自动驾驶汽车硬件系统概述及安全测试流程详解
自动驾驶汽车硬件系统概述.pdf 目前，大多数自动驾驶研发车辆都是改装车。车顶安装相关传感器，改变车辆的动态模型；改装车辆的制动和转向系统也缺乏不同的工作条件。以及两次冬季和一次夏季测试。图中的Uber研发车是一款重心较高的SUV。安装在屋顶的设备进一步导致重心向上移动。如果汽车在避让转向过程中转向过猛，发生碰撞时会比原车更容易侧翻。驾驶员在环 驾驶员在环仿真优于模型仿真 基于车辆执行 基于真实道路 基于必要的硬件平台 软件在环 车辆在环 自动驾驶研发模拟测试过程。因此，在自动驾驶方面，安全是自动驾驶技术发展的第一天。条。为了减少和避免实际道路测试中的风险，在实际道路测试之前必须进行充分的模拟、台架和封闭场地测试验证。软件在环（）利用软件模拟构建自动驾驶所需的各种场景，重现真实的道路交通环境，从而进行自动驾驶技术的开发和测试。软件在环效率取决于仿真软件重现场景的能力。模拟交通环境和场景，包括复杂的交通场景、真实的交通流量、自然天气（雨、雪、雾、夜晚、灯光等）和各种交通参与者（汽车、摩托车、自行车、行人等）。利用软件模拟交通场景、道路、传感器，可以为自动驾驶的环境感知提供丰富的输入，并可以验证和测试算法。硬件在环（），各种传感器类似于人的眼睛和耳朵。作为自动驾驶系统的感知部分，该部分的性能决定了自动驾驶车辆能否适应复杂多变的交通环境。包括，摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达。对于不同的传感器，将根据不同的传感器和环境因素部署硬件在环。车辆处于循环状态，车辆执行系统向传输系统发出执行命令来控制车辆，代替人的手脚进行自动驾驶。自动驾驶系统执行控制的好坏决定了车辆能否安全、舒适地行驶。车辆在空旷的场地上行驶，自动驾驶系统感知系统模拟的虚拟场景。自动驾驶系统根据虚拟场景发出控制指令，然后通过传感器将车辆的真实轨迹反馈到虚拟环境，实现真实车辆和虚拟环境。集成驾驶员在环验证车辆控制，基于实时仿真技术开发，结合驾驶员的实际行为，可以实现对车辆的主观评价和自动驾驶技术的开发和测试。机器在环一方面可以获取驾驶员的主观评价，另一方面可以验证人机协同驾驶的功能。就自动驾驶系统整体的硬件架构而言，汽车是完全社会化管理的产品，其固有的行业特征相对保守。人工智能浪潮下，面对造车新势力的冲击和消费者需求的变化，传统汽车行业的渐进式创新方式已经面临巨大挑战。迫切需要改变传统的结构和方式，不断创新。自动驾驶的硬件架构不仅要考虑系统本身，还要考虑人的因素。计算单元进行感知决策控制。自动驾驶的硬件架构。自动驾驶系统主要由感知、决策、控制三部分组成。
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从整个硬件架构来看，还必须充分考虑系统感知、决策、控制等功能需求。整体设计和生产必须符合相关车辆法规，例如AECQ-100以及其他相关认证和标准。目前，L1、L2、ADAS系统的硬件架构体系和供应链较为完善，满足车规要求。感知层：依赖大量传感器的数据，分为三类：车辆运动、环境感知、驾驶员检测。车辆运动传感器：速度和角度传感器为车辆的线控系统提供相关的横向和纵向信息。惯性导航+全球定位系统=组合导航，提供全姿态信息参数和高精度定位信息。环境感知传感器：负责环境感知的传感器类似于人类的视觉和听觉。没有环境感知传感器的支持，自动驾驶功能就无法实现。主要依靠激光雷达、摄像头、毫米波雷达的数据融合提供给计算单元进行算法处理。 w2X是周围一切与车辆相关的通信，包括V2V车辆通信技术、V2I与红绿灯等基础设施之间的通信技术、V2P车辆与行人之间的通信。驾驶员监控传感器：基于摄像头的非接触式和基于生物电传感器的接触式。通过集成在方向盘和仪表板上的传感器，收集驾驶员的面部细节以及心脏、脑电图等部位的数据，然后根据这些部位的数据变化来判断驾驶员是否分心或疲劳。计算单元部分：各种传感器采集的数据统一到计算单元进行处理。为了保证自动驾驶的实时性要求，软件响应的最大延迟必须在可接受的范围内，这对计算提出了非常高的要求。
目前主流的解决方案是基于GPU等。 车辆控制：自动驾驶需要使用电信号来控制车辆的转向、制动、油门系统，这涉及到车辆底盘的线控修改。目前，它具有自适应巡航和紧急制动功能。具有自动泊车功能的汽车可以直接借用原车的系统，通过CAN总线进行控制，无需对警示系统进行过多修改：主要通过声音、图像和振动提醒驾驶员注意，并通过人机界面设计。分散注意力的行为。 ，自动驾驶传感器。用光和雷来形容自动驾驶的传感器组合。
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