能否提供一份关于工创赛中智能网联汽车项目的自动驾驶功能部分的详细代码示例和相关技术要点？

在工创赛中，智能网联汽车的自动驾驶功能通常会涉及到一些高级的计算机视觉、机器学习以及控制系统的技术。由于这是一个复杂的系统，我无法直接给出完整的代码示例，但我可以概述一下关键技术和可能的代码结构：

1. **环境感知** - 利用传感器如激光雷达（LIDAR）、摄像头和雷达收集周围环境数据。例如，使用OpenCV库处理图像数据，识别道路标志、行人和其他车辆。

import cv2
from perception_module import lidar_process, camera_process

# Camera data processing
image = capture_image()
obstacles = camera_process(image)

# Lidar data processing
lidar_data = get_lidar_data()
lidar_obstacles = lidar_process(lidar_data)

2. **定位与导航** - 使用GPS和IMU（惯性测量单元）的数据，结合SLAM（同时定位和建图）算法进行车辆位置估计。

from localization_module import localize

current_position, map_data = localize(lidar_obstacles, image_features)

3. **决策与规划** - 根据感知结果，通过路径规划算法（如A*、Dijkstra等）制定行驶策略，并利用控制理论（PID控制器）实施操作。

from path_planning import plan_path
from control_theory import apply_steering_angle

goal_location = find_goal(map_data)
steering_angle, speed = plan_path(current_position, goal_location)
apply_steering_angle(steering_angle, vehicle_speed)

4. **异常处理与安全机制** - 引入故障检测和应急刹车等功能，以保证行车安全。

from safety_module import check_system_status, emergency_brake

if not check_system_status():
    emergency_brake()