无人车的场景理解和计算

1、无人车的场景理解和计算主要是分析处理多传感器的场景感知数据，提取两个方面信息：

（1）几何度量信息就是车的***和车道线与道路边界。

（2）根据车辆以及行人的运动意图来推测未来一段时间无人车该如何实现安全行驶。

2、无人车的场景理解和计算可分为三个层面：

（1）获得场景的三维信息和运动信息以及在这基础上的拓扑结构。

（2）理解交通标志和遵守的交通规则。

（3）做出推理和给出判断，如是否需要变道、左转和右转等

因此，场景理解与计算就是要实现从几何度量到推理预测的转变。

无人车的场景理解

无人车的场景理解可进一步分成静态场景和动态场景两个部分。

（1）静态理解：只考虑场景的静态部分，不考虑运动的车辆和行人，从几何拓扑结构。如路的宽度，车道的数量，车道线的位置，车道线的颜色等。

（2）动态理解：主要考虑交通参与者，如车辆、行人所占据的车道和空间以及它们的运动轨迹和将来一段时间的运动预测。动态场景理解必须把交通规则和障碍物的检测跟踪结合起来。

后来随着汽车质量越来越大，车速越来越快，开始出现压力助力装置。首先产生的是气压制动，即真空助力装置。利用压缩空气作动力源，将发动机带动空压机所产生的压缩空气的压力转变为机械推力，使车轮转动。

缺点：气压制动反应慢，制动力大却难控制。由于气压制动系统靠压缩空气助力，必须有空压机、贮气筒、制动阀等装置体积大，只有空间允许的车辆才能采用，多用于中、重型汽车。

随着液压技术的发展，液压制动系统得以实现。液压制动，是将驾驶员施压于制动踏板的力经过推杆传到主缸活塞从而压缩制动液，制动液经过油管加大制动轮缸的压力，轮缸活塞在压力作用下驱使制动蹄片压向制动鼓，在摩擦片的作用下使制动鼓减小转速或者停止转动，从而产生制动力。

缺点：制动操纵费力，且制动力没有气压制动得大；过度受热后，部分制动液汽化，在管路中形成气泡，严重影响液压传输，使制动系效能降低，甚至完全失效。优点：作用滞后时间较短；轮缸尺寸小，可以安装在制动器内部，直接作为制动蹄的张开机构或制动块的压紧机构，而不需要制动臂等传动件，使之结构简单,质量小；机械效率较高，且液压系统有自润滑作用。