大家好欢迎来到这个视频我们将快速浏览多个事件事件以及自动驾驶高速发展的故事一个感觉的未来似乎就在眼前但要达到这一点而去的路线是一个疯狂的梦想几乎和汽车一样。

早在1925年弗朗西斯·胡迪纳展示了反对车被美国奇迹它可以会穿过街道用一个空的驾驶座来吓路人技师乌迪娜杜和哈里·胡迪尼重组他是著名的逃生艺术家他很不爽并争执当人们不小心把这个奇迹归于他的时候。

自动驾驶的美梦在1965年继续延续 GM (通用汽车) 在其宣传视频中称能源清洁驱动的自动驾驶汽车将于1967年到来在未来的关键中 GM(通用汽车)将见证人
在附近控制权畅享驾驶乐趣而乘客甚至可以与车辆语音交互激活控制功能有点乐观了但就时间说令人惊讶的是这些视频中未来的预测今天在市场中可能成为这个梦想的灵感直接来自于交通的现实

毫无疑问，最危险的一个就是我们经常开我们的车。可能所有的驾驶概率都是是由某个人为的错误引起的。如果我们能减少或彻底删除因为人为错误而引起的曝光率通过自动化的画面。还有许多其他的深刻的好处可能出现于一个世纪的未来不专注于体重和车流量您可以回复工作电子邮件吃东西或放松一下

使时间更加有效率我们可以延伸驾驶的机动性为简餐提供服务那些能够完成驾驶任务的人让我们回到自动驾驶汽车故事的开头看看定义这个行业的初衷在取得成功的同时让一切可能成为可能在受不安心的同事提起我们这种雄勃勃勃的壮志使用在一些早期进展在 20世纪80年代的欧洲。

先行者们已经研究自动驾驶技术40年了早期的车都够了部分认为可以低速的 1986年，恩斯特·狄更斯和他来自大学的团队先驱性地研究自动驾驶货车在交通情况下完全可以自动驾驶在1987年它的时速达到了60公里。 20世纪90岁初他的团队做出了重大贡献在尤里卡·普罗米修斯项目中并开发出自主的戴姆勒奔驰使用计算机视觉技术重点关注环境中的特征点他们有超过50个当前的最新稳定使用相同的辩驳方法通过车辆搭载设备使用少量传感器并在路上情况。最终戴姆勒奔驰的车辆在交通中途了 1600公里从情侣到哥本哈根与此间平均距离为 9公里的人为驾驶。

同时在美国卡内基梅隆大学的导航正忙着建造热稳定的原型具有不断提高的性能 1986 年，第一辆自动驾驶汽车 Navlab1 能够以30公里的距离在几个太阳面包的道路上之后在1990年 Navlab2 一个破坏过的悍马车可以自动驾驶在野外和公路上在公路上自动播放的速度可以达到110公里的。

在1996年团队尝试一些更新的事件他们完成了脱手驾驶的环美之旅一条4800公里的路线穿越欧洲大陆令人印象深刻的 98.2% 的自动驾驶不久之后加州项目大学伯克利桑的路径成功取得了自动驾驶的示范资格让车辆在我专用的 hov 5 上运行 1992年四辆汽车以超车在车中露天依靠路的信号指示用于合理的相对位置定位并证明了使用这种能源消耗能消耗油耗仍然测试很成功

在1997年完成了详细的演示包含包含八至十个手机该项目还地球上了雷达系统的应用和在自动驾驶行业内车辆通信技术的运用同时推动了各项进步例如巡航控制和紧急刹车。

然后在 2002 年（DARPA）国防高级研究计划局拒绝了第一项巨大的挑战彻底改变世界对自主机器人能的活动第一次赛事于2004年举行 DAPRA提供给胜利者一百万美元如果他们能说出自动驾驶汽车能够到达莫哈韦沙漠142英里虽然第一次赛事仅见证了一小部分团队从起跑线启动卡内基梅隆的红队取得了第一名但是只看了 7 英里很明显驾驶 140英里穿越沙漠在没有任何人为帮助的情况下是确实可能的

在明年的第二次 DAPRA盛大挑战赛中 23支球队有5支突破了人们的愿望成功完成了地球卫星在没有任何可选的情况下斯坦的车辆斯坦利赢了迎接的挑战是卡内基梅隆的斯坦利汽车的时代已经来临。

随后2007年的一期挑战主题darpa城市赛邀请大学展示他们的自主车辆与专业特手手在广播的技术道路上这一次，在令人痛心的30分钟延迟后大型百年了他们的车辆接收gps信号卡内基梅隆团队。斯坦福的小型车位居第二这三大挑战是真正的自动驾驶汽车发展过程中的分水岭改变了大众更重要的是改变了技术圈和汽车行业所认为的全面汽车自动化的可行性现在很明显一个庞大的新市场正在开放的竞争环境谷歌立即带来了团队的优势来自卡内基梅隆和斯坦福克里斯·汤普森（Chris Thompson）和迈克·蒙特卡洛（Mike Monte-Carlo）把他们的设计运用到公共道路上

到2010年谷歌的汽车在加州的汽车已经过去140,000英里之后他们在一篇博客文章中写道他们有信心将交通死亡人数减少他们对这个宏伟目标的追求一直持续到今天该队记录了超过1000万英里的记录

到时候2018年10月大约在美国首次自主测试的同时来自VisLab公司的两辆橙色货车完成了国际赛事的挑战驾驶整个路线从意大利的帕尔马大学至中国上海大约有 15,000 公里以最小程度的极限(完成了) 后一年的合作展示了他们的公路列车的概念

一个汽车可以控制它的几辆车从而减少道路拥堵，提高日常舒适性。汽车司机可以选择举报领队来追踪。有限的结果导出车辆在能见度低的雨天环境下经常发生损坏

随着发展步伐的奇迹越来越多的公司正在增加道路测试的合法框架 2012年，内华达州维写给谷歌有史以来第一个自主车辆测试许可证这意味着他们现在可以在公共道路上自主测试。

加州动态也紧随其后强制要求发表所进行的测试的各种统计数据和人为选用的各种统计数据 2013年在第一辆伯莎·奔驰汽车
被演示供公众使用的125 梅赛德斯-奔驰展示了他们的能力自动驾驶了同样106公里的路线自己的成员证明了自己的路演公众对自动驾驶的兴趣逐渐生成每周华达州的消费类电子产品展走进一展示最伟大的自驾游技术和最疯狂的车辆沉重设计的地方

在一年后谷歌展示了他们的萤火虫车从头到尾的设计能力以自己40公里的速度实现自主没有美食和踏板乘客可以坐下来放松一下在他们感到不舒服
情况下瞬间按下一个停止按钮通过固有的，谷歌向我们展示了一个性感的未来可能的形象。单独一个。

2015年末后期，他们介绍了他们的毕业套装自驾车仪到 2016 年他们已经证明了自动驾驶仪是如何可以自主停止
并可以通过一个按钮唤醒这代表了在当时最大的半自动驾驶功能的表达因而真正地面向地面数以百万计的驾驶里程使用他们的自动驾驶仪

但同时地随着自动驾驶里程数地增加最后一次事故涉及到 2016 年 S 型车在发生。这起事故是因为摄像头和雷达传感器的同时故障所导致无法正确识别左侧的运输同时一个不专心的司机习惯于认为车辆能自我控制毋庸置疑的证据了闯入系统对人为监控的依赖虽然有过这种情况，但进展有增无减。

也正是这个时候候选人队伍的受欢迎程度。像 Zoox 和 nuTonomy 这样的创业公司走在了前列真的, nuT 考试法 2016年第一次在新加坡新生。

我们终于到了2018年臭名昭著的Uber引起了行人死亡在纽约州这个概率震惊了自动驾驶车辆测试社区随着优步停止测试直到事故细节完全清楚由国家公路交通安全管理局进行独立调查我们将更详细地讨论这个令人担忧的案例。

在第一个课程中的第一个例子中会有更多细节来举例自己驾驶系统中仍然存在的挑战。所以，年度发展的故事是一个充满了巨大的成功和最近似乎更频繁发生的不安那么，为什么在测试期间自驾游事故的会增加？首先，自动驾驶汽车在可能条件下的自动驾驶汽车正在蓄积式增长。所以，事故的数量必然会增加。

事实上，waymo 最近不想了在 2018 年毕业他们已经完成了千多英里的自主驾驶人为介入之间的间隔时间继续增加最先进的系统驾驶通过了几千公里没有任何选择。达到驾驶员的驾驶水平指日可待行业需要一个人的支持来达到并超越这个宏伟的目标。

新老公司正在将 2020年推向市场的真正汽车。第一个全面部署将在车队中进行在那里，公司拥有车辆并提供革命性的新服务像机器人和授权技术虽然相当普通的但随着大规模经济的接管，价格会迅速上升。要实现这个目标，需要很多工作让汽车接触到我们的社会向我们所期待的方向变化工业界持续需要优秀的工程师，为驾驶提供创新的解决方案。所以我想真正的问题是你准备好帮助塑造个人出行的未来了吗？

1. 专业术语

ACC: Adaptive Cruise Control：自适应巡航控制

一种用于控制纵向速度的车辆巡航控制系统。ACC 可以保持所需的参考速度或相应地调整其速度，以保持与其他车辆的安全行驶距离。

表达Ego自我概念的术语，用于指代被自主控制的车辆，而不是场景中的其他车辆或物体。它最常以 ego-vehicle 的形式使用，意思是自我车辆。

FMEA: Failure Mode and Effects Analysis：失效模式和影响分析

一种自下而上的故障分析方法，它检查单个原因并确定它们对更高级别系统的影响。

GNSS: Global Navigation Satellite System：全球导航卫星系统

提供位置估计的所有卫星系统的通用术语。美国制造的全球定位系统（GPS）是GNSS的一种。另一个例子是俄罗斯制造的 GLONASS（Globalnaya Navigazionnaya Sputnikovaya Sistema）。

HAZOP: Hazard and Operability Study：危害和可操作性研究

FMEA（故障模式和影响分析）的一种变体，它使用指导词对可能出现的一系列可能的故障进行头脑风暴。

IMU: Inertial Measurement Unit：惯性测量单元

由加速度计和陀螺仪组成的传感器设备。IMU用于测量车辆加速度和角速度，其数据可以与其他传感器融合进行状态估计。

LIDAR: Light Detection and Ranging 激光雷达：光探测和测距

一种通过传输光并测量反射信号的返回时间和偏移来检测距离的传感器。

LTI: Linear Time Invariant：线性时不变

动态不随时间变化的线性系统。例如，使用独轮车模型的汽车是 LTI 系统。如果模型包括随时间退化的轮胎（并改变车辆动力学），则系统将不再是 LTI。

LQR: Linear Quadratic Regulation：线性二次调节

一种利用全状态反馈的控制方法。该方法寻求优化依赖于状态和控制输入的二次成本函数。

MPC: Model Predictive Control：模型预测控制

一种控制方法，其控制输入在有限的时间范围内优化用户定义的成本函数。MPC 的常见形式是有限水平 LQR（线性二次调节）。

NHTSA: National Highway Traffic Safety Administration：国家公路交通安全管理局

美国政府行政部门的一个机构，开发了一个由 12 部分组成的框架来构建自动驾驶的安全评估。该框架可以在这里找到。https://www.nhtsa.gov/sites/nhtsa.dot.gov/files/documents/13069a-ads2.0_090617_v9a_tag.pdf

ODD: Operational Design Domain：运营设计领域

给定系统设计运行的一组条件。例如，一辆自动驾驶汽车可以有一个设计用于在城市环境中驾驶的控制系统，另一个用于在高速公路上行驶。

OEDR: Object and Event Detection and Response：对象和事件检测与响应

能够检测立即影响驾驶任务的物体和事件，并对其做出适当的反应。

PID: Proportional Integral Derivative Control：比例积分微分控制

由 3 个增益定义的常用控制方法。

比例增益，根据误差量调整控制输出
积分增益，根据累积误差量调整控制输出
微分增益，根据变化的误差率调整控制输出

RADAR: Radio Detection And Ranging 雷达：无线电探测和测距

一种通过发射无线电波并测量反射信号的返回时间和偏移来检测范围和运动的传感器。

SONAR: Sound Navigation And Ranging 声纳：声音导航和测距

一种通过传输声波并测量反射信号的返回时间和位移来检测范围和运动的传感器。

参考

https://www.coursera.org/learn/intro-self-driving-cars/lecture/pEfib/the-story-of-autonomous-vehicles

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自动驾驶1-3 自动驾驶汽车的故事The Story of Autonomous Vehicles

1. 专业术语

参考

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