自动驾驶汽车PPT2

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无人驾驶技术ppt课件

无人驾驶技术ppt课件
软件和算法漏洞
如何防止黑客攻击和保障系统安全,确保无人驾 驶车辆不会受到恶意干扰或控制。
交通事故责任认定
在无人驾驶车辆发生交通事故时,如何准确界定 责任方,保障各方权益。
复杂环境下的适应性挑战
复杂道路和交通环境
如何处理复杂的道路标志、交通信号和多变的路况,确保无人驾 驶车辆能够正确理解和应对。
与其他交通参与者的交互
特征提取与识别
利用算法对处理后的数据进行特征提取和识 别,如识别车道线、交通信号等。
数据预处理
对采集的原始数据进行滤波、去噪、压缩等 处理,提取有用信息。
环境建模
将识别的特征与环境信息进行融合,建立环 境模型,为决策和控制提供依据。
环境建模与定位技术
01
SLAM技术
即同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping)
全。
促进产业升级和转型
通过优化交通流控制和路径规划 ,无人驾驶技术可以提高道路交 通的运行效率,减少拥堵现象。
提升交通效率
随着无人驾驶技术的普及和应用 ,将产生更多的新职业和就业机 会,如无人驾驶汽车研发、测试 、运营等。
创造新的就业机会
无人驾驶技术的发展将推动汽车 、交通等相关产业的升级和转型 ,促进经济的高质量发展。
根据环境信息和任务需求,规划出从起点到终点 的可行路径,如A*算法、Dijkstra算法等。
路径跟踪控制
采用合适的控制策略,使车辆能够沿着规划好的 路径行驶,并实现精确跟踪。
3
路径规划与跟踪优化
针对复杂环境和多变任务需求,对路径规划和跟 踪方法进行优化,提高自主驾驶能力。
04
自动驾驶硬件平台及 软件架构

自动驾驶使用场景及未来前景介绍PPT-大纲

自动驾驶使用场景及未来前景介绍PPT-大纲

# ⼀. 封⾯主题:⾃动驾驶:未来出⾏的变⾰作者:您的名字⽇期:2024年7⽉17⽇⼆. ⽬录1. ⾃动驾驶简介2. 技术原理3. 应⽤场景4. 未来展望三. 主体01 ⾃动驾驶简介什么是⾃动驾驶?1. ⾃动驾驶定义⾃动驾驶是指通过计算机系统和传感器技术,让⻋辆能够在没有⼈类驾驶员⼲预的情况下,⾃主驾驶和控制⻋辆。

2. ⾃动驾驶的发展历程从最早的⾼级驾驶辅助系统(ADAS)到现在的完全⾃动驾驶,技术进步迅速。

⾃动驾驶技术经历了多个发展阶段,包括感知、决策和执⾏三个关键环节。

⾃动驾驶的级别1. SAE⾃动驾驶分级0级:⽆⾃动化1级:驾驶辅助(如⾃适应巡航控制)2级:部分⾃动化(如⻋道保持辅助)3级:有条件⾃动化(如特定环境下⾃动驾驶)4级:⾼度⾃动化(如城市⾃动驾驶)5级:完全⾃动化(全场景⾃动驾驶)02 技术原理⾃动驾驶的核⼼技术1. 传感器技术激光雷达(LiDAR)利⽤激光测距,实现⾼精度三维地图构建。

摄像头提供视觉信息,识别交通标志、⾏⼈、⻋辆等。

超声波传感器⽤于近距离障碍物检测和泊⻋辅助。

雷达探测⻋距和⻋速,辅助⻋道保持和⾃适应巡航。

2. 数据处理与⼈⼯智能⾼精度地图精准的道路信息和标志数据,为⾃动驾驶提供基础。

机器学习与深度学习通过⼤量数据训练模型,提升⾃动驾驶的感知和决策能⼒。

决策与规划基于感知数据进⾏路径规划和决策,实现安全⾼效的⾃动驾驶。

⾃动驾驶系统架构1. 感知层收集环境信息,包括道路、障碍物、⾏⼈等。

2. 决策层处理感知数据,制定驾驶策略和路径规划。

3. 执⾏层执⾏决策指令,控制⻋辆转向、加速、刹⻋等。

03 应⽤场景乘⽤⻋1. ⾃动驾驶出租⻋(Robotaxi)⽆⼈驾驶出租⻋服务,为⽤户提供便捷、安全的出⾏⽅式。

通过⼿机应⽤叫⻋,实现⻔到⻔的⾃动驾驶服务。

2. 个⼈⾃动驾驶汽⻋私⼈⾃动驾驶汽⻋,实现从家到公司的全⾃动驾驶。

提⾼出⾏效率,减少驾驶疲劳。

商⽤⻋1. ⾃动驾驶卡⻋⻓途货运中的⾃动驾驶卡⻋,提⾼运输效率,降低物流成本。

无人驾驶汽车PPT课件

无人驾驶汽车PPT课件
无人驾驶汽车PPT课件
目录
• 无人驾驶汽车概述 • 传感器技术在无人驾驶中的应用 • 自动驾驶系统架构与算法 • 无人驾驶汽车关键零部件及产业链分

目录
• 无人驾驶汽车测试与评价标准 • 政策法规与伦理道德问题探讨
01
无人驾驶汽车概述
定义与发展历程
01
定义
02
发展历程
无人驾驶汽车是一种通过先进的感知技术、决策技术、控制技术以及 通信技术,实现车辆在各种复杂交通环境中的自主驾驶和智能决策的 汽车。
摄像头传感器
图像识别和分类
摄像头可以捕捉车辆周围的图像 信息,通过图像处理和计算机视 觉技术,可以对图像中的物体进 行识别和分类,如识别交通信号
、车道线、行人等。
目标检测和跟踪
摄像头传感器可以检测图像中的 目标物体,并对其进行跟踪,为 无人驾驶汽车的感知系统提供重
要的补充信息。
视觉里程计和定位
通过处理摄像头捕捉的图像序列 ,可以实现视觉里程计和定位功 能,为无人驾驶汽车提供自身位
无人驾驶汽车产业链包括传感器制造、算法研发、车辆制造、基础设施建设等多 个环节,涉及众多企业和机构。其中,传感器制造和算法研发是产业链的核心环 节,对于无人驾驶汽车的性能和安全性具有至关重要的作用。
02
传感器技术在无人驾驶中 的应用
激光雷达传感器
03
高精度测距和定位
3D建模和地图构建
障碍物检测和跟踪
激光雷达通过发射激光束并测量反射回来 的时间,可以精确测量周围物体的距离和 位置,为无人驾驶汽车提供高精度的环境 感知能力。
激光雷达可以获取周围环境的3D点云数 据,通过处理这些数据可以构建出车辆周 围环境的3D模型,进而实现高精度地图 的构建和更新。

人工智能无人驾驶ppt课件

人工智能无人驾驶ppt课件

04
自动驾驶汽车的软件设计
Software design of autonomous vehicle
控制算法:设计合适的控制算 法,实现车辆的平稳行驶和安 全驾驶。
传感器融合技术
通过将多种传感器(如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等)的数据进 行融合,提高无人驾驶车辆对周围环境的感知能力。
深度学习算法
摄像头在无人驾驶中的作用不可忽视。
摄像头可以实时捕捉路况信息,如行人、车辆、交通信号等, 为无人驾驶决策提供重要依据。据统计,每万辆自动驾驶汽车 每天可产生约25TB的数据,其中大部分来自摄像头。
传感器技术的发展将推动无人驾驶的普及。
随着传感器技术的进步,无人驾驶的性能将得到提升,成本将 进一步降低,从而推动无人驾驶的广泛应用。据预测,到 2030年,全球无人驾驶市场规模将达到1.6万亿美元。
深度学习算法在无人驾驶系统中广泛应用,通过对大量数据的 学习,实现对环境的感知、理解和决策。
5G通信技术
5G通信技术为无人驾驶提供高速、低延迟的网络连接,保证数 据传输的实时性和可靠性,提高无人驾驶系统的性能。
03
自动驾驶汽车的硬件设计
Hardware Design of autonomous vehicle
激光雷达技术原理 激光雷达通过发射激光束并接收反射回来的信号,实现对周围环境的高精度三维建模。 摄像头技术原理 摄像头通过捕捉连续图像,利用图像处理算法提取特征点,实现对周围环境的实时感知。 传感器布局的重要性 合理布置传感器,可以提高无人驾驶系统对周围环境的感知能力,降低误判率,提高行驶安全性。 传感器布局的挑战与趋势 随着自动驾驶技术的发展,传感器布局面临更多挑战,如如何实现多传感器融合、提高感知精度等。未来发 展趋势将朝着更智能化、集成化的方向发展。

无人驾驶技术与自动驾驶汽车培训ppt讲座

无人驾驶技术与自动驾驶汽车培训ppt讲座

04
自动驾驶汽车产业链分析
上游零部件供应商
传感器供应商
提供激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器, 用于环境感知和车辆定位。
计算平台供应商
提供高性能计算芯片和处理器,用于实现自动驾 驶算法和决策控制。
通信模块供应商
提供车载通信模块,用于实现车与车、车与基础 设施之间的通信。
中游整车制造商及解决方案提供商
GPS/IMU
提供车辆的位置、速度和方向信 息。
决策规划与控制系统
01
02
03
行为决策
根据感知系统提供的信息 ,判断车辆应该执行的行 为,如跟车、换道、停车 等。
运动规划
根据行为决策,规划出车 辆在未来一段时间内的行 驶轨迹。
控制算法
将规划出的轨迹转化为具 体的控制指令,如加速、 减速、转向等,实现车辆 的自动驾驶。
02
自动驾驶汽车基本原理
传感器与感知系统
毫米波雷达
摄像头
捕捉道路图像,识别交通信号、 车道线、行人等关键信息。
通过发射毫米波并接收反射信号 ,检测周围物体的距离和速度。
超声波传感器
利用超声波反射原理,测量近距 离物体的距离。
激光雷达(LiDAR)
通过发射激光束并测量反射回来 的时间,精确测量周围环境物体 的距离和形状。
发展历程
无人驾驶技术经历了从实验室研究到实际应用的发展历程,随着人工智能、传 感器、高精度地图等技术的不断发展,无人驾驶技术逐渐走向成熟。
核心技术组成
感知技术
控制技术
通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达 等传感器,实现对周围环境的感知和 识别,包括障碍物、交通信号、行人 等。
通过车辆动力学模型、控制算法等技 术,实现对汽车运动的精确控制,包 括加速、减速、转向等。

2024年度无人驾驶技术PPT课件pptx

2024年度无人驾驶技术PPT课件pptx

应用领域
无人驾驶技术可应用于个人出行 、公共交通、物流运输等多个领 域,提高交通效率和安全性。
市场前景
随着技术的不断发展和应用场景 的不断拓展,无人驾驶技术市场 具有巨大的发展潜力,预计未来 几年将保持高速增长。
6
02
传感器与感知系统
2024/3/24
7
传感器类型及作用
激光雷达(LiDAR)
毫米波雷达
伦理道德挑战
自动驾驶决策过程中的道德困境、数据隐私保护、算法偏见等。
应对策略
建立伦理道德决策框架、加强数据隐私保护、消除算法偏见等。
企业实践
谷歌Waymo、特斯拉等公司的伦理道德原则及实践案例。
2024/3/24
29
社会责任担当意识培养
技术研发者的责任
关注技术对社会、环境的影响,积极参与相关法 规制定。
27
国内外相关法律法规解读
国际法规
联合国《维也纳道路交通公约》、国际汽车工程师学会(SAE) 自动驾驶分级标准等。
国内法规
《中华人民共和国道路交通安全法》、《智能网联汽车道路测试管 理规范(试行)》等。
法规内容
明确自动驾驶定义、分级、测试、上路许可及事故责任认定等。
2024/3/24
28
伦理道德挑战及应对策略
和优化,确保执行器能够快速、准确地响应控制指令。
执行器性能提升
03
通过改进执行器结构、优化控制策略等方法,提高执行器的性
能和使用寿命,降低维护成本。
22
06
安全性与可靠性保障措施
2024/3/24
23
安全防护装置设计原则
冗余设计原则
在关键部件和系统中采用冗余设计,确保在单个部件或系统失效时 ,备份部件或系统能够及时接管,保证无人驾驶车辆的正常运行。

无人驾驶ppt课件

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计算机视觉在无人驾驶中的实现
1 2
场景理解
通过计算机视觉技术,对车辆周围环境进行感知 和理解,包括道路识别、障碍物检测、交通信号 识别等。
目标跟踪
对车辆周围的动态目标进行跟踪,包括其他车辆 、行人等,以实现对周围环境的动态感知。
3
行为预测
根据历史数据和当前环境信息,预测周围车辆和 行人的行为意图,为无人驾驶车辆的决策提供依 据。
决策技术
基于感知信息,通过深度学习、强化 学习等人工智能技术,实现车辆的自 主决策和规划,包括路径规划、行为 预测、风险评估等。
应用领域及市场前景
应用领域
无人驾驶技术可应用于多个领域,如城 市出行、物流运输、公共交通、特种车 辆等。
VS
市场前景
随着技术的不断成熟和政策的逐步放开, 无人驾驶市场将迎来爆发式增长。预计未 来几年内,无人驾驶车辆将逐渐实现商业 化落地,并在各个领域发挥重要作用。同 时,无人驾驶技术的发展也将带动相关产 业链的发展,包括传感器制造、人工智能 算法研发、高精度地图制作等。
伦理道德问题挑战
道德决策困境
无人驾驶汽车在面临紧急情况时,如何做出符合伦理道德 的决策,如选择保护乘客还是保护行人,成为一大挑战。
数据隐私保护
无人驾驶汽车需要收集和处理大量用户数据,如何确保数 据安全和隐私保护,防止数据泄露和滥用,是亟待解决的 问题。
责任归属问题
在无人驾驶汽车发生交通事故时,如何界定责任归属,是 驾驶员、汽车制造商还是技术提供商承担责任,需要明确 的法律法规进行规范。
V2X通信技术
车与车、车与基础设施之间的通信技术将实现更加高效和安全的交 通系统。
行业融合带来的机遇和挑战
汽车行业
无人驾驶技术将推动汽车行业的变革,从传统的 驾驶方式向智能化、电动化、共享化方向发展。

自动驾驶汽车无人驾驶汽车简介发展概况授课课件ppt

自动驾驶汽车无人驾驶汽车简介发展概况授课课件ppt
四、面临的机遇与挑战
阅读能力,对一个学生来说,是一种 十分重 要的能 力,同 时也是 每个学 生都应 该具备 的一个 重要素
一、自动驾驶汽车简介
阅读能力,对一个学生来说,是一种 十分重 要的能 力,同 时也是 每个学 生都应 该具备 的一个 重要素 质。阅 读能力 的强弱 ,与学 生获取 知识, 提高学 习兴趣 ,增长 见识, 以及培 养自学 能力等 方面都 有密切 联系。
4.1无人驾驶带来的优势
➢1、降低交通事故 ➢2、降低拥堵压力 ➢3、减少汽车有害气体排放 ➢4、共享经济更加普及:减少开支 ➢5、生活增加:停车场减少 ➢6、满足特殊乘客的出行需求,包括残 障人士、盲人、老年人、孕妇、儿童、无 驾照人士等群体 ➢7、应用于商业运输领域,降低运输成 本等;同时送货时间更自由,可避开高峰 时期。 机器人不仅能送货还能对一个学生来说,是一种 十分重 要的能 力,同 时也是 每个学 生都应 该具备 的一个 重要素 质。阅 读能力 的强弱 ,与学 生获取 知识, 提高学 习兴趣 ,增长 见识, 以及培 养自学 能力等 方面都 有密切 联系。
阅读能力,对一个学生来说,是一种 十分重 要的能 力,同 时也是 每个学 生都应 该具备 的一个 重要素
目录
阅读能力,对一个学生来说,是一种 十分重 要的能 力,同 时也是 每个学 生都应 该具备 的一个 重要素 质。阅 读能力 的强弱 ,与学 生获取 知识, 提高学 习兴趣 ,增长 见识, 以及培 养自学 能力等 方面都 有密切 联系。驶汽车发展现状
阅读能力,对一个学生来说,是一种 十分重 要的能 力,同 时也是 每个学 生都应 该具备 的一个 重要素
3.3国际自动驾驶汽车发展
阅读能力,对一个学生来说,是一种 十分重 要的能 力,同 时也是 每个学 生都应 该具备 的一个 重要素
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分类
沃尔沃根据自动化水平的高低区分四个无人驾驶的阶段:
1、驾驶辅助系统(DAS):目的是为驾驶者提供协助,包括提供重要 或有益的驾驶相关信息,以及在形势开始变得危急的时候发出明确而 简洁的警告。如“车道偏离警告”(LDW)系统等。
2、部分自动化系统:在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能 够自动进行干预的系统,如“自动紧急制动”(AEB)系统和“应急车 道辅助”(ELA)系统等。
国内
中国在无人驾驶汽车的开发方面要比国外稍晚。国防科技大学从二十世纪八十 年代开始进行该项技术研究。
1989年,中国首辆智能小车在国防科技大学诞生。
1992年,国防科技大学研制成功了中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。
2000年6月,国防科技大学研制的第四代无人驾驶汽车试验成功,最高时速达 76km,创下国内最高纪录。
左后轮传感器
很多人第一眼会觉得这 个像是方向控制设备, 而事实上这是自动驾驶 汽车的位置传感器,它 通过测定汽车的横向移 动来帮助电脑给汽车定 位,确定它在马路上的 正确位置。
前后雷达
后车厢的主控电脑 谷歌在无人驾车汽 车上分别安装了4个 雷达传感器(前方3 个,后方1个),用 于测量汽车与前( 和前置摄像头一同 配合测量)后左右 各个物体间的距离 。
2007年,国防科技大学机电工程与自动化学院和中国第一汽车集团公司联合研 发的红旗旗舰无人驾驶轿车,其总体技术性能和指标已经达到世界先进水平。
2012年10月,从国家自然科学基金委员会举办的发布会上获悉,中国自主研发 的无人驾驶汽车2013年将进行从北京至天津的行驶测试,2015年将测试从北京 行驶至深圳。
2012年10月31日至11月1日,来自全国的十余支无人车队将聚集在内蒙古赤峰 市翁牛特旗,参加第四届“中国智能车未来挑战赛”。
2012年11月24日上午,中国自主研发的无人驾驶汽车“军交猛狮号”从京津高 速北京台湖收费站出发,在“无人驾驶”情况下行驶114公里,历时85分钟, 安全抵达目的地天津东丽收费站。
3、高度自动化系统:能够在或长或短的时间段内代替驾驶者承担操控 车辆的职责,但是仍需驾驶者对驾驶活动进行监控的系统。
4、完全自动化系统:可无人驾驶车辆、允许车内所有乘员从事其他活 动且无需进行监控的系统。这种自动化水平允许乘从事计算机工作、 休息和睡眠以及其他娱乐等活动。
结构性能
自动驾驶汽车使用视频摄像头、雷达传感器,以及激光测距器来 了解周围的交通状况,并通过一个详尽的地图(通过有人驾驶汽车采 集的地图)对前方的道路进行导航
通用公司的Firebird III无人驾驶汽车1962年出现在西雅图的21世纪 博览会。
这是城市轻轨交通,一辆无人驾驶的出租车于2002年1月17日在威尔士 的加迪夫开启试行之旅。
CYCAB是由新加坡的南洋理工大学(NTU)设计研发的。该车采用收到语 音命令后将自动采取计算机驾驶和停车。这款车将用于机场行李运输 或酒后代驾。
激光雷达
车顶的“水桶”形装置是自动驾驶汽车的激光雷达,它能对半径60米 的周围环境进行扫描,并将结果以3D地图的方式呈现出来,给予计算 机最初步的判断依据。
前置摄像头
自动驾驶汽车前置摄 像头谷歌在汽车的后 视镜附近安置了一个 摄像头,用于识别交 通信号灯,并在车载 电脑的辅助下辨别移 动的物体,比如前方 车辆、自行车或是行 人。
国外研究现状
国内研究现状
史上无人驾驶车盘点
Lutz探路者——英国的第一款无人驾驶小车。这辆无人驾驶车由考文 垂基础工程公司RDM集团设计建造,并将于今年下旬现身密尔顿凯因斯 行人专用区,旨在帮助乘客、购物者和老年人短途旅行。政府宣布, 正式给出了无人驾驶车辆上路的许可。
2014十二月,谷歌推出其首个无人驾驶汽车。构造与传统汽车截然不 同,取消了方向盘与刹车。
自动驾驶汽车
组员:陈强 戴超敏
简介
自动驾驶汽车(Autonomous vehicles;Self-piloting automobile )又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式 移动机器人,是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽 车。
车辆自动驾驶主要目的
防止部分交通事故的发生 提高道路利用率 提高驾驶员方便性 减轻驾驶员负担 实现车辆的高效安全行驶
Junior——大众帕萨 特无人驾驶车。图为 该车在2009.10月行驶 在斯坦福大学。
ATNMBL是由迈克和麻吉共同为2040年设计的概念车。
在《蝙蝠侠(1989)》中的蝙蝠车能够自动到达蝙蝠侠所在地。
斯坦福车,配。在汉斯•莫拉维克深入研究了这个项目以后于1971加年入了 斯坦福大学的计算机科学系。在1979年之前,莫拉维克设计了一个将 图像传回到计算机而不是反馈给驾驶员。汽车可以分析,在障碍物中 采取自主路线。
就在一年前(2014年5月),谷歌宣布将要基于原始图型建造无人驾驶汽 车,因此,谷歌上了新闻头条。
这是根据大众车型由柏林大学建造的无人驾驶汽车。
通用公司的电动EN-V概念车可以由人工驾驶或无人驾驶,是由通用加 利福尼亚工作室设计研发的。
大众凭借无人驾 驶的帕萨特成功 进入DARPA城区挑 战赛。
主控电脑
自动驾驶汽车最重 要的主控电脑被安 排在后车厢,这里 除了用于运算的电 脑外,还有拓普康 (拓普康是日本一 家负责工业测距和 医疗器械的厂商) 的测距信息综合器 ,这套核心装备将 负责汽车的行驶路 线、方式的判断和 执行。
研发历史
国外
发达国家从二十世纪七十年代开始 进行无人驾驶汽车研究,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。 1999年,一辆由美国卡耐基梅隆大 学研制的无人驾驶汽车Navlab-V, 完成了横穿美国东西部的无人驾驶 试验。 2000年,丰田汽车公司开发出无人 驾驶公共汽车。 2007年,德国汉堡一家公司应用先 进的激光传感技术把一辆普通轿车 改装而成,可以在错综复杂的城市 公路系统中无人驾驶汽车。
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