自动驾驶分级整理

图1 分级的中文参考

两种自动驾驶分级的区别

NHSTA国家高速路安全管理局

SAE International国际汽车工程师协会

L0：自动化水平

特点：只有环境感知，功能目的是辅助增强驾驶员对环境和危险的感知能力。

驾驶员操作：方向盘、油门、刹车一个都不能少。

L1：特定功能的自动化

驾驶员完全主导。车辆会介入控制1项或者多项，多项功能同时出现的时候，这些功能是工作是分开的。驾驶员可以放弃部分控制权（方向盘、油门&刹车之一），给系统来接管。

特点：此项是大部分公司目前在做的，大部分的功能都是单独一个ECU（Electronic Control Unit电子控制单元）来开发。

驾驶员操作：在ACC（自适应巡航控制系统 Adaptive Cruise Control）情况下，油门和刹车不用；在AEB（自动紧急制动 Automatic Emergency Braking）情况下，刹车可不用（这里不刹车不代表不碰撞，伤害小一些）。

L2：组合功能

驾驶员和汽车来分享控制权。系统同时具有纵向和侧向的自动控制，且具备两项以上。驾驶员可以放弃主要控制权，驾驶员需要观察周围情况，并提供安全操作。驾驶员必须随时待命，在系统退出的时候随时接上。

特点：系统需要进行融合，需要两个ECU进行配合，系统之间进行高度耦合。

驾驶员操作：只要用眼睛看就行，在某些时候车辆自己可以运行。

核心问题：系统不够智能或者没办法提前预知自己不行，退出的警告时间非常短。

L3：有限度的自动驾驶

在某些环境条件下，驾驶员可以完全放弃操控，交给自动化系统进行操控。如果系统需要人员做一些操作，驾驶员偶尔来帮下忙。驾驶员不需要全身关注看车外的情况。

特点：系统某些条件下完全负责整个车辆的操控。

驾驶员操作：系统需要提示帮忙的时候回来，其他时候可以放松；当系统不行的时候，需要驾驶员来帮助。

（NHTSA）L4：全自动驾驶

只要输入出发地和目的地，责任完全交给车辆端。

（SAE）L4：高度自动化

驾驶操作和环境观察仍然都由系统完成。在L3的基础上，人不需要对所有的系统要求进行应答。比如只需要在某些复杂地形或者天气恶劣的情况时，才需要人对系统请求做出决策，而其他情况下系统能独自应付自动驾驶。

（SAE）L5：完全自动化

车上没有方向盘，没有刹车，没有油门，你尽管放心地在车上睡觉、玩手机，因为系统已经可以应付所有的情况。

图2 驾驶员操作概览

图3 L2～L4进化图（英国的工程机械技术公司里卡多的PPT给出的一个L2到L4的自动驾

驶参考路径）

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

自动驾驶核心技术之三：环境感知

自动驾驶核心技术之三：环境感知 自动驾驶四大核心技术，分别是环境感知、精确定位、路径规划、线控执行。环境感知是其中被研究最多的部分，不过基于视觉的环境感知是无法满足无人驾驶要求的。环境感知主要包括三个方面，路面、静态物体和动态物体。对于动态物体，不仅要检测还要对其轨迹进行追踪，并根据追踪结果，预测该物体下一步的轨迹（位置）。这在市区，尤其中国市区必不可少，最典型场景就是北京五道口：如果你见到行人就停，那你就永远无法通过五道口，行人几乎是从不停歇地从车前走过。人类驾驶员会根据行人的移动轨迹大概评估其下一步的位置，然后根据车速，计算出安全空间（路径规划），公交司机最擅长此道。无人车同样要能做到。要注意这是多个移动物体的轨迹的追踪与预测，难度比单一物体要高得多。这就是MODAT(Moving Object Detection and Tracking)。也是无人车最具难度的技术。图：无人车环境感知框架 这是基于激光雷达的环境感知模型，搞视觉环境感知模型研究的人远多于激光雷达。不过很遗憾地讲，在无人车这件事上，视觉不够靠谱。让我们来看计算机视觉的发展历程，神经网络的历史可追述到上世纪四十年代，曾经在八九十年代流行。神经网络试图通过模拟大脑认知的机理，解决各种

机器学习的问题。1986 年Rumelhart，Hinton 和Williams 在《自然》发表了著名的反向传播算法用于训练神经网络，直到今天仍被广泛应用。不过深度学习自80年代后沉寂了许久。神经网络有大量的参数，经常发生过拟合问题，即往往在训练集上准确率很高，而在测试集上效果差。这部分归因于当时的训练数据集规模都较小，而且计算资源有限，即便是训练一个较小的网络也需要很长的时间。神经网络与其它模型相比并未在识别的准确率上体现出明显的优势，而且难于训练。因此更多的学者开始采用诸如支持向量机（SVM）、Boosting、最近邻等分类器。这些分类器可以用具有一个或两个隐含层的神经网络模拟，因此被称作浅层机器学习模型。它们不再模拟大脑的认知机理；相反，针对不同的任务设计不同的系统，并采用不同的手工设计的特征。例如语音识别采用高斯混合模型和隐马尔可夫模型，物体识别采用SIFT 特征，人脸识别采用LBP 特征，行人检测采用HOG 特征。2006年以后，得益于电脑游戏爱好者对性能的追求，GPU性能飞速增长。同时，互联网很容易获得海量训练数据。两者结合，深度学习或者说神经网络焕发了第二春。2012 年，Hinton 的研究小组采用深度学习赢得了ImageNet 图像分类的比赛。从此深度学习开始席卷全球，到今天，你不说深度学习都不好出街了。深度学习与传统模式识别方法的最大不同在于它是从大数据中自动学习特征，而非采用手工设

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

浅析自动驾驶核心技术的路径规划

浅析自动驾驶核心技术的路径规划 无人车的技术路线实际早已确定，那就是轮式机器人的技术路线。这已经从 2007年的DARPA大赛到谷歌福特百度的无人车，超过十年的验证，轮式机器人技术完全适用于无人车。目前所有无人车基础算法的研究都源自机器人技术。 首先来说明三个概念，路径规划、避障规划、轨迹规划。 路径规划通常指全局的路径规划，也可以叫全局导航规划，从出发点到目标点之间的纯几何路径规划，无关时间序列，无关车辆动力学。 避障规划又叫局部路径规划，又可叫动态路径规划，也可以叫即时导航规划。主要是探测障碍物，并对障碍物的移动轨迹跟踪（ Moving Object Detection and Tracking ，一般缩写为MODAT）做出下一步可能位置的推算，最终绘制出一幅包含现存碰撞风险和潜在碰撞风险的障碍物地图，这个潜在的风险提示是100毫秒级，未来需要进一步提高，这对传感器、算法的效率和处理器的运算能力都是极大的挑战，避障规划不仅考虑空间还考虑时间序列，在复杂的市区运算量惊人，可能超过30TFLOPS，这是无人车难度最高的环节。未来还要加入V2X地图，避障规划会更复杂，加入V2X地图，基本可确保无人车不会发生任何形式的主动碰撞。 轨迹规划则源自机器人研究，通常是说机械臂的路径规划。在无人车领域，轨迹规划的定义感觉不统一。有人将避障规划与轨迹规划混淆了。轨迹规划应该是在路径规划和避障规划的基础上，考虑时间序列和车辆动力学对车辆运行轨迹的规划，主要是车纵向加速度和车横向角速度的设定。将设定交给执行系统，转向、油门、刹车。如果有主动悬挂，那么轨迹规划可能还要考虑地形因素。 三大规划是无人车最复杂的部分，算法多不胜数，让人眼花缭乱，这也是百度、谷歌和苹果科技巨头要切入无人车领域的主要原因，这些科技巨头最擅长的就是算法的优化整合。当然传统车厂如福特和丰田，拥有对车辆动力学的绝对优势，在此领域实力并不比科技巨头要差，尤其是丰田，从开源 SLAM到KITTI，软件实力丝毫不次于谷歌。 全局型路径规划不算复杂，前提是有拓扑级地图，这对地图厂家来说很容易的。对于非地

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

自动驾驶高速路上的路径规划算法

如何安全有效的规划行驶路线，是自动驾驶汽车需解决的最大的难题之一。 事实上，路径规划技术，现阶段是一个非常活跃的研究领域。路径规划之所以如此复杂，是因为其涵盖了自动驾驶的所有技术领域，从最基础的制动器，到感知周围环境的传感器，再到定位及预测模型等等。准确的路径规划，要求汽车要理解我们所处的位置以及周边的物体（其他车辆、行人、动物等）会在接下来的几秒钟内采取什么样的行为。另一项关键技术是轨迹生成器（trajectory generator），其产生输入路径规划算法的参考轨迹。 本期重点介绍一种基于C++开发的高速公路路径规划算法。该算法利用jerk minimisation技术，可在模拟器中生成安全且高效的行驶路径。 ·本算法的一些假设如下： ·任何情况下，不会与其他车辆发生事故 ·最大行驶速度为80KMH ·最大加速度为10m/s2 ·最大jerk为10m/s3 ·车辆在不同车道之间不超过3s ·车辆不能超出高速的3条车道 ·车辆不能逆向行驶 本算法的开发难度非常之大 1.自动驾驶汽车的功能层 首先，我们来详细的研究下自动驾驶汽车的功能层（Functional laxxxxyers）。

路径规划需要自动驾驶汽车不同功能层之间的合作、协调。上图给出了一个自动驾驶系统的功能层的配置形式： ·动作控制层：负责控制汽车，使其尽可能的按照“设定的”轨迹形式。该层需要最快的反应速度； ·传感器融合层：负责合并个传感器的输出（如雷达和激光雷达） ·定位层：负责尽可能准确的在地图上定位车辆的位置，并计算其他物体相对于车辆的位置·预测层：负责识别传感器检测到的物体的性质(又名感知)，并根据汽车当前的轨迹、其他车辆的轨迹和场景中的各种元素(如交通灯)预测场景中近未来的变化。这个层的一个重要任务是预测冲突。 ·行为层：该层的主要作用是协调。根据底层的输入信息来决定如何调整行车轨迹 ·轨迹层：负责计算既定条件（速度、距离、车道、jerk等等）下的行车轨迹 生成行车轨迹的方法很多，这里我们采用了Frenet Coordiante System方法。 2.传感器融合层的意义 我们在模拟器中为车辆设置了一系列传感器，它们的输出融合在一起以产生更精确的测量结果。大多数在Level4上的自动驾驶汽车公司在他们的传感器套件中使用雷达、激光雷达和照相机。拥有多种不同类型的传感器至关重要，因为每种传感器都有各自的优缺点。此外，对于同种传感器进行冗余设计，可以减轻传感器故障带来的影响。 在本算法中，模拟器可以提供以下传感器融合功能： ·车辆的位置、速度和方向 ·其他车辆的位置和速度 ·上次提交的车辆行驶轨迹 通过以上信息，我们可以计算车辆与其他车辆的准确距离，并通过行车轨迹来预测与其他车辆的碰撞可能性。 下面我们详细介绍轨迹生成器（Trajectory Generation）。

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

智能网联汽车路径规划与决策控制

第五章智能网联汽车路径规划与决策控制

本章小结 本章的学习目标你已经达成了吗？请通过思考以下问题的答案进行结果检验。序号问题自检结果 1 实现智能驾驶功能模块有哪 些？各模块的作用分别是什 么？ 实现智能驾驶功能的模块可分为环境感知、路 径规划、行为决策和执行控制等关键模块。 各模块的作用： 1）环境感知模块通过各类传感器信息的融合， 使自动驾驶系统能够充分了解和认识环境，并 根据车辆行驶目标做出路径规划，使车辆沿车 道或者高精度地图规划的轨迹行驶。 2）行为决策模块根据路径规划，对汽车要采取 的驾驶行为做出决策，确定车辆应该保持车道、 换道、跟车、超车或者完成任务后泊车； 3）执行控制模块根据行为决策模块确定的行为 模式，控制油门、变速器、制动、转向以及车 身电器等系统，完成具体的动作。 2 汽车智能驾驶环境感知的含 义是什么？ 环境感知是通过摄像头、激光雷达、毫米波雷 达、超声波雷达、陀螺仪、加速度计等传感器， 感知周围环境信息和车辆状态信息。 3 汽车智能驾驶路径规划和局 部规划的含义及区别是什 么？ 路径规划技术是根据环境信息的己知程度，通 过算法搜索出最优或接近最优的路径。而局部 路径规划则是通过传感器为自动驾驶提供有用 的信息确定障碍物和目标点的位置，并规划起 始点到目标点的最优化路径。 4 汽车智能驾驶路径规划有哪 些特点？ 复杂性； 随机性； 多约束性； 多目标性。 5 汽车智能驾驶行为决策和车 辆控制的含义分别是什么？ 智能网联汽车的行为决策是基于环境感知和导 航子系统的信息输出，这包括选择哪条车道， 是否换车道，是否跟车，是否绕道，是否停车。 车辆控制是指控制转向、驾驶和制动，执行规 划决策模块发出需求速度和需求方向盘转角，

自动驾驶关键技术研究

计全世界每年约有120万人死于道路交通伤害，多达5 000万人受伤。如果不采取强有力的预防措施，今后20年中在道路交通事故中死亡和受伤人数将增加约65%错误!未找到引用源。。而自动驾驶汽车可以在很大程度上减少这些问题尤其是交通事故的发生。自动驾驶可分为五个等级，如表1所示。我们的发展目标即为L5级自动驾驶。 表1?自动驾驶分类 等级名称转向、 加速度控制对环境的观察激烈驾驶的应对 应对 工况 LO人工驾驶驾驶员驾驶员驾驶员——L1辅助驾驶驾驶员+系统驾驶员驾驶员部分L2半自动驾驶系统驾驶员驾驶员部分L3高自动驾驶系统系统驾驶员部分L4超高度自动驾驶系统系统系统部分L5全自动驾驶系统系统系统全部自动驾驶作为一种高级“机器人”的应用场景之一，需要在恶劣的天气中，动态的道路条件下保持正常运行。因此，保证在车辆复杂环境下的稳定运行是一项非常重要且有挑战性的工作。边缘导航、目标识别与定位，状态估计以及控制技术的使用，对于自动驾驶的安全性和高效性有了显著提升。在道路检测方面，当前的最新研究显示，一套典型的可靠性道路边缘检测的正确率超过了95%，甚至接近100%。其中，谷歌公司宣称未来的自动驾驶系统不但能够识别所有的交通指示牌，而且能够实现智能避障，并且在汽车上使用座椅或者其他设备代替现有的方向盘。美国的Blanco等人根据美国高速公路自动驾驶研究项目，研究了不同自动驾驶等级条件下的车辆事故发生概率问题，研究发现自动驾驶1级到3级时，随着自动驾驶程度的提高，事故发生的概率降低。然而，2018年3月18日，Uber旗下的自动驾驶汽车，在亚利桑那州测试时与行人发生碰撞，并造成一名女性死亡。通过事故调查显示，事发当日的自动驾驶系统并未检测到死者是否为行人，从而未执行减速或者避 自动驾驶整体可大致分为感知，判断，执行三部分。这就将自动驾驶技术分为目标检测和驾驶策略制定两方面。目前，深度学习技术[2]（机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法）是该领域进行目标检测即感知部分的主流方法，广泛应用于道路分割、分类和车辆的检测任务中，以增强车辆对于驾驶场景的理解能力。如于2018年6月举办的CES Asia展上，大陆集团推出了摄像头MFC 500，此摄像头在上一代摄像头的技术基础上又加入了深度学习算法，凭此提高了车辆的环境感知和目标检测的能力。且该摄像头还能够同基于云端的环境数据互连，以便定位车辆和执行具有前瞻性的驾驶操作。 1 深度强化学习概述 鉴于强化学习的普遍性，所以将强化学习与深度学习相结合成深度强化学习，而深度强化学习则是对驾驶策略制定即判断部分的一个有效的好方法，深度强化学习是深度学习与强化学习的取长补短——将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合，从而使其可以直接根据输入的图像进行控制。 ■1.1 深度学习 机器学习技术已经对我们生活的方方面面造成广泛影响：从网络的搜索引擎到社交网络，再到电子商务。机器学习系统可以用来进行图片的识别、语音的识别等工作。根据学习反馈机制的不同，机器学习方法大体分为监督式学习、非监督式学习和强化学习三种。其中，图像识别使用到的神经网络属于监督学习之一。具体方法一般是首先对系统输入一些有代表性的图片集合，比如房子、猫或者狗等；我们希望机器学习模型能够对上述不同类别的图片根据其真实内容进行一个分类。为了实现此目的，我们需要使用一个数学函数来表示输入与输出的关系，然后使用训练误差来评价 74 | 电子制作 2019年07月

自动驾驶车辆避障路径规划研究综述

2018(5)_____________________E 4n u lf r 汽车工 |j 师 APPLICATIO ■技E3应 摘要：避障作为自动驾驶车辆在行驶过程中非常重要的部分，对发展自动驾驶车辆具有重要意义? 介绍了车辆避障技术;概 括了自动驾驶车辆避障所采用的传统算法和智能算法，分析了各种算法的优缺点以及改进方法。综合考虑车辆在进行避障 过程中采用单一算法的优缺点，得出利用多种算法联合求解而进行避障规划，是未来自动驾驶车辆领域的研究重点与难点。 关键词：自动驾驶车辆;避障;路径规划;智能算法 Research on Obstacle Avoidance Path Planning of Automatic Driving Vehicle^ Abstract ： Obstacle avoidance, as a very important part of the automatic driving vehicle in driving process, is of great significance to the development of driverless vehicles. This paper firstly introduces and analyzes the obstacle avoidance technology of vehicles, summarizes the traditional algorithms and intelligent algorithms used in obstacle avoidance of autopilot vehicles, and analyzes the advantages and disadvantages of various algorithms and their improvement methods. Considering the advantages and disadvantages of using a single algorithm in the process of obstacle avoidance, it is concluded that using multiple algorithms to jointly solve and plan for obstacle avoidance is the focus and difficulty in the field of driverless vehicles in the future. Key words ： Automatic driving vehicle ; Avoidance ; Path planning ; Intelligent algorithm 随着人工智能技术的兴起，以自动驾驶车辆为研 究对象的运动路径规划问题越来越受到重视。而避障 路径规划是自动驾驶车辆的关键部分，对自动驾驶车 辆的研究具有重大意义。在自动驾驶汽车行驶过程中，准确地避开障碍物是智能车辆的基本要求。一个好的 避障路径规划算法可以安全实时地避开障碍物，且具 有较高的乘坐舒适性，从而提高出行效率。文章总结了 目前文献中经常出现的各种适用于自动驾驶车辆路径 规划的算法，分别从算法路径寻优能力、算法实时性及 算法复杂度等方面分析比较了它们在理论上的优势和 缺点，为今后的深人研究提供参考。1 避障技术分析 自动汽车避障技术主要是利用先进的传感器技术 来增强汽车对行驶环境的感知能力，将感知系统获取 的车速、位置等实时信息反馈给系统，同时根据路况与 车流的综合信息判断和分析潜在的安全隐患，并在紧 急情况下自动采取报警提示、制动或转向等措施协助 和控制汽车主动避开障碍，保证车辆安全、高效和稳定 地行驶[1]。采用人工势场法的智能车辆避障原理，如图 =基金项目：重庆市特种车辆动力传动系统关键零部件设计与测试工程技术研究中心开放基金项目支持(csct 2015yfpt -zd sys 30001) 1所示。 环境感知 传车感载器 定位信息处理 控制执行操稳性实际车辆 工车襲型论工执行机构 路径跟随 —? 图1 智能车辆避障原理图 文献[2将避障问题看成有约束的多目标优化问 题，而避障问题的处理前提就在于如何根据当前障碍 物信息以及自身状态信息决策出该采取何种基本驾驶 子操作(分为左换道、 右换道、跟随巡航及制动）。2局部危险避障算法研究2.1智能车局部危险避障概述自动驾驶车辆作为一种具有自主决策能力的智能 机器人，需要从外部环境获取信息并根据信息做出决 策， 从而进行全局路径规划和局部危险状况下的避障。

汽车自动驾驶技术研究

10.16638/https://www.docsj.com/doc/5f3190196.html,ki.1671-7988.2017.02.042 汽车自动驾驶技术研究 余阿东，陈睿炜 （信阳职业技术学院汽车与机电工程学院，河南信阳464000） 摘要：自动驾驶汽车是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车，它的行驶模式可以更加节能高效，可以为国家节省数千亿人民币的交通事故成本、交通拥堵成本以及运输过程中以人力提高生产力的成本。然而由于传感器的可靠性，系统漏洞等原因，现在使用的自动驾驶技术并不那么安全。针对上述内容从提高自动驾驶的可靠性方面，重点对汽车自动驾驶技术的网络化、人工智能、高精度地图、关键传感器、交通基础设施等方面进行研究。 关键词：自动驾驶汽车；节能高效；传感器；人工智能；网络化；高精度地图 中图分类号：U471.23 文献标识码：A 文章编号：1671-7988 (2017)02-124-02 Research on Auto Driving Technology Yu Adong, Chen Ruiwei ( College of automotive and electrical engineering, Xinyang V ocational and Technical College, Henan Xinyang 464000 ) Abstract: An automatic driving car is a kind of intelligent vehicle which can be realized by computer system, Its driving mode can be more energy efficient, can save thousands of billion yuan of traffic accident costs for the country, traffic congestion costs and the cost of manpower in the process of transportation.However, due to the reliability of the sensor, system vulnerabilities and other reasons, the use of automatic driving technology is not so safe.In view of the above content from improving the reliability of automatic driving, focusing on the auto driving technology of the network, artificial intelligence, high precision map, key sensors, transportation infrastructure and other aspects of research. Keywords: automatic driving vehicle; energy saving and high efficiency; sensor; artificial intelligence; network; high precision map CLC NO.: U471.23 Document Code: A Article ID: 1671-7988 (2017)02-124-02 引言 自动驾驶汽车是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车，它依靠人工智能、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。然而由于传感器的可靠性，系统漏洞等原因，现在使用的自动驾驶技术并不那么安全，如最近的特斯拉自动驾驶致死事件，就是因为系统未识别出危险而造成的。针对上述内容从提高自动驾驶的可靠性等方面，重点对汽车自动驾驶技术的网络化、人工智能、高精度地图、关键传感器、交通基础设施等方面进行研究。 1、汽车自动驾驶的网络化技术研究 车联网技术是汽车自动驾驶的关键。能够把所有的实时路况和每辆车的实时位置信息都记录在网络中，协调统筹每辆车的行驶，为每辆车安排合理路线，避免拥堵和交通事故的发生，能够很大程度上提高自动驾驶的可靠性。只是将汽车和路况信息纳入车联网还不够，同时应该将个人信息也纳入这个网络。让每一部手机都装上车联网软件，将每一个人的位置信息都记录于网络，系统可以记录行人的位置移动，从而分析出行人的行走习惯，对汽车撞到行人的可能性做出 作者简介：余阿东（1982-），男，硕士研究生，讲师，就职于信阳职业技术学院汽车与机电工程学院。主要从事汽车技术及汽车零部件加工机床的研究。

自动驾驶汽车培训课件

无人驾驶汽车 自动驾驶汽车，又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种透过电脑系统实现无人驾驶的智能式的汽车。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。现时自动驾驶技术正在研究及测试中，还没有批准作商业营业或私人使用。 都取得了突破性的进展。中国从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年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。 2005年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功， 世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里，其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成的。 无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。 它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。

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。 防抱死制动安全是拉动无人驾驶车需求增长的主要因素。每年，驾驶员们的疏忽大意都会导致许多事故。既然驾驶员失误百出，汽车制造商们当然要集中精力设计能确保汽车安全的系统。"无人"驾驶系统种类繁多，其中有些根本算不上"无人"，还有些活像是科幻小说中的东西。 防抱死制动系统其实就算无人驾驶系统。虽然防抱死制动器需要驾驶员来操作但该系统仍可作为无人驾驶系统系列的一个代表，因为防抱死制动系统的部分功能在过去需要驾驶员手动实现。不具备防抱死系统的汽车紧急刹车时，轮胎会被锁死，导致汽车失控侧滑。驾驶没有防抱死系统的汽车时，驾驶员要反复踩踏制动踏板来防止轮胎锁死。而防抱死系统可以代替驾驶员完成这一操作--并且比手动操作效果更好。该系统可以监控轮胎情况，了解轮胎何时即将锁死，并及时做出反应。而且反应时机比驾驶员把握得更加准确。防抱死制动系统是引领汽车工业朝无人驾驶方向发展的早期技术之一。 另一种无人驾驶系统是牵引或稳定控制系统。这些系统不太引人注目，通常只有专业驾驶员才会意识到它们发挥的作用。牵引和稳定

自动驾驶技术

自动驾驶的开发动向与技术 从自动驾驶技术的开发历史看，应该追溯到1975年，当时是利用计算机的视觉技术进行了自动驾驶研究开发。中途曾一度中断过，但现在又开始火热研究起来。图1表示目前自动驾驶技术的开发历史。从法律和技术层面看，到实际商品化还有许多路要走。人们期待自动驾驶能解决交通事故和环境污染问题，目前正通过产学研进行合作研究。 欧洲对自动驾驶车的开发非常重视，被列为了国家重点项目在推进，目前已取得了一些成果。美国以谷歌为代表在研究自动驾驶技术，在道路上做自动驾驶实验，在内华达州还可申办新的自动驾驶执照。 日本在2008年到2012年之间为了实现安全、环保的物流运输系统，开发了重型卡车自动列队行驶技术。2014年以政府为中心推进自动驾驶车的实际运用（SIP- adus），本文将介绍近年来自动驾驶的技术开发和实际运用动向。

自动驾驶所期待的技术 汽车的自动化技术就是，当驾驶员在驾驶过程中出现思想不集中、打盹现象，可能导致交通事故时，控制系统可以介入驾驶员的操作，辅助驾驶员安全驾驶，该辅助驾驶系统本身已经商品化了。自动驾驶是对该系统的进一步发展，它与驾驶辅助系统的不同点是，以行驶环境感知和危险判断为中心的系统。图2表示辅助驾驶与自动驾驶的差别。面对驾驶辅助系统和自动驾驶，国际上对汽车的自动化级别进行了重新定义，自动化级别定义如表1所示，表示美国SAE（自动驾驶标准委员会）制定的汽车自动化级别定义。 在自动化级别中，从法律和技术层面看，自动化级别2与自动化级别3以上有很大差别，而且是非常根本的差别。具体地讲，自动化级别2对行驶环境认知的最终责任者是驾驶员；自动化级别3以上，对行驶环境认知的最终责任者是控制系统。 为了实现自动化级别3以上的自动驾驶，需要对现在已经实际运用的安全辅助驾驶系统中的传感器技术、信息处理技术性能、智能化和可靠性做进一步提升，日、美、欧正在进行自动化3级以上的自动驾驶技术开发。 表2列出了作者认为自动驾驶所需要的新技术。前方障碍物传感技术是目前驾驶辅助系统和自动驾驶所追求的目标性能，见表3。

列车自动驾驶技术研究和系统设计

计算机应用机车车辆工艺第1期2019年2月 文章编号.1007-6034（2019）01-0044-03DOI：10.14032/j.issn.1007-6034.2019.01.017列车自动驾驶技术研克和糸统设计 汤立新 （中国铁路上海局集团有限公司，上海200071） 摘要：伴随着计算机技术的进步和控制理论的发展，列车自动驾驶技术逐渐成为轨道交通领域 研究的重点，文章通过对既有普通列车自动驾驶技术实现方法的研究得出，列车的自动驾驶不仅 能减轻乘务员的劳动强度，而且还能有效提高客运列车的准点率及货运列车的达速率，是未来轨 道交通技术发展的方向。 关键词：轨道交通；列车；自动驾驶；准点；达速 中图分类号:U284.48文献标识码：B 列车自动控制的实现一般情况下是在列车超速防护设备的基础上，研制列车自动运行控制装置，两套设备共同运行，保证列车的行车安全。本论文所要实现的列车自动驾驶技术便是在列车超速防护设备的基础上，设计自动运行控制装置，从而实现列车的自动驾驶功能。 列车自动驾驶技术是基于各类静态数据（如线路数据、列车运行时刻表等），结合动态信息（如当前轨道电路信息、列车位置、列车速度等），根据既定的优化操纵策略、车辆牵引制动模型实时计算满足安全、平稳、节能、正点要求的“位置-速度”曲线，即优化操纵曲线。然后依据优化操纵曲线，采用较成熟且应用较广的自动化控制算法，控制列车自动运行的系统。此系统通过人工操作进入自动驾驶，自动驾驶时能根据线路情况自动控制列车加速、匀速、惰行、减速、过电分相等运行。 1关键技术 对于实现列车的自动驾驶功能，要对线路数据、机车特性、平稳操纵方法等内容进行研究。本节从运行线路数据、机车特性、平稳操纵、优化操控、PID 算法5方面出发，对实现整个自动驾驶功能的关键技术进行分析说明⑴。 11数据的存储与定位 数据是自动控车功能实现的基础，各种数据相互配合使用，完成自动控车功能所需要的基础信息。收稿日期：2018-07-11 作者简介：汤立新（1966-）,男，高级工程师，本科。 自动控车所需要的基础数据有线路数据、机车数据、行车数据、牵引计算知识库等。这些数据存储于自动驾驶系统内.通过与LKJ运行信息的配合使用，完成了运行线路数据的定位、读取及数据格式的统一规格化处理，其处理流程如图1所示。 I LKJ!-i-i ；朦； !|处： !-------；；___ 机车数蝎 牵弓时偉知 |分析舫瞬条可； 机车撫纵翩］! 初始化计算条件 优化计算I 图1运行线路数据处理图 1.2机车特性研究 不同型号的机车特性不同，本文以HX d3型231轴重机车为例，对机车的牵引和制动特性进行研究。 HX d3型23t轴重机车，牵引力限制及牵引特性控制函数关系见式（1）。 80n①） 640n_64q② 520(”WlOkm/h)｝取最小值(1) 544.8-2.48^(10<”W62km/h).③ .23040/v(v>62km/h)- 44

趋势分析之自动驾驶技术

趋势分析之自动驾驶 AMiner全新功能技术趋势分析Trend analysis（https://www.docsj.com/doc/5f3190196.html,）基于AMiner 2亿篇论文数据进行深入挖掘，包括对技术来源、热度、发展趋势进行研究，进而预测未来的技术前景。技术趋势分析描述了技术的出现、变迁和消亡的全过程，可以帮助研究人员理解领域的研究历史和现状，快速识别研究的前沿热点问题。 自动驾驶技术（autopilot）通常采用激光雷达、摄像头、毫米波雷达作为感知工具，采用机器学习、深度学习算法处理感知工具收集来的动态路况信息生成安全驾驶相关的指令。目前，该项技术被广泛应用于汽车、航空航天等领域。 下面我们用Trend analysis分析自动驾驶领域的研究热点。下图是当前该领域的热点技术趋势分析，通过Trend analysis分析挖掘可以发现当前该领域TOP10的热点研究话题有adaptive control、closed loop systems、stability analysis、neuralnetwork、mathematical model、nonlinear control systems、dynamic surface control、fuzzy control、sliding mode control、nonlinear systems。 根据Trend analysis我们可以发现，当前最热门的话题是adaptive control，该技术从2004年开始研究热度迅速上升。变化较大的Stability analysis 自2007年开始研究热度经历了一定的起伏，但在2016年研究热度迅速回升一跃成为近期热点话题之一。有意思的是dynamic surface control的研究热度尽管近几年相对而言较为低调，但在2010-2013年期间成为了当时热门话题的top3。 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的Naira Hovakimyan教授2008年在IEEE Transactions on Automatic Control上发表了题为“Design and Analysis of a Novel ${\cal L}_1$ Adaptive Control Architecture With Guaranteed Transient Performance”的文章，该篇文章提出了一种新

全自动驾驶系统中的通信技术

全自动驾驶系统中的通信技术 胡雪瑞 摘要：FAO系统是引导城市轨道交通发展趋势的先进客运交通系统，在世界很多城市得到了应用。本文对城市轨道的全自动驾驶系统进行了分析，并提出了其中的通信方案。 1引言 目前，国内许多城市都在建设城市轨道交通网络，那些人口在千万以上的特大城市，其发展往往是跨越式的，要求建设的城市轨道交通在互联互通、安全、快捷、舒适性方面具有很高的水平。FAO系统是引导城市轨道交通发展趋势的先进客运交通系统，在世界很多城市得到了应用。FAO系统与传统系统相比，具有安全可靠性高、增大线路通过能力、提高旅行速度、减少车辆需求量、减少定员、提高服务、降低系统生命周期成本、易于工程实施和城市路网互联互通等优势。 本文第二部分介绍了FAO系统的特点和它的系统组成，并在第三部分着重介绍了FAO 系统中的通信控制部分。第四部分介绍了FAO系统通信方案的选择，并在第五部分介绍了无线传输GSM-R的原理。 2 FAO系统 无人驾驶系统是指列车驾驶员执行的工作完全自动化的、高度集中控制的列车运行系统。无人驾驶系统具备列车自动唤醒启动和休眠、自动出入停车场、自动清洗、自动行驶、自动停车、自动开关车门、故障自动恢复等功能，并具有常规运行、降级运行、运行中断等多种运行模式。实现全自动运营可以节省能源，优化系统能耗和速度的合理匹配。 全自动驾驶系统(简称FAO，Fully Automatic Operation)要求建设的城市轨道交通在互联互通、安全、快捷、舒适性方面具有很高的水平．20世纪90年代，随着通信、控制和网络技术的发展，可以在地车之间实现大容量、双向的信息传输，为高密度、大运量的地铁系统成为真正意义上的FAO系统提供了可能． FAO系统的主要功能是地车的双向信息传输和运营组织的综合与应急处理．车一地信息传输通道是列车运行自动控制系统的重要组成部分．自动控制系统的车载设备完全靠从地面控制中心接受的行车控制命令进行行车，实时监督列车的实际速度和地面允许的速度指令，当列车速度超过地面行车限速，车载设备将实施制动，保证列车的运行安全。 FAO系统实现列车的自动启动及自动运行、车站定点停车、全自动驾驶自动折返、自动出入车辆段等功能，同时对列车上乘客状况、车厢状态、设备状态进行监视和检测，对列车各系统进行自动诊断，将列车设备状况及故障报警信息传送到控制中心，对各种故障和意外情况分门别类，做出处置预案。目前基于CBTC控制的FAO系统的典型组成下图。 3 FAO中的通信控制部分 在FAO系统中，在传统轨道交通通信系统配置的基础上，将主要增加列车上的电视监控系统、广播系统和应急电话系统，使控制中心能随时监控列车和旅客的情况，保证在紧急情况下能与旅客进行直接通信，并直接对列车下达控制命令，确保旅客的安全。增加的通信系统包括以下部分。 (1)控制中心与旅客双向通信的广播与对讲系统。 (2)专用的信息传输系统，实现列车车辆的状态与控制中心的信息传输，主要包括公共服务信息、CCTV视频监视信息等。