一种用于智能车环境探测的立体视觉传感器
智能汽车环境感知方法综述
毫米波雷达工作原理及选型
对接收到的毫米波雷达数据进行预处理，包括去除噪声、对目标进行跟踪和滤波等。
毫米波雷达数据处理方法
数据预处理
通过对目标的位置、速度、角度等信息进行分析，结合预设的分类算法，将目标分为不同的类别，如车辆、行人、道路标志等。
目标分类与识别
基于处理后的毫米波雷达数据，构建车辆周围的环境模型，包括道路边界、车道线、前方车辆等。
包括去噪、增强、复原等操作，以提高图像质量。
图像预处理
通过特征提取、分类器设计等手段，实现目标检测与识别。
目标检测与识别
通过双目或多目摄像头获取深度信息，以实现三维环境感知。
立体视觉
摄像头数据处理方法
优势
摄像头具有直观、信息丰富、易于理解等优点，可实现颜色、纹理、形状等特征的感知，适用于目标识别、车道线检测、交通标志识别等场景。
LiDAR感知
利用超声波传感器发射超声波并接收反射信号，通过测量反射信号的时间和幅度变化，感知周围物体的距离和位置。
超声波感知
智能汽车环境感知技术用于实现自动驾驶功能，包括车道保持、自适应巡航、自动泊车等。
自动驾驶
智能汽车环境感知技术用于辅助驾驶员驾驶，提供碰撞预警、车道偏离预警、盲点监测等功能。
环境模型构建
毫米波雷达具有抗干扰能力强、探测距离远、穿透性强等优点，能够在复杂的环境中准确感知目标的位置和速度信息，适用于各种天气和光照条件。
优势
毫米波雷达的角分辨率受到天线数量的限制，对于多个目标的识别可能存在一定的困难。此外，毫米波雷达的探测精度受到多种因素的影响，如大气条件、地面反射等。
局限
智能汽车环境感知方法综述
2023-11-01
引言智能汽车环境感知技术概述激光雷达环境感知技术毫米波雷达环境感知技术超声波环境感知技术
视觉传感器
视觉传感器视觉传感器是一种能够像人类视觉一样对物体进行感知和检测的传感器。
它具有相当高的分辨率和灵敏度，能够在复杂的环境中进行快速而准确的探测。
视觉传感器可以应用于各种领域，如机器人、自动驾驶、安防等。
下面我们将从原理、分类、应用等几个方面来介绍视觉传感器。
原理视觉传感器的原理与人类视觉相似，它通过光学元件收集物体反射回来的光线，并将光学信号转化为电子信号，再通过图像处理算法进行分析和处理。
其主要原理包括两种：•相位差传感器：通过测量物体反射回来的光线与参考光线之间的相位差来检测物体的位置、速度和形态，主要用于机器人、自动驾驶、航空等领域。
•图像传感器：通过扫描物体反射回来的光线，获取物体表面的图像，并通过图像处理算法进行分析和处理，主要用于安防、医疗等领域。
分类视觉传感器可以根据其工作原理、测量范围等多方面进行分类，如下：工作原理•相位差传感器：主要包括干涉仪、拉曼光谱仪等。
•图像传感器：主要包括CCD和CMOS两种。
测量范围•普通视觉传感器：测量距离较近、视野较小，主要用于机器人、自动驾驶等领域。
•激光雷达视觉传感器：测量距离远、视野广，主要用于移动测绘、安防等领域。
应用视觉传感器是一种非常有用的传感器，可以应用于很多领域，如下：机器人机器人需要通过视觉传感器来识别、定位并感知周围环境，从而完成其任务。
视觉传感器在机器人导航、定位、搬运、物体识别等方面起着至关重要的作用。
自动驾驶自动驾驶需要通过视觉传感器来感知周围的道路、交通信号灯、车辆、行人等信息，从而实现自主导航和智能驾驶。
视觉传感器在自动驾驶中起着至关重要的作用。
安防安防需要通过视觉传感器来监控、录像并进行图像处理，从而实现对物体的识别、分析和判定。
视觉传感器在安防中起着至关重要的作用。
医疗医疗需要通过视觉传感器来进行影像识别、诊断等，从而实现对疾病的预防和治疗。
视觉传感器在医疗中起着至关重要的作用。
总结视觉传感器是一种非常有用的传感器，具有很高的精度、灵敏度和可靠性，并且可以应用于各种领域。
自动驾驶汽车中传感器与感知技术研究与应用
自动驾驶汽车中传感器与感知技术研究与应用随着科技的不断发展，自动驾驶汽车作为未来交通的一项重要发展方向，备受关注。
而自动驾驶汽车的核心技术之一便是传感器与感知技术，它们负责监测并感知汽车周围环境，从而做出相应的驾驶决策。
本文将就自动驾驶汽车中传感器与感知技术的研究与应用进行探讨。
首先，自动驾驶汽车中最常见的传感器是激光雷达(LiDAR)，它通过发射激光束并测量返回的反射光来感知周围环境。
激光雷达能够获得高精度的三维空间信息，实时绘制出高分辨率的环境地图。
这使得自动驾驶汽车能够准确识别和定位障碍物，实现有效的避障与规避行为。
除了激光雷达，相机也是自动驾驶汽车中重要的传感器之一。
相机可以提供高分辨率的图像数据，以帮助汽车感知与识别道路上的标志、交通信号灯和其他车辆。
利用计算机视觉技术，自动驾驶汽车能够提取图像中的特征并进行目标检测与跟踪，从而实现安全的驾驶决策。
此外，雷达传感器也是自动驾驶汽车中不可或缺的一部分。
雷达传感器通过发射无线电波并接收其返回的信号，可以感知周围环境中的物体位置与速度。
相比于激光雷达，雷达具有更远的感知范围和更强的穿透能力，能够在恶劣天气条件下依然工作。
因此，雷达在自动驾驶汽车中被广泛应用于行人检测与周围车辆识别等关键应用。
除了上述传感器外，自动驾驶汽车还可以利用红外传感器、超声波传感器等其他类型的传感器来获取更全面的环境信息。
红外传感器可以通过探测物体发出的红外线来感知物体的位置，被广泛应用于夜间行驶和目标跟踪。
超声波传感器则可以测量声音的反射时间来计算距离，常用于低速行驶和停车场等环境中。
传感器与感知技术的研究与应用不仅可以提高自动驾驶汽车的安全性，还可以优化驾驶效率和乘坐舒适度。
通过融合多种传感器的数据，并借助先进的算法和人工智能技术，自动驾驶汽车能够实现更准确、更全面的环境感知与决策。
这不仅有助于避免事故风险，还可以提供更高质量的驾驶体验。
在自动驾驶汽车的感知技术中，同时也有一些挑战需要克服。
汽车智能驾驶辅助系统校准考核试卷
B.车道保持辅助
C.自适应巡航
D.导航系统
8.以下哪个因素不会影响智能驾驶辅助系统的性能？（）
A.环境光照
B.天气条件
C.车辆速度
D.车辆品牌
9.在智能驾驶辅助系统中，以下哪个部件负责控制车辆的方向盘和踏板？（）
A.传感器
B.控制器
C.导航系统
D.数据融合系统
10.以下哪个技术主要用于实现自动驾驶车辆的远程监控？（）
8.智能驾驶辅助系统中的自适应巡航控制（ACC）可根据______自动调整车速。（）
9.为了提高智能驾驶辅助系统的环境适应能力，常采用______技术来融合多种传感器数据。（）
10.智能驾驶辅助系统的发展目标是实现______，提高驾驶安全性和舒适性。（）
四、判断题（本题共10小题，每题1分，共10分，正确的请在答题括号中画√，错误的画×）
汽车智能驾驶辅助系统校准考核试卷
考生姓名：__________答题日期：__________得分：__________判卷人：__________
一、单项选择题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）
1.汽车智能驾驶辅助系统主要包括以下哪些部分？（）
6.所有级别的自动驾驶车辆都可以在无需人工干预的情况下进行长途驾驶。（）
7.智能驾驶辅助系统在遇到紧急情况时，总是能够做出正确的决策。（）
8. 5G通信技术对于智能驾驶辅助系统的发展至关重要。（）
9.智能驾驶辅助系统中的车辆控制系统与驾驶员的操作完全独立。（）
10.随着技术的不断发展，智能驾驶辅助系统将逐渐降低对驾驶员的依赖。（）
A.系统故障
B.交通规则变化
智能车辆环境感知传感器的应用现状
智能车辆环境感知传感器的应用现状作者：高德芝段建民郑榜贵田炳香来源：《现代电子技术》2008年第19期摘要：介绍了智能车辆环境感知传感器的优缺点，分析了环境感知传感器在智能车辆技术中尤其是在车道线识别、障碍物检测中的应用现状。
由于车辆运行环境的复杂性和传感器的局限性，仅利用某一种传感器难以保证在任何时刻都能提供完全可靠的信息，基于此，讨论了多传感器信息融合技术在智能车辆技术中的应用现状及其发展方向，以便在今后的应用中根据实际需要选择适当的传感器和检测方法。
关键词：智能车辆;环境感知;传感器;信息融合中图分类号：TP18文献标识码：B文章编号：1004373X(2008)1915106Application Statement of Intelligent Vehicle Environment Perception SensorGAO Dezhi，DUAN Jianmin,ZHENG Banggui，TIAN Bingxiang(Intelligent Measure & Control Laboratory,Beijing University ofTechnology,Beijing,100022,China)Abstract：Advantages and disadvantages of Intelligent Vehicle(IV) environment perception sensor is introduced,application and development trends of them used in the IV especially in lane recognition and obstacle detection are analyzed.Because of limitation of sensor and complexity of operating environment,it is difficult to supply the completely reliable information by some sensor in any time.So,the application and development direction of multi-sensor information fusion technology in the IV is introduced,in order to choose suitable sensor and detection method.Keywords：intelligent vehicles;environment sensing;sensors;information fusion1 引言传感器是一种变换器，可以将来自外界的各种信号转变成计算机能够识别的电信号［1］。
智能网联汽车技术与应用 习题及答案 第1--4章
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（）oA、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（）oA、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vehic1etoeverything,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、S1AMB、SA1MC、S1MA7、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（）oA、车辆和路侧设备的智能化、网联化进程加快，关键技术包括汽车电子、车载操作系统技术等；B、4G/5G车载蜂窝通信技术、1TE-V2X和802.I1p直连无线通信技术等；C、实现连接管理、能力开放、数据管理、多业务支持的车联网平台技术是核心。
人工智能在自动驾驶技术中的应用考核试卷
五、主观题（参考）
1.环境感知系统包括激光雷达、摄像头、雷达和超声波传感器等。激光雷达用于高精度三维环境感知，摄像头负责图像识别，雷达用于探测移动物体，超声波传感器检测近距障碍。
2.决策规划考虑因素包括交通规则、周围环境、车辆状态、目的地和预测的其他交通参与者行为。
3.控制系统通过接收决策系统的指令，转换为具体的车辆控制操作，如转向、加速和制动，确保车辆稳定行驶。
C.制动控制
D.音响控制
7.在自动驾驶技术中，哪种传感器主要用于测量车辆与周围物体的距离？（）
A.摄像头
B.激光雷达（Lidar）
C.雷达
D.红外传感器
8.以下哪种技术主要用于自动驾驶车辆识别交通标志和信号灯？（）
A.机器视觉
B.雷达
C.超声波传感器
D.磁力计
9.在自动驾驶车辆中，哪个系统负责处理传感器数据以构建周围环境的高精度地图？（）
4.下列哪项是实现自动驾驶车辆路径规划的关键技术？（）
A. GPS定位
B.传感器融合
C.控制策略
D.车联网
5.自动驾驶车辆在进行路径跟踪时，以下哪项不是主要考虑的因素？（）
A.车辆动力学
B.路面质量
C.交通规则
D.驾驶员意图
6.以下哪个不是自动驾驶车辆控制系统的组成部分？（）
A.转向控制
B.加速度控制
人工智能在自动驾驶技术中的应用考核试卷
考生姓名：________________答题日期：________________得分：_________________判卷人：_________________
一、单项选择题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）
视觉传感器在智能网联汽车中的应用
• 请说说基于霍夫变换的车道线检测的原理是什么？ • 请问什么是基于仿射变换的车道线检测？ • 什么是基于边缘点拟合的车道线检测？
• 请说说车道线跟踪的原理是什么？
• 2.语义分割
• 语义分割是指图像处理算法试图从语义 上理解图像中每个像素的角色，该物体 是汽车还是其他分类的物体，除了识别 人、路、车、树等，我们还必须确定每 个物体的边缘，需要使用语义分割模型 来对物体做出像素级的分割，并通过语 义形式提供物体的特征和位置等信息。
20米以外，很难缩小视差的范围。采用高像素摄像 头和较好的算法可以提高测距性能，双目摄像头间 距越小，测距镜头之间的距离越近，探测距离越大 ，镜头间距越大，探测距离越远。
单目视觉传感器的原理和特点
• 智能网联汽车传感系统是一个多传感器的复杂系统。使用单目摄像头是一种很好的方法，但是单目摄像 头依赖大量训练样本、特征提取过程难以观测和调整等。由于传感器的物理特性，摄像头测距精度远低 于激光雷达和多普勒雷达。因此在实际应用中，需要结合激光雷达和多普勒雷达等其他传感器进行探测 ，这些传感器在各自的约束条件下能够发挥各自最优的性能，各类传感器的融合将大大提高目标检测的 精度。
驾驶汽车拥有三个前视摄像头，三个后视摄像头 ，两个侧视摄像头，12个超声波雷达和一个安装 在车身上的前毫米波雷达。
视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
• 智能驾驶汽车的视觉传感器可实现车道偏离警告、前方碰撞预警、行人碰撞预 警、交通标志识别、盲点监控、驾驶人注意力监控、全景停车、停车辅助和车 道保持辅助等功能。
01
• 视觉传感器种类与原理
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