智能车辆体系结构_汽车与自动驾驶系统解读

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智能网联汽车基础知识

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驾驶员拥有车辆全部控制权
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1.1.1 智能网联汽车定义——无人驾驶汽车
无人驾驶汽车是经过车载环境感知系统感知道路环境, 自动 规划和识别行车路线并控制车辆抵达预定目标智能汽车。 它是利用环境感知系统来感知车辆周围环境, 并依据感知所 取得道路情况、车辆位置和障碍物信息等, 控制车辆行驶方 向和速度, 从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶
无人驾驶汽车发展还需要多方面共同努力
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1.1.2 智能网联汽车分级
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第二节 智能网联汽车技术分级
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1.1.2 智能网联汽车分级
在量产车型中, 自动驾驶等级最高是L3级, 即奥迪A8, 它配 置了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
会自动完成全部工况下自动驾驶
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1.2 智能网联汽车体系结构—层次结构

自动驾驶技术解读

自动驾驶技术解读

自动驾驶 (智能驾驶 )汽车 :依靠人工智能 、视 觉计算 、雷达 、监控 装置和 全球定位系统协 同合作 , 让电脑可以在没有任何 人类主动操作下 ,自动安全地 操作机动车辆 。
无人驾驶汽车 :一种智能 汽车 ,也可以称之为轮 式移动机器人 ,主要依靠车 内以计 算机系统为主的智 能驾 驶 系统 来实 现无 人驾 驶 ,是高 层级 的 自动 驾驶 汽 车 。
邦 自动驾驶 汽车政 策 ”已统一采用 SAE分级 。
自动 化 等 级 NHTSA SAE
SAE分 类 和 定 义
主体
驾驶 周边
系统
操作 监控 支援 作用域

0 无 自动化 驾驶人完全控制 汽车 ,行驶过程 中可 以得 驾驶人
到警告和保护 系统的辅助
力 马口

≯叠≯ J Self—driving
第一部分 :定义与分级
1蓬 义 随着计算机 、模式识别 、人工智能等技术持续 发 展 ,越来越 多的计算机控制技 术被应用到汽车上 ,形 成了汽车 自动 驾驶技术 ,成 为了当前社会公众关注 的 热点 。汽车 智能驾驶技术的发 展是一个循序渐进 的过 程 ,汽车 电子 控制 、驾驶安全辅 助 、车联网等先进技 术接 连不断地应用 到汽车上 ,推动 自动驾驶汽车智能 化程 度的持续提高 。目前 ,汽车行业 内关于 自动驾驶 汽车 的定义主要包括 : 智能网联汽车 (ICV):搭载先进 的车载传感器 、 控制 器 、执 行器等装置 ,并融合现代通信与 网络技术 , 实现 车与 X (人 、车 、路 、后台等 )智能 信息交换共 享 ,具备复杂 的环境 感知 、智能决策 、协 同控制和执 行等 功能 ,可实现安 全 、舒适 、节能 、高 效行驶 ,并 最终 可替代人来操作 的新 一代汽车 ,具有 自动驾驶和 网联 功能 。

智能车辆自动驾驶系统设计与模拟仿真

智能车辆自动驾驶系统设计与模拟仿真

智能车辆自动驾驶系统设计与模拟仿真随着科技的发展,智能车辆自动驾驶系统日益成为现实。

这一技术的出现旨在通过利用传感器、人工智能和机器学习等先进技术,实现车辆的自动驾驶,提高行车安全性、舒适性和效率。

对于这个任务,本文将介绍智能车辆自动驾驶系统的设计原理和模拟仿真技术,帮助读者全面了解这一领域的最新动态。

智能车辆自动驾驶系统设计的基础是传感器技术。

传感器可以感知周围环境的信息,为车辆提供实时的地图数据、障碍物检测和车道辨识等必要信息。

常见的传感器包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头和超声波传感器等。

这些传感器可以辅助车辆进行距离测量、障碍物检测和车道保持等功能,从而实现自动驾驶的目标。

自动驾驶系统的核心是人工智能和机器学习技术。

这些技术可以使车辆通过学习和适应不同驾驶场景,并根据环境的变化做出相应的决策和控制。

例如,通过机器学习算法,车辆可以学习如何正确解读传感器提供的数据,并进行行车路径规划和避障等操作。

此外,人工智能还可以通过与车辆乘员的互动,提供个性化的驾驶体验。

在模拟仿真方面,智能车辆自动驾驶系统设计需要借助高级仿真工具来验证其可行性和性能。

这种仿真技术可以帮助工程师在实际开发之前进行虚拟测试,并对自动驾驶系统的各个方面进行优化和调整。

仿真测试可以模拟各种驾驶场景,包括不同的路况、天气和交通状况。

通过不断的迭代和调试,设计人员可以逐步优化系统的性能,确保安全性和可靠性。

除了在仿真环境中进行测试外,智能车辆自动驾驶系统的实际道路测试也是必不可少的。

在实际道路测试中,设计人员可以进一步验证系统的可靠性和适应性。

实际测试可以提供更准确的数据和反馈,帮助工程师识别和解决潜在问题,并进一步改进系统的性能。

此外,实际测试还能帮助确定系统在不同驾驶场景下的可靠性和安全性。

尽管智能车辆自动驾驶系统的设计和模拟仿真在技术上取得了重要突破,但仍然存在一些挑战和问题。

例如,目前与车辆和行人的交互、道路标志的辨识和自主决策等方面仍存在改进的空间。

智能车辆的自动驾驶仿真

智能车辆的自动驾驶仿真

物流配送车
物流配送车利用智能车辆 技术实现高效、准确的货 物配送,降低物流成本。
公共交通
公共交通领域引入智能车 辆技术可以提高公共交通 的效率、安全性和舒适性 。
02
CATALOGUE
自动驾驶技术
自动驾驶技术的定义与分类
自动驾驶技术的定义
自动驾驶技术是一种通过先进的感知、决策、控制和车辆动力学等技术,实现 车辆自主驾驶的技术。
实验内容
本实验将利用仿真技术构建各种道路和环境场景,包括城市道路、高速公路、交叉口、拥堵路段、恶劣天气等, 测试智能车辆自动驾驶系统的应对能力和效果。实验将记录系统在不同场景下的表现,评估其性能指标,并分析 可能存在的不足和改进方向。
实验方法与实验步骤
• 实验方法:本实验将采用基于仿真平台的实验方法,利用计算 机生成各种道路和环境场景,模拟智能车辆的自动驾驶过程。 实验过程中,将记录车辆的行驶轨迹、速度、加速度等运动参 数,以及车辆与周围环境的交互信息,以便对系统性能进行全 面评估。
04
CATALOGUE
智能车辆的自动驾驶仿真平台
仿真平台的建设目标与建设原则
建设目标
智能车辆的自动驾驶仿真平台旨在为自动驾驶算法的研发、 测试和验证提供真实且可靠的模拟环境,提高算法的准确性 和安全性。
建设原则
仿真平台的建设应遵循真实性、全面性、可扩展性和易用性 原则,确保模拟环境与真实场景的一致性,涵盖各种道路类 型和交通场景,支持大规模并行测试,并具备良好的用户界 面。
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感知技术
通过传感器、计算机视觉 等技术获取车辆周围的环 境信息,包括道路、车辆 、行人等。
决策技术
基于感知到的环境信息, 利用算法和模型进行决策 ,包括路径规划、速度控 制等。

汽车自动驾驶系统课件

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。

自动驾驶汽车硬件系统概述

自动驾驶汽车硬件系统概述

自动驾驶汽车硬件系统概述自动驾驶汽车的硬件架构、传感器、线控等硬件系统如果说人工智能技术将是自动驾驶汽车的大脑,那么硬件系统就是它的神经与四肢。

从自动驾驶汽车周边环境信息的采集、传导、处理、反应再到各种复杂情景的解析,硬件系统的构造与升级对于自动驾驶汽车至关重要。

自动驾驶汽车硬件系统概述从五个方面为大家做自动驾驶汽车硬件系统概述的内容分享,希望大家可以通过我的分享,对硬件系统的基础有个全面的了解:一、自动驾驶系统的硬件架构二、自动驾驶的传感器三、自动驾驶传感器的产品定义四、自动驾驶的大脑五、自动驾驶汽车的线控系统自动驾驶事故分析根据美国国家运输安全委员会的调查报告,当时涉事Uber汽车——一辆沃尔沃SUV系统上的传感器在撞击发生6s前就检测到了受害者,而且在事故发生前1.3秒,原车自动驾驶系统确定有必要采取紧急刹车,此时车辆处于计算机控制下时,原车的紧急刹车功能无法启用。

于是刹车的责任由司机负责,但司机在事故发生前0.5s低头观看视频未能抬头看路。

从事故视频和后续调查报告可以看出,事故的主要原因是车辆不在环和司机不在环造成的。

Uber在改造原车加装自动驾驶系统时,将原车自带的AEB功能执行部分截断造成原车ADAS功能失效。

自动驾驶系统感知到受害者确定要执行应急制动时,并没有声音或图像警报,此时司机正低头看手机也没有及时接管刹车。

目前绝大多数自动驾驶研发车都是改装车辆,相关传感器加装到车顶,改变车辆的动力学模型;改装车辆的刹车和转向系统,也缺乏不同的工况和两冬一夏的测试。

图中Uber研发用车是SUV车型自身重心就较高,车顶加装的设备进一步造成重心上移,在避让转向的过程中转向过急过度,发生碰撞时都会比原车更容易侧翻。

自动驾驶研发仿真测试流程所以在自动驾驶中,安全是自动驾驶技术开发的第一天条。

为了降低和避免实际道路测试中的风险,在实际道路测试前要做好充分的仿真、台架、封闭场地的测试验证。

软件在环(Software in loop),通过软件仿真来构建自动驾驶所需的各类场景,复现真实世界道路交通环境,从而进行自动驾驶技术的开发测试工作。

自动驾驶汽车概述

自动驾驶汽车概述
6. 内容提供商:高精度地图、信息服 务等的供应商。
1.3自动驾驶汽车发展现状
当前全球自动驾驶产业已迎来了快速发展的机遇。全球汽车销量经过数年的增 速下降之后,在2016年迎来首次增速上升,但2017年增速又开始下降,全球 汽车销量的增长空间已经明显不足,车企正积极寻求投入 ,传统汽车企业如奔驰、宝马、奥迪、本 田等厂商,其自动驾驶技术安全辅助驾驶 系统、车载信息服务系统已相对成熟。得 益于V2X通讯技术、车载传感器技术、车 辆线控技术逐渐发展和积累,自动驾驶前 景受到了广泛的关注,其在市场中应用的 热度也愈发高涨。
8、标准法规:包括 ICV 整体标准体系,以及涉及汽车、交通、通信等各领域的 关键技术标准。
9、测试评价:包括 ICV 测试评价方法与测试环境建设。
1.2自动驾驶汽车关键技术
依据上面对自动驾驶关键技术的解析,自动驾驶汽车的核心体系又可分为感 知系统、决策系统、执行系统3个层次,如图所示。
1.2自动驾驶汽车关键技术
1.1.2 SAE分级的更新
另外,SAE在本次更新中强调了防撞功能:包含干预型主动安全系统在内的防撞功 能可以配置在具备有任何级别的行驶自动化系统的车辆中。对于执行完整DDT的自 动驾驶系统(ADS)功能(即级别L3-L5),防撞功能是自动驾驶系统(ADS)功 能的一部分。
1.1.3 中国自动驾驶分级
1.1.2 SAE分级的更新
随着汽车行业自动化系统技术的不断提升,为了更加正确的引导自动驾驶汽车行业 的发展,SAE对参照标准进行了多次更新。2018年修订版SAE J3016TM《标准道 路机动车驾驶自动化系统分类与定义》进一步细化了每个分级的描述。
1.1.2 SAE分级的更新
SAE在更新版本的标准中,提出了动态驾驶任务,并依据动态驾驶任务的执行者 和具体内容来定义自动驾驶处于的级别,并认为驾驶中有三个主要的参与者:用 户、驾驶自动化系统以及其他车辆系统和组件。

智能驾驶技术与自动驾驶系统的培训ppt

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。
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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
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11.2.1 智能车辆的产生与发展 它的研究始于20世纪50年代初美国 Barrett Electronics公 司开发出的世界上第一台自动引导车辆系统(Automated Guided Vehicle System,AGVS) 1974年,瑞典的Volvo Kalmar轿车装配工厂与Schiinder -Digitron公司合作,研制出一种可装载轿车车体的 AGVS,并由多台该种AGVS组成了汽车装配线,从而取 消了传统应用的拖车及叉车等运输工具。 20世纪80年代,伴随着与机器人技术密切相关的计算机。 电子、通信技术的飞速发展,国外掀起了智能机器人研 究热潮,其中各种具有广阔应用前景和军事价值的移动 式机器人受到西方各国的普遍关注
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11.3 智能车辆系统结构与微机测控系统
11.3.2 车辆体系结构及性能指标 智能车辆的组织和控制结构可粗略分为以下三类基本模 块。 感知模块:获取并处理现场的环境信息。 规划模块:分解任务序列进行规划与决策。 执行模块:驱动车体执行任务操作
汽车与自动驾驶系统
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节 第六节 概述 世界智能车辆的研究与发展 智能车辆系统结构与微机测控系统 基于视觉导航的智能车辆模糊逻辑控制 智能车辆的自主驾驶与辅助导航 小结
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11.1 概 述
11.1.1 汽车自动驾驶概念 是指借助车载设备及路侧、路表的电子设备来检测周围 行驶环境的变化情况,进行部分或完全的自动驾驶控制 的系统,目的是提高行车安全和道路通行能力。 该系统的本质就是将车辆——道路系统中的现代化的通 信技术、控制技术和交通信息理论加以集成,提供一个 良好的驾驶环境,在特定条件下,车辆将在自动控制下 安全行驶。 从当前的发展看,可以分为两个层次: 是车辆辅助安全驾驶系统,或者是先进的车辆控制技术; 是自动驾驶系统,或者称为智能汽车,智能汽车在智能 公路上使用才能发挥出全部功能,如果在普通公路上使 用,它仅仅是一辆装备了辅助安全驾驶系统的汽车。
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11.1 概 述
11.1.2 车辆自动驾驶系统主要目的 防止部分交通事故的发生; 提高道路利用率; 提高驾驶员方便性; 减轻驾驶员负担; 实现车辆的安全高效行驶
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11.2 世界智能车辆的研究与发展
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11.2 世界智能车辆的研究与发展
11.2.4 智能车辆体系结构
课程名称

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11.2 世界智能车辆的研究与发展
11.2.5 智能车辆技术的应用 在日本,众多的汽车厂商也在进行类似的开发工作,日 本政府也制定了完整的开发和实施计划,提出了智能道 路的概念。2000年11月在日本的筑波,来自日本各大汽 车厂家和美国的试验车辆完成了实证试验,这些试验车 辆不但可以在路段上自动驾驶,而且在路口可以探测其 它方向的车辆和过街的行人,并采取相应的措施。2001 年以后,日本开始在各地进行实证试验,2003年计划在 第二东名、名神公路先行引进使用,2015年左右在全国 主要干线道路实现智能道路。
课程名称

课程名称
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11.2 世界智能车辆的研究与发展
11.2.2 智能车辆的研究方向 车辆交互通信(Inter-vehicle Communications) 军事应用(Military Applications) 系统结构(System Architectures) 先进的安全车辆(Advanced Safety Vehicles)
课程名称

4
11.2 世界智能车辆的研究与发展
11.2.2 智能车辆的研究方向 目前智能车辆的研究方向主要有以下几个方面: 驾驶员行为分析(Driver Behavior Analysis) 环境感知(Environmental Perception) 极端情况下的自主驾驶(Autonomous Driving on Extreme Courses) 规范环境下的自主导航(Autonomous Navigation on Normal Environment) 车辆运动控制系统(Vehicle Motion Control Systems) 主动安全系统(Active Safety Systems) 交通监控、车辆导航及协作(Traffic Monitoring, Vehicle Navigation and Coordination)
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11.3 智能车辆系统结构与微机测控系统
11.3.1 引言 智能车辆的研究始于20世纪50年代美国开发的地下埋线 感应式自动引导车辆,虽然其引导技术已十分成熟,但 该种思路很难应用于户外环境。20世纪80年代以来,人 们一直在研究其他引导技术,先后研究过光学导航、视 觉导航、超声导航、红外线导航等,其中视觉导航因其 发展潜力巨大吸引了国内外众多的研究者 。
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11.2 世界智能车辆的研究与发展
11.2.3 智能车辆的研究范围 计算机视觉 传感器数据结合 智能控制在智能车辆上的应用
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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11.2 世界智能车辆的研究与发展
11.2.4 智能车辆体系结构 智能车辆集多种传感数据融合、视觉信息处理、环境建 模、导航、避障等功能于一体。为完成如此复杂、如此 众多的功能,历史上曾有几种体系结构,如水平型结构、 垂直型结构和综合型结构。
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