1概述篇1.1自动驾驶汽车概述自动驾驶汽车（AutomatedVehicle；
IntelligentVehicle；
AutonomousVehicle；
Self-drivingCar；
DriverlessCar）又称智能汽车、自主汽车、自动驾驶汽车或轮式移动机器人，是一种通过计算机实现自动驾驶的智能汽车。
概念篇首先对自动驾驶汽车涉及到的相关概念进行介绍，包括自动驾驶汽车等级标准、智能汽车、无人驾驶汽车等；
接着对自动驾驶汽车技术及其技术价值进行概括介绍；
重点描绘了国外、国内无人驾驶汽车发展图谱。
自动驾驶汽车等级标准在介绍自动驾驶汽车之前，我们先来了解一下SAEJ3016标准。
该标准于2014年由美国SAEInternational（国际汽车工程师学会）制定，内容如下图所示。
该标准将车辆分为Level0~Level5共6个级别，并针对道路机动车辆的自动化系统相关条款做了分类和定义。
它不但被美国交通运输部采纳为联邦标准，同时也已经成为了全球汽车业界评定自动驾驶汽车等级的通用标准。
无人驾驶汽车目前对于自动驾驶汽车的研究有两条不同的技术路线：一条是渐进提高汽车驾驶的自动化水平；
另一条是“一步到位”的无人驾驶技术发展路线。
由SAEJ3016标准可以看出，通常大家谈论的无人驾驶汽车对应该标准的Level4和Level5级。
无人驾驶汽车是自动驾驶的一种表现方式，它具有整个道路环境中所有与车辆安全性相关的控制功能，不需要驾驶员对车辆实施控制。
智能汽车在我国，与无人驾驶汽车这个术语相关的概念还有智能汽车。
相对于无人驾驶汽车概念，智能汽车定义涵盖的范围更广。
《中国制造2025》将智能网联汽车定义为指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车内网、车外网、车际网的无缝链接，具备信息共享、复杂环境感知、智能化决策、自动化协同等控制功能，与智能公路和辅助设施组成的智能出行系统，可实现“高效、安全、舒适、节能”行驶的新一代汽车。
自动驾驶技术无人驾驶技术是对人类驾驶员在长期驾驶实践中，对“环境感知—决策与规划—控制与执行”过程的理解、学习和记忆的物化，如右图所示。
无人驾驶汽车是一个复杂的、软硬件结合的智能自动化系统，运用到了自动控制技术、现代传感技术、计算机技术、信息与通信技术以及人工智能等。
本报告会在技术篇进行详解。
自动驾驶技术的价值无人驾驶汽车之所以受到各国政府前所未有的重视，国内外各院校、研究机构都投入了大量人力、物力，各大车企、科技公司、汽车零部件供应商以及无人驾驶汽车创业公司也纷纷在这个领域进行布局，它主要具有以下价值，如下图所示。
改善交通安全。
驾驶员的过失责任是交通事故的主要因素。
无人驾驶汽车不受人的心理和情绪干扰，保证遵守交通法规，按照规划路线行驶，可以有效地减少人为疏失所造成的交通事故。
l实现节能减排。
由于通过合理调度实现共享出行，减少了私家车购买数量，车辆绝对量的减少，将使温室气体排量大幅降低。
消除交通拥堵，提升社会效率。
自动驾驶汽车可以通过提高车速、缩小车距以及选择更有效路线来减少通勤所耗时间。
个人移动能力更加便利，不再需要找停车场。
拉动汽车、电子、通信、服务、社会管理等协同发展，对促进我国产业转型升级具有重大战略意义。

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道路特征数据参数，外面记录了详细的道路特征数据

欧盟针对道路行人等弱势群体制定了BSIS规范

PreScan是一种基于如雷达、激光/激光雷达、摄像头、和全球定位系统（GPS）等传感器技术的用于在汽车工业中发展先进的辅助驾驶系统（ADAS）的基于物理的仿真平台。
主要应用：1）自动紧急制动（AEB）2）自顺应巡航控制系统（ACC）3）道路偏离警告和道路保持辅助系统（LDW/LKA）4）行人检测与规避5）盲点预警与变道辅助（BSW/LCA）6）智能前照灯系统（IHS）7）停车辅助和阻塞救援（backupaid？）8）交通信号识别（TSR）9）碰撞缓解制动系统（CMB）10）夜视功能（NV）

桂林市基础数据SHP文件，可直接在arcgis打开使用，包含大型道路，铁路，火车站，飞机场，政府机关，绿地，水系等材料。
可用于简单的参考研究。

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杭州市shp格式地图，带地理坐标系，内容详细到村庄。
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数据的来源和时间都未知，但是数据量非常大，够详细，尽量能做参考，但是不能与实际完全婚配。

第四章基于视频图像处理的能见度榆测方法研究(c)07：35：24(d)07：55：24图4—13视频图像提取的4幅背景图像的检测结果图由图4—13可以看出，随着时间的推移，能见度慢慢变大，而最远可视点的检测结果也随着时间的推移慢慢变远，与实际的能见度变化特征相吻合。
为了进一步验证试验结果，我们将最远可视点转换为能见度值与目测能见度相比较，进一步验证算法可行性和准确性。
由于实验室试验条件的限制，如果租用能见度仪来检测能见度，费用太过昂贵。
我们通过人眼目测出能够看到的最远点，然后进行实际测量，获取目测能见度，与检测出的能见度相比较。
根据第三章能见度图像距离转换模型，将图4—13中的最远可视点对应的能见度转换出来，与目测能见度相比较，结果如表4—1所示。
从早上06：30：02到07：55：24，由天气图像的变化过程，可以看到能见度在逐步变大。
由实验数据的变化可以看出，实验结果与实际情况变化也相符。
表4—1能见度检测结果图像abCd目测能见度(m)53．055．059．067检测能见度(m)45．246．850．659．7绝对误差(m)7．88．28．47．3相对误差14．7％14．9％14．2％10．9％对于非雾天情况下，实验中选取2幅图像进行能见度检测，此时能见度值较大。
实验中，本文只获取非雾天下的最远可视点，如图4—14所示。
对于非雾天的最远可视点的检测，本文采用基于逐行对比度的检测算法，利用该方法检测出天空与道路的交接点作为最远可视点。
由检测结果可以看出，最远可视点的检测结果与实际基本相符。
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上海各级道路，街道，高速公路，国道矢量图，shp文件格式，坐标系WGS-1984，另外附奉上海城市各区县面要素矢量图。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。