75第2章智能网联汽车环境感知系统
智能网联汽车环境感知系统
项目二、智能网联汽车环境感知系统【教学目标】通过本章的学习，要求学生能够掌握智能网联汽车环境感知的定义、组成以及各种传感器的用途，熟悉超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达和视觉传感器的类型、特点及应用；对道路识别、车辆识别、行人识别、交通标志识别和交通信号灯识别有一个初步了解。
【教学要求】【导入案例】未来智能网联汽车能够在道路上有序地安全行驶，特别是无人驾驶汽车，不依赖驾驶员，汽车也能安全行驶，如图2-1所示。
图2-1 无人驾驶汽车安全行驶智能网联汽车或无人驾驶汽车依靠什么技术进行安全行驶的？如何对道路、车辆、行人、交通标志、交通信号灯等进行检测和识别？通过本章的学习，读者可以得到答案。
练习与实训一、名词解释1.超声波传感器2.毫米波雷达3.激光雷达4.视觉传感器5.传感器融合二、填空题道路识别。
三、选择题1. L3级以上自动驾驶必不可少的传感器是（）。
A.超声波传感器B.毫米波雷达C.激光雷达D.视觉传感器2.不适合作盲区监测系统传感器的是（）。
A.近距离毫米波雷达B.中距离毫米波雷达C.远距离毫米波雷达D.视觉传感器3. 在基于特征的交通标志识别中，一般哪个不作为特征（）。
A.颜色特征B.形状特征C.纹理特征D.空间关系特征4. 行人识别常用的传感器是（）。
A.超声波传感器B.毫米波雷达C.激光雷达D.视觉传感器5.智能网联汽车最常见的传感器融合是（）。
A.毫米波雷达与激光雷达的融合B.毫米波雷达与超声波传感器的融合C.毫米波雷达与视觉传感器的融合D.激光雷达与视觉传感器的融合四、问答题1.智能网联汽车的环境感知系统中的惯性元件和定位导航，主要作用是什么？2.毫米波雷达在智能网联汽车上的应用主要有哪些？3. 少线束激光雷达和多线束激光雷达，在应用上有什么区别？4. 视觉传感器在无人驾驶汽车上，能够实现哪些功能？5. 运动车辆识别方法主要有哪些？五、实训题查找具有L2级和L3级的自动驾驶汽车，分析所用的环境感知传感器和ADAS的配置，并写出实训报告。
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
智能网联汽车技术基础最新版课件-项目二 智能网联汽车环境感知技术
项目二 智能网联汽车环境感知技术
任务一 环境感知系统整体认知
任务二 激光雷达原理及应用认知
任务三 任务四 任务五 任务六
毫米波雷达原理及应用认知 超声波雷达原理及应用认知 视觉传感器原理及应用认知 多传感器融合技术认知
1
环境感知系统整体认知
学习目标
智能网联汽车环境感知技术
1. 掌握智能网联汽车环境感知的定义和组成 2. 熟悉环境感知的对象和方法 3. 了解常见环境感知传感器的类型、特点及在智能网联汽车上的应用
1、环境感知系统整体认知
信息采集单元
视觉传感器 激光雷达 毫米波雷达 超声波雷达 车载自主网络 导航定位装置
信息处理单元
道路识别 车辆识别 行人识别 交通标志识别 交通信号灯识别
图2-1-3 环境感知系统组成
智能网联汽车环境感知技术
信息传输单元 显示系统 报警系统 传感器网络
车载自主网络
1、环境感知系统整体认知
2、激光雷达原理及应用认知
智能网联汽车环境感知技术
图2-2-4单线激光雷达
但是，单线雷达只能平面式扫描，不 能测量物体高度，有一定局限性。目前， 主要应用于服务机器人身上，如扫地机器 人。在智能车上，单线激光雷达主要用于 规避障碍物、地形测绘等领域。
2、激光雷达原理及应用认知
图2-2-5多线激光雷达
智能网联汽车环境感知技术
多线激光雷达扫描一次可产生多条扫 描线，主要应用于障碍物的雷达成像，相 比单线激光雷达在维度提升和场景还原上 有了质的改变，可以识别物体的高度信息 ，目前市场上多线产品包括4线、8线、16 线、32线、64线等。如图2-2-5所示，为 多线激光雷达扫描的不同类型障碍物的点 云图，包括汽车、人、墙、树木、公交车 和小货车等。
智能网联汽车环境感知系统
项目二、智能网联汽车环境感知系统【教学目标】通过本章的学习，要求学生能够掌握智能网联汽车环境感知的定义、组成以及各种传感器的用途，熟悉超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达和视觉传感器的类型、特点及应用；对道路识别、车辆识别、行人识别、交通标志识别和交通信号灯识别有一个初步了解。
【教学要求】知识要点能力要求掌握智能网联汽车环境感知的定义和组成；了解环境感知对象和方法；掌握信息感知单元环境感知的定义与组成各传感器的用途掌握超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达和视觉传感器的类型、特点以及在智能网联汽环境感知传感器车上的用途道路识别了解道路识别的定义与分类、道路图像的特点以及道路识别方法车辆识别了解车牌识别方法和运动车辆识别方法行人识别了解行人识别的定义与类型、行人识别系统的组成以及行人识别方法交通标志识别了解交通标志、交通标志识别系统的组成以及交通标志识别方法交通信号灯识别了解交通信号灯、交通信号灯识别系统的组成以及交通信号灯识别方法【导入案例】未来智能网联汽车能够在道路上有序地安全行驶，特别是无人驾驶汽车，不依赖驾驶员，汽车也能安全行驶，如图2-1所示。
图2-1无人驾驶汽车安全行驶智能网联汽车或无人驾驶汽车依靠什么技术进行安全行驶的？如何对道路、车辆、行人、交通标志、交通信号灯等进行检测和识别？通过本章的学习，读者可以得到答案。
练习与实训、名词解释1.超声波传感器2.毫米波雷达3.激光雷达4.视觉传感器5.传感器融合二、填空题1.智能网联汽车的环境感知系统由、和组成。
2.视觉传感器包括单目摄像头、、和。
3.根据所用传感器不同，道路识别分为基于的道路识别和基于的道路识别。
4.道路识别的任务是提取,如、等；确定、;提取。
5.利用视觉传感器进行交通信号灯的识别流程主要是、、三、选择题1.L3级以上自动驾驶必不可少的传感器是（）。
A.超声波传感器B.毫米波雷达C.激光雷达D.视觉传感器2.不适合作盲区监测系统传感器的是（）。
《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）。
智能网联汽车环境感知系统
2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
2020/6/19
2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
2020/6/19
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
第4页
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
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）。
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智能网联汽车环境感知系统智能网联汽车环境感知系统Ø2.1 环境感知的定义与组成Ø2.2 环境感知传感器Ø2.3 道路识别Ø2.4 车辆识别Ø2.5 行人识别Ø2.6 交通标志识别Ø2.7 交通信号灯识别2.1 环境感知系统的定义与组成——定义Ø环境感知就是利用车载超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达、视觉传感器，以及V2X通信技术等获取道路、车辆位置和障碍物的信息，并将这些信息传输给车载控制中心，为智能网联汽车提供决策依据，是ADAS实现的第一步2.1.1 环境感知的定义2.1.1 环境感知的定义Ø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2.1.2 环境感知的组成2.1.2 环境感知的组成2. 2 环境感知传感器Ø2.2.1 环境感知传感器的类型与配置Ø1.环境感知传感器的类型u超声波传感器u毫米波雷达u激光雷达u视觉传感器2.2.1 环境感知传感器的类型与配置2.2.1 环境感知传感器的类型与配置Ø2.环境感知传感器的配置u环境感知传感器主要有超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达、单/双/三目摄像头、环视摄像头等2.2.1 环境感知传感器的类型与配置2.2.1 环境感知传感器的类型与配置2.2.1 环境感知传感器的类型与配置Ø通用公司用于研究L4级自动驾驶技术的Boltsu5个16线束激光雷达u21个毫米波雷达u16个摄像头2.2.1 环境感知传感器的类型与配置2.2.1 环境感知传感器的类型与配置Ø3.环境感知传感器的布局2.2.1 环境感知传感器的类型与配置Ø4.环境感知传感器的融合2.2.1 环境感知传感器的类型与配置2.2.1 环境感知传感器的类型与配置2.2.1 环境感知传感器的类型与配置Ø图像级融合——是以视觉传感器为主体，将毫米波雷达输出的整体信息进行图像特征转化，然后与视觉系统的图像输出进行融合Ø目标级融合——是对视觉传感器和毫米波雷达输出进行综合可信度加权，配合精度标定信息进行自适应的搜索匹配后融合输出Ø信号级融合——是对视觉传感器和毫米波雷达传出的数据源进行融合。
智能网联汽车技术课程教学大纲
智能网联汽车概论课程教学大纲一、课程名称：智能网联汽车概论二、课程简介1.通过本课程的学习，使学生了解什么叫做是智能网联汽车，以及概述了智能网联汽车关键技术，感知与定位，规划与决策，控制与执行，高精地图，网联式自动驾驶，自动驾驶汽车的安全性，自动驾驶汽车测试等关键技术。
三、课程教学目标（一）知识目标2.了解网联汽车定义与分级3.了解智能网联汽车体系结构4.了解智能网联汽车关键技术及发展趋势（二）能力目标1.掌握智能网联汽车体系结构2.掌握智能网联汽车关键技术及发展趋势（三）素质目标注重生产意识、质量意识、环保意识和经济意识的培养，爱护公共财产，遵守劳动纪律及操作规范严格执行6S管理.四、课程学时分配五、课程教学内容第一章智能网联汽车基础知识第一节智能网联汽车定义与分级【本节教学目标】：1.掌握智能网联汽车定义与分级2.了解智能网联汽车体系结构3.了解智能网联汽车关键技术及发展趋势4.了解智能网联汽车发展规划【本节教学重难点】1.掌握智能网联汽车定义与分级【本节核心教学内容】【本节作业】1.国内智能网联汽车是如何分级的？【本节小结】1、通过本节课的学习，使学生掌握智能网联汽车的定义及其关键技术。
第二章智能网联汽车环境感知系统第一节环境感知定义与组成【本节教学目标】：1、了解环境感知定义与组成2、了解环境感知传感器【本节教学重难点】1、了解环境感知传感器的认识【本节核心教学内容】【本节作业】1.环境感知传感器有哪些？【本节小结】1、通过本节课的学习，使学生了解智能汽车环境感知的传感器及其作用。
第二节智能网联汽车辅助驾驶系统【本节教学目标】：1.了解道路识别技术2.了解车辆识别技术3.了解行人识别技术4.了解交通标志识别技术5.了解交通信号灯识别技术【本节教学重难点】1.了解道路识别技术2.了解车辆识别技术3.了解行人识别技术【本节核心教学内容】【本节作业】1交通信号灯识别技术的工作原理？【本节小结】1.通过本节课的学习，使学生了解智能汽车通过道路、车辆、行人、交通标志等的识别原理让学生更好了解智能网联汽车环境感知功能。
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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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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
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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பைடு நூலகம்
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2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
图像级融合——是以视觉传感器为主体，将毫米波雷达输 出的整体信息进行图像特征转化，然后与视觉系统的图像 输出进行融合
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2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
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目标级融合——是对视觉传感器和毫米波雷达输出进行综 合可信度加权，配合精度标定信息进行自适应的搜索匹配 后融合输出
信号级融合——是对视觉传感器和毫米波雷达传出的数据 源进行融合。信号级别的融合数据损失最小，可靠性最高 ，但需要大量的运算
2.7 交通信号灯识别
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2.环境感知传感器的配置 环境感知传感器主要有超声波传感器、毫米波雷达、
激光雷达、单/双/三目摄像头、环视摄像头等
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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 环境感知系统的定义与组成——定义
环境感知就是利用车载超声波传感器、毫米波雷达
、激光雷达、视觉传感器，以及V2X通信技术等获
取道路、车辆位置和障碍物的信息，并将这些信息
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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
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2. 2 环境感知传感器
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1.环境感知传感器的类型
超声波传感器 毫米波雷达 激光雷达 视觉传感器
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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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传输给车载控制中心，为智能网联汽车提供决策依
据，是ADAS实现的第一步
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2.1.1 环境感知的定义
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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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第2章 智能网联汽车环境感知系统
2.1 环境感知的定义与组成
2.2 环境感知传感器
2.3 道路识别
2.4 车辆识别
2.5 行人识别
2.6 交通标志识别