智能车辆和自动驾驶系统概述
智能交通系统—avcs
（1）先进的车辆系统概述
AVCS的分类——智能化程度
（3）自动公路系统 建有通信系统、监控系统、光纤网络等基础 设施，并对车辆实施自动安全检测、发布相关的 信息以及实施实时自动操作的平台，它为实现智 能公路的运输提供更为安全、经济、舒适、快捷 的基础服务。它是管理多个自动驾驶车辆的系统， 即实现车队的自动有序运行。系统中的所有车辆 可以进行自动驾驶，车辆与车辆之间、车辆与道 路之间通过通信实现相互的协作，达到高效、安 全的运行的目的。
控制技术
利用车载计算机作为决策和控制中心，对由各种传感 器收集来的信息（包括道路、车辆、驾驶员、环境等）加 以综合利用，通过计算机的综合处理做出最佳控制执行方 案，并通过车辆上的各种控制系统自动控制车辆。
（1）先进的车辆系统概述
信息显示提供技术
主要利用LED、LCD和CRT等显示设备及发声装置，作为 文字图像显示、状态指示及声音提示的工具，为驾驶员提 供完善的信息，协助驾驶员的驾驶行为。
（1）先进的车辆系统概述
自动车辆驾驶
汽车类机动车辆，通过自动高速公路系统、 智能通信与信息系统、车辆智能控制系统的支 持，在无人工干预或部分人工干预的情况下， 实现在高速公路上的车道跟踪、车距保持、换 道、巡航、定位停车等操作。
子服务：
车道自动跟踪 、车距保持 、自动换道
自动巡航 、自动定位停车
（2）安全辅助驾驶系统 安全辅助驾驶内容
通信理论（有线、无线、卫星、网络）
（1）先进的车辆系统概述
AVCS的关键技术
传感器设计技术（Sensor Design） 图象识别技术（Image Identification）
导航自动控制技术 (Automatic Navigation Control ）
智能交通系统
智能交通系统智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是一种利用先进的信息技术和通信技术来改进交通运输效率、安全性和环境可持续性的系统。
一、智能交通系统的概述智能交通系统是在现有交通基础设施上，通过集成化的信息处理和通信技术，实现对交通流、交通设施、交通组织等因素的实时监测和控制，以提高交通运输的效率和安全性。
智能交通系统包括车辆、道路和管理中心三个主要组成部分，通过多种传感器和通信设备实现数据的采集、传输和处理，为交通管理者和驾驶员提供准确的交通信息和指导。
二、智能交通系统的功能和应用1. 道路交通管理：智能交通系统通过实时监测交通流量、拥堵状况和事故情况等信息，可以对交通信号灯进行智能调度，优化道路通行能力，减少交通拥堵。
同时，通过智能摄像监控和违法行为检测，可以提高交通违法的查处率，保障道路交通秩序。
2. 交通事故预防：智能交通系统可以通过车辆间的通信和感知技术，实现车辆之间与车辆与道路基础设施之间的信息互通，提供及时的交通警告和协作，减少交通事故的发生。
例如，车辆碰撞预警系统可以通过车辆间的通信，及时发出碰撞警报，提醒驾驶员采取避免碰撞的措施。
3. 减少能源消耗和环境污染：智能交通系统可以通过绿色交通管理，优化路况和信号灯的控制，减少车辆拥堵，降低车辆的急加速和急刹车，从而减少能源的消耗和车辆尾气的排放，改善城市空气质量。
4. 提供便捷的交通信息服务：智能交通系统可以通过车载导航系统、手机应用等多种方式，向驾驶员提供实时的交通信息，包括路况、拥堵情况、最佳路线规划等，帮助驾驶员选择最佳路线，减少出行时间和燃料消耗。
三、智能交通系统面临的挑战1. 数据安全和隐私保护：智能交通系统所涉及的信息收集和传输涉及大量的个人隐私和交通数据，如何保障数据的安全性和隐私保护成为一个重要的挑战。
2. 基础设施的建设和更新：智能交通系统需要广泛的传感器和通信设备的支持，需要对现有的交通基础设施进行升级和改造，增加系统的覆盖范围和可靠性。
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。
02
03
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。
电动汽车的车辆自动驾驶技术
根据车辆自主驾驶的程度，自动驾驶 技术可分为L0至L5六个等级，其中L0 为无自动化驾驶，L5为全自动化驾驶 。
自动驾驶技术的发展历程
第一阶段
第三阶段
20世纪80年代至90年代初，自动驾驶 技术开始起步，主要研究集中在车辆 导航、路径规划等方面。
21世纪初至今，随着大数据、云计算 和深度学习等技术的广泛应用，自动 驾驶技术进入快速发展阶段，并逐渐 应用于商业化运营。
消耗成本。
能源补充便利
电动汽车的能源补充相对便利， 只需要在充电站或家用电源处进 行充电即可。相比之下，传统燃 油车需要到加油站进行加油，能
源补充不够便利。
政策支持
许多国家和地区对电动汽车给予 政策支持，如减免购置税、免费 停车等，这些政策有利于推动电
动汽车的发展。
自动驾驶技术在电动汽车中的应用
自动驾驶系统
02
法规制定
随着电动汽车自动驾驶技术的普及，相关的法律法规也将逐步完善。未
来，各国政府将制定更加严格的法规和标准，以确保自动驾驶技术的安
全性和可靠性。
03
基础设施建设
为了支持电动汽车自动驾驶技术的发展，需要建设相应的配套设施，如
高精度地图、通信网络、充电站等。未来，这些基础设施将进一步完善
，为自动驾驶技术的发展提供有力保障。
03 自动驾驶的关键技术解析
CHAPTER
环境感知技术
传感器融合
将多个传感器（如雷达、激光雷 达、摄像头等）的数据进行整合 ，以获得更准确的环境感知信息
。
目标识别与跟踪
通过图像处理和计算机视觉技术， 识别和跟踪道路上的车辆、行人和 其他障碍物。
场景理解
基于感知数据，对道路、交通信号 、车道线等环境信息进行解析，构 建出车辆周围环境的3D模型。
智能汽车与智能交通系统融合发展：行业报告
技术进步：人工智能、 物联网、5G等技术的 不断进步，为智能汽车 与智能交通系统的融合 提供了技术支持。
智能汽车与智能交通系统融合发展 的关键技术
04
自动驾驶技术
感知与感知融合技术 决策与控制技术 高精度地图与定位技术 5G/V2X通信技术
车路协同技术
定义：车路协同技术是指通过先进的无线通信和传感器等技术，实现车 与车、车与路侧设备、车与云端系统等之间的实时信息交流和协同决策
城市交通拥堵与环境污染问题
城市交通拥堵现状及对人们生活的影响 环境污染问题对人类健康和生态环境的危害 智能汽车与智能交通系统融合发展是解决这些问题的必然选择 智能汽车与智能交通系统融合发展对于提高交通效率和安全性、降低环境污染的积极作用
政策推动与技术进步的促进
政策推动：国家出台相 关政策，推动智能汽车 与智能交通系统融合发 展。
不同行业之间的技术标准不统一 缺乏有效的商业模式和利益分配机制 跨行业合作与协同发展需要政府、企业等多方共同参与推进 需要加强行业间的沟通协调，共同推进智能汽车与智能交通系统融合发展。
加强人才培养与创新支持
培养专业人才：加强智能汽车与智能交通系统相关专业的教育和培养，提高人才素质。
鼓励创新：加大对智能汽车与智能交通系统融合发展的创新支持，推动技术突破。 国际合作：加强国际合作，共同推进智能汽车与智能交通系统融合发展，分享经验与技术。
添加标题
智能汽车的自动驾驶技术可以实现车辆自主导航、障碍物识别和避障、 道路交通协同等功能，提高驾驶安全性和舒适性。
添加标题
智能汽车的发展对于未来交通系统具有重要意义，可以提升道路交通效 率、减少交通事故和交通拥堵等问题。
智能交通系统的概念及其构成
智能交通系统 的定义
人工智能与自动驾驶技术的关系
人工智能与自动驾驶技术的关系人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指计算机系统模拟并实现人类智能的能力。
自动驾驶技术是一种基于AI的创新技术，它使车辆能够在没有人类干预的情况下自主驾驶。
人工智能与自动驾驶技术相互依赖、相互促进，在现代交通和智能出行方面发挥着重要作用。
1. 人工智能在自动驾驶中的应用自动驾驶技术依赖于人工智能进行环境感知、决策和控制。
通过激光雷达、摄像头、传感器等装置，车辆可以收集到周围环境的数据，并借助人工智能算法进行感知和识别，包括道路标记、车辆、行人、障碍物等。
通过分析和处理这些数据，车辆能够了解当前道路状况、判断其他车辆和行人的动态，并做出适当的决策。
2. 深度学习和神经网络深度学习是人工智能领域的一个重要技术，它模仿人类神经网络的结构和功能进行模型训练和决策。
在自动驾驶中，深度学习算法可以通过大量实时数据进行训练和学习，使得车辆能够更好地识别和理解环境中的各种信息。
通过神经网络的层层连接和反馈，车辆可以从数据中提取更加复杂的特征，并做出更准确的决策。
3. 车辆智能控制人工智能还在自动驾驶技术中发挥着重要的控制作用。
基于人工智能的控制算法可以实时分析车辆的状态和周围环境，通过自动控制系统精确调整方向盘、加速踏板和刹车等，使车辆能够按照预定路线和速度行驶，并保持安全距离。
这让驾驶者可以放松身心，享受更加舒适、便捷和安全的出行体验。
4. 人工智能对自动驾驶的挑战和前景虽然人工智能在自动驾驶中发挥着重要的作用，但也面临一些挑战。
其中之一是安全性，即如何保证自动驾驶的系统能够正确地感知环境、做出准确的决策，并及时应对突发状况。
此外，法律和道德问题也是人工智能与自动驾驶面临的难题，如何合理规范自动驾驶车辆的行为、确保乘客和行人的安全成为亟待解决的问题。
然而，尽管存在挑战，人工智能与自动驾驶技术的结合仍然展示了巨大的前景。
自动驾驶技术的发展将带来更多的便利和效益，提高交通效率、减少交通事故率，缓解城市交通拥堵等问题。
自动驾驶汽车概述
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。
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智能运输系统概论
第17章 智能车辆与自动驾驶系统
17.1 概述 17.2 世界智能车辆的研究与发展 17.3 基于视觉导航的智能车辆模糊逻辑控制 17.4 典型智能车辆与自动驾驶系统介绍 17.5 研究动向分析与问题探讨
智能运输系统概论
17.1 概述
ITS是一个开放的复杂的巨型系统，各国各地区的研 究侧重点有所不同，其难点和关键技术之一就是车辆的 行驶导航和自动驾驶。
智能运输系统概论
17.2.3 智能车辆的研究范围
2）传感器数据融合 目前，在智能车辆领域，除视觉传感外，常用的还 有雷达、激光、GPS等传感器。 雷达系统可以得到计算机视觉技术比较难以解决的 检测对象的距离信息，能准确发现车辆行驶环境中存 在的物体，在恶劣环境条件下具有独特的优势。 激光系统可以得到车辆的瞬时车辆速度信息及精确 的车辆与前方车辆的距离信息，被广泛地应用于避障、 超车、防碰撞系统中。
智能运输系统概论
17.2.3 智能车辆的研究范围
3）控制理论尤其是智能控制在智能车辆上的应用 为实现智能车辆对路径的稳定跟踪，性能优良的控 制器是智能车辆必不可少的部分，所以控制理论在智 能车辆上的应用是十分重要的。 智能控制是一门新兴学科，人们目前认为其包括递 阶控制系统、专家控制系统、模糊控制系统、神经控 制系统、学习控制系统五个方面。 真正的意义上的智能车辆只有在计算机技术和智能 控制技术充分发展的基础上才能成为可能。
德国戴姆勒-奔驰汽车公司正在试验一种汽车自动驾 驶系统。
日本研制了一套包括交通信息、行车安全警报、行车 自控和自动驾驶、道路管理等四个方面的系统，从总体 上来说代表了目前世界汽车智能技术的最高水平。
美国在尝试用几十亿美元的计算机网络最终取代司机 的方向盘来驾驶汽车。
智能运输系统概论
第17章 智能车辆与自动驾驶系统
研制AGVS的目的是为了提高仓库运输的自动化水平， 应用领域仅局限于仓库内的物品运输。
在20世纪六、七十年代，AGVS的研究在西欧许多国家 得到了迅速的发展，并将应用扩展到工业生产领域。
进入20世纪80年代，国外掀起了智能机器人研究热潮。
智能运输系统概论
17.2.2 智能车辆的研究方向
从世界各国相关研究成果来看，目前智能车辆的研究 方向主要有以下几个方面：
智能运输第11章 第12章 第13章 第14章 第15章 第16章 第17章 第18章 第19章 第20章
先进的公共交通系统 先进的交通管理系统 城市交通信号控制系统 电子收费系统 高速公路交通事件管理系统 应急指挥调度系统 智能车辆与自动驾驶系统 交通需求管理 智能运输系统标准化 ITS评价
目前，从智能车辆控制算法的处理方式来看，可分为 串行、并行两种结构。
1）串行处理 单CPU结构、集中控制方式，即用一台功能较强的计算 机实现全部控制功能。 多CPU结构、分布式控制方式，即上、下位机二级分布 式结构。上位机负责整个系统的管理及复杂的计算、处理 等功能，而下位机由多个CPU组成，每个CPU具体复责某一 特定的功能。
智能运输系统概论
17.2.2 智能车辆的研究方向
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） 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）
智能运输系统概论
17.2.4 智能车辆体系结构
智能车辆集多种传感器数据融合、视觉信息处理、环境 建模、导航、避障等功能于一体。
按照智能控制理论，智能车辆系统是一个分层递阶的集 散型控制系统，系统一般分为智能级、协调级和执行级。
图 17-1 一种典型的智能车辆体系结构
智能运输系统概论
17.2.4 智能车辆体系结构
20世纪90年代以来，计算机、电子、图像处理等技 术飞速发展。
智能车辆系统（Intelligent Vehicle System，简称IVS）
智能运输系统概论
17.2.1 智能车辆的产生与发展
智能车辆的研究，追根溯源，应该说起始于20世纪50年 代初美国Barrett Electronics公司研究开发出的世界上 第 一 台 自 动 引 导 车 辆 系 统 （ Automated Guided Vehicle System，简称AGVS）。
上述研究可概括为：控、警告系统；半自主式车辆 控制系统；自主车辆控制系统。
智能运输系统概论
17.2.3 智能车辆的研究范围
智能车辆的研究涉及到计算机测量与控制、计算机 视觉、传感器数据融合、车辆工程等诸多领域，可以 说，智能车辆的研究是计算机视觉与计算机控制研究 在车辆工程上的综合。
1）计算机视觉 视觉系统在智能车辆研究中主要起到环境探测和辨 识的作用。将计算机图像信息与其他背景知识及其他 传感器相结合，能快速提取复杂环境中的有用信息， 进而产生合理的行为规划与决策。
17.1 概述 17.2 世界智能车辆的研究与发展 17.3 基于视觉导航的智能车辆模糊逻辑控制 17.4 典型智能车辆与自动驾驶系统介绍 17.5 研究动向分析与问题探讨
智能运输系统概论
17.2 世界智能车辆的研究与发展
随着城市化的进展及汽车的普及，交通环境日趋恶 劣，交通拥挤加剧，交通事故频发，交通问题已经成 为全球范围令人困扰的严重问题；