基于安卓系统的电商app设计与实现，无人驾驶系统的设计与实现解决方案

很多朋友对基于安卓系统的电商app设计与实现，无人驾驶系统的设计与实现解决方案不是很了解，每日小编刚好整理了这方面的知识，今天就来带大家一探究竟。

1.无人驾驶汽车的政策法规尚不完善。目前，无人驾驶汽车推广应用的最大挑战是公众对其接受度低，对其安全性和可靠性的信任度低。但由于国家对无人驾驶汽车的政策法规不完善，无人驾驶汽车无法在开放道路上行驶。鉴于以上两点，国创中心主导并整合行业资源，共同打造了一辆L4无人驾驶汽车，目前已在首钢园区稳定运行。系统的总体方案如图1所示。

2.无人驾驶系统的设计与实现。无人驾驶系统通过各种车载传感器获取车辆本身、周围障碍物、道路等与驾驶任务相关的环境信息，并将这些信息提供给决策规划。决策规划再根据感知和定位得到的环境信息、车辆状态和用户需求规划合适的路径，然后通过这些信息控制车辆的行驶状态。

不同的自动驾驶水平和运行环境对自动驾驶有不同的实现方案。针对首钢园区建筑高大、树木繁茂、路况复杂的特点，本项目提出了基于3部激光雷达、1部毫米波雷达、2个摄像头、12部超声波雷达和1部组合导航单元的传感器解决方案。传感器的安装位置如图2所示。2.1传感器

三部激光雷达中，32线激光雷达布置在车顶，两部16线激光雷达布置在车顶两侧。用于检测车辆周围的环境信息和障碍物信息，获取障碍物的大小和方位信息。它具有测距精度高、定位准确、测量范围广、抗干扰能力强等优点。

毫米波雷达采用77GHz中远程雷达，布置在车辆前保险杠内部。用于检测车辆前方的运动目标，获取目标的速度和方位信息。具有良好的测速测距能力，受外界影响较小，可以全天工作。

主摄像头安装在车辆顶部，前视摄像头贴在挡风玻璃内侧中间，用于检测车辆前方的障碍物信息、道路信息、标志牌信息、红绿灯信息，获取障碍物类型和道路环境信息。它具有对障碍物进行准确分类的优点。在车辆周围布置12个超声波雷达(前后4个4，左右2个2)，检测车辆周围近距离障碍物的信息，保证无人车能够自主进出仓库。

两个GPS天线布置在车辆的顶部，一个惯性导航单元布置在车辆的后备箱中。用于获取车辆的位置和方位信息。2.2无人驾驶系统的软件架构本项目以纯电动汽车为基础，搭载上述五种传感器，实现对道路环境信息的准确感知，并通过多传感器信息融合技术对这些信息进行整合，从而降低误判概率，提高信息输出的稳定性和准确性。

设计并开发了多传感器融合算法、位置组合算法、决策规划算法和车辆控制算法。实现了自主跟车、自主超车并道、车道保持、交通路口自动通行、避障等功能。编写无人驾驶测试用例，制定无人驾驶测试规范，完成无人驾驶系统测试。

为了实现这一目标，无人驾驶系统的软件架构分为传感器接口层、传感层、定位层、决策层和车辆控制层。传感器接口层包括各种外围传感器的输入。感知层采集各种传感器的数据，进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终实现对周围环境的全方位感知。多传感器融合方案如图3所示。

定位层：根据激光雷达和组合导航单元的数据信息，构建全球地图。将激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达的感知结果进行融合处理，进而建立以行驶车辆为中心的感知局部地图。通过GPS信息、车辆位置和姿态信息的叠加。提供实时综合地图，直观了解行驶环境中各种信息处理的结果。

决策层：在全局环境中，依靠路网、任务和定位信息生成一条最优全局路径；在局部环境中，依靠感知信息，在交通规则的约束下，实时推理出合理的驾驶行为，生成安全驾驶区域；

根据速度和道路复杂度，生成平滑的可能行驶路线；分析静态和动态障碍物及交通法规形成局部路径规划，并形成驾驶策略决策发送至车辆控制层。同时对系统故障进行处理和恢复，接受高层控制。车辆控制层：根据路径规划结果和车内各种传感器信息，生成车辆档位、油门、方向的控制命令，使车辆保持稳定高速行驶，实现自主驾驶。软件系统架构图如图4所示。

3.人-机-云三位一体人机交互系统的设计与实现：人机交互系统是无人驾驶汽车商用的一个门槛，对无人驾驶汽车行业和用户都具有重要意义[2]。目前用户对无人驾驶汽车还处于一种新奇和怀疑的态度，远没有达到信任和接受的程度。在这种背景下，无人驾驶汽车的人机界面变得更加重要。

它需要成为用户和汽车之间的桥梁，让用户了解汽车的实时情况，为用户创造安全的驾驶体验。还要帮助用户建立对无人驾驶汽车的信任感，让用户更和谐地从传统汽车过渡到无人驾驶时代[3]。本项目人机交互子系统的研究目标是通过无人驾驶汽车人机交互界面的合理设计，满足用户的驾驶需求，为用户创造安全便捷的驾驶体验。3.1功能概述

无人驾驶车辆在园区内的固定行驶路线上运行，沿途会设置一系列站点。每个车站的站牌上都贴有订车二维码。位于任意车站附近的乘客，通过扫描站牌上的二维码，进入订车界面，选择始发地和目的地，点击确定即可下单成功。

订单直接发送到云端，云端根据订单情况调度运营无人车，同时将订单的运营路线发送到手机和车载终端。无人车最初根据接收到的运营路线接送乘客，送到指定目的地，用户可以根据驾驶体验对服务进行评价，从而完成订单。3.2系统设计

本系统采用B/S和C/S多层架构，支持浏览器、H5、APP等多种网络访问方式，减少了系统安装和维护的工作量。用户使用方便，不需要培训；易于系统扩展；支持远程业务处理。业务逻辑运行在服务器端，充分利用了服务器的处理能力；

通过结合Web负载平衡、组件负载平衡等。通过横向扩展服务器，系统可以处理更多的服务请求，满足不断增长的系统性能需求。人机交互子系统的逻辑架构图如图5所示，系统交互数据如图6所示。

4.设计过程本着以用户为中心的设计思想，让无人驾驶汽车的信息尽可能透明，帮助用户轻松判断汽车的可靠性，从而树立对汽车的责任感，促进大众对无人驾驶汽车的接受，推动无人驾驶汽车走进人们的生活。设计流程如图7所示。标签

随着互联网技术和人工智能技术的快速发展，完全无人驾驶并非遥不可及。除了传感器、计算平台等技术的限制，无人驾驶技术的落地还取决于大众对无人驾驶技术的认可和信任。本文从推动无人着陆的角度出发，运用以用户为中心的设计理念，结合科技冬奥会的使用场景，设计并实现了无人驾驶及其操作系统。

未来，随着智能网联时代的全面到来，无人驾驶汽车将覆盖更多人群，其实现方式也将从自行车智能向车路协同发展。人机交互方式会不断创新，落地场景会更加丰富。参考文献：[1]张茜。无人驾驶系统的设计与实现[J].电子技术与软件工程，2019(18)。[2]董长青，丁，等.无人驾驶人机交互综述[J].汽车时间，2017 (14): 11-12。

[3]李晓凡。全自动无人驾驶汽车人机界面概念设计[D]。东南大学2018.hfy

以上知识分享希望能够帮助到大家！