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无人驾驶论文参考文献

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无人驾驶论文参考文献

姓名:陈心语  学号:21009102266 书院:海棠1号书院 转自: 人工智能在自动驾驶技术中的应用 - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com) 【嵌牛导读】本文介绍了人工智能在无人驾驶方面的应用。 【嵌牛鼻子】人工智能运用于无人驾驶。 【嵌牛提问】人工智能在无人驾驶方面中有什么运用呢? 【嵌牛正文】 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,如今迎来又一次热潮,深度学习、计算机视觉和自然语言理解等各方面的突破,使得许多曾是天方夜谭的应用成为可能,无人驾驶汽车就是其中之一。作为人工智能等技术在汽车行业、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。目前,人工智能在汽车自动驾驶技术中也有了广泛应用。 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,它是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统, 它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术, 是典型的高新技术综合体。 这种汽车能和人一样会“思考” 、“判断”、“行走” ,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 。 按照 SAE (美国汽车工程师协会)的分级,共分为:驾驶员辅助、部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶五个层级。 第一阶段:驾驶员辅助 目的是为驾驶者提供协助,包括提供重要或有益的驾驶相关信息,以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。现阶段大部分ADAS主动安全辅助系统,让车辆能够实现感知和干预操作。例如防抱死制动系统(ABS)、电子稳定性控制(ESC)、车道偏离警告系统、正面碰撞警告系统、盲点信息系统等等,此时车辆是能够通过摄像头、雷达传感器获知周围交通状况,进而做出警示和干预。 第二阶段:部分自动驾驶 车辆通过摄像头、雷达传感器、激光传感器等等设备获取道路以及周边交通信息,车辆会自行对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支援,在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预,其他操作交由驾驶员,实现人机共驾,但车辆不允许驾驶员的双手脱离方向盘。例如自适应巡航控制(ACC)、车道保持辅助系统(LKA)、自动紧急制动(AEB)系统、车道偏离预警(LDW)等。 第三阶段:有条件自动驾驶 由自动驾驶系统完成驾驶操作,根据路况条件所限,必要时发出系统请求,必须交由驾驶员驾驶。 第四阶段:高度自动驾驶 由自动驾驶系统完成所有驾驶操作,根据系统请求,驾驶员可以不接管车辆。车辆已经可以完成自动驾驶,一旦出现自动驾驶系统无法招架的情形,车辆也可以自行调整完成自动驾驶,驾驶员不需要干涉。 第五阶段:完全自动驾驶 自动驾驶的理想形态,乘客只需提供目的地,无论任何路况,任何天气,车辆均能够实现自动驾驶。这种自动化水平允许乘客从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动,在任何时候都不需要对车辆进行监控。 自动驾驶的实现 车辆实现自动驾驶,必须经由三大环节: 第一,感知。 也就是让车辆获取,不同的系统需要由不同类型的车用感测器,包含毫米波雷达、超声波雷达、红外雷达、雷射雷达、CCD \CMOS影像感测器及轮速感测器等来收集整车的工作状态及其参数变化情形。 第二,处理。 也就是大脑将感测器所收集到的资讯进行分析处理,然后再向控制的装置输出控制讯号。 第三,执行。 依据ECU输出的讯号,让汽车完成动作执行。其中每一个环节都离不开人工智能技术的基础。 人工智能在自动驾驶定位技术中的应用 定位技术是自动驾驶车辆行驶的基础。目前常用的技术包括 线导航、磁导航、无线导航、视觉导航、导航、激光导航等。 其中磁导航是目前最成熟可靠的方案,现有大多数应用均采用这种导航技术。磁导航技术通过在车道上埋设磁性标志来给车辆提供车道的边界信息,磁性材料具有好的环境适应性,它对雨天,冰雪覆盖,光照不足甚至无光照的情况都可适应,不足之处是需要对现行的道路设施作出较大的改动,成本较高。同时磁性导航技术无法预知车道前方的障碍,因而不可能单独使用。 视觉导航对基础设施的要求较低,被认为是最有前景的导航方法。在高速路和城市环境中视觉方法受到了较大的关注。 人工智能在自动驾驶图像识别与感知中的应用 无人驾驶汽车感知依靠传感器。目前传感器性能越来越高、体积越来越小、功耗越来越低,其飞速发展是无人驾驶热潮的重要推手。反过来,无人驾驶又对车载传感器提出了更高的要求,又促进了其发展。 用于无人驾驶的传感器可以分为四类: 雷达传感器 主要用来探测一定范围内障碍物(比如车辆、行人、路肩等)的方位、距离及移动速度,常用车载雷达种类有激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。激光雷达精度高、探测范围广,但成本高,比如Google无人车顶上的64线激光雷达成本高达70多万元人民币;毫米波雷达成本相对较低,探测距离较远,被车企广泛使用,但与激光雷达比精度稍低、可视角度偏小;超声波雷达成本最低,但探测距离近、精度低,可用于低速下碰撞预警。 视觉传感器 主要用来识别车道线、停止线、交通信号灯、交通标志牌、行人、车辆等。常用的有单目摄像头、双目摄像头、红外摄像头。视觉传感器成本低,相关研究与产品非常多,但视觉算法易受光照、阴影、污损、遮挡影响,准确性、鲁棒性有待提高。所以,作为人工智能技术广泛应用的领域之一的图像识别,也是无人驾驶汽车领域的一个研究热点。 定位及位姿传感器 主要用来实时高精度定位以及位姿感知,比如获取经纬度坐标、速度、加速度、航向角等,一般包括全球卫星定位系统(GNSS)、惯性设备、轮速计、里程计等。现在国内常用的高精度定位方法是使用差分定位设备,如RTK-GPS,但需要额外架设固定差分基站,应用距离受限,而且易受建筑物、树木遮挡影响。近年来很多省市的测绘部门都架设了相当于固定差分基站的连续运行参考站系统(CORS),比如辽宁、湖北、上海等,实现了定位信号的大范围覆盖,这种基础设施建设为智能驾驶提供了有力的技术支撑。定位技术是无人驾驶的核心技术,因为有了位置信息就可以利用丰富的地理、地图等先验知识,可以使用基于位置的服务。 车身传感器 来自车辆本身,通过整车网络接口获取诸如车速、轮速、档位等车辆本身的信息。 人工智能在自动驾驶深度学习中的应用 驾驶员认知靠大脑,无人驾驶汽车的“大脑”则是计算机。无人车里的计算机与我们常用的台式机、笔记本略有不同,因为车辆在行驶的时候会遇到颠簸、震动、粉尘甚至高温的情况,一般计算机无法长时间运行在这些环境中。所以无人车一般选用工业环境下的计算机——工控机。 工控机上运行着操作系统,操作系统中运行着无人驾驶软件。如图1所示为某无人驾驶车软件系统架构。操作系统之上是支撑模块(这里模块指的是计算机程序),对上层软件模块提供基础服务。 支撑模块包括:虚拟交换模块,用于模块间通信;日志管理模块,用于日志记录、检索以及回放;进程监控模块,负责监视整个系统的运行状态,如果某个模块运行不正常则提示操作人员并自动采取相应措施;交互调试模块,负责开发人员与无人驾驶系统交互。 图:某无人驾驶车软件系统架构 除了对外界进行认知之外,机器还必须要能够进行学习。深度学习是无人驾驶技术成功地基础,深度学习是源于人工神经网络的一种高效的机器学习方法。深度学习可以提高汽车识别道路、行人、障碍物等的时间效率,并保障了识别的正确率。通过大量数据的训练之后,汽车可以将收集到的图形,电磁波等信息转换为可用的数据,利用深度学习算法实现无人驾驶。 在无人驾驶汽车通过雷达等收集到数据时,对于原始的训练数据要首先进行数据的预处理化。计算均值并对数据的均值做均值标准化、对原始数据做主成分分析、使用PCA白化或ZCA白化。例如:将激光传感器收集到的时间数据转换为车与物体之间的距离;将车载摄像头拍摄到的照片信息转换为对路障的判断,对红绿灯的判断,对行人的判断等;雷达探测到的数据转换为各个物体之间的距离。 将深度学习应用于无人驾驶汽车中, 主要包含以下步骤: 1. 准备数据,对数据进行预处理再选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组; 2. 输入大量数据对第一层进行无监督学习; 3. 通过第一层对数据进行聚类,将相近的数据划分为同一类,随机进行判断; 4. 运用监督学习调整第二层中各个节点的阀值,提高第二层数据输入的正确性; 5. 用大量的数据对每一层网络进行无监督学习,并且每次用无监督学习只训练一层,将其训练结果作为其更高一层的输入。 6. 输入之后用监督学习去调整所有层。 人工智能在自动驾驶信息共享中的应用 首先, 利用无线网络进行车与车之间的信息共享。通过专用通道,一辆汽车可以把自己的位置、路况实时分享给队里的其它汽车,以便其它车辆的自动驾驶系统,在收到信息后做出相应调整。 其次, 是3D路况感应,车辆将结合超声波传感器、摄像机、雷达和激光测距等技术,检测出汽车前方约5米内地形地貌,判断前方是柏油路还是碎石、草地、沙滩等路面,根据地形自动改变汽车设置。 另外, 汽车还将能进行自动变速,一旦探测到地形发生改变,可以自动减速,路面恢复正常后,再回到原先状态。 汽车信息共享所收集到的交通信息量将非常巨大,如果不对这些数据进行有效处理和利用,就会迅速被信息所湮没。因此需要采用数据挖掘、人工智能等方式提取有效信息,同时过滤掉无用信息。考虑到车辆行驶过程中需要依赖的信息具有很大的时间和空间关联性,因此有些信息的处理需要非常及时。 人工智能应用于自动驾驶技术中的优势 人工智能算法更侧重于学习功能,其他算法更侧重于计算功能。 学习是智能的重要体现,学习功能是人工智能的重要特征,现阶段大多人工智能技术还处在学的阶段。如前文所说,无人驾驶实际上是类人驾驶,是智能车向人类驾驶员学习如何感知交通环境,如何利用已有的知识和驾驶经验进行决策和规划,如何熟练地控制方向盘、油门和刹车。 从感知、认知、行为三个方面看, 感知部分难度最大, 人工智能技术应用最多。感知技术依赖于传感器,比如摄像头,由于其成本低,在产业界倍受青睐。以色列一家名叫Mobileye的公司在交通图像识别领域做得非常好,它通过一个摄像头可以完成交通标线识别、交通信号灯识别、行人检测,甚至可以区别前方是自行车、汽车还是卡车。 人工智能技术在图像识别领域的成功应用莫过于深度学习,近几年研究人员通过卷积神经网络和其它深度学习模型对图像样本进行训练,大大提高了识别准确率。Mobileye目前取得的成果,正是得益于该公司很早就将深度学习当作一项核心技术进行研究。 认知与控制方面,主要使用人工智能领域中的传统机器学习技术,通过学习人类驾驶员的驾驶行为建立驾驶员模型,学习人的方式驾驶汽车。 无人驾驶技术所面临的挑战和展望 在目前交通出行状况越来越恶劣的背景下,“无人驾驶”汽车的商业化前景,还受很多因素制约。 主要有: 1. 法规障碍 2. 不同品牌车型间建立共同协议,行业缺少规范和标准 3. 基础道路状况,标识和信息准确性,信息网络的安全性 4. 难以承受的高昂成本 此外,“无人驾驶”汽车的一个最大特点,就是 车辆网络化、信息化程度极高 ,而这也对电脑系统的安全问题形成极大挑战。一旦遇到电脑程序错乱或者信息网络被入侵的情况,如何继续保证自身车辆以及周围其他车辆的行驶安全,这同样是未来急需解决的问题。 虽然无人驾驶技术还存在着很多挑战,但是无人驾驶难在感知,重在“学习”,无人驾驶的技术水平迟早会超过人类,因为稳、准、快是机器的先天优势,人类无法与之比拟。

你好,我是专门从事GPS应用的,对于GPS的应用,可谓是各行各业都在使用GPS,有GIS的地方,GPS基本上都能用到。具体应用的话我大致知道GPS在40多个行业中的应用,由于时间和篇幅有限,我仅简单罗列下。首先在传统行业的应用,如林业部门,可以进行林区面积的采集,包括属性的添加,主要应用在林业一类调查、二类调查以及林权改革等方向。在农业部门,在农作物对地调查当中,可以起到导航,采集,最终核实耕地面积,从而推算出粮食产量等。在精细农业方面,可以把GPS安装在大型收割机或者播种机上,实现无人驾驶等操作。在国土方面,可以通过软件加载国土二调数据,完成国土土地变更和国土执法以及土地核查等工作。在通信光电方面,可以通过软件实现基础地物的采集,并实现与行业GIS软件的无缝兼容,如采集电杆、井盖,等具体的地物。在石油或者电力行业,主要用在管线的管理和维护方面,具体的工作可以完成日常的巡线工作,并做工作考核的电子考勤。在大众导航领域可以通过GPS定位与详细的地图实现智能选路、智能导航,也就是通常说的沿路导航等功能。另外在高精度方面,主要可以应用在测绘和测量部门,一些大坝尾矿等的变形监测。先简单说这么多,没有详细的阐述,呵呵,希望对你有帮助,像上面说的这些我都有比较成功的解决方案。 各行业的应用论文也有一些,感兴趣的话可以找我要。

下面这个毕业论文格式,希望能帮上你,祝成功毕业设计(论文)写作格式一、基本结构毕业论文或设计说明书应由题目(标题)、摘要、目录、前言(引言)、正文、结论、致谢、参考文献和附录等部分构成。(一)毕业论文的结构1.题目:即标题,它的主要作用是概括整个论文的中心内容。题目要确切、恰当、鲜明、简短、精炼。题目一般不超过20个字,可以使用主副标题。2.摘要:摘要是论文的高度概括,是长篇论文不可缺少的组成部分。要求用中、英文分别书写,一篇摘要应不少于300字,要注明3—5个关键词。3.目录:反映论文的纲要。目录应列出通篇论文各组成部分的大小标题,分别层次,逐项标明页码,并包括注明参考文献、附录、图版、索引等附属部分的页次,以便读者查找。4.前言:前言是相当于论文的开头,它是三段式论文的第一段(后二段是本论和结论)。前言与摘要不完全相同,摘要要写得高度概括、简略,前言稍加具体一些,文字以1000字左右为宜。前言一般应包括以下几个内容:(1)为什么要写这篇论文,要解决什么问题,主要观点是什么。(2)对本论文研究主题范围内已有文献的评述(包括与课题相关的历史的回顾,资料来源、性质及运用情况等)。(3)说明本论文所要解决的问题,所采用的研究手段、方式、方法。明确研究工作的界限和规模。(4)概括本课题研究所取得的成果及意义。5.正文:论文的正文是作者对自己的研究工作详细的表述。应包括以下内容:(1)理论分析部分:详细说明所使用的分析方法和计算方法等基本情况;指出所应使用的分析方法、计算方法、实验方法等哪些是已有的,哪些是经过自己改进的,哪些是自己创造的,以便指导教师审查和纠正,篇幅不宜过多,应以简练、明了的文字概略表述。(2)用调查研究的方法达到研究目的的,调查目标、对象、范围、时间、地点、调查的过程和方法等,一定要简述。对调查所提的样本、数据、新的发现等则应详细说明。(3)结果与讨论应恰当运用表和图作结果与分析。论文字数应不少于1.5万字。6.结论:结论包括对整个研究工作进行归纳和综合而得出的结论。结论集中反映作者的研究成果,表达作者对所研究课题的见解和主张,是全文的思想精髓,一般写的概括、篇幅较短。撰写时应注意以下几点:(1)结论要简单、明确。在措辞上应严密,容易理解。(2)结论应反映个人的研究工作,属于前人和他人已有过的结论可少提。(3)要实事求是地介绍自己研究的成果,切忌言过其实。7.致谢:对于毕业设计(论文)的指导教师,对毕业设计(论文)提过有益的建议或给予过帮助的同学,都应在论文的结尾部分书面致谢,言辞应恳切、实事求是。8.参考文献:在论文中所引用、参考过的文献,一般都应列出来。参考文献的著录,按论文中引用顺序排列。参考文献总数论文类不少于10篇、设计类不少于6篇,且都应有外文参考文献。9.附录:以下内容可放在附录之内:正文内过于冗长的公式推导;方便他人阅读所需的辅助性数学工具或表格;重复性数据和图表;论文使用的主要符号的意义和单位;程序说明和程序全文。这部分内容可省略。(二)毕业设计说明书的结构1.解决某一工程具体问题的题目属毕业设计,毕业设计的内容包括设计说明书和图纸两部分。2.毕业设计说明书是对毕业设计进行解释与说明的书面材料,在写法上应注意与论文的区别是:(1)前言由下面三部分组成:设计的目的和意义,设计项目发展情况简介,设计原理及规模介绍;(2)正文包括方案的论证和主要参数的计算两大部分。3.毕业设计绘图量要求:设计类题目绘图量(折合为图幅为0#号图纸)不少于2.5张,其中要求计算机绘图(CAD)2张,手工绘图不少于1张。图纸绘制要符合国家标准。完成后的设计图纸经毕业设计指导教师审核后,审核人员要签署审核指导意见并签名。二、排版要求(一)基本要求纸型:A4纸,双面打印;页边距:上2.54cm,下2.54cm,左2.5cm、右2.5cm;页眉:1.5cm,页脚:1.75cm,左侧装订。页眉页脚统一要求为:⑴一律用阿拉伯数字连续编页码。页码应由前言首页开始,作为第1页。⑵将摘要、Abstract、目录等前置部分单独编排页码。⑶页码必须标注在每页页脚底部居中位置,小五号,宋体,。⑷奇偶页的页眉不同,奇数页页眉的填写内容为“山东交通学院毕业设计(论文)”,偶数页页眉的填写内容为“作者姓名:论文中文题目”。(二)排版规范1.中文摘要(1)居中打印“摘要”二字(小三号,黑体),字间空一字;(2)“摘要”二字下空一行打印摘要内容(小四号宋体,1.25倍行距);(3)摘要内容后下空一行打印“关键字”三字(小四号黑体),其后为关键词(小四号宋体),每一关键词之间用逗号隔开,最后一个关键词后不加标点符号。2.英文摘要(1)居中打印“Abstract”(小三号,TimesNewRoman字体,加粗),再下空两行打印英文摘要内容;(2)摘要内容设置为:小四号,TimesNewRoman字体,1.25倍行距,每段开头留四个空字符;(3)摘要内容后下空一行打印“Keywords”(小四号,TimesNewRoman字体,加粗),其后为关键词,每一关键词除第一个字母外其余均为小写字母,关键词之间用逗号隔开,最后一个关键词后不加标点符号。3.目录:“目录”二字为小三号黑体,居中打印,二字间空一字;下空一行为章、节、小节及其开始页码(小四号宋体);章、节、小节分别以1、1.1、1.1.1等数字依次标出,目录中的标题应与正文中的标题一致。4.前言:“前言”二字为小三号黑体,居中打印,二字之间空一字,前言正文设置为:小四号,宋体,1.25倍行距。5.正文(参考写法)(1)每章的章标题设置为:小三号,黑体,居左,1.5倍行距,段后0.5行,段前为0。每章另起一页。章序号为阿拉伯数字。(2)章下为节,每节的节标题设置为:四号,黑体,居左,1.5倍行距,段后为0,段前0.5行。(3)节下为小节,每小节的标题设置为:小四号,黑体,居左,1.5倍行距,段后为0,段前0.5行。(4)正文设置为:小四号,宋体,1.25倍行距。正文内的标题号用(1)、①等依次标出。正文各级标题编号的示例如下图所示。6.结论结论标题设置为:小三号,黑体,居中,段后0.5行,段前为0,“结论”二字间空一字。结论正文设置为:小四号,宋体,多倍行距1.25,间距:前段、后段均为0行,每段落首行缩进2字。7.致谢致谢标题设置为:小三,黑体,居中,段后0.5行,段前为0,“致谢”二字间空一字。致谢正文设置为:小四,宋体,多倍行距1.25,每段落首行缩进2字。8.参考文献参考文献标题设置为:小三号,黑体,居中,段后0.5行,段前为0。参考文献内容设置成字体:五号,宋体,多倍行距1.25,段前、段后均为0。9.附录附录标题设置为:小三,黑体,居中,段后0.5行,段前为0,“附录”二字间空一字。附录正文设置为:小四,宋体,多倍行距1.25,每段落首行缩进2字。三、撰写规范1.附图(1)图的位置①图居中排列。②图与上文应留一行空格。(2)图的版式①“设置图片格式”的“版式”为“上下型”或“嵌入型”,不得“浮于文字之上”。②图的大小尽量以一页的页面为限,不要超限,一旦超限要加续图。(3)图名的写法①图名居中并位于图下,编号时应以章为单位顺序编号,如图2.1、图2.2。②图名与下文留一空行。③图及其名称要放在同一页中,不能跨接两页。④图内文字清晰、美观。⑤中文图名设置为宋体,五号,居中。英文名称设置为TimesNewRoman,五号,居中。(4)图格式示例:图2.1样式Fig.2.1Manner2.表格:(1)表的位置①表格居中排列。②表格与下文应留一行空格。③表中若有附注,一律用阿拉伯数字和右半圆括号按顺序编排,如注1),附注写在表的下方。(2)表名的写法①表名应当在表的上方并且居中。编号时应以章为单位顺序编号,如表2.1、表2.2。②表名与上文留一空行。③表及其名称要放在同一页中,不能跨接两页。④表内文字全文统一,设置为宋体,五号。⑤中文表名设置为宋体,五号,且居中。英文名称设置为TimesNewRoman,五号,且居中。(3)表格式示例表2.1统计表Tab.2.1Statisticstableforsale产品产量销量产值比重手机110001000050050%电视机5500500022022%计算机1100100028028%合计17600160001000100%3.公式公式书写应在文中另起一行,居中排列,公式末尾不加标点;公式序号按章顺序编号,公式编号在行末列出,如(2.1)、(2.2)。公式示例:(2.1)4.参考文献参考文献书写格式:(1)参考文献按照在正文中引用的顺序进行编码。(2)作者一律姓前名后(外文作者名应缩写),作者间用“,”间隔。作者少于3人应全部写出,3人以上只列出前3人,后加“等”或“etal”。(3)标题“参考文献”设置为:小三号,黑体,居中,1.5倍行距,段后0.5行,段前为0。(4)参考文献正文设置成字体:5号,宋体,字号:五号,多倍行距1.25行,段后、段前均为0。(5)按照引用的文献类型不同使用不同的表示方法。①专著(注意应标明出版地及所参阅内容在原文献中的位置),表示方法为:[序号]作者.专著名.出版地:出版者,出版年.示例:[1]薛华成.管理信息系统.北京:清华大学出版社,1993.②期刊中析出的文献(注明应标明年、卷、期,尤其注意区分卷和期),表示方法为:[序号]作者.题(篇)名.刊名.出版年,卷号(期号):起止页.示例:[4]徐滨士,欧忠文,马世宁等.纳米表面工程.中国机械工程,2000,11(6):707-712.③会议论文,表示方法为:[序号]作者.篇名.会议名,会址,开会年:起止页.④专著(文集)中析出的文献,表示方法为:[序号]作者.篇名.见(In):文集的编(著)者.文集名.出版地:出版者,出版年:起止页.⑤学位论文,表示方法为:[序号]作者.题(篇)名:(博(硕)士学位论文).授学位地:授学位单位,授学位年.⑥专利文献,表示方法为:[序号]专利申请者.专利题名.专利国别,专利文献种类,专利号.出版日期.参考文献引用格式:(1)引用的文献在正文中用方括号和阿拉伯数字按顺序以上标形式标注在引用处。(2)引用格式示例关于主题法的起源众说不一。国内有人认为“主题法检索体系的形式和发始于1856年英国克雷斯塔多罗(Crestadoro)的《图书馆编制目录技术》一书”,“国外最早采用主题法来组织目录索引的是杜威十进分类法的相关主题索引……”[1]。5.标点符号?标点符号的使用必须符合新的国家标准GB/T15834-1995《标点符号用法》。?6.名词、名称?科学技术名词术语应采用全国自然科学名词审定委员会公布的规范词或国家标准、部标准中规定的名称,尚未统一规定或叫法有争议的名词术语,可采用惯用的名称。使用外文缩写代替某一名词术语时,首次出现时应在括号内注明其含义,如CPU(CentralProcessingUnit)代替计算机中央处理器。一般很熟知的外国人名(如牛顿、爱因斯坦、达尔文、马克思等)可按通常标准译法写译名。?7.量和单位?毕业设计(论文)中的量和单位必须采用中华人民共和国家标准GB3100-GB3102-93,它是以国际单位制(SI)为基础的。非物理量的单位,如件、台、人、元等,可用汉字与符号构成组合形式的单位,例如件/台、元/km。?8.数字?数字的使用必须符合新的国家标准GB/T15835-1995《出版物上数字用法的规定》。

无人驾驶汽车论文参考文献

汽车毕业论文参考文献

紧张而又充实的大学生活即将结束,毕业生都要通过最后的毕业论文,毕业论文是一种有计划的检验大学学习成果的形式,那么应当如何写毕业论文呢?下面是我整理的汽车毕业论文参考文献,仅供参考,大家一起来看看吧。

[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

[11] 丁冰,汽车安全气囊的控制,《现代汽车技术》, VOL.17, No.l(1995), 109--120;

[12] 朱军编著,《电子控制发动机电路波型分析》,机械工业出版社,2003年1月第一版,P149

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论文格式说明

(1)题目(仿宋_gb2312,三号字)力求简明、醒目,反映出文章的主题。中文文题一般以20个汉字以内为宜,不用非公知公认的缩写或符号,尽量避免用英文缩写。

(2)作者(仿宋_gb2312,小四)作者姓名居题目下方。

(3)指导老师(仿宋_gb2312,小四)

(4)学校专业、学号(仿宋_gb2312,五号)

(5)摘要:200—300字左右(摘要两字字体为仿宋_gb2312,五号,加粗。内容字体为仿宋_gb2312,五号)摘要的内容应客观真实,采用第三人称撰写,不用“本文”、“作者”等主语,应反映文章的主要观点,重点表述研究内容及结论,交待相关的研究条件、方法等,必须重点突出、文字简练。

摘要中要突出描述作者所做的工作,不要或尽可能少地出现“介绍”、“总结”之类的词,用“本文研究了……”“本文提出了……”

(6)关键字:3—5个(关键字三字字体为仿宋_gb2312,五号,加粗。内容字体为仿宋_gb2312,五号)要符合学科分类及专业术语的通用性,并注意与国际惯例一致。

(7)正文(正文字体全部为仿宋_gb2312,小四。但大标题或小标题均加粗)

正文中的序号及标题层次 :文中的各种序号,全部用阿拉伯数字按顺序左起顶格书写。标题层次不宜过多,有标题才有序号,标题层次按第一层1,第二层1.1,第三层1.1.1,第四层1.1.1.1的顺序逐级标明,不同层次的数字之间加下圆点相分隔,最后一位数字后面不加标点,写法如下:

1 △△△△(章的标题,顶格,占一行)

1.1 △△△△(条的标题,顶格,占一行)

1.1.1 △△△△(顶格,接正文)

1.1.2 △△△△(顶格,接正文)

(正文内容要求:1、现状 2、存在问题 3、对策建议)

(8)参考文献(参考文献四字字体为仿宋_gb2312,五号,加粗。内容字体为仿宋_gb2312,五号)注意根据自己的大纲来进行资料的搜集和取舍,即根据自己的想法来控制和组织资料,而不是被资料控制。注意所搜集材料的正确性及用词的规范性。

按照下列顺序排列文章

论文总标题:字体仿宋,字号三号,20字以内,汉字

作者:总标题正下方,字体仿宋,字号小四

指导老师:作者正下方,字体仿宋,字号小四

学校、专业、学号:居中,字体仿宋,字号五号

摘要(“摘要”这两个字仿宋,五号,加粗,顶格):200-300字,仿宋,五号字

关键字(“关键字”这三个字仿宋,五号,加粗,顶格):3-5个词,仿宋,五号字

正文:仿宋,小四(如果包含小标题,小标题加粗)

毕业论文格式

一、 论文的格式要求

1.论文用A4纸打印;

2.论文标题居中,小二号黑体(加粗) ,一般中文标题在二十字以内;

4.副标题四号,宋体,不加粗,居中

5.论文内容摘要、关键词、参考文献、正文均统一用四号,宋体(不加粗);大段落标题加粗;

6.页码统一打在右下角,格式为“第×页 共×页” ;

7.全文行间距为1倍行距

8.序号编排如下:

一、(前空二格)――――――――――――此标题栏请加粗

(一) (前空二格)

1.(前空二格)

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二、 内容摘要、关键词

内容摘要是对论文内容准确概括而不加注释或者评论的简短陈述,应尽量反映论文的主要信息。内容摘要篇幅以150字左右为宜。关键词是反映论文主题内容的名词,一般选用3-4个,每个关键词之间用分号隔开。关键词排在摘要下方。“内容摘要”和“关键词”本身要求用[关键词][内容摘要](综括号、四号、宋体、加粗)。

三、正文部分

正文是论文的核心,要实事求是,准确无误,层次分明,合乎逻辑,简练可读。字数不少于3000字。

文字要求规范;所有文字字面清晰,不得涂改。

数字用法 :公历世纪、年代、年、月、日、时刻和各种计数与计量,均用阿拉伯数字。年份不能简写,如2015年不能写成15年。

四、参考文献

参考文献其他部分统一使用四号宋体不加粗。“参考文献”本身要求用参考文献:(四号、宋体,加粗)。

五、致谢

致谢

两字本身用四号,宋体,加粗,居中。内容为四号宋体,不加粗。

现在很多品牌的汽车都可以实现自动驾驶,未来的汽车一定是无人驾驶的。特斯拉、宝马、奔驰等品牌的汽车已经能够实现无人驾驶,这主要依靠摄像头、传感器、gps定位系统和电子控制系统。许多汽车带着l2级自动驾驶离开工厂。在一些特殊情况下,汽车可以自动行驶,而无需车主控制汽车。还有很多车有自动泊车功能,类似于无人驾驶功能。停车时,车主只需换挡。现在也有很多公司涉足无人驾驶技术领域。随着工程师们突破一个又一个难关,无人驾驶的时代总有一天会到来。无人驾驶可以避免人为的不正确操作,响应速度和准确率都比人高,因此无人驾驶技术可以避免交通事故的发生概率。虽然目前的无人驾驶技术偶尔会引发事故,但随着科技的发展,无人驾驶技术也在不断进步。未来,无人驾驶技术肯定可以避免事故,甚至在关键时刻挽救车内成员的生命。

下面这个毕业论文格式,希望能帮上你,祝成功毕业设计(论文)写作格式一、基本结构毕业论文或设计说明书应由题目(标题)、摘要、目录、前言(引言)、正文、结论、致谢、参考文献和附录等部分构成。(一)毕业论文的结构1.题目:即标题,它的主要作用是概括整个论文的中心内容。题目要确切、恰当、鲜明、简短、精炼。题目一般不超过20个字,可以使用主副标题。2.摘要:摘要是论文的高度概括,是长篇论文不可缺少的组成部分。要求用中、英文分别书写,一篇摘要应不少于300字,要注明3—5个关键词。3.目录:反映论文的纲要。目录应列出通篇论文各组成部分的大小标题,分别层次,逐项标明页码,并包括注明参考文献、附录、图版、索引等附属部分的页次,以便读者查找。4.前言:前言是相当于论文的开头,它是三段式论文的第一段(后二段是本论和结论)。前言与摘要不完全相同,摘要要写得高度概括、简略,前言稍加具体一些,文字以1000字左右为宜。前言一般应包括以下几个内容:(1)为什么要写这篇论文,要解决什么问题,主要观点是什么。(2)对本论文研究主题范围内已有文献的评述(包括与课题相关的历史的回顾,资料来源、性质及运用情况等)。(3)说明本论文所要解决的问题,所采用的研究手段、方式、方法。明确研究工作的界限和规模。(4)概括本课题研究所取得的成果及意义。5.正文:论文的正文是作者对自己的研究工作详细的表述。应包括以下内容:(1)理论分析部分:详细说明所使用的分析方法和计算方法等基本情况;指出所应使用的分析方法、计算方法、实验方法等哪些是已有的,哪些是经过自己改进的,哪些是自己创造的,以便指导教师审查和纠正,篇幅不宜过多,应以简练、明了的文字概略表述。(2)用调查研究的方法达到研究目的的,调查目标、对象、范围、时间、地点、调查的过程和方法等,一定要简述。对调查所提的样本、数据、新的发现等则应详细说明。(3)结果与讨论应恰当运用表和图作结果与分析。论文字数应不少于1.5万字。6.结论:结论包括对整个研究工作进行归纳和综合而得出的结论。结论集中反映作者的研究成果,表达作者对所研究课题的见解和主张,是全文的思想精髓,一般写的概括、篇幅较短。撰写时应注意以下几点:(1)结论要简单、明确。在措辞上应严密,容易理解。(2)结论应反映个人的研究工作,属于前人和他人已有过的结论可少提。(3)要实事求是地介绍自己研究的成果,切忌言过其实。7.致谢:对于毕业设计(论文)的指导教师,对毕业设计(论文)提过有益的建议或给予过帮助的同学,都应在论文的结尾部分书面致谢,言辞应恳切、实事求是。8.参考文献:在论文中所引用、参考过的文献,一般都应列出来。参考文献的著录,按论文中引用顺序排列。参考文献总数论文类不少于10篇、设计类不少于6篇,且都应有外文参考文献。9.附录:以下内容可放在附录之内:正文内过于冗长的公式推导;方便他人阅读所需的辅助性数学工具或表格;重复性数据和图表;论文使用的主要符号的意义和单位;程序说明和程序全文。这部分内容可省略。(二)毕业设计说明书的结构1.解决某一工程具体问题的题目属毕业设计,毕业设计的内容包括设计说明书和图纸两部分。2.毕业设计说明书是对毕业设计进行解释与说明的书面材料,在写法上应注意与论文的区别是:(1)前言由下面三部分组成:设计的目的和意义,设计项目发展情况简介,设计原理及规模介绍;(2)正文包括方案的论证和主要参数的计算两大部分。3.毕业设计绘图量要求:设计类题目绘图量(折合为图幅为0#号图纸)不少于2.5张,其中要求计算机绘图(CAD)2张,手工绘图不少于1张。图纸绘制要符合国家标准。完成后的设计图纸经毕业设计指导教师审核后,审核人员要签署审核指导意见并签名。二、排版要求(一)基本要求纸型:A4纸,双面打印;页边距:上2.54cm,下2.54cm,左2.5cm、右2.5cm;页眉:1.5cm,页脚:1.75cm,左侧装订。页眉页脚统一要求为:⑴一律用阿拉伯数字连续编页码。页码应由前言首页开始,作为第1页。⑵将摘要、Abstract、目录等前置部分单独编排页码。⑶页码必须标注在每页页脚底部居中位置,小五号,宋体,。⑷奇偶页的页眉不同,奇数页页眉的填写内容为“山东交通学院毕业设计(论文)”,偶数页页眉的填写内容为“作者姓名:论文中文题目”。(二)排版规范1.中文摘要(1)居中打印“摘要”二字(小三号,黑体),字间空一字;(2)“摘要”二字下空一行打印摘要内容(小四号宋体,1.25倍行距);(3)摘要内容后下空一行打印“关键字”三字(小四号黑体),其后为关键词(小四号宋体),每一关键词之间用逗号隔开,最后一个关键词后不加标点符号。2.英文摘要(1)居中打印“Abstract”(小三号,TimesNewRoman字体,加粗),再下空两行打印英文摘要内容;(2)摘要内容设置为:小四号,TimesNewRoman字体,1.25倍行距,每段开头留四个空字符;(3)摘要内容后下空一行打印“Keywords”(小四号,TimesNewRoman字体,加粗),其后为关键词,每一关键词除第一个字母外其余均为小写字母,关键词之间用逗号隔开,最后一个关键词后不加标点符号。3.目录:“目录”二字为小三号黑体,居中打印,二字间空一字;下空一行为章、节、小节及其开始页码(小四号宋体);章、节、小节分别以1、1.1、1.1.1等数字依次标出,目录中的标题应与正文中的标题一致。4.前言:“前言”二字为小三号黑体,居中打印,二字之间空一字,前言正文设置为:小四号,宋体,1.25倍行距。5.正文(参考写法)(1)每章的章标题设置为:小三号,黑体,居左,1.5倍行距,段后0.5行,段前为0。每章另起一页。章序号为阿拉伯数字。(2)章下为节,每节的节标题设置为:四号,黑体,居左,1.5倍行距,段后为0,段前0.5行。(3)节下为小节,每小节的标题设置为:小四号,黑体,居左,1.5倍行距,段后为0,段前0.5行。(4)正文设置为:小四号,宋体,1.25倍行距。正文内的标题号用(1)、①等依次标出。正文各级标题编号的示例如下图所示。6.结论结论标题设置为:小三号,黑体,居中,段后0.5行,段前为0,“结论”二字间空一字。结论正文设置为:小四号,宋体,多倍行距1.25,间距:前段、后段均为0行,每段落首行缩进2字。7.致谢致谢标题设置为:小三,黑体,居中,段后0.5行,段前为0,“致谢”二字间空一字。致谢正文设置为:小四,宋体,多倍行距1.25,每段落首行缩进2字。8.参考文献参考文献标题设置为:小三号,黑体,居中,段后0.5行,段前为0。参考文献内容设置成字体:五号,宋体,多倍行距1.25,段前、段后均为0。9.附录附录标题设置为:小三,黑体,居中,段后0.5行,段前为0,“附录”二字间空一字。附录正文设置为:小四,宋体,多倍行距1.25,每段落首行缩进2字。三、撰写规范1.附图(1)图的位置①图居中排列。②图与上文应留一行空格。(2)图的版式①“设置图片格式”的“版式”为“上下型”或“嵌入型”,不得“浮于文字之上”。②图的大小尽量以一页的页面为限,不要超限,一旦超限要加续图。(3)图名的写法①图名居中并位于图下,编号时应以章为单位顺序编号,如图2.1、图2.2。②图名与下文留一空行。③图及其名称要放在同一页中,不能跨接两页。④图内文字清晰、美观。⑤中文图名设置为宋体,五号,居中。英文名称设置为TimesNewRoman,五号,居中。(4)图格式示例:图2.1样式Fig.2.1Manner2.表格:(1)表的位置①表格居中排列。②表格与下文应留一行空格。③表中若有附注,一律用阿拉伯数字和右半圆括号按顺序编排,如注1),附注写在表的下方。(2)表名的写法①表名应当在表的上方并且居中。编号时应以章为单位顺序编号,如表2.1、表2.2。②表名与上文留一空行。③表及其名称要放在同一页中,不能跨接两页。④表内文字全文统一,设置为宋体,五号。⑤中文表名设置为宋体,五号,且居中。英文名称设置为TimesNewRoman,五号,且居中。(3)表格式示例表2.1统计表Tab.2.1Statisticstableforsale产品产量销量产值比重手机110001000050050%电视机5500500022022%计算机1100100028028%合计17600160001000100%3.公式公式书写应在文中另起一行,居中排列,公式末尾不加标点;公式序号按章顺序编号,公式编号在行末列出,如(2.1)、(2.2)。公式示例:(2.1)4.参考文献参考文献书写格式:(1)参考文献按照在正文中引用的顺序进行编码。(2)作者一律姓前名后(外文作者名应缩写),作者间用“,”间隔。作者少于3人应全部写出,3人以上只列出前3人,后加“等”或“etal”。(3)标题“参考文献”设置为:小三号,黑体,居中,1.5倍行距,段后0.5行,段前为0。(4)参考文献正文设置成字体:5号,宋体,字号:五号,多倍行距1.25行,段后、段前均为0。(5)按照引用的文献类型不同使用不同的表示方法。①专著(注意应标明出版地及所参阅内容在原文献中的位置),表示方法为:[序号]作者.专著名.出版地:出版者,出版年.示例:[1]薛华成.管理信息系统.北京:清华大学出版社,1993.②期刊中析出的文献(注明应标明年、卷、期,尤其注意区分卷和期),表示方法为:[序号]作者.题(篇)名.刊名.出版年,卷号(期号):起止页.示例:[4]徐滨士,欧忠文,马世宁等.纳米表面工程.中国机械工程,2000,11(6):707-712.③会议论文,表示方法为:[序号]作者.篇名.会议名,会址,开会年:起止页.④专著(文集)中析出的文献,表示方法为:[序号]作者.篇名.见(In):文集的编(著)者.文集名.出版地:出版者,出版年:起止页.⑤学位论文,表示方法为:[序号]作者.题(篇)名:(博(硕)士学位论文).授学位地:授学位单位,授学位年.⑥专利文献,表示方法为:[序号]专利申请者.专利题名.专利国别,专利文献种类,专利号.出版日期.参考文献引用格式:(1)引用的文献在正文中用方括号和阿拉伯数字按顺序以上标形式标注在引用处。(2)引用格式示例关于主题法的起源众说不一。国内有人认为“主题法检索体系的形式和发始于1856年英国克雷斯塔多罗(Crestadoro)的《图书馆编制目录技术》一书”,“国外最早采用主题法来组织目录索引的是杜威十进分类法的相关主题索引……”[1]。5.标点符号?标点符号的使用必须符合新的国家标准GB/T15834-1995《标点符号用法》。?6.名词、名称?科学技术名词术语应采用全国自然科学名词审定委员会公布的规范词或国家标准、部标准中规定的名称,尚未统一规定或叫法有争议的名词术语,可采用惯用的名称。使用外文缩写代替某一名词术语时,首次出现时应在括号内注明其含义,如CPU(CentralProcessingUnit)代替计算机中央处理器。一般很熟知的外国人名(如牛顿、爱因斯坦、达尔文、马克思等)可按通常标准译法写译名。?7.量和单位?毕业设计(论文)中的量和单位必须采用中华人民共和国家标准GB3100-GB3102-93,它是以国际单位制(SI)为基础的。非物理量的单位,如件、台、人、元等,可用汉字与符号构成组合形式的单位,例如件/台、元/km。?8.数字?数字的使用必须符合新的国家标准GB/T15835-1995《出版物上数字用法的规定》。

发表过的无人驾驶参考文献

意义比较小,因为很少人会骑自行车外出。

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.

发明出无人驾驶自行车来头可不小,由清华大学一只拥有多学科的团队牵头,经过6年时间自主研发而成。这辆无人驾驶自行车的核心在于通用人工智能芯片的研发,这枚名为天机的芯片经历了计算科学与神经科学的融合,对计算架构与算法的优化,与先进芯片技术的结合而最终得以实现,并作为首例通用人工芯片的展示,登上了本周《自然》杂志的封面。

在我们的日常生活中,在这个满世界找车位的残酷现实环境下,自行车也得贡献一份力。所以出现了折叠自行车,那么无人驾驶自行车来了,更要有更大的贡献。一人客觉得以后的无人驾驶自行车,会如同大丈夫一样能屈能伸,伸展开,是一辆完整的自行车,折叠了,是一个小提兜小盒子。能自行感知人体和环境做形状大小的调整。人工智能时代的折叠自行车,才真的叫折叠自行车:把自己的无人驾驶自行车折一下,叠起来。

自行车这东西的,除了是代步工具外,还是一个健身的辅助工具。所以无人驾驶自行车的意义,理所当然还要加入AI健身模块,比如更智能的监控身体状态;当然作为人工智能时代的智能设备,一定要开放性地接口。我们可以自定义自己的无人驾驶自行车模块,比如加个遮风挡雨的无人机配件啦什么的。

科学家们意识到,人脑系统的认知和自主决策是一个非常复杂的过程,人工智能的最终目标是全方位地模拟人脑功能对环境进行感知,自主思维并产生相应的行为。为了与当前主流人工智能区别,一个新的概念——通用人工智能被引入了人工智能领域。

“天机芯”—首款通用人工智能芯片问世这篇刚刚发表在《自然》上的研究,正是基于计算神经科学的背景,展示了首款通用人工智能芯片 “天机芯”。这款芯片在软件和硬件上都做出了突破,从软件上这枚芯片能够融合多种神经网络与模型,提高了芯片的可扩展性,在架构上也并未采用传统的冯诺依曼架构;为了配合软件功能,在硬件上,这枚芯片采用了分布式存储和多核并行的芯片结构,以优化信息的处理效率

有。因为发明出无人驾驶自行车需要解决很多实际问题。虽然研究出无人驾驶的自行车本身可能并不很有意义,但是发明过程中所发现和解决的问题、为了解决问题创造的新设计、新技术却是可能对未来意义重大的。

无人驾驶系统设计论文参考文献

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。

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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。

无人驾驶汽车最新论文文献

1、无人驾驶汽车快速发展

目前,全球的无人驾驶汽车行业发展态势较好,但还量产投入使用的地区较少。无人驾驶技术与5G通讯技术、新能源汽车的相关技术共同发展。国际领先机构嫌疑完成无人驾驶汽车的研发,进入试运行、调试阶段。国内大多数研发无人驾驶汽车的企业现在都处于试验阶段,即行业发展正处于起步阶段。

随着无人驾驶技术的不断成熟,以及政府政策的出台调整,预计无人驾驶汽车将优先运用于工业发展,再到商用领域,最后逐步发展至民用。预计在2035年前后,全球无人驾驶汽车将逐渐取代传统汽车,进入销量的爆发阶段。

2、无人驾驶技术进展较快

现阶段无人驾驶汽车的人工智能主要细分技术包括,计算机视觉与深度学习。同时以传感器以及高速芯片、GPU等为主的硬件发展也是无人驾驶领域研发的重要板块。无人驾驶是智能化的终极体现,集中运用了计算机、现代传感,信息融合、通信、人工智能及自动控制等及技术,是典型的高新技术综合体。随着无人驾驶技术的不断提高,无人驾驶汽车行业市场规模将会快速增长。

3、无人驾驶汽车客户意愿度仍待提高

目前消费者对无人驾驶汽车的购买与否大多持观望态度,主要因素在于无人驾驶汽车的技术成熟情况,能否真的突破驾驶安全问题成为消费者关注的核心问题。因此从车辆上市到消费者大量购买还会经过一段观望期。无人驾驶汽车需要提高消费者认知并建立消费者信心,才能促成消费者购买。

4、中国无人驾驶汽车行业市场规模迅速扩增

根据Statista数据显示,2015年到2019年我国无人驾驶汽车行业市场规模扩张迅速,2019年我国无人驾驶汽车市场规模达到98.4亿元,2020年受疫情影响市场规模将有所下滑,前瞻估计为95.4亿元。在Research And Markets的预测下,2021年全球无人驾驶汽车的市场规模将达273亿美元,2026年全球无人驾驶汽车市场规模将达到594亿美元,年复合增长率为16.84%。

虽然目前无人驾驶汽车产业化仍存在各种问题,但无人驾驶汽车实质上是建立在汽车主动安全技术、智能化技术逐步升级的基础上的,只要市场对这些技术有持续的需求,就能推动汽车向完全无人化演进。未来,人类交通系统或将发生翻天覆地的变化,无人驾驶技术现阶段的发展重点还是辅助驾驶,以提高人工驾驶的安全性,要真正实现完全无人驾驶商业化运行还需要人工智能技术的突破。

综上所述,无人驾驶汽车行业尚有较多的技术壁垒需要突破,但总体行业规模增速较快,前景广阔。

—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国无人驾驶汽车行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》

无人驾驶技术的发展与现状如下:

无人驾驶技术的发展

随着工程师们突破一个又一个难关,无人驾驶的时代总有一天会到来。无人驾驶可以避免人为的不正确操作,响应速度和准确率都比人高,因此无人驾驶技术可以避免交通事故的发生概率。

虽然目前的无人驾驶技术偶尔会引发事故,但随着科技的发展,无人驾驶技术也在不断进步。未来,无人驾驶技术肯定可以避免事故,甚至在关键时刻挽救车内成员的生命。

无人驾驶技术的现状

现在很多品牌的汽车都可以实现自动驾驶,未来的汽车一定是无人驾驶的。特斯拉、宝马、奔驰等品牌的汽车已经能够实现无人驾驶,这主要依靠摄像头、传感器、gps定位系统和电子控制系统。许多汽车带着12级自动驾驶离开工厂。

在一些特殊情况下,汽车可以自动行驶,而无需车主控制汽车。还有很多车有自动泊车功能,类似于无人驾驶功能。停车时,车主只需换挡。现在也有很多公司涉足无人驾驶技术领域。

无人驾驶

无人驾驶汽车是智能汽车的一种,也称为轮式移动机器人,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。第一辆能真正无人驾驶的汽车出现于1980年代。1984年,卡内基美隆大学推动Navlab计划与ALV计划。

国内外对巡线小车的研究现状目前,移动机器人的开发和研究越来越令人瞩目,而智能循迹壁 障小车作为移动机器人的一个重要分支,非常值得我们... 国内外研究现状未来的发展是智能车,据从前给好的模式自动进行工作,达到自己想要的目的。它和遥控小车不一样,人去控制遥控小车前进和后退,...

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。

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