智能网联汽车路径规划与决策控制
智能驾驶决策规划与控制阅读随笔
《智能驾驶决策规划与控制》阅读随笔目录一、智能驾驶综述 (2)1. 智能驾驶定义与分类 (3)2. 智能驾驶发展历程 (4)3. 智能驾驶应用场景 (5)二、智能驾驶决策规划 (7)1. 决策规划基本概念 (8)2. 决策规划流程 (10)3. 决策算法与应用 (11)4. 决策规划的挑战与未来发展趋势 (13)三、智能驾驶控制 (14)1. 控制系统基本原理 (15)2. 控制系统设计方法 (17)3. 控制系统性能评估 (18)4. 控制系统的实际应用与挑战 (19)四、智能驾驶中的感知与交互 (20)1. 感知技术发展与应用 (21)2. 人机交互技术与实现 (22)3. 跨模态感知与交互 (23)4. 感知与交互的挑战与未来趋势 (24)五、智能驾驶的安全与法规 (26)1. 安全性问题与挑战 (27)2. 法规政策环境分析 (28)3. 安全与法规的协同发展 (29)4. 国际合作与标准制定 (31)六、智能驾驶的未来展望 (32)1. 技术创新与发展趋势 (33)2. 商业模式与市场前景 (34)3. 社会影响与伦理讨论 (36)4. 未来出行方式变革与挑战 (38)一、智能驾驶综述随着科技的飞速发展，智能驾驶已经从科幻电影中的概念逐渐走进现实生活。
即自动驾驶汽车，是指通过计算机系统对汽车进行控制，实现无人驾驶的技术。
它利用传感器、摄像头、雷达等设备获取周围环境信息，并通过先进的算法进行处理，实现对汽车的自动驾驶。
智能驾驶技术的发展可以分为几个阶段，初级阶段主要是辅助驾驶技术，如自动泊车、自适应巡航等。
中级阶段则是部分自动驾驶技术，如车道保持辅助、自动变道等。
而高级阶段则是完全自动驾驶技术，汽车可以在无需人工干预的情况下独立行驶。
智能驾驶技术的出现，无疑将极大地改善道路交通安全和效率。
全球每年约有130万人死于交通事故，其中大部分是由人为因素造成的。
智能驾驶技术可以通过精确的感知和判断，避免许多由人为失误引发的事故。
自动驾驶系统中的决策与控制策略设计
自动驾驶系统中的决策与控制策略设计随着科技的不断发展，自动驾驶技术逐渐成为汽车行业的热门研究领域。
实现自动驾驶需要一个全面的系统，其中决策与控制策略的设计在实现安全、高效的自动驾驶系统中起着关键作用。
本文将探讨自动驾驶系统中决策与控制策略的设计原则以及常见的策略方法。
决策是自动驾驶系统中的一个重要环节，它涉及到对环境的感知、目标设定、路径规划、障碍物避免等多个方面。
在决策模块中，系统需要对环境进行感知，并根据感知结果进行场景判断和目标设定。
其次，系统需要根据目标设定进行路径规划，确定车辆的行驶路线。
最后，系统需要根据环境感知结果和路径规划结果，采取相应的控制措施，实现车辆的自主行驶。
在决策模块中，有两个常见的策略方法：规则驱动和机器学习。
规则驱动是通过预先设定一系列规则来进行决策。
例如，当遇到红灯时，车辆需要停下等待，这是一个明确的规则。
规则驱动的优点是决策过程可解释性强，系统较为稳定。
然而，规则驱动的缺点是需要处理大量复杂的情况和变数，规则的设计和维护成本较高。
机器学习是近年来应用较多的决策方法。
通过训练大量样本数据，系统可以学习到汽车行驶的规律和模式，从而做出相应的决策。
机器学习的优点是可以应对复杂多变的环境，较为适应实际道路行驶情况。
然而，机器学习方法需要大量的样本数据和计算资源，且决策过程不够可解释。
除了决策模块，控制策略是自动驾驶系统另一个重要的组成部分。
控制策略涉及到车辆的加速、减速、转向等操作，以实现车辆行驶的平稳和安全。
常见的控制策略方法有PID控制和模型预测控制。
PID控制是一种经典的控制策略方法，它通过对误差的比例、积分和微分进行调节，实现对车辆的控制。
PID控制的优点是简单易懂，参数调节相对较为简单。
但是，PID控制方法难以应对复杂的非线性系统以及不确定性。
模型预测控制是一种先进的控制策略方法，它通过对车辆动力学模型的预测，来做出控制决策。
模型预测控制的优点是可以处理复杂的非线性系统，并且能够考虑到约束条件，如避免车辆超速等。
14.智能网联汽车的行为决策技术
2、传统意义上自动驾驶系统的决策控制软件系统包含
、
、
、
路径规划等功能模块。
3、通常感知层所输出的物体信息包括 、 、 等物理属性。
决策规划处理是人工智能技术在自动驾驶中的另一个重要应用场景。现阶段 主流的人工智能方法包括状态机、决策树、贝叶斯网络等。
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基于机器学习的非机构号道路检测框架
随堂练习
1、自动驾驶系统是一个集
、
和动作执行等功能于一体的综合系统。
《智能网联汽车技术概论》课件 - 第三章-雷达在智能网联汽车中的应用
• 军工雷达探测扫描原理
No.10008
超声波雷达原理与应用
• 超声波雷达是汽车最常用的一种传感器， 可以通过接收到反射后的超声波探知周 围的障碍物情况，消除了驾驶员停车泊 车、倒车和起动车辆时前、后、左、右 探视带来的麻烦，帮助驾驶员消除盲点 和视线模糊缺陷，提高了行车安全性。
• 超声波雷达被广泛应用于倒车辅助系统 和自动泊车系统中。
FMCW毫米波雷达系统结构与原理
No.10008
毫米波雷达组成与原理
• 请探讨，并说说FWCW雷达的载波频率与天线调制频率的关系。
No.10008
毫米波雷达组成与原理
• 根据电磁波辐射方式的不同，毫米波雷达主要有两种工作 系统：脉冲系统和连续波系统。请说说车用毫米波雷达技 术原理。
Vbat | CAN
• ③灵敏度。超声波雷达的灵敏度与晶圆 的制造有关,机电耦合系数大，灵敏度 高。
No.10008
0 2 •毫米波雷达
No.10008
毫米波雷达组成与原理
• 1.车载毫米波雷达结构组成
• （1）毫米波雷达的种类有哪些？
• 毫米波雷达是通过发射和接收无线电波来 测量车辆与车辆之间的距离、角度和相对 速度的装置。
• 毫米波雷达可实现自适 应巡航控制、前向防撞 报警、盲点检测、辅助 停车、辅助变道、自主 巡航控制等先进的巡航 控制功能。
No.10008
毫米波雷达在智能网联汽车中的应用
• 在汽车ADAS系统中，毫米波雷达应用于哪些领域？
• 自适应巡航控制（ACC）、前方避碰 报警（FCW）、盲点检测（BSD）、 辅助停车（PA）、辅助变道（LCA） 等领域。
ADAS毫米波雷达工作路径
No.10008
智能网联汽车解决方案
智能网联汽车解决方案目录1. 总体概述 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 解决方案目标 (4)1.3 解决方案架构 (5)2. 智能定义 (6)2.1 智能驾驶系统 (8)2.1.1 核心技术 (9)2.1.2 功能模块 (10)2.1.3 安全保障 (12)2.2 智能座舱 (13)2.2.1 信息娱乐系统 (14)2.2.2 人机交互系统 (16)2.2.3 驾驶员状态监测及预警系统 (18)3. 网联应用 (18)3.1 道路协同感知 (20)3.1.1 高精度地图 (22)3.1.2 V2X通讯技术 (24)3.1.3 数据处理与分析 (25)3.2 云端平台服务 (26)3.2.1 数据存储与管理 (28)3.2.2 基于云的预测服务 (29)3.2.3 远程诊断与更新 (31)3.3 用户体验 (32)3.3.1 移动终端应用 (34)3.3.2 智能助手服务 (35)3.3.3 个性化服务 (36)4. 安全与隐私 (37)4.1 系统安全 (39)4.1.1 硬件安全防护 (41)4.1.2 软件安全保证 (42)4.1.3 数据加密与安全传输 (43)4.2 用户隐私保护 (44)4.2.1 数据收集与使用规则 (45)4.2.2 访问控制与权限管理 (47)4.2.3 匿名化与脱敏技术 (49)5. 未来发展 (50)5.1 技术趋势 (52)5.2 市场展望 (53)5.3 解决方案升级之路 (55)1. 总体概述随着全球汽车工业的不断发展，智能网联汽车已经成为未来交通出行的核心驱动力。
本报告旨在提供一个全面的智能网联汽车解决方案，该解决方案将包括硬件、软件、通信技术、网络安全、车规级标准以及相应的服务和管理工具。
智能网联汽车，其核心功能包括高级驾驶辅助系统（ADAS）、自动驾驶、智能互联以及大数据分析等，能够极大提高道路安全、行车效率、环保水平和用户体验。
技术创新：采用最新的信息技术，包括物联网(IoT)、云计算、人工智能(AI)、机器学习、5G通信和车联网(V2X)技术，来优化车辆性能，提高驾驶体验。
《智能网联汽车技术概论》课件 - 第七章-智能网联汽车通信技术
V2X综述
• 4.V2R
• V2R是Vehicle to Road的英文缩写， 即车辆自身与道路之间的信息交换。 按照道路的特殊性而言，V2R又可 分为两大类型，一类是车辆自身与 城市道路之间的信息交换，另一类 是车辆自身与高速道路之间的信息 交换车辆自身与道路之间的信息交 换内容，主要包括以下几点：
No.10008
学习目录
1
熟悉智能网联汽车的V2X含义和 功能
2
熟悉智能网联汽车V2X的实现方 式
3 了解移动网络通信技术的发展
4
熟 悉 5G 网 络 的 关 键 技 术 及 其 在 V2X中的应用
5
熟悉几种常见的物联网无线通信 技术及其在V2X中的应用
No.10008
0 1 •V2X
学习目录
• ②当前本体车辆的行驶方向与附近 范围内车辆的行驶方向进行信息内 容的交换；
• ③当前本体车辆紧急状况与附近范 围内车辆的行驶状况进行信息内容 的交换。
V2X综述
• 2.V2I
• V2I是Vehicle to Infrastructure的英文 缩写，即车辆自身与基础设施之间的信 息交换。
• 基础设施主要包括红绿灯、公交站台、 交通指示牌、立交桥、隧道、停车场等。 车辆自身与基础设施之间的信息交换内 容，主要包括以下几点：
No.10008
移动网络通信技术的发展
• 5G的网络架构包含有独立的独立组网 模式SA和与4G网络相结合的非独立组 网模式NSA两种：
• 5G网络标准分为独立组网模式（SA） 和非独立组网模式（NSA）两大类。
• 独立组网模式是指需要全新打造5G网 络环境，如5G基站、5G核心网等。
• 非独立组网模式是指在现有的4G硬件 设施基础上，实施5G网络的部署工作。
《智能网联汽车技术概论》课程标准
（1）掌握定位导航系统工作原理（2）掌握定位导航系统调试过程
4、课程内容——内容五、智能网联汽车路径规划与决策控制
内容五：智能网联汽车路径规划与决策控制 教学目标
学时：4学时
（2）视觉传感器在智能网联汽车中功
能实现方式。
任务名称
学习内容
任务1智能网联汽车视觉传感 （1）掌握智能网联汽车视觉传感器拆卸与安装要求；（2）掌握智能网联汽车视
器拆装、标定、检测
觉传感器标定方案；（3）能够对智能网联汽车视觉传感器数据采集进行检测；
任务2 智能网联汽车障碍物、 红绿灯、车道线识别
（1）掌握智能网联汽车视觉传感器障碍物识别工作原理（2）掌握智能网联汽车 视觉传感器红绿灯识别工作原理（3）掌握智能网联汽车视觉传感器车道线识别工 作原理
教学重点与难点
教学重点：（1）V2X内容与应用；（2）移动网联通信技术在智能网联汽车中的应用 教学难点：（1）5G网联关键技术在智能网联汽车中的应用；（2）物联网无线通信技术在智能网联 汽车中的应用。
3、课程目标——素质目标
目标1 目标2 目标识好奇心与求知欲
在学习活动中获得成功的体验，锻炼克服困难的意志，建立自信心
形成实事求是的态度以及进行质疑和独立思考的习惯
具备良好的心理品质，建立和谐的人际关系，表现出人际交往的能力与合作精神 树立职业意识，严格遵循企业的“6S”（整理、整顿、清扫、清洁、素养、安全） 质量管理体系
知识目标：（1）了解智能网联汽车环境感知技术在路径规划中的应用。（2）了解智能网联汽车路径规划 的实现。（3）了解智能网联汽车行为决策技术在路径规划中的应用。（4）了解智能网联汽车执行控制的 实现。 能力目标：（1）能够掌握环境感知技术在智能网联汽车路径规划中的应用。（2）能够掌握行为决策控制 技术在智能网联汽车路径规划中的应用。 素质目标：（1）学生应树立职业意识，并按照企业的“6S”（整理、整顿、清扫、清洁、素养、安全） 质量管理体系要求自己。（2）操作过程中，必须时刻注意安全用电，严禁带电作业，严格遵守电工安全操 作规程。（3）爱护工具和仪器仪表，自觉的做好维护和保养工作。（4）具有吃苦耐劳、严谨态度、爱岗 敬业、团队合作、勇于创新的精神，具备良好的职业道德。
无人驾驶汽车的决策与控制体系结构
无人驾驶汽车的决策与控制体系结构一、无人驾驶汽车的决策与控制体系结构概述无人驾驶汽车，也称为自动驾驶汽车或自驾车，是现代汽车技术发展的重要方向之一。
它通过集成先进的传感器、计算平台和算法，实现对车辆的完全控制，无需人类驾驶员的干预。
无人驾驶汽车的决策与控制系统是其核心组成部分，负责处理各种环境信息，做出驾驶决策，并控制车辆的行驶。
1.1 无人驾驶汽车的核心功能无人驾驶汽车的核心功能包括环境感知、决策规划、控制执行等。
环境感知是指车辆通过各种传感器收集周围环境的信息，包括道路、交通标志、其他车辆和行人等。
决策规划是根据感知到的信息，结合车辆的行驶目标，制定合适的行驶路线和策略。
控制执行则是将决策转化为具体的操作指令，控制车辆的加速、减速、转向等。
1.2 无人驾驶汽车的系统架构无人驾驶汽车的系统架构通常包括感知层、决策层和执行层。
感知层由多种传感器组成，如雷达、摄像头、激光雷达等，负责实时收集车辆周围的环境信息。
决策层是无人驾驶汽车的大脑，通常由高性能的计算平台和复杂的算法组成，负责处理感知层收集的信息，做出驾驶决策。
执行层则包括车辆的驱动系统和转向系统等，根据决策层的指令控制车辆的行驶。
二、无人驾驶汽车的决策与控制关键技术无人驾驶汽车的决策与控制系统涉及到多个关键技术，这些技术共同支撑着无人驾驶汽车的安全、高效和智能行驶。
2.1 环境感知技术环境感知技术是无人驾驶汽车的基础。
它利用各种传感器收集车辆周围的信息，包括但不限于：- 雷达（RADAR）：通过发射和接收无线电波来检测物体的位置和速度。
- 摄像头：捕捉道路和交通标志的视觉信息。
- 激光雷达（LiDAR）：使用激光测量周围物体的距离和形状。
- 超声波传感器：检测车辆周围的近距离障碍物。
2.2 决策规划技术决策规划技术是无人驾驶汽车的中枢神经。
它包括：- 路径规划：根据车辆的位置、目的地和周围环境，规划出一条最优行驶路径。
- 行为决策：根据交通规则和实时交通状况，决定车辆的行驶行为，如加速、减速、变道等。
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汽车智能驾驶路径规划
• ADAS系统的控制是根据各个状态进行来回切换的，传统 控制算法存在目标或控制方式切换引起的车辆加速和减速 跳跃，存在切换过程平稳性差等问题。
• 由于控制状态的变化，原有的车辆控制算法、跟踪过程和 巡航控制过程会出现加速跳跃，影响舒适性。
• 当自动驾驶处于低速时，控制问题就不那么明显。 • 但在高速条件下，我们必须考虑轮胎与地面的连接。 • 由于轮胎和地面摩擦圆的约束，当车轮纵向力变化时，侧
汽车智能驾驶路径规划
• （2）局部路径规划算法
• 1）遗传算法。遗传算法是自动驾驶路径规划常用 的算法。
• 该算法模拟达尔文的生物进化理论，结合进化中 优胜劣汰的概念，是一种基于自然选择和遗传学 原理的搜索算法。
• 请说说遗传算法的原理是什么？
汽车智能驾驶路径规划
• 2）蚁群算法。 • 请说说蚁群算法的基本原理是什么？ • 蚁群算法相对于遗传算法来说具有一定的记忆力。蚁群算法有多种原理，
• 为了保证安全，必须对传感器进行信息融合。 • 多传感器融合可以显著提高系统的冗余度和容错
性，从而保证决策的速度和正确性，这是自动驾 驶系统向先进的自动驾驶方向发展，最终实现无 人驾驶的必然趋势。
汽车智能驾驶环境感知
• 传感器融合的理论方法有贝叶斯准则、卡尔曼滤波、D-S证据理论、模糊集合理论、人工神经网络等。软件 算法能够联合虚拟摄像头和环境传感器数据融合算法，从而得到更精确的数据分析与自主控制决策。
• 请说说遗传算法与蚁群算法如何 进行有效互补？
遗传算法
蚁群算法
汽车智能驾驶路径规划
• 3）神经网络。神经网络可以通过大量实际驾驶行 为数据，学习避障和路径规划中隐含的、难以人 工设计并提取的特征。
• 深度学习的基本模型包括基于受限玻尔兹曼机的 深度信任网络、基于自动编码器的堆叠式自动编 码器、卷积神经网络、递归神经网络。
• 实际应用中，应结合感知需求、芯片计算能力选 择合适的融合架构和方法，构建由各类传感器信 息组成的数字环境，实现智能网联汽车的环境理 解。
汽车智能驾驶环境感知
传感器模块的集中处理
由中央ECU制定的分布式系统
分布式和集中式处理的结合
汽车智能驾驶环境感知
• 2.智能网联汽车环境感知数据库
• 目前，专门用于无人驾驶的数据集有KITTI和 Cityscapes等，数据集的主要作用是对汽车上安 装的各种传感器采集的外部场景数据进行分析， 并呈现无人驾驶车辆的实际情况。
• 环境信息主要包括道路信息、周边车辆与行人信 息。道路信息，包括道路的宽度、坡度、交通标 志灯；周边车辆信息包括车辆大小，行驶的速度、 加速度、方向等；周边行人信息包括行人的数量、 位置及行走方向等。
汽车智能驾驶环境感知
• 汽车自动化的程度越高，集成在车辆中的传感器 的数量和类型也越多，只有这样才能够保证信息 获取充分且、有冗余保障车辆自动行驶的安全。
5
理解汽车智能驾驶行为决策与车辆控制的含 义
6
熟悉汽车智能驾驶转向、驱动和制动系统中 的线控策略
7
熟悉汽车智能驾驶车辆纵向控制和侧向控制 的策略
01 • 智能网联汽车环境感知与路径规划
汽车智能驾驶环境感知
• 1.多传感器融合
• 各类传感器因其测量原理，在环境感知方面都有 各自明显的优缺点：
• 毫米波雷达具有耐候性，可以全天工作，但分辨 率不够高，无法区分人与物；摄像头具有较高的 分辨率，可以感知颜色，但受强光影响较大。
全局路径规划
局部路径规划
混合路径规划
汽车智能驾驶路径规划
• 请说说什么是全局路径规划？
汽车智能驾驶路径规划
• 请说说什么是局部路径规划？
汽车智能驾驶路径规划
• 请说说路径规划问题具有哪些特点？
汽车智能驾驶路径规划
• 路径规划技术是汽车自动控制技术的重要组成部分，根据环境信息的己知程度，全局路径规划是对全局环境 已知，并根据算法搜索出最优或接近最优的路径。
• 车辆控制是指控制转向、驾驶和制动，执行规划 决策模块发出需求速度和需求方向盘转角，也包 括转向灯、喇叭、车窗、仪表等车身电器控制信 号。
汽车智能驾驶行为决策
• 行为决策层汇集了所有重要的车辆周围信息，不仅包括汽车本身的当前位置、速度、方向和所在车道，还 包括汽车一定距离内与感知相关的所有重要障碍物体信息和预测轨迹，在所获得信息的基础上来确定汽车 的驾驶策略。主要包括预测算法、行为规划和动作规划等。
汽车智能驾驶路径规划
• （1）全局路径规划
• 1）栅格法。 • 请说说什么是栅格法？原理是什么？
汽车智能驾驶路径规划
• 2）拓扑法。 • 请说说什么是拓扑法？原理是什么？有哪些特征？
汽车智能驾驶路径规划
• 3）可视图法。 • 首先将自动驾驶视为一个点，然后将起点、障碍
物和目标点的每个端点连接起来，并以直线连接 各个端点，从而将路径规划问题转化为从起点到 目标点的最短路径寻找问题。 • 可视图法的优点是概念直观、简单，缺点是灵活 性不好。 • 当目标点或障碍物或起始点发生变化时，需要对 视图进行重构，而且障碍物的数目越多，算法越 复杂。
汽车智能驾驶路径规划
• 由于无需迭代，采用前向网络学习算法学习避障 的速度非常快，自组织神经网络特性也可用于融 合传感器信息，学习从地图上不同位置到目的地 的行驶路线。一旦学习完成，自动驾驶就可以实 现自主导航。
• 通过司机在场景中的驾驶操作可以得到一套训练 集，输入到神经网络单元进行训练，再输出一个 决策计划结果。在获得预期的轨迹后，需要控制 车辆的转向、制动、驱动以跟踪轨迹。
汽车智能驾驶路径规划
• 请说说我国电子地图应用安全的处理措施对无人驾驶的路劲规划有哪些影响？
汽车智能驾驶路径规划
• 路径规划模块需要根据局部环境感知、可用的全局 车道级路径、相关交通规则，提供能够将车辆引导 向目的地（或目的点）的路径。路径规划可分为全 局路径规划方法、局部路径规划方法和混合路径规 划方法三种。
传感器A 传感器B
时间同步 时间同步
特征选择 特征选择
特征匹配
置信度更新
融合特征输出 融合算法
汽车智能驾驶环境感知
• 传感器融合从融合等级上分为原始数据级融合、 特征数据级融合和目标数据级融合。
• 单一传感器中，越靠近原始数据，干扰信号和真 实信号并存的可能性越大，即越早启动融合，真 实信息的保留和干扰信息的去除效果越好，但同 时也为数据同步、处理算法计算量带来相应的挑 战。
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX学校/学院
智能网联汽车技术概述
◣ 智能网联汽车路径规划与决策控制
机械工业出版社
授课教师：
学习目标
1 理解汽车自动驾驶功能构架及模块组成
2
理解汽车智能驾驶环境感知的含义和实现方 法
3
理解汽车智能驾驶全局路径规划和局部路径 规划的含义及区别
4 理解汽车智能驾驶路径规划的特点
• 3.动作规划
• 动作规划模块的功能根据路径规划给出的轨迹、 行为规划确定的驾驶模式，按照特定的动作去跟 随轨迹。这些具体的动作规划发送给执行机构实 现车辆的运动控制。
• 将当前的道路系统处理为有向网络图，这种有向 网络图中可以表示道路和道路之间的各种连接、 交通规则、道路宽度等，每一个有向边都带权重。 然后，汽车的路径规划问题就变成了在路网图中， 为了使汽车能从从A点位置到达B点位置，在一定 方法的基础上，选择最优路径，这就使路径规划 问题成为有向网络图搜索问题。
• 激光雷达可以提供具有三维信息的特性，对环境 的可重构性很强，但受天气影响较大。
• 毫米波雷达可以弥补激光雷达、视觉传感器在环 境适应性上的不足。
• 视觉传感器或者激光雷达可以弥补毫米波雷达在 目标分类上的不足等。
汽车智能驾驶环境感知
• 环境感知是通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达、 超声波雷达、陀螺仪、加速度计等传感器，感知 周围环境信息和车辆状态信息。
• 在每个轨迹的末端，轨迹优化的目标是筛选出满 足所有可能轨迹曲线边界条件的轨迹曲线，然后 找到平滑的、代价最低的曲线。
• 课程回顾
02 • 智能网联汽车行为决策与车辆控制
汽车智能驾驶行为决策
• 智能网联汽车的自动驾驶分为感知定位、规划决 策、执行控制三个部分。决策是指决策控制电脑 在整个无人驾驶系统中的作用，并根据位置、感 知和路径规划等信息确定无人驾驶车辆的策略。
向力也随之变化。 • 智能车的车速控制和横向轨迹跟踪性能是相互制约的。
汽车智能驾驶路径规划
• 4）人工势场规划 • 人工势场规划是Khatib提出的虚拟力法。 • 请说说人工势场法规划原理是什么？
• 汽车智能驾驶路径规划
• 时空路径是指车辆在一定时间内行驶的轨迹。轨 迹不仅包括位置信息，还包括整个轨迹和车辆姿 态的时间信息（时间、速度、加速度、曲率等）。
汽车智能驾驶行为决策
• 1.预测模块Байду номын сангаас
• 请说说预测模块的功能与预测的原理是什么？
汽车智能驾驶行为决策
• 2.行为规划
• 行为规划是根据路径规划目标，结合环境感知模 块对驾驶环境的描述，以及预测模块对驾驶环境 变化趋势的预测，对车辆需要采取的行为作出规 划。
• 请说说行为规划的具有方法？
汽车智能驾驶行为决策
感知
感知 物体信 息 位置/速度/朝向
预测 轨迹
预测
地图定位
路由寻径
基于 L an e的序 列
行为决策
宏观 命令
动作规划
轨迹 点位置 /速度 /角度 等
反馈控制
油门，加速，刹车，方向 盘转 角等
汽车智能驾驶行为决策
• 智能网联汽车的行为决策是基于环境感知和导航 子系统的信息输出，这包括选择哪条车道，是否 换车道，是否跟车，是否绕道，是否停车。