自動(dòng)駕駛四大關(guān)鍵技術(shù)演講人：日期:CONTENTS目錄01環(huán)境感知技術(shù)02決策規(guī)劃技術(shù)03高精度定位技術(shù)04控制執(zhí)行技術(shù)05車路協(xié)同技術(shù)06數(shù)據(jù)與仿真技術(shù)01環(huán)境感知技術(shù)多傳感器融合方案激光雷達(dá)超聲波雷達(dá)攝像頭毫米波雷達(dá)通過激光掃描得到汽車周圍環(huán)境的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)，用于識別障礙物和道路標(biāo)志。采集道路圖像，進(jìn)行圖像處理和物體識別，提取車道線、交通標(biāo)志、行人、車輛等信息。用于近距離探測和測量周圍物體的距離，彌補(bǔ)激光雷達(dá)和攝像頭的盲區(qū)。具有穿透煙霧、灰塵等障礙物的能力，用于探測前方車輛和行人的距離、速度和方位。物體識別與追蹤算法深度學(xué)習(xí)算法特征匹配算法跟蹤濾波算法多目標(biāo)跟蹤算法通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法，對采集的圖像進(jìn)行自動(dòng)識別和分類，實(shí)現(xiàn)物體的檢測和識別。通過提取物體的特征，如邊緣、角點(diǎn)、紋理等，與已知物體進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)物體的識別和追蹤。利用卡爾曼濾波、粒子濾波等算法，對物體的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行預(yù)測和跟蹤，提高識別的連續(xù)性和穩(wěn)定性。同時(shí)跟蹤多個(gè)目標(biāo)，避免漏檢和誤檢，提高識別系統(tǒng)的魯棒性。異常天氣適應(yīng)性處理雨雪天氣處理利用圖像去雨雪算法，去除圖像中的雨雪噪聲，提高物體識別的準(zhǔn)確率。02040301光照變化處理利用自適應(yīng)曝光、自適應(yīng)亮度調(diào)整等技術(shù)，應(yīng)對光照突然變化對圖像采集和識別的影響。霧天處理通過圖像增強(qiáng)、濾波等技術(shù)，提高圖像在霧天的對比度，改善視覺效果。夜間及弱光環(huán)境處理采用紅外成像、微光成像等技術(shù)，提高夜間及弱光環(huán)境下的感知能力。02決策規(guī)劃技術(shù)場景理解與路徑建模實(shí)時(shí)環(huán)境感知利用激光雷達(dá)、攝像頭等多種傳感器，實(shí)時(shí)感知車輛周圍的道路、交通信號、障礙物等信息。高精度地圖場景識別與預(yù)測構(gòu)建包含道路信息、交通規(guī)則、障礙物等信息的高精度地圖，為自動(dòng)駕駛車輛提供精準(zhǔn)的道路和路徑規(guī)劃。通過對歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分析，識別當(dāng)前場景并預(yù)測未來可能的場景變化，如道路擁堵、行人橫穿等。123行為決策優(yōu)化算法自主決策根據(jù)實(shí)時(shí)感知到的環(huán)境信息和任務(wù)要求，自主決策車輛的行駛路線、速度和避障策略。01決策優(yōu)化利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，對多種可能的決策進(jìn)行評估和優(yōu)化，選擇最優(yōu)的決策方案。02規(guī)則遵循在決策過程中嚴(yán)格遵守交通規(guī)則，保證自動(dòng)駕駛車輛的安全性和合法性。03動(dòng)態(tài)障礙物避讓策略實(shí)時(shí)路徑調(diào)整在避讓障礙物的同時(shí)，實(shí)時(shí)調(diào)整車輛的行駛路徑，保證車輛能夠順利到達(dá)目的地。03根據(jù)障礙物的類型、位置和速度，制定合適的避讓策略，保證車輛的安全行駛。02避讓策略制定障礙物檢測與識別實(shí)時(shí)檢測并識別車輛周圍的障礙物，包括行人、車輛、動(dòng)物等。0103高精度定位技術(shù)GNSS與慣性導(dǎo)航結(jié)合利用全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）信號，通過多路徑效應(yīng)抑制、接收機(jī)優(yōu)化等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)高精度定位。GNSS信號接收與處理利用加速度計(jì)和陀螺儀等慣性傳感器，通過積分計(jì)算得到車輛的位置、速度和姿態(tài)。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)將GNSS和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，通過卡爾曼濾波算法進(jìn)行誤差修正，提高定位精度。數(shù)據(jù)融合與卡爾曼濾波點(diǎn)云匹配與SLAM技術(shù)利用激光雷達(dá)、攝像頭等傳感器獲取環(huán)境點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過匹配算法與高精度地圖進(jìn)行比對，實(shí)現(xiàn)車輛位置的精確確定。點(diǎn)云匹配SLAM技術(shù)激光雷達(dá)與視覺融合通過同步定位與地圖構(gòu)建（SLAM）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)在未知環(huán)境下車輛的自主導(dǎo)航和定位。結(jié)合激光雷達(dá)和視覺傳感器的優(yōu)勢，提高點(diǎn)云匹配的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。實(shí)時(shí)定位誤差修正實(shí)時(shí)差分定位技術(shù)利用基準(zhǔn)站和移動(dòng)站之間的差分信號，實(shí)時(shí)修正定位誤差，提高定位精度。地圖匹配技術(shù)將車輛行駛軌跡與高精度地圖進(jìn)行匹配，通過地圖信息對定位結(jié)果進(jìn)行修正。誤差建模與補(bǔ)償對定位過程中可能出現(xiàn)的各種誤差進(jìn)行建模和補(bǔ)償，如信號傳播誤差、傳感器誤差等，以提高定位精度和穩(wěn)定性。04控制執(zhí)行技術(shù)車輛動(dòng)力學(xué)模型適配模型校正與驗(yàn)證通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和仿真結(jié)果對模型進(jìn)行校正，確保模型的準(zhǔn)確性和可靠性。03實(shí)時(shí)估計(jì)車輛的動(dòng)力學(xué)參數(shù)，如輪胎側(cè)偏剛度、制動(dòng)力分配等，以優(yōu)化控制策略。02實(shí)時(shí)參數(shù)估計(jì)動(dòng)力學(xué)建模基于車輛的動(dòng)力學(xué)特性進(jìn)行建模，包括輪胎側(cè)滑、轉(zhuǎn)向不足/過度、懸掛系統(tǒng)等因素。01轉(zhuǎn)向/制動(dòng)協(xié)同控制根據(jù)道路和車輛狀態(tài)信息，計(jì)算最優(yōu)的前輪轉(zhuǎn)角，實(shí)現(xiàn)車輛的精確轉(zhuǎn)向。轉(zhuǎn)向控制根據(jù)車速、距離等參數(shù)，計(jì)算各車輪的制動(dòng)力分配，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定、精準(zhǔn)的制動(dòng)。制動(dòng)控制設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)向和制動(dòng)的協(xié)同控制策略，確保車輛在復(fù)雜工況下的穩(wěn)定性和安全性。協(xié)同策略緊急接管響應(yīng)機(jī)制通過生理指標(biāo)、操作行為等監(jiān)測駕駛員狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)駕駛員的接管意圖。駕駛員監(jiān)控接管策略人機(jī)交互設(shè)計(jì)合理的接管策略，包括預(yù)警、輔助和完全接管，確保在緊急情況下車輛的安全。優(yōu)化人機(jī)交互界面，使駕駛員能夠迅速、準(zhǔn)確地接管車輛的控制權(quán)。05車路協(xié)同技術(shù)V2X通信協(xié)議概述DSRC（DedicatedShortRangeCommunications）是一種專用短程通信技術(shù)，而C-V2X（Cellular-V2X）則是基于移動(dòng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)的車路協(xié)同通信技術(shù)。兩種標(biāo)準(zhǔn)各有優(yōu)勢，目前都在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域得到應(yīng)用。DSRC與C-V2X標(biāo)準(zhǔn)V2X通信協(xié)議應(yīng)用V2X通信協(xié)議主要應(yīng)用于智能交通系統(tǒng)（ITS）中，包括車輛安全、交通管理、出行服務(wù)等多個(gè)方面，是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛和智能交通的重要手段。V2X（VehicletoX）通信協(xié)議實(shí)現(xiàn)了車與車、車與路、車與人、車與交通設(shè)施之間的信息交換和協(xié)同，是自動(dòng)駕駛中車路協(xié)同技術(shù)的重要組成部分。V2X通信協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)云端協(xié)同決策架構(gòu)01云端協(xié)同決策是指將車輛、道路、交通設(shè)施等多方面的信息匯聚到云端，通過大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理和分析，為自動(dòng)駕駛車輛提供最優(yōu)的決策方案。云端協(xié)同決策概述02云端協(xié)同決策架構(gòu)主要包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理層、決策層和應(yīng)用層四個(gè)層次。其中，數(shù)據(jù)采集層負(fù)責(zé)采集車輛、道路、交通設(shè)施等多方面的信息；數(shù)據(jù)處理層負(fù)責(zé)對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析和挖掘；決策層根據(jù)處理結(jié)果生成決策方案；應(yīng)用層則將決策方案應(yīng)用到自動(dòng)駕駛車輛上。云端協(xié)同決策架構(gòu)組成03云端協(xié)同決策可以實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化和實(shí)時(shí)響應(yīng)，提高自動(dòng)駕駛車輛的安全性和效率。但是，云端協(xié)同決策也面臨著數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)、通信延遲等方面的挑戰(zhàn)。云端協(xié)同決策的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)路側(cè)設(shè)備交互接口路側(cè)設(shè)備交互接口概述路側(cè)設(shè)備交互接口是指自動(dòng)駕駛車輛與道路基礎(chǔ)設(shè)施（如信號燈、交通標(biāo)志、交通監(jiān)控設(shè)備等）進(jìn)行信息交換的接口。路側(cè)設(shè)備交互接口類型路側(cè)設(shè)備交互接口應(yīng)用路側(cè)設(shè)備交互接口包括有線接口和無線接口兩種類型。有線接口主要通過物理連接實(shí)現(xiàn)車輛與路側(cè)設(shè)備之間的信息交換；無線接口則通過無線通信技術(shù)（如Wi-Fi、藍(lán)牙、5G等）實(shí)現(xiàn)車輛與路側(cè)設(shè)備之間的信息交換。路側(cè)設(shè)備交互接口主要應(yīng)用于自動(dòng)駕駛車輛的定位、導(dǎo)航、路況感知、信號控制等方面，是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛車輛與道路基礎(chǔ)設(shè)施之間協(xié)同工作的重要基礎(chǔ)。12306數(shù)據(jù)與仿真技術(shù)駕駛場景庫構(gòu)建場景多樣性涵蓋城市、鄉(xiāng)村、高速公路、山路、夜間等不同駕駛場景，確保自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能夠適應(yīng)各種環(huán)境。01標(biāo)注準(zhǔn)確性對場景中的道路、交通標(biāo)志、障礙物等進(jìn)行精確標(biāo)注，為模型訓(xùn)練提供準(zhǔn)確數(shù)據(jù)。02數(shù)據(jù)更新與擴(kuò)展定期更新場景庫，加入新的駕駛場景和道路類型，提高系統(tǒng)泛化能力。03仿真度高模擬真實(shí)駕駛環(huán)境和車輛動(dòng)態(tài)特性，提高測試結(jié)果的準(zhǔn)確性。01安全性強(qiáng)無需實(shí)際車輛和道路，降低測試成本和風(fēng)險(xiǎn)。02可重復(fù)性可重復(fù)測試同一場景，驗(yàn)證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。03可擴(kuò)展性可根據(jù)測試需求，靈活調(diào)整測試場景和參數(shù)。04虛擬仿真測