ADAS和自动驾驶的现状和技术路径 20180616
未来自动驾驶技术的发展现状与趋势
未来自动驾驶技术的发展现状与趋势随着科技的不断进步，自动驾驶技术成为了一个备受关注的领域。
自动驾驶技术的发展将会带来巨大的改变。
未来自动驾驶技术的发展现状与趋势如何呢？1. 自动驾驶技术的发展现状在自动驾驶技术的发展中，人工智能与机器学习成为了核心技术。
这些技术将车辆变成了一种智能系统，自动驾驶系统可以通过激光雷达、摄像头、超声波传感器等稳定且具有高精度的传感器来感知周围环境，然后通过人工智能和机器学习实现自主驾驶。
目前，各大汽车厂商以及科技巨头都在积极地研发自动驾驶车辆。
自动驾驶车辆的测试也在全球多个地方进行，比如美国、欧洲和中国等。
值得注意的是，在测试过程中出现的事故给自动驾驶技术带来了一定挑战。
因此，自动驾驶技术的发展需要更好的安全措施和更为完善的规定。
2. 未来自动驾驶技术的趋势未来自动驾驶技术的发展趋势包括以下几个方面：2.1. 将智能技术与交通网络相结合随着智能技术的不断发展，未来自动驾驶技术将能够实现与城市交通网络的无缝对接。
通过智能化的交通信号灯和道路设施，自动驾驶车辆将能够自由地运行，大大提高了交通效率。
2.2. 更好的构建自然语言处理系统未来的自动驾驶车辆需要能够与人类无缝交互，因此构建更好的自然语言处理系统是十分必要的。
这些车辆需要能够听懂人类的指令，并向人类提供相关信息。
毫无疑问，自然语言处理系统将成为未来自动驾驶技术中不可或缺的一部分。
2.3. 更人性化的设计和更加环保的车辆未来自动驾驶车辆需要考虑满足乘客的需求，包括更加舒适的内饰，以及更加环保的车辆设计。
这将有助于提高乘客对自动驾驶车辆的信任度，进而推动自动驾驶技术的普及。
2.4. 改变出行方式未来自动驾驶技术的发展将会改变我们的出行方式。
比如，我们将仅需通过手机应用程序订购车辆，并可以享受快速、便宜、环保的服务，从而减少我们对私人汽车的依赖。
此外，自动驾驶车辆的出现将会为城市带来更多的空间和新的机会，因为我们不再需要如此多的停车位。
自动驾驶技术发展现状及前景展望
自动驾驶技术发展现状及前景展望1. 引言1.1 概述自动驾驶技术作为现代交通领域的一项重要创新，通过利用各种传感器和智能算法，使汽车能够在没有人类干预的情况下完成行驶任务。
随着科技的不断进步和社会对于安全、便捷交通需求的增长，自动驾驶技术正日益受到广泛关注和研究。
1.2 研究背景在过去的几十年中，自动驾驶技术取得了显著的进展，由最初只是实验室中的概念变成了现实生活中的可行选择。
自动驾驶已经在某些特定场景下得到了广泛应用，例如高速公路上的辅助驾驶系统和无人物流配送车辆等。
同时，巨头科技公司和汽车制造商纷纷投入资金与资源来研发更先进、更可靠的自动驾驶系统。
1.3 目的和意义本文旨在综述当前自动驾驶技术发展现状，并展望其未来前景。
通过对自动驾驶技术应用领域、原理实现方式以及发展历程与成就进行梳理，我们可以了解自动驾驶技术的最新发展动态。
此外，文章还将探讨自动驾驶技术目前面临的挑战与问题，包括道路安全与法律法规、技术不足与风险控制以及社会接受度和道德考量等方面的因素。
最后，通过对技术创新与发展方向、产业变革与市场前景以及影响因素分析及预测的讨论，我们可以对自动驾驶技术未来的发展趋势做出一定的展望。
总之，本文旨在全面而深入地分析自动驾驶技术，为读者提供关于该领域最新进展和未来发展趋势的洞察，并针对现有问题提出实践建议和思考深化。
相信通过本文的阅读，读者们将能够更好地了解自动驾驶技术在交通领域中的重要性和潜力，并为相关研究和应用提供参考和启示。
2. 自动驾驶技术的发展现状2.1 技术应用领域自动驾驶技术是指在无需人工干预的情况下，汽车能够自主感知周围环境并进行决策和控制的一种技术。
目前，自动驾驶技术已广泛应用于以下几个领域：城市交通：在城市道路上，自动驾驶技术可以提高行车安全性和交通效率。
通过车辆间的信息交互和智能算法的运用，可以实现自动跟车、自动并线、自动停车等功能。
物流运输：在物流行业中，利用自动驾驶技术可以实现货物的无人配送。
自动驾驶技术发展现状及未来趋势展望
自动驾驶技术发展现状及未来趋势展望自动驾驶技术是近年来一直备受关注的热门话题。
随着人工智能和机器学习的不断进步，自动驾驶汽车的发展突飞猛进。
在过去几年中，许多汽车公司和科技巨头纷纷加入到这个领域，并推出了各种自动驾驶汽车的原型车和概念车，以展示他们的技术实力和未来发展方向。
然而，尽管自动驾驶技术在未来具有巨大的潜力，但仍然面临许多技术和法律上的挑战。
目前，自动驾驶技术实现的关键在于传感技术和数据处理能力。
通过使用激光雷达、摄像头和其他传感器，自动驾驶汽车能够实时地感知周围环境，并快速作出相应的反应。
这些传感器收集到的数据需要经过复杂的算法处理，才能使车辆做出准确的决策。
因此，大量的计算资源和高效的算法是实现自动驾驶的关键。
此外，为了保证安全性和稳定性，车辆还需要与其他车辆和道路基础设施进行实时的通信。
这样的高度自动化系统需要强大的计算能力、高速数据传输和低延迟的通信技术的支持。
随着技术的不断进步，自动驾驶汽车正朝着逐步实现商业化的方向发展。
一些汽车公司已经开始在特定的地区进行自动驾驶出租车和共享汽车的实际应用试验。
例如，Uber和Lyft等打车平台已经开始在美国的一些城市推出自动驾驶出租车服务。
此外，一些高端汽车制造商也推出了具备自动驾驶能力的量产车型，例如特斯拉的AutoPilot功能和奔驰的Drive Pilot系统。
这些都是自动驾驶技术商业化的重要里程碑，为未来的发展奠定了基础。
然而，自动驾驶技术仍然面临许多挑战和限制。
首先，安全性一直是自动驾驶技术发展的主要关注点之一。
虽然自动驾驶汽车能够通过实时感知和计算来避免许多人为错误，但在复杂路况和突发状况下仍然可能出现事故。
其次，法律和监管体系的缺乏或不完善也是制约自动驾驶技术发展的因素之一。
目前，很多国家还没有明确的法规来规范自动驾驶汽车的上路运行。
这使得自动驾驶技术在商业化和普及化方面受到限制。
在未来，自动驾驶技术将继续发展，实现更高水平的自动化。
自动驾驶行业现状 困难 建议
自动驾驶行业现状困难及建议自动驾驶技术作为未来交通领域的重要发展方向，受到了广泛关注。
然而，目前自动驾驶行业在技术、市场推广、政策法规等方面面临着诸多困难。
本文将从现状出发，分析自动驾驶行业存在的困难，并提出一些建议，以期推动自动驾驶行业的健康发展。
一、自动驾驶行业现状1. 技术难题尚未完全突破自动驾驶技术虽然取得了长足进步，但仍存在许多难题有待解决。
在复杂天气和路况下的自动驾驶仍然面临挑战，尤其是在雨雪、大雾等恶劣环境下的行驶表现不尽如人意。
自动驾驶系统对于交通信号、行人、动物等各种意外情况的识别和应对能力也需要进一步提升。
2. 市场推广受阻虽然无人驾驶汽车在一些发达国家得到了试点推广，但从整体来看，自动驾驶汽车的市场普及仍面临着一系列问题。
由于技术限制和监管政策问题，自动驾驶汽车的上路应用仍受到一定的限制。
用户对自动驾驶汽车的信任度有所不足，对自动驾驶技术的安全性和可靠性存有疑虑。
自动驾驶汽车的成本较高，普通用户难以接受，这也制约了其市场推广的步伐。
3. 政策法规尚不完善当前，自动驾驶汽车的监管政策尚不完善，相关法规存在滞后和空白，未能跟上自动驾驶技术发展的步伐。
自动驾驶汽车在行驶中的责任、保险等问题亟待解决，监管政策的跟进能力还有待提高。
二、自动驾驶行业的困难1. 技术方面的困难：自动驾驶技术尚未完全成熟，对于复杂环境的适应能力还有待提高，特别是在特殊天气和复杂交通情况下的表现不佳。
自动驾驶技术的算法和硬件设备也需要不断完善，以提高自动驾驶汽车的安全性和可靠性。
2. 市场推广方面的困难：自动驾驶汽车在市场推广中受到了种种制约。
首先是用户信任度不足，很多用户对自动驾驶技术存在质疑，担心其安全性和可靠性。
自动驾驶汽车的成本较高，一般用户难以承担，这也制约了其市场推广的步伐。
监管政策的不完善也成为限制自动驾驶汽车市场普及的重要因素。
3. 政策法规方面的困难：自动驾驶汽车的监管政策尚不完善，相关法规滞后且存在空白，未能跟上自动驾驶技术发展的步伐。
自动驾驶技术的发展现状及趋势
自动驾驶技术的发展现状及趋势随着信息技术的不断发展，人工智能和机器学习等技术的应用，自动驾驶技术正发生着越来越多的变革。
在未来的几年内，自动驾驶技术将会成为汽车行业的一个关键发展趋势。
本文将探讨现阶段自动驾驶技术的发展现状及未来的发展趋势。
一、自动驾驶技术的定义自动驾驶技术又称为无人驾驶技术，是指车辆在不需要人类驾驶的情况下完成行驶任务的技术。
它可以通过传感器和数据收集设备获取路况，通过车载计算机对数据进行分析和处理，然后进行车辆控制和导航。
二、自动驾驶技术的现状自动驾驶技术的发展可以分为三个阶段。
第一阶段是基础自动驾驶技术，主要是将自动驾驶技术应用于货物搬运和配送等场景。
第二阶段是高级自动驾驶技术，主要是将自动驾驶技术应用于私家车的驾驶场景。
第三阶段是全自动驾驶技术，即完全不需要人类驾驶的技术。
目前，全自动驾驶技术仍处于试验阶段，并未在大规模商业应用中得到证明。
不过，部分汽车公司已经将高级自动驾驶技术引入市场。
例如特斯拉公司已经推出了自动驾驶汽车，该车辆在高速公路上可以实现自动驾驶。
而谷歌公司也正在研发自动驾驶汽车，并计划在未来几年内将其推向市场。
三、自动驾驶技术的趋势1. 更智能的汽车控制系统：自动驾驶汽车将需要更高级的控制系统，以确保车辆在复杂的驾驶场景中的安全操作。
例如，自动驾驶汽车需要能够在不同的路面上行驶，并根据路况实时调整车辆速度和方向。
2. 更精确的传感器和数据收集技术：传感器和数据收集技术对自动驾驶汽车的重要性不言而喻。
未来的自动驾驶汽车需要能够收集更准确、更全面的数据，以提高它们与周围环境的交互和判断能力。
3. 更快的车载计算机：自动驾驶汽车需要具备更快、更强大的车载计算机，以更快地引导车辆完成行驶任务。
4. 与城市交通管理系统的协同：未来城市交通管理系统(traffic management system)中将包括自动驾驶汽车，这些系统将需要进行更密切的协调，以确保道路运行的安全和高效。
自动驾驶技术的现状与未来趋势
自动驾驶技术的现状与未来趋势随着技术的不断发展，自动驾驶技术已经成为了汽车行业的热门话题之一。
自动驾驶技术有着很多种不同的分类，比如按照驾驶员是否需要介入，可以分为完全自动驾驶和辅助驾驶两种；按照数据处理方式，可以分为基于雷达和基于摄像头两种等等。
在未来，随着技术不断的提高和硬件设备的改进，自动驾驶技术将会得到更广泛的应用和推广，而在目前，自动驾驶技术的现状和未来趋势都有哪些呢？首先，我们先来看一看目前自动驾驶技术的现状。
首先，按照自动驾驶技术的分类，现在市场上的自动驾驶技术主要以辅助驾驶为主。
这一类技术主要采用了雷达、激光雷达、摄像头等传感器设备，通过前置的数据处理和算法优化，可以实现车辆在特定条件下的自动驾驶和辅助驾驶。
比如在高速公路符合条件的情况下，一些车辆可以在驾驶员的授权下实现自动驾驶，感应前方车道的轮廓和线条，自动加减速和变道，大大提高了行车的安全性和舒适性。
而在未来，自动驾驶技术将会有更广泛的应用和发展。
在自动驾驶技术的不断改进和推广下，未来车辆无论是行驶于高速公路还是市区，都可能实现自动驾驶。
未来的车辆将不再需要靠驾驶员的操作控制，掌握更多的自主权，并且当车辆驶入禁止驾驶或危险情况时，将会自动采取正确的决策避免事故的发生。
另外一个值得关注的是，未来自动驾驶技术将更深入的结合人工智能等其他技术，以期实现车辆自主感知和直接决策。
比如，自动驾驶技术可以预测周围车辆、行人的行为，及时做出最优的决策。
未来，随着V2X技术的普及和人工智能的引入，实现全面自动驾驶将不再是遥远的未来，而是有可能在不远的将来成为现实。
然而，自动驾驶技术也存在一些问题和挑战。
首先就是技术成本。
比如，现阶段普及的辅助驾驶技术中，许多都需要复杂的传感器和算法计算，花费巨大。
这也是目前自动驾驶技术未能得到广泛应用和推广的主要原因之一。
此外，自动驾驶技术还需要面对道路规则、安全法规和法律法规等方面的挑战，致使其未来的推广和发展面临着很多的不确定性。
先进驾驶辅助系统及汽车芯片的技术发展现状和趋势
先进驾驶辅助系统及汽车芯片的技术发展现状和趋势
随着人们对道路行驶安全性的关注不断增加，先进驾驶辅助系统（ADAS）的市场需求也在逐年扩大。
ADAS技术已成为现代汽车的一个重要组成部分，可以帮助驾驶员更好地管理车辆，提高安全性和舒适度。
目前ADAS涵盖的功能包括自动泊车、盲区监测、自适应巡航、自动刹车、车道保持等多个方面。
为了实现ADAS的功能，汽车芯片这一核心技术也在不断发展。
当前，汽车芯片主要包括传感器、处理器、存储器、通信接口等多个部件，用于实时采集、处理和传输各种车辆信息。
同时，随着技术的进步和智能化水平的提高，汽车芯片的性能也在不断提高，例如可编程逻辑器件（FPGA）、ASIC（专用集成电路）等。
未来几年，ADAS和汽车芯片技术将继续向更高的水平发展。
随着人工智能和机器学习技术的发展，ADAS将更好地适应复杂的道路环境和驾驶员的需求。
同时，汽车芯片的研发也将更加注重可靠性、安全性和节能性，以保证汽车的高效运行和安全性。
总之，ADAS和汽车芯片技术的进步将对未来的汽车行业产生重要影响。
随着技术的发展和市场的需求，我们相信这些技术将继续不断创新和进步。
- 1 -。
先进汽车辅助驾驶系统(ADAS)发展现状及前景
0 引言 先进汽车辅助驾驶系统简称ADAS系统，是利用安装在车上的各种传感器，收集车内外的各项环境数据，进行事物的辨别，侦测等技术处理，从而辅助驾驶者在第一时间感知到外界的环境，ADAS的组成构架十分的广泛，包括夜视系统，巡航系统和防碰撞系统等一系列的辅助功能。
先进汽车辅助系统的发展，为道路交通安全提供了保障，并在此基础上，分析先进汽车辅助系统在未来的发展趋势。
1 先进驾驶辅助系统介绍 先进辅助系统的功能分类。
早期的ADSA技术主要是被动报警，当发现车辆在驾驶中出现潜在危险时就会发出警报。
如今的ADAS系统在原来的基础上增加了其他多种功能，而且更加的人性化。
大致可以分为五个板块。
首先是车辆状态的检测，即智能行车电脑和胎压监测系统，这是通过安装在车内的传感器，监测车辆整体的运行状态，对车辆在行驶中的重要信息进行收集，从而分析出车辆的状况，并保证行车安全。
第二是驾驶员的状态检测，分为驾驶员疲劳监测系统和禁酒闭锁系统。
根据驾驶时间以及酒精检测等信息对驾驶员身体状况进行检测，保证驾驶员处于健康安全的驾驶状态。
第三是视野的改善。
其中包括了APS自适应前照明系统、夜视系统、HUD平视显示器和日间行车灯。
其主要功能是根据周边的环境来调整配光的方式，提供最佳的照明范围和亮度，改善了传统照明中的照明死角问题，并将车辆信息参数呈现在挡风玻璃上，方便驾驶员查看。
第四，倒车和泊车系统。
主要是由倒车影像监视系统、全方位车身影响系统、智能泊车辅助系统组成。
该系统会通过摄像头辅助驾驶员进行倒车和泊车，车身360°范围都有摄像头，将倒车泊车情况详细的呈现在显示屏上，能够有效防止倒车过程中出现碰撞和刮擦，并且可以自动识别车位。
进行自动泊车。
最后一个是避险辅助，这是行车过程中较为重要的一个功能，它能够自动检测车辆运行中所可能发生的碰撞危险，并发出提醒，在危险时，甚至可能会主动介入，避免危险的到来或是减小受到的危害。
其组成部分是ESP电子稳定系统、ADD自适应巡航系统、碰撞预警系统、变道辅助系统、车辆偏离警示系统、车道保持系统、交通限速标志提醒等。
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自动驾驶和ADAS技术解析
自动驾驶技术的分类
环境感知
数据融合
驾驶技术
规划决策 车辆控制 系统架构 执行器
ADAS功能
V2X
车联网技术
人机交互
网络安全
自动驾驶
高精度地图
定位技术
精的融合
毫米波雷达目标结果
目标可信度 定义、建模和分析 地图及车联网 云端信息
© HOVERBIRD 2013 HongKong ShenZhen ChengDu ShangHai BeiJing 18
实现路径
架构趋势
L2
部分自动驾驶
L3
有条件自动驾驶
L4
高度/完全自动驾驶
1x 1x 1x 1x
摄像头 长距离雷达 （LRR） 全景影像系统（AVM） 超声波自动泊车系统
使用三阶的多项式方程，其曲率K和轨迹弧长S的关系K(S)为：
初始条件：
设置Cost函数，然后选择出在任何时间点Cost最小且满足边界条件限制的曲 线。
自动驾驶核心 --- 预瞄控制
人开车时眼睛总是注视着前方的道路，而很少注意车当前的位置，他做出 的驾驶行为也主要是尽量保证车辆沿前方的理想路径行走。因此，横向自 动驾驶的控制主要是以预瞄控制为主，因为车辆的控制系统是一个典型的 时延、非线性不稳定系统，而预瞄动作具有明显的预见性，从而明显优于 传统的依靠信息反馈产生控制动作的控制算法，模仿人工智能驾驶行为。
映射 （Mapping） 数据融合 （Data Fusion） AutoSAR CAN通讯 （CAN Communication）
纵向控制 （Longitudinal control）
中介层（Internal media）
驱动层（Driver） 物理层（physical）
自动驾驶可能的流程
全局 （Global）
目标方位识别 前碰撞预警 LKA
Cut-in预警 Free Space 行车轨迹预判 行车建议
前向摄像头供应商状态
M o b i l e y e 方案
博世 大陆 法雷奥 科士达 德尔福 奥特立夫 麦格纳 TRW 北京恒润 百利得 德赛西威 苏州智华 苏州安智 东软锐驰 欧菲光
车道线识别
行人识别
车辆识别
复杂
3
2
简单
1
路貌 地况
低速
高速和城市
自动驾 驶等级
开放
不同情景下的实现方法
高速和城市自动驾驶： 封闭线路自动驾驶：
研发在封闭道路、行驶线路固定的低速 自动驾驶产品，适用在厂区通勤、机场 摆渡等场景。
高速和 城市自 动驾驶 或辅助
高速和城市路况下，解放驾驶员双手、降低高速公 路事故的安全性产品。
封闭线路 固定路线 自动驾驶
2D效果图
2007
3D效果图
2012
3D视角切换
2012
视图切换
2012
动态辅助线
2010
局部缩放
2012
动态标定
2012
下线标定
2012
泊车引导线
2010
泊车线识别
2011
污点警示
2012
侧面保护
2012
后碰撞预警
2012
开门警示
2015
后摄像头行人识别
2012
BSD
2015
LDW
2015
车体透明
惯导 充电模块
v2X模块 激光雷达 差分GPS 红外夜视 摄像头 毫米波雷达
NuTonomy 自动驾驶样 车
处理器
64线激 光雷达 X1 毫米波 雷达X4
超声波 后视摄 侧向摄 前向摄 毫米波 雷达X12 像头X3 像头X2 像头X3 雷达X1
谷歌无人驾驶样车
前视摄 像头X1 GPS+惯导 超声波雷达X12
定位 （Location）
地图 （Map）
输出 规划 （Output） （Planning）
导航路径 （Navigation Route）
直行 （Keep Straight） 左转 （Turn left） 局部路径规划 （Local Path Planning）
转弯 （Turn）
右转 （Turn right）
决策
车辆动 态控制
执行器
有实力整车厂独立或联合 开发的领域
Tier1 供应商
• • • • • •
传感技术：摄像技术，超声波技术，雷达技术等。 识别和技术融合： 对目标物通过建立深度学习或视觉计算，来保证 高准确率的识别。 目标判定：通过对不同传感技术的识别结果的比较，输出更为准确 的目标探测结果。 决策：决定车辆驾驶行为和控制车辆横向及纵向。 车辆动态控制：采用动态模型进行车辆安全性和舒适性的控制。 执行器：执行车辆的运行。
ACC S&G 博世 大陆 法雷奥 科士达 德尔福 奥特立夫 麦格纳 TRW 北京恒润 百利得 德赛西威 苏州智华 苏州安智 东软锐驰 欧菲光
FCW
低速 AEB
行人 AEB
高速 AEB
目标融合
客户名称 长安、通用、奇瑞 戴姆勒、沃尔沃 大众、宝马 东风商用车 福特、通用、长城 吉利、沃尔沃 福特 PSA 上汽、江淮 暂无 蓥石、北汽福田 暂无 长城预研 一汽 暂无
交通标志识别
智能灯光切换
LDW
LKA
智能限速
FCW
ACC
AEB
Free Space
车辆轨迹预判
C u t - i n 预警
客户名称
长安、通用、奇瑞 戴姆勒、沃尔沃 大众、宝马 东风商用车 福特、通用、长城 吉利、沃尔沃 福特 PSA 上汽、江淮 蔚来 蓥石、北汽福田 暂无 长城预研 一汽 暂无
前向雷达供应商状态
全景影像功能分析
无缝拼接鸟瞰图 2D效果图 3D效果图 3D视角切换 视图切换 局部缩放 动态标定 下线标定 泊车引导线 泊车线识别
物体识别 行人识别 自动泊车融合 动态物体识别 后碰撞预警
自动泊车 BSD LDW 透明车体 开门警示 动态拼接
全景影像供应商状态
无缝拼接鸟瞰图
行业实现年份 博世 法雷奥 德尔福 德赛西威 苏州智华 欧菲光 厦门同致 豪恩 索菱 东软锐驰 华阳通用 纵目 铁将军 海康 LG 辉创 航盛电子 上海万超 淳安电子 2007
激光雷达目标结果 其它传感器目标结果
目标融合结果、定 位、情景建模
轨迹测算
路径规划 驾驶策略 控制决定
环境检查 决策预判 命令预期
交通规则 控制方法 。。。
有条件自 动驾驶 高度自动 驾驶 全自动驾 驶 （半）全 自动泊车
决策和控制
路径预判 未来预估
横向
偏离报警
车道保持
无监控 车道保持
盲点检测
动态控制
自动驾驶示范项 目，例如城市公 交车辆、园区自 动驾驶运营
从低速到高速，从泊车到驾驶。 从封闭到开放，从物流到载人 从固定线路到随机线路，从白天、 天气良好到全天候，全气候 从2B到2C。 可能采用与ADAS量产不同的系统， 包括传感器、EPS、ESC等
自动驾驶核心 --- 路径选择
驾驶员输入
状态监视和故障管理
车辆状态
关键算法解析 --- ACC下的FCW
本体车辆
本体车辆
本体车辆
保持距离 V1*T
刹车距离 V12/2a1
前导车辆 探测距离D
前导车辆
刹车距离 V22/2a2
警告距离：WD=V1*T+（V12/2a1-V22/2a2）
关键算法解析 --- 自动泊车
通过PAS按键， HMI显示泊车方式界面
纵向
自动跟车
自动变道
前方碰撞 预警
900转弯
紧急刹车
其它角度 转弯
变道辅助
倒车转弯
转弯
动力、性能、舒适、费用的平衡
关键算法解析 --- ACC
应用层
雷达+ 摄像头
感知 融合
ACC工况 分析 FCW、 AEB工况 分析
ACC状态 核实
状态机 执行器 控制
FCW、 AEB状态 转换条件
状态机
CAN 网络
自动驾驶可能的架构
控制（Control）、应用（Application） Trajectory Optimization 、ACC、AEB、LCA、BSD 规划决策（Global planning） 算法层（Algorithm）
预瞄 （Prediction） 电源管理 （Power management） 横向控制（Lateral control）
2014
自动泊车融合
2016
客户名称 宝马 戴姆勒、大众、沃尔沃、福特 通用、PSA、长城 吉利、通用五菱、东风柳汽 长安、广汽 长安、广汽 长城 北汽银翔 众泰 华晨 众泰 吉利 华泰 知豆 吉利 江铃 东风 江铃
前向功能分析
车道线识别 行人识别 车辆识别 交通标志识别（限高、Stop 标志） 智能灯光切换 距离识别 车道偏离预警 ACC、AEB 智能限速 FCW ACC s&g AEB-city AEB-p AEB-IU 目标融合
3x 6x 3x 1x 1x 1x 1x 1x
摄像头 短距离雷达（SRR） 长距离雷达 （LRR） 激光雷达 （Lidar） 全景影像系统（AVM） 超声波自动泊车系统 后置影像系统 自动驾驶控制器（ACDU）
3x 摄像头 6x 短距离雷达（SRR） 3x 长距离雷达 （LRR） 4x 激光雷达 （Lidar） 1x 全景影像系统（AVM） 1x 超声波自动泊车系统 1x 后置影像系统 1x 自动驾驶控制器（ACDU） 2x 后视镜摄像系统（Mirror View System）
ADAS和自动驾驶的现状、架构、算 法和技术路线