智能网联汽车中的感知与决策技术研究
人工智能在智能网联汽车中的应用研究
人工智能在智能网联汽车中的应用研究随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为许多行业的关键技术之一。
其中，智能交通领域的人工智能应用引发了广泛的关注和研究。
特别是在智能网联汽车领域，人工智能的应用正在改变着我们对未来汽车的认知和期待。
本文将探讨人工智能在智能网联汽车中的应用研究。
智能网联汽车是指通过无线通信技术将汽车与互联网联系起来，实现车辆之间、车辆与基础设施、车辆与出行者之间的智能交互与信息共享。
人工智能技术作为智能网联汽车的核心支撑技术，为其提供了强大的分析处理能力和决策智能。
下面将从智能驾驶、智能交互和智能服务三个方面探讨人工智能在智能网联汽车中的应用研究。
首先，人工智能在智能驾驶领域的应用研究是智能网联汽车的核心之一。
利用深度学习和感知技术，智能网联汽车可以实现环境感知、目标检测、路径规划和行为决策等功能，从而实现自动驾驶。
例如，基于计算机视觉技术的目标检测算法可以实现对前方交通标识和道路障碍物的实时识别，提供给驾驶员准确可靠的驾驶辅助信息。
此外，利用强化学习算法，智能网联汽车可以通过与其他车辆和交通设施的信息交互，实现优化的路径规划和车距控制，提高行车安全性。
其次，人工智能在智能交互领域的应用研究也是智能网联汽车发展的重要方向之一。
基于自然语言处理和语音识别技术，智能网联汽车可以实现与驾驶员的智能对话。
通过驾驶员的语音指令，智能网联汽车可以进行语音识别并提供准确的导航、娱乐和问答服务。
另外，利用情感识别和情感生成技术，智能网联汽车还可以与驾驶员建立情感智能交互，进一步提升驾驶员的体验和安全。
最后，人工智能在智能服务领域的应用研究也具有重要意义。
通过大数据分析和个性化推荐算法，智能网联汽车可以为驾驶员提供个性化的出行建议和服务。
例如，根据驾驶员的出行习惯和偏好，智能网联汽车可以主动推送周边的餐饮、加油站和停车场等服务信息，并为驾驶员提供选择。
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
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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
智能网联汽车环境感知技术与应用
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。
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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。
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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。
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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。
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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。
智能网联汽车系统设计与优化
智能网联汽车系统设计与优化智能网联汽车无疑是当今汽车行业的热点话题。
随着人工智能和物联网技术的快速发展，智能网联汽车系统的设计与优化已成为汽车制造商和科技公司竞相追逐的目标。
本文将探讨智能网联汽车系统的设计原则和优化方法，以及其对道路安全、出行效率和用户体验的影响。
智能网联汽车系统的设计应该从三个方面考虑：感知、决策和执行。
感知部分涉及数据采集和车辆周围环境的理解。
决策部分涉及对感知数据的分析和对行驶策略的制定。
执行部分涉及车辆的控制和操作。
首先，感知技术是智能网联汽车系统的核心。
通过传感器、摄像头和雷达等设备，智能汽车能够实时获取道路交通、车辆位置和周围环境等信息。
感知技术的设计需求包括高精度的定位系统、高分辨率的图像处理和高效的数据传输。
优化感知技术的设计，可以提高车辆对路况和其他交通参与者的识别能力，从而增强驾驶辅助和自动驾驶功能。
其次，决策技术是智能网联汽车系统的关键。
通过分析感知数据和车辆状态，智能汽车能够制定行驶策略和作出适应性决策。
决策技术的设计需求包括高效的数据处理和实时的决策制定。
优化决策技术的设计，可以改善驾驶员的决策效率，提高车辆的安全性和出行效率。
最后，执行技术是智能网联汽车系统的基础。
通过控制系统和执行器，智能汽车能够实现自动驾驶、自动泊车和智能巡航等功能。
执行技术的设计需求包括高精度的控制系统和可靠的执行器。
优化执行技术的设计，可以提高车辆的操控性和稳定性，提供更舒适和安全的驾驶体验。
除了系统设计，智能网联汽车的优化也是一个重要的课题。
优化智能网联汽车系统可以从以下几个方面考虑。
首先，优化智能网联汽车系统的驾驶辅助功能可以提高道路安全性。
通过合理的车辆控制和智能化的驾驶辅助系统，可以减少交通事故的发生概率。
例如，智能制动系统和智能稳定控制系统可以有效减少紧急制动和失控事件的发生。
其次，优化智能网联汽车系统的出行效率可以提高交通运输效益。
通过智能化的交通管控系统和路况提前预警系统，可以优化路线选择和交通流量分配，减少交通拥堵和能源浪费。
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
智能网联汽车环境感知技术
从表中可以看出，单一传感器都有其局限性，通过单一传感器的感知难以提供智能网联汽车行 驶环境的全面描述。为了克服单一传感器的数据可靠性低、有效探测范围小等局限性，保证在任何 时刻都能为车辆运行提供完全可靠的环境信息，在智能网联汽车中使用传感器融合技术进行环境感 知。利用多传感器信息融合技术对检测到的数据进行分析、综合、平衡，根据各个传感器信息在时 间或空间的冗余或互补特性进行容错处理，扩大系统的时频覆盖范围，增加信息维数，避免单个传 感器的工作盲区，从而得到所需要的环境信息。
智能网联汽车环境感知技术
2、激光雷达原理及应用认知
智能网联汽车环境感知技术
一、激光雷达的概念
激光雷达（Light Detection and Ranging，LiDAR），是一种光学遥感传感 器，它通过向目标物体发射激光，然后根据接收-反射的时间间隔确定目标物体的 实际距离，根据距离及激光发射的角度，通过几何变化推导出物体的位置信息。 激光雷达能够确定物体的位置、大小、外部形貌甚至材质。
智能网联汽车环境感知技术
表2-1-1 环境感知各传感器性能对比表
优势 劣势 远距离探测能力
视觉传感器
超声波雷达
红外线传感器
激光雷达
毫米波雷达
成本适中。可以分 辨出障碍物的距离 和大小，并区分障
碍物类型。
与人眼一样，会受 到视野范围的影响
。
结构简单、价格便 宜、体积小巧。
会受到天气和温度 变化的影响。最大 测量距离一般只有
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
智能网联汽车V2X 技术研究
45Internet Technology互联网+技术本研究工作开展前，首先需要明确智能网联汽车联网通信需求和网络基本框架，分析在当前5G 时代的发展背景下，智能网联汽车V2X 技术应用过程中需要解决的问题，全面提高V2X 技术的实际应用水准，确保智能网联汽车的持续稳定发展。
智能网联汽车是汽车产业转型升级的重要标志，主要在传统汽车功能的基础上，通过传感器、控制器等一系列硬件设施的装配与应用，在保证现代通讯要求的同时，在网络技术的支持下实现车与x 之间的数据共享。
一、智能网联汽车主流V2X 技术标准及研发方向（一）技术标准智能网联汽车的环境感知、行车决策制定需要V2X 技术作为支持，实现车与车之间的智能通信，充分发挥出自动化驾驶具有的功能作用，制定出明确的控制目标。
在V2X 技术研发阶段，除了提供专用的短程通信通道之外，还需要结合主流通信标准分析5G 技术时代的到来，结合汽车智能控制的根本需求，充分发挥出V2X 技术的竞争优势。
V2X 技术能够保证在高速移动过程中数量传输数据的稳定性，降低数据传输延迟，实现对车辆运行的安全控制，建立安全网络架构，避免在行驶过程中由于行车车辆过多导致的技术体系容量下降等问题，为企业创造更高的经济效益，满足新时期V2X 技术的应用需求。
（二）研发方向移动通信网络技术在汽车研发与制造中的有效应用，经过长时间的业务融合与发展，已经成为汽车研究制造领域不可或缺的重要技术，当前智能网联汽车项目的开发，将目光放在V2X 技术研发的基础上，确保车联网系统的稳定性。
随着技术的逐渐成熟，车与车之间的智能化通信成为现实，通信网络技术能够提高智能车辆的控制成效，在5G 时代的背景下降低网络延迟，提高智能网联汽车的感知能力、决策能力。
赵统一（1983.02.26-），汉族，河南驻马店，本科，中级，研究方向：密码学，网络安全。
智能网联汽车V2X 技术研究文|赵统一摘要：信息技术的不断发展，以互联网为基础的新技术、新工艺被广泛应用于汽车制造领域，改善了传统的汽车设计制造方案，全面提高智能网联汽车的生产力水平。
《智能网联汽车技术概论》课件 - 第二章-视觉传感器在智能网联汽车中的应用
• 场景流是空间中场景运动形成的三维运 动场。
No.10008
• 立体视觉一般有哪三类实现方式？请详细说明？
No.10008
• 4.视觉里程计算法
• 视觉里程计算法的一个非常重要的特点是它只关心局部运动，而且大部分时间 是指两个时刻之间的运动。当以一定的时间间隔采样时，可以估计运动物体在 每个时间间隔内的运动。由于该估计值受噪声的影响，故将前一时刻的估计误 差加入后一时刻的运动，会产生误差累计。
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， 首先通过图像匹配对图像进行识别，然 后根据图像的大小和高度进一步估计障 碍物和车辆移动时间。
• 双目视觉传感器的工作原理是先对物体 与本车辆距离进行测量，然后再对物体 进行识别。
No.10008
双目视觉传感器的原理和特点
• 请说说双目视觉系统在应用上有哪些不 足？
• 争对双目视觉系统的不足，通常采用哪 些技术来补充？
No.10008
红外夜视视觉传感器的原理和特点
• 请说说电磁波的特征有哪些？
• 基于红外热成像原理，通过能够透过红外辐射的红外光学系统，将视场内景物 的红外辐射聚焦到红外探测器上，红外探测器再将强弱不等的辐射信号转换成 相应的电信号，然后经过放大和视频处理，形成可供人眼观察的视频图像。
• 智能网联汽车中使用的图像处理方法算 法主要来源于计算机视觉中的图像处理 技术。
计算机 视觉识 别流程
图像 输入
预处 理
特征 提取
特征 分类
匹配
完全 识别
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智能网联汽车中的感知与决策技术研究
智能网联汽车（Intelligent Connected Vehicles, ICV）的概念在
近年来逐渐被广泛讨论，无论是国内还是国外，都有着不断的研
究和发展。
其主要思想就是将传统的汽车与互联网进行深度融合，从而实现车辆之间的无线全面连接以及车辆与用户之间的深度交互，为人们带来更加便捷和安全的出行方式。
然而，要实现这一目标，一个关键环节就是智能网联汽车的感
知与决策技术。
感知模块主要是对周围环境进行感知，从而获取
丰富的信息，而决策模块则需要根据所得到的信息进行相应的判
断并做出决策，使车辆得到合理的控制。
而这两个模块的成功实现，又离不开信息技术、无线通信技术、人工智能等领域的支持。
其中，对于感知技术来说，主要是指汽车的「感官系统」，如
视觉感知、声音感知、实体感知、传感器等等，使其能够对周围
环境进行感知，从而获取信息并进行处理。
在这个过程中，传统
的雷达、激光雷达、摄像头、GPS等被广泛应用，而新型物联网
技术与卫星导航技术等也被逐渐引入，并与传统技术进行整合与
融合。
而在决策技术方面，则主要是依靠算法和模型的优化，使车辆
能够有效地处理信息并作出正确的决策，以做出更加智能的行为。
感知和决策是不可分割的，因为决策需要有基础的信息来支持。
而随着各种新技术的应用，汽车的感知和决策的技术水平也在不
断地提高，从最原始的车间控制系统（Electric Control Unit, ECU）到现在的车载网络系统（CAN bus）和车联网系统，智能感知与决策系统的精度和速度不断地提升。
另一方面，智能感知和决策系统的创新发展，也正在推动着智
能汽车的发展。
例如，通过将多传感器信息集成到一起，并利用
深度学习和决策树等算法进行处理，自动驾驶汽车的性能表现不
断地提高，已经接近人类驾驶者的行为和反应水平。
此外，在感知和决策领域，我们必须要面对一些挑战和问题。
例如，在感知方面，如何快速准确地获取周围环境中的信息，避
免出现误差或不确定性，如何更好地与外部环境交互，如何更好
地处理不同传感器的输出信号，还有如何应对特殊的场景和环境。
在决策方面，则主要是如何进行智能化决策，避免出现矛盾和
错误，并考虑到车辆之间的相互影响和协调。
同时，也需要考虑
到用户的需求，保障出行的安全和便捷。
总的来说，在智能网联汽车的发展中，感知与决策技术是不可
或缺的一部分，它们是车辆行驶自主化的核心。
而随着科技的不
断进步和创新，智能汽车技术也会越来越完善，为人们出行带来
更加便捷、安全和舒适的体验。