视觉传感器在智能网联汽车中的应用

智能汽车传感器技术详解随着科技的快速发展，智能汽车已经成为了汽车工业的未来趋势。

而在这其中，智能汽车的传感器技术则是实现这一目标的关键所在。

本文将详细解析智能汽车传感器技术的各个方面。

一、智能汽车与传感器的重要性智能汽车是一种具备高度智能化、自主化和网络化的汽车，它能够有效地提高驾驶的安全性、舒适性和效率。

而传感器则是实现这一目标的重要工具。

传感器能够感知和传递汽车外部和内部的信息，为驾驶者提供实时、准确的信息，从而使驾驶者能够更加安全、舒适地驾驶汽车。

二、智能汽车传感器的种类1、摄像头传感器摄像头传感器是一种基于图像处理技术的传感器，它能够通过拍摄图片和视频来感知汽车外部的环境信息。

摄像头传感器可以用于实现自动驾驶、车道偏离预警、行人识别等功能。

2、雷达传感器雷达传感器是一种利用电磁波探测目标的传感器，它能够通过发射电磁波并接收反射回来的电磁波来感知汽车周围的环境信息。

雷达传感器可以用于实现自动驾驶、碰撞预警、自适应巡航等功能。

3、激光雷达传感器激光雷达传感器是一种利用激光雷达技术探测目标的传感器，它能够通过发射激光束并接收反射回来的激光束来感知汽车周围的环境信息。

激光雷达传感器可以用于实现高精度的三维环境感知和建模，是实现自动驾驶的关键传感器之一。

4、超声波传感器超声波传感器是一种利用超声波探测目标的传感器，它能够通过发射超声波并接收反射回来的超声波来感知汽车周围的环境信息。

超声波传感器常用于实现泊车辅助、障碍物预警等功能。

5、温度传感器温度传感器是一种能够感知温度的传感器，它能够感知汽车内部和外部的温度信息，为汽车提供温度控制和报警等功能。

三、智能汽车传感器技术的主要挑战1、数据处理和解析智能汽车的传感器会产生大量的数据，如何有效地处理和解析这些数据是传感器技术面临的主要挑战之一。

同时，还需要通过算法和模型来实现对数据的分类、过滤和分析，以提取有用的信息。

2、传感器融合和互补不同的传感器具有不同的优点和缺点，因此需要将不同的传感器进行融合和互补，以提高感知的准确性和全面性。

随着计算机、电子芯片、网络通讯技术在自动控制系统的普及应用，加之能源危机、环境保护和交通智能化发展的需求，汽车技术也由传统的内燃机汽车向电动化、智能化、网联化和共享化的智能网联汽车方向发展。

传感器作为汽车感知控制部件，是实现汽车智能驾驶的关键技术，其应用类型和技术特性也随着汽车技术的变化而不断发展，传感器技术的发展将对推动智能网联汽车产业化产生决定性作用，是当前世界各国汽车产业的重要战略发展目标。

1　传感器在汽车中的应用人类通过眼睛、耳朵、皮肤等感觉器官获取外界信息，并把这些信息传递给大脑，大脑根据信息进行分析判断，然后控制我们的肌体做出反应。

汽车传感器相当于汽车的五官和皮肤，把需要检测的各类信息识别感测后，按照一定规律转换成汽车控制电脑（ECU）能接收的电信号，ECU根据这些信号进行分析处理，控制汽车的执行元件产生相应动作。

在内燃机汽车的发动机控制系统中，空气流量传感器和进气压力传感器用来检测发动机的进气量，节气门位置传感器判断发动机的工况，凸轮轴位置传感器和发动机转速传感器用来控制发动机的喷油和点火等，此外还有进气温度传感器、冷却液温度传感器、氧传感器、爆震传感器等提供信息使发动机控制系统及时调整喷油量、喷射时间、点火时刻等。

在新能源汽车的动力控制中，传感器主要用于对动力电池电压、电流和温度的监控及驱动电机的转速和相位控制，常用的传感器类型有霍尔式电流传感器，热电偶、热敏电阻和IC集成电路温度传感器，基于电磁、霍尔、光电等原理的转速传感器和相位传感器。

在汽车底盘控制系统中，传感器被大量应用在自动变速器控制、转向控制、悬架控制和制动控制中。

常用的传感器有基于电磁、霍尔、光电原理的转速传感器和车速传感器；基于光电、电位计、电感、磁浅谈传感器技术在汽车智能驾驶中的应用北京信息职业技术学院　蒋鸣雷电池内部进行加热。

5　结语质子交换膜燃料电池发动机是新能源汽车发展的重要方向之一，随着全球加快氢能源产业的布局，燃料电池产业也将迎来快速发展阶段。

课堂教学设计表
- 1 -
板书设计
说明：任课教师可根据黑板的屏数自行进行板书设计。

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教学内容目的、要求、方法、手段、时间分配、板书预案等
7.汽车辅助
•泊车辅助是用于停车或倒车的安全辅助装置，有手动和自动两种类型。

•主流的泊车辅助系统是由倒车摄像头和汽车监视器组成。

8.全景停车
•汽车环绕全景图像停车辅助系统包括多个安装在汽车周围的摄像头、图像采集组件、视频合成/处理组件、数字图像处理组件和车辆显示器。

这些
装置可以同时采集车辆周围的图像，对图像处理单元进行变形恢复→视图
转换→图像拼接→图像增强，最终形成车辆360°全景仰视图。

9.红外夜视系统
•汽车夜视系统采用红外线技术，结构由红外摄像头和挡风玻璃上的灯光显示系统两部分组成。

•安装这种夜视系统后，驾驶员可以像白天一样透过灯光显示系统看到道路的行驶条件。

当两辆车相遇时，可以大大减少对车前驾驶员的视力刺激，也可以提高驾驶员在雾中辨别的能力。

什么是主动红外夜视技术？什么是被动红外夜视技术
大众汽车红外夜视系统视频演示。

试卷代号：智能网联技术基础试题20题，共40分）1、电动化、（）、网联化和共享化是汽车发展趋势。

A 智能化B轻量化 C 国产化D节能化2、智能网联汽车传感器主要包含激光雷达、摄像头、毫米波雷达、（）、组合导航（GNSS/IMU）等。

A 单目摄像头B雷达 C 天线D超声波雷达3、智能驾驶是指由感知、（）和控制系统组成的可协助、代替人类驾驶的驾驶技术。

A 领导B 调控C终端D决策4、智能网联汽车的关键零部件主要有车载（）系统、车载雷达系统、高精度定位系统、车载互联终端、集成控制系统。

A 路由B电网C光学D声波5、智能网联汽车的共性关键技术主要有（）技术、车辆协同控制技术、数据安全及平台软件、人机交互与共驾技术、基础设施与技术法规等。

A多路信息融合B多源信息融合C多维信息融合D多条信息融合6、超声波雷达的技术参数主要有测量距离、测量精度、探测角度、工作频率和工作（）等。

A 电压B 电流C 电阻D温度7、毫米波雷达是指波长为（）的电磁波，对应的频率范围为30~300GHz。

A1~10mm B1mm C 10mm D10~100mm8、（）雷达在智能网联汽车上主要应用于自适应巡航控制系统、前向碰撞预警系统、自动紧急制动系统、盲区监测系统、变道辅助系统等。

A 激光B毫米波C超声波D电磁波9、全球车载毫米波雷达的频段选择（）频段。

A7.7~8.1GHz B81GHz C77GHz D77~81GHz 10、激光雷达主要由发射系统、接收系统以及（）处理与控制系统组成。

A 声波B 信源C信号D光波11、（）传感器主要由光源、镜头、图像传感器、模-数转换器、图像处理器、图像存储器等组成。

A摄像头B视觉C听觉D触觉12、（）传感器在智能网联汽车上的应用是以摄像头方式出现的，一般分为单目摄像头、双目摄像头、三目摄像头和环视摄像头。

A 霍尔B超声波C视觉D激光13、智能网联汽车主要包含三种网络，即以车内总线通信为基础的车内网络，也称（）；以短距离无线通信为基础的车载自组织网络；以远距离通信为基础的车载移动互联网络。

第二章视觉传感器在智能网联汽车中的应用1/ 3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 简述视觉传感器在智能网联汽车中的作用视觉传感器又称为成像装置或摄像装置，是智能车辆路径识别模块中摄像头的重要组成部分，可以检测可见光、紫外线、X射线、近红外光等，实现视觉功能的信息采集、转换和扩展，提供可视化、真实、多级、多内容的视觉图像信息。

2 简述单目视觉传感器的工作原理及特点单目传感器的工作原理是先识别后测距，首先通过图像匹配对图像进行识别，然后根据图像的大小和高度进一步估计障碍物和车辆移动时间。

特点：具有成本低、帧速率高、信息丰富、检测距离远等优点，但易受光照、气候等环境影响，缺乏目标距离等深度信息，对目标速度的测量也不够可靠。

3 简述双目视觉传感器的工作原理及特点双目视觉传感器的工作原理是先对物体与本车辆距离进行测量，然后再对物体进行识别。

特点：双目摄像头兼具了图像和激光测量的特点，也有自身安装、标定和算法方面的挑战。

在实际应用中，双目摄像头可以获取的点云数量远多于激光雷达，但是要强大的算法适配才能进一步做出分类、识别和目标跟踪，同时也需要具有较强计算力的嵌入式芯片，才能使其优势得到发挥。

4 简述红外视觉传感器的工作原理及特点红外视觉传感器的工作原理是通过能够透过红外辐射的红外光学系统，将视场内景物的红外辐射聚焦到红外探测器上，红外探测器再将强弱不等的辐射信号转换成相应的电信号，然后经过放大和视频处理，形成可供人眼观察的视频图像。

特点：红外夜视系统是视觉传感器一个独特的分支，图像处理算法在处理远红外夜视图像过程中依然能够发挥作用，因此红外夜视系统能够像可见光摄像头一样，获取环境中的目标大小和距离等信息，对光照不足条件下对基于可见光的视觉传感器的应用是一种有效补充。

5 智能网联汽车中图像识别的典型应用都有哪些？智能网联汽车中图像识别的典型应用包括对车牌、道路边界、车道线、交通信号、交通标志、3/ 3。

⾛进智能⽹联汽车环境感知技术环境作为智能⽹联汽车的基础，同时也是智能驾驶的四⼤核⼼技术（环境感知、精确定位、路径规划和线控执⾏）之⼀，环境感知技术利⽤传感器获取道路、车辆位置和障碍物信息，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，是智能驾驶汽车的“通天眼”。

感知环境感知技术应⽤在智能⽹联汽车的各个⾓落环境感知系统组成环境感知系统由信息采集单元、信息处理单元和信息传输单元组成。

系统基于单⼀传感器、多传感器信息融合或车载⾃组织⽹络获取周围环境和车辆的实时信息，经信息处理单元根据⼀定算法识别处理后，通过信息传输单元实现车辆内部或车与车之间的信息共享。

常见的环境感知传感器有超声波传感器、毫⽶波雷达、激光雷达和视觉传感器等，各传感器的原理和特点不同，在环境感知技术中的使⽤也不同。

超声波传感器超声波传感器也称超声波雷达,它利⽤超声波的特性研制⽽成。

超声波发射器发出的超声波脉冲,经媒质传到障碍物表⾯,反射后通过媒质传到接收器,测出超声脉冲从发射到接收所需的时间,根据媒质中的声速,求得从探头到障碍物表⾯之间的距离。

超声波传感器原理⾃动泊车辅助系统中，安装在前后保险杠的8个UPA（⽤于探测周围障碍物）和安装在左右侧的4个ALA（⽤于测量停车位的长度）共同作⽤，完成⾃动泊车辅助。

○UPA，⼜叫PDC传感器，安装在汽车前后保险杠，⽤于探测汽车前后障碍物，探测距离15~250cm。

○APA，⼜叫PLA传感器，安装在汽车侧⾯，⽤于测量停车位长度，探测距离30~500cm。

毫⽶波雷达毫⽶波雷达是⼯作在毫⽶波频段的雷达，通过发射源向给定⽬标发射毫⽶波信号,并分析发射信号时间、频率和反射信号时间、频率之间的差值,可以精确测量出⽬标相对于雷达的距离和运动速度等信息。

毫⽶波雷达特点优点○探测距离远：最远可达250m○响应速度快○适应能⼒强：不受颜⾊、温度影响，穿透⼒强缺点○覆盖区呈扇形，有盲点区域○⽆法识别道路标线、交通标志和交通信号在智能⽹联系统中，通常同时使⽤近距离雷达（SRR）、中距离雷达（MRR）和远距离雷达（LRR），以满⾜不同距离范围的探测需要，实现辅助驾驶功能。

智能网联汽车用到的环境传感器：1.激光雷达智能化的网联汽车已逐步开始取代传统汽车成为市场主要的发展方向。

因为它包含了多种不同的传感器，大大有助于提升环境感知能力与道路识别能力，而其功能的实现离不开激光雷达对周围环境物体进行精准的检测作用。

它能精准扫描周围几百米甚至上千米的环境，并以点云的形态，详细展示周围物体的3D形态，为感知算法提供精确的、多维度的环境数据。

2.超声波传感器网联汽车在物流行业、新能源行业以及其它行业都实现了广泛应用。

超声波传感器也可以帮助网联汽车快速获取路障信息，并根据超声波反馈的路障计算物体间的距离，让车辆与周围物体之间保持合适的安全距离。

3.视觉传感器网联汽车功能的实现还离不开视觉传感器，例如宽动态高清摄像头的作用。

视觉传感器可以在较短时间内获得大量的视觉图片，精准识别车道线、红绿灯信号灯、限速标识等。

现今基本上所有智能网联汽车都已搭配可靠的视觉传感器。

汽车高级驾驶辅助系统ADAS有哪些功能：1.ADAS驾驶辅助包括：实时交通系统TMC、电子警察系统lSA、车联网、自适应巡航ACC、车道偏移报警系统LDWS、车道保持系统、碰撞避或预碰撞系统、夜视系统、自动泊车系统、交通标志识别、盲点探测、驾驶员疲劳探测、下坡控制系统和电动汽车报警系统等都能统称为ADAS驾驶辅助。

2.它是通过各种传感器、摄像头、雷达、激光和超声波等感知，实时对路况、静态和动态的物体、人、感应周围的环境并收集数据，经电脑进行运算分析并执行，从而达到人的感知和预测到车辆行驶存在安全隐患，保证车辆行驶安全。

3.以特斯拉为例，每款特斯拉车型上都配备了前置、侧方和车尾摄像头，8个摄像头环绕车身，视野范围达到360度。

以及12个超声波传感器和雷达，它们收集到的数据，都交给车载处理器进行分析运算，然后才能实现紧急制动、碰撞预警、盲点监测、辅助变道和自动泊车等功能。