智能网联汽车概论实训课程课件第17-20章
智能网联汽车概论实训课程课件(中)
决策技术结构体系 决策层是自主驾驶系统智能性的直接体现，对车辆的行驶安全性和整车性能起着决定性 作用，以谷歌和斯坦福等为代表的众多企业和高校做出了大量研究。常见的决策体系结构有 分层递阶式、反应式以及二者的混合式。
行驶环境 环境感知
反应式体系结构
决策规划
基于行为推理 基于环境规划 目标任务识别 环境动态变化 地图建立规划
在此在基高础精上度，地进图一生步产提过取程、中处，理通和过标提注取矢车量辆图上形传，感包器括采道集路的网原络始信数息据、，道获路取属高性精信度息输地、入图道标特路题征几值何，信构息成和特道征路地上图主:
要标志的抽象信息。
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高精度地图模型
(1)道路模型 为了实现和提高 路径规划功能，需要将现实世界 的道路结构进行抽象，形成以顶 点与边组成的拓扑图形结构，图 中的边以弧形线段表示，线段中 由一系列顺序的点表示线的基本 形状走势。在道路拓扑模型中除 了要标示出道路走势，还要描述 道路的连通关系，这种连通关系 是通过顶点确定。道路模型除了 图形属性还包括车道数量、道路
其他芯片解决方案 谷歌公布了AlphaGo战胜李世石的“秘密武器”——芯片 “TPU" (Tensor Processing Unit，张量 处理单元 )，它使得机器学习类深度神经网络模型在每瓦特性能上优于传统硬件。
谷歌公司TPU芯片示意图
“SI”概率芯片示意图
随堂练习
1、（多选）当硬件传感器接收到环境信息后，数据会被导入计算平台，由不同的芯片进行运算。计
B. 实现对可行驶区域的检测 D. 实现模糊行为决策
方面。
3、传统意义上自动驾驶系统的决策控制软件系统含
、
、
、 等功能模块。
智能网联汽车概论实训课程课件(上)
事件
美国交通部制订《陆上综合运输效率化法案》 美国交通部发布《ITS战略计划》 美国交通部发布《美国国家ITS项目规划》 美国交通部制订《面向 21 世纪的运输平衡法案》 美国国会批准《国家 ITS 五年项目计划》 美国交通部提出 2002-2011《国家 ITS 项目计划 10 年计划》 美国交通部继 TEA-21 法案后，通过了 SAFETEA-LU 法案 美国交通部发布《美国 ITS 战略计划 2010-2014》 主持研究和测试网联汽车技术 美国首张自动驾驶车辆测试许可证颁发 美国众议院出台《自动驾驶法案》 美国交通部发布《美准国备智迎能接网联未汽来车交发通展：历自程 动驾驶汽车3.0》
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智能网联汽车的产业链
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智能网联汽车产业链形态
1.芯片/计算 平台供应商。 开发和供应 智能网联汽 车感知、决 策、控制所 需的芯片和 计算平台， 支撑智能网 联汽车语音 识别、图像 识别、不同 等级自动驾 驶等算法的 硬件资源，。
艾提力·雷诺（Etience Lenor）在1800年 制造了一种与燃料在外部燃烧的蒸汽 机（即外燃机）所不同的发动机，让 燃料在发动机内部燃烧，人们后来称 这类发动机为内燃机。
蒸汽汽车
卡尔·本茨研制的世界上第一辆 马车式三轮汽车
伴随着第三次工业革命和信息革命，汽车技术逐渐从机械化向电子化、电控化方向转变。近年来，随着 电子技术、计算机技术和信息技术的应用，汽车电子技术、电子控制技术得到了迅猛的发展，大致经历了四 个阶段：初级阶段、迅速发展阶段、电子技术逐渐向智能化发展阶段和电子技术向智能化、网联化、自动化 发展的阶段。
2024智能网联汽车概论课件模块一智能网联汽车概述
一智能网联汽车概述contents •智能网联汽车基本概念•智能网联汽车关键技术•智能网联汽车产业链分析•国内外典型案例分析•未来发展趋势预测与挑战分析•总结回顾与拓展思考目录定义与发展历程定义智能网联汽车是一种集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它运用大数据、云计算、人工智能等新技术，实现车与车、路、人、云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。
发展历程智能网联汽车经历了从单一功能到多功能集成，从低级自动化到高级自动化的发展历程。
随着技术的不断进步，未来智能网联汽车将实现更高程度的自动化和智能化。
技术体系架构及特点技术体系架构智能网联汽车技术体系架构包括感知层、决策层、执行层和控制层四个层次。
感知层负责采集车辆周围环境信息，决策层根据感知信息进行决策规划，执行层控制车辆各部件执行决策指令，控制层对整个系统进行监控和调度。
特点智能网联汽车具有环境感知、智能决策、协同控制等特点。
它能够实时感知周围环境信息，并根据不同场景做出智能决策和协同控制，提高驾驶安全性和舒适性。
行业应用现状及前景行业应用现状目前，智能网联汽车已经在多个领域得到应用，如自动驾驶出租车、物流运输车、公共交通等。
同时，各国政府和企业也在积极推动智能网联汽车的发展，加大技术研发和基础设施建设投入。
前景随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，智能网联汽车将迎来更加广阔的发展前景。
未来，智能网联汽车将实现更高程度的自动化和智能化，提高交通效率和安全性，改变人们的出行方式和生活方式。
同时，智能网联汽车也将成为智能交通系统的重要组成部分，推动交通行业的转型升级和可持续发展。
通过发射激光束并接收反射回来的光信号，精确测量距离和角度，实现环境感知和障碍物检测。
激光雷达利用毫米波段的电磁波进行探测，具有穿透雾、霾、尘等恶劣天气的能力，适用于中远距离的目标检测。
毫米波雷达通过捕捉图像信息，实现车道线识别、交通信号识别、行人检测等功能。
智能网联汽车概论
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8
1.1.1 智能网联汽车的定义——智能汽车
➢奔驰2019款E 260 L运动型4MATIC轿车，配置了盲区监测系统、 车道偏离预警系统、车道保持辅助系统、驾驶员疲劳预警系统、 自适应巡航控制系统、自动泊车辅助系统等，属于智能化程度 较高的智能汽车
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1.3.1 智能网联汽车的关键技术
➢ 4.车载网络技术
CAN、LIN、MOST——以太网
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1.3.1 智能网联汽车的关键技术
➢ 5.先进驾驶辅助技术
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1.3.1 智能网联汽车的关键技术
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1.2.2 智能网联汽车的技术逻辑结构
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1.2.3 智能网联汽车的技术架构
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1.2.3 智能网联汽车的技术架构
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1.2.3 智能网联汽车的技术架构
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1.2.4 智能网联汽车的产品物理结构
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1.3 智能网联汽车的关键技术及发展趋势
➢ 1.环境感知技术
车辆本身状态感知 道路感知 行人感知 交通信号感知 交通标识感知 交通状况感知 周围车辆感知
《智能网联汽车技术概论》课程授课教案
《智能网联汽车技术概论》课程授课教案《智能网联汽车技术概论》课程授课教案2《智能网联汽车技术概论》课程授课教案《智能网联汽车技术概论》课程授课教案min1. 车载超声波雷达基础知识汽车雷达可分为超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等。
雷达的原理不同，其性能特点也有各自的优点，可用于实现不同的功能。
汽车车载雷达技术源自军工技术，超声波雷达的工作原理是利用传感器中的超声波发生器产生 40kHz 的超声波，然后接收探头接收障碍物反射的超声波，并根据超声波反射接收的时差计算出与障碍物的距离。
毫米波雷达是 ADAS 系统的主要传感器。
其工作频率范围为 30GHz 至300GHz，可以检测目标、测速、测距和测量方位。
举例说明超声波雷达是汽车最常用的一种传感器，可以通过接收到反射后的超声波探知周围的障碍物情况，消除了驾驶员停车泊车、倒车和起动车辆时前、后、左、右探视带来的麻烦，帮助驾驶员消除盲点和视线模糊缺陷，提高了行车安全性。
超声波雷达被广泛应用于倒车辅助系统和自动泊车系统中。
举例说明作业1、毫米波雷达拆装、标定、检测过程是什么？下次上课时检查课后反思《智能网联汽车技术概论》课程授课教案min（1）毫米波雷达的种类有哪些？毫米波雷达是通过发射和接收无线电波来测量车辆与车辆之间的距离、角度和相对速度的装置。
毫米波是指长度为1～10 毫米的电磁波，毫米波的频带频率高于射频，低于可见光和红外线，相应的频率范围为30～300GHz。
目前，毫米波段有24GHz、60GHz、77GHz、120GHz，其中24 GHz和77 GHz 用于汽车。
24GHz 主要用于5-70 米的中、短程检测，主要用于BSD、LDW、LKA、LCA、PA，77GHz 主要用于100-250米的中、远程检测，如ACC、FCW、AEB 等。
（2）毫米波雷达系统组成毫米波雷达系统主要包括天线、收发系统、信号处理系统、收发芯片和天线。
印刷电路板是毫米波雷达的硬件核心。
《智能网联汽车技术概论》课程授课教案
《智能网联汽车技术概论》课程授课教案一、课程简介1. 课程名称：智能网联汽车技术概论2. 课程性质：专业基础课程3. 课程目标：使学生了解智能网联汽车的基本概念、技术原理和发展趋势，掌握智能网联汽车的关键技术，为学生进一步学习相关课程打下基础。
二、教学内容1. 智能网联汽车概述1.1 智能网联汽车的定义与发展历程1.2 智能网联汽车的特点与分类2. 自动驾驶技术2.1 自动驾驶等级与关键技术2.2 感知环境技术与传感器2.3 决策与控制技术3. 车联网技术3.1 车联网概述3.2 V2X通信技术3.3 车联网应用4. 智能交通系统4.1 智能交通系统概述4.2 交通信息采集与处理4.3 智能交通控制与管理5. 安全与隐私保护5.1 智能网联汽车安全问题5.2 安全技术措施5.3 隐私保护与法律法规三、教学方法1. 讲授：通过讲解使学生掌握智能网联汽车的基本概念、技术原理和发展趋势。
2. 案例分析：分析典型智能网联汽车案例，使学生了解关键技术在实际中的应用。
3. 讨论与交流：组织学生就智能网联汽车相关话题进行讨论，培养学生的思辨能力和团队协作精神。
4. 实验与实践：安排实验室实践环节，让学生亲手操作，加深对理论知识的理解。
四、教学资源1. 教材：选用权威、实用的教材，如《智能网联汽车技术概论》等。
2. 课件：制作精美、生动的课件，辅助教学。
3. 视频资料：收集相关领域的视频资料，如自动驾驶演示、车联网应用案例等，增强学生的直观感受。
4. 网络资源：利用互联网资源，如学术论文、新闻报道等，为学生提供更多学习资料。
五、课程考核1. 平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等，占比30%。
2. 期中考试：采用闭卷考试形式，测试学生对课程知识的掌握程度，占比40%。
3. 期末考试：采用开卷考试形式，考察学生的综合运用能力，占比30%。
6. 优秀学员评选：根据学生综合表现，评选优秀学员。
六、教学安排1. 课时：共计32课时，包括16次课堂讲授，每次2课时。
《智能网联汽车技术概论》课程授课教案
《智能网联汽车技术概论》课程授课教案第一章：智能网联汽车概述1.1 课程介绍了解智能网联汽车的概念、发展历程和未来发展趋势。
理解智能网联汽车与传统汽车的区别和优势。
1.2 教学目标掌握智能网联汽车的基本概念和定义。
了解智能网联汽车的发展历程和未来发展趋势。
理解智能网联汽车与传统汽车的区别和优势。
1.3 教学内容智能网联汽车的定义和发展历程。
智能网联汽车的优势和挑战。
智能网联汽车与传统汽车的比较。
1.4 教学方法采用讲授法，介绍智能网联汽车的基本概念和发展历程。
通过案例分析，让学生了解智能网联汽车的优势和挑战。
开展小组讨论，比较智能网联汽车与传统汽车的不同之处。
1.5 教学评估通过课堂提问，检查学生对智能网联汽车基本概念的理解程度。
通过小组讨论，评估学生对智能网联汽车优势和挑战的理解程度。
第二章：智能网联汽车的关键技术2.1 课程介绍了解智能网联汽车所涉及的关键技术，包括传感器、自动驾驶、车联网等。
学习这些技术的工作原理和在智能网联汽车中的应用。
2.2 教学目标掌握智能网联汽车所涉及的关键技术。
了解这些技术的工作原理和在智能网联汽车中的应用。
2.3 教学内容传感器技术：了解各种传感器的工作原理和应用，如雷达、摄像头、激光雷达等。
自动驾驶技术：学习自动驾驶的级别和关键技术，如感知、决策和控制等。
车联网技术：了解车联网的通信技术和应用，如V2X、DSRC等。
2.4 教学方法采用讲授法，介绍智能网联汽车的关键技术。
通过实验室实践，让学生了解传感器技术的工作原理和应用。
通过案例分析，让学生了解自动驾驶和车联网技术的应用。
2.5 教学评估通过课堂提问，检查学生对智能网联汽车关键技术的基本理解。
通过实验室实践和案例分析，评估学生对传感器技术、自动驾驶和车联网技术的应用能力。
第三章：智能网联汽车的安全问题3.1 课程介绍了解智能网联汽车面临的安全问题，包括黑客攻击、数据泄露等。
学习如何保障智能网联汽车的安全性。
智能网联汽车概论实训课程课件第19-20章
、
及
等基础支撑，继而将整个车联网要素连接成一个整
体。
2、数据云平台对自动驾驶主要有
、
和
等几方面作用。
3、（多选）智能网联汽车大数据的4V特征为
。
A. 数据量巨大（Volume）
B. 数据类型多样（Variety）
C. 数据高速生成（Velocity） 输入标题
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D. 数据价值高（Value）
数据量 巨大
数据价 大数据4V 数据类
值高
特征
型多样
数据高 速生成
数据 共享
远程 调度
数据云 平台作
用
降低单 车成本
随堂练习
1、智能汽车中会不断的产生大量的数据，有汽车行驶的性能数据，有信息传递的数据等，包
括非关系型数据库技术、车辆数据关联分析与挖掘技术等。
能够为未来的协同交通体系
提供统一的
车路协同将产生大量数据和数据处 理业务，汽车数据云平台将在其中发挥 重要作用。汽车数据云平台包含了公有 云、私有云、混合云的行业优势，提供 一体化运维平台（织云）、微服务中台 （TSF）及物联网平台，为数据清洗、 管理、分析提供有效的技术支持，从而 打造出车联网、生产制造、用户管理、 运营支撑、经销商管理系统等，全面支 持车路协同系统完善。
Байду номын сангаас 窃听
伪造
重放
信息安全威胁 阻断 的分类
篡改
拒绝服 务
信息安全 的审计
加强车载 终端信息
安全
车辆安 全措施
与云端信 道安全
输入标题
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终端升级 安全
车载终端 应用程序
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- 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)。
2、智能汽车中会不断的产生大量的数据，有汽车行驶的性能数据，有信息传递的数据等，
包括非关系型数据库技术、车辆数据关联分析与挖掘技术等。
能够为未来的协同交
通体系提供统一的
、
及
等基础支撑，继而将整个车联网要素连
接成一个整体。 输入标题
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V2V是Vehicle to Vehicle的 英文缩写，即车辆自身与其他 车辆之间的信息交换。
2016 年 Tesla 系统中的视觉提示
201270年17T年oyTootayo的ta自的动自驾动驶驾原驶型原车型车
多通道融合交互是将人的多个 感官通道（视觉、听觉、嗅觉、触 觉、味觉、躯体感觉等）融合在一 起，与产品或系统产生交互行为， 使得人们可以全方位、立体、综合 地感知、操作和体验产品，进而形 成对产品的全面认知和情感体验。
、及Βιβλιοθήκη 等基础支撑，继而将整个车联网要素连接成一个整
体。
2、数据云平台对自动驾驶主要有
、
和
等几方面作用。
3、（多选）智能网联汽车大数据的4V特征为
。
A. 数据量巨大（Volume）
B. 数据类型多样（Variety）
C. 数据高速生成（Velocity） 输入标题
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D. 数据价值高（Value）
窃听
伪造
重放
信息安全威胁 阻断 的分类
篡改
拒绝服 务
信息安全 的审计
加强车载 终端信息
安全
车辆安 全措施
与云端信 道安全
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终端升级 安全
车载终端 应用程序
安全
随堂练习
1、随着智能化和网联化的快速发展，传统的汽车领域面临着
、
等
信息安全问题，而这些新问题则通过对于传统汽车功能安全的影响进一步危及人、车、路
交叉路口防碰撞预警
电子交通标志
车辆避让行人
车辆避让非机动车
绿波通行 所谓“绿波”通行，是指主干道上的 车流依次到达前方各交叉口时，均会遇上 绿灯这种“绿波”交通减少车辆在交叉口 的停歇，提高了平均行车速度和通行能力。 如图8-23所示，当车辆通行速度为绿波速 度60km/h时，车辆便可“绿波”通行。
车内外多形式全面信息显示 显示设备与技术是人机交互界面视觉显 示设计的基础。从车载显示的发展历史来 看，最早的汽车交互界面视觉显示是基于 机械的形式。
BMW 的平视显示系统
人机介入式控制 未来汽车人机交互设计在人机控制（ Control ）上的趋势是智能汽车系统的控制权会 根据驾驶情境的需要在人和智能汽车之间转换，实现任务的接管与移交，即人机介入式控 制。从人机交互的角度看，人机介入式控制包含用户介入式控制和智能汽车介入式控制两 个方面。
2018年BMW7系iDr8
除了自然语音，机器视觉、触觉反 馈（特别是力反馈）、数字气味、视线 追踪等其他多通道交互技术也取得了重 大进展。例如，2016年湖南大学人机工 程与交互体验实验室利用自然语音、视 线追踪、机器视觉、躯体传感和触觉反 馈等技术研发的新一代触觉互联网人因 系统和汽车人机交互系统已经在华为研 究院（上海）运行。
和环境。
2、信息交互技术的发展聚焦网联化和智能化，并由单车智能逐步转向多车协同、以及
“智慧的车”与“智慧的路”协同发展，以
、
、
、
等为代表
的信息交互技术为智能网联汽车
、
、
、
发展提供了坚实的技
术基础。
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2、V2X技术的关键组成技术。
V2X技术的关键组成技术。
V2X关键技术
英文全称
应用场景
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车路协同将产生大量数据和数据处 理业务，汽车数据云平台将在其中发挥 重要作用。汽车数据云平台包含了公有 云、私有云、混合云的行业优势，提供 一体化运维平台（织云）、微服务中台 （TSF）及物联网平台，为数据清洗、 管理、分析提供有效的技术支持，从而 打造出车联网、生产制造、用户管理、 运营支撑、经销商管理系统等，全面支 持车路协同系统完善。
V2P技术示意图
V2R是Vehicle to Road的英文缩写，即车 辆自身与道路之间的信息交换。按照道路的 特殊性而言，V2R又可分为两大类型，一类 是车辆自身与城市道路之间的信息交换，另 一类是车辆自身与高速道路之间的信息交换 车辆自身与道路之间的信息交换内容。主
V2R技术示意图
V2N是Vehicle to Network的英文 缩写，即车辆自身或驾驶人与互联 网之间的信息交换，如图8-17所示。 车辆驾驶人与互联网之间的信息交 换，主要包括：车辆驾驶人通过车 载终端系统向互联网发送需求，从 而进行诸如娱乐应用、新闻资讯、 车载通信等；车辆驾驶人通过应用 软件可及时从互联网上获取车辆的 防盗信息。
V2V技术示意图
V2I是Vehicle to Infrastructure的英文缩写，即 车辆自身与基础设施之间的信 息交换。基础设施主要包括红 绿灯、公交站台、交通指示牌、 立交桥、隧道、停车场等。
V2I技术示意图
V2P是Vehicle to Pedestrian的英文 缩写，即车辆自身与外界行人之间的 信息交换。
2016年湖南大学开发的触觉互联网与视线 控制人因实验系统正在华为研究院（上海）
进行视线追踪交互实验
随堂练习
1、（多选）随着互联网、大数据和人工智能等先进技术在交通工具运输领域的应用与发展，
人机交互技术应用和发展主要体现在
。
A. 车内外多形式全面信息显示 B. 人机介入式控制
C. 实体媒介交互
D. 多通道融合交互
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行 绿波通行单单击击此此处处添添加加文文字字
随堂练习
1、V2X技术（英文全称为
，V2X）是一种车辆交通环境的无线通信技术，是道路和
车辆与系统内对其有影响的其他事物进行信息交互的多种路侧和车载通信技术的统称，旨在加强
交通系统的管理，提高车辆行驶安全性和便利性，是一种全新概念的智能交通系统。
数据量 巨大
数据价 大数据4V 数据类
值高
特征
型多样
数据高 速生成
数据 共享
远程 调度
数据云 平台作
用
降低单 车成本
随堂练习
1、智能汽车中会不断的产生大量的数据，有汽车行驶的性能数据，有信息传递的数据等，包
括非关系型数据库技术、车辆数据关联分析与挖掘技术等。
能够为未来的协同交通体系
提供统一的
V2N技术示意图
红绿灯车速引导是根据红绿灯的状态 和剩余时长，通用的V2X系统计算出应该 以怎样的速度就能保证平顺准确的通过 红绿灯，不仅当前方有大型车辆遮蔽时 我们依然能够“看到”红绿灯的状态， 极为精准的驾驶建议能让车辆以更为平 顺和节能的状态跑完全程。
交叉口防碰撞预警 在事故多发的交叉路口，如果车 主能够提前获知其他车辆的状态信 息，那么就可以及时作出应对措施， 避免发生意外。