无人驾驶技术原理及应用 课件 11.1无人驾驶的应用现状

无人驾驶技术的应用现状刘元盛无人驾驶技术的应用

无人驾驶的演进，是一个人类逐步交出操控权、提高安全系数的过程。但目前受到设备可靠性、软件技术水平、法律法规等的限制，全面开展大规模无人驾驶的应用上不现实。法律问题各国法律、法规、责任、保险…技术及成本问题面对复杂情况的技术处理、整车成本、环境改造…人文问题人的认可、依赖、伦理…无人驾驶的困境与出路

作为目前科技产业界的热门领域，自动驾驶的发展引人关注。一方面，随着人工智能技术的助推，自动驾驶的产业远景令人期待;另一方面，应用场景有待明确，安全性能亟须保障，自动驾驶落地的技术挑战也不少。

经过最初的探索，整个行业已渐趋务实和理性。自动驾驶要“进化”，需要软硬件性能的全面提升，也离不开基础设施、政策法规等产业体系的搭建和完善。无人驾驶的困境与出路

Waymo公司软件工程总监SachaArnoud在麻省理工学院开展题为“自动驾驶汽车的深度学习”的讲座时所说：从Waymo的经验来看，前90％的技术工作量只占总工作时间10％，而要完成最后的10％的工作，需要再花10倍的气力。无人驾驶的困境与出路

产业界有两种研发路径：一是“一步到位”的模式，即研发L4级别的自动驾驶汽车;

二是“步步为营”的模式，即在传统汽车上逐渐新增一些自动驾驶的功能，再向完全自动驾驶过渡。其中，L1、L2等辅助驾驶技术应用已经比较普遍，但L3级别以上还未大规模落地。人工智能技术正从各领域助推自动驾驶发展，整个行业也在努力提升软硬件性能。大多数专家的判断是，自动驾驶会从厂区、机场、码头等特定封闭场景普及，之后是市政公交、出租车，最后才是开放的城市道路。先进驾驶辅助系统的应用

先进驾驶辅助系统（AdvancedDriverAssistanceSystem），简称ADAS，是利用安装于车上的各式各样的传感器，在第一时间收集车内外的环境数据，进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险，以引起注意和提高安全性的主动安全技术。ADAS采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等，可以探测光、热、压力或其它用于监测汽车状态的变量，通常位于车辆的前后保险杠、侧视镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上。早期的ADAS技术主要以被动式报警为主，当车辆检测到潜在危险时，会发出警报提醒驾车者注意异常的车辆或道路情况。对于最新的ADAS技术来说，主动式干预也很常见。先进驾驶辅助系统的应用

汽车先进辅助驾驶系统通常包括：●导航与实时交通系统TMC

●电子警察系统ISA（Intelligentspeedadaptation或intelligentspeedadvice）、●自适应巡航ACC（Adaptivecruisecontrol）

●车道偏移报警系统LDWS（Lanedeparturewarningsystem）

●车道保持系统（Lanekeepassistance）

●碰撞避免或预碰撞系统（Collisionavoidancesystem或Precrashsystem）、●夜视系统（NightVisionsystem）

●自适应灯光控制（Adaptivelightcontrol）●行人保护系统（Pedestrianprotectionsystem）

●自动泊车系统（Automaticparking）

●交通标志识别（Trafficsignrecognition）

●盲点探测（Blindspotdetection）●驾驶员疲劳探测（Driverdrowsinessdetection）

。。。先进驾驶辅助系统的应用无人驾驶的发展趋势

低速载物低速载人高速载物高速载人特定场景的应用

无人驾驶将在特定条件下率先开始，从有人辅助到人机共驾再到完全无人驾驶。现阶段无人驾驶可在园区旅游、区域接驳、快速公交、安全巡逻、矿区作业、智慧农业、人才培养等多个领域开展