5.智能网联汽车环境感知技术的认知

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智能网联汽车传感器认知作文

智能网联汽车传感器认知作文

智能网联汽车传感器认知作文
说起智能网联汽车的传感器,这可真是个神奇的小玩意儿!你
知道吗,它们就像是汽车的眼睛、耳朵和鼻子,让车子能够感知周
围的世界。

想象一下,你开车在高速公路上,突然前方有辆车来了个急刹车。

要是没这些传感器,你可能得等到看到刹车灯亮起才反应得过来。

但有了它们,你的车子早就“看”到了前方的危险,自动减速
或者提醒你了。

这就是传感器的厉害之处,它们能提前“看到”我
们看不到的东西。

再说说传感器的另一个妙用。

你开车进了隧道,突然之间外面
一片漆黑,啥也看不清。

这时候,车上的光线传感器就派上用场了。

它能感知到外界的光线变化,自动调节车内的灯光亮度,让你在黑
暗中也能看得清清楚楚。

这就像是有个贴心的小助手在帮你打光一样。

还有啊,传感器还能让车子“听”到声音。

比如你开车在小区里,车速稍微快了点,周围的行人或者宠物狗一叫,车上的声音传
感器就能“听”到,然后自动减速或者避让。

这样一来,不仅保证
了行人的安全,也让开车变得更加轻松。

当然了,传感器的作用可不止这些。

它们还能感知温度、湿度、气压等等,为车子提供全方位的环境信息。

有了这些传感器,智能
网联汽车就像是拥有了超能力一样,能够在各种复杂的路况下都能
应对自如。

总之啊,智能网联汽车的传感器真是个神奇的东西。

它们让车
子更加智能、更加安全,也让我们的驾驶体验变得更加轻松和愉快。

下次你开车的时候,不妨多留意一下这些默默为你服务的小家伙吧!。

环境感知系统在智能网联汽车上的应用研究

环境感知系统在智能网联汽车上的应用研究

环境感知系统在智能网联汽车上的应用研究在当今社会,科技的飞速发展为我们的生活带来了诸多便利。

其中,智能网联汽车作为一种新型交通工具,正逐渐走进人们的生活。

而在智能网联汽车中,环境感知系统无疑是其核心技术之一。

本文将对环境感知系统在智能网联汽车上的应用进行探讨。

首先,我们要了解什么是环境感知系统。

简单来说,环境感知系统就是通过各种传感器和算法,实时获取车辆周围环境信息的一种技术。

它就像汽车的眼睛和耳朵,能够看到前方的障碍物、识别交通信号灯、听到其他车辆的鸣笛声等。

这些信息对于智能网联汽车来说至关重要,因为它们可以帮助汽车做出正确的决策,确保行车安全。

那么,环境感知系统在智能网联汽车上有哪些应用呢?以下是几个方面的例子:1.自动驾驶辅助功能:通过环境感知系统,智能网联汽车可以实现自动泊车、自动巡航等功能。

例如,当汽车进入停车场时,环境感知系统可以识别出空车位的位置,并引导汽车自动停入;在高速公路上行驶时,环境感知系统可以识别前方车辆的速度和距离,自动调整车速以保持安全距离。

2.交通安全管理:环境感知系统可以帮助智能网联汽车更好地遵守交通规则。

例如,当汽车接近交叉路口时,环境感知系统可以识别红绿灯的状态,并根据交通信号灯的颜色自动调整车速或停车等待;同时,环境感知系统还可以识别行人和非机动车辆,避免发生碰撞事故。

3.车队协同驾驶:在多辆智能网联汽车组成的车队中,环境感知系统可以实现车队之间的信息共享和协同驾驶。

例如,当车队中的一辆汽车遇到紧急情况需要刹车时,环境感知系统可以迅速将这一信息传递给其他车辆,使整个车队都能及时做出反应,降低事故发生的风险。

4.道路状况监测与预警:环境感知系统还可以实时监测道路状况,为驾驶员提供预警信息。

例如,当道路出现积水、结冰等情况时,环境感知系统可以及时提醒驾驶员减速慢行或绕道行驶;同时,环境感知系统还可以识别路面上的坑洼、裂缝等损坏情况,为道路维修部门提供数据支持。

总之,环境感知系统在智能网联汽车上的应用具有广泛的前景和巨大的潜力。

第4章智能网联汽车环境感知技术

第4章智能网联汽车环境感知技术

第4章智能网联汽车环境感知技术课堂教学设计表授课日期:2020年月日授课学时:6学时授课方式:理论章名称:第4章智能网联汽车环境感知系统目的与要求:使学生掌握智能网联汽车环境感知的定义、组成及各种传感器的用途;熟悉超声波传感器、毫米波雷达和视觉传感器的类型,特点及应用;初步了解道路识别、车辆识别、行人识别、交通标志识别和交通信号灯识别;教学内容:导言】未来智能网联汽车能够在道路上有序的安全行驶,特别是无人驾驶汽车,不依赖驾驶员,汽车也能安全行驶;那么智能网联汽车可无人驾驶汽车依靠什么技术进行安全行驶呢?内容讲授】4.1环境感知系统的定义与组成4.1.1环境感知的定义: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。

4.1.2环境感知的组成:信息采集单元、信息处理单元、信息传输单元。

4.2环境感知传感器4.2.1环境感知传感器的类型与配置1)环境感知传感器的类型:超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达、视觉传感器。

2)环境感知传感器的配置:摄像头、环视摄像头等;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。

3)环境感知传感器的布局。

4)环境感知传感器的融合。

4.3道路识别4.4车辆识别4.5行人识别4.6交通标志识别4.7交通信号灯识别重点与难点:掌握环境感知传感器的类型、配置、布局和融合;了解道路识别、车辆识别、行人识别、交通标志识别和交通信号灯识别。

课外作业:无课堂小结:通过本节课的研究,我们了解了智能网联汽车环境感知的定义、组成及各种传感器的用途;熟悉超声波传感器、毫米波雷达和视觉传感器的类型,特点及应用;初步了解道路识别、车辆识别、行人识别、交通标志识别和交通信号灯识别。

本节课主要介绍了环境感知技术在智能驾驶领域的应用。

首先讲述了环境感知的对象,包括道路、车辆、行人、各种障碍物、交通标志和交通信号。

智能网联汽车环境感知技术与应用

智能网联汽车环境感知技术与应用
10
什么是智能网联汽车的环境感知技术?
4.环境感知器的配置
在选择环境感知传感器 时,一般需要综合考虑 多个方面的属性,结合 这些属性参数和不同等 级的自动驾驶功能实现 需求,从多种传感器中 综合考虑加以选取。
11
什么是视觉传感器?视觉传感器在智能网联汽 车上有哪些实际应用?
视觉传感器属于“被动型”环境感知传感器。
3.激光雷达
(3)激光雷达的测距原理 在车载激光雷达应用领域,重点关注的是激光雷达的结构、测量性能、成本等, 主要分为多线旋转式激光雷达和固态激光雷达(应用前景更广阔)两大类。
28
什么是雷达?雷达在智能网联汽车上有哪 些实际应用?
3.激光雷达
(4)激光雷达的优缺点和应用-优缺点 优点: 探测范围广;分辨率高;信息量丰富;可全天候工作。 激光主动探测,不依赖于外界光照条件或目标本身的辐射特性,它只需发射自 己的激光束,通过探测发射激光束的回波信号来获取目标信息。 缺点: 与毫米波雷达相比,产品体积大,成本高;无法识别交通标志和交通信号灯。
29
什么是雷达?雷达在智能网联汽车上有哪 些实际应用?
3.激光雷达
(4)激光雷达的优缺点和应用-应用
激光雷达能够精确地还原环境,使得车辆提取环 境中的目标特征成为可能。激光雷达可以用于车 道线检测、目标分类与运动跟踪,以及通过环境 特征匹配进行的 高精度定位等感知手段。
因此,激光雷达可以提供的功能非常全面,是目前自动驾驶车辆研究阶段必不 可少的关键传感器。它能够提供高精度地图建图、高精度定位、环境中复杂物 体的识别与跟踪等环境理解能力,为车辆控制系统的正确决策提供指导。
毫米波雷达(传感器)是工作在毫米波频 段的雷达。
20
什么是雷达?雷达在智能网联汽车上有哪 些实际应用?

走进智能网联汽车环境感知技术

走进智能网联汽车环境感知技术

⾛进智能⽹联汽车环境感知技术环境作为智能⽹联汽车的基础,同时也是智能驾驶的四⼤核⼼技术(环境感知、精确定位、路径规划和线控执⾏)之⼀,环境感知技术利⽤传感器获取道路、车辆位置和障碍物信息,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,是智能驾驶汽车的“通天眼”。

感知环境感知技术应⽤在智能⽹联汽车的各个⾓落环境感知系统组成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。

系统基于单⼀传感器、多传感器信息融合或车载⾃组织⽹络获取周围环境和车辆的实时信息,经信息处理单元根据⼀定算法识别处理后,通过信息传输单元实现车辆内部或车与车之间的信息共享。

常见的环境感知传感器有超声波传感器、毫⽶波雷达、激光雷达和视觉传感器等,各传感器的原理和特点不同,在环境感知技术中的使⽤也不同。

超声波传感器超声波传感器也称超声波雷达,它利⽤超声波的特性研制⽽成。

超声波发射器发出的超声波脉冲,经媒质传到障碍物表⾯,反射后通过媒质传到接收器,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。

超声波传感器原理⾃动泊车辅助系统中,安装在前后保险杠的8个UPA(⽤于探测周围障碍物)和安装在左右侧的4个ALA(⽤于测量停车位的长度)共同作⽤,完成⾃动泊车辅助。

○UPA,⼜叫PDC传感器,安装在汽车前后保险杠,⽤于探测汽车前后障碍物,探测距离15~250cm。

○APA,⼜叫PLA传感器,安装在汽车侧⾯,⽤于测量停车位长度,探测距离30~500cm。

毫⽶波雷达毫⽶波雷达是⼯作在毫⽶波频段的雷达,通过发射源向给定⽬标发射毫⽶波信号,并分析发射信号时间、频率和反射信号时间、频率之间的差值,可以精确测量出⽬标相对于雷达的距离和运动速度等信息。

毫⽶波雷达特点优点○探测距离远:最远可达250m○响应速度快○适应能⼒强:不受颜⾊、温度影响,穿透⼒强缺点○覆盖区呈扇形,有盲点区域○⽆法识别道路标线、交通标志和交通信号在智能⽹联系统中,通常同时使⽤近距离雷达(SRR)、中距离雷达(MRR)和远距离雷达(LRR),以满⾜不同距离范围的探测需要,实现辅助驾驶功能。

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

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。

智能网联汽车环境感知技术揭秘

智能网联汽车环境感知技术揭秘

智能网联汽车环境感知技术揭秘摘要:智能网联汽车技术是近年来汽车行业的热门研究领域之一,它将传统汽车与互联网、人工智能等新兴技术相结合,实现车辆之间、车辆与道路基础设施之间的信息交互和协同,所以智能网联汽车环境感知技术的应用极为重要。

在此基础上,本文从惯性元件、超声波雷达设备两个方面,对智能网联汽车的环境感知技术展开分析,希望为从业者提供一定的参考。

关键词:智能网联汽车;环境感知系统;超声波雷达1智能网联汽车环境感知技术的概念和意义1.1智能网联汽车的定义和特点智能网联汽车是指将传统汽车与互联网、人工智能等新兴技术相结合,实现车辆之间、车辆与道路基础设施之间的智能化汽车。

智能网联汽车的特点如下:智能网联汽车可以通过车辆之间、车辆与道路基础设施之间的信息交互,获取更准确、全面的道路信息,帮助驾驶员预判道路情况,避免潜在的交通事故。

1.2环境感知技术在智能网联汽车中的作用环境感知技术可通过各种感知设备获取路况信息,帮助车辆实时了解周围环境情况。

通过融合多种感知设备和人工智能算法,将环境感知技术与自动驾驶系统相结合,实现车辆的自动驾驶功能,提高驾驶安全性和舒适性。

2智能网联汽车环境感知系统的应用重要性从某种程度上来看,“感知”的本质是“捕捉信号”,之后需要对信号中隐藏的信息进行解读。

有丰富开车经验的人都有可能遇到一种情况:在上车之前检查车况及周围环境时并没有发现任何异常,但进入车内到启动车辆的短时间内,车辆周围便可能出现突发情况。

比如有体型瘦小的猫狗、小孩子会突然出现在车辆周围并恰好处于车内人的盲区,在车内人不察之下最终引起事故。

此外,新闻媒体还曾报道过一起悲剧事件———一对夫妻靠开大货车拉货为生。

某天中午,夫妻二人吃完午饭之后感到困顿,便决定睡午觉之后发车。

其中一人为了纳凉,在车辆未启动时钻到了车头与车厢连接处的下方,整个身体大部分进入车底,导致车头内的人根本无法察觉。

最终的结果是,另一人没有发现这一情况,在启动车辆后直接对车底之人造成了碾压,引发了悲剧。

项目一知识准备2:认识智能网联汽车环境感知技术

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

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

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

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

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

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。

环境感知技术与智能网联汽车

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

智能网联汽车概论 第四章 智能网联汽车环境感知技术

智能网联汽车概论 第四章  智能网联汽车环境感知技术
超声波传感器的工作可用图4-7的数学模型来表示,其中a为超声波传感器的探测角,一般UPA的探测角 为120°左右,APA的探测角较小,为80°左右;B为超声波雷达检测宽度范围的影响元素之一,该角度一般 较小,一般UPA的角度为20°左右,APA的较为特殊,为0°;R也是超声波雷达检测宽度范围的影响元素之 一,UPA和APA的R值差别不大,都在0.6m左右;D是超声波雷达的最大量程。
工作原理
声波的指向性强,能量消耗缓慢,遇到障碍物后反射效率高,是测距的良好载体。测距时由安装在同 一位置的超声波发射器和接收器完成超声波的发射与接收,由定时器计时首先由发射器向特定方向发射超 声波并同时启动计时器计时,超声波在介质传播途中一日遇到障碍物后就被反射回来,当接收器收到反射波 后立即停止计时。
工作原理
激光雷达是一种激光测距系统,用于获取数据并产生精确的数字高程模型(DEM)。微光本身 具有非常精确的测距能力,其测距精度可达厘米级。而随着商用GPS和IMU(惯性测量单元)的发展。 通过激光雷达从移动平台上获得高精度的数据已经成为现实并被广泛应用。激光扫描测量是通过 激光扫描器和距离传感器来获取被测目标的表面形态的。激光扫描器一般由激光发射器、接收器、 时间计数器、微计算机等组成。激光脉冲发射器周期地驱动激光二极管发射激光脉冲,然后由接收 透镜接收目标表面后向反射信号,产生接收信号。利用稳定的石英时钟对发射与接收时间差做计 数,经由微机对测量资料进行内部微处理,显示或存储、输出距离和角度资料,并与距离传感器获 取的数据相匹配,最后经过相应系统软件进行一系列处理,获取目标表面三维坐标数据,从而进 行各种量算或建立立体模型。激光雷达通过脉冲激光不断地扫描目标物,就可以得到目标物上全 部目标点的数据,使用这些数据进行图像处理后,就可以得到精确的三维立体图像。另外,激光 束发射的频率一般是每秒几万个脉冲以上。举例而言,一个频率为每秒一万次脉冲的系统,接收 器将会在一分钟内记录六十万个点。

5.智能网联汽车环境感知技术的认知

5.智能网联汽车环境感知技术的认知

后视系统 倒车辅助系统 自动泊车辅助系统 防追尾碰撞系统
车内视觉系统 驾驶员疲劳检测系统 汽车平视显示系统 车载信息显示系统
角视系统 盲区检测系统 盲区警告系统 并线辅助系统
信息采集单元
惯性 元件 超声波传感器
激光 雷达 毫米波雷达 视觉传感器 定位 导航 车载网络
环境感知系统组成
信息处理单元 道路识别 车辆识别 行人识别
1
15°/170m
1
110°/100m
备注
1.前向和侧向毫米波 雷达不能互换 2.毫米波雷达和激光 雷达互为冗余 3.传感器供应商不同 ,数据存在出入,仅 供参考。
智环境感知传感器对比
传感器类型
近距离探测 探测角度 夜间环境 全天候 路标识别
主要应用
成本
超声波传感器
弱 120 强 弱
×
泊车辅助

毫米波雷达

10~70


×
自适应巡航控制系 统、自动紧急制动 系统、前向碰撞预 警系统、盲区检测 系统
适中
激光雷达
强 15~360 强 强 ×
较强 30 弱 弱 √
视觉传感器
实时建立车 辆周边环境 的三维模型
车道偏离预警系、车道保持辅助系统 、盲区检测系统、前向碰撞预警系统 、交通标志识别系统、交通信号灯识 别系统、全景泊车系统
传感器 n 输入
传感器 n
传感器 1 输入
多传感融合体系
传感器 2 输入
传感器 n 输入
传感器 1
传感器 2
传感器 n
初级信息融合中心 1
初级信息融合中心 m
终极信息融合中心
输出最终决策
混合式
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
交通标志识别 交通信号识别
信息 传输 单元
显示系统 报警系统 传感器网络 车载网络
传感器
环视摄像头(高清) 前视摄像头(单目) 超声波传感器 侧向毫米波雷(24GHz ) 前向毫米波雷(77GHz ) 激光雷达
环境感知传感器配置
数量/个
最小感知范围
4
8m
1
50°/150m
12
5m
4
110°/60m
ADAS实现的第一步。
2、(多选)多传感器融合体系结构是

A.分布式
B.集中式
C.整体式
D.混合式。
3、环境感知系统是由


组成。
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后视系统 倒车辅助系统 自动泊车辅助系统 防追尾碰撞系统
车内视觉系统 驾驶员疲劳检测系统 汽车平视显示系统 车载信息显示系统
角视系统 盲区检测系统 盲区警告系统 并线辅助系统
信息采集单元
惯性 元件 超声波传感器
激光 雷达 毫米波雷达 视觉传感器 定位 导航 车载网络
环境感知系统组成
信息处理单元 道路识别 车辆识别 行人识别
1
15°/170m
1
110°/100m
备注
1.前向和侧向毫米波 雷达不能互换 2.毫米波雷达和激光 雷达互为冗余 3.传感器供应商不同 ,数据存在出入,仅 供参考。
智环境感知传感器对比
传感器类型
近距离探测 探测角度 夜间环境 全天候 路标识别
主要应用
成本
超声波传感器
弱 120 强 弱
×
泊车辅助

毫米波雷达
环境感知就是利用车载激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、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。
侧视系统 盲区检测系统 盲区警告系统 并线辅助系统
前视系统 车道偏离预警系统 车道保持辅助系统 前向碰撞预警系统 自适应巡航控制系统 自动制动辅助系统 自动调节灯光系统 夜视辅助系统 交通标志识别系统

适中
多传感融合体系
分布式 集中式 融合式感 器 n 输入
传感 器 1 传感 器 1 输出
传感 器 2 传感 器 2 输出
传感 器 n
传输器 n 输出 融合 输出 结果
分布式
传感器 1 输入
传感器 2 输入
传感器 1
传感器 2
信息融合中心
输出最终决策 集中式
传感器 n 输入
传感器 n
传感器 1 输入
多传感融合体系
传感器 2 输入
传感器 n 输入
传感器 1
传感器 2
传感器 n
初级信息融合中心 1
初级信息融合中心 m
终极信息融合中心
输出最终决策
混合式
随堂练习
1、环境感知是



、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

10~70


×
自适应巡航控制系 统、自动紧急制动 系统、前向碰撞预 警系统、盲区检测 系统
适中
激光雷达
强 15~360 强 强 ×
较强 30 弱 弱 √
视觉传感器
实时建立车 辆周边环境 的三维模型
车道偏离预警系、车道保持辅助系统 、盲区检测系统、前向碰撞预警系统 、交通标志识别系统、交通信号灯识 别系统、全景泊车系统
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