无人驾驶技术概览
无人驾驶技术ppt课件
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
无人驾驶概况及技术简析可编辑全文
，然后对这些区域 提取特征，最后使 用训练的分类器进 行分类
基于深度学习目 框提取速度
标检测的热潮
CVPR 2014 R-CNN
NIPS 2015 Faster R-CNN
CVPR 2016 YOLO
SSD
SSD300： 74.3% mAP
63.4% mAP 46fps
DPM（HOG+SVM） 66% mAP 0.02fps
2011 年 ， 柏 林 自 由 大 学 顺 利 完成拥堵交通流、交通信号灯 及环岛通行等诸多项目。
2015年，google无人车完 成美国加州公路测试。
21世纪
2007
2011
2015
2003
2003 ， 清 华 大 学 研 制 成 功 THMR-V 型 无 人 驾驶车辆。
2009
2009年，Google已完成多款 无人驾驶样车，以及近100万 公里的实际道路测试。
1月
7月
2016 年 1 月 ， 初 创 公 司 Nauto 使 用行车记录仪实 现ADAS功能。
2016年9月，Uber 在匹兹堡市向公 众开放无人驾驶 汽车出行服务。
2016年12月， Chris Urmson成 立了自己的自动 驾驶创业公司。
2017年1月，Quanergy 公司的Solid State LiDAR S3获得了汽车无 人类的最高奖项。
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2.2 关键技术：目标感知 基于深度学习的视觉和LiDAR数据融合方法
1) 显著提高识别分类精度以及收敛速度； 2) 采用车载NVIDIA TX1（15W）运算可达120帧/秒； 3) 物体识别率提高将近5%
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2.2 关键技术：目标感知
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无人驾驶关键技术分析三篇
无人驾驶关键技术分析三篇篇一: 无人驾驶关键技术分析无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。
按照无人驾驶汽车的职能模块, 无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。
（1）环境感知技术环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳, 无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息。
为其行为决策提供信息支持。
环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。
单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量, 无法满足测量的需要。
因而, 必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量, 将所测得的数据经过数据融合处理后。
提取出可信度较高的有用信号。
按照环境感知系统测量对象的不同, 我们采用两种方法进行检测: 无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。
这类信息测量方便, 主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。
无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主, 被动型测距传感器为辅, 采用信息融合的方法实现。
因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下, 执行任务的需要, 最重要的是处理数据量小, 实时性好。
同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算, 无需知道障碍物的具体信息。
而视觉作为环境感知的一个重要手段, 虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题。
但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性, 而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面, 视觉也是必不可少的手段。
（2）导航定位技术无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置, 是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。
导航可分为自主导航和网络导航两种。
自主导航技术是指除了定位辅助之外, 不需要外界其他的协助, 即可独立完成导航任务。
无人驾驶技术概论
无人驾驶技术概论无人驾驶技术是指对汽车进行智能化改造，使汽车可以自主、智能地行驶，不需要人类的驾驶。
该技术集成了自动化、机器人、计算机科学等多个学科，是未来交通领域的重要发展方向，也是人工智能发展的重要应用场景。
无人驾驶技术的发展历程可以追溯到上世纪50年代，当时美国航空航天局发明了第一个叫做“Stanford Cart”的自动驾驶车，它可以在指定的路线上行驶，但是在遇到路口、停车等情况时无法自主决策，需要人类的干预。
随着计算机技术、传感技术、通信技术的发展，现在的无人驾驶技术已经得到了极大的改进和提升。
从技术上讲，无人驾驶技术的核心包括三个部分：地图制作、感知和控制。
地图制作是指将车辆行驶路线、道路状况、交通信号灯等信息制作成数字地图，并通过网络传输给车辆。
感知是指车辆通过多种传感器感知周围环境，包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等，以建立车辆位置和周围环境的空间模型。
控制是指通过预先设定的程序或规则，将车辆从起点运送到终点。
在实现无人驾驶技术时存在许多技术难题，如路面情况不确定性、遇到施工、交通拥堵等情况的规避、高精度地图的制作等。
目前，无人驾驶技术的研发主要由自动驾驶汽车制造厂商、互联网公司、技术初创企业等多个团队共同进行。
无人驾驶技术具有广阔的应用前景。
首先，它可以明显提升交通效率和安全性，降低人为因素导致的交通事故。
其次，无人驾驶技术可以让人们更加便捷地出行，尤其是长途旅行时不需要人为驾驶，可以在车内休息。
此外，无人驾驶技术还可以应用于公共交通、货物运输等领域，为人们生活带来更多的便利。
总之，无人驾驶技术已经成为了当今人工智能领域的重要研究方向。
它将会给人类的生活方式和社会发展带来巨大的影响，挑战也是前所未有的。
我们相信，在科技迅猛发展的背后，人类的创造力和智慧将会推动无人驾驶技术更快更好地发展。
无人驾驶技术在未来越来越成熟和广泛应用的情况下，将有着深远的社会影响。
无人驾驶汽车的出现将彻底改变我们的交通方式和交通系统，同时还将引领企业和产业的全新变革和变革。
无人驾驶技术综述
无人驾驶技术综述无人驾驶技术已经成为了现代科技的热点话题之一。
无人驾驶技术的发展将会对我们的生活方式、经济和社会产生深远影响。
本文将对无人驾驶技术做出深入综述，涵盖其发展历史、技术原理、应用领域和未来趋势等方面。
一、发展历史无人驾驶技术的发展历史可以追溯到20世纪50年代，当时美国和苏联在军事领域就开始研究和应用无人驾驶技术。
1959年，美国空军研制出了第一架无人驾驶飞机Firebee，用于进行侦察和目标标识。
从此以后，无人驾驶技术在军事领域得到了广泛应用。
而在民用领域，无人驾驶技术在20世纪90年代末开始逐渐引起人们的关注。
谷歌、特斯拉等科技巨头先后投入大量资金对无人驾驶技术进行研发，将其应用于汽车、航空器和船舶等交通工具中。
二、技术原理无人驾驶技术依托于人工智能、机器学习、大数据等前沿技术，通过传感器、图像识别、雷达和激光雷达等设备进行环境感知和数据采集，再利用预先编程的算法进行决策和控制。
深度学习技术在无人驾驶技术中发挥着至关重要的作用。
深度学习是一种人工智能技术，通过人工神经网络模仿人脑的工作原理，实现对大规模数据的学习和分析。
这种技术使得无人驾驶汽车能够识别道路标识、行人、车辆等障碍物，并做出相应应对措施。
三、应用领域无人驾驶技术目前主要应用于汽车、航空器和船舶等交通工具上。
在汽车领域，特斯拉、谷歌等公司已经推出了无人驾驶汽车，并将其投放到市场上。
这种汽车可以根据路况自主行驶，无需司机操控。
在航空器领域，无人驾驶技术已经广泛应用于军事侦察、农业喷洒、灭火和货运等领域。
在船舶领域，无人驾驶技术可以应用于海上巡逻、海洋科学研究和港口运输等领域。
四、未来趋势无人驾驶技术的未来发展有望覆盖更广泛的领域。
无人驾驶技术将会在交通运输领域发挥更大作用。
无人驾驶汽车有望成为城市交通的主要交通工具，提高交通运输效率、节约能源资源，并降低交通事故率。
无人驾驶技术有望在军事领域得到更广泛应用。
随着人工智能技术的不断进步，无人驾驶飞机、无人潜艇和无人作战车辆等新型武器装备将会引起军事领域的革命性改变。
无人驾驶汽车技术概述
无人驾驶汽车技术概述引言随着科技的不断发展，无人驾驶汽车技术成为汽车行业的热点之一。
无人驾驶汽车是指能够在没有人为干预的情况下行驶的汽车，通过集成了各种传感器、计算机视觉和人工智能技术，以及先进的控制系统来实现自动驾驶。
本文将对无人驾驶汽车技术进行概述。
传感器技术无人驾驶汽车依靠各种传感器来感知周围环境，以及获取和处理相关数据。
其中主要包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
激光雷达利用激光束扫描周围环境，生成准确的三维地图，用于实时定位和识别障碍物，而摄像头则通过计算机视觉技术实时获取图像信息，用于识别道路标志、交通信号和行人等。
人工智能与深度研究人工智能（AI）和深度研究技术是实现无人驾驶汽车的核心之一。
通过训练神经网络模型，无人驾驶汽车可以研究并理解各种驾驶场景，并做出相应的决策。
人工智能技术还能帮助汽车实现自主导航、避障和路径规划等功能。
控制系统与算法无人驾驶汽车的控制系统包括车辆动力系统和自动驾驶系统。
车辆动力系统负责控制车辆的加速、制动和转向等操作，而自动驾驶系统则负责处理传感器数据并做出相应的决策。
自动驾驶系统中的算法考虑到各种驾驶情景，并能够灵活地做出决策以确保安全行驶。
安全性与法规无人驾驶汽车技术的发展不仅需要满足高性能和高效率的要求，更需要考虑安全性和法规的限制。
无人驾驶汽车技术需要经过严格的测试和验证，确保其能够可靠地应对各种异常情况，并遵守交通规则和法律法规。
发展前景无人驾驶汽车技术在提高交通效率、减少交通事故、节省能源等方面具有巨大潜力。
随着技术的不断发展和成熟，无人驾驶汽车将逐渐成为未来交通出行的重要方式，对于城市交通管理和出行体验带来革命性的变化。
结论无人驾驶汽车技术的发展离不开传感器技术、人工智能与深度研究、控制系统与算法的综合应用。
随着技术和法规的进一步发展，无人驾驶汽车将成为未来更安全、更高效的交通工具。
无人驾驶汽车技术介绍
无人驾驶汽车技术介绍随着科技的不断进步，人们的生活也在不断地发生着变化。
其中，最引人瞩目的技术之一就是无人驾驶汽车技术。
作为新一代交通工具的代表，无人驾驶汽车技术将会深刻地改变人们的出行方式，以及整个交通系统的运作方式。
本文将详细介绍无人驾驶汽车技术的定义、发展历程、技术原理、应用领域、优势和发展前景等方面的内容。
一、无人驾驶汽车技术的定义及发展历程无人驾驶汽车技术，是指在不需要人工干预的情况下，由车辆内置的自动化系统，通过使用传感器、定位设备和计算机等技术手段，自主地完成汽车驾驶的各项操作。
无人驾驶汽车技术的发展历程可以追溯到20世纪60年代，当时美国马萨诸塞州的麻省理工学院就已经开始了自动驾驶汽车的研究。
但由于当时的技术水平和实时环境条件的限制，这些尝试并未获得成功。
直到20世纪90年代末，随着计算机技术、传感器技术和人工智能技术的发展，无人驾驶汽车技术才得以得到突破，随即为人们所支持和推崇。
目前，无人驾驶汽车技术已经成为全球汽车工业的重要研究领域之一。
二、无人驾驶汽车技术的技术原理无人驾驶汽车技术的实现主要依赖于先进的计算机技术和传感器技术。
其基本工作原理可以分为四个步骤：第一步，定位：无人驾驶汽车需要定位自身所处的位置和运动方向，以便进行后续的操作。
此时需要使用全球卫星定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）等多种传感器设备。
第二步，感知：无人驾驶汽车需要通过各种传感器设备，例如毫米波雷达、激光雷达、摄像头等，对周围的环境进行感知，如检测出行路线、人和车辆等。
第三步，决策：决策模块将利用感知模块获取的数据，对当前道路状况进行分析，并做出相应的决策。
这包括规划适当的路径、通过避让和制动操作等减少风险。
第四步，控制：控制模块将基于决策模块计算出的最佳操作执行指令，对车辆进行控制，以完成自主的行驶操作。
三、无人驾驶汽车技术的应用领域无人驾驶汽车技术被广泛认为将能够很快被应用于下列领域：一是物流配送行业：无人驾驶汽车可以将在线下单的商品及时配送给消费者，改变传统的物流模式，缩短配送时间，提高效率，节省人力和物力成本。
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。
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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
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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。
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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
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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。
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06
安全性与可靠性保障措施
2024/3/24
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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
汇报人： 2023-12-22
• 无人驾驶技术概述 • 传感器与感知技术 • 定位与导航技术 • 路径规划与决策技术 • 控制与执行系统设计 • 安全性与可靠性保障措施 • 法律法规与伦理道德问题探讨
01
无人驾驶技术概述
定义与发展历程
定义
无人驾驶技术是一种通过先进的感知 、决策和控制技术，使车辆在不需要 人类驾驶的情况下，能够自动、安全 、高效地行驶的技术。
在实际道路上对无人驾驶车辆进行测 试和验证，以检验其在真实环境中的 可靠性和安全性表现。同时，通过与 人类驾驶员的对比测试，评估无人驾 驶系统的性能优劣。
07
法律法规与伦理道德问题探讨
国内外相关法律法规介绍
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。
超声波传感器
利用超声波的反射进行近距离障碍物 检测，常用于泊车辅助系统。
环境感知与信息融合
1 2 3
多传感器融合
将不同传感器的信息进行融合，提高感知系统的 准确性和鲁棒性。
SLAM技术
同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping），利用传感器数 据实时构建环境地图并确定自身位置。
基于采样的路径规划算法
通过随机采样生成候选路径，然后评估每条路径的优劣，选择最优路径。如RRT（快速扩 展随机树）算法。这类算法适用于高维空间和复杂环境，能够快速找到可行路径，但可能 不是最优路径。
基于优化的路径规划算法
将路径规划问题转化为优化问题，通过优化算法求解最优路径。如梯度下降法、遗传算法 等。这类算法能够找到全局最优路径，但需要较长的计算时间。
无人驾驶ppt课件
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。
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无人驾驶技术概览
无人驾驶技术主要有以下几种技术组成：
1车道保持系统
公路行驶时，该系统能探测到左右两根车道线，如果发生偏航时，车道保持系统会通过振动提示驾驶者，然后自动修正方向，辅助回正车辆使其一直保持在路中间行驶。
2. ACC自适应巡航系统or激光测距系统
自适应巡航控制(ACC)是一个允许车辆巡航控制系统通过调整速度以适应交通状况的汽车功能。
安装在车辆前方的雷达用于检测在本车前进道路上是否存在速度更慢的车辆。
若存在速度更慢的车辆，ACC系统会降低车速并控制与前方车辆的间隙或时间间隙。
若系统检测到前方车辆并不在本车行驶道路上时将加快本车速度使之回到之前所设定的速度。
此操作实现了在无司机干预下的自主减速或加速。
ACC控制车速的主要方式是通过发动机油门控制和适当的制动。
3.夜视系统
夜视系统是一种源自军事用途的汽车驾驶辅助系统。
在这个辅助系统的帮助下，驾驶者在夜间或弱光线的驾驶过程中将获得更高的预见能力，它能够针对潜在危险向驾驶者提供更加全面准确的信息或发出早期警告
4.精确定位/导航系统
自动驾驶汽车依赖于非常精确的地图来确定位置，因为只是用GPS 技术会出现偏差。
在自动汽车上路之前，工程师会驾车收集路况数据，因此，自动汽车能够将实时的数据和记录的数据进行比较，这有助于它将行人和路旁的物体分辨开来。
最新推出的奔驰S600轿车已经具备了自适应巡航/车道保持/夜视/自适应灯光系统等等，严格来说，它已经具备了在简单路况下的无人驾驶功能，但是目前没有任何一个国家允许一辆无人驾驶的汽车在公共道路上跑。
Google的无人驾驶技术
综上，目前的汽车技术已经具备了初步的无人驾驶功能，真正的无人驾驶汽车是这样的：
1.自适应系统
2.智能导航系统
3.城市道路信息识别系统
Google无人驾驶汽车的优势
谷歌真正的优势在于多年积累下来的地图信息，谷歌无人驾驶汽车的负责人正是谷歌街景地图服务的创造者之一。
自动驾驶汽车依赖于非常精确的地图来确定位置，因为只是用GPS 技术会出现偏差。
在自动汽车上路之前，Google 的工程师会驾车收集路况数据，因此，自动汽车能够将实时的数据和记录的数据进行比较，这有助于它将行人和路旁的物体分辨开来。
谷歌无人驾驶系统的核心是车顶上的激光测距仪(Velodyne 64-beam)。
该设备在高速旋转时向周围发射64束激光，激光碰到周围的物体并返回，便可计算出车体与周边物体的距离。
计算机系统再根据这些距离数据描绘出精细的3D 地形图，然后跟高分辨率地图相结合，生成不同的数据模型供车载计算机系统使用。
以便汽车能够识别障碍，遵守交通规则。
另外，在汽车的前后保险杠上有四个雷达，用于探测周边情况；后视镜的附近有一个摄像机，以检测交通灯情况；一个GPS、一个惯性测试单元、一个车轮编码器，用来确定位置，跟踪其运动情况。
奔驰的的自动驾驶技术
据奔驰官方的宣传中指出，如果法律等条件允许的情况下，奔驰S级轿车基本已经可以实现自动驾驶。
在奔驰旗舰级的S级车型上，实现自动驾驶功能的话要由预防性安全系统、智能大灯系统、夜视系统、车道与距离保持系统以及自动泊车系统等设备，在这些设备的辅助下，实现自动驾驶基本可以说是触手可及。
奔驰自家自动驾驶技术中最重要的莫过于预防性安全（PRE-SAFE）系统。
这套系统也是奔驰最为骄傲的成果。
其中在主动探测上，奔驰在S级车身的四周围360全方位加装了雷达探头以及摄像头。
在车头的上方也加入了3D立体摄像监控设备。
在这些主动探测设备的辅助下，新S级就能在行驶中全方位的检测周围环境与路况信息，它可以识别前后车辆的距离及两侧盲区位置的车辆与障碍物。
同时这套设备还能识别动物与人类，对环境信息做出自己的预判以及措施。
而另外预防性安全制动（PRE-SAFE Brake）系统将配合在驾驶员未预见危险的时候紧急采取制动，或者减速或者直至停车，以这样的措施降低风险程度，从而真正实现行车中的主动安全。
另一方面，奔驰还在推广以及不断完善自家的智能巡航(DISTRONIC PLUS)系统和车道保持(Active Lane Keeping Assist)系统。
其功能在于通过全车的检测设备主动探测道路上的标识及路况环境，根据奔驰的设想，通过这套系统驾驶者甚至可以在不介入主动操作的情况下让车自行行驶到所设定的目的地，基本可以满足自动驾驶的要求了
沃尔沃的自动驾驶技术
沃尔沃汽车提出的“自动驾驶”概念，并非是完全由汽车取代驾驶者，而是在汽车智能系统的协助下将驾驶人的主观风险性降至最低，从而达到最智能和最轻松的“自动驾驶”状态，是驾驶行为的一次全新进化。
第一阶段为驾驶员辅助，驾驶员辅助系统能为驾驶员在驾驶时提供必要的信息采集，在关键时候，给予清晰的、精确的警告，如车道偏离警告，正面碰撞警告和盲点信息系统。
第二阶段为半自动驾驶。
驾驶员在得到警告后，仍然没能做出相应措施时，半自动系统能让在汽车自动做出相应反应，相关技术有：紧急自动刹车，紧急车道辅助。
第三阶段为高度自动驾驶。
该系统能在驾驶员监控的情况下，让汽车提供长时间或短时间的自动控制行驶。
包括堵车辅助系统等。
沃尔沃将在2014年量产这类技术。
第四阶段即最高阶段为完全自动驾驶，在无需驾驶员监控的情况下，汽车可以完全实现自动驾驶，意味着驾驶员可以在车上从事其他活动，如上网工作、休息睡觉或娱乐。
沃尔沃自动驾驶技术透析
车辆间通讯（V2V）
利用蜂窝网络，沃尔沃的车辆间联络系统能够实现车与车之间的“对话”。
例如，当车辆行驶在几百码之外撞到了滑块而引发了牵引力控制系统时，车辆间联络系统将会把这一信息传送给后面的车辆，并发出灯光警报。
这个系统也能在紧急情况下发出警报。
自动泊车系统
驾驶者在行车时一旦需要使用这一系统，只需在指定的停车处停下，并在沃尔沃手机应用中按下“停车”键即可。
这时该应用便会通过摄像头和雷达自动搜索停车位，一旦没有满足需要的车位，该系统便会自动退出并关闭。
当车辆需要重启时，司机在手机应用上按“返回”键即可。
行人检测系统
目前，沃尔沃已经在部分新车上配置了行人检测系统，这项技术将做出升级，沃尔沃将于明年推出夜间行人检测技术。
夜间行人检测技术将引入2015款XC90 跨界车，这项技术赋予车辆在黑暗中发现行人的基本能力。
该系统依靠一个更加敏感的摄像头和新型软件，以帮助识别物体。
带自动转向巡航控制
车中配置了道路分界线与路障检测系统，当司机偏离车道或偏向路障行驶时，该系统会给转向系统施加适当的扭矩使车辆保持在原来车道。
所有的自动驾驶技术，都必须包含自适应巡航控制/转向功能。
该系统的最终功能仍处于完善阶段，其中包括最高巡航速度的界定。