智能网联汽车传感器检测与定位精度提升的关键技术研究
智能网联汽车传感器技术与应用 能力模块六 掌握GPS定位技术与应用
任务导入
GPS作为最新型的定位技术正在广泛的应用于军事、 科学、汽车定位、及我们生活的手机定位等等，GPS的诞 生使我们的生活发生了巨大的变化，科学研发也有了很大 的突破，GPS使很多事情变的更精准化，工作效率化， GPS的灵活、方便使它的应用范围变的广泛起来。一起来 了解GPS的原理及应用。
GPS系统参数配置
通过程序中的“配置视图”也可以设置波特率，除此之外还可以设置定位更新率、 NMEA语句、卫星系统。
GPS系统参数配置
设 置 NMEA 语 句 即 接 收 机 通 过 USB 串 口 发 送 哪 些 NMEA-0183 协 议 规范中定义的语句。在“配置视图” 窗体中填写1表示发送该语句，填写0 表示不发送该语句，不填写表示不修 改，点击发送按钮下发设置
能力模块六 掌握GPS定位 技术与应用
《智能网联汽车传感器技术与应用》
6.1认知GPS定位技术
能力模块六 掌握GPS定位技术与应用
《智能网联汽车传感器技术与应用》
任务导入
挪威首 都奥斯陆曾发首 过首 起救护车失窃事件。当时 窃贼在奥斯陆市中首 发现首 辆救护车上空首 首 首 ，首 且车 门敞开，于是蹿上汽车扬长首 去。没想到，他还没开多远 就听见首 后的警笛声越来越响，再抬头首 看，空中竟然还 有首 架警察直升机在他头顶盘旋。原来，这辆救护车上安 装了GPS设备，请问同学们了解警察是如何利用GPS追到 窃贼的吗？
GPS系统的构成
控制部分
组成：1个主控站+5个全球监测站+3个地面控制站 作用：
监控站的主要任务是取得卫星观测数据并将这 些数据传送至主控站。注入站的作用是将主控站计 算出的卫星星历和卫星钟的改正数等注入到卫星中 去。
2022教学能力大赛：《智能网联汽车传感器测试与装调》实施报告
2022教学能力大赛：《智能网联汽车传感器测试与装调》实施报告1. 引言本报告是关于2022教学能力大赛中我们参与的项目《智能网联汽车传感器测试与装调》的实施报告。
本报告旨在总结我们在项目中的实施过程和所取得的成果。
2. 项目背景智能网联汽车是近年来快速发展的领域之一，传感器在其中扮演着重要的角色。
本项目的目标是通过测试和调试智能网联汽车的传感器系统，确保其正常运行和准确的数据采集。
3. 项目目标本项目的主要目标包括：- 理解智能网联汽车传感器系统的工作原理和组成- 设计并实施传感器测试方案- 分析测试结果并提出改进建议- 调试传感器系统，确保其正常运行和数据准确性4. 项目实施4.1 项目计划我们制定了详细的项目计划，包括以下关键任务：- 调研智能网联汽车传感器系统的相关知识和技术- 设计传感器测试方案，包括测试环境搭建、测试用例设计等- 实施传感器测试，记录测试数据并分析结果- 根据测试结果提出改进建议- 调试传感器系统，确保其正常运行和数据准确性4.2 实施过程在项目实施过程中，我们按照项目计划逐步进行，并充分利用我们的教学能力和专业知识。
具体实施步骤包括：1. 调研阶段：深入了解智能网联汽车传感器系统的相关知识和技术，分析不同类型传感器的工作原理和应用场景。
2. 测试方案设计：根据调研结果，设计传感器测试方案，包括测试环境搭建、测试用例设计等。
3. 传感器测试：按照设计的测试方案，进行传感器测试，记录测试数据并分析结果。
4. 改进建议：根据测试结果，提出改进建议，包括传感器系统的优化和性能提升。
5. 系统调试：对传感器系统进行调试，确保其正常运行和数据准确性。
5. 项目成果通过我们的努力和实施，我们取得了以下成果：- 深入理解智能网联汽车传感器系统的工作原理和组成- 设计并实施了有效的传感器测试方案- 分析了测试结果并提出了改进建议- 成功调试了传感器系统，确保其正常运行和数据准确性6. 结论通过参与《智能网联汽车传感器测试与装调》项目的实施，我们充分发挥了我们的教学能力，并采用简单策略，避免了法律复杂性。
智能网联汽车传感器检测与定位技术分析
第7卷第2期2024年4月Vol.7 No.2Apr. 2024汽车与新动力AUTOMOBILE AND NEW POWERTRAIN智能网联汽车传感器检测与定位技术分析林金地（上海工商职业技术学院，上海 201806）摘要：为了满足新能源汽车的发展需求，针对智能网联汽车传感器检测和定位技术的研究非常重要。
通过对智能网联汽车的基本情况、智能网联汽车传感器的检测与定位技术进行分析，探讨智能网联汽车传感器检测与定位技术的发展。
通过提高智能网联汽车传感器检测与定位技术的有效性，发挥新能源汽车的传感器和定位技术的作用，可进一步提升智能网联汽车的服务能力，推动新能源汽车行业的发展。
关键词：智能网联；汽车传感器；定位技术0 前言新能源汽车是当前汽车行业发展的主要方向之一。
新能源汽车技术的应用，不仅能减少传统化石能源的使用、改善社会能源结构、推动资源的节约，还能满足人们日常生活的需求。
为了满足新能源汽车的发展需求，针对智能网联汽车传感器检测和定位技术的研究非常重要。
本文以新能源汽车为研究对象，主要对智能网联汽车传感器检测进行研究，并分析其定位技术，以期使新能源汽车能够更好地为车主提供服务，从而推动新能源汽车不断向前发展。
1 智能网联汽车的环境感知传感器的感知和定位，在各个机构的进度体现和关注的技术点方面是有差异的。
在基本情况下，智能网联汽车的环境感知和定位技术比较相似，能满足智能网联汽车的运行需求的路径规划主要体现在处理、感知、规划和执行部分。
在智能网联汽车中，需要将传感器与汽车相结合，才能让汽车发挥相应功能。
电气设备在工作时，可以与感知环境的传感器相结合，从而实现相应的处理工作。
转化为执行命令时，智能网联汽车才能实现自动驾驶。
除汽车行业外，部分互联网企业对智能网联汽车技术也进行了相应的研究。
2 智能网联汽车毫米波雷达的应用2.1 毫米波雷达的安装与调试毫米波雷达的安装与调试需要在详细熟悉安装图纸的前提下开展，才能使其发挥相应作用。
智能网联汽车技术的研究与应用
智能网联汽车技术的研究与应用智能网联汽车技术是当前汽车行业的热门话题，也是未来汽车发展的趋势。
智能网联汽车技术是指利用先进的信息技术，将汽车与互联网、智能手机、智能家居、无人机等设备进行联络，形成一种智能化、网络化的交通系统。
智能网联汽车技术主要包括智能驾驶、车与车之间的通信、车与路之间的通信等方面。
一、智能驾驶智能驾驶技术是智能网联汽车技术的核心。
智能驾驶技术可以通过多种传感器（如激光雷达、相机、GPS等），通过识别和分析设备周围的环境来实现智能驾驶。
智能驾驶技术可以分为以下几个方面：1. 自动驾驶：自动驾驶是指完全不需要人类干预的驾驶模式。
自动驾驶技术需要实现车辆的自主感知、决策和控制。
自动驾驶技术主要应用在高速公路等交通流量较大、环境相对单一的道路上。
2. 半自动驾驶：半自动驾驶是指驾驶者需要在某些时刻对车辆进行干预。
半自动驾驶技术可以帮助驾驶者减轻疲劳度，提高驾驶安全性。
3. 高精度定位：高精度定位是指通过精准的GPS和其他传感器，实现对车辆位置的精准掌握和定位。
高精度定位技术可以帮助车辆实现精准的路径规划和行车安全。
二、车与车之间的通信车与车之间的通信，也叫车联网，是指汽车之间通过无线通信网络进行信息交换和共享，从而实现车辆之间的智能互联。
车与车之间的通信技术主要包括以下几个方面：1. 车辆感知：车辆感知是指通过传感器等设备，对车辆周围的环境进行实时感知和数据采集。
车辆感知技术可以帮助车辆避免交通事故，提高行车安全性。
2. 信息交换：信息交换是指车辆之间通过通信网络，交换车辆实时数据，如车辆位置、速度、行驶方向等。
信息交换技术可以帮助车辆实现交互和协作，避免碰撞和拥堵等交通问题。
3. 协同驾驶：协同驾驶是指车辆之间通过通信网络，共同完成驾驶任务。
协同驾驶技术可以帮助车辆实现集体行动，如车队控制、联合路径规划等，从而提高交通流量、降低能耗和减少排放。
三、车与路之间的通信车与路之间的通信是指汽车与道路交通设施之间的通信。
智能网联汽车装调与测试的车辆定位与导航系统
智能网联汽车装调与测试的车辆定位与导航系统智能网联汽车作为未来汽车发展的趋势，其装调与测试环节显得尤为重要。
而在这一过程中，车辆定位与导航系统更是至关重要的环节。
本文将重点讨论智能网联汽车装调与测试中的车辆定位与导航系统的相关内容。
在智能网联汽车的装调与测试环节中，车辆的定位是基础中的基础。
通过精准的车辆定位，才能保证后续测试数据的准确性和可靠性。
而车辆定位系统则是实现定位的基础。
目前，常用的车辆定位系统包括全球卫星导航系统（GNSS）、惯性导航系统（INS）和车载传感器等。
其中，GNSS是最常用的车辆定位系统之一，通过接收卫星信号进行定位。
在测试环节中，可以结合差分GPS技术，提高车辆定位的精准度和稳定性。
此外，还可以通过集成INS和车载传感器等多种定位系统，提高定位的可靠性和鲁棒性。
除了车辆的定位外，导航系统也是智能网联汽车不可或缺的组成部分。
导航系统通过提供路线规划和导航指引，帮助驾驶员准确、快速地到达目的地。
在车辆装调与测试环节中，导航系统也扮演着重要的角色。
智能车联汽车的导航系统通常集成了地图数据、交通信息和实时路况等多种信息，为驾驶员提供更全面、准确的导航服务。
在测试过程中，导航系统的准确性和稳定性对测试结果的准确性和可信度起着至关重要的作用。
因此，在装调与测试过程中，需要对导航系统进行充分的测试和验证，确保其满足工程要求。
在智能网联汽车的装调与测试环节中，车辆定位与导航系统是至关重要的组成部分。
通过合理的系统设计和精准的测试手段，可以确保车辆定位和导航系统的性能达到设计要求，为智能网联汽车的研发和实际应用提供有力支持。
希望未来在智能网联汽车领域的发展中，车辆定位与导航系统能够不断创新，提高系统性能和用户体验，为智能出行带来更多便利和安全保障。
智能网联汽车环境感知技术的发展和研究现状
智能网联汽车环境感知技术的发展和研究现状摘要：随着科技的进步，促进智能网联汽车环境感知技术的快速发展。
环境感知、路径规划、精准定位、线控执行是智能网联汽车的四大核心技术。
其中,环境感知作为智能网联汽车的基础,主要功能是感知道路(道路边界、车道标识线、可行驶路径),周边物体(车辆、行人、交通标志、交通信号灯和其他影响行驶的物体),驾驶状况(车辆本身和周围车辆的行驶状况)和驾驶环境(道路状况、堵车、天气状况)。
本文就智能网联汽车环境感知技术的发展和研究现状展开探讨。
关键词：激光雷达；毫米波雷达；视觉传感器引言智能网联汽车终极目标是实现汽车的自动驾驶，汽车在自动驾驶过程中，需要感知异常复杂的各类交通目标，包括车辆自身位置及状态、道路、车辆、行人、各种静态或动态障碍物、交通标志物及交通信息等。
为了实现这一目标，智能网联汽车必须配备具有高精尖技术含量的各类智能环境传感器及感知网络。
1智能网联汽车的定义和特点智能网联汽车是指将传统汽车与互联网、人工智能等新兴技术相结合，实现车辆之间、车辆与道路基础设施之间的智能化汽车。
智能网联汽车的特点如下：智能网联汽车可以通过车辆之间、车辆与道路基础设施之间的信息交互，获取更准确、全面的道路信息，帮助驾驶员预判道路情况，避免潜在的交通事故。
环境感知技术可通过各种感知设备获取路况信息，帮助车辆实时了解周围环境情况。
通过融合多种感知设备和人工智能算法，将环境感知技术与自动驾驶系统相结合，实现车辆的自动驾驶功能，提高驾驶安全性和舒适性。
2智能网联汽车环境感知技术2.1视觉传感器视觉传感器实质是光学成像装置，即摄像头，品类多样，一般按照其监测方位来划分，分为前视摄像头、后视摄像头、侧视摄像头、内视摄像头。
视觉传感器在智能网联汽车上的主要功能为车道线识别、辅助雷达系统进行障碍物监测、交通标志及地面标志识别、交通信号灯识别、汽车可通行空间检测。
2.2毫米波雷达毫米波雷达是指波长为一至十毫米的电磁波,对应频率范围为30至300GHz。
智能网联汽车的关键技术研究与应用
智能网联汽车的关键技术研究与应用随着科技的不断进步，智能网联汽车正逐渐成为一个备受关注的领域。
智能网联汽车不仅拥有自动驾驶等众多高科技技术，还可以大大提升城市交通的效率与安全，对世界的交通运营和节能减排方面也有着较大的推动作用。
本文将从智能网联汽车的概念、关键技术及应用展开论述。
一、智能网联汽车的概念智能网联汽车是指具有自主决策、全连接、智能化、传感器技术等高科技元素的汽车。
它可以通过互联网技术联网，实现车与车、车与人、车与物之间的实时通信，从而实现车辆之间的协同、自主驾驶、自适应、智能化等功能，大大提高了交通运输的效率和安全。
二、智能网联汽车的关键技术智能网联汽车需要应用很多高科技技术，以下是其中的关键技术：1. 车联网技术车联网技术是智能网联汽车的重要技术基础，它可以将车辆、道路、驾驶员等连接到一个网络之中。
该技术可以通过车辆之间的通信，实现实时交通信息的传递、智能路由的规划等功能，提高车辆的运行效率和安全性。
2. 感知技术智能网联汽车需要依靠传感器来实现感知、理解和决策等功能。
传感器可以感知车辆周围环境的信息，比如道路情况、气象状况、障碍物等，从而实现汽车的行驶控制、自动驾驶等功能。
3. 建模技术建模技术是指将车辆周围的环境信息、道路信息、车的运行状态等信息进行建模，以提供基础数据支撑智能网联汽车的运行和行为决策。
4. 自动驾驶技术自动驾驶技术是智能网联汽车的重要组成部分，它可以通过感知、建模、决策等技术，以实现让车辆自主决策、自主驾驶的过程。
三、智能网联汽车的应用智能网联汽车的应用范围非常广泛，以下是其中的几个主要应用方向：1.城市交通智能化智能网联汽车可以通过车联网技术，将车辆连接起来，实现车辆自主驾驶、自适应灯光、自动规划行驶路线等功能，从而提升城市交通运输的效率和效益。
2.智能物流智能网联汽车可以通过车联网技术，实现物流企业内部各物流环节的联通，提高物流配送效率。
3.环境监测智能网联汽车通过传感器技术，可以对车辆周围环境实行实时监控，实现环境信息的实时观测和收集。
智能车传感器调研报告 (2)
智能车传感器调研报告2.调查报告（2学时）智能车传感器调研报告：调查智能车常用传感器名称、分类、作用及其数据传输控制方式，提出未来发展方向及应用前景。
一、常用传感器名称、分类、作用及数据传输控制方式传感器是汽车电子控制系统的信息来源，是车辆电子控制系统的基础关键部件。
传感器通常由敏感元件、转换元件和转换电路组成，其中敏感元件是指传感器中能直接感受或响应被测量的部分，转换元件是将上述非电量转换成电参量，转换电路的作用是将转换元件输出的电信号经过处理转换成便于处理、显示、记录和控制的部分。
从目前汽车传感器装备的目的不同，可以分为提升单车信息化水平的传统微机电传感器和为无人驾驶提供支持的智能传感器两大类。
各个系统控制过程依靠传感器，进行信息的反馈，实现自动控制工作，是汽车的“神经元”。
汽车传统传感器依照功能可以分为压力传感器、位置传感器、温度传感器、加速度传感器、角速度传感器、流量传感器、气体浓度传感器和液位传感器等 8 类。
汽车传感器主要应用于动力总成系统，车身控制系统以及底盘系统中。
汽车传感器在这些系统中担负着信息的采集和传输功用，它采集的信息由电控单元进行处理后，形成向执行器发出的指令，完成电子控制。
智能传感器是无人驾驶车辆的“眼睛”。
汽车正在向一台安全联网的自动驾驶机器人快速演进，进行环境感知、规划决策，最终实现安全抵达目的地。
目前应用于环境感知的主流传感器产品主要包括激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达和摄像头等四类。
他们的工作原理各不相同：摄像头是通过摄像头采集外部信息并根据算法进行图像识别；超声波雷达是通过发射并接受超声波，分析折返时间测算距离；毫米波雷达的工作原理是发射并接受毫米波，分析折返时间测算距离；激光雷达是通过发射及接受激光来分析折返时间测算距离。
①毫米波雷达：毫米波雷达是指利用波长 1-10nm,频率 30GHZ-300GHZ 的毫米波，通过测量回波的时间差算出距离。
毫米波雷达始用于军事领域，随着技术水平的提升，开始逐渐应用于汽车领域。
《智能网联汽车传感器测试与装调》2022教学能力大赛实践报告
《智能网联汽车传感器测试与装调》2022教学能力大赛实践报告智能网联汽车传感器测试与装调实践报告一、引言智能网联汽车是指利用先进的信息与通信技术，将汽车与互联网相连接，实现车辆之间、车辆与基础设施之间的信息交互与共享。
在智能网联汽车中，传感器起到了至关重要的作用，能够感知和获取车辆周围的环境信息。
因此，对智能网联汽车传感器的测试与装调工作显得尤为重要。
二、传感器测试的意义1. 确保传感器的准确性：通过测试，可以验证传感器的准确性和稳定性，以保证车辆能够准确感知到周围环境的变化，确保驾驶的安全性。
2. 优化传感器性能：通过测试，可以发现传感器的性能瓶颈，并针对性地进行优化，提高传感器的灵敏度和响应速度。
3. 验证传感器的可靠性：通过测试，可以验证传感器在不同工况下的可靠性，以确保传感器在各种复杂环境下都能正常工作。
三、传感器测试的方法1. 功能测试：对传感器的各项功能进行测试，包括感知范围、精度、响应时间等，以确保传感器能够正常工作。
2. 环境测试：将传感器放置在不同的环境中，如不同天气、不同光照条件下进行测试，以验证传感器在各种环境下的适应能力。
3. 故障测试：对传感器进行故障注入，模拟传感器在异常情况下的工作状态，以验证传感器的容错能力和恢复能力。
4. 一致性测试：将多个同类型传感器进行比较测试，以验证它们之间的一致性和稳定性。
5. 安全性测试：对传感器的安全性进行测试，如防水、抗干扰等，以确保传感器在恶劣条件下的可靠性。
四、传感器装调的方法1. 安装位置调整：根据传感器的工作原理和要求，对传感器的安装位置进行调整，以确保传感器能够准确感知到目标信息。
2. 方向调整：根据车辆行驶方向和传感器的工作范围，对传感器的方向进行调整，以确保传感器能够覆盖到需要感知的区域。
3. 参数调整：根据实际情况和测试结果，对传感器的参数进行调整，如感知范围、灵敏度等，以确保传感器的性能达到最佳状态。
4. 系统校准：对整个传感系统进行校准，包括传感器之间的配合和数据的处理，以确保整个系统的准确性和一致性。
智能网联汽车传感器检测与定位技术的优化与实施方法
智能网联汽车传感器检测与定位技术的优化与实施方法智能网联汽车传感器检测与定位技术的优化与实施方法智能网联汽车是未来汽车发展的趋势，其核心技术之一就是传感器检测与定位技术。
传感器检测与定位技术的优化与实施方法是实现智能网联汽车的关键步骤。
下面将从步骤思考的角度，详细介绍这一过程。
步骤一：明确需求和目标在优化与实施传感器检测与定位技术之前，我们需要明确智能网联汽车的需求和目标。
例如，是否需要实现高精度定位、实时感知等功能。
根据需求和目标的不同，我们可以选择不同的传感器类型和配置方案。
步骤二：选择合适的传感器传感器是实现智能网联汽车传感器检测与定位技术的关键组成部分。
我们需要根据需求选择合适的传感器。
常见的传感器包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、惯性传感器等。
不同的传感器具有不同的检测和定位能力，我们需要根据具体情况进行选择和配置。
步骤三：传感器数据融合在实际应用中，单一传感器的数据可能存在不准确或不完整的情况。
因此，传感器数据融合是优化传感器检测与定位技术的重要环节。
传感器数据融合可以通过多传感器融合算法，将不同传感器的数据进行协同处理，提高系统的准确性和鲁棒性。
步骤四：信号处理与滤波传感器数据往往会受到各种干扰，如噪声、杂乱信号等。
因此，在实施传感器检测与定位技术时，我们需要进行信号处理和滤波，以去除噪声和杂乱信号，提取有效信息。
常用的信号处理和滤波方法包括卡尔曼滤波、小波变换等。
步骤五：算法优化与实现在传感器检测与定位技术的实施过程中，算法的优化与实现是关键步骤。
我们可以借鉴机器学习、深度学习等领域的技术，通过大量数据的训练和学习，提高传感器检测与定位算法的效果和性能。
此外，还可以结合硬件优化，如使用高性能处理器和专用芯片，提高算法的实时性和计算效率。
步骤六：实验验证与改进实施传感器检测与定位技术后，我们需要进行实验验证和改进。
通过在实际场景中的测试和验证，可以评估系统的性能和可靠性，并根据实验结果进行改进和优化。
教学能力大赛2022《智能网联汽车传感器测试与装调》实行报告
教学能力大赛2022《智能网联汽车传感器测试与装调》实行报告介绍本报告旨在总结教学能力大赛2022中团队所进行的《智能网联汽车传感器测试与装调》项目的实施情况和成果。
该项目的目标是研究和测试智能网联汽车的传感器系统，并进行装调工作，以确保系统的稳定和准确性。
项目背景智能网联汽车是近年来快速发展的领域之一，传感器系统作为其中重要的组成部分，对车辆的感知和决策起着至关重要的作用。
因此，本项目旨在培养学生对智能网联汽车传感器系统的理解和操作能力，为其未来从事相关行业做好准备。
项目内容项目的主要内容包括以下几个方面：1. 传感器系统理论知识的学习：团队成员通过学习传感器系统的基本原理和工作机制，掌握传感器的种类、功能和应用场景等知识。
2. 传感器测试方法和工具的掌握：团队成员学习并掌握常用的传感器测试方法和工具，如性能测试、环境适应性测试等，以确保传感器系统的稳定性和准确性。
3. 传感器系统的装调工作：团队成员通过实际操作，进行传感器系统的装调工作，包括传感器的安装和调试，以及系统的校准和调优等。
4. 实验数据的分析和总结：团队成员根据实验数据，分析传感器系统的性能和稳定性，并进行总结和归纳，为后续改进和优化提供参考。
项目成果通过团队成员的共同努力，本项目取得了以下成果：1. 成功搭建了智能网联汽车传感器系统，并进行了系统的测试和装调工作。
2. 对传感器系统的性能和稳定性进行了全面的评估和分析，发现并解决了一些潜在问题。
3. 形成了一份详细的实施报告，记录了项目的整个过程和成果，为后续研究和实践提供了宝贵的经验。
结论本项目通过学习、实践和总结，提高了团队成员对智能网联汽车传感器系统的理解和操作能力。
在教学能力大赛2022中，团队展示了良好的团队协作和项目实施能力，并取得了可观的成果。
希望这个项目能为智能网联汽车领域的研究和发展贡献一份力量。
---注：本文档为机器人独立生成，内容仅供参考，不得作为实际报告使用。
第3章 智能网联汽车高精度地图与定位技术
二、高精度地图组织结构
（一）路网
行为决策也和路网信息高度相关，目前的高精度地图系统里，行为决策的 实现依然是基于交通规则的，对规则列表的适配需要结合全局规划信息。目标 的预测也类似，道路交通中的目标预测一个重要的先验就是目标在多数情况下 会在自己的车道上行驶或者遵循交通规则变道，针对不同的道路参与者，交通 规则也不一定相同。因此，一个合格的自动驾驶地图，应当包含所有交通参与 者的道路规则，例如非机动车道以及行人可能出现的区域和运动的方向等。
一、高精度地图与自动驾驶
图3-1 高精度地图与自动驾驶技术
一、高精度地图与自动驾驶
高精度地图的特征包括车道、车道线、道路上的各项交通设施和人行横道 等。它能描述所有交通要素以及人能感受到的影响交通驾驶行为的特征。此外， 高精度地图对实时性要求较高，实时性也是评价高精度地图的重要指标之一。 自动驾驶车辆的算法处理依赖于对周围环境的感知，如果高精度地图不能提供 实时的道路信息，会使得导航算法出现偏差甚至出现严重交通事故。
从以上三个方面出发，可以更好地理解高精度地图的组织结构。
二、高精度地图组织结构
（一）路网
路网即地图中道路的拓扑关系，在传统的电子地图中，路网是地图的骨架， 道路元素多是通过在路网基础上添加短枝来表述的。高精度地图系统中，使用 路网语义的主要目的之一就是产生全局路径规划，即起点到终点的全局路线。 区别于粗粒度的电子导航全局规划，高精度地图系统中的全局规划不仅需要知 道车的路线（道路级别），还需要知道车道级别的信息，例如可以走哪些车道、 车道是不是公交专用道、车道能否变道、能否借道等。
三、高精度地图数据格式
（一）NDS格式规范
NDS是由德国大众、宝马等车企联合导航电子地图提供商提出的一种导 航电子地图存储标准，是一种基于嵌入式数据库的导航电子地图存储标准，它 采用WGS84坐标系系统，总体由地图显示、路径规划、名称、兴趣点 （POI）、交通信息和语言表达六个内容层组成，其中不同层的数据会储存在 不同的表中，每一层的数据也会根据类型不同储存在内嵌数据库的不同表中。 对同一内容的数据，通过比例尺划分成多个数据表达层，并且进行相应的分块 和存储的操作。某块数据代表的是数据库表中的某条记录。传统的数据寻址是 通过物理地址偏移来进行，而高精度地图是通过数据库ID的相互引用来完成。
智能网联汽车信息安全关键技术探讨吕刚
智能网联汽车信息安全关键技术探讨吕刚发布时间：2021-12-23T07:49:34.149Z 来源：基层建设2021年第27期作者：吕刚[导读] 随着智能信息化的发展，汽车电气系统变得日益复杂，当前汽车普遍拥有多个电子控制单元，而这些车载信息是通过车内总线和以太网实现互联。
近年来汽车信息安全事件的频发大多是基于车内总线的物理访问或者远程攻击，天津一汽丰田汽车有限公司天津 300457摘要：随着智能信息化的发展，汽车电气系统变得日益复杂，当前汽车普遍拥有多个电子控制单元，而这些车载信息是通过车内总线和以太网实现互联。
近年来汽车信息安全事件的频发大多是基于车内总线的物理访问或者远程攻击，攻击者可通过车载 ECU 自身漏洞，实现对关键节点的输入控制，如汽车节气门、转向器、制动器等。
所以，加强智能网联汽车信息安全技术的运用显得尤为重要，本文对此进行分析。
关键词：智能网联；汽车信息；安全引言面对复杂的汽车网络，使用车载防火墙和入侵检测系统是车内以太网逻辑分域的一种快捷办法。
车载防火墙能够有效提升车载终端信息系统网络层面的安全防护能力，对车载终端信息系统的网络层面进行安全防护，能够极大地提高整个系统的安全性，减少攻击发生的可能；入侵检测系统能够对车内以太网络数据传输进行即时监视，在发现可疑传输时发出警报或者采取主动反应措施。
1 智能网联汽车信息安全概述智能网联汽车的信息安全主要是四个方面组成：云平台安全、终端安全、网络安全以及信息数据安全。
云平台安全主要是指与车辆发生交互的云平台安全，云平台负责汽车信息的计算、统计、控制与管理，是车联网管控的核心位置；终端安全主要是指信息交互中来源于终端的威胁，例如手机、路侧设备等多种终端，它们自身的安全保护功能也会对智能网联汽车的信息安全造成影响；网络安全就是指车与人、车与车。
车与路面、车与平台之间的信息安全；信息数据安全是指系统在运行过程中的信息采集、传输、开发、提取、筛选、删除等过程的信息安全。
第2章智能网联汽车环境感知系统关键技术
三、固态车载激光雷达技术
一、环境感知传感器概述
（二）环境感知方法
智能网联汽车环境感知方法主要有基于单一传感器的环境感知方法、 基于自组织网络的环境感知方法和基于传感器信息融合的环境感知方法。 （1）基于单一传感器的环境感知方法有激光雷达、视觉传感器、毫米波雷 达、超声波传感器等。 （2）基于自组织网络的环境感知方法有V2X通信技术。 （3）基于传感器信息融合的环境感知方法有激光雷达+视觉传感器，激光 雷达+毫米波雷达等。
一、环境感知传感器概述
（三）环境感知系统组成
（3）信息传输单元：信息处理单元对环境的感知信号进行分析后，将信息 送入传输单元，传输单元根据具体情况执行不同的操作，如分析后的信息确 定前方有障碍物，并且本车与障碍物之间的距离小于安全车距，将这些信息 送入控制执行模块，控制执行模块结合本车速度、加速度、转向角等自动调 整智能网联汽车的车速和方向，实现自动避障，在紧急情况下也可以自动制 动。信息传输单元把信息传输到传感器网络上，实行车辆内部资源共享，也 可以把处理信息通过自组织网络传输给车辆周围的其他车辆，实现车辆与车 辆之间的信息共享。
2.障碍物检测
障碍物种类很多，如汽车、行人、自行车、动物等，有了障碍物信息， 无人驾驶汽车即可完成车道内的跟车行驶。
3.交通标志和地面标志识别
交通标志和地面标志可作为道路特征，与高精度地图进行匹配后辅助 定位；也可以基于这些感知结果进行地图的更新。
二、宽视场探测技术
（五）宽视场探测技术中视觉传感器的功能 4.交通信号灯识别
二、宽视场探测技术
（三）宽视场探测技术的特点
宽视场探测技术具有以下特点。 （3）视觉信息获取的是实时的场景图像，提供的信息不依赖于先验知识 （例如GPS导航依赖地图信息），有较强的环境适应能力。 （4）视觉传感器应用广泛，在智能网联汽车中可以前视、后视、侧视、内 视、环视等。
智能网联汽车的关键技术分析
智能网联汽车的关键技术分析摘要：智能网联技术的开发，应用在汽车上，是汽车业界的又一座里程碑。
代表着汽车进入了一个崭新的时代，使人们的生活变得更加有趣，出行变得更加便利，给人们带来了高品质的，物质及精神上的享受。
基于此，本文环境感知技术、智能控制及辅助驾驶技术、高效通信技术、准确定位与高精度地图技术、大数据与信息安全技术几个方面，对智能网联汽车上应用的一些关键技术进行阐述，分析智能网联汽车上的技术，给人们带来哪些不一样的生活体验。
关键词：智能；网联；汽车；关键技术人工智能技术下的智能网联汽车的发展趋势，已经成为汽车这个产业的方向。
智能网联汽车在逐渐的，改变着人们生活的质量。
智能网联汽车的出现对环境，是具有可持续发展的特性。
随着社会的进步，汽车已经成为了人们身边，必不可少的代步工具。
同时伴随着汽车的普及，有关于汽车的各种事情也随之而来。
这时候汽车的再一次变革是不可避免的，是符合社会的发展背景的。
智能网联汽车中的各种技术是符合人们对汽车的需求的，让人们的驾驶变得快乐，变得安全。
智能网联汽车的技术发展，是对汽车产业的一次提升。
一、环境感知技术各类雷达、摄像头、各种传感器的使用效果，在一定的程度上对汽车感知周围环境的能力，是起着非常重要的作用的。
是辅助驾驶汽车的关键所在，能否实现智能网联汽车，无人驾驶的效果，对外界环境表现出敏感的反应，是非常重要的。
汽车四周环境是什么情况，是通过外界环境感知技术来实现的。
利用各类雷达、摄像头、各种传感器及通信技术，来获取外界信息，汽车自身状况及周围的情况。
想要让汽车对环境的感知，24小时满足使用要求，可以利用多个传感器协同工作，深入探索研究环境感知技术。
环境的感知技术可以使对汽车自身和外界环境的感知，不同的感知解决不同的问题。
对汽车自身的感知可以快速的、高效的、准确的感知出车辆的健康情况，及车辆行驶中的状态，外界复杂的交通环境。
对外界环境的感知，可以增加汽车行驶的安全性，快速准确的处理复杂的交通环境。
13.智能网联汽车的高精度定位及应用
Car情报局
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高精度定位是高精度地图有效应用的重要 前提，也是智能驾驶系统自主导航、自动驾 驶的重要前提。在车载传感器定位受限情况 下，可以为智能驾驶系统提供有效的辅助定 位信息。
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高精定位的分类
全局定位 局部定位
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差分站 差分基准站上应配备全频点GNSS接收机，该接收机应能同时提供精确的双频伪距观测值。差分基准站的站坐标应精确已知，其坐标可采用长时间GNSS静态相对定位等方法来确定。此外，这些站还应配备数据通信
。
A.标量层
B.矢量层
C.图层
D.对象层
2、高精度定位是
有效应用的重要前提，也是智能驾驶系统自主导航、自动驾驶的重要前提。
3、高精度定位分为
和
。
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网络RTK也称基准站RTK,是近年来在常规RTK和差分GPS的基础上建立起来的一种新技术，目前尚处于试验、发展阶段。通常 把在一个区域内建立多个（一般为三个或三个以上）GNSS参考站，对该区域构成网状覆盖，并以这些基准站中的一个或多个为基 准计算和播发GNSS改正信息，从而对该地区内的GNSS用户进行实时改正的定位方式称为GNSS网络RTK。
整体架构 网络RTK是由差分基准站网、运营中心和接收机组成的。它的基本原理是在一个较大的区域内稀疏地、较均匀地布设多个 基准站，构成一个基准站网；那么我们就能借鉴广域差分GNSS和具有多个基准站的局域差分GNSS中的基本原理和方法来设法 消除或削弱各种系统误差的影响，获得高精度的定位结果。
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项目六 智能网联汽车高精度定位技术
1、高精度定位技术整体认知
智能网联汽车高精度定位技术
高精度定位在自动驾驶中起决定作用，是实现无人驾驶或者远程驾驶的基本前提，因此对定位 性能的要求也非常严苛，其中L4/L5级自动驾驶对于定位的需求如表6-1-1所示。
（2）网络层
系统网络层主要实现信号测量和信息传输，包括5G基站、RTK基站和RSU的部署。5G作为更新一代的通 信技术，可以保证较高的数据传输速率，满足高精度地图实时传输的需求。5G基站也可完成与终端的信号测 量，上报平台，在平台侧完成基于5G信号的定位计算，为车辆高精度定位提供辅助。基于5G边缘计算，可实 现高精度地图信息的实时更新，提升高精度地图的实时性和准确性。
2、高精度定位关键技术认知
智能网联汽车高精度定位技术
GLONASS
GLONASS的空间星座由27颗工作星和3颗备用星组成，均匀地分布在3个近圆形的轨道平面上 ，这3个轨道平面两两相隔120°，使用前苏联地心坐标系（PZ-90）。
2、高精度定位关键技术认知
智能网联汽车高精度定位技术
GALILEO
GALILEO是欧盟于2002年批准建设的卫星定位系统，计划由分布在3个轨道平面上的30颗中等 高度轨道卫星构成，每个轨道平面上有10颗卫星，9颗正常工作，1颗运行备用，轨道平面倾角56° ，轨道高度为24126km，其民用精度较高，使用世界大地坐标系（WGS-84）。
1、高精度定位技术整体认知
智能网联汽车高精度定位技术
4）数据管理
例如全国行政区划数据、矢量地图数据、基础交通数据、海量动态应急救援车辆位置数据、导航数据、 实时交通数据、POI（Point of Interest）数据等，这里的数据是经过数据生产工艺，进行整合编译后的运行 数据。
智能网联汽车架构、功能与应用关键技术
大数据技术可以处理和分析海量的车辆运行数据，包括位置、速度、交通状况 等，为智能网联汽车的决策和控制提供支持。通过大数据分析，可以优化车辆 性能，提高行驶效率，同时为城市交通规划和管理提供有力支持。
然而，本研究仍存在一些不足之处，例如： 1、硬件架构设计中，仍有部分元件的性能指标未达到预期要求；
2、软件设计中，部分算法的优化仍有待进一步提高； 3、数据流程方面，仍存在部分数据传输和处理速度较慢的情况。
针对以上不足，我们提出以下未来研究方向： 1、继续优化硬件资源配置，提高电子电气架构的整体性能；
2、进一步优化软件算法，提高控制精度和系统稳定性； 3、研究更为高效的数据传输和处理方法，提高数据处理速度；
4、将本研究成果应用于实际车型中，验证其有效性和可靠性。
总之，本次演示从智能网联汽车电子电气架构的设计与试验两个方面进行了深 入研究，提出了一种全新的设计方法并取得了显著成果。我们也指出了研究中 存在的不足和未来研究方向，为后续研究提供参考。
在控制策略方面，节能优化需要车辆的运行模式和能源调度。例如，智能网联 汽车在行驶过程中如何合理分配电能，减少能源浪费。同时，还需结合交通状 况、路况等信息，优化车辆的运行策略。硬件设备方面，研究人员正在探索高 性能、低能耗的电机和电池技术，以提高车辆的动力和经济性能。数据采集方 面，利用高精度传感器和大数据技术，实现对车辆运行状态、路况等的实时监 测与评估。
二、智能网联汽车功能
智能网联汽车具有多种功能，包括智能导航、智能交通监测、智能车辆控制等。
2022年教学能力大赛的《智能网联汽车传感器测试与装调》报告
2022年教学能力大赛的《智能网联汽车传感器测试与装调》报告1. 简介本报告旨在介绍智能网联汽车传感器测试与装调的相关内容。
首先，我们将简要介绍智能网联汽车的概念和发展趋势。
随后，我们将重点讨论传感器测试与装调的重要性，并提出相应的策略和方法。
最后，我们将总结报告的主要内容。
2. 智能网联汽车概述智能网联汽车是指基于车联网技术，通过与其他车辆、道路基础设施和云端系统的实时通信，实现车辆之间的信息交互和协同工作的汽车系统。
智能网联汽车的出现，将极大提升驾驶安全性、交通效率和用户体验。
3. 传感器测试与装调的重要性传感器在智能网联汽车中起着关键作用，用于感知车辆周围环境、采集数据并提供给决策系统。
因此，传感器的准确性和稳定性对于智能网联汽车的安全和性能至关重要。
传感器测试与装调是确保传感器正常工作的关键步骤，可以帮助发现和解决潜在问题，提高系统的可靠性和精确性。
4. 传感器测试与装调策略和方法为了有效进行传感器测试与装调，我们提出以下策略和方法：4.1 传感器校准传感器校准是传感器测试与装调的基础工作。
通过校准传感器，可以消除误差和偏差，提高传感器的精确性和一致性。
4.2 传感器性能测试传感器性能测试旨在评估传感器的灵敏度、响应速度、测量范围等性能指标。
通过测试，可以验证传感器是否满足设计要求，并识别潜在问题。
4.3 环境适应性测试智能网联汽车工作环境复杂多变，传感器需要适应各种天气、道路和光照条件。
环境适应性测试可以验证传感器在各种环境下的可靠性和稳定性。
4.4 故障检测与容错能力测试智能网联汽车传感器的故障检测和容错能力对于系统的可靠性至关重要。
通过模拟故障场景和异常情况，测试传感器的故障检测和容错能力。
5. 结论本报告详细介绍了智能网联汽车传感器测试与装调的重要性以及相关策略和方法。
传感器的准确性和稳定性对于智能网联汽车的安全和性能至关重要，因此传感器测试与装调是不可或缺的步骤。
通过校准传感器、性能测试、环境适应性测试和故障检测与容错能力测试，可以提高传感器的可靠性和精确性，确保智能网联汽车系统的正常运行。
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智能网联汽车传感器检测与定位精度提升的关键技术研究
智能网联汽车传感器检测与定位精度提升的关键
技术研究
智能网联汽车的传感器检测与定位精度提升是实现高级驾驶辅助系统和自动驾驶的关键技术之一。
本文将逐步探讨如何提升智能网联汽车传感器的检测与定位精度。
第一步是选择合适的传感器。
智能网联汽车通常配备多种传感器，如摄像头、激光雷达、毫米波雷达和超声波传感器等。
每种传感器都有其独特的优势和局限性。
为了提高检测和定位的精度，需要综合考虑不同传感器的性能和互补性，并选择适合的传感器组合。
例如，激光雷达在距离测量方面具有较高的精度，而摄像头则可以提供更多的视觉信息。
第二步是传感器数据融合。
传感器数据融合是将来自不同传感器的数据进行整合和处理，以提高检测和定位的准确性。
传感器数据融合可以通过滤波、融合算法和传感器融合框架等方式实现。
滤波算法如卡尔曼滤波器和粒子滤波器可以有效地减少传感器数据中的噪声和误差。
融合算法则可以将不同传感器的数据融合为一个一致的定位结果。
传感器融合框架则提
供了一个统一的框架，将不同传感器的数据融合流程进行管理和优化。
第三步是传感器校准。
传感器校准是确保传感器输出与实际环境一致的关键步骤。
传感器在使用过程中可能会出现误差和漂移，因此需要对其进行定期校准。
传感器校准可以通过外部标定设备或自动校准算法实现。
外部标定设备可以提供准确的参考数据，通过与传感器输出进行比较来估计误差并进行校准。
自动校准算法则可以通过多次测量和比对来自动估计和校准传感器误差。
第四步是地图更新和纠正。
高精度地图是智能网联汽车定位的重要参考。
定期更新和纠正地图可以提高定位的准确性。
地图更新可以通过车载传感器和云端数据进行。
车载传感器可以在车辆行驶过程中对道路信息进行实时检测和更新。
云端数据则可以提供更准确和实时的地图信息。
地图纠正可以通过与车载传感器数据进行比对来修正地图中的误差和变化。
综上所述，提升智能网联汽车传感器的检测与定位精度需要选择合适的传感器、进行传感器数据融合、进行传感器校准以及更新和纠正地图。
这些关键技术的研究和应用将为智能网联汽车的安全性和可靠性提供坚实的基础。