智能驾驶应用的实战培训.pptx

智能驾驶应用概述智能驾驶是指车辆能够自动驾驶，不需要人类干预。这项技术利用传感器、计算机视觉和人工智能来感知周围环境，并做出驾驶决策。老魏老师魏

智能驾驶技术发展历程1早期探索阶段20世纪50年代，早期自动驾驶概念诞生。2技术突破阶段20世纪80年代，计算机视觉和传感器技术取得进展。3产业化探索阶段21世纪初，自动驾驶技术开始应用于汽车行业。4智能驾驶时代2010年至今，深度学习等技术推动自动驾驶快速发展。智能驾驶技术经历了从概念到应用的漫长过程，经历了从早期探索到技术突破，再到产业化探索，最终进入智能驾驶时代。未来，智能驾驶技术将继续发展，为人们带来更加便捷、安全和高效的出行体验。

智能驾驶核心技术介绍1感知系统感知系统是智能驾驶的核心技术之一。它利用传感器来感知周围环境，包括道路、车辆、行人、交通信号等。2决策系统决策系统负责分析感知系统获取的信息，并做出驾驶决策，例如转向、加速、刹车等。3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控制操作，例如转向、加速、刹车等。

感知系统1传感器摄像头、激光雷达、毫米波雷达2数据采集实时收集环境信息3信号处理降噪、滤波、特征提取4目标识别识别道路、车辆、行人5环境感知构建周围环境模型感知系统是智能驾驶的核心，负责收集和处理环境信息，为决策系统提供依据。传感器是感知系统的基础，负责收集各种环境信息。数据采集模块负责将传感器数据转换为可处理的格式。信号处理模块对数据进行预处理，去除噪声，提取关键特征。目标识别模块负责识别道路、车辆、行人等关键目标。环境感知模块综合处理所有信息，构建周围环境模型，为决策系统提供全面的环境信息。

定位系统GPS定位卫星定位系统通过接收卫星信号，计算位置，精度高，但信号易受遮挡影响。地图匹配利用地图信息，将车辆位置与地图数据进行匹配，提升定位精度，增强鲁棒性，但地图数据更新频繁，需要定期维护。传感器融合融合多种传感器信息，如GPS、IMU、摄像头等，提升定位精度，解决单一传感器带来的误差问题，实现更精准的定位。

决策系统路径规划决策系统负责规划车辆行驶路线，避开障碍物，并选择最优路径。路径规划算法根据地图信息、传感器数据和驾驶员指令进行决策。车道保持系统根据车道线识别结果，控制车辆保持在当前车道内行驶，避免偏离车道或驶入其他车道。超车决策当车辆需要超车时，决策系统会评估周围交通状况、车速、距离等因素，判断是否安全超车，并控制车辆执行超车操作。紧急情况处理决策系统会根据传感器数据识别紧急情况，例如前方车辆紧急刹车或行人突然出现，并采取相应的紧急制动或转向措施。

控制系统控制系统是智能驾驶的核心组件之一，负责将决策系统的指令转换为实际的车辆动作。它通过接收来自感知、定位和决策系统的信号，控制车辆的转向、加速、制动等动作，确保车辆能够安全、稳定地行驶。1执行器控制控制发动机、转向系统、制动系统等2路径规划根据目标位置和道路信息规划行车路线3车辆控制控制车辆转向、加速、制动等动作4安全监控实时监测车辆状态，确保安全行驶控制系统需要与车辆硬件系统紧密配合，并具备高精度、高可靠性和实时性等特点。它需要能够根据各种复杂情况，快速、准确地做出控制决策，确保车辆能够安全、稳定地行驶。

智能驾驶应用场景1高速公路自动驾驶解放双手，提高效率2城市道路自动驾驶应对复杂交通场景3停车场自动泊车精准停车，节省时间4无人配送提升效率，降低成本智能驾驶技术的应用场景不断扩展，从高速公路到城市道路，从停车场到物流配送，为人们的生活和工作带来巨大改变。

高速公路自动驾驶1环境感知高速公路环境相对简单，车辆稀疏，且车道线清晰。摄像头、雷达和激光雷达等传感器能够准确识别车道线、交通标志和前方车辆。2路径规划系统根据环境感知信息，规划最佳行驶路径，包括车道保持、超车和变道。3车辆控制系统控制车辆转向、加速和刹车，确保车辆安全行驶在规划的路径上。

城市道路自动驾驶城市道路自动驾驶是智能驾驶应用的重要场景之一。与高速公路相比，城市道路环境更加复杂，道路状况更难预测，交通参与者更多，对自动驾驶系统的感知、决策和控制能力提出了更高的要求。1环境感知识别路况、交通信号、行人、车辆等2路径规划根据实时交通状况和目的地选择最佳路径3车辆控制控制车辆转向、加速、制动等动作城市道路自动驾驶需要高度精密的感知系统，能够识别各种道路状况和交通参与者，例如红绿灯、行人、车辆等。同时，自动驾驶系统需要进行路径规划，选择最佳路径并控制车辆行驶。

停车场自动泊车感知环境车辆使用传感器感知周围环境，包括车位、障碍物和行人。规划路线系统根据感知到的信息规划最佳泊车路线，并计算所需动作。控制车辆车辆接收指令，自动完成转向、加速和刹车等操作，实现精准泊车。

无人配送1配送流程无人配送车辆通过路径规划到达指定位置，完成物品的投