智能网联汽车环境感知系统
智能网联汽车环境感知系统
项目二、智能网联汽车环境感知系统【教学目标】通过本章的学习，要求学生能够掌握智能网联汽车环境感知的定义、组成以及各种传感器的用途，熟悉超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达和视觉传感器的类型、特点及应用；对道路识别、车辆识别、行人识别、交通标志识别和交通信号灯识别有一个初步了解。
【教学要求】【导入案例】未来智能网联汽车能够在道路上有序地安全行驶，特别是无人驾驶汽车，不依赖驾驶员，汽车也能安全行驶，如图2-1所示。
图2-1 无人驾驶汽车安全行驶智能网联汽车或无人驾驶汽车依靠什么技术进行安全行驶的？如何对道路、车辆、行人、交通标志、交通信号灯等进行检测和识别？通过本章的学习，读者可以得到答案。
练习与实训一、名词解释1.超声波传感器2.毫米波雷达3.激光雷达4.视觉传感器5.传感器融合二、填空题道路识别。
三、选择题1. L3级以上自动驾驶必不可少的传感器是（）。
A.超声波传感器B.毫米波雷达C.激光雷达D.视觉传感器2.不适合作盲区监测系统传感器的是（）。
A.近距离毫米波雷达B.中距离毫米波雷达C.远距离毫米波雷达D.视觉传感器3. 在基于特征的交通标志识别中，一般哪个不作为特征（）。
A.颜色特征B.形状特征C.纹理特征D.空间关系特征4. 行人识别常用的传感器是（）。
A.超声波传感器B.毫米波雷达C.激光雷达D.视觉传感器5.智能网联汽车最常见的传感器融合是（）。
A.毫米波雷达与激光雷达的融合B.毫米波雷达与超声波传感器的融合C.毫米波雷达与视觉传感器的融合D.激光雷达与视觉传感器的融合四、问答题1.智能网联汽车的环境感知系统中的惯性元件和定位导航，主要作用是什么？2.毫米波雷达在智能网联汽车上的应用主要有哪些？3. 少线束激光雷达和多线束激光雷达，在应用上有什么区别？4. 视觉传感器在无人驾驶汽车上，能够实现哪些功能？5. 运动车辆识别方法主要有哪些？五、实训题查找具有L2级和L3级的自动驾驶汽车，分析所用的环境感知传感器和ADAS的配置，并写出实训报告。
环境感知系统在智能网联汽车上的应用研究
环境感知系统在智能网联汽车上的应用研究在当今社会，科技的飞速发展为我们的生活带来了诸多便利。
其中，智能网联汽车作为一种新型交通工具，正逐渐走进人们的生活。
而在智能网联汽车中，环境感知系统无疑是其核心技术之一。
本文将对环境感知系统在智能网联汽车上的应用进行探讨。
首先，我们要了解什么是环境感知系统。
简单来说，环境感知系统就是通过各种传感器和算法，实时获取车辆周围环境信息的一种技术。
它就像汽车的眼睛和耳朵，能够看到前方的障碍物、识别交通信号灯、听到其他车辆的鸣笛声等。
这些信息对于智能网联汽车来说至关重要，因为它们可以帮助汽车做出正确的决策，确保行车安全。
那么，环境感知系统在智能网联汽车上有哪些应用呢？以下是几个方面的例子：1.自动驾驶辅助功能：通过环境感知系统，智能网联汽车可以实现自动泊车、自动巡航等功能。
例如，当汽车进入停车场时，环境感知系统可以识别出空车位的位置，并引导汽车自动停入；在高速公路上行驶时，环境感知系统可以识别前方车辆的速度和距离，自动调整车速以保持安全距离。
2.交通安全管理：环境感知系统可以帮助智能网联汽车更好地遵守交通规则。
例如，当汽车接近交叉路口时，环境感知系统可以识别红绿灯的状态，并根据交通信号灯的颜色自动调整车速或停车等待；同时，环境感知系统还可以识别行人和非机动车辆，避免发生碰撞事故。
3.车队协同驾驶：在多辆智能网联汽车组成的车队中，环境感知系统可以实现车队之间的信息共享和协同驾驶。
例如，当车队中的一辆汽车遇到紧急情况需要刹车时，环境感知系统可以迅速将这一信息传递给其他车辆，使整个车队都能及时做出反应，降低事故发生的风险。
4.道路状况监测与预警：环境感知系统还可以实时监测道路状况，为驾驶员提供预警信息。
例如，当道路出现积水、结冰等情况时，环境感知系统可以及时提醒驾驶员减速慢行或绕道行驶；同时，环境感知系统还可以识别路面上的坑洼、裂缝等损坏情况，为道路维修部门提供数据支持。
总之，环境感知系统在智能网联汽车上的应用具有广泛的前景和巨大的潜力。
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
03
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
24智能网联汽车新技术-05
(4) 毫米波雷达毫米波雷达与激光雷达一样，也可以获取车辆周边环境二 维或三维距离信息，通过距离分析识别技术对行驶环境进行感知。毫米波雷达抗 干扰能力强，受天气情况和夜间的影响小，体积小；传播损失比激光雷达少，行 人的反射波较弱，难以探测。
(3) 基于纹理特征的识别方法基于纹理特征的识别方法是通过对图像中非 常具有结构规律的特征加以分析或者是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计
来完成。 依据模式特征选择及判别决策方法的不同，图像模式识别方法可分为统计模
式（决策理论）识别方法、句法（结构）模式识别方法、模糊模式识别方法和神 经网络模式识别方法等。
(1) 统计模式识别方法统计模式识别是目前最成熟也是应用最广泛的方 法，它是以数学上的决策理论为基础建立统计模式识别模型。其基本模型是对被 研究图像进行大量统计分析，找出规律性的认识，并选取出反映图像本质的特征 进行分类识别。统计模式识别系统可分为两种运行校式，即训练和分类。训练模 式中，预处理模块负责将感兴趣的特征从背景中分割出来、去除噪声以及进行其 他操作；特征选取模块主要负责找到合适的特征来表示输人模式；分类器负责训 练分割特征空间。在分类校式中，被训练好的分类器将输人模式根据测ffl的特征 分配到某个指定的类。
边其他车辆行驶信息，也可以把车辆本身的信息传递给周边其他车辆。通过车载 自组织网络能够获取其他传感手段难以实现的宏观行驶环境信息，可实现车辆之 间信息共享，对环境干扰不敏感。
(7)融合传感融合传感是指运用多种不同传感手段获取车辆周边环境多种 不同形式信息，通过多信息融合技术对行驶环境进行感知，如视觉与毫米波雷 达、视觉与激光雷达、视觉与超声波传感器的融合等。其优点是能够获取丰富的 车辆周边环境信息，具有优良的环境适应能力，为安全快速辅助驾驶提供可靠保 障；缺点是系统复杂，成本髙。
第4章智能网联汽车环境感知技术
第4章智能网联汽车环境感知技术课堂教学设计表授课日期：2020年月日授课学时：6学时授课方式：理论章名称：第4章智能网联汽车环境感知系统目的与要求：使学生掌握智能网联汽车环境感知的定义、组成及各种传感器的用途；熟悉超声波传感器、毫米波雷达和视觉传感器的类型，特点及应用；初步了解道路识别、车辆识别、行人识别、交通标志识别和交通信号灯识别；教学内容：导言】未来智能网联汽车能够在道路上有序的安全行驶，特别是无人驾驶汽车，不依赖驾驶员，汽车也能安全行驶；那么智能网联汽车可无人驾驶汽车依靠什么技术进行安全行驶呢？内容讲授】4.1环境感知系统的定义与组成4.1.1环境感知的定义：环境感知就是利用车载超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达、视觉传感输给车载控制中心，为智能网联汽车提供决策依据，是ADAS实现的第一步。
4.1.2环境感知的组成：信息采集单元、信息处理单元、信息传输单元。
4.2环境感知传感器4.2.1环境感知传感器的类型与配置1）环境感知传感器的类型：超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达、视觉传感器。
2）环境感知传感器的配置：摄像头、环视摄像头等；通用公司用于研究L4级自动驾驶技术的Bolts，5个16线束激光雷达，21个毫米波雷达，16个摄像头。
3）环境感知传感器的布局。
4）环境感知传感器的融合。
4.3道路识别4.4车辆识别4.5行人识别4.6交通标志识别4.7交通信号灯识别重点与难点：掌握环境感知传感器的类型、配置、布局和融合；了解道路识别、车辆识别、行人识别、交通标志识别和交通信号灯识别。
课外作业：无课堂小结：通过本节课的研究，我们了解了智能网联汽车环境感知的定义、组成及各种传感器的用途；熟悉超声波传感器、毫米波雷达和视觉传感器的类型，特点及应用；初步了解道路识别、车辆识别、行人识别、交通标志识别和交通信号灯识别。
本节课主要介绍了环境感知技术在智能驾驶领域的应用。
首先讲述了环境感知的对象，包括道路、车辆、行人、各种障碍物、交通标志和交通信号。
智能网联汽车环境感知技术揭秘
智能网联汽车环境感知技术揭秘摘要：智能网联汽车技术是近年来汽车行业的热门研究领域之一，它将传统汽车与互联网、人工智能等新兴技术相结合，实现车辆之间、车辆与道路基础设施之间的信息交互和协同，所以智能网联汽车环境感知技术的应用极为重要。
在此基础上，本文从惯性元件、超声波雷达设备两个方面，对智能网联汽车的环境感知技术展开分析，希望为从业者提供一定的参考。
关键词：智能网联汽车；环境感知系统；超声波雷达1智能网联汽车环境感知技术的概念和意义1.1智能网联汽车的定义和特点智能网联汽车是指将传统汽车与互联网、人工智能等新兴技术相结合，实现车辆之间、车辆与道路基础设施之间的智能化汽车。
智能网联汽车的特点如下：智能网联汽车可以通过车辆之间、车辆与道路基础设施之间的信息交互，获取更准确、全面的道路信息，帮助驾驶员预判道路情况，避免潜在的交通事故。
1.2环境感知技术在智能网联汽车中的作用环境感知技术可通过各种感知设备获取路况信息，帮助车辆实时了解周围环境情况。
通过融合多种感知设备和人工智能算法，将环境感知技术与自动驾驶系统相结合，实现车辆的自动驾驶功能，提高驾驶安全性和舒适性。
2智能网联汽车环境感知系统的应用重要性从某种程度上来看，“感知”的本质是“捕捉信号”，之后需要对信号中隐藏的信息进行解读。
有丰富开车经验的人都有可能遇到一种情况：在上车之前检查车况及周围环境时并没有发现任何异常，但进入车内到启动车辆的短时间内，车辆周围便可能出现突发情况。
比如有体型瘦小的猫狗、小孩子会突然出现在车辆周围并恰好处于车内人的盲区，在车内人不察之下最终引起事故。
此外，新闻媒体还曾报道过一起悲剧事件———一对夫妻靠开大货车拉货为生。
某天中午，夫妻二人吃完午饭之后感到困顿，便决定睡午觉之后发车。
其中一人为了纳凉，在车辆未启动时钻到了车头与车厢连接处的下方，整个身体大部分进入车底，导致车头内的人根本无法察觉。
最终的结果是，另一人没有发现这一情况，在启动车辆后直接对车底之人造成了碾压，引发了悲剧。
智能网联汽车环境感知系统
2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
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2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
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2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
通用公司用于研究L4级自动驾驶技术的Bolts 5个16线束激光雷达 21个毫米波雷达 16个摄像头
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2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
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2.1.1 环境感知的定义
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2.1.1 环境感知的定义
➢环境感知的对象主要有道路、车辆、行人、各种障 碍物、交通标志、交通信号灯等
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2.1.2 环境感知的组成
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2.1.2 环境感知的组成
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2. 2 环境感知传感器
2.2.1 环境感知传感器的类型与配置 1.环境感知传感器的类型
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2.2.4 激光雷达——主要指标
（5）数据采样率：是指每秒输出的数据点数，等于帧率乘以 单幅图像的点云数目
（6）角度分辨率：是指扫描的角度分辨率，等于视场角除以 该方向所采集的点云数目
（7）视场角：又分为垂直视场角和水平视场角，是激光雷达 的成像范围
（8）波长：波长会影响雷达的环境适应性和对人眼的安全性
32线混合固态Ultra Puck Auto；16线机械式VLP-16
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2.2.4 激光雷达——类型
单线束激光雷达 2D数据 只能测量距离
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2.2.4 激光雷达——类型
多线束激光雷达：4线束、8线束、16线束、32线束、64线 束、128等，其细分可分为2.5D激光雷达及3D激光雷达
2.2.2 超声波传感器——特点
项目一知识准备2：认识智能网联汽车环境感知技术
激光雷达与视觉传感器的信息融合
三、多传感器信息融合
认识智能网联汽车环境感知技术
课程导入
环境感知传感器 多传感器信息融
合
环境感知技术
智能网联汽车传 感器发展趋势
多传感器信息融合的分类
1、前融合 前融合只有一个感知算法，在原始层把各种传感器的数据融合在一起，实现原始数据的器 多传感器信息融
合
环境感知技术
智能网联汽车传 感器发展趋势
4.1 道路识别技术
道路识别技术指提取车道的几何结构、确定车辆在车道中的位置及方向、确定车辆可行驶的区 域。
道路识别技术
四、环境感知技术
认识智能网联汽车环境感知技术
课程导入
环境感知传感器 多传感器信息融
合
环境感知技术
智能网联汽车传 感器发展趋势
超声波雷达探测周围障碍物
三、多传感器信息融合
认识智能网联汽车环境感知技术
课程导入
环境感知传感器 多传感器信息融
合
环境感知技术
智能网联汽车传 感器发展趋势
多传感器信息融合的分类
随自动驾驶程度的递进，对汽车的性能要求也越来越高，环境感知的能力也需要相应的提高。 单一的传感器难以满足自动驾驶复杂行驶路况信息的采集，因此多传感器信息的融合是实现自 动驾驶的必由之路。多传感器信息融合的方式分为前融合和后融合。
车载视觉传感器获取环境图像信息
二、环境感知传感器
认识智能网联汽车环境感知技术
课程导入
环境感知传感器 多传感器信息融
合
环境感知技术
智能网联汽车传 感器发展趋势
2.3 超声波雷达
超声波雷达（Ultrasonic Radar）是通过发射、接收40kHz、48kHz或58kHz频率的超声波， 根据时间差测算出障碍物距离的安全辅助装置，能以声音或者更为直观的显示器告知驾驶员周 围障碍物的情况，解除了驾驶员驻车、倒车和起动车辆时前后左右探视所引起的困扰，并帮助 驾驶员扫除了视野死角和视线模糊的缺陷。
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2.2.3 毫米波雷达——类型
➢ 77GHz毫米波雷达与24GHz毫米波雷达相比具有以下不同 （1）77GHz毫米波雷达探测距离更远 （2）77GHz毫米波雷达的体积更小 （3）77GHz毫米波雷达所需要的工艺更高 （4）77GHz毫米波雷达的检测精度更好 （5）77GHz毫米波雷达的射频芯片不容易获取
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2.2.4 激光雷达——测距原理
脉冲测距法
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2.2.4 激光雷达——测距原理
干涉测距法
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2.2.4 激光雷达——测距原理
相位测距法
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2.2.4 激光雷达——类型
机械激光雷达：带有控制激光发射角度的旋转部件，体积 较大，价格昂贵，测量精度相对较高，一般置于汽车顶部
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2.2.3 毫米波雷达——主要指标
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2.2.3 毫米波雷达——主要指标
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2.2.3 毫米波雷达——主要指标
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2.2.3 毫米波雷达——应用
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2.2.2 超声波传感器——应用
最常见的是自动泊车辅助系统
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2.2.2 超声波传感器——应用
前视摄像头、前置毫米波雷达和12个超声波传感器
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2.2.3 毫米波雷达——定义
➢ 工作在毫米波频段的雷达。毫米波是指长度为1～10mm的 电磁波，对应的频率为30～300GHz；主要用于自适应巡航 控制系统、自动制动辅助系统、盲区监测系统、行人检测 等
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2.1.1 环境感知的定义
➢环境感知的对象主要有道路、车辆、行人、各种障碍物、交通标志、交通信号灯等
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2.1.2 环境感知的组成
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息，生成目标多维度图像 可全天候工作：不依赖于外界条件或目标本身的辐射特性 与毫米波雷达相比，产品体积大，成本高。 不能识别交通标志和交通信号灯
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2.2.4 激光雷达——组成
激光雷达系统由收发天线、收发前端、信号处理模块、汽车 控制装置和报警模块组成
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2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
➢ 通用公司用于研究L4级自动驾驶技术的Bolts 5个16线束激光雷达 21个毫米波雷达 16个摄像头
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2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
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2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
源进行融合。信号级别的融合数据损失最小，可靠性最高
，但需要大量的运算
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2.2.2 超声波传感器——定义
声音以波的形式传播称为声波 频率大于20 000Hz的声波称为超声波 频率小于20Hz的声波称为次声波 频率为20～20 000Hz的声波就是人能够听见的声波
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2.2.3 毫米波雷达——测量原理
➢ 调频式连续毫米波雷达是利用多普勒效应测量得出目标的距 离和速度
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2.2.3 毫米波雷达——工作过程
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2.2.3 毫米波雷达——布置
➢ 正向布置，与路面夹角的最大偏差不超过5° ➢ 侧向布置，前45°夹角，后30°夹角 ➢ 布置高度， 500（满载）～800 mm（空载）
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2.2.3 毫米波雷达
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2.2.4 激光雷达——定义
➢ 激光雷达是工作在光波频段的雷达，它利用光波频段的电磁 波先向目标发射探测信号，然后将其接收到的同波信号与发 射信号相比较，从而获得目标的位置（距离、方位和高度） 、运动状态（速度、姿态）等信息，实现对目标的探测、跟 踪和识别
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2.2.4 激光雷达——类型
单线束激光雷达 2D数据 只能测量距离
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2.2.4 激光雷达——类型
多线束激光雷达：4线束、8线束、16线束、32线束、64线 束、128等，其细分可分为2.5D激光雷达及3D激光雷达
2.5D：垂直视野范围一般不超过10° 3D：可达到30°甚至40°以上
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2.2.4 激光雷达——定义
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2.2.4 激光雷达——特点
探测范围广：可达300m以上。 分辨率高：距离分辨率可达0.1m；速度分辨率能达到10m/s
以内；角度分辨率不低于0.1mard 信息量丰富：探测目标的距离、角度、反射强度、速度等信
➢ 3.环境感知传感器的布局
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2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
➢ 4.环境感知传感器的融合
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2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
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2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
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2.2.4 激光雷达——类型
固态激光雷达：依靠电子部件来控制激光发射角度，无须 机械旋转部件，故尺寸较小，可安装于车体内
激光雷达公司Quanergy在2016年发布的号称全球首款的固 态 激 光 雷 达 S3 ， 可 以 达 到 厘 米 级 精 度 ， 30Hz 扫 描 频 率 ， 0.1°的角分辨率
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2.2.4 激光雷达——类型
混合固态激光雷达：没有大体积旋转结构，采用固定激光 光源，通过内部玻璃片旋转的方式改变激光光束方向，实 现多角度检测的需要，并且采用嵌入式安装
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2.1 环境感知系统的定义与组成——定义
➢ 环境感知就是利用车载超声波传感器、毫米波雷达、激光 雷达、视觉传感器，以及V2X通信技术等获取道路、车辆位 置和障碍物的信息，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ADAS实现的第一步
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2.1.1 环境感知的定义
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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
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2.2.2 超声波传感器——测距原理
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2.2.2 超声波传感器——类型
➢ 2.环境感知传感器的配置 环境感知传感器主要有超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达
、单/双/三目摄像头、环视摄像头等
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2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
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2.2.1 环境感知传感器的类型与配置
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智能网联汽车环境感知系统
➢2.1 环境感知的定义与组成 ➢2.2 环境感知传感器 ➢2.3 道路识别 ➢2.4 车辆识别 ➢2.5 行人识别 ➢2.6 交通标志识别 ➢2.7 交通信号灯识别
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➢ （8）波长：波长会影响雷达的环境适应性和对人眼的安全性
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2.2.4 激光雷达——主要指标
➢ 6.激光雷达的主要指标
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2.2.4 激光雷达——应用
➢ IBEO LUX（4线束）激光雷达是德国IBEO公司借助高分辨 率激光测量技术，推出的第一款多功能的汽车智能传感器。 它拥有110°的宽视角，0.3～200m的探测距离，绝对安全的1 等级激光
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2.2.3 毫米波雷达——特点
探测距离远，250m以上 探测性能好 响应速度快 适应能力强 抗干扰能力强 覆盖区域呈扇形，有盲点区域 无法识别交通标志 无法识别交通信号
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2.2.3 毫米波雷达——类型
按工作原理分类：脉冲式、调频式连续毫米波雷达 按探测距离分类：短程（<60m）、中程（100m左右）和远程
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2.2.4 激光雷达——主要指标