智能车辆自动驾驶课程.pptx

智能车辆自动驾驶课程简介本课程将介绍智能车辆自动驾驶系统的基本原理和关键技术，涵盖感知、决策、控制等模块。课程内容包括：自动驾驶感知技术自动驾驶决策与规划技术自动驾驶控制技术自动驾驶安全与伦理老魏老师魏

自动驾驶技术发展历程萌芽阶段(1950s-1980s)早期的研究主要集中在概念验证和基础技术研究，例如自动巡航控制和自动驾驶仪。探索阶段(1990s-2000s)自动驾驶技术开始应用于特定场景，例如无人驾驶汽车和无人机，并取得了一定的进展。快速发展阶段(2010s-至今)随着人工智能、传感器技术和计算能力的进步，自动驾驶技术得到了飞速发展，越来越多的公司和研究机构加入其中。

自动驾驶技术基础自动驾驶技术是近年来发展迅速的领域，它结合了多种学科，包括计算机科学、电子工程、机械工程、人工智能等。1感知感知系统是自动驾驶车辆的“眼睛”，负责收集外部环境信息。2决策决策系统是自动驾驶车辆的“大脑”，负责分析感知信息并制定驾驶策略。3控制控制系统是自动驾驶车辆的“手脚”，负责执行决策系统发出的指令。4执行执行系统是自动驾驶车辆的“身体”，负责将控制指令转化为实际的车辆动作。自动驾驶技术的基础包括感知、决策、控制和执行四个关键环节，它们共同构成了自动驾驶车辆的完整系统。

感知系统感知系统是自动驾驶车辆的眼睛和耳朵，负责收集周围环境的信息。它包括各种传感器，例如摄像头、激光雷达和雷达。这些传感器收集的信息被用于识别道路、交通信号、行人和障碍物。1传感器融合将来自不同传感器的数据进行融合，形成更准确的周围环境感知。2目标识别识别道路上的各种目标，例如车辆、行人、交通信号灯。3环境感知理解周围环境，例如道路类型、交通状况、天气情况。感知系统是自动驾驶车辆安全行驶的关键，它需要能够准确、可靠地感知周围环境，并及时向决策系统提供信息。

定位系统1GPS定位全球定位系统(GPS)利用卫星信号确定车辆位置。GPS技术提供准确的经纬度信息，作为自动驾驶系统的重要参考。2地图匹配将GPS信息与高精度地图数据进行匹配，确定车辆在道路网络中的精确位置。地图匹配技术为车辆规划路径和避障提供可靠信息。3惯性导航利用传感器测量车辆的加速度和角速度，计算车辆的位置和姿态。惯性导航系统在GPS信号弱或缺失的情况下提供补充定位信息。

决策系统自动驾驶车辆的决策系统是其核心组成部分，负责根据感知系统获取的环境信息和导航目标，做出驾驶决策，例如转向、加速、制动等。1路径规划根据目标和环境信息，规划最优的车辆行驶路径。2运动控制根据路径规划结果，控制车辆行驶方向、速度和加速度。3风险评估评估不同决策方案的风险，并选择最安全的方案。决策系统需要根据不同场景做出不同的决策，例如在高速公路行驶时，需要考虑车道保持和超车决策；在城市道路行驶时，需要考虑行人、车辆和交通信号灯等因素。

控制系统执行层控制系统是自动驾驶车辆的核心，负责接收来自决策系统的指令，并控制车辆的转向、加速、制动等动作。车辆动力学模型控制系统使用车辆动力学模型来预测车辆的行为，并根据预测结果调整控制指令，以实现安全、高效的驾驶。控制算法控制算法根据车辆的状态和目标，计算出最佳的控制指令，例如转向角度、油门开度和制动压力。执行器执行器是连接控制系统和车辆的桥梁，负责将控制指令转换成实际的车辆动作。

传感器技术1激光雷达激光雷达是一种主动式传感器，通过发射激光束并测量反射光的时间来确定周围环境的距离和形状。它们在自动驾驶中起着至关重要的作用，用于识别障碍物、创建高精度地图并进行环境感知。2摄像头摄像头是一种被动式传感器，通过捕获图像来感知周围环境。它们用于识别道路标志、交通信号灯、行人、车辆等目标，并提供视觉信息以供决策系统使用。3超声波传感器超声波传感器通过发射超声波并测量回声的时间来测量距离。它们通常用于检测车辆周围的近距离障碍物，例如停车时或在狭窄空间内行驶时。4雷达雷达是一种主动式传感器，通过发射无线电波并接收反射波来检测周围环境中的物体。它们在恶劣天气条件下也能正常工作，用于识别车辆周围的物体，例如其他车辆或行人。

地图与定位技术1地图构建从传感器数据中提取信息，构建高精度地图2定位算法融合多种传感器数据，实现车辆精准定位3地图匹配将实时感知数据与地图进行匹配，确定车辆位置4地图更新实时更新地图信息，保证地图数据的准确性地图与定位技术是自动驾驶的核心技术之一。自动驾驶系统需要精确的地图信息来进行路径规划和导航，同时需要实时定位系统来确定车辆在道路上的位置。地图构建是指从传感器数据中提取信息，构建高精度地图。定位算法则利用各种传感器数据，包括GPS、IMU、雷达等，实现车辆的精准定位。地图匹配是指将实时感知数据与地图进行匹配，确定车辆在道路上的位置。地图更新则指实时更新地图信息，保证地图