智能车基础

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智能网联汽车基础(一)——基础概述

一、智能汽车汽车的环境感知、智能决策、自动控制以及协同控制等功能一般称为智能功能，具备智能功能的汽车称为智能汽车。

智能汽车配备了多种传感器，比如，摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等，实现对周围环境的自主感知，通过一系列传感器信息识别和决策操作，汽车按照预定控制算法的速度与预设定交通路线规划的寻径轨迹行驶。

二、网联汽车汽车的协同控制功能一般需要网联功能支持。

车辆利用通信技术实现与外界信息交互的功能称为网联功能，具备网联功能的汽车称为网联汽车。

网联汽车采用新一代移动通信技术，实现车辆位置信息、车速信息、外部信息等汽车信息之间的交互，并由控制器进行计算，通过决策模块计算后控制车辆按照预先设定的指令行驶，进一步增强汽车的智能化程度和自动驾驶能力。

GB/T《道路车辆网联车辆方法论第1部分通用信息》中描述了网联车辆如下文。

1.车辆系统满足车辆制造厂的规范要求，但是超出了道路车辆的物理范围，由道路车辆、外部接口、网联附件，以及通过外部接口产生的数据通信组成的车辆系统。

在描述中，同时给出了两个相关解释：①网联车辆可以没有网联附件(实现网联功能的车外系统)；②当通信对象为非网联附件(例如道路基础设施、其他交通参与者)时，网联车辆由道路车辆、外部接口，以及通过外部接口产生的数据通信组成，道路基础设施和其他交通参与者不属于网联车辆。

◆文/江苏周晓飞智能网联汽车基础(一)——基础概述2.网联车辆概念网联车辆是指能够实现车辆功能的所有技术部件，包括配置此功能所需的车载和车外数据以及系统。

因此，网联车辆也包括外部接口，图1所示为网联车辆的整体概念和代表性接口。

①由于道路车辆是网联车辆的一部分，因此，网联车辆的一些接口同时也是道路车辆的物理接口。

②网络服务接口是网联车辆的代表性外部接口之一，网络服务通过网络服务接口实现网联车辆与服务器的交互，服务提供商管理的服务器不属于网联车辆，第三方可以通过该服务器进行通信。

三、智能网联汽车1.智能网联汽车定义与传统汽车相比较，智能网联汽车是功能上的体现，新能源1-红色表示物理连接接口；2-蓝色表示网络服务接口；3-黄色表示无线实时通信接口；4-灰色表示所有接口或网联车辆的所有其他接口(此类接口无标准化要求)。

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

智能网联汽车技术基础习题解答

课后习题：第一章1、智能网络汽车是如何定义的？答：智能网联汽车( Intelligent and Connected Vehicle，ICV) 是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，融合车联网、5G和V2X 等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，并逐渐具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，且可实现安全、高效、舒适、节能行驶，最终实现无人驾驶目标的新一代汽车2、我国将汽车自动驾驶分成几个级别？答：0级应急辅助、1级部分驾驶辅助、2级组合驾驶辅助、3级有条件自动驾驶、4级高度自动驾驶、5级完全自动驾驶3、智能网络汽车包括哪些关键技术？答：从功能角度上,智能网联汽车包括环境感知系统、定位导航系统、路径规划系统、运动控制系统、先进辅助驾驶系统、无线通信和车载网络系统等。

从技术角度上,智能网联汽车由环境感知层、智能决策层、控制和执行层组成。

第二章1.我国发展车联网的优势体现在哪几方面?答：（1）中国汽车市场规模全球第一，汽车网联及智能服务要求的逐渐提高为我国车联网产业的规模化发展提供了机遇；（2）互联网和通信行业的技术能力和服务经验为我国车联网普及奠定了坚实的基础；（3）国家政府的大力支持。

2.车联网的基本框架包括哪几部分?各自的作用是什么?答：（1）主要包括车载系统、路侧系统和通信系统。

（2）车载设备子系统主要包括车载传感器、处理器，实现环境信息的获取和处理。

路侧设备子系统主要包括路侧传感器、边缘服务器和远端服务器，采集道路上交通参与者的状态信息。

通信子系统：由车载通信模块、移动通信基站、路侧通信模块以及其他通信设施构成，实现车、路、云三端之间的信息传递。

3.C-V2X相比于DSRC有什么优势?答：（1）覆盖范围更广，DSRC技术限于短距离信息传输，而C-V2X 长短程均可覆盖；（2）技术性能更好，DSRC技术当网络拥塞时，可靠性较低，而C-V2X在网络拥塞时可利用公网进行调度；（3）C-V2X 相比于DSRC成本更低。

智能汽车基础地图标准体系建设指南(2023版)

智能汽车基础地图标准体系建设指南（2023版）2023年3月目录前言 (1)一、总体要求 (2)（一）指导思想 (2)（二）基本原则 (2)（三）建设目标 (4)二、建设内容 (5)（一）体系框架 (5)（二）体系内容 (7)三、组织实施 (12)（一）加快标准研制 (12)（二）加速体系更新 (12)（三）加大宣贯实施 (13)（四）加强交流合作 (13)附录智能汽车基础地图标准体系表 (12)前言为贯彻落实《中华人民共和国测绘法》《国务院关于开展营商环境创新试点工作的意见》（国发〔2021〕24号）、《智能汽车创新发展战略》（发改产业〔2020〕202号）、《关于促进智能网联汽车发展维护测绘地理信息安全的通知》（自然资规〔2022〕1号）等要求，加强智能汽车基础地图标准规范的顶层设计，全面推动智能汽车基础地图标准体系制定与产业健康有序发展，自然资源部组织编制了《智能汽车基础地图标准体系建设指南（2023版）》（以下简称《建设指南》），用于指导相关标准研制。

《建设指南》主要从基础通用、生产更新、应用服务、质量检测和安全管理等方面，对智能汽车基础地图标准化提出原则性指导意见，推动智能汽车基础地图及地理信息与汽车、信息通信、电子、交通运输、信息安全、密码等行业领域协同发展，逐步形成适应我国技术和产业发展需要的智能汽车基础地图标准体系。

一、总体要求（一）指导思想以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻落实总体国家安全观，准确把握发展智能汽车产业和维护国家安全的关系，从国家层面建立统一、完整、规范的智能汽车基础地图标准体系，更好推动智能汽车基础地图技术创新发展和产业转型升级，为我国智能汽车基础地图安全合规应用，以及智能汽车产业健康有序发展提供规范指导与基础支撑。

（二）基本原则1.立足国情，需求牵引。

结合我国智能汽车基础地图技术和产业发展的现状及特点，立足总体国家安全观，明确智能汽车基础地图数据与车载单元、路侧单元和云平台等车路云协同应用场景中的需求瓶颈，形成一系列既符合国家地理信息安全有关规定又满足智能汽车基础地图深度应用需求的技术标准，发挥自然资源部门在地理信息领域政策制定、地图质量规范管理等方面的主导优势，推动我国智能汽车创新发展战略落地落实。

智能网联汽车基础总结汇报

智能网联汽车基础总结汇报智能网联汽车是近年来兴起的一项重要技术，它将人工智能和互联网技术应用到汽车领域，实现车辆之间、车辆与基础设施之间以及车辆与用户之间的互联互通。

本文将对智能网联汽车的基础知识进行总结汇报，主要包括智能网联汽车技术的应用领域、核心技术和未来发展前景等方面。

一、智能网联汽车技术的应用领域智能网联汽车技术的应用领域广泛，涉及交通安全、出行服务、能源管理和环境保护等方面。

在交通安全方面，智能网联汽车能够实现车辆之间的信息共享和协同行驶，提高交通的流畅性和安全性；在出行服务方面，智能网联汽车能够提供智能导航、停车辅助和预约服务等，为用户提供更便捷的出行体验；在能源管理方面，智能网联汽车能够实现车辆与电网的互联互通，优化能源利用效率；在环境保护方面，智能网联汽车能够通过智能路况识别和车辆管理，减少尾气排放和交通拥堵。

二、智能网联汽车的核心技术智能网联汽车的核心技术包括感知与感知融合、通信与互联、决策与规划、控制与执行四个方面。

感知与感知融合是指通过传感器获取车辆周围的信息，并将不同传感器获取的信息进行融合处理，以获得更准确的环境信息。

常用的传感器包括摄像头、雷达和激光雷达等。

通信与互联是指车辆之间、车辆与基础设施之间以及车辆与用户之间通过无线通信网络进行信息交互。

这种通信技术可以实现车辆之间的信息共享和协同行驶。

决策与规划是指智能网联汽车根据感知到的环境信息和用户需求，制定最优化的行驶策略和路径规划。

这需要利用人工智能算法和数据挖掘技术，对大量的数据进行分析和处理。

控制与执行是指智能网联汽车根据决策与规划的结果，通过车辆的动力系统和操控系统来实施行驶动作。

同时，还需要对车辆的动力系统和操控系统进行控制和管理，以实现车辆的主动安全和动力优化。

三、智能网联汽车的未来发展前景智能网联汽车在智能化发展的大背景下已经成为汽车行业的趋势。

未来，智能网联汽车将会进一步发展壮大，成为人们出行的重要方式。

智能车入门知识资料

总结词
无人驾驶公交系统是智能车技术在公共交通领域的重要应用，旨在提高公共交通的效率和安全性。
VS
详细描述
无人驾驶公交系统采用先进的传感器、导航系统和人工智能技术，能够实时感知周围环境，自动规划最佳路线，并实现自主换道、避障、超车等功能。这种系统可以显著提高公共交通的效率和安全性，减少交通事故，并改善城市交通拥堵问题。
近年来，随着技术的快速发展，智能车逐渐成为汽车产业的重要发展方向。
02
智能车的硬件系统
智能车的传感器
激光雷达
毫米波雷达
激光雷达通过发射激光束并测量反射回来的时间，可以获取周围环境的详细信息，例如距离、形状和移动速度。
毫米波雷达使用毫米波频率来探测目标，具有较远的探测距离和较好的穿透能力，适用于在恶劣天气或夜间环境。
THANK YOU.
01
信息娱乐系统
如音频播放器、导航仪、语音助手等，提供丰富的娱乐和信息服务。
02
自动驾驶功能
如自适应巡航、自动泊车、车道保持等，提高驾驶安全性和舒适性。
03
车联网功能
实现车辆与车辆、车辆与道路基础设施之间的信息交互，提高交通效
率与安全性。
04
智能车的未来趋势
5G技术在智能车的应用
1
5G技术为智能车辆提供更高效和安全的数据传
智能车的分类
智能车可以根据其技术水平和应用场景，分为不同类型，例如L1-L5级自动驾驶汽车。
L1级为辅助驾驶，L2级为部分自动驾驶，L3级为有条件自动驾驶，L4级为高度自动驾驶，L5级为完全自动驾驶。
智能车的发展历程
智能车的发展经历了多个阶段，从最早的辅助驾驶，到部分自动驾驶，再到高度和完全自动驾驶。

智能车辆技术手册

智能车辆技术手册智能车辆技术手册是一本涵盖智能车辆相关技术的详细指南，旨在帮助读者了解智能车辆的工作原理、性能特点及相关领域的最新进展。

本手册将对智能车辆的感知、决策和控制等方面进行全面而深入的介绍，通过结合实际案例和技术规范，使读者能够系统地掌握智能车辆的核心技术和应用。

I. 感知技术感知技术是智能车辆的基础，主要用于收集、处理和理解车辆周围环境的信息。

在这一部分，我们将介绍以下关键技术：1. 传感器技术：包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器的原理和应用；2. 视觉感知：介绍计算机视觉和深度学习在车辆环境感知中的应用；3. 定位与导航：包括全球卫星导航系统（GNSS）、惯性导航系统（INS）和地图匹配等技术的原理；4. 高精度地图：介绍如何建立、更新和使用高精度地图以提供定位和导航的支持。

II. 决策与规划决策与规划是智能车辆实现自主导航和行为决策的关键技术。

本节将重点介绍以下内容：1. 路径规划：介绍常用的路径规划算法，如A*算法、Dijkstra算法等；2. 运动规划：包括动态运动规划和静态运动规划的方法和应用；3. 行为决策：介绍基于规则、基于模型和基于学习的行为决策方法，并讨论不同场景下的决策策略。

III. 智能车辆控制智能车辆控制是将决策结果转化为具体车辆动作的技术环节。

我们将探讨以下内容：1. 车辆动力学模型：介绍车辆动力学的基本原理，并提供实际车辆动力学模型的参数；2. 车辆操控系统：涵盖转向、制动和加速等方面的车辆操控技术；3. 车辆稳定控制：包括车身稳定性控制、防侧滑控制和防翻滚控制等技术。

IV. 智能车辆通信智能车辆通信是实现车辆之间和车辆与基础设施之间信息交互的重要手段。

本节将介绍以下内容：1. 车辆间通信技术：包括车辆自组网（VANET）和车载通信系统等技术的原理和应用；2. 车辆与基础设施通信技术：介绍车路协同系统和车辆与智能交通系统（ITS）的通信方式。

V. 智能车辆安全与法规智能车辆技术的快速发展也带来了一系列的安全和法规问题。

智能车辆控制基础第一章智能车辆控制理论基础

2.时间响应的组成对于一个n阶系统,其微分方程为
零状态响应项: 零输入响应项: 系统时间响应可表示为在控制中若无特殊说明,通常所述时间响应仅指零状态响应。
1.4.2 频率响应特性
1.频率响应与频率特性频率响应:线性定常系统对谐波输入的稳态响应称为频率响应,如图1-48所示。
图1-48 频率响应图
服务平台,而基础编程能力是智能车辆控制系统的基础,放在这里是为了更清楚地说明这是基础,智能车辆控制系统的学习建立在此基础上。
图1-2 智能车辆整体框架
1.1.3 控制系统开发流程
智能车辆控制系统开发流程,一般在整体设计完成后,再逐步展开控制对象的研发。基于V模型建立的广义软件开发流程。从系统设计、控制系统设计、ECU开发、控制系统验证、系
图1-22 闭环系统框图
1.3 控制系统数学模型
1.3.1 系统的微分方程
例1 图1-24所示为悬架系统m-c-k,写出其微分方程。
图1-24 悬架系统模型
解 1)确定:系统输入f(t),系统输出x(t)。 2)根据牛顿第二定律列写原始微分方程:
3)整理:
列写微分方程的一般方法: 1)确定系统的输入量和输出量。注意:输入量包括给定输入量和扰动量。 2)按信息传递顺序,从系统输入端出发,根据各变量所遵循的物理定律,列写系统中各环节动态微分方程。注意:负载效应,非线性项的线性化。 3)消除中间变量,得到只包含输入量和输出量的微分方程。 4)整理微分方程。输出的有关项放在方程左侧,输入的有关项放在方程右侧,各阶导数项降阶排列, 有
在写微分方程时,掌握组成系统的各个元件或环节所遵循的有关定律非常关键,常见元件的物理定律见表1-1。
1.3.2 系统的传递函数及其框图

智能车入门知识资料

缺乏统一的标准
智能车的标准和平台兼容性挑战
THANK YOU.
谢谢您的观看
自动驾驶技术
自动驾驶技术是智能车的核心技术，未来将持续发展和应用，包括更高级别的自动驾驶技术，如完全自动驾驶和无人驾驶。
人工智能技术
人工智能技术在智能车中起到重要作用，未来将应用更多的人工智能算法和模型，实现更高级别的自动驾驶和车辆行为预测。
智能车的技术发展趋势
智能车将推动共享出行服务的快速发展，提供更高效、便捷、舒适的出行方式，降低城市交通压力。
智能车与普通汽车区别
智能车的定义
自动驾驶汽车是一种完全依靠智能化技术实现自动驾驶的汽车，无需驾驶员参与。
智能车的种类
自动驾驶汽车
辅助驾驶汽车主要依赖驾驶员的驾驶技能，通过智能化技术辅助驾驶员完成部分驾驶任务。
辅助驾驶汽车
无人驾驶汽车是一种完全依靠智能化技术实现自动驾驶，无需驾驶员参与的汽车。
无人驾驶汽车
02
01
智能车应符合国家相关安全标准的规定，如国家标准GB/T 38892-2020《车载智能网联设备通用技术条件》。
智能车的安全标准
国家标准
智能车还应符合国际相关标准，如ISO 26262《道路车辆功能安全》。
国际标准
各企业也会制定自己的企业标准，以确保产品的安全性能达到更高的水平。
企业标准
实验室检测
智能车的导航系统
04
智能车的安全性能
智能车需要具备优秀的操控稳定性和行驶平顺性，以保障乘员的安全。
车辆稳定性
碰撞保护
防撞预警系统
智能车的碰撞保护系统应能够有效减少碰撞对乘员的伤害，如配备安全气囊、预张紧安全带等。
智能车的防撞预警系统应能够及时发现潜在的碰撞风险，并采取相应的预警措施。

智能网联汽车基础知识

智能网联汽车概论
第1章智能网联汽车基础知识第2章智能网联汽车环境感知系统第3章智能网联汽车无线通信系统第4章智能网联汽车网络系统第5章智能网联汽车导航定位系统第6章智能网联汽车先进驾驶辅助系统练习与实训
第1页
第1章智能网联汽车基础知识
1.1 智能网联汽车的定义与分级 1.2 智能网联汽车的体系结构 1.3 智能网联汽车的关键技术和发展趋势 1.4 我国智能网联汽车的发展规划
练习与实训
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练习与实训
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练习与实训
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练习与实训
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练习与实训
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谢谢！
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1.1.1 智能网联汽车的定义——智能汽车
➢奔驰2019款E 260 L运动型4MATIC轿车，配置了盲区监测系统、车道偏离预警系统、车道保持辅助系统、驾驶员疲劳预警系统、自适应巡航控制系统、自动泊车辅助系统等，属于智能化程度较高的智能汽车
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1.1.1 智能网联汽车的定义——智能汽车
自动驾驶汽车至少包括自适应巡航控制系统、车道保持辅助系统、自动制动辅助系统、自动泊车辅助系统，比较高级的车型还应该配备交通拥堵辅助系统
2021/4/13
1.1.1 智能网联汽车的定义——自动驾驶汽车
天籁2019款2.0T XV AD1智能领航版轿车配备了并线辅助系统、车道偏离预警系统、车道保持辅助系统、自动制动辅助系统、驾驶员疲劳预警系统、全速自适应巡航控制系统、自动泊车辅助系统等，属于L2级的自动驾驶汽车
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1.1.1 智能网联汽车的定义——网联汽车
网联汽车是指基于通信互联建立车与车之间的连接，车与网络中心和智能交通系统等服务中心的连接，甚至是车与住宅、办公室以及一些公共基础设施的连接，也就是可以实现车内网络与车外网络之间的信息交互，全面解决人—车—外部环境之间的信息交流问题

智能汽车设计基础硬

2.1.2 图像传感器
图2.5 摄像头视频信号Fra bibliotek图像传感器
通常，摄像头产品说明上会给出有效像素和分辨率，但通常不会具体介绍视频信号行的持续时间、行消隐脉冲的持续时间等参数，而这些参数又关系到图像采样的时序控制。因此需要设计软、硬件方法对这些参数进行实际测量。表2.1给出了常见的1/3 OmniVision CMOS摄像头的时序参数，以供参考。
2.1 传感器系统
图2.1 传感器组成方框图
图2.1 传感器组成方框图
2.1 传感器系统
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智能汽车设计中涉及到的传感器主要有三种：光电式传感器、图像传感器和测速传感器。
2.1.1 光电式传感器
光电式传感器是利用光电器件把光信号转换成电信号的装置。光电式传感器工作时，先将被测量转换为光量的变化，然后通过光电器件再把光量的变化转换为相应的电量变化，从而实现非电量的测量。光电式传感器的核心（敏感元件）是光电器件，光电器件的基础是光电效应。
2.1 传感器系统
通常，传感器由敏感元件和转换元件组成。敏感元件能够随着被测量的变化而引起某种易被测量的信号的变化，而转换元件则将敏感元件感受或响应的被测量转换成适于传输或测量的电信号部分，具体的电量形式取决于敏感元件的原理。除此之外，由于转换元件的输出信号一般都很微弱，为方便传输、转换、处理及显示，通常有信号调理转换电路、辅助电路等，将转换元件输出的电信号进行放大或运算调制。因此，传感器的组成通常包括敏感元件、转换元件、信号调理转换电路和辅助电路，如图2.1所示。随着半导体器件与集成技术的发展，传感器的信号调理转换电路与敏感元件、转换元件等一起集成在同一芯片上，安装在传感器的壳体里。
2.1.1 光电式传感器

智能交通基础设施包含哪些方面

智能交通基础设施包含哪些方面智能交通基础设施主要包括以下几个方面：一、数据采集系统：交通监控摄像头：用于实时捕捉和记录道路、路口的交通流量、速度以及违规行为。

传感器网络：包括但不限于雷达检测器、视频分析设备、地磁感应器、微波车辆检测器、光纤传感技术等，用于获取车辆数量、行驶速度、占用率等信息。

GPS定位与车载信息系统：通过GPS或其他卫星导航系统收集车辆的位置、速度及行驶状态信息。

二、通信网络与传输设施：无线通信设施（如5G、V2X）：实现车与车（Vehicle-to-Vehicle, V2V）、车与路侧单元（Vehicle-to-Infrastructure, V2I）、车与行人（Vehicle-to-Pedestrian, V2P）之间的实时交互，支持自动驾驶车辆的运行。

有线通信网络：用于传输交通管理中心与其他节点间的大量数据和控制信号。

三、智能交通信号控制系统：自适应信号控制系统：根据实时交通流量自动调整信号灯配时方案，优化路口通行效率。

绿波带协调控制系统：多个交叉口间信号灯协同工作，形成连续的绿波通行效果。

四、电子收费系统：ETC不停车收费系统：在高速公路上使用RFID等技术实现快速、无接触式的车辆缴费服务。

城市道路多模式收费系统：包括基于车牌识别的电子收费、路边咪表自助付费、手机支付等多种形式的智能收费方式。

五、智慧停车管理系统：智能停车诱导系统：提供车位查询、预订、导航功能，并反馈停车场剩余车位信息。

自动化停车设施：包括自动化立体车库、机器人泊车系统等，提高停车空间利用率。

六、公共交通智能化设施：公交信号优先系统：为公交车提供优先通行权，减少公交出行时间。

公共交通信息发布平台：实时发布公交到站信息、线路调整通知等。

七、新能源汽车充电设施：智能充电网络：包含充电桩及其管理系统，能够实现远程监控、预约充电、负荷调度等功能。

八、道路环境感知与照明设施：路面状况监测系统：用于探测路面湿滑、结冰、破损等情况，保障行车安全。

智能汽车五大基础平台

Base Computing Platform Company
高精度地图
National Control
Tier1.5
系统软件 OS
功能软件 Basic Func.
异构分布硬件架构 Hardware
云端安全监管
5G/LTE/V2X
协同管控
环境信息上报路况广播
地图同步
回传更新
通信身份认证与加密
Base Terminal
终
端
基
信息数据融合和分包
础
平
数据路由与命令转发
台
车与环境数据采集
云
车
控
载
命
操
令
作
响
系
应
统
车辆信息行驶记录
人
V2X和车机
载通信
交
互
整车安全
实时路况
防护
高精地图载体
定位与传感器
智能汽车五大基础平台
智能汽车五大基础平台 Five ICV Base Platforms
云控基础平台 Base Cloud Control
高精度地图基础平台 Base HAD Map
云计算与大数据标准化数据互联
车路协同管控
行车监国家监
控
管中心
环境信息监控
V2X
地图数据库
动态地图
静态地图
信息安全基础平台 Base Cyber Security
局部边缘计算平台
Edge Cloud Computing Platform
车端车载智能计算平台
Vehicle Terminal Intelligent
Computing Platform

智能小车知识点总结

智能小车知识点总结智能小车是一种搭载各种传感器与智能控制系统的车辆，能够根据环境变化自主决策行驶路线、避开障碍物或者执行特定任务。

智能小车是人工智能和自动驾驶技术的典型应用，正在日益广泛地应用于工业生产、物流运输、城市交通等领域。

本文将从传感器技术、智能控制系统、自主决策算法和应用场景等方面对智能小车的知识点进行总结。

一、传感器技术1. 激光雷达传感器激光雷达传感器是智能小车中常用的环境感知传感器，能够通过发射激光束来扫描周围环境并测量出周围物体的距离和方位。

激光雷达传感器具有高精度和高分辨率的优点，对于小车的障碍物检测、定位和导航等方面具有重要作用。

2. 摄像头传感器摄像头传感器能够拍摄周围环境的图像和视频，通过图像处理算法可以实现对环境中的物体、路标和道路等信息的识别和分析。

摄像头传感器是智能小车视觉感知的主要手段，可以实现环境感知、行人识别、交通信号识别等功能。

3. 超声波传感器超声波传感器能够发射超声波并接收回波，通过测量回波的时间和幅度来计算出周围物体的距离和方位。

超声波传感器广泛应用于智能小车中的障碍物检测和避障功能，能够实现对靠近物体和障碍物的检测和预警。

4. 惯性测量单元（IMU）惯性测量单元是一种集成了加速度计、陀螺仪和磁力计等传感器的设备，能够实时监测车辆的加速度、角速度和方向等动态信息，是实现车辆姿态控制和运动状态估计的重要传感器。

5. GPS导航系统GPS导航系统是一种基于卫星定位的导航系统，能够为智能小车提供精确的位置信息和导航指引，实现车辆的定位、路径规划和导航功能。

GPS导航系统是智能小车定位和导航的重要组成部分，能够为交通运输、环境监测等领域提供精准的位置服务。

二、智能控制系统1. 单片机控制单片机是智能小车中常用的控制芯片，能够实现对各种传感器和执行器的实时采集和控制，是实现车辆自动化控制和智能决策的重要硬件平台。

2. 嵌入式系统嵌入式系统是一种集成了处理器、存储器、通信接口和实时操作系统等功能的专用计算设备，能够实现智能小车的运动控制、感知处理和决策执行等功能。

智能车入门PPT课件

第15页/共86页
智能汽车电源研究
• 目前，车载动力电源的弊端是容量偏小、功率较低、持续稳定工作时间短，国内外不少学者对此进行了大量研究，智能汽车作为新一代汽车的代表，为应对日益严重的环境问题，必须采用电能作为动力。但至目前为止，智能汽车动力电源仍是一个有待突破的技术关键。
第16页/共86页
1.2 国外智能汽车设计竞赛
第12页/共86页
智能汽车的信息采集与处理技术
• 汽车在行驶过程中，必须得到的信息包括车辆自身状况的信息、道路信息、近邻行驶汽车的信息及导航定位信息等。这些信息一般被外界噪声所干扰，如何精确、实时、有效地采集到这些信息，并进行处理，需要特别研究。
第13页/共86页
智能汽车控制策略的设计
• 目前，在智能控制领域内，已经提出了模糊控制理论、神经控制理论、专家控制理论、分层递阶控制理论等智能控制方案。所有这些智能控制策略，其核心思想就是模仿人的思维和行动，去完成或部分完成只有人类专家才能完成的控制任务。设计一个“类人”的汽车控制器，是智能汽车控制策略研究中的终极方案。但由于汽车驾驶任务的复杂性，研究设计这种汽车智能控制器的任务是十分艰巨的。
第14页/共86页
智能汽车导驶定位技术
• 智能汽车作为一种自动或半自动交通工具系统，如何选择交通路线、如何识别道路、如何精确实时地确定自己的地理位置、如何记录自己的行车路线等问题，是当前研究的技术热点，而数字导驶技术就是解决这些问题的综合方案。从硬件上讲，车载计算机、控制器、显示器、数字地图、定位系统是必不可少的。车辆数字导驶技术研究已经取得了一些结果，但是要完全彻底地解决问题，还需要做很多研究。
第18页/共86页
1.2.1 美国智能汽车大赛
• 这次智能汽车比赛的目标是对未来科学家的激励。大学、企业和发明家们期望制造出通过洛杉矶和拉斯维加斯间荒地、行程100 mile（160 km）的自我控制汽车。

智能车辆工程专业基础设置

智能车辆工程专业基础设置1. 课程介绍智能车辆工程专业基础设置旨在为学生提供智能车辆工程领域的基础知识和技能，使他们具备分析、设计和开发智能车辆系统的能力。

本课程包括基础理论、实践操作和项目设计三个部分，通过理论与实践相结合的教学方式，培养学生的综合应用能力和创新思维。

2. 课程内容2.1 基础理论•智能车辆概述：介绍智能车辆的基本概念、发展历程和应用领域。

•自动驾驶技术：了解自动驾驶技术的原理、分类和应用。

•感知与识别：学习智能车辆感知环境并对其进行识别和定位的方法。

•控制与决策：掌握车辆控制算法和智能决策方法，实现车辆自主行驶和规划路径。

•人机交互与智能交通系统：了解智能车辆与智能交通系统的交互方式和技术。

2.2 实践操作•智能车辆硬件平台搭建：学习如何选择和搭建智能车辆硬件平台。

•传感器数据采集与处理：掌握智能车辆传感器的使用方法和数据处理技术。

•算法实现和调试：基于所学理论，实现智能车辆的感知、决策和控制算法，并对其进行调试。

•系统集成和测试：将所学的各项技术进行整合，并对智能车辆系统进行测试和评估。

2.3 项目设计•小型智能车辆设计：根据实际需求，设计并制作一辆小型智能车辆。

•智能车辆功能实现：实现智能车辆的基本功能，如避障、自动寻路等。

•创新项目设计：结合所学的智能车辆技术，自行设计并实现一个创新项目。

3. 学习目标通过学习智能车辆工程专业基础设置，学生将能够： - 理解智能车辆的基本概念和工作原理； - 掌握智能车辆感知、决策和控制的基本算法； - 能够选择合适的硬件平台，搭建智能车辆系统； - 具备智能车辆项目设计和开发的能力； - 培养创新思维和解决问题的能力。

4. 考核与评价•平时成绩：包括课堂参与、作业完成情况等。

•实验报告：根据实践操作和项目设计部分的完成情况，撰写实验报告。

•期末考试：对基础理论的掌握程度进行考核。

5. 参考教材•《智能车辆技术基础》（李华等，清华大学出版社）•《智能车辆导论》（张明贵等，机械工业出版社）以上是智能车辆工程专业基础设置的基本信息，通过本课程的学习，学生将对智能车辆的原理、技术和应用有更深入的了解，并具备独立进行智能车辆项目设计和开发的能力。

智能车辆工程专业导论

智能车辆工程专业导论1. 什么是智能车辆工程？嘿，朋友们！今天咱们聊聊一个超级酷的话题——智能车辆工程。

听起来是不是有点高大上？其实，它就是把汽车和高科技结合起来，让我们的出行更加便捷、安全。

想象一下，你坐在车里，车子自己就能开，路上遇到红灯也不急，它自动停下，就像你在跟个老朋友聊天一样，轻松自在。

这可不是科幻电影里的情节，而是现实中正在发生的事情！1.1 智能车辆的基本概念首先，咱们得搞清楚什么是智能车辆。

简单来说，就是那些能通过技术实现自动驾驶、智能导航、甚至跟其他车辆沟通的车。

你知道吗？这玩意儿可厉害了，能通过各种传感器收集路况信息，像个听话的小助手一样，帮你规划最佳路线。

想想，如果你再也不用担心堵车、找不到停车位，那日子得多美好啊！1.2 智能车辆的技术基础接下来，咱们得聊聊这些车是怎么做到的。

智能车辆背后可有一堆高科技的支持，比如雷达、激光传感器和摄像头。

这些设备就像汽车的“眼睛”和“耳朵”，时刻观察周围的环境。

然后，它们通过强大的计算机系统来分析信息，做出决策。

就像你出门前会想今天穿什么、带什么一样，智能车也在为每一个行程做准备。

2. 智能车辆的应用前景哎，你知道吗，智能车辆的前景简直美得像朵花！随着科技的发展，越来越多的公司投入到这领域，比如特斯拉、百度和谷歌。

他们就像在赛场上拼命竞争，争取成为最优秀的选手。

未来，我们可能会看到更多自动驾驶的出租车、公交车，甚至是货运车，这可为我们的生活带来极大的便利。

2.1 安全性提升说到安全，智能车辆可是有大招。

通过实时监测和分析数据，它们能提前预测可能的危险，像个贴心的保镖一样保护你。

想象一下，你在车里闭目养神，车子却能自己避开突如其来的障碍物，这种感觉简直棒极了！这就意味着事故率会降低，咱们的出行会更安心。

2.2 节能环保而且，智能车辆还能帮助我们实现环保目标。

通过优化行驶路线和减少燃料消耗，它们能有效降低碳排放。

这对于咱们的地球来说，简直是雪中送炭。

智能车辆控制基础第四章车辆垂向及综合运动控制

图4-8 控制策略分类框图
4.2 车辆防侧翻控制
4.2.1 影响车辆侧翻的参数
图4-16 影响车辆侧翻的参数
(图中:CGu为簧下质量重心,CGs为簧上质量重心。)
4.2.2 车辆防侧翻系统控制
防侧翻系统控制不仅考虑垂向控制,也引入了转向和制动控制,实际上是车辆的横向、纵向和垂向的综合控制,如图4-17所示。在控制过程中当车辆处于侧翻临界点以内,也就是意味着只要|R|在阈值之内,紧急制动控制和紧急转向控制就不会被激活,其中阈值取侧翻系数R的最大值。当|R|临近阈值时,即当汽车有侧翻趋势时,从式(4-36)可以看到,要想减小侧翻的风险,必须减小侧翻加速度, 而车辆在稳态转弯时的横向加速度ay,s=ρυ2,其中ρ为轨道曲率。所以减小侧翻加速度则可以通过减小转向曲率ρ或车速υ来实现。此时紧急制动系统启动,通过给制动力fx,d来减小车辆的速度,同时转向控制系统也启动,它的作用是调节曲率ρ(如适当减小转弯半径)从而减小R值,来实现防侧翻系统控制。
式中,n为空间频率;n0=0.1m-1为参考空间频率;Gq(n0)为路面不平度系数;w为频率指数,通常取值为2。车辆行驶时不仅需要考虑路面不平度,还要考虑车速带来的影响,因此需要使用时间频率来代
替空间频率。
使用u表示车速,则空间频率n和时间频率f之间的关系,可以表为则可将式(4-26)改写为时间谱密度Gq(f),其表达式为
2.主动悬架的控制算法主动悬架研发主要包括悬架结构设计和控制算法设计。悬架结构设计必须与控制匹配才能达
到其最佳性能,因此,主动悬架的控制算法变得尤为重要。目前主动悬架控制算法包括模糊控制、神经网络控制、鲁棒控制、自适应控制、遗传算法控制、最优控制及复合控制等,控制策略分类框图如图4-8所示。

智能车入门知识资料

02
智能车的关键技术
传感器技术
雷达传感器
激光雷达（L反射回来的信号来检测障碍物，常用于智能车的距离测量和速度检测。
LiDAR通过发射激光束并测量反射时间，能够高精度地建立周围环境的三维模型，是自动驾驶系统的核心传感器之一。
摄像头
超声波传感器
摄像头可以捕捉图像信息，用于识别交通信号、道路标志、行人以及其他车辆，是实现智能车视觉感知的关键。
超声波传感器利用超声波的传播特性，用于近距离的障碍物检测和泊车辅助等。
计算平台技术
01
02
03
高性能计算处理器
智能车需要大量计算资源进行感知、决策和控制，高性能计算处理器能够满足实时性要求。
硬件加速器
用于加速深度学习等计算密集型任务，提高智能车的反应速度和决策精度。
车载操作系统
智能车需要一个稳定、高效的操作系统来管理硬件资源、提供软件开发平台和确保系统安全。
智能车的法规和社会影响
法规框架
随着智能车的发展，各国政府将制定相应的法规框架，确保智能车的安全性和合规性。这些法规将涵盖自动驾驶、车联网、电动化等方面。
社会影响
智能车的普及将对社会产生深远影响。它将提升交通效率，减少交通事故，改善空气质量，并改变人们的出行方式和城市规划。同时，也需要关注智能车带来的隐私和就业等方面的挑战。
智能车概念起源于20世纪80年代，随着技术的不断进步和政策的逐步开放，智能车逐渐成为汽车工业和交通运输领域的研究热点和投资重点。目前，智能车已经实现了从实验室测试到商业化应用的跨越，未来有望成为交通出行的主要方式。
智能车的分类和技术等级
分类
智能车按照功能和应用场景可分为自动驾驶乘用车、自动驾驶商用车、智能交通系统等。按照技术等级可分为Level 1-5五个等级，其中Level 5为最高等级，实现全自动驾驶。

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