交通运输工程学（第3版）课件 第十篇第1章 公路交通自动驾驶.pptx

交通运输工程学（第3版）高等职业教育“十三五”规划教材

第一节自动驾驶车辆第二节自动驾驶交通第三节自动驾驶基础设施第十篇第一章公路交通自动驾驶

第一节自动驾驶车辆概述自动驾驶整体技术高精地图感知预测决策规划控制

定义与分类概述自动驾驶定义自动驾驶是指通过计算机系统和各种传感器，使汽车能够在没有人工干预的情况下，自动完成行驶任务的技术。自动驾驶分类自动驾驶可以根据自动化程度分为五个等级，从L0到L5，L5级别为完全自动驾驶，无需人类参与。自动驾驶技术原理自动驾驶主要依赖于人工智能、深度学习、大数据等技术，通过收集和处理大量的行车数据，实现对车辆的精准控制。123

定义与分类概述

自动驾驶整体技术概述第一节自动驾驶车辆自动驾驶使车辆能够自主感知周围环境、做出适当的决策，并以安全、高效的方式行驶。自动驾驶技术主要包括高精度地图、环境感知、预测、决策规划和控制执行等关键领域，通过这些技术模块的协同工作，实现了自动驾驶车辆的智能化、自主化驾驶。1.整体技术

高精地图HDMap(HighDimensional)第一节自动驾驶车辆概述：高精度地图是自动驾驶系统的关键组成部分，提供了详细的道路信息、交通标志、车道线和建筑物等数据，为车辆的定位、导航和决策提供重要支持。特点：高维度和高精度（厘米级的精度）道路网的精确三维表征,如交叉路口布局和路标位置。地图应用：车辆定位、路径规划、环境感知。挑战与未来展望地图更新频率：需要及时更新地图数据以适应道路和环境的变化。地图精度：地图数据的准确性和精度对自动驾驶系统的性能至关重要。地图标准化：制定统一的地图数据标准，促进地图数据的共享和交换。1.整体技术

感知Perception：自动驾驶系统的眼睛第一节自动驾驶车辆概述：感知是指自动驾驶系统通过传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等）获取周围环境的信息，并利用这些信息来理解道路状况、检测其他车辆、识别行人等。基础任务:检测、分类、跟踪、分割。感知的常用算法：根据数据源：图像/点云/毫米波雷达/多模态的算法。根据融合阶段：前融合和后融合算法。挑战与未来展望复杂环境下的感知：在城市交通和复杂道路条件下，感知变得更加困难，需要应对各种复杂情况。传感器数据融合：不同传感器之间的数据融合和一致性是一个挑战，需要有效的算法来整合不同传感器的信息。环境变化的处理：需要及时更新环境模型以适应环境的动态变化，包括道路施工、交通流量变化等情况。语义分割基于图像的3D目标检测基于点云的3D目标检测1.整体技术

预测Prediction第一节自动驾驶车辆概述：自动驾驶预测任务是指对周围环境中的车辆、行人和其他动态物体的未来行为进行预测，以便自动驾驶系统做出相应的决策和行为规划。预测对象：车辆、行人、其他动态物体（包括自行车、摩托车等）。预测方法：基于规则的方法：基于交通规则和道路几何约束，预测其他交通参与者的行为。基于机器学习的方法：使用深度学习等机器学习技术，从历史数据中学习并预测未来行为。挑战与未来展望复杂交通环境：城市交通中存在多变的交通情况和复杂的道路结构，增加了预测的难度。不确定性处理：行为预测中存在不确定性，如其他交通参与者的突发行为和环境变化。1.整体技术

决策规划Planning第一节自动驾驶车辆概述：自动驾驶决策规划任务是指自动驾驶系统根据感知到的环境信息和目标，制定最佳行车策略和行动方案的过程。决策规划内容：路径规划：确定车辆行驶的最佳路径，考虑交通流量、道路状况和导航目标。行为规划：决定车辆的行驶速度、转向、变道和避让障碍物等行为。决策方法：基于模型的方法：基于对环境和车辆动力学的建模，通过求解优化问题来制定最佳行车策略。基于学习的方法：使用机器学习技术，从历史数据中学习并预测最佳行车策略。混合方法：结合规则和学习方法，充分利用领域专家知识和大数据学习能力。1.整体技术

控制Control第一节自动驾驶车辆概述：自动驾驶控制任务是指通过调整车辆的速度、转向和加减速等参数，使车辆按照预定的路径和行为规划安全、高效地行驶的过程。控制内容：车辆速度控制、转向控制、加减速控制。控制算法：PID控制：使用比例、积分和微分三个控制项，根据误差信号调整控制参数，实现车辆稳定控制。模型预测控制（MPC）：基于对车辆和环境的动态模型，预测未来一段时间内的行驶轨迹，优化控制策略。深度强化学习：使用深度学习和强化学习技术，从交互式的实时环境中学习最优的控制策略。控制评估：稳定性、准确性、响应速度。1.整体技术

第二节自动驾驶交通概述国内外自动驾驶发展历程我国自动驾驶发展战略自动驾驶发展路径自动驾驶重点挑战自动驾驶未来发展前景国内外自动驾驶人才培养需求

概述自动驾驶技术正通过信