智能车辆自动驾驶教学案例.pptx

智能车辆自动驾驶教学案例本案例将介绍智能车辆自动驾驶技术的教学设计与应用，旨在帮助学生理解自动驾驶系统的关键组成部分及其工作原理。老魏老师魏

自动驾驶技术概述自动驾驶技术是指车辆能够在无需人工干预的情况下，自动完成驾驶任务的技术。它涉及到多种技术领域，包括感知、定位、规划、决策和控制等。

自动驾驶系统组成1感知系统感知系统是自动驾驶系统的“眼睛”和“耳朵”，通过各种传感器收集环境信息，包括道路、车辆、行人、交通信号灯等。2定位系统定位系统负责确定车辆在道路上的位置和方向，通过传感器和地图数据，为自动驾驶系统提供精准的定位信息。3决策系统决策系统是自动驾驶系统的“大脑”，它根据感知系统提供的环境信息，并结合定位系统的位置信息，做出驾驶决策，包括转向、加速、减速等操作。4控制系统控制系统负责将决策系统的指令转换为实际的车辆操作，通过控制车辆的转向、油门、刹车等系统，实现自动驾驶。

感知系统感知系统是自动驾驶汽车的“眼睛”和“耳朵”，它负责收集周围环境的信息，包括道路、交通信号灯、其他车辆和行人等。1传感器摄像头、激光雷达、毫米波雷达等2数据处理传感器数据融合、目标识别和跟踪3环境感知构建周围环境的3D模型感知系统的性能直接影响自动驾驶系统的安全性和可靠性。它需要能够准确地感知周围环境，并及时地识别潜在的危险，以便做出正确的决策和采取相应的行动。

定位系统GPS全球定位系统，提供车辆的经纬度信息，用于确定车辆位置。IMU惯性测量单元，测量车辆的加速度和角速度，用于估计车辆的姿态和速度。地图匹配将车辆的定位信息与高精度地图匹配，提高定位精度。传感器融合融合多种传感器信息，例如GPS、IMU、摄像头等，实现更准确的定位。

决策系统决策系统是自动驾驶系统的核心，负责根据感知信息和地图数据，规划车辆的运动轨迹和行驶策略。1路径规划生成安全、高效的路径2决策逻辑根据规则和目标做出决策3风险评估评估行驶风险路径规划算法主要用于生成车辆行驶路径，并优化路径的安全性、效率和舒适性。决策逻辑则根据感知信息、地图数据和车辆状态，做出转向、加速、减速、超车等驾驶决策。风险评估模块负责评估车辆行驶过程中的风险，并及时采取措施避免事故发生。

控制系统1执行命令控制系统接收来自决策系统的指令，并将其转换为车辆的实际动作。例如，转向、加速和制动。2精确控制控制系统需要精确地控制车辆，以确保其能够安全、平稳地行驶，并遵循来自决策系统的指令。3安全保障控制系统还负责确保车辆的安全，例如，在紧急情况下，它可以采取措施来避免碰撞。

自动驾驶等级10级:无自动驾驶驾驶员完全控制车辆，没有任何自动驾驶功能。21级:辅助驾驶驾驶员负责驾驶，但车辆可以辅助部分驾驶功能，例如巡航控制和车道保持。32级:部分自动驾驶车辆可以自动驾驶部分时间，例如在高速公路上，但驾驶员仍需要随时准备接管车辆。43级:有条件自动驾驶车辆可在特定条件下自动驾驶，例如在城市街道上，但驾驶员需要在某些情况下接管车辆。54级:高度自动驾驶车辆可以在大多数情况下自动驾驶，但驾驶员可能需要在某些情况下接管车辆，例如在极端天气条件下。65级:全自动驾驶车辆可以完全自动驾驶，无需驾驶员干预，可以在任何情况下行驶。

自动驾驶发展历程120世纪80年代早期概念，无人驾驶汽车原型220世纪90年代传感器技术发展，初步应用321世纪初自动驾驶技术研究，初具规模42010年至今快速发展，商业化应用自动驾驶技术发展经历了从概念到研究再到应用的几个阶段。早期主要集中在概念和原型设计，随着传感器技术的发展，自动驾驶技术开始逐渐应用于实际场景。21世纪初，自动驾驶技术研究进入蓬勃发展阶段，各研究机构和企业纷纷投入研发。近年来，自动驾驶技术发展迅速，并开始逐步走向商业化应用。

自动驾驶技术挑战环境感知自动驾驶系统需要能够准确感知周围环境，包括道路、交通标志、车辆、行人等。恶劣天气恶劣天气如雨雪雾等会影响传感器性能，给自动驾驶系统带来挑战。复杂交通场景城市道路交通复杂，包含各种车辆、行人、自行车等，给自动驾驶系统带来挑战。道路基础设施道路基础设施如路面状况、交通信号灯、车道线等对自动驾驶系统至关重要。

传感器技术激光雷达激光雷达是一种主动式传感器，利用激光束测量距离，生成3D环境地图，识别障碍物。摄像头摄像头是一种被动式传感器，获取图像信息，用于识别道路标识、交通信号灯和行人。毫米波雷达毫米波雷达是一种主动式传感器，工作在毫米波频段，可以识别目标速度、距离和角度，不受光照影响。超声波传感器超声波传感器是一种主动式传感器，通过发射和接收超声波测量距离，常用于车辆倒车辅助系统。GPSGPS是一种全球定位系统，利用卫星信号获取车辆位置信息，是定位系统的重要组成部分。IMUIMU是一种惯性测量单元，通过测量车辆的加速度