一种用于智能车环境探测的立体视觉传感器
智能汽车环境感知方法综述
毫米波雷达工作原理及选型
对接收到的毫米波雷达数据进行预处理，包括去除噪声、对目标进行跟踪和滤波等。
毫米波雷达数据处理方法
数据预处理
通过对目标的位置、速度、角度等信息进行分析，结合预设的分类算法，将目标分为不同的类别，如车辆、行人、道路标志等。
目标分类与识别
基于处理后的毫米波雷达数据，构建车辆周围的环境模型，包括道路边界、车道线、前方车辆等。
包括去噪、增强、复原等操作，以提高图像质量。
图像预处理
通过特征提取、分类器设计等手段，实现目标检测与识别。
目标检测与识别
通过双目或多目摄像头获取深度信息，以实现三维环境感知。
立体视觉
摄像头数据处理方法
优势
摄像头具有直观、信息丰富、易于理解等优点，可实现颜色、纹理、形状等特征的感知，适用于目标识别、车道线检测、交通标志识别等场景。
LiDAR感知
利用超声波传感器发射超声波并接收反射信号，通过测量反射信号的时间和幅度变化，感知周围物体的距离和位置。
超声波感知
智能汽车环境感知技术用于实现自动驾驶功能，包括车道保持、自适应巡航、自动泊车等。
自动驾驶
智能汽车环境感知技术用于辅助驾驶员驾驶，提供碰撞预警、车道偏离预警、盲点监测等功能。
环境模型构建
毫米波雷达具有抗干扰能力强、探测距离远、穿透性强等优点，能够在复杂的环境中准确感知目标的位置和速度信息，适用于各种天气和光照条件。
优势
毫米波雷达的角分辨率受到天线数量的限制，对于多个目标的识别可能存在一定的困难。此外，毫米波雷达的探测精度受到多种因素的影响，如大气条件、地面反射等。
局限
智能汽车环境感知方法综述
2023-11-01
引言智能汽车环境感知技术概述激光雷达环境感知技术毫米波雷达环境感知技术超声波环境感知技术
视觉传感器
视觉传感器视觉传感器是一种能够像人类视觉一样对物体进行感知和检测的传感器。
它具有相当高的分辨率和灵敏度，能够在复杂的环境中进行快速而准确的探测。
视觉传感器可以应用于各种领域，如机器人、自动驾驶、安防等。
下面我们将从原理、分类、应用等几个方面来介绍视觉传感器。
原理视觉传感器的原理与人类视觉相似，它通过光学元件收集物体反射回来的光线，并将光学信号转化为电子信号，再通过图像处理算法进行分析和处理。
其主要原理包括两种：•相位差传感器：通过测量物体反射回来的光线与参考光线之间的相位差来检测物体的位置、速度和形态，主要用于机器人、自动驾驶、航空等领域。
•图像传感器：通过扫描物体反射回来的光线，获取物体表面的图像，并通过图像处理算法进行分析和处理，主要用于安防、医疗等领域。
分类视觉传感器可以根据其工作原理、测量范围等多方面进行分类，如下：工作原理•相位差传感器：主要包括干涉仪、拉曼光谱仪等。
•图像传感器：主要包括CCD和CMOS两种。
测量范围•普通视觉传感器：测量距离较近、视野较小，主要用于机器人、自动驾驶等领域。
•激光雷达视觉传感器：测量距离远、视野广，主要用于移动测绘、安防等领域。
应用视觉传感器是一种非常有用的传感器，可以应用于很多领域，如下：机器人机器人需要通过视觉传感器来识别、定位并感知周围环境，从而完成其任务。
视觉传感器在机器人导航、定位、搬运、物体识别等方面起着至关重要的作用。
自动驾驶自动驾驶需要通过视觉传感器来感知周围的道路、交通信号灯、车辆、行人等信息，从而实现自主导航和智能驾驶。
视觉传感器在自动驾驶中起着至关重要的作用。
安防安防需要通过视觉传感器来监控、录像并进行图像处理，从而实现对物体的识别、分析和判定。
视觉传感器在安防中起着至关重要的作用。
医疗医疗需要通过视觉传感器来进行影像识别、诊断等，从而实现对疾病的预防和治疗。
视觉传感器在医疗中起着至关重要的作用。
总结视觉传感器是一种非常有用的传感器，具有很高的精度、灵敏度和可靠性，并且可以应用于各种领域。
自动驾驶汽车中传感器与感知技术研究与应用
自动驾驶汽车中传感器与感知技术研究与应用随着科技的不断发展，自动驾驶汽车作为未来交通的一项重要发展方向，备受关注。
而自动驾驶汽车的核心技术之一便是传感器与感知技术，它们负责监测并感知汽车周围环境，从而做出相应的驾驶决策。
本文将就自动驾驶汽车中传感器与感知技术的研究与应用进行探讨。
首先，自动驾驶汽车中最常见的传感器是激光雷达(LiDAR)，它通过发射激光束并测量返回的反射光来感知周围环境。
激光雷达能够获得高精度的三维空间信息，实时绘制出高分辨率的环境地图。
这使得自动驾驶汽车能够准确识别和定位障碍物，实现有效的避障与规避行为。
除了激光雷达，相机也是自动驾驶汽车中重要的传感器之一。
相机可以提供高分辨率的图像数据，以帮助汽车感知与识别道路上的标志、交通信号灯和其他车辆。
利用计算机视觉技术，自动驾驶汽车能够提取图像中的特征并进行目标检测与跟踪，从而实现安全的驾驶决策。
此外，雷达传感器也是自动驾驶汽车中不可或缺的一部分。
雷达传感器通过发射无线电波并接收其返回的信号，可以感知周围环境中的物体位置与速度。
相比于激光雷达，雷达具有更远的感知范围和更强的穿透能力，能够在恶劣天气条件下依然工作。
因此，雷达在自动驾驶汽车中被广泛应用于行人检测与周围车辆识别等关键应用。
除了上述传感器外，自动驾驶汽车还可以利用红外传感器、超声波传感器等其他类型的传感器来获取更全面的环境信息。
红外传感器可以通过探测物体发出的红外线来感知物体的位置，被广泛应用于夜间行驶和目标跟踪。
超声波传感器则可以测量声音的反射时间来计算距离，常用于低速行驶和停车场等环境中。
传感器与感知技术的研究与应用不仅可以提高自动驾驶汽车的安全性，还可以优化驾驶效率和乘坐舒适度。
通过融合多种传感器的数据，并借助先进的算法和人工智能技术，自动驾驶汽车能够实现更准确、更全面的环境感知与决策。
这不仅有助于避免事故风险，还可以提供更高质量的驾驶体验。
在自动驾驶汽车的感知技术中，同时也有一些挑战需要克服。
汽车智能驾驶辅助系统校准考核试卷
B.车道保持辅助
C.自适应巡航
D.导航系统
8.以下哪个因素不会影响智能驾驶辅助系统的性能？（）
A.环境光照
B.天气条件
C.车辆速度
D.车辆品牌
9.在智能驾驶辅助系统中，以下哪个部件负责控制车辆的方向盘和踏板？（）
A.传感器
B.控制器
C.导航系统
D.数据融合系统
10.以下哪个技术主要用于实现自动驾驶车辆的远程监控？（）
8.智能驾驶辅助系统中的自适应巡航控制（ACC）可根据______自动调整车速。（）
9.为了提高智能驾驶辅助系统的环境适应能力，常采用______技术来融合多种传感器数据。（）
10.智能驾驶辅助系统的发展目标是实现______，提高驾驶安全性和舒适性。（）
四、判断题（本题共10小题，每题1分，共10分，正确的请在答题括号中画√，错误的画×）
汽车智能驾驶辅助系统校准考核试卷
考生姓名：__________答题日期：__________得分：__________判卷人：__________
一、单项选择题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）
1.汽车智能驾驶辅助系统主要包括以下哪些部分？（）
6.所有级别的自动驾驶车辆都可以在无需人工干预的情况下进行长途驾驶。（）
7.智能驾驶辅助系统在遇到紧急情况时，总是能够做出正确的决策。（）
8. 5G通信技术对于智能驾驶辅助系统的发展至关重要。（）
9.智能驾驶辅助系统中的车辆控制系统与驾驶员的操作完全独立。（）
10.随着技术的不断发展，智能驾驶辅助系统将逐渐降低对驾驶员的依赖。（）
A.系统故障
B.交通规则变化
智能车辆环境感知传感器的应用现状
智能车辆环境感知传感器的应用现状作者：高德芝段建民郑榜贵田炳香来源：《现代电子技术》2008年第19期摘要：介绍了智能车辆环境感知传感器的优缺点，分析了环境感知传感器在智能车辆技术中尤其是在车道线识别、障碍物检测中的应用现状。
由于车辆运行环境的复杂性和传感器的局限性，仅利用某一种传感器难以保证在任何时刻都能提供完全可靠的信息，基于此，讨论了多传感器信息融合技术在智能车辆技术中的应用现状及其发展方向，以便在今后的应用中根据实际需要选择适当的传感器和检测方法。
关键词：智能车辆;环境感知;传感器;信息融合中图分类号：TP18文献标识码：B文章编号：1004373X(2008)1915106Application Statement of Intelligent Vehicle Environment Perception SensorGAO Dezhi，DUAN Jianmin,ZHENG Banggui，TIAN Bingxiang(Intelligent Measure & Control Laboratory,Beijing University ofTechnology,Beijing,100022,China)Abstract：Advantages and disadvantages of Intelligent Vehicle(IV) environment perception sensor is introduced,application and development trends of them used in the IV especially in lane recognition and obstacle detection are analyzed.Because of limitation of sensor and complexity of operating environment,it is difficult to supply the completely reliable information by some sensor in any time.So,the application and development direction of multi-sensor information fusion technology in the IV is introduced,in order to choose suitable sensor and detection method.Keywords：intelligent vehicles;environment sensing;sensors;information fusion1 引言传感器是一种变换器，可以将来自外界的各种信号转变成计算机能够识别的电信号［1］。
智能网联汽车技术与应用 习题及答案 第1--4章
第一章练习题一、选择题1、（）是指自动驾驶系统根据环境信息执行转向和加减速操作，其他驾驶操作都由人完成。
A、驾驶辅助（DA）B、部分自动驾驶（PA）C、有条件自动驾驶（CA）D、高度自动驾驶（HA）2、辅助驾驶阶段的主要特点是（）oA、驾驶员和系统共同控制车辆运行，但驾驶员要负责监视车辆，当智能控制失效时,由驾驶员来做出应对B、驾驶员和系统共同控制，驾驶员负责监视车辆，当智能控制失效时，由驾驶员来做出应对。
C、车辆的运行由系统控制，同时系统负责监视车辆，当智能控制失效时，系统会请求驾驶员，由驾驶员做出应对。
3、有条件自动驾驶阶段的主要特点是（）。
A、驾驶员和系统共同控制车辆运行，但驾驶员要负责监视车辆，当智能控制失效时,由驾驶员来做出应对B、驾驶员和系统共同控制，驾驶员负责监视车辆，当智能控制失效时，由驾驶员来做出应对。
C、车辆的运行由系统控制，同时系统负责监视车辆，当智能控制失效时，系统会请求驾驶员，由驾驶员做出应对。
4、环境感知主要包括（）oA、车辆本身状态感知，包括行驶速度、行驶方向、行驶状态、车辆位置等；B、道路感知，包括道路类型检测、道路标线识别、道路状况判断、是否偏离行驶轨迹等；C、行人感知，主要判断车辆行驶前方是否有行人，包括白天行人识别、夜晚行人识别、被障得物遮挡的行人识别等；D、以上都是5^所谓V2X,意为vehic1etoeverything,即（）。
A、车对外界的信息交换B、车辆之间的信息交换C、车辆安全6、即时定位与地图构建，英文简称（）。
A、S1AMB、SA1MC、S1MA7、车联网的功能有（）＜,A、信息服务及管理B、减少交通事故C、实现节能减排D、以上三项都是8、车联网关键技术分布在“（）”三个层面。
A、端-管-云B、端-管-车C、网-管-车9、依据人驾驶车辆过程的不同阶段可以将驾驶员行为特性分为三个部分：（）行为特性、决策行为特性和操作行为特性。
A、认知B、感知C、驾驶10、在“管”层面，关键技术主要包括（）oA、车辆和路侧设备的智能化、网联化进程加快，关键技术包括汽车电子、车载操作系统技术等；B、4G/5G车载蜂窝通信技术、1TE-V2X和802.I1p直连无线通信技术等；C、实现连接管理、能力开放、数据管理、多业务支持的车联网平台技术是核心。
人工智能在自动驾驶技术中的应用考核试卷
五、主观题（参考）
1.环境感知系统包括激光雷达、摄像头、雷达和超声波传感器等。激光雷达用于高精度三维环境感知，摄像头负责图像识别，雷达用于探测移动物体，超声波传感器检测近距障碍。
2.决策规划考虑因素包括交通规则、周围环境、车辆状态、目的地和预测的其他交通参与者行为。
3.控制系统通过接收决策系统的指令，转换为具体的车辆控制操作，如转向、加速和制动，确保车辆稳定行驶。
C.制动控制
D.音响控制
7.在自动驾驶技术中，哪种传感器主要用于测量车辆与周围物体的距离？（）
A.摄像头
B.激光雷达（Lidar）
C.雷达
D.红外传感器
8.以下哪种技术主要用于自动驾驶车辆识别交通标志和信号灯？（）
A.机器视觉
B.雷达
C.超声波传感器
D.磁力计
9.在自动驾驶车辆中，哪个系统负责处理传感器数据以构建周围环境的高精度地图？（）
4.下列哪项是实现自动驾驶车辆路径规划的关键技术？（）
A. GPS定位
B.传感器融合
C.控制策略
D.车联网
5.自动驾驶车辆在进行路径跟踪时，以下哪项不是主要考虑的因素？（）
A.车辆动力学
B.路面质量
C.交通规则
D.驾驶员意图
6.以下哪个不是自动驾驶车辆控制系统的组成部分？（）
A.转向控制
B.加速度控制
人工智能在自动驾驶技术中的应用考核试卷
考生姓名：________________答题日期：________________得分：_________________判卷人：_________________
一、单项选择题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）
视觉传感器在智能网联汽车中的应用
• 请说说基于霍夫变换的车道线检测的原理是什么？ • 请问什么是基于仿射变换的车道线检测？ • 什么是基于边缘点拟合的车道线检测？
• 请说说车道线跟踪的原理是什么？
• 2.语义分割
• 语义分割是指图像处理算法试图从语义 上理解图像中每个像素的角色，该物体 是汽车还是其他分类的物体，除了识别 人、路、车、树等，我们还必须确定每 个物体的边缘，需要使用语义分割模型 来对物体做出像素级的分割，并通过语 义形式提供物体的特征和位置等信息。
20米以外，很难缩小视差的范围。采用高像素摄像 头和较好的算法可以提高测距性能，双目摄像头间 距越小，测距镜头之间的距离越近，探测距离越大 ，镜头间距越大，探测距离越远。
单目视觉传感器的原理和特点
• 智能网联汽车传感系统是一个多传感器的复杂系统。使用单目摄像头是一种很好的方法，但是单目摄像 头依赖大量训练样本、特征提取过程难以观测和调整等。由于传感器的物理特性，摄像头测距精度远低 于激光雷达和多普勒雷达。因此在实际应用中，需要结合激光雷达和多普勒雷达等其他传感器进行探测 ，这些传感器在各自的约束条件下能够发挥各自最优的性能，各类传感器的融合将大大提高目标检测的 精度。
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。
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
智能汽车智能感知
智能汽车智能感知未来交通的发展方向是智能化，而智能汽车正是其中的代表之一。
智能汽车依靠先进的传感器和感知技术，能够实时感知周围的环境信息，并做出智能化的决策与应对。
本文将深入探讨智能汽车的智能感知技术，并分析其在交通安全和驾驶舒适性方面的应用。
一、智能感知技术概述智能汽车的智能感知技术是其实现智能化的核心。
智能汽车通过使用多种传感器，如雷达、摄像头、激光雷达等，能够感知周围的道路、车辆和行人等信息。
这些传感器可以获取到实时的环境数据，并将其转化为数字信号进行处理。
其中，雷达是智能汽车感知技术中常用的一种传感器。
雷达能够通过发射无线电波并接收其反射信号，来探测物体的位置、速度等信息。
而摄像头则可以利用计算机视觉技术对图像进行处理，从而识别出道路标识、行人、车辆等物体。
除了传感器，智能汽车还可以利用激光雷达进行三维扫描，实时获取周围环境的准确模型。
通过多种传感器的协同工作，智能汽车能够精确感知道路上的各种情况，并进行相应的决策和行动。
二、智能汽车的感知应用1. 交通安全应用智能汽车的智能感知技术使其在交通安全方面表现出色。
通过传感器获取和处理的环境信息，智能汽车能够及时发现前方障碍物、行人等，并做出相应的决策避免碰撞事故的发生。
例如，在高速公路上，智能汽车可以利用雷达和摄像头感知前方车辆的行驶状态和距离。
当发现与前车的距离过近或者速度相差过大时，智能汽车会通过自动刹车系统实现主动减速，保持与前车的安全距离。
这种智能感知技术大大提升了行车安全性，减少了交通事故的发生。
2. 驾驶舒适性应用除了在交通安全方面的应用，智能汽车的智能感知技术也可以提升驾驶的舒适性。
感知并分析驾驶者的行为和心理状态，智能汽车能够根据情况作出相应的调整，提供更好的驾乘体验。
例如，智能汽车可以通过使用摄像头感知驾驶者的疲劳程度和注意力集中程度。
当系统发现驾驶者疲劳或者注意力不集中时，它可以提醒驾驶者休息、调整座椅姿势或者播放音乐来缓解疲劳。
项目一知识准备2：认识智能网联汽车环境感知技术
激光雷达与视觉传感器的信息融合
三、多传感器信息融合
认识智能网联汽车环境感知技术
课程导入
环境感知传感器 多传感器信息融
合
环境感知技术
智能网联汽车传 感器发展趋势
多传感器信息融合的分类
1、前融合 前融合只有一个感知算法，在原始层把各种传感器的数据融合在一起，实现原始数据的器 多传感器信息融
合
环境感知技术
智能网联汽车传 感器发展趋势
4.1 道路识别技术
道路识别技术指提取车道的几何结构、确定车辆在车道中的位置及方向、确定车辆可行驶的区 域。
道路识别技术
四、环境感知技术
认识智能网联汽车环境感知技术
课程导入
环境感知传感器 多传感器信息融
合
环境感知技术
智能网联汽车传 感器发展趋势
超声波雷达探测周围障碍物
三、多传感器信息融合
认识智能网联汽车环境感知技术
课程导入
环境感知传感器 多传感器信息融
合
环境感知技术
智能网联汽车传 感器发展趋势
多传感器信息融合的分类
随自动驾驶程度的递进，对汽车的性能要求也越来越高，环境感知的能力也需要相应的提高。 单一的传感器难以满足自动驾驶复杂行驶路况信息的采集，因此多传感器信息的融合是实现自 动驾驶的必由之路。多传感器信息融合的方式分为前融合和后融合。
车载视觉传感器获取环境图像信息
二、环境感知传感器
认识智能网联汽车环境感知技术
课程导入
环境感知传感器 多传感器信息融
合
环境感知技术
智能网联汽车传 感器发展趋势
2.3 超声波雷达
超声波雷达（Ultrasonic Radar）是通过发射、接收40kHz、48kHz或58kHz频率的超声波， 根据时间差测算出障碍物距离的安全辅助装置，能以声音或者更为直观的显示器告知驾驶员周 围障碍物的情况，解除了驾驶员驻车、倒车和起动车辆时前后左右探视所引起的困扰，并帮助 驾驶员扫除了视野死角和视线模糊的缺陷。
自动驾驶感知环节硬件配置情况
自动驾驶感知环节硬件配置情况自动驾驶感知环节是自动驾驶系统中最重要的环节之一，它通过从多种传感器中获取信息，并进行处理和分析，来实现对周围环境的感知和理解，从而为自动驾驶系统的决策和控制提供关键的数据支持。
在感知环节中，常用的传感器包括激光雷达(LiDAR)、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等。
首先是激光雷达，它是自动驾驶系统中最重要的传感器之一、激光雷达利用激光束扫描周围环境，并通过测量激光束反射回来的时间和强度来获取目标物体的位置和形状信息。
激光雷达的配置通常包括多个旋转式激光雷达和一个或多个固定式激光雷达，以实现对车辆周围360度的全方位感知。
目前市场上常见的激光雷达型号包括瓦楞激光雷达、索引激光雷达等。
其次是摄像头，它是自动驾驶系统中最常见的传感器之一、摄像头通过捕捉周围环境的图像和视频，并利用计算机视觉算法对图像进行处理和分析，从而实现对车辆周围物体的识别和定位。
摄像头通常以立体视觉的方式进行布置，以便实现对物体的三维感知。
摄像头的配置通常包括前后视摄像头、侧视摄像头和鱼眼摄像头等。
目前市场上常见的摄像头型号包括大恒相机、海康相机等。
此外，自动驾驶系统中还常用到毫米波雷达和超声波传感器等。
毫米波雷达利用毫米波信号来探测和测量周围物体的位置和速度。
毫米波雷达具有较高的分辨率和抗干扰能力，适合在恶劣环境下使用。
超声波传感器利用超声波信号的反射时间来测量目标物体的距离和位置，主要用于避障和定位等功能。
综上所述，自动驾驶感知环节的硬件配置通常包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达和超声波传感器等。
这些传感器通过获取周围环境的信息，为自动驾驶系统提供精确和实时的数据支持，从而实现对道路情况、障碍物和其他车辆等物体的感知和理解。
随着技术的不断进步和成本的降低，各种传感器的硬件配置也在不断升级和优化，以满足自动驾驶系统对感知能力的不断提高的需求。
智能网联汽车用到的环境传感器
智能网联汽车用到的环境传感器：1.激光雷达智能化的网联汽车已逐步开始取代传统汽车成为市场主要的发展方向。
因为它包含了多种不同的传感器，大大有助于提升环境感知能力与道路识别能力，而其功能的实现离不开激光雷达对周围环境物体进行精准的检测作用。
它能精准扫描周围几百米甚至上千米的环境，并以点云的形态，详细展示周围物体的3D形态，为感知算法提供精确的、多维度的环境数据。
2.超声波传感器网联汽车在物流行业、新能源行业以及其它行业都实现了广泛应用。
超声波传感器也可以帮助网联汽车快速获取路障信息，并根据超声波反馈的路障计算物体间的距离，让车辆与周围物体之间保持合适的安全距离。
3.视觉传感器网联汽车功能的实现还离不开视觉传感器，例如宽动态高清摄像头的作用。
视觉传感器可以在较短时间内获得大量的视觉图片，精准识别车道线、红绿灯信号灯、限速标识等。
现今基本上所有智能网联汽车都已搭配可靠的视觉传感器。
汽车高级驾驶辅助系统ADAS有哪些功能：1.ADAS驾驶辅助包括：实时交通系统TMC、电子警察系统lSA、车联网、自适应巡航ACC、车道偏移报警系统LDWS、车道保持系统、碰撞避或预碰撞系统、夜视系统、自动泊车系统、交通标志识别、盲点探测、驾驶员疲劳探测、下坡控制系统和电动汽车报警系统等都能统称为ADAS驾驶辅助。
2.它是通过各种传感器、摄像头、雷达、激光和超声波等感知，实时对路况、静态和动态的物体、人、感应周围的环境并收集数据，经电脑进行运算分析并执行，从而达到人的感知和预测到车辆行驶存在安全隐患，保证车辆行驶安全。
3.以特斯拉为例，每款特斯拉车型上都配备了前置、侧方和车尾摄像头，8个摄像头环绕车身，视野范围达到360度。
以及12个超声波传感器和雷达，它们收集到的数据，都交给车载处理器进行分析运算，然后才能实现紧急制动、碰撞预警、盲点监测、辅助变道和自动泊车等功能。
智能网联汽车基础(七)——ADAS激光雷达和视觉系统(上)
(接上期)一、激光雷达1.激光雷达相关定义China SAE标准《智能网联汽车激光雷达点云数据标注要求及方法》对激光雷达、场景、点云等给出一系列的定义和规范。
激光雷达(l g h t d e t e c t i o n a n d ranging)：发射激光束并接收回波以获取目标三维信息的系统。
2.激光雷达特点车载激光雷达是目前车载环境感知精度最高的感知方式，探测距离可达300m，精度可控制在厘米级。
激光雷达以激光作为载波，激光是光◆文/江苏 周晓飞智能网联汽车基础(七)——ADAS激光雷达和视觉系统(上)波波段电磁辐射。
具有以下优点：①全天候工作，不受白天和黑夜的光照条件的限制。
②激光束发散角小，能量集中，有更好的分辨率和灵敏度。
③可以获得幅度、频率和相位等信息，可以探测从低速到高速的目标。
④抗干扰能力强，隐蔽性好。
激光不受无线电波干扰。
3.激光雷达类型 车载激光雷达根据其扫描方式的不同，可分为机械激光雷达和固态激光雷达。
机械激光雷达外表上最大的特点就是总成有机械旋转机构(图1)。
固态激光雷达由于无需旋转的机械机构，依靠电子部件来控制激光发射角度，其结构相对简单、体积较小，可安装于车体内。
长远来看微机电系统激光雷达(MEMS)、快闪激光雷达(Flash)等固态激光雷达有望成为重点。
4.激光雷达结构原理激光雷达主要包括激光发射、扫描系统、激光接收和信息处理四大系统，这四个系统相辅相成，形成传感闭环。
一般由光学发射部件、光电接收部件、运动部件和信号处理模块等部件组成。
激光雷达工作原理是向指定区域发射探测信号(激光束)，经过目标物反射后，收集反射回来的信号，与发射信号进行处理比较，即可获得待测区域环境和目标物体的有关空间信息，如目标距离、方位角、尺寸、移动速度等参数，从而实现对特定区域的环境和目标进行探测、跟踪和识别。
5.微机电系统激光雷达(MEMS)法雷奥SCALA激光雷达是一款已经应用到量产车上的车规级激光雷达(图2)，拥有145°的水平视场角(FOV)，可以探测到150m以内的动态或静态障碍物，垂直视场角为3.2°(图3)。
智能网联汽车关键技术—激光雷达
智能网联汽车关键技术—激光雷达智能汽车是在一般汽车上增加雷达、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，最终实现替代人来做驾驶决策及操作的目的。
智能汽车的初级阶段是具有先进驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance Systems,ADAS)的汽车，智能汽车与网络相连便成为智能网联汽车。
智能网联汽车本身具备自主的环境感知能力，也是智能交通系统的核心组成部分，是车联网体系的一个结点，通过车载信息终端实现与车、路、行人、业务平台等之间的无线通信和信息交换。
智能网联汽车的聚焦点是在车上，发展重点是提高汽车安全性，其终极目标是无人驾驶汽车。
本文将自动驾驶领域最为关键的传感器——激光雷达作为中心，通过调研其所扮演重要角色的领域——自动驾驶，了解激光雷达的分类、工作原理及技术指标等。
虽然早期激光雷达主要用于军事和民用地理测绘(GIS)等领域，但随着自动驾驶的兴起，对于环境感知要求日趋严格，在自动驾驶架构中，传感层被比作为汽车的“眼睛”，包括车载摄像头等视觉系传感器和车载毫米波雷达、车载激光雷达和车载超声波雷达等雷达系传感器，其中激光雷达已经被广泛认为是实现自动驾驶的必要传感器。
相比于其它类型的自动驾驶传感器，如摄像头，激光雷达探测的距离更远，精度更高。
相对于摄像头而言，激光雷达由于为主动发射光束，故比较不容易受周围环境如弱光、雨雪烟尘的影响，而且摄像头在进行图像识别处理时需要消耗大量的处理器能力，而激光雷达产生的三维地图信息更容易被计算机解析。
相比毫米波雷达，激光雷达的分辨率更高，并且毫米波雷达也不适用于行人检测和目标识别等工作。
在自动驾驶领域，激光雷达与其它传感器互为补充，可以有效提高车辆对于周围环境感知的准确度。
1、激光雷达分类：对于激光雷达，可以分别按照探测体系、应用方向、线束、基于机械/电子部件分类如下：激光雷达分类2、激光雷达工作原理：LiDAR，是英文Light Detection And Ranging的缩写，中文名称为激光雷达。
视觉传感器在智能车辆中的应用研究
视觉传感器在智能车辆中的应用研究近年来，智能车辆技术得到了快速发展，并在各个领域取得了重大的突破。
其中，视觉传感器作为智能车辆中的重要组成部分，发挥着关键的作用。
本文将探讨视觉传感器在智能车辆中的应用研究。
智能车辆是基于先进技术的汽车，能够自主感知车辆周围环境，自主决策并执行驾驶任务，从而实现智能化、自动化驾驶。
而视觉传感器作为智能车辆的“眼睛”，通过获取实时的图像信息，可以帮助车辆感知周围的环境，并进行更准确的决策和行驶规划。
首先，视觉传感器在智能车辆中的一个重要应用是目标检测和识别。
通过摄像头获取车辆周围的图像信息，结合深度学习算法，可以对道路上的车辆、行人、交通标志等进行准确的检测和识别。
这种能力对于智能车辆的自主驾驶至关重要，可以帮助车辆判断道路上的障碍物，并做出相应的避让或减速动作，提高行驶的安全性和稳定性。
另外，视觉传感器还可以用于车道线检测和跟踪。
利用摄像头获取道路上的图像，再通过图像处理和计算机视觉算法，可以实时检测出道路的车道线，并准确地跟踪车辆在车道中的位置。
这对于智能车辆的自动驾驶功能来说十分重要，能够帮助车辆保持在正确的车道内行驶，并实现自动转向和保持车道的功能，提高驾驶的舒适性和安全性。
此外，视觉传感器还可以用于交通标志识别和实时导航。
通过摄像头获取道路上的交通标志图像，再结合图像处理和模式识别算法，可以准确地识别出道路上的交通标志，如限速标志、禁止通行标志等。
这对于智能车辆来说非常重要，可以帮助车辆提前作出相应的反应，遵守交通规则，保障行车安全。
同时，通过对道路上的交通标志和导航信息的分析，智能车辆可以提供实时导航功能，帮助驾驶员选择最优的行驶路线，提高行驶的效率和便利性。
此外，视觉传感器在智能车辆中的另一个重要应用是行人检测和安全警报。
通过摄像头获取道路上的图像，结合深度学习算法，可以实时检测出道路上的行人，并发出相应的警报。
这对于保护行人的安全非常重要，尤其是在夜间或恶劣天气条件下，能够提醒驾驶员注意道路上的行人，减少交通事故的发生，提高驾驶的安全性。
1模块一 智能网联汽车传感器概述
模块一 智能网联汽车传感器概述
2.自动停车中的停车库位检测 自动停车功能需要经历两个阶段：①识别库位；② 倒车入库。 当汽车缓缓驶过库位时，汽车右前方的APA超声波 雷达返回探测距离与时间的关系。通过检测空位长度， 判断当前空间可否入库，右后方的APA超声波雷达用以 做库位的二次验证，如图1-7所示。 3.高速横向辅助 特斯拉Model S在AutoPilot 1.0时代就实现了高速 公路的巡航功能，为了增加高速巡航功能的安全性和舒 适性，特斯拉将用于停车的APA超声波雷达，同时用于 高速巡航时的横向辅助，安装于汽车侧方的APA超声波 雷达用于检测侧方的车道是否有车辆接近。
图1-7 停车库位检测
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二、毫米波雷达认知
（一）毫米波雷达定义 毫米波雷达，是指工作频率在毫米波频段的探测雷达，外观如图1-8所示。毫米波 （Millimeter Wave，MMW）是波长在1～10mm的电磁波，对应的频率范围为30～ 300GHz。
图1-8 毫米波雷达外观
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超声波雷达按照探头的工作频率分为三种：40kHz、 48kHz和58kHz探头的超声波雷达。一般来说，工作频率越 高，灵敏度越高，但水平与垂直方向的探测角度就越小，故 一般超声波雷达采用40kHz的探头。
超声波雷达防水、防尘，即使有少量的泥沙遮挡也不影 响，探测范围在0.1～3m之间，且精度较高，因此非常适用 于停车。车载超声波雷达一般安装在汽车的保险杠上方，隐 藏在保险杠的某个位置。
式中：s——目标距离； t——电磁波从雷达发射出去到接收到目标回波的往返时间； c——电磁波传播的速度，即光速。
模块一 智能网联汽车传感器概述
（二）毫米波雷达的分类 （1）毫米波雷达根据工作频段的不同，可以分为24GHz、60GHz、77GHz、79GHz、 120GHz频段的毫米波雷达，其中24GHz和77GHz两种频段用于汽车，如图1-12所示。
智能网联汽车140题(附答案)
智能网联汽车140题（附答案）1. ACC 的目的是通过对车辆（）运动进行自动控制，以减轻驾驶员的劳动强度。
A. 横向B. 纵向C. 泊车D. 变道正确答案：B2. 自适应巡航控制不能通过控制（）实现与前车保持适当距离的目的。
A. 发动机B. 传动系统C. 制动器D. 转向正确答案：D3. 车间距是指（）。
A. 前车尾部与本车头部之间的距离B. 前车尾部与本车尾部之间的距离C. 前车头部与本车尾部之间的距离D. 前车头部与本车头部之间的距离正确答案：A4. 以下不属于倒车雷达结构组成的是（）。
A. 超声波传感器B. 控制器C. 蜂鸣器D. 图像传感器正确答案：D5. 关于超声波说法错误的是（）。
A. ＞20kHz 的声波B. 沿直线传播C. 穿透力弱D. 遇到障碍物会产生反射波正确答案：C6. 先进驾驶辅助系统主要分为两大类：信息辅助类和控制辅助类，以下不属于信息辅助类的是（）。
A. 前方交通穿行提示B. 盲区监测C. 智能限速提醒D. 交通拥堵辅助正确答案：D7. 自动紧急制动的简称为（）。
A. AEBB. EBAC. ESAD. LKA正确答案：A8. 盲区监测的简称为（）。
A. LCWB. BSDC. FCWD. AVM正确答案：B9. 智能决策层的主要功能是接收环境感知层的信息并进行融合，对道路、车辆、行人、交通标志和交通信号等进行识别、决策分析和判断车辆驾驶模式及将要执行的操作，并向（）输送指令。
A. 环境感知层B. 信息融合层C.控制和执行层D. 以上都不是正确答案：C10. 激光雷达以激光作为载波，激光是光波段电磁辐射，波长比微波和毫米波（）。
A. 长B. 短C. 一样长D. 以上均不对正确答案：B11. 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. 抗干扰性能好正确答案：C12. CAN 总线网络传输的帧中用于接收单元向发送单元请求主动发动数据的帧为（）。
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。