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无人驾驶技术PPT课件pptx
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2024/3/24
目录
contents
无人驾驶技术概述
传感器与感知系统
定位与导航系统
路径规划与决策系统
控制与执行系统
安全性与可靠性保障措施
法律法规与伦理道德问题探讨
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无人驾驶技术概述
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2024/3/24
无人驾驶技术是指通过先进的感知、决策和控制技术，使车辆在不需要人类驾驶的情况下，能够自动、安全、高效地行驶的技术。
从早期的遥控驾驶、辅助驾驶到当前的自动驾驶，无人驾驶技术经历了多个发展阶段，不断取得突破性进展。
发展历程
定义
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包括雷达、激光雷达、摄像头、超声波等传感器技术，用于获取车辆周围环境信息。
感知技术
决策技术
控制技术
基于人工智能、深度学习等技术，对感知数据进行处理和分析，做出驾驶决策。
通过车辆控制系统，对车辆的加速、制动、转向等进行精确控制，实现车辆的自主行驶。
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无人驾驶技术可应用于个人出行、公共交通、物流运输等多个领域，提高交通效率和安全性。
应用领域
随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，无人驾驶技术市场具有巨大的发展潜力，预计未来几年将保持高速增长。
市场前景
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传感器与感知系统
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通过发射激光束并测量反射回来的时间，精确测量距离和物体形状，用于环境建模和障碍物检测。
激光雷达（LiDAR）
利用毫米波段的电磁波进行测距和速度测量，具有穿透雾、霾、烟尘等能力，适用于恶劣天气条件下的感知。
毫米波雷达
捕捉图像信息，通过计算机视觉算法进行目标检测、识别和跟踪，实现场景理解和行为预测。
摄像头
利用超声波的反射特性测量距离，常用于近距离障碍物检测和泊车辅助。
超声波传感器
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传感器数据采集
数据预处理
特征提取
目标检测与识别
对原始感知数据进行滤波、去噪、压缩等处理，提高数据质量和处理效率。
从预处理后的数据中提取出关键特征，如点云、图像中的边缘、纹理等，为后续的目标检测和识别提供基础。
利用计算机视觉和深度学习算法对提取的特征进行处理，实现场景中目标的检测和识别。
各类传感器对环境进行持续扫描和数据采集，生成原始感知数据。
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环境建模
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根据传感器采集的数据，构建环境的几何、物理和语义模型，为后续的路径规划和决策提供支持。
数据融合
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将来自不同传感器的数据进行融合，利用各自的优势弥补不足，提高感知系统的准确性和鲁棒性。常见的数据融合方法包括卡尔曼滤波、贝叶斯估计和深度学习等。
多传感器融合策略
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针对不同类型的传感器，设计合理的融合策略，如在某些场景下倚重激光雷达的精确测距能力，而在其他场景下则更多地依赖摄像头的图像信息。
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定位与导航系统
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卫星定位技术
惯性导航技术
视觉定位技术
激光雷达定位技术
利用全球卫星定位系统（GPS）或北斗卫星导航系统（BDS）进行定位，具有全球覆盖、高精度、实时性等优点。
通过测量载体在惯性参考系中的加速度和角速度，经过积分等运算得到载体的位置、速度和姿态等信息，具有自主性、隐蔽性、抗干扰能力强等特点。
利用计算机视觉技术对周围环境进行感知和识别，通过图像处理和特征提取等手段实现定位，适用于室内、室外等多种场景。
通过激光雷达扫描周围环境并获取点云数据，利用SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）算法实现定位和地图构建，具有高精度、高鲁棒性等优点。
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传感器数据采集
通过GPS、惯性导航、视觉传感器、激光雷达等传感器采集车辆的位置、速度、姿态以及周围环境等信息。
数据处理与融合
对采集的数据进行预处理、滤波、融合等处理，提高数据的准确性和可靠性。
导航算法计算
根据处理后的数据，利用路径规划、控制算法等计算出车辆当前位置到目标位置的最优路径和相应的控制指令。
控制指令执行
将计算出的控制指令发送给车辆的控制系统，控制车辆按照规划的路径行驶。
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路径规划和决策
根据高精度地图提供的道路网络和交通环境信息，结合车辆当前状态和目标位置，进行路径规划和决策制定，实现安全、高效的自动驾驶。
高精度地图数据
提供厘米级精度的道路网络、交通标志、交通信号等地图信息，为无人驾驶车辆提供准确的导航和决策依据。
多传感器融合定位
结合高精度地图数据和车载传感器数据，实现多传感器融合定位，提高定位精度和鲁棒性。
交通环境感知
利用高精度地图中的交通标志、交通信号等信息，结合车载传感器的实时感知数据，实现交通环境的全面感知和理解。
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2024/3/24
路径规划与决策系统
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