环境感知技术-1
无人驾驶关键技术分析三篇
无人驾驶关键技术分析三篇篇一: 无人驾驶关键技术分析无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。
按照无人驾驶汽车的职能模块, 无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。
(1)环境感知技术环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳, 无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息。
为其行为决策提供信息支持。
环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。
单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量, 无法满足测量的需要。
因而, 必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量, 将所测得的数据经过数据融合处理后。
提取出可信度较高的有用信号。
按照环境感知系统测量对象的不同, 我们采用两种方法进行检测: 无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。
这类信息测量方便, 主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。
无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主, 被动型测距传感器为辅, 采用信息融合的方法实现。
因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下, 执行任务的需要, 最重要的是处理数据量小, 实时性好。
同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算, 无需知道障碍物的具体信息。
而视觉作为环境感知的一个重要手段, 虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题。
但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性, 而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面, 视觉也是必不可少的手段。
(2)导航定位技术无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置, 是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。
导航可分为自主导航和网络导航两种。
自主导航技术是指除了定位辅助之外, 不需要外界其他的协助, 即可独立完成导航任务。
物联网中的环境感知技术使用教程
物联网中的环境感知技术使用教程物联网(Internet of Things,简称IoT)是指通过互联网将各种物理设备连接起来,实现物与物之间的信息传递和交流。
而环境感知技术是物联网中的重要组成部分,它可以通过各种传感器对环境中的各种参数进行实时感知和监测,从而为我们提供准确的环境信息。
本文将为读者分享物联网中的环境感知技术使用教程,帮助读者理解和应用这一重要技术。
一、环境感知技术的基本原理环境感知技术依托各种传感器,包括温度传感器、湿度传感器、气压传感器、光照传感器等,通过测量物理量,并将测量结果转化为数字信号进行处理和传输。
基于这些传感器,物联网可以实现对环境中的温度、湿度、光照、噪音等各个方面的监测和感知。
二、环境感知技术的应用场景1. 智能家居:通过环境感知技术,可以使智能家居系统根据环境的变化自动调节室内温度、湿度、光照等,提供舒适的居住环境。
比如,在冬天,当环境温度过低时,智能家居系统可以自动启动暖气设备;当环境光线不足时,智能灯具可以自动调节亮度。
2. 智能农业:环境感知技术在农业领域的应用十分广泛。
传感器可以监测土壤湿度、温度、光照等参数,帮助农民合理调节灌溉水量、温室通风以及光照条件,从而提高作物的产量和质量。
3. 城市管理:环境感知技术在城市管理中也发挥着重要作用。
通过安装传感器监测空气质量、噪音水平和交通状况等,城市管理者可以更好地了解城市环境状况,采取相应措施改善城市的环境质量和生活品质。
三、环境感知技术的关键要素在使用环境感知技术时,需要考虑以下关键要素:1. 传感器的选择:根据监测的环境参数需求,选择合适的传感器。
不同的传感器具有不同的参数测量范围和精度,需根据实际情况进行选择。
2. 数据采集和传输:选择合适的数据采集和传输方式。
可以使用有线通信或者无线传输技术将传感器采集到的数据传输到数据中心或者其他终端设备中进行处理和分析。
3. 数据处理和分析:环境感知技术采集到的数据需要进行处理和分析,提取有用的信息。
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。
无人驾驶汽车的环境感知与障碍物避让技术研究
无人驾驶汽车的环境感知与障碍物避让技术研究随着科技的不断发展,无人驾驶汽车成为了汽车行业的热门话题之一。
而无人驾驶汽车的环境感知与障碍物避让技术则是实现无人驾驶的关键之一。
本文将对无人驾驶汽车的环境感知与障碍物避让技术进行深入探讨。
一、环境感知技术环境感知技术是无人驾驶汽车实现自主导航和避免障碍物碰撞的基础。
它能够通过各种传感器获取车辆所处环境的各种信息,如道路状况、交通标志、行人等。
目前,常用的环境感知技术包括激光雷达、摄像头和雷达等。
1. 激光雷达激光雷达是无人驾驶汽车最常用的环境感知技术之一。
它利用激光束扫描周围环境,通过测量反射激光的时间来计算物体的距离和位置。
激光雷达不仅能够准确感知道路上的障碍物,还能够提供高分辨率的地图,为导航提供重要的数据支持。
2. 摄像头摄像头是另一种常用的环境感知技术。
它主要通过采集路面图像来获取车辆所处环境的信息。
利用计算机视觉技术,摄像头可以实现车道线识别、交通信号灯识别等功能,从而为无人驾驶汽车提供准确的路况信息。
3. 雷达雷达技术在军事领域应用广泛,但也开始被应用于无人驾驶汽车的环境感知中。
雷达能够通过向周围发射无线电波并接收其反射信号来感知道路上的物体。
相较于激光雷达和摄像头,雷达在夜间或恶劣天气条件下的环境感知效果更好。
二、障碍物避让技术环境感知只是无人驾驶汽车实现障碍物避让的第一步,还需要结合相应的控制算法来实现障碍物的实时避让。
1. 规划路径无人驾驶汽车在遇到障碍物时需要重新规划行进路径。
通过分析环境感知传感器获取的数据,结合地图信息和目标路径,无人驾驶汽车可以确定一条避开障碍物的新路径。
2. 碰撞预测与防范在避免障碍物碰撞的过程中,无人驾驶汽车需要能够准确预测障碍物的运动轨迹,并及时采取相应的措施。
通过使用传感器数据和运动学模型,无人驾驶汽车可以实时计算出障碍物与车辆间的最短距离,从而避免潜在的碰撞。
3. 智能制动系统智能制动系统是无人驾驶汽车避免碰撞的最后一道防线。
物联网中的环境感知系统设计与实现
物联网中的环境感知系统设计与实现物联网(IoT)是指通过互联网连接各种设备和对象,使它们能够相互通信和交互的技术体系。
环境感知系统在物联网中起着重要作用,它能够收集、监测和分析环境数据,以帮助我们更好地了解和管理我们周围的环境。
本文旨在介绍物联网中的环境感知系统设计与实现。
一、环境感知系统的组成元素环境感知系统由传感器、数据传输和数据处理三个主要组成部分构成。
1. 传感器:传感器是环境感知系统的核心,用于收集环境数据。
根据不同的应用需求,可以选择不同类型的传感器,例如温度传感器、湿度传感器、气压传感器、光照传感器等等。
这些传感器能够感知环境中的各种物理指标,并将数据转换为电信号进行存储和传输。
2. 数据传输:将传感器收集到的数据传输到数据处理中心是环境感知系统的重要环节。
可以利用各种通信技术来实现数据传输,例如无线通信技术、蓝牙技术、以太网等。
传感器可以直接连接到物联网设备,或通过局域网、广域网实现数据传输。
3. 数据处理:环境感知系统收集到的数据需要经过处理和分析,以提取有用的信息。
数据处理可以包括数据清洗、数据存储、数据分析等过程。
清洗数据可以去除噪声,并对数据进行过滤和校准。
存储数据可以选择云存储或本地存储。
数据分析可以利用机器学习、深度学习等技术来提取模式、预测趋势和进行决策。
二、环境感知系统的设计原则在设计环境感知系统时,需要考虑以下几个原则:1. 可扩展性:环境感知系统应具有良好的可扩展性,能够适应不同规模和类型的环境监测需求。
系统应支持添加和移除传感器,以及灵活配置传感器的位置和数量。
2. 可靠性:环境感知系统需要具备高可靠性,确保传感器数据的准确性和稳定性。
对传感器进行定期检测和校准,确保其工作正常。
此外,需要设置数据冗余机制,防止数据丢失和传输中断。
3. 实时性:环境感知系统应能够提供实时的环境数据。
通过合理的数据传输和处理机制,系统应能够在几乎即时的时间内将数据提供给用户,以支持及时决策和响应。
智能网联汽车环境感知技术-1 智能网联汽车及传感器
1.2 ADAS系统认知
一.ADAS系统的功用
先进驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance System,ADAS):
是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。
车 距 , 并以空间或时 间 距 离 显 示 车 距 信 息 。
( 1 0) 前 向 碰 撞 预 警 ( fo r wa r d c o l l i s i o n wa r n i n g , FC W ) : 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 告 信 息 。
里程等静态信息
据的上传
eCall等
周边车辆/行人/
道路湿滑提
基于车-车、车-路、车-人、车-云
非机动车位置、
网联协同感 通信,实时获取车辆周围交通环境信
传输实时性、 醒、紧急制动
信号灯相位、道
人/自车
息,与车载传感器的感知信息融合,
知
可靠性要求较高 预警、特殊车
路预警等动态数
作为自车决策与控制系统的输入
二.汽车技术的发展过程
三.智能网联汽车的诞生
三.智能网联汽车的诞生
汽车产业最伟大的革命——电气化、智能化、网联化、共享化
三.智能网联汽车的诞生
世界汽车技术的发展趋势——低碳化、信息化、智能化
三.智能网联汽车的诞生
智能网联汽车(Intelligent Connected Vehicle,ICV):
标准参考了ISO、UN/WP.29、SAE等国际相关标准,除了包含传统概念上L1、L2的功能,
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。
基于多传感器融合的机器人环境感知
06
结论与展望
研究成果总结与贡献
1 2
传感器融合算法优化
通过多传感器融合技术,实现了对环境的全面 感知,提高了机器人对环境的认知精度。
实时性增强
通过优化算法和硬件配置,缩短了感知数据的 处理时间,提高了机器人的实时反应能力。
到系统中。
软件开发
开发各模块的软件算法,实现 数据的采集、处理、融合和控
制指令生成等功能。
传感器数据融合算法实现
数据预处理
对采集的原始数据进行去噪、滤波等预处理操作,提高数据质量 。
传感器标定与校准
对每个传感器进行标定和校准,确保数据准确性。
数据融合算法
采用合适的算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波等)对多个传感器的 数据进行融合,得到更准确的环境信息。
传感器是一种能够感知并响应外部环境变化的装置,将非电量
根据功能和应用场景,传感器可分为多种类型,如温度传感器、湿度传感器、压 力传感器、位移传感器、速度传感器等。
常用传感器及其应用场景
湿度传感器
用于测量环境湿度,可用于机 器人湿度控制、湿度异常检测 等。
04
GPS
提供高精度的定位信息,用于机器人 的导航和定位。
环境感知数据处理与分析
数据融合
将不同传感器的数据进行融合,以 获得更准确的环境信息。
目标跟踪
通过对连续帧数据的分析,实现对 目标物体的跟踪和运动状态的估计 。
障碍物检测
通过图像处理和模式识别技术,检 测出环境中的障碍物,为机器人提 供避障信息。
地形适应
通过对地形数据的分析,实现机器 人的爬坡、越障等动作的适应性和 稳定性。
汽车构造 第十八章 智能网联汽车技术简介
环境感知层 主要功能
通过车载环境感知 技术(如视觉传感器 、雷达、高精度定 位与导航等)、车内 网技术、4G/5G及 V2X无线通信技术等
实现对车内与车外 (如道路、车辆和 行人等)静、动态 信息的提取和收集, 并向智能决策层输 送信息
作为智能网联 车各类功能实 现的前提
智能决策层 主要功能
制
我国智能网联汽车网联化分级
等级定义
控 典型信息 传输需求
制
基于车-路,车-后台通信,实
地图、交通流
现导航等辅助信息的获取,以 人 量、交通标志、 传输实时性、
及车辆行驶与驾驶员操作等数
油耗、里程等 可靠性要求
据上传
信息
较低
基于车-车,车-路,车-人,车
-后台通信,实时获取车辆周边 人 周边车辆/行人 传输实时性、
1 驾驶辅助(DA) 通过环境信息对方向和加 人与系 人
人
减速中的一项操作提供支 统
援,其他驾驶操作都由人
操作
2 部分自动驾驶 通过环境信息对方向和加 人与系 人
人
(PA)
减速中的多项操作提供支 统
援,其他驾驶操作都由人
操作
系统(自动驾驶系统)监控驾驶环境
3 有条件自动驾驶 由无人驾驶系统完成所有 系统
交通环境信息,与车载传感器 与 /非机动车位置, 可靠性要求
的感知信息融合,作为车辆自 系 信号灯相位, 较高
动驾驶决策与控制系统的输入 统 道路预警等信
息
基于车-车,车-路,车-人,车
-后台通信,实时并可靠获取车 人 车-车,车-路 传输实时性、
辆周边交通环境信息及车辆决 与 间的协同控制 可靠性要求
(CA)
驾驶操作,根据系统请求,
机器人的智能导航技术
机器人的智能导航技术机器人的出现为人们的生活带来了许多便利和创新。
其中,机器人的导航技术是机器人能够进行自主移动和智能导航的基础。
随着科技的不断进步,机器人的智能导航技术也在不断提升,为我们的生活带来了更多可能性。
一、环境感知技术机器人的导航技术首先需要能够感知周围的环境。
现在的机器人通过使用各种传感器,如摄像头、声纳、激光雷达等,来实时感知周围的物体、障碍物以及地形等信息。
这些传感器可以帮助机器人建立地图,并且根据环境的变化做出相应的决策。
二、路径规划算法机器人导航的关键是找到一条最优路径,使得机器人能够快速而安全地到达目标位置。
路径规划算法可以根据机器人的起始位置和目标位置,结合环境信息,计算出一条可行的路径。
常见的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和RRT算法等。
这些算法能够考虑到路径的长度、障碍物的避让等因素,使得机器人能够在复杂的环境中有效地导航。
三、SLAM技术SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术是机器人导航中的核心技术之一。
SLAM技术能够让机器人在不依赖地图的情况下,通过自主感知和运动,同时实时地构建地图并定位自身位置。
这项技术的实现对于机器人的导航十分关键,因为机器人可能在未知的环境中进行导航,需要通过SLAM技术实时感知和更新地图。
四、自主决策与避障机器人导航不仅需要感知环境和规划路径,还需要具备自主决策和避障能力。
机器人需要能够根据环境的变化做出相应的决策,选择合适的行动方向。
同时,在运动过程中,机器人还需要能够及时发现障碍物并避开,以保证安全和顺利导航。
为了实现这一功能,机器人常常使用基于传感器数据的反馈控制算法,不断调整自己的运动轨迹。
五、人机交互界面机器人的导航技术还需要与人机交互界面相结合,实现方便的操作和控制。
人机交互界面可以包括语音识别、手势识别、触摸屏等技术,使得用户可以通过简单的操作指令与机器人进行互动和控制。
无人驾驶车辆环境感知系统关键技术研究共3篇
无人驾驶车辆环境感知系统关键技术研究共3篇无人驾驶车辆环境感知系统关键技术研究1随着人工智能技术的迅猛发展,无人驾驶车辆已经成为了一个备受重视的领域。
在无人驾驶车辆的研究中,环境感知系统是其中最关键的技术之一。
环境感知系统可以通过传感器获取车辆周围环境的信息,并且为车辆的安全驾驶提供实时参考。
本文将从三个方面来介绍无人驾驶车辆环境感知系统关键技术的研究。
第一,环境感知系统的传感器技术。
无人驾驶车辆需要获取各种类型的信息来感知周围环境,如图像、激光雷达、毫米波雷达和红外图像等。
为了保证无人驾驶车辆的安全行驶,这些传感器需要高精度、高灵敏度和高帧率,以实时采集并处理数据。
此外,还需要对数据进行精确的配准和融合,以获得更准确的环境信息。
第二,环境信息的处理和分析。
由于传感器采集到的信息是海量的、复杂的,因此需要通过算法对数据进行有效处理和分析。
针对不同类型的传感器,需要设计相应的处理算法,如图像处理、点云处理、目标识别和跟踪等。
同时,也需要对传感器数据进行多传感器融合,从而相互协调和补充,提高感知的准确性和鲁棒性,保证车辆的安全性和舒适性。
第三,机器学习技术的应用。
机器学习技术在无人驾驶车辆的环境感知系统中扮演着关键的角色,可以加强环境信息的处理和分析,提高感知系统的鲁棒性和稳定性。
通过机器学习技术的应用,可以从数据中自动学习规律和模式,进而识别出交通信号灯、行人、车辆等目标,并对其进行有效警示和控制,实现高安全性的驾驶。
综上所述,无人驾驶车辆环境感知系统是无人驾驶车辆体系中最关键的技术之一。
该系统的研究涉及到传感器技术、数据处理和分析、机器学习等多个领域,需要开展深入的研究和探索。
未来,随着人工智能技术、传感器技术和计算能力的不断提升,无人驾驶车辆环境感知系统的应用前景将更加广阔,为人们出行带来一场真正意义上的革命无人驾驶车辆环境感知系统是实现无人驾驶车辆的重要技术之一。
该系统涉及传感器技术、数据处理和分析、机器学习等多方面内容,对于提高驾驶安全和舒适度具有重要意义。
智能网联汽车与交通 第3章 环境感知技术
超声波传感器的应用
超声波传感器在智能网联汽车中最常见的应用是自动泊车辅助系统。 自动泊车辅助系统包含8个PDC传感器(用于探测周围障碍物)和4个PLA传感器(用于测量停车位的长度)。 当驾驶人驾驶汽车以30km/h以下速度行驶,且侧面与其间距保持在0.5~1.5m时,PLA传感器会自动检测两侧外部空间,探测到的所有合适的空间都会被系统储存下来。如果空间足够泊车,驾驶人可以停车后挂入倒挡,并慢速倒车。系统会按照事先计算好的轨迹自动控制前轮转向,无需驾驶人操纵转向盘。
超声波传感器的特点
超声波传感器的类型 常见的超声波传感器有两种。第一种是安装在汽车前后保险杠上的,也就是用于探测汽车前后障碍物的传感器,探测距离一般在15~250cm之间,称为PDC(停车距离控制)传感器,也称为UPA(驻车辅助传感器);第二种是安装在汽车侧面的,是用于测量停车位长度的超声波传感器,探测距离一般在30~500cm之间,称为PLA(自动泊车辅助)传感器,也称为APA(泊车辅助传感器)。
环境感知方法
环境感知系统组成 智能网联汽车环境感知系统由信息采集单元、信息处理单元和信息传输单元组成。 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、交通信号灯等进行识别。 3)信息传输单元信息处理单元对环境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,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信息共享。
环境感知技术与智能网联汽车
自动驾驶试验车感知 系统功能实现流程
从传感器数据采集到信息处 理,再到决策执行的全过程 解析。
自动驾驶试验车感知 系统关键技术
介绍在实现自动驾驶试验车 感知系统功能中,所采用的 关键感知技术。
自动驾驶试验车感知 系统功能测试与优化
如何通过测试和优化,提升 自动驾驶试验车感知系统的 功能性能。
谢谢大家
距离探测等优势,能够实时获取环境信息,提高
智能网联汽车的安全性和可靠性。
道路环境综合感知技术
道路环境综合感知 技术概述
道路环境综合感知技术是通 过多种传感器协同工作,实 现对周围环境的全面感知和 理解。
传感器在道路环境 感知中的作用
视觉传感器、毫米波雷达、 激光雷达等传感器在道路环 境感知中发挥关键作用,提 供准确可靠的数据支持。
环境感知技术与智能网联汽车
从系统构成到传感器应用解析
目录
01 环境感知技术概述
02 智能网联汽车传感 器
03 智能网联汽车感知 技术
04 典型环境感知系统 介绍
01 环境感知技术概述
环境感知系统简介
1 环境感知系统定义
环境感知系统是一种能够收集、处理和理解周围
环境感知系统作用 2 环境信息的系统, Nhomakorabea智能设备提供决策依据。
毫米波雷达的优势与局 限性
毫米波雷达具有高精度、高分 辨率和对恶劣天气条件较好的 适应能力,但受限于频段资源 和成本等因素,目前仍面临一 些挑战。
激光雷达
1 激光雷达的工作原理
激光雷达通过发射激光束并接收反射回来的信号
激光雷达在智能网联汽车中的应用
2
,利用时间差和相位差计算出目标物体的距离和
激光雷达在智能网联汽车中主要用于环境感知和
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车载线扫描激光雷达检测前方障碍物
车载三维激光雷达环境感知
优点:能够直接获取物体三维距离信息、测量精度高、
对光照环境变化不敏感。 缺点:无法感知无距离差异的平面内目标信息、体积 较 大、价格昂贵、不便于车载集成。
3. 微波传感:基于微波雷达获取车辆周边环境两维或三维 距离信息,通过距离分析识别技术对行驶环境进行感知。
光圈适中
光圈过大
光圈过小
电子光圈:在CCD内部,通过电路可以控制外界光照投
射到CCD电荷耦合镜面的时间长短,进而达到光照强度 大小的控制目的,通常也称其为电子快门。电子光圈参 数需经过程序设定调节。电子光圈对于变光照条件下实 现在线实时视觉环境感知具有重要应用价值。需要提及 的是,电子光圈的大小影响CCD图像获取速度。
物理光圈相同、外界光照不同时电子光圈调节效果
焦距:焦距是指镜头景物聚焦点到成像平面即透镜中心
的距离 ,通常用 f 表示,单位为mm ,如8mm 、12mm、 16mm、25mm等。焦距长短与景物成像大小成正比,对 同一物体 ,焦距越长,其成像越大,焦距越短,成像越 小 。 镜头焦距与视场角成反比 ,焦距越长 ,视场角越 小,焦距越短,视场角越大。镜头通常标有焦距值 ,此 外,许多CCD 用镜头也具有通过手动微调焦距的功能。
追求的最高目标。
智能车辆研究在很多领域能够体现一个国家的科学技
术水平和综合国力。
中国应该在智能车辆研究领域对世界有所发明、有所
贡献。
车辆工程学科领域的全体师生员工应该努力成为我国
智能车辆研究的主力军。
第一章 智能车辆概述 Introduction
一、智能车辆定义-Definition
像素点及灰度值概念示意图
分辨率:显然,CCD电荷耦合靶面光电耦合元件构成的
行列多少直接影响对景物成像的精细程度,通常将光电 耦合元件构成的行列多少称为其成像分辨率。对相应的 数字图像而言,图像分辨率体现为在两维数组(x ,y )的 大小。 例如,1024(H)×1024(V)CCD的分辨率显然要高 于512(H)×584(V) CCD的分辨率。高分辨率CCD虽然可 以获取更为精细的图像,但由于像素点的大量增加,也 会严重降低图像处理的实时性。对于智能车辆环境感知 而言,通常640(H)×480(V)的分辨率已能满足要求。
帧频:CCD 在1s时间内连续获取数字图像的帧数,其直
接表示出 CCD 获取图像的速度 , 是影响视觉环境感知 动态响应能力的主要因素 。高速 CCD 能够有效提高图 像处理实时性,但其价格较高。对于能车辆环境感知应 用而言,通常30-100帧/秒速度的CCD性价比较高。
物理光圈:光圈机构设置在镜头上,通过手动或电动控
智能车辆环境感知技术
Environment Perception Technology of Intelligent Vehicle
引言 Introduction
当前,从陆地到天空,从海洋到宇宙,人们正在开发
各种各样的智能化载运工具为人类的文明发展服务。
实现地面车辆的智能化乃至无人驾驶是车辆工程领域
车载单目视觉运动物检测
车载双目立体视觉越野环境感知
优点:信息量丰富、实时性好、体积小 、能耗低。 缺点:易受光照环境影响、三维信息测量精度较低。
2. 激光传感:基于激光雷达获取车辆周边环境两维或三维 距离信息,通过距离分析识别技术对行驶环境进行感知。
12 10 8 6 4 2 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31
优点:能够以较高精度直接获取物体三维距离信息、对
光照环境变化不敏感、实时性好、体积较小。 缺点:无法感知无距离差异的平面内目标信息、国外成 熟产品对我国禁运而难以获得。
4. 通讯传感:基于无线、网络等近、远程通讯技术获取车 辆行驶周边环境信息。
优点:能够获取其它传感手段难以实现的宏观行驶环境
该系统提供了驾驶员可以用于启动、监视和终止车辆自 动控制操作的接口。该接口可接收驾驶员控制请求、车辆 行驶环境、车辆自检、车辆控制状态反馈等信息,对车辆 控制方式作出选择,并将选择结果提供给车辆控制过程或 需要此信息的其它过程。 5. 车辆控制系统 该系统提供各种水平的车辆控制功能。它通过接收车辆 控制方式选择、车辆自检、车辆自身及周边车辆行驶状态、 车辆行驶环境等信息,为实现车道跟踪、车距保持、换道、 巡航、定位停车等功能提供各种必要的基本操作。
2. 车辆行驶环境信息获取系统 该系统基于车辆自身传感信息获取系统、通用技术平台 和通信信息系统,获取车辆外部周边物体状态、公路状态、 天气、车流、电子地图、停车场等信息,并将这些信息提 供给驾驶员或车辆自动控制系统。
3. 车道状态数据处理系统 该过程对所输入的各种车载及道路传感器的数据进行有 效处理,为车辆控制过程提供车辆所在车道、车辆在车道 上的位置、车辆与车道的距离偏差及方位偏差等信息。 4. 车辆辅助驾驶接口系统
经济性:为提高车辆高效、经济地行驶提供参考依据; 平顺性:为车辆平顺行驶提供参考依据;
二、环境感知对象-Target
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;
周边物体:包括车辆、行人、地面上可能影响车辆通过
6. 智能车辆系统构成示意图
五、智能车辆关健技术-Key technology
环境感知技术(Environment Perception)
路径规划技术(Path Plan)
导航控制技术(Navigation Control) 避障防撞技术(Obstacle Detection & Avoidance)
能根据光照强弱产生不同强度的电流,然后电流被转换 为当量电压;
图像采集卡能够逐行逐列地将每个光电耦合元件产生的
电压模拟信号经过A/D 转换将其转换成数字信号并传输 给计算机;
CCD光电耦合元件及图像采集卡
计算机通过应用软件生成目标景物的数字图像,正是由
于景物图像的数字化,才使得计算机能够进行各种图像 处理、分析和识别。
第二章 智能车辆环境感知技术概述 Introduction to E.P.Technology
一、环境感知目的-Purpose
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;
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;
性、安全性的其它各种移动或静止物体的识别;各种交 通标志的识别;
驾驶状态:包括驾驶员驾驶精神状态、车辆自身行驶状
态的识别;
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。
三、环境感知方法-Method
1. 视觉传感:基于机器视觉获取车辆周边环境两维或三维 图像信息,通过图像分析识别技术对行驶环境进行感知。
基于自身和外部信息,能够确认当前位置、规划目标 路线、控制自身按规划路线行驶、安全准时到达目的 地的机动车辆。 自身具有驾驶员的部份、全部或尚不具备的驾驶行为 能力的机动车辆。
二、智能车辆功能-Function
1. 能够确认自身的当前位置,根据行驶目标及途中情况, 规划、修改行车路线。
2. 能够可靠识别行车路线,并可通过自动转向控制使自 身按规定路线准确稳定行驶。
四、智能车辆构成-Construction
1. 车辆自检监控系统
该系统通过实时获取和处理车辆状况传感器的输入信息 如电压、电流、温度、压力、油耗、转向、制动、加速、 停车、排放等,诊断车辆驾驶是否处于危险状态或具有潜 在的危险,并将诊断结果信息提供给驾驶员或车辆自动控 制系统,以便为做出正确的车辆控制决策提供依据。
制其开闭程度,进而控制外界光照投射到CCD电荷耦合 镜面的强度大小,显然光圈设定的大小直接影响景物成 像的明暗程度。镜头上设置的机械式光圈可称之为物理 光圈。通常物理光圈参数在1-16 之间,该值越小,代表 光圈开度越大,通常称之为大光圈,反之亦然。因此当 景物光照很强时,应选择数值大的小光圈;当景物光照 很暗时,应选择数值小的大光圈。光圈选择应有利于增 强目标与背景的灰度对比度。
信息、可实现车辆间信息共享、对环境干扰不敏 感。 缺点:可用于车辆自主导航控制的信息不够直接、实时 性不高、无法感知周边车辆外其它物体信息。
5. 融合传感:运用多种不同传感手段获取车辆周边环境多 种不同形式信息,通过多信息融合对行驶环境进行感知。
优点:能够获取丰富的周边环境信息、具有优良的环境
不同焦距功能示意图
视场角:视场角决定CCD成像视野范围,其大小与镜头
焦距和CCD成像靶面尺寸大小有关,如前图所示。通常 成像靶面为长宽比为4 : 3的矩形 ,所以可用该矩形对角 线长度为底边 、镜头焦距为高组成一等腰三角形,计算 其顶角就是视场角,如前图所示。如果分别用矩形的两 个边计算该角,则有水平视场角和垂直视场角之分。镜 头焦距和视场角是一一对应的,而且是相互矛盾的。焦 距小,则视场角大,视野范围大,但距离远的物体成像 不清晰;反之,焦距大,则视场角小,视野范围小,但 距离远的物体成像清晰。因此,应根据环境感知目标具 体情况进行折中估算选择合适焦距和视场角的镜头。
适应能力、为安全快速自主导航提供可靠保障。 缺点:感知系统过于复杂、难于集成、造价昂贵、实用 性差。
第三章 视觉系统概述 Introduction to Vision System
一、系统构成-System configuration
一套完整的视觉系统通常包括CCD、镜头、图像卡、计 算机等,系统构成如下图所示。