第2章 智能网联汽车智能传感器技术
智能网联汽车技术最新精品课件第1章 绪论
智能网联汽车智能座舱系统
➢ 以车联网为依托,集合丰富的车载传感器、控制器 、网络传感器、云端数据、算力资源,基于人工智 能技术和先进的人机交互技术,提供友好的人机交 互界面,提升车辆行驶安全、通信感知能力、用户 体验的汽车座舱软硬件集成系统。主要由人机交互 系统、环境控制系统、影音娱乐系统、信息通信系 统、导航定位系统等组成
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1.3.1 智能网联汽车的关键技术
➢8.虚拟仿真测试技术
运用计算机建模构建出虚拟的街道、城乡和高速公 路等作为测试环境,并在虚拟环境中加入测试用例 ,这种虚拟测试方法可以大大提高自动驾驶技术的 研发测试效率、缩短研发测试周期,并能实现场地 测试无法提供的海量测试场景用例
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智能网联汽车计算平台
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智能驾驶
➢ 智能驾驶是指由感知、决策和控制系统组成的可协 助、代替人类驾驶员的驾驶技术
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车路协同控制
➢ 是指基于无线通信、传感探测等技术进行车路信息 获取,通过V2V、V2I信息交互和共享,实现车辆 和基础设施之间智能协同与配合,达到优化利用系 统资源、提高道路交通安全、缓解交通拥堵的目标
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1.3 智能网联汽车的驾驶自动化分级
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第二节 智能网联汽车技术分级
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1.1.2 智能网联汽车的分级
➢ 在量产车型中,自动驾驶级别最高的是L3级,即奥迪A8, 它配备了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
智能网联汽车概论(含实验指导)第二章 智能网联汽车环境感知系统
03
环境感知系统在智能网联汽车中的 实际应用
道路识别就是把真实的道路通过环境感知传感器转换成汽车能认识的道路, 供智能网联(自动驾驶)汽车行驶;或通过视觉传感器识别出车道线,提供车 辆在当前车道中的位置,帮助智能网联汽车提高行驶的安全性。
根据车辆的颜色、轮廓、对称性等特征将车辆与周围的背景区别开来。
主动环境感知传感器可以主动向外部环境发射信号进行环境感知,如超声 波传感器、 毫米波雷达和激光雷达等。智能传感器的性能特点,见表2-1。
参数指标
优势
劣势
远距离探测 能力
夜间工作能 力
全天候工作 能力
受气候影响 烟雾环境工
作能力 雨雪环境工
作能力 温度稳定性 车速测量能
力
表 2-1 智能传感器的性能特点
(1)传感器是测量装置,能完成检测任务; (2)输入量是某一被测量。可能是物理量, 也可能是化学量、生物量等; (3)输出量是某种物理量; (4)输入输出有对应关系。且应有一定的精确度。
传感器一般是利用某些物质的物理、化学和生物的特性或原理按照一定的 制造工艺研制出来的。由于传感器的作用、原理、制造的工艺等不同. 所以它 们有较大的差别。传感器一般由敏感元件、转换元件、转换电路3部分组成。
显示系统 报警系统 传感器网络 车载网络
(1)信息采集单元对环境的感知和判断是智能网联汽车工作的前提与基 础,感知系统获取周围环境和车辆信息的实时性及稳定性,直接关系到后续检 测或识别准确性和执行有效性。
(2)信息处理单元信息处理单元主要是对信息采集单元输送来的信号, 通过一定的算法对道路、车辆、行人、交通标志、交通信号等进行识别。
感知传感器,它们的选择需要综合考虑其性能特点和性价比,它们之间的比较
智能汽车传感器技术详解
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。
《智能网联汽车环境感知技术》教学课件—第2章视觉传感器
2.4 视觉传感器的类型
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2.4 视觉传感器的类型
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2.4 视觉传感器的类型
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2.4 视觉传感器的类型
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2.4 视觉传感器的类型
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2.4 视觉传感器的类型
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2.4 视觉传感器的类型
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2.5 视觉传感器的技术参数
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2.6 视觉传感器的标定
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2.6 视觉传感器的标定
第 38 页
2.6 视觉传感器的标定
第 39 页
2.6 视觉传感器的标定
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2.6 视觉传感器的标定
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2.7 视觉传感器的环境感知流程
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2.7 视觉传感器的环境感知流程
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2.5 视觉传感器的技术参数
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2.5 视觉传感器的技术参数
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2.5 视觉传感器的技术参数
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2.5 视觉传感器的技术参数
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2.5 视觉传感器的技术参数
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2.5 视觉传感器的技术参数
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2.5 视觉传感器的技术参数
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2.7 视觉传感器的环境感知流程
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2.7 视觉传感器的环境感知流程
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2.7 视觉传感器的环境感知流程
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2.7 视觉传感器的环境感知流程
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2.7 视觉传感器的环境感知流程
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项目二 智能网联汽车环境感知技术
单元六 智能网联汽车多传感器融合技术
一、多传感器融合基本概念 1.基本概念 智能网联汽车的环境感知系统相当于人的感官系统,为了获得精确的外界信息,人们往往 不是靠一个感知器官获取信息,而是通过多个感知器官综合获取信息。
3.结构原理 (1)基本结构 视觉传感器主要由光源、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,其主要功能是获取足够的机器视觉系统要处理的原始图像。
单元五 视觉传感器结构原理与应用 (2)工作原理
单元五 视觉传感器结构原理与应用
(3)产品参数 视觉传感器有分辨率和有效像素两个非常重要的参数。 分辨率代表着图像是否能够清晰的呈现,在一定程度上决定着图像的品质。 像素是构成数码影像的基本单元,通常以像素每英寸PPI为单位来表示影像分辨率的大小。 有效像素数与最大像素不同,有效像素数是指真正参与感光成像的像素值。
单元四 激光雷达结构原理与应用
单元四 激光雷达结构原理与应用
(3)产品参数 ①发射功率 ②视场角 ③光源波长 ④测量距离 ⑤测距达安装与调试 激光雷达根据安装位置的不同,可分类两大类。一类安装是在车辆的四周,另一类安装 在车辆的车顶。不同的车体形状使雷达的安装x、y方向和旋转姿态会有差异,最终导致 理论相同的定位点,车体却有不同的位置和姿态。
单元一 传感器基本概念 传感器的类别: 1.物理量传感器 能够感受规定物理量并转换成可用输出信号的传感器。 2.化学量传感器 能够感受规定化学量并转换成可用输出信号的传感器。 3.生物量传感器 能感受规定生物量并转换成可用输出信号的传感器。
单元一 传感器基本概念 4.数字式传感器 输出信号为数字量或数字编码的传感器。 5.模拟式传感器 输出信号为模拟量的传感器。 6.结构型传感器 利用机械构件(如金属膜片等)的变形检测被测量的传感器。 7.物性型传感器 利用材料的物体特性及其各种物理、化学效用检测被测量的传感器。
《智能网联汽车概论》练习答案
《智能网联汽车概论》练习答案第1章智能网联汽车基础知识练习参考答案一、名词解释1.智能汽车答:智能汽车是在一般汽车上增加雷达和摄像头等先进传感器、控制器、执行器等装置,通过车载环境感知系统和息终端实现与车、路、人等的息交换,使车辆具备智能环境感知能力,能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态,并使车辆按照人的意愿到达目的地,最终实现替代人来操作的目的。
2.网联汽车答:网联汽车是指基于通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息交互,全面解决人—车—外部环境之间的息交流问题。
3.智能网联汽车答: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,并融合现代通与网络技术,实现车与X(车、路、行人、云端等)智能息交换、共享,具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能,可实现车辆“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。
4.自动驾驶汽车答:自动驾驶汽车是指汽车至少在某些具有关键安全性的控制功能方面(如转向、油门或制动)不必驾驶员直接操作即可自动完成控制动作的车辆。
自动驾驶汽车一般使用车载传感器、GPS和其他通装备获得息,针对安全状况进行决策计划,在某种程度上得当地实施控制。
5.无人驾驶汽车无人驾驶汽车是通过车载情况感知体系感晓得路情况,自动计划和辨认行车门路并控制车辆到达预定方针的智能汽车。
它是利用情况感知体系来感知车辆周围情况,并根据感知所获得的道路状况、车辆位置和障碍物息等,控制车辆的行驶偏向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。
二、填空题1.智能网联汽车发展的终极目标是无人驾驶汽车。
2.自动驾驶汽车至少包括自适应巡航控制体系、车道坚持辅助体系、自动制动辅助体系、自动泊车辅助体系,比力高级的车型还应该装备交通拥堵辅助体系。
3.我国把智能网联汽车智能化划分为5个等级,1级为驾驶辅助(DA),2级为部分自动驾驶(PA),3级为有条件自动驾驶(CA),4级为高度自动驾驶(HA),5级为完全自动驾驶(FA)。
智能网联汽车环境感知系统
2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
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2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
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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 5个16线束激光雷达 21个毫米波雷达 16个摄像头
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2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
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2.1.1 环境感知的定义
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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
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2.1.2 环境感知的组成
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2.1.2 环境感知的组成
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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
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2.2.4 激光雷达——主要指标
(5)数据采样率:是指每秒输出的数据点数,等于帧率乘以 单幅图像的点云数目
(6)角度分辨率:是指扫描的角度分辨率,等于视场角除以 该方向所采集的点云数目
(7)视场角:又分为垂直视场角和水平视场角,是激光雷达 的成像范围
(8)波长:波长会影响雷达的环境适应性和对人眼的安全性
32线混合固态Ultra Puck Auto;16线机械式VLP-16
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2.2.4 激光雷达——类型
单线束激光雷达 2D数据 只能测量距离
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2.2.4 激光雷达——类型
多线束激光雷达:4线束、8线束、16线束、32线束、64线 束、128等,其细分可分为2.5D激光雷达及3D激光雷达
2.2.2 超声波传感器——特点
02-2第二章-视觉传感器在智能网联汽车中的应用
视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
• (4)盲点监测
• 盲点监测系统又称并线辅助系统,主要功能是扫除后 视镜盲区并通过侧方摄像头或雷达将车左右后视镜盲 区内的影像显示在车内。由于车辆后视镜中有一个视 觉盲区,因此在换道前无法看到盲区中的车辆。如果 盲区内有超车车辆,则会发生车道碰撞,在大雨、雾 天、夜间光线暗淡的情况下,更难看到后面的车辆, 换道更危险。
• (1)车道偏离警告 • 车道偏离警告系统是一种辅助驾驶员通过警
告来减少因为车道偏离引起的交通事故的系 统,主要包括毫米波雷达、激光雷达和CCD 或CMOS摄像头等部件。 • 请说说车道偏离警告系统的原理是什么?
视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
• 车道偏离预警系统组成主要有: • ① 图像处理模块 • ② 防抱死制动系统控制模块 • ③ 动力转向控制模块 • ④ 仪表盘 • ⑤ 方向盘模块 • ⑥ 车身控制模块/网关模块 • ⑦ 动力传动系统控制模块
6 熟悉视觉传感器在智能网联汽车中的应用
02
• 视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
• 随着电子化、信息化与人工智能技术的发展,小型化和嵌入式的视觉传感器得 到了广泛应用,人们可以从车载摄像头中获得更智能的结果,即通过摄像头的 视场,感知驾驶环境。
• 以特斯拉为例 • 特斯拉Autopilot 2.0 L2级(如图2-15所示)智能
驾驶汽车拥有三个前视摄像头,三个后视摄像头, 两个侧视摄像头,12个超声波雷达和一个安装在 车身上的前毫米波雷达。
视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
• 智能驾驶汽车的视觉传感器可实现车道偏离警告、前方碰撞预警、行人碰撞预 警、交通标志识别、盲点监控、驾驶人注意力监控、全景停车、停车辅助和车 道保持辅助等功能。
《智能网联汽车概论》练习答案
第1章智能网联汽车基础知识练习参考答案一、名词解释1.智能汽车答:智能汽车是在一般汽车上增加雷达和摄像头等先进传感器、控制器、执行器等装置,通过车载环境感知系统和信息终端实现与车、路、人等的信息交换,使车辆具备智能环境感知能力,能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态,并使车辆按照人的意愿到达目的地,最终实现替代人来操作的目的。
2.网联汽车答: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。
3.智能网联汽车答: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,并融合现代通信与网络技术,实现车与X(车、路、行人、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,可实现车辆“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。
4.自动驾驶汽车答:自动驾驶汽车是指汽车至少在某些具有关键安全性的控制功能方面(如转向、油门或制动)无须驾驶员直接操作即可自动完成控制动作的车辆。
自动驾驶汽车一般使用车载传感器、GPS和其他通信设备获得信息,针对安全状况进行决策规划,在某种程度上恰当地实施控制。
5.无人驾驶汽车无人驾驶汽车是通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到达预定目标的智能汽车。
它是利用环境感知系统来感知车辆周围环境,并根据感知所获得的道路状况、车辆位置和障碍物信息等,控制车辆的行驶方向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。
二、填空题1.智能网联汽车发展的终极目标是无人驾驶汽车。
2.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。
3.我国把智能网联汽车智能化划分为5个等级,1级为驾驶辅助(DA),2级为部分自动驾驶(PA),3级为有条件自动驾驶(CA),4级为高度自动驾驶(HA),5级为完全自动驾驶(FA)。
《智能网联汽车技术概论》课件 - 第二章-视觉传感器在智能网联汽车中的应用
• 场景流是空间中场景运动形成的三维运 动场。
No.10008
• 立体视觉一般有哪三类实现方式?请详细说明?
No.10008
• 4.视觉里程计算法
• 视觉里程计算法的一个非常重要的特点是它只关心局部运动,而且大部分时间 是指两个时刻之间的运动。当以一定的时间间隔采样时,可以估计运动物体在 每个时间间隔内的运动。由于该估计值受噪声的影响,故将前一时刻的估计误 差加入后一时刻的运动,会产生误差累计。
视觉传感器的基本认识
• 1.车载摄像头的功能
• 请说说智能网联汽车上的摄像头各有什 么功能?
• 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。
• 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。
No.10008
双目视觉传感器的原理和特点
• 请说说双目视觉系统在应用上有哪些不 足?
• 争对双目视觉系统的不足,通常采用哪 些技术来补充?
No.10008
红外夜视视觉传感器的原理和特点
• 请说说电磁波的特征有哪些?
• 基于红外热成像原理,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。
• 智能网联汽车中使用的图像处理方法算 法主要来源于计算机视觉中的图像处理 技术。
计算机 视觉识 别流程
图像 输入
预处 理
特征 提取
特征 分类
匹配
完全 识别
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。
智能网联汽车概论 第2章智能网联汽车环境感知系统
2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
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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
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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
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2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
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2019/10/10
2.2.4 激光雷达——应用
(1)高精度电子地图和定位
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2.2.4 激光雷达——应用
(2)障碍物检测与识别
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2.2.4 激光雷达——应用
(3)可行空间检测
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2.2.3 毫米波雷达——特点
探测距离远,250m以上 探测性能好 响应速度快 适应能力强 抗干扰能力强 覆盖区域呈扇形,有盲点区域 无法识别交通标志 无法识别交通信号
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2.2.3 毫米波雷达——类型
按工作原理分类:脉冲式、调频式连续毫米波雷达 按探测距离分类:短程(<60m)、中程(100m左右
24ghz60ghz77ghz和79ghz毫米波雷达20191010223毫米波雷达类型?77ghz毫米波雷达与24ghz毫米波雷达相比具有以下不同?177ghz毫米波雷达探测距离更远?277ghz毫米波雷达的体积更小?377ghz毫米波雷达所需要的工艺更高?477ghz毫米波雷达的检测精度更好?577ghz毫米波雷达的射频芯片不容易获取20191010223毫米波雷达测量原理?调频式连续毫米波雷达是利用多普勒效应测量得出目标的距离和速度20191010223毫米波雷达工作过程20191010223毫米波雷达布置?正向布置与路面夹角的最大偏差不超过5?侧向布置前45夹角后30夹角?布置高度500满载800mm空载20191010223毫米波雷达主要指标20191010223毫米波雷达主要指标20191010223毫米波雷达主要指标20191010223毫米波雷达应用?自适应巡航控制系统找网上相关视频播放20191010223毫米波雷达应用?前向碰撞预警系统20191010223毫米波雷达应用?自动制动辅助系统20191010223毫米波雷达应用?盲区监测系统20191010223毫米波雷达应用?自动泊车辅助系统20191010223毫米波雷达应用?变道辅助系统
02-1第二章-视觉传感器在智能网联汽车中的应用
红外夜视视觉传感器的原理和特点
• 红外夜视可以分为主动和被动两种类 型。请说说这两种红外夜视类型有什 么不同?
• 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。
单目视觉传感器的原理和特点
• 单一的摄像头由于镜头角度、探测范围和精度有所不 同,在实际应用中也经
• 常采用组合的单目摄像头来实现不同的环境检测: • ①长焦摄像头和短焦摄像头组合的方式,提供远距离
精确探测和近距离大探测范围的综合检测; • ②四个鱼眼摄像头分别布置在车辆的前后左右,通过
图像拼接提供环视功能。
6 熟悉视觉传感器在智能网联汽车中的应用
01 •视觉传感器种类与原理
视觉传感器的基本认识
• 1.车载摄像头的功能
• 请说说智能网联汽车上的摄像头各有什么功能? • 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。 • 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。 • 由于夜间可见光成像的信噪比较低,从而导致视觉传 感器夜间成像的难度增大,而远红外系统在这个时候 就能发挥自身独特的优势。
视觉传感器的基本认识
• 图像传感器又称成像装置或摄像装置,请说说原理是什么?
• 图像传感器是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,提供视觉、真实、多级、多 内容的视觉图像信息。
视觉传感器的基本认识
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2.1 超声波雷达——特点
➢ (1)超声波雷达的频率都相对固定,例如汽车上用的超声
波雷达,频率有40kHz、48kHz和58kHz等,频率不同,探
测的范围也不同。
➢ (2)超声波雷达结构简单,体积小,成本低,信息处理简
单可靠,易于小型化与集成化,并且可以进行实时控制。
➢ (3)超声波雷达灵敏度较高。
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2.2 毫米波雷达——测量原理
➢ 多普勒效应是当目标相对于辐射源发生运动时,目 标对回波信号产生调制作用从而使回波信号中心频
率发生偏移的现象
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2.1 超声波雷达——技术参数
➢ 1.测量距离——取决于其使用的波长和频率;波长越长,
频率越小,测量距离越大。测量汽车前后障碍物的短距超声
➢2.6 智能传感器配置实例
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2.2 毫米波雷达——技术参数
➢ (11)角度灵敏度——单目标的角度变化时,可探测的最 小绝对变化角度值。
➢ (12)角度测量精度——测量单目标时,目标角度的测量 值与其真值之差。
➢ (13)识别率——正确识别目标信息的程度。 ➢ (14)误检率——将目标识别为一个错误目标的比例。 ➢ (15)漏检率——未能识别目标报文的比例。
➢ (1)毫米波雷达是利用目标对电磁波的反射来发 现并测定目标位置,而充满杂波的外部环境给毫米 波雷达感知带来经常带来虚警问题。
➢ (2)覆盖区域呈扇形,有盲点区域。
➢ (3)无法识别交通标志和交通信号灯。
➢ (4)无法识别道路标线。
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2.1 超声波雷达——原理
➢ 发射头发出的超声波脉冲,经媒质(空气)传到障碍物表面,
反射后通过媒质(空气)传到接收头,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。
➢L=vt/2
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2.1 超声波雷达——定义
➢超声波雷达在汽车上经常用于倒车,所以也称倒车
雷达
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➢ 毫米波雷达是工作在毫米波频段的雷达,它通过发射与接收 高频电磁波来探测目标,后端信号处理模块利用回波信号计 算出目标的距离、速度和角度等信息
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➢ (4)超声波雷达抗环境干扰能力强,对天气变化不敏感。
➢ (5)超声波雷达可在室内、黑暗中使用。
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2.1 超声波雷达——特点
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2.1 超声波雷达——技术参数
3.探测角度——水平视场角和垂直视场角。
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➢ (5)抗干扰能力强,一般工作在高频段,而周围噪声和干 扰处于中低频区,基本上不会影响毫米波雷达的正常运行
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2.2 毫米波雷达——特点
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Байду номын сангаас
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2. 2 毫米波雷达——定义
➢ 毫 米 波 是 指 波 长 为 1~10mm 的 电 磁 波 , 对 应 的 频 率 范 围 为 30~300GHz。
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2.2 毫米波雷达——技术参数
➢ (6)速度分辨率——区分两个同一位置的目标速度的能力 ➢ (7)速度灵敏度——单目标的速度变化时,可探测的最小
绝对变化速度值。 ➢ (8)速度测量精度——测量单目标时,目标速度的测量值
目标的最小距离间隔。 ➢ (3)距离灵敏度——单目标的距离变化时,可探测的最小
绝对变化距离值。 ➢ (4)距离测量精度——测量单目标时,目标距离的测量值
与其真值之差。 ➢ (5)最大探测速度——能够探测目标的最大速度。
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第2章 智能网联汽车智能传感器技术
➢2.1 超声波雷达
➢2.2 毫米波雷达
➢2.3 激光雷达
➢2.4 视觉传感器
➢2.5 传感器融合技术
因此,超声波雷达必须满足工作温度的要求。工作
温度一般要求-30℃~+80℃。
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2.1 超声波雷达——产品
➢ 驻车辅助
传感器(UPA)
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2.2 毫米波雷达——技术参数
➢ (1)最大探测距离——所能检测目标的最大距离。 ➢ (2)距离分辨率——在规定条件下,能区分前后临近两个
波雷达测量距离一般为0.15~2.50m;安装在汽车侧面、用于
测量侧方障碍物距离的长距超声波雷达测量距离一般为
0.30~5.0m。
➢ 2.测量精度——传感器测量值与真实值的偏差。超声波雷
达测量精度主要受被测物体体积、表面形状、表面材料等影
响。测量精度越高,感知信息越可靠。测量精度要求在
±10cm以内。
与其真值之差。 ➢ (9)视场角——有效识别目标的探测范围,分为水平视场
角和垂直视场角。 ➢ (10)角度分辨率——在规定条件下,能区分左右临近两
个目标的最小角度间隔。
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达不容易探测到。
➢ (5)超声波雷达存在盲区。
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2.1 超声波雷达——组成
➢ 超声波雷达内部有一个发射头和一个接收头,安装在同一面
和超声波(f>20kHz)。声波是人耳能听到的声音
;次声波和超声波是人耳听不到的声音。
➢ 超声波雷达也称超声波传感器,它是利用超声波特 性研制而成,是在超声波频率范围内将交变的电信 号转换成声信号或将外界声场中的声信号转换为电 信号的能量转换器件。
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2.2 毫米波雷达——测量原理
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