14.智能网联汽车的行为决策技术
《智能网联汽车技术概论》课后习题 - 第一章-智能网联汽车技术综述
第一章智能网联汽车技术综述本章小结本章的学习目标你已经达成了吗？请通过思考以下问题的答案进行结果检验。
序号问题自检结果1 智能网联汽车的定义是什么？智能网联汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与X（人、车、路、云端等）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，可实现“安全、高效、舒适、节能”行驶，并最终可实现替代人来操作的新一代汽车。
2 智能网联汽车在智能化层面，通常可配有哪些传感器？智能网联汽车在智能化层面，通常可配有摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等传感器。
3 智能网联汽车要实现的最终目标是什么？最终目标是实现汽车高度自动化/无人驾驶。
4 我国在汽车智能化方面可划分为哪几个层面？我国在汽车智能化方面可划分为五个层次：驾驶辅助（DA）、部分自动驾驶（PA）、条件自动驾驶（CA）、高度自动驾驶（HA）和完全自动驾驶（FA）。
5 我国在汽车网联化方面可划分为哪几个层面？我国在汽车网联化方面可划分为联网辅助信息交互、联网协同感知、网联协同决策与控制三个层面。
6 我国制定了哪些自动驾驶测试的相关规定？2018年4月，我国工业和信息化部颁发了《智能网联汽车道路测试管理规范》，《管理规范》对测试对象、测试驾驶人和测试车辆制定了严格的规定。
对测试主体提出了单元性质、业务范围、事故补偿能力、测试评估能力、远程监控能力、事件记录分析能力、对法律法规遵守等七个条件，要求测试驾驶人签订劳动合同或劳务合同，经过驾驶培训、无重大交通违章记录等8个方面的要求；对测试车辆提出试验车辆注册登记、强制性项目检查、人机控制模式转换、数据记录及实时回传、特定区域测试以及第三方机构检测验证等6项基本要求。
7 智能网联汽车所涉及的关键技术都哪些？（1）环境感知技术。
（2）智能决策技术。
（3）控制执行技术。
（4）V2X通信技术。
（5）云平台和大数据技术。
（6）信息安全技术。
智能网联汽车的关键技术研究与应用
智能网联汽车的关键技术研究与应用随着科技的不断进步，智能网联汽车正逐渐成为一个备受关注的领域。
智能网联汽车不仅拥有自动驾驶等众多高科技技术，还可以大大提升城市交通的效率与安全，对世界的交通运营和节能减排方面也有着较大的推动作用。
本文将从智能网联汽车的概念、关键技术及应用展开论述。
一、智能网联汽车的概念智能网联汽车是指具有自主决策、全连接、智能化、传感器技术等高科技元素的汽车。
它可以通过互联网技术联网，实现车与车、车与人、车与物之间的实时通信，从而实现车辆之间的协同、自主驾驶、自适应、智能化等功能，大大提高了交通运输的效率和安全。
二、智能网联汽车的关键技术智能网联汽车需要应用很多高科技技术，以下是其中的关键技术：1. 车联网技术车联网技术是智能网联汽车的重要技术基础，它可以将车辆、道路、驾驶员等连接到一个网络之中。
该技术可以通过车辆之间的通信，实现实时交通信息的传递、智能路由的规划等功能，提高车辆的运行效率和安全性。
2. 感知技术智能网联汽车需要依靠传感器来实现感知、理解和决策等功能。
传感器可以感知车辆周围环境的信息，比如道路情况、气象状况、障碍物等，从而实现汽车的行驶控制、自动驾驶等功能。
3. 建模技术建模技术是指将车辆周围的环境信息、道路信息、车的运行状态等信息进行建模，以提供基础数据支撑智能网联汽车的运行和行为决策。
4. 自动驾驶技术自动驾驶技术是智能网联汽车的重要组成部分，它可以通过感知、建模、决策等技术，以实现让车辆自主决策、自主驾驶的过程。
三、智能网联汽车的应用智能网联汽车的应用范围非常广泛，以下是其中的几个主要应用方向：1.城市交通智能化智能网联汽车可以通过车联网技术，将车辆连接起来，实现车辆自主驾驶、自适应灯光、自动规划行驶路线等功能，从而提升城市交通运输的效率和效益。
2.智能物流智能网联汽车可以通过车联网技术，实现物流企业内部各物流环节的联通，提高物流配送效率。
3.环境监测智能网联汽车通过传感器技术，可以对车辆周围环境实行实时监控，实现环境信息的实时观测和收集。
智能网联汽车技术与应用(配习题集)习题答案完整版
第一章练习题一、选择题1、（）是指自动驾驶系统根据环境信息执行转向和加减速操作，其他驾驶操作都由人完成。
A、驾驶辅助（DA）B、部分自动驾驶（PA）C、有条件自动驾驶（CA）D、高度自动驾驶（HA）2、辅助驾驶阶段的主要特点是（）。
A、驾驶员和系统共同控制车辆运行，但驾驶员要负责监视车辆，当智能控制失效时，由驾驶员来做出应对B、驾驶员和系统共同控制，驾驶员负责监视车辆，当智能控制失效时，由驾驶员来做出应对。
C、车辆的运行由系统控制，同时系统负责监视车辆，当智能控制失效时，系统会请求驾驶员，由驾驶员做出应对。
3、有条件自动驾驶阶段的主要特点是（）。
A、驾驶员和系统共同控制车辆运行，但驾驶员要负责监视车辆，当智能控制失效时，由驾驶员来做出应对B、驾驶员和系统共同控制，驾驶员负责监视车辆，当智能控制失效时，由驾驶员来做出应对。
C、车辆的运行由系统控制，同时系统负责监视车辆，当智能控制失效时，系统会请求驾驶员，由驾驶员做出应对。
4、环境感知主要包括（）。
A、车辆本身状态感知，包括行驶速度、行驶方向、行驶状态、车辆位置等；B、道路感知，包括道路类型检测、道路标线识别、道路状况判断、是否偏离行驶轨迹等；C、行人感知，主要判断车辆行驶前方是否有行人，包括白天行人识别、夜晚行人识别、被障得物遮挡的行人识别等；D、以上都是5、所谓V2X，意为vehicle to everything，即（）。
A、车对外界的信息交换B、车辆之间的信息交换C、车辆安全6、即时定位与地图构建，英文简称（）。
A、SLAMB、SALMC、SLMA7、车联网的功能有（）。
A、信息服务及管理B、减少交通事故C、实现节能减排D、以上三项都是8、车联网关键技术分布在“（）”三个层面。
A、端-管-云B、端-管-车C、网-管-车9、依据人驾驶车辆过程的不同阶段可以将驾驶员行为特性分为三个部分：（）行为特性、决策行为特性和操作行为特性。
A、认知B、感知C、驾驶10、在“管”层面，关键技术主要包括（）。
车辆智能网联化技术方案
车辆智能网联化技术方案概述随着物联网和人工智能技术的快速发展，智能交通系统越来越成为汽车行业的研究热点。
车辆智能网联化技术就是这样一种系统，它将车辆、道路和智能通信网络相互连接，实现车辆信息化、智能化和安全化。
本文将介绍车辆智能网联化技术的相关理论和方案。
车辆智能化技术智能驾驶技术智能驾驶技术是指通过激光雷达、摄像头、超声波传感器和高精度地图等技术手段，使汽车具备环境感知和自主决策能力，实现自动驾驶的一种技术。
智能驾驶技术的实现有赖于计算机视觉、深度学习、机器人技术和语义分割等技术的支持。
智能车联技术智能车联技术是指通过车辆间通信和车辆与基础设施之间的通信，实现车辆之间的信息共享和协同决策，提高驾驶安全性和行车效率的一种技术。
智能车联技术的实现基于V2V（Vehicle to Vehicle）和V2I（Vehicle to Infrastructure）两个方面的通信技术，以及相应的协议、安全性和数据管理等技术的支持。
智能交通管理技术智能交通管理技术是指通过智能化和信息化手段，优化交通流量和公共交通系统，提高行车效率和交通安全的一种技术。
智能交通管理技术需要依托于智能计算、云计算、数据挖掘和模型预测等技术的支持。
车辆智能网联化技术方案系统架构车辆智能网联化技术的系统架构如下：___________________| || 云端服务 ||___________________|/ \\/ \\___________________ ___________________| | | || 车辆智能终端设备 | | 交通基础设施 ||___________________| |___________________|/ \\ |/ \\ |___________________ ___________________ _______| | | | | || 先进驾驶辅助系统 | | 交通控制中心 | | 安防监控||___________________| |___________________| |_______|该系统架构包括云端服务、车辆智能终端设备、交通基础设施和交通控制中心四个部分。
2024年智能网联复习题
一.单选题1．所谓V2X,英文为Vehicle to Everything,中文为(A)A.车辆对外界的信息交换B.车辆之间的信息交换C.车辆与行人的信息交换D.车辆安全2．即时定位与地图构建，英文缩写(B)。
A.SLAMB.SALMC.SLMAD.MAP3．车联网的功能有(D)。
A.信息服务及管理B.减少交通事故C.实现节能减排D.以上三项都是4．以下属于高精度地图的作用的有（D）。
A.可以达到厘米级精度B.可以帮助传感器缩小检测范围C.帮助车辆识别车道的精确中心线D.以上三项都是5．属于车道偏离报警系统功能的是（C）。
A.振动功能B.车速测量功能C.蜂鸣功能D.显示功能6．高精度地图的精度能够达到（B），数据维度不仅增加了车道属性的相关数据，还有高架物体.防护栏.路边地标等大量目标数据，能够明确区分车道线类型.路边地标等细节。
A.毫米级别B.厘米级别C.米级别D.道路级别7．以下不属于智能网联汽车行驶路径识别对象的是（D）A.道路交通标线B.行车道边缘线C.人行横道线D.交通信号8．智能网联汽车的通信定位和地图技术，包括数台智能网联汽车之间信息共享与协同控制所必需的(A)，移动自组织网络技术，以及高精度定位技术，高精度地图及局部场景构建技术。
A.通信保障技术B.控制执行技术C.车辆控制技术D.PID控制技术9．超声波雷达主要用于(B)。
A.测距及识别B.停车或者倒车时的安全辅助装置C.盲点检测.变道辅助等控制功能D.泊车辅助、碰撞预警等控制功能10．关于激光雷达说法错误的是(C)。
A.全天候工作，不受白天和黑夜光照限制B.可获得目标反射的幅度.频率和相位等信息C.不受大气和气象限制D.抗干扰性能好11．(A)主要用于规避障碍物，扫描速度快、分辨率强、可靠性高。
缺点是只能平面式扫描，不能测量物体高度，有一定的局限性。
A.单线激光雷达B.多线激光雷达C.半导体激光雷达D.激光测速雷达12．超声波雷达主要用于(A)目标物的探测。
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，
智能网联汽车技术基础最新版课件-项目三 智能网联汽车决策规划
1、决策规划整体认知
智能网联汽车决策规划
图3-1-2 决策层实施步骤
1、决策规划整体认知
二、决策规划的分类
智能网联汽车决策规划
从轨迹决策的角度考虑，根据事先对环境信息的已知程度，可把路径规划划分 为基于先验完全信息的全局路径规划和基于传感器信息的局部路径规划。
1、决策规划整体认知
（1）全局路径规划
1、决策规划整体认知
图3-1-1 自动驾驶决策规划效果图
智能网联汽车决策规划
决策规划的基本效果如图3-1-1 所示。和人类驾驶员一样，机器在做 驾驶决定时需要回答几个问题。我在 哪儿？周围的环境怎么样？接下来会 发生什么？我该做什么？这是一个基 于信息感知进行决策的过程，具体如 何决定需要自动驾驶的决策层完成。
目标状态预测，是对智能网联汽车周边的目标（人、车、物等）进行未来比较短时间内的行为 和轨迹预测，该预测信息可附加在目标感知结果中，与环境感知信息一并发送给下层的决策端，为 汽车安全决策规划提供信息依据。目标状态预测主要解决两大类问题：一是目标的行为预测（包括 静止、左行、右行或直行等）；二是目标的轨迹预测（包含位置、时间戳、速度、角度、加速度等 信息）。通过辨识目标的行为和拟合运动轨迹，实现对目标的状态预测。
局部路径规划是对环境局部未知或完全 未知，随着自主车辆的运动，通过传感器为 自主车辆提供有用的信息，从而能够确定出 障碍物和目标点的位置，规划出一条由起始 点到目标点的路径，如图3-1-4所示。例如 ，在全局规划好的上海到北京的那条路线上 会有其他车辆或者障碍物，想要避过这些障 碍物或者车辆，需要转向调整车道，这就是 局部路径规划。
2
决策规划方法认知
学习目标
1. 了解目标状态预测的常用方法 2. 了解行为决策的常用方法 3. 了解路径规划的常用算法和一般步骤
《智能网联汽车技术概论》课程标准
（1）掌握定位导航系统工作原理（2）掌握定位导航系统调试过程
4、课程内容——内容五、智能网联汽车路径规划与决策控制
内容五：智能网联汽车路径规划与决策控制 教学目标
学时：4学时
（2）视觉传感器在智能网联汽车中功
能实现方式。
任务名称
学习内容
任务1智能网联汽车视觉传感 （1）掌握智能网联汽车视觉传感器拆卸与安装要求；（2）掌握智能网联汽车视
器拆装、标定、检测
觉传感器标定方案；（3）能够对智能网联汽车视觉传感器数据采集进行检测；
任务2 智能网联汽车障碍物、 红绿灯、车道线识别
（1）掌握智能网联汽车视觉传感器障碍物识别工作原理（2）掌握智能网联汽车 视觉传感器红绿灯识别工作原理（3）掌握智能网联汽车视觉传感器车道线识别工 作原理
教学重点与难点
教学重点：（1）V2X内容与应用；（2）移动网联通信技术在智能网联汽车中的应用 教学难点：（1）5G网联关键技术在智能网联汽车中的应用；（2）物联网无线通信技术在智能网联 汽车中的应用。
3、课程目标——素质目标
目标1 目标2 目标识好奇心与求知欲
在学习活动中获得成功的体验，锻炼克服困难的意志，建立自信心
形成实事求是的态度以及进行质疑和独立思考的习惯
具备良好的心理品质，建立和谐的人际关系，表现出人际交往的能力与合作精神 树立职业意识，严格遵循企业的“6S”（整理、整顿、清扫、清洁、素养、安全） 质量管理体系
知识目标：（1）了解智能网联汽车环境感知技术在路径规划中的应用。（2）了解智能网联汽车路径规划 的实现。（3）了解智能网联汽车行为决策技术在路径规划中的应用。（4）了解智能网联汽车执行控制的 实现。 能力目标：（1）能够掌握环境感知技术在智能网联汽车路径规划中的应用。（2）能够掌握行为决策控制 技术在智能网联汽车路径规划中的应用。 素质目标：（1）学生应树立职业意识，并按照企业的“6S”（整理、整顿、清扫、清洁、素养、安全） 质量管理体系要求自己。（2）操作过程中，必须时刻注意安全用电，严禁带电作业，严格遵守电工安全操 作规程。（3）爱护工具和仪器仪表，自觉的做好维护和保养工作。（4）具有吃苦耐劳、严谨态度、爱岗 敬业、团队合作、勇于创新的精神，具备良好的职业道德。
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2、传统意义上自动驾驶系统的决策控制软件系统包含
、
、
、
路径规划等功能模块。
3、通常感知层所输出的物体信息包括 、 、 等物理属性。
决策规划处理是人工智能技术在自动驾驶中的另一个重要应用场景。现阶段 主流的人工智能方法包括状态机、决策树、贝叶斯网络等。
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基于机器学习的非机构号道路检测框架
随堂练习
1、自动驾驶系统是一个集
、
和动作执行等功能于一体的综合系统。