2018-2019年L4级自动驾驶技术及应用场景行业研究报告
智能驾驶行业研究报告
智能驾驶行业研究报告引言在人工智能技术的高速发展下，智能驾驶行业正在迎来前所未有的机遇。
智能驾驶技术的成熟将彻底改变人们对汽车的认知，使得汽车不再仅仅是交通工具，而是一种具备自主决策和操作能力的智能设备。
本文将对智能驾驶行业进行深入的研究，包括市场规模、技术应用、发展趋势等方面的分析。
1. 市场规模智能驾驶行业的市场规模正在不断扩大。
根据市场研究机构的数据，2019年全球智能驾驶行业市场规模达到了300亿美元，预计到2025年将达到1300亿美元。
这一巨大的市场潜力吸引了越来越多的企业和投资者进入该领域。
2. 技术应用智能驾驶技术在汽车行业的应用广泛，涉及到感知、决策和控制等多个方面。
2.1 感知技术感知技术是智能驾驶的基础，包括图像识别、雷达、激光雷达等多种传感器。
通过这些传感器，智能驾驶系统可以对周围环境进行实时感知，并将感知到的信息传输给决策模块进行进一步处理。
2.2 决策技术决策技术是智能驾驶系统的核心，它基于感知模块提供的信息，结合预设的规则和数据模型，对不同的驾驶场景做出相应的决策。
例如，在遇到红灯时，智能驾驶系统会自动停车等待绿灯。
2.3 控制技术控制技术用于实现智能驾驶系统的动作控制，主要包括车辆的转向、加速和制动等操作。
智能驾驶系统通过控制技术可以实现车辆的自主驾驶，例如自动跟车、自动换道等功能。
3. 发展趋势智能驾驶行业的发展呈现出以下几个趋势：3.1 产业整合与合作智能驾驶行业的发展需要各个环节的协同合作。
汽车制造商、技术供应商、互联网公司等不同的参与者之间的合作将成为未来发展的关键。
例如，一些汽车制造商与互联网公司合作开展了自动驾驶车辆的研发，以共同推动智能驾驶技术的发展。
3.2 数据驱动的智能决策随着机器学习和深度学习等技术的不断发展，智能驾驶系统将更加注重对海量数据的利用。
通过分析海量数据，智能驾驶系统可以更准确地进行决策，提高驾驶安全性和智能化水平。
3.3 业务模式创新智能驾驶不仅仅是一项技术革新，同时也将对整个交通出行产生深刻的影响。
自动驾驶与人工智能研究报告
2018自动驾驶与人工智能研究报告 AMiner研究报告第一期Contents目录1 人工智能篇人工智能 (2)人工智能发展路线图 (3)人工智能的定义 (3)人工智能的起源 (3)人工智能的发展 (4)中国人工智能的发展 (5)全球人工智能研究 (7)全球人工智能研究学者数量分布 (7)人工智能研究流派 (9)活跃度较高的学者 (13)全球人工智能发展趋势 (14)中国人工智能研究 (15)中国人工智能的领域分类 (15)中国人工智能学者现状 (16)中国人工智能论文现状 (19)中国人工智能专利现状 (22)人工智能在中国的应用实践 (24)虚拟现实 (25)深度学习应用 (25)计算机视觉 (27)语音技术 (27)中国人工智能的机遇和挑战 (28)中国人工智能拥有的机遇 (28)中国人工智能遭遇的挑战 (31)小结 (32)2汽车研究领域篇汽车研究领域 (34)汽车研究领域创新趋势 (34)汽车研究 (37)全球汽车研究学者数量分布及产业发展 (37)中国汽车领域研究学者数量分布及产业发展 (37)汽车研究流派 (38)活跃度较高的研究学者 (39)汽车研究领域发展趋势分析 (39)3 人工智能+汽车篇人工智能+汽车 (42)无人驾驶研究 (42)无人驾驶的等级 (43)无人驾驶涉及的新技术 (44)无人驾驶的决策模型 (46)无人驾驶产业 (49)自动驾驶汽车的商用 (49)增强学习在无人驾驶中的应用 (49)增强学习在无人驾驶中的优势 (50)增强学习在无人驾驶中的未来 (51)交叉创新笛卡尔智能分析 (51)历史热点分析 (54)Genomics（AI）& Real Time（Vehicle） (54)未来趋势分析 (56)参考文献 (57)扫描订阅摘要随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）高速发展与应用，计算机技术已经进入以人工智能为代表的新信息技术时代——智能技术时代。
自动驾驶项目初步研究报告
自动驾驶项目初步研究报告1. 引言自动驾驶技术是当今汽车行业的热议话题，其为车辆提供了在无人干预的情况下自主行驶的能力。
该技术的发展潜力巨大，对于交通安全、交通效率和出行体验均有重大影响。
本文通过初步研究，对自动驾驶项目进行分析与探讨，旨在了解该项目的背景、发展现状和前景。
2. 背景随着科技的进步和人们对出行便利性的需求，自动驾驶技术逐渐成为研究和投资的热点。
自动驾驶技术的核心是利用传感器和计算机视觉技术判断车辆所处的环境，并通过实时的决策算法来控制车辆的行驶。
自动驾驶技术的发展需要解决一系列技术难题，如感知、决策和控制等。
3. 发展现状目前，全球范围内有多家汽车制造商、科技公司和初创企业正在积极投入自动驾驶技术的研发和落地。
例如，特斯拉公司已经在部分车型上实现了自动驾驶功能，并计划未来进一步改进和扩展该功能。
此外，谷歌公司的Waymo、Uber、百度等公司也在自动驾驶领域取得了重要的突破。
4. 技术挑战自动驾驶技术的发展面临诸多挑战。
首先，感知技术需要准确地检测和理解车辆周围的环境，包括道路、交通信号、行人和其他车辆等。
其次，决策技术需要考虑到多种因素，如交通规则、道路条件、车辆性能和乘客安全等，以做出合理的驾驶决策。
最后，控制技术是将决策转化为车辆控制信号的关键，需要快速而准确地响应驾驶指令。
5. 商业前景自动驾驶技术的商业前景广阔。
根据统计数据，预计到2030年，全球自动驾驶市场规模将超过1万亿美元。
自动驾驶技术将在出租车、货运和公共交通等领域发挥重要作用，并带来更高的效率和更低的成本。
此外，自动驾驶技术对于老年人和残障人士的出行也具有重要意义。
6. 安全和伦理问题在推动自动驾驶技术发展的同时，安全和伦理问题也备受关注。
自动驾驶技术在实际应用中可能面临的问题包括道路交通法规的适应、道路条件的复杂性、人与机器之间的相互信任等。
此外，自动驾驶技术的发展还需要考虑到道德和伦理问题，例如在遇到紧急情况时应优先保护车内乘客还是周围行人的安全。
清华-2018人工智能之自动驾驶研究报告-2018.07-43页
concept
概述篇
1 概念篇
自动驾驶汽车（AutomatedVehicle；IntelligentVehicle；AutonomousVehicle；Self-driving Car；DriverlessCar）又称智能汽车、自主汽车、自动驾驶汽车或轮式移动机器人，是一种通 过计算机实现自动驾驶的智能汽车。
图 2 无人驾驶技术
3
（5）自动驾驶技术的价值 无人驾驶汽车之所以受到各国政府前所未有的重视，国内外各院校、研究机构都投入了
大量人力、物力，各大车企、科技公司、汽车零部件供应商以及无人驾驶汽车创业公司也纷 纷在这个领域进行布局，它主要具有以下价值，如下图所示。
图 3 无人驾驶技术的价值
改善交通安全。驾驶员的过失责任是交通事故的主要因素。无人驾驶汽车不受人的 心理和情绪干扰，保证遵守交通法规，按照规划路线行驶，可以有效地减少人为疏 失所造成的交通事故。 实现节能减排。由于通过合理调度实现共享出行，减少了私家车购买数量，车辆绝 对量的减少，将使温室气体排量大幅降低。 消除交通拥堵，提升社会效率。自动驾驶汽车可以通过提高车速、缩小车距以及选 择更有效路线来减少通勤所耗时间。 个人移动能力更加便利，不再需要找停车场。 拉动汽车、电子、通信、服务、社会管理等协同发展，对促进我国产业转型升级具 有重大战略意义。
1.2 无人驾驶汽车发展图谱
图 4 国外无人驾驶汽车发展历程 4
本节内容将梳理国外无人驾驶汽车发展图谱，上图所示为重要时间节点事件。 （1）科研院校对无人驾驶技术的研究
20 世纪 70 年代，科技发达国家开始率先进行无人驾驶汽车的研究。1984 年，美国国防 高级研究计划署（DARPA）与陆军合作，发起自主地面车辆（ALV）计划，这是一辆八轮车， 在校园中能够自动驾驶，但车速并不快。
写出一篇有关自动驾驶的 300 字研究报告
写出一篇有关自动驾驶的300 字研究报告
研究报告：自动驾驶技术探究
随着科技的飞速发展，自动驾驶技术逐渐成为汽车行业的热门话题。
自动驾驶，即通过计算机程序和传感器实现车辆自主行驶的技术，旨在提高交通安全、效率和舒适性。
本报告将对自动驾驶技术进行简要探讨。
一、自动驾驶技术的发展历程
自动驾驶技术起源于20世纪80年代，美国卡内基梅隆大学研发出了世界上第一辆自动驾驶汽车。
此后，各国科研机构和企业纷纷投入自动驾驶技术的研究与开发。
目前，自动驾驶技术已发展到L3级别（有条件自动驾驶），部分车型已实现高速公路自动驾驶。
二、自动驾驶技术的核心构成
1.感知系统：自动驾驶汽车的“眼睛”，包括雷达、激光雷达、摄像头等传感器，用于感知车辆周围环境信息。
2.定位与导航系统：通过高精度地图、GPS、惯性导航等手段，为自动驾驶汽车提供准确的位置信息。
3.决策与控制系统：自动驾驶汽车的“大脑”，负责处理感知信息，制定驾驶策略，并控制车辆执行相应操作。
4.通信系统：实现车与车、车与基础设施之间的信息交互，提高行驶安全性。
三、自动驾驶技术的挑战与展望
1.技术挑战：如何提高感知系统的准确性和鲁棒性，降低对高精度地图的
依赖，提高决策与控制系统的实时性等。
2.安全挑战：自动驾驶汽车在复杂交通环境下的安全性问题仍需解决。
3.法规与伦理挑战：如何制定自动驾驶相关的法律法规，解决道德伦理问题。
4.展望：随着技术的不断进步，自动驾驶汽车将逐渐实现L4（高度自动驾驶）和L5（完全自动驾驶）级别，为人们带来更加便捷、安全的出行体验。
总之，自动驾驶技术具有巨大的发展潜力和广阔的市场前景。
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。
车辆新技术实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着科技的不断发展，车辆技术也在不断进步。
为了验证新型车辆技术的性能和可行性，我们开展了一系列实验。
本次实验报告将详细介绍实验目的、实验方法、实验过程及实验结果。
二、实验目的1. 验证新型车辆技术的性能和可行性；2. 评估新型车辆技术在实际应用中的效果；3. 为车辆技术的研究和开发提供参考。
三、实验方法1. 实验对象：选取具有代表性的新型车辆技术，如新能源汽车、自动驾驶车辆等；2. 实验环境：模拟实际道路环境，包括平坦路面、复杂路面、城市道路等；3. 实验指标：包括车辆动力性能、操控性能、安全性能、节能性能等；4. 实验步骤：（1）收集新型车辆技术相关资料，了解其工作原理和性能特点；（2）搭建实验平台，模拟实际道路环境；（3）对新型车辆技术进行测试，记录实验数据；（4）分析实验数据，评估新型车辆技术的性能和可行性。
四、实验过程1. 新能源汽车实验（1）实验对象：选取一款新能源汽车，如纯电动汽车；（2）实验环境：模拟城市道路环境；（3）实验指标：动力性能、续航里程、充电时间等；（4）实验过程：a. 在平坦路面上进行动力性能测试，记录加速时间、最高车速等数据；b. 在城市道路上进行续航里程测试，记录行驶距离、充电次数等数据；c. 对充电时间进行测试，记录充电时长。
2. 自动驾驶车辆实验（1）实验对象：选取一款自动驾驶车辆，如L3级自动驾驶汽车；（2）实验环境：模拟城市道路环境；（3）实验指标：操控性能、安全性能、节能性能等；（4）实验过程：a. 在城市道路上进行操控性能测试，记录车辆在转弯、变道等操作中的稳定性；b. 对车辆进行安全性能测试，包括紧急制动、碰撞预警等；c. 对节能性能进行测试，记录车辆在行驶过程中的油耗。
五、实验结果与分析1. 新能源汽车实验结果：（1）动力性能：加速时间、最高车速等指标均达到预期；（2）续航里程：在正常使用条件下，续航里程满足实际需求；（3）充电时间：充电时间较短，方便用户使用。
无人驾驶行业分析报告
无人驾驶行业分析报告无人驾驶行业分析报告一、定义无人驾驶技术，是指车辆不需要人类驾驶员的控制而能自主行驶的技术。
它主要由感知与定位、决策与控制系统等组成。
传感器收集路况数据，响应系统进行数据处理，最终得出驾驶行为。
无人驾驶技术基于这些技术实现自动驾驶，以提升交通效率和降低事故率。
二、分类特点所谓无人驾驶分为小型、中型、大型三个类别，无人驾驶类别则可根据驾驶员与驾驶区域进行划分。
小型无人驾驶车通常使用于商场内和住宅区内环境。
中型无人驾驶车则通常用于城市交通道路。
而大型无人驾驶车通常用于工厂和物流园区。
无人驾驶车的分类不同，它们所采用的技术和应用场景也不同。
小型无人驾驶车通常采用视觉传感器和环境感知技术；中型和大型无人驾驶车，则通常采用激光雷达、毫米波雷达等传感技术，同时利用高精度地图和无线通讯技术等。
三、产业链无人驾驶行业的产业链主要包括感知、计算、控制、车载应用、云服务和车辆端等。
（1）感知系统感知系统通常由雷达、激光、红外、摄像头等技术组成，它们负责无人车的环境感知和障碍物识别。
（2）计算系统计算系统负责实时数据处理和决策控制，其中涉及到的关键技术有处理器、芯片、算法等。
（3）控制系统控制系统主要由电机、传感器、执行机构等技术构成，负责完成无人车的控制和操作。
（4）车载应用车载应用是指车载智能终端和车载通信技术等，负责提供人机交互、信息娱乐等功能。
（5）云服务云服务则负责车辆联网、数据储存、数据分析等，承担无人驾驶系统的大数据输出和处理的工作。
（6）车辆端车辆端则负责集成整个无人驾驶系统，并负责车辆与车辆间、车辆与环境和车与人之间的数据交互。
四、发展历程无人驾驶技术的发展历程可分为3个阶段。
（1）第一阶段：1995年至2009年，实现半自动化驾驶。
该阶段主要通过ADAS系统实现半自动化驾驶，包括巡航控制、自适应巡航、自动泊车等功能。
北京大学自主研发了国内第一个自动泊车系统。
（2）第二阶段：2010年至2015年，实现自动化驾驶。
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系统
任务进行操作
主要由自动驾驶系统负责对行车环境进行监测
有条件自动化
在特定驾驶模式下，系统负责执行车
驶任务，驾驶员需要在特殊情况发生时，适时对系 系统
Automation）
统提出的干预请求进行回应
环境感知
驾 驶 员
系统
行为责任 主体
驾 驶 员
场景
无
特 定 场 景
目前从技术上来讲已经基本上具备了实现L4级自动驾驶的能力，主要是通过高精度传感器+深度学习 实现车辆对于周围环境中障碍物的探测，加以识别判断并进行动作决策等，但是由于需要实现L4级 自动驾驶的硬件设备如小型高精度激光雷达、算法嵌入式的计算平台等设备还不够成熟，因此当前 整套L4级设备还显得庞大笨重且造价昂贵，很像早期实验室中的大型计算机。
通用-凯迪拉克 CT6 • 自动驾驶级别：L2； • 系统: Super Cruise； • 基本功能：在封闭的经过测绘的高速公
路环境下，可以实现车道维持，并保持 与前车距离行驶； • 传感器：前置摄像头、环视摄像头、车 内摄像头、长距、短距毫米波雷达、超 声波雷达、GPS/IMU、高精度地图。
Tesla S/X/3 • 自动驾驶级别：L2； • 系统: Autopilot 2.0； • 基本功能：在高速公路、车道线清晰的
未来随着车载技术的进一步成熟以及新技术的应用（如车联网、高精度地图等）。L4级自动驾驶将 会最终进入乘用车平台和城市道路环境，自动驾驶汽车在城市环境下最好的应用场景是共享出行领 域，预计这将会彻底改变消费者的拥/用车习惯，对传统私家车市场形成巨大冲击，轿车厂商因此会 转型布局出行服务市场。
自动驾驶行业宏观情况概述
L4
高度自动化
在特定驾驶模式下，系统负责执行车辆全部动态驾
（High Automation）
驶任务，即使驾驶员在特殊情况发生时未能对系统 提出的干预请求做出回应
L5
全自动化
系统负责完成全天候全路况的动态驾驶任务，系统
（Full Automation） 可由驾驶员进行管理
系统 系统
系统 系统
系统 系统
L1 （Driver Assistance） 控，但驾驶员需要负责对除此以外的动态驾驶任务 驾驶员和系统
进行操作
在特定驾驶模式下，多项驾驶辅助系统通过获取车
部分自动化
辆行车环境信息对车辆横向和纵向驾驶动作同时进
L2 （Partial Automation） 行操控，但驾驶员需要负责对除此以外的动态驾驶
场景的整套系统解决方案；而互联网企业基于其在数据、资金、行业所拥有的强大综合实力，希望为未来出行领域开发
L4、L5平台级自动驾驶系统；传统厂商OEMs、Tier1s也看到了自动驾驶巨大的商业机会，除了通过开发ADAS模块，使
其现有产品逐渐获得L1~L3级自动驾驶能力以外，其也通过自建，整体收购的形式组建自己的自动驾驶研发团队，目标是
1
L4级自动驾驶技术及成本分析
2
L4级自动驾驶商业化应用分析
3
行业未来发展展望
4
行业风险分析及投资建议
5
自动驾驶的定义和技术分层
从L4级自动驾驶开始实现系统对驾驶员的替代
自动驾驶是指让汽车自己拥有环境感知、路径规划并且自主实现车辆控制的技术，也就是用电子技术控制汽车进行
的仿人驾驶或是自动驾驶。美国汽车工程师协会（SAE）根据系统对于车辆操控任务的把控程度，将自动驾驶技术分为 L0-L5，系统在L1~L3级主要起辅助功能；当到达L4级，车辆驾驶将全部交给系统，而L4、L5的区别在于特定场景和全场 景应用。本篇报告我们将主要论述L4级自动驾驶系统技术、成本和商业化应用场景。
SAE 级别
名称
定义叙述
对车辆横向及 纵向操作控制
主要由人类驾驶员负责对行车环境进行监测
非自动化
由驾驶员全程负责执行动态驾驶任务，可能会得到
L0
（No Automation） 车辆系统警告或其他干预系统的辅助支持
驾驶员
驾驶人辅助
在辆特行定车驾环驶境模信式息下对，车单辆项横驾向驶或辅纵助向系驾统驶通动过作获进取行车操
开发适应未来的完全无人驾驶产品。
自动驾驶产业链
上游
供应 链厂 商
Tier1 供应链厂商
激光雷达
高精度地图
软件、 互联网公司& 系统 创业公司 平台 厂商
硬件、
整车 制造 厂商
新兴造车势力
OEM 传统整车厂商
芯片&处理器
传统厂商自动驾驶布局
整车厂商通过加装ADAS模块逐步实现高级别自动驾驶
在本文中，我们主要探讨的是L4级自动驾驶技术及相关的应用场景，想要实现L4级自动驾驶，需要实现车辆在特定场景的 运行过程中能够彻底的摆脱驾驶员而独立完成驾驶任务，这对于传感器、数据、计算平台以至于整体系统的性能、冗余度 以及可靠性都提出了极高的要求。当前能够实现L4级的高性能的传感器和处理器成本高昂，限制了其在乘用车产品上的应 用。而目前已经实现商业化应用的自动驾驶系统产品，主要是主机厂商（OEMs）和一级供应商（Tier1s）在现有的车型 上通过添加高级辅助驾驶系统(ADAS)，使其获得L1~L3级部分自动驾驶能力。
由于深度学习只有通过大量数据训练才可以实现对相似目标和道路情况的识别和判断，而由于城市 道路交通情况过于复杂，当前L4级自动驾驶系统还难以应付城市开放道路上的的载客运输作业，自 动驾驶系统比较适合应用于封闭园区、或点到点线路上的货物运输应用场景，如：港口集装箱运 输、干线物流运输、矿区、工业区运输作业等。
2018-2019年L4级自动驾驶技术及应用 场景行业研究报告
开篇摘要
前言
自动驾驶是对出行领域的智能化、自动化升级，目前涉及到相关技术研发的两大阵营分别是以整车 厂商为代表的传统汽车势力和互联网公司为代表的新兴技术科技公司。传统势力基于以往产品研发 模式逐步实现车辆智能化升级，科技公司则是通过深度学习、高精度传感器直接开发可以实现L4级 别自动驾驶的系统。
全部场景
自动驾驶产业链
自动驾驶创造机会吸引行业外企业共同参与技术体系研发
自动驾驶涉及到极为复杂的多产业融合，除了传统整车制造以外还涉及到了大量新兴技术，如：人工智能、大数据、物联
网等，由于传统厂商难以短时间内形成相关技术研发能力，因此这给予了行业外相关技术企业进入这一巨大新兴市场的绝
佳机会。除了新型高精度传感器（Lidar）等Tier2厂商外，人工智能创业公司着手开发自动驾驶算法以及针对特定或通用