智能网联汽车环境感知系统
智能网联汽车环境感知系统
?2.1 环境感知的定义与组成
?2.2 环境感知传感器
?2.3 道路识别
?2.4 车辆识别
?2.5 行人识别
?2.6 交通标志识别
?2.7 交通信号灯识别
2.1 环境感知系统的定义与组成——定义
?环境感知就是利用车载超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达、视觉传感器，以及V2X通信技术等获取道路、车辆位置和障碍物的信息，并将这些信息传输给车载控制中心，为智能网联汽车提供决策依据，是ADAS实现的第一步
2.1.1 环境感知的定义
2.1.1 环境感知的定义
?环境感知的对象主要有道路、车辆、行人、各种障碍物、交通标志、交通信号灯等
2.1.2 环境感知的组成
2.1.2 环境感知的组成
2. 2 环境感知传感器
?2.2.1 环境感知传感器的类型与配置?1.环境感知传感器的类型
u超声波传感器
u毫米波雷达
u激光雷达
u视觉传感器
2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
?2.环境感知传感器的配置
u环境感知传感器主要有超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达、单/双/三目摄像头、环视摄像头等
2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
2.2.1 环境感知传感器的类型与配置?通用公司用于研究L4级自动驾驶技术的Bolts
u5个16线束激光雷达
u21个毫米波雷达
u16个摄像头
2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
2.2.1 环境感知传感器的类型与配置?
3.环境感知传感器的布局
2.2.1 环境感知传感器的类型与配置?4.环境感知传感器的融合
2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
项目二、智能网联汽车环境感知系统 【教学目标】 通过本章的学习，要求学生能够掌握智能网联汽车环境感知的定义、组成以及各种传感器的用途，熟悉超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达和视觉传感器的类型、特点及应用；对道路识别、车辆识别、行人识别、交通标志识别和交通信号灯识别有一个初步了解。【教学要求】 未来智能网联汽车能够在道路上有序地安全行驶，特别是无人驾驶汽车，不依赖驾驶员，汽车也能安全行驶，如图2-1所示。 图2-1 无人驾驶汽车安全行驶 智能网联汽车或无人驾驶汽车依靠什么技术进行安全行驶的？如何对道路、车辆、行人、交通标志、交通信号灯等进行检测和识别？通过本章的学习，读者可以得到答案。
练习与实训 一、名词解释 1.超声波传感器 2.毫米波雷达 3.激光雷达 4.视觉传感器 5.传感器融合 二、填空题 道路识别。 三、选择题 1. L3级以上自动驾驶必不可少的传感器是（）。 A.超声波传感器 B.毫米波雷达 C.激光雷达 D.视觉传感器 2.不适合作盲区监测系统传感器的是（）。 A.近距离毫米波雷达 B.中距离毫米波雷达 C.远距离毫米波雷达 D.视觉传感器 3. 在基于特征的交通标志识别中，一般哪个不作为特征（）。 A.颜色特征 B.形状特征 C.纹理特征 D.空间关系特征 4. 行人识别常用的传感器是（）。 A.超声波传感器 B.毫米波雷达 C.激光雷达 D.视觉传感器 5.智能网联汽车最常见的传感器融合是（）。
A.毫米波雷达与激光雷达的融合 B.毫米波雷达与超声波传感器的融合 C.毫米波雷达与视觉传感器的融合 D.激光雷达与视觉传感器的融合 四、问答题 1.智能网联汽车的环境感知系统中的惯性元件和定位导航，主要作用是什么？ 2.毫米波雷达在智能网联汽车上的应用主要有哪些？ 3. 少线束激光雷达和多线束激光雷达，在应用上有什么区别？ 4. 视觉传感器在无人驾驶汽车上，能够实现哪些功能？ 5. 运动车辆识别方法主要有哪些？
无人驾驶关键技术分析 无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。 （1）环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息。为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同，我们采用两种方法进行检测：无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便，主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。 无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主，被动型测距传感器为辅，采用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下，执行任务的需要，最重要的是处理数据量小，实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算，无需知道障碍物的具体信息。 而视觉作为环境感知的一个重要手段，虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性，而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面，视觉也是必不可少的手段。 （2）导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除了定位辅助之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算资源有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类：相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。 绝对定位：主要采用导航信标．主动或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位：综合采用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。
无人驾驶关键技术分析三篇 篇一：无人驾驶关键技术分析 无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。（1）环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息。为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同，我们采用两种方法进行检测：无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便，主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。 无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主，被动型测距传感器为辅，采用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下，执行任务的需要，最重要的是处理数据量小，实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算，无需知道障碍物的具体信息。
而视觉作为环境感知的一个重要手段，虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性，而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面，视觉也是必不可少的手段。 （2）导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除了定位辅助之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算资源有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类：相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。 绝对定位：主要采用导航信标．主动或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位：综合采用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。 网络导航能随时随地通过无线通信网络、交通信息中心进行信息交互。移动设备通过移动通信网与直接连接于Internet的web GIs服务器相连，在服务器执行地图存储和复杂计算等功能，用户可以从服务器端下载地图数据。
《国家车联网产业标准体系 建设指南（智能网联汽车）（2017）》 编制说明 一、背景与概述 （一）定义与内涵 智能网联汽车（Intelligent&Connected Vehicles，简称“ICV”）是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，实现车与X（人、车、路、云端等）智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，可实现“安全、高效、舒适、节能”行驶，并最终可实现替代人来操作的新一代汽车。 （二）国内外技术及产业发展现状 作为汽车与信息、通信等产业跨界融合的重要载体和典型应用，智能网联汽车代表了汽车技术和产业未来发展的方向，也是国际汽车产业未来竞争的重要阵地。包括欧、美、日在内的汽车工业发达国家和地区都将智能网联汽车作为汽车产业未来发展的重要方向，通过加强共性技术研发、示范运行、标准法规、政策鼓励等综合措施引导和促进产业发展，并在智能网联汽车发展方面构建了协调、协作机制。 在规划和战略层面，美国从上世纪九十年代初开始，通过实施
“智能交通系统（ITS）”项目，支持智能网联汽车相关技术和产业发展，2009年和2014年分别以网联化和自动驾驶为重点发布战略研究计划，并于2016年发布自动驾驶汽车政策指南。欧盟议会早在1984年即通过关于道路安全的决议，并于1988年正式启动了“车辆安全专用道路设施（DRIVE）”项目，持续资助对智能网联汽车相关技术研发和应用。2015年，欧盟发布GEAR2030战略，聚集汽车、IT、通信、保险和政府等方面，重点关注高度自动化和网联化驾驶领域等推进及合作。日本政府也将自动驾驶和车车通信作为重要方向和目标，通过车辆信息与通信系统（VICS）、先进安全汽车（ASV）等项目支持技术研发与应用。2014年，日本发布《战略性创新创造项目（SIP）》，将自动驾驶作为十大战略领域之一。 在技术和产品层面，欧、美、日等国家和地区的整车企业，如奔驰、宝马、沃尔沃、通用、福特、特斯拉、丰田、日产等已经实现先进驾驶辅助系统，正在普及推动PA级自动驾驶产品的商业化，部分高端品牌已计划推出CA级自动驾驶产品；各国在整个产业链上的合作日益加强，相互持股与并购的情况日益普遍，通信、信息、电子、整车等行业深度融合发展。美国在网联化技术、智能控制技术、芯片技术等方面处于优势地位，产业上、中、下游实力均衡，欧洲拥有强大的汽车整车及零部件企业，日本则在智能安全技术应用上较为领先。 我国政府高度重视智能网联汽车相关技术及产业发展，工业和信息化部、发展改革委、科技部等相关政府部门，先后安排专项资
一、智能网联汽车基本内涵 1）概念层面的理解 ①汽车是指传统意义的汽车，包含今天广义上的新能源汽车； ②网联汽车是指在汽车的基础上，彼此能通信的汽车； ③智能网联汽车是指网联汽车基础上，具备智慧（有学习、判断、决策）能力的汽车。 理解： ①汽车还是汽车，这是没有改变的部分； ②智能网联汽车是新时代的汽车，这是变的部分。 ③传统汽车由人驾驶，彼此之间没有“会话”（通信）功能，更没有判断（决策）能力。 2）术语层面的表述 智能网联汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置（注：硬件系统），并融合现代通信与网络技术，实现车与X（车、路、人、云等）智能信息交换、共享（注：对外通信系统），具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能（注：软件系统），可实现安全、高效、舒适、节能行驶，并最终实现替代人来操作的新一代汽车（注：功能）。 理解： ①智能网联汽车由软件和硬件两部分组成， i）硬件细分3个部分：传感器、控制器、执行器等装置； ii）软件：在现代通信与网络技术的支持下，具有环境感知、智能决策、协同控制等功能； ②发展智能网联汽车最终目的是：实现替代人工操作的新一代汽车； ③发展智能网联汽车的基本要求：安全、高效、舒适、节能 二、智能网联汽车概念的位置关系 智能网联汽车、智能汽车与车联网、智能交通等概念间的相互关系，如图 1 所示。智能汽车隶属于智能交通，智能网联汽车是智能交通与车联网的交集。
图1 智能网联汽车是智能交通与车联网的交集 理解： ①智能网联汽车、智能汽车与车联网、智能交通是4个概念，不能混淆； ②智能交通是一个种概念，智能汽车、智能网联汽车是智能交通2个属概念， ③智能交通与车联网彼此之间有交集，这个部分是智能网联汽车。 三、发展智能网联汽车的时代意义 ①智能网联汽车是国际公认的是未来的发展方向； ②智能网联汽车的初级阶段，有助于减少30% 左右的交通事故，交通效率提升10%，油耗与排放分别降低5%； ③智能网联汽车的终极阶段，完全避免交通事故，提升交通效率30% 以上，并最终能把人从枯燥的驾驶任务中解放出来。 一句话，智能网联汽车可以提供更安全、更节能、更环保、更便捷的出行方式。 四、智能网联汽车4个发展阶段及技术特点 1）自主式驾驶辅助阶段及技术特点 自主式驾驶辅助系统是指依靠车载传感系统进行环境感知并对驾驶员进行驾驶操作辅助的系统。 （1）技术特点： 环境感知，运用传感系统技术是主要技术特点。 （2）技术分类： 有预警系统与控制系统两大类。 ①预警系统细分： i）前向碰撞预警（Forward Collision Warning，FCW）；ii）车道偏离预警（Lane Departure Warning，LDW）；iii）盲区预警（Blind Spot Detection，BSD）；iv）驾驶员疲劳预警（Driver Fatigue Warning，DFW）；v）全景环视（Top View System，TVS）；vi）胎压监测（Tire Pressure Monitoring System，TPMS）等6大系统； ②控制类系统有： i）车道保持系统（Lane Keeping System，LKS）；ii）自动泊车辅助（Auto Parking System，APS）；iii）自动紧急刹车（Auto Emergency Braking，AEB）；iv）自适应巡航（Adaptive Cruise Control，ACC）等4大系统。
2018年中国智能网联汽车道路测试标准体系建设政策汇总 分析 作为汽车产业与物联网、人工智能、大数据等尖端技术和新兴产业跨界融合的产物界融合的产物，智能网联汽车已成为产业变革和国际竞争的重要领域。但是，智能网联汽车的产业化仍面临着技术能网联汽车的产业化仍面临着技术、标准、法律法规等多方面的障碍，迫切需要测试示范区为其产业化提供孵化平台测试示范区为其产业化提供孵化平台。 全国及各地智能网联汽车道路测试政策汇总 近年来，我国智能网联汽车发展明显提速。自2015年我国明确提出加快汽车等行业的智能化改造后，2017年工信部出台《车联网发展创新行动计划》，加快车联网技术研发和标准制定。2018年，工信部加快制定《车联网产业发展行动计划》及《车联网和智能网联汽车发展三年行动计划》，建立涵盖车辆、通信、道路设施等的标准体系。 同时，智能驾驶上路法规也在加紧拟定。2016年9月，重庆出台《重庆市推进基于宽带移动互联网的智能汽车与智慧交通应用示范项目实施方案 （2016-2019）》，确定了自动驾驶汽车上路测试的时间表。2018年3月，上海发布了《上海市智能网联汽车道路测试管理办法(试行)》；3月，重庆发布《重庆市自动驾驶道路测试管理实施细则（试行）》。2018年4月，工信部、公安部、交通部联合颁布了《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》，是我国中央政府出台的第一个规范自动驾驶汽车道路测试的法规文件。
多个城市相继发布智能网联汽车上路测试的有关政策法规，开创了国内开展智能网联汽车路试的先例，使国内各相关企业可以不必远渡重洋进行路试，即解决了企业的迫切需求，也使企业在此方面的成本大大降低。可以预见随着时间推移，将会有更多的城市开放测试环境，使国内各企业能够有充裕的环境开展路试工作。但是，开放路试还仅仅是第一步，今后各地还要根据需求加紧建设测试环境和设施，能够真正构建智能网联汽车的测试需求环境，同时还要完善智能网联汽车相关法规的建设，使智能网联汽车的发展能够有真正政策法规进行规范。 国家级智能网联汽车测试示范区10个 我国目前正在规划或建设的智能网联汽车测试及示范基地可以主要分为两类：一类是由国家相关部委联合地方政府批复，由相关企业或研究机构承担建设的封闭测试场地，目前主要以工信部、交通部为主。自2015年以来，其中由国
《2020年智能网联汽车标准化工作要点》 2020年是完成智能网联汽车标准体系建设第一阶段目标的收官之年，也是下一阶段工作谋篇布局之年。2020年智能网联汽车标准化工作，将以推动标准体系与产业需求对接协同、与技术发展相互支撑，建立国标、行标、团标协同配套新型标准体系为重点，促进智能网联汽车技术快速发展和应用，充分发挥标准的引领和规范作用，支撑我国汽车产业转型升级和高质量发展。 一、完成标准体系阶段性建设目标 （一）加快完善智能网联汽车标准体系建设。实现《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）》第一阶段建设目标，形成能够支撑驾驶辅助及低级别自动驾驶的智能网联汽车标准体系；系统开展国家、行业和团体标准需求调查和分析，进一步优化完善智能网联汽车标准体系，编制汽车网联功能与应用标准化路线图，为实现支撑高级别自动驾驶的标准体系第二阶段建设目标提供基础保障。 （二）建立智能网联汽车标准制定及实施评估机制。根据产业发展情况，针对先进驾驶辅助系统、自动驾驶、信息安全、功能安全、汽车网联功能与应用等技术领域特点，有计划、有重点地部署标准研究与制定工作；强化标
准前期预研和关键技术指标验证，提高标准与产业发展的匹配度、粘合度；选择典型企业和产品，开展标准实施效果跟踪评估，实现智能网联汽车标准体系闭环管理与持续完善。 二、推进产品管理和应用示范标准研制（一）加大智能网联汽车产品管理所需标准的有效供给。适应智能网联汽车商品化进程，加快开展自动驾驶系统通用技术要求、信息安全、功能安全等支撑智能网联汽车产品安全性评估的通用类标准制定；推进模拟仿真、封闭场地和实际道路测试评价类系列标准制定，建立智能网联汽车自动驾驶综合评价能力；完成自动驾驶汽车数据记录系统、测试场景、汽车软件升级等关键标准的立项和编制工作；启动智能网联汽车网联性能测试评价、测试设备和工具、试验室能力评价方法等标准研究，促进提升我国智能网联汽车测试服务能力。 （二）发挥标准对产业重点需求及应用示范的支撑作用。面向无人接驳、无人物流等新型产业模式及港口、园区、停车场等特定场景的应用示范需求，完成所需技术标准的立项研究；加快智能网联汽车自动驾驶功能测试相关标准制定，有力支撑智能网联汽车道路测试及应用示范；持续完善智能网联汽车测试评价标准体系，营造高质量的开发、测试及应用环境，助力智能网联汽车技术应
智能网联汽车关键技术 调研报告 概况 中国的智能网联汽车发展已上升至国家战略层面，发展定位从原来以车联网的概念体现并作为物联网的重要组成部分，向智能制造、智能网联等智能化集成转移。2015 年工信部关于《中国制造2025》的解读中首次提出了智能网联汽车概念，明确了智能网联汽车的发展目标: 2020年掌握智能辅助驾驶总体技术及各项关键技术，初步建立智能网联汽车自主研发体系及生产配套体系;2025 年掌握自动驾驶总体技术及各项关键技术，建立较完善的智能网联汽车自主研发体系、生产配套体系及产业群，基本完成汽车产业转型升级。同时，提出重点发展基于车联网的车载智能信息服务系统、公交及营运车辆网联化信息管理系统和装备自动驾驶系统的智能网联汽车领域。 国家智能网联技术发展规划 目前，我国主要整车企业纷纷制定了智能网联汽车的战略规划，并通过跨界合作寻求产业融合和商业模式创新发展。上汽与阿里巴巴互联网汽车领域战略合作，以及智能驾驶相关的前瞻技术研发; 一汽“挚途”智能网联汽车技术战略，明确表示将在2025 年实现智能商业服务平台运营; 东风与华为已签署战略合作协议; 长安面向2025 智能网联汽车技术发展的“654”战略，并已和长安、高德、百度开展多方面的战略合作; 北汽与乐视联手打造全新一代互联网智能汽车及汽车生态系统，并创立轻资产品牌等。 我国于2016年10月颁布《节能与新能源汽车技术路线图》。该路线图的总体框架为“1+7”，即一个总报告再加7个报告分会，分别是节能汽车、纯电动和混合动力汽车、燃料电池汽车、智能网联汽车和汽车制造、动力电池、轻量化的技术路线图，如下图所示。
图 1 节能与新能源汽车总体技术路线图 参与编写技术路线图的专家们关于世界汽车技术发展趋势达成的共识包括三方面，即低碳化、信息化、智能化。信息化是指通过移动互联网、V2V、V2X等技术提升汽车的联网水平，从人性的角度而言，通信是人的基本需求，移动互联网普及之后，人几乎24小时挂在网上，自然期待在汽车场景下依然保持在线，享受车载娱乐服务;此外，联网也可使OTA(Over-the-Air)变成提升系统软件性能的常规手段。智能化是指利用大数据与机器智能实现ADAS与无人驾驶技术，解放人类的双手双脚，是人类免于驾车的苦役，每天变向延长人类1~2个小时的寿命，同时也是实现汽车主动安全的终极技术。而信息化与智能化二者的结合，亦可大幅提升道路的通行效率，是建设智慧城市不可缺少的一环。 《节能与新能源汽车路线图》对图2中的7大方向提出了以下量化指标：
一、无人驾驶汽车传感器的研究背景和意义 无人驾驶汽车是人工智能的一个非常重要的验证平台，近些年成为国内外研究热点．无人驾驶汽车作为一种陆地轮式机器人，既与普通机器人有着很大的相似性，又存在着很大的不同．首先它作为汽车需保证乘员乘坐的舒适性和安全性，这就要求对其行驶方向和速度的控制更加严格；另外，它的体积较大，特别是在复杂拥挤的交通环境下，要想能够顺利行驶，对周围障碍物的动态信息获取就有着很高的要求。无人驾驶的研究目标是完全或部分取代驾驶员，是人工智能的一个非常重要的实现平台，同时也是如今前沿科技的重要发展方向。当前，无人驾驶技术具有重大的应用价值，生活和工程中，能够在一定程度上减轻驾驶行为的压力；在军事领域内，无人驾驶技术可以代替军人执行侦查、排雷、以及战场上危险环境中的任务；在科学研究的领域，无人驾驶技术可以实现外星球等极端环境下的勘探活动。无人驾驶车辆技术，又称智能车辆，即利用将无人驾驶的技术应用于车辆的控制中。 国外的无人驾驶车辆技术大多通过分析激光传感器数据进行动态障碍物的检测。代表有斯坦福大学的智能车“Junior”，利用激光传感器对跟踪目标的运动几何特征建模，然后用贝叶斯滤波器分别更新每个目标的状态；卡耐基?梅隆大学的“BOSS”智能车从激光传感器数据中提取障碍物特征，通过关联不同时刻的激光传感器数据对动态障碍物进行检测跟踪。牛津大学研制的无人车辆“WildCat”，不使用GPS，使用激光雷达和相机监控路面状况。我国相关技术开展较晚，国防科学技术大学研制的自主车“开路雄狮”，采用三维激光雷达Velodyne作为主要传感器，将Velodyne获取的相邻两激光数据作差，并在获得的差分图像上进行聚类操作，对聚类结果建立方盒模型。 无人驾驶车辆是一项融合了认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等多学科的技术，涉及到电子电路，计算机视觉，自动控制，信号处理等多学科技术。无人驾驶汽车的出现从根本上改变了传统的“人——车——路”闭环控制方式，将无法用规则严格约束的驾驶员从该闭环系统中请出去，从而大大提高了交通系统的效率和安全性，是汽车工业发展的革命性产物。
浅析智能网联汽车关键技术及其趋势 摘要：简述智能网联汽车概念，分析了目前的关键技术，包括环境感知、智能 决策、控制执行、通信与平台、信息安全，并阐述了其发展趋势。 关键词：智能网联；深度学习；V2X通信；自动驾驶 智能网联汽车是指搭载先进传感器、控制器、执行器等装置，融合现代通信与网络技术，实现车与X(车、路、人等)智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，可实现安全、高效、舒适、节能行驶，并最终替代人操作的新一代汽车。智能网联汽 车可以提供更安全、更节能、更环保、更便捷的出行方式和综合解决方案。 1 智能网联汽车的关键技术 智能网联汽车其技术架构涉及的关键技术主要有以下6种：1)环境感知技术，包括利用 机器视觉的图像识别技术，利用雷达的周边障碍物检测技术，多源信息融合技术，传感器冗 余设计技术等。2)智能决策技术，包括危险事态建模技术，危险预警与控制优先级划分，群 体决策和协同技术，局部轨迹规划，驾驶员多样性影响分析等。3)控制执行技术，包括面向 驱动/制动的纵向运动控制，面向转向的横向运动控制，基于驱动/制动/转向/悬架的底盘一 体化控制，融合车联网通信及车载传感器的多车队列协同和车路协同控制等。4)V2X 通信技术，包括车辆专用通信系统，车间信息共享与协同控制的通信保障机制，移动网络技术，多 模式通信融合技术等。5)云平台与大数据技术，包括云平台架构与数据交互标准，云操作系统，数据高效存储和检索技术，大数据关联分析和深度挖掘技术等。6)信息安全技术，包括 汽车信息安全建模技术，数据存储、传输与应用三维度安全体系，信息安全漏洞应急响应机 制等。 2 智能网联汽车关键技术发展现状 2.1 环境感知技术环境感知系统的任务是利用摄像头、雷达、超声波等主要车载传感器 以及V2X通信系统感知周围环境，通过提取路况信息、检测障碍物，为智能网联汽车提供决 策依据。由于车辆行驶环境复杂，当前感知技术在检测与识别精度方面无法满足自动驾驶发 展需要，深度学习被证明在复杂环境感知方面有巨大优势，在传感器领域，目前涌现了不同 车载传感器融合的方案，用以获取丰富的周边环境信息，高精度地图与定位也是车辆重要的 环境信息来源。 2.2 自主决策技术决策机制应在保证安全的前提下适应尽可能多的工况，进行舒适、节能、高效的正确决策。常用的决策方法有状态机、决策树、深度学习、增强学习等。状态机 是用有向图表示决策机制，具有高可读性，能清楚表达状态间的逻辑关系，但需要人工设计，不易保证状态复杂时的性能。决策树是一种广泛使用的分类器，具有可读的结构，同时可以 通过样本数据的训练来建立，但是有过拟合的倾向，需要广泛的数据训练。效果与状态机类似，在部分工况的自动驾驶上应用。深度学习与增强学习在处理自动驾驶决策方面，能通过 大量的学习实现对复杂工况的决策，并能进行在线的学习优化，但对未知工况的性能不易明确。 2.3 控制执行技术控制系统的任务是控制车辆的速度与行驶方向，使其跟踪规划的速度 曲线与路径。现有自动驾驶多数针对常规工况，较多采用传统的控制方法。性能可靠、计算 效率高，已在主动安全系统中得到应用。现有控制器的工况适应性是一个难点，可根据工况 参数进行控制器参数的适应性设计。在控制领域中，多智能体系统是由多个具有独立自主能 力的智能体，通过一定的信息拓扑结构相互作用而形成的一种动态系统。用多智能体系统方 法来研究车辆队列，可以显著降低油耗、改善交通效率以及提高行车安全性。 2.4 通信与平台技术车载通信的模式，依据通信的覆盖范围可分为车内通信、车际通信 和广域通信。车内通信，从蓝牙技术发展到Wi-Fi技术和以太网通信技术；车际通信，包括 专用的短程通信技术和正在建立标准的车间通信长期演进技术。广域通信，指目前广泛应用 在移动互联网领域的4G等通信方式。通过网联无线通信技术，车载通信系统将更有效地获 得的驾驶员信息、自车的姿态信息和汽车周边的环境数据，进行整合与分析。通信与平台技 术的应用，极大提高了车辆对于交通与环境的感知范围，为基于云控平台的汽车节能技术的
Clean Vehicles Consortium 智能车环境感知及高精度导航技术 High Precision Environment Perception, Positioning and Navigation for Automated Vehicles DIANGE YANG 杨殿阁教授 Professor, Ph.D Vice Director of State Key Laboratory of Automotive Safety, Department of Automotive Engineering, Tsinghua University
Clean Vehicles Consortium Review of Automated Vehicles Key Technologies of Automated Vehicle Research Work of Tsinghua University on Connected Automated Vehicle
Clean Vehicles Consortium Review of Automated Vehicles 智能汽车的发展历史 1953年GM 和RCA 的无人智能驾驶 1925年，美国Houdina Radio Control 公司的“无人”驾驶汽车American Wonder 1939年，通用汽车公司赞助，Bel Geddes 的“Magic Motorways”和他的无人驾驶概念车 1960年，英国运输与道路实验室的CITROEN 无人驾驶汽车，以130公里的时速在各种天气状况下进行了实验
自动驾驶四大核心技术的环境感知的详细概述 人类驾驶员会根据行人的移动轨迹大概评估其下一步的位置，然后根据车速，计算出安全空间（路径规划），公交司机最擅长此道。无人驾驶汽车同样要能做到。要注意这是多个移动物体的轨迹的追踪与预测，难度比单一物体要高得多。这就是环境感知，也是无人驾驶汽车最具难度的技术。 今天介绍一下环境感知的内容。环境感知也被称为MODAT(Moving Object Detection andTracking)。 自动驾驶四大核心技术，分别是环境感知、精确定位、路径规划、线控执行。环境感知是其中被研究最多的部分，不过基于视觉的环境感知是无法满足无人汽车自动驾驶要求的。实际的无人驾驶汽车面对的路况远比实验室仿真或者试车场的情况要复杂很多，这就需要建立大量的数学方程。而良好的规划必须建立对周边环境，尤其是动态环境的深刻理解。环境感知主要包括三个方面，路面、静态物体和动态物体。对于动态物体，不仅要检测还要对其轨迹进行追踪，并根据追踪结果，预测该物体下一步的轨迹（位置）。这在市区，尤其中国市区必不可少，最典型场景就是北京五道口：如果你见到行人就停，那你就永远无法通过五道口，行人几乎是从不停歇地从车前走过。人类驾驶员会根据行人的移动轨迹大概评估其下一步的位置，然后根据车速，计算出安全空间（路径规划），公交司机最擅长此道。无人驾驶汽车同样要能做到。要注意这是多个移动物体的轨迹的追踪与预测，难度比单一物体要高得多。这就是 MODAT(Moving Object Detectionand Tracking)。也是无人驾驶汽车最具难度的技术。 下图是一个典型的无人驾驶汽车环境感知框架： 这是基于激光雷达的环境感知模型，目前来说，搞视觉环境感知模型研究的人远多于激光雷达。不过很遗憾地讲，在无人驾驶汽车这件事上，视觉肯定是不够的，长远来说，激光雷达配合毫米波雷达，再加上视觉环境感知的综合方案才能真正做到无人驾驶。 让我们来看计算机视觉的发展历程，神经网络的历史可追述到上世纪四十年代，曾经在八
AUTO AFTERMARKET | 汽车后市场 智能网联汽车技术应用与发展趋势 吉星 李维晋 陕汽重型汽车有限公司 陕西省西安市 710200 摘 要： 智能网联汽车主要是指搭载信息化的执行器、控制器以及传感器装置，与网络技术和通信技术充分融合，实现汽车与云端、路、人的智能信息共享和交换，具有协同控制、智能决策以及环境感知等功能，进而实现“节能、舒适、高效以及安全”驾驶，智能网联汽车能够为驾驶者提供更加节能和安全的出行方式，是汽车行业的未来发展趋势。本文主要针对智能网联汽车技术应用与发展趋势进行分析和探究，希望给予我国汽车制造行业以些许参考和借鉴。 关键词：智能网联汽车；技术应用；发展趋势；分析 随着人工智能和移动互联网技术的蓬勃发展，其已经在诸多领域和行业实现了广泛应用，并且在世界范围内掀起了科技革命的热潮。随着时代的发展，汽车已经成为人们出行的重要工具，是仅次于智能手机的重要移动终端，并且趋于服务化、电动化、互联化以及自动化趋势发展，汽车的价值核心正在不断改变，共享出行、自动驾驶以及车联网开始被更多的人熟知并且认同。智能网联汽车是科技革命下的新兴产物，是互联化和自动化融合的科技体现，其不仅可以带给驾驶员以优质的驾驶体验，同时还具有较强的社会效益，例如减少拥堵、节能减排、保障安全以及改善交通等，拉动社会管理、服务、通讯、电子以及汽车的协同发展。 1 智能互联汽车发展现状 当前，随着汽车行业的快速发展，智能网联汽车逐渐受到公众和社会的高度重视，其是汽车技术的未来发展趋势，具有关联领域多、技术方案多以及功能涵盖多等特点，其关联不同的整车系统，强调车联网技术的应用与融合，产业化发展进程迅速，市场竞争日趋激烈。随着自动驾驶和智能网联技术的发展，世界多个城市根据智能网联汽车的发展，在不同道路开放了测试权限，例如我国在上海以及北京等城市发布了相关执行细 则。智能网联汽车想要完全实行自动驾驶， 真正达到智慧出行的终极目标，要结合人工 智能、卫星导航以及网络技术，消除驾驶员 对汽车的操控以及干扰程度。应用以及完善 辅助驾驶系统（ADAS ），是实现自动驾驶 的重要基础以及核心技术。 2 智能网联汽车技术应用 2.1 技术定义 智能网联汽车目前还处于初级阶段， 以辅助驾驶为主，通过利用辅助驾驶系统 （ADAS ），已经实现了智能化辅助驾驶， 开始进入自动驾驶测试环节。当前，世界很 多大型汽车制造企业都在积极开展自动驾驶 的相关研究工作，提出在2025年推动智能网 联汽车产业化、规模化生产。欧洲、日本、 美国以及中国等汽车产业发达的地区和国家， 开始尝试在辅助驾驶系统（ADAS ）中融入 其他智能体系，进而提升其智能标准，推动 智能网联汽车的产业化发展，例如美国和欧 洲提出在2021年，将11项智能技术融入到 辅助驾驶系统（ADAS ）中，实现系统的升 级改造，进而提升汽车的智能化程度，为自 动驾驶提供技术支撑。 辅助驾驶系统（ADAS ）属于自动安全 技术的改造与升级，其系统包含多项先进技 术，以行车安全为核心和出发点，可以有 效解决汽车在行驶中的纵向以及横向安全 问题。在智能物联汽车中，辅助驾驶系统 （ADAS ）的主要技术为：第一，传感器技 术，其作为系统的“眼睛”，具有传递诉求 和保证安全的作用，技术组成较为复杂；第二， 集成技术，其可以对转向系统、制动以及动 力进行电控集成，在高安全、高配置的技术 条件下，系统所具备的集成能力可以提升汽 车安全性能；第三，人机互动技术，其是人 工智能的重要体现，良好的人机互动可以提 升驾驶的安全性、便利性以及舒适性，但是 人机互动技术需要将正确的信息及时传递给 驾驶员，并且与车机系统完美融合，进而起 到优化驾驶体验的效果。 2.2技术应用 辅助驾驶系统（ADAS ）是智能网联汽 车实现自动驾驶的技术基础以及核心，随着 汽车竞争行业的不断加剧，多家大型汽车制 造企业都将目光聚焦在自动驾驶上，并且将 其视为未来汽车的发展趋势，对辅助驾驶系 统（ADAS ）技术的开发和研究也不断深入， 汽车装配率持续攀升。随着传感技术的快速 发展，消费者对安全驾驶更加重视和关注， 原本在B级别以及C级等高级车型中才会装 164AUTO TIME
车辆环境感知通信及驾驶行为实验 课程名称：____车联网技术基础________ 学生姓名：__________于骁____________ 学生学号：______1120160811__________ 学生班级：______03111604 __________ 指导教师：__________高利____________ 机械与车辆学院
一、实验信息
控制键 盘矩阵 解码器解码器解码器解码器光端光端 机 画面分割器 TV 摄像 头 摄像 头 摄像 头 摄像 头 装有车载取证 设备的指挥车
图2 SIMPAK系列GNSS定位系统
就是说如果磁场和重力场平行了，比如在地磁南北极。这里的磁场是向下的，即和重量场方向相同了。这个时候航线交是没法测出的，这是航姿系统的缺陷所在，在高纬度的地方航线角误差会越来越大。 （2）激光雷达系统 激光雷达是通过发射激光束来探测目标位置的雷达系统，主要用于机器人环境识别、建筑物入侵保护（安防）、自动门/行为方式识别、自动导航车辆（AGV）障碍检测、无人飞行器避障和自主导航。测距时，激光雷达首先靠旋转的反射镜向目标物体发射激光，然后通过测量发射光和从物体表面反射光之间的时间差来确定与目标物体间的实际距离，这种方法也被称为脉冲检测法，在确定了距离之后就可以根据距离和激光发射的角度来推导出物体的实际位置。 激光雷达一般有三个组成部分：第一部分是激光发射器，用来发射激光射线；第二部分是扫描与光学部件，用来收集反射点距离和水平角度；第三部分是感光部件，主要用来检测反射光的强度。因此激光雷达主要是通过收集一系列反射点的坐标和光强信息来对扫描面的景物信息做出判断。 UTM-30LX为HOKUYO公司的2D激光扫描测距产品，如图3所示。 图3 UTM-30LX型单线激光雷达 R-Fans-16 激光雷达传感器是北科天绘公司的16线激光雷达，通过16 线360°扫描实现三维探测成像，如图4所示。
摘要：对无人驾驶汽车及其关键技术进行了研究。概括性描述了无人驾驶汽车的定义、意义及国内外研究现状，论述了无人驾驶汽车中应用到的环境感知、障碍规避、路径规划、车辆控制等关键技术，详细论述了自动避障系统的数据采集、数据处理、数据执行模块从而阐明了其工作原理及工作过程，对无人驾驶汽车的未来做出了合理展望。 关键词：无人驾驶汽车；自动测距；自动避障 Key Technology Research of Driver-less Car Abstract：Abstract: The driver-less car and its key technologies are studied. General description of the definition , significance and research status at home and abroad of unmanned vehicles, discusses the application of key technology in unmanned vehicles like environmental awareness, obstacle avoidance, path planning and vehicle control. The automatic collision avoidance system of data acquisition, data processing, data execution module are discussed in detail which clarify its working principle and working process, in addition to make a reasonable future prospects of the unmanned vehicle. Key words：driver-less car; automatic location; automatic obstacle avoidance 1 引言 随着社会的进步，汽车工业的不断发展，如今越来越多的普通家庭都拥有了汽车，这使得全世界汽车保有量飞速增加。汽车一方面让我们的出行变得更加方便快捷，另一方面却也给我们的生活带来了诸多不利，汽车造成的交通事故、交通堵塞给人类带来了极大的生命与财产损失。在这样的背景之下无人驾驶汽车横空出世，无人驾驶汽车集成了大量最顶尖的科学技术，使汽车能够做到完全的无人驾驶，并保证绝对的行车安全，无人驾驶汽车一定会在不久的将来得到广泛的普及。 2 无人驾驶汽车概述 无人驾驶汽车定义 国际标准化组织ISO、美国汽车工程师学会SAE、中国国标GB等国内外权威机构均未给出无人驾驶汽车的确切定义。通过中外学者对无人驾驶汽车认识的总结可以大致得出无人驾驶汽车的定义，无人驾驶汽车是在传统汽车基础之上发展起来的，通过给车辆装备智能软件和多种感应设备，包括车载传感器、雷达、GPS以及摄像头等，实现车辆的自主安全驾驶，安全高效地到达目的地并达到完全消除交通事故的目标，是集自动控制技术、传感技术、人工智能技术、视觉计算等众多技术于一体的新型智能汽车，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。
具有情景感知的智能汽车：从模型到原型的发展 摘要：由于智能汽车到处都应用着微机，所以这是有前途的领域。在敏感环境中主要就是为了智能汽车更安全和更容易的驾驶。尽管许多工业创新和学术研究上取得了很大的进展，但是我们发现充分缺乏具有情景感知的智能汽车。本研究阐诉的总体结构是智能汽车的语境方面。其中一方面描述复杂的驾驶环境的模型。智能汽车原型的内置设施包括具有情景感知的软件模型和提供应用程序运行环境的硬件。对其进行评估有两个性能指标：对语境、情景识别精度和效率。对整个语境识别所的响应时间大约是一个人的1.4陪，在非时间关键型智能车的应用程序中是可接受的。 关键词:智能汽车、智能车辆、环境敏感、无处不在的微机 数字对象唯一标识符：10.1631/浙江大学科学杂志。A0820154文档代码:TP39 CLC. 介绍 在日常生活中汽车将成为私人经常使用中重要的部分。然而，他们也带来很多问题，如交通拥挤和事故。智能汽车的目的是协助驾驶员更容易驾驶，减少驾驶员的工作量和受伤的机会。为了这个目的，一个智能的汽车必须能够感知、分析、预测和反应道路的环境，智能汽车的关键特征是语境意识。 在过去的十年中已经应用许多技术，如智能交通运输系统和先进的驾驶辅助系统。然而，目前的智能汽车是不能真正感知情景。只利用在少数道路的环境类型，这被称为背景。此外，目前的智能汽车缺乏复杂的推理。这些缺点限制了辅助驾驶任务的智能车的能力和安全。本文研究的重点是如何研制出具有情景感知的智能汽车。 本文的一下部分安排如下：第二2节介绍了智能车的相关工作。在第3节对智能小车进行描述。第4节介绍综合应用在智能车运行环境中具有情景感知和分析信息的模型。在第5节介绍智能汽车的原型，包括硬件设施和软件平台。在第6 节和7节中给出绩效评估的结论。 相关工作 在过去的十年中，许多学术界和产业界已经在研究智能汽车。以下是这一领域的主要进展的综述。 （1）新的制造技术。麻省理工学院媒体实验室研制出了一个概念车，城市车（麻
第六章汽车总线及车载网络技术
本章小结 本章的学习目标你已经达成了吗？请通过思考以下问题的答案进行结果检验。序号问题自检结果 1 汽车总线相对传统布线有何优 势？ 传统的布线方式会带来布线复杂、占用空间、 成本提高、可靠性和可维修性降低等诸多问 题。 总线技术。采用汽车CAN总线技术可以将汽 车电控系统之间的通信线束大大减少，从而 节省了空间、降低了成本，实现了资源共享， 提高了系统工作可靠性和可维修性。 2 说明汽车总线分类、典型总线和 应用场合 分类：美国汽车工程师协会的汽车网络委员 会按照协议特性分为A、B、C、D四类。 典型总线：主要包括CANBus、LINBus、 FlexRay总线和MOST四种总线。 应用场合： 1）A类网络是面向传感器/执行器控制的低 速网络，是应用在控制模块与智能传感器或 智能执行器之间的通信网络，主要用于车外 后视镜调整、电动车窗、灯光照明、智能刮 水器等控制； 2）B类网络是面向独立模块间数据共享的中 速网络，主要应用于车身电子舒适性模块、 仪表显示等系统； 3）C类网络是面向高速、实时闭环控制的多 路传输网络，主要应用于牵引力控制、发动 机控制、ABS、ESP等系统； 4）D类网络是面向多媒体信息的高速传输网 络，主要应用于车载视频、车载音响、车载 电话、导航等影音信息娱乐系统； 5）E类网络是面向汽车被动安全系统的高 速、实时网络，用于车辆被动性安全领域。 3 说明CAN节点向总线上发送数据 的流程和从总线上接收数据的流 程 节点1的微控制器1对传感器1进行数据采 集，然后将传感器1对应的数字信号附加一 个数据ID号发送给CAN控制器1，CAN控制 器1对数据进行打包，然后将数据包发送给 CAN收发器1，CAN收发器1再将其数字信号