汽车自动驾驶技术知识点（自动驾驶基础知识）

今天给各位分享汽车自动驾驶技术知识点的知识，其中也会对自动驾驶基础知识进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、智驾知识点-AVM
• 2、定速巡航的运行原理与使用注意事项
• 3、无人驾驶汽车如何实现自动避障
• 4、智能网联汽车主要学习什么?

智驾知识点-AVM

AVM在自动驾驶中是一个关键的技术组件，主要用于提升驾驶的便利性和安全性，特别是在自动泊车功能中。以下是关于AVM的详细知识点：摄像头配置：数量与位置：车身四周通常配备四颗鱼眼摄像头，分别位于车辆的前方、后方、左侧和右侧。

全景环视系统（AVM）在自动驾驶中扮演着重要角色，尤其在自动泊车功能中，显著提升了驾驶者的便利性和安全性。四路鱼眼摄像头捕捉的画面经过AVM处理，通过拼接技术生成一个鸟瞰视图，而车位检测正是在这个合成的鸟瞰图上进行的。

定速巡航的运行原理与使用注意事项

路况适宜：定速巡航在高速公路或路况较好的道路上使用效果最佳，因为这些道路允许车辆保持相对恒定的速度。驾驶习惯：虽然定速巡航可以自动调整车速，但驾驶员仍需保持对车辆的监控，并随时准备应对突发情况。同时，驾驶员应避免频繁切换定速巡航状态，以免影响其省油效果。

禁用场景 雨天冰面碎石路面等摩擦系数很低的道路减速后的自动恢复定速会有非常强的加速状态，如果在湿滑路面急加速则车辆会有车轮打滑失控的可能性。ESP系统的在打滑后虽然能够进行车身修正，但是介入速度与制动效率并不会那么及时。所以在这种滑动摩擦系数仅仅在0.1~0.3的路面上，定速巡航这项功能是禁用的。

在使用定速巡航时，要留意道路状况，避免超速。定速巡航主要适用于高速公路和快速路，不适合下坡路段的特殊条件/。驾驶员需灵活运用，兼顾舒适性和安全性。如果您对定速巡航还有疑问，可以向专业人士咨询或查阅车辆手册。此外，定期车辆保养和检查是确保车辆正常运行和行车安全的必要步骤。

工作原理：当车辆达到预设速度后，巡航系统会自动调节油门和刹车，以保持车辆恒定速度行驶。此外，通过先进的感知技术（如摄像头和传感器），它能实时监控周围环境，调整与前车的距离，以防止意外碰撞。优点：定速巡航减轻了驾驶员在长途驾驶中的操控负担，有效降低了疲劳感，提升了行车安全性。

无人驾驶汽车如何实现自动避障

1、驾驶员需要用眼睛观察路况，用听觉判断是否有障碍物，将采集到的信息数据反馈给大脑，大脑可以手动控制方向盘和变速杆，用脚控制刹车和油门。开车就这么简单，实现无人驾驶技术其实很简单。

2、无人驾驶汽车障碍物的定义，自动探测靠近车身的行人、车辆或周围其他的障碍物，采取自动应急措施应对碰到撞车危险的情况来避免损失。根据无人驾驶避障的过程，将无人驾驶避障分成三个方面，运动障碍物检测、运动障碍物碰撞轨迹预测、运动障碍物避障。

3、多车编队技术：该系统能够实现多辆无人驾驶车辆的协同编队行驶。通过先进的算法和控制策略，车辆之间可以保持预定的队形和间距，从而提高道路利用率和行驶效率。自动避障功能：借助集成的传感器和算法，系统能够实时监测周围环境，识别并避开障碍物。这确保了无人驾驶车辆在行驶过程中的安全性和可靠性。

4、激光雷达：通过发射激光并接收反射回来的信号来构建高精度的三维地图，是自动驾驶汽车实现高精度定位和避障的关键传感器。毫米波雷达：利用毫米波段的电磁波进行探测，具有较远的探测距离和较高的探测精度，常用于高速行驶下的障碍物检测和跟踪。

5、无人驾驶技术的原理主要是通过传感器感知环境，CPU结合人工智能进行判断，并通过电传系统操控机械装置来实现车辆的自主驾驶。具体来说：感知环境：无人驾驶汽车通过雷达、摄像头、激光雷达等多种传感器来感知周围的道路、车辆、行人、障碍物等路况和周边情况。

智能网联汽车主要学习什么?

1、智能网联汽车技术需要学习的内容包括以下多个方面：计算机科学基础：学习数据结构、算法、操作系统、计算机网络等基础知识，这些对于理解智能网联汽车的软件和硬件系统至关重要。嵌入式系统：掌握嵌入式系统的原理、设计和开发，并熟悉微控制器（MCU）、微处理器（MPU）等硬件平台的使用方法。

2、智能网联汽车技术的学习内容主要包括以下几点：电路分析与电子技术：这是智能网联汽车技术的基础，涉及车辆电子设备的理解和应用。高级语言程序设计：如JAVA和Python，这些编程语言有助于实现车辆的智能控制功能。数据结构与算法分析：用于处理智能网联汽车产生的复杂数据和做出决策。

3、学习内容包括掌握汽车网络的构造与通信协议，实现对车辆信息的获取和传递。除此之外还要掌握嵌入式系统的基本原理及应用开发流程等，用于开发和优化汽车的各种智能系统。这些都是实现汽车智能化的关键技术。还需要对汽车网络的安全性进行深入理解，如网络安全攻击和防范措施等。

4、智能网联汽车技术专业学习内容如下：电路分析与电子技术、高级语言程序设计、数据结构与算法分析、人工智能原理、信号与信息处理、嵌入式系统、数字通信与计算机网络、大学物理、深度学习、JAVA程序设计、智能驾驶原理、Python程序设计等。

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