汽车技术课件：科普 百度谷歌无人驾驶原理

科普百度谷歌无人驾驶原理,百度无人驾驶原理,谷歌无人驾驶原理,无人驾驶概述,1,2,3,无人驾驶概述,无人驾驶汽车是一种智能汽车，也可以称之为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。,车顶上的扫描器发射64束激光射线，然后激光碰到车辆周围的物体，又反射回来，这样就计算出了物体的距离。另一套在底部的系统测量出车辆在三个方向上的加速度、角速度等数据;结合GPS数据计算出车辆的位置；所有这些数据与车载摄像机捕获的图像一起输入计算机，软件以极高的速度处理这些数据；系统非常迅速的作出判断。,1,2,3,4,2013年,百度无人驾驶汽车项目启动,2015.12.10,百度无人车进行第一次路测,2015.12.14,百度自动驾驶事业部成立，百度无人车第一次出现在公众面前。,2016.03.31,百度正式发布“智慧汽车战略”，并与长安汽车签署战略合作协议,百度无人车发展历程,硬件系统,底层高精度地图：来自百度自研的三维高精度地图技术，包含地图采集与自动化处理系统。中间层感知和定位：基于摄像头的自动驾驶环境感知技术，包括车辆检测、跟踪、距离和速度估计、路面分割、车道线检测等；同时，还包括厘米级精度的定位技术。最高层智能决策与控制：这是“百度汽车大脑”的核心，其一，根据实时感知的环境信息、高精度地图等实现路径的规划；其二，预测周边车辆和行人的行为和意图，做出适合路况的行车决策，从而能控制汽车正常行驶。,百度汽车大脑,人工智能技术,用户通过语音人机交互对无人车下指令，实现目的地的到达以及各种观看电视、收听录音的娱乐需求。百度研发出了基于多层单向长短时记忆模型的汉语声韵母整体建模技术，准确率接近97%。,语音识别,图像识别,云端深度学习,协助无人车识别天气、道路拐弯，避免行人冲撞，红绿灯等待等重要功能。百度超级计算机Minwa图像识别错误率仅为4.58%，超越了人类水平，同时也超越了微软和谷歌。,无人车的所有路径规划都必须上传到云端，人工智能在云端进行高强度的深度神经模拟，运用服务器运算，再将数据回传到无人车。,硬件系统,1雷达Radar2车道保持系统Lane-keeping3激光测距系统LIDAR4红外摄像头InfraredCamera5立体视觉StereoVision6GPS/惯性导航系统7车轮角度编码器WheelEncoder车顶：扫描器发射64束激光射线，激光碰到车辆周围的物体，又反射回来，这样就计算出了物体的距离。车底系统：测量出车辆在三个方向上的加速度、角速度等数据，然后再结合GPS数据计算出车辆位置。所有这些数据与车载摄像机捕获的图像一起输入计算机，软件以极高的速度处理这些数据。这样，系统就可以非常迅速的作出判断。,1、雷达Radar无人驾驶汽车装载了4个标准自动高敏感度的雷达，其中三个在前面，另一个在后面保险杠上，它可以用来跟踪附近的物体，帮助驾驶者定位与其他事物的距离。当它在汽车的盲点内检测到物体时便会发出警报，车辆随之改变航向。,2、车道保持系统Lane-keeping在挡风玻璃上装载的摄像头可以通过分析路面和边界线的差别来识别车道标记。如果汽车不小心离开了车道，方向盘会轻微震动来提醒驾驶者。,3、光测距系统LIDAR谷歌采用了Velodyne公司的车顶激光测距系统。扫描器发射64束覆盖汽车周围360角内的区域距离可以精确到2cm以内的激光射线，然后激光碰到车辆周围的物体，又反射回来，这样就计算出了物体的距离。另一套在底部的系统测量出车辆在三个方向上的加速度、角速度等数据，然后再结合GPS数据计算出车辆的位置，所有这些数据与车载摄像机捕获的图像一起输入计算机，软件以极高的速度处理这些数据。这样，系统就可以非常迅速的作出判断。,4、红外摄像头InfraredCamera无人驾驶汽车的夜视辅助功能使用了两个前灯来发送不可见且不可反射的红外光线到前方的路面。而挡风玻璃上装载的摄像头则用来检测红外标记，并且在仪表盘的显示器上呈现被照亮的图像（其中危险因素会被突出）,5、立体视觉StereoVision在无人汽车前挡风玻璃上装载了两个摄像头将会实时生成前方路面的3D图像，检测诸如行人之类的潜在危险，并且预测他们的行动。,6、全球定位系统GPS一个自动驾驶员需要知道他正在去哪儿。谷歌使用Applanix公司的定位系统，以及他们自己的研制开发GoogleMap和GPS技术。,7、轮角度编码器WheelEncoder轮载传感器可以在Google汽车穿梭于