《自动驾驶》 课件 第1-4章 自动驾驶概论-自动驾驶决策与规划

·学院：XX自动驾驶概论第一章主讲人：XX04自动驾驶应用场景01自动驾驶基本概念02自动驾驶关键技术03自动驾驶发展历程CONTENTS目录05自动驾驶路测牌照01自动驾驶基本概念自动驾驶一般指车辆通过车身上布置的各传感器(雷达、摄像头等),对周围环境进行感知并做出决策控制,在不需要驾驶员操作的情况下驾驶车辆。Self-pilotingAutomobile无人驾驶汽车计算机驾驶汽车轮式机器人自动驾驶汽车（AutonomousVehicles）一种通过计算机系统实现无人驾驶的智能汽车自动驾驶的定义自动驾驶（AutonomousDriving）345自动驾驶的优势12提高驾驶安全性减小驾驶者劳动强度降低驾驶者门槛缓解交通拥堵减少空气污染降低驾驶人力成本提供移动空间67自动驾驶的优势提高驾驶安全性据世界卫生组织统计，全球每年有124万人死于交通事故，这一数字在2030年可能达到220万人。仅在美国，每年大约有3.3万人死于交通意外。自动驾驶汽车可能大幅降低交通事故数量，为此可能挽救数百万人的生命。EnoCentreforTransportation研究显示，如果美国公路上90%的汽车变成自动驾驶汽车，车祸数量将从600万起降至130万起，死亡人数从3.3万人降至1.13万人。自动驾驶的优势降低驾驶者门槛提供移动空间自动驾驶的分级——SAEJ3016分级标准自动驾驶的分级——SAEJ3016分级标准日常生活中你所见到的车属于哪一分级？中国工信部《汽车驾驶自动化分级》分级名称车辆横向和纵向运动控制目标和事件探测与响应动态驾驶任务接管设计运行条件0级应急辅助驾驶员驾驶员及系统驾驶员有限制1级部分驾驶辅助驾驶员和系统驾驶员及系统驾驶员有限制2级组合驾驶辅助系统驾驶员及系统驾驶员有限制3级有条件自动驾驶系统系统动态驾驶任务接管用户(接管后成为驾驶员)有限制4级高度自动驾驶系统系统系统有限制5级完全自动驾驶系统系统系统无限制AEB(AutonomousEmergencyBraking，自动紧急制动)等安全辅助功能和非驾驶自动化功能都放在L0级，归为“无驾驶自动化”。AEB等安全辅助功能和非驾驶自动化功能称为“应急辅助”，与非驾驶自动化功能分开。SAE中国在“3级驾驶自动化”中明确增加了对驾驶员接管能力监测和风险减缓策略的要求，以明确最低安全要求，减少实际应用安全风险。两种分级区别在“3级驾驶自动化”中无右述要求缺点：成本高（硬件、高精地图采集）优点：不依赖外部网络系统依靠车辆搭载的毫米波雷达、激光雷达、车载视觉摄像机等传感器、线控系统、计算单元硬件进行环境感知、决策、控制和执行。单车智能激光雷达视觉摄像机线控系统谷歌特斯拉在车辆搭载激光雷达、毫米波雷达、车载视觉摄像头等感知硬件多个感知硬件的协同，也使得自动驾驶安全性增大成本过高，商用化的可能性较低通过车载视觉摄像头和软件协同实现自动驾驶相对来说成本较低，可商用化的可能性较高仅基于车载视觉摄像头实现自动驾驶，信息源获取较少，安全性无法足够保证单车智能典型代表以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，按照约定的通信协议和数据交互标准，在车-X（X：车、路、行人及互联网等）之间，进行无线通讯和信息交换的大系统网络。通过三网融合，实现V2X之间通信的无缝连接，提高通信效率，减少通信盲区。车联网V2X指VehicletoEverything主要包含：V2V(VehicletoVehicle，车辆对车辆)V2I(VehicletoInfrastructure车辆对基础设施)V2N(VehicletoNetwork车辆对网络)V2P(VehicletoPedestrian车辆对行人)获取实时信息更容易，提升了驾驶的效率与安全性。优点依赖道路设施的智能化改造和基础设施（如基站）的建设。缺点中国政府大力推行5G网络、物联网等新型基础设施建设，未来中国有望通过车联网实现自动驾驶领域的“弯道超车”。车联网智能网联就是指车联网与单车智能的有机联合，在单车智能的技术上融合现代通信与网络技术，实现车与车、车与人、车与路、车与后台等之间的信息交互共享。智能网联（单车智能+车联网）智能网联（单车智能+车联网）02自动驾驶关键技术Texthere关键技术智能化汽车是集环境感知、规划决策、执行控制、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统。核心构件环境感知与定位12路径规划与决策控制执行3关键技术环境感知与导航定位是自动驾驶的核心技术，这一层的主要功能和目的是利用激光、毫米波、超声波雷达、摄像头等车载传感器和通过车联网获取的多源数据，为车辆提供规划决策所需的必要条件。而提高信息的可靠性、安全性及高精度和可信度也需要充分考虑。环境感知与定位Texthere环境感知环境感知是无人驾驶的重要组成部分。通过传感器，采集周边和自身信息，实时发送给处理器，识别周边的车辆、障碍物、行人、可行使区域和交通规则等各种路况信息，确保自动驾驶汽车对环境的理解和把握。性能激光雷达毫米波雷达超声波雷达摄像头红外线成本很高适中很低适中适中探测角度约15o~360o约10o~70o约120o约30o约30o远距离探测强弱弱弱一般夜间环境强强强弱强全天候弱强弱弱弱温度稳定性强强弱强一般车速测量能力弱强一般弱一般路标识别×××√×

高精地图面向自动驾驶汽车的一种新的地图数据范式。高精地图绝对位置精度接近1m相对位置精度在厘米级别，能够达到10-20cm。车辆运动感知

GNSSGNSS是能在地球表面或近地空间的任何地点为用户提供全天候的3维坐标和速度以及时间信息的空基无线电导航定位系统车辆运动感知

惯性导航是利用汽车的初始速度、加速度和初始位置计算汽车位置和速度的系统，其核心是名为三轴加速计的传感器和陀螺仪。车辆运动感知Texthere路径规划与决策

路径规划与决策是汽车实现自主驾驶的核心部分，其目的是对采集的信息进一步处理，根据所获取的信息进行规划和决策，实现辅助驾驶和自主驾驶。Texthere路径规划与决策

路径规划结果对车辆行驶起着导航作用，它引导车辆从当前位置行驶到达目标位置。路径规划主要包含两个步骤：①建立包含障碍区域与自由区域的环境地图；②在环境地图中选择合适的路径搜索算法，快速实时地搜索可行驶路径。Texthere控制执行

执行规划决策模块下发的期望速度和期望转向角度，使汽车能够按照目标轨迹准确稳定行驶，并在不同的车速、载荷、风阻、路况下有好的驾乘体验和稳定性。03自动驾驶发展历程20世纪科技发达国家开始率先进行无人驾驶汽车的研究。1998意大利帕尔马大学的ARGO试验车进行了2000公里的长距离实验，其中94％路程使用自主驾驶，平均时速为90公里，最高时速123公里。2009互联网公司巨头谷歌宣布正式进军自动驾驶领域，自动驾驶迎来爆发期。20181984美国国防高级研究计划署(DARPA)与陆军合作，发起自主地面车辆(ALV)计划。2004DARPA举办了3届DARPA无人驾驶挑战赛。DARPA挑战赛是世界上第一个自动驾驶汽车长距离比赛。2016传统汽车制造厂商美国通用公司收购无人驾驶技术初创公司CruiseAutomation，正式进入自动驾驶领域。新款奥迪A8是全球首款量产搭载Level3级别的自动驾驶系统的车型。国外自动驾驶发展历程

2022L4级自动驾驶出租车开启了无人化商业运营探索，Waymo从区域道路到机场场景，快速拓展自动驾驶应用。2023特斯拉公司最新版本的全自动驾驶系统（FSD）V12即将开始试用。FSDV12是特斯拉首次使用神经网络来控制车辆转向、加速和制动的技术。国外自动驾驶发展历程DARPA无人驾驶挑战赛意大利帕尔马大学ARGO试验车20世纪80年代国防科技大学开始研制基于视觉的CITAVT系列智能车辆。2011年一汽集团与国防科技大学共同研制的红旗HQ3无人驾驶汽车完成了286km的面向高速公路的全程无人驾驶试验。2003年清华大学研制成功THMR-V(TsinghuaMobileRobot-V)型无人驾驶车辆，能在清晰车道线的结构化道路上完成巡线行驶，最高车速超100km/h2016年百度宣布与安徽省芜湖市联手打造首个全无人车运营区域，这也是国内第一个无人车运营区域。2018年国内自动驾驶初创企业北京新石器在雄安市民服务中心开始投放运营L4级无人车。我国自动驾驶发展历程

2020年新型冠状病毒疫情期间，新石器公司投入18辆L4级无人车在武汉参加了抗击疫情的战斗，落地在医院和社区。用于防疫、消杀和无人配送。2022年北京发放无人化载人示范应用通知书，百度、小马智行成为首批获得无人化载人示范应用通知书的企业。我国自动驾驶发展历程04自动驾驶应用场景中高速场景的特点在于结构化道路，路面平整，车道线、交通标志非常清晰规范，动态障碍物种类单一，多为其他车辆，且对其运动状态的预测较为稳定

自动驾驶出租车

中高速场景自动驾驶巴士自动驾驶物流实例对照表中高速场景场景实例场景特点场景效益自动驾驶出租车(Robo-taxi）(1)城市开放道路(2)路况复杂(3)交通参与者多样(1)降低人力成本，缓解用工短缺(2)避免人为因素引发事故(3)共享化+电动化，减少尾气排放干线物流(1)结构化道路(2)交通参与者少(3)商业需求明确(1)提高安全性(2)降低人力成本(3)提高运输效率无人公交(1)载人场景(2)路线固定(3)开放路段(1)解决公交司机招聘难的问题(2)降低人力成本无人配送低速场景多为半结构化道路，如城市道路、企业园区、机场、大型停车场和景区内的道路等。低速场景无人环卫无人零售低速场景场景实例场景特点场景效益无人配送(1)低速公开场景(2)线路固定(1)降低人力成本(2)提高效率无人环卫(1)速度低(2)舒适度无要求(3)人机交互简单(1)技术成熟(2)产品安全(3)成本低封闭园区物流(1)低速封闭(2)环境艰苦(3)不受交规限制(1)解决招工短缺问题(2)降本增效，延长工作时间(3)降低油耗和部件损耗自主代客泊车(1)低速封闭场景(2)法律法规限制小(1)提升停车场利用率(2)缩短寻车位时间(3)减小交通拥堵05自动驾驶路测牌照路测牌照2018年4月全国性政策出台，工信部、公安部、交通运输部三部委联合印发《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》（现已废止，由《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》（工信部联通装〔2021〕97号）取代），对测试主体、测试申请及审核程序、交通违法和事故处理等进行了具体的规范。发放情况各省市自动驾驶牌照发放情况北京截至2022年底，已为28家企648辆车发放了道路测试牌照。上海截至2023年4月，向29家企业624辆车发放了道路测试和示范应用牌照。广州截至2022年底，广州市累计向308辆测试车辆发放道路测试许可。深圳截至2023年4月，已为14家企业发放194张路测牌照通知书。武汉截至2023年8月，累计为19家自动驾驶企业发放1022张牌照。杭州截至2023年4月，共发放了40张自动驾驶测试牌照。长沙截至2020年4月，共发放三批55张智能网联汽车开放道路测试牌照。重庆截至2021年6月，已向14家企业发放35张“路测”牌照。绍兴2023年2月，向绍兴市未来社区、绍兴市城投阿波罗两家自动驾驶车辆测试主体发放全市首批自动驾驶路测牌照。雄安新区2023年3月，首张智能网联汽车测试牌照由悦享雄安科技有限公司获得。本章结束·学院：XX自动驾驶基本结构与组成第二章主讲人：XX04车联网系统介绍01总体结构概述02无人车硬件结构03无人车软件结构CONTENTS目录01总体结构概述总体结构概述自动驾驶技术包括环境感知、决策规划和车辆控制三大部分。总体结构概述硬件平台云端服务高精度地图仿真数据平台在线监控OTA远程驾驶软件平台MapEngineLocalizationPerceptionPlanningControlHMIApollo

CyberRTFrameworkRTOSV2XAdapter车辆平台车载计算单元GPS/IMU摄像头激光雷达毫米波雷达人机交互硬件平行驾驶系统V2XOBUVCUEPSEHBEPBBMUMCUV2XRoadsideService超声波雷达高压回路低压回路底盘系统自动驾驶的总体架构02无人车硬件结构无人车硬件结构无人车硬件结构无人车硬件结构目前主流无人车多采用激光雷达作为主要感知传感器，同时结合摄像头、卫星定位系统、惯性测量单元、毫米波雷达、超声波雷达等，以NVIDIADrivePX2或Xavier作为主要计算平台，在工业PC机上运行各种算法模块，通过线控技术控制车辆行驶。无人车硬件结构线控系统线控驱动核心是实现车辆的速度控制。传统的驱动控制是驾驶员控制油门踏板，实现汽车的速度控制。而智能汽车的驱动控制是通过油门踏板的自动控制，实现电子节气门开度的自动调整，调节进气量大小，从而实现控制车速的目的。无人车硬件结构传感器系统无人驾驶车用到了各种各样的传感器来获取车当前所处的环境信息。名称简介图片摄像头摄像头由镜头、镜头模组、滤光片、CMOS／CCD、ISP、数据传输部分组成。主要用于车道线、交通标示牌、红绿灯以及车辆、行人检测激光雷达激光雷达主要用于高精地图制作、障碍物识别和跟踪和自身定位毫米波雷达用于交通车辆和行人的检测定位系统由定位导航卫星、位置接收器和惯性测量单元、基站等组成超声波传感器超声波传感器主要用于近距离和低矮障碍物探测，避免车辆周围近距离感知盲区计算单元L2以上自动驾驶需要处理雷达及相机等传感器输入的数据，数据量指数级增长，因此需要基于深度学习的AI算法实现数据处理能力的飞跃。传统ADAS层面处理器计算单元CPU已无法满足AI算法需求，目前已开发多种架构计算单元，主要分为通用型（CPU、GPU）和专用型（FPGA、ASIC）两大类。通用芯片：CPU、GPU专用芯片：FPGA、ASICCPU（CentralProcessingUnit，中央处理器）：计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。GPU（GraphicsProcessingUnit，图像处理器）：也称显示核心，是一种做图像和图形相关运算工作的微处理器。FPGA：是一个可编程芯片，用户可以自定义芯片内部的电路连接来实现特定功能，常用于算法训练优化。ASIC：ASIC已经制作完成并且只搭载一种算法和形成一种用途，一旦设定制造完成，内部电路以及算法就无法改变。代表性神经网络处理器包括谷歌公司研发的张量处理器（TensorProcessingUnit,TPU），以及特斯拉自研的神经网络处理器（NeuralNetworkProcessingUnit，NPU）等。03无人车软件结构无人车软件结构Apollo系统软件结构软件层(SoftwareLayer)一般是针对自动驾驶定制化的高实时、高并发、低时延的Linux操作系统。.实时操作系统（RTOS,RealTimeOperatingSystem）基于操作系统层的各算法模块调度框架，主要负责各模块之间的消息通信、资源分配和运行调度等。运行时框架（RuntimeFramework）①地图引擎(MapEngine)②)高精定位(Localization)③感知(Perception)④规划(Planning)⑤控制(Control)⑥端到端(End-t0-End)解决方案⑦人机交互接口(HMI)应用算法模块云端服务层（CloudServiceLayer）（1）高精地图（HDMap）：提供高精地图数据，包括静态地图、反射值地图等，供车端高精地图服务引擎查询或更新使用。（2）仿真（Simulation）：提供评测或训练各算法模块的服务平台，可以基于实车采集的数据，不断丰富更新各种测试场景或训练数据，以提高自动驾驶系统的智能和适应性。（3）数据平台（DataPlatform）：实时存储从无人车上传来的各种数据，包括感知、车辆状态、行驶轨迹、各软件模块状态、关键log文件等，供云端平台做离线统计、分析、定位问题、训练模型使用。（4）安全（Security）：主要是对车端各种外部请求的认证、鉴权等，保证车端和云端的信息安全，避免遭受黑客攻击。（5）在线升级（OTA，OverTheAir）：提供对无人车的各软件模块的升级、数据更新、证书更新等功能，使得无人车随时保持最新的高精地图数据、配置信息和软件模块。04车联网系统介绍车联网系统定义车联网系统是指通过无线通信技术、计算机技术、网络传输和控制技术，对无人车实现实时的、自动化的、高度集中控制的无人车运行系统。2021年3月，国务院发布《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，提出了“积极稳妥发展车联网”、“在智能交通、智慧物流、智慧能源等重点领域开展试点示范”等任务目标，强化了车联网的战略地位。NEWS车联网市场范畴01020403系统硬件是支撑车联网运行环境的基础指传感器或者传感数据的传输部件,如整车CAN总线数据采集部件以复杂的扩展功能为主,其软件运算量已经超出了其他集成设备的能力功能性部件指车联网中的一些分析和处理数据的程序数据运算部件用于回传车载终端采集和处理的数据数据回传部件车联网系统硬件组成车联网系统硬件环境车联网系统架构运营平台共享服务平台12运营管理平台应用平台3车联网运营平台共享服务平台———OpenAPI系统旨在对外提供一套标准化可供三方调用的开放接口,包括无人车自身的车辆控制以及车辆日常运营中的业务应用。API（ApplicationProgrammingInterface）：应用编程接口共享服务平台OpenAPI：将服务封装成一系列计算机易识别的数据接口开放出去，供第三方开发者使用共享服务平台系统功能车辆行驶控制车辆调度信息实时状态信息获取故障检测和急停通知格口柜和货箱控制行车LED灯显示控制车辆扬声器双向语音控制运营管理平台SaaS（Software-as-a-Service）：通过网络提供软件服务通过可视化地图实时获取无人车位置、电量、车速、胎压、行驶状态等可视化监控控制无人车直接前往指定站点,或通过规划并创建无人车行驶路线,使无人车按路线自动巡航车辆调度/巡航通过故障告警系统能够及时查看异常类型、异常原因和解决办法,并收到消息通知,第一时间介入处理故障告警为运维系统的使用人员,开通账号、分配账号权限等用户中心应用平台针对无人车应用不同功能开发的应用也不尽相同,目前市场上已实现应用的主要有零售系统、安防系统、运输系统和远程驾驶系统等。零售系统结合智能引导交互系统,提供多平台购物功能,用户可通过该系统选购无人车上装载的商品。1跨平台2基础业务功能丰富3开放性强5性能伸缩性强6数据安全性高7高集成,易维护安防系统4功能伸缩性强平台可提供任务巡航、车辆调度、安防设备管理等模块的功能,方便安防无人车运营方、运营人员通过小程序对安防区域内的任务进行有效管理,实现对安防区域内车辆的调度,以及对安防设备的操控等。运输系统无人车运输系统,包括“运输管理SaaS+移动端无人配送应用”“车载屏端取件应用”“通知系统”三个系统组成部分,支持从站点发件到用户收件的快递接驳运输闭环流程。主要功能包括:无人配送、车载屏端取件、自动通知(包括短信、语音电话、电子邮件、应用内push几种通知方式,分别作为运输业务中各个环节的通知形式)。远程驾驶系统远程驾驶系统是指通过5G网络使驾驶员与无人车连接,在高可靠低延时(ultra-ReliableandLowLatencyCommunication,URLLC)通信环境下,确保远程驾驶的安全稳定,辅助自动驾驶解决车辆在自动驾驶出现多级故障时能无缝接管车辆,完成车辆运营任务。无人车应用实例以市场上销售的新石器零售式无人车产品为例，无人车可以由主机和扩展货箱两部分组成。新石器无人车系统核心架构和详细的原理框图无人车应用实例非常感谢您的观看·学院：XX自动驾驶感知与定位系统第三章主讲人：XX01概述02自动驾驶感知传感系统03传感器的标定CONTENTS目录04传感器数据融合05环境感知与预测06定位系统CONTENTS目录01自动驾驶感知与定位系统概述利用摄像头捕捉图像信息，如道路标志、交通信号、车辆、行人等，为自动驾驶系统提供决策依据。视觉传感器通过发射激光束并测量反射时间，计算周围物体的距离和位置，提供高精度信息和三维地图。激光雷达利用毫米波电磁波检测短距离障碍物，测量位置和速度，对自动驾驶系统提供关键感知信息。毫米波雷达利用超声波进行近距离感知，检测车辆周围近距离障碍物，如停车位上的车辆或行人，提供精确感知信息。超声波雷达感知传感系统介绍GPS定位技术01利用卫星信号提供车辆位置和速度信息，具有全球覆盖、高精度、高速度等优点。但在建筑物内部或隧道等区域可能受到信号干扰或阻挡，导致定位不准确。惯性定位技术02仅靠系统本身就能对汽车进行连续的三维定位和三维定向。由于惯性导航系统这种能自主地、隐蔽地获取汽车完备运动信息的优势是诸如GNSS等其他定位系统无法比拟的，所以惯性导航系统一直是自动驾驶中获取汽车位姿数据的重要手段。地标定位技术03地标定位技术是一种利用地标（如建筑物、标志物、地形等）来确定位置的技术。通过识别和匹配地标，可以确定设备的位置和方向，从而实现室内定位、导航等功能。定位技术介绍通过摄像头捕捉道路和车辆周围图像信息。感知周围环境，提供图像信息供自动驾驶系统决策。视觉传感器发射激光束并测量反射时间，计算周围物体距离和位置。提供高精度距离和位置信息，生成周围环境三维地图。激光雷达传感器及特点02自动驾驶感知传感系统摄像机分类单目摄像机双目摄像机三目摄像机环视摄像机摄像机分类摄像机类型特点单目摄像机只包含一个摄像机和一个镜头。相对于其他类别的摄像机，单目摄像机的算法成熟度更高，但它有两个先天缺陷：一是其视野完全取决于镜头；二是单目测距精度低。双目摄像机能得到较高精度的测距结果，但是它与单目摄像机一样，视野完全依赖于镜头。而且双目测距摄像机对其两个镜头的安装位置、距离要求严格，所以此类相机的标定通常比较复杂。三目摄像机三目摄像机是三个不同焦距单目摄像机的组合，根据焦距不同每个摄像机所感知的范围也不尽相同，三目摄像机能较好地弥补感知范围不足的问题。环视摄像机环视摄像机所用的镜头是鱼眼的，安装位置是朝向地面的，能够获取更大的视野，但代价是图像畸变严重，需要标定值进行投影变换。摄像机可以获取周围环境的图像，并将其转换为数字信号，以供其他传感器或系统使用。感知环境摄像机可以通过图像处理和计算机视觉算法，识别出图像中的物体，并进行分类、定位和跟踪等操作。识别物体摄像机可以拼接多张图像，生成全景图，提供更广阔的视野。生成全景图摄像机的功能分辨率是摄像机的一个重要参数，它决定了摄像机捕捉图像细节的能力。分辨率越高，捕捉到的图像就越清晰，细节也就越丰富。帧率是指摄像机每秒捕捉的图像帧数。高帧率可以捕捉到更流畅的动作，但也会增加数据处理的负担。帧率分辨率摄像机的主要参数工作原理系统组成距离测量表面特征获取基于激光测距技术，发射激光脉冲并测量反射光时间，确定目标物体的距离和速度。通过测量反射光的时间，利用光速不变原理将时间转换为距离。包括激光器（发射激光脉冲）、接收器（接收反射光）和处理器（计算距离和速度）。通过测量反射光的强度，获取目标物体的表面特征等信息。激光雷达原理激光雷达主要分为三种类型机械式激光雷达、固态激光雷达和混合固态激光雷达。机械式激光雷达机械式激光雷达使用旋转的激光扫描仪来扫描周围环境，获取周围环境的三维形状和纹理。这种激光雷达的优点是扫描范围广、精度高，但缺点是价格较高、体积较大、维护成本较高。固态激光雷达固态激光雷达是一种新型的激光雷达技术，它采用了固体激光器作为光源，不需要旋转的激光扫描仪。这种激光雷达的优点是价格相对较低、体积较小、维护成本较低，但缺点是扫描范围相对较小、精度相对较低。激光雷达类型混合固态激光雷达混合固态激光雷达是结合了机械式激光雷达和固态激光雷达的一种技术，它使用固体激光器作为光源，但通过旋转的激光扫描仪来扫描周围环境。这种激光雷达既具有机械式激光雷达的高精度和广范围，又具有固态激光雷达的低成本和可靠性。激光雷达类型123激光雷达发射器先发射激光，经过物体反射后被CMOS捕捉，设捕捉点为X2。激光雷达三角测距过焦点O作一条虚线平行于入射光线，与Imager相交于X1，由于β已知，所以可得到X1的位置。虚线定位法激光雷达三角测距原理的原理图如图所示，其中O为焦点，X1、X2为捕捉点位置，β为入射角。原理图激光雷达测距原理TOF(TimeofFlightMeasurement)传统的测距技术分为双向测距技术（TwoWayRanging）和单向测距技术（OneWayRanging）。TOF测距主要利用信号在两个异步收发机（Transceiver）之间往返的飞行时间来测量节点间的距离。测距原理激光器发射一个激光脉冲，回返光经接收器接收。两个时间相减即得到了光的“飞行时间(

t

)”，而光速c是一定的，因此在已知速度和时间后很容易就可以计算出距离d=c×t/2。激光雷达测距原理VelodyneVelodyne是领先的激光雷达供应商之一，其产品包括多种型号的激光雷达传感器，覆盖了不同的应用场景和需求。Velodyne的激光雷达传感器具有高分辨率、长距离和可靠性高等优点，被广泛应用于自动驾驶汽车、无人机和智能空间等领域。QuanergyQuanergy是另一家知名的激光雷达供应商，其产品包括Q-Series和M-Series两个系列的激光雷达传感器。Quanergy的传感器具有高性能、低成本和可靠性高等优点，被广泛应用于自动驾驶汽车、机器人和智能空间等领域。LeddarTechLeddarTech是一家专注于固态激光雷达技术的供应商，其产品包括LeddarOne和LeddarVu等型号的固态激光雷达传感器。LeddarTech的传感器具有小巧、轻便和可靠性高等优点，被广泛应用于汽车、无人机和智能空间等领域。知名供应商介绍毫米波雷达毫米波雷达通过发射无线电波，然后接收反射回来的信号，通过电磁波返回的飞行时间计算目标的相对距离。根据多普勒原理，当发射的无线电波和被探测目标有相对移动、回波的频率会和发射波的频率不同，通过检测频率差计算目标的相对速度。频率在10GHz~200GHz范围的电磁波因其波长在毫米量级，故称为毫米波。应用在自动驾驶领域的毫米波雷达主要有3个频段，分别是24GHz、77GHz和79GHz。不同频段的毫米波雷达性能和成本不同。汽车领域毫米波雷达主要应用于汽车领域，包括自动驾驶、车联网、碰撞预警、自适应巡航等功能。毫米波雷达可以检测车辆周围的障碍物，并测量它们的距离、速度和角度，为车辆提供精确的感知能力。无人机领域毫米波雷达也可以应用于无人机领域，用于导航、避障、地形测绘等功能。毫米波雷达可以检测无人机周围的障碍物，并测量它们的距离和方位角，为无人机提供精确的感知能力。其他领域毫米波雷达还可以应用于智能家居、物联网等领域，用于人体存在检测、手势识别等功能。毫米波雷达应用03成本低廉相比其他类型的雷达，毫米波雷达的成本较低，有利于大规模应用。01抗干扰能力强毫米波雷达的波长较短，不易受到环境因素的干扰，如雨水、雾霾等，因此具有较好的抗干扰能力。02精度较高毫米波雷达的测量精度较高，可以检测到的障碍物距离、速度和角度等信息较为准确。毫米波雷达特点由于环境因素和传感器自身的影响，毫米波雷达的数据稳定性较差，需要进行滤波和算法处理。数据稳定性差对金属敏感高度信息缺失毫米波雷达对金属比较敏感，容易将道路上的金属物体误认为是障碍物，导致误报警。毫米波雷达只能提供距离和角度信息，无法获取高度信息，这在一定程度上限制了它的应用。030201毫米波雷达挑战要点三超声波雷达工作原理工作原理：通过超声波发射装置向外发出超声波和接收器接收到超声波的时间差来测算距离。要点三在倒车入库时，超声波雷达可以帮助驾驶员感知车辆后方和侧方的障碍物，避免车辆与墙壁或其他车辆发生碰撞。要点一要点二在停车时，超声波雷达可以帮助驾驶员感知停车位的大小和形状，以及车辆与周围车辆的距离，从而帮助驾驶员更好地掌握停车技巧，避免刮蹭和碰撞。自动驾驶辅助在自动驾驶系统中，超声波雷达可以帮助车辆实现自动泊车和自动变道等功能。通过感知周围环境并计算与其他车辆的距离和相对速度等信息。要点三超声波雷达应用倒车入库停车辅助APA超声波雷达APA超声波雷达通常安装在汽车的侧面，用于测量侧方障碍物距离。其探测距离一般在30~500cm之间。APA的探测范围更远，因此成本更高，功率也更大。UPA超声波雷达UPA超声波雷达通常安装在汽车的前后保险杠上，用于测量汽车前后方的障碍物。其探测距离一般在15~250cm之间。其他类型除了UPA和APA之外，还有一些其他类型的超声波雷达，例如多元素超声波雷达、全景超声波雷达等。这些雷达具有更广泛的探测范围和更高的测量精度，但成本也更高。超声波雷达类型温度敏感性超声波雷达的测距原理与激光雷达、毫米波雷达类似，但波速与温度有关。在自动驾驶系统中，引入温度信息以提升测量精度。无法精确描述障碍物位置高速下超声波雷达测量有局限性，因速度受天气影响且散射角大、方向性差。但在短距离测量中仍具优势。能量消耗缓慢超声波能量消耗慢，穿透性强，测距简单且成本低。这使得超声波雷达在倒车入库、停车辅助等应用中表现优异。随着自动泊车功能普及，超声波自动泊车功能也受到广泛关注。超声波雷达特点超声波雷达Dynamatic、Siemens、Valeo等。激光雷达Velodyne、Quanergy、Ibeo、速腾、聚创、北科天绘等。毫米波雷达Sony、Philips、Agilent、Keysight等。视觉传感器Camera、DVR、VMS等。雷达传感器Radar、LIDAR、Doppler等。常见自动驾驶传感器品牌及产品总结摄像机在识别物体的定位上有所不足，且受光照条件影响较大毫米波雷达高度和横向的分辨率较低，对于静止物体的感知能力有限；对金属材质特别敏感，导致虚警率很高激光雷达成本高，量产难度大；对某些低反射特性的材料测距精度不佳；易受天气影响优点缺点输出为二维图像，富含颜色、强弱等视觉信息，在识别车辆行人等功能上有一定优势毫米波穿透性强，抗干扰能力强，受天气影响较小输出为三维点云，虽然没有色彩属性，但包含识别物体的位置信息、反光强弱等；精度高超声波雷达声速相比光速较慢，车速较快时超声波测距无法跟上汽车车距的实时变化，且易受天气温度影响，误差较大受到雨水、粉尘、泥沙的干扰较小，在空气中穿透性强、衰减小，短距离探测中精度较高，常用于泊车场景03传感器的标定z轴指向车顶垂直于地面向上y轴指向车辆前方x轴指向车辆右侧。原点位于车辆后轮轴的中心。选择笔直的道路，让车辆沿着道路直行一段距离。采集IMU的数据。分析IMU输出轨迹和车辆沿Y轴前进的轨迹。计算IMU在车上的外参，即绕坐标轴的角度偏移量。IMU标定步骤IMU的标定确定车辆坐标系XZ平面视图YZ平面视图XY平面视图12相机的标定相机标定涉及：内参（如焦距、主点位置、畸变系数）外参（包括相机坐标系与世界坐标系之间的旋转矩阵和平移向量）两方面的确定。相机的标定相机外参标定：指相机坐标系与世界坐标系之间的旋转矩阵和平移向量的确定相机坐标系世界坐标系相机坐标系转化为世界坐标系就像把照片上的点换算成实际位置一样相机的标定相机坐标系-图像坐标系相机坐标系到图像坐标系是透视关系，利用相似三角形：侧面视图主视图激光雷达和组合惯导的标定过程涉及使用手眼标定方法获得外参初始值。激光雷达和组合惯导标定ti时刻组合惯导的位置姿态为

多线激光雷达的位置为经典的手、眼标定问题为求解是两个传感器的相对运动简化为二维的手、眼标定问题：分别是组合惯导相对运动的旋转和平移部分是激光雷达相对运动的平移部分，R和t是外参的旋转和平移

8字形状的轨迹行驶优化拼接的方法对外参进行优化激光雷达和组合惯导标定点云配准外参优化后效果图外参融合后俯视图相机和激光雷达联合标定通过参照物位置姿态信息反向计算外参矩阵，关键在于准确初始外参值和选择合适标定场地。相机和激光雷达标定准确外参的点云投影效果图外参误差较大的点云投影效果04传感器数据融合多传感器数据融合利用计算机技术综合多个传感器信息进行决策和估计，经过传感系统搭建、数据采集、预处理、特征提取、融合算法计算分析和输出目标特征信息等步骤。多传感器数据融合自动驾驶传感器数据融合自动驾驶汽车环境感知传感器布局硬件层融合难度：

摄像头、激光雷达和毫米波雷达之间在硬件层面很难融合，因为毫米波雷达分辨率低，无法确定目标大小和轮廓，但可以在数据层上进行融合，比如目标速度估计、跟踪轨迹等。摄像头和激光雷达的数据融合：传统方法包括Bayes滤波、自适应引导图滤波、传统的形态学滤波等，而基于深度学习的传感器数据融合算法是目前较多采用的方法。传感器数据融合硬件层融合：

传感器厂商（如禾赛和Mobileye）利用传感器的底层数据进行融合。12数据层融合：各种传感器生成各自独立的目标数据，主处理器融合这些特征数据来完成感知任务。任务层融合：

首先各传感器完成感知或定位任务，然后在任务完成后添加置信度进行融合。3自动驾驶传感器数据融合自动驾驶传感器数据融合示例前视摄像头和超声波雷达传感器数据融合功能优势：

传感器融合能够提供更准确的功能执行，减少误报和漏报。实现方式：

可通过轻微修改现有系统或增加传感器融合控制单元来实现。传感器融合示例：后视摄像头与超声波测距的融合前视摄像头与多模式前置雷达的融合Texthere多传感器融合数据处理传感器融合数据处理方式主要有：（1）集中式处理（2）全分布式处理（3）集中式和分布式处理相结合集中处理方式的优点：传感器模块小巧、成本低、功耗少，安装灵活，替换成本低，并且具有较低的功能安全要求。集中处理方式的缺点：实时处理传感器数据需要宽带通信，可能引起较高的电磁干扰，需要性能更好的中央ECU，并且增加了系统的电能需求和散热量。多传感器融合数据处理全分布式处理方式的优点：传感器模块与中央ECU之间可以使用更低带宽、更简单且便宜的接口。中央ECU的处理能力要求较低。传感器数量增加对中央ECU的性能需求增长不大。全分布式处理方式的缺点：传感器模块：体积、价格、功耗大功能安全要求高。成本随传感器数量增加而增高。中央决策制定ECU仅能获取对象数据，难以实现感兴趣区域“放大”。Texthere多传感器融合数据处理集中式和分布式处理相结合。根据系统中所使用传感器的数量与种类，针对不同车型和升级选项的可扩展性要求，将两种拓扑混合在一起得到的一种优化解决方案。集中式和分布式处理相结合贝叶斯统计理论多传感器系统需要选择合适的融合算法，以应对信息的多样性和复杂性，核心要求是算法具有鲁棒性、并行处理能力、高运算速度和精度。传感器数据融合算法卡尔曼滤波方法神经网络技术

贝叶斯统计理论贝叶斯统计理论是一种统计学方法，用于估计统计量的某种特性，主要关注于随机事件A在事件B发生的情况下的条件概率，表示为P(A|B)。传感器数据融合算法贝叶斯统计理论文氏图条件概率的公式

卡尔曼滤波方法卡尔曼滤波是利用线性系统方程和观测数据进行最优状态估计的算法，在多传感器数据融合中用于去除噪声、估计目标位置、预测目标状态。传感器数据融合算法定义系统模型：需要建立动态系统的状态方程和观测方程，描述系统的演变规律和观测数据之间的关系。这些方程一般以线性状态空间形式表示。初始化状态：需要提供初始的状态估计值和协方差矩阵，反映状态估计的不确定性程度。预测步骤：根据系统模型，使用先前的状态估计值和协方差矩阵，预测下一个时刻的状态估计值和不确定性。更新步骤：使用观测数据，根据贝叶斯定理，将预测的状态估计值和观测数据进行融合，得到更新后的状态估计值和协方差矩阵。循环迭代：重复进行预测和更新步骤，不断更新状态估计值和协方差矩阵，以提高状态估计的准确性。使用卡尔曼滤波：

神经网络技术神经网络是机器学习的一种方法，通过层层神经元构成，深度学习（DeepLearning）则利用多层神经元网络实现机器学习功能，通过有效训练使其逼近实际结果，解决图像、语音和文字识别等问题。传感器数据融合算法神经网络结构图05环境感知与预测环境感知（MODAT,MovingObjectDetectionandTracking）：通过各种传感器对车辆行驶环境进行动态感知和认知，为车辆提供数字化的已知驾驶环境信息，为决策模块提供输入，是实现自动驾驶功能的必要基础。环境感知理论概述环境感知主要包括路面、静态物体和动态物体3个方面。对于动态物体,不仅要检测,还要对其轨迹进行追踪,并根据追踪结果预测该物体下一步的轨迹(位置)。

路面

静态物体

动态物体环境感知理论概述车道线，斑马线等交通标志路牌、路障等行人、车辆等新石器L4无人车的传感器系统自动驾驶的感知系统车道线识别技术是指从自动驾驶车辆装载的摄像头获取的视频及图像中识别出路面的车道线及其位置的技术。其应用的图像处理技术主要可分为传统图像处理和深度学习图像处理两种。应用实例——车道线识别传统图像处理应用实例——车道线识别传统图像识别1图像预处理根据摄像机的内部参数及标定的外部参数将原始图像调整为正常比例图像。2灰度化处理将图像中每个点RGB三维的数据整合为一维的灰度数据，可以简化后续处理的复杂度,缩短整体处理时间。3边缘提取标记出颜色变化明显的位置，例如车道线的边缘处。常用算法有Canny算法和Sobel算法。4兴趣区域选择截取图片的对应区域，以减少计算和增加识别精度。5Hough变换提取图片中的直线段。是提取图片中直线、圆形、椭圆特征的常用方法。应用实例——车道线识别车道线原图车道线原图灰度图像边缘提取Hough变换应用实例——车道线识别原始图像图像预处理车道线提取（深度神经网络）像素点聚类拟合输出车道线位置传统方法使用固定图像特征，很容易在道路场景变化时出现准确度下降的情况。车道线提取中常用的深度神经网络有卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。一般情况下，深度神经网络输出各像素点为车道线像素点的准确度，之后依据模型拟合出车道线曲线。常用模型有三次多项式，样条曲线等。也可以使用支持向量机（SVM）或者RNN来识别车道线边界。深度学习图像处理自动驾驶车辆不仅要识别出道路中移动的其他车辆、行人、摩托车、以及未知障碍物等，还要对其位置、速度和运动轨迹做出判断，从而在规划控制中采取不同策略应对不同场景。应用实例——车辆行人识别自动驾驶车辆行人识别过程原始传感器数据数据预处理车辆行人识别（深度神经网络）后处理输出车辆行人信息（位置、大小、速度等）以激光雷达为主的自动驾驶方案中，点云是车辆行人识别的基础。与图像不同，点云本身就是三维数据，传统用于图像处理的CNN无法直接作用于点云数据。所以需要将三维点云降到二维或者调整CNN使之可以应用三维数据。应用实例——车辆行人识别由于交通标志的图像特征明显（形状、颜色等），一般使用摄像机获取图像数据用于识别。识别方法大致分为模型识别和深度学习识别。应用实例——交通标志识别发现并识别出自动驾驶车辆前方交通灯的位置及显示状态(红、黄、绿),通常情况下只需要识别一个交通灯的状态,复杂情况下则需要识别多个交通灯的状态并判断出哪个交通灯对应车辆行驶的车道。应用实例——交通灯识别车路协同配备车联网通信功能的自动驾驶车辆可以通过车路协同与行驶道路设施通信，准确实时地获取所需信息。06定位系统测量值和真实值之间的重合度精度服务不可用时提出告警的能力完好性告知客户系统正常工作的持续能力连续性定位系统可用性提供符合指标定位服务的百分比定位，是让自动驾驶汽车找到自身确切位置的方法GPS接收天线侧视图GPS接收天线GPS接天线是接收全球定位系统卫星信号并确定地面空间位置的仪器。定位传感器GPS接收天线侧视图GPS接收天线侧视图GPS接收天线侧视图IMU惯性测量单元（InertialMeasurementUnit，IMU）是测量物体三轴姿态角（或角速率）以及加速度的装置。定位传感器星宇达的M2惯导设备GPS接收天线侧视图GPS系统构成GPS系统主要包括空间部分、控制部分和用户部分三个部分，GPS空间部分主要由24颗GPS卫星构成，控制部分由1个主控站、5个检测站和3个注入站组成。GPS定位系统GPS系统构成GPS星座图GPS接收天线侧视图GPS定位原理GPS定位实际上就是通过四颗已知位置的卫星来确定GPS接收器的位置。GPS定位系统GPS位置解算图示

c为理想光速T为传播时间d为传输距离根据立体几何知识,三维空间中三对[Positioni,di]数据就可以确定一个点了。基于GNSS/RTK技术的组合导航技术RTK载波相位差分技术，是实时处理两个测量站载波相位观测量的差分方法，将基准站采集的载波相位发给用户接收机，进行求差解算坐标。基于惯性导航仪的定位技术惯性测量装置包括3个自由度陀螺仪用来测量运载体的3个转动运动；3个加速度计用来测量运载体的3个平移运动的加速度。计算机根据测得的加速度信号计算出运载体的速度和位置数据，控制显示器显示各种导航参数。基于视觉的导航定位技术视觉定位可分为绝对定位和相对定位。（1）视觉绝对定位是利用位置基本固定的参照物，如建筑，交通标志，地面交通参考线。（2）视觉相对定位，也就是现在比较流行的vSLAM和VO。这两个词常常一起出现，前者包含后者，一般讨论中都以vSLAM代替，其主要特点是提供后端的回环和优化。视觉定位的一般流程可分为四步：摄像头采集图像、图像预处理、提取图像特征或提取语义、用多视图几何和优化方法求解位姿。基于激光点云SLAM的定位技术激光雷达定位可分为有图定位和无图定位两类。（1）有图定位分为建图和定位两个步骤：建图时将点云逐帧叠加在车辆的运行轨迹上即可获得点云地图。定位时通过实时获取的点云与地图的匹配获得车辆的实时位置；（2）无图定位主要将点云两两帧之间匹配并组合后可以构造一个点云里程计实现相对定位。多传感器融合定位技术GNSS、惯导、视觉、激光雷达、轮速计、高精地图等都是传感器的一种，多种传感器可采集不同形式的数据，用于生成不同类型和不同权重的约束。多传感器融合定位技术，可以规避单一定位方法的缺陷，获得更准确的定位结果。一种多信息融合定位方案非常感谢您的观看·学院：XX自动驾驶决策与规划第四章主讲人：XX01概述02决策与规划体系结构03决策与规划系统的关键环节CONTENTS目录04自动驾驶的路径规划技术05自动驾驶的行为决策方法06自动驾驶的运动规划01自动驾驶决策与规划概述决策规划的功能融合多传感信息，根据驾驶需求进行决策，避开障碍物，规划多条安全路径，并选择最优路径作为行驶轨迹。决策规划与人类大脑的类比决策规划系统类比于人类大脑，负责处理和分析驾驶过程中的各种信息。决策规划的关键性决策规划是自动驾驶的核心技术，确保车辆流畅、准确地执行各种驾驶行为。决策规划在自动驾驶中的作用环境感知决策规划系统需要从环境感知模块获取实时的环境感知信息，包括道路情况、车辆周围障碍物信息、交通信号信息等。任务决策根据驾驶需求和环境感知信息，决策规划系统需要进行任务决策，包括路径规划、速度规划、加速度规划等。控制执行决策规划系统需要将任务决策的结果转化为控制执行信号，提供给车辆控制系统，再由控制系统控制车辆按照规划轨迹行驶。决策规划系统与其他模块的关系这一模块直接反映了自动驾驶系统的智能水平，其性能对车辆行驶安全性和整车性能具有重要影响。决策与规划模块的智能性体现作为自动驾驶体系结构的关键部分，该模块利用环境感知、车辆状态信息和驾驶任务需求来制定决策和规划。决策与规划模块的重要性包含路径规划、行为决策和运动规划三个子模块。路径规划负责全局路径选择，行为决策关注局部行为决策，而运动规划则处理局部轨迹和速度规划。决策与规划模块的组成自动驾驶体系结构中的决策与规划模块02决策与规划体系结构定义分层递阶式体系结构是一个串联系统结构，由一系列负责特定任务的模块组成，这些模块按特定层次结构排列，形成递阶式系统。流程图分层递阶式体系结构决策规划环境感知路径规划轨迹规划行为决策运动控制执行控制车辆强大的规划推理能力分层递阶式决策规划结构可以很好地处理复杂的问题。通过将问题分解为多个简单的问题，它可以逐步精细地解决问题，从而提高系统的准确性和效率。高层次的智能控制分层递阶式决策规划结构可以将智能控制算法应用到系统中，从而实现对车辆行为的智能控制。良好的可维护性和可扩展性由于分层递阶式决策规划结构具有良好的模块化特点，因此可以方便地添加或删除模块，以满足系统的不同需求。分层递阶式决策规划的特点传感器要求高需要大量传感器来感知环境状态信息，导致成本和技术难度增加。计算瓶颈问题存在大量计算需求，如传感器数据处理和信息融合，可能遇到计算瓶颈。为解决此问题，需采用高效算法和并行计算技术。反应式体系结构每个控制层可以直接基于传感器的输入进行决策，因而它所产生的动作是传感器数据直接作用的结果，可突出“感知-动作”的特点，易于适应完全陌生的环境。基于行为的反应式体系结构基于行为的反应式体系结构是反应式体系中最常用的结构，存在着多个并行的控制回路。针对各个局部目标设计对应的基本行为，这些行为通过协调配合后作用于驱动装置，产生有目的的动作，形成各种不同层次的能力。反应式体系结构基于行为推理基于环境规划目标任务识别环境动态变化地图建立规划搜索漫游避障环境感知执行控制决策规划车辆决策规划-反应式体系结构反应式体系结构的优点实时性和灵活性感知-动作特点独立控制系统快速响应反应式体系结构具有实时性和灵活性，能够快速响应环境变化，适应完全陌生的环境。低层次模块具有独立控制系统运动的功能，不必等待高层次处理完毕即可产生有意义动作。基于行为的反应式体系结构强调“感知-动作”，易于适应环境，不易受限于当前状态。设计成简单特殊任务的感知、规划和控制模块可以紧密集成，占用存储空间小，响应快速，实时性强。协调机制问题反应式体系结构中，需要特定的协调机制解决各个控制回路对同一执行机构争夺控制的冲突。预测难度增加随着任务复杂程度以及各种行为之间交互作用的增加，预测一个体系整体行为的难度将会增大。缺乏高等级智能反应式体系结构缺乏较高等级的智能，需要设计特定的协调机制来解决各个控制回路之间的冲突。反应式体系结构的缺点混合式体系结构是解决分层递阶式和反应式体系结构问题的一种方案，通过结合两者的优点，实现行驶环境复杂多变时的使用需求。在全局规划层次上，混合式体系结构生成面向目标定义的分层递阶式行为。在局部规划层次上，生成面向目标搜索的反应式体系的行为分解。特点定义混合式体系结构03决策与规划系统的关键环节轨迹规划在不同的局部环境下,进行智能驾驶车辆的运动轨迹状态规划。路径规划智能驾驶的智能核心部分。行为决策完成智能汽车的全局路径规划任务。异常处理负责智能汽车的故障预警和预留安全机制。决策与规划系统的关键环节路径规划通常指全局的路径规划，也可以叫全局导航规划，从出发点到目标点之间的纯几何路径规划，无关时间序列，无关车辆动力学。路径规划轨迹规划是根据信息,在满足一定的运动学约束下,规划决断出局部空间和时间内车辆期望的运动轨迹，包括行驶轨迹、速度、方向和状态等，并将规划输出的期望车速以及可行驶轨迹等信息传给下层车辆控制执行系统。轨迹规划轨迹规划的任务轨迹规划的任务是计算出一个无碰撞可执行的轨迹（包含路径和速度信息），保证车辆从起点安全的驾驶到目的地，并尽可能高效。其问题的本质是一个多目标的数学优化问题。行为决策指无人车通过车辆传感器感知到交通环境信息，考虑行驶区域、动静态障碍物以及车辆汇入和让行规则，与无人驾驶行为知识库中的各种决策知识、经验相匹配，进而选择适合当前道路交通环境的驾驶行为。行为决策异常处理采用降低系统复杂性的原则，在程序正常运行使智能汽车陷入重复错误死循环时，进入错误修复状态，利用自适应错误修复算法产生新的动作序列直至智能汽车成功跳出错误死循环方转入程序正常运行状态。异常处理04自动驾驶的路径规划技术自动驾驶环境系统通常简化为有向网络图(DirectedGraphNetwork,DGN)，该图能够表示道路和道路之间的连接情况、通行规则、道路的路宽等各种信息，这个有向网络图也被称为路网图(RouteNetworkGraph,RNG)。基于图搜索的路径规划算法V：路口a：有向边的权重,包含路径长度、限速等信息构建图的方法有维诺图法、栅格法等。维诺图法维诺图是由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成。维诺图法的特点维诺图法中每个多边形内包含的都是距离当前生成元最近的所有点，因此多边形的边界就是距离生成元最远的点的集合。利用这个特性，将障碍物的边界当做生成元，那么多边形的边界就是远离所有障碍物的可行驶路径。该方法最大化的利用了障碍物之间的空隙，确保生成的路径是最大程度远离所有障碍物的安全行驶路径。栅格法栅格法是对地图建模的一种方法。就是将障碍物模拟成小方格的集合，相当于将场景的所有事物进行二值化替代，障碍物为1，非障碍物为0。栅格大小的选取栅格较小的话，由栅格地图所表示的环境信息将会非常清晰，但由于需要存储较多的信息，会增大存储开销，同时干扰信号也会随之增加，规划速度会相应降低，实时性得不到保证；栅格较大的话，由于信息存储量少，抗干扰能力有所增强，规划速随之增快，但环境信息划分会变得较为模糊，不利于有效路径的规划。Dijkstra算法Dijkstra算法是典型的单源最短路径算法，计算出了一个节点到其他所有节点的最短路径。它基于广度优先搜索算法，是从根节点开始的，沿着树的宽度遍历树的节点，如果所有节点均被访问则算法终止。A*算法A*算法在路径搜索时的成本函数中引入了启发值函数h(s)，它表示当前节点到目