智能网联汽车
智能网联汽车基础知识
智能网联汽车基础知识
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驾驶员拥有车辆全部控制权
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1.1.1 智能网联汽车定义——无人驾驶汽车
无人驾驶汽车是经过车载环境感知系统感知道路环境, 自动 规划和识别行车路线并控制车辆抵达预定目标智能汽车。 它是利用环境感知系统来感知车辆周围环境, 并依据感知所 取得道路情况、车辆位置和障碍物信息等, 控制车辆行驶方 向和速度, 从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶
无人驾驶汽车发展还需要多方面共同努力
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1.1.2 智能网联汽车分级
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第二节 智能网联汽车技术分级
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1.1.2 智能网联汽车分级
在量产车型中, 自动驾驶等级最高是L3级, 即奥迪A8, 它配 置了4个鱼眼摄像头、12个超声波雷达、4个中程毫米波雷 达、1个远程毫米波雷达、1个激光雷达、1个前视摄像头。 其中, 4个鱼眼摄像头用于360°环视系统, 12个超声波雷达 用于自动泊车系统
会自动完成全部工况下自动驾驶
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1.2 智能网联汽车体系结构—层次结构
2024智能网联汽车概论课件模块一智能网联汽车概述
一智能网联汽车概述contents •智能网联汽车基本概念•智能网联汽车关键技术•智能网联汽车产业链分析•国内外典型案例分析•未来发展趋势预测与挑战分析•总结回顾与拓展思考目录定义与发展历程定义智能网联汽车是一种集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它运用大数据、云计算、人工智能等新技术，实现车与车、路、人、云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。
发展历程智能网联汽车经历了从单一功能到多功能集成，从低级自动化到高级自动化的发展历程。
随着技术的不断进步，未来智能网联汽车将实现更高程度的自动化和智能化。
技术体系架构及特点技术体系架构智能网联汽车技术体系架构包括感知层、决策层、执行层和控制层四个层次。
感知层负责采集车辆周围环境信息，决策层根据感知信息进行决策规划，执行层控制车辆各部件执行决策指令，控制层对整个系统进行监控和调度。
特点智能网联汽车具有环境感知、智能决策、协同控制等特点。
它能够实时感知周围环境信息，并根据不同场景做出智能决策和协同控制，提高驾驶安全性和舒适性。
行业应用现状及前景行业应用现状目前，智能网联汽车已经在多个领域得到应用，如自动驾驶出租车、物流运输车、公共交通等。
同时，各国政府和企业也在积极推动智能网联汽车的发展，加大技术研发和基础设施建设投入。
前景随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，智能网联汽车将迎来更加广阔的发展前景。
未来，智能网联汽车将实现更高程度的自动化和智能化，提高交通效率和安全性，改变人们的出行方式和生活方式。
同时，智能网联汽车也将成为智能交通系统的重要组成部分，推动交通行业的转型升级和可持续发展。
通过发射激光束并接收反射回来的光信号，精确测量距离和角度，实现环境感知和障碍物检测。
激光雷达利用毫米波段的电磁波进行探测，具有穿透雾、霾、尘等恶劣天气的能力，适用于中远距离的目标检测。
毫米波雷达通过捕捉图像信息，实现车道线识别、交通信号识别、行人检测等功能。
实训报告智能网联汽车技术
一、实训背景随着我国经济的快速发展和科技的不断创新，智能网联汽车已成为汽车产业发展的新趋势。
为了培养具备智能网联汽车技术专业知识和实践能力的复合型人才，我们选择了智能网联汽车技术作为实训项目。
本次实训旨在让学生深入了解智能网联汽车技术，掌握相关技能，为今后从事相关工作奠定基础。
二、实训内容1. 智能网联汽车概述实训过程中，我们首先对智能网联汽车进行了概述。
智能网联汽车是指通过搭载先进的信息技术、电子技术、控制技术等，实现车辆与外部环境、车辆与车辆、车辆与行人之间的智能交互，具备自动驾驶、车联网、智能驾驶辅助等功能。
2. 智能网联汽车关键技术（1）传感器技术传感器技术是智能网联汽车的核心技术之一。
实训过程中，我们学习了各类传感器的工作原理、性能特点和应用场景，如雷达、摄像头、激光雷达、超声波传感器等。
（2）车联网技术车联网技术是智能网联汽车实现信息交互的基础。
实训中，我们了解了车联网的架构、通信协议、数据传输等技术，并学习了如何利用车联网实现车辆间的信息共享和协同驾驶。
（3）自动驾驶技术自动驾驶技术是智能网联汽车的核心竞争力。
实训过程中，我们学习了自动驾驶的原理、技术路线、关键算法和测试方法，如环境感知、决策规划、控制执行等。
（4）智能驾驶辅助系统智能驾驶辅助系统是智能网联汽车的重要组成部分。
实训中，我们学习了各类驾驶辅助系统的功能、原理和实现方法，如自适应巡航控制、车道保持辅助、紧急制动辅助等。
3. 智能网联汽车应用场景实训过程中，我们探讨了智能网联汽车在各个领域的应用场景，如公共交通、物流运输、私人出行、智慧城市等。
4. 智能网联汽车发展趋势实训最后，我们分析了智能网联汽车的发展趋势，包括技术路线、政策法规、市场竞争等方面。
三、实训成果通过本次实训，我们取得了以下成果：1. 深入了解了智能网联汽车的基本原理、关键技术和发展趋势。
2. 掌握了各类传感器、车联网、自动驾驶和智能驾驶辅助系统的基本知识和应用技能。
智能网联汽车发展趋势
随着科技的飞速发展，汽车产业正在经历一场前所未有的变革。
智能网联汽车作为新一代汽车的代表，已经成为了全球汽车产业竞争的新焦点。
本文将从技术、市场、政策等方面，对智能网联汽车的发展趋势进行深入分析。
一、技术发展趋势1. 自动驾驶技术自动驾驶技术是智能网联汽车的核心竞争力之一。
目前，自动驾驶技术已从辅助驾驶向高级辅助驾驶和完全自动驾驶方向发展。
预计到2025年，L2及以上智驾系统的渗透率将超过50%，2030年L4的渗透率可能会达到20%。
自动驾驶技术的突破，将极大提高汽车的安全性和舒适性。
2. 车联网技术车联网技术是实现智能网联汽车的关键技术之一。
通过车联网，汽车可以实时获取路况信息、车辆状态、驾驶行为等数据，实现车辆与车辆、车辆与基础设施、车辆与行人之间的互联互通。
未来，车联网技术将朝着以下方向发展：（1）5G通信技术：5G通信技术具有高速、低时延、大连接的特点，将极大地提高车联网的数据传输速度和可靠性。
（2）边缘计算技术：边缘计算技术可以将数据处理和计算能力从云端转移到边缘节点，降低延迟，提高实时性。
（3）人工智能技术：人工智能技术将进一步提升车联网的智能化水平，实现智能交通、智能停车、智能充电等功能。
3. 人工智能技术人工智能技术是推动智能网联汽车发展的关键技术之一。
通过人工智能技术，汽车可以实现自动驾驶、智能驾驶辅助、智能语音交互等功能。
未来，人工智能技术将朝着以下方向发展：（1）深度学习技术：深度学习技术在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果，将为智能网联汽车提供更精准的感知能力。
（2）强化学习技术：强化学习技术可以帮助汽车在复杂环境中进行决策，提高自动驾驶的适应性。
（3）多模态交互技术：多模态交互技术将实现语音、手势、眼动等多种交互方式的融合，提高用户体验。
二、市场发展趋势1. 市场规模持续扩大根据相关预测，到2025年，我国智能网联汽车产业仅汽车部分新增的产值将超过1万亿元，而到2030年，汽车部分新增的产值会达到2.8万亿元。
智能网联汽车的定义及分级
展。
加强产业链上下游企业的合作，形成完整的智能网联汽车产业 链，提高产业整体竞争力。
政府应出台相关政策支持智能网联汽车的发展，包括资金支持 、税收优惠、基础设施建设等。
THANK YOU
智能网联汽车的主要特点
自动驾驶
智能网联汽车具备不同程度的自动驾驶功能，包括自适应巡航控制、 自动泊车、车道偏离预警、碰撞预警等。
互联互通
智能网联汽车能够通过车载设备与互联网、其他车辆以及交通基础设 施进行信息交换和共享，提高行车安全和道路通行效率。
智能化决策
智能网联汽车具备强大的计算和控制能力，能够根据实时感知的环境 信息和车辆状态进行智能化决策，优化行驶方案。
总结词
驶辅助功能，如车道偏离预警、自动泊车等，但仍 需要驾驶员对车辆进行监控和操作。
L3级智能网联汽车
总结词
具备部分自动驾驶能力
详细描述
L3级智能网联汽车在一定条件下能够自主驾驶，如高速公路自动驾驶、交通拥堵辅助等，但驾驶员仍需随时准备 接管车辆控制。
智能网联汽车的定义及分级
汇报人： 202X-01-06
• 智能网联汽车的定义 • 智能网联汽车的分级 • 智能网联汽车的关键技术 • 智能网联汽车的发展趋势 • 智能网联汽车面临的挑战与解决方
案
01
智能网联汽车的定义
智能网联汽车的基本概念
• 智能网联汽车是指通过先进的传感器、控制器、执行器等装置 ，结合现代通信与网络技术，实现车与车、车与路、车与云之 间的智能信息交换、共享，具备复杂的环境感知、智能决策、 协同控制和执行等功能，可实现安全、舒适、节能、高效行驶 ，并最终可替代人来操作的新一代汽车。
汽车构造 第十八章 智能网联汽车技术简介
环境感知层 主要功能
通过车载环境感知 技术(如视觉传感器 、雷达、高精度定 位与导航等)、车内 网技术、4G/5G及 V2X无线通信技术等
实现对车内与车外 (如道路、车辆和 行人等)静、动态 信息的提取和收集， 并向智能决策层输 送信息
作为智能网联 车各类功能实 现的前提
智能决策层 主要功能
制
我国智能网联汽车网联化分级
等级定义
控 典型信息 传输需求
制
基于车-路，车-后台通信，实
地图、交通流
现导航等辅助信息的获取，以 人 量、交通标志、 传输实时性、
及车辆行驶与驾驶员操作等数
油耗、里程等 可靠性要求
据上传
信息
较低
基于车-车，车-路，车-人，车
-后台通信，实时获取车辆周边 人 周边车辆/行人 传输实时性、
1 驾驶辅助（DA） 通过环境信息对方向和加 人与系 人
人
减速中的一项操作提供支 统
援，其他驾驶操作都由人
操作
2 部分自动驾驶 通过环境信息对方向和加 人与系 人
人
（PA）
减速中的多项操作提供支 统
援，其他驾驶操作都由人
操作
系统（自动驾驶系统）监控驾驶环境
3 有条件自动驾驶 由无人驾驶系统完成所有 系统
交通环境信息，与车载传感器 与 /非机动车位置， 可靠性要求
的感知信息融合，作为车辆自 系 信号灯相位， 较高
动驾驶决策与控制系统的输入 统 道路预警等信
息
基于车-车，车-路，车-人，车
-后台通信，实时并可靠获取车 人 车-车，车-路 传输实时性、
辆周边交通环境信息及车辆决 与 间的协同控制 可靠性要求
（CA）
驾驶操作，根据系统请求，
智能网联汽车概论
智能网联汽车概论引言随着科技的不断进步和人们对智能化生活的追求，智能网联汽车逐渐成为现代社会的一个热门话题。
智能网联汽车是指利用先进的信息通信技术将汽车、道路和基础设施相互连接，实现信息共享、智能控制和自动化操作的车辆。
本文将对智能网联汽车的概念、特点、应用和未来发展进行探讨。
智能网联汽车的概念智能网联汽车是指通过智能化技术和互联网连接使汽车具备智能处理和自动化控制能力的车辆系统。
它将物联网、人工智能、车联网和自动驾驶等先进技术相结合，实现车辆间、车辆与基础设施之间的信息交互与共享。
智能网联汽车不仅仅是传统汽车的延伸，它还包括了自动驾驶技术，使汽车能够进行自主导航、智能决策和自动操作。
通过车辆与道路、车辆与车辆之间的通信，智能网联汽车能够提高道路安全、减少交通拥堵、改善能源利用效率，提供更便捷的出行体验。
智能网联汽车的特点智能网联汽车具有以下几个特点：1.信息共享：智能网联汽车能够将车辆信息与互联网连接，实现车辆与车辆、车辆与基础设施之间的实时信息交互。
这一特点可以提供实时的交通状况、道路条件和气候信息等，提高驾驶安全性和舒适度。
2.智能决策：通过人工智能技术的应用，智能网联汽车能够对周围环境进行感知和理解，做出智能化的决策。
它能够根据道路条件、交通状况和用户需求等因素，自主选择最优的行驶路线和速度，提高行驶效率。
3.自动驾驶：智能网联汽车是自动驾驶技术的重要应用领域。
它能够通过感知技术、决策算法和控制系统，实现车辆的自主导航和自动操作。
自动驾驶技术的发展将彻底改变人们的出行方式，提高交通安全性和效率。
智能网联汽车的应用智能网联汽车在各个领域都有广泛的应用，包括交通运输、物流配送、出行服务等。
在交通运输方面，智能网联汽车可以提供实时的交通信息，帮助驾驶员选择最佳的路线和避免拥堵。
同时，它还可以通过自动驾驶技术，提高道路安全性，减少交通事故的发生。
在物流配送方面，智能网联汽车可以通过互联网连接货车和配送中心，实现实时的货物跟踪和配送路线优化。
项目一 智能网联汽车简介
单元一 智能网联汽车基本概念
（12）交通拥堵辅助 交通拥堵辅助TJA，在车辆低速通过交通拥堵路段时，实时监测车辆前方及相邻车道行驶 环境，经驾驶员确认后自动对车辆进行横向和纵向控制。 （13）加速踏板防误踩 加速踏板防误踩AMAP，在车辆起步或低速行驶时，因驾驶员误踩加速踏板产生紧急加 速而可能与周边障碍物发生碰撞时，自动抑制车辆加速。
单元一 智能网联汽车基本概念
（3）自动紧急转向 自动紧急转向AES，实时监测车辆前方和侧方行驶环境，在可能发生碰撞危险时自动控制 车辆转向，以避免碰撞或减轻碰撞后果。 （4）紧急转向辅助 紧急转向辅助ESA，实时监测车辆前方和侧方行驶环境，在可能发生碰撞危险且驾驶员有 明确的转向意图时辅助驾驶员进行转向操作。 （5）智能限速控制 智能限速控制ISLC，自动获取车辆当前条件下所应遵守的限速信息并实时监测车辆行驶 速度，辅助驾驶员控制车辆行驶速度，以使其保持在限速范围之内。
二、智能网联汽车发展历程 1.我国智能网联汽车发展历程 我国对于自动驾驶汽车的研究始于上世纪八十年代，得益于863计划，即《国家高技术研 究发展计划纲要》中提出的自动化技术。
单元一 智能网联汽车基本概念
2.国外智能网联汽车发展历程 自动驾驶汽车的研究最早可追溯到20世纪60年代，主要集中在美国、欧洲和日本等少数 几个发达国家。
单元一 智能网联汽车基本概念
1.通用术语 先进驾驶辅助系统简称ADAS。利用安装在车辆上的传感、通信、决策及执行等装置，监 测驾驶员、车辆及其行驶环境并通过影像、灯光、声音、触觉提示/警告或控制等方式辅 助驾驶员执行驾驶任务或主动避免/减轻碰撞危害的各类系统的总称。
单元一 智能网联汽车基本概念
2.信息辅助类术语 （1）驾驶员疲劳监测 驾驶员疲劳监测DFM，实时监测驾驶员状态并在确认其疲劳时发出提示信息。 （2）驾驶员注意力监测 驾驶员注意力监测DAM，实时监测驾驶员状态并在其注意力分散时发出提示信息。 （3）交通标志识别 交通标志识别TSR，自动识别车辆行驶路段的交通标志并发出提示信息。 （4）智能限速提醒 智能限速提醒ISLI，自动获取车辆当前条件下所应遵守的限速信息并实时监测车辆行驶速 度，当车辆行驶速度不符合或即将超出限速范围的情况下适时发出警告信息。
汽车行业智能网联汽车技术方案
汽车行业智能网联汽车技术方案第1章智能网联汽车概述 (3)1.1 智能网联汽车的定义与分类 (3)1.2 智能网联汽车发展现状及趋势 (3)1.3 智能网联汽车的关键技术 (4)第2章车载网络通信技术 (4)2.1 车载通信协议及标准 (4)2.1.1 车载通信协议概述 (4)2.1.2 车载通信协议分类 (4)2.1.3 车载通信标准 (5)2.2 车载网络架构及关键技术 (5)2.2.1 车载网络架构 (5)2.2.2 车载网络关键技术 (5)2.3 车载网络安全与隐私保护 (5)2.3.1 车载网络安全 (5)2.3.2 车载网络隐私保护 (5)第3章传感器与感知技术 (6)3.1 车载传感器概述 (6)3.2 感知算法与数据处理 (6)3.3 感知技术的应用场景 (6)第4章数据融合与处理技术 (7)4.1 多传感器数据融合方法 (7)4.1.1 数据级融合 (7)4.1.2 特征级融合 (7)4.1.3 决策级融合 (7)4.2 数据预处理与特征提取 (7)4.2.1 数据预处理 (7)4.2.2 特征提取 (8)4.3 数据驱动的智能决策 (8)4.3.1 深度学习 (8)4.3.2 强化学习 (8)4.3.3 迁移学习 (8)第5章车载计算平台与人工智能 (8)5.1 车载计算平台架构与功能要求 (8)5.1.1 车载计算平台架构 (8)5.1.2 车载计算平台功能要求 (9)5.2 人工智能算法在智能网联汽车中的应用 (9)5.2.1 深度学习算法 (9)5.2.2 强化学习算法 (9)5.2.3 群体智能算法 (9)5.3 边缘计算与云计算在智能网联汽车中的协同 (9)5.3.1 边缘计算在智能网联汽车中的应用 (10)5.3.2 云计算在智能网联汽车中的应用 (10)5.3.3 边缘计算与云计算的协同 (10)第6章自主导航与路径规划 (10)6.1 自主导航系统架构 (10)6.1.1 感知层 (11)6.1.2 数据处理层 (11)6.1.3 决策层 (11)6.1.4 控制层 (11)6.2 路径规划算法及优化 (11)6.2.1 Dijkstra算法 (11)6.2.2 A算法 (11)6.2.3 RRT算法 (11)6.2.4 路径规划算法优化 (12)6.3 智能交通系统与车联网 (12)6.3.1 智能交通系统 (12)6.3.2 车联网 (12)第7章智能控制系统与车辆动力学 (12)7.1 智能控制器设计与实现 (12)7.1.1 控制系统概述 (12)7.1.2 控制器硬件设计 (13)7.1.3 控制器软件设计 (13)7.2 车辆动力学建模与仿真 (13)7.2.1 车辆动力学概述 (13)7.2.2 车辆动力学建模 (13)7.2.3 车辆动力学仿真 (13)7.3 智能控制算法在车辆动力学中的应用 (13)7.3.1 智能控制算法概述 (13)7.3.2 控制算法设计 (13)7.3.3 控制算法实现与验证 (13)7.3.4 功能分析与优化 (14)第8章信息娱乐与车联网服务 (14)8.1 信息娱乐系统架构与功能 (14)8.1.1 硬件层面 (14)8.1.2 软件层面 (14)8.1.3 服务层面 (14)8.2 车联网服务及应用场景 (14)8.2.1 应用场景 (14)8.2.2 服务优势 (15)8.3 车联网在智能网联汽车中的融合与创新 (15)第9章安全性与法规标准 (15)9.1 智能网联汽车的安全性分析 (15)9.1.1 安全风险概述 (16)9.1.2 信息安全风险分析 (16)9.1.3 控制安全风险分析 (16)9.1.4 数据隐私保护 (16)9.2 法规标准与政策支持 (16)9.2.1 国内外法规标准概述 (16)9.2.2 我国法规标准现状 (16)9.2.3 政策支持与产业发展 (16)9.3 智能网联汽车的安全认证 (16)9.3.1 安全认证体系 (16)9.3.2 安全认证关键技术研究 (16)9.3.3 安全认证实践与推广 (17)第10章未来发展趋势与展望 (17)10.1 智能网联汽车的技术挑战与发展方向 (17)10.2 智能网联汽车与新型交通模式的融合 (17)10.3 智能网联汽车对汽车产业的影响与变革 (17)第1章智能网联汽车概述1.1 智能网联汽车的定义与分类智能网联汽车，是指通过搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，实现车与车、车与路、车与人的智能信息交换和共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，并能实现安全、高效、舒适行驶的新一代汽车。
智能网联汽车发展现状及未来展望
加强国际合作和交流，共同推 进智能网联汽车产业的发展。
THANK YOU.
04 智能网联汽车的未来展望
智能网联汽车的技术发展趋势
自动驾驶技术
随着传感器、计算机视觉和深度学习技术的发展，自动驾驶技术 将在未来几年取得重要突破，实现更高级别的自动化。
V2X通信技术
车辆与基础设施（V2X）通信技术的推广将大幅提高道路安全和 交通效率，是实现智能网联汽车的关键技术。
5G和物联网技术
传感器技术的发展趋势
随着技术的不断进步，传感器将更加小型化、高效化，能够提供 更高精度的感知数据。
无线通信技术
01
无线通信技术的种类
02
V2X通信技术
包括Wi-Fi、蓝牙、蜂窝通信等，能够 实现车辆与车辆、车辆与道路基础设 施之间的信息交互。
V2X通信技术是智能网联汽车的关键 技术之一，能够实现车辆与车辆、车 辆与道路基础设施之间的实时信息交 互，为车辆提供全面的交通信息。
高铁和机场接驳
在高铁和机场之间提供快速、高效的接驳 服务，提高旅客出行体验。
智能网联汽车的发展现状
技术进步
随着感知技术、决策技术、通信技术等技术 的不断发展，智能网联汽车的技术水平不断 提高。
政策支持
各国政府纷纷出台相关政策，推动智能网联汽车的 发展，如中国的新四化战略和美国的自动驾驶发展 计划等。
政策支持
中国政府出台了一系列政策，加大对智能网联 汽车产业的支持力度，推动产业
发展趋势
智能网联汽车产业将迎来更加广阔的发展前景，自动驾驶、车联网、新能源等技术的广泛应用将进一步推动产 业的发展和升级。
挑战
智能网联汽车产业的发展也面临着一些挑战，如技术瓶颈、安全问题、法律法规等方面的挑战，需要各国政府 和企业共同努力解决。
探究我国智能网联汽车发展现状
探究我国智能网联汽车发展现状1. 引言1.1 智能网联汽车概述智能网联汽车是指基于先进信息技术和通信技术，通过车辆之间、车辆与道路基础设施之间、车辆与互联网之间等信息交换与互联，实现车辆之间、车辆与环境之间的智能交互和自主决策，进而提高交通安全、行车效率和驾驶舒适度的汽车。
智能网联汽车的核心技术包括车联网技术、自动驾驶技术、人工智能技术等，通过这些技术的融合与应用，实现了车辆之间的智能互联和自主驾驶。
智能网联汽车的出现，不仅提高了交通系统的整体效率，减少了交通事故发生概率，还能改善用户出行体验，降低交通能耗，改善环境质量，推动城市智能化和可持续发展。
随着技术的不断进步和应用，智能网联汽车已经成为全球汽车产业的发展趋势和方向，受到各国政府、企业和消费者的广泛关注和支持。
我国作为世界上最大的汽车市场之一，也在积极推动智能网联汽车的发展。
随着政策支持的不断加大、技术水平的持续提升和市场需求的逐渐增长，我国智能网联汽车产业正迎来更加广阔的发展空间和机遇。
1.2 我国智能网联汽车发展态势近年来，我国智能网联汽车的发展态势呈现出快速增长的趋势。
政府不断加大对智能网联汽车产业的支持力度，各大车企也纷纷投入大量资金和人力进行研发。
智能网联汽车技术得到了不断突破和应用，智能驾驶、车联网、智能交通等领域取得了显著进展。
我国智能网联汽车的市场规模也不断扩大，消费者对智能化、智能驾驶的需求逐渐增加。
我国智能网联汽车产业链也在不断完善和壮大，涵盖了智能传感器、人工智能、半导体芯片等多个领域。
一大批新兴企业和初创公司涌现，为智能网联汽车的发展提供了更多的创新动力。
我国智能网联汽车发展态势良好，具有巨大的发展潜力和市场空间。
随着政策支持的不断加大和技术的不断成熟，智能网联汽车将会逐步走向普及化，成为未来汽车产业的主流发展方向。
2. 正文2.1 智能网联汽车技术应用智能网联汽车技术应用方面，目前已经在智能驾驶、车联网、智能交通管理等领域取得了一系列进展。
第一章 智能网联汽车及相关技术概念
第一章 智能网联汽车及相关技术概念：智能网联汽车关键技术
12.交通云计算关键技术 交通云计算平台应该是一个整合的、先进的、安全的、自动化的、易扩展的、服务于交通行业的 开放性平台。智慧交通云平台示意图如图1-19所示。
图1-19 智慧交通云平台示意图
第一章 智能网联汽车及相关技术概念：中国智能网联汽车的发展目标
第一章 智能网联汽车及相关技术概念：智能网联汽车关键技术
9.高精度地图与定位技术 高精度地图技术将大量的行车辅助信息存储为结构化数据，这些信息可以分为两类。第一类是道 路数据，第二类是车道周边的固定对象信息。高精度地图具有高鲜度、高精度和高丰富度的特点。 高丰富度与机器的更多逻辑规则相结合，进一步提升了自动驾驶的安全性。
第一章 智能网联汽车及相关技术概念：智能网联汽车发展现状
地区 吉林 辽宁 北京 安徽
智能网联汽车示范区 国家智能网联汽车应用（北方）示范区
北汽盘锦无人驾驶汽车运营项目 国家智能汽车与智慧交通示范区 V2X技术开发与示范场地建设项目
江苏
国家智能交通综合测试基地（无锡）、常熟中国智能车综合技术研发与测试中心、南京市江宁区智能网联开放测试区
中国在售汽车ADAS配置搭载率（含停产车型）
60.00%
表1-3为汽车之家2019年统计的在售
55.30%
车辆ADAS配置搭载率，近三成以上
ห้องสมุดไป่ตู้
51.70%
市面车辆在不同程度上搭载了ADAS
50.00%
44.60%
的相关功能，搭载率已经具备规模
化应用程度。
40.00%
39.50%
37.60%
37.20%
1-2 车联网技术示意图 ”
汽车行业智能网联车辆安全防护策略
汽车行业智能网联车辆安全防护策略第一章智能网联车辆概述 (3)1.1 智能网联车辆的定义 (3)1.2 智能网联车辆的发展历程 (3)1.2.1 国际发展历程 (3)1.2.2 国内发展历程 (3)1.3 智能网联车辆的关键技术 (3)1.3.1 通信技术 (4)1.3.2 传感技术 (4)1.3.3 控制技术 (4)1.3.4 人工智能技术 (4)第二章车辆网络安全防护 (4)2.1 车辆网络安全威胁分析 (4)2.1.1 网络攻击手段 (4)2.1.2 网络攻击途径 (4)2.1.3 网络攻击影响 (4)2.2 车辆网络安全防护技术 (5)2.2.1 加密技术 (5)2.2.2 防火墙技术 (5)2.2.3 入侵检测系统 (5)2.2.4 安全审计 (5)2.3 车辆网络安全防护策略 (5)2.3.1 建立完善的车辆网络安全防护体系 (5)2.3.2 强化车辆网络硬件安全 (5)2.3.3 优化车辆网络软件安全 (5)2.3.4 增强车辆网络通信安全 (5)2.3.5 建立车辆网络安全监测预警机制 (5)2.3.6 加强车联网平台安全防护 (6)2.3.7 建立网络安全应急响应机制 (6)第三章车载软件安全防护 (6)3.1 车载软件安全威胁分析 (6)3.1.1 概述 (6)3.1.2 常见车载软件安全威胁 (6)3.2 车载软件安全防护技术 (6)3.2.1 概述 (6)3.2.2 防护技术介绍 (6)3.3 车载软件安全防护策略 (7)3.3.1 安全设计策略 (7)3.3.2 安全开发策略 (7)3.3.3 安全运维策略 (7)第四章数据安全与隐私保护 (7)4.1 数据安全与隐私保护概述 (7)4.2 数据加密与传输安全 (8)4.3 隐私保护技术与应用 (8)第五章车载通信系统安全防护 (9)5.1 车载通信系统安全威胁分析 (9)5.2 车载通信系统安全防护技术 (9)5.3 车载通信系统安全防护策略 (9)第六章车载传感器安全防护 (10)6.1 车载传感器安全威胁分析 (10)6.1.1 概述 (10)6.1.2 安全威胁类型 (10)6.1.3 安全威胁来源 (10)6.2 车载传感器安全防护技术 (10)6.2.1 概述 (10)6.2.2 安全防护技术介绍 (10)6.3 车载传感器安全防护策略 (11)6.3.1 概述 (11)6.3.2 安全防护策略 (11)第七章车载控制器安全防护 (11)7.1 车载控制器安全威胁分析 (11)7.1.1 概述 (11)7.1.2 硬件安全威胁 (12)7.1.3 软件安全威胁 (12)7.1.4 网络通信安全威胁 (12)7.2 车载控制器安全防护技术 (12)7.2.1 硬件安全防护技术 (12)7.2.2 软件安全防护技术 (12)7.2.3 网络通信安全防护技术 (12)7.3 车载控制器安全防护策略 (12)7.3.1 安全设计原则 (12)7.3.2 安全防护措施 (12)7.3.3 安全监控与评估 (13)7.3.4 应急响应与恢复 (13)第八章车辆安全监控与预警 (13)8.1 车辆安全监控技术 (13)8.1.1 车载传感器技术 (13)8.1.2 车载网络通信技术 (13)8.1.3 数据处理与分析技术 (13)8.2 车辆安全预警系统 (14)8.2.1 前碰撞预警系统 (14)8.2.2 车道偏离预警系统 (14)8.2.3 疲劳驾驶预警系统 (14)8.3 车辆安全监控与预警策略 (14)8.3.1 完善车辆安全监控体系 (14)8.3.2 优化车辆安全预警算法 (14)8.3.3 加强车辆安全预警系统的集成与融合 (14)8.3.4 提高车辆安全预警系统的智能化水平 (14)8.3.5 加强车辆安全预警系统的试验与验证 (14)8.3.6 建立完善的车辆安全预警标准体系 (15)8.3.7 加强车辆安全预警系统的推广与应用 (15)第九章智能网联车辆安全法规与标准 (15)9.1 智能网联车辆安全法规概述 (15)9.2 智能网联车辆安全标准制定 (15)9.3 智能网联车辆安全法规与标准实施 (16)第十章智能网联车辆安全发展趋势与展望 (16)10.1 智能网联车辆安全发展趋势 (16)10.2 智能网联车辆安全挑战与机遇 (16)10.3 智能网联车辆安全未来发展展望 (17)第一章智能网联车辆概述1.1 智能网联车辆的定义智能网联车辆，是指采用先进的通信技术、传感技术、控制技术和人工智能技术，实现车辆与车辆、车辆与路侧基础设施、车辆与行人等的信息交换和共享，从而提高车辆驾驶安全性、舒适性、经济性和环保性的新型汽车。
智能网联汽车概论 第三章 智能网联汽车基础平台
激光雷达
LiDAR （激光雷达）以线数及距离两大因素为标准，价格从几百美元到几万美元不等。单线激 光雷达的应用在国内已相对较广，像扫地机器人使用的便是单线激光雷达。单线激光雷达可以获取 二维数据，但无法识别目标的高度信息，而多线激光雷达则可以识别2.5维甚至是三维数据，在精度 上会比单线雷达高很多。目前，在国际市场上推出的主要有4线、8线、16线、32线、64线和128线。 随着线数的提升，其识别的数据点也随之增加，所要处理的数据量也非常巨大。例如，Velodyne的 HDL-3 HDL-64E 通过64束的激光束进行垂直范围26.8°、水平360°的扫描，每秒能产生的数据点高达130万 VelodyneHDL-64E激光雷达如图3-2所示，主要由上下两部分组成。
车载摄像头
从应用方案出发，目前摄像头可划分为单目前视、单目后视、立体(双目)前视和环视摄像头4种。 单目前视摄像头一般安装在前挡风玻璃上部，用于探测车辆前方环境，识别道路、车辆行人等。先 通过图像匹配进行目标识别(各种车型、行人、物体等)，再通过测量目标物体在图像中的大小估算目标 距离。 单目后视摄像头一般安装在车尾，用于探测车辆后方环境，技术难点在于如何适应各种恶劣环境。 立体(双目)前视摄像头通过对两幅图像视差的计算，直接对前方景物（图像所拍摄到的范围）进行 距离测量，而无须判断前方出现的是什么类型的障碍物。依靠两个平行布置的摄像头产生的“视差”找 到同一个物体所有的点，依赖精确的三角测距，就能够算出摄像头与前方障碍物的距离，实现更高的识 别精度和更远的探测范围。 环视摄像头一般至少包括4个摄像头，分别安装在车辆前、后、左、右侧，实现360°环境特性。
3.2 硬件平台
激光雷达
自动驾驶汽车利用计算机代替人类实现驾驶功能，这就需要在有人驾驶汽车的基础 上增加感知定位系统计算平台、控制执行系统等一系列能够实现车辆环境感知、决策与 驾驶动作执行的系统。在车辆内部，为了辅助各系统的正常运行，通信总线、控制单元 以及整车的电子电气架构都要进行相应的改进甚至重新设计。这些硬件系统共同构成了 自动驾驶汽车的硬件平台，如图3-雷达又称光学雷达(Light Detection And Ranging，LiDAR)，是一种先进的光学遥感技术， 它通过首先向目标发射一束激光，然后根据接收-反射的时间间隔确定目标物体的实际距离。同时 结合这束激光的发射角度，利用基本的三角函数原理推导出目标的位置信息。由于激光具有能量密 度高、方向性好的特点，激光雷达的探测距离往往能达到100m以上。与传统雷达使用不可见的无线 电波不同，激光雷达的探测介质是激光射线，使用的波长集中在600~1000nm，远低于传统雷达的波 长。又因为雷达具有波长越短探测精度越高的特点，故激光雷达可以用于测量物体距离和表面形状。 激光雷达的精度可达厘米级。激光雷达在自动驾驶运用中拥有两个核心作用。
智能网联汽车技术应用与发展趋势
智能网联汽车技术应用与发展趋势1. 引言1.1 智能网联汽车技术的定义智能网联汽车技术是指利用各类先进的信息技术，如人工智能、大数据、云计算、物联网等，将汽车与互联网相连接，实现汽车之间、汽车与道路设施之间以及汽车与交通管理中心之间的实时信息交换和数据共享，从而提高汽车的安全性、便利性、智能化程度和可持续性。
通过智能网联汽车技术，驾驶员可以实时获取周围环境信息、道路状况以及其他车辆的动态信息，实现自动驾驶、交通拥堵缓解、交通事故预警等功能。
智能网联汽车技术不仅可以提高驾驶安全性，提升驾驶舒适性，还可以有效节约能源、减少环境污染，促进交通系统的智能化和高效化发展。
智能网联汽车技术的发展已经成为汽车行业的重要趋势，也是未来交通领域发展的重要方向，对推动我国汽车产业转型升级、改善出行体验，实现智慧城市建设具有重要意义。
1.2 智能网联汽车技术的重要性智能网联汽车技术的重要性体现在多个方面。
智能网联汽车技术可以提高驾驶安全性。
通过实时监测道路情况、车辆行驶状态以及周围环境，智能网联汽车可以实现自动驾驶、碰撞预警等功能，避免交通事故的发生。
智能网联汽车技术可以提高交通效率。
车辆之间的信息共享和协同行驶可以减少交通拥堵，减少通勤时间和能源消耗。
智能网联汽车技术可以改善交通环境。
智能车辆可以更加智能地规划路径、控制排放，减少空气污染和噪音污染。
智能网联汽车技术还可以促进汽车产业的升级和创新，推动整个社会向智能化、绿色化方向发展。
智能网联汽车技术的重要性不仅体现在驾驶安全和交通效率上，更是对未来智慧交通、智慧城市建设的重要支撑。
1.3 本文内容概要本文将重点讨论智能网联汽车技术的应用与发展趋势。
我们将回顾智能网联汽车技术的发展历程，从最初的概念提出到技术逐步成熟的过程。
我们将探讨智能网联汽车技术的关键技术，包括感知技术、通信技术和控制技术等方面。
然后，我们将介绍智能网联汽车技术在汽车行业的应用，以及其在交通领域的影响。
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随着时代的发展，人们对于汽车的需求也越来越高，现在，汽车将进入智能互联网汽车时代，这将是汽车行业的一个巨大改变。
智能网联汽车致力于建设“零排放、零伤亡、零障碍”的智慧、低碳、高效、舒适、便捷的智能网联出行体系；加大智能网联汽车前瞻和共性关键技术的创新；建设智能网联汽车法规和标准体系；推进大数据在汽车、交通、能源和城市发展中的应用。
汽车，将成为万物互联中的一个重要维度，这就对我们的院校提出了更高的要求。
智能网联汽车将会吸引越来越多的学生前来学习，这也是对我们教学的一大挑战，作为老师我们应该努力充实自己，要自主学习新技术，加强对汽车新技术的重视。
与时俱进，紧跟市场需求才不会被淘汰。
所以智能网联汽车时代，我们决不能落后。