无人驾驶PPT课件
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无人驾驶小车 ppt课件
无人驾驶小车
简易无人驾驶小车 设计方案
汇报人：汪洋
目录
第一部分 总体概述 第二部分 摄像头模块 第三部分 Wifi模块 第四部分 tft液晶显示模块
第一 部分
第一部分 总体概述
研究背景 设计方案
研究背景
20世纪70年代，美国、德 国等发达国家开始进行无 人驾驶汽车的研究，在可 行性和实用化方面都取得 了突破性的进展。
u(k) u(k 1) K p (e(k) e(k 1)) KI e(k) KD (e(k) 2e(k 1) e(k 2)) 其中 u(k) 为小车的偏转角， KP, KI , KD
分别为比例，积分，微分系数
第三 部分
第三部分 WiFi模块
WiFi发展历史 ESP8266 ESP8266的AT配置
研究背景
设计方案
电源模块
提供3.3V和5V 的直流稳压电 源。为主控芯 片，电机驱动 芯片，摄像头 提供电压。
摄像头模块
拍摄路面，获 取黑线轨迹。 将图像信息传 递给主控芯片， 控制小车完成 循迹功能。
WiFi模块
与中心小车或 上位机通信， 传递路况信息 以及障碍物方 位。
tft液晶显示模块
显示摄像头拍 摄的画面以及 速度、温度等 信息。
ESP8266
ESP8266 尺寸为5x5 mm，ESP8266 模组需 要的外围器件有：10个电阻电容电感、1个无 源晶振、1个flash。工作温度范围：-40~125℃。 ESP8266 是一个完整且自成体系的 WiFi 网络解 决方案，能够独立运行， 也可以作为 slave 搭 载于其他 Host 运行。
CCD图像传感器具有体积小重量轻，灵 敏度高，噪声低，动态范围大等特点，但成 本较高，一般在高端数码相机上使用。
简易无人驾驶小车 设计方案
汇报人：汪洋
目录
第一部分 总体概述 第二部分 摄像头模块 第三部分 Wifi模块 第四部分 tft液晶显示模块
第一 部分
第一部分 总体概述
研究背景 设计方案
研究背景
20世纪70年代，美国、德 国等发达国家开始进行无 人驾驶汽车的研究，在可 行性和实用化方面都取得 了突破性的进展。
u(k) u(k 1) K p (e(k) e(k 1)) KI e(k) KD (e(k) 2e(k 1) e(k 2)) 其中 u(k) 为小车的偏转角， KP, KI , KD
分别为比例，积分，微分系数
第三 部分
第三部分 WiFi模块
WiFi发展历史 ESP8266 ESP8266的AT配置
研究背景
设计方案
电源模块
提供3.3V和5V 的直流稳压电 源。为主控芯 片，电机驱动 芯片，摄像头 提供电压。
摄像头模块
拍摄路面，获 取黑线轨迹。 将图像信息传 递给主控芯片， 控制小车完成 循迹功能。
WiFi模块
与中心小车或 上位机通信， 传递路况信息 以及障碍物方 位。
tft液晶显示模块
显示摄像头拍 摄的画面以及 速度、温度等 信息。
ESP8266
ESP8266 尺寸为5x5 mm，ESP8266 模组需 要的外围器件有：10个电阻电容电感、1个无 源晶振、1个flash。工作温度范围：-40~125℃。 ESP8266 是一个完整且自成体系的 WiFi 网络解 决方案，能够独立运行， 也可以作为 slave 搭 载于其他 Host 运行。
CCD图像传感器具有体积小重量轻，灵 敏度高，噪声低，动态范围大等特点，但成 本较高，一般在高端数码相机上使用。
《无人机基础》课件
3
超级连接
利用5G网络和云计算等技术，实现智能高效的协作和管理，创造全面联动的调度系统。
无人机的优势与挑战
无人机可以带来许多好处和机会，但它们也面临着许多挑战和限制。
优势
快速高效的交付和运输，监测和控制环境，提高工 作效率和质量。
挑战
安全问题和技术限制，监管和政策法规的规范性， 商业模式和市场需求的变化。
相机
捕捉场景，提供实时图像或视频，支持遥感和测量
无人机的工作原理
无人机根据预设的飞行计划，通过遥控或程序控制，利用飞控系统控制电机的转速和方向，实现飞行。
起飞和着陆
无人机在航线规划后通过自主起飞，寻找合适的着陆场地降落。
导航和避障
无人机通过GPS或其他定位技术，实现定点飞行、跟随和避障功能。
姿态控制和稳定
多旋翼无人机
采用多个旋翼的设计，类似于四轴或六轴，兼顾了稳定性和机动性能。
无人机的组成
无人机由多个部件组成，包括飞控系统、电机、电池、传感器、相机等。
飞控系统
读取传感器数据，控制电机旋转，维持飞行状态。
电机
接收控制信号，通过旋转螺旋桨产生推力，控制高 度和方向。
电池
为无人机提供电源，维持电路运行，决定了单次飞
《无人机基础》PPT课件
欢迎大家来到无人机基础课程。无人机是一种快速发展的技术，它们正在改 变我们的生活和未来。
无人机的定义与分类
无人机，也称为无人驾驶飞行器，是没有乘客搭载的飞行器。它们根据自身能力进行控制和飞行。
固定翼无人机
采用翼的设计，类似于传统飞机，可以长时间飞行。
旋翼无人机
采用旋翼的设计，类似于直升机，可以在低空悬停，并非常灵活。
无人机的安全与法律
人工智能无人驾驶ppt课件
04
自动驾驶汽车的软件设计
Software design of autonomous vehicle
控制算法：设计合适的控制算 法，实现车辆的平稳行驶和安 全驾驶。
传感器融合技术
通过将多种传感器（如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）的数据进 行融合，提高无人驾驶车辆对周围环境的感知能力。
深度学习算法
摄像头在无人驾驶中的作用不可忽视。
摄像头可以实时捕捉路况信息，如行人、车辆、交通信号等， 为无人驾驶决策提供重要依据。据统计，每万辆自动驾驶汽车 每天可产生约25TB的数据，其中大部分来自摄像头。
传感器技术的发展将推动无人驾驶的普及。
随着传感器技术的进步，无人驾驶的性能将得到提升，成本将 进一步降低，从而推动无人驾驶的广泛应用。据预测，到 2030年，全球无人驾驶市场规模将达到1.6万亿美元。
深度学习算法在无人驾驶系统中广泛应用，通过对大量数据的 学习，实现对环境的感知、理解和决策。
5G通信技术
5G通信技术为无人驾驶提供高速、低延迟的网络连接，保证数 据传输的实时性和可靠性，提高无人驾驶系统的性能。
03
自动驾驶汽车的硬件设计
Hardware Design of autonomous vehicle
激光雷达技术原理 激光雷达通过发射激光束并接收反射回来的信号，实现对周围环境的高精度三维建模。 摄像头技术原理 摄像头通过捕捉连续图像，利用图像处理算法提取特征点，实现对周围环境的实时感知。 传感器布局的重要性 合理布置传感器，可以提高无人驾驶系统对周围环境的感知能力，降低误判率，提高行驶安全性。 传感器布局的挑战与趋势 随着自动驾驶技术的发展，传感器布局面临更多挑战，如如何实现多传感器融合、提高感知精度等。未来发 展趋势将朝着更智能化、集成化的方向发展。
2024年度无人驾驶汽车PPT课件
2024/2/3
仿真与实车结合的测试方法
先在仿真环境中进行初步验证，再在实车环境中进行精细化调试和优化。
19
性能评估指标体系构建
安全性指标
包括碰撞风险、交通规则遵守程度、 危险场景应对能力等。
舒适性指标
包括乘坐舒适度、行驶平稳性、噪音 水平等。
2024/2/3
效率性指标
包括行驶速度、行程时间、交通流量 等。
制定详细的维护与升级计划，确保系统始终 处于最佳工作状态。
16
04
无人驾驶汽车测试
与评估
2024/2/3
17
测试场景及测试用例设计
城市道路测试场景
包括交通信号灯、行人、非机动车、机动车等混 合交通流场景。
复杂环境测试场景
包括雨雪雾等恶劣天气、夜间行驶、隧道桥梁等 特殊路段场景。
ABCD
2024/2/3
冗余设计
关键部件采用冗余配置， 提高系统可靠性。
13
硬件平台选择及搭建
传感器选型
选用高精度雷达、激光雷达、摄像头等传感器， 实现环境感知和目标识别。
计算平台搭建
采用高性能计算机或嵌入式系统，满足实时处理 和决策需求。
通信系统建立
实现车与车、车与基础设施、车与行人的全面互 联。
2024/2/3
14
软件系统开发与集成
感知算法开发
研究并开发适用于无人驾驶的感知算法，如 目标检测、跟踪和识别等。
控制算法开发
研究并开发精确的车辆控制算法，保障行驶 稳定性和安全性。
2024/2/3
决策与规划算法开发
基于感知结果，开发智能决策和规划算法， 实现自主驾驶。
软件系统集成与测试
将各功能模块集成到统一的软件平台中，并 进行严格的测试和验证。
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。
无人驾驶的环境感知系统课件
无人驾驶的环境感知 系统
汇报人：
目录
无人驾驶环境感知技术 的发展
无人驾驶环境感知系统 的构成
无人驾驶环境感知系统 的优势和挑战
无人驾驶环境感知系统 的实际应用案例
无人驾驶环境感知系统 的未来展望和发展趋势
无人驾驶环境感 知技术的发展
早期阶段：20世 纪90年代，基于 雷达和激光雷达 传感器
发展阶段：21世 纪初，传感器融 合技术和机器视 觉技术的应用
感知与决策：对传感器数 据的处理和判断
复杂环境：对各种交通场 景的适应能力
安全性：保证车辆在无人 驾驶情况下的安全性
法律法规：遵守相关法律 法规，确保合法合规
感知技术将不断进步：随着传感器技术的发展，无人驾驶车辆的感知能力将更加精准、全面。
人工智能技术将得到更广泛应用：随着人工智能技术的不断发展，无人驾驶车辆将更加智能 化、自主化。
和舒适性
无人驾驶环境感知 系统的优势和挑战
● 技术优势：无人驾驶环境感知系统具有高效、准确、稳定的特点，能够快速感知周围环境，并进行实时监测和预警，提高 了车辆的安全性和可靠性。
● 应用价值：无人驾驶环境感知系统在智能交通、智慧城市等领域具有广泛的应用价值，能够提高交通效率、减少交通事故、 改善城市交通环境等。
无人驾驶环境感知 系统的实际应用案 例
高速公路上的无 人驾驶汽车
城市交通中的无 人驾驶汽车
物流运输中的无 人驾驶汽车
公共交通中的无 人驾驶汽车
用于航拍和监控 用于农业植保 用于电力巡检 用于应急救援
物流领域：无 人驾驶货车进
行货物运输
公共交通：无 人驾驶公交车 在特定路线和 站点进行运营
农业领域：无 人驾驶拖拉机 和其他农业机 械在农田进行
汇报人：
目录
无人驾驶环境感知技术 的发展
无人驾驶环境感知系统 的构成
无人驾驶环境感知系统 的优势和挑战
无人驾驶环境感知系统 的实际应用案例
无人驾驶环境感知系统 的未来展望和发展趋势
无人驾驶环境感 知技术的发展
早期阶段：20世 纪90年代，基于 雷达和激光雷达 传感器
发展阶段：21世 纪初，传感器融 合技术和机器视 觉技术的应用
感知与决策：对传感器数 据的处理和判断
复杂环境：对各种交通场 景的适应能力
安全性：保证车辆在无人 驾驶情况下的安全性
法律法规：遵守相关法律 法规，确保合法合规
感知技术将不断进步：随着传感器技术的发展，无人驾驶车辆的感知能力将更加精准、全面。
人工智能技术将得到更广泛应用：随着人工智能技术的不断发展，无人驾驶车辆将更加智能 化、自主化。
和舒适性
无人驾驶环境感知 系统的优势和挑战
● 技术优势：无人驾驶环境感知系统具有高效、准确、稳定的特点，能够快速感知周围环境，并进行实时监测和预警，提高 了车辆的安全性和可靠性。
● 应用价值：无人驾驶环境感知系统在智能交通、智慧城市等领域具有广泛的应用价值，能够提高交通效率、减少交通事故、 改善城市交通环境等。
无人驾驶环境感知 系统的实际应用案 例
高速公路上的无 人驾驶汽车
城市交通中的无 人驾驶汽车
物流运输中的无 人驾驶汽车
公共交通中的无 人驾驶汽车
用于航拍和监控 用于农业植保 用于电力巡检 用于应急救援
物流领域：无 人驾驶货车进
行货物运输
公共交通：无 人驾驶公交车 在特定路线和 站点进行运营
农业领域：无 人驾驶拖拉机 和其他农业机 械在农田进行
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。
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9
过去状况
国外发展状况
• 2010年，Google 公司研制的无人驾驶车辆开始了城市道路的行驶测试， 截 止2012年8月8日，这些无人驾驶汽车已经安全行驶了48 万km，超过了大部 分普通轿车的生命周期。
• 2012年，美国内华达州机动车辆管理局为一辆搭载谷歌智能驾驶系统的汽车 颁发了牌照， 这也使得无人驾驶汽车开始真正驶入普通人的视线。
戴姆自动驾驶卡车
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18
发展现状
驶汽车，以领先第2 名20 min 的成绩， 完成了无人驾驶汽车在复杂都市障碍
赛道行驶的比赛。
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8
过去状况
国外发展状况
• 2008 年，一辆由大众帕萨 特轿车改装的无人驾驶汽车， 斯坦福大学的“Junior”以 40 km／h 的速度驶过两个 街区，在一个写有“停”的指 示牌前停止了信号接收，如 图 所示。
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10
过去状况
国内发展状况
• 1980年，“遥控驾驶的防核化侦察车”由国家立项。 • 1989年，我国首辆智能小车在国防科技大学诞生。 • 1992年，国防科技大学研制成我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。该车
由一辆中型面包车改装而成，通过车载计算机、检测传感器和液压控制系统， 使其既有人工驾驶性能也有自动驾驶性能。 • 2000年4 月，国防科技大学研制的第4 代无人驾驶汽车试验成功。 • 2003年，在中国第一汽车集团公司的赞助下，国防科技大学完成的红旗旗舰 CA7460无人驾驶平台试验，标志着我国第一辆自主驾驶汽车的诞生。
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4
技术简介
美国国家公路交通安全管理局 自动驾驶分级标准
• L 0：无自动化 • L 1：单一功能级的自动化 • L 2：部分自动化 • L 3：有条件自动化 • L 4：完全自动化(无人驾驶)，
无须司机或乘客的干预
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5
技术简介
美国机动工程师协会 自动驾驶分级标准
• SAE 的定义在自动驾驶 0-3 级与 NHTSA 一致，分别强调的是无自动 化、驾驶支持、部分自动化与条件下 的自动化。
• 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。
无人驾驶汽车技术 的过去、现在和未来
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1
目 录
01 技术简介 02 过去状况
03 发展现状
04 未来展望
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2
技术简介
01
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3
技术简介
无人驾驶，是指通过给车辆装备 智能软件和多种感应设备，包括车载 传感器、雷达、GPS以及摄像头等， 实现车辆的自主安全驾驶，安全高效 地到达目的地并达到完全消除交通事 故的目标。
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12
发展现状
03
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13
发展现状
国外发展现状
国外著名汽车企业及IT行业巨头谷歌都竞相着手研发无人驾驶汽车技 术，研发进程十分迅速，不少研发车型已接近量产。在美国及欧洲，允许 正在开发的自动驾驶车上路行驶正成为一种普遍现象。美国内华达、加利 福尼亚、佛罗里达及密歇根州为谷歌、奥迪等正在开发的无人驾驶车发放 了公路试验牌照，谷歌无人驾驶汽车已经行驶超过80万km，实现了零事 故。欧洲方面，德国向宝马发放了许可证，西班牙也允许无人驾驶汽车上 路行驶。
• 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。
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17
发展现状
半自动驾驶汽车
德国戴姆勒（Daimler） 与内华达州达成协议，批准 自动驾驶卡车上路。但这种 新型卡车仍会拥有一名驾驶 员，在某些复杂局面出现是 接管车辆运作，例如车辆驶 入和驶出调度中心时，以及 车辆在繁忙的市区内行驶时， 所以主要在长途公路上行使， 避免疲劳驾驶。
.
14
发展现状
国外发展现状
无 人主 驾要 驶汽 技车 术品 汇牌 总
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15
发展现状
国内发展现状
在中国，无人驾驶 汽车仍然处在研发试验 的初级阶段。中国无人 驾驶汽车行业尚未形成 市场，
我国无人驾驶汽车企业技术发展格局。
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16
发展现状
中外路线差异
中外企业(机构)在无人驾驶汽车的发展路线上略有不同。
• 1953年，美国贝瑞特电子公司研制出全球第一台自主导航车，它是由一辆牵引
式拖拉机改造而成的，在一间杂货仓库中，沿着布置在空中的导线运输货物。
• 1980 年代，美国开展了自主地面车辆（AVL）项目，该项目成功开发了一辆带
有8 个轮子的无人驾驶机器人，该机器人实现了低速良好路面上的自动驾驶。
• 1994年，戴姆勒－奔驰汽车公司和德国国防大学的Ernst Dickmanns 研制出两
• SAE对完全自动化进行了进一步细分， 强调了行车对环境与道路的要求。
• SAE-Level4 下的自动驾驶需要在特 定的道路条件下进行
• SAE-Level5 则对行车环境不加限制， 可以自动地应对各种复杂的车辆、新 人和道路环境。
.
6
过去状况
02
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7
过去状况
国外发展状况
• 1950年代， 人们就开始了无人驾驶车辆的研究。
.
11
过去状况
国内发展状况
• 2011 年，同样是由国防科技大学研制的红旗HQ3 无人驾驶汽车，首次完成 了从长沙到武汉286 km 的高速全程无人驾驶试验，实测全程自主驾驶平均 时速87 km。
• 2012 年11 月底，一辆由军事交通学院研制的无人驾驶智能汽车从京津高速 台湖收费站启程， 用一个小时左右到达天津东丽收费站，全程行驶104 km， 成功完成高速公路测试， 成为我国第一辆官方认证完成高速公路测试的无人 驾驶智能汽车。
台比较相像的全自动化汽车，在巴黎一条三车道公路上以130 km的时速顺利行
驶了1000多km 。
• 1995年，卡内基梅隆大学研究制成了智能车辆NavLab－V， 该车完成了横穿
美国东西部的无人驾驶试验，行驶路程达上万km 。
• 2007年，卡内基梅隆大学的Boss，一辆由2007 款Chevy Tahoe 改装的无人驾