无人驾驶

物联网应用之无人驾驶2物联网技术应用——无人驾驶3物联网技术是“互联网+”重点应用领域4物联网技术的投入已经产生可观回报1新一代信息技术VS“互联网+”目录12“互联网+”定义“互联网+”是以互联网平台为基础，整合物联网、云计算、大数据技术等新一代信息技术，完成信息通信技术与各行业的跨界融合，推动产业转型升级，并不断创造出新产品、新业务与新模式，构建连接一切的扩散应用过程。新一代信息技术“十二五”规划中明确了战略新兴产业是国家未来重点扶持的对象，其中信息技术被确立为七大战略性新兴产业之一，将被重点推进。新一代信息技术分为六个方面，分别是下一代通信网络、物联网、三网融合、新型平板显示、高性能集成电路和以云计算为代表的高端软件。新一代信息技术VS“互联网+”3物联网物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。关键技术1.感知技术2.网络通信技术3.数据融合与智能技术4.纳米技术应用领域1.智慧城市2.智能交通3.无人驾驶4.智能仓储无处不在的物联网物联网技术是“互联网+”重点应用领域•我国物联网产值从2010年的2,020亿元增加至2012年末的3,650亿元，增长率近40%，预计2015年产值规模将达到7500亿元，年均复合增长率超过30％。•我国物联网终端数量已接近2000万，形成全球最大的物联网市场之一。物联网技术的投入已经产生可观回报52无人驾驶未来发展方向3各大汽车厂商的研究现状4无人驾驶原理和关键技术1无人驾驶简介及发展现状物联网技术应用——无人驾驶清华大学汽车系副研究员王建强将无人驾驶汽车定义为“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”。无人驾驶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。无人驾驶Driverlesscars物联网重点应用—无人驾驶发达国家从20世纪70年代开始进行无人驾驶汽车研究,目前在可行性和实用性方面,美国和德国走在前列。1）20世纪80年代，美国有很多大学开始研究无人驾驶车辆。1995年,美国卡耐基梅隆大学研制的无人驾驶汽车Navlab2V,完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。丰田汽车公司在2000年开发出无人驾驶公共汽车。2005年,美国斯坦福大学工程师们改装的一辆大众途锐多功能车以第一名的成绩完成了美国国防部“大挑战”的全程障碍赛。2）德国汉堡公司在无人驾驶技术研究方面位于世界前列的。该公司实现的无人驾驶汽车是由德国大众汽车公司生产的帕萨特2.0改装而成。从20世纪80年代末开始，在贺汉根教授带领下，2001年研制成功时速达76公里的无人车，2003年研制成功我国首台高速无人驾驶轿车，最高时速可达170公里；2006年研制的新一代无人驾驶红旗HQ3，在可靠性和小型化方面取得突破。红旗HQ3无人车实验成功创造了我国自主研制的无人车在复杂交通状况下自主驾驶的新纪录，这标志着我国在该领域已经达到世界先进水平。无人驾驶的国内外发展现状无人驾驶——各大汽车厂商研究现状八大品牌涉及无人驾驶技术研发概述厂商代表车型搭载技术小结无人驾驶程度谷歌普锐斯、奥迪TT汽车摄像机，雷达传感器，激光测距仪，网络云技术，车载计算机目前谷歌拥有的无人驾驶技术接近量产，受法律限制未正式投产雷克萨斯LS立体型高像素摄像头，GPS天线，360度激光追踪技术，主动巡航系统，车道偏离系统，侧向辅助系统拥有诸多感应设备，车载辅助系统丰富沃尔沃V60、S60、XC60堵车辅助驾驶系统，摄像机、雷达，激光感应器，自动停车系统，自动紧急制动系统，应急车道辅助系统第一家推出无人驾驶技术的厂商，目前逐步开发无人驾驶技术宝马5系、i3自动巡航系统，GPS定位、雷达、超声波，激光探测器，激光扫描仪，摄像监控设备，车道偏离系统，自适应巡航控制系统搭载自动巡航系统的宝马5S系已进行了5K公里的路面测试无人及时已经相当成熟八大品牌涉及无人驾驶技术研发概述厂商代表车型搭载技术小结无人驾驶程度奥迪TTS、A6雷达传感器，激光扫描仪，视频摄像头，停车辅助系统，自适应巡航系统，自动车道保持系统，超车警示等系统继谷歌之后第二家拿到美国无人驾驶测试的厂家奔驰新S级智能巡航系统，车道保持系统，路标识别系统，自动导航系统，自动停车系统目前新S级拥有丰富的驾驶辅助系统，同时也拥有部分智能感应设施通用凯迪拉克XTS雷达传感器、摄像头、激光等，自适应巡航系统，智能刹车辅助系统，前方碰撞报警系统，车道偏离报警系统可使车辆实现半自动驾驶，暂无无人驾驶实验福特未公布自适应巡航系统，智能刹车辅助系统，盲点信息系统，车道偏离报警系统，自动停车系统较早进行无人驾驶技术的研究，但是进程与成果有限无人驾驶——各大汽车厂商研究现状车顶上的扫描器发射64束激光射线，然后激光碰到车辆周围的物体，又反射回来，这样就计算出了物体的距离。另一套在底部的系统测量出车辆在三个方向上的加速度、角速度等数据，然后再结合GPS数据计算出车辆的位置，所有这些数据与车载摄像机捕获的图像一起输入计算机，软件以极高的速度处理这些数据。这样，系统就可以非常迅速的作出判断。11无人驾驶组成原理。1车辆定位技术。磁导航和视觉导航等。2车辆控制技术。最常用的方法是经典的智能PID算法。3车辆稳定系统。包括ESP、电子手刹以及各类电子稳定系统,防止车辆失控。4自动泊车系统。无人驾驶关键技术5.雷达系统关键技术保险杠旁安装有传感装置,当检测到东西出现在汽车盲点时发出警告。6.车道保持系统挡风玻璃上的感应器可识别车道标志线。8.红外照相机设备安装在挡风玻璃上的照相机监测红外信号。7.预防碰撞系统车头保险杠位置的感应器,监测前车距离,紧急情况下实现自动刹车。KEYTECHNOLOGY10.电磁控制系统9.立体视觉系统两台安装在挡风玻璃上的照相机构成前方道路的实时3D图像,发现潜在危险。无人驾驶关键技术无人驾驶关键技术行业大环境技术本身需求分析政策法规无人驾驶汽车的困惑010203041.提高汽车的视觉能力检测，车使用的激光扫描仪无法穿越固体障碍物；2.检测到周围的路人、车道、交通标识、交通灯；3.应对积雪障碍；技术技术成本所面临的挑战包括开发低成本、稳定可靠的传感器及大量的软件开发。成本预测和回应人类的行为。有人用手势信号来指示车辆通行时，如何解除车辆的疑惑回应正确的行为。其他1.法律法规，市场准入标准，保险及责任认定的难题；2.黑客入侵；3.人们的需求；无人驾驶的相关难题传感器在雨雪天的性能会有所减弱，最好的解决方式就是通过不断地实践以及测绘。然而，测绘技术在无人驾驶汽车领域还远不够成熟。传感器01障碍物02无人驾驶解决方案障碍物检测算法：基于立体视觉的障碍物检测,需要对摄像机进行动态标定。机器视觉03机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。将被摄取目标转换成图像信号，传送给图像处理系统，转变成数字化信号。其他04调查人们的需求，及时出台法律法规，鼓励技术创新，加大投入和实践力度。01高速公路环境下的无人驾驶系统该使用环境限定为具有良好标志的结构化高速公路上,主要完成道路标志线跟踪、车辆识别等功能。02城市环境下的无人驾驶系统与高速环境研究相比,城市环境下的无人驾驶速度较慢,更安全可靠,应用前景更好。但城市环境更为复杂,对感知和控制算法提出了更高的要求。城市环境中的无人自动驾驶将成为下一阶段研究重点。03特殊环境下的无人驾驶系统：在军事和其他一些特殊条件下的应用。无人驾驶汽车的研究3个方向：高速公路环境、城市环境和特殊环境下的无人驾驶系统。无人驾驶汽车的发展方向THEENDTHANKS