自動駕駛畢業論文1000字（自動駕駛畢業論文1000字怎么寫）

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本文目錄一覽：

• 1、求一篇汽車專業（汽車電子維修方向）的畢業論文，不要太長4千字就行！非常感謝。。。
• 2、自動駕駛汽車侵權責任的論文屬于什么研究方向
• 3、自動駕駛儀通過飛行案例學習駕駛飛機
• 4、無人駕駛技術的發展與現狀論文
• 5、[搬運]自動駕駛中的單目 3D 車道線檢測——綜述
• 6、汽車專業畢業論文(3000字)大神們幫幫忙

求一篇汽車專業（汽車電子維修方向）的畢業論文，不要太長4千字就行！非常感謝。。。

第一部分

摘要：隨著電子技術在汽車上的普遍應用，汽車電路圖已成為汽車維修人員必備的技術資料。目前，大部分汽車都裝備有較多的電子控制裝置，其技術含量高，電路復雜，讓人難以掌握。正確識讀汽車電路圖，也需要一定的技巧。電路圖是了解汽車上種類電氣系統工作時使用的重要資料，了解汽車電路的類型及特點，各車系的電路特點及表達方式，各系統電路圖的識讀方法、規律與技巧，指導讀者如何正確識讀、使用電路圖有很重要的作用。

汽車電路實行單線制的并聯電路，這是從總體上看的，在局部電路仍然有串聯、并聯與混聯電路。全車電路其實都是由各種電路疊加而成的，每種電路都可以獨立分列出來，化復雜為簡單。全車電路按照基本用途可以劃分為燈光、信號、儀表、啟動、點火、充電、輔助等電路。每條電路有自己的負載導線與控制開關或保險絲盒相連接。

關鍵詞：電路 單行線制 系統 導線 各種車燈

目錄：（1）全車線路的連接原則

（2）識讀電路圖的基本要求

（3）以東風EQ1090型載貨汽車線路為例全車線路的認讀

a.電源系統線b.起動系統線路c.點火系統線路

d.儀表系統線路e.照明與信號系統線路

(4)全車電路的導線

(5)識讀圖注意事項

論汽車電路的識讀方法

在汽車上，往往一條線束包裹著十幾支甚至幾十支電線，密密麻麻令人難以分清它們的走向，加上電是看不見摸不著，因此汽車電路對于許多人來說，是很復雜的東西。但是任何事物都有它的規律性，汽車電路也不例外。

一般家庭用電是用交流電，實行雙線制的并聯電路，用電器起碼有兩根外接電源線。從汽車電路上看，從負載（用電器）引出的負極線（返回線路）都要直接連接到蓄電池負極接線柱上，如果都采用這樣的接線方法，那么與蓄電池負極接線柱相連的導線會多達上百根。為了避免這種情況，設計者采用了車體的金屬構架作為電路的負極，例如大梁等。因此，汽車電路與一般家庭用電則有明顯不同：汽車電路全部是直流電，實行單線制的并聯電路，用電器只要有一根外接電源線即可。

蓄電池負極和負載負極都連接到金屬構架上，也就是稱為“接地”。這樣做就使負載引出的負極線能夠就近連接，電流通過金屬構架回流到蓄電池負極接線。隨著塑料件等非金屬材料在汽車上應用越來越多，現在很多汽車都采用公共接地網絡線束來保證接地的可靠性，即將負載的負極線接到接地網絡線束上，接地網絡線束與蓄電池負極相連。

汽車電路實行單線制的并聯電路，這是從總體上看的，在局部電路仍然有串聯、并聯與混聯電路。全車電路其實都是由各種電路疊加而成的，每種電路都可以獨立分列出來，化復雜為簡單。全車電路按照基本用途可以劃分為燈光、信號、儀表、啟動、點火、充電、輔助等電路。每條電路有自己的負載導線與控制開關或保險絲盒相連接。

燈光照明電路是指控制組合開關、前大燈和小燈的電路系統；信號電路是指控制組合開關、轉彎燈和報警燈的電路系統；儀表電路是指點火開關、儀表板和傳感器電路系統；啟動電路是指點火開關、繼電器、起動機電路系統；充電電路是指調節器、發電機和蓄電池電路系統。以上電路系統是必不可少的，構成全車電路的基本部分。輔助電路是指控制雨刮器、音響等電路系統。隨著汽車用電裝備的增加，例如電動座椅、電動門窗、電動天窗等，各種輔助電路將越來越多。

舊式汽車電路比較簡單，一般情況下，它們的正極線(俗稱火線)分別與保險絲盒相接，負極線(俗稱地線)共用，重要節點有三個，保險絲盒、繼電器和組合開關，絕大部分電路系統的一端接保險絲或開關，另一端聯接繼電器或用電設備。但在現代汽車的用電裝置越來越多的情況下，線束將會越來越多，布線將會越來越復雜。隨著汽車電子技術的發展，現代汽車電路已經與電子技術相結合，采用共用多路控制裝置，而不是象舊式汽車那樣通過單獨的導線來傳送。

使用多路控制裝置，各用電負載發送的輸入信號通過電控單元（ECU）轉換成數字信號，數字信號從發送裝置傳輸到接收裝置，在接收裝置轉換成所需信號對有關元件進行控制。這樣就需在保險絲、開關和用電設備之間的電路上添加一個多路控制裝置（參閱廣州雅閣后霧燈線路簡圖）。采用多路控制線路系統可。

第二部分

第二部分簡要介紹了全車線路識讀的原則、要求與方法以及電路用線的規格。主要針對其在東風EQ1090車型 汽車電路與電器系統應用情況作了概括性的闡述。其包括了電源系統、啟動系統、點火系統、照明與信號系統、儀表系統以及輔助電器系統等主要部分進行了說明。通過對東風EQ1090車型的系統學習，為以后接觸到各類不同車型打下個堅實的基礎。

一、全車線路的連接原則

全車線路按車輛結構形式、電器設備數量、安裝位置、接線方法不同而各有不同，但其線路一般都以下幾條原則：

（1）汽車上各種電器設備的連接大多數都采用單線制；

（2）汽車上裝備的兩個電源（發電機與蓄電池）必須并聯連接；

（3）各種用電設備采用并聯連接，并由各自的開關控制；

（4）電流表必須能夠檢測蓄電池充、放電電流的大小。因此，凡是蓄電池供電時，電流都要經過電流表與蓄電池構成的回路。但是，對于用電量大且工作時間較短的起動機電流則例外，即啟動電流不經過電流表；

（5）各型汽車均陪裝保險裝置，用以防止發生短路而燒壞用電設備。

了解上面的原則，對分析研究各種車型的電器線路以及正確判斷電器故障很有幫助。

二、基本要求

一般來講全車電路有三種形式，即：線路圖、原理圖、線束圖。

(一)、識讀電路圖的基本要求

了解全車電路，首先要識讀該車的線路圖，因為線路圖上的電器是用圖形符號以及外形表示的，容易識別。此外，線路圖上的電器設備的位置與實際車上的位置是對應的，容易認清主要設備在車上的實際位置，同時，也可對設備的功能獲得感性認識。

識讀電路圖時，應按照用電設備的功用，識別主要用電設備的相對分布位置；識別用電設備的連接關系，初步了解單元回路的構成；了解導線的類型以及電流的走向。

（二）、識讀原理圖的基本要求

原理圖是一圖形符號方式，把全車用電設備、控制器、電源等按照一定順序連接而成的。它的特點是將各單元回路依次排列，便于從原理上分析和認識汽車電路。

識讀原理圖時，應了解全車電路的組成，找出各單元回路的電流通路，分析回路的工作過程。

（三）、識讀線束圖的基本要求

線束圖是用來說明導線在車輛上安裝的指導圖。圖上每根導線所注名的顏色與標號就是實際車上導線的顏色和到端子的所印數字。按次數字將導線接在指定的相關電器設備的接線柱上，就完成了連接任務。即使不懂原理，也可以按次接線。

總上所述，掌握汽車全車線路（總線路），應按以下步驟進行：

（1）對該車所使用的電氣設備結構、原理有一定了解，知道他的規格。

（2）認真識讀電路圖，達到了解全車所使用電氣設備的名稱、數量和實際安排位置；設備所用的接線柱數量、名稱等。

（3）識讀原理圖應了解主要電氣設備的各接線柱和那些電器設備的接線柱相連；該設備分線走向；分線上開關、熔斷器、繼電器的作用；控制方式與過程。

（4）識讀線束圖應了解該車有多少線束，各線束名稱及在車上的安裝位置；每一束的分支同向哪個電器設備，每分支又有幾根導線及他們的顏色與標號，連接在那些接線柱上；該車有那些插接器以及他們之間的連接情況。

（5）抓住典型電路，觸類旁通。汽車電路中有許多部分是類似的，都是性質相同的基本回路，不同的只是個別情形。

三、全車線路的認讀

下面以東風EQ1090型載貨汽車線路為例，分析說明各電子系統電路的特點。東風EQ1090型載貨汽車全車線路主要由電源系統、啟動系統、點火系統、照明與信號系統、儀表系統以及輔助電器系統等組成。

（一）電源系統線路

電源系統包括蓄電池、交流發電機以及調節器，東風EQ1090汽車配裝電子式電壓調節器，電源線路如圖。其特點如下：

（1）發電機與蓄電池并聯，蓄電池的充放電電流由電流表指示。接線時應注意電流表的-端接蓄電池正極，電流表的+端與交流發電機‘電樞’接線柱A或B連接，用電設備的電流也由電流表+端引出，這樣電流表才能正確指示蓄電池的充、放電電流值。

（2）蓄電池的負極經電源總開關控制。當發電機轉速很低，輸出電壓沒有達到規定電壓時，由蓄電池向發電機供給磁場電流。

（二）起動系統線路

啟動系統由蓄電池、啟動機、啟動機繼電器（部分東風EQ1090型汽車配裝復合繼電器）組成，系統線路如圖。

啟動發動機時，將點火開關置于“啟動”檔位，啟動繼電器（或復合繼電器）工作，接通起動機電磁開關電路，從而接通起動機與蓄電池之間得電路，蓄電池便向起動機供給400~600A大電流，起動機產生驅動轉矩將發動機起動。

發動機起動后，如果駕駛員沒有及時松開點火開關，那么由于交流發電機電壓升高，其中性點電壓達5V時，在復合繼電器的作用下，起動機的電磁開關將自動釋放，切斷蓄電池與起動電動機之間的電路，起動機便會自動停止工作。

根據國家標準GB9420--88的規定，汽車用起動電動機電路的電壓降（每百安的培的電壓差）12V電器系統不得超過0.2V，24V電器系統不的超過0.4V。因此，連接啟動電動機與蓄電池之間的電纜必須使用具有足夠橫截面積的專用電纜并連接牢固，防止出現接觸不良現象。

（三）點火系統線路

點火系統包括點火線圈、分電器、點火開關與電源。系統線路如圖，其特點：

（1）在低壓電路中串有點火開關，用來接通與切斷初級繞組電流；

（2）點火線圈有兩個低壓接線端子，其中‘-’或‘1’端子應當連接分電器低壓接線端子，“+”或“15”端子上連接有兩根導線，其中來自起動機電磁開關的藍色導線，（注：個別車型因出廠年代不同其導線顏色有可能不同）應當連接電磁開關的附加電阻短路開關端子“15a”；白色導線來自點火開關，該導線為附加電阻（電阻值為1.7歐姆左右）所以不能用普通導線代替。起動發動機時，初級電流并不經過白色導線，而是由蓄電池經起動電磁開關與藍色導線直接流入點火線圈，使附加電阻線被短路，從而減小低壓電路電阻，增大低壓電流，保證發動機能順利起動。

（3）在高壓電路中，由分電器至各火花塞的導線稱為高壓導線，連接時必須按照氣缸點火順序依次連接。

（四）儀表系統線路

儀表系統包括電流表、油壓表、水溫表、燃油表與之匹配的傳感器，系統線路如圖所示。其特點如下：

（1）電流表串聯在電源電路里，用來指示蓄電池充、放電電流的大小。其他幾種儀表相互并聯，并由點火開關控制。

（2）水溫表與燃油表共用一只電源穩壓器，其目的是當電源電壓波動時起到穩壓儀表電源的作用，保證水溫表與燃油表讀數準確。電源穩壓器的輸出電壓為8.64V+/-0.15V。

報警裝置有油壓過低報警燈和氣壓過低蜂鳴器，分別由各自的報警開關控制。當機油壓力低于50~90kpa時，油壓過低報警開關觸電閉合，油壓過低指示燈電路接通而發亮，指示發動機主油道機油壓力過低，應及時停車維修。東風EQ1090型汽車采用氣壓制動系統，當制動系統的氣壓下降到340~370kpa時，氣壓過低蜂鳴器鳴叫，以示警告。

（五）照明與信號系統線路

照明與信號系統包括全車所有照明燈、燈光信號與音響信號，系統線路如圖所示。其特點如下：

（1）前照燈為兩燈制，并采用雙絲燈泡；

（2）前照燈外側為前側燈，采用單燈絲，其光軸與牽照燈光軸成20度夾角，即分別向左右偏斜20度。因此，在夜間行車時，如果前照燈與前側燈同時點亮，那么汽車正前方與左右兩側的較大范圍內都有較好的照明，即使在汽車急轉彎時，也能照亮前方的路面，從而大大改善了汽車在彎道多、轉彎急的道路上行駛時的照明條件；

（3）前照燈、前下燈、前側燈及尾燈均由手柄式車燈開關控制；

（4）設有燈光保護線路；

（5）制動信號燈不受車燈總開關控制，直接經熔斷絲與電源連接，只要踩下制動踏板，制動鄧開關就會接通制動燈電路使制動燈發亮；

（6）轉向信號燈受轉向燈開關控制；

（7）電喇叭由喇叭按鈕和喇叭繼電器控制

自動駕駛汽車侵權責任的論文屬于什么研究方向

人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統研究方向。

1）駕駛輔助系統（DAS）：目的是為駕駛者提供協助，包括提供重要或有益的駕駛相關信息，以及在形勢開始變得危急的時候發出明確而簡潔的警告。如車道偏離警告（LDW）系統等。

2）部分自動化系統：在駕駛者收到警告卻未能及時采取相應行動時能夠自動進行干預的系統，如自動緊急制動（AEB）系統和應急車道輔助（ELA）系統等。

3）高度自動化系統：能夠在或長或短的時間段內代替駕駛者承擔操控車輛的職責，但是仍需駕駛者對駕駛活動進行監控的系統。

4）完全自動化系統：可無人駕駛車輛、允許車內所有乘員從事其他活動且無需進行監控的系統。這種自動化水平允許乘從事計算機工作、休息和睡眠以及其他*** 等活動。

自動駕駛儀通過飛行案例學習駕駛飛機

2009年6月1日，法航從里約飛往巴黎的航班在大西洋中部遇到了風暴。測量飛機空速的供應器結冰，使飛行員無法了解飛機空速這一生死攸關的數據。按照設計好的程序，飛機自動駕駛裝置自動關閉，將飛機的控制權轉交給飛行員。在不知道飛機空速也看不到地平線的情況下，飛行員駕駛飛機在暴雨傾盆的夜空中飛行。飛行員抬升飛機機鼻，試圖迫使飛機上升；隨后不久，飛機就墜入大西洋，導致機上228人員死亡。

法國航空事故調查員對此事故的結論是飛行員缺乏訓練是導致這場悲劇的主要原因。隨著飛機駕駛艙的計算機化的程度越來越高，飛行員需要實時更新自身的飛行技能。但飛行員處于供不應求的狀態——在7月份，空中客車公司就預計：到2035年，需要50萬名飛行員才能跟上航空業的發展步伐。這就意味著航空公司迫于壓力，只能讓飛行員坐在駕駛艙里，賺取經濟利益，而不是讓飛行員坐在模擬器里，接受進修課程培訓。

英國倫敦大學學院的人工智能專家表示：現在就解決上述問題的方法。海塞姆·褒瑪（Haitham Baomar）及其同事彼得·賓利研發出了一種自動駕駛儀，該自動駕駛儀配置了一套“機器學習”系統，以便應對復雜飛行環境，而不是將飛機控制權移交給飛行員。

褒瑪先生表示：航空公司不能對現有的自動駕駛儀進行訓練，因為它們內置硬編碼程序，只定義了有限的幾種飛行環境，并制定了相應的飛行方式——讓飛機保持一定的飛行高度和速度。對于諸多飛行情況，現有自動駕駛儀無法很好地應對：讓電腦來處理一個沒有設置程序的情況，電腦只會將決策權移交給人類飛行員。

褒瑪先生認為“機器學習”算法能從人類飛行員應對突發嚴重情況的過程中學習處置方法，突發的湍流、發動機停車、甚至包括上述法航無法感知重要飛行數據的情況都屬于突發嚴重情況。褒瑪先生表示有了這種“機器學習”算法，自動駕駛儀不會像平常那樣將飛機的控制權轉交給飛行員，從而挽救生命。

人工智能，起飛！

在人工智能領域，“機器學習”是一個熱門話題。技術人員已經使用“機器學習”來執行多種任務，例如識別人類語音、圖像設別或者向網絡用戶定向投放廣告?！皺C器學習”程序依靠人工神經網絡來運行，人工神經網絡粗略地模擬生物大腦，以便對大量數據進行分析，分析數據模式并找出其中規律，讓人工神經網絡能夠高效地處理所有任務。這意味著電腦能自行學習經驗法則，如果要人類程序員按照經驗法則類編寫詳盡的代碼，這可是一項極其困難的工作。

英國倫敦大學學院在“機器學習”領域有著豐富的研究經驗。英國倫敦大學學院是深思公司（DeepMind）的初創之地，深思公司（現已被谷歌公司收購）發明的阿爾法狗（AlphaGo）系統今年擊敗了一位人類圍棋大師，圍棋是一種極其復雜的棋類游戲。英國倫敦大學學院研發團隊編寫了一套被稱為“智能自動駕駛系統”的軟件，該軟件系統配置有十套單獨的人工神經網絡，每套人工神經網絡學習如何在一個飛行條件不斷變化的情況下，將相應的的控制系統設置為最佳狀態（例如節流閥、副翼、升降舵等）。彼得·賓利博士表示：如果要控制一架實體飛機，就得配置數百套人工神經網絡。但要檢測一個想法是否可行，有十套人工神經網絡就能很好地實現目標了。

為了對自動駕駛儀進行培訓，其搭載的十套人工神經網絡通過飛行模擬器來觀察人類飛行員的行為。當飛機飛行時，即起飛、巡航、降落時，或者遭遇惡劣天氣時，或者飛機在飛行任何階段發生故障時，人工神經網絡能弄懂動力飛行飛機單個元件與其他元件之間的關系。一旦將飛行模擬器交給人工神經網絡控制，人工神經網絡就會知道如何控制飛機改變飛行姿勢，不論發生什么情況，讓飛機盡量保持平直飛行。

在英國倫敦大學學院的實驗室進行的一場展示中，這套自動駕駛儀系統能平穩地將飛機從各種飛行事故中恢復過來，這些事故包括發動機熄火、遭遇極端湍流或極端冰雹天氣。褒瑪先生表示：如果這套系統遭遇了法航班機無法獲得飛機空速的情況，它會盡量降低飛機機鼻，以防止飛機失速。最新版本的飛機自動駕駛系統會從其他途徑獲取飛機空速數據，例如全球定位系統。

讓褒瑪的研究團隊團隊感到驚訝的是，這套自動駕駛儀還能應對之前沒有被培訓過的情況。雖然該自動駕駛儀統是使用的是一臺西銳輕型飛機模擬器進行訓練，但研究人員發現該自動駕駛儀也能適應數據庫里的大型客機和戰斗機的飛行控制。此種現象是機器學習“通用化”的一個良好實例，即人工神經系統經過飛行培訓后，它們就能處理基本類似的飛行狀況，盡管細節方面有所不同。

英國倫敦大學學院不是唯一對改進自動駕駛儀的機構。安德魯?安德森是空中客車的員工，他表示空中客車公司也在研究人工神經網絡?？罩锌蛙嚬臼菤W洲的一家大型飛機制造廠商。雖然如此，現有自動駕駛儀還不能駕駛噴氣式客機。人工神經網絡自我培訓的缺點就是培訓結果不能為人所知。人工神經系統通過調節模擬神經元之間的力度來學習，模擬神經元的精確的力度不是由工程師進行編程控制的，外部觀測者可能不清楚是哪一個神經元在工作。彼得·拉德金是德國比勒費爾德大學的安全專家，他表示：上述情況表明人工神經網絡還不能得到航空部門的認證。

雖然如此，新型自動駕駛儀可以首先在無人機上得到運用。在2016年的維吉尼亞州無人飛機系統國際會議上，當褒瑪先生公布了一篇論文后，新型自動駕駛系統的通用性留給了參加會議的代表深刻印象。拉德金博士表示：新型自動駕駛系統能在各種惡劣飛行環境中控制飛機，可用于諸如研究臺風和龍卷風的科研活動，這些極端氣候然飛機面臨巨大挑戰。

無人駕駛技術的發展與現狀論文

現在很多品牌的汽車都可以實現自動駕駛，未來的汽車一定是無人駕駛的。特斯拉、寶馬、奔馳等品牌的汽車已經能夠實現無人駕駛，這主要依靠攝像頭、傳感器、gps定位系統和電子控制系統。許多汽車帶著l2級自動駕駛離開工廠。在一些特殊情況下，汽車可以自動行駛，而無需車主控制汽車。還有很多車有自動泊車功能，類似于無人駕駛功能。停車時，車主只需換擋?，F在也有很多公司涉足無人駕駛技術領域。隨著工程師們突破一個又一個難關，無人駕駛的時代總有一天會到來。無人駕駛可以避免人為的不正確操作，響應速度和準確率都比人高，因此無人駕駛技術可以避免交通事故的發生概率。雖然目前的無人駕駛技術偶爾會引發事故，但隨著科技的發展，無人駕駛技術也在不斷進步。未來，無人駕駛技術肯定可以避免事故，甚至在關鍵時刻挽救車內成員的生命。

[搬運]自動駕駛中的單目 3D 車道線檢測——綜述

原文鏈接：? Monocular 3D Lane Line Detection in Autonomous Driving — A Review

車道線檢測是自動駕駛中最基本和關鍵的安全任務之一。這一重要感知任務的應用范圍從 ADAS（高級駕駛員輔助系統）功能如車道保持到更高級別的自主任務，如與高清地圖和軌跡規劃的融合。給定在自動駕駛車輛上收集的輸入 RGB 圖像，車道線檢測算法旨在在圖像上提供結構化線的集合，每條線代表 3D 車道線的 2D 投影。這種算法本質上是二維的，因為輸入和輸出都駐留在同一個圖像空間中。

另一方面， Monocular 3D Lane Line Detection 旨在從單個圖像直接預測道路場景中車道的 3D 布局。具體來說，3D 車道線檢測算法在相機坐標系的 3D 度量空間中輸出一系列結構化的車道線。最近，學術界和工業界已經在探索這項任務的可行性和應用方面做出了一些努力。

一種簡單的方法是使用逆透視映射 (IPM) 將 2D 車道檢測結果重新投影回 3D 空間。IPM 是一種單應變換，可將透視圖像變形為鳥瞰 (BEV) 圖像。但是，IPM 假定地面平坦，并且是靜態且經過良好校準的相機外在因素。在現實世界的駕駛環境中，道路很少是平坦的，并且由于速度變化或崎嶇不平的道路，相機外在因素對車身運動很敏感。

因此，正確的方法是恢復檢測到的 2D 車道線上每個點的深度。如果我們在推理時可以使用激光雷達等主動 3D 測量設備，則通過將 3D 測量分配給車道線點，2D 到 3D 的提升相對簡單。如果我們在推理時只有相機圖像，理論上，我們可以利用 單目深度估計 的最新進展來為車道線點分配深度值。雖然這種方法是通用的，但它的計算量很大。這篇博文回顧了更輕量級的方法來直接預測車道線點的 3D 位置。

單目 3D 車道線檢測是對其他單目 3D 任務的補充，這些任務可以從單個 RGB 圖像預測駕駛環境的 3D 信息，例如 單目 3D 對象檢測 和 單目 BEV 分割 。也許并不奇怪，如何從單目圖像中準確地恢復環境深度是這些領域的核心。

二維車道探測網絡

在我們深入研究 3D 車道線檢測算法之前，一個重要的 2D 車道線檢測算法是重新審視 LaneNet （ Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach ?, IV 2018）。它的 2D 車道線檢測性能已經被許多新算法超越，但在當時還是相當創新的，它的許多想法構成了 3D 車道線檢測的基礎。

它對 2D 車道線感知的貢獻是提出了一種用于車道線語義分割的分段然后聚類方法——我們稍后將在 Semi-local 3D LaneNet 中再次討論這個想法。更有趣的是，它還使用稱為 H-Net 的輕量級網絡直接從透視圖像預測單應變換（以 3x3 矩陣 H 的形式）。單應變換矩陣 H 本質上是將采樣的車道線點投影到 BEV 的 IPM，用于優化車道擬合后處理。這里的基本假設是車道應該由 BEV 空間中的三階多項式完美描述。

LaneNet 采用的另一個隱含假設是車道線位于平坦的道路上。對于有坡度的非平坦道路，沒有一個最好的 IPM 可以描述透視圖像和 BEV 圖像之間的轉換，LaneNet 仍然使用單應變換逼近道路相機模型。

那么問題是——描述非平坦道路的最佳轉換是什么？可能會爭辯說，最好的轉換應該準確地將地平線（相機圖像中道路和天空之間的交匯點）映射到無限深度，或者您可能會爭辯說最好的轉換應該將最接近自我汽車的車道線投影到 3D 中的平行線空間。LaneNet 將最佳變換定義為一種映射，該映射使擬合曲線的重投影誤差最小化。

3D 車道探測網絡

普及單目 3D 車道線檢測領域的開創性工作是來自通用汽車以色列研究中心的 3D-LaneNet (ICCV 2019)。 ? 3D LaneNet 不需要諸如平坦地面假設之類的脆弱假設，它只假設對局部路面的攝像機滾動為零。與 2D LaneNet 一樣，它也估計 2D 透視圖像和 3D 局部道路平面之間的單應變換。與直接預測單應矩陣的 LaneNet 不同，3D LaneNet 預測唯一確定單應矩陣的 相機高度和間距。 這兩個參數是以監督的方式學習的。

網絡架構是從圖像轉換為 BEV 空間的雙通路主干。這實際上讓我想起了自監督深度學習 Sfm-learner ?(CVPR 2017) 中的 PoseNet 結構，它預測 6 DoF 自我運動，然后用它來扭曲相鄰圖像。

基于錨點的 3D 車道線表示

它不是直接預測車道線點的深度，而是首先預測相機的俯仰/高度，從而構建 道路投影平面 。道路投影平面根據攝像機安裝俯仰角 ??? _cam 和高度 h_cam 定義 。然后相對于該平面表示 3D 車道線。具體而言，車道線點由其在平面上的投影點（x，y）和高程 Δz 定義。

3D LaneNet 使用基于錨的車道預測頭。與 groundtruth 車道關聯的錨點是最接近車道 x 坐標 Y_ref=20 m 處的錨點。

每個車道線類型的預測總數為#anchor*(2*K+1)。K (K=6) 是每條車道線的預定義 y 位置的數量。K 個點中的每一個預測兩個數字，與錨點 dx 的偏差和高度 z.?每個anchor也有一個conf分數來預測車道線的存在。

請注意，由于這種錨點設計，3D LaneNet 只能處理具有與自我汽車運動方向大致平行的車道線的正常拓撲。例如，它無法處理與自我汽車垂直的車道線。

半局部 3D LaneNet（ ?3D LaneNet+）

半局部 3D LaneNet ? 建立在 3D-LaneNet 的基礎上，并增加了兩個貢獻，即處理更復雜拓撲的能力和不確定性預測。不確定性估計是相當標準的 任意不確定性 估計，這里不再贅述。 該論文以3D-LaneNet+ 的形式 在 NeurIPS 2020 研討會上重新發布 。

大部分工作基于 3D LaneNet。它還具有雙路徑主干、相機高度和滾動預測，并具有 BEV 空間中的最后一個特征圖。主要區別在于更靈活的車道線表示，允許對更復雜的車道拓撲進行建模，包括拆分、合并和垂直于車輛行駛方向的車道。

半局部表示還利用 道路投影平面 作為參考，并將其 BEV 投影到道路投影平面上的 3D 車道線公式化。然而，半局部 3D LaneNet 并沒有將每個車道與預定義的錨點相關聯，而是提出了一種緊湊的半局部表示。本質上，它將 BEV 圖像（將 3D 結構投影到道路投影平面）分解為稱為圖像塊的非重疊網格。假設每個圖像瓦片只能有一條車道線穿過它，并且每個瓦片中裁剪的車道線段足夠簡單，可以參數化為 2 DoF 線段（到瓦片中心的距離和方向）。然后下一步是為每個車道學習全局一致的嵌入，以將小車道段聚集成完整的曲線。

這種先檢測后聚類方法的靈感來自 2D LaneNet 。半局部 3D LaneNet 使用推挽損失來訓練圖像塊上的嵌入，并且比原始 2D LaneNet 的語義分割具有更少的計算負擔。在推理過程中，通過模式搜索算法 mean-shift 完成聚類，找到每個聚類的中心，然后設置閾值來獲取聚類成員。

Gen-LaneNet

Gen-LaneNet ?(ECCV 2020) 基于 3D LaneNet 的標準實踐，提出了一種用于 3D 車道線檢測的兩階段方法。它提出首先執行 2D 車道線檢測，然后使用稱為 3D-GeoNet 的單獨網絡將 2D 檢測結果提升到 3D。

將 3D 結構預測與 2D 車道線檢測分離的原因在于 3D 幾何的編碼與圖像特征相當獨立。這種解耦使模塊更加靈活和可擴展。它可以立即受益于第一階段不斷發展的二維車道線檢測算法。更重要的是，它允許僅使用合成數據集對第二階段進行訓練，即使是非真實感模擬也可以完成，因為對圖像特征的依賴已被消除。

在 3D LaneNet 中，不能保證預測的投影與圖像匹配，并且缺乏 2D-3D 一致性。在 Gen-LaneNet 中，3D 從 2D 提升，因此這種一致性是管道固有的。

在第二階段故意去除圖像特征類似于僅在 Deep Object Distance Estimator中使用 bbox info 預測距離，而在 MonoLoco 中僅使用骨架預測距離。 在單目 BEV 語義分割 的許多早期研究中也可以找到類似的緩解 sim2real 域差距的策略。

Gen-LaneNet 還指出了 3D-LaneNet 的一個主要缺點，即在存在非零斜率的情況下，頂視圖投影與 IPM 轉換的特征不對齊。換句話說，IPM 假設一個平坦的地面，并且當這個假設以非零斜率打破時，IPM 轉換后的視圖不是 真正的頂視圖 (BEV)。相反，IPM 轉換的特征是一個扭曲的 BEV 視圖，在本文中稱為 虛擬頂視圖。 這個虛擬頂視圖是通過光線追蹤每個車道線點并投影到道路投影平面（下圖中的橙色點）獲得的。3D 車道線groundtruths 被預處理為虛擬頂視圖，以與IPM 轉換特征對齊。

真實頂視圖和虛擬頂視圖的概念不是很容易掌握。舉一個更具體的例子，零偏航角的上坡 3D 車道將其兩條平行車道線投射到 真實俯視圖中完全平行的目標，但在 虛擬俯視圖 中，當我們上坡時，它們會顯得發散。這種不同的觀點實際上與來自 3D LaneNet 的雙路徑主干網的 IPM 轉換特征一致。

在數學上，在上圖中，我們有以下等式，其中 h 是相機高度，z 是距離道路投影平面 xoy 平面的高度偏差（以上為正）。

假設我們在 3D 中有兩條平行的車道線，因此車道寬度 Δx 是恒定的。在真實的頂視圖中，由于車道寬度仍為 Δx，它們仍將平行顯示。在虛擬俯視圖中，車道寬度變為 Δx? = Δx*h/(hz)，如果上坡路的 z 變大（z h），則車道寬度變寬并顯得發散。

Gen-LaneNet 仍然使用基于錨的表示，因此存在與 3D LaneNet 相同的缺點。更好的方法可能是將兩種方法的優點結合起來：使用 Gen-LaneNet 的虛擬頂視圖和解耦管道以及 Semi-local 3D LaneNet 的半局部圖塊表示。

數據集

3D 車道一檢測領域研究有限的主要原因之一是缺乏相關的數據集和基準。構建 3D 車道線數據集主要有三個數據源：合成數據、深度測量（使用激光雷達或可能的立體相機）和時間傳感器融合。

3D LaneNet 和 Semi-Local 3D LaneNet 使用模擬環境 Blender 生成大量具有已知 3D groundtruth 的合成數據。同樣， Gen-LaneNet 利用 Apollo 項目中的模擬器并生成 Apollo 3D Synthetic 車道線數據集 。

3D LaneNet 和 Semi-Local 3D LaneNet 還使用激光雷達檢測器和半手動注釋收集了 2.5 小時的真實數據，但這只是為了驗證這個想法。收集校準和同步的相機和激光雷達數據的多傳感器數據不太可擴展。此外，基于激光雷達的數據集本質上只能達到約 50 米，因為激光雷達能夠可靠地檢測超出此范圍的車道線。

獲取真實 3D 車道線數據的另一種更具可擴展性的方法類似于 MonoLayout ?(WACV 2020) 中描述的方法。鑒于可以獲得準確的自我運動信息，它通過聚合整個視頻的結果（所謂的時間傳感器融合）來使用自生成的地面實況。聚合的groundtruth可以根據預設的距離閾值截斷并投影回單個圖像幀。如果我們想看到超過上述 50 米的限制，同樣的想法也適用于激光雷達數據。

要點

- 預測相機外部參數以在特征圖上執行 單應變換 (IPM) 似乎是標準做法。

- 虛擬頂視圖 解決了轉換后的特征圖和生成的groundtruth之間的錯位。

- 由于城市駕駛場景中復雜的車道線拓撲（環形交叉路口、垂直車道線等）， 基于錨點的表示將失敗。 對半局部圖塊進行 預測然后進行聚類似乎是一種更靈活的處理復雜幾何圖形的方法。

- 合成數據集和 sim2real 是引導 3D 車道線檢測系統的方法，特別是考慮到開源的 Apollo 數據集。 從時間聚合的單個圖像感知結果 構建 3D 車道線數據集的可擴展方法仍未得到充分探索。我期待著未來在這個方向上做更多的工作。

- 對于未來的工作，最好使用 Gen-LaneNet 的虛擬頂視圖和解耦管道以及 Semi-local 3D LaneNet 的半局部 tile 表示。

References

LaneNet : Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach , IV 2018

3D-LaneNet : End-to-End 3D Multiple Lane Detection , ICCV 2019

Semi-local 3D LaneNet :? Semi-Local 3D Lane Detection and Uncertainty Estimation , ArXiv, 03/2020

Gen-LaneNet : A Generalized and Scalable Approach for 3D Lane Detection , ECCV 2020

3D-LaneNet+ : Anchor Free Lane Detection using a Semi-Local Representation , NeurIPS 2020 workshop

Deep Radar Detector: ? Vehicle Detection With Automotive Radar Using Deep Learning on Range-Azimuth-Doppler Tensors , ICCV 2019

SfMLearner : Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video , CVPR 2017

MonoLayout : Amodal scene layout from a single image , WACV 2020

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汽車ABS技術的發展趨勢研究 在汽車防抱死制動系統出現之前，汽車所用的都是開環制動系統。其特點是制動器制動力矩的大小僅與駕駛員的操縱力、制動力的分配調節以及制動器的尺寸和型式有關。由于沒有車輪運動狀態的反饋信號，無法測知制動過程中車輪的速度和抱死情況，汽車就不可能據此調節輪缸或氣室制動壓力的大小。因此在緊急制動時，不可避免地出現車輪在地面上抱死拖滑的現象。當車輪抱死時，地面的側向附著性能很差，所能提供的側向附著力很小，汽車在受到任何微小外力的作用下就會出現方向失穩問題，極易發生交通事故。在潮濕路面或冰雪路面上制動時，這種方向失穩的現象會更加嚴重。汽車防抱死制動系統（Anti-lock Braking System簡稱ABS）的出現從根本上解決了汽車在制動過程中的車輪抱死問題。它的基本功能就是通過傳感器感知車輪每一瞬時的運動狀態，并根據其運動狀態相應地調節制動器制動力矩的大小以避免出現車輪的抱死現象，因而是一個閉環制動系統。 它是電子控制技術在汽車上最有成就的應用項目之一，汽車制動防抱死系統可使汽車在制動時維持方向穩定性和縮短制動距離，有效提高行車的安全性。 一、ABS的工作原理 汽車制動時由于車輪速度與汽車速度之間存在著差異，因而會導致車輪與路面之間產生滑移，當車輪以純滾動方式與路面接觸時，其滑移率為零；當車輪抱死時其滑移率為100％。當滑移率在8％～35％之間時，能傳遞最大的制動力。制動防抱死的基本原理就是依據上述的研究成果，通過控制調節制動力，使制動過程中車輪滑移率控制在合適的范圍內，以取得最佳的制動效果。ABS系統硬件構成主要由傳感器（包括輪速傳感器、減速度傳感器和車速傳感器）、電子控制裝置、制動壓力調節器三大部分組成，形成一個以滑移率為目標的自動控制系統。傳感器測量車輪轉速并將這一數據傳送至電子控制裝置上，控制裝置是一個微處理器，它根據車輪轉速傳感器信號來計算車速。在制動過程中，車輪轉速可與控制裝置中預先編制的理想減速度的特性曲線相比較。如果控制裝置判斷出車輪減速度太快和車輪即將抱死時，它就發出信號給液壓調節器，液壓調節器可根據來自控制裝置的信號對制動器的卡鉗或輪泵的油壓進行控制（作用、保持、釋放、重新作用）。這一動作，每秒鐘能出現10次以上。 二、ABS技術的發展及應用現狀 基于制動防抱理論的制動系統首先是應用于火車和飛機上。1936年，德國博世公司（BOSCH）申請一項電液控制的ABS裝置專利，促進了ABS技術在汽車上的應用。汽車上開始使用ABS始于1950年代中期福特汽車公司，1954年福特汽車公司在林肯車上裝用法國航空公司的ABS裝置，這種ABS裝置控制部分采用機械式，結構復雜，功能相對單一，只有在特定車輛和工況下防抱死才有效，因此制動效果并不理想。機械結構復雜使ABS裝置的可靠性差、控制精度低、價格偏高。ABS技術在汽車上的推廣應用舉步艱難。直到70年代后期，由于電子技術迅猛發展，為ABS技術在汽車上應用提供了可靠的技術支持。ABS控制部分采用了電子控制，其反應速度、控制精度和可靠性都顯著提高，制動效果也明顯改善，同時其體積逐步變小，質量逐步減輕，控制與診斷功能不斷增強，價格也逐漸降低。這段時期許多家公司都相繼研制了形式多樣的ABS裝置。 進入90年代后，ABS技術不斷發展成熟，控制精度、控制功能不斷完善?，F在發達國家已廣泛采用ABS技術，ABS裝置已成為汽車的必要裝備。北美和西歐的各類客車和輕型貨車ABS的裝備率已達90％以上，轎車ABS的裝備率在60％左右，運送危險品的貨車ABS的裝備率為100％。ABS裝置制造商主要有：德國博世公司（BOSCH），歐、美、日、韓國車采用最多；美國德科公司（DELCO），美國通用及韓國大宇汽車采用；美國本迪克斯公司（BENDIX），美國克萊斯勒汽車采用；還有德國戴維斯公司（TEVES）、德國瓦布科（WABCO）、美國凱爾西海斯公（KELSEYHAYES）等，這些公司的ABS產品都在廣泛地應用，而且還在不斷發展、更新和換代。 近年來，ABS技術在我國也正在推廣和應用，1999年我國制定的國家強制性標準GB12676-1999《汽車制動系統結構、性能和試驗方法》中已把裝用ABS作為強制性法規。此后一汽大眾、二汽富康、上海大眾、重慶長安、上海通用等均開始采用ABS技術，但這些ABS裝置我國均沒有自主的知識產權。 國內研究ABS主要有東風汽車公司、交通部重慶公路研究所、濟南捷特汽車電子研究所、清華大學、西安交通大學、吉林大學、華南理工大學、合肥工業大學等單位，雖然起步較晚，也取得了一些成果。在氣壓ABS方面，國內企業包括東風電子科技股份有限公司、重慶聚能、廣東科密等都已形成了一定的生產規模。液壓ABS由于技術難度大，國外技術封鎖嚴密，國內企業暫時不能獨立生產，但在液壓ABS方面也在做自主研發，力圖突破國外跨國公司的技術壁壘，已經取得了一些新的進展和突破。如清華大學和浙江亞太等承擔的汽車液壓防抱死制動系統（ABS）“九五”國家科技攻關課題，在ABS控制理論與方法、電子控制單元、液壓控制單元、開發裝置和匹配方法等關鍵技術方面均取得了重大成果。采用的耗散功率理論，避免了傳統的邏輯門限值研究方法的局限性，取得了理論上的突破，研發ABS成功且進入產業化、批量生產階段。其試樣在南京IVECO輕型客車上匹配使用全面達到了國家標準GB12676-1999和歐洲法規EECR13的要求。這對振興我國汽車工業與汽車零部件業具有劃時代意義，標志著我國汽車液壓ABS國產化已邁出堅實的一步。同時合肥工業大學也研制出國內具有自主知識產權的液壓制動電子防抱系統，率先在HF6700輕型汽車上匹配使用獲得成功。國內液壓ABS技術含量與國外雖有一定的差距，但在政府的大力支持和國內豐富的人力資源配合下，相信國內可以在較短的時間內在ABS技術某些領域趕超國際水平

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