海外车企巨头相继获得中国自动驾驶路测牌照,将对国内自动驾驶产生什么影响

海外车企巨头相继获得中国自动驾驶路测牌照，将对

国内自动驾驶产生什么影响

?日前，奥迪成为2018年以来，继宝马、奔驰之后第三家获得中国自动驾驶汽车路测牌照的海外车企。试问，中国为何吸引巨头们的到来?它们又将对国内自动驾驶生态产生哪些影响呢?

?每一次科技的革新都会带来巨大的机遇，自动驾驶技术的发展正是如此。目前，自动驾驶已经成为汽车、船舶、飞机、火车等交通产业变革的主流方向，引发了世界各国的积极布局。其中，自动驾驶汽车的商业化落地备受关注。

?汽车产业产值规模庞大，市场潜力充足，更是与人们的日常出行息息相关。近年来，自动驾驶汽车研发投入剧增，量产、测试进程加快，商用形势日渐向好。不过，要想实现大规模上路，正式投放消费市场，技术的成熟与安全是最为重要的。正因此，自动驾驶汽车道路测试越发受到业内企业的重视。

?日前，奥迪中国获得了江苏无锡市公共道路及高速公路L4级自动驾驶测试牌照，成为继宝马、奔驰之后，在中国拿到这一牌照的又一家国际汽车制

自动驾驶汽车硬件系统概述

自动驾驶汽车硬件系统概述 自动驾驶汽车的硬件架构、传感器、线控等硬件系统 如果说人工智能技术将是自动驾驶汽车的大脑，那么硬件系统就是它的神经与四肢。从自动驾驶汽车周边环境信息的采集、传导、处理、反应再到各种复杂情景的解析，硬件系统的构造与升级对于自动驾驶汽车至关重要。 自动驾驶汽车硬件系统概述 从五个方面为大家做自动驾驶汽车硬件系统概述的内容分享，希望大家可以通过我的分享，对硬件系统的基础有个全面的了解： 一、自动驾驶系统的硬件架构 二、自动驾驶的传感器 三、自动驾驶传感器的产品定义 四、自动驾驶的大脑 五、自动驾驶汽车的线控系统

自动驾驶事故分析 根据美国国家运输安全委员会的调查报告，当时涉事Uber汽车——一辆沃尔沃SUV系统上的传感器在撞击发生6s前就检测到了受害者，而且在事故发生前1.3秒，原车自动驾驶系统确定有必要采取紧急刹车，此时车辆处于计算机控制下时，原车的紧急刹车功能无法启用。于是刹车的责任由司机负责，但司机在事故发生前0.5s低头观看视频未能抬头看路。 从事故视频和后续调查报告可以看出，事故的主要原因是车辆不在环和司机不在环造成的。Uber在改造原车加装自动驾驶系统时，将原车自带的AEB功能执行部分截断造成原车ADAS功能失效。自动驾驶系统感知到受害者确定要执行应急制动时，并没有声音或图像警报，此时司机正低头看手机也没有及时接管刹车。

目前绝大多数自动驾驶研发车都是改装车辆，相关传感器加装到车顶，改变车辆的动力学模型；改装车辆的刹车和转向系统，也缺乏不同的工况和两冬一夏的测试。图中Uber研发用车是SUV车型自身重心就较高，车顶加装的设备进一步造成重心上移，在避让转向的过程中转向过急过度，发生碰撞时都会比原车更容易侧翻。 自动驾驶研发仿真测试流程 所以在自动驾驶中，安全是自动驾驶技术开发的第一天条。为了降低和避免实际道路测试中的风险，在实际道路测试前要做好充分的仿真、台架、封闭场地的测试验证。 软件在环（Software in loop），通过软件仿真来构建自动驾驶所需的各类场景，复现真实世界道路交通环境，从而进行自动驾驶技术的开发测试工作。软件在环效率取决于仿真软件可复现场景的程度。对交通环境与场景的模拟，包括复杂交通场景、真实交通流、自然天气（雨、雪、雾、夜晚、灯光等）各种交通参与者（汽车、摩托车、自行车、行人等）。采用软件对交通场景、道路、以及传感器模拟仿

汽车自动驾驶产业链深度报告：芯片及软件专题

汽车自动驾驶产业链深度报告：芯片及软件专题 核心观点: 巨头厂商底层技术突破，为汽车智能化带来质变 无论是造车新势力，还是传统车厂都在深度布局汽车智能化，座舱域、驾驶域的发展速度尤为惊人。目前智能座舱的新车型普及度持续攀升，智能驾驶的落地速度也有所加快。在汽车新四化浪潮下，车厂、芯片厂商、Tier1、OS 以及其他软硬件供应商积极投入研发，产品迭代速度显著加快。尤其巨头厂商在底层技术的突破，为市场带来质变。 硬件控制器集中化，SDV 已成为未来行业发展趋势 随着软硬件和新技术的共同发展，ECU 开发瓶颈问题日益突出，汽车行业由最初的“机械定义汽车”逐步转变为“软件定义汽车”。硬件控制器集中化，SDV 已成为未来行业发展趋势。在软件定义汽车时代，产品价值链被重塑，传统汽车核心竞争要素将会被硬件、软件和服务所取代，供应链生态也将变革，汽车行业的重点将从依靠硬件驱动的产品逐步进行转移，当下的新产品应当是由“硬件+软件”同步驱动的产品。 中国汽车智能化发展速度领先，A 股有望成为核心投资市场之一 汽车新四化的发展，OTA 市场增速迅猛，中国智能座舱作为首个核心应用市场潜力巨大，预计2025 年规模破千亿，市场政策双驱动，ADAS 获井喷发展。据中国产业调研网估计，2025 年全球ADAS 市场规模将达275 亿欧元，2015~2025 年均复合增长率高达17%。 终端软件解决方案提供商的盈利模式也有望发生转变 大部分传统汽车厂商缺少软件基因，在软件定义汽车领域需要寻求外部供应商的合作，且需求范围逐步扩大。供应商多以项目开发的形式开展业务，

智能座舱全产业链分为三大环节：1）Tier0.5 级供应商也可称为产业的下

【完整版】2020-2025年中国车联网和自动驾驶行业市场发展战略研究报告

（二零一二年十二月） 2020-2025年中国车联网和自动驾驶行业市场发展战略研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……

报告目录 第一章企业市场发展战略研究概述 (6) 第一节研究报告简介 (6) 第二节研究原则与方法 (6) 一、研究原则 (6) 二、研究方法 (7) 第三节企业市场发展战略的作用、特征及与企业的关系 (9) 一、企业市场发展战略的作用 (9) 二、市场发展战略的特征 (10) 三、市场发展战略与企业战略的关系 (11) 第四节研究企业市场发展战略的重要性及意义 (12) 一、重要性 (12) 二、研究意义 (12) 第二章市场调研：2018-2019年中国车联网和自动驾驶行业市场深度调研 (13) 第一节5G推动车联网与自动驾驶腾飞 (13) 第二节5G时代来临，推动车联网与智能驾驶发展 (14) 一、5G具有大流量、低时延、高可靠性等优点 (14) 二、5G赋予车联网更多功能 (16) 三、5G是自动驾驶实现的先决条件 (19) 第三节车联网C-V2X或后来居上，车载终端有望先行爆发 (21) 一、DSRC与C-V2X对比，C-V2X有望后来居上 (22) （1）DSRC (22) （2）C-V2X (23) （3）LTE-V2X完胜DSRC，为车联网的最优解 (25) 二、车联网产业链涵盖芯片模组、终端设备等主要环节 (28) 三、车联网潜在市场规模近万亿 (29) 四、车联网硬件设备有望率先受益 (30) 第四节智能驾驶产业链涵盖感知、决策、执行等环节 (35) 一、智能驾驶产业链 (35) 二、中国或成为最大的自动驾驶市场，未来规模超万亿 (37) 三、ADAS加速渗透，带来行业新机遇 (40) 第五节5G商用箭在弦上，产业链各环节蓄势待发 (44) 一、5G牌照发放，开启商用化进程 (44) 二、产业链各环节进展顺利 (48) （1）芯片及模组 (48) （2）终端设备 (49) （3）整车企业 (49) （4）基础设施 (50) 第六节部分企业分析 (53) 一、均胜电子：安全整合推动业绩增长，汽车电子前景广阔 (53) 二、德赛西威：汽车电子龙头，车联网智能驾驶逐步落地 (53) 三、华域汽车：汽车零部件龙头，智能电动打开成长空间 (54)

自动驾驶行业分析之全球篇

2018年自动驾驶行业分析 之全球篇 撰写时间：2018年6月

目录

第1章概述 自动驾驶驾驶的概念与定义 自动驾驶的定义 目前的自动驾驶可分为两类。一类是目前非常火爆的无人驾驶，更强调的是车的自主驾驶以实现舒适的驾驶体验或人力成本的节省，典型的例子为百度和Google的无人车；一类是ADAS(全称为Advanced Driver Assistance System，即高级辅助驾驶系统），发展历史已久，早在1970年就已进入车厂布局中。两者都是利用安装在车上的各式各样传感器收集数据，并结合地图数据进行系统计算，从而实现对行车路线的规划并控制车辆到达预定目标。随着人们对安全、舒适的驾驶体验的不断追求，自动驾驶成为汽车的新方向。 图表1：ADAS与无人驾驶的区别 不过，ADAS也可以视作无人驾驶汽车的前提，随着ADAS实现的功能越来越多，渐进式可实现无人驾驶。 自动驾驶分级

关于汽车智能化的分级，业界统一采用SAE International的标准，即国际汽车工程师协会制定的标准。 SAE的标准把自动驾驶分为了L0~L5，其中L0指的是人工驾驶。标准具体规定如下： 图表2：自动驾驶分级 数据来源：SAE 目前市场上L3级别的自动驾驶汽车已经准备上路，汽车供应链正在投入下一个阶段L4级别自动驾驶汽车的研发。 自动驾驶产业链 产业链结构图 自动驾驶产业链相对较长，主要分为上中下游。上游主要为原材料，包括锂、钴、铜以及半导体等；中游为各种软硬件产品，包括传感器、自动驾驶平台等；下游为整车集成，以及车队管理系统，车载娱乐、车内办公等附加服务。

无人驾驶智能汽车

无人驾驶智能汽车研究 （机电一体化129020007 余飞） 摘要：智能汽车能够大大提高交通系统的效率和安全性，将是未来汽车发展的主流。本文介绍了智能汽车提出的背景，研究的目的和意义，国内外智能汽车汽车的发展现状和发展方向，无人驾驶汽车的灌浆技术，以及无人驾驶汽车的应用前景。 关键词：智能汽车；自动驾驶； 1 无人驾驶汽车的研究意义 无人驾驶汽车是一种智能汽车，也可以称之为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。它一般是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 无人驾驶汽车从根本上改变了传统的“人—车—路”闭环控制方式，将不可控的驾驶员从该闭环系统中请出去，从而大大提高了交通系统的效率和安全性。现代无人驾驶汽车以汽车工业为基础，以高科技为依托，遵循由低到高、由少到多、由单方面到多方面、螺旋上升的规律发展。其横向发展离不开各种用途的实际需要，而其纵向发展的生命力在于持续不断的技术创新。 20世纪80年代以来，智能控制理论与技术在交通运输工程中越来越多地被应用。在这一背景下，自动驾驶汽车的提出是十分必然的。智能汽车是一种高新技术密集的新型汽车，是目前主流汽车的换代产品。 随着我国汽车保有量的增加，道路交通拥堵现象越来越严重，每年发生的交通事故也在不断上升，为了更好的解决这一问题，研究和开发汽车自动驾驶系统是很必要的。而自动驾驶汽车能很好的解决道路拥堵，提高文通系统效率。有研究表明：一个年轻敏捷的驾驶员，通常对各种情况做出及时反应的时间约为500毫秒，自动驾驶系统做出反应的时间不超过

自动驾驶技术综述

自动驾驶技术综述 摘要：本文通过对自动驾驶技术原理和发展的介绍，探讨了汽车将逐步走向自动驾驶的趋势, 同时指出了科技发展对各路交通发展的重 要性。 Abstract: This paper introduces the principle and development of automatic driving technology, discusses the cars will be gradually moving towards the automated driving, and points out the trend of technological development for each of the importance of traffic development. 关键词：自动驾驶技术、分类、趋势 1 概述： 谷歌近日宣布，正在开发能让汽车自动驾驶的技术。这种技术可使全球因交通事故死亡的人数减少一半，每年挽救约60万条生命，同时还希望能减少二氧化碳的排放量。谷歌工程师和斯坦福大学机器人及人工智能研究实验室教授塞巴斯蒂安·史伦（Sebastian Thrun）表示，该公司研发的自动驾驶汽车已经在金门大桥-洛杉矶-太浩湖之间累计行驶了14万英里。他称：“我们认为这开创了机器人研究的先例”。自动驾驶汽车的操作是：由受过训练的驾驶员用“摄像机、雷达传感器和激光测距仪来…看?其他车辆，并通过详细的地图指引汽车在路上行驶”。史伦称，这种软件可以识别像车道线及交通信号等信息。车辆收集的数据将发送到谷歌的数据中心处理。 谷歌表示，地方警察部门已对该项目进行了了解。参加这个“实

人工智能在自动驾驶技术中的的应用

人工智能在自动驾驶技术中的应用 摘要：随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 关键词：人工智能；自动驾驶；智能汽车；图像识别 0. 引言 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 1. 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述 人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机

2020年自动驾驶行业分析报告

2020年自动驾驶行业 分析报告 2020年2月

目录 一、行业发展拐点将至，由起步逐步迈入普及期 (5) 1、截止2019年，行业已经历由L1向L2的起步阶段 (5) 2、从渗透率曲线看，增速拐点有望在今明两年显现 (11) 二、行业驱动力 (13) 1、海外法规2022年强制搭载主动安全配置 (13) （1）美国：将自动驾驶视为国家战略，并在2022年普及AEB (13) （2）欧盟：2022年强制搭载ISA、AEB、车道保持、盲区监测等 (15) 2、国内消费者对自动驾驶认知的提高 (16) 3、商业化运营不断推进，技术日趋成熟 (17) 三、汽车电子架构大变革，为ADAS解开约束 (20) 1、特斯拉：从Model S到Model 3，率先开启电子架构变革浪潮 (21) 2、大众集团：奋起直追 (22)

随着ADAS功能的快速普及，行业正在进入普及期，渗透率即将进入快速增长阶段。本报告分功能，详细测算了每个功能历年的渗透率情况，重点探讨未来ADAS的渗透率变化趋势以及发展驱动力。 行业发展拐点将至，由起步逐步迈入普及期。从历史配置的渗透率曲线看，自动驾驶类配置的S曲线在起步阶段大约持续4-5年，并且在渗透率接近20%左右出现拐点，随后产业链逐渐成熟，进入加速渗透的阶段。截止2019年，指导价5-25万元的主力销售区间内，主动刹车、车道保持、并线辅助、自动泊车等辅助驾驶的配置率均低于20%（个别功能接近20%）。从价格看，目前搭载L2级自动驾驶车型的平均指导价，高出全行业平均水平4-5万元，配置成本仍然较高，未来参考L1级自动驾驶的渗透过程，价格有望在渗透率提升后快速下降。而主机厂也开始加速转型，最为典型的就是作为保守品牌之一的丰田汽车，宣布2020年起全面导入雷克萨斯L2级主动安全技术。行业拐点已日趋临近。 未来行业驱动力1：海外法规2022年强制搭载主动安全配置。1）美国：自动驾驶计划由美国运输部（USDOT）牵头，由公路交通安全管理局（NHTSA）负责，目标是保持美国在自动化领域的领导地位。在执行层面，占全美99%销量的主机厂承诺到2022年，在他们生产的每辆3.86吨以下的汽车中，均安装AEB；2）欧洲：作为“Europe on the Move”计划，欧盟要求2022年所有新车强制搭载智能速度辅助（ISA）、酒精呼吸检测、嗜睡预警系统、分心识别和预防系统、紧急停车信号、倒车检测系统、事件数据记录器、精确的胎压监测等配

无人驾驶汽车的构造原理

无人驾驶汽车的构造原理 现代科技学院 机械设计制造及其自动化1003班 张建 2010614270311 内容摘要：无人驾驶汽车是一种智能汽车，也可以称之为轮式移动机器人，主 要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。它一般是利用车 载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物 信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术 于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡 量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具 有广阔的应用前景。 关键字：无人驾驶汽车技术原理 无人驾驶汽车的发展现状： 发达国家从20世纪70年代开始进行无人驾驶汽车研究，目前在可行性和实 用性方面，美国和德国走在前列。美国是世界上研究无人驾驶车辆最早、水平 最高的国家之一。 无人驾驶技术在我国经过20多年的发展，虽然投入很少，但取得了很好的成绩。在人才方面，我国几个五年计划的国家预研项目和国家自然科学基金的 支持项目，培养了一大批从事无人驾驶技术的研究人才。随着国外在这项新技 术研发步伐的加快，我国也已启动了这项国家级的重大研究计划——“视听觉 信息的认知计算”项目。 无人驾驶汽车的技术原理： 车辆定位技术是无人驾驶汽车行驶的基础。目前常用的技术包括磁导航和 视觉导航等。其中，磁导航是目前最成熟可靠的方案，现大多数均采用这种导 航技术。例如，荷兰阿姆斯特丹国际机场和鹿特丹的ParkShuttle系统，上海交通大学的CyberC3系统等。磁导航最大的优点是不受天气等自然条件的影响，即使风沙或大雪埋没路面也一样有效，而且便于维护。另外，通过变换磁极朝进 行编码，可以向车辆传输道路特性信息，诸如位置、方向、曲率半径、下一个 道路出口位置等信息。但是，磁导航方法往往需要在道路上埋设一定的导航设 备(如磁钉或电线)，系统实施过程比较繁琐，且不易维护，变更运营线路需重 新埋设导航设备。视觉导航就不存在这个问题。视觉导航的优点是车载计算机 可以在试验样车偏离目标车道前，事先知道并预防其发生，同时当在高速公路 使用时不需要对现有的道路结构做变化，并且在混合交通中，也可使用；其缺 点为，当风沙、大雾等自然因素致使能见度过低或路面上的白色标线不清晰时，

人工智能在自动驾驶应用中的5大关键技术分析

人工智能在自动驾驶应用中的5大关键技术分析 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。 本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。 1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。 五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次

雷洪钧：汽车自动驾驶技术与实例的研究(上)

雷洪钧：汽车自动驾驶技术与实例的研究（上） 汽车自动驾驶系统（Motor Vehicle Auto Driving System），是一种通过车载电脑系统实现无人驾驶的智能汽车系统，又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，还有称自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-piloting automobile ）的。汽车自动驾驶系统，其结构，一般分为：感知系统、决策系统、执行系统3个部分。 一、汽车自动驾驶技术基础知识 1.0感知系统 感知系统，是用摄像头（眼睛）看前面的路，还在用雷达（耳朵）听车周围（前、后、左右）的车、人及实体的，甚至会用信息识别单元（大脑）在分析、判断。感知系统由三部分组成，传感器、高精度地图、信息识别单元等。 （1）传感器，主要有光学摄像头和雷达，相当人的眼睛和耳朵，其主要功能是车辆收集周围的“即时信息”。为无人驾驶车辆提供完整、准确的环境数据，长用的传感设备包括：(a)光学摄像头；(b)光学雷达（LiDAR）；(c)微波雷达；(d)导航系统等。 （2）高精度地图，提供的环境信息中相对固定、更新周期较长的信息,比如车道标记、路缘、交通信号灯等； （3）信息识别单元，对传感器接收到信息，利用深度学习等手段，对信息进行识别，目前对外界事物进行准确识别基本算法和技术有：误差反向传播算法和先进的数字摄像技术。 1.1摄像头是众多预警、识别类ADAS功能的基础 1）摄像头的主要应用 车载摄像头对于智能驾驶是必不可少设备，主要应用于：车道偏离预警（LDW）、车道保持辅助（LKA）、前向碰撞预警（FCW）行人碰撞预警（PCW）、全景泊车（SVP）、驾驶员疲劳预警、交通标志识别（TSR）。 2）光学摄像头优缺点 光学摄像头是最常用的车载传感器，同时价格最便宜，是场景解读的绝佳工具，优点是能

2018年自动驾驶行业市场发展分析,中国或成最大自动驾驶市场「图」

2018年自动驾驶行业市场发展分析，中国或成最大自动驾驶市场「图」 自动驾驶技术是汽车产业与高性能计算芯片、人工智能、物联网等新一代信息技术深度融合的产物，其本质是汽车产业的升级。随着智能互联、人工智能技术以及新能源技术的井喷式发展，自动驾驶行业潜力初步释放，一个不同于科幻电影的汽车智能化新时代已悄然来临。凭借着资金、科技和渠道资源等优势，各大互联网科技巨头、大型传统车企以及技术型创业公司纷纷切入自动驾驶领域，自动驾驶的实现将带动整个泛汽车行业发生颠覆性的改变。 一、自动驾驶行业的发展历程 自动驾驶并非一个全新的概念，早在1925年，美军就研制出了第一辆无人驾驶概念汽车，智能汽车雏形开始出现，20世纪70年代开始，科技发达国家率先进行无人驾驶汽车的研究。 1984年，美国国防高级研究计划署（DARPA）与陆军合作，发起自主地面车辆（ALV）计划，2009年，Google和DARPA建立了GoogleX实验室，2014年，Google无人车正式发布，并与第二年6月完成公路测试，随后大量科技企业和传统车企纷纷推出产品，奥迪、福特、沃尔沃、日产、宝马等众多汽车制造厂商于2013年开始相继在无人驾驶汽车领域进行了布局，同时以谷歌为代表的新技术力量也纷纷入局无人驾驶领域。 与发达国家相比，我国在自动驾驶汽车研究方面起步较晚，自20世纪80年代底才开始，至1992年，国防科技大学才成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车，随后，传统汽车制造厂商纷纷加入无人驾驶领域的研究中来，我国自动驾驶领域初具行业规模，除此之外，以百度为代表的高科技公司也相继加入了无人驾驶汽车领域的研究。 随着人工智能时代的来临，自动驾驶技术已经成为整个汽车产业的最新发展方向，受到了前所未有的关注，包括互联网公司、传统车厂、新兴科技创业公司在内的各类厂商如雨后春笋一般出现。从自动驾驶国内外整个发展情况来看，美德引领自动驾驶产业发展大潮，日本、韩国迅速觉醒，我国呈追赶态势。 二、自动驾驶行业的产业链结构 自动驾驶行业的中心业务是以Google、百度为代表的自动驾驶操纵解决方案提供商和以特斯拉、蔚来为代表的整车厂商，在整个业务链中扮演至关重要的一环，该类厂商，上游为零部件和技术供应商，如深度学习、人机交互、图像识别和新材料、新制造新能源等，下游为运营和服务提供商，如车队管理系统，车载娱乐、车内办公等附加服务。

无人驾驶汽车的传感器系统设计及技术展望

一、无人驾驶汽车传感器的研究背景与意义 无人驾驶汽车就是人工智能的一个非常重要的验证平台,近些年成为国内外研究热点.无人驾驶汽车作为一种陆地轮式机器人,既与普通机器人有着很大的相似性,又存在着很大的不同.首先它作为汽车需保证乘员乘坐的舒适性与安全性,这就要求对其行驶方向与速度的控制更加严格;另外,它的体积较大,特别就是在复杂拥挤的交通环境下,要想能够顺利行驶,对周围障碍物的动态信息获取就有着很高的要求。无人驾驶的研究目标就是完全或部分取代驾驶员,就是人工智能的一个非常重要的实现平台,同时也就是如今前沿科技的重要发展方向。当前,无人驾驶技术具有重大的应用价值,生活与工程中,能够在一定程度上减轻驾驶行为的压力;在军事领域内,无人驾驶技术可以代替军人执行侦查、排雷、以及战场上危险环境中的任务;在科学研究的领域,无人驾驶技术可以实现外星球等极端环境下的勘探活动。无人驾驶车辆技术,又称智能车辆,即利用将无人驾驶的技术应用于车辆的控制中。 国外的无人驾驶车辆技术大多通过分析激光传感器数据进行动态障碍物的检测。代表有斯坦福大学的智能车“Junior”,利用激光传感器对跟踪目标的运动几何特征建模,然后用贝叶斯滤波器分别更新每个目标的状态;卡耐基?梅隆大学的“BOSS”智能车从激光传感器数据中提取障碍物特征,通过关联不同时刻的激光传感器数据对动态障碍物进行检测跟踪。牛津大学研制的无人车辆“WildCat”,不使用GPS,使用激光雷达与相机监控路面状况。我国相关技术开展较晚,国防科学技术大学研制的自主车“开路雄狮”,采用三维激光雷达Velodyne作为主要传感器,将Velodyne获取的相邻两激光数据作差,并在获得的差分图像上进行聚类操作,对聚类结果建立方盒模型。 无人驾驶车辆就是一项融合了认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等多学科的技术,涉及到电子电路,计算机视觉,自动控制,信号处理等多学科技术。无人驾驶汽车的出现从根本上改变了传统的“人——车——路”闭环控制方式,将无法用规则严格约束的驾驶员从该闭环系统中请出去,从而大大提高了交通系统的效率与安全性,就是汽车工业发展的革命性产物。 二、无人驾驶汽车的传感器系统整体设计 无人驾驶汽车的实现需要大量的科学技术支持,而其中最重要的就就是大量的传感器定位。核心技术就是包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制等各个模块。其中有几个关键的技术模块,包含精确GPS定位及导航、动态传感避障系统、机械视觉三个大部分,其她的如只能行为规划等不属于传感器范畴,属

无人驾驶汽车的构想

无人驾驶汽车的构想

无人驾驶汽车的构想公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]

无人驾驶汽车的构想 2007012129 杨雨 摘要： 无人驾驶系统从根本上改变了传统的“人一车一路”闭环控制方式，将不可控的驾驶员从该闭环系统中请出去，从而大大提高了交通系统的效率和安全性。本文以此出发，阐述了应用当前汽车电子电器设备发展成无人驾驶的可能性以及无人驾驶研究的关键点及研究方向。 关键词： 定速巡航系统，实时运动GPS，汽车防撞系统，道路标志识别系统，道路标志识别系统，高速环境，城市环境，特殊环境。 文章内容： 无人驾驶汽车是一种智能汽车，也可以称之为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。 无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。 从20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，目前在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。我国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科技大学在1992年成功研制出我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。 怎样才能让汽车自动驾驶，而不需要人的帮助呢？这需要用到许多汽车电子设备。 在众多的汽车电子设备中，有一种可以在高速公路上让司机不用再去控制油门踏板，减轻疲劳，同时减少不必要的车速变化，节省燃料的设备。那就是汽车定速巡航系统（Cruise Control System）缩写为CCS，又称为定速巡航行驶装置、速度控制系统、自动驾驶系统等。 这种系统在国外汽车上应用较多，在美国，安装率已达到60％以上。然而，在我国由于道路条件限制，使用率不高。即使该系统出现故障，驾驶员也不在意。另外，由于维修技术不能与汽车技术同步飞速发展，许多维修人员尚对该系统认识不足，以致于在维修过程中无意间对该系统造成干扰或损坏，无法科学分析故障现象，准确判断故障根源。 定速巡航系统主要由控制开关、控制组件（巡航电脑）伺服器（执行机构）组成。定速巡航系统的工作原理，简单地说就是由巡航控制组件读取车速传感器发来的脉冲信号与设定的速度进行比较，从而来调整节气门开度的增大或减小，以使车辆始终保持所设定的速度。比如，车辆上坡时速度下降，车速传感器发来的脉冲信号下降，控制组件将发指令给伺服执行机构打开相应角度的节气门来保持车速。相反，下坡时将减小节气门的开度。 汽车防撞系统，是防止汽车发生碰撞的一种智能装置。它能够自动

青少年无人驾驶智能车制作竞赛活动方案

青少年无人驾驶智能车制作竞赛活动方案 ----------青少年科学教育方案一、方案背景： 无人驾驶智能车也可称之为轮式移动机器人，其主要依靠车内的以机器人系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。无人驾驶智能车是通过摄像头、激光雷达、超声传感器等感知路况、识别交通标志并让电脑控制节流阀、刹车、驾驶、转向等，完全是按照人的驾驶习惯按规矩自动驾驶。无人驾驶车辆主要有三大系统支撑：环境感知系统，定位导航系统，控制系统。环境感知系统先用车上安装的感应器去感觉周围环境，紧接着，感知系统将信息传回“大脑”，用定位导航系统作出相应判断，是否要拐弯、刹车、加速、移动方向盘，随即对控制系统发出指令，车辆则自行完成上述“动作”。目前，无人驾驶智能车被广泛应用于科研、救灾、军事等领域。 我国的无人驾驶汽车仍处于初步研究阶段，整体研究工作和水平不高，与美国欧洲相比偏低，其重要原因是缺少大批的科技创新型高级人才。如何在中小学开展相关科技创新竞赛活动，提高学生兴趣，发现、培养未来科技人才至关重要。 青少年无人驾驶智能车主要由控制器、马达、指南针、超声波测距、红外线检测、灰度测距等电子模块及机械零部件组成。无人驾驶智能车能按照事先编写好的程序在特定的场地行驶，具有避障、标志识别、区域识别、定位等功能。控制器、马达、传感器等电子部件均为模块化结构，易于中小学生制作，并具有较大的自主设计、创新空间；无人驾驶智能车可适用于机器人教学、竞赛、科普等活动。 无人驾驶智能车竞赛活动旨在激发青少年从事科学研究与探索的兴趣和潜能，倡导青少年理论联系实际、求真务实的学风和团队协作的精神，为青少年创新性实验计划项目优秀成果展示提供一个良好的平台。是以迅猛发展的机器人技术为背景，涵盖了控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械等多个学科交叉的科技创意性比赛。引导和激励学生实事求是、刻苦钻研、勇于创新、多出成果、提高素质，发现和培养一批在学术科技上有作为、有潜力的优秀人才。 二、方案目标： 1、通过本活动的开展，探索青少年从事科学研究与探索教育教学模式、具体途径、方式方法和有效措施。 2、如何利用青少年无人驾驶智能车竞赛的学习，给学生的创新教育搭建一个平台，培养学生的创新意识和创新能力，提高学生的科技素养，发展学生的科技特长，培养合格加特长的富有创造性的人才。

自动驾驶行业分析之全球篇

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2018年自动驾驶行业分析 之全球篇 撰写时间：2018年6月

目录

第1章概述 1.1 自动驾驶驾驶的概念与定义 1.1.1 自动驾驶的定义 目前的自动驾驶可分为两类。一类是目前非常火爆的无人驾驶，更强调的是车的自主驾驶以实现舒适的驾驶体验或人力成本的节省，典型的例子为百度和Google的无人车；一类是ADAS(全称为Advanced Driver Assistance System，即高级辅助驾驶系统），发展历史已久，早在1970年就已进入车厂布局中。两者都是利用安装在车上的各式各样传感器收集数据，并结合地图数据进行系统计算，从而实现对行车路线的规划并控制车辆到达预定目标。随着人们对安全、舒适的驾驶体验的不断追求，自动驾驶成为汽车的新方向。 图表1：ADAS与无人驾驶的区别 不过，ADAS也可以视作无人驾驶汽车的前提，随着ADAS实现的功能越来越多，渐进式可实现无人驾驶。 1.1.2 自动驾驶分级 关于汽车智能化的分级，业界统一采用SAE International的标准，即国际汽车工程师协会制定的标准。 SAE的标准把自动驾驶分为了L0~L5，其中L0指的是人工驾驶。标准具体规定如下：

图表2：自动驾驶分级 数据来源：SAE 目前市场上L3级别的自动驾驶汽车已经准备上路，汽车供应链正在投入下一个阶段L4级别自动驾驶汽车的研发。 1.2 自动驾驶产业链 1.2.1 产业链结构图 自动驾驶产业链相对较长，主要分为上中下游。上游主要为原材料，包括锂、钴、铜以及半导体等；中游为各种软硬件产品，包括传感器、自动驾驶平台等；下游为整车集成，以及车队管理系统，车载娱乐、车内办公等附加服务。 图表3：自动驾驶产业链 数据来源：英伟达1.2.2 产业链价值趋势 从产业链价值转移趋势方面，ADAS、自动驾驶软件和电动动力总成是提升最高的，而内燃机行业是下降最为明显的。 图表4：自动驾驶单车零部件及软件价值转移趋势 数据来源：莫尼塔投资1.2.3 自动驾驶系统产业链结构 自动驾驶的ADAS和无人驾驶系统如果要做到能够决策、执行驾驶动作，首先得具备环境感知的能力。环境感知层利用通过集成视觉、激光雷达、超声传感器、微波雷达、GPS、里程计、磁罗盘等多种车载传感器

汽车自动驾驶系统

汽车自动驾驶系统 ----模糊控制的工程应用 姓名：冯皓伟 学号：09001214 专业：自动化

汽车自动驾驶模糊控制 摘要： 针对车辆动力学控制系统所具有的强非线性特点提出了基于机器视觉的车辆自动驾驶模糊控制方案. 采用车辆系统动力学模型, 通过模糊控制规则的量化划分对车辆在道路上的运动进行了仿真.仿真的结果显示, 本方案可以很好地解决空旷道路上的车辆自动驾驶问题, 并且该控制方法可以保证车辆快速准确地在道路上安全高速行驶, 具有很好的鲁棒性.此外，还可以基于模糊逻辑和滑模控制理论设计一种车辆纵向和横向运动综合控制系统。该控制系统通过对前轮转向角度、发动机节气门开度、制动液压及主动横摆力矩进行协调控制, 使车辆能够以期望速度在理想道路轨迹上行驶, 并提高车辆在行驶过程中的操纵稳定性。 关键字： 车辆自动驾驶机器视觉模糊控制规则模糊逻辑滑膜控制仿真 引言： 模糊控制是上个世纪诞生的一种基于语义规则的人工智能，是以模糊集合理论为基础的一种新兴控制手段，它是模糊集合理论和模糊技术与自动控制技术相结合的产物。随着时代的发展，科技的创新，模糊理论在控制领域取得了广泛的应用。自动驾驶便是其中一个重要的应用对象。 汽车是现代的主要交通工具，自动驾驶系统是交通体系中最重要的部分之一，一方面它可以推动在机器人自主导航方面的研究进程，在航天和水下机器人的应用中起到重要的作用；另一方面这种技术在未来的智能交通系统中的运用既可以避免驾驶员因判断和交通失误而引起的交通事故，提高交通系统效率，又可以最终实现无人驾驶。汽车自动驾驶是一个比较复杂的问题，难以建立精确的数学模型，如果采用模糊控制器，通过一些不精确的观察，执行一些不精确的控制，这个问题就容易解决。 模糊控制原理： 1.车辆的运动模型 现在假设汽车在某处行驶，我们需要达到的目标是：设计一个基于模糊控制的汽车自动驾驶系统，使得无论汽车的起始点在哪儿，汽车都能自动驾驶到设定的目标位置。其中，汽车的任意时刻的位置可以通过GPS获得。根据模糊规则进行推理，选择一条最优的行驶路线达到目标位置。 车辆的系统动力学模型如图1所示 : XOY是地面固定的直角坐标系,V?OcV?为车辆的相对坐标系,V?为车辆的纵向速度, V?为车辆的横向速度. θ为车辆与y 轴的夹角, 到y 轴逆时针为正, 顺时针为负. 对地面固定的坐标系xoy, 车辆的运动模型为

智能无人驾驶汽车计算机控制系统的研究

智能无人驾驶汽车计算机控制系统的研究 发表时间：2018-06-19T16:41:29.473Z 来源：《基层建设》2018年第11期作者：夏荣华 [导读] 摘要：近些年，车辆的无人驾驶概念热持续发酵，该技术旨在让智能机器帮助人们驾驶汽车，让人们能从驾驶中得到解放。 协鑫能源工程有限公司江苏南京 210062 摘要：近些年，车辆的无人驾驶概念热持续发酵，该技术旨在让智能机器帮助人们驾驶汽车，让人们能从驾驶中得到解放。本文从解决无人驾驶中的车辆避碰方向入手，以Freescale 16位微控制器MC9S12XS128作为核心控制单元，用CCD摄像头传感器作为信息采集装置，设计开发一款电动无人驾驶自动避碰智能车，并对该技术方法进行一定的应用展望。 关键词：无人驾驶；智能避碰；MC9S12XS128；CCD? 无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。无人驾驶中的自动避碰技术是车辆行驶安全的重要保障。探测障碍物是实现车辆避碰的前提，方法多种多样，如超声波，红外线，视频采集等。 Dur等人设计了基于光流法的障碍检测算法以及避障算法，分析了光流法的应用优势，并通过光流法获取的环境数据训练人工神经网络，实现了障碍物检测及避障[1]。Seraji等人提出多推理系统决策与多传感器融合算法，该算法叠加了雷达、激光雷达和CCD相机所获得的地面信息，根据传感器信息做出决策，通过分层融合选择算法形成最终决策，实现对障碍物的检测。 本文设计开发的自动避碰智能车采用1：10标准跑车底盘车模，以 Freescale 16 位单片机MC9S12xs128 为核心控制器，对智能车行驶中的道路信息采样、电动动力系统参数、转向控制装置和有关机械机构进行设计开发，完成智能车对障碍避让的快捷响应。 1 自动避碰硬件设计 近年来，互联网技术的迅速发展给汽车制造工业带来了革命性变化的机会。与此同时，汽车智能化技术正逐步得到广泛应用，这项技术简化了汽车的驾驶操作并提高了行驶安全性。而其中最典型也是最热门的未来应用就是无人驾驶汽车[1]。 无人驾驶汽车，是可以通过计算机系统设置进而实现无人驾驶的新型智能化汽车[2]。无人驾驶汽车是人工智能技术、雷达、数学计算、监控设备与北斗导航系统协作实现的，它受计算机系统的控制，实现无人驾驶。目前，无人驾驶技术还停留在研发和实验中，尚未被批准用作商业用途和用作私家车[3]。 据有关数据显示，在意外事故中，以车祸占首位，占意外死亡总数的50%以上。仅以汽车交通事故为例，全世界因交通事故而死亡的人数已超过3000万人，多于世界大战死亡人数。基于高科技研究的无人驾驶汽车，无论在其安全性还是可靠性方面，都极具发展潜力。因此，无人驾驶汽车的研究与发展是降低车祸发生率、保障人民生命安全的重要任务[4]。? 1.1 设计理论? 无人驾驶智能车避碰设计的核心是遇到障碍时如何避让和自动寻迹，实现车辆的稳定行驶。获取有效、可靠的路况信息以及实施合理的车辆控制策略，是车辆开发的关键，现有的道路信息获取方式有光电（激光）传感器、摄像头传感器（CCD）、电磁传感器等。 通过摄像头传感器对道路信息进行检测，可从外部环境中提取较多的有效信息，具有良好的前瞻性，并且通过图像处理与记录算法的协助，可为控制策略提供更多有利条件。 控制策略主要包括转向控制和速度控制，此处采用增量式PID算法并结合智能车控制的实际情况做了一些变动，将计算结果赋给控制舵机的PWMDTY，准确的控制舵机的转角。保证车辆对障碍的反应灵敏度及作出相应措施的操纵性。 1.2 总体设计? 基于Freescale智能车制作思想，该智能车主要由车辆本体、单片机控制器、驱动电机、舵机、转速反馈装置、CCD视频采集装置、调试模块等组成。主要设计工作有动力装置参数确定、转向机构设计、前轮定位参数确定、整车电气系统参数确定。 要使智能车模型的综合性能提高，首先要对底盘各总成元件布置进行合理安排。转向器、电池、摄像头、电路板和电机是智能车模型上主要的部件，其重量占了智能车整备质量的一大半，因此，对转向器、电池、摄像头、电路板和电机位置的合理安排决定了智能车的重心位置的合理性。 1.3 部件设计? 智能车选用飞思卡尔MC9S12XS128微控制器作为控制主件[4]。S12XS 16 位微控制器对一系列成本敏感型汽车车身电子应用进行了优化。S12X 产品满足了用户对设计灵活性和平台兼容性的需求，并在一系列汽车电子平台上实现了可升级性、硬件和软件可重用性、以及兼容性。 驱动电机采用直流伺服电机，在此选用的是RS-380SH型号的伺服电机，直流伺服电机具有优良的速度控制性能，它输出较大的转矩，直接拖动负载运行，同时它又受控制信号的直接控制进行转速调节。 转向舵机是一种位置伺服驱动器，转动范围不能超过180度，适用于需要角度不断变化并保持的控制系统。舵机内部有一个基准电路，产生周期为20MS，宽度1.5MS的基准信号，有一个比较器，将外加信号与基准信号进行比较，判断出方向和大小，从而生产电机的转动信号。舵机的控制信号是PWM信号，利用占空比的变化改变舵机的位置。 视频采集装置采用模拟摄像头，分辨率为356*292。 2 自动避碰软件设计? 软件设计开发基于Codewarrior平台，采用C++编程。 调试模块中采用了软件开发平台Codewarrior IDE自带的Hiwave.exe调试程序和自行开发的Labview调试程序作为主要调试手段，此外还用数据采集卡和数码管显示等辅助调试手段。 3 主要性能参数? 3.1 动力性参数? 动力性是汽车各种性能中最基本、最重要的性能。智能车模选用的驱动电机是型号为RS-380SH，其驱动特性如表1所示。主减速器传动比是电机齿轮与差速器齿轮的传动比，值为76/18=4.2。通过设计计算，本车的动力性指标如表2所示。 3.2 避碰性能参数? 根据汽车理论中的汽车操纵性能评价方法[5]，汽车在紧急情况下的转向要求，本车的设计开发思路是当车辆遇到障碍时是先制动减