智能驾驶：构建出行方式的智慧科技支持.pptx

汇报人：PPT可修改智能驾驶：构建出行方式的智慧科技支持2024-01-19

目录智能驾驶概述与发展趋势感知与定位技术决策与规划技术控制与执行技术人工智能在智能驾驶中应用智能驾驶系统设计与实现智能驾驶挑战与未来发展

01智能驾驶概述与发展趋势Chapter

智能驾驶是指通过先进的传感器、控制器、执行器等装置，运用现代通信与网络技术、人工智能技术、自动控制技术等，实现车与X（人、车、路、云等）智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，可实现“安全、高效、舒适、节能”行驶，并最终实现替代人来操作的新一代汽车。智能驾驶的核心技术包括环境感知技术（如雷达、摄像头等传感器技术）、智能决策技术（如深度学习、强化学习等人工智能技术）、控制执行技术（如线控底盘技术等）以及V2X通信技术（如车路协同、车车协同等通信技术）。定义核心技术智能驾驶定义及核心技术

目前，全球智能驾驶发展呈现加速态势。美国、欧洲、日本等发达国家和地区纷纷加大投入，推动智能驾驶技术研发和产业化。我国也高度重视智能驾驶发展，在政策扶持、基础设施建设等方面取得了积极进展。国内外发展现状未来，智能驾驶将呈现以下发展趋势：一是技术不断迭代升级，实现更高级别的自动驾驶；二是应用场景不断拓展，从高速公路、城市道路向复杂场景延伸；三是产业生态不断完善，形成涵盖芯片、传感器、算法、整车制造等环节的完整产业链。发展趋势国内外发展现状与趋势分析

政策法规概述各国政府纷纷出台政策法规，推动智能驾驶发展。例如，美国制定了《自动驾驶系统2.0：安全愿景》等政策法规，为智能驾驶发展提供指导；我国也发布了《智能汽车创新发展战略》等政策法规，明确智能驾驶发展目标和路径。对智能驾驶的影响政策法规对智能驾驶的影响主要体现在以下几个方面：一是推动技术研发和产业化进程；二是规范市场秩序和保障消费者权益；三是促进跨行业合作和协同创新。同时，政策法规也需要不断完善和调整，以适应智能驾驶快速发展的需求。政策法规对智能驾驶影响

02感知与定位技术Chapter

通过发射激光束并测量反射回来的时间，精确测量周围物体的距离和形状，实现环境的三维建模。激光雷达（LiDAR）摄像头毫米波雷达（Radar）超声波传感器捕捉道路标志、交通信号和障碍物等视觉信息，通过图像识别技术进行处理和分析。利用无线电波检测周围物体的距离和速度，具有穿透雾、霾等恶劣天气的能力。通过发射超声波并测量反射回来的时间，实现近距离物体的检测和测距。传感器类型及其作用

利用神经网络模型对大量数据进行学习，实现对复杂环境的准确感知和识别。深度学习算法特征提取算法多传感器融合算法从传感器数据中提取出关键特征，如边缘、角点等，用于后续的目标检测和跟踪。将不同传感器的数据进行融合，提高感知系统的准确性和鲁棒性。030201环境感知算法研究

高精度地图与定位技术应用高精度地图提供厘米级精度的道路信息、交通标志、障碍物等，为智能驾驶提供精确的环境模型。定位技术利用GPS、北斗等卫星导航系统，结合惯性导航、视觉定位等技术，实现车辆的高精度定位和导航。地图与定位数据融合将高精度地图与实时定位数据进行融合，为智能驾驶提供准确的位置和姿态信息。

03决策与规划技术Chapter

基于学习的行为决策利用机器学习、深度学习等方法，从大量驾驶数据中学习决策策略，实现更智能的决策。基于强化学习的行为决策通过与环境交互，不断试错并优化决策策略，实现自适应的驾驶行为决策。基于规则的行为决策通过预设规则，根据驾驶环境和车辆状态进行决策，如跟车、换道等。行为决策模型设计

基于图搜索的路径规划将驾驶环境建模为图，利用搜索算法（如Dijkstra、A*等）寻找最优路径。基于采样的路径规划通过随机采样生成候选路径，并评估每条路径的优劣，选择最优路径。基于学习的路径规划利用机器学习、深度学习等方法，从驾驶数据中学习路径规划策略，实现更智能的路径规划。路径规划算法研究030201

通过语音识别和语音合成技术，实现驾驶员与车辆之间的语音交互，提高驾驶安全性和便捷性。语音交互利用计算机视觉技术识别驾驶员的手势，实现手势控制车辆功能，提供更加自然的交互方式。手势识别通过分析驾驶员的情感状态，调整车辆的决策和行为，提供更加人性化的驾驶体验。情感计算多模态交互在决策中应用

04控制与执行技术Chapter

基于车辆运动学原理，建立描述车辆位置、速度、加速度等运动状态的数学模型。车辆运动学建模综合考虑车辆质量、惯性、阻力等因素，建立描述车辆受力情况和动态响应的数学模型。车辆动力学建模通过实车试验或仿真手段，获取模型参数，提高模型的准确性和实用性。模型参数辨识车辆动力学模型建立

基于车辆动力学模型，采用预测控制算法，实现对未来行驶轨迹的规划和跟踪。预测控制根据车辆状态和道路环境信息，自