汽车智能辅助驾驶系统技术 课件全套 第1--18章 需求分析---实车测试.pptx

第一章需求分析;第一章需求分析;第一章需求分析;第一章需求分析;第一章需求分析;第二章系统架构设计;第二章系统架构设计;第三章环境感知;3.2.1超声波传感器;3.2.2毫米波雷达;3.2.3激光雷达;3.2.4视觉传感器;3.2.5V2X技术;3.3定位技术;3.3定位技术;3.3定位技术;4.1概述;4.2预测简介;4.3预测算法;4.3.1基于物理学的方法;4.3.1基于物理学的方法;4.3.1基于物理学的方法;4.3.2基于经典机器学习的方法;4.3.1基于经典机器学习的方法;4.3.1基于经典机器学习的方法;4.3.1基于深度学习的方法;4.3.1基于深度学习的方法;4.3.1基于深度学习的方法;4.3.1基于深度学习的方法;4.3.1基于深度学习的方法;4.3.1基于深度学习的方法;4.4全局路径规划;4.4.1基于图搜索的全局路径规划;4.4.2基于空间采样的全局路径规划;4.4.3基于人工智能的全局路径规划;4.5.1基于采样的规划算法;4.5.2基于优化的规划算法;4.5.2时空联合规划算法;4.6基于有限状态机的行为决策模型;4.6基于深度强化学习的行为决策模型;第五章运动控制;车辆运动控制方法可分为：

1.无模型的运动控制

比例—积分—微分控制（ProportionIntegrationDifferentiation，PID）

模糊逻辑控制(FuzzyLogicControl，FLC)

2.基于模型的运动控制

滑模控制（SlidingModelControl，SMC）

鲁棒控制(RobustControl)

模型预测控制(ModelPredictiveControl，MPC)

线性二次型调节器(LinaerQuadraticRegulator，LQR)

3.基于学习的运动控制

小脑模型神经网络(CerebellarModelArticulationController，CMAC)

反向传播（BP）神经网络

;5.2无模型运动控制;5.2.1基于PID的运动控制;5.2.2基于模糊逻辑控制的运动控制;5.3基于模型的运动控制;5.3.1基于滑模控制运动控制;5.3.2基于鲁棒控制的运动控制;5.3.3基于LQR方法的运动控制;5.3.4基于模型预测控制的运动控制;5.4基于学习的运动控制;5.4.1基于神经网络的运动控制;5.4.2基于强化学习的运动控制;第六章安全技术;第六章安全技术;第六章安全技术;第六章安全技术;第六章安全技术;第六章安全技术;第六章安全技术;第六章安全技术;第六章安全技术;第六章安全技术;第六章安全技术;第六章安全技术;第六章安全技术;第六章安全技术;第六章安全技术;第六章安全技??;第六章安全技术;第六章安全技术;第六章安全技术;第六章安全技术;第六章安全技术;-1-;-1-;-1-;-1-;;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;-1-;第九章盲区监测技术;第九章盲区监测技术;第九章盲区监测技术;尽管国内外在车辆盲区监测技术方面取得了显著的成果，但仍存在一些问题需要解决。

首先，准确性问题。车辆运行环境复杂多样，准确识别障碍物仍是一个挑战。其次，实时性问题。驾驶员需要在实时变化的环境中做出反应，因此要求BDS具有较高的处理速度。再次，成本问题。为了实现更精确的监测功能，需要使用先进的传感器和计算设备。最后，隐私保护问题。在利用图像处理技术进行监测时，如何保护行人和车辆的隐私也是一个需要考虑的问题。;第九章盲区监测技术;第九章盲区监测技术;第九章盲区监测技术;第九章盲区监测技术;第九章盲区监测技术;第十章车道保持技术;第十章车道保持技术;第十章车道保持技术;第十章车道保持技术;第十章车道保持技术;第十章车道保持技术;第十章车道保持技术;第十章车道保持技术;第十章车道保持技术;第十章车道保持技术;第十一章自主换道技术;第十一章自主换道技术;第十一章自主换道技术;第十一章自主换道技术;第十一章自主换道技术;第十一章自主换道技术;第十一章自主换道技术;第十一章自主换道技术;第十一章自主换道技术;第十二章自适应巡航控制技术;第十二章自适应巡航控制技术;第十二章自适应