ADAS和自动驾驶的现状和技术路径 20180616

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

机器视觉技术发展现状文献综述

机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解 世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、 数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：

语音识别发展现状与展望

中国中文信息学会第七次全国会员代表大会 暨学会成立30周年学术会议 语音识别发展现状与展望中科院自动化研究所徐波 2011年12月4日

报告提纲 ?语音识别技术现状及态势?语音识别技术的行业应用?语音识别技术研究方向?结论与展望

2010年始语音识别重新成为产业热点?移动互联网的兴起成为ASR最重要的应用环境。在Google引领下，互联网、通信公司纷纷把语音识别作为重要研究方向 –Android系统内嵌语音识别技术，Google语音 翻译等； –iPhone4S 上的Siri软件； –百度、腾讯、盛大、华为等都进军语音识别领 域； –我国语音技术领军企业讯飞2010年推出语音云识别、讯飞口讯 –已有的QQ2011版语音输入等等

成熟度分析-技术成熟度曲线 ?美国市场调查咨询公司Gartner于2011年7月发布《2011新兴技术成熟度曲线》报告：

成熟度分析-新兴技术优先矩阵?Gartner评出了2011年具有变革作用的技术，包括语音识别、语音翻译、自然语言问答等。其中语音翻译和自然语言问答有望在5-10年内获得大幅利用，而语音识别有望在2-5年内获得大幅利用；

三十年语音识别技术发展 ---特征提取与知识方面?MFCC，PLP，CMS，RASTA，VTLN；?HLDA, fMPE，neural net-based features ?前端优化 –融入更多特征信息(MLP、TrapNN、Bottle Neck Features等） ?特征很大特点有些是跟模型的训练算法相匹配?大规模FSN图表示，把各种知识源集中在一起–bigram vs. 4-gram, within word dependencies vs. cross-word

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

人脸识别技术的应用背景及研究现状

1．人脸识别技术的应用 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。 （2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。 （3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。 （4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。 （5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2．人脸识别技术在国外的研究现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer I nterface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engineerin g in University of Cambridge等。综合有关文献，目前的方法主要集中在以下几个方面： （1）模板匹配 主要有两种方法，固定模板和变形模板。固定模板的方法是首先设计一个或几个参考模板，然后计算测试样本与参考模板之间的某种度量，以是否大于阈值来判断测试样本是否人脸。这种方法比较简单，在早期的系统中采用得比较

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）。

超声自动探测国内外研究现状、发展趋势

超声自动探测国内外研究现状、发展趋势

一、国内外技术现状、发展趋势 1.1超声自动检测与无损评价技术研究意义 超声探伤技术作为一种重要的无损检测技术，在现代工业的各个方面都有着广泛的应用，体现在改进产品质量、产品设计、加工制造、成品检验以及设备服役的各个阶段；体现在新材料和新技术的研究中；也体现在保证机器零件、最终产品的可靠性和安全性上，世界各国对它的研究都非常重视。例如美国为了保持它在世界上科学技术的领先地位，早在1979年的政府工作报告中提出要成立的六大技术中心中，无损检测技术便是其中之一。日本最近制定的21世纪优先发展四大技术领域之一的设备延寿技术中，也把无损探伤放在十分重要的位置。另外，无损探伤技术所能带来的经济效率也是明显的，目前我国的投入不比日本少，而国民生产总值只有日本的三分之一左右，这种现象主要是由于我国产品质量上存在问题而导致大量产品报废所致。据测算，我国不良品的年损失约2000亿元。再者，无损探伤的经济效益还表现在产品的竞争能力上，在无损技术支持下提高产品质量和可靠性，是保证产品进入国际市场的决定性因素之一。例

如，日本小汽车生产中30％零件采用无损检测后质量迅速超过美国，市场扩大而严重威胁美国的汽车工业，德国奔驰汽车公司对汽车的几千个零件全部进行无损检测后，运行里程增加一倍，大大提高了产品在国际市场的竞争能力。 铝板在国民生产总值中的地位。由于板材缺陷而导致飞机失效甚至失事的所造成经济损失。 采用自动超声检测能节省人力。 研究超声无损评价技术对铝板的质量控制具有重大的意义。传统的超声检测多是依据检测者的经验对超声回波进行主观的评价。这种方法太主观，检测的可靠性和效率十分有限。随着计算机技术的快速发展，将信号分析与处理技术、成像技术、人工智能技术和自动化控制技术应用于超声检测已经成为国内外研究热点。不仅可以通过图像来展现内部缺陷，而且可以利用现代数字信号处理技术来进行缺陷的定性定量分析和无损评价。 1.2超声检测技术国内外现状、发展趋势 1.2.1超声检测方法和技术现状 1)国内现状 国内超声检测技术的主要研究领域可以分

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

雷洪钧：汽车自动驾驶技术与实例的研究(上)

雷洪钧：汽车自动驾驶技术与实例的研究（上） 汽车自动驾驶系统（Motor Vehicle Auto Driving System），是一种通过车载电脑系统实现无人驾驶的智能汽车系统，又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，还有称自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-piloting automobile ）的。汽车自动驾驶系统，其结构，一般分为：感知系统、决策系统、执行系统3个部分。 一、汽车自动驾驶技术基础知识 1.0感知系统 感知系统，是用摄像头（眼睛）看前面的路，还在用雷达（耳朵）听车周围（前、后、左右）的车、人及实体的，甚至会用信息识别单元（大脑）在分析、判断。感知系统由三部分组成，传感器、高精度地图、信息识别单元等。 （1）传感器，主要有光学摄像头和雷达，相当人的眼睛和耳朵，其主要功能是车辆收集周围的“即时信息”。为无人驾驶车辆提供完整、准确的环境数据，长用的传感设备包括：(a)光学摄像头；(b)光学雷达（LiDAR）；(c)微波雷达；(d)导航系统等。 （2）高精度地图，提供的环境信息中相对固定、更新周期较长的信息,比如车道标记、路缘、交通信号灯等； （3）信息识别单元，对传感器接收到信息，利用深度学习等手段，对信息进行识别，目前对外界事物进行准确识别基本算法和技术有：误差反向传播算法和先进的数字摄像技术。 1.1摄像头是众多预警、识别类ADAS功能的基础 1）摄像头的主要应用 车载摄像头对于智能驾驶是必不可少设备，主要应用于：车道偏离预警（LDW）、车道保持辅助（LKA）、前向碰撞预警（FCW）行人碰撞预警（PCW）、全景泊车（SVP）、驾驶员疲劳预警、交通标志识别（TSR）。 2）光学摄像头优缺点 光学摄像头是最常用的车载传感器，同时价格最便宜，是场景解读的绝佳工具，优点是能

自动识别技术发展现状

自动识别技术发展现状 班级：物流 学号： 姓名： 指导老师： 2015年10月20日

目录 1、自动识别概念 (3) 2、自动识别技术简介 (3) 3、自动识别技术分类 (3) 4、自动识别技术特点 (4) 5、常见的自动识别技术 (4) 5.1、条码技术 (4) 5.2、磁条(卡)技术 (4) 5.3、IC卡技术 (5) 5.4、生物识别技术 (5) 5.4.1语音识别技术 (6) 5.4.2视觉识别技术 (6) 5.4.3人脸识别技术 (6) 5.4.4指纹识别技术 (7) 5.5图像识别技术 (7) 5.6.光学字符识别技术（OCR） (7) 5.7．射频识别技术（RFID） (8) 6、自动识别技术在经济发展中的作用 (8) 6.1、自动识别技术是国民经济信息化的重要基础和技术支撑 (8) 6.2、自动识别技术已成为我国信息产业的有机组成部分 (10) 6.3、自动识别技术可提升企业供应链的整体效率 (10) 7、自动识别技术的应用 (11) 8、自动识别技术的发展趋势 (11) 8.1、多种识别技术的集成化应用 (12) 8.2、无线通讯相结合是未来自动识别产业发展的重要趋势 (13) 8.3、自动识别技术将越来越多地应用于控制，智能化水平在不断提高 (14) 8.4、自动识别技术的应用领域将继续拓宽，并向纵深发展 (15) 8.5、新的自动识别技术标准不断涌现，标准体系日趋完善 (16)

1、自动识别概念 自动识别系统是现代工业和商业及物流领域中，生产自动化、销售自动化、流通自动化过程中所必备的自动识别设备以及配套的自动识别软件所构成的体系。 自动识别包括：条码识读、射频识别、生物识别（人脸、语音、指纹、静脉）、图像识别、OCR光学字符识别 自动识别系统几乎覆盖了现代生活领域中的各个环节，并具有及大的发展空间。其中比较常见应用有：条形码打印设备和扫描设备，手机二维码的应用，指纹防盗锁，自动售货柜，自动投币箱，POS机等. 2、自动识别技术简介 自动识别技术是将信息数据自动识读、自动输入计算机的重要方法和手段，它是以计算机技术和通信技术为基础的综合性科学技术。近几十年内自动识别技术在全球范围内得到了迅猛发展，目前已形成了一个包括条码、磁识别、光学字符识别、射频识别、生物识别及图像识别等集计算机、光、机电、通信技术为一体的高新技术学科。 3、自动识别技术分类 按照国际自动识别技术的分类标准，自动识别技术可以有两种分类方法： 1.按照采集技术进行分类，其基本特征是需要被识别物体具有特定的识别 特征载体(如标签等，仅光学字符识别例外)，可以分为光存储器、磁存 储器和电存储器三种； 2.按照特征提取技术进行分类，其基本特征是根据被识别物体的本身的行 为特征来完成数据的自动采集，可以分为静态特征、动态特征和属性特 征。

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，

车牌识别系统的研究背景意义及国内外研究现状

车牌识别系统的研究背景意义及国内外研究现状 1车牌识别系统的背景 车牌识别系统的背景及研究意义 随着经济社会的迅猛发展，人们的生活水平的提高，机动车辆的数量也越来越多。为了提高车辆的管理效率，缓解公路上的交通压力，我们必须找到一种解决方案。而作为汽车“身份证”的汽车车牌，是在公众场合能够唯一确定汽车身份的凭证。我们可以以此为依据，设计一种车牌识别系统监控各个车辆的情况。为此，我国交通管理部门对汽车车牌的管理非常重视并制定了一套严格的管理法规。其中对汽车车牌的制作、安装、维护都要求由制定部门统一进行管理。在此基础上，如果研制出一种能在公众场合迅速准确地对汽车牌照进行自动定位识别的系统(CPR)，那么这将是一件非常有意义的工作，并将极大地提高汽车的安全管理水平及管理效率。 车辆牌照定位与识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一, 该技术应用范围非常广泛, 其中包括: (1) 交通流量检测； (2)交通控制与诱导；(3) 机场、港口等出入口车辆管理；(4) 小区车辆管理；(5) 闯红灯等违章车辆监控；(6) 不停车自动收费；(7) 道口检查站车辆监控；(8) 公共停车场安全防盗管理；(9) 计算出行时间；(10) 车辆安全防盗、查堵指定车辆等。其潜在市场应用价值极大，有能力产生巨大的社会效益和经济效益。如图1所示，LPR[1]的部分应用： 图1 LPR在收费口、道路监控和停车管理中的应用 近些年,计算机的飞速发展和数字图像技术的日趋成熟，为传统的交通管理带来重大转变。先进的计算机处理技术，不但可以将人力从繁琐的人工观察、检测中解放出来，而且能够大大提高其精确度，汽车牌照自动识别系统就是在这样的背景与目的下进行开发的。汽车牌照自动识别系统(VLPRS)是对由公路上配置的摄像头拍摄的照片进行数字图像处理与分析，综合应用大量的图像处理

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.wendangku.net/doc/407359294.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。

国内机器视觉的发展现状

国内机器视觉的发展现状 机器视觉是最近几年新发展起来的新兴技术领域,通过利用计算机模拟人的视觉能力来进行判断和识别,它是机器人、智能装备以及自动化领域至关重要不可或缺的技术之一。 目前国内的机器视觉技术和国外相比还相对落后,关键的技术设备还依赖于进口。国内大部分的机器视觉公司都集中在系统集成领域。国内机器视觉市场需求凸显,而国内机器视觉技术的滞后已无法满足国内市场的需求。 机器视觉应用主要包括表面缺陷检测、产品尺寸测量、机器人视觉定位、视觉目标识别这个四大类: 表面质量的检测至关重要,产品的表面缺陷不仅影响产品外观本身,还将对产品使用性能产生影响,比如做易拉罐的镀锡板,如果表面有微小的孔洞;卫生用无纺布表面有污点;液晶玻璃面板表面有结晶;太阳能电池片有断栅或隐裂等。 现代化高速的生产线,人眼无法识别或效率较低,还有高额的人工成本,都迫使生产企业进行变革,引入表面视觉检测系统,让机器来替代人工检测,大幅提高生产检测效率。 产品尺寸测量大部分应用于机械加工制造领域,现代机械加工技术精益求精,大规模批量化生产,通过构建机器视觉系统,对产品外观尺寸进行检测处理,发现不合格进行剔除。随着机械加工现代化水平的日益发展,视觉尺寸检测不可或缺。

视觉图像识别技术应用广泛,互联网中的人脸识别、交通防中的车牌识别、商品中二维码条码识别、ocr文字识别等。相比视觉检测和视觉测量,视觉图像识别技术相对成熟。 机器视觉定位系统主要应用机器人视觉引导,机器视觉给机器人装上大脑和眼睛,通过视觉系统引导机器人做各种不同的姿态和动作,机器人与机器视觉的融合将是未来智能装备发展的重要领域。 从整个国内机器视觉发展来看,国产化程度不高,机器视觉硬件设备核心零部件主要依靠进口。机器人技术和国外相比不仅是价格上的差距。系统集成企业以中小型企业为主,大部分企业一方面代理国外设备,一方面进行系统集成,真正投入的研发力量非常有限。 国内机器视觉无疑是个处于上升时期的朝阳产业,2025中国制造大战略政策支持下,机器视觉企业将加大投入力量,促进国内机器视觉技术的快速发展。 本文作者:大军闲谈