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《智能驾驶计算平台应用技术》任务一调研分析智能驾驶技术能力模块一对智能驾驶及智能驾驶计算平台的基本认知《智能驾驶计算平台应用技术》
情景导入Situationintroduction某新能源品牌汽车4s体验店近期招聘了3名助理销售顾问。你作为该店店长,需要为这3名新员工讲解智能驾驶技术相关知识。
知识目标1.了解智能驾驶的定义。2.掌握智能驾驶的系统架构。1.了解智能驾驶的典型应用场景以及发展面临的挑战。2.掌握智能驾驶的分级标准。技能目标1.探索智能驾驶的发展背景、发展价值,了解其重要性,树立职业自豪感。素养目标Learningobjective学习目标
智能驾驶的发展价值05.智能驾驶典型应用场景06.高阶智能驾驶发展面临的挑战07.智能驾驶的发展背景01.智能驾驶的定义02.智能驾驶的系统架构03.智能驾驶分级标准04.
《智能驾驶计算平台应用技术》
随着云计算、AI、边缘计算等新兴技术的不断涌现与成熟普及,数字世界正加速迈入万物互联的智能世界。百年汽车工业,也面临着产业智能化升级的现实挑战与历史机遇,以电动化、智能化、网联化、共享化为趋势的汽车“新四化”已成为行业内的普遍共识。01智能驾驶的发展背景
01智能驾驶的发展背景
“新四化”之间相辅相成、协同促进。电动化是基础,智能化是核心,最终实现普遍的网联化与共享化。智能驾驶是汽车智能化的核心组成部分,被多个国家提升至国家战略的高度,并在政策、法规等方面给予大力支持,为智能驾驶行业发展营造宽松的外部环境。01智能驾驶的发展背景
02智能驾驶的定义前提条件智能驾驶的前提条件是,我们选用的车辆满足行车的动力学要求,车上的传感器能获得相关视听觉信号和信息,并通过认知计算控制相应的随动系统。定义智能驾驶是指汽车通过搭载先行的传感器、控制器、执行器、通讯模块等设备实现协助驾驶员对车辆的操控,甚至完全代替驾驶员实现无人驾驶的功能。
智能驾驶的功能体现主要包括网络导航、自主驾驶和人工干预三个环节。02智能驾驶的定义(a)网络导航(c)在自动驾驶汽车行驶时,司机偶尔也需要进行人工干预(b)自主驾驶
典型智能驾驶系统架构主要分为感知定位、决策规划、控制执行三大技术模块。03智能驾驶的系统架构
自动驾驶车辆的环境感知系统利用各种主动、被动传感器获取周围环境的信息,对传感器数据进行处理、融合、理解,实现无人车辆对行驶环境的障碍物,车道线,红绿灯等的检测,给车辆的自主导航和路径规划提供依据。图为自动驾驶系统实时感知物体检测图。03智能驾驶的系统架构(一)感知定位
03智能驾驶的系统架构0102利用全球导航卫星系统(GNSS)、惯性测量单元(IMU)、高清地图、车速传感器等获取车辆自身空间状态信息。环境状态信息以及自身状态信息为后续车辆预测、规划等决策环节提供依据。自身定位感知系统利用摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等传感器获取道路环境的信息,并对传感器数据进行处理、融合、理解,实现对车辆、行人等障碍物的识别,以及对车道线、红绿灯等交通标识的检测。环境识别感知环节是实现自动驾驶的前提和基础,其主要功能是解决2个问题:环境识别(周边环境如何)和自身定位(在哪里)。(一)感知定位
决策环节是自动驾驶的核心,其主要功能是回答几个问题:预测(接下来会发生什么)、决策(该做什么)、规划(怎么做)。在感知环节完成对自身精确定位和对周围环境准确理解的基础上,决策环节主要是对接下来可能发生的情况进行准确预测,对下一步行动完成准确判断和规划,并选择合理的路径达到目标,指导执行系统对车辆进行控制。图中蓝色路径为汽车通过传感器采集路面和周边车辆信息后规划的路径。03智能驾驶的系统架构(二)决策规划
控制执行模块是一个直接和无人车底层控制接口对接的模块。其核心任务为接收上层动作规划模块的输出轨迹点,通过一系列结合车身属性和外界物理因素的动力学计算,转换成对车辆加速,制动的控制,及方向盘信号,尽可能地控制车辆去执行这些轨迹点。图为典型自动驾驶汽车执行智能驾驶功能时中控屏显示图像。03智能驾驶的系统架构(三)控制执行
目前,公认的自动驾驶分级标准由SAE制定。SAE是当今汽车以及航空行业的顶级标准制定组织。04智能驾驶分级标准表SAE自动驾驶分级SAEL0L1L2L3L4L5称呼无自动化驾驶辅助部分自动化有条件自动化高度自动化完全自动化定义人类驾驶员全权驾驶汽车,在驾驶过程中可以得到警告通过驾驶环境对方向盘和加速减速中的一项操作提供支持,其余由人类来做通过驾驶环境对方向盘和加速减速中的多项操作提供支持,其余由人类来做由无人驾驶系统完成所有的操作,根据系统要求,人类提供适当的
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