无人驾驶课件

无人驾驶汽车技术的过去、现在和未来无人驾驶汽车技术目录01技术简介02过去状况03发展现状04未来展望目录01技术简介02过去状况03发展现状04未来展望01技术简介01技术简介技术简介无人驾驶，是指通过给车辆装备智能软件和多种感应设备，包括车载传感器、雷达、GPS以及摄像头等，实现车辆的自主安全驾驶，安全高效地到达目的地并达到完全消除交通事故的目标。技术简介无人驾驶，是指通过给车辆装备智能软件和多种感应设备，技术简介L0：无自动化L1：单一功能级的自动化L2：部分自动化L3：有条件自动化L4：完全自动化(无人驾驶)，无须司机或乘客的干预美国国家公路交通安全管理局自动驾驶分级标准技术简介L0：无自动化美国国家公路交通安全管理局技术简介SAE的定义在自动驾驶0-3级与NHTSA一致，分别强调的是无自动化、驾驶支持、部分自动化与条件下的自动化。SAE对完全自动化进行了进一步细分，强调了行车对环境与道路的要求。SAE-Level4下的自动驾驶需要在特定的道路条件下进行SAE-Level5则对行车环境不加限制，可以自动地应对各种复杂的车辆、新人和道路环境。美国机动工程师协会自动驾驶分级标准技术简介SAE的定义在自动驾驶0-3级与NHTSA02过去状况02过去状况国外发展状况过去状况1950年代，人们就开始了无人驾驶车辆的研究。1953年，美国贝瑞特电子公司研制出全球第一台自主导航车，它是由一辆牵引式拖拉机改造而成的，在一间杂货仓库中，沿着布置在空中的导线运输货物。1980年代，美国开展了自主地面车辆（AVL）项目，该项目成功开发了一辆带有8个轮子的无人驾驶机器人，该机器人实现了低速良好路面上的自动驾驶。1994年，戴姆勒－奔驰汽车公司和德国国防大学的ErnstDickmanns研制出两台比较相像的全自动化汽车，在巴黎一条三车道公路上以130km的时速顺利行驶了1000多km。1995年，卡内基梅隆大学研究制成了智能车辆NavLab－V，该车完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验，行驶路程达上万km。2007年，卡内基梅隆大学的Boss，一辆由2007款ChevyTahoe改装的无人驾驶汽车，以领先第2名20min的成绩，完成了无人驾驶汽车在复杂都市障碍赛道行驶的比赛。国外发展状况过去状况1950年代，人们就开始了无人驾驶车辆国外发展状况过去状况2008年，一辆由大众帕萨特轿车改装的无人驾驶汽车，斯坦福大学的“Junior”以40km／h的速度驶过两个街区，在一个写有“停”的指示牌前停止了信号接收，如图

所示。国外发展状况过去状况2008年，一辆由大众帕萨特轿车改装的国外发展状况过去状况2010年，Google公司研制的无人驾驶车辆开始了城市道路的行驶测试，截止2012年8月8日，这些无人驾驶汽车已经安全行驶了48万km，超过了大部分普通轿车的生命周期。2012年，美国内华达州机动车辆管理局为一辆搭载谷歌智能驾驶系统的汽车颁发了牌照，这也使得无人驾驶汽车开始真正驶入普通人的视线。国外发展状况过去状况2010年，Google公司研制的无人国内发展状况过去状况1980年，“遥控驾驶的防核化侦察车”由国家立项。1989年，我国首辆智能小车在国防科技大学诞生。1992年，国防科技大学研制成我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。该车由一辆中型面包车改装而成，通过车载计算机、检测传感器和液压控制系统，使其既有人工驾驶性能也有自动驾驶性能。2000年4月，国防科技大学研制的第4代无人驾驶汽车试验成功。2003年，在中国第一汽车集团公司的赞助下，国防科技大学完成的红旗旗舰CA7460无人驾驶平台试验，标志着我国第一辆自主驾驶汽车的诞生。国内发展状况过去状况1980年，“遥控驾驶的防核化侦察车”由国内发展状况过去状况2011年，同样是由国防科技大学研制的红旗HQ3无人驾驶汽车，首次完成了从长沙到武汉286km的高速全程无人驾驶试验，实测全程自主驾驶平均时速87km。2012年11月底，一辆由军事交通学院研制的无人驾驶智能汽车从京津高速台湖收费站启程，用一个小时左右到达天津东丽收费站，全程行驶104km，成功完成高速公路测试，成为我国第一辆官方认证完成高速公路测试的无人驾驶智能汽车。国内发展状况过去状况2011年，同样是由国防科技大学研制的03发展现状03发展现状发展现状国外发展现状国外著名汽车企业及IT行业巨头谷歌都竞相着手研发无人驾驶汽车技术，研发进程十分迅速，不少研发车型已接近量产。在美国及欧洲，允许正在开发的自动驾驶车上路行驶正成为一种普遍现象。美国内华达、加利福尼亚、佛罗里达及密歇根州为谷歌、奥迪等正在开发的无人驾驶车发放了公路试验牌照，谷歌无人驾驶汽车已经行驶超过80万km，实现了零事故。欧洲方面，德国向宝马发放了许可证，西班牙也允许无人驾驶汽车上路行驶。发展现状国外发展现状国外著名汽车企业及IT行业巨头谷歌都竞相发展现状国外发展现状主要汽车品牌无人驾驶技术汇总发展现状国外发展现状主要汽车品牌发展现状国内发展现状在中国，无人驾驶汽车仍然处在研发试验的初级阶段。中国无人驾驶汽车行业尚未形成市场，我国无人驾驶汽车企业技术发展格局。发展现状国内发展现状在中国，无人驾驶汽车仍然处在研发试验的初发展现状中外路线差异中外企业(机构)在无人驾驶汽车的发展路线上略有不同。技术路线不同：谷歌的无人驾驶汽车走的是基于导航技术的路线，投入很高，也有很多创新技术的应用。而国防科技大学的无人驾驶汽车HQ3，其“大脑”是藏在后备厢里的计算机设备，车辆没有GPS等导航设备，完全是利用自身的“环境传感器”来识别道路标线，进而依靠车载的智能行为决策和控制系统，实现正常汇入高速公路的密集车流中自主驾驶。研发主体不同：欧美无人驾驶技术多为信息和汽车行业推动，中国的无人驾驶研发主体多为高校和国防单位。虽然中国车企已经和高校联合，提前投入到智能辅助驾驶系统的研发中，但作为终极技术的无人驾驶，目前只有个别主流车企开始研发。发展现状中外路线差异中外企业(机构)在无人驾驶汽车的发展路线发展现状戴姆勒自动驾驶卡车德国戴姆勒（Daimler）与内华达州达成协议，批准自动驾驶卡车上路。但这种新型卡车仍会拥有一名驾驶员，在某些复杂局面出现是接管车辆运作，例如车辆驶入和驶出调度中心时，以及车辆在繁忙的市区内行驶时，所以主要在长途公路上行使，避免疲劳驾驶。半自动驾驶汽车发展现状戴姆勒自动驾驶卡车德国戴姆勒（Daimler）与内华发展现状沃尔沃XC90半自动驾驶汽车配置沃尔沃的城市安全系统（CitySfaety），新增冲出路面防护系统和十字路口自动制动系统，帮助司机避免常见的追尾事故。发展现状沃尔沃XC90半自动驾驶汽车配置沃尔沃的城市安全系THANKYOUSUCCESS2023/8/420可编辑THANKYOUSUCCESS2023/7/312发展现状宝马i3半自动驾驶汽车宝马i3在车身安装了4个IBEO激光感应器，能够准确判别警示柱等阻碍物，在多层的停车场当中理解环境状况，可以躲开立柱、自动刹车，车辆静止下来与障碍物的距离也可以控制在几厘米的范围，实现自动停车。发展现状宝马i3半自动驾驶汽车宝马i3在车身安装了4发展现状半自动驾驶汽车Models加入Autopilot模式，通过远程雷达、影像识别以及超声波声等设备，让使车辆可以自动倒车、识别路上的障碍物，以及高速公路上半自动驾驶等。Models发展现状半自动驾驶汽车Models加入Autopilot发展现状半自动驾驶汽车奔驰的S500配备IntelligentDrive系统，可以防碰撞、让车保持在车道中央，探测到行人并自动刹车，以免在时速超过50公里时发生完全碰撞，以及在堵车时自动跟随前车。发展现状半自动驾驶汽车奔驰的S500配备Intellig发展现状发展瓶颈技术难题预测和回应人类的行为成本问题法规难题其他问题发展现状发展瓶颈技术难题预测和回应人类的行为成本问题法规难题发展现状技术难题研发人员目前面临的最棘手的技术问题是如何提高汽车的视觉能力，如何将人类的视觉能力复制于电脑系统。目前所研发的电脑视觉系统还非常的低端和原始。一般无人驾驶汽车使用的激光扫描仪无法穿越固体障碍物，如果有行人突然出现在车道上，扫描仪是无法及时检测的。无人驾驶汽车不仅需要留意周边的其他车辆，还必须能够检测到周围的路人、车道、停止线、交通标识、交通灯等等一系列因素；也需要有预测诸如目前行驶的车道是否会在几百米之外终止、前方道路上是否有停泊车辆等问题的能力。此外，当路面上有积雪时，无人驾驶汽车经常会面临无法“看清”道路标志及其他线索的难题，而电脑必须利用这些信息才能进行正确的定位。发展现状技术难题研发人员目前面临的最棘手的技术问题是如何提高发展现状预测和回应人类的行为当车辆需要在楼房建设区域、事故区域或是其他会有人通过手势信号来指挥行车的区域穿行时，无人驾驶汽车也将面临难题。这需要汽车可以精确地观察停车标志、交通信号灯、限速标牌、其他车辆的行为以及人类驾驶员会关注的其他通用信息，以判断以什么样的速度行车，以及何时何地需要转弯等。但是，当有人用手势信号来指示车辆通行时，尤其是当这些手势信号与交通信号灯或停车标志有冲突时，无人驾驶汽车就会感到困惑了（这种情况在城市的十字路口经常会发生）。发展现状预测和回应人类的行为当车辆需要在楼房建设区域、事故区发展现状成本问题在汽车界绝大多数人士看来，无人驾驶汽车产业化瓶颈主要来自于成本，所面临的挑战包括开发低成本、稳定可靠的传感器及大量的软件开发。另外，还要包括企业在研发及软件开发领域的成本，全球主流企业在无人驾驶汽车领域的前期研发投入都非常庞大。由于无人驾驶汽车更多依赖于汽车电子产品和软件，根据摩尔定律，未来随着无人驾驶技术研究的进一步深入，廉价的电子零部件替代品出现将会使无人驾驶汽车的成本快速下降。发展现状成本问题在汽车界绝大多数人士看来，无人驾驶汽车产业化发展现状法规难题美国只有四个州支持自动驾驶汽车上路，而人们更为担忧的问题，例如如何监管自动驾驶汽车、发生事故时的责任界定、用户隐私和安全问题更是迟迟未得到解决。Google在2012年便推动加州政府出台修改自动驾驶汽车监管的规定，但截至今年（已经错过了该法案的最终期限），相关的法律草案仍未出台。发展现状法规难题美国只有四个州支持自动驾驶汽车上路，而人们更发展现状其他问题无人驾驶汽车的一个最大特点，就是车辆网络化、信息化程度极高，而这也对电脑系统的安全问题形成极大挑战。一旦遇到电脑程序错乱或者信息网络被入侵的情况，如何继续保证自身车辆以及周围其他车辆的行驶安全，这同样是未来急需解决的问题。同时，无人驾驶汽车将彻底改变人们的驾乘方式，这种方式能否被乐于驾驶的人们所接受，以及如何适应不同的“马路文化”，都将是需要面对的问题。发展现状其他问题无人驾驶汽车的一个最大特点，就是车辆网络化、04未来展望04未来展望序幕刚起未来展望无人驾驶作为人工智能的一个重大应用发现从来就不是某一项单一的技术，它是众多技术的整合。它需要有算法上的创新、系统上的融合，以及来自云平台的支持。无人驾驶序幕刚启，其中有着千千万万的机会亟待发掘。在此背景之下，过去的几年中，自动驾驶产业化在多个方面取得了很大进步，其中合作共享已成为共识，产业链不断整合，业界企业相继开展合作，传感器价格将不断下降，预计在2020年，将有真正意义上的无人车面市。序幕刚起未来展望无人驾驶作为人工智能的一个重大应用发现从来就无人驾驶的商业前景未来展望无人驾驶带来的商业潜力有多大？从本质上讲，无人驾驶和互联网的共同之处在于：它们都通过去人力化，降低了传输成本。互联网降低的是信息的传输成本，而无人驾驶则降低有形的物和人的运输成本。对比互联网已经产生的商业影响力，就可以想象无人驾驶的商业潜力。随着谷歌、Uber和特斯拉这样的公司用事实不断展示技术上的进步，传统车厂已经越来越清晰地意识到，无人驾驶技术即将为汽车商业模式带来颠覆式的改变，这可能是自内燃机发明以来，汽车行业最重大的变化。无人驾驶的商业前景未来展望无人驾驶带来的商业潜力有多大？从本无人驾驶的商业前景未来展望公共交通无人车将成为公共交通系统的重要选择。百度计划几年后商业推广无人驾驶汽车，将首先在中国城市试运行。百度目前已经获得几个地方监管部门的批准，在事先确定的路线进行试验，希望在不远的将来推出这类车辆。一些城市还在考虑将某些街区划定为无人驾驶专区。在30或40个街区将不再出现人驾汽车和无人车同时存在的现象，无人驾驶出租车和共享出行车辆将提供全部交通服务。城市规划部门将进行区域优化，为无人车服务。无人驾驶的商业前景未来展望公共交通无人车将成为公共交通系统的无人驾驶的商业前景未来展望快递用车和工业应用快递用车和“列队”卡车将是另一个可能较快采用无人车的领域。在线购物和电子商务网站快速兴起，给快递公司带来利好。人们喜欢在网上订购物品（如食品、货物和服务），几小时就能送货上门。中国电商2015年销售总额达到5900亿美元，很多产品承诺同日送达。这促进了电动车和卡车快递。无人驾驶的