车联网如何助力自动驾驶发展-精品
车联网的技术特点及其对自动驾驶的影响
车联网的技术特点及其对自动驾驶的影响第一章：车联网的概念和特点车联网（Vehicle to Everything，简称V2X）是指汽车和其他交通工具之间，以及汽车与道路、行人、智能交通设备及其他管理系统之间通过无线通信技术实现信息交互和互联互通的网络。
它是以车辆为中心，将车辆终端设备、通信网络、应用系统有机地结合起来，为交通出行、公共安全、城市管理等方面提供全方位、多维度的信息服务。
车联网技术的特点有以下几个方面：1.广泛性：车联网技术应用的范围非常广泛，既包括车辆之间的通信，也包括车辆与基础设施、行人等其他对象之间的通信。
车联网技术是一个复杂的系统，需要考虑到多个因素的影响。
2.实时性：车联网技术的应用需要保证信息传输的实时性，即信息需要在短时间内传输到达目的地，以便做出相应的决策。
3.安全性：车联网技术的安全性是非常重要的，因为信息的传输会涉及到车辆的安全和驾驶员的隐私问题。
所以在车联网技术的应用中，安全问题要作为一个重要因素来考虑。
4.互联互通性：车联网技术需要实现车辆、基础设施等多种交通工具之间的互联互通，以便提高信息的共享和传输的效率。
第二章：车联网与自动驾驶的关系车联网技术是未来智能交通系统中不可或缺的一部分，而自动驾驶技术则是车联网技术的重要应用之一。
因为自动驾驶技术需要通过车联网技术实现车辆和其他交通工具之间的通信，并且借助车联网技术的信息共享和传输的能力来实现更高效的自动驾驶。
车联网技术对自动驾驶的影响主要体现在以下几个方面：1. 提高自动驾驶的精度和稳定性：车联网技术可以实时收集到车辆周围的数据，并将这些数据通过通信技术传输给自动驾驶系统，以便自动驾驶系统能够更准确地进行感知和决策，达到更高精度和稳定性。
2. 加强车辆和其他交通工具之间的协同性：通过车联网技术，自动驾驶车辆可以和相邻的交通工具之间相互通信，协同行驶，避免发生事故和拥堵。
3. 优化行驶路线和降低耗能：车联网技术可以将实时路况等信息传输给自动驾驶系统，以便自动驾驶车辆能够根据实时的情况调整行驶路线和速度，实现更加高效的行驶，降低油耗和碳排放。
汽车行业智能驾驶与车联网技术解决方案
汽车行业智能驾驶与车联网技术解决方案第1章智能驾驶与车联网技术概述 (3)1.1 智能驾驶技术发展背景 (3)1.1.1 政策扶持与市场需求 (4)1.1.2 技术进步与创新 (4)1.1.3 安全与环保需求 (4)1.2 车联网技术发展概述 (4)1.2.1 车联网技术发展历程 (4)1.2.2 关键技术 (4)1.2.3 市场应用与前景 (4)1.3 智能驾驶与车联网的关系 (5)第2章智能驾驶系统架构 (5)2.1 感知层技术 (5)2.1.1 激光雷达（LiDAR）技术 (5)2.1.2 摄像头技术 (5)2.1.3 毫米波雷达技术 (5)2.1.4 超声波传感器技术 (5)2.2 决策层技术 (5)2.2.1 数据融合技术 (6)2.2.2 机器学习与深度学习技术 (6)2.2.3 决策树与规则库技术 (6)2.2.4 强化学习技术 (6)2.3 执行层技术 (6)2.3.1 电子控制单元（ECU）技术 (6)2.3.2 线控驱动技术 (6)2.3.3 电池管理与能量回收技术 (6)2.3.4 车载网络与通信技术 (6)第3章车联网关键技术 (7)3.1 车载自组网技术 (7)3.1.1 车载自组网概述 (7)3.1.2 车载自组网的协议与标准 (7)3.1.3 车载自组网的拓扑控制与路由算法 (7)3.2 传感网络技术 (7)3.2.1 传感网络概述 (7)3.2.2 车载传感器技术 (7)3.2.3 路侧传感器技术 (7)3.3 数据融合与处理技术 (7)3.3.1 数据融合技术 (7)3.3.2 数据处理技术 (7)3.3.3 数据压缩与传输技术 (8)3.3.4 数据安全与隐私保护 (8)第4章传感器技术与设备 (8)4.1.1 技术特点 (8)4.1.2 分类 (8)4.1.3 应用 (8)4.2 摄像头 (9)4.2.1 技术原理 (9)4.2.2 功能指标 (9)4.2.3 应用 (9)4.3 毫米波雷达 (9)4.3.1 技术原理 (9)4.3.2 优势 (9)4.3.3 应用 (10)4.4 超声波传感器 (10)4.4.1 工作原理 (10)4.4.2 功能特点 (10)4.4.3 应用 (10)第5章车辆控制与决策算法 (10)5.1 车辆动力学控制 (11)5.1.1 模型预测控制 (11)5.1.2 自适应控制 (11)5.1.3 神经网络控制 (11)5.2 路径规划与跟踪 (11)5.2.1 路径规划 (11)5.2.2 路径跟踪 (11)5.2.3 轨迹优化与预测 (11)5.3 行为决策与意图识别 (11)5.3.1 行为决策 (11)5.3.2 意图识别 (11)5.3.3 多智能体协同决策 (11)第6章车联网通信技术 (12)6.1 V2X通信协议 (12)6.1.1 V2X通信概述 (12)6.1.2 V2X通信协议标准 (12)6.1.3 V2X通信协议的挑战与展望 (12)6.2 5G通信技术在车联网中的应用 (12)6.2.1 5G通信技术概述 (12)6.2.2 5G在车联网中的应用场景 (12)6.2.3 5G车联网的发展挑战与趋势 (12)6.3 车联网信息安全与隐私保护 (13)6.3.1 车联网信息安全概述 (13)6.3.2 车联网隐私保护技术 (13)6.3.3 车联网信息安全与隐私保护的挑战与对策 (13)第7章智能驾驶辅助系统 (13)7.1 自适应巡航控制 (13)7.3 车道保持辅助 (13)7.4 自动泊车辅助 (14)第8章车联网平台与应用 (14)8.1 车联网平台架构 (14)8.1.1 设备接入层 (14)8.1.2 网络传输层 (14)8.1.3 数据处理与分析层 (14)8.1.4 应用服务层 (14)8.1.5 用户界面层 (14)8.2 智能交通系统 (14)8.2.1 交通信息采集与处理 (15)8.2.2 交通信号控制 (15)8.2.3 车辆导航与路径规划 (15)8.2.4 车辆监控与管理 (15)8.3 车联网大数据分析与应用 (15)8.3.1 车联网大数据来源与类型 (15)8.3.2 数据预处理与存储 (15)8.3.3 数据分析与挖掘 (15)8.3.4 应用场景与实践案例 (15)8.3.5 数据安全与隐私保护 (15)第9章智能驾驶与车联网的标准化与法规 (15)9.1 国内外智能驾驶与车联网标准化现状 (16)9.1.1 国际标准化现状 (16)9.1.2 国内标准化现状 (16)9.2 智能驾驶与车联网法规体系 (16)9.2.1 国内法规体系 (16)9.2.2 国外法规体系 (16)9.3 标准化与法规对产业发展的推动作用 (16)第10章智能驾驶与车联网技术未来发展展望 (17)10.1 技术发展趋势 (17)10.2 产业应用前景 (17)10.3 挑战与机遇并存 (17)10.4 我国发展策略与建议 (18)第1章智能驾驶与车联网技术概述1.1 智能驾驶技术发展背景社会经济的快速发展，汽车产业作为国民经济的重要支柱，不断推动着科技创新。
电动车智能互联技术分析车联网与自动驾驶的融合
电动车智能互联技术分析车联网与自动驾驶的融合随着科技的不断进步，电动车智能化已成为当今汽车产业的热点之一。
而其中最具前景的技术就是车联网和自动驾驶的融合。
本文将对电动车智能互联技术进行分析，探讨车联网与自动驾驶相结合的可能性以及在电动车领域的应用前景。
一、车联网技术在电动车中的应用车联网是指通过无线通信技术将车辆与互联网连接起来，实现车辆之间以及车辆与交通基础设施之间的信息传递与交流。
在电动车领域，车联网技术的应用主要表现在以下几个方面：1. 车辆定位与导航：借助卫星导航系统，电动车可以准确定位并规划最佳行驶路线，避免拥堵和浪费能源。
2. 远程监控与诊断：通过车联网技术，车主可以实时监控电动车的电池状态、续航里程等信息，同时也可以根据车况进行故障诊断，提前预防和解决问题。
3. 信息娱乐与服务：车联网为电动车提供了各种实用的信息娱乐功能，如在线音乐播放、语音识别、天气预报等，使驾驶更加愉悦和便捷。
二、自动驾驶技术与电动车的结合自动驾驶技术是当前汽车产业的热门话题之一，其核心目标是实现车辆的智能驾驶，不需要人为干预。
在电动车领域，自动驾驶技术的发展被视为提高电动车安全性和行驶效率的关键。
1. 电动车安全性提升：自动驾驶技术可以提高电动车的安全性，通过传感器和人工智能算法实时感知周围环境，能够及时发现障碍物，并做出避免碰撞和紧急制动的反应。
2. 行驶效率提高：自动驾驶技术能够实现车辆之间的通信与协同，使车队行驶更加紧密和有序，从而提高能源利用率和路面通行效率。
三、车联网与自动驾驶的融合车联网和自动驾驶技术的融合将进一步推动电动车智能化的发展，产生更多创新应用。
1. 高效能源管理：车联网技术可以实时获取充电桩的状态和电价信息，与自动驾驶技术结合，电动车可以在最佳充电时段自动前往充电桩，实现能源的高效管理和利用。
2. 智能维护与故障排查：车联网技术可以通过传感器实时监测电动车的各个部件运行状况，结合自动驾驶技术可以进行智能维护和故障排查，提前预防和解决问题。
大学创业：如何在智能交通中推动智能汽车联网和自动驾驶技术？
大学创业：如何在智能交通中推动智能汽车联网和自动驾驶
技术？
1. 简介
智能交通是指利用现代信息技术和传感器技术实现的城市交通管理系统。
随着
智能汽车联网和自动驾驶技术的发展，大学生创业者有机会在智能交通领域开创新局面。
2. 技术方向
2.1 智能汽车联网
智能汽车联网是指通过车与车之间、车与路边设施之间的信息交互，实现车辆
信息共享和智能驾驶。
创业者可以研发车载通信设备、智能交通管理系统等产品，推动智能汽车联网技术的发展。
2.2 自动驾驶技术
自动驾驶技术是指通过感知、决策和控制等系统，实现车辆自主行驶的技术。
大学生创业者可以研发自动驾驶系统、高精度地图、交通控制算法等产品，推动自动驾驶技术的应用和推广。
3. 创业途径
3.1 学术研究
大学生可利用学术资源和实验室设备，开展智能交通领域的研究，探索新技术
和应用。
3.2 产学合作
大学可以与企业、政府机构等合作，共同开展智能交通项目，利用资源优势共
同推动技术创新。
3.3 创业竞赛
参加各类智能交通创业竞赛，提升项目知名度和影响力，获取资金和资源支持。
4. 结语
大学创业在智能交通领域有着广阔的发展空间，创业者应不断学习、勇于创新，与合作伙伴共同推动智能汽车联网和自动驾驶技术的发展。
让我们携手共建智能交通，迈向智能未来！
以上是我为您准备的关于大学创业在智能交通领域的爆款文章。
希望对您有所
帮助！。
车联网技术与自动驾驶的关系和发展趋势
车联网技术与自动驾驶的关系和发展趋势随着车联网技术的不断发展和普及，自动驾驶技术逐渐走进了人们的视野。
如今，自动驾驶已经不再是科幻电影中的幻想，而是正在变成现实。
那么车联网技术与自动驾驶技术究竟有什么关系呢？未来的发展趋势又是如何呢？一、车联网技术是自动驾驶技术的基石在自动驾驶技术的发展中，车联网技术是一个至关重要的组成部分。
车联网技术指的是将车辆、道路和互联网有机地连接起来，构建一个信息共享的网络，实现车辆之间、车辆和交通基础设施之间的无缝连接。
而自动驾驶技术则是在车联网技术的支持下，通过各种传感器、控制系统等实现车辆的自主驾驶。
可以说，没有车联网技术的支持，自动驾驶技术将无法实现。
车联网技术为自动驾驶技术提供了信息共享、远程控制、实时数据监测等各种重要技术支持，为自动驾驶技术的发展和普及奠定了坚实的基础。
二、自动驾驶技术将带来深刻的变革自动驾驶技术的普及将会给我们的出行方式带来彻底的变革。
从车辆的角度来看，自动驾驶技术将实现“零驾驶员”驾驶，大大提高了行车安全性和性能稳定性。
同时，自动驾驶技术还可以实现车辆之间的智能交互和协同，进一步提升了路面交通效率和对资源的利用率。
从人的角度来看，自动驾驶技术将改善人们的出行方式，减少交通拥堵、减轻交通压力。
同时，自动驾驶技术也可以给人们带来更丰富、更自由的出行体验，让人们获得更多的时间和自由。
三、自动驾驶技术的发展趋势未来，自动驾驶技术将会朝着更加智能化、网络化、个性化的方向发展。
具体来说，自动驾驶技术未来的发展趋势主要有以下几个方面：1.智能化发展趋势随着人工智能技术的不断发展，自动驾驶技术将会实现智能化的发展。
未来，自动驾驶技术将会通过各种高精度的监测装置和智能算法，实现更加智能的行驶和精准的控制。
借助人工智能技术，未来的自动驾驶车辆将具有更好的自学习、自适应能力，更好地适应复杂环境和变化的路况。
2.网络化发展趋势未来，自动驾驶技术将会通过互联网技术的支持，实现更加便捷的服务和更好的车辆管理。
无人驾驶技术在车联网中的应用
无人驾驶技术在车联网中的应用随着科技的快速发展，无人驾驶技术被越来越多的人所了解和关注。
无人驾驶是一项以人工智能技术为基础的新技术，通过搭载在车辆上的各种传感设备，来感知周围环境、做出决策和控制汽车行驶方向和速度。
随着日益升级和完善，无人驾驶技术的应用领域也越来越广泛，今天我们将主要讲述无人驾驶技术在车联网中的应用。
一、什么是车联网首先，我们先解释一下什么是车联网。
车联网是一种基于互联网的智能交通系统，通过了解和收集车辆信息、路况信息等数据，将其集成到一起，通过人工智能技术的处理、分析、共享等操作，实现车辆之间、车辆与路网信息的互联互通。
车联网能够帮助人们通过一些智能设备和应用程序来把车辆、路况、行车记录等数据产生和处理出来，保障安全、高效、便捷等出行和交通服务。
二、无人驾驶技术在车联网中的应用1. 地图导航现如今，许多智能手机都已内置了地图导航应用。
而随着无人驾驶技术的应用，这种导航将变得更为智能化。
因为，无人驾驶汽车，其在地图导航方面拥有更快速、更精确的定位能力。
同时，可以采用人工智能技术来自动生成最优路径，帮助用户更加顺畅地行驶。
2. 创造智能车基础设施随着无人驾驶技术的不断升级，人们开始尝试将其应用于车库和停车场等地方。
在这些地方，汽车可以通过人工智能技术来寻找最佳停车位置，并自动驾驶到该位置。
除此之外，无人驾驶技术还能够智能地管理汽车之间的距离，帮助汽车避免发生碰撞和其他事故。
3. 交通监管系统无人驾驶技术还可以被应用于城市交通监管系统中，从而帮助监管部门高效地管理道路。
例如，这种技术可以被用于自动检测交通违规行为，自动发出罚单，避免了人工检测的不足和耗时。
而随着技术的不断完善，这样的监管系统还有很大的发展和应用空间。
4. 无人驾驶公共交通系统不仅仅是私人汽车，无人驾驶技术还可以被应用于公共交通领域。
在这种情况下，无人驾驶汽车可以在城市中运送旅客，这项技术还可以让公共交通系统更为高效和更能适应不同的需求。
车联网技术在自动驾驶中的应用研究
车联网技术在自动驾驶中的应用研究一、引言近年来，随着科技的飞速发展，人工智能技术逐渐得到广泛的应用。
其中，自动驾驶技术是其中最具有代表性的一种。
自动驾驶技术依托于各种传感器和车联网技术的支持，实现了车辆的智能驾驶。
车联网技术在自动驾驶中起着重要的作用，为实现自动驾驶技术提供了保障。
因此，对车联网技术在自动驾驶中的应用进行深入研究，对于智能驾驶技术的发展和应用具有重要意义。
二、车联网技术介绍车联网是指以车辆为主体，将车辆、道路和交通设施等进行网络化联系的技术。
主要由车辆通信网络、道路交通信息采集和处理以及车辆信息处理与应用等组成。
其基本原理是实现车辆之间的实时通信和信息传递，以实现车辆的智能化驾驶。
车联网技术给我们的生活和工作带来了很多便利，同时在智能交通领域中也起到了重要的作用。
三、车联网技术在自动驾驶中的应用自动驾驶技术需要依靠多种传感器来获取环境信息，并且需要实时地处理这些信息，才能使车辆准确、安全地行驶。
同时，为了更好地实现自动驾驶，车辆之间还需要进行实时的通信和信息交换，这就需要车联网技术的支持。
下面将从多个方面介绍车联网技术在自动驾驶中的应用。
（一）实时交通信息获取车联网技术可以实现对道路的实时监控和数据采集，以便驾驶员或者自动驾驶系统选择最优的行驶路线。
通过车载摄像头和雷达等传感器，车辆可以实时感知道路的情况，包括拥堵情况、车速和限速等交通信息，为自动驾驶提供了支持。
（二）车辆之间的通信车辆之间的实时通信可以使车辆之间实现互为信息传递，增强了自动驾驶的安全性。
在车辆之间实现无线通信的同时，还可以实现与互联网之间的连接，实现远程控制和管理。
例如，在出现紧急情况时，立即联络其他车辆的系统可以向路径上的其他车辆发出警报信号，让其他车辆避开可能发生的危险。
（三）智能地图车联网技术还可以实现智能地图，车辆可通过智能地图获取路况和天气信息等数据，根据这些信息，车辆可以实时调整行车路线和速度，提高行驶安全性。
车联网技术在自动驾驶领域中的应用研究
车联网技术在自动驾驶领域中的应用研究近年来，车联网技术的发展迅猛，为汽车产业注入新的活力。
自动驾驶则被视为车联网技术最重要的应用领域之一。
本文将围绕车联网技术在自动驾驶领域中的应用展开探讨。
一、车联网技术的发展历程车联网技术的发展源于电子和通讯技术的不断进步，进一步促进了智能汽车的发展。
在车联网技术的推动下，智能交通、车辆无线通信、车载信息娱乐等应用得到了广泛应用，而自动驾驶则是最为引人注目的一个方面。
二、车联网技术在自动驾驶领域中的应用1. 感知技术自动驾驶汽车必须能够感知其周围环境，包括车辆、行人、障碍物等。
车载传感器是感知技术中最重要的一环，它可以捕捉周围的环境信息，并将这些信息传输至车辆的控制系统。
目前，常用的车载传感器包括雷达、激光雷达、摄像头等。
其中激光雷达的应用最为广泛，因为它可以提供高精度的距离、角度等信息。
2. 决策技术决策技术是指自动驾驶汽车在面对各种情况时做出的决策。
决策技术必须包括规划路线、安全措施、行驶速度等因素。
目前，自动驾驶汽车的决策技术主要有两种：基于规则和基于机器学习。
基于规则的决策技术指预先设定好的规则和流程，汽车按照这些规则进行操作。
而基于机器学习的决策技术则指汽车通过学习和分析，从历史数据中提取经验，进而做出决策。
3. 控制技术控制技术是指根据感知数据和决策结果，控制汽车的行驶。
控制技术需要集成传感器、控制器、执行器等部件，从而实现对车辆的准确控制。
目前，控制技术主要是基于电子控制系统来进行实现。
三、当前车联网技术在自动驾驶领域的局限性虽然车联网技术在自动驾驶领域取得了令人瞩目的成果，但是仍然存在一些局限性。
1. 精度不够高自动驾驶车辆需要对周围环境进行精确感知，更高的精确度会让决策更加准确。
但是目前汽车传感器等设备的精度还需要进一步提高。
2. 车辆之间的协同性自动驾驶汽车在道路上的安全性离不开车辆之间的协同性。
但是目前汽车行业还没有形成完整的汽车协同体系，不同车辆的协同效果还需要不断提高。
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激光雷达缺点：
为非刚体，不合车规； 对雨雪雾天鲁棒性差；
摄像头缺点：
易受天气、光照等的影 响；
毫米波雷达缺点：
无法形成稠密感知； 对雨天鲁棒性差；
时间同步难点：
难以同时触发； 帧率不同，不好维持；
空间同步难点：
不同场景、工况、功能 下，不同传感器的置信度 不同；
即使使用多传感器互为冗余的安装方案，仍然有大量问题存在，外界环境感知的准确 度仍不能很好的满足自动驾驶需求。
表现。
什么样的汽车才是好的L3
要不要HWP？
0-120km/h全速区间
高速公路交通畅通 0-60 km/h
高速公路自动驾驶（HWP）
交通堵塞自动驾驶（TJP）
高速公路交通拥堵
外部行驶环境判断
温和接管
安全且人性化的人机接管，或者少接管
HM
I提
L3级自
示
动驾驶
对应场
景
驾驶员选择是 否开启自动驾
驶功能
26262 ASIL D级 标准
• 存储自动驾驶及手动驾驶过程中的所有 控制数据及行车录像
• 德国已出台 法律明确规 定，配有自 动驾驶系统 的汽车内将 安装类似 “黑匣子” 的装置，记 录系统运作、 要求介入和 人工驾驶等 不同阶段的 具体情况， 以明确交通 事故责任。
满足法 规要求
驾驶数 据存储
选择开启自动驾驶功能
系统接管
辅助功能开启
提醒驾驶员接 管
辅助功能开启
HM
合理制动
辅助功能开启
I提
示
紧急制动
辅助功能开启
不选择开启自动驾驶功能 辅助功能开启
接管方式
手动退出自动驾驶功能 自动退出自动驾驶功能
系统警告 一级 二级 三级
保持驾驶权限交接功能 保持驾驶权限交接功能
退出驾驶权限交接功能*重 启车辆后可以开启
车联网如何助力自动驾驶发展
目录
CONTENTS
01 自动驾驶技术难点 02 基于V2X的解决方案 03 发展趋势 04 Q&A
自动驾驶分级
自动驾驶技术难点
视距范围感知
真实场景复杂度高
单车环境感知难点
环境数据不均衡
模型压缩困难
激光雷达最远探测200米， 摄像头最远探测150米，毫 米波雷达最远探测250米
自动驾驶 黑匣子
持续改 进设计
事故记 录回放
• 一旦发生交 通事故后， 黑匣子不会 轻易损毁， 保存的数据 也不会丢失， 便于找到事 故发生的原 因
• 发现设计中的不足后，根据黑匣子记录 的数据分析原因，持续改进算法和系统 设计
黑匣子是必须的
什么样的汽车才是好的L4
L4自动驾驶规划
智能驾驶技术规划 Intelligent Driving Technology Planning 以产业化为目标逐步实现智能驾驶技术的量产，制定了 M-partner（Mobility Partner）技术发展路线，已计划2020 年实现L3级高速公路自动驾驶，同时实现全自动泊车功能；并规划2022年实现最后一公里和城市快速路。
雾天，雪天，逆光 ，阴影，亮度突变 ，车道线破损等
环境场景数据分布不平 衡，特殊场景（如光影 突变）数据量相对较少
受现有芯片算力限制， 需将模型进行大幅裁减 ，并保证较高的准确率
由于以上种种原因的限制，纯粹的环境感知无论是在技术实现上还是在功能安全角度 来看，都不能够很好地满足自动驾驶需求。
单车环境感知难点
单车智能决策难点
车道线 他车行为意图不明，决策困难
意图不明
感知准确率
不足
单车智能决
策难点
环境复杂
盲区信息不全
基于单车感知准确率不足， 影响正确决策
环境复杂单车智能难于决策
盲区信息未知，单车智能难 于决策
芯片，成为自动驾驶的最大瓶颈
自动驾驶对芯片算力要求极高。要求自动驾驶处理器在每秒能够处理数百万亿次的计算； 自动驾驶对计算的实时性要求极高。任何一点时延，都有可能造成车毁人亡； 对低能耗有极大的要求。自动驾驶AI芯片要处理的数据量极大，对芯片能效要求极高； 对高可靠性的要求。芯片需要无论在多么恶劣的条件下，严寒酷暑、刮风下雨，都有非常稳定的计算
第二阶段 M-partner 2.0
第三阶段 M-partner 3.0
第四阶段 M-partner 4.0
高精度地图助力L4级高级自动驾驶
✓ 拓展视野：视野更加开阔、长远， 提前预判并作出相应的反应。
✓ 特定情况下的信息补充：雨雪雾等 极端天气、黑夜、遮挡等引起的信 息获取受限；车辆上方、两侧物体 引发的传感器失锁；传感器故障。
高精度现有传感器的增强和补充
高精度提供驾驶控制决策依据
远程开启自动泊车
自动寻找车位
远程寻车
自动泊入车位
最后一公里
最后一公里
停车位 难找
车难找
车难停
每天节约半小时
远程泊车 自动寻找车位 自动泊车 远程寻车
V2X & V2V
✓ 提升自车位精度：GPS定位，精度 在数米。结合高精度地图及相应算 法，定位精度得到提升。
✓ 增强经济驾驶：高精度的道路坡度 、曲率等信息，辅助车辆科学调整 速度。
✓ 辅助传感器更有效获取有用数据： 摄像头角度根据地图中标识的要素 位置实时调整。
高精度地图驾驶经验的载体 高精度车道级别导航更安全
HD Map+Lidar
退出自动驾驶功能
过渡接管
因系统错误而接管
因系统限制而接管
紧急接管
紧急制动
• CAN BusOff
• CAN RX CheckSum • CAN RX TimeOut • EyeQ4 SPI 通信故障 • EyeQ4 性能降级 • MCU ROM Test • MCU RAM Test • MCU ProgramFlow Check • MCU Instruction Check
要怎样的开发流程？
DFMEA 分析
故障-功能抑制 关联Matrix文档
FiM配置工具 自动代码生成
双电源设计 保障自动驾 驶安全
冗余，冗余，冗余
传感器冗余设计， 多类型传感器全
面覆盖
冗余芯片+监控 算法设计，主系 统控制系统失效
后安全接管
执行器冗余，比 如先控制动+车 身稳定控制，双
电源设计
Hale Waihona Puke 功能安全设计， 系统达到ISO
2022+
智能驾驶技术路线 Mobility-partner-concept
解放注意力 最后一公里 城市快速路
高度自动驾驶L4+
2020
解放眼睛 全自动泊车
高速自动驾驶
有条件自动驾驶L3
2018
警告提醒 泊车提醒
解放手脚 半自动泊车 集成辅助巡航
驾驶辅助L2
2017
驾驶辅助L1
第一阶段 M-partner 1.0