简介：摘要：本文综述了近年来基于深度学习技术在自动驾驶车辆感知与决策领域取得的重要进展。在感知方面，深度学习在视觉和激光雷达数据处理中表现出色，提高了车辆对环境的精确感知。在决策方面，深度学习算法在意图识别、路径规划、行为预测和交互决策等任务上展现了强大的潜力。然而，仍然存在数据标注成本高、实时性要求提高、极端天气和复杂场景下鲁棒性等问题需要解决。

简介：摘要： 本文深入探讨了基于深度学习的自动驾驶汽车环境感知技术，分析了其原理、应用及面临的挑战。自动驾驶汽车环境感知系统通过集成激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器，实时获取周围环境的3D点云图和图像数据，并运用深度学习算法进行目标检测、语义分割和目标跟踪，实现对复杂交通环境的高级别理解。系统采用分布式、模块化的架构设计，有效融合多种传感器数据，提高了环境感知的准确性和鲁棒性。研究结果表明，该系统能实时、准确地感知道路、行人、车辆等环境信息，为自动驾驶决策提供可靠依据。未来，随着计算能力的提升和算法的优化，深度学习将在自动驾驶环境感知中发挥更大作用，推动自动驾驶技术的进一步发展。

简介：摘要：在车辆换道行为是驾驶员在道路上常见的操作之一，但换道行为过程中存在着安全隐患。随着自动驾驶技术的发展，越来越多的汽车开始使用自动换道功能，这也为交通安全带来了新的挑战。本文对车辆换道行为和自动驾驶的换道行为进行了综述。自动驾驶技术的出现为车辆换道行为带来了新的思路和方法。分析了当前换道行为存在的问题，以及自动驾驶技术在换道行为方面的应用现状和前景。

简介：摘要：随着深度学习技术的迅速发展，其在智能驾驶与自动驾驶领域的应用也越来越广泛。深度学习通过模仿人类视觉和感知系统的工作原理，可以帮助车辆实现环境感知、行为决策和路径规划等功能。本文将探讨深度学习在智能驾驶与自动驾驶中的应用，并讨论其对交通安全和出行方式的潜在影响。

简介：摘要：发展自动驾驶汽车技术不仅可以提高汽车驾驶安全性、锐减交通事故的发生，还可以使出行效率得到提高、节约能源和减低排放，具有重要的社会意义和经济意义。交通安全是自动驾驶技术落地和推广应用的关键，为全面了解自动驾驶交通安全相关领域的研究进展，文章对该领域重点问题进行了文献调研和总体回顾，并指出自动驾驶交通安全研究未来发展方向。

简介：摘要：

简介：摘要：随着现代科技的快速发展，自动驾驶技术逐渐进入人们的视野，并在实际应用中展现出越来越多的潜力。本文着重研究了自动驾驶技术在交通安全方面的影响，旨在分析自动驾驶是否能提高道路交通安全，并探讨其可能带来的问题和挑战。

简介：摘要：本文从专利分析的角度出发，着眼于自动驾驶系统的环境感知技术，研究探讨了自动驾驶领域感知技术的概况、专利申请趋势、重要申请人、技术演进路线等几个方面，为相关产业发展提供了技术参考。

简介：摘要：自动驾驶车辆在提高道路安全、高效交通管理、节能减排等领域有着巨大的应用前景，因此自动驾驶技术的研究一直是国内外学术界和企业关注的焦点。有关研究显示，大部分的道路交通意外都是由人的原因引起的，而在这些原因中，最主要的是决策失误。自动驾驶车辆计划是自动驾驶的重要组成部分，而变向是目前自动驾驶车辆中最为普遍的操作模式，也是自动驾驶车辆动作规划领域的研究热点。因此，对自动驾驶车辆进行正确的换道选择和路径规划具有重要意义。

简介：摘要：本篇论文研究了自动驾驶技术对交通安全和交通流的影响。通过系统地分析自动驾驶技术在交通系统中的应用，考察了其对交通事故率、交通拥堵和交通效率的影响。研究发现，自动驾驶技术具有潜力显著降低交通事故率，改善交通流并提高交通效率。然而，自动驾驶技术还面临一些挑战，包括法律法规、道路基础设施和用户接受度等方面。进一步研究和政策制定将为自动驾驶技术在交通系统中的应用提供更好的支持和发展。

简介：摘要：自动驾驶技术的核心在于构建车辆对复杂交通环境的精准感知、理解和决策能力。本文首先探讨了多传感器感知数据融合技术，包括多模态传感器协同工作机制、高精度地图与实时感知数据融合，以及基于深度学习的多源数据融合方法。其次，深入分析了环境理解与场景语义分析，重点阐述了道路结构与车道线识别、交通参与者行为预测和复杂场景的语义分割技术。在此基础上，文章提出了基于融合感知的决策控制策略，涵盖路径规划与轨迹生成、行为决策与风险评估，以及自适应巡航与换道控制等方面。

简介：摘要：路径规划是自动驾驶汽车的重要研究内容，也是当前自动驾驶汽车领域研究的热点之一，其目的是在一定场景下利用所选定的评价指标获得一条连接起始点与目标点的最优无碰撞路径。将当前常用的路径规划算法分为传统算法、智能仿生学 算法、强化学习算法3类，按照路径规划算法的不同类别，对各类算法在路径规划领域中的应用进行了阐述，可为研究者提供一定的参考和借鉴。

简介：摘要：随着自动驾驶技术的进步，对于汽车行驶过程中的决策与控制策略要求也越来越高。而深度学习作为人工智能的一项重要技术，也在自动驾驶汽车决策与控制策略研究领域扮演着重要角色。本文将研究深度学习技术在自动驾驶技术中的应用，旨在为自动驾驶技术的发展提供一定的理论支撑。

简介：摘要：自动驾驶技术的出现为道路交通带来了巨大的变革，但同时也存在潜在的风险。本文从道路交通安全的视角出发，探讨了自动驾驶技术带来的潜在风险和受益，并提出了相应的风险管理和监管措施。

简介：摘要：随着科技的飞速进步，自动驾驶技术在轨道交通领域的应用日益广泛，不仅提升了运输效率，还显著增强了运营的安全性。本研究旨在深度探索自动驾驶技术在轨道交通列车上的应用，分析其原理与关键技术，同时通过具体案例评估其实际效果。本文首先阐述自动驾驶技术在轨道交通中的重要性，探讨其发展的历史沿革，以及研究的背景和意义，为后续章节的深入探讨奠定基础。

简介：摘要：自动驾驶的目标是控制单辆或多辆汽车安全地驶向目的地，避免人为因素造成的危险，减轻自然因素例如恶劣天气造成的不良影响。然而，目前技术还不够成熟到提供一个完全代替人类驾驶的稳健系统。每当车辆遭遇极端复杂场景（比如恶劣的天气、复杂的地形，以及恶意穿插的干扰车辆）时，如何进行安全与有效的行为决策是当前自动驾驶领域中的关键挑战之一。

简介：摘要：自动化集装箱码头的主力装卸设备为智能水平运输机器人（Artificial Intelligent Robot of Transportation , ART）。在集装箱码头作业时，既要做到在相对复杂的作业场景下，能够实时精准感知动态、静态障碍物，避免与岸桥、轨道桥、堆场围栏及人工集卡车辆发生剐蹭、碰撞，做到安全行驶，保证运行期间的稳定性；又要做到保证生产作业效率，准确识别障碍物，合理设置感知参数，避免因激光雷达误检造成车辆停车，人工介入处理，影响整体作业的流畅性。 因此，兼具安全行驶与高效运转特性的感知系统及感知参数设置，成为了当前自动化集装箱码头运行的关键。本文将根据现场运行的特点，针对激光雷达感知障碍物的特点及误检情况进行分析研究，提升车辆感知障碍物的准确性，保证生产作业高效流畅运行。

简介：摘要

简介：摘要：随着我国经济以及科学技术的快速发展，我国人民群众的生活质量水平得到显著提升，随之而来的是环境问题，从目前全球实际的发展状况来看，环境问题已经迫在眉睫。为了降低环境问题给人们生活带来的不利影响，需要我们深入贯彻学习绿色环保的发展理念，在这样的背景下，新能源汽车行业得到快速发展。因其可以充分利用环保资源，大大降低使用成本及减少环境污染，从而提高人们的生活环境质量，也使得新能源汽车越来越受到欢迎。本文简要阐述了新能源汽车自动驾驶的含义以及安全驾驶与自动驾驶的重要性，分析了新能源汽车驾驶过程中出现的安全风险，并提出有效解决对策。

简介：摘要:本文主要关注自动驾驶技术中的感知与决策算法研究。感知算法通过传感器获取周围环境信息，识别关键元素如道路、障碍物等，为自动驾驶系统提供准确的感知能力。决策算法根据感知信息进行优化决策，包括车道选择、速度调整、避障等。本文将从感知算法和决策算法两个方面进行深入探讨，讨论当前的研究进展和存在的挑战，并展望未来自动驾驶技术的发展趋势。通过对感知与决策算法的研究，可以进一步提高自动驾驶系统的安全性、可靠性和效率。