1智能網聯汽車路徑規劃與決策控制智能網聯汽車駕駛環境感知2知識目標：1.能通過走訪或查閱資料的方法，能復述傳感器的融合方法。2.能通過對感知系統的資料查詢，能說出環境感知傳感器的感知內容及數據集。能力目標：1.能總結歸納調研報告，撰寫智能網聯汽車環境感知系統技術報告。2.能總結并歸納調研內容，準確識別智能網聯汽車的硬件組成。素質目標：1.樹立安全意識；2.培養8S現場管理意識。教學目標3智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？1.多傳感器融合各類傳感器因其測量原理，在環境感知方面都有各自明顯的優缺點：毫米波雷達具有耐候性，可以全天工作，但分辨率不夠高，無法區分人與物；攝像頭具有較高的分辨率，可以感知顏色，但受強光影響較大。激光雷達可以提供具有三維信息的特性，對環境的可重構性很強，但受天氣影響較大。毫米波雷達可以彌補激光雷達、視覺傳感器在環境適應性上的不足。視覺傳感器或者激光雷達可以彌補毫米波雷達在目標分類上的不足等。4智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？2.環境感知傳感器及感知信息內容環境感知是通過攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達、陀螺儀、加速度計等傳感器，感知周圍環境信息和車輛狀態信息。環境信息主要包括道路信息、周邊車輛與行人信息。道路信息，包括道路的寬度、坡度、交通標志燈；周邊車輛信息包括車輛大小，行駛的速度、加速度、方向等；周邊行人信息包括行人的數量、位置及行走方向等。5智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？3.傳感器的融合方法汽車自動化的程度越高，集成在車輛中的傳感器的數量和類型也越多，只有這樣才能夠保證信息獲取充分且、有冗余保障車輛自動行駛的安全。為了保證安全，必須對傳感器進行信息融合。多傳感器融合可以顯著提高系統的冗余度和容錯性，從而保證決策的速度和正確性，這是自動駕駛系統向先進的自動駕駛方向發展，最終實現無人駕駛的必然趨勢。6智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？3.傳感器的融合方法傳感器融合的理論方法有貝葉斯準則、卡爾曼濾波、D-S證據理論、模糊集合理論、人工神經網絡等。軟件算法能夠聯合虛擬攝像頭和環境傳感器數據融合算法，從而得到更精確的數據分析與自主控制決策。7智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？3.傳感器的融合方法傳感器融合從融合等級上分為原始數據級融合、特征數據級融合和目標數據級融合。單一傳感器中，越靠近原始數據，干擾信號和真實信號并存的可能性越大，即越早啟動融合，真實信息的保留和干擾信息的去除效果越好，但同時也為數據同步、處理算法計算量帶來相應的挑戰。實際應用中，應結合感知需求、芯片計算能力選擇合適的融合架構和方法，構建由各類傳感器信息組成的數字環境，實現智能網聯汽車的環境理解。。8智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？3.傳感器的融合方法傳感器模塊的集中處理由中央ECU制定的分布式系統分布式和集中式處理的結合9智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？4.智能網聯汽車環境感知數據庫

目前，專門用于無人駕駛的數據集有KITTI和Cityscapes等，數據集的主要作用是對汽車上安裝的各種傳感器采集的外部場景數據進行分析，并呈現無人駕駛車輛的實際情況。完整的數據集應包括立體數據、光流數據、視覺里程計數據、目標跟蹤數據、道路解析數據等。感謝大家的參與！1011智能網聯汽車路徑規劃與決策控制智能網聯汽車路徑規劃12知識目標：1.能通過走訪或查閱資料的方法，能復述傳感器的融合方法。2.能通過對感知系統的資料查詢，能說出環境感知傳感器的感知內容及數據集。能力目標：1.能總結歸納調研報告，撰寫智能網聯汽車環境感知系統技術報告。2.能總結并歸納調研內容，準確識別智能網聯汽車的硬件組成。素質目標：1.樹立安全意識；2.培養8S現場管理意識。教學目標13智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？1.路徑規劃路徑規劃是解決智能網聯汽車如何達到行使目標問題的上層模塊，它依賴于為智能聯網汽車駕駛定制的高精度地圖，與普通導航單純提供指引的性質不同，智能網聯汽車的路徑規劃模塊需要提供能夠引導車輛正確駛向目的地的軌跡。這些軌跡至少要達到車道級導航的水平，而且軌跡上影響車輛行駛的周邊的環境也需要被準確描述和考慮。14智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？1.路徑規劃路徑規劃模塊需要根據局部環境感知、可用的全局車道級路徑、相關交通規則，提供能夠將車輛引導向目的地（或目的點）的路徑。路徑規劃可分為全局路徑規劃方法、局部路徑規劃方法和混合路徑規劃方法三種。混合路徑規劃局部路徑規劃全局路徑規劃15智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？1.路徑規劃路徑規劃技術是汽車自動控制技術的重要組成部分，根據環境信息的己知程度，全局路徑規劃是對全局環境已知，并根據算法搜索出最優或接近最優的路徑。而局部路徑規劃則對環境局部未知或完全未知，通過傳感器為自動駕駛提供有用的信息確定障礙物和目標點的位置，并規劃起始點到目標點的最優化路徑。16智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？2.全局路徑規劃（1）格柵法

柵格法是利用VB等軟件對地圖建模的一種方法。就是將障礙物模擬成小方格的集合，相當于將場景的所有事物進行二值化替代，障礙物為1，非障礙物為0。柵格法是地圖建模的一種方法，柵格法實質上是將AGV的工作環境進行單元分割，將其用大小相等的方塊表示出來，這樣柵格大小的選取是影響規劃算法性能的一個很重要的因素。柵格較小的話，由柵格地圖所表示的環境信息將會非常清晰，但由于需要存儲較多的信息，會增大存儲開銷，同時干擾信號也會隨之增加，規劃速度會相應降低，實時性得不到保證；反之，由于信息存儲量少，抗干擾能力有所增強，規劃速隨之增快，但環境信息劃分會變得較為模糊，不利于有效路徑的規劃。17智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？2.全局路徑規劃（2）拓撲法

將規劃空間分割成具有拓撲特征的子空間,根據彼此連通性建立拓撲網絡,在網絡上尋找起始點到目標點的拓撲路徑,最終由拓撲路徑求出幾何路徑。拓撲法基本思想是降維法,即將在高維幾何空間中求路徑的問題轉化為低維拓撲空間中判別連通性的問題。

拓撲排序應用非常廣泛，解決的問題的模型也非常一致。凡是需要通過局部順序來推導全局順序的，一般都能用拓撲排序來解決。除此之外，拓撲排序還能檢測圖中環的存在。18智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？2.全局路徑規劃（3）可視圖法。

首先將自動駕駛視為一個點，然后將起點、障礙物和目標點的每個端點連接起來，并以直線連接各個端點，從而將路徑規劃問題轉化為從起點到目標點的最短路徑尋找問題。可視圖法的優點是概念直觀、簡單，缺點是靈活性不好。

當目標點或障礙物或起始點發生變化時，需要對視圖進行重構，而且障礙物的數目越多，算法越復雜。19智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？3.局部路徑規劃（1）遺傳算法。

遺傳算法是自動駕駛路徑規劃常用的算法。

該算法模擬達爾文的生物進化理論，結合進化中優勝劣汰的概念，是一種基于自然選擇和遺傳學原理的搜索算法。原理是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。該算法通過數學的方式，利用計算機仿真運算，將問題的求解過程轉換成類似生物進化中的染色體基因的交叉、變異等過程。20智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？3.局部路徑規劃（2）蟻群算法。

蟻群算法相對于遺傳算法來說具有一定的記憶力。蟻群算法有多種原理，如覓食原理、避障原理和遺傳算法。蟻群算法屬于群智能優化算法，具有并行性。每一個粒子都能被主動優化，而遺傳算法不能。21智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？3.局部路徑規劃（3）神經網絡

神經網絡可以通過大量實際駕駛行為數據，學習避障和路徑規劃中隱含的、難以人工設計并提取的特征。深度學習的基本模型包括基于受限玻爾茲曼機的深度信任網絡、基于自動編碼器的堆疊式自動編碼器、卷積神經網絡、遞歸神經網絡。22智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？3.局部路徑規劃（3）神經網絡

由于無需迭代，采用前向網絡學習算法學習避障的速度非常快，自組織神經網絡特性也可用于融合傳感器信息，學習從地圖上不同位置到目的地的行駛路線。一旦學習完成，自動駕駛就可以實現自主導航。通過司機在場景中的駕駛操作可以得到一套訓練集，輸入到神經網絡單元進行訓練，再輸出一個決策計劃結果。在獲得預期的軌跡后，需要控制車輛的轉向、制動、驅動以跟蹤軌跡。23智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？3.局部路徑規劃（4）人工勢場規劃

人工勢場規劃是Khatib提出的虛擬力法。人工勢場法的基本原理就是通過一系列環境感知傳感器來探知環境的障礙物情況，無人車在多個斥力勢場和一個引力勢場的和勢場環境下沿著勢場下降的方向運動。人工勢場法是一種廣泛應用的路徑規劃方法，適用于已知環境或未知環境。人工勢場法本質上是一種控制方法，其軌跡并非像其他規劃算法一樣，而是由實時的控制量產生的。24智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？4.汽車智能駕駛路徑規劃

時空路徑是指車輛在一定時間內行駛的軌跡。軌跡不僅包括位置信息，還包括整個軌跡和車輛姿態的時間信息（時間、速度、加速度、曲率等）。局部路徑規劃可進一步分為軌跡規劃和速度規劃。

軌跡規劃只解決根據行為決策和綜合地圖信息在二維平面上定義一定的代價函數下對軌跡進行優化的問題。速度規劃是選擇一個或多個軌跡后解決用什么樣的速度來行駛。速度規劃由車輛當前狀態、行駛目標以及軌跡曲率等決定。25智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？4.汽車智能駕駛路徑規劃

軌跡規劃算法在很大程度上依賴于地圖對道路的定義，在車輛模型和道路模型下，由軌跡規劃生成的軌跡是從區間到車輛姿態向量集的連續映射。

在每個軌跡的末端，軌跡優化的目標是篩選出滿足所有可能軌跡曲線邊界條件的軌跡曲線，然后找到平滑的、代價最低的曲線。感謝大家的參與！2627智能網聯汽車路徑規劃與決策控制汽車智能駕駛行為決策28知識目標：1.能通過走訪或查閱資料的方法，能復述智能網聯汽車自動駕駛實現路徑。2.能通過對感知系統的資料查詢，能說出智能網聯汽車行為決策的概念及包含的內容。能力目標：1.能總結歸納調研報告，撰寫智能網聯汽車行為決策技術報告。2.能總結并歸納調研內容，能制作智能網聯汽車行為決策所包含的內容的思維導圖。素質目標：1.樹立安全意識；2.培養8S現場管理意識。教學目標29智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？1.智能網聯汽車自動駕駛實現路徑智能網聯汽車的自動駕駛分為感知定位、規劃決策、執行控制三個部分。決策是指決策控制電腦在整個無人駕駛系統中的作用，并根據位置、感知和路徑規劃等信息確定無人駕駛車輛的策略。30智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？2.智能網聯汽車行為決策的概念智能網聯汽車的行為決策是基于環境感知和導航子系統的信息輸出，這包括選擇哪條車道，是否換車道，是否跟車，是否繞道，是否停車。車輛控制是指控制轉向、駕駛和制動，執行規劃決策模塊發出需求速度和需求方向盤轉角，也包括轉向燈、喇叭、車窗、儀表等車身電器控制信號。31智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？3.智能網聯汽車行為決策層包含的內容

行為決策層匯集了所有重要的車輛周圍信息，不僅包括汽車本身的當前位置、速度、方向和所在車道，還包括汽車一定距離內與感知相關的所有重要障礙物體信息和預測軌跡，在所獲得信息的基礎上來確定汽車的駕駛策略。主要包括預測算法、行為規劃和動作規劃等。32智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？3.智能網聯汽車行為決策層包含的內容（1）預測模塊

預測模塊作為決策規劃控制模塊的直接數據上游之一，通常感知層所輸出的物體信息包括位置、速度、方向等物理屬性。利用這些輸出的物理屬性，可以對物體做出“瞬時預測”。環境預測模塊不局限于結合物理規律對物體做出預測，而是可結合物體和周邊環境以及積累的歷史數據信息，對感知到的物體做出更為“宏觀”的行為預測。例如在圖6-20中，通過識別行人在人行道的歷史行進動作預測出行人可能會在人行道上穿越路口，而通過車輛的歷史行進軌跡可判斷其會在路口右轉。33智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？3.智能網聯汽車行為決策層包含的內容（2）行為規劃

為規劃是根據路徑規劃目標，結合環境感知模塊對駕駛環境的描述，以及預測模塊對駕駛環境變化趨勢的預測，對車輛需要采取的行為作出規劃34智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？3.智能網聯汽車行為決策層包含的內容（3）動作規劃

動作規劃模塊的功能根據路徑規劃給出的軌跡、行為規劃確定的駕駛模式，按照特定的動作去跟隨軌跡。這些具體的動作規劃發送給執行機構實現車輛的運動控制。

將當前的道路系統處理為有向網絡圖，這種有向網絡圖中可以表示道路和道路之間的各種連接、交通規則、道路寬度等，每一個有向邊都帶權重。然后，汽車的路徑規劃問題就變成了在路網圖中，為了使汽車能從從A點位置到達B點位置，在一定方法的基礎上，選擇最優路徑，這就使路徑規劃問題成為有向網絡圖搜索問題。感謝大家的參與！3536智能網聯汽車路徑規劃與決策控制智能網聯汽車執行控制37知識目標：1.能通過走訪或查閱資料的方法，能復述智能網聯汽車執行控制的概念。2.能通過對感知系統的資料查詢，能說出智能網聯汽車執行控制的組成、定義及原理。能力目標：1.能總結歸納調研報告，撰寫智能網聯汽車執行控制技術報告。2.能總結并歸納調研內容，能完成智能網聯汽車線控功能的調試。素質目標：1.樹立安全意識；2.培養8S現場管理意識。教學目標38智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？1.智能網聯汽車執行控制

車輛動力學是自動駕駛車輛控制的基礎。簡易的二自由度車輛動力學模型又稱為自行車模型，描述了車輛縱向、側向、橫擺等基本的運動狀態，體現了車輛運動過程中典型的輪胎側偏特性，可以對絕大多數應用場景下車輛運動狀態進行比較準確的描述。39智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？1.智能網聯汽車執行控制

自動駕駛要實現對車輛的運動和車身電器進行自動控制，需要相應的線控系統來滿足，其中車身電器系統用于實現對車輛內外部燈光、車門以及人機交互界面等內外部交互的控制，底盤線控系統用于實現對車輛運動的控制。

底盤線控制系統包括轉向、制動、驅動控制，其中制動部分包括行車制動、駐車制動與輔助制動，驅動系統包括發動機/電機/混合動力控制、傳動系統控制等。40智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？2.轉向系統

線控轉向系統通過在方向盤到車輪間增加主動控制電機，實現對轉向系統的主動控制。在傳統的電助力轉向車輛中，可以通過對助力電機的主動控制實現主動轉向，但是也需要在駕駛人干預時主動控制系統能夠及時退出，滿足人工控制優先的控制需求。41智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？3.驅動系統

驅動系統是較早實現主動線控控制的系統。比如電子節氣門就是一種典型的線控驅動控制方式，發動機控制系統采集油門踏板角度，然后根據油門踏板角度與節氣門開度之間的關系，控制節氣門，實現非機械結構連接的驅動控制。

隨著電驅動系統的發展，混合動力、插電式混合動力、純電動汽車得到了廣泛應用，也進一步為線控驅動系統的發展提供了便利的條件。42智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？4.整車控制器

在各類線控驅動控制系統的核心是整車控制器，通過油門踏板、檔位以及汽車運動狀態，判斷駕駛人或者自動駕駛系統的操縱或者控制意圖，然后通過對自動變速箱、發動機（或電機、或發動機與電機組合）的動力控制，實現主動驅動控制。43智能網聯汽車如何實現路徑規劃與決策控制？5.制動系統

線控制動系統可以主動產生制動