《智能网联汽车技术概论》课后习题- 第五章-智能网联汽车路径规划与决策控制
智能网联汽车概论(含实验指导)第五章 智能网联汽车高级驾驶辅助系统
环境感知系统 中央决策系统 底层控制系统 人机界面交互系统
自动驾驶辅助阶段 网联驾驶辅助阶段 人机共驾 高度自动化/无人驾驶阶段
02
自主预警类
预警类ADAS名称
功能
前向防撞预警系统 能实时监测车辆前方行驶环境，并在可能发生前向碰撞危险时发出警
( FCW)
告信息
车道偏离预警系统 能实时监测车辆在本车道的行驶状态，并在出现或即将出现非驾驶意
车道保持辅助系统主要由信息采集单元、电子控制单元和执行单元等组成。
工作原理
汽车自动紧急制动系统（AEB）是指在非自适应巡航的情况下正常行驶， 在可能发生碰撞危险时车辆制动系统自动启动，使车辆减速以避免碰撞或减轻 碰撞的系统。
工作原理
自适应巡航系统（ACC）是在传统巡航控制系统（CCS）的基础上发展而 来的。相比CCS系统，自适应巡航控制系统（如图5-25）能够实时监测前方目 标车辆行驶状态，在设定的距离范围内自动调整本车行驶速度，以适应前方目 标车辆和道路条件引起的驾驶环境变化。
03
自主控制类
预警类ADAS名称
功能
车道保持辅助系统 能实时监测车辆前方车道边线的位置，在出现或即将出现非驾驶意
( LKA)
愿的车道偏离时，使车辆保持在原车道内行驶
自动紧急制动系统 能实时监测车辆后方行驶环境，并在可能发生碰撞危险时，车辆的
（AEB）
制动系统会自动启动使车辆减速，甚至使车辆停止
自适应巡航控制系 能实时监测车辆在本车道的行驶状态，在设定的速度范围内自动调
自适应巡航系统由信息采集单元、电子控制单元、执行单元与人机交互单 元组成。
工作原理：
自动泊车辅助系统（APA）利用车载传感器探测有效泊车空间，并辅助控 制车辆完成泊车操作的驾驶辅助系统。
《智能网联汽车技术概论》课程授课教案
《智能网联汽车技术概论》课程授课教案一、课程简介1. 课程名称：智能网联汽车技术概论2. 课程性质：专业必修课3. 授课对象：汽车工程及相关专业本科生4. 学分：2学分5. 学时：32学时6. 课程目标：使学生了解智能网联汽车的基本概念、技术特点、发展现状和未来趋势，掌握智能网联汽车的关键技术，为从事相关领域的研究和工作打下基础。
二、教学内容1. 智能网联汽车概述1.1 智能网联汽车定义1.2 智能网联汽车与传统汽车的区别1.3 智能网联汽车的发展历程1.4 智能网联汽车的发展趋势2. 智能网联汽车关键技术2.1 自动驾驶技术2.2 车联网技术2.3 技术2.4 大数据与云计算技术3. 智能网联汽车产业现状与展望3.1 国内外产业现状3.2 我国政策与法规3.3 产业挑战与机遇3.4 未来发展趋势4. 智能网联汽车安全与隐私保护4.1 信息安全问题4.2 隐私保护与伦理问题4.3 法律法规与标准体系5. 智能网联汽车典型应用场景5.1 智能交通系统5.2 智能出行服务5.3 智能物流与仓储三、教学方法1. 讲授：讲解基本概念、技术原理、发展现状和未来趋势。
2. 案例分析：分析典型应用场景，使学生更好地理解智能网联汽车的实际应用。
3. 讨论与交流：组织学生就课程相关话题进行讨论，提高学生的思辨能力和团队协作能力。
4. 实地考察：安排学生参观智能网联汽车相关企业或研究机构，了解产业发展现状。
四、教学评价1. 平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况、团队协作等，占比30%。
2. 期中考试：考察学生对课程知识的掌握程度，占比40%。
五、教学资源1. 教材：推荐《智能网联汽车技术概论》等相关教材。
2. 课件：制作精美、清晰的课件，辅助学生理解课程内容。
3. 网络资源：提供相关学术论文、新闻报道、企业介绍等，方便学生自主学习。
4. 实践基地：与相关企业或研究机构合作，为学生提供实践机会。
六、教学安排1. 课时分配概述：4学时关键技术：12学时产业现状与展望：6学时安全与隐私保护：4学时典型应用场景：4学时2. 授课计划第1-4周：智能网联汽车概述第5-8周：智能网联汽车关键技术第9-12周：智能网联汽车产业现状与展望第13-14周：智能网联汽车安全与隐私保护第15-16周：智能网联汽车典型应用场景七、教学案例1. 案例一：自动驾驶技术在物流领域的应用描述：某物流公司利用自动驾驶技术提高运输效率，降低成本。
智能网联汽车概论智慧树知到课后章节答案2023年下山东科技大学
智能网联汽车概论智慧树知到课后章节答案2023年下山东科技大学山东科技大学第一章测试1.自主式智能是指车辆通过V2X通信的方式获取外界信息。
A:对 B:错答案:错2.无人驾驶是智能网联汽车的终极阶段。
A:错 B:对答案:对3.在自动L3驾驶阶段驾驶员手和眼都可以得到长时间解放。
A:错 B:对答案:对4.下列对传输实时性、可靠性要求最高的是( )。
A:网联辅助信息交互网联辅助信息交互网联辅助信息交互网联辅助信息交互B:网联协同感知 C:网联媒介信息 D:网联协同决策与控制答案:网联协同决策与控制5.SAE标准J3016在哪一年对自动驾驶的定义进行了更新（）。
A:2017 B:2015 C:2016 D:2014答案:20166.智能网联汽车“三横两纵”的技术架构，三横是指( )。
A:车辆/设施关键技术 B:信息安全技术信息安全技术C:信息交互关键技术 D:基础支撑技术答案:车辆/设施关键技术;信息交互关键技术;基础支撑技术7.智能网联汽车网联化维度分为（）。
A:网联辅助信息交互 B:网联协同感知 C:网联协同决策与控制 D:网联执行答案:网联辅助信息交互;网联协同感知;网联协同决策与控制8.智能网联汽车三大关键系统包括（）。
A:智能决策与规划系统 B:环境感知系统 C:信息安全系统D:运动控制系统答案:智能决策与规划系统;环境感知系统;运动控制系统9.智能网联汽车搭载了哪些装置（）。
A:控制器 B:执行器 C:现代通信与网络技术 D:车载传感器答案:控制器;执行器;车载传感器10.采取“一步到位”的无人驾驶技术发展路线的有（）。
A:长安 B:百度 C:谷歌 D:奥迪答案:百度;谷歌第二章测试1.SLAM试图要解决的是恢复出观察者自身和周围环境的相对空间关系。
（）A:对 B:错答案:对2.高精地图并不是特指精度，它在描述上更加全面，对实时性的要求更高。
（）A:错 B:对答案:对3.下列自动驾驶等级需要高精地图的是（）。
智能网联汽车概论 第五章 智能网联汽车高精度地图技术
提取其特征，再进行识别并进行分类，完成标注。常用的图像处理流程如图5-5
所示
图像采集
图像预处理
图像分割
边缘检测
图像识别
特征参数计算
特征提取
图5-5常用的图像处理流程
图像细化
道路元素图像处理
1. 图像采集: 通过摄像机等工具采集真实道路环境下的图像，形成数据集。 2. 图像预处理: 对数据集中的图像进行扩充，同时对图像进行标注工作，便于后期进行深度学习训练模型使 用。 3. 图像分割: 将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的过程。 4. 边缘检测: 找出图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合。 5. 图像细化: 将图像的线条从多像素宽度减少到单位像素宽度的过程。通过减少图像的像素数来达到压缩图 像的目的。 6.特征提取: 将数据集中的每一幅图像输入到深度学习模型中，在特定的卷积层中提取图像的深度学习特征， 便于图像识别工作。 7. 特征参数计算: 参数计算对卷积神经网络(Convolutiona Neural Network,CNN)至关重要,不同的步长、填充方 式、卷积核大小、池化层策略等都决定最终输出模型与参数计算复杂度等。 8. 图像识别: 将任意一幅待识别的图像输入到深度学习训练模型中，提取样本的深度学习特征并对图像进行 识别。判断该图像中的物体属于哪个类别并显示识别物体的准确率。
高精度地图
厘米级
机器
静态数据：一般要求周级或天级更新；动态 数据：要求车道及路况或交通事件等信息实 时更新。
增加了车道及车道线类型、宽度等展性，更 有诸如护栏、路沿、交通标志牌、信号灯和 路灯等详细信息。
高精度地图对自动驾动驾驶的“眼睛”,有其局 限性，如易受恶劣天气的影响等。高精度 地图可以对传感器无法探测或探测精度不 够的部分进行补充，实现实时状况的监测 及外部信息的反馈，进而获取当前位置精 准的交通状况。 通过对高精度地图模型的提取，可以 将汽车周边的道路、交通设施、基础设施 等元素和元素之间的拓扑结构提取出来。
H162-合集-智能网联汽车技术概论-课后习题.doc
第八章 ADAS与智能网联汽车的应用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 ADAS的含义是什么？全国汽车标准化技术委员会将ADAS定义为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。
2 ADAS的技术路线是什么？ADAS的技术路线有两条：1）第一条技术路线是从预警系统到干预系统的升级；2）第二条技术路线是将主动安全与被动安全系统相结合。
3 ADAS预警系统的组成和主要功能是什么？ADAS预警系统的组成包括：驾驶员疲劳监测、驾驶员注意力监测、车辆检测、交通标志识别、智能限速提醒、弯道速度预警、抬头显示、全景影像监测、夜视、行人检测、前向车距监测、前向碰撞预警、后向碰撞预警、车道偏移报警系统、变道碰撞预警、盲区监测、侧面盲区监测、转向盲区监测、后方交通穿行提示、前方交通穿行提示、车门开启预警、倒车环境辅助、低速行车环境辅助。
主要功能：（答案请参考教材第八章中表8-1ADAS预警类辅助驾驶系统的主要功能表的内容）4 ADAS驾驶辅助系统的组成和主要功能是什么？ADAS驾驶辅助系统的组成主要包括：自动紧急制动、紧急制动辅助、自动紧急转向、紧急转向辅助、智能限速控制、车道保持辅助、车道居中控制、车道偏离抑制、智能泊车辅助、增强现实导航、自适应巡航控制、全速自适应巡航控制、交通拥堵辅助、加速踏板防误踩、酒精闭锁、自适应远光灯、自适应前照灯、远光自动控制、远光自动控制。
主要功能：（答案请参考教材第八章中表8-2 ADAS控制第二章视觉传感器在智能网联汽车中的应用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。
《智能网联汽车技术概论》课程授课教案
《智能网联汽车技术概论》课程授课教案第一章：智能网联汽车概述1.1 课程简介1.2 智能网联汽车的定义与发展历程1.3 智能网联汽车的优势与挑战1.4 智能网联汽车的关键技术第二章：自动驾驶技术2.1 自动驾驶技术的级别与分类2.2 感知环境技术2.3 决策与控制技术2.4 自动驾驶技术的应用与挑战第三章：车载通信技术3.1 车载通信技术概述3.2 车联网的架构与关键技术3.3 车联网的应用场景与展望3.4 车联网发展的挑战与机遇第四章：智能交通系统4.1 智能交通系统的定义与组成4.2 智能交通系统的关键技术4.3 智能交通系统的应用案例4.4 智能交通系统的发展前景第五章：车联网安全技术5.1 车联网安全威胁与挑战5.2 车联网安全关键技术5.3 车联网安全策略与措施5.4 车联网安全发展趋势第六章：车辆传感器技术6.1 车辆传感器概述6.2 常见车辆传感器及其原理6.3 传感器数据融合技术6.4 传感器在智能网联汽车中的应用案例第七章：在智能网联汽车中的应用7.1 概述7.2 机器学习与深度学习在自动驾驶中的应用7.3 计算机视觉在智能网联汽车中的应用7.4 未来发展趋势第八章：电动汽车与智能电网8.1 电动汽车概述8.2 电动汽车与智能电网的关系8.3 电动汽车充电技术8.4 电动汽车产业发展趋势第九章：智能网联汽车产业生态9.1 产业链概述9.2 主要参与者及其角色9.3 产业生态竞争格局9.4 我国智能网联汽车产业发展策略第十章：法律法规与标准体系10.1 法律法规概述10.2 国内外法律法规现状10.3 标准体系概述10.4 我国智能网联汽车标准体系发展现状与展望第十一章：智能网联汽车的安全性与可靠性11.1 安全性概述11.2 智能网联汽车的安全隐患11.3 安全技术措施与策略11.4 可靠性理论与实践第十二章：智能网联汽车测试与验证12.1 测试与验证的重要性12.2 仿真测试技术与工具12.3 实车测试与验证方法12.4 测试与验证的未来发展趋势第十三章：智能网联汽车产业政策与战略13.1 产业政策概述13.2 国际政策分析13.3 我国智能网联汽车产业政策13.4 产业发展战略与规划第十四章：智能网联汽车市场与商业模式14.1 市场规模与增长趋势14.2 消费者需求分析14.3 商业模式探索与应用14.4 市场挑战与机遇第十五章：未来展望与挑战15.1 技术发展趋势15.2 产业发展的未来展望15.3 智能网联汽车面临的挑战15.4 应对挑战的策略与建议重点和难点解析第一章：智能网联汽车概述重点：智能网联汽车的定义、发展历程、优势与挑战。
《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）。
智能网联汽车技术课后习题及其参考答案
《智能网联汽车技术》练习题及其参考答案项目一习题及思考题【填空题】1.智能网联汽车集中运用了计算机、现代、信息融合、识别、通信网络及等技术，是一个集环境感知、规划决策和驾驶辅助等于一体的高新技术综合体，拥有相互依存的技术链和产业链体系。
参考答案：传感；模式；自动控制；多等级2. 当两个车辆距离较远或被障碍物遮挡，导致直接无法完成时，两者之间的通信可以通过进行信息传递，构成一个无中心、完全自组织的车载自组织网络，车载自组织网络依靠短距离实现V2V和V2I之间的通信。
它使在一定通信范围内的车辆可以各自的车速、位置等信息和车载感知的数据，并自动连接建立起一个移动的网络，典型的应用包括行驶安全预警、交叉路口协助驾驶、交通信息发布，以及基于通信的车辆控制等。
参考答案：通信；路侧单元；通信技术；相互交换；传感器；纵向3. 控制和执行层控制和执行层的主要功能是按照决策层的指令，对车辆进行和协同控制，并为提供道路交通信息、安全信息、娱乐信息、救援信息，以及办公、网上消费等，保障汽车安全行驶和舒适驾驶。
从功能角度上讲，智能网联汽车与一般汽车相比，主要增加了与定位系统、无线通信系统、车载自组织和先进驾驶等。
参考答案：职能；操作；联网汽车；商务；环境感知；网络系统；辅助系统【问答题】1.简述智能网联汽车的发展历史。
参考答案：智能网联汽车的发展的第一阶段是基于汽车感知与控制的驾驶辅助系统（ADAS），这是智能网联汽车发展的基础阶段；第二阶段是应用信息通信（ICT）技术实现车－X之间的信息共享与控制协同，即网联化技术的应用；第三阶段是自动驾驶和无人驾驶的实现，这是智能汽车发展的最终目标。
基于此，各发达国家早在20 世纪70 年代就开始智能汽车的研究，随着以互联网、通信技术、云计算、人工智能等技术驱动的产业创新和以清洁能源替代化石燃料的能源创新，汽车产业正迎来承接着第四次重大变革的时代——智能网联汽车时代。
2.简述智能网联汽车、智能汽车和无人驾驶汽车的异同点。
《智能网联汽车技术概论》课程授课教案
《智能网联汽车技术概论》课程授课教案第一章：智能网联汽车概述1.1 课程介绍了解智能网联汽车的概念、发展历程和未来发展趋势。
理解智能网联汽车与传统汽车的区别和优势。
1.2 教学目标掌握智能网联汽车的基本概念和定义。
了解智能网联汽车的发展历程和未来发展趋势。
理解智能网联汽车与传统汽车的区别和优势。
1.3 教学内容智能网联汽车的定义和发展历程。
智能网联汽车的优势和挑战。
智能网联汽车与传统汽车的比较。
1.4 教学方法采用讲授法，介绍智能网联汽车的基本概念和发展历程。
通过案例分析，让学生了解智能网联汽车的优势和挑战。
开展小组讨论，比较智能网联汽车与传统汽车的不同之处。
1.5 教学评估通过课堂提问，检查学生对智能网联汽车基本概念的理解程度。
通过小组讨论，评估学生对智能网联汽车优势和挑战的理解程度。
第二章：智能网联汽车的关键技术2.1 课程介绍了解智能网联汽车所涉及的关键技术，包括传感器、自动驾驶、车联网等。
学习这些技术的工作原理和在智能网联汽车中的应用。
2.2 教学目标掌握智能网联汽车所涉及的关键技术。
了解这些技术的工作原理和在智能网联汽车中的应用。
2.3 教学内容传感器技术：了解各种传感器的工作原理和应用，如雷达、摄像头、激光雷达等。
自动驾驶技术：学习自动驾驶的级别和关键技术，如感知、决策和控制等。
车联网技术：了解车联网的通信技术和应用，如V2X、DSRC等。
2.4 教学方法采用讲授法，介绍智能网联汽车的关键技术。
通过实验室实践，让学生了解传感器技术的工作原理和应用。
通过案例分析，让学生了解自动驾驶和车联网技术的应用。
2.5 教学评估通过课堂提问，检查学生对智能网联汽车关键技术的基本理解。
通过实验室实践和案例分析，评估学生对传感器技术、自动驾驶和车联网技术的应用能力。
第三章：智能网联汽车的安全问题3.1 课程介绍了解智能网联汽车面临的安全问题，包括黑客攻击、数据泄露等。
学习如何保障智能网联汽车的安全性。
E36-合集-智能网联汽车技术概论-5
视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
• （3）交通标志识别
• 车辆安全系统的交通标志识别系统通过 特征识别算法，利用前置摄像头组合模 式识别道路上的交通标志，提示警告或 自动调整车辆运行状态，从而提高车辆 的安全性和合规性，提醒驾驶员注意前 方的交通标志。
• 请说说交通标志识别功能有哪些？
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
• （2）汽车防碰撞预警系统
• 汽车防撞预警系统主要用于协助驾驶员避免高速、低速追尾，高速中无意识偏离 车道，与行人碰撞等重大交通事故。汽车防撞预警系统是基于智能视频分析处理 技术，通过动态视频摄像技术、计算机图像处理技术来实现其预警功能。
• 请说说汽车防撞预警系统的原理是什么？ • 请回答汽车防撞预警系统有哪些功能？
0
• 视觉传感器在智能网联汽车中的
2
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-
视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
• 在新的照明系统中，软件用于处理传感 器信号、检测和识别车辆周围的物体、 建立三维环境和跟踪物体的运动，例如， 采用四线激光雷达、超声波传感器、红 外视觉感知等技术，将灯具的照明功能 转化为外部照明通信接口。在自动驾驶 模式下行驶中检测到潜在危险时，利用 前大灯的投射技术可以改变光束的形状， 并对其他车辆或行人发出警告。
• 交通标志分为警告标志、禁止标志、指 示标志。
• 分类识别方法主要包括：基于不同距离 的模板匹配识别方法、大量数据样本的 机器学习识别方法、粒子群优化和遗传 算法等智能算法的识别方法等。
5智能网联汽车路径规划与决策控制技术应用
智能网联汽车环境感知与路径规划
2.环境感知对象 （1）行驶路径 对于结构化道路而言，包括行车线、道路边缘、道路隔离物、恶劣路况的 识别。对于非结构化道路而言，包括车辆欲行驶前方路面环境状况的识别和可行驶路径的确认； （2）周边物体 包括车辆、行人、地面上可能影响车辆通过性、安全性的其他各种移动或 静止物体的识别；各种交通标志的识别； （3）驾驶状态 包括驾驶员驾驶精神状态（当前驾驶环境中主要以驾驶员为主）、车辆自 身行驶状态的识别； （4）驾驶环境 包括路面状况、道路交通拥堵情况、天气状况的识别。
各模块的作用如下： （1）环境感知模块通过各类传感器信息的融合，使自动 驾驶系统能够充分了解和认识环境，并根据车辆行驶目标做 出路径规划，使车辆沿车道或者高精度地图规划的轨迹行驶。 （2）决策与规划模块根据路径对汽车要采取的驾驶行为 做出决策，确定车辆应该保持车道、换道、跟车、超车或者 完成任务后泊车。 （3）控制执行模块根据行为决策模块确定的行为模式， 控制油门、变速器、制动、转向以及车身电器等系统，完成 具体的动作。
本书主要讨论基于传感器的状态感知。交通状态感知功能的实现依赖于环境感知传感器及 相应的感知技术。环境感知是一个复杂的系统，它需要多种车载传感器实时获取周边环境的信 息，通过多种算法处理和分析原始输入数据，给出最合理的决策。
1.环境感知的目的 （1）通过性 基于自身行驶性能和共识规则，能实时、可靠、准确识别并规划出可保证规 范、安全、迅速到达目的地的行驶路径； （2）安全性 在行驶过程中，能够实时、准确识别出行驶路径周边对行驶安全可能存在安 全隐患的物体，为自身采取必要操作以避免发生交通安全事故； （3）经济性 为提高车辆高效、经济地行驶提供参考依据； （4）平顺性 为车辆平顺行驶提供参考依据。
智能网联汽车技术与应用 习题及答案 第5--7章
第五章练习题一、选择题1、智能网联汽车行为决策系统的目标是（）。
A、是根据局部环境信息、上层决策任务和车身实时位姿信息，在满足一定的运动学约束下，为提升智能汽车安全、高效和舒适性能。
B、对感知所探测到的物体进行行为预测。
C、使车辆像熟练的驾驶员一样产生安全、合理的驾驶行为。
2、智能车辆行为决策方法主要有基于规则和基于（）方法两大类。
A、学习B、实践C、制度3、（）是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方法。
A、人工智能B、深度学习C、人工神经网络4、下列属于信息融合的特点的是（）oA、可以提供稳定的工作性能B、可以提高空间分辨力C、可以获得更准确的目标信息D、以上三项都是5、（）主要应用于多传感器的目标跟踪领域，融合系统首先对传感器数据进行预处理以完成数据配准，在数据配准之后，融合处理主要实现参数关联和状态估计。
A、目标状态融合B、传感器数据融合C、目标特性融合6、按信息融合处理层次分类，多源信息融合可分为（）、特征层信息融合、决策层信息融合等。
A、局部信息融合B、数据层信息融合C、云平台信息融合7、激光雷达的工作原理是以（）作为信号源，由激光器发射出的激光束来探测目标的距离、方位、高度、速度、姿态等特征量。
A、激光B、光束C、超声波8、关于激光雷达说法错误的是（）。
A、全天候工作，不受白天和黑夜光照条件的限制B、可以获得目标反射的幅度、频率和相位等信息C、不受大气和气象限制D、抗干扰性能好9、由于自动驾驶汽车无法像人类驾驶员一样能够准确感知障碍物、可行驶区域和交通标志标线等交通环境信息，因此需要（）、惯性导航系统、高精地图等将自动驾驶汽车与周边交通环境有机结合，实现超视距感知，降低车载感知传感器计算压力。
A、全球卫星导航系统B、发动机电控系统C、底盘电控系统D、车载网络控制系统10、从获取障碍物信息是静态或是动态的角度看，全局路径规划属于（）规划（又称离线规划），局部路径规划属于（）规划。
智能网联汽车路径规划与决策控制
第五章智能网联汽车路径规划与决策控制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 实现智能驾驶功能模块有哪些？各模块的作用分别是什么？实现智能驾驶功能的模块可分为环境感知、路径规划、行为决策和执行控制等关键模块。
各模块的作用：1）环境感知模块通过各类传感器信息的融合，使自动驾驶系统能够充分了解和认识环境，并根据车辆行驶目标做出路径规划，使车辆沿车道或者高精度地图规划的轨迹行驶。
2）行为决策模块根据路径规划，对汽车要采取的驾驶行为做出决策，确定车辆应该保持车道、换道、跟车、超车或者完成任务后泊车；3）执行控制模块根据行为决策模块确定的行为模式，控制油门、变速器、制动、转向以及车身电器等系统，完成具体的动作。
2 汽车智能驾驶环境感知的含义是什么？环境感知是通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、陀螺仪、加速度计等传感器，感知周围环境信息和车辆状态信息。
3 汽车智能驾驶路径规划和局部规划的含义及区别是什么？路径规划技术是根据环境信息的己知程度，通过算法搜索出最优或接近最优的路径。
而局部路径规划则是通过传感器为自动驾驶提供有用的信息确定障碍物和目标点的位置，并规划起始点到目标点的最优化路径。
4 汽车智能驾驶路径规划有哪些特点？复杂性；随机性；多约束性；多目标性。
5 汽车智能驾驶行为决策和车辆控制的含义分别是什么？智能网联汽车的行为决策是基于环境感知和导航子系统的信息输出，这包括选择哪条车道，是否换车道，是否跟车，是否绕道，是否停车。
车辆控制是指控制转向、驾驶和制动，执行规划决策模块发出需求速度和需求方向盘转角，。
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第六章汽车总线及车载网络技术
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 汽车总线相对传统布线有何优
势？
传统的布线方式会带来布线复杂、占用空间、
成本提高、可靠性和可维修性降低等诸多问
题。
总线技术。
采用汽车CAN总线技术可以将汽
车电控系统之间的通信线束大大减少，从而
节省了空间、降低了成本，实现了资源共享，
提高了系统工作可靠性和可维修性。
2 说明汽车总线分类、典型总线和
应用场合
分类：美国汽车工程师协会的汽车网络委员
会按照协议特性分为A、B、C、D四类。
典型总线：主要包括CANBus、LINBus、
FlexRay总线和MOST四种总线。
应用场合：
1）A类网络是面向传感器/执行器控制的低
速网络，是应用在控制模块与智能传感器或
智能执行器之间的通信网络，主要用于车外
后视镜调整、电动车窗、灯光照明、智能刮
水器等控制；
2）B类网络是面向独立模块间数据共享的中
速网络，主要应用于车身电子舒适性模块、
仪表显示等系统；
3）C类网络是面向高速、实时闭环控制的多
路传输网络，主要应用于牵引力控制、发动
机控制、ABS、ESP等系统；
4）D类网络是面向多媒体信息的高速传输网
络，主要应用于车载视频、车载音响、车载
电话、导航等影音信息娱乐系统；
5）E类网络是面向汽车被动安全系统的高
速、实时网络，用于车辆被动性安全领域。
3 说明CAN节点向总线上发送数据
的流程和从总线上接收数据的流
程
节点1的微控制器1对传感器1进行数据采
集，然后将传感器1对应的数字信号附加一
个数据ID号发送给CAN控制器1，CAN控制
器1对数据进行打包，然后将数据包发送给
CAN收发器1，CAN收发器1再将其数字信号
转换为对应的CAN总线电压信号，从而完成
宽要求明显高于传统的控制系统。
技术，更是一种对未来的适应能力。