄像 头和可以测定周围物体距离远近的传感器。
雷克萨斯LS 460L采用了高级泊车导航系统，该车的驾驶员不会再有类似的烦恼。该系统通过车身 周围的传感器来将车辆导向停车位（也就是说驾驶者完全不需要手动操作），还无法做到像《星际迷航》 先进。在导航开始前，驾驶者需要找到停车地点，把汽车开到该地点旁边，并使用车载导航显示屏告诉 汽车该往哪儿走。停车位需要比车身长2米（LS的车身较长）。自动泊车系统是无人驾驶技术的一大成 就。通过该系统，车辆可以像驾驶员那样观察周围环境，及时做出反应并安全地从A点行驶到B点。虽这 项技术还不能让人完全放手，让汽车自动载您回家，但毕竟是朝着这个方向迈出了第一步。
• 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。