汽车辅助驾驶技术统计
2023年中国汽车业中长期增长趋势及潜力分析方案模板
04
Intelligent Internet Connection Technology Boosts Automotive Innovation
智能网联技术助推汽车创新
智能网联推动汽车创新
1.智能网联引领汽车创新
2.智能网联技术：提升汽车安全性和智能化水平
3.智能网联技术：改变出行方式和体验
提高行车安全
1. 采用智能驾驶辅助系统，如自动紧急制动和车辆稳定控制系统等，能够大幅度降低交通事故的发生率。根据统计数据显示，智能驾驶辅助系统的普及使用可以将事故风险降低30%以上。2. 推广发展车联网技术，实现车辆之间的实时信息共享和交流，可以提前警示驾驶员避免潜在危险。根据研究数据，车联网技术的应用能够使事故发生率降低20%以上。
2. 智能驾驶技术：智能驾驶技术是未来汽车产业的重要方向之一。截至202年，中国智能驾驶技术取得了显著进展。根据统计数据，中国已成为全球最大的自动驾驶汽车市场，预计到2025年，自动驾驶汽车销售额将达到300亿元。目前，中国正在积极推进智能驾驶相关法规和标准的制定，同时大力发展相关产业链，推动中国智能驾驶市场持续健康发展。
新能源汽车
汽车产量
交通基础设施
市场需求
汽车产业链
市场竞争活力
03
Strong development momentum of new energy vehicles
新能源汽车发展势头强劲
1. 市场潜力：根据中国汽车工业协会的数据，截至2019年底，中国的汽车拥有量为2.28亿辆，但汽车保有量千人仅为180辆，相比发达国家的平均水平仍有巨大差距。这显示了中国汽车市场的潜力巨大，仍然存在着较大的增长空间。
2. 新能源汽车销售飙升：随着环境保护意识的增强和政府对新能源汽车政策的支持，中国新能源汽车市场呈现出快速增长的态势。根据中国汽车工业协会的数据，202年中国新能源汽车销量超过了140万辆，同比增长43.4%。这一巨大的增长潜力表明，消费者对更环保、节能的新能源汽车购买意愿持续提升。
自动驾驶报告范文
自动驾驶报告范文随着科技的飞速发展，自动驾驶技术逐渐成为了人们关注的焦点。
这项技术有望彻底改变我们的出行方式，提高交通安全性和效率。
本文将对自动驾驶技术进行详细的探讨。
一、自动驾驶技术的定义与分级自动驾驶技术指的是汽车在没有人类驾驶员直接控制的情况下，依靠各种传感器、摄像头、雷达等设备获取周围环境信息，并通过计算机算法进行分析和决策，从而实现自主驾驶的能力。
目前，国际上普遍采用的自动驾驶分级标准由美国汽车工程师学会（SAE）制定，分为 0 级到 5 级。
0 级为完全人工驾驶，即驾驶员完全掌控车辆的所有操作；1 级为辅助驾驶，车辆可以在某些方面提供辅助功能，如自适应巡航控制；2 级为部分自动驾驶，车辆可以同时控制转向和加减速，但驾驶员仍需时刻关注路况；3 级为有条件自动驾驶，在特定条件下车辆可以自主驾驶，但驾驶员需要在必要时接管；4 级为高度自动驾驶，车辆在大多数情况下可以自主驾驶，无需驾驶员干预；5 级为完全自动驾驶，车辆在任何条件下都可以自主驾驶，无需人类驾驶员。
二、自动驾驶技术的关键组成部分1、传感器传感器是自动驾驶汽车获取周围环境信息的重要设备。
常见的传感器包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波传感器等。
激光雷达能够精确测量物体的距离和形状，毫米波雷达则在恶劣天气条件下表现出色，摄像头可以识别交通标志和行人，超声波传感器主要用于短距离障碍物检测。
2、数据处理与算法自动驾驶汽车收集到的大量传感器数据需要经过快速、准确的处理和分析。
先进的算法用于识别道路、车辆、行人等物体，预测其运动轨迹，并做出相应的驾驶决策。
机器学习和深度学习技术在图像识别、目标检测等方面发挥了重要作用。
3、高精度地图高精度地图包含了详细的道路信息，如车道线、交通标志、坡度等。
自动驾驶汽车可以结合传感器数据和高精度地图进行更精确的定位和路径规划。
4、通信技术车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）之间的通信对于提高自动驾驶的安全性和效率至关重要。
基于大数据统计的智能驾驶MPI测试方法
本研究采用文献综述、理论分析和实证研究相结合的方法，首先梳理相关研 究进展和理论基础，然后构建基于大数据统计的智能驾驶mpi测试方法模型， 最后通过实证研究验证模型的可行性和有效性。
02
基于大数据统计的智能驾驶测 试技术
大数据统计基础
海量数据采集
利用各种传感器、摄像头等设备采集大量车 辆运行数据，包括车辆状态、道路情况、交 通流量等。
mpi测试流程设计
测试需求分析
根据实际需求，分析测试目标、测试内容 和方法等。
测试数据采集
通过相应的设备和方法，采集测试数据， 确保数据的准确性和完整性。
测试环境搭建
根据测试需求，搭建适合的测试环境，包 括硬件和软件环境。
数据分析与处理
对采集的测试数据进行处理和分析，提取 有用的信息。
mpi测试数据分析与处理
基于大数据统计的 智能驾驶mpi测试 方法
2023-11-06
目录
• 引言 • 基于大数据统计的智能驾驶测试技术 • mpi测试方法 • 基于大数据统计的智能驾驶mpi测试方法实现 • 基于大数据统计的智能驾驶mpi测试方法应用案
例 • 总结与展望
01
引言
研究背景与意义
智能驾驶技术的快速发展
随着智能驾驶技术的快速发展，传统的测试方法已经无 法满足复杂场景的测试需求，需要寻求更加高效和可靠 的测试方法。
01
数据清洗
去除异常值、缺失值和重复值， 提高数据质量。
数据建模与分析
建立相应的数学模型和分析方法 ，对数据进行深入挖掘和分析。
03
02
数据变换
对数据进行相应的变换和处理， 以满足分析需求。
结果呈现
将分析结果以图表、报告等形式 呈现，方便理解和应用。
2024年汽车仪表市场发展现状
2024年汽车仪表市场发展现状引言随着汽车行业的快速发展，汽车仪表作为汽车内部的关键组件之一，在车辆的性能监测、驾驶辅助和信息展示等方面发挥着重要作用。
本文将对当前汽车仪表市场的发展现状进行分析，帮助读者了解该市场的趋势和挑战。
市场概述汽车仪表市场是指以数字仪表盘、传统仪表盘和HUD（抬头显示）等形式展示车辆信息的市场。
随着智能化和电气化技术的飞速发展，汽车仪表市场也迎来了新的发展机遇。
市场规模据市场研究公司统计，2019年全球汽车仪表市场规模约为100亿美元。
预计到2025年，这一市场规模将达到150亿美元，年均增长率达到5%。
主要推动因素包括汽车智能化技术的普及和消费者对驾驶体验的需求提升。
市场动态1.数字化趋势：随着汽车智能化的发展，传统的机械仪表盘逐渐被数字仪表盘取代。
数字仪表盘不仅能够提供更多信息展示的灵活性，还可以通过可编程的界面满足个性化需求。
2.智能化驾驶辅助功能：汽车仪表市场越来越多地集成驾驶辅助功能，如车道偏离警示、自适应巡航控制等。
这些功能通过仪表盘显示，提高了驾驶的安全性和舒适性。
3.抬头显示技术：HUD作为一种新兴的显示技术，正逐渐在汽车仪表市场上得到应用。
通过在车窗上方投射信息，HUD可以将驾驶相关的信息直接呈现在驾驶员的视线中，提高了驾驶员的注意力集中度。
市场竞争格局全球汽车仪表市场竞争激烈，主要的参与者包括传统汽车零部件供应商和高科技公司。
一些国际知名企业如博世、大陆集团和日本电装等在汽车仪表市场占据着较大份额。
同时，一些高科技公司如谷歌、苹果和特斯拉等也涉足该市场，加剧了竞争的程度。
市场挑战尽管汽车仪表市场面临着巨大的发展机遇，但也存在一些挑战需要克服： 1. 技术标准：不同汽车厂商对仪表盘的技术标准存在差异，这给供应商带来了研发和适配的难度。
2. 安全性：虽然数字仪表盘和HUD等新技术带来了更丰富的功能，但也增加了驾驶员在驾驶过程中的分心风险。
如何确保仪表盘的安全性成为了一个重要问题。
驾驶调研分析报告
驾驶调研分析报告1. 引言本报告旨在对当前驾驶调研的状况进行分析和总结，并提出相应的建议。
通过深入了解驾驶调研的现状和发展趋势，我们可以为相关领域的决策者提供有价值的信息。
2. 调研目的和方法为了全面了解驾驶调研领域的动态，我们采用了多种调研方法：2.1. 文献研究我们首先对相关领域的学术期刊、会议论文以及专业书籍进行了系统的文献研究，以了解目前的研究重点、方法和发现。
2.2. 实地调研我们还进行了多次实地调研，参观了驾驶模拟实验室、汽车制造厂以及驾驶辅助技术展示会等，以了解最新的技术发展和市场趋势。
2.3. 问卷调查为了获得更广泛的观点和意见，我们还设计了一份针对驾驶者的在线问卷调查。
通过该问卷，我们收集了大量的数据并进行了统计分析。
3. 调研结果分析基于以上的调研方法，我们得出了以下几个重要的调研结果：3.1. 驾驶安全性调研数据显示，当前驾驶安全性是驾驶调研的一个重要关注点。
许多研究致力于开发驾驶辅助系统，以提高驾驶的安全性和稳定性。
3.2. 驾驶行为分析通过驾驶模拟实验和实地观察，我们发现驾驶行为分析在驾驶调研中也扮演着重要角色。
通过分析驾驶员的行为，我们可以更好地了解他们的决策过程和驾驶技术水平。
3.3. 驾驶体验改善除了安全性和行为分析外，我们还发现驾驶体验的改善也是当前驾驶调研的一个热点。
许多研究致力于减少驾驶的疲劳感、提高乘坐舒适度等方面。
4. 建议与展望基于以上分析，我们提出以下几点建议和展望：4.1. 多学科合作驾驶调研需要跨学科的合作，包括交通工程、人机交互、心理学等领域的专家。
加强多学科的交流合作，可以促进驾驶调研的发展和创新。
4.2. 数据共享为了提高驾驶调研的效率和可信度，我们建议研究者们在遵守隐私保护的前提下，共享他们的数据集和研究成果，以便更多的人可以对数据进行再分析和验证。
4.3. 人机交互设计在驾驶辅助系统的设计中，应注重人机交互的友好性和便利性，以提高驾驶者的体验和接受度。
汽车自动驾驶专题报告
汽车自动驾驶专题报告1、自动驾驶三大系统：感知、决策、执行驾驶技术的发展是将人类驾车替换为机器驾车的过程，因此可以拿人类驾车作类比，自动驾驶技术分为感知决策和执行三大核心环节。
感知指对于环境的场景理解能力。
例如障碍物的类型、道路标志及标线、行车车辆的检测、交通信息等数据的分类。
目前存在两种主流技术路线，一种是以特斯拉为代表的以摄像头为主导的纯视觉方案；另外一种是以谷歌、百度为代表的多传感器融合方案。
根据融合阶段不同分为前融合和后融合。
前融合指的是把所有传感器的数据作为整体进行识别，后融合指的是将不同传感器识别后的结果进行整合。
决策是依据驾驶场景、驾驶需求进行任务决策，规划出车辆的路径和对应的车身控制信号。
分为任务决策、轨迹规划、跟踪控制和执行控制四个阶段。
在决策的过程中需要综合考虑安全性、舒适性和到达速度。
执行指的是将控制信号发送给执行器，执行器执行的过程。
执行器有转向、油门、刹车、灯光档位等。
由于电动汽车执行器执行较线性，便于控制，因此比燃油车更适合作为自动驾驶汽车使用。
为了实现更精确的执行能力，线控转向、线控刹车、线控油门等技术不断发展。
2、自动驾驶分级2.1L1-L2为驾驶辅助，L3-L5为自动驾驶国家标准GB/40429-2021和SAEJ3016明确定义了汽车自动驾驶分级，将驾驶自动化分为0级至5级。
其中定义等级的原则是1）自动化驾驶系统能够执行动态驾驶任务的程度。
2）驾驶员的角色分配。
3）有无允许规范限制。
国标规定L1和L2级自动化系统命名为“驾驶辅助系统”、L3-L5命名为“自动驾驶系统”。
具体来看：L0驾驶自动化—应急辅助（EmergencyAssistance）：该级别的辅助驾驶系统，可以感知环境、并提供信息或者短暂介入车辆运动控制，但是不能持续执行车辆控制。
L1驾驶自动化—部分驾驶辅助(Partialdriverassistance):该级别的辅助驾驶系统可以持续提供横向或纵向运动控制。
自动驾驶汽车中的目标检测与跟踪技术分析
自动驾驶汽车中的目标检测与跟踪技术分析随着科技的不断进步，自动驾驶汽车正逐渐成为现实。
这一新兴技术依赖于多种先进的视觉和感知技术，其中目标检测与跟踪技术起着至关重要的作用。
本文将对自动驾驶汽车中的目标检测与跟踪技术进行详细分析。
目标检测是自动驾驶汽车中的一个关键技术，它的主要任务是在行驶过程中准确地检测和识别各种交通参与者，如行人、车辆、信号灯等，并对它们进行分类。
目标检测算法通常可以分为两大类，即基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法利用图像的局部统计信息来探测目标，并采用机器学习模型进行分类。
其中，常用的方法包括Haar特征、HOG特征和SIFT特征等。
这些方法在目标检测方面具有一定的准确性和稳定性，但它们对目标的不同外观和视角变化敏感，对于复杂场景的处理能力有限。
与此相比，基于深度学习的方法利用深度神经网络学习图像特征，并通过多层次的卷积和池化操作来建立对目标的抽象表示。
这种方法具有更高的准确度和鲁棒性，能够适应各种复杂场景。
常见的基于深度学习的目标检测算法有R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO和SSD等。
这些算法通过引入区域建议网络（Region ProposalNetwork）和锚框（Anchor Box）的思想，能够在速度和准确度之间取得较好的平衡。
除了目标检测，目标跟踪也是自动驾驶汽车中的重要组成部分。
目标跟踪的任务是在连续的图像序列中跟踪和定位已检测到的目标，以实时地获取目标位置和运动信息。
目标跟踪算法可以分为基于传统方法和基于深度学习的方法。
基于传统的目标跟踪方法主要依靠特征点、颜色直方图、模板匹配等技术进行目标的连续跟踪。
这些方法在速度方面有一定的优势，但对目标的遮挡、尺度变化和姿态变化等方面的鲁棒性较差。
而基于深度学习的目标跟踪方法则利用卷积神经网络学习特征表示，并使用循环神经网络或其他时间连续模型来实现目标的连续跟踪。
这些方法通过端到端的训练方式，能够准确地捕捉目标的运动信息，具有更高的鲁棒性和准确性。
无人驾驶汽车的优势与挑战
无人驾驶汽车的优势与挑战随着科技的不断进步，无人驾驶汽车作为一项创新技术，逐渐进入我们的视野。
无人驾驶汽车以其独特的优势和挑战，引起了广泛的讨论。
本文将介绍无人驾驶汽车的优势和挑战。
一、无人驾驶汽车的优势无人驾驶汽车具有许多优势，以下几个方面是最重要的：1.1 提高交通安全性。
无人驾驶汽车采用先进的传感技术和智能系统，可以实时感知周围环境，减少人为错误导致的事故。
它们不会受到疲劳、酒驾等因素的影响，大大减少了交通事故的发生。
根据统计数据，90%以上的交通事故是由人为驾驶失误引起的，无人驾驶汽车的应用可以显著降低道路交通事故的发生率。
1.2 提高出行便利性。
无人驾驶汽车能够实现智能导航和路线规划，避免拥堵和路线不熟悉的问题。
在特殊情况下，例如老年人、身体不便或无驾照者等，无人驾驶汽车可以提供便捷的出行方式，满足不同人群的出行需求。
1.3 减少能源消耗。
无人驾驶汽车运用智能驾驶系统和先进的行驶控制技术，可以实现更加高效的行驶模式。
它们能够根据实时交通情况智能调整车速，并通过智能刹车和加速技术进行能量回收，从而减少燃油的消耗和排放，对环境更加友好。
二、无人驾驶汽车的挑战尽管无人驾驶汽车具有巨大的优势，但也面临着一些挑战，以下几个方面是最突出的：2.1 技术挑战。
无人驾驶汽车涉及到先进的传感技术、人工智能、自动控制等多个领域的协同发展。
技术的不断突破和完善是实现无人驾驶汽车商业化应用的重要前提。
例如，无人驾驶汽车需要处理复杂的交通环境和路况，同时还要克服传感器准确性、实时响应和大数据处理等方面的技术挑战。
2.2 安全问题。
无人驾驶汽车的安全是社会关注的焦点。
虽然无人驾驶汽车的安全性通常高于普通车辆，但依然可能面临黑客攻击、系统故障、传感器失灵等问题。
确保无人驾驶汽车的安全性是一个综合性问题，需要制定严格的法律法规以及强有力的安全保障机制。
2.3 道德和法律问题。
无人驾驶汽车可能会面临道德和法律方面的困境。
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汽车辅助驾驶统计
驾驶员辅助系统可以涵盖的功能有很多，包括：车道辅助、行车辅助、停车与操作辅助、避让辅助、转向与穿行辅助、照明与视野辅助等
博世驾驶员辅助系统涵盖了市场的需求与趋势，在必配功能方面包括自动紧急制动、车辆偏离警告等，标准功能包括自适应巡航、智能大灯控制等，除此之外还提供一些差异化功能如交通拥堵辅助、狭窄道路辅助等。
大陆集团的高级驾驶员辅助系统基于雷达、摄像机和红外传感器可以实现以下功能：紧急制动辅助；自适应巡航控制；车道偏离警告；智能前大灯控制；交通标志辅助；盲点探测和360度环绕检测（全景图）。
欧洲新车评价规程(EuroNCAP)规定，自2014年起，新车型必须装配相关驾驶员辅助系统才能获得五星安全评定。
被列入配备选项的系统包括自动紧急制动、智能速度辅助、车道偏离警告或车道保持支持。
第一章浅析博世驾驶员辅助系统
ACC自适应巡航控制系统
ACC自适应巡航系统可以在道路中自动控制车速并保持与前车的距离。
ACC使用雷达传感器发射电波并接收前方物体反射回的电波，根据反射回来的信号，ACC通过计算与相对距离、相对方位和相对速度来探测前方车辆，以作出加速或制动的判断。
ACC可在车速约30km/h以上被激活，而停走型ACC可在静止时即可启用。
在ACC系统中，雷达传感器是最核心的部件。
博世目前有两种雷达，一种为中距离雷达（MRR），可以探测160米的距离，可支持ACC最高巡航速度为150km/h，目前第七代高尔夫顶配车型上所使用的ACC系统就搭配了这款雷达，
性价比较高；博世长距离雷达（LRR）可以探测250米的距离，可支持ACC最高巡航速度为200km/h，如果该ACC系统搭配了多功能摄像头，最高巡航速度可达250km/h。
奥迪A6L的停走型ACC在传统雾灯的位置装配了两部LRR，增加了探测的范围和距离。
ACC系统使用雷达传感器和多功能摄像机作为信息采集和输入端，可以在驾驶员不操作油门和刹车的情况下自动保持车距巡航，当前方车辆出现减速时随之刹停，而前方车辆离开时可自动加速至理想速度，在一定程度上接近了自动驾驶技术。
不过，ACC并不能对车辆方向进行调整。
车道辅助系统/紧急制动系统
博世LDW车道偏离警告系统和LKS车道保持系统使用了一台多功能摄像头（MPC）进行车道线的识别，当系统识别到车道线时，自动进入工作状态。
如果车辆在行驶中偏离了车道，且没有打转向灯，首先LDW会输出警告信号，而选择什么样的警告方式（如声音、仪表视觉符号以及方向盘振动等）由整车厂进行设定。
如驾驶员没有回应，LKS系统将通过EPS电子转向系统在方向盘上施加大约3牛·米的力矩，以帮助车辆回到正确的车道上来。
在这个过程中，如果驾驶员打方向灯或者大角度转动方向盘，则系统默认车辆由驾驶员接管而停止干预。
PEBS预测性紧急制动系统
PEBS预测性紧急制动系统所面对的是更加紧急的情况：车辆即将追尾、撞上障碍物或是行人。
博世PEBS系统包含3个部分：PCW预测性碰撞预警系统、EBA紧急制动辅助系统以及AEB自动紧急制动系统。
有相关机构进行过调查，在即将发生追尾事故时，20%的驾驶者可以采取全力制动，但有可能出现制动时机较晚导致碰撞；49%的驾驶者因制动力不足而导致碰撞；另外还有31%的驾驶者没有采取任何有效措施。
对于第一种驾驶者，PCW可以对驾驶者发出警告，提醒其立即进行全力制动以避免事故；对于第二种驾驶者，EBA可以提供紧急制动时的制动力辅助；而对于第三种驾驶者，AEB系统将会利用ESP进行自动紧急制动以避免或缓解碰撞。
第二章奔驰S级智能驾驶车辆解读
第三章奔驰最新安全技术
制动辅助系统
奔驰的该系统共分为3个阶段，在距离碰撞2.6秒时会进行语音的提醒，而在1.6秒时则会施加40%的制动力予以提醒并减速，如果驾驶员仍无反应，系统会在碰撞发生前0.6秒时施加100%制动力以减小损失。
30公里的速度内可以避免碰撞。
盲点辅助系统
其通过装在车尾的雷达感知侧后方的来车。
如果侧后方有车，系统会在后视镜上给予提示，而过驾驶员仍然变线，则系统会对车辆实行一个制动力帮助其回
到本车道。
限距控制系统
该系统可以按照预先设定的车速与跟车距离做自动调整，即便前车停住再启动也没有问题。
另外在车辆转弯时，后车也能够很好的识别前车并自动跟随。
车道保持系统
车辆紧急制动
第四章汽车主动预防碰撞系统简析
奔驰Pre-Safe系统
Pre-Safe系统增加了微波探测器和刹车辅助，在检测即将发生碰撞时刹车系统可以自动施加最大-0.4G的加速度，确保将损失最小化，可以在碰撞前0.6秒时（这个时间值是系统根据前后车的相对速度和间距计算所得的），使自动刹车的力度达到最大值。
本田CMBS系统（Collision Mitigation Brake System）主要原理是，当毫米波雷达探测到前方行驶的车辆，判断有追尾的危险时用警报的方式提醒驾驶员，继续接近前车时轻轻制动，以身体感受进行警告。
当判断出难以避免追尾时，CMBS会采取强烈制动措施，和驾驶员自身的制动一起降低追尾车速，以便有效地帮助驾驶员避免和降低一旦追尾时的损伤。
当驾驶者所在车辆的车速高于10英里（15公里），CMBS系统启动，通过车头的传感器探测与前车之间的距离，当系统认为有可能导致追尾时，除开提醒驾驶者和制动之外，也会自动收紧安全带（E--Pretensioner系统），确保对前排乘客的约束作用。
同时，在车辆自动制动时，也会点亮刹车灯，提示后车保持安全距离。
当本车与前车车速的差距小于10英里（15公里）时，这套系统将不起作
用。
丰田Pre-Collision（PCS）系统
丰田这套系统也同样基于毫米波雷达作为前方的探测系统。
如果系统判断前方的碰撞已经不可避免，则会预收紧安全带，同时当驾驶者深踩刹车踏板时，刹车辅助（BA）系统启动，对刹车系统施加最大制动力，以减小碰撞的力度和损害。
沃尔沃City Safety系统
City Safety系统不是通过雷达，而是通过发射激光束，然后传感器采集发射
的光束，从而搜集车辆前方的路况信息（探测距离约为4米，相对于其他三种距离短些，这也是该系统主要考虑城市低速路况所致），并通过抬头显示器（HUD）为驾驶者提供提示警示信息。
当车速高于30公里/小时时，City Safety系统即开始工作，扫描车辆前方的障碍物，通过车辆与前方障碍间的相对速度和距离判断是否有碰撞的风险，如果系统判断两者的碰撞时相对速度大于15公里/小时，则会通过前挡风上的红色警示灯对驾驶者提供预警。
如果系统已经提示驾驶者，但驾驶者没有响应，则采取自动制动措施直至车辆静止。
对于时速在15到30公里之间的情况，系统则根据计算结果减速以避免碰撞。
不过要注意的是，刹车系统的自动制动时间约为1.5秒，如果驾驶者没有继续采取动作踩下制动踏板（比如驾驶者突发疾病失去意识这样的极端情况），还是会发生轻微的追尾。
第五章自适应巡航系统的缺陷解读
常见传感器缺点
雷达对于垂直方向上重叠物体的判断较弱，在实际行车中，当车辆行驶到立交桥附近时，如果前方与盘桥匝道上同时出现车辆，雷达传感器有很低几率出现
误判；前方路面出现金属标识牌甚至是金属废弃物时，雷达传感器也有很低几率产生误判。
相信没人想拿自己的生命做赌注，于是为了进一步降低误判的可能，越来越多的自适应巡航系统采用两种传感器收集信息。
前车进入大角度的弯道，自助巡航系统出现的问题
在开启自适应巡航功能并处于跟车状态下，当前车进入弯道后，开启自适应巡航系统的后车会采取两种措施，第一种情况：传感器扫描不到前车，即会执行到达预设时速的逻辑。
第二种情况：此时正好旁边车道有车拐弯，传感器会将其误认为是本车道前车，此时会判断为跟车距离不够，就会对车辆实施减速。
直线行驶时，自适应巡航也会“突然”
在直线行驶开启自适应巡航时，前车并入其他车道，这时本车雷达会重新扫描前方车辆，如果判断没有前车则自适应巡航会执行驾驶员设定的目标时速，如果判断有前车存在，则自适应巡航执行驾驶员设定的行驶。
特别是时速不高调整跟车距离的过程中，这种加速感就会比较明显。
第六章自动泊车系统
第七章智能灯光系统
沃尔沃新主动大灯技术（Active High Beam technology）
Active High Beam technology利用位于车头和前挡风内的两处光学摄像头扫描前
方路面行驶的车辆与行走的行人，并以此为依据控制位于大灯组内的挡板，最终让遮挡区域保持在前车宽度的1.5英寸左右，但目前光学摄像头仅能扫描车前15度范围内的路面情况。
当光学摄像头扫描到路面有前车或对象出现来车时，位于头灯组内的挡板会根据前车或对向来车的宽度，自动挡住大灯组内相应区域的灯光，并且摄像头会不断扫描本车与前车、来车的距离，不断控制挡板位置与遮挡面积，通过遮挡灯光起到减轻灯光对前车与对向司机视线干扰的作用，直到前车或对向来车超过本车驾驶员视线范围才会取消遮挡。
实际路况中，前方和对向不仅只有车辆行驶，还会出现行人行走的情况，很多人在夜间也都有被来车刺眼的灯光照射短时失明的经历。
如果此时前方出现坑洼或障碍物，很容易就会发生事故。
Active High Beam technology当探测到路边行人时，会自动调整灯光高度，让灯光始终低于行人头部，避免灯光直射行人眼部的情况。
这项功能也将随着本车与行人的距离，不断调整灯光高度，达到既保护行人又不丧失照明范围的效果。
夜视系统
第八章行人识别系统。