Driverless cars 无人驾驶汽车

Driverless cars  无人驾驶汽车
Driverless cars  无人驾驶汽车

Driverless cars 无人驾驶汽车

In the self-driving seat

坐在无人驾驶汽车的座位上

Google is miles ahead of its rivals in the race for autonomous motoring

谷歌在无人驾驶领域研发的竞争中已甩开对手几条街

Not quite as glamorous as “Knight Rider”

不如“霹雳游侠”有魅力

TO GOOGLE is now in broad usage as a verb for retrieving information from the internet. If thetech giant has its way,“I Googled” will become a standard reply to the question,“How did youg et here?” On May 28th Google said it would build 100 prototype driverless cars devoid ofpedals, steering wheel or controls save an on/off switch. It is the next stage in its apparentquest to be as ubiquitous on the road as on computer screens.

如今,“谷歌”常被广泛用于互联网信息检索,因而“谷歌”常被用作动词。如果这一科技巨头独行其道,对于“你是怎么过来的?”这种问题,它的标准答案将会是“我谷歌来的”。5月28日,谷歌表示,其将制造100辆无人驾驶原型车,它们没有踏板,没有方向盘,也没有其他各类控制表盘,只留下一个开关键。谷歌希望在无人车的市场能够做到与搜索市场一样,给人们提供生活中必不可少的服务,这显然是下一阶段追求。

People have dreamed about driverless motoring since at least the 1930s, but only in recentyears ha ve carmakers such as Mercedes-Benz and Volvo given the matter more thought, kittingout test car s with the sensors and sophisticated software required to negotiate busy roads.Google has roared ahead by designing a driverless car from the ground up.

至少从19世纪30年代起,人们就已经开始设想无人驾驶汽车,但只有一些汽车制造商,如奔驰、沃尔沃,在近些年尝试把这一想法付诸实践。一辆装备着传感器和复杂软件的测试车需要在繁忙的道路上权衡最佳行车方案。谷歌公司从零起步,设计无人驾驶汽车,已经鹤立鸡群。

But bringing autonomous motoring to the world is proving harder than Google had envisaged . Itonce promised it by 2017. Now it does not see production models coming out before 2020. Thet echnology is far advanced, but needs shrinking in size and cost—Google's current test cars,retrof ittedToyotaand Lexus models, are said to be packed with $80,000-worth of equipment.

但是现实证明,无人驾驶汽车的面世比谷歌预想的要难。它曾承诺到2017年就能面世。而今预计产品模型不会在2020年前被制造出来。这项技术十分超前,但需要缩减产品尺寸及成本,谷歌现阶段的测试车改装自丰田和雷克萨斯的车型,据说测试车里塞满了价值8万美元的设备。

Google's latest efforts may have as much to do with convincing the public and lawmakers asr efining the technology. The firm stresses the safety advantages of computers being more likelytha n humans to avoid accidents. The cars will have a top speed of just 25mph and a front endmadeof soft foam to cushion unwary pedestrians. The benefits could indeed be huge. Drivingtime couldbe given over to working, snoozing or browsing the web. Rather than suffer all thecosts of owninga c ar, some people may prefer to summon a rented one on their smartphoneswhenever they need it. However, the issue of liability in the event of a driverless car crashinghas yet to be resolved.

谷歌最近不仅要努力的完善这项技术,还要同样努力的说服公众及立法者。谷歌强调此产品的优势是安全性,在避免车祸方面,电脑比人类表现更佳。无人驾驶汽车最高车速仅为25英里每小时,其前端由软泡沫材料制造而成,可缓冲粗心的行人。这样确有很大好处。开车的时间可以用于工作,打盹或上网冲浪。比起自己承担拥有一辆车的开销,一些人可能更喜欢在需要车的时候,用他们的智能手机叫辆出租车。然而,无人驾驶汽车发生车祸时的责任认定问题还有待解决。

Turning cars into commodities may not be good news for traditional carmakers. But reinventing motoring as a service fits neatly with Google's plans to become as big in hardwareas in software.

And unlike car firms, which talk vaguely of becoming “mobility providers”,Google has pots of ca sh to make that a reality and no worries about disrupting its current business. Google admits it still has “lots of work to do”. But one day Googling to the shops maybe a common activity.

对传统汽车制造商来说,把无人驾驶汽车转化成为商品,也许不是什么好消息。但是把汽车彻底转变成一种服务,正好契合了谷歌想在硬件领域发展的和在软件领域一样强大的计划。普通汽车公司模糊的表达着成为“移动供应商”的想法,和这些汽车公司不同,谷歌拥有大量资金来实现无人驾驶的设想,并不担心这一项目会扰乱目前公司业务。谷歌承认这一项目还有很多工作要做。但是,有一天,乘坐谷歌无人驾驶汽车去商店购物,也许会变成寻常事。

无人驾驶汽车国内外研究概况

无人驾驶汽车国内外研究概况 无人驾驶车辆,又称为无人车、自主车、智能车辆、室外轮式移动机器人等,涉及认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等交叉学科,是各种新兴技术的综合试验床与理想载体,也是当今前沿科技的重要发展方向。它既包括理论方法与关键技术的突破,也涉及到大量的工程与试验问题,其重大研究意义不仅体现在所包含的核心科学问题上,同时又反映在其重大应用前景与战略价值上,社会关注度极高。 从二十世纪的50年代起,美英德等西方国家已经开始了无人驾驶汽车的研究工作,并且在无人车的控制和商用化方面取得了一定的进展。在汽车工业非常发达的德国,各大汽车公司都资助或联合了高等院校以开发可在普通道路上行驶的无人车。目前,欧盟已经开启了一个名为CyberCars的无人车项目,以推动无人车的研究和各国间的信息共享。 在二十世纪的80年代,我国部分大学开始了无人驾驶汽车的研究工作,但是虽然起步较晚且投入不足,但也取到了一定的成果。目前从事这方面研究工作的主要是国防科技大学、军事交通学院以及清华大学等科研院所。 1 国外无人驾驶车辆研究现状 1.1 美国 美国于上世纪50年代开始对无人驾驶车辆进行研究,在1980年左右其技术得到高速发展。上世纪八十年代,美国陆军开始与国防高级研究计划局(DARPA)进行合作,开展了自主地面车辆(A VL)项目。1995年由卡耐基梅隆大学研制的Navlab-V智能车,完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。美国国防部门在上世纪九十年代末开始进行DEMO系列无人驾驶车辆的研制,总共研制出了十代DEMO无人车。 从2004年开始到2007年,美国国防高级研究计划局(DARPA)举办了3次无人驾驶车辆比赛,主要为了考察在复杂环境下无人驾驶车辆的自主行驶能力。2004年3月在美国西部的莫哈维沙漠(Mojave Desert)举办了首届DARPA挑战赛——崎岖地形大挑战。共有15支队伍参赛,最终没有一支车队完成比赛,其中行驶距离最远的一支队伍是卡耐基梅隆大学的Sandstorm无人驾驶车辆。 图1.1首届DARPA挑战赛中行驶距离最远的Sandstorm无人驾驶车辆

无人驾驶汽车的发展现状与展望

无人驾驶汽车的发展现状与展望 课程名称:无人驾驶车辆设计理论 学生姓名:张原旗、周昕、王铭轩、张妍、王浩淼、于骁 机械与车辆学院

0引言 近年来,互联网技术的迅速发展给汽车工业带来了革命性变化的机会。与此同时,汽车智能化技术正逐步得到广泛应用,这项技术使汽车的操作更简单,行驶安全性也更好,而其中最典型也是最热门的未来应用就是无人驾驶汽车。也许这一趋势能使无人汽车比新能源汽车更早走入大众的生活。 无人驾驶车辆从广义上可以分为地面、空中、水上和水下等多种形式,但现阶段一般特指所有地面无人驾驶载体,它包括军用平台和民用平台,地面无人驾驶车辆起源于军事需求,无人驾驶车辆在军事应用领域的迅猛发展,极大地促进了世界各国研发无人驾驶车辆的热情。 无人驾驶车辆具有异常广阔的应用前景。通过车辆与车辆(V2V)以及车辆与基础设施(V2I)的通信,可以实现无人驾驶车辆与其他车辆、基础设施以及人类之间的交互。凭借这种优势,多个无人驾驶车辆之间可以完成编队,通过交叉口、多任务分配等多种方式的协作,从而形成一种全新的智能交通方式。同时在一些工作环境恶劣、劳动强度较大的领域,如矿区环境,无人驾驶车辆也已崭露头角;另外,无人驾驶车辆还可以应用在军事领域,节省人力,提高作战效率,减少人员伤亡。 汽车的智能化发展是逐步推进的,2014年美国汽车工程师学会(SAE)将汽车自动化等级定义为以下六个层次: L0无自动驾驶(Level 0 Driver Only):完全由驾驶员控制汽车的速度和方向,没有辅助系统的干预。 L1辅助驾驶(Level 1 Assisted):驾驶员持续控制着汽车的纵向或横向的驾驶任务,另一方向的驾驶任务由辅助驾驶系统控制,如辅助泊车系统。 L2部分自动驾驶(Level 2 Partial Automation):驾驶员必须持续监测动态驾驶任务及驾驶环境。在一定的条件下,自动驾驶系统控制汽车的纵向和横向动态驾驶任务,如交通拥堵辅助系统。

(整理)自动控制综合设计_无人驾驶汽车计算机控制系统方案

自动控制综合设计 ——无人驾驶汽车计算机控制系统 指导老师: 学校: :

目录 一设计的目的及意义 二智能无人驾驶汽车计算机控制系统背景知识三系统的控制对象 四系统总体方案及思路 1系统总体结构 2控制机构与执行机构 3控制规律 4系统各模块的主要功能 5系统的开发平台 6系统的主要特色 五具体设计 1系统的硬件设计 2系统的软件设计 六系统设计总结及心得体会

一设计目的及意义 随着社会的快速发展,汽车已经进入千家万户。汽车的普及造成了交通供需矛盾的日益严重,道路交通安全形势日趋恶化,造成交通事故频发,但专家往往在分析交通事故的时候,会更加侧重于人与道路的因素,而对车辆性能的提高并不十分关注。如果存在一种高性能的汽车,它可以自动发现前方障碍物,自动导航引路,甚至自动驾驶,那将会使道路安全性能得到极大提高与改善。本系统即为实现这样一种高性能汽车而设计。 二智能无人驾驶汽车计算机控制系统背景知识 智能无人驾驶汽车是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术,是典型的高新技术综合体。目前对智能汽车的研究主要致力于提高汽车的安全性、舒适性,以及提供优良的人车交互界面。近年来,智能车辆已经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力,很多发达国家都将其纳入到各自重点发展的智能交通系统当中。 通过对车辆智能化技术的研究与开发,可以提高车辆的控制与驾驶水平,保障车辆行驶的安全通畅、高效。对智能化的车辆控制系统的不断研究完善,相当于延伸扩展了驾驶员的控制、视觉和感官功能,能极促进道路交通的安全性。智能车辆的主要特点是以技术弥补人为因素的缺陷,使得即便在很复杂的道路情况下,也能自动地操纵和驾驶车辆绕开障碍物,沿着预定的道路轨迹行驶。 三系统的控制对象 (1)系统中心控制部件(单片机)可靠性高,抗干扰能力强,工作频率最高可达到25MHz,能保障系统的实时性。 (2)系统在软硬件方面均应采用抗干扰技术,包括光电隔离技术、电磁兼容性分析、数字滤波技术等。 (3)系统具有电源实时监控、欠压状态自动断电功能。 (4)系统具有故障自诊断功能。

无人驾驶行业公司研究报告

1. 何为无人驾驶 1.1 概念简言之,无人驾驶汽车就是一种不需要人进行驾驶的智能汽车,也叫轮式移动机器人,即主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。 1.2 原理利用车载传感器来感知车辆周围环境,并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息,自动规划行车路线, 控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。原理上是集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体。 以谷歌为例: 谷歌车顶上安装的激光测距仪在高速旋转时向周围发射64 束激光,激光碰到周围的物体并返回,便可计算出车体与周边物体的距离。计算机系统再根据这些距离数据描绘出精细的3D地形图,然后跟 高分辨率地图相结合,生成不同的数据模型供车载计算机系统使用。这样汽车就能够识别障碍,遵守交通规则。总结为四个词语就是感知、判断、执行、互联。 (1)感知——汽车的眼睛(视觉),耳朵(听觉),身体(触觉):依靠各类传感器获得环境数据,突破人类生理限制。传感器搭载数量的持续提升,使行车数据收集渠道显著拓宽; (2)判断——汽车的大脑(机器智能):根据传感器等输入数据,行车电脑取代司机主动发出控制指令;依靠芯片与算法的不断提升从而得以实现。 (3)执行——汽车的手与脚:电子装臵取代传统机械设备,根据行车电脑指令实施控制; (4)互联——汽车的远程智囊:车内网,车际网,三网融合进一步提升整个交通系统的运行效率。 2. 无人驾驶发展史 2.1 上世纪70 年代,美、英、德等开始进行无人驾驶的研究,在可行性和实用性方面取得了突破性的进展; 2.2 中国从上世纪80 年代开始进行无人驾驶汽车的研究,国防科大在1992 年成功研制出中国第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; 2.3 商业领域 (1)最早进入无人驾驶领域、技术最为成熟的企业要属谷歌,它在2014 年宣布第一部具备完整功能 的自动驾驶汽车研发成功,进入商业化准备阶段;(PS;无人驾驶车已经获得了加利福尼亚州立法获批)(2)其后,通用、奥迪等无人驾驶车辆也都拿到路试资格;

无人驾驶技术及发展现状

无人驾驶汽车的发展现状及展望 摘要:作为未来汽车的发展方向,无人驾驶汽车已经得到社会各方面的关注。本文介绍了国内外无人 驾驶汽车的发展历程,对当前无人驾驶汽车的先进技术进行了分析,最后针对物联网对无人驾驶汽车发展的影响做出了推断。 关键词:无人驾驶汽车、现状、趋势 0 引言 自汽车发明以来,汽车工业就不断促进着人类的创新与社会经济的发展。随着汽车产量与保有量的提高,人们的出行变得方便快捷,而由此带来的交通拥堵与交通事故也成为了人类社会文明的一大阻碍。随着计算机控制技术的发展,越来越多的自动控制技术被应用在汽车上,无人驾驶汽车也成为了汽车产业的一大变革。 无人驾驶汽车也被称为自动驾驶汽车或轮式移动机器人。它在没有人类输入的情况下,通过车载传感器感知周围环境,并根据所获取的信息,依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪实现驾驶[1]。它一般是利用车载传感器来感知车辆周围环境,并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 1 国外无人驾驶发展现状 发达国家从20世纪70年代开始进行无人驾驶汽车研究,目前在可行性和实用性方面,美国和德国走在前列。美国是世界上研究无人驾驶车辆最早、水平最高的国家之一。早在20世纪80年代,美国就提出自主地面车辆(ALV)计划,这是一辆8轮车,能在校园的环境中自主驾驶,但车速不高。美国其它一些着名大学,如卡耐基梅隆大学、麻省理工学院等都先后于20世纪80年代开始研究无人驾驶车辆。然而,由于技术上的局限和预期目标过于复杂,到20世纪80年代末90年代初,各国都将研究重点逐步转移到问题相对简单的高速公路上的民用车辆的辅助驾驶项目上。1995年,一辆由美国卡耐基梅隆大学研制的无人驾驶汽车Navlab2 V完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。在全长5000 km的美国州际高速公路上,整个实验96%以上的路程是车辆自主驾驶的,车速达50~60 km /h。尽管这次实验中的Navlab2V 仅仅完成方向控制,而不进行速度控制(油门及档位由车上的参试人员控制),但这次实验已经让世人看到了科技的神奇力量。丰田汽车公司在2000年开发出无人驾驶公共汽车。这套公共汽车自动驾驶系统主要由道路诱导、车队行驶、追尾防止和运行管理等方面组成。安装在车辆底盘前部的磁气传感器将根据埋设在道路中间的永久性磁石进行导向,控制车辆行驶方向[2]。2005年,美国国防部“大挑战”比赛上,最终由美国斯坦福大学工程师们改装的一辆大众途锐多功能车经过7个半小时的长途跋涉完成了全程障碍赛,第一个到达了终点。在赛道上,无人驾驶汽车需要穿越沙漠、通过黑暗的隧道、越过泥泞的河床并需要在崎岖险峻的山道上行使,整个行程无人驾驶汽车需要绕过无数个障碍。2011年,美国内华达州通过允许无人驾驶汽车上路的法律后,谷歌成为世界上第一个获得无人驾驶汽车授权的公司。2013 年,英国政府拨款150 万英镑,用来在伦敦以北的小城米尔顿凯恩斯的道路上,进行无人驾驶汽车实地试验这些别称为豆荚的自动驾驶汽车行驶速度为19 km/h,它们将在专用道路上搭载乘客前往市区各地。英国政府希望在2015年前先投入20 辆有驾驶员管理的豆荚运营,并在2017年投入百辆无人驾驶的豆荚2013年底,美国密歇根大学批准了一项600万美元的安全驾驶项目,建造用于测试自动驾

工程测试技术_无人驾驶汽车导航

无人驾驶汽车中的自动导航装置 设计 13机制一班 1310421104 王讲

【摘要】随着技术的发展,无人驾驶作为新兴的驾驶技术已经日渐成熟。作为无人驾驶中“指南针”——自动导航系统无疑是决定着为无人驾驶成熟度的标志之一。能否准确、快速、灵敏地寻径,将直接影响到整个驾驶系统的响应时间及控制的准确性。 本文就现今的技术发展现状,结合工程测试技术相关知识给出了较为可行的控制方案。通过对传感器、电子控制器(ECU)和执行器的组成与工作原理;自动变速、动力转向、巡行(CCS)等系统的电子控制技术;数字仪表及其显示等装置的研究来制定了这套导航系统。由于专业性的限制,本文只是笼统地概括了该系统的执行方式以及组成部分,不就深层次的技术问题进行研究。 整个设备采用电子控制器(ECU)作为整个控制系统的核心,ECU收集各个传感器的信息,并将数据处理后传递到控制端。该系统包含了距离雷达、红外传感器、图形识别摄像头等多个传感器,以方便获取车辆行驶过程中的车距、路线和道路标识等信息。同时该设备安装有GPS模块和网络通信模块,通过对实时路况信息和道路导航信息的整个给出合理的行驶路线。

Ⅰ引言 1.1 背景 从20世纪70年代开始,美国、英国、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。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。 现今诸如谷歌、特斯拉等高新技术公司都在无人驾驶方面有着飞速的发展。据汤森路透知识产权与科技最新报告显示,2010年到 2015年间,与汽车无人驾驶技术相关的发明专利超过22,000件,并且在此过程中,部分企业已崭露头角,成为该领域的行业领导者。国内的许多汽车企业也纷纷朝该方向发展。作为无人驾驶中的导航部分也正是该技术的核心技术之一。 1.2 问题重述 要求设计的导航装置能够自动测量与前车的距离,与旁车的距离,自动识别道路标识。设计与说明装置的原理与方法,画出组成结构图,所采用的主要传感器电路和系统。 1.3 问题分析 该问题在实际生产中已经得到解决,可以借鉴相关的案例进行设计。如谷歌自动无人车,特斯拉的无人车导航系统等。在根据工程测试技术的相关分析即可完成较为可行的系统及结构设计。 Ⅱ工作原理 该装置通过两个图形识别摄像头识别道路上的标识,通过车周围的十四个超声波传感器测量车辆与其他车辆的距离。然后将该两处传感器的信息传送到 Ⅲ系统综述

无人驾驶汽车的传感器系统设计及技术展望

一、无人驾驶汽车传感器的研究背景和意义 无人驾驶汽车是人工智能的一个非常重要的验证平台,近些年成为国内外研究热点.无人驾驶汽车作为一种陆地轮式机器人,既与普通机器人有着很大的相似性,又存在着很大的不同.首先它作为汽车需保证乘员乘坐的舒适性和安全性,这就要求对其行驶方向和速度的控制更加严格;另外,它的体积较大,特别是在复杂拥挤的交通环境下,要想能够顺利行驶,对周围障碍物的动态信息获取就有着很高的要求。无人驾驶的研究目标是完全或部分取代驾驶员,是人工智能的一个非常重要的实现平台,同时也是如今前沿科技的重要发展方向。当前,无人驾驶技术具有重大的应用价值,生活和工程中,能够在一定程度上减轻驾驶行为的压力;在军事领域内,无人驾驶技术可以代替军人执行侦查、排雷、以及战场上危险环境中的任务;在科学研究的领域,无人驾驶技术可以实现外星球等极端环境下的勘探活动。无人驾驶车辆技术,又称智能车辆,即利用将无人驾驶的技术应用于车辆的控制中。 国外的无人驾驶车辆技术大多通过分析激光传感器数据进行动态障碍物的检测。代表有斯坦福大学的智能车“Junior”,利用激光传感器对跟踪目标的运动几何特征建模,然后用贝叶斯滤波器分别更新每个目标的状态;卡耐基?梅隆大学的“BOSS”智能车从激光传感器数据中提取障碍物特征,通过关联不同时刻的激光传感器数据对动态障碍物进行检测跟踪。牛津大学研制的无人车辆“WildCat”,不使用GPS,使用激光雷达和相机监控路面状况。我国相关技术开展较晚,国防科学技术大学研制的自主车“开路雄狮”,采用三维激光雷达Velodyne作为主要传感器,将Velodyne获取的相邻两激光数据作差,并在获得的差分图像上进行聚类操作,对聚类结果建立方盒模型。 无人驾驶车辆是一项融合了认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等多学科的技术,涉及到电子电路,计算机视觉,自动控制,信号处理等多学科技术。无人驾驶汽车的出现从根本上改变了传统的“人——车——路”闭环控制方式,将无法用规则严格约束的驾驶员从该闭环系统中请出去,从而大大提高了交通系统的效率和安全性,是汽车工业发展的革命性产物。 二、无人驾驶汽车的传感器系统整体设计 无人驾驶汽车的实现需要大量的科学技术支持,而其中最重要的就是大量的传感器定位。核心技术是包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制等各个模块。其中有几个关键的技术模块,包含精确GPS定位及导航、动态传感避障系统、机械视觉三个大部分,其他的如只能行为规划等不属于传感器范畴,

无人驾驶车发展现状

第一次作业无人驾驶车发展现状 通信工程学院三班张琪学号52130322 新的时代,汽车作为人们出行的必备交通工具,为人类的日常生产生活带来极大的方便。但是,汽车的过度使用同时也给人类的生活带来了一些不好的影响,交通堵塞、交通事故时有发生。近年来,互联网技术的迅速发展给汽车工业带来了革命性变化的机会。与此同时,汽车智能化技术正逐步得到广泛应用,这项技术使汽车的操作更简单,行驶安全性也更好,而其中最典型也是最热门的未来应用就是无人驾驶汽车。 无人驾驶汽车即自动驾驶智能汽车,就是在没有人类参与的情况下,依靠车内的计算机系统,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,来感知车辆周围环境,并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息,随即作出反应判断,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上完成行驶。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。无人驾驶汽车技术以全新的驾驶方式改变了传统的驾驶体验,它把不可控制的驾驶员从驾驶位置剔除,不仅大大的提升了交通系统的效率和安全性能还使人们告别了长途的无聊驾驶,进而提高了社会的收益和保障了人身安全。 无人技术的普及,永远离不开动机和技术这两个关键因素。前一个因素是需求问题,随着市场对汽车安全和智能化的要求越来越高,越来越多的企业与科研机构也参与到这个领域;后一个因素是技术问题。目前来看,无人驾驶技术的完 全实现也只是时间问题了。 首先来了解一些国外无人驾驶汽车发展现状。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。汽车企业对于全自动驾驶的观点似乎略有分歧。事实上,部

无人驾驶关键技术分析三篇

无人驾驶关键技术分析三篇 篇一:无人驾驶关键技术分析 无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块,无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。(1)环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳,无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息。为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量,无法满足测量的需要。因而,必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量,将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同,我们采用两种方法进行检测:无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便,主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。 无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主,被动型测距传感器为辅,采用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下,执行任务的需要,最重要的是处理数据量小,实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算,无需知道障碍物的具体信息。

而视觉作为环境感知的一个重要手段,虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性,而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面,视觉也是必不可少的手段。 (2)导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置,是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除了定位辅助之外,不需要外界其他的协助,即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据,所有的计算在终端完成,在任何情况下均可实现定位,但是自主导航设备的计算资源有限,导致计算能力差,有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类:相对定位:主要依靠里程计、陀螺仪等内部感受传感器,通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。 绝对定位:主要采用导航信标.主动或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位:综合采用相对定位和绝对定位的方法,扬长避短,弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。 网络导航能随时随地通过无线通信网络、交通信息中心进行信息交互。移动设备通过移动通信网与直接连接于Internet的web GIs服务器相连,在服务器执行地图存储和复杂计算等功能,用户可以从服务器端下载地图数据。

最新无人驾驶测试场国内外发展现状

一、无人驾驶测试场的概述 无人驾驶测试场是重现无人驾驶汽车使用中遇到的各种各样道路条件和使用条件的测试场地,用于验证和试验无人汽车的软件算法的正确性。试验道路是实际存在的各种各样的道路经过集中、浓缩、不失真的强化并典型化的道路,包括高速公路、城市道路、乡村道路等正常路面,及可造成汽车强烈颠簸的坏路等。此外,测试场还要布局GPS基站、通讯基站、智能红绿灯等基础设施,提供无人驾驶和车联网技术的测试环境。汽车在试验场试验比在实验室或一般行驶条件下的试验更严格、更科学、更迅速、更实际。 二、国内外无人驾驶测试场现状 目前,世界各国都积极投入和支持无人驾驶技术,美、欧、日等发达国家及地区更是斥资建设无人驾驶测试场,推动无人驾驶汽车尽早上路。现阶段各国无人驾驶测试场的情况如下: (一)美国 美国无人驾驶示范区分为两大竞争阵营,东部的底特律Motor City(位于密西根州)和西部的硅谷Silicon Valley(位于加利福尼亚州),分别有两个汽车测试示范区。 1、Mcity(美国密歇根大学) Mcity是世界上第一座测试无人驾驶汽车、V2V/V2I车联网技术而打造的无人驾驶试验区,Mcity由密歇根大学交通改造研究中心(MTC)负责建立,位于密歇根州的安娜堡市,占地32英亩(12.9万平方米),斥资1000万美元(由密歇根大学和密歇根州交通部共同出资)。目前已与福特、通用、本田、日产、丰田、德尔福等15家车企及零部件供应商以注资方式展开合作。

图1.Mcity测试车全景图 Mcity模拟城市和郊区环境,但里面所有的设施,甚至行人都是假的。这座虚拟城市将建造40栋大楼的正面外观、成直角的十字路口、交通圈、桥梁、隧道、砾石道路以及建筑护栏等大量障碍物。 图2.Mcity模拟设施 园区内设有城市路况、乡村路况、高速路况、环岛路况、横穿铁路路况等,光路面就分为柏油路、土路、砖路、输液覆盖路面等,在美国能看到的路况,在这里都能看到。 Mcity主要包括两个测试区域:用于模拟高速公路环境的高速实验区域,;

2015-2021年中国无人驾驶汽车市场分析及投资策略研究报告

2015-2021年中国无人驾驶汽车市场分析及投资策略研究报告 艾凯咨询网 https://www.360docs.net/doc/3f17173881.html,

什么是行业研究报告 行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等,为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。 企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场,但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。一个全面竞争的时代,不但要了解自己现状,还要了解对手动向,更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。 行业研究报告的构成 一般来说,行业研究报告的核心内容包括以下五方面:

行业研究的目的及主要任务 行业研究是进行资源整合的前提和基础。 对企业而言,发展战略的制定通常由三部分构成:外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。 行业与企业之间的关系是面和点的关系,行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间;企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。 行业研究的主要任务: 解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位 分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度 预测并引导行业的未来发展趋势 判断行业投资价值 揭示行业投资风险 为投资者提供

2015-2021年中国无人驾驶汽车市场分析及投资策略研究报告 【出版日期】2015年 【交付方式】Email电子版/特快专递 【价格】纸介版:7200元电子版:7200元纸介+电子:7500元 无人驾驶汽车是一种智能汽车,也可以称之为轮式移动机器人,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。 无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境,自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。 它是利用车载传感器来感知车辆周围环境,并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体,是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物,也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志,在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景 本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数

无人驾驶汽车的传感器系统设计及技术展望

一、无人驾驶汽车传感器的研究背景与意义 无人驾驶汽车就是人工智能的一个非常重要的验证平台,近些年成为国内外研究热点.无人驾驶汽车作为一种陆地轮式机器人,既与普通机器人有着很大的相似性,又存在着很大的不同.首先它作为汽车需保证乘员乘坐的舒适性与安全性,这就要求对其行驶方向与速度的控制更加严格;另外,它的体积较大,特别就是在复杂拥挤的交通环境下,要想能够顺利行驶,对周围障碍物的动态信息获取就有着很高的要求。无人驾驶的研究目标就是完全或部分取代驾驶员,就是人工智能的一个非常重要的实现平台,同时也就是如今前沿科技的重要发展方向。当前,无人驾驶技术具有重大的应用价值,生活与工程中,能够在一定程度上减轻驾驶行为的压力;在军事领域内,无人驾驶技术可以代替军人执行侦查、排雷、以及战场上危险环境中的任务;在科学研究的领域,无人驾驶技术可以实现外星球等极端环境下的勘探活动。无人驾驶车辆技术,又称智能车辆,即利用将无人驾驶的技术应用于车辆的控制中。 国外的无人驾驶车辆技术大多通过分析激光传感器数据进行动态障碍物的检测。代表有斯坦福大学的智能车“Junior”,利用激光传感器对跟踪目标的运动几何特征建模,然后用贝叶斯滤波器分别更新每个目标的状态;卡耐基?梅隆大学的“BOSS”智能车从激光传感器数据中提取障碍物特征,通过关联不同时刻的激光传感器数据对动态障碍物进行检测跟踪。牛津大学研制的无人车辆“WildCat”,不使用GPS,使用激光雷达与相机监控路面状况。我国相关技术开展较晚,国防科学技术大学研制的自主车“开路雄狮”,采用三维激光雷达Velodyne作为主要传感器,将Velodyne获取的相邻两激光数据作差,并在获得的差分图像上进行聚类操作,对聚类结果建立方盒模型。 无人驾驶车辆就是一项融合了认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等多学科的技术,涉及到电子电路,计算机视觉,自动控制,信号处理等多学科技术。无人驾驶汽车的出现从根本上改变了传统的“人——车——路”闭环控制方式,将无法用规则严格约束的驾驶员从该闭环系统中请出去,从而大大提高了交通系统的效率与安全性,就是汽车工业发展的革命性产物。 二、无人驾驶汽车的传感器系统整体设计 无人驾驶汽车的实现需要大量的科学技术支持,而其中最重要的就就是大量的传感器定位。核心技术就是包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制等各个模块。其中有几个关键的技术模块,包含精确GPS定位及导航、动态传感避障系统、机械视觉三个大部分,其她的如只能行为规划等不属于传感器范畴,属

无人驾驶关键技术分析

无人驾驶关键技术分析 无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块,无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。 (1)环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳,无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息。为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量,无法满足测量的需要。因而,必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量,将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同,我们采用两种方法进行检测:无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便,主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。 无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主,被动型测距传感器为辅,采用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下,执行任务的需要,最重要的是处理数据量小,实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算,无需知道障碍物的具体信息。 而视觉作为环境感知的一个重要手段,虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性,而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面,视觉也是必不可少的手段。 (2)导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置,是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除了定位辅助之外,不需要外界其他的协助,即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据,所有的计算在终端完成,在任何情况下均可实现定位,但是自主导航设备的计算资源有限,导致计算能力差,有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类:相对定位:主要依靠里程计、陀螺仪等内部感受传感器,通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。 绝对定位:主要采用导航信标.主动或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位:综合采用相对定位和绝对定位的方法,扬长避短,弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。 网络导航能随时随地通过无线通信网络、交通信息中心进行信息交互。移动设备通过移动通信网与直接连接于Internet的web GIs服务器相连,在服务器执行地图存储和复杂计算等功能,用户可以从服务器端下载地图数据。

无人驾驶车实验实训系统技术参数

无人驾驶车实验实训系统技术参数 1.车辆结构组成: ★1. 车辆采取独立电机驱动形式,可灵活配置成可设定前驱、后驱、四驱、独立四驱等各种控制模式; ★2. 车辆配置主动转向系统,转向电机的扭矩、转角的精确控制,方便实现主动转向控制和智能车相关控制实验; ★3. 系统包含差分GPS、惯性导航设备、激光雷达、毫米波雷达、摄像头等硬件设备。4. 感知系统与底层控制系统能够在硬件上方便连接,软件上兼容,可实现数据自由交互及扩展程序的开放接口; 5. 配备适合放置快速控制原型和GPS、雷达等传感器的安装支架; 6. 配备急停开关,电机可回馈制动并配独立的液压制动确保实验安全; 7. 配备电脑测试用支架,方便实验员实时观察数据; 8. 加装5V直流,12V直流,220V交流电源接口; 9. 动力电池采用全新原装电芯,容量120Ah以上,满足至少100Km的续航里程,带BMS 系统及车载充电机。 2.性能指标: ★1. 单个电机额定功率至少10kW(整车额定功率40kw),峰值功率单轮至少15kW(整车峰值功率最少60kw); ★2. 能够实时提供车辆位置信息、道路信息以及障碍物等信息。 ★3. 能够实现车辆自动定位、速度跟踪、以及轨迹跟踪、车道保持及自动避撞等功能。 4. 差分GPS及惯性导航系统:定位精度达到亚米级,定向精度不小于0.5度,采样更新频率不小于20Hz,航向精度不小于1°,分辨率不小于0.01°,测量范围为俯仰± 90°,输出频率50Hz ; 5. 采用velodyne公司VLP-16或与其同类的激光雷达:测量距离100m,测量角度270°,角度分辨率0.25° (360°/1,440 steps,扫描时间25msec/scan; 6. 毫米波雷达:测量距离不小于80m,更新率50msec,距离精度不小于0.5m; 7. 前向双目摄像头:探测距离100m,识别距离50m,辨认距离30m,垂直运行监视范围广,视角度±80°,图像尺寸: 1920×1080,支持红外。 8. 四个车轮均安装主动式轮速传感器; 9. 安装前轮转向角传感器,可实现精确测量前轮转角和转速; 10. 悬架处安装线位移传感器,记录悬架行程; 11. 带有防滚架,满足侧翻实验的安全需要; 3. 功能要求:

低速环境下无人驾驶智能车路径规划及避障策略 丁永哲

低速环境下无人驾驶智能车路径规划及避障策略丁永哲 摘要:智能车的导航策略和避障方法作为无人驾驶系统对外界环境感知和处理 的核心技术,其功能实现主要是使智能车能够无碰撞的、满足一定性能指标(时间、能量等)从当前状态移动到目的状态。而作为无人驾驶智能车系统中的核心 组成部分,对于其研究和设计则显得不可或缺。 论文首先阐述了无人驾驶智能车技术发展现状,介绍了与局部避障和全局导 航相关的基础理论研究,并基于动力学、运动学建立了智能车的数学模型,使用Gmapping算法对智能车所处的周身环境进行了建模。为了尽可能提高智能车避 障和导航的能效性,论文根据已有理论分析了多种导航和避障策略在半结构化低 速环境下应用的优缺点,设计了基于激光雷达传感器数据建环境地图,局部避障 与全局导航相结合的智能车避障导航系统。 其次,研究了局部避障策略中多传感器组合方案,基于超声波测距传感器和 激光测距传感器建立近距离避障传感器组合,对其无人车采集数据进行融合处理。为降低融合算法的冗余度,将联合卡尔曼数据融合算法中子滤波器替换为互补滤 波器,得到优化后数据融合算法。通过仿真分析可得该优化的数据融合算法提高 了检测障碍物距离的精确度,降低了算法融合运行时间。 再次,以智能车无碰撞、且避碰路径最短为判断准则,基于优化的A*算法结 合高优先级的近距离避障策略,设计了智能无人车避障导航方案,从而实现对智 能车的自主移动导航,并通过软件仿真验证,该策略方案能够保持智能车在低速 环境下无碰撞的、以最短路径抵达目标地点,证明了该设计方案的合理性。 最后,设计了半结构智能车仿真测试硬件系统,通过智能车样车对提出的避 碰导航系统进行测试,证明了基于优化的A*算法的避障导航方案在智能车的路径规划中的有效性和可行性。 关键词:无人驾驶;智能车;Gmapping;优化A*算法;联合卡尔曼算法 1 绪论 1.1 课题研究背景与意义 无人驾驶智能车(Driverless smart car)又称为智能轮式移动机器人。理论上 它被解释为一类能够借助一定方式感知周围环境和车辆自身状态,能够实现行驶 在有障碍物的路段或其它环境中面向设定目标的自主运动,进而完成设定作业功 能的机器人系统[16]。这类机器人不同于其他机器人之处在于凸显了独特的移动 方式和应用场景,是一类在尖端科学领域和平常生活中都有广泛应用和科研价值 的类别。对于它的研究,包含了经济、国防、科技、教育、文化和生活等众多领域,人们对它的关注度也越来越高,随着近年MCU微处理器以及传感器的高速 发展,超大规模集成电路系统(VLSI System)的普及,传感器数据融合、动态环境 建模与定位、导航策略等诸多相关领域算法得以在智能车上实现。与此同时,对 无人驾驶技术的研究也成为当今研究热点领域之一。 进入二十一世纪,国家经济依然保持高速发展阶段,人民生活水准不断提高,其中,汽车工业领域和智能化领域也呈现井喷式高速发展。2011年7月,我国机动车保有量达到2.19亿辆,回顾上世纪八十年代,我国汽车社会保有量才仅仅为1219万辆。数量增长让整个世界都为之震惊。这一发展一方面改变了人们的生活 习惯,改变了人们的出行方式,与此同时也带来了很多社会问题。就目前较为突 出的几个方面,安全事故、尾气污染、交通堵塞等,让各个领域的研究者和人们 头疼不已。为了解决上述问题,诞生了无人驾驶智能汽车、城市公共轨道交通,

机械设计之无人驾驶汽车的发展史

汽 车 的 未 来 小组成员: 胡书明(组长)(1608100312)、何克锦(1608100311)何雄(1608100310)、雨(1608100309) 专业班级:车辆工程103班

目录 第一章无人驾驶汽车的简介 第二章无人驾驶汽车的发展状况 第一节:国外发展状况 第二节:国发展状况 第三章无人驾驶汽车采用的技术 第一节:关键技术 第二节:目前技术 第三节:将采用的技术 第四章无人驾驶汽车的自动泊车系统第五章无人驾驶汽车的发展前景 第一节:发展方向 第二节;道德争议 第六章无人驾驶汽车即将来临 第一节:英国版:外形就像飞船 第二节:法国版:采用巡航导弹技术 第三节:德国版:外形像普通轿车 第四节:美国版:谷歌无人驾驶汽车

第一章:无人驾驶汽车的简介 无人驾驶汽车是一种智能汽车,也可以称之为轮式移动机器人,主要依靠车的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体,是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物,也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志,在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。无人驾驶汽车从根本上改变了传统的“人—车—路”闭环控制方式,将不可控的驾驶员从该闭环系统 中 请出去,从而大大提高了交通系统的效率和安全性。 从20世纪70年代开始,美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究,目前在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。我国从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年成功研制出我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交通大学研制成功,该车有望于两年之率先在世纪公园进行示运营,并在2010年世博会上一展身手。到时游客只需在公园的入口处按下一个按钮,一辆没有司机的四座敞篷汽车就会从远处开过来缓缓停下,然后搭载

无人驾驶汽车关键技术研究

摘要:对无人驾驶汽车及其关键技术进行了研究。概括性描述了无人驾驶汽车的定义、意义及国内外研究现状,论述了无人驾驶汽车中应用到的环境感知、障碍规避、路径规划、车辆控制等关键技术,详细论述了自动避障系统的数据采集、数据处理、数据执行模块从而阐明了其工作原理及工作过程,对无人驾驶汽车的未来做出了合理展望。 关键词:无人驾驶汽车;自动测距;自动避障 Key Technology Research of Driver-less Car Abstract:Abstract: The driver-less car and its key technologies are studied. General description of the definition , significance and research status at home and abroad of unmanned vehicles, discusses the application of key technology in unmanned vehicles like environmental awareness, obstacle avoidance, path planning and vehicle control. The automatic collision avoidance system of data acquisition, data processing, data execution module are discussed in detail which clarify its working principle and working process, in addition to make a reasonable future prospects of the unmanned vehicle. Key words:driver-less car; automatic location; automatic obstacle avoidance 1 引言 随着社会的进步,汽车工业的不断发展,如今越来越多的普通家庭都拥有了汽车,这使得全世界汽车保有量飞速增加。汽车一方面让我们的出行变得更加方便快捷,另一方面却也给我们的生活带来了诸多不利,汽车造成的交通事故、交通堵塞给人类带来了极大的生命与财产损失。在这样的背景之下无人驾驶汽车横空出世,无人驾驶汽车集成了大量最顶尖的科学技术,使汽车能够做到完全的无人驾驶,并保证绝对的行车安全,无人驾驶汽车一定会在不久的将来得到广泛的普及。 2 无人驾驶汽车概述 无人驾驶汽车定义 国际标准化组织ISO、美国汽车工程师学会SAE、中国国标GB等国内外权威机构均未给出无人驾驶汽车的确切定义。通过中外学者对无人驾驶汽车认识的总结可以大致得出无人驾驶汽车的定义,无人驾驶汽车是在传统汽车基础之上发展起来的,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,是集自动控制技术、传感技术、人工智能技术、视觉计算等众多技术于一体的新型智能汽车,是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。

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