無人駕駛汽車原理概述PPT學(xué)習(xí)教案

1、會計學(xué)1無人駕駛汽車原理概述無人駕駛汽車原理概述無人駕駛汽車是一種智能汽車，也可以稱之為輪式移動機(jī)器人，主要依靠車內(nèi)的以計算機(jī)系統(tǒng)為主的智能駕駛儀來實現(xiàn)無人駕駛。 無人駕駛汽車是通過車載傳感系統(tǒng)感知道路環(huán)境，自動規(guī)劃行車路線并控制車輛到達(dá)預(yù)定目標(biāo)的智能汽車。無人駕駛汽車圖片它是利用車載傳感器來感知車輛周圍環(huán)境，并根據(jù)感知所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息，控制車輛的轉(zhuǎn)向和速度，從而使車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛。 集自動控制、體系結(jié)構(gòu)、人工智能、視覺計算等眾多技術(shù)于一體，是計算機(jī)科學(xué)、模式識別和智能控制技術(shù)高度發(fā)展的產(chǎn)物，也是衡量一個國家科研實力和工業(yè)水平的一個重要標(biāo)志，在國防和國民經(jīng)濟(jì)領(lǐng)

2、域具有廣闊的應(yīng)用前景 。概念概述第1頁/共22頁Google無人駕駛汽車的原理第2頁/共22頁激 光 發(fā) 射 器雷 達(dá)攝 像 頭處 理 器2 23 34 41 1第3頁/共22頁Google無人駕駛汽車的原理第4頁/共22頁Google無人駕駛汽車的原理激光發(fā)射器是Google car中最為昂貴的器材，它可以一邊旋轉(zhuǎn)一邊不間斷的發(fā)射64束射程可達(dá)120m的激光束并接受，根據(jù)接受到的時間差別，計算出物體與汽車的距離，從而繪制出周圍的3D地形圖，發(fā)射與接受的頻率十分迅捷，幾乎達(dá)到實時傳送，綜合數(shù)據(jù)可以得到物體形狀大小運(yùn)動軌跡。第5頁/共22頁Google無人駕駛汽車的原理第6頁/共22頁Googl

3、e無人駕駛汽車的原理第7頁/共22頁Google無人駕駛汽車的原理車載雷達(dá)可以彌補(bǔ)激光發(fā)射器的一些盲點，可以準(zhǔn)確得到汽車運(yùn)行的相對速度。第8頁/共22頁Google無人駕駛汽車的原理第9頁/共22頁Google無人駕駛汽車的原理Google car擁有兩個攝像頭，兩者保持著一定的距離，如同人類的雙眼視差，可以幫助汽車確定自己的位置以及行進(jìn)速度，攝像頭有激光發(fā)射器不可替代的作用，可以辨識道路上的信號燈與信號標(biāo)示，保證自身運(yùn)行遵循交通規(guī)則。第10頁/共22頁Google無人駕駛汽車的原理第11頁/共22頁Google無人駕駛汽車的原理處理器會整合上述所有的傳感器，所有數(shù)據(jù)流與Google地圖整合后

4、形成一幅實時周邊地形圖。第12頁/共22頁Google無人駕駛汽車的原理第13頁/共22頁國內(nèi)對無人駕駛汽車的研究第14頁/共22頁國 防 科 技 大 學(xué) 自 主 研 制的 紅 旗 H Q 3 無 人 車1 1紅旗HQ3無人駕駛轎車不僅環(huán)境識別速度快，適應(yīng)性強(qiáng)，能實時處理岔道、斑馬線和虛線；對車體姿態(tài)變動，自然光照變化及樹木、路橋陰影都具有較強(qiáng)的自適應(yīng)力。而且擁有較強(qiáng)的命令執(zhí)行系統(tǒng)，能夠忠實地執(zhí)行“大腦”發(fā)出的各種控制命令，在高速公路上，最高速度已達(dá)到150公里 /小時。目前，該系統(tǒng)已實現(xiàn)了小型化并和原車很好地融為了一體，在車廂內(nèi)根本看不到自主駕駛系統(tǒng)的其它任何部件，并保持了車廂的原來風(fēng)格。紅

5、旗HQ3無人（自主）駕駛系統(tǒng)已獲得了進(jìn)一步提升和應(yīng)用，這標(biāo)志著該產(chǎn)品已向?qū)嵱没较蜻~出了一大步。2011年7月14日首次完成了從長沙到武漢286公里的高速全程無人駕駛試驗第15頁/共22頁百 度 無 人 駕 駛 汽 車2 2百度無人駕駛汽車可自動識別交通指示牌和行車信息，具備雷達(dá)、相機(jī)、全球衛(wèi)星導(dǎo)航等電子設(shè)施，并安裝同步傳感器。車主只要向?qū)Ш较到y(tǒng)輸入目的地，汽車即可自動行駛，前往目的地。在行駛過程中，汽車會通過傳感設(shè)備上傳路況信息，在大量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行實時定位分析，從而判斷行駛方向和速度，百度無人駕駛車國內(nèi)首次實現(xiàn)城市、環(huán)路及高速道路混合路況下的全自動駕駛。第16頁/共22頁中 外 路 線 差

6、 異技術(shù)路線不同：谷歌的無人駕駛汽車走的是基于導(dǎo)航技術(shù)的路線，投入很高，也有很多創(chuàng)新技術(shù)的應(yīng)用。而國防科技大學(xué)的無人駕駛汽車HQ3，其“大腦”是藏在后備廂里的計算機(jī)設(shè)備，車輛沒有GPS等導(dǎo)航設(shè)備，完全是利用自身的“環(huán)境傳感器” 來識別道路標(biāo)線，進(jìn)而依靠車載的智能行為決策和控制系統(tǒng)，實現(xiàn)正常匯入高速公路的密 集車流中自主駕駛。估計中國的無人駕駛技術(shù)路線未來將會與國外逐漸趨同。 研發(fā)主體不同：歐美無人駕駛技術(shù)多為信息和汽車行業(yè)推動，中國的無人駕駛研發(fā)主體多為高校和國防單位。雖然中國車企已經(jīng)和高校聯(lián)合，提前投入到智能輔助駕駛系統(tǒng)的研發(fā)中，但作為終極技術(shù)的無人駕駛，目前只有個別主流車企開始研發(fā)。第17

7、頁/共22頁無 人 駕 駛 汽 車 產(chǎn) 業(yè) 化 瓶 頸 一般無人駕駛汽車使用的激光掃描儀無法穿越固體障礙物，如果有行人突然出現(xiàn)在車道上，掃描儀是無法及時檢測的。無人駕駛汽車不僅需要留意周邊的其他車輛，還必須能夠檢測到周圍的路人、車道、停止線、交通標(biāo)識、交通燈等等一系列因素；也需要有預(yù)測諸如目前行駛的車 道是否會在幾百米之外終止、 前方道路上是否有停泊車輛等問題的能力。此外，當(dāng)路面上有積雪 時，無人駕駛汽車經(jīng)常會面臨無法“看清”道路標(biāo)志及其他線索的難題，而電腦必須利用這些信息才能進(jìn)行正確的定位。第18頁/共22頁解 決 方 法 概 述 參考一些國內(nèi)關(guān)于計算機(jī)視覺導(dǎo)航的研究，研究方向主要可以從此入

8、手。1）基礎(chǔ)矩陣是對來自同一景物的兩幅未標(biāo)定的圖像進(jìn)行分析的基本工具，而對于基礎(chǔ)矩陣的估計是諸如攝像機(jī)標(biāo)定，運(yùn)動分析等視覺應(yīng)用的第一步。似然估計的最優(yōu)修正來初始LM算法，最終給出基礎(chǔ)矩陣的解，并選取模擬圖像與真實圖像分別對不同的算法進(jìn)行仿真對比實驗，結(jié)果表明所給出的改進(jìn)算法具有更高的精度與效率。2)在視覺導(dǎo)航系統(tǒng)中，對目標(biāo)的運(yùn)動分析需要獲得測量誤差的具體描述，而在成像過程當(dāng)中，計算機(jī)視覺的傳感器存在三類不同性質(zhì)的誤差：首先是光學(xué)系統(tǒng)的非線性畸變，這可在攝像機(jī)標(biāo)定過程中事先校正；其次是圖像噪聲，它主要影響特征檢測的定位精度；最后是由于傳感器數(shù)字圖像的空間量化效應(yīng)帶來的特征像素定位誤差。3)對于視覺導(dǎo)航系統(tǒng)，可以采用極線幾何約束來求解航天器的位置和姿態(tài)，然而該方法的求解精度及穩(wěn)定性不高。建立了視覺導(dǎo)航系統(tǒng)的濾波模型，將中心差分卡爾曼濾波算法應(yīng)用到視覺導(dǎo)航系統(tǒng)中，并將該算法與極線幾何約束的結(jié)果進(jìn)行了仿真分析比較，結(jié)果表明該算法具有更高的精度和穩(wěn)定性，能夠很好的估計航天器的相對位置與姿態(tài)信息。第19頁/共22頁參 考 文 獻(xiàn)1.基于計算機(jī)視覺技術(shù)的無人機(jī)自動導(dǎo)航研究_陶琨2.月球車導(dǎo)航中計算機(jī)視覺的應(yīng)用_胡智勇3.計算機(jī)視覺導(dǎo)航綜述_吳琳4.基于計算機(jī)視覺