智能自动驾驶车辆共31页
智能车辆的自动驾驶仿真

物流配送车
物流配送车利用智能车辆 技术实现高效、准确的货 物配送,降低物流成本。
公共交通
公共交通领域引入智能车 辆技术可以提高公共交通 的效率、安全性和舒适性 。
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CATALOGUE
自动驾驶技术
自动驾驶技术的定义与分类
自动驾驶技术的定义
自动驾驶技术是一种通过先进的感知、决策、控制和车辆动力学等技术,实现 车辆自主驾驶的技术。
实验内容
本实验将利用仿真技术构建各种道路和环境场景,包括城市道路、高速公路、交叉口、拥堵路段、恶劣天气等, 测试智能车辆自动驾驶系统的应对能力和效果。实验将记录系统在不同场景下的表现,评估其性能指标,并分析 可能存在的不足和改进方向。
实验方法与实验步骤
• 实验方法:本实验将采用基于仿真平台的实验方法,利用计算 机生成各种道路和环境场景,模拟智能车辆的自动驾驶过程。 实验过程中,将记录车辆的行驶轨迹、速度、加速度等运动参 数,以及车辆与周围环境的交互信息,以便对系统性能进行全 面评估。
04
CATALOGUE
智能车辆的自动驾驶仿真平台
仿真平台的建设目标与建设原则
建设目标
智能车辆的自动驾驶仿真平台旨在为自动驾驶算法的研发、 测试和验证提供真实且可靠的模拟环境,提高算法的准确性 和安全性。
建设原则
仿真平台的建设应遵循真实性、全面性、可扩展性和易用性 原则,确保模拟环境与真实场景的一致性,涵盖各种道路类 型和交通场景,支持大规模并行测试,并具备良好的用户界 面。
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感知技术
通过传感器、计算机视觉 等技术获取车辆周围的环 境信息,包括道路、车辆 、行人等。
决策技术
基于感知到的环境信息, 利用算法和模型进行决策 ,包括路径规划、速度控 制等。
汽车行业智能驾驶技术手册

汽车行业智能驾驶技术手册第一章:智能驾驶技术概述智能驾驶技术是指通过先进的计算机系统、传感器和人工智能算法来实现汽车自主驾驶的一种技术。
它将传统的人工操控转变为基于计算机的自动化驾驶系统,极大地提高了驾驶的安全性和便利性。
本手册将详细介绍智能驾驶技术的原理、分类和应用场景。
第二章:智能驾驶技术原理2.1 传感器技术:智能驾驶技术的核心是准确获取周围环境信息,传感器技术在其中起到了至关重要的作用。
激光雷达、摄像头、超声波传感器等多种传感器的组合,能够对车辆周围的障碍物、道路标志和行车路况进行实时监测和分析。
2.2 数据处理与决策算法:传感器获取到的原始数据需要经过复杂的数据处理和决策算法,才能使车辆做出正确的驾驶决策。
计算机视觉、机器学习和深度学习等技术为智能驾驶提供了强大的数据处理和决策支持。
第三章:智能驾驶技术分类3.1 基于感知的智能驾驶技术:这种技术主要依靠传感器技术和数据处理算法,实现对车辆周围环境的感知和分析,从而提供实时的驾驶决策支持。
常见的应用有车道保持辅助、自动泊车等。
3.2 基于通信的智能驾驶技术:通过与其他车辆和交通基础设施进行通信,实现实时信息的共享和传递,以提高驾驶的安全性和效率。
例如,在高速公路上的车队行驶技术。
3.3 基于地图的智能驾驶技术:结合高精度地图和定位技术,实现车辆的精确定位和路径规划。
这种技术可用于自动驾驶导航系统,提供可靠的导航和路径规划服务。
第四章:智能驾驶技术应用场景4.1 自动驾驶乘用车:在封闭的或预设路径的环境下,乘用车可以实现基本的自动驾驶功能,提供长途驾驶的便利和舒适性。
4.2 物流运输车辆:自动驾驶技术可以应用于物流运输领域,提高物流运输的效率和安全性,减少人为的人力成本。
4.3 特殊用途车辆:智能驾驶技术还可以应用于特殊用途车辆,如农业机械、矿山车辆等,提高工作效率和安全性。
第五章:智能驾驶技术的发展前景智能驾驶技术具有广阔的发展前景。
随着传感器技术、数据处理算法和人工智能算法的不断进步,智能驾驶技术将在未来实现更高级别的自动驾驶,如完全自动驾驶的车辆。
自动驾驶技术

■史敏才自动驾驶是指车辆在无需人类干预的情况下,通过使用各种传感器、计算机视觉、人工智能和机器学习等技术,自主地进行导航、感知和决策,实现自动化驾驶的能力。
自动驾驶技术的核心是车辆的感知、决策和控制系统。
感知系统使用多种传感器(如激光雷达、摄像头、雷达等)来获取周围环境的信息,包括道路、车辆、行人和障碍物等。
决策系统基于感知数据和预设的规则、模型和算法,进行路径规划、障碍物避让和交通规则遵守等决策。
控制系统将决策结果转化为车辆的实际动作,如加速、制动和转向等。
自动驾驶技术的发展离不开人工智能和机器学习的支持。
通过大量的数据和机器学习算法,自动驾驶系统可以不断学习和优化自己的行为模式,提高驾驶的准确性和安全性,同时,自动驾驶技术还涉及到高精度地图、通信技术和车辆网络等方面的支持。
自动驾驶技术的应用前景广阔,它可以提高交通效率、减少交通事故、缓解交通拥堵,并为出行提供更加便捷和舒适的体验。
自动驾驶技术还可以应用于物流和运输领域,提高物流效率和成本效益,然而,自动驾驶技术仍然面临一些挑战和问题。
其中包括技术的可靠性和安全性、法律和道德问题、数据隐私和安全等方面的考虑。
为了推动自动驾驶技术的发展和应用,需要在技术、政策和社会等多个层面进行综合考虑和合作。
感知是指车辆通过传感器获取周围环境的信息,并对其进行理解和解释。
通过感知,车辆可以识别道路、障碍物、交通标志、行人和其他车辆等元素。
常用的感知传感器包括:摄像头:摄像头可以捕捉周围环境的图像,用于识别道路标志、交通信号灯、行人和车辆等。
激光雷达:激光雷达通过发射激光束并测量其返回时间来获取周围物体的距离和形状信息,可以提供高精度的三维点云数据,用于障碍物检测和距离估计。
雷达:雷达使用无线电波来探测周围物体,并测量其距离和速度。
它可以提供较远距离的感知能力,用于检测远处的车辆和障碍物。
超声波传感器:超声波传感器可以测量周围物体的距离,常用于低速行驶和近距离障碍物检测。
人工智能无人驾驶汽车安全操作手册

人工智能无人驾驶汽车安全操作手册第一章:概述 (3)1.1 无人驾驶汽车的定义与分类 (3)1.2 无人驾驶汽车的安全性与可靠性 (3)第二章:技术原理 (4)2.1 感知系统 (4)2.2 决策系统 (4)2.3 控制系统 (4)2.4 通信系统 (5)第三章:安全操作规范 (5)3.1 启动与关闭操作 (5)3.1.1 启动操作 (5)3.1.2 关闭操作 (5)3.2 车辆行驶前的检查 (5)3.2.1 车辆外观检查 (5)3.2.2 车辆功能检查 (6)3.2.3 传感器与摄像头检查 (6)3.3 行驶过程中的注意事项 (6)3.3.1 保持安全距离 (6)3.3.2 注意观察交通状况 (6)3.3.3 遵守交通信号 (6)3.3.4 遇到特殊情况的处理 (6)3.4 紧急情况下的处理 (6)3.4.1 突发故障 (6)3.4.2 碰撞 (6)3.4.3 紧急制动 (7)第四章:自动驾驶功能使用 (7)4.1 自动驾驶模式的启动与切换 (7)4.1.1 启动条件 (7)4.1.2 启动方法 (7)4.2 自动驾驶功能限制与注意事项 (7)4.2.1 功能限制 (7)4.2.2 注意事项 (7)4.3 自动驾驶过程中的监控与干预 (8)4.3.1 监控 (8)4.3.2 干预 (8)4.4 自动驾驶系统故障处理 (8)4.4.1 故障诊断 (8)4.4.2 故障处理 (8)第五章:环境适应性 (8)5.1 不同天气条件下的驾驶策略 (8)5.2 不同道路条件下的驾驶策略 (9)5.3 夜间行驶操作要点 (9)5.4 环境感知系统的维护与保养 (9)第六章:故障诊断与处理 (10)6.1 故障诊断方法 (10)6.1.1 自诊断系统 (10)6.1.2 人工诊断 (10)6.2 常见故障及其处理方法 (10)6.2.1 传感器故障 (10)6.2.2 执行器故障 (11)6.3 紧急故障处理 (11)6.3.1 车辆失控 (11)6.3.2 系统故障 (11)6.4 维修与保养 (11)第七章:安全防护措施 (12)7.1 被动安全防护 (12)7.1.1 结构设计 (12)7.1.2 乘员约束系统 (12)7.2 主动安全防护 (12)7.2.1 驾驶辅助系统 (12)7.2.2 车辆稳定控制系统 (13)7.3 紧急制动系统 (13)7.4 安全距离控制 (13)第八章:法律法规与合规性 (13)8.1 无人驾驶汽车相关法律法规 (13)8.2 安全操作合规性要求 (14)8.3 驾驶员培训与资质 (14)8.4 法律责任与处理 (14)第九章:用户手册与维护保养 (15)9.1 用户手册内容与使用 (15)9.1.1 用户手册内容概述 (15)9.1.2 用户手册使用方法 (15)9.2 车辆维护保养周期与项目 (15)9.2.1 维护保养周期 (15)9.2.2 维护保养项目 (15)9.3 自我检查与维护 (16)9.4 专业维修与保养 (16)第十章:售后服务与客户支持 (16)10.1 售后服务政策 (16)10.2 客户投诉与处理 (17)10.3 技术支持与升级 (17)10.4 用户反馈与改进 (17)第一章:概述1.1 无人驾驶汽车的定义与分类无人驾驶汽车,顾名思义,是指无需人类驾驶员操作,能够自主完成行驶任务的汽车。
人工智能无人驾驶ppt课件

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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。
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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。
2024年度无人驾驶汽车PPT课件

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仿真与实车结合的测试方法
先在仿真环境中进行初步验证,再在实车环境中进行精细化调试和优化。
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性能评估指标体系构建
安全性指标
包括碰撞风险、交通规则遵守程度、 危险场景应对能力等。
舒适性指标
包括乘坐舒适度、行驶平稳性、噪音 水平等。
2024/2/3
效率性指标
包括行驶速度、行程时间、交通流量 等。
制定详细的维护与升级计划,确保系统始终 处于最佳工作状态。
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无人驾驶汽车测试
与评估
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测试场景及测试用例设计
城市道路测试场景
包括交通信号灯、行人、非机动车、机动车等混 合交通流场景。
复杂环境测试场景
包括雨雪雾等恶劣天气、夜间行驶、隧道桥梁等 特殊路段场景。
ABCD
2024/2/3
冗余设计
关键部件采用冗余配置, 提高系统可靠性。
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硬件平台选择及搭建
传感器选型
选用高精度雷达、激光雷达、摄像头等传感器, 实现环境感知和目标识别。
计算平台搭建
采用高性能计算机或嵌入式系统,满足实时处理 和决策需求。
通信系统建立
实现车与车、车与基础设施、车与行人的全面互 联。
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软件系统开发与集成
感知算法开发
研究并开发适用于无人驾驶的感知算法,如 目标检测、跟踪和识别等。
控制算法开发
研究并开发精确的车辆控制算法,保障行驶 稳定性和安全性。
2024/2/3
决策与规划算法开发
基于感知结果,开发智能决策和规划算法, 实现自主驾驶。
软件系统集成与测试
将各功能模块集成到统一的软件平台中,并 进行严格的测试和验证。
智能车辆的自动驾驶模式选择和切换技巧(六)

智能车辆的自动驾驶模式选择和切换技巧随着智能科技的飞速发展,智能车辆正逐渐成为我们生活中的一部分。
自动驾驶技术是智能车辆最重要的特性之一,它为我们的出行提供了更加便利和安全的选择。
然而,在开启自动驾驶模式之前,我们需要了解不同模式的选择和切换技巧,以确保在不同的驾驶场景下能够充分发挥自动驾驶技术的优势。
首先,我们需要了解智能车辆的不同自动驾驶模式。
目前,主流的自动驾驶模式可分为高度自动化、部分自动化和条件自动化三种。
高度自动化是指车辆能够在所有驾驶场景下完全自主驾驶,不需要人工干预。
部分自动化则是指车辆仅在某些特定场景下能够实现自主驾驶,需要人工干预。
而条件自动化则介于两者之间,车辆在特定条件下才能实现自动驾驶。
了解不同自动驾驶模式的特点和适用场景,可以帮助我们更好地选择和切换不同的模式。
其次,选择合适的自动驾驶模式需要综合考虑多个因素。
首先是当前的路况和环境特点。
如果道路拥挤或复杂,我们可以选择部分自动化或条件自动化模式,也可以选择完全手动驾驶,以免因为车辆无法适应复杂情况而导致安全隐患。
其次是车辆的技术水平和驾驶员的驾驶经验。
如果驾驶员经验丰富且车辆配备了高度自动化系统,可以选择高度自动化模式,享受完全自主驾驶带来的便利和舒适。
最后是乘客的意愿和需要。
有些乘客可能喜欢亲身体验驾驶的乐趣,而有些人则更愿意放松身心,选择自动驾驶模式。
根据不同的需求,我们可以灵活选择和切换自动驾驶模式。
切换自动驾驶模式需要注意安全和平稳性。
首先,在切换模式之前,我们应该确保车辆处于安全的驾驶状态,没有其他车辆或行人附近。
在选择切换模式时,应先减速至合适的速度并保持稳定。
切换模式时,我们要根据车辆的提示和指示灯进行操作,避免突然切换或频繁切换模式,以免影响驾驶安全。
此外,我们还需要定期检查和更新车辆的自动驾驶系统,确保其正常运行和适时升级。
在使用自动驾驶模式时,车辆的技术状态和用户的使用习惯决定了车辆的性能,因此要密切关注车辆的维护和保养。
智能车辆自动驾驶控制系统方案设计

智能车辆自动驾驶控制系统方案设计
王智峰;张朋飞;何克忠
【期刊名称】《车辆与动力技术》
【年(卷),期】2011(000)001
【摘要】设计了一种全新的智能车辆自动驾驶控制系统的设计方案,该方案是通过将有人车辆的转向、油门、制动以及挡位4个系统进行适当的机械结构改造后,加装相关自动控制装置,并将各系统通过CAN总线与上位智能控制机进行分布式连接而建立的.测试试验以及整车集成试验表明,该设计方案可实现上位控制机精确控制底层各子系统的目的,为车辆无人化与智能化控制的进一步研究奠定基础.
【总页数】6页(P26-30,55)
【作者】王智峰;张朋飞;何克忠
【作者单位】中国北方车辆研究所,北京,100072;中国北方车辆研究所,北
京,100072;清华大学,北京,100084
【正文语种】中文
【中图分类】U469.3;TP242.6
【相关文献】
1.全自动驾驶车辆段总体布局方案设计 [J], 郭泽阔
2.园区自动驾驶车辆测试方案设计与应用 [J], 王平; 李秋霞; 王志刚; 李秋晨; 王海波; 李旭东
3.考虑回望距离的智能网联自动驾驶车辆智能驾驶模型及其稳定性 [J], 易紫薇;陆文琦;徐凌慧;曲栩;冉斌
4.考虑回望距离的智能网联自动驾驶车辆智能驾驶模型及其稳定性 [J], 易紫薇;陆文琦;徐凌慧;曲栩;冉斌
5.全自动驾驶车辆车门系统的方案设计 [J], 杜岩琰
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保证行车安全。
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第三节 基本功能子系统
2.防撞系统
马自达安全车距模型是一种自动控制的防追尾系统。它 的功能是:在车辆正常行驶状态下,系统关闭;当检测到两 车之间车距小于阈值时发出警报;在发出警报后,若驾驶员 没有采取行动则系统启动自动制动装置,其数学模型如下:
其中: v是本车车速,v0两车相对车速, α1本车刹车减速 度,α2前车刹车减速度,t1急速时间,t2刹车时间,d0允许 两车之间距离。
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第三节 基本功能子系统
4.视野扩展系统
该系统也称为视觉强化系统。车辆装有检测设备、屏幕 显示设备及计算机处理设备,加强黄昏、黑夜、雨雾天气的 视觉可知性,提高行车安全。
美国通用公司研制的夜视系统如同电视机一样,显示屏 的亮度可调,并且与是否开前照灯无关,迎面行驶的车辆也 不会使系统失明。
2019 年,美国卡耐基梅隆大学研制了一辆无人驾驶汽车, 名为“Navlab-V”,随后进行横穿美国东部和西部的试验,该 无人车自主行驶了 96%以上的路程。但在这次试验中该车只 对方向(即舵机)进行自主控制。
2019年,在美国举办的“大挑战”比赛上,斯坦福大学推出 了一辆改装自大众途锐的多功能汽车,该车成功通过了沙漠 、隧道、河床和山道等多种道路,取得胜利。
目录
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节 参考文献
概述 发展历程及现状 基本功能子系统 Google实例 展望
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1第一节 概述来自汽车自动驾驶概念是指借助车载设备及路侧、路表的电子设备来
检测周围行驶环境的变化情况,进行部分或完全的 自动驾驶控制的系统。
该系统的本质就是将车辆——道路系统中的现 代化的通信技术、控制技术和交通信息理论加以集 成,提供一个良好的驾驶环境,在特定条件下,车 辆将在自动控制下安全行驶。
此外还有探测限速牌、自动紧急刹车等。
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第三节 基本功能子系统
2.防撞系统
横向防撞系统:利用车辆左右两侧
的传感器探测车辆两旁的情况,从而
为欲改变车道和驶离道路的车辆提供
适当的侧向安全间距,防止或减少车
辆碰撞。
交叉口防撞系统:交叉口是事故多
发地点。该系统当车辆驶近交叉口时,
判断车辆是否有危险,据此控制车速,
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第三节 基本功能子系统
6.紧急报警系统
该系统主要是在事故情况下缩短事故响应时间,提高事 故处理效率。使用GPS、GIS技术、GSM通讯技术,当事故发 生时,自动发出包括车辆位置的无线电信号。
7.自助导航系统
该系统利用GPS、GIS、GSM等技术,给驾驶员提供最佳行 驶路线,避开交通拥堵路段。
8.环保系统
国外研究现状
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第二节 发展历程及现状
国内研究现状
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第三节 基本功能子系统
安全预警系统 01 环保系统 08 自助导航系统 07
紧急报警系统 06
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02 防撞系统 03 车道保持系统 04 视野扩展系统
05 巡视控制系统
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第三节 基本功能子系统
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第一节 概述
车辆自动驾驶系统主要目的
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 实现车辆的安全高效行驶
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第二节 发展历程及现状
1969年,美军便在对越南的战争中,将无人驾驶汽车用于 运输军事物资。
20世纪 80 年代,美国提出了地面自主车辆计划(ALV)的科 研项目,并成功研制了一辆能够在校园中自主行驶的 8 轮车 ,由于当时技术限制车速不高。
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第三节 基本功能子系统
1.安全预警系统
车载设备还可以对驾驶员
和车辆进行随时检测监控,在
必要的时候能发出警报信息,
预防事故的发生。例如,监测
到驾驶员注意力不集中或者开
始打瞌睡的时候,就提醒驾驶
员注意,并采取相应措施。例
如,在驾驶员饮酒过度的情况
下锁住发动机等等。
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第二节 发展历程及现状
2019 年上海世 博会期间,意大利 帕尔玛大学的无人 驾驶电动汽车由意 大利抵达上海。 Google 公司也 于 2019 年推出自 己的无人驾驶车 Google Fleet1, 并已经成功试验行 驶了 22 万 5 千多 公里。
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第二节 发展历程及现状
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第三节 基本功能子系统
5.巡视控制系统
该系统是在车道保持系统的基础上增加了雷达。雷达不 断测量本车与前车的距离,并计算出两车的相对速度传给车 上的计算机,由计算机操纵节气门和控制装置,从而与前车 自动保持安全距离,这样,汽车就可以以较小的间距在车道 上行驶。
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该系统由计算机监测控制燃油、排放等情况,以取得最 佳环保效果。
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第四节 Google实例
技术准备
随着汽车巡航系统(Crusie Control System,简称CCS ,可使汽车工作在发动机有利转速范围内,减轻驾驶员的驾 驶操纵劳动强度,提高行驶舒适性的汽车自动行驶装置)和 自动泊车入位系统Park Assist Vision,简称PAV,利用摄像 机和超声波传感器使车辆自动停入与行车道垂直的标准车位 )已经越来越普及,从这些简单的小型自动化跳跃到汽车全 自动无人驾驶,不是什么难事。
1.安全预警系统
车辆安装的车载设备,包括安装在车身各个部位的传感 器、激光雷达、红外雷达、盲点探测器、超声波传感器、电 波雷达等设施具有事故检测功能,由计算机控制,在超车、 倒车、变换车道、雨雾天气等容易发生事故的情况下,随时 以声音、图像等方式向驾驶员提供车辆周围及车辆本身的必 要信息,并可以以自动或半自动的进行车辆控制,从而有效 的防止事故发生。
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第三节 基本功能子系统
3.车道保持系统
该系统的作用主要是防止车辆偏移,其目的是当驾驶员 疏忽时,保持车辆仍在控制下行驶。它采用警告系统告知驾 驶员正在偏移,必要时,启动自动控制装置,自动控制转向。
装有车道保持系统的汽车,可以自动的沿道路行驶,而 不用驾驶员操作。当汽车行驶中偏离了车道,如果驾驶员没 有及时作出反应,系统会自动使汽车回到原来车道。
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第三节 基本功能子系统
2.防撞系统
纵向防撞系统:通过安装在车辆前后的雷达探测器或者激 光传感器等分别探测前后潜在的碰撞隐患或即将发生的碰撞 事件,为驾驶员提供及时地回避操作指令,并自动控制车辆 的加速,以保持适当的车辆间距,防止车辆与车辆、车辆与 其它障碍物之间的正面或者追尾碰撞。
比如,日产公司研制的防撞雷达,当汽车与前面的车辆 接近太快的时候会提醒驾驶员。