近日，总投资10亿元、国内首个L4级自动驾驶开放测试基地项目在重庆市永川区开工，将设立百度Apollo自动驾驶测试运营中心，打造形成具备“虚拟仿真+封闭试验+开放测试”全链条试验检测服务能力。
图片来源：永川高新区
除了重庆测试区，目前我国有不少智能网联测试基地也在积极采用“模拟仿真+实际路测”的模式推动自动驾驶技术落地，比较有代表性的就是位于湖南的国家智能网联汽车（长沙）测试区。该测试区不仅将自动驾驶仿真实验室作为发展的重点之一，还与腾讯的自动驾驶团队强强联手。
那么，在实际路测之外，行业为何纷纷“玩”起模拟仿真？
模拟仿真成刚需
当自动驾驶进入到以Robotaxi为代表的公开道路测试阶段时，如何提升测试效率、更加精进技术、加快落地速度，成为行业迫切需要解决的问题。
美国著名智库兰德公司曾经估计,如果想让一辆L5级别的自动驾驶车辆正式上路,需要经过110亿英里的测试。这就意味着，即便是一支拥有100辆测试车的自动驾驶车队，以25英里(40公里)每小时的平均时速7×24小时一刻不停歇地测试，也需要花费大约500年的时间。从企业层面来看，即便是头部企业Waymo，截止到2020年初也只完成了2000万英里的自动驾驶路测，离110亿英里的目标还很远。
可以看出，推动自动驾驶车辆上路仅仅依靠实际道路测试，并不现实。而此时，自动驾驶模拟仿真的重要性就凸显出来了。
对于工程师而言，开发自动驾驶相关功能所需的算法和传感器配置，即使进行了1000万英里的道路测试仍然无法生成足够多有价值的数据，而模拟仿真一天的行驶里程就可以达到1000万英里。不需要在实际道路上进行测试、不费油、不用交过桥费，更重要的是不用承担风险，对自动驾驶领域的玩家来说，重要程度不言而喻。
当前，全球各大车企正在研究用仿真测试里程来取代一部分实际路测里程，也就是自动驾驶测试90%通过模拟仿真平台完成，9%通过测试场完成，1%通过实际道路测试完成。线上的模拟仿真测试已经成为加速自动驾驶技术研发和测试落地的重要手段。
早在2017年，Waymo高级软件工程师詹姆斯·斯托特就开创了Carcraft，一个如黑客帝国般的虚拟现实世界。Waymo的自动驾驶车辆在实地路测时遇到的许多情况可以直接在Carcraft中进行模糊化，程序员可以将多种情况进行叠加创造出各种极端情况，而在模拟器中得到的数据又可以反馈给现实世界的测试车。
目前，Carcraft的虚拟车队中有25000台汽车，这些虚拟车队的车辆每天24小时都运行在谷歌的数据中心。得益于这样的数据闭环，2019年7月，Waymo对外公布了所达成的最新里程碑：模拟自动驾驶测试总里程已经达到了100亿英里，且支持Waymo车型进行大规模测试。
图片来源：Waymo官网
此外，去年年底，Waymo 还收购英国仿真技术公司Latent Logic，后者开发的AI技术能够通过“模仿学习”来构建逼真的人类驾驶行为，帮助Waymo实现更加贴近现实的仿真技术。
不仅是Waymo，因为撞人致死事件一直萎靡不振的Uber，显然不能让自己落后太多。
去年年底Uber计划收购一家仿真软件开发商Foresight，目前已与后者展开深入谈判。其实，这不是Uber第一次收购自动驾驶相关技术公司。去年6月份，Uber就打算收购西雅图初创公司Mighty AI，后者专注于为计算机视觉模型研发训练数据。
国内企业加速研发
国内相关企业亦意识到，想要加快自动驾驶落地，模拟仿真测试必不可少。
事实上，目前很多主流的仿真测试系统都是根据游戏引擎开发的，例如微软的AirSim，英特尔的Carla……国内科技公司更是紧跟时局，加紧研究仿真测试，目前已经颇具成效，同样在游戏领域占有话语权的腾讯当然也不甘示弱。
腾讯基于其强大的游戏引擎，开发了TADSim自动驾驶仿真测试软件。作为一家拥有丰富游戏开发经验和技术储备的科技公司，腾讯将游戏引擎与工业级车辆动力学模型、虚实一体交通流等技术相结合，打造了无限趋近真实世界场景的线上仿真环境。
图片来源：腾讯官网
结合采集的交通流数据以及极端交通场景的模拟，TADSim可进行各种激进驾驶、极端情况的自动驾驶测试。同时，TADSim内置的高精度地图可以完成感知、决策、控制算法等实车上全部模块的闭环仿真验证，这套软件还可以完成阴晴雨雪各种天气、光照的模拟，大大提高自动驾驶测试效率。
作为同属“BAT”的百度当然同样不甘示弱。
早在2018年底，百度就与Unity Technologies建立合作伙伴关系，一起研发实时仿真产品，该产品将创建虚拟环境，让开发人员在现实模拟环境中测试自动驾驶汽车。
不满足于与实时3D研发平台合作，百度更是花费大量的心血自行研发自动驾驶仿真系统。
2019年3月，百度论文登上《Science》杂志子刊《Science Robotics》，该论文提出了一套全新的自动驾驶仿真系统：增强现实的自动驾驶仿真系统（AADS）。AADS系统包含一套全新开发的基于数据驱动的交通流仿真框架和一套全新的基于图像渲染的场景图片合成框架，通过AADS系统，自动驾驶系统测试时可提升测试效果，不断精进自动驾驶算法。同年7月，Apollo平台迎来5.0版升级，新增了车辆动力学模型，这一技术一下将传统方式建模结果在误差上减少了80%。
图片来源：百度官网
除了早早入局的百度和腾讯，作为汽车领域中的后来者，华为在自动驾驶云服务赋能上也有着自己的逻辑。
华为的逻辑是通过“八爪鱼”构建一个按需获取的全栈云平台，除了可以迈过数据处理这座高山，还能覆盖自动驾驶的模型、训练、仿真、标注等全生命周期业务。因而“八爪鱼”可以向用户提供以下几种核心能力：处理海量数据，自动化挖掘及标注；软硬件加速，提升训练及仿真效率；丰富的仿真场景；云管端芯协同，车云无缝对接。
图片来源：华为官网
其中仿真场景就是通过集成场景设计和数据驱动的方法，合计提供超过1万个仿真场景，系统每日虚拟测试里程可超过500万公里，支持3000个实例的并发测试。由此可见仿真能力只是其数据闭环中的一个环节，这个环节只有与其他环节合作才能发挥出最大的组合优势。
华为表示，未来还会将高精地图、5G及V2X技术等能力集成到“八爪鱼”中，如此看来，“不造车”的华为在仿真市场的布局颇为宏大。
目前行业内已经达成共识，模拟仿真平台是下一个兵家必争之地，不仅是行业巨头，以AutoX、文远知行、小马智行、希迪智驾等为代表的几乎所有的自动驾驶初创公司也根据各自的需求，自主研发模拟仿真环境。与此同时，行业也逐渐培育了诸如赛目科技、51VR等在自动驾驶模拟仿真测试平台有所专长的独角兽。
据专业人士预计，到2023年仿真软件与测试的国际市场总规模约在百亿美元左右，适用于自动驾驶系统的仿真技术将会被大规模地应用于汽车产品的研发流程当中。虽说仿真测试并不能真的替代实际测试，但至少在迈向自动驾驶车辆量产的路上，企业能够少走一点弯路，加速商用落地的到来。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
《自动驾驶系统设计及应用》百度网盘pdf最新全集下载:链接：
自动驾驶是汽车行业新一轮的技术革命，推动着传统汽车行业快速转型升级，是未来汽车的发展趋势。自动驾驶技术有利于改善汽车交通安全、提高交通运输效率、实现节能减排、促进产业转型等。《中国制造2025》规划中已将智能网联汽车列入未来十年国家智能制造发展的重点领域，明确指出到2020年要掌握智能辅助驾驶总体技术及各项关键技术，到2025年要掌握自动驾驶总体技术及各项关键技术。本文将介绍自动驾驶等级分类标准、自动驾驶软硬件架构图以及自动驾驶涉及到的关键技术等。 美国汽车工程师协会根据汽车智能化程度将自动驾驶分为L0-L5共6个等级：其中L0为无自动化（No Automation， NA），即传统汽车，驾驶员执行所有的操作任务，例如转向、制动、加速、减速或泊车等；L1为驾驶辅助(Driving Assistant， DA)，即能为驾驶员提供驾驶预警或辅助等，例如对方向盘或加速减速中的一项操作提供支持，其余由驾驶员操作；L2为部分自动化（Partial Automation，PA），车辆对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶，驾驶员负责其他驾驶操作；L3为条件自动化（Conditional Automation，CA），即由自动驾驶系统完成大部分驾驶操作，驾驶员需要集中注意力以备不时之需；L4为高度自动化（High Automation，HA），由车辆完成所有驾驶操作，驾驶员不需要集中注意力，但限定道路和环境条件；L5为完全自动化（Full Automation， FA），在任何道路和环境条件下，由自动驾驶系统完成所有的驾驶操作，驾驶员不需要集中注意力。 自动驾驶汽车的软硬件架构如图2所示，主要分为环境认知层、决策规划层、控制层和执行层。环境认（感）知层主要通过激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、车载摄像头、夜视系统、GPS、陀螺仪等传感器获取车辆所处环境信息和车辆状态信息，具体来说包括：车道线检测、红绿灯识别、交通标识牌识别、行人检测、车辆检测、障碍物识别和车辆定位等；决策规划层则分为任务规划、行为规划和轨迹规划，根据设定的路线规划、所处的环境和车辆自身状态等规划下一步具体行驶任务（车道保持、换道、跟车、超车、避撞等）、行为（加速、减速、转弯、刹车等）和路径（行驶轨迹）；控制层及执行层则基于车辆动力学系统模型对车辆驱动、制动、转向等进行控制，使车辆跟随所制定的行驶轨迹。 自动驾驶技术涉及较多的关键技术，本文主要介绍环境感知技术、高精度定位技术、决策与规划技术和控制与执行技术。 环境感知指对于环境的场景理解能力，例如障碍物的类型、道路标志及标线、行车车辆的检测、交通信息等数据的语言分类。定位是对感知结果的后处理，通过定位功能从而帮助车辆了解其相对于所处环境的位置。环境感知需要通过传感器获取大量的周围环境信息，确保对车辆周围环境的正确理解，并基于此做出相应的规划和决策。 自动驾驶车辆常用的环境感知传感器包括：摄像头、激光雷达、毫米波雷达、红外线和超声波雷达等。摄像头是自动驾驶车辆最常用、最简单且最接近人眼成像原理的环境感知传感器。通过实时拍摄车辆周围的环境，采用CV技术对所拍摄图像进行分析，实现车辆周围的车辆和行人检测以及交通标志识别等功能。摄像头的主要优点在于其分辨率高、成本低。但在夜晚、雨雪雾霾等恶劣天气下，摄像头的性能会迅速下降。此外摄像头所能观察的距离有限，不擅长于远距离观察。毫米波雷达也是自动驾驶车辆常用的一种传感器，毫米波雷达是指工作在毫米波段（波长1-10 mm ，频域30-300GHz）的雷达，其基于ToF技术（Time of Flight）对目标物体进行检测。毫米波雷达向外界连续发送毫米波信号，并接收目标返回的信号，根据信号发出与接收之间的时间差确定目标与车辆之间的距离。因此，毫米波雷达主要用于避免汽车与周围物体发生碰撞，如盲点检测、避障辅助、泊车辅助、自适应巡航等。毫米波雷达的抗干扰能力强，对降雨、沙尘、烟雾等离子的穿透能力要比激光和红外强很多，可全天候工作。但其也具有信号衰减大、容易受到建筑物、人体等的阻挡，传输距离较短，分辨率不高，难以成像等不足。激光雷达也是通过ToF技术来确定目标位置与距离的。激光雷达是通过发射激光束来实现对目标的探测，其探测精度和灵敏度更高，探测范围更广，但激光雷达更容易受到空气中雨雪雾霾等的干扰，其高成本也是制约其应用的主要原因。车载激光雷达按发射激光束的数量可分为单线、4线、8线、16线和64线激光雷达。可以通过下面这个表格（表1），对比主流传感器的优势与不足。 自动驾驶环境感知通常采用“弱感知+超强智能”和“强感知+强智能”两大技术路线。其中“弱感知+超强智能”技术是指主要依赖摄像头与深度学习技术实现环境感知，而不依赖于激光雷达。这种技术认为人类靠一双眼睛就可以开车，那么车也可以靠摄像头来看清周围环境。如果超强智能暂时难以达到，为实现无人驾驶，那就需要增强感知能力，这就是所谓的“强感知+强智能”技术路线。相比“弱感知+超强智能”技术路线，“强感知+强智能”技术路线的最大特征就是增加了激光雷达这个传感器，从而大幅提高感知能力。特斯拉采用“弱智能+超强智能”技术路线，而谷歌Waymo、百度Apollo、Uber、福特汽车等人工智能企业、出行公司、传统车企都采用“强感知+强智能”技术路线。 定位的目的是获取自动驾驶车辆相对于外界环境的精确位置，是自动驾驶车辆必备的基础。在复杂的地市道路行驶，定位精度要求误差不超过10 cm。例如：只有准确知道车辆与路口的距离，才能进行更精确的预判和准备；只有准确对车辆进行定位，才能判断车辆所处的车道。如果定位误差较高，严重时会造成交通完全事故。GPS是目前最广泛采用的定位方法，GPS精度越高，GPS传感器的价格也越昂贵。但目前商用GPS技术定位精度远远不够，其精度只有米级且容易受到隧道遮挡、信号延迟等因素的干扰。为了解决这个问题，Qualcomm开发了基于视觉增强的高精度定位（VEPP）技术，该技术通过融合GNSS全球导航卫星、摄像头、IMU惯性导航和轮速传感器等多个汽车部件的信息，通过各传感器之间的相互校准和数据融合，实现精确到车道线的全球实时定位。 决策规划是自动驾驶的关键部分之一，它首先是融合多传感器信息，然后根据驾驶需求进行任务决策，接着能够在避开存在的障碍物前提之下，通过一些特定的约束条件，规划出两点之间多条可以选择的安全路径，并在这些路径当中选择一条最优的路径，作为车辆行驶轨迹，那就是规划。按照划分的层面不同，可以分为全局规划和局部规划两种，全局规划是由获取到的地图信息，规划出一条在特定条件之下的无碰撞最优路径。例如，从上海到北京有很多条路，规划处一条作为行驶路线即为全局规划。如栅格法、可视图法、拓扑法、自由空间法、神经网络法等静态路径规划算法。局部规划的则是根据全局的规划，在一些局部环境信息的基础之上，能够避免碰撞一些未知的障碍物，最终达到目的目标点的过程。例如，在全局规划好的上海到北京的那条路线上会有其他车辆或者障碍物，想要避过这些障碍物或者车辆，需要转向调整车道，这就是局部路径规划。局部路径规划的方法包括：人工势场法、矢量域直方图法、虚拟力场法、遗传算法等动态路径规划算法等。 决策规划层是自主驾驶系统，智能性的直接体现，对车辆的行驶安全性和整车起到了决定性的作用，常见的决策规划体系结构，有分层递进式，反应式，以及二者混合式。 分层递进式体系结构，就是一个串联系统的结构，在该系统当中，智能驾驶系统的各模块之间次序分明，上一个模块的输出即为下一模块的输入，因此又称为感知规划行动结构。但这种结构可靠性并不高，一旦某个模块出现软件或者硬件故障，整个信息流就会受到影响，整个系统很有可能发生崩溃，甚至处于瘫痪状态。 反应式体系结构采用并联的结构，控制层都可以直接基于传感器的输入进行决策，因此它所产生的动作就是传感数据直接作用的一个结果，可以突出感知动作的特点，适用于完全陌生的环境。反应式体系结构中的许多行为主要涉及成为一个简单的特殊任务，所以感觉规划控制可以紧密的结合在一块，占用的储存空间并不大，因而可以产生快速的响应，实时性比较强，同时每一层只需要负责系统的某一个行为，整个系统可以方便灵活的实现低层次到高层次的一个过渡，而且如若其中一个模块出现了预料之外的故障，剩下的层次，仍然可以产生有意义的动作，系统的鲁棒性得到了很大的提高，难点在于，由于系统执行动作的灵活性，需要特定的协调机制来解决各个控制回路，同意执行机构争夺之间的冲突，以便得到有意义的结果。 分层递阶式系统的一个结构和反应式体系的结构，都各自有优劣，都难以单独的满足行驶环境复杂多变的使用要求，所以越来越多的行业人士开始研究混合式的体系结构，将两者的优点进行有效的结合，在全局规划的层次上生成面向目标定义的分层式递阶行为，在局部规划的层面上就生成面向目标搜索的反应式体系的行为。 自动驾驶的控制核心技术就是车辆的纵向控制，横向控制，纵向控制及车辆的驱动和制动控制，而横向控制的就是方向盘角度的调整以及轮胎力的控制，实现了纵向和横向自动控制，就可以按给定目标和约束自动控制车运行。 车辆按照纵向控制是在行车速度方向上的控制，即车速以及本车与前后车或障碍物距离的自动控制。巡航控制和紧急制动控制都是典型的自动驾驶纵向控制案例。这类控制问题可归结为对电机驱动、发动机、传动和制动系统的控制。各种电机-发动机-传动模型、汽车运行模型和刹车过程模型与不同的控制器算法结合，构成了各种各样的纵向控制模式。 车辆的横向控制就是指垂直于运动方向的控制，目标是控制汽车自动保持期望的行车路线，并在不同的车速、载荷、风阻、路况下有很好的乘坐舒适和稳定。车辆横向控制主要有两种基本设计方法，一种是基于驾驶员模拟的方法（一种是使用用较简单的动力学模型和驾驶员操纵规则设计控制器；另一种是用驾驶员操纵过程的数据训练控制器获取控制算法）；另一种是给予汽车横向运动力学模型的控制方法（需要建立精确的汽车横向运动模型。典型模型如单轨模型，该模型认为汽车左右两侧特性相同）。 除上述介绍的环境感知、精准定位、决策规划和控制执行之外，自动驾驶汽车还涉及到高精度地图、V2X、自动驾驶汽车测试等关键技术。自动驾驶技术是人工智能、高性能芯片、通信技术、传感器技术、车辆控制技术、大数据技术等多领域技术的结合体，落地技术难度大。除此之外，自动驾驶技术落地，还要建立满足自动驾驶要求的基础交通设施，并考虑自动驾驶方面的法律法规等。 参考文献： 1. 张放. 极限工况下自动驾驶车辆的轨迹规划与运动控制 [博士]: 清华大学; 2018. 2. 陈文强. 基于复杂工况的高精准可预测自动驾驶环境认知方法 [博士]: 清华大学; 2018. 3. 张欣. 无人驾驶感知辅助系统的研究与仿真实现 [硕士]: 北京交通大学; 2019. 4. 陈延真. 无人驾驶环境感知系统及障碍物检测研究 [硕士]: 天津大学; 2018.
《自动驾驶系统设计及应用》百度网盘pdf最新全集下载:链接：
自动驾驶的安全问题有以下5点。 1、安全仍然是自动驾驶 汽车 面临的一大挑战。根据英国《自然·机器智能》杂志14日公布的一项人工智能研究报告，德国科学家小组提出了一种算法，它可以帮助保证自动驾驶 汽车 行驶的安全性。 3、这是一种理论，因为自动驾驶 汽车 不像人类驾驶员那样容易注意力分散或疲劳，实际上它们可以减少道路交通事故。然而，人类在面对新的环境时，反应速度和反应能力都要好得多。在这一阶段，我们不能训练自动驾驶 汽车 熟悉所有可能的交通状况，但是工程师们可以给他们一个框架来计算“无事故轨迹”，当然前提是其他道路使用者也能合法驾驶。 4、德国慕尼黑工业大学的研究员 ChristianPick和他的同事最近提出了一种算法，可以保证自动驾驶 汽车 无论采用何种轨迹规划都不会引发事故。研究者们假定其他交通参与者遵守物理和规定的限制，该算法能够在突发事件中计算出能够进行紧急求助的安全计划。为验证这种方法，研究小组使用了记录在城市环境中的真实交通状况来回放这个算法。在所有情况下，他们发现算法并没有给出任何不安全的路径建议。 5、再过20到50年，当 汽车 能实现完全自动驾驶时，你也许就能在车内自由移动了。但今天的技术还没有达到这样的水平。 汽车 驾驶过程中，人类驾驶员仍然需要监视系统的运行，随时准备好接受控制。 总结；从技术发展来看，人类驾驶员仍然是不可或缺的。
沈雨娇写的论文有撵炉胶，春夜喜雨等论文。沈雨娇的很多偏关于社会学的论文，发表在人才杂志上，引起很大反向。
1.《基于深度学习的自然语言处理技术研究》2.《基于深度学习的计算机视觉技术研究》3.《基于深度学习的语音识别技术研究》4.《基于深度学习的机器翻译技术研究》5.《基于深度学习的自动驾驶技术研究》6.《基于深度学习的智能家居技术研究》7.《基于深度学习的智能机器人技术研究》8.《基于深度学习的智能推荐系统技术研究》9.《基于深度学习的自然语言理解技术研究》10.《基于深度学习的智能安全技术研究》
自动驾驶是汽车行业新一轮的技术革命，推动着传统汽车行业快速转型升级，是未来汽车的发展趋势。自动驾驶技术有利于改善汽车交通安全、提高交通运输效率、实现节能减排、促进产业转型等。《中国制造2025》规划中已将智能网联汽车列入未来十年国家智能制造发展的重点领域，明确指出到2020年要掌握智能辅助驾驶总体技术及各项关键技术，到2025年要掌握自动驾驶总体技术及各项关键技术。本文将介绍自动驾驶等级分类标准、自动驾驶软硬件架构图以及自动驾驶涉及到的关键技术等。 美国汽车工程师协会根据汽车智能化程度将自动驾驶分为L0-L5共6个等级：其中L0为无自动化（No Automation， NA），即传统汽车，驾驶员执行所有的操作任务，例如转向、制动、加速、减速或泊车等；L1为驾驶辅助(Driving Assistant， DA)，即能为驾驶员提供驾驶预警或辅助等，例如对方向盘或加速减速中的一项操作提供支持，其余由驾驶员操作；L2为部分自动化（Partial Automation，PA），车辆对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶，驾驶员负责其他驾驶操作；L3为条件自动化（Conditional Automation，CA），即由自动驾驶系统完成大部分驾驶操作，驾驶员需要集中注意力以备不时之需；L4为高度自动化（High Automation，HA），由车辆完成所有驾驶操作，驾驶员不需要集中注意力，但限定道路和环境条件；L5为完全自动化（Full Automation， FA），在任何道路和环境条件下，由自动驾驶系统完成所有的驾驶操作，驾驶员不需要集中注意力。 自动驾驶汽车的软硬件架构如图2所示，主要分为环境认知层、决策规划层、控制层和执行层。环境认（感）知层主要通过激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、车载摄像头、夜视系统、GPS、陀螺仪等传感器获取车辆所处环境信息和车辆状态信息，具体来说包括：车道线检测、红绿灯识别、交通标识牌识别、行人检测、车辆检测、障碍物识别和车辆定位等；决策规划层则分为任务规划、行为规划和轨迹规划，根据设定的路线规划、所处的环境和车辆自身状态等规划下一步具体行驶任务（车道保持、换道、跟车、超车、避撞等）、行为（加速、减速、转弯、刹车等）和路径（行驶轨迹）；控制层及执行层则基于车辆动力学系统模型对车辆驱动、制动、转向等进行控制，使车辆跟随所制定的行驶轨迹。 自动驾驶技术涉及较多的关键技术，本文主要介绍环境感知技术、高精度定位技术、决策与规划技术和控制与执行技术。 环境感知指对于环境的场景理解能力，例如障碍物的类型、道路标志及标线、行车车辆的检测、交通信息等数据的语言分类。定位是对感知结果的后处理，通过定位功能从而帮助车辆了解其相对于所处环境的位置。环境感知需要通过传感器获取大量的周围环境信息，确保对车辆周围环境的正确理解，并基于此做出相应的规划和决策。 自动驾驶车辆常用的环境感知传感器包括：摄像头、激光雷达、毫米波雷达、红外线和超声波雷达等。摄像头是自动驾驶车辆最常用、最简单且最接近人眼成像原理的环境感知传感器。通过实时拍摄车辆周围的环境，采用CV技术对所拍摄图像进行分析，实现车辆周围的车辆和行人检测以及交通标志识别等功能。摄像头的主要优点在于其分辨率高、成本低。但在夜晚、雨雪雾霾等恶劣天气下，摄像头的性能会迅速下降。此外摄像头所能观察的距离有限，不擅长于远距离观察。毫米波雷达也是自动驾驶车辆常用的一种传感器，毫米波雷达是指工作在毫米波段（波长1-10 mm ，频域30-300GHz）的雷达，其基于ToF技术（Time of Flight）对目标物体进行检测。毫米波雷达向外界连续发送毫米波信号，并接收目标返回的信号，根据信号发出与接收之间的时间差确定目标与车辆之间的距离。因此，毫米波雷达主要用于避免汽车与周围物体发生碰撞，如盲点检测、避障辅助、泊车辅助、自适应巡航等。毫米波雷达的抗干扰能力强，对降雨、沙尘、烟雾等离子的穿透能力要比激光和红外强很多，可全天候工作。但其也具有信号衰减大、容易受到建筑物、人体等的阻挡，传输距离较短，分辨率不高，难以成像等不足。激光雷达也是通过ToF技术来确定目标位置与距离的。激光雷达是通过发射激光束来实现对目标的探测，其探测精度和灵敏度更高，探测范围更广，但激光雷达更容易受到空气中雨雪雾霾等的干扰，其高成本也是制约其应用的主要原因。车载激光雷达按发射激光束的数量可分为单线、4线、8线、16线和64线激光雷达。可以通过下面这个表格（表1），对比主流传感器的优势与不足。 自动驾驶环境感知通常采用“弱感知+超强智能”和“强感知+强智能”两大技术路线。其中“弱感知+超强智能”技术是指主要依赖摄像头与深度学习技术实现环境感知，而不依赖于激光雷达。这种技术认为人类靠一双眼睛就可以开车，那么车也可以靠摄像头来看清周围环境。如果超强智能暂时难以达到，为实现无人驾驶，那就需要增强感知能力，这就是所谓的“强感知+强智能”技术路线。相比“弱感知+超强智能”技术路线，“强感知+强智能”技术路线的最大特征就是增加了激光雷达这个传感器，从而大幅提高感知能力。特斯拉采用“弱智能+超强智能”技术路线，而谷歌Waymo、百度Apollo、Uber、福特汽车等人工智能企业、出行公司、传统车企都采用“强感知+强智能”技术路线。 定位的目的是获取自动驾驶车辆相对于外界环境的精确位置，是自动驾驶车辆必备的基础。在复杂的地市道路行驶，定位精度要求误差不超过10 cm。例如：只有准确知道车辆与路口的距离，才能进行更精确的预判和准备；只有准确对车辆进行定位，才能判断车辆所处的车道。如果定位误差较高，严重时会造成交通完全事故。GPS是目前最广泛采用的定位方法，GPS精度越高，GPS传感器的价格也越昂贵。但目前商用GPS技术定位精度远远不够，其精度只有米级且容易受到隧道遮挡、信号延迟等因素的干扰。为了解决这个问题，Qualcomm开发了基于视觉增强的高精度定位（VEPP）技术，该技术通过融合GNSS全球导航卫星、摄像头、IMU惯性导航和轮速传感器等多个汽车部件的信息，通过各传感器之间的相互校准和数据融合，实现精确到车道线的全球实时定位。 决策规划是自动驾驶的关键部分之一，它首先是融合多传感器信息，然后根据驾驶需求进行任务决策，接着能够在避开存在的障碍物前提之下，通过一些特定的约束条件，规划出两点之间多条可以选择的安全路径，并在这些路径当中选择一条最优的路径，作为车辆行驶轨迹，那就是规划。按照划分的层面不同，可以分为全局规划和局部规划两种，全局规划是由获取到的地图信息，规划出一条在特定条件之下的无碰撞最优路径。例如，从上海到北京有很多条路，规划处一条作为行驶路线即为全局规划。如栅格法、可视图法、拓扑法、自由空间法、神经网络法等静态路径规划算法。局部规划的则是根据全局的规划，在一些局部环境信息的基础之上，能够避免碰撞一些未知的障碍物，最终达到目的目标点的过程。例如，在全局规划好的上海到北京的那条路线上会有其他车辆或者障碍物，想要避过这些障碍物或者车辆，需要转向调整车道，这就是局部路径规划。局部路径规划的方法包括：人工势场法、矢量域直方图法、虚拟力场法、遗传算法等动态路径规划算法等。 决策规划层是自主驾驶系统，智能性的直接体现，对车辆的行驶安全性和整车起到了决定性的作用，常见的决策规划体系结构，有分层递进式，反应式，以及二者混合式。 分层递进式体系结构，就是一个串联系统的结构，在该系统当中，智能驾驶系统的各模块之间次序分明，上一个模块的输出即为下一模块的输入，因此又称为感知规划行动结构。但这种结构可靠性并不高，一旦某个模块出现软件或者硬件故障，整个信息流就会受到影响，整个系统很有可能发生崩溃，甚至处于瘫痪状态。 反应式体系结构采用并联的结构，控制层都可以直接基于传感器的输入进行决策，因此它所产生的动作就是传感数据直接作用的一个结果，可以突出感知动作的特点，适用于完全陌生的环境。反应式体系结构中的许多行为主要涉及成为一个简单的特殊任务，所以感觉规划控制可以紧密的结合在一块，占用的储存空间并不大，因而可以产生快速的响应，实时性比较强，同时每一层只需要负责系统的某一个行为，整个系统可以方便灵活的实现低层次到高层次的一个过渡，而且如若其中一个模块出现了预料之外的故障，剩下的层次，仍然可以产生有意义的动作，系统的鲁棒性得到了很大的提高，难点在于，由于系统执行动作的灵活性，需要特定的协调机制来解决各个控制回路，同意执行机构争夺之间的冲突，以便得到有意义的结果。 分层递阶式系统的一个结构和反应式体系的结构，都各自有优劣，都难以单独的满足行驶环境复杂多变的使用要求，所以越来越多的行业人士开始研究混合式的体系结构，将两者的优点进行有效的结合，在全局规划的层次上生成面向目标定义的分层式递阶行为，在局部规划的层面上就生成面向目标搜索的反应式体系的行为。 自动驾驶的控制核心技术就是车辆的纵向控制，横向控制，纵向控制及车辆的驱动和制动控制，而横向控制的就是方向盘角度的调整以及轮胎力的控制，实现了纵向和横向自动控制，就可以按给定目标和约束自动控制车运行。 车辆按照纵向控制是在行车速度方向上的控制，即车速以及本车与前后车或障碍物距离的自动控制。巡航控制和紧急制动控制都是典型的自动驾驶纵向控制案例。这类控制问题可归结为对电机驱动、发动机、传动和制动系统的控制。各种电机-发动机-传动模型、汽车运行模型和刹车过程模型与不同的控制器算法结合，构成了各种各样的纵向控制模式。 车辆的横向控制就是指垂直于运动方向的控制，目标是控制汽车自动保持期望的行车路线，并在不同的车速、载荷、风阻、路况下有很好的乘坐舒适和稳定。车辆横向控制主要有两种基本设计方法，一种是基于驾驶员模拟的方法（一种是使用用较简单的动力学模型和驾驶员操纵规则设计控制器；另一种是用驾驶员操纵过程的数据训练控制器获取控制算法）；另一种是给予汽车横向运动力学模型的控制方法（需要建立精确的汽车横向运动模型。典型模型如单轨模型，该模型认为汽车左右两侧特性相同）。 除上述介绍的环境感知、精准定位、决策规划和控制执行之外，自动驾驶汽车还涉及到高精度地图、V2X、自动驾驶汽车测试等关键技术。自动驾驶技术是人工智能、高性能芯片、通信技术、传感器技术、车辆控制技术、大数据技术等多领域技术的结合体，落地技术难度大。除此之外，自动驾驶技术落地，还要建立满足自动驾驶要求的基础交通设施，并考虑自动驾驶方面的法律法规等。 参考文献： 1. 张放. 极限工况下自动驾驶车辆的轨迹规划与运动控制 [博士]: 清华大学; 2018. 2. 陈文强. 基于复杂工况的高精准可预测自动驾驶环境认知方法 [博士]: 清华大学; 2018. 3. 张欣. 无人驾驶感知辅助系统的研究与仿真实现 [硕士]: 北京交通大学; 2019. 4. 陈延真. 无人驾驶环境感知系统及障碍物检测研究 [硕士]: 天津大学; 2018.
汽车论文参考文献
在日常学习和工作中，许多人都有过写论文的经历，对论文都不陌生吧，论文是学术界进行成果交流的工具。写起论文来就毫无头绪?以下是我整理的汽车论文参考文献，欢迎大家分享。
1、汽车AMT控制系统及离合器模糊控制方法的研究 重庆交通学院 2004 中国优秀硕士学位论文全文数据库
2、中国汽车零部件行业发展模式研究 吉林大学 2007 中国优秀硕士学位论文全文数据库
3、汽车行业一体化(质量、环境、职业健康安全)管理体系认证的研究 吉林大学 2007 中国优秀硕士学位论文全文数据库
4、汽车驾驶员前方视野测量系统软件开发 吉林大学 2007 中国优秀硕士学位论文全文数据库
5、合肥汽车客运总公司发展战略研究 合肥工业大学 2007 中国优秀硕士学位论文全文数据库
6、哈尔滨成功汽车维修有限公司发展战略案例 哈尔滨工程大学 2007 中国优秀硕士学位论文全文数据库
7、汽车齿轮工艺的研究与应用 哈尔滨工程大学 2007 中国优秀硕士学位论文全文数据库
8、我国汽车企业品牌竞争力研究 湖南大学 2007 中国优秀硕士学位论文全文数据库
9、汽车造型中的张力和表现性研究 湖南大学 2007 中国优秀硕士学位论文全文数据库
10、湖南汽车零部件产业发展研究 湖南大学 2007 中国优秀硕士学位论文全文数据库
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1、研究背景：随着科技的发展，时代的进步，无人驾驶汽车逐渐兴起，然而对无人驾驶汽车周围的环境进行探测便成为了一项十分重要的问题。2、意义：通过检测目标物体的空间方位和距离，提供目标的激光反射强度信息，提供被检测目标的详细形状描述，在光照条件好的环境下表现优秀，而且在黑夜和雨天等极端情况下也有较好表现。
易车讯 日前，奥迪2021“SocAIty”研究从法律框架、伦理问题、数字化责任方面，探讨了自动驾驶社会层面的整体情况。研究过程中，欧洲、美国和亚洲等地的顶尖专家从各自的专业角度发表评论，引发公众对未来移动出行的持续思考。
“出行电动化趋势之后，下一个重大变革将聚焦于智能化，并最终通向自动驾驶，”奥迪汽车股份公司首席执行官杜思曼表示，“对奥迪而言，自动驾驶是一项关键技术，能够使交通更加安全，出行更加舒适，出行方式更为丰富。”与大众汽车集团旗下软件公司CARIAD通力合作，奥迪致力于推动自动驾驶技术在2025至2030年间实现全面发展。
研究得出的关键洞察是：2030年，出行业将更多元、有更大的差异化，出行方案更契合用户需求。此外，未来将会涌现更为丰富多样的微出行方式，在城市场景尤为如此。出行需求将更大程度上取决于用户所在的位置。大城市的出行需求愈发趋近，如纽约、伦敦和上海的基础条件相当，交通出行、灵活性与用户预期的需求大致相同。
汽车一直在升级！ 越贵的汽车 功能也就越多！维修起来就很麻烦！ 呵呵 不过开的时候比较舒服 ！ 哈哈 ，