智能驾驶系统
智能交通系统智能驾驶术语
智能交通系统智能驾驶术语智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是一种通过应用现代信息技术和通信技术，提高交通运输系统安全、效率和便捷性的技术手段。
智能交通系统中的智能驾驶是其中一个重要的技术领域。
智能驾驶是指通过自动化和智能化技术，使车辆能够在无人操控的情况下进行行驶，实现自动驾驶的功能。
在智能交通系统中，智能驾驶术语是我们了解和掌握智能驾驶技术的基础。
下面将介绍一些常见的智能驾驶术语。
1. 自动驾驶（Autonomous Driving）：指车辆在无人操控的情况下，通过感知周围环境、做出决策和执行动作，实现自主行驶的能力。
自动驾驶技术可以分为多个级别，从辅助驾驶到完全自动驾驶。
2. 感知系统（Perception System）：是智能驾驶系统中的一个重要组成部分，通过使用各种传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等）来感知车辆周围的环境信息，包括道路、车辆、行人等。
3. 决策与规划（Decision and Planning）：是智能驾驶系统中的核心模块，根据感知系统提供的环境信息，通过算法和模型来做出决策和规划行驶路径。
决策与规划需要考虑到安全性、效率性和人性化等因素。
4. 高精地图（High-Definition Map）：是一种精确细致的地图，包含道路的几何形状、交通标志、交通信号灯等信息。
高精地图为智能驾驶提供了重要的参考数据，帮助车辆进行精确定位和路径规划。
5. 车联网（Vehicular Networking）：是指车辆之间以及车辆与基础设施之间通过无线通信技术进行连接和信息交换的网络。
车联网可以实现车辆之间的协同行驶、交通信息共享等功能，提高交通系统的效率和安全性。
6. 交通仿真（Traffic Simulation）：是通过计算机模拟和模型仿真来模拟交通系统中的车辆和行人行为，评估智能驾驶系统的性能和效果。
交通仿真可以帮助优化智能驾驶系统的算法和策略，提高系统的鲁棒性和可靠性。
汽车智能驾驶系统的基本工作原理
汽车智能驾驶系统的基本工作原理汽车智能驾驶系统的基本工作原理随着科技的不断进步，汽车行业也不断迎来新的变革。
其中，智能驾驶系统的出现被视为一个革命性的发展，可以帮助基础负载减轻驾驶负担，提高行车安全性和车辆实用性。
本文将介绍汽车智能驾驶系统的基本工作原理。
一、传感器系统汽车智能驾驶系统的最重要的部分是传感器系统。
该系统包括了各式各样的传感器，它们能够捕捉真实世界中车辆周围的所有信息。
这些传感器可以分类为以下几种：1. 激光雷达：激光雷达是一种高度精准的激光测距仪，能够通过发射激光束并检测其反射回来的时间来计算出前方物体的距离和方向。
2. 摄像头：摄像头是一种高清晰度的摄像设备，可以捕捉车辆行驶过程中的视频信息，其中包括道路、车灯、标志和其他车辆。
3. 雷达：雷达是一种使用电磁波测距的装置，可以非常快速地检测出车辆周围的目标物体并测量它们与车的距离。
二、处理器传感器系统肯定会产生大量的数据和信息。
这些数据需要经过处理器进行处理，以便让系统了解车辆周围的情况。
处理器将从传感器获得的信息进行整合，并利用先进的算法将它们转化为图像和地图。
这些地图和图像将是自动驾驶车辆行驶过程中必不可少的。
三、车辆控制模块车辆控制模块是智能驾驶系统的最后一环节。
当得到足够的信息后，车辆控制模块将对车辆的动力系统、车轮转向和刹车系统进行调整。
这使得车辆能够正确地避让、制动和加速。
四、非实时交互车辆需要与周围的其他车辆、行人和其他交通设施进行交互。
这种交互可以是双向或单向的。
如果是双向的交互，车辆将能够与其他车辆进行通信，并获得它们的动态。
如果是单向的交互，车辆可以接收一个指令或一个警告，从而改变其行驶方向。
总之，智能驾驶系统的基本工作原理是通过传感器捕捉车辆周围的信息，然后利用处理器将信息处理和转换成地图和图像，最后通过车辆控制模块对车辆进行控制。
还要注意的是，汽车智能驾驶系统的应用需要满足许多法规、法律和安全标准，以确保其行驶安全、可信度和强大性。
汽车智能驾驶系统的设计与应用
汽车智能驾驶系统的设计与应用随着科技的飞速发展，智能化的时代已经到来。
汽车作为人们日常生活中重要的交通工具，不可避免地要结合智能技术进行升级。
汽车智能驾驶系统是其中的一项重要技术，其设计与应用对于自动化驾驶技术的推进起到了至关重要的作用。
一、汽车智能驾驶系统的概念汽车智能驾驶系统是基于先进的计算机、传感器和控制技术研制出的一种可以自主驾驶的汽车系统。
其能够实现自动化的降速、转向、刹车等驾驶行为，并且能够对周围环境进行感知与判断，从而实现自主驾驶。
二、汽车智能驾驶系统的架构汽车智能驾驶系统的架构可分为三个层面：感知层、学习层和决策层。
感知层负责对周围环境的感知和数据采集，包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等；学习层通过深度学习等技术对感知到的数据进行分析和处理，提取出关键的信息；决策层则根据学习到的信息做出决策，并向执行层发送指令。
三、汽车智能驾驶系统的应用汽车智能驾驶系统的应用范围十分广泛。
在智能交通领域，智能驾驶系统可以实现自动化驾驶，并大幅提高行车的安全性和舒适性。
在物流运输领域，智能驾驶系统可以实现车辆的自主运输，提高运输效率，降低运输成本。
在城市交通规划和智能化管理方面，智能驾驶系统可以对交通拥堵进行智能调度，减少交通违规和交通事故。
四、开发智能驾驶系统需要考虑的问题开发汽车智能驾驶系统需要考虑多方面问题，包括法律问题、安全问题以及技术问题。
首先，智能驾驶系统的发展需要符合国家的法律法规要求。
其次，安全问题是汽车智能驾驶技术必须要优先考虑的因素，安全性是决定智能驾驶系统是否可以得到市场认可的重要因素。
最后，技术问题也是智能驾驶系统发展的关键问题，包括传感器、计算机、通信等核心技术的研发和改进。
五、结语汽车智能驾驶系统的发展是智能化时代的必然趋势，其应用前景十分广泛，可以为人们的出行、物流运输、城市交通规划等方面带来巨大的便利性和效益。
但同时，汽车智能驾驶系统的发展也需要各方的关注和推动，从法律、安全和技术多个层面对其进行逐步规范和完善，以确保其在实际应用中能够发挥最大的价值。
新能源汽车智能驾驶辅助系统的行业现状
新能源汽车智能驾驶辅助系统的行业现状随着科技的迅猛发展，新能源汽车行业正迎来前所未有的变革，其中智能驾驶辅助系统更是受到广泛关注。
这些系统如何应用于新能源汽车，并如何影响整个行业的发展呢？让我们一起来揭开这个行业的面纱。
智能驾驶辅助系统是什么？新能源汽车智能驾驶辅助系统是一种集成了传感器、控制器和算法的技术，能够实现车辆自主感知、决策和执行行驶任务的系统。
通过激光雷达、摄像头、超声波传感器等设备，智能辅助系统可以实时监测周围环境，帮助驾驶员避开障碍物、保持车距、自动泊车等功能。
行业现状如何？目前，新能源汽车智能驾驶辅助系统的发展呈现出以下几个特点：逐步普及:随着技术的不断成熟和成本的下降，智能辅助系统逐渐走进了更多普通消费者的视野。
越来越多的新能源汽车品牌开始将智能驾驶技术作为核心竞争力，推动着市场的快速发展。
功能不断升级:智能驾驶辅助系统的功能也在不断升级完善。
从最初的自动驾驶辅助到自动泊车、交通拥堵自动辅助驾驶，再到最新的自动跟车、自动变道等功能，不断提升的功能迎合了用户对安全、舒适和便捷的需求。
面临挑战与机遇:虽然智能辅助系统发展迅猛，但也面临一些挑战，如技术标准、法律法规、安全性等方面的问题亟待解决。
然而，这些挑战也为行业带来了发展的机遇，各家新能源汽车企业积极探索创新，努力提升行业整体水平。
前景展望新能源汽车智能驾驶辅助系统作为未来汽车发展的重要方向，必将在未来取得更大突破。
随着技术的进步和应用场景的不断拓展，智能驾驶辅助系统将更好地服务于消费者，实现更高效、更安全的驾驶体验。
相信在不久的将来，我们将看到更多智能、便捷、绿色的新能源汽车出现在我们生活中，为城市交通发展和环境保护贡献力量。
就目前行业现状而言，新能源汽车智能驾驶辅助系统仍处于快速发展的阶段，需要行业内外共同努力，共同推动智能驾驶技术的发展与应用，为未来出行带来更多可能性。
新能源汽车智能驾驶辅助系统作为汽车科技的新潮流，正快速崛起并对整个行业带来积极影响。
智能驾驶系统设计及实现
智能驾驶系统设计及实现智能驾驶技术正逐渐成为汽车工业和人工智能领域中的热门话题，越来越多的汽车制造商、科技公司和研究机构纷纷推出了各种智能驾驶系统。
智能驾驶系统设计及实现，是关系到人类出行安全和未来出行方式的重要领域。
一、智能驾驶系统的原理和核心技术智能驾驶系统是一种基于各种传感器、算法和控制器的集成系统，它可以通过感知周围环境、理解驾驶意图和判断风险状况，实现自主驾驶。
其核心技术主要包括：1. 传感器技术：通过各种传感器获取车辆周围环境信息，如雷达、激光雷达、摄像头、毫米波雷达等。
2. 高精地图技术：将高精度地图与车辆的实时传感器数据结合，构建出车辆周围的精确空间模型。
3. 算法技术：包括机器学习、深度学习和模式识别等技术，在传感器数据和高精地图的基础上，对车辆周围环境的信息进行分析和处理。
4. 控制器技术：通过对转向、加速、刹车等控制器的实时优化，实现车辆在复杂道路环境下的自主驾驶。
二、智能驾驶系统的设计与实现智能驾驶系统的设计与实现，主要包括以下几个步骤：1. 系统结构设计：根据需要实现的功能和应用场景，确定系统的整体结构和各个子系统之间的关系。
2. 传感器选型和集成：根据实际需求，选择适合的传感器，并完成传感器的布置和连接。
3. 车载计算平台设计：根据传感器数据处理和控制算法的需求，设计高性能、低功耗的车载计算平台，并选择适合的处理器和内存配置。
4. 控制算法实现：根据车辆驾驶控制需要，设计和实现控制算法，同时结合传感器数据和高精度地图信息进行实时优化。
5. 系统测试和验证：进行系统的各种功能测试和安全性评估，并在各种路况下进行全面验证和测试，确保系统的稳定性和可靠性。
三、智能驾驶系统的应用和发展前景目前，智能驾驶技术的应用主要包括自动驾驶、智能停车、智能交通管理等等，这些应用将极大地改变人们的出行方式和交通模式。
随着技术的不断发展，智能驾驶系统的可靠性和性能将不断提升，将有望成为未来出行的重要组成部分，为人们创造更加安全、便捷和舒适的出行体验。
汽车智能驾驶辅助系统与功能
汽车智能驾驶辅助系统与功能智能驾驶是当今汽车行业的热门话题，而汽车智能驾驶辅助系统在这一领域发挥着重要的作用。
这些系统通过结合传感器、摄像头、雷达和人工智能算法，为驾驶员提供了一系列的功能和辅助，使驾驶更加安全、舒适和便捷。
本文将介绍一些常见的汽车智能驾驶辅助系统和功能。
1. 车道保持辅助系统（Lane Keeping Assist, LKA）车道保持辅助系统可以通过前置摄像头或雷达来识别车道线，并通过自动转向功能帮助车辆保持在正确的车道内。
当车辆偏离车道时，系统会发出警报或轻微调整方向盘的力度，提醒驾驶员注意并纠正偏离。
2. 自动紧急制动系统（Automatic Emergency Braking, AEB）自动紧急制动系统通过传感器和摄像头检测车辆前方的障碍物，并在检测到碰撞风险时自动启动车辆制动系统。
这种系统减少了驾驶员尤其是在疲劳或驾驶条件恶劣时的操作错误，并在紧急情况下帮助减少事故的发生和事故严重程度。
3. 自适应巡航控制系统（Adaptive Cruise Control, ACC）自适应巡航控制系统是现代汽车上常见的一项功能。
它利用雷达或激光测距仪等传感器监测车辆前方的车辆，并根据前方车辆的速度和距离自动调整车辆的巡航速度。
这使得车辆可以自动保持与前方车辆的安全距离，而无需驾驶员频繁的加速和减速。
4. 盲点监测系统（Blind Spot Detection, BSD）盲点监测系统通过传感器或摄像头检测车辆两侧的盲点区域，并在有其他车辆进入盲区时发出警报。
这为驾驶员提供了车辆周围的更全面的视野，减少了侧面碰撞的风险。
5. 高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems, ADAS）高级驾驶辅助系统是一系列智能驾驶技术的综合应用。
它包括车道保持辅助系统、自动紧急制动系统、自适应巡航控制系统以及其他辅助驾驶功能。
这种系统可以提供更高级别的驾驶辅助，例如自动泊车、交通标志识别和行人识别等功能。
汽车行业智能驾驶辅助系统方案
汽车行业智能驾驶辅助系统方案第一章智能驾驶辅助系统概述 (2)1.1 系统定义与分类 (2)1.2 发展背景与趋势 (3)第二章智能感知技术 (3)2.1 感知硬件设备 (3)2.2 感知数据处理 (4)2.3 感知算法优化 (4)第三章车载网络通信技术 (5)3.1 车载网络架构 (5)3.1.1 车内网络 (5)3.1.2 车外网络 (5)3.2 通信协议与标准 (5)3.2.1 LIN通信协议 (5)3.2.2 CAN通信协议 (6)3.2.3 FlexRay通信协议 (6)3.2.4 V2X通信协议 (6)3.3 网络安全与隐私保护 (6)3.3.1 加密技术 (6)3.3.2 认证技术 (6)3.3.3 隐私保护 (6)3.3.4 安全监控与应急响应 (6)第四章智能决策与控制 (6)4.1 决策算法与策略 (6)4.2 控制系统设计 (7)4.3 功能优化与评估 (7)第五章车载操作系统 (8)5.1 操作系统架构 (8)5.1.1 硬件抽象层 (8)5.1.2 内核层 (8)5.1.3 中间件层 (8)5.1.4 应用层 (8)5.2 软件开发与维护 (8)5.2.1 开发环境 (8)5.2.2 开发流程 (9)5.2.3 维护策略 (9)5.3 操作系统安全与稳定性 (9)5.3.1 安全策略 (9)5.3.2 稳定性保障 (9)第六章智能驾驶辅助系统硬件 (9)6.1 关键硬件组件 (9)6.1.1 感知模块 (9)6.1.2 控制模块 (10)6.1.3 执行模块 (10)6.1.4 通信模块 (10)6.2 硬件集成与测试 (10)6.2.1 硬件选型 (10)6.2.2 硬件组装 (10)6.2.3 功能测试 (10)6.2.4 功能测试 (10)6.2.5 集成测试 (10)6.3 硬件功能优化 (10)6.3.1 优化硬件布局 (11)6.3.2 采用高功能处理器 (11)6.3.3 增强通信能力 (11)6.3.4 优化电源管理 (11)6.3.5 采用高精度传感器 (11)第七章系统集成与测试 (11)7.1 系统集成流程 (11)7.2 测试方法与标准 (11)7.3 故障诊断与处理 (12)第八章智能驾驶辅助系统法规与标准 (12)8.1 相关法律法规 (12)8.2 技术标准与规范 (13)8.3 国际合作与交流 (13)第九章市场推广与应用 (14)9.1 市场需求分析 (14)9.2 产品推广策略 (14)9.3 应用场景与案例 (14)第十章发展前景与挑战 (15)10.1 技术发展趋势 (15)10.2 行业竞争格局 (15)10.3 潜在挑战与应对策略 (16)“第一章智能驾驶辅助系统概述1.1 系统定义与分类智能驾驶辅助系统，是指通过先进的车载传感器、控制器、执行器及通信系统，对车辆进行辅助控制，以提升驾驶安全性、舒适性和效率的技术集合。
一文详解智能驾驶的功能与场景体系
一文详解智能驾驶的功能与场景体系引言智能驾驶是当今汽车行业的一个热门话题，随着科技的不断发展，智能驾驶正在逐渐成为现实。
本文将会详细介绍智能驾驶的功能与场景体系，为读者深入了解智能驾驶提供全面的视角。
1.智能驾驶的定义智能驾驶是指通过使用自动化技术和传感器，使汽车具备感知、分析和决策的能力，实现自主驾驶或辅助驾驶的一项创新技术。
智能驾驶的目标是提高驾驶安全性、便利性和舒适性，减少交通事故，并为未来的出行方式提供新的可能性。
2.智能驾驶的功能2.1自动驾驶功能自动驾驶功能是智能驾驶的核心功能之一，它使汽车能够在不需要人类干预的情况下进行驾驶。
智能驾驶系统通过车载传感器捕捉道路和周围环境的信息，并利用算法进行实时分析和决策，控制汽车的加速、刹车、转向等操作，实现全面自动化的驾驶。
2.2环境感知功能环境感知是智能驾驶的重要功能之一，它通过使用多种传感器（如摄像头、雷达、激光雷达等）来感知道路和周围环境的情况。
智能驾驶系统可以实时监测车辆、行人、障碍物等，预测汽车前方的交通状况，并作出相应的驾驶决策。
2.3智能导航功能智能导航功能旨在为驾驶员提供更加智能化的导航服务。
通过结合地图数据和实时交通信息，智能驾驶系统可以快速规划最优的行驶路线，并根据实时交通状况进行动态调整。
同时，智能导航功能还可以提供实时的路况提示、导航语音指引等功能，提高驾驶的便利性和安全性。
2.4驾驶员辅助功能驾驶员辅助功能是指智能驾驶系统为驾驶员提供的各种辅助功能。
比如车道保持辅助系统可以通过对车辆位置的感知和控制，帮助驾驶员保持车辆在车道内行驶；自适应巡航控制系统可以根据前方车辆的行驶速度进行自动跟车，提高驾驶的舒适性和安全性。
3.智能驾驶的场景体系智能驾驶技术的应用场景非常广泛，下面介绍几个典型的智能驾驶场景：3.1高速公路自动驾驶在高速公路上，由于车辆行驶速度较快、车流密集，使用自动驾驶功能可以大大提高驾驶的安全性和效率。
智能驾驶系统可以通过感知和分析公路的车流情况，自动控制车辆的加速、减速和转向，实现车辆的自动行驶。
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1.智能驾驶系统（无人驾驶）系统
1.1.系统目标
（1）机器视觉系统能够自动适应环境光线变化，特别要能够适应汽车经过桥洞时的光线变化；（2）机器视觉系统能够实时识别车道，识别频率不低于25Hz；（3）机器视觉系统能够实时识别前方车辆型障碍，识别频率不低于20Hz，相对距离误差小于2m；（4）在高速公路上，能实现无人驾驶自动巡航功能，车速不低于120km/h；（5）能够实现危险报警和自动紧急制动。
1.2.需求分析
回顾汽车发展的百年历史，不难发现其控制方式从未发生过根本性改变，即由人观察道路并驾驶车辆，形成“路一人一车”的闭环交通系统。
随着交通需求的增加，这种传统车辆控制方式的局限性日益明显，例如安全性低(交通事故)和效率低(交通堵塞)。
最新调查表明，95％的交通事故是由人为因素造成，交通堵塞也大都与驾驶员不严格遵守交通规则有关。
如果要从根本上解决这一问题，就需要将“人”从交通控制系统中请出来，形成“车一路”闭环交通系统，从而提高安全性和系统效率。
这种新型车辆控制方法的核心，就是实现车辆的无人自动驾驶。
不同于人工驾驶的一般道路车辆的结构，无人驾驶车辆为了适应无人驾驶的需要，尤其独特的机械结构。
1.3. 系统原理图；
1.4. 设备的功能；
机器视觉系统是智能车辆中最重要的系统。
可以实现道路识别与跟踪、前方车道内障碍的识别和跟踪。
1.5. “采集”——“处理”——“传输”——“网络”——“控
制”。
（一）图像采集
机器视觉系统对图像的要求较高，光线过强或过暗都会严重影响道路识别的效果。
目前的摄像机动态范围较小，使得道路识别系统只有在良好的光照条件下才能得到较好的效果，在正午或傍晚时，往往不能识别道路。
系统采用的是德国Basler公司的CMOS摄像机，这种摄像机的特点是图像采集速度从5～100f/s连续可变，通过软件可对相机快门、亮度、增益及色彩进行调节，这种调节可以实时进行，这就使机器视觉系统在光线急剧变化的环境中能够通过改变成像的相关参数来获得良好的图像。
系统对成像参数的调节原理是：每采集一幅图像，对图像中9个部分的5000个像素进行分析，求出其平均值和一阶差分和。
平均值代表图像的亮度，一阶差分和代表图像的清晰度。
这实际上是一个二元优化的过程。
如果这2个参数不能满足要求，则调节摄像机的快门、亮度和增益值。
具体做法是，首先调节摄像机快门，当一阶差分值满足要求时，再对亮度进行调节，当平均值满足要求时，就完成了图像的实时调节。
如果调节效果不能达到目标，还要对增益进行调节，一般来说，采用这3个参数进行调节就可以达到较好的效果。
在实际应用中，最大的问题会出现在车辆高速驶进和驶出桥洞的过程中，对图像灰度值变化情况的预测分析可以使摄像机参数的配置更好地适应光线变化，从而可以提供一个清晰的道路图像。
目前系统的光照适应的调节速度在0.1～0.3s之间，还需要进一步提高，理想情况应该小于0.05s。
（二）道路识别
车道识别算法通常包括以下几个步骤：首先进行图像预处理，然后二值化，最后进行识别。
其中关键技术是车道线阈值的确定和约束条件的综合应用。
车道线阈值计算通常采用固定阈值、整体自适应阈值和局部可变阈值。
固定阈值根据统计方法得到一个车道线灰度值，这种方法只适用于光照均匀且强度不变的天气情况；整体自适应阈值方法可以适应不同光照变化情况，但它要求图像的灰度值整体变化，当图像出现局部灰度值变化时，这种阈值二值化的效果并不理想。
局部自适应阈值算法一般采用图像中每行一个阈值，这样，对于不同图像中垂直亮度变化明显的情况会得到较好的结果，但对于图像中水平方向上阈值变化明显的情况则无能为力。
对于渐变光线，图像的灰度有规则地由高变低或由低变高，可采用sobel算子有效消除这种影响。
但这种方式仍然需要一个差分后的阈值，且在阳光较强的情况下，容易受到电
线杆之类的较长的阴影的干扰。
阈值确定后即可得到二值图像。
由于二值化图像中还存在着较多的干扰点，需要采用适当的算法来去掉干扰点。
在ARGO、THMR系统中，算法从二值化图像的底部开始逐行地进行水平扫描，并将非零点连成链。
当发现一个非零点时，如果该点与最近的线段极值点的距离小于一个给定的阈值，就认为该点是属于这条线段，否则就以该点为起点开始一条新的线段。
由于道路标志线通常并不连续，因而需要采用一些特定的道路模型（如直线、曲线等）进行延伸，这样就可以填充间隔使间断线连续。
这种算法适应性有限，需要比较严格的车道标志线，鲁棒性不高。
随着计算机速度的提高，现在对车道识别越来越多采用重映射算法。
其特点在于利用图像和路面映射算法得到道路图像的俯视图，然后在俯视图像中利用上述步骤对车道进行识别。
这种算法可以更好地利用车道的约束条件，因而在计算机速度足够快的情况下，会具有较好的效果。
系统从直接道路模型出发，计算所有可能的直线或曲线上所拥有的车道备选点，然后利用表决法来决定车道。
这种方法需要计算图像可能的区域内的所有可能直线，具有很大的计算量，因而需要利用一些特定的条件进行限制，从而可以加快处理速度。
由于高速公路的道路曲率一般很小，因而采用直线道路模型一般可以满足要求。
车道识别的最后一个步骤是对所识别出的车道线进行确认，以消除一些干扰对识别的影响。
系统采用的方法是：车道线的平行性、车道间的距离一致性。
通过对直线（仅对可能的车道线）进行重映射处理，以检验车道的平行性和间距一致性。
由于只需对可能的车道点进行重映射处理，因而极大地减少了计算量。
（三）障碍识别
在满足一定条件下，单目视觉也可以实现障碍检测。
由于系统用于高速公路，可认为下述假设有效：一是前方道路平坦；二是具有车道线，且车道线的曲率半径大于100m。
在上述假定情况下，可以计算出图像中的车道线区域内是否存在其它车辆。
计算过程是：首先从图像的底部开始到图像消失点前10个像素止，以左右车道线内侧为界，对可行驶区域进行垂直投影和水平投影。
在此之前，已经完成对障碍的阈值计算、边沿增强和二值化处理，投影的结果可以较好地反映障碍的信息。
水平投影反映障碍车辆相对于车辆前方的距离信息，垂直投影可以用来确定障碍车辆宽度，
利用垂直投影反映出来的对称度，可以较好地确认障碍识别的有效性并定位障碍在路面上的中心点位置。
(4)控制算法
系统研究的控制算法包括转向、油门和制动的控制。
系统采用控制算法，即拟人控制算法（human simulation steering control，HS）。
拟人自主驾驶控制模型对车辆控制时，能较为全面地模拟驾驶员的操作策略。
其控制思想的核心采用Sigmoid函数来模拟人的驾驶行为
(5)、执行机构
执行机构包括转向控制、电子节气门和辅助制动系统等。