自动驾驶环境感知技术概述
无人驾驶车辆的感知技术
高速公路驾驶：利用感知技术，实现车辆在高速公路上的自动驾驶。
城市道路驾驶：利用感知技术，实现车辆在城市道路上的自动驾驶。
停车场自动驾驶：利用感知技术，实现车辆在停车场内的自动驾驶。 公共交通：利用感知技术，实现公共交通车辆的自动驾驶，提高公共交 通的效率和安全性。
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案例名称：深圳东部公交E11路
数据融合的必要性：提高感知系统的精度和可靠性 数据融合的原理：将多个传感器数据进行融合，得到更全面、准确的信息 数据融合的方法：基于概率论、基于统计方法、基于神经网络等 数据融合的优势：提高无人驾驶车辆的感知能力、适应性和鲁棒性 数据融合的挑战：数据采集、处理和传输等方面的限制和挑战
无人驾驶车辆感知 技术的实际应用案 例
无人驾驶车辆的感知 技术
汇报人：
目录
无人驾驶车辆感知技术 概述
无人驾驶车辆的传感器 技术
无人驾驶车辆的感知算 法与系统
无人驾驶车辆感知技术 的实际应用案例
无人驾驶车辆感知技术 的未来发展与挑战
无人驾驶车辆感 知技术概述
感知技术是实现无人驾驶的关键 感知技术能够提高车辆的感知能力 感知技术能够提高车辆的安全性能 感知技术能够提高车辆的行驶效率
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案例介绍：该线路采用安凯宝斯通纯电动无人驾驶公交车，车辆搭载了多种传感器，包 括激光雷达、毫米波雷达、摄像头等，以实现全方位的感知。
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技术应用：该案例中，无人驾驶公交车通过感知技术实现了对周围环境的感知和判断， 从而实现了自动驾驶和避障等功能。
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应用效果：该案例中的无人驾驶公交车在行驶过程中表现出了较高的安全性和稳定性， 得到了乘客的认可和好评。
优势：高精度、高分辨率、抗干扰能力强、对环境变化敏感度高
无人驾驶车辆的环境感知技术介绍
无人驾驶车辆的环境感知技术介绍随着科技的不断进步和人们对出行方式的需求不断变化，无人驾驶车辆成为了当今社会研究和发展的热点之一。
无人驾驶车辆的实现离不开先进的环境感知技术，它能够帮助车辆准确地感知周围环境，做出正确的决策，从而保证行驶的安全和稳定。
环境感知技术是无人驾驶车辆的核心之一，它通过使用各种传感器和设备来感知和识别周围环境的信息。
其中最常用的传感器包括激光雷达、摄像头、超声波传感器和雷达等。
这些传感器能够实时获取车辆周围的数据，如道路状况、障碍物位置、行人行为等。
激光雷达是无人驾驶车辆中最重要的感知设备之一。
它通过发射激光束并接收反射回来的光来测量周围环境的距离和形状。
激光雷达能够快速扫描周围环境，生成高精度的地图，提供给车辆进行路径规划和避障。
激光雷达的优点是精度高、反应速度快，但也存在一些缺点，比如价格昂贵、对天气条件敏感等。
摄像头也是无人驾驶车辆中常用的感知设备之一。
它通过拍摄周围环境的图像来获取信息。
摄像头可以识别道路标志、交通信号灯、行人和其他车辆等。
通过对图像进行处理和分析，车辆可以判断出当前的交通状况，从而做出相应的决策。
摄像头的优点是成本低、信息量大，但也存在一些挑战，如光线条件不好时的影响和图像处理算法的复杂性。
超声波传感器主要用于测量车辆周围的距离。
它通过发射超声波脉冲并测量其反射时间来计算物体与车辆之间的距离。
超声波传感器可以用于避障和停车等场景。
它的优点是价格低、反应速度快，但也存在一些限制，如测量距离有限、对目标形状敏感等。
雷达是一种常用的感知设备，它通过发射无线电波并接收其反射信号来测量物体的位置和速度。
雷达可以用于检测周围车辆的位置和速度，从而进行车辆间的协同和避障。
雷达的优点是适用于各种天气条件、反应速度快，但也存在一些缺点，如分辨率较低、对目标细节感知能力有限等。
除了传感器外，环境感知技术还包括数据融合和处理算法。
数据融合是将来自不同传感器的数据进行整合和处理，以提高感知的准确性和鲁棒性。
自动驾驶环境感知概述
自动驾驶环境感知介绍
基于深度学习的感知技术并非无所不能，仍然面临很大的挑战，大量问题亟待解决 和现有算法仍需提高。尤其是在中国交通状况中，路况较为复杂，像马车、吊车以及摩 托车，还有摩托车拉猪、卡车拉树的现象在我们生活中经常遇到，这些场景对视觉是一 个难题，提高这种复杂路况下的感知精度是自动驾驶研究的挑战。虽然深度卷积神经网 络在视觉任务尤其是基于图像的任务取得了巨大的成功，然而对视频分析能力相对薄弱 ，因为无人车面对的通常是视频流，不是单个静态图像。视觉深度学习在视频分析上， 算法往往从图像领域直接迁移过来，缺乏对时序性的有效描述手段，尚未形成独立的科 学问题。
自动驾驶环境感知介绍
自动驾驶的第一步就是环境信息和车内信息的采集、处理与分析，是智能车辆自主 行驶的基础和前提。环境感知作为第一环节，是智能驾驶车辆与外界环境信息交互的关 键，其核心在于使智能驾驶车辆更好地模拟、最终超越人类驾驶员的感知能力，感知并 理解车辆自身和周边环境的驾驶态势。智能驾驶车辆通过硬件传感器获取周围的环境信 息。环境感知主要包括三个方面，路面、静态物体和动态物体。对于动态物体，不仅要 检测到物体的位置，而且要对其轨迹进行跟踪，并根据跟踪结果，预测物体下一步的位 置。这方面涉及到道路边界检测、车辆检测、行人检测等技术，所用到的传感器一般都 会有激光测距仪、视频摄像头、车载雷达等。
车载感知系统组成简介
智能驾驶车辆获取和处理环境信息，主要用于状态感知和V2X网联通信。状态感知 主要通过车载传感器对周边及本车环境信息进行采集和处理，包括交通状态感知和车身 状态感知。V2X网联通信是利用融合现代通信与网络技术，实现智能驾驶车辆与外界设 施和设备之间的信息共享、互联互通和控制协同。
车载感知系统组成简介
视觉是人类驾驶汽车获取环境信息的主要途径之一，较之其他类型的传感器，相机 获取的信息更为直观，接近人类视觉，也更为丰富。
自动驾驶环境感知技术-车载感知系统简介
数据级融合
实现方式比较简单，但计 算量大，对数据的格式也 有着较高的要求
特征级融合
决策级融合
原始数据提取的特征向量进行融合，对 于特征的融合效果一般要优于对原始数
据的融合
而决策级的融合是指根据多个传感器对 同一目标的观察数据，进行特征提取和
逻辑运算，根据需求进行高级决策
数据融合的前提各种传感器之间的标定, 标定的 目的是实现各个传感器坐标系之间的快速转换, 它是融合的基础, 它包括标定每个传感器本身以 及求得各个传感器坐标系之间的相互转换关系
多传感器融合是 自动驾驶的环境 感知的主流方案
惯性导航系统不依赖于外部信息，而是以陀螺仪和加 速度计为敏感器件的导航参数解算系统，该系统根据 陀螺仪的输出建立导航坐标系，根据加速度计输出解 算出运载体在导航坐标系中的速度和位置
多种传感器同时采集数据 具有互补性，同时也会存在矛盾
对于互补的信息，利用多源信息融合技术对原始数据进行分析、加权 和综合，实现各个传感器优势互补，增大容错率，减小视野盲区
处理的数 据格式往往是不同的，因此需要根据输入输出 的映射关系，完成数据格式的转换
车载传感器对周边及本车环境信息进行采集和处理， 包括交通状态感知和车身状态感知
V2X网联通信是利用融合现代通信与网络技术，实现 智能驾驶车辆与外界设施和设备之间的信息共享、互 联互通和控制协同
车载感知系统 简介
硬件设备 即感知设备
环境感知
软件算法 即感知技术
硬件设备
感知的物理基础
车载传感器 红外传感器
激光雷达 超声波传感器
毫米波雷达 惯性系统
机器视觉系统
多传感器信息 融合系统
多源信息交互 系统等
原始数据质量
自动驾驶中的环境感知技术
自动驾驶中的环境感知技术在当今科技飞速发展的时代，自动驾驶无疑是最引人瞩目的领域之一。
而在实现自动驾驶的众多关键技术中，环境感知技术堪称是“眼睛”和“耳朵”，它负责收集和理解车辆周围的各种信息，为车辆的决策和控制提供依据。
那么，什么是自动驾驶中的环境感知技术呢？简单来说，它就是让车辆能够像人类驾驶员一样，感知周围的道路、车辆、行人、障碍物等环境因素，并做出准确的判断和反应。
这听起来似乎很简单，但实际上却涉及到极其复杂的技术和算法。
环境感知技术主要依靠多种传感器来获取信息。
常见的传感器包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等。
这些传感器各有特点和优势，相互配合，共同为车辆提供全面而准确的环境感知。
摄像头就像是车辆的“眼睛”，能够获取丰富的图像信息，包括道路标志、交通信号灯、车辆和行人的外观等。
但是，摄像头在恶劣的天气条件下，比如雨雪、大雾等，其性能可能会受到很大的影响。
激光雷达则是通过发射激光束并接收反射回来的信号来测量物体的距离和形状。
它能够提供非常精确的三维空间信息，对于检测障碍物和构建环境地图非常有用。
不过，激光雷达的成本相对较高，而且在某些情况下，比如面对反射率较低的物体，可能会出现检测不准确的情况。
毫米波雷达则在远距离探测和速度测量方面表现出色，能够在恶劣天气条件下正常工作。
但它的分辨率相对较低，对于形状和细节的感知不如激光雷达和摄像头。
超声波雷达通常用于近距离的障碍物检测，比如停车时检测车辆周围的障碍物。
这些传感器获取到的信息是多种多样的，如何将这些信息融合起来，形成一个统一、准确的环境模型，是环境感知技术中的一个重要挑战。
这就需要强大的算法和计算能力来处理和分析这些数据。
在环境感知的过程中，目标检测和识别是至关重要的环节。
车辆需要准确地检测出道路上的各种目标，如车辆、行人、自行车等，并识别它们的类型、位置、速度和运动方向等信息。
这不仅需要对传感器数据进行精确的分析，还需要借助深度学习等人工智能技术，让车辆能够从大量的数据中学习和识别不同的目标。
自动驾驶汽车感知技术
自动驾驶汽车感知技术自动驾驶汽车的出现和发展，为人类带来了前所未有的便利和安全。
而实现自动驾驶所依赖的关键技术之一就是感知技术。
感知技术使汽车能够通过传感器感知周围环境，包括道路、交通标志、行人等，从而做出准确的决策，实现自主驾驶。
在本文中，我们将详细介绍自动驾驶汽车感知技术的原理和应用。
一、激光雷达技术激光雷达是自动驾驶汽车中最常用的感知技术之一。
它通过发射激光束，利用激光束与物体的反射信息来获取目标物体的位置、形状和运动状态。
激光雷达具有高精度、快速感知的优势，能够在各种环境条件下实现准确的感知，成为自动驾驶汽车不可或缺的一部分。
二、摄像头技术摄像头技术是自动驾驶汽车感知技术的另一个重要组成部分。
通过摄像头可以实现对道路、交通标志、行人等的视觉感知。
相较于激光雷达，摄像头对目标物体的颜色、形状等具有更好的分辨能力，但对于复杂的光照条件和目标物体的距离感知较为困难。
因此，在实际应用中，通常会将激光雷达和摄像头技术结合使用，以获得更全面和准确的感知信息。
三、雷达技术雷达技术在自动驾驶汽车感知技术中也起着重要作用。
雷达通过发射雷达波，利用雷达波与物体的反射信号来测量物体的位置和速度。
相较于激光雷达和摄像头，雷达技术可以在各种天气条件下实现准确的感知，对于远距离和高速运动目标的感知效果较好，但其分辨能力相对较低。
因此，在实际应用中，往往会将雷达技术与其他感知技术相结合，以实现更全面和精确的感知。
四、超声波技术超声波技术也是自动驾驶汽车中常用的感知技术之一。
超声波传感器能够发射超声波信号，并通过接收目标物体反射回来的信号来测量目标物体的距离。
超声波技术具有灵敏度高、成本低的特点，适用于近距离的感知，如停车辅助、避障等。
然而，由于超声波波束的扩散性质，其在远距离目标感知上的效果并不理想。
五、GPS定位技术GPS定位技术是自动驾驶汽车感知技术中的重要组成部分。
通过全球定位系统，自动驾驶汽车可以准确地获取自身的位置和速度信息。
自动驾驶四大关键技术
自动驾驶四大关键技术自动驾驶四大关键技术自动驾驶四大关键技术如下：自动驾驶汽车的四大核心技术：感知技术、决策技术、路径规划、运动控制。
1.感知技术：作为第一步的环境感知，就是环境信息和车内信息的采集与处理，它是智能车辆自主行驶的基础和前提。
获取周围环境信息，涉及道路边界检测、车辆检测、行人检测等技术，即传感器技术所用到的传感器一般有激光测距仪、视频摄像头、车载雷达、速度和加速度传感器等等。
2.决策技术：完成了感知部分，接下来需要做的便是依据感知系统获取的信息来进行决策判断，确定适当的工作模型，制定相应的控制策略。
这部分的功能类似于给车辆下达相应的任务。
3.路径规划：智能车辆有了行驶任务，智能车辆的路径规划就是在进行环境信息感知并确定车辆在环境中的位置的基础上，按照一定的搜索算法，找出一条可通行的路径，进而实现智能车辆的自主导航。
4.运动控制：运动控制包括横向控制和纵向控制，简单来说横向控制就是转向控制，纵向控制就是速度控制，现在研究比较多的是横向控制，所运用的方法主要包括滑膜控制、模糊控制、神经网络控制、最优控制、自适应控制和跟踪控制等。
自动驾驶技术的原理汽车自动驾驶技术是物联网技术应用之一，它需要视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图(通过有人驾驶汽车采集的地图)对前方的道路进行导航。
这一切都要通过数据中心来实现，数据中心能处理汽车收集的有关周围地形的大量信息。
就这点而言，自动驾驶汽车相当于数据中心的遥控汽车或者智能汽车。
在自动驾驶技术方面，有两条不同的发展路线。
第一种是“渐进演化”的路线，也就是在今天的汽车上逐渐新增一些自动驾驶功能，这种方式主要利用传感器，通过车车通信(V2V)、车云通信实现路况的分析。
第二种是完全“革命性”的路线，即从一开始就是彻彻底底的自动驾驶汽车，这种路线主要依靠车载激光雷达、电脑和控制系统实现自动驾驶。
从应用场景来看，第一种方式更加适合在结构化道路上测试，第二种方式除结构化道路外，还可用于军事或特殊领域。
智能驾驶感知技术综述
智能驾驶感知技术综述一、引言随着科技的不断发展，智能驾驶技术已经成为了汽车行业的一个热门话题。
而智能驾驶感知技术则是实现自动驾驶的关键之一。
本文将对智能驾驶感知技术进行综述，包括其定义、分类、应用场景、核心技术以及未来发展方向等。
二、定义智能驾驶感知技术是指通过传感器、计算机视觉和机器学习等多种手段，使车辆能够准确地感知周围环境并做出相应的决策。
它是实现自动驾驶的关键之一。
三、分类根据传感器类型的不同，智能驾驶感知技术可以分为以下几类：1. 激光雷达：通过激光束扫描周围环境，获取物体的距离和位置信息。
2. 摄像头：通过拍摄周围环境，获取物体的形状和颜色等信息。
3. 超声波传感器：通过发送超声波并接收回波，获取物体距离和位置信息。
4. 毫米波雷达：通过发送毫米波并接收回波，获取物体的距离和速度等信息。
四、应用场景智能驾驶感知技术可以应用于以下场景：1. 自动泊车：通过感知周围环境，自动寻找合适的停车位并完成泊车操作。
2. 自动驾驶：通过感知周围环境，自动规划行车路线并完成行驶操作。
3. 道路辅助：通过感知周围环境，提供道路标识、车道偏离等提示信息，帮助驾驶员更好地控制车辆。
五、核心技术智能驾驶感知技术的核心技术包括以下几个方面：1. 传感器数据融合：将不同类型传感器获取的数据进行融合，得出更加准确的环境模型。
2. 目标检测与跟踪：通过计算机视觉技术对物体进行检测和跟踪，以保证对周围环境的准确感知。
3. 地图构建与更新：通过激光雷达等传感器获取道路地面信息，并将其构建成数字地图以提供给自动驾驶系统使用。
4. 环境理解与决策：通过机器学习等技术对环境进行理解，并做出相应的决策，如刹车、加速等操作。
六、未来发展方向随着技术的不断发展，智能驾驶感知技术也将不断完善和升级。
未来的发展方向主要包括以下几个方面：1. 传感器技术：传感器技术将更加精准和高效，可以更好地感知周围环境。
2. 计算机视觉技术：计算机视觉技术将更加成熟，可以更好地识别和跟踪物体。
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亿美国工作人员每天总共要浪费60亿分钟在通勤上，而 按照每个人70岁的寿命，那么每天整个美国人在通勤上 浪费的时间就是162个人一生的时间。利用这个时间，你 可以在车上干其他事。
3. 帮助无法开车的人出行 谷歌无人驾驶汽车曾经帮助一个盲人每天上下班。
Autopilot可以实现自动泊车，识别行人和路标，自行控制 车速，车道偏离预警，自动变道，自动巡航等功能，当检测到限 速标志时，车子甚至可以自动减速到限速值之内，但并不能离开 开车的人，而且还得重度依赖开车的人。
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国 内 外 现 状 福 特
Байду номын сангаас
福特较早就确定了自动驾驶发展路线，投入了重 金和大量研发力量进行研究，在密歇根州、亚利桑那 州和加州都进行过上路测试。福特的自动驾驶汽车在 密西根大学的Mcity中已经进行了很长时间的测试。
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自动驾驶意义
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自动驾驶层级
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自动驾驶技术
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自动驾驶现状
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自动驾驶产业
产 业 链 知 名 供 应 商
自 动 驾 驶 产 业 链
作业：写出以下名词解析 自动驾驶 无人驾驶 辅助驾驶 智能驾驶 智能汽车 智能网联汽车
谢谢
1、通用 2、奥迪 3、长安 4、北汽
VS
传 统 互 联 网
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国 内 外 现 状 谷 歌
谷歌无人驾驶汽车团队成立于2009年，直到2016年，谷歌 无人驾驶汽车已经经历了3个阶段。最开始他们只能在高速公路 上试验，后来才慢慢地开始在一般的道路上试验。
近期，Google 自动驾驶项目和菲亚特宣布合作，合作中菲 亚特负责提供 100 辆汽车，而 Google 则负责自车大脑”，包括高精度地图、定位、感知、智 汽车路测项目组落户上海国际汽车 城汽车•创新港。
各 公 司 的 未 来 路 线
什么时候无人驾驶出租车能成为日常出行工具？ 1、2049 程晓豪 2、2035 吴超 3、2028 赵欣
无人驾驶汽车研发零点是从不需要驾驶员这个角度出发 的，原则上具有更加强大的智能以及主动性，它可以完全不 依赖于人的意志和决定，在紧急情况时系统自行处理。这就 需要自动驾驶系统具有更加强大综合处理和判断能力。目前 而言，做到这一步还非常困难。
部分谷歌无人驾驶汽车取消了方向盘 、 油门和刹车踏板等。
自动驾驶应该有什么组成？
国 内 外 现 状
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谷 歌
谷歌无人驾驶汽车“眼” 中的世界
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国 内 外 现 状 特 斯 拉
特斯拉公司2013年7月与以色列Mobileye合作，共同制造首 辆特斯拉无人驾驶汽车。
特斯拉的“自动驾驶”系统叫“Autopilot”，严格的说，应该称 为辅助驾驶。它可以在大多数非复杂路况的情况下实现自动驾驶 功能，Model S上装配的前置雷达、前置摄像头、12个超声波传 感器以及GPS定位系统，外加一套信息分析系统。
自动驾驶车辆环境感知技术
—自动驾驶概述
为什么需要自动驾驶？ 你认为自动驾驶是什么样的？
自动驾驶应该有什么组成？ 自动驾驶有哪些核心技术？
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自动驾驶意义
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自动驾驶产业
人开车的问题？ 1、失误-安全性 2、满足个性化体验-舒适性 3、驾驶容易产生疲劳-安全性 4、为不会驾驶提供出行服务-方便性 5、解决酒后开车问题-安全性 6、有盲区-安全性 7、交通拥堵-效率 8、解放大脑-舒适性 9、环境友好-能耗与排放
LiDAR
原 理
在无人车行驶的过程中，LiDAR同时以一定的角速度匀速转动， 在这个过程中不断地发出激光并收集反射点的信息，以便得到全方位 的环境信息。LiDAR在收集反射点距离的过程中也会同时记录下该点 发生的时间和水平角度（Azimuth），并且每个激光发射器都有编号 和固定的垂直角度，根据这些数据我们就可以计算出所有反射点的坐 标。LiDAR每旋转一周收集到的所有反射点坐标的集合就形成了点云 （point cloud）
可以处理12个视频摄像头、光学遥感技术、无线电探测器 以及超声波传感器的数据。Drive PX 2还具备深度学习功能，也 就是说，在路上行驶得越多，它也会更智能、能够应付更多的路 面状况。
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自动驾驶意义
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自动驾驶层级
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自动驾驶技术
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自动驾驶产业
你知道有哪些公5、pony 6、uber 7、图森 8、momenta 9、Usee 10、华为
各 阶 段 对 应 的 传 感 器
ADAS
传 感 器 应 用
ADAS
核 心 项 目
自 动 驾 驶 实 现 方 式
激光雷达的解决方案是目前最有效方案
激光雷达，英文全称为 Light Detection And Ranging，简称LiDAR，即光探测与测量，是一种集激光， 全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）三种技术于一身的系统，用于获得数据并生成精确的DEM （数字高程模型）。这三种技术的结合，可以高度准确地定位激光束打在物体上的光斑，测距精度可达 厘 米级，激光雷达最大的优势就是“精准”和“快速、高效作业”。
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自动驾驶意义
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自动驾驶技术
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自动驾驶产业
1、环境感知 2、定位 3、规划 4、网联 5、边缘计算 6、数据融合 7、控制 8、决策 9、线控 10、预测 11、通信 12、车路协同 13、高精度地图 14、识别与跟踪 15、路障检测
自 动 驾 驶 核 心 技 术
自 动 驾 驶 传 感 器
大 数 据 、 人 工 智 能
LiDAR获取的点云数据与现有的数 据库中的模型进行对比，从而识别出探 测到的物体类别，甚至是交警的手势。 这方面需要用到大数据处理技术、机器 学习和人工智能等方面的技术。
LIDAR
天 气 对 的 影 响
最大探测距离
降雨量
LiDAR的精度会受到天气的影响，大雾及雨天都 会影响LiDAR的精度。
环境感知
3、手控方向盘
方向控制
4、导航能力
路线规划
5、油门和刹车控制 速度控制
环境感知 规划决策 驾驶控制
自 动 驾 系 统 驶 组 成
自 动 驾 驶 层 级
按照高盛的预测，全面实现 Level 4级别的完全自动驾驶，可 能要等到2060年。
但其市场化开始，可能会在 2025年左右。
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自 动 驾 驶
这位老人是一个盲人，原本他每天上班要花费2个小时， 自从有了谷歌无人驾驶汽车之后，他上班只要花费30分 钟了。
自 动 驾 驶 意 义
4. 停车、取车更加方便 自动驾驶汽车可以自行停车，也可以在你
的召唤下，自动从停车场出来，解决了停车难 的问题，也节约了乘客停车和取车的时间。
5. 停车场利用率更高 由于人不需要进入停车场，停车场就减少
旁边的图就是测试降雨量对LiDAR的影响情况， 从图上可以看到，不同厂商的两款LiDAR的探测距离 都会随着降雨量的增加而降低。
无 人 驾 驶
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处 理 核 心
NVIDIA无人驾驶行车电脑Drive PX2
PX2计算机拥有十二颗CPU核心，采用水冷，计算效能高 达8 TFLOPS， “约等于150 台 MacBook Pro的运算能力“。
自动驾驶意义 1、安全 2、效率 3、便捷 4、舒适 5、节能减排
自动驾驶 无人驾驶 辅助驾驶 智能驾驶 智能汽车 智能网联汽车
自 动 驾 驶 意 义
1. 减少交通拥堵、交通事故和空气污染 自动驾驶不容易犯错，更加遵守交通秩序，因此交
通拥堵和交通事故将减少，同样因为堵车造成的空气污染 也将降低。此外，当全自动驾驶汽车实现之后，汽车之间 的通讯会使得交通更加有井然有序，发生交通拥堵和交通 事故的可能性更低。
人
的
操
作
ADAS
自动驾驶
OR
自 动 无 人 驾 驶
关于自动驾驶和无人驾驶，很多人都会把概念混淆，虽 然都能实现汽车自主驾驶功能，可这两者之间有着完全不一 样的研发目的。但达到最高层级的自动驾驶基本和无人驾驶 无异。
自动驾驶汽车，顾名思义，是可以实现自动驾驶的汽车， 但同时保留了人工驾驶的功能,，可以实现自动和人工驾驶的 切换。
了电梯和楼梯的空间；不需要人进入，层高可 以矮一些；单个停车位可以不用预留开车门的 空间，所以单个停车位的空间也减少了。整体 算下来，几乎可以省下62%的空间。
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自动驾驶意义
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自动驾驶技术
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自动驾驶现状
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自动驾驶产业
你认为自动驾驶是什么样的？
1、判断和决策
行为决策
2、眼睛看路面
此外，福特宣称已经在雪地、完全无光的黑夜环 境等非最佳环境下完成了自动驾驶的测试，效果比人 类驾驶更好。
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国 内 外 现 状 百 度于2013年开启了自动驾驶汽车的项目， 测试。并计划在中国的10个城市进一步测 试汽车在各种天气、路况下行驶状况。