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无人驾驶技术简介课件2023REPORTING

无人驾驶技术概述无人驾驶关键技术解析无人驾驶应用场景探讨国内外典型案例分析政策法规与伦理道德问题探讨未来发展趋势预测与挑战应对目录CATALOGUE2023

PART01无人驾驶技术概述2023REPORTING

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，到近年来的高度自动化驾驶和完全自动驾驶，无人驾驶技术经历了不断的发展和演进。定义与发展历程发展历程定义

无人驾驶技术分类根据自动化程度分类可分为辅助驾驶、部分自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶四个等级。根据应用场景分类可分为城市道路、高速公路、停车场、特定区域等应用场景。根据技术路线分类可分为基于规则的方法、基于端到端学习的方法和基于强化学习的方法等。

感知层决策层控制层基础设施层产业链结构剖析包括传感器、雷达、摄像头等感知设备，用于获取车辆周围环境信息。接收决策层的控制指令，通过车辆控制系统实现对车辆的横向和纵向控制。根据感知层提供的信息，通过算法和模型进行决策和规划，生成车辆的控制指令。包括高精度地图、通信网络、交通信号灯等基础设施，为无人驾驶提供必要的支持和保障。

PART02无人驾驶关键技术解析2023REPORTING

通过发射激光束并测量反射回来的时间，精确测量周围环境物体的距离和形状。激光雷达（LiDAR）捕捉图像信息，识别交通信号、道路标志和障碍物等。摄像头利用毫米波探测周围物体的距离和速度，实现车辆周围环境感知。毫米波雷达通过发射超声波并测量反射回来的时间，实现近距离障碍物检测。超声波传感器传感器技术

利用卫星信号进行全球范围内的定位，为无人驾驶车辆提供位置信息。全球定位系统（GPS）提供厘米级精度的道路信息、交通信号位置和道路障碍物等，辅助车辆进行定位和导航。高精度地图通过陀螺仪和加速度计等惯性传感器，实现车辆姿态、速度和位置的测量。惯性导航系统（INS）利用传感器数据实时构建周围环境地图，并同时实现车辆在地图中的定位。同时定位与地图构建（SLAM）定位与导航技术

根据车辆当前状态和周围环境信息，做出如跟车、换道、停车等驾驶行为决策。行为决策运动规划交通流预测多车协同规划在行为决策的基础上，规划出车辆在未来一段时间内的运动轨迹，满足安全性、舒适性和效率等要求。利用历史交通数据和实时交通信息，预测未来交通流状态，为路径规划和决策提供依据。在多车环境中，实现车辆间的协同规划和决策，提高整体交通效率。路径规划与决策技术

ABCD控制与执行技术车辆动力学控制通过控制车辆的油门、刹车和转向等执行机构，实现车辆按照规划轨迹稳定行驶。线控技术通过电子信号直接控制车辆的转向、制动和加速等系统，提高控制的精确性和响应速度。先进驾驶辅助系统（ADAS）利用传感器和算法实现自适应巡航、自动紧急刹车、车道保持等辅助功能。容错控制技术在车辆出现故障或异常情况下，实现容错控制，确保车辆安全停车或继续行驶。

PART03无人驾驶应用场景探讨2023REPORTING

123通过高精度地图、定位技术和人工智能算法，实现自动驾驶出租车在城市道路上的安全、高效行驶。自动驾驶出租车结合无人驾驶技术，提供随需应变的共享汽车服务，降低城市交通拥堵和停车难问题。共享汽车服务将无人驾驶技术应用于公共交通系统，提高运营效率，为乘客提供更加便捷、舒适的出行体验。公共交通接驳城市交通出行领域应用

利用无人驾驶技术，实现快递、外卖等物品的自动配送，提高配送效率和准确性。无人配送车在港口码头等场景中，应用无人驾驶技术实现集装箱的自动运输和堆垛，降低人力成本和提高运营效率。港口物流自动化通过无人驾驶技术，实现高速公路上的自动驾驶货运车辆，提高运输效率和安全性。高速公路货运物流运输领域应用

结合无人驾驶技术和精准农业技术，实现自动化播种、施肥等作业，提高农业生产效率和质量。精准播种与施肥农业信息监测农业机械化服务利用无人驾驶技术进行农田信息监测和数据采集，为农业生产提供科学依据。通过无人驾驶技术，实现农业机械的自动驾驶和远程操控，降低人力成本和提高作业效率。030201农业领域应用

应用无人驾驶技术于城市环卫领域，实现自动化垃圾清扫、分类和处理等功能。无人驾驶环卫车结合无人驾驶技术和安防监控技术，实现自动化巡逻和监控功能，提高公共安全水平。无人驾驶巡逻车在灾难救援等场景中，应用无人驾驶技术实现自动化救援物资运输和人员疏散等功能。无人驾驶救援车其他创新应用场景

PART04国内外典型案例分析2023REPORTING

Waymo项目背景01作为谷歌母公司Alphabet旗下的自动驾驶技术公司，Waymo专注于研发和应用L4级别的自动驾驶技术。技术特点02Way