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
智能网联汽车技术基础
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。
2
激光雷达原理及应用认知
学习目标
1. 掌握激光雷达的概念和分类 2. 熟悉激光雷达的基本组成和工作原理 3. 了解激光雷达的应用场景
智能网联汽车环境感知技术
理论知识
一、激光雷达的概念 二、车载激光雷达的类型 三、车载激光雷达的基本组成 四、车载激光雷达的工作原理 五、车载激光雷达的应用场景
2、激光雷达原理及应用认知
智能网联汽车环境感知技术
但是，固态激光雷达在不良天气条件下检测性能较差，不能实现全天候工作。且机械激光雷 达能进行360゜范围的扫描，固态式激光雷达一般为120゜范围的向前扫描。根据技术路线不同， 固态激光雷达又分为光学相控阵OPA（Optical Phased Array）激光雷达、微机电系统MEMS（ Micro-Electro Mechanical Systems）激光雷达和3D Flash激光雷达。
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。
2、激光雷达原理及应用认知
智能网联汽车环境感知技术
（3）其他分类方式
此外，激光雷达按照功能用途，可以分为激光测距雷达、激光测速雷达、激 光成像雷达、大气探测雷达和跟踪雷达等；按照按激光发射波形分类可分为连续 型激光雷达和脉冲型激光雷达；按载荷平台分类可分为机载激光雷达，车载激光 雷达等；按探测方式分类可分为直接探测激光雷达和相干探测激光雷达。
1、环境感知系统整体认知
智能网联汽车环境感知对象主要包括以下几个方面：
（1）行车路径
环境感知对象
（2）周边物体 （3）驾驶状态
（4）驾驶环境
智能网联汽车环境感知技术
1、环境感知系统整体认知
智能网联汽车环境感知技术
（1）行车路径：是指车辆可行驶的道路区域，可分为结构化路径和非结构化路径。
a.结构化道路
几米。
低成本。夜间不受 影响。
会受天气条件限制 。只能探测到近距 离的物体。难以识
别出行人。
测距精度高、方向 性强、响应时间快 、不受地面杂波干
扰。 成本很高。不能全 天候工作，遇浓雾 、雨、雪等极端天
气无法工作。
不受天气情况和夜 间的影响。可以探 测到远距离（100 米以上）的物体。 成本较高。行人的 反射波较弱，难以 探测，需与视觉传 感器互补使用。
理论知识
一、环境感知系统的定义 二、环境感知系统的组成 三、环境感知传感器的类型
智能网联汽车环境感知技术
1、环境感知系统整体认知
一、环境感知系统的定义
智能网联汽车环境感知技术
智能网联汽车环境感知系统相当于人的感官神经，利用车载视觉传感器、激 光雷达、毫米波雷达、超声波雷达以及V2X通信技术等获取智能网联汽车周围环境 信息，包括车辆、行人、道路、环境等，以上信息经过车载ECU处理后传输给车 载控制单元，为智能网联汽车的安全行驶提供及时、准确和可靠的决策依据。
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
强
弱
一般
强ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
强
夜间工作能力
弱
强
强
强
强
全天候工作能力
弱
弱
弱
弱
强
受气候影响
大
小
大
大
小
1、环境感知系统整体认知
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（续表）
烟雾环境工作能力
弱
一般
弱
弱
强
雨雪环境工作能力
一般
强
弱
一般
强
温度稳定性
强
弱
一般
强
强
车速测量能力
弱
一般
弱
弱
强
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
三、车载激光雷达的基本组成
激光雷达由发射光学系统、接收光学系统、主控及处理电路板、探测器接收 电路模块、激光器及驱动模块组成。图2-2-6、图2-2-7为不同类型的激光雷达内 部结构图。
1、环境感知系统整体认知
智能网联汽车环境感知技术
（3）驾驶状态：包括驾驶人自身状态、车辆自身行驶状态的识别。 （4）驾驶环境：驾驶环境检测主要包括路面状况、道路交通拥堵情况、天气状 况的识别。
1、环境感知系统整体认知
智能网联汽车环境感知技术
二、环境感知系统的组成
环境感知系统包括信息采集单元、信息处理单元及信息传输单元三大模块，具体组成见图2-13。其中，信息采集单元包括：视觉传感器、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、车载自组网络 、导航定位装置等；信息处理单元包括：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；信息传输单元包括：显示系统、报警系统、传感器网络、车载自组网络等。
2、激光雷达原理及应用认知
智能网联汽车环境感知技术
（2）按雷达线数分类
根据线数的多少，激光雷达分为单线激光雷达与多线激光雷达。单线激光雷 达扫描一次只产生一条扫描线，其所获得的数据为2D数据，因此无法区别有关目 标物体的3D信息，如图2-2-4所示。由于单线激光雷达比多线激光雷达在角频率 和灵敏度更快，所以，在测试周围障碍物的距离和精度上都更加精确。
按载荷平台分类
机载激光雷达和车载激光雷达
按探测方式分类
直接探测激光雷达和 相干探测激光雷达
2、激光雷达原理及应用认知
（1）按扫描方式分类
智能网联汽车环境感知技术
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有机械旋转机构，如图2-2-2所示。我们 看到的智能网联测试车车顶上较复杂的圆柱形装置，即为机械式激光雷达。
2、激光雷达原理及应用认知
智能网联汽车环境感知技术
二、车载激光雷达的类型
（1）按扫描方式分类
车载激光雷达的类型
（2）按雷达线数分类
（3）其他分类方式
机械激光雷达
固态激光雷达
单线激光雷达
多线激光雷达
按照功能用途分类
激光测距雷达、 激光测速雷达、 激光成像雷达、 大气探测雷达、 跟踪雷达等
按激光发射波形分类 连续型激光雷达和脉冲型激光雷达
2、激光雷达原理及应用认知
图2-2-1 Velodyne 激光雷达点云图
智能网联汽车环境感知技术
激光雷达采集到的物体信息呈现 出一系列分散的、具有准确角度和距 离信息的点，被称为点云。如图2-2-1 所示，为激光雷达工作过程中的点云 图。
2、激光雷达原理及应用认知
智能网联汽车环境感知技术
与传统雷达使用无线电波相比，LiDAR使用激光射线，其射线波长一般在 600~1000nm，远远低于传统雷达所使用的波长。因此，LiDAR在测量物体距离 和表面形状可达到更高的精准度，一般精准度可以达到厘米级。由于激光的传播 受外界环境影响较小，LiDAR能够检测的距离一般可达100m以上。
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
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。
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激光雷达原理及应用认知
学习目标
1. 掌握激光雷达的概念和分类 2. 熟悉激光雷达的基本组成和工作原理 3. 了解激光雷达的应用场景
智能网联汽车环境感知技术
理论知识
一、激光雷达的概念 二、车载激光雷达的类型 三、车载激光雷达的基本组成 四、车载激光雷达的工作原理 五、车载激光雷达的应用场景
2、激光雷达原理及应用认知
智能网联汽车环境感知技术
但是，固态激光雷达在不良天气条件下检测性能较差，不能实现全天候工作。且机械激光雷 达能进行360゜范围的扫描，固态式激光雷达一般为120゜范围的向前扫描。根据技术路线不同， 固态激光雷达又分为光学相控阵OPA（Optical Phased Array）激光雷达、微机电系统MEMS（ Micro-Electro Mechanical Systems）激光雷达和3D Flash激光雷达。
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。
2、激光雷达原理及应用认知
智能网联汽车环境感知技术
（3）其他分类方式
此外，激光雷达按照功能用途，可以分为激光测距雷达、激光测速雷达、激 光成像雷达、大气探测雷达和跟踪雷达等；按照按激光发射波形分类可分为连续 型激光雷达和脉冲型激光雷达；按载荷平台分类可分为机载激光雷达，车载激光 雷达等；按探测方式分类可分为直接探测激光雷达和相干探测激光雷达。
1、环境感知系统整体认知
智能网联汽车环境感知对象主要包括以下几个方面：
（1）行车路径
环境感知对象
（2）周边物体 （3）驾驶状态
（4）驾驶环境
智能网联汽车环境感知技术
1、环境感知系统整体认知
智能网联汽车环境感知技术
（1）行车路径：是指车辆可行驶的道路区域，可分为结构化路径和非结构化路径。
a.结构化道路
几米。
低成本。夜间不受 影响。
会受天气条件限制 。只能探测到近距 离的物体。难以识
别出行人。
测距精度高、方向 性强、响应时间快 、不受地面杂波干
扰。 成本很高。不能全 天候工作，遇浓雾 、雨、雪等极端天
气无法工作。
不受天气情况和夜 间的影响。可以探 测到远距离（100 米以上）的物体。 成本较高。行人的 反射波较弱，难以 探测，需与视觉传 感器互补使用。
理论知识
一、环境感知系统的定义 二、环境感知系统的组成 三、环境感知传感器的类型
智能网联汽车环境感知技术
1、环境感知系统整体认知
一、环境感知系统的定义
智能网联汽车环境感知技术
智能网联汽车环境感知系统相当于人的感官神经，利用车载视觉传感器、激 光雷达、毫米波雷达、超声波雷达以及V2X通信技术等获取智能网联汽车周围环境 信息，包括车辆、行人、道路、环境等，以上信息经过车载ECU处理后传输给车 载控制单元，为智能网联汽车的安全行驶提供及时、准确和可靠的决策依据。
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
强
弱
一般
强ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
强
夜间工作能力
弱
强
强
强
强
全天候工作能力
弱
弱
弱
弱
强
受气候影响
大
小
大
大
小
1、环境感知系统整体认知
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（续表）
烟雾环境工作能力
弱
一般
弱
弱
强
雨雪环境工作能力
一般
强
弱
一般
强
温度稳定性
强
弱
一般
强
强
车速测量能力
弱
一般
弱
弱
强
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
三、车载激光雷达的基本组成
激光雷达由发射光学系统、接收光学系统、主控及处理电路板、探测器接收 电路模块、激光器及驱动模块组成。图2-2-6、图2-2-7为不同类型的激光雷达内 部结构图。
1、环境感知系统整体认知
智能网联汽车环境感知技术
（3）驾驶状态：包括驾驶人自身状态、车辆自身行驶状态的识别。 （4）驾驶环境：驾驶环境检测主要包括路面状况、道路交通拥堵情况、天气状 况的识别。
1、环境感知系统整体认知
智能网联汽车环境感知技术
二、环境感知系统的组成
环境感知系统包括信息采集单元、信息处理单元及信息传输单元三大模块，具体组成见图2-13。其中，信息采集单元包括：视觉传感器、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、车载自组网络 、导航定位装置等；信息处理单元包括：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；信息传输单元包括：显示系统、报警系统、传感器网络、车载自组网络等。
2、激光雷达原理及应用认知
智能网联汽车环境感知技术
（2）按雷达线数分类
根据线数的多少，激光雷达分为单线激光雷达与多线激光雷达。单线激光雷 达扫描一次只产生一条扫描线，其所获得的数据为2D数据，因此无法区别有关目 标物体的3D信息，如图2-2-4所示。由于单线激光雷达比多线激光雷达在角频率 和灵敏度更快，所以，在测试周围障碍物的距离和精度上都更加精确。
按载荷平台分类
机载激光雷达和车载激光雷达
按探测方式分类
直接探测激光雷达和 相干探测激光雷达
2、激光雷达原理及应用认知
（1）按扫描方式分类
智能网联汽车环境感知技术
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有机械旋转机构，如图2-2-2所示。我们 看到的智能网联测试车车顶上较复杂的圆柱形装置，即为机械式激光雷达。
2、激光雷达原理及应用认知
智能网联汽车环境感知技术
二、车载激光雷达的类型
（1）按扫描方式分类
车载激光雷达的类型
（2）按雷达线数分类
（3）其他分类方式
机械激光雷达
固态激光雷达
单线激光雷达
多线激光雷达
按照功能用途分类
激光测距雷达、 激光测速雷达、 激光成像雷达、 大气探测雷达、 跟踪雷达等
按激光发射波形分类 连续型激光雷达和脉冲型激光雷达
2、激光雷达原理及应用认知
图2-2-1 Velodyne 激光雷达点云图
智能网联汽车环境感知技术
激光雷达采集到的物体信息呈现 出一系列分散的、具有准确角度和距 离信息的点，被称为点云。如图2-2-1 所示，为激光雷达工作过程中的点云 图。
2、激光雷达原理及应用认知
智能网联汽车环境感知技术
与传统雷达使用无线电波相比，LiDAR使用激光射线，其射线波长一般在 600~1000nm，远远低于传统雷达所使用的波长。因此，LiDAR在测量物体距离 和表面形状可达到更高的精准度，一般精准度可以达到厘米级。由于激光的传播 受外界环境影响较小，LiDAR能够检测的距离一般可达100m以上。
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
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智能网联汽车技术概论最新版啊课件第2-3章
此高反射率的表面会带来问题。大多数材料从微观水平上看表面粗糙，并 且向所有方向散射光；这类散射光的一小部分返回到传感器，并且足以产 生距离数据。然而，如果表面反射率非常高，光就会向远离传感器的方向 散射，那么这一区域的点云就会不完整。
环境 空气中的环境也可以对激光雷达读数造成影响。空气中的悬浮 物会对光速产生影响。因而大雾和雨天均会减弱影响激光雷的精度，并且 研究表明，雨滴的半径及其在空中的分布密度直接决定了激光在传播过程 中与之相撞的概率。相撞概率越高，激光的传播速度受到的影响越大。为 了解决这些问题，较大功率的激光器投入使用，但它对于无人汽车这种较 小的、移动的以及对功率敏感型的应用来说并不是一个好的解决方案。
本书主要介绍毫米波雷达在自适应巡航、自动紧急制动、前向 防撞预警以及变道辅助三个ADAS功能中的应用。
(1)基于毫米波雷达的自适应巡航 (2)基于毫米波雷达的自动紧急制动 (3)前方防撞预警功能 (4)变道辅助
展望未来—智能毫米波雷达开发
毫米波雷达作为汽车ADAS的最核心传感器之一，目前最大的“缺陷”就是因分辨 率不高，无法辨识行人和对周围障碍物进行精准的建模，而高分辨率智能雷达传感器 对于实现高级自动驾驶至关重要。所以有些毫米波雷达企业正着力于开发雷达的成像 技术。
LiDAR技术面临的挑战
(2)计算挑战 激光雷达系统面临的另一个挑战是计算量问题。受复杂的光学器件旋
转速度的限制，普通LiDAR旋转时的刷新速率相对较慢。通常情况下LiDAR 系统最快的旋转速率大约是10Hz，这限制了数据流的刷新速率。当传感器 旋转时，假设以60km/h行驶的汽车在1/10秒内行进1.67米，因此传感器对 于在汽车驶过期间在这1.67米内发生的变化是无法检测到的。更重要的是， 激光雷达在理想条件下的覆盖范围为100-120米，这对于以60km/h行驶的 汽车来说仅需6-7秒的行驶时间。 因此为了解决无人汽车的行驶过程造成的LiDAR监测不准确的问题，一个 比较通用的方式是提升LiDAR的采样刷新速率。但这也会导致严重的计算 挑战。即使是最低的16线LiDAR每秒钟要处理的点也要达到30万个。如此 大量的数据处理使得无人车定位算法和障碍物检查算法的实时性受到极大 的影响。
环境 空气中的环境也可以对激光雷达读数造成影响。空气中的悬浮 物会对光速产生影响。因而大雾和雨天均会减弱影响激光雷的精度，并且 研究表明，雨滴的半径及其在空中的分布密度直接决定了激光在传播过程 中与之相撞的概率。相撞概率越高，激光的传播速度受到的影响越大。为 了解决这些问题，较大功率的激光器投入使用，但它对于无人汽车这种较 小的、移动的以及对功率敏感型的应用来说并不是一个好的解决方案。
本书主要介绍毫米波雷达在自适应巡航、自动紧急制动、前向 防撞预警以及变道辅助三个ADAS功能中的应用。
(1)基于毫米波雷达的自适应巡航 (2)基于毫米波雷达的自动紧急制动 (3)前方防撞预警功能 (4)变道辅助
展望未来—智能毫米波雷达开发
毫米波雷达作为汽车ADAS的最核心传感器之一，目前最大的“缺陷”就是因分辨 率不高，无法辨识行人和对周围障碍物进行精准的建模，而高分辨率智能雷达传感器 对于实现高级自动驾驶至关重要。所以有些毫米波雷达企业正着力于开发雷达的成像 技术。
LiDAR技术面临的挑战
(2)计算挑战 激光雷达系统面临的另一个挑战是计算量问题。受复杂的光学器件旋
转速度的限制，普通LiDAR旋转时的刷新速率相对较慢。通常情况下LiDAR 系统最快的旋转速率大约是10Hz，这限制了数据流的刷新速率。当传感器 旋转时，假设以60km/h行驶的汽车在1/10秒内行进1.67米，因此传感器对 于在汽车驶过期间在这1.67米内发生的变化是无法检测到的。更重要的是， 激光雷达在理想条件下的覆盖范围为100-120米，这对于以60km/h行驶的 汽车来说仅需6-7秒的行驶时间。 因此为了解决无人汽车的行驶过程造成的LiDAR监测不准确的问题，一个 比较通用的方式是提升LiDAR的采样刷新速率。但这也会导致严重的计算 挑战。即使是最低的16线LiDAR每秒钟要处理的点也要达到30万个。如此 大量的数据处理使得无人车定位算法和障碍物检查算法的实时性受到极大 的影响。
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。
智能汽车环境感知技术PPT课件
环境感知的传感系统主要由机器视觉识别系统雷达系统超声波传感器和红外线传感器所组成机器视觉识别系统是指智能汽车利用ccd等成像元件从不同角度全方位拍摄车外环境根据搜集到的信息得到反映真实道路的图像数据然后综合运用各种道路检测算法提取出车道线道路边界以及车辆的方位信息判断汽车是否有驶出车行道的危险当情况十分危险时会通过报警系统给驾驶员发出提示和警报于此同时图像测控系统还可以根据视觉导航的输出对车辆的执行机构发出指令从而自主决定车辆当前的前进方向和控制车辆自身的运动状态
第1页/共21页
开发ITS的目的就是通过当前飞速发展的信息技 术，有效利用现存的道路设施使得车辆、道路 和驾驶者和谐的统一起来。
智能汽车是智能运输系统（ITS）的关键部分。 智能车辆的研究方向包括驾驶员行为分析、环 境感知、极端情况下的自主驾驶、规范环境下 的自主导航、车辆运行控制系统、主动安全系 统、交通监控、车辆导航及协作、车辆交互通 信、军事应用、系统机构、先进的安全车辆。
第8页/共21页
三、具体汽车环境感知技术实例
• 1、几种情况下的道路标识线识别
• 道路标识线快速准确的识别是环境感知的一项内 容也是车辆横向偏航警告技术的前提条件。以客 车为例，道路环境的多变且异常复杂充满了各种 不确定因素，导致CCD视觉识别系统采集道路 图像环境信息中很大程度上掺杂着如阴影遮挡、 可见度低、风雪之类等恶劣天气大量的随机干扰 因素，这些干扰因素增加了道路标识线检测的难 度。
第16页/共21页
图7、汽车夜视系统
第17页/共21页
图8、汽车夜视系统 第18页/共21页
四、结语
• 环境感知作为车辆主动安全领域关键技术，在过 去二十年间得到了极大关注和快速发展。城市环 境中道路结构多变、车辆类型众多、环境背景复 杂，同时近年来环境污染导致雾霾天气频发，这 都给智能车辆环境感知技术带来挑战。但是随着 技术的进步和成本的不断降低，环境感知技术将 发展的越来越快，越来越全面的融入到我们的生 活中。
第1页/共21页
开发ITS的目的就是通过当前飞速发展的信息技 术，有效利用现存的道路设施使得车辆、道路 和驾驶者和谐的统一起来。
智能汽车是智能运输系统（ITS）的关键部分。 智能车辆的研究方向包括驾驶员行为分析、环 境感知、极端情况下的自主驾驶、规范环境下 的自主导航、车辆运行控制系统、主动安全系 统、交通监控、车辆导航及协作、车辆交互通 信、军事应用、系统机构、先进的安全车辆。
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三、具体汽车环境感知技术实例
• 1、几种情况下的道路标识线识别
• 道路标识线快速准确的识别是环境感知的一项内 容也是车辆横向偏航警告技术的前提条件。以客 车为例，道路环境的多变且异常复杂充满了各种 不确定因素，导致CCD视觉识别系统采集道路 图像环境信息中很大程度上掺杂着如阴影遮挡、 可见度低、风雪之类等恶劣天气大量的随机干扰 因素，这些干扰因素增加了道路标识线检测的难 度。
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图7、汽车夜视系统
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图8、汽车夜视系统 第18页/共21页
四、结语
• 环境感知作为车辆主动安全领域关键技术，在过 去二十年间得到了极大关注和快速发展。城市环 境中道路结构多变、车辆类型众多、环境背景复 杂，同时近年来环境污染导致雾霾天气频发，这 都给智能车辆环境感知技术带来挑战。但是随着 技术的进步和成本的不断降低，环境感知技术将 发展的越来越快，越来越全面的融入到我们的生 活中。
《智能网联汽车环境感知技术》教学课件—第7章环境感知传感器的实训
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7.6 视觉传感器图像目标识别
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7.6 视觉传感器图像目标识别
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7.6 视觉传感器图像目标识别
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第7章 环境感知传感器的实训
➢ 7.1 环境感知传感器的认知 ➢ 7.2 环境感知传感器的装配 ➢ 7.3 环境感知传感器的调试 ➢ 7.4 环境感知传感器的测试 ➢ 7.5 环境感知传感器的标定 ➢ 7.6 视觉传感器图像目标的识别
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第7章 环境感知传感器的实训
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第7章 环境感知传感器的实训
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7.1 环境感知传感器的认证
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7.1 环境感知传感器的认证
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7.1 环境感知传感器的认证
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7.2 环境感知传感器的装配
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7.2 环境感知传感器的装配
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7.2 环境感知传感器的装配
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7.2 环境感知传感器的装配
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7.2 环境感知传感器的装配
第 13 页
7.2 环境感知传感器的装配
第 14 页
7.2 环境感知传感器的装配
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7.2 环境感知传感器的装配
第 16 页
7.3 环境感知传感器的调试
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7.3 环境感知传感器的调试
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7.3 环境感知传感器的调试
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7.3 环境感知传感器的调试
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7.3 环境感知传感器的调试
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7.3 环境感知传感器的调试
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7.3 环境感知传感器的调试
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7.3 环境感知传感器的调试
7.6 视觉传感器图像目标识别
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7.6 视觉传感器图像目标识别
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7.6 视觉传感器图像目标识别
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第7章 环境感知传感器的实训
➢ 7.1 环境感知传感器的认知 ➢ 7.2 环境感知传感器的装配 ➢ 7.3 环境感知传感器的调试 ➢ 7.4 环境感知传感器的测试 ➢ 7.5 环境感知传感器的标定 ➢ 7.6 视觉传感器图像目标的识别
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第7章 环境感知传感器的实训
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第7章 环境感知传感器的实训
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7.1 环境感知传感器的认证
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7.1 环境感知传感器的认证
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7.1 环境感知传感器的认证
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7.2 环境感知传感器的装配
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7.2 环境感知传感器的装配
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7.2 环境感知传感器的装配
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7.2 环境感知传感器的装配
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7.2 环境感知传感器的装配
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7.2 环境感知传感器的装配
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7.2 环境感知传感器的装配
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7.2 环境感知传感器的装配
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7.3 环境感知传感器的调试
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7.3 环境感知传感器的调试
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7.3 环境感知传感器的调试
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7.3 环境感知传感器的调试
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7.3 环境感知传感器的调试
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7.3 环境感知传感器的调试
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7.3 环境感知传感器的调试
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7.3 环境感知传感器的调试
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。
《智能网联汽车环境感知技术》教学课件—第6章环境感知传感器的目标识别
第 38 页
6.3 交通标志识别
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6.3 交通标志识别
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6.3 交通标志识别
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6.3 交通标志识别
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6.3 交通标志识别
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6.3 交通标志识别
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6.3 交通标志识别
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6.3 交通标志识别
第 47 页
6.4 交通信号灯识别
6.5 道路识别
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6.5 道路识别
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6.5 道路识别
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6.5 道路识别
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6.5 道路识别
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6.5 道路识别
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6.5 道路识别
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6.5 道路识别
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6.5 道路识别
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6.5 道路识别
第 66 页
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6.1 车辆识别
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6.1 车辆识别
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6.1 车辆识别
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6.1 车辆识别
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6.1 车辆识别
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6.1 车辆识别
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6.1 车辆识别
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6.1 车辆识别
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6.1 车辆识别
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6.1 车辆识别
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6.1 车辆识别
6.5 道路识别
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第 18 页
6.1 车辆识别
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6.1 车辆识别
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6.1 车辆识别
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6.2 行人识别
6.3 交通标志识别
第 39 页
6.3 交通标志识别
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6.3 交通标志识别
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6.3 交通标志识别
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第 43 页
6.3 交通标志识别
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6.3 交通标志识别
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6.3 交通标志识别
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6.3 交通标志识别
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6.4 交通信号灯识别
6.5 道路识别
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6.5 道路识别
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6.5 道路识别
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6.5 道路识别
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6.1 车辆识别
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6.1 车辆识别
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6.1 车辆识别
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6.1 车辆识别
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6.1 车辆识别
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6.1 车辆识别
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6.5 道路识别
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6.1 车辆识别
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6.1 车辆识别
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6.1 车辆识别
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6.2 行人识别
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
智能网联汽车环境感知技术 第2章 超声波雷达
第2章 超声波雷达装调与检测
目录
DIRECTORY
01. 超声波雷达认知与安装 02. 超声波雷达故障检测 03. 超声波雷达标定
01
超声波雷达认知
超声波雷达-定义
声波是一种在气体、液体、固体中传播的弹性波。分为次声波（f＜20Hz）、声波（20Hz≤f≤20kHz） 和超声波（f>20kHz）。声波是人耳能听到的声音；次声波和超声波是人耳听不到的声音。
自身问题
最后考虑显示 制单元
目录
DIRECTORY
01. 超声波雷达认知与安装 02. 超声波雷达故障检测 03. 超声波雷达标定
03
超声波雷达标定
超声波-测距原理
超声波定位技术是蝙蝠等一些无目视能力生物作为防御天敌及捕获猎物的生存手段，根据猎 物或障碍物反射回波的时间间隔，判断猎物或障碍物的位置。超声波测距模仿了蝙蝠的超声 波定位技术，利用超声波发射后遇到障碍物反射的原理来工作。但是蝙蝠的超声波定位是生 物的本能，而在现实中超声波测距根据算法有相位检测、幅值检测和脉冲回波检测等3种方 法。
01
超声波雷达安装
超声波雷达-位置
超声波雷达-安装
（1）打孔 使用直径为32mm的开孔器于标定位置打孔。 要求：垂直保险杠标定位置所在的面开孔，开孔器轴
线重直于该面的排切面，开孔边缘无毛剩。
（2）安装
ห้องสมุดไป่ตู้
毫米波雷达-位置
1.关闭实训平台总电源； 2.在指定汽车安装位置进行打孔（智能网联台架确认安装 位置）； 3.检查传感器外观和线束是否完好； 4.超声波雷达与线束连接后，将线束穿过保险杠孔； 5.按压传感器外围塑胶件，让传感器垂直卡入保险杠； 6.检查超声波传感器功能是否完好，确认蜂鸣器是否有蜂 鸣声，若无，记录雷达出现问题；
目录
DIRECTORY
01. 超声波雷达认知与安装 02. 超声波雷达故障检测 03. 超声波雷达标定
01
超声波雷达认知
超声波雷达-定义
声波是一种在气体、液体、固体中传播的弹性波。分为次声波（f＜20Hz）、声波（20Hz≤f≤20kHz） 和超声波（f>20kHz）。声波是人耳能听到的声音；次声波和超声波是人耳听不到的声音。
自身问题
最后考虑显示 制单元
目录
DIRECTORY
01. 超声波雷达认知与安装 02. 超声波雷达故障检测 03. 超声波雷达标定
03
超声波雷达标定
超声波-测距原理
超声波定位技术是蝙蝠等一些无目视能力生物作为防御天敌及捕获猎物的生存手段，根据猎 物或障碍物反射回波的时间间隔，判断猎物或障碍物的位置。超声波测距模仿了蝙蝠的超声 波定位技术，利用超声波发射后遇到障碍物反射的原理来工作。但是蝙蝠的超声波定位是生 物的本能，而在现实中超声波测距根据算法有相位检测、幅值检测和脉冲回波检测等3种方 法。
01
超声波雷达安装
超声波雷达-位置
超声波雷达-安装
（1）打孔 使用直径为32mm的开孔器于标定位置打孔。 要求：垂直保险杠标定位置所在的面开孔，开孔器轴
线重直于该面的排切面，开孔边缘无毛剩。
（2）安装
ห้องสมุดไป่ตู้
毫米波雷达-位置
1.关闭实训平台总电源； 2.在指定汽车安装位置进行打孔（智能网联台架确认安装 位置）； 3.检查传感器外观和线束是否完好； 4.超声波雷达与线束连接后，将线束穿过保险杠孔； 5.按压传感器外围塑胶件，让传感器垂直卡入保险杠； 6.检查超声波传感器功能是否完好，确认蜂鸣器是否有蜂 鸣声，若无，记录雷达出现问题；
项目二 智能网联汽车环境感知系统
我国的警告标志、禁令标志和指示标志 由５ 种主要颜色(红、黄、蓝、黑和白 色)组成。
任务二、道路、车辆、行人、交通标志及信号识别
智能网联汽车的交通标志识别方法
交通标志识别系统首先使用车载摄像机 获取目标图像，然后进行图像分割和特 征提取，通过与交通标志标准特征库比 较进行交通标志识别，识别结果可以与 其他智能网联汽车共享。
THANK YOU
雷达的类型、工作原理与应用
超声波雷达也称超声波传感器。它是 利用超声波的特性研制而成的传感器。 是在超声波频率范围内将交变的电信 号转换成声信号或将外界声场中的声 音信号转换为电信号的能量转换器件。
任务一、智能网联汽车环境感知与应用
雷达的类型、工作原理与应用
超声波雷达有一个反射头和一个接收 头，安装在同一面上。在有效的检测 距离内，发射头发射特定频率的超声 波，遇到检测面反射部分超声波，接 收头接收返回的超声波，由芯片记录 声波的往返时间ꎬ并计算出距离值。
波雷达。
任务一、智能网联汽车环境感知与应用
雷达的类型、工作原理与应用
毫米波雷达具有以下优点:
(１)探测距离远 (２)探测性能好 (３)响应速度快 (４)适应能力强 (５)抗干扰能力强
任务一、智能网联汽车环境感知与应用
雷达的类型、工作原理与应用
任务一、智能网联汽车环境感知与应用
雷达的类型、工作原理与应用
职业教育新能源汽车技术专业创新教材
智能网联汽车概论
项 目
Contents
二
智
能 网
பைடு நூலகம்
任务一、智能网联汽车环境感知与应用
联
汽
车
任务二、道路、车辆、行人、交通标志及信号识别
环
境
任务二、道路、车辆、行人、交通标志及信号识别
智能网联汽车的交通标志识别方法
交通标志识别系统首先使用车载摄像机 获取目标图像，然后进行图像分割和特 征提取，通过与交通标志标准特征库比 较进行交通标志识别，识别结果可以与 其他智能网联汽车共享。
THANK YOU
雷达的类型、工作原理与应用
超声波雷达也称超声波传感器。它是 利用超声波的特性研制而成的传感器。 是在超声波频率范围内将交变的电信 号转换成声信号或将外界声场中的声 音信号转换为电信号的能量转换器件。
任务一、智能网联汽车环境感知与应用
雷达的类型、工作原理与应用
超声波雷达有一个反射头和一个接收 头，安装在同一面上。在有效的检测 距离内，发射头发射特定频率的超声 波，遇到检测面反射部分超声波，接 收头接收返回的超声波，由芯片记录 声波的往返时间ꎬ并计算出距离值。
波雷达。
任务一、智能网联汽车环境感知与应用
雷达的类型、工作原理与应用
毫米波雷达具有以下优点:
(１)探测距离远 (２)探测性能好 (３)响应速度快 (４)适应能力强 (５)抗干扰能力强
任务一、智能网联汽车环境感知与应用
雷达的类型、工作原理与应用
任务一、智能网联汽车环境感知与应用
雷达的类型、工作原理与应用
职业教育新能源汽车技术专业创新教材
智能网联汽车概论
项 目
Contents
二
智
能 网
பைடு நூலகம்
任务一、智能网联汽车环境感知与应用
联
汽
车
任务二、道路、车辆、行人、交通标志及信号识别
环
境
智能网联汽车环境感知系统
混合固态激光雷达：没有大致积旋转结构，采取固定激光 光源，经过内部玻璃片旋转方式改变激光光束方向，实现 多角度检测需要，而且采取嵌入式安装
32线混合固态Ultra Puck Auto；16线机械式VLP-16
智能网联汽车环2境022感02知/21系/23统/1/3
56
第56页
2.2.4 激光雷达——类型
智能网联汽车环2境022感02知/21系/23统/1/3
50
第50页
2.2.4 激光雷达——测距原理
脉冲测距法
智能网联汽车环2境022感02知/21系/23统/1/3
51
第51页
2.2.4 激光雷达——测距原理
干涉测距法
智能网联汽车环2境022感02知/21系/23统/1/3
52
第52页
2.2.4 激光雷达——测距原理
39
第39页
2.2.3 毫米波雷达——应用
前向碰撞预警系统
智能网联汽车环2境022感02知/21系/23统/1/3
40
第40页
2.2.3 毫米波雷达——应用
自动制动辅助系统
智能网联汽车环2境022感02知/21系/23统/1/3
41
第41页
2.2.3 毫米波雷达——应用
盲区监测系统
智能网联汽车环2境022感02知/21系/23统/1/3
智能网联汽车环2境022感02知/21系/23统/1/3
22
第22页
2.2.2 超声波传感器——特点
探测距离短，有盲区 对色彩、光照度不敏感 对光线和电磁场不敏感 简单，体积小，成本低
智能网联汽车环2境022感02知/21系/23统/1/3
23
第23页
2.2.2 超声波传感器——测距原理
32线混合固态Ultra Puck Auto；16线机械式VLP-16
智能网联汽车环2境022感02知/21系/23统/1/3
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2.2.4 激光雷达——类型
智能网联汽车环2境022感02知/21系/23统/1/3
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2.2.4 激光雷达——测距原理
脉冲测距法
智能网联汽车环2境022感02知/21系/23统/1/3
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2.2.4 激光雷达——测距原理
干涉测距法
智能网联汽车环2境022感02知/21系/23统/1/3
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2.2.4 激光雷达——测距原理
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2.2.3 毫米波雷达——应用
前向碰撞预警系统
智能网联汽车环2境022感02知/21系/23统/1/3
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2.2.3 毫米波雷达——应用
自动制动辅助系统
智能网联汽车环2境022感02知/21系/23统/1/3
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2.2.3 毫米波雷达——应用
盲区监测系统
智能网联汽车环2境022感02知/21系/23统/1/3
智能网联汽车环2境022感02知/21系/23统/1/3
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2.2.2 超声波传感器——特点
探测距离短，有盲区 对色彩、光照度不敏感 对光线和电磁场不敏感 简单，体积小，成本低
智能网联汽车环2境022感02知/21系/23统/1/3
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2.2.2 超声波传感器——测距原理