智能網(wǎng)聯(lián)汽車概論P(yáng)PT完整全套教學(xué)課件

項(xiàng)目一、智能網(wǎng)聯(lián)概述汽車自誕生以來，已走過一百多年，從卡爾·本茨造出的第一輛三輪汽車發(fā)展到現(xiàn)在不同造型、不同風(fēng)格、不同類型，汽車也從傳統(tǒng)燃油車時(shí)代邁入了“新四化”時(shí)代，即電動(dòng)化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化、共享化。而智能網(wǎng)聯(lián)汽車也應(yīng)運(yùn)而生。近些年來，關(guān)于智能網(wǎng)聯(lián)汽車的相關(guān)報(bào)道已成為社會關(guān)注的熱點(diǎn)。本項(xiàng)目首先介紹了智能網(wǎng)聯(lián)汽車的相關(guān)定義及分級；其次在此知識儲備的基礎(chǔ)上，詳細(xì)介紹了智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展歷程，然后分析了智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)，重點(diǎn)拓展了Apollo智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)架構(gòu)；最后通過習(xí)題的方式對智能網(wǎng)聯(lián)進(jìn)行系統(tǒng)性和整體性把握。項(xiàng)目1智能網(wǎng)聯(lián)概述項(xiàng)目2智能駕駛感知技術(shù)項(xiàng)目3智能駕駛定位技術(shù)與高精度地圖項(xiàng)目4智能駕駛底盤線控技術(shù)PPT項(xiàng)目5智能駕駛路徑規(guī)劃與決策技術(shù)項(xiàng)目6汽車智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)項(xiàng)目7智能駕駛應(yīng)用技術(shù)項(xiàng)目一、智能網(wǎng)聯(lián)概述1．知識目標(biāo)（1）了解智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展史。（2）理解智能網(wǎng)聯(lián)汽車的相關(guān)定義及分級。（3）掌握Apollo智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)架構(gòu)。2．技能目標(biāo)（1）能夠描述智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展歷史。（2）能夠?qū)χ悄芫W(wǎng)聯(lián)汽車分級。（3）能夠分析Apollo智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)架構(gòu)。

3．素質(zhì)目標(biāo)（1）培養(yǎng)學(xué)生職業(yè)素養(yǎng)。（2）培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立思考的能力。（3）培養(yǎng)學(xué)生分析問題的能力。項(xiàng)目一、智能網(wǎng)聯(lián)概述1.1.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車的相關(guān)定義及分級1.1.3國內(nèi)智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展1.1.2國外智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展1.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展1.1.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車的相關(guān)定義及分級智能網(wǎng)聯(lián)汽車IntelligentConnectedVehicle，ICV智能網(wǎng)聯(lián)智能汽車網(wǎng)聯(lián)汽車1.1.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車的相關(guān)定義及分級

什么是智能汽車？如圖所示，智能汽車是在一般汽車上增加雷達(dá)和攝像頭等先進(jìn)傳感器、控制器、執(zhí)行器等裝置，通過車載環(huán)境感知系統(tǒng)和信息終端實(shí)現(xiàn)與車、路、人等的信息交換，使車輛具備智能環(huán)境感知能力，能夠自主分析車輛行駛的安全及危險(xiǎn)狀態(tài)，并使車輛按照人的意愿到達(dá)目的地，最終實(shí)現(xiàn)替代人來操作的目的。1.1.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車的相關(guān)定義及分級

初級階段的智能汽車是具有先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)（AdvancedDrivingAssistanceSystem，ADAS）的車輛，如輔助變道系統(tǒng)、車側(cè)警示系統(tǒng)、偏移車道警示系統(tǒng)等，如圖所示。1.1.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車的相關(guān)定義及分級

什么是網(wǎng)聯(lián)汽車？如圖所示，網(wǎng)聯(lián)汽車基于通信互聯(lián)方式，建立車與車之間的連接、車與網(wǎng)絡(luò)中心和智能交通系統(tǒng)等服務(wù)中心的連接，甚至是車與住宅、辦公室及一些公共基礎(chǔ)設(shè)施的連接，實(shí)現(xiàn)車內(nèi)網(wǎng)絡(luò)與車外網(wǎng)絡(luò)之間的信息交互，全面解決人－車－外部環(huán)境之間的信息交流問題。1.1.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車的相關(guān)定義及分級

車聯(lián)網(wǎng)是網(wǎng)聯(lián)汽車的重要核心之一，那什么是車聯(lián)網(wǎng)呢？車聯(lián)網(wǎng)以車內(nèi)網(wǎng)、車際網(wǎng)和車載移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，按照約定的體系架構(gòu)及其通信協(xié)議和數(shù)據(jù)交互標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)V2X（V代表汽車，X代表車、路、行人及應(yīng)用平臺等，見圖）無線通信和信息交換，是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域的延伸。1.1.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車的相關(guān)定義及分級

而智能交通系統(tǒng)（IntelligentTrafficSystem，ITS）是將現(xiàn)有的信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)處理技術(shù)、數(shù)據(jù)通信技術(shù)、傳感器技術(shù)、電子控制技術(shù)、運(yùn)籌學(xué)、人工智能等有效地集成運(yùn)用于整個(gè)地面交通管理系統(tǒng)而建立的一種在大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的，實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的綜合交通運(yùn)輸管理系統(tǒng)，如圖所示。1.1.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車的相關(guān)定義及分級

根據(jù)《國家車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》對智能網(wǎng)聯(lián)汽車定義為：智能網(wǎng)聯(lián)汽車是指搭載先進(jìn)的車載傳感器、控制器、執(zhí)行器等裝置，并融合現(xiàn)代通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)車與X（車、路、行人、云端等）智能信息的交換與共享，具備復(fù)雜環(huán)境感知、智能決策、協(xié)同控制等功能，可實(shí)現(xiàn)車輛“安全、高效、舒適、節(jié)能”行駛，并最終可實(shí)現(xiàn)替代人來操作的新一代汽車。最終目標(biāo)是無人駕駛。

而無人駕駛汽車是一種將檢測、識別、判斷、決策、優(yōu)化、執(zhí)行、反饋、糾控功能融為一體，集微電腦、微電機(jī)、綠色環(huán)保動(dòng)力系統(tǒng)、新型結(jié)構(gòu)材料等頂尖科技成果為一體的智慧型汽車，是汽車智能化、網(wǎng)聯(lián)化的終極發(fā)展目標(biāo)，也是自動(dòng)駕駛的終極階段，如圖所示。1.1.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車的相關(guān)定義及分級

目前，全球汽車行業(yè)主流的汽車自動(dòng)駕駛分級標(biāo)準(zhǔn)由汽車工程師學(xué)會（SocietyofAutomotiveEngineers，SAE）提出，并在2021年5月與國際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ISO）宣布，更新了關(guān)于自動(dòng)駕駛的等級定義SAEJ3016，以滿足在駕駛輔助和主動(dòng)安全功能越來越豐富的情況下，對“駕駛員輔助系統(tǒng)”和“自動(dòng)駕駛系統(tǒng)”的區(qū)分，如圖所示。1.1.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車的相關(guān)定義及分級

我國市場監(jiān)管總局（標(biāo)準(zhǔn)委）已于2021年8月20日發(fā)布了針對自動(dòng)駕駛功能的《汽車駕駛自動(dòng)化分級》國家推薦標(biāo)準(zhǔn)（GB/T40429—2021），該標(biāo)準(zhǔn)于2022年3月1日正式實(shí)施，如圖所示。1.1.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車的相關(guān)定義及分級

《汽車駕駛自動(dòng)化分級》國家標(biāo)準(zhǔn)綜合考量了動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)、最小風(fēng)險(xiǎn)策略和設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍等多個(gè)維度，將汽車駕駛自動(dòng)化等級劃分為0～5級，并提示相應(yīng)級別下的汽車用戶應(yīng)承擔(dān)的駕駛?cè)蝿?wù)，更加系統(tǒng)和全面地對分級進(jìn)行描述，有利于增進(jìn)消費(fèi)者對自動(dòng)駕駛技術(shù)的理解，改善消費(fèi)者的濫用、誤用現(xiàn)象，提升駕駛安全性，如表所示。駕駛自動(dòng)化等級與劃分要素的關(guān)系1.1.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車的相關(guān)定義及分級駕駛自動(dòng)化系統(tǒng)激活后用戶的角色1.1.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車的相關(guān)定義及分級用戶與駕駛自動(dòng)化系統(tǒng)的角色1.1.2國外智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展

國外智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展歷史可追溯到1925年8月一輛名為“美國奇跡”的無線遙控汽車的亮相，該汽車由美國陸軍電子工程師弗朗西斯（FrancisP.

Houdina）設(shè)計(jì)，通過使用無線遙控的方式遠(yuǎn)程操控車輛的轉(zhuǎn)向盤、離合器、制動(dòng)器等零部件。雖然這輛汽車并不能稱為自動(dòng)駕駛汽車，甚至與現(xiàn)在的遙控汽車很相似，但這輛汽車的出現(xiàn)，第一次將無人駕駛的概念帶入了現(xiàn)實(shí)，如圖所示。1.1.2國外智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展

1939

年，通用汽車公司在紐約世博會上展出了世界上第一輛無人駕駛概念車—Futurama，如圖1-10所示，這是一種采用無線控制的電磁場引導(dǎo)的電動(dòng)汽車，其需要嵌入道路的磁化金屬尖刺產(chǎn)生的電磁場來引導(dǎo)車輛的駕駛。時(shí)間來到1958年，通用汽車將這一概念帶入了現(xiàn)實(shí)，通過在汽車前端嵌入拾波線圈的傳感器，檢測流過嵌入道路電線的電流，通過操縱電流來控制車輛的行駛。這樣的操作方式取消了對車輛的直接控制，但在其背后，依舊有一雙無形的手操控著電流，間接控制車輛的行駛。1.1.2國外智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展

1977年，日本駐波工程研究實(shí)驗(yàn)室開發(fā)出第一個(gè)基于攝像頭的巡航系統(tǒng)替代預(yù)埋線纜的自動(dòng)駕駛汽車，如圖所示。這輛汽車摒棄了之前一直使用的脈沖信號控制方式，配備了兩個(gè)攝像頭，并用模擬計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行信號處理，時(shí)速可達(dá)到30km/h。1.1.2國外智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展

1984年9月，美國開展了自主地面車輛戰(zhàn)略計(jì)劃（簡稱ALV），該項(xiàng)目基于美國軍方提出的機(jī)器人計(jì)劃，而機(jī)器人是一種自主地面車輛，通過視覺圖像處理系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)完成自主車輛的運(yùn)行前進(jìn)。

從1986年起，美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)開始進(jìn)行無人駕駛的探索，將便攜計(jì)算機(jī)（俗稱筆記本電腦）加載在汽車上，使得自動(dòng)駕駛汽車可以長距離行駛，如圖所示。1.1.2國外智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展

1998年，意大利帕爾馬大學(xué)視覺實(shí)驗(yàn)室VisLab在EUREKA資助下完成了ARGO項(xiàng)目，利用立體視覺系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)制定的導(dǎo)航路線進(jìn)行了2000km的長距離實(shí)驗(yàn)，其中94%的路程使用自動(dòng)駕駛，平均時(shí)速為90km/h，最高時(shí)速123km/h，如圖所示。1.1.2國外智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展2004—2007年，美國共舉辦了3屆DARPA無人駕駛挑戰(zhàn)賽，如圖所示。DARPA是美國國防部先進(jìn)研究項(xiàng)目局（DefenseAdvancedResearchProjectsAgency）名稱的縮寫，這項(xiàng)賽事的初始目的是促進(jìn)無人駕駛車輛技術(shù)在極限環(huán)境下的發(fā)展。參賽隊(duì)伍匯聚高校、企業(yè)和其他組織的研究人員，涉及技術(shù)涵蓋人-T智能、計(jì)算機(jī)技術(shù)、汽車設(shè)計(jì)等方面。每一屆比賽的舉辦對無人駕駛車輛技術(shù)的發(fā)展都起到了極大的推動(dòng)作用。

第1屆DARPA部分參賽車輛2005年DARPA挑戰(zhàn)賽的冠軍車輛—斯坦福大學(xué)Stanley卡內(nèi)基梅隆大學(xué)研制的Boss1.1.2國外智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展

2009年，Google在DARPA的支持下，成立了GoogleX實(shí)驗(yàn)室，目標(biāo)是研發(fā)完全無人駕駛技術(shù)，Google也開始了新的時(shí)代。而在2013年，奧迪、寶馬、福特、日產(chǎn)、沃爾沃等傳統(tǒng)整車廠也紛紛入局，將自動(dòng)駕駛汽車納入自己的發(fā)展規(guī)劃中。在2014年5月27日，Google推出了一款全新設(shè)計(jì)的，不帶轉(zhuǎn)向盤、制動(dòng)踏板和加速踏板的純電動(dòng)全自動(dòng)駕駛汽車，即“Firefly”，這款車借鑒PodCar原型，由GoogleX自動(dòng)駕駛項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)外觀、結(jié)構(gòu)和動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì)，由密歇根汽車制造商RoushEnterprises負(fù)責(zé)組裝。Firefly配備了攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)和超聲波雷達(dá)等傳感器，該車還整合了Google地圖和云服務(wù)等優(yōu)勢資源，增強(qiáng)人機(jī)交互體驗(yàn)，更加關(guān)注行人安全，如圖所示。1.1.2國外智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展

2014年10月，特斯拉開始在ModelS和ModelX車上安裝第一代自動(dòng)駕駛系統(tǒng)Autopilot1.0，如圖所示。該系統(tǒng)包括12個(gè)超聲波傳感器、1個(gè)攝像頭、1個(gè)前向毫米波雷達(dá)和GPS定位。該系統(tǒng)以圖像識別為主，毫米波雷達(dá)作為輔助，并不是一個(gè)真正的自動(dòng)控制系統(tǒng)，而是一個(gè)輔助駕駛系統(tǒng)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到自動(dòng)駕駛的程度。如果汽車感應(yīng)到駕駛員的手離開轉(zhuǎn)向盤一段時(shí)間后，它會發(fā)出警報(bào)聲。1.1.2國外智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展

2016年，自動(dòng)駕駛的元年。2016年3月28日，美國通用汽車宣布以10億美金收購硅谷一家研發(fā)無人駕駛技術(shù)的初創(chuàng)公司CruiseAutomation。2016年8月，Uber與沃爾沃聯(lián)合研發(fā)無人駕駛汽車，將共同投資3億美元研發(fā)自動(dòng)駕駛技術(shù)，這是傳統(tǒng)汽車制造商和互聯(lián)網(wǎng)公司聯(lián)合打造無人駕駛汽車的案例。2016年10月，特斯拉發(fā)布自動(dòng)駕駛系統(tǒng)Autopilot2.0，該系統(tǒng)包含8個(gè)車身攝像頭，能夠?yàn)檐囕v實(shí)時(shí)采集方圓250m內(nèi)的影像；同時(shí)，12個(gè)經(jīng)過升級的超聲波傳感器則起到了輔助攝像頭的功能。比起之前的系統(tǒng)，該版本的系統(tǒng)可以偵測到兩倍距離內(nèi)的軟質(zhì)或硬質(zhì)障礙物。此外，還包含一個(gè)加強(qiáng)的前置雷達(dá)，其可以利用“冗余波段”，在雨雪霧天氣輔助攝像頭和傳感器進(jìn)行車輛前方障礙物的偵測。2016年12月14日，Alphaber在洛杉磯宣布谷歌無人駕駛項(xiàng)目作為獨(dú)立個(gè)體存在，命名為“Waymo”。至此，Waymo作為新的部門走上前臺。2017年11月，Waymo宣布該公司開始在駕駛座上不配置安全駕駛員的情況下測試自動(dòng)駕駛汽車。2018年7月，Waymo宣布其自動(dòng)駕駛車隊(duì)在公共道路上的路測里程已達(dá)800萬英里。

近些年來，寶馬推出BMWVisioniNext概念車，借助創(chuàng)新的寶馬智能駕駛技術(shù)，當(dāng)身處BMWVisioniNext概念車內(nèi)時(shí)，可以選擇自己駕駛或由自動(dòng)駕駛掌握轉(zhuǎn)向盤。當(dāng)以語音控制或觸摸轉(zhuǎn)向盤上的BMW標(biāo)志時(shí)，轉(zhuǎn)向盤可向后移動(dòng)以提供更多空間，加速踏板下沉，在地板上創(chuàng)建平坦的表面。駕駛者和前排乘客也可以轉(zhuǎn)過身來，與其他乘客面對面。此外，顯示屏還會提供有關(guān)周圍環(huán)境的詳細(xì)信息。1.1.3國內(nèi)智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展

20世紀(jì)80年代末，清華大學(xué)在中華人民共和國國防科學(xué)技術(shù)工業(yè)委員會和國家863計(jì)劃的資助下，從1988年開始研究開發(fā)THMR系列的智能車輛，如圖所示。其中，THMR-Ⅴ智能車輛能夠?qū)崿F(xiàn)結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的車道線自動(dòng)跟蹤。1.1.3國內(nèi)智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展

國防科技大學(xué)開始研制基于視覺的CITAVT系列的智能車輛。1992年，國防科技大學(xué)成功研制出中國第一輛紅旗系列的無人駕駛汽車。2011年7月，由一汽集團(tuán)與國防科技大學(xué)共同研制的紅旗HQ3無人駕駛汽車完成了286km的面向高速公路的全程無人駕駛試驗(yàn)，如圖所示。1.1.3國內(nèi)智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展

2012年，中國人民解放軍陸軍軍事交通學(xué)院研發(fā)的“軍交猛獅Ⅲ號”無人駕駛汽車，在京津塘高速公路以無人駕駛狀態(tài)行駛14km，最高速度為105km/h。軍交猛獅Ⅲ號是我國自主研制的無人駕駛汽車，原型為一輛普通的黑色途勝越野車，如圖所示。其車頂安裝有復(fù)雜的視聽感知系統(tǒng)，車內(nèi)有由兩臺計(jì)算機(jī)和一臺備用計(jì)算機(jī)組成的執(zhí)行系統(tǒng)，以此來處理視聽感知系統(tǒng)獲得的信息，讓無人駕駛汽車可以自主進(jìn)行加速，制動(dòng)、換擋等動(dòng)作。1.1.3國內(nèi)智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展2015年8月29日，宇通客車股份有限公司研發(fā)的智能駕駛電動(dòng)客車在全開放道路中測試成功，如圖所示。此次自動(dòng)駕駛的測試成功，是中國客車行業(yè)的一個(gè)里程碑事件，也是大客車領(lǐng)域的全球首例。測試車輛配有2個(gè)攝像頭、4個(gè)激光雷達(dá)、1個(gè)毫米波雷達(dá)及組合導(dǎo)航系統(tǒng)，可以無人駕駛，也可以像普通客車一樣人工駕駛，并可隨時(shí)轉(zhuǎn)換駕駛方式。該車在鄭州至開封的城際快速路上，在其他車輛、行人正常通行的全開放環(huán)境下進(jìn)行了測試，全程行駛32.6km，且無人工干預(yù)，途經(jīng)26個(gè)信號燈路口，順利完成跟車行駛、自主換道、鄰道超車、自動(dòng)識別信號燈、定點(diǎn)停靠等測試項(xiàng)目。1.1.3國內(nèi)智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展

2015年12月初，百度無人駕駛汽車在北京進(jìn)行全程自動(dòng)駕駛測試，如圖所示為百度與寶馬合作研發(fā)的自動(dòng)駕駛汽車。此次，百度與寶馬合作，以BMW3系GT為基礎(chǔ)研發(fā)的自動(dòng)駕駛汽車，在沒有駕駛員干預(yù)的情況下，在測試過程中實(shí)現(xiàn)了多次跟車減速、變道、超車、上下匝道、掉頭等復(fù)雜駕駛動(dòng)作，完成了進(jìn)入高速公路到駛出高速公路不同道路場景的切換，最高速度達(dá)100km/h。1.1.3國內(nèi)智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展2017年，百度公司與德國博世集團(tuán)在柏林簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，雙方將在自動(dòng)駕駛、智能交通、智能車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域展開深入合作。兩家公司合作開發(fā)百度阿波羅計(jì)劃（Apollo），阿波羅計(jì)劃的目標(biāo)是向汽車行業(yè)及自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的合作伙伴提供一個(gè)開放、完整、安全的軟件平臺，幫助他們結(jié)合車輛和硬件系統(tǒng)，快速搭建一套屬于自己的完整的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。而百度阿波羅開放平臺自2017年發(fā)布第1個(gè)版本，截至2021年，Apollo共發(fā)布了10余個(gè)版本，從1.0版本的封閉場地循跡自動(dòng)駕駛、3.5版本的城市路況自動(dòng)駕駛到6.0版本的邁向無人化自動(dòng)駕駛，每個(gè)版本都會開放新的自動(dòng)駕駛場景能力與應(yīng)用，可以說這也是中國速度的一個(gè)體現(xiàn)，如圖所示。1.1.3國內(nèi)智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展

伴隨著版本能力的迭代，應(yīng)用Apollo開源平臺落地的自動(dòng)駕駛新物種、新場景也越來越多。例如，百度與金龍合作的主要用于園區(qū)接駁場景的阿波龍無人小巴；和智行者合作的主要用于環(huán)衛(wèi)場景的蝸小白；與新石器合作的面向新零售的無人零售車；與金瑞琦合作生產(chǎn)，主要面向景區(qū)游覽的智能漫游車等。阿波龍無人小巴蝸小白無人零售車智能漫游車1.1.3國內(nèi)智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展

搭載百度Apollo的自動(dòng)駕駛車輛也在不斷更迭，如圖所示，從第1代的BMW

3到如今（截至2021年）的第5代ApolloMoon。ApolloMoon由百度Apollo提供自動(dòng)駕駛技術(shù)方案，采用定制激光雷達(dá)，算力達(dá)到800Tops，可實(shí)現(xiàn)完全無人駕駛。首款車型基于極狐的阿爾法T車型打造，車頂采用了1個(gè)禾賽的定制化激光雷達(dá)，前向還有一個(gè)安全冗余激光雷達(dá)；配備13個(gè)攝像頭、5個(gè)毫米波雷達(dá)，以及2個(gè)激光雷達(dá)，而且傳感器支持自清潔。此外，依托百度Apollo全球領(lǐng)先的自動(dòng)駕駛技術(shù)積累，采用“ANP-Robotaxi”架構(gòu)，不僅讓無人車套件輕量化，還可與智能駕駛汽車數(shù)據(jù)共生共享，打造超強(qiáng)數(shù)據(jù)閉環(huán)。1.1.3國內(nèi)智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展2021年8月18日，百度發(fā)布全新升級的自動(dòng)駕駛出行服務(wù)平臺—“蘿卜快跑”。2021年9月，百度Apollo開放自動(dòng)駕駛出行服務(wù)第5座城市—上海；同年11月25日，百度Apollo率先取得商業(yè)化試點(diǎn)服務(wù)試點(diǎn)許可，旗下的自動(dòng)駕駛出行平臺“蘿卜快跑”迎來了商業(yè)化第一單。2022年2月17日，百度宣布“蘿卜快跑”正式落地深圳市中心區(qū)—南山區(qū)，面向市民提供自動(dòng)駕駛出行服務(wù)?！疤}卜快跑”自動(dòng)駕駛汽車如圖所示。1.1.3國內(nèi)智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展

除了百度Apollo，蔚來NIOPilot是蔚來汽車的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，自2017年12月首版NT1.0自動(dòng)駕駛平臺發(fā)布以來，經(jīng)歷了多次小版本的升級：2019年6月升級為NIOOS2.0.0版本，釋放了高速功能自動(dòng)駕駛（HWP）、交通擁堵自動(dòng)駕駛（TJP）等7項(xiàng)駕駛輔助功能；2020年2月升級為NIOOS2.5.0版本，釋放了行人/自行車自動(dòng)緊急制動(dòng)功能；2020年10月升級為NIOOS2.7.0版本，釋放了高速場景NOA功能；2021年1月升級為NIOOS2.9.0版本，釋放了視覺融合全自動(dòng)泊車功能，并在2021年1月將自動(dòng)駕駛平臺從NT1.0改版為NT2.0，逐步實(shí)現(xiàn)點(diǎn)到點(diǎn)自動(dòng)駕駛功能，并應(yīng)用在同期上市的ET7車型上，如圖所示。1.1.3國內(nèi)智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展

與蔚來汽車同時(shí)期的小鵬汽車，則將小鵬Xpilot作為小鵬汽車的自動(dòng)駕駛平臺，自2018年發(fā)布Xpilot2.0以來，經(jīng)歷了2019年7月發(fā)布的Xpilot2.5，將L2級別的駕駛輔助系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)；2021年發(fā)布的Xpilot3.0，釋放了高速場景NGP（導(dǎo)航自動(dòng)駕駛）功能，新增了停車場記憶泊車功能；計(jì)劃在2023年發(fā)布Xpilot4.0，釋放面向城市的自動(dòng)駕駛能力，從而在2025年發(fā)布Xpilot5.0釋放全部的全自動(dòng)駕駛能力，如圖所示。1.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)

我國在2015年5月8日正式發(fā)布了《中國制造2025》，對我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級和跨越

發(fā)展做了整體部署，提出了我國制造業(yè)由大變強(qiáng)“三步走”戰(zhàn)略目標(biāo)，

明確了建設(shè)制造強(qiáng)國的戰(zhàn)略任務(wù)和重點(diǎn)，是我國實(shí)施制造強(qiáng)國的第一個(gè)十年行動(dòng)綱領(lǐng)。而近些年提出《智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)路線圖2.0》更明確了智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)架構(gòu)，如圖所示。1.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)智能網(wǎng)聯(lián)汽車涉及整車零部件、信息通信、智能交通、地圖定位等多領(lǐng)域技術(shù)，將技術(shù)架構(gòu)劃分為“三橫兩縱”技術(shù)架構(gòu)?！叭龣M”指車輛關(guān)鍵技術(shù)、信息交互關(guān)鍵技術(shù)與基礎(chǔ)支撐關(guān)鍵技術(shù)。“兩縱”指支撐智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展的車載平臺與基礎(chǔ)設(shè)施。基礎(chǔ)設(shè)施包括交通設(shè)施、通信網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)平臺、定位基站等，將逐步向數(shù)字化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化和軟件化方向升級，支撐智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展。1.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)（1）環(huán)境感知技術(shù)該技術(shù)構(gòu)成了環(huán)境感知系統(tǒng)，而該系統(tǒng)相當(dāng)于駕駛員的眼睛和耳朵，用來識別判斷車輛周圍的環(huán)境信息。環(huán)境感知技術(shù)利用各種傳感器（主要包括超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、視覺傳感器等）獲取道路、車輛位置和障礙物等信息，并將這些信息傳輸給車載控制中心，為智能網(wǎng)聯(lián)汽車提供決策依據(jù)。1.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)（2）決策規(guī)劃技術(shù)該技術(shù)構(gòu)成了環(huán)境感知系統(tǒng)，該系統(tǒng)是根據(jù)環(huán)境感知信息來進(jìn)行決策判斷，確定工作模式，并制定出相應(yīng)的

控制策略，以此替代人類駕駛員做出駕駛決策。決策規(guī)劃系統(tǒng)的功能是接收環(huán)境感知層的信息并進(jìn)行融合，對行駛道路、周邊車輛、行人與非機(jī)動(dòng)車、交通標(biāo)志以及交通信號等，進(jìn)行識別分類、決策分析和判斷車輛駕駛模式及將要執(zhí)行的操作，并向控制和執(zhí)行層輸送指令。1.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)（3）控制執(zhí)行技術(shù)按照傳統(tǒng)駕駛方式來說，每當(dāng)駕駛員操縱汽車行駛時(shí)，真正控制的也就是加速踏板、制動(dòng)踏板、轉(zhuǎn)向盤這三個(gè)部件，智能網(wǎng)聯(lián)汽車就是采用底盤線控技術(shù)來實(shí)現(xiàn)這三個(gè)關(guān)鍵部件的智能化控制。線控技術(shù)源于飛機(jī)控制系統(tǒng)，可以將駕駛員的操作行為通過傳感器變成電信號，然后利用功率放大器推動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)動(dòng)作，從而取消了傳統(tǒng)的機(jī)械連接。1.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)環(huán)境感知技術(shù)、智能決策技術(shù)、控制執(zhí)行技術(shù)分別構(gòu)成環(huán)境感知、決策規(guī)劃、控制執(zhí)行三大系統(tǒng)，而這三大系統(tǒng)又構(gòu)成了智能網(wǎng)聯(lián)汽車的基本架構(gòu)，如圖所示。1.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)（4）專用通訊與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)智能網(wǎng)聯(lián)汽車主要包括3種網(wǎng)絡(luò)，即以車內(nèi)總線通信為基礎(chǔ)的車內(nèi)網(wǎng)絡(luò)，也稱為車載網(wǎng)絡(luò)；以短距離無線通信為基礎(chǔ)的車載自組織網(wǎng)絡(luò)；以遠(yuǎn)距離通信為基礎(chǔ)的車載移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。因此，智能網(wǎng)聯(lián)汽車是融合車載網(wǎng)、車載自組織網(wǎng)和車載移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的一體化網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，如圖所示。1.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)智能網(wǎng)聯(lián)汽車主要采用V2XV2X（VehicletoEverything的英文縮寫），即車用無線通訊技術(shù)，是車輛自身和外界事物之間的信息交換的新一代通訊技術(shù)。其中V代表車輛，X代表任何與車交互信息的對象，當(dāng)前X主要包含車、人、交通路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施和網(wǎng)絡(luò)等。V2X作為智能網(wǎng)聯(lián)汽車通信技術(shù)的核心，車輛自身主要與外界事物進(jìn)行信息交換。如圖。1.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)①V2V是VehicletoVehicle的英文縮寫，即車輛自身與其他車輛之間的信息交換，如圖所示。②V2I是VehicletoInfrastructure的英文縮寫，即車輛自身與基礎(chǔ)設(shè)施之間的信息交換?；A(chǔ)設(shè)施主要包括紅綠燈、公交站臺、交通指示牌、立交橋、隧道、停車場等，如圖所示。

③V2P是VehicletoPedestrian的英文縮寫，即車輛自身與外界行人之間的信息交換，如圖所示。1.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)④V2R是VehicletoRoad的英文縮寫，即車輛自身與道路之間的信息交換。按照道路的特殊性，V2R又可分為兩大類型，一類是車輛自身與城市道路之間的信息交換，另一類是車輛自身與高速公路之間的信息交換，如圖所示。⑤V2N是VehicletoNetwork的英文縮寫，即車輛自身或駕駛?cè)伺c互聯(lián)網(wǎng)之間的信息交換，主要包括車輛駕駛?cè)送ㄟ^車載終端系統(tǒng)向互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送需求，從而進(jìn)行諸如娛樂應(yīng)用、新聞資訊、車載通信等；車輛駕駛?cè)送ㄟ^應(yīng)用軟件可及時(shí)從互聯(lián)網(wǎng)上獲取車輛的防盜信息，如圖所示。1.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)（5）大數(shù)據(jù)云控基礎(chǔ)平臺技術(shù)：車路協(xié)同將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)，且這些數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)價(jià)值高、數(shù)據(jù)生成速度快、數(shù)據(jù)類型多等特點(diǎn)。依靠車輛自身對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，巨大的硬件與軟件成本讓這種方式變得不現(xiàn)實(shí)。而云平臺與大數(shù)據(jù)技術(shù)將在其中發(fā)揮重要作用，其能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享、遠(yuǎn)程調(diào)度、降低單車成本等。除此之外，大數(shù)據(jù)云計(jì)算技術(shù)可基于車輛在特征道路環(huán)境、不同交通因素中的行駛特征和不同領(lǐng)域駕駛員的行駛需求，對于車輛危險(xiǎn)的預(yù)警閾值、行駛策略進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整，以便預(yù)警效果能夠更加符合相應(yīng)領(lǐng)域狀態(tài)下駕駛員的安全需要?；诘貓D大數(shù)據(jù)信息的挖掘和分析，可以基于路況特征、車輛性能、駕駛員操作習(xí)慣等因素提供節(jié)能減排、降低駕駛疲勞程度的行駛方案。大數(shù)據(jù)存儲及管理技術(shù)可對智能網(wǎng)聯(lián)車載系統(tǒng)交互數(shù)據(jù)、控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)的在線監(jiān)控，提供車輛啟動(dòng)時(shí)的數(shù)據(jù)穩(wěn)定性與可靠性檢查，提供車載控制系統(tǒng)級安全性的在線檢查。對于商用車輛的管理，云平臺與大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用可以針對特定區(qū)域?qū)Σ煌囕v設(shè)定準(zhǔn)入分級，設(shè)置電子圍欄，如隊(duì)列管理場景下車輛進(jìn)出隊(duì)列的協(xié)調(diào)控制。對于物流等高強(qiáng)度運(yùn)營車輛的位置、故障信息、行駛時(shí)間、時(shí)長、路線駕駛的信息進(jìn)行采集、存儲和分析，判斷高危運(yùn)營車輛是否出現(xiàn)違章和疲勞駕駛行為，并通過智能網(wǎng)聯(lián)車輛的遠(yuǎn)程控制功能，根據(jù)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果采取碰撞發(fā)生前的緊急制動(dòng)等安全防護(hù)措施。對于突發(fā)的交通事故，大數(shù)據(jù)技術(shù)通過對交管、醫(yī)療、保險(xiǎn)等資源的有效調(diào)度，可以大幅提高道路安全救援、實(shí)時(shí)道路管理的效率，如圖所示。1.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)（5）大數(shù)據(jù)云控基礎(chǔ)平臺技術(shù)：車路協(xié)同將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)，且這些數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)價(jià)值高、數(shù)據(jù)生成速度快、數(shù)據(jù)類型多等特點(diǎn)。依靠車輛自身對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，巨大的硬件與軟件成本讓這種方式變得不現(xiàn)實(shí)。而云平臺與大數(shù)據(jù)技術(shù)將在其中發(fā)揮重要作用，其能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享、遠(yuǎn)程調(diào)度、降低單車成本等。除此之外，大數(shù)據(jù)云計(jì)算技術(shù)可基于車輛在特征道路環(huán)境、不同交通因素中的行駛特征和不同領(lǐng)域駕駛員的行駛需求，對于車輛危險(xiǎn)的預(yù)警閾值、行駛策略進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整，以便預(yù)警效果能夠更加符合相應(yīng)領(lǐng)域狀態(tài)下駕駛員的安全需要。基于地圖大數(shù)據(jù)信息的挖掘和分析，可以基于路況特征、車輛性能、駕駛員操作習(xí)慣等因素提供節(jié)能減排、降低駕駛疲勞程度的行駛方案。大數(shù)據(jù)存儲及管理技術(shù)可對智能網(wǎng)聯(lián)車載系統(tǒng)交互數(shù)據(jù)、控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)的在線監(jiān)控，提供車輛啟動(dòng)時(shí)的數(shù)據(jù)穩(wěn)定性與可靠性檢查，提供車載控制系統(tǒng)級安全性的在線檢查。對于商用車輛的管理，云平臺與大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用可以針對特定區(qū)域?qū)Σ煌囕v設(shè)定準(zhǔn)入分級，設(shè)置電子圍欄，如隊(duì)列管理場景下車輛進(jìn)出隊(duì)列的協(xié)調(diào)控制。對于物流等高強(qiáng)度運(yùn)營車輛的位置、故障信息、行駛時(shí)間、時(shí)長、路線駕駛的信息進(jìn)行采集、存儲和分析，判斷高危運(yùn)營車輛是否出現(xiàn)違章和疲勞駕駛行為，并通過智能網(wǎng)聯(lián)車輛的遠(yuǎn)程控制功能，根據(jù)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果采取碰撞發(fā)生前的緊急制動(dòng)等安全防護(hù)措施。對于突發(fā)的交通事故，大數(shù)據(jù)技術(shù)通過對交管、醫(yī)療、保險(xiǎn)等資源的有效調(diào)度，可以大幅提高道路安全救援、實(shí)時(shí)道路管理的效率，如圖所示。1.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)1.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)（6）車路協(xié)同技術(shù)：車路協(xié)同技術(shù)即為基于V2X實(shí)現(xiàn)人-車-路協(xié)同控制的智能交通系統(tǒng)的技術(shù)，如圖所示。車路協(xié)同技術(shù)會進(jìn)入以下3個(gè)階段：第一個(gè)階段是通過LTE-V2X和4GUu提高交通效率，輔助駕駛安全，主要應(yīng)用在智能公交和高速公路；第二個(gè)階段是商用車自動(dòng)駕駛（園區(qū)、港口、礦區(qū)、機(jī)場、指定道路等），主要指限定區(qū)域、指定道路中低速行車的網(wǎng)聯(lián)智能，目前很多企業(yè)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)，中低速自動(dòng)駕駛可以靠LTE-V2X和5GUu（R15版本，4G核心網(wǎng)+5G基站組成）來實(shí)現(xiàn)；第三個(gè)階段是乘用車自動(dòng)駕駛、車輛編隊(duì)行駛，這個(gè)階段的車輛是高度智能的，需要廣域的網(wǎng)聯(lián)協(xié)同感知、決策、控制，主要通過NRV2X和5GUu來實(shí)現(xiàn)，NRV2XR16標(biāo)準(zhǔn)剛剛凍結(jié)，標(biāo)志著基于低延時(shí)的車路協(xié)同自動(dòng)駕駛商用剛剛提上日程，車路協(xié)同相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施和硬件將要走向量產(chǎn)。而車路協(xié)同的真正成熟落地預(yù)計(jì)將在R17標(biāo)準(zhǔn)落地及車路相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施、RSU/OBU硬件覆蓋率達(dá)到規(guī)?；渴鹬蟆Ｍ瑫r(shí)，自動(dòng)駕駛汽車上路還會涉及相關(guān)政策法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一等。1.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)（7）高精度地圖和定位技術(shù)與傳統(tǒng)地圖相比，高精度地圖信息的豐富性和準(zhǔn)確性都有顯著的提升。如圖。高精度地圖包含的信息有以下內(nèi)容和特點(diǎn)：（a）為了實(shí)現(xiàn)車道級導(dǎo)航、路徑規(guī)劃功能，需要在原始地圖數(shù)據(jù)中抽象道路結(jié)構(gòu)，形成由頂點(diǎn)組成的拓?fù)鋱D形結(jié)構(gòu)，同時(shí)為了優(yōu)化數(shù)據(jù)的存儲，需要將道路用連續(xù)的曲線段來表示。（b）除道路參考線外，高精度地圖還應(yīng)描述道路的連通性。比如路口中沒有車道線的部分，需要將所有可能的行駛路徑抽象成道路參考線，在高精度地圖數(shù)據(jù)庫中體現(xiàn)。（c）除了記錄道路參考線、車道邊緣（標(biāo)線）和停車線外，高精度地圖數(shù)據(jù)庫還需要記錄無車道道路的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，且除車道的幾何特性外，道路模型還包括車道數(shù)、道路坡度、功能屬性等。（d）對象模型記錄道路和車道行駛空間范圍邊界區(qū)域的元素，模型屬性包括對象的位置、形狀和屬性值。這些地圖元素包括路牙、護(hù)欄、互通式立交橋、隧道、龍門架、交通標(biāo)志、可變信息標(biāo)志、輪廓標(biāo)志、收費(fèi)站、電線桿、交通燈、墻壁、箭頭、文字、符號、警告區(qū)、分流區(qū)等。1.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)在智能網(wǎng)聯(lián)汽車（自動(dòng)駕駛）領(lǐng)域，高精度地圖起到了高精度定位、輔助環(huán)境感知、規(guī)劃與決策等功能。①高精度定位把自動(dòng)駕駛汽車上傳感器感知到的環(huán)境信息與高精度地圖對比，得到車輛在地圖中的精確位置，這是路徑規(guī)劃與決策的前提。②輔助環(huán)境感知在高精度地圖上標(biāo)注詳細(xì)道路信息，輔助汽車在感知過程中進(jìn)行驗(yàn)證，如車輛傳感器感知到前方道路上的坑洼，可以與高精度地圖中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，如果地圖中也標(biāo)記了同樣的坑洼，就能起到驗(yàn)證判斷的作用。③規(guī)劃與決策利用云平臺了解傳感器感知不到區(qū)域（如幾千米外）的路況信息，提前避讓。1.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)與無智能網(wǎng)聯(lián)化車輛相比，智能網(wǎng)聯(lián)汽車的導(dǎo)航定位系統(tǒng)要求：精度高（車道級定位），頻率高；既要求全局規(guī)劃，又需要局部規(guī)劃和車輛實(shí)時(shí)的高精度位置，以作為智能網(wǎng)聯(lián)汽車決策控制的重要輸入信息。由于高精度定位在智能網(wǎng)聯(lián)汽車駕駛中起決定作用，是實(shí)現(xiàn)無人駕駛或者遠(yuǎn)程駕駛的基本前提，因此對定位性能的要求也非常嚴(yán)苛。高精度定位系統(tǒng)主要包括終端層、網(wǎng)絡(luò)層、平臺層和應(yīng)用層，如圖所示。其中，終端層實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合（衛(wèi)星、傳感器及蜂窩網(wǎng)數(shù)據(jù)）算法，保障不同應(yīng)用場景、不同業(yè)務(wù)的定位需求；網(wǎng)絡(luò)層包括5G基站、RTK基站和路側(cè)單元（RoadSideUnit，RSU），為定位終端實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可靠傳輸；平臺層提供一體化車輛定位平臺功能，包括差分解算能力、地理數(shù)據(jù)庫、高清動(dòng)態(tài)地圖、定位引擎，并實(shí)現(xiàn)定位能力開放；應(yīng)用層基于高精度定位系統(tǒng)，能夠提供車道級導(dǎo)航、線路規(guī)劃、自動(dòng)駕駛等應(yīng)用。1.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)（8）安全技術(shù)：安全技術(shù)主要包括信息安全技術(shù)、功能安全技術(shù)、預(yù)期功能安全技術(shù)。均屬于汽車操作安全的一部分。同時(shí)，這三項(xiàng)安全技術(shù)也一起被稱為智能網(wǎng)聯(lián)汽車“安全三劍客”，如圖所示。1.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)

信息安全問題涉及智能網(wǎng)聯(lián)駕駛系統(tǒng)的每一層級，包括傳感器、操作系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)等。首先，針對傳感器的攻擊簡單直接，可以通過外界環(huán)境干擾威脅車輛行駛安全。第二，如果智能網(wǎng)聯(lián)駕駛操作系統(tǒng)被入侵，將造成系統(tǒng)崩潰、信息泄露等問題。第三，智能網(wǎng)聯(lián)駕駛控制系統(tǒng)一旦被非法侵入，車輛底層機(jī)械部件將完全受制于非法人員，嚴(yán)重威脅行車安全。第四，車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的安全直接關(guān)系車隊(duì)通信安全。如圖所示。具體分類如下：1.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)（1）傳感器安全

車輛感知傳感器位于整個(gè)計(jì)算系統(tǒng)的最前端，外部干擾就能直接影響安全問題。單獨(dú)來講，GNSS信號容易受到附近大功率假GNSS信號的干擾；強(qiáng)磁場可以干擾IMU的測量，強(qiáng)反光物可以通過影響激光反射時(shí)間干擾激光雷達(dá)的工作；環(huán)境中的干擾目標(biāo)很容易影響計(jì)算機(jī)視覺的檢測效果。雖然，單個(gè)傳感器丁作狀態(tài)很容易受到外界環(huán)境干擾，但是同時(shí)攻擊所有的傳感器難度較大?？梢酝ㄟ^多傳感器融合技術(shù)，檢測傳感器數(shù)據(jù)的一致性，進(jìn)而保障傳感器層級的安全性、可靠性。（2）操作系統(tǒng)安全

大部分的自動(dòng)駕駛操作系統(tǒng)均基于ROS框架實(shí)現(xiàn)。首先，當(dāng)其中一個(gè)節(jié)點(diǎn)被劫持，可以通過不斷分配內(nèi)存導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰。為解決這個(gè)問題，可以使用容器機(jī)制，如LXC，用來隔離進(jìn)程和資源。其次，當(dāng)某主題或者服務(wù)被劫持，非法入侵者可以偽造消息，造成系統(tǒng)異常?？梢圆捎猛ㄐ偶用芩惴?，如DES加密算法，對ROS節(jié)點(diǎn)間的通信進(jìn)行加密處理，保障自動(dòng)駕駛操作系統(tǒng)的安全。（3）控制系統(tǒng)安全

車輛的CAN總線連接若車內(nèi)所有的電子控制單元，一旦CAN總線被破解并非法入侵，將嚴(yán)重威脅駕駛安全。車載OBD、電動(dòng)車充電器、車載藍(lán)牙等都可能成為非法入侵CAN總線的端口。通常，解決辦法是對車載電子控制單元的通信進(jìn)行加密認(rèn)證。目前提出的安全驗(yàn)證方案包括TLS安全協(xié)議、TESLA安全協(xié)議、LASAN安全協(xié)議等。1.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)（4）車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全車聯(lián)網(wǎng)通信機(jī)制(V2X)包含各種車輛通信的情景，如車與車通信V2V、車與路通信V2I、車與人通信V2P等。為了實(shí)現(xiàn)V2X的安全，歐盟發(fā)起的PRESERVE項(xiàng)目提出了符合V2X安全標(biāo)準(zhǔn)的硬件、軟件和安全證書架構(gòu)。硬件上，提出了設(shè)計(jì)安全存儲硬件，以及使用ASIC硬件加速加解密。軟件方面，提供了一整套開源軟件棧，包含加密解密軟件庫、電子證書認(rèn)證庫等。為了確保信息來源于可信設(shè)備，可使用受信任的證書頒發(fā)機(jī)構(gòu)提供的安全證書與密鑰。1.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)

功能安全是一項(xiàng)針對電子、電氣，以及可編程電子安全控制系統(tǒng)的產(chǎn)品安全設(shè)計(jì)指導(dǎo)規(guī)范。已經(jīng)頒布了針對道路交通的產(chǎn)品設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)（ISO26262）。由于在電子系統(tǒng)中不可能做到萬無一失的絕對安全、消滅危險(xiǎn)源，因此只能通過增加一些安全機(jī)制來提高安全等級，實(shí)現(xiàn)安全目標(biāo)。

預(yù)期功能安全和傳統(tǒng)的功能安全的性質(zhì)是不一樣的，根據(jù)預(yù)期功能安全的官方定義：首先它是一種功能上的不足，而這種功能上的不足并不是因?yàn)楣收稀６A(yù)期功能安全是用于降低由功能不足，或者由可合理預(yù)見的人員誤用所導(dǎo)致的危害和風(fēng)險(xiǎn)。例如，傳感系統(tǒng)在暴雨、積雪等天氣情況下，本身并未發(fā)生故障，但是否仍能執(zhí)行預(yù)期的功能。

功能安全是解決電氣、電子失效對人造成的危害，而來自車輛外部的信息安全威脅同樣可能造成人身危害，因此也可以將信息安全威脅納入功能安全的危害源頭進(jìn)行協(xié)同分析，如圖所示為功能安全與信息安全的關(guān)系。預(yù)期功能安全解決系統(tǒng)非故障原因?qū)θ嗽斐傻膫Α?.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)

（9）標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)與測試評價(jià)技術(shù)：俗話說，無規(guī)矩不成方圓。對于智能網(wǎng)聯(lián)汽車也是如此。2015年，中國將智能網(wǎng)聯(lián)汽車列為未來十年國家智能制造發(fā)展的重要領(lǐng)域；2016年，發(fā)布《中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)發(fā)展路線圖》，指導(dǎo)汽車制造商的發(fā)展和未來的產(chǎn)業(yè)發(fā)展；2017年，新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃進(jìn)一步明確了自動(dòng)駕駛技術(shù)自主應(yīng)用的戰(zhàn)略目標(biāo)；2018年1月，中華人民共和國國家發(fā)展和改革委員會發(fā)布了《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》計(jì)劃；2018年5月，中華人民共和國工業(yè)和信息化部、中華人民共和國公安部、中華人民共和國交通運(yùn)輸部聯(lián)合發(fā)布了《智能網(wǎng)聯(lián)汽車管理規(guī)范（試行）》，批準(zhǔn)了全國20個(gè)智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試示范區(qū)；2021年3月24日，中華人民共和國公安部《道路交通安全法（修訂建議稿）》公開征求意見；2021年4月7日，中華人民共和國工業(yè)和信息化部發(fā)布《智能網(wǎng)聯(lián)汽車生產(chǎn)企業(yè)及產(chǎn)品準(zhǔn)入管理指南》；2021年6月10日，《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》全文發(fā)布，2021年9月1日起施行；2021年7月30日，中華人民共和國工業(yè)和信息化部、中華人民共和國公安部、中華人民共和國交通運(yùn)輸部聯(lián)合發(fā)布《智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試與示范應(yīng)用管理規(guī)范（試行）》，2021年9月1日起施行；2021年8月12日，中華人民共和國工業(yè)和信息化部印發(fā)《關(guān)于加強(qiáng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車生產(chǎn)企業(yè)及產(chǎn)品準(zhǔn)入管理的意見》；2021年8月16日，《汽車數(shù)據(jù)安全管理若干規(guī)定（施行）》發(fā)布，2021年10月1日起施行；2021年8月17日，《關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施安全保護(hù)條例》發(fā)布，2021年9月1日起施行；2021年8月20日，《中華人民共和國個(gè)人信息保護(hù)法》發(fā)布，2021年11月1日起施行；2021年9月16日，《關(guān)于加強(qiáng)車聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)安全工作的通知》發(fā)布；2021年8月20日發(fā)布了針對自動(dòng)駕駛功能的《汽車駕駛自動(dòng)化分級》國家推薦標(biāo)準(zhǔn)（GB/T40429—2021），2022年3月1日起施行。1.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)其他已頒布的涉及智能網(wǎng)聯(lián)汽車的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和測試評價(jià)如表所示1.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)（10）愿景和目標(biāo)：《智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)路線圖2.0》中也對各項(xiàng)技術(shù)在2025年、2030年、2035年關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)提出了發(fā)展愿景和達(dá)成的目標(biāo)，如表所示。1.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵技術(shù)1.3Apollo智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)架構(gòu)1.3.1Apollo的發(fā)展歷程1.3.2Apollo平臺架構(gòu)1.3.1Apollo的發(fā)展歷程2017年7月，百度AI開發(fā)者大會在北京國際會議中心召開。如圖。會上，時(shí)任百度董事會副主席、集團(tuán)總裁兼首席運(yùn)營官陸奇正式宣布Apollo1.0開放平臺上線，開放源代碼，并且公布了Apollo計(jì)劃核心技術(shù)的總體技術(shù)框架及詳細(xì)的開放計(jì)劃。即日起，所有開發(fā)者都可以在GitHub上找到并使用Apollo1.0的源代碼。Apollo在GitHub上的網(wǎng)址是：https://github.com/ApolloAuto。1.3.1Apollo的發(fā)展歷程Apollo（阿波羅）是一個(gè)開放和完整平臺，可以幫助汽車行業(yè)及自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的合作伙伴整合自身的車輛和硬件系統(tǒng)，快速搭建一套屈于自己的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。與封閉的系統(tǒng)相比，開源的Apollo平臺項(xiàng)目的參與者越多，積累的行駛數(shù)據(jù)就越多，能以更快的速度成熟，從而推動(dòng)自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。從2017年Apollo開放計(jì)劃宣布到2021年4月，Apollo已經(jīng)發(fā)布了十個(gè)版本到了Apollo6.0EDU。期間Apollo的能力快速迭代，逐步完成了從封閉場景循跡自動(dòng)駕駛到簡單城市路況自動(dòng)駕駛，從限定區(qū)域視覺高速自動(dòng)駕駛再到邁向無人化自動(dòng)駕駛，以及最新的產(chǎn)教融合賦能自動(dòng)駕駛教育。1.3.2Apollo平臺架構(gòu)Apollo技術(shù)框架由4層構(gòu)成，從下到上依次是參考車輛平臺(ReferenceVehiclePlatform)、參考硬件平臺(ReferenceHardwarePlatform)、開放軟件平臺(OpenSo￡twarePlatform)和云服務(wù)平臺(CloudServicePladorm)，如圖所示。下面分別介紹各平臺模塊。1.3.2Apollo平臺架構(gòu)1.車輛認(rèn)證平臺自動(dòng)駕駛離不開車輛，但Apollo是軟件開源平臺，并不造車。車輛認(rèn)證平臺提供了開放的且符合Apollo要求的線控車輛接口標(biāo)準(zhǔn)。同時(shí)，發(fā)布了經(jīng)過Apollo認(rèn)證的線控車輛及對應(yīng)的Apollo線控驅(qū)動(dòng)代碼?，F(xiàn)階段經(jīng)百度認(rèn)證，與Apollo平臺兼容的開放車型。此外，還有與underlv合作的Newton；與托爾泰客合作的阿波牛；與酷黑合作的ApolloD-Kit.；與華能合作的無人礦卡，如圖Newton阿波牛ApolloD-Kit

無人礦卡1.3.2Apollo平臺架構(gòu)1.車輛認(rèn)證平臺線控車輛是自動(dòng)駕駛開發(fā)者碰到的第一道門檻。2018年，早期的自動(dòng)駕駛企業(yè)開發(fā)大多是以林肯的MKZ開始的，一臺可用于開發(fā)的林肯MKZ線控車輛大概的費(fèi)用需要120萬元左右，成本是非常高的，而且這還僅僅是硬件成本，不包含其他的適配成本、研發(fā)成本等，而這樣的開銷是很多開發(fā)者及初創(chuàng)公司無法負(fù)擔(dān)的。所以，Apollo發(fā)現(xiàn)即使其擁有很好的軟件開發(fā)平臺，但如果不解決線控底盤載體的問題，那么自動(dòng)駕駛技術(shù)還是沒辦法快速應(yīng)用的，但Apollo是軟件開源平臺，并不造車，因此車輛認(rèn)證平臺就誕生了。第一，Apollo聯(lián)手車廠合作伙伴，共同發(fā)布了如長城VV6、廣汽傳祺GE3等線控車輛，成本得到了極大降低，并且已經(jīng)適配好了Apollo線控協(xié)議，對于沒有能力自己適配線控底盤的開發(fā)者是非常友好的。第二，對于一些有適配能力的伙伴，車輛認(rèn)證平臺提供了一個(gè)開放的、符合Apollo線控要求的線控車輛接口標(biāo)準(zhǔn)，開發(fā)者可以根據(jù)線控標(biāo)準(zhǔn)來開發(fā)自己的自動(dòng)駕駛車輛。長城VV6廣汽傳祺GE31.3.2Apollo平臺架構(gòu)2．硬件開發(fā)平臺硬件開發(fā)平臺也是類似，智能汽車區(qū)別于傳統(tǒng)汽車，物理上的區(qū)別就是多了計(jì)算平臺、傳感器套件，好比是給汽車提供了感官器官，讓汽車具備了感知外界信息的能力，但是硬件選型多種多樣、每家公司硬件的性能差異巨大、核心指標(biāo)是否滿足自動(dòng)駕駛要求也是一道難以逾越的鴻溝。因此，硬件開發(fā)平臺也是類似，提供經(jīng)其認(rèn)證的自動(dòng)駕駛相關(guān)硬件，如計(jì)算單元、攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等。同時(shí)，發(fā)布了這些硬件對應(yīng)的Apollo驅(qū)動(dòng)代碼。例如，Apollo聯(lián)合Velodyne、合賽、RoboSense、理工雷克、晟耀等眾多知名硬件廠商發(fā)布了在Apollo軟件系統(tǒng)上經(jīng)過深度驗(yàn)證的激光雷達(dá)、相機(jī)、IPC、毫米波雷達(dá)等硬件設(shè)備及驅(qū)動(dòng)代碼，如圖所示。而車輛認(rèn)證平臺和硬件開發(fā)平臺的誕生，極大地降低了自動(dòng)駕駛的開發(fā)門檻。1.3.2Apollo平臺架構(gòu)3．開源軟件平臺如圖1-60所示，該圖展示了Apollo各模塊之間的運(yùn)行邏輯。首先，高精度地圖與定位模塊為自動(dòng)駕駛車輛提供了靜態(tài)環(huán)境信息，這不僅有助于定位精度的提高，而且大大減輕了計(jì)算平臺IPC的計(jì)算壓力；其次，感知模塊通過激光雷達(dá)、相機(jī)等傳感器數(shù)據(jù)獲取周圍的動(dòng)態(tài)環(huán)境信息，這樣預(yù)測模塊就可以有效分析出周圍障礙物的類型、距離、速度等信息；然后，感知和預(yù)測的數(shù)據(jù)傳遞給規(guī)劃模塊，規(guī)劃模塊規(guī)劃出車輛自主運(yùn)行的軌跡，當(dāng)然也包含了車輛的位置、速度等信息；最后，控制模塊通過生成加速、制動(dòng)和轉(zhuǎn)向等控制命令執(zhí)行計(jì)劃的軌跡，這些控制命令通過CAN總線傳遞給車輛底盤。此外，控制模塊會實(shí)時(shí)監(jiān)測軟件系統(tǒng)，當(dāng)出現(xiàn)異常信息時(shí)，就會觸發(fā)安全模塊的處理機(jī)制，如制動(dòng)、靠邊停車等。Apollo中還提供了一個(gè)名為DreamView的HMI，它是一個(gè)用于查看車輛狀態(tài)、測試其他模塊和實(shí)時(shí)控制車輛功能的模塊。1.3.2Apollo平臺架構(gòu)4．云端服務(wù)平臺云端服務(wù)平臺主要提供以下3個(gè)方面的功能。1）高精度地圖高精度地圖是給機(jī)器讀的地圖，高精度地圖的優(yōu)勢是可以使車輛預(yù)先了解靜態(tài)環(huán)境的障礙，如讓車輛事先知道某個(gè)地方有人行道、道路邊沿等信息，這樣做可以有效減少計(jì)算壓力，提高預(yù)判的能力，當(dāng)然這些過程可以通過相機(jī)實(shí)時(shí)感知，但這樣無疑增大了計(jì)算的壓力。目前在我國，采集和制作高精度地圖是需要有資質(zhì)的，百度也是擁有生產(chǎn)高精度地圖的廠商之一，如圖1-61所示為百度Apollo高精度地圖。1.3.2Apollo平臺架構(gòu)2）仿真服務(wù)仿真的意義在于其打破了時(shí)間和空間的界限。就像西游記里面“天上一天，地下一年”的設(shè)定，在仿真場景下，可以達(dá)到日行百萬的效果?？偟膩碚f，仿真的存在，可以加快自動(dòng)駕駛的開發(fā)進(jìn)度、減少調(diào)試階段的安全問題、大量的仿真數(shù)據(jù)為上路提供了有效的依據(jù)。目前Apollo仿真平臺開放了200+個(gè)場景，用戶也可以通過Apollo官網(wǎng)入口申請使用，如圖所示。1.3.2Apollo平臺架構(gòu)3）數(shù)據(jù)流水線Apollo數(shù)據(jù)流水線也稱為ApolloFuel，是專注自動(dòng)駕駛研發(fā)的云開發(fā)平臺，目的就是提升自動(dòng)駕駛的研發(fā)迭代效率。自動(dòng)駕駛與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)軟件研發(fā)不同，一是實(shí)車測試成本高，二是數(shù)據(jù)量非常大。而一套能夠滿足自動(dòng)駕駛開發(fā)流程需求，并提升研發(fā)效率的研發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施就非常重要。Apollo數(shù)據(jù)流水線就是為此而誕生的，它通過云端的方式解決了數(shù)據(jù)利用效率的問題，通過與仿真結(jié)合，降低了實(shí)車測試成本，極大地提升了基于Apollo的自動(dòng)駕駛研發(fā)效率。從研發(fā)流程上講，它包含以下幾個(gè)步驟：在車端通過智能數(shù)據(jù)采集器采集數(shù)據(jù)集；通過數(shù)據(jù)存儲相關(guān)工具，生成符合要求的數(shù)據(jù)集；通過云端大規(guī)模集群訓(xùn)練生成各種模型；通過云端仿真完成仿真驗(yàn)證；通過云端提供車輛動(dòng)力學(xué)標(biāo)定等應(yīng)用服務(wù)，最后再部署到Apollo車端，最終實(shí)現(xiàn)云端服務(wù)與Apollo開放平臺無縫兼容。如圖所示為百度Apollo數(shù)據(jù)流水線。項(xiàng)目二智能駕駛感知技術(shù)導(dǎo)言汽車智能化自動(dòng)化發(fā)展的道路上離不開各種傳感器技術(shù)的支持。各種傳感器成為智能汽車的手、眼睛、耳朵、舌頭、鼻子甚至大腦，它收集汽車駕駛過程和環(huán)境中的所有能被感受到的各種測量數(shù)據(jù)和信息，并將感受到的測量數(shù)據(jù)和信息分類處理分析后進(jìn)行信息輸出，來滿足汽車駕駛智能化自動(dòng)化過程中的信息測量、傳輸、存儲、分析、顯示、報(bào)警提醒、記錄甚至控制指令。要實(shí)現(xiàn)汽車的自動(dòng)駕駛功能，必須使汽車具有環(huán)境感知功能，充分了解和認(rèn)知環(huán)境。本項(xiàng)目首先介紹了各類感知傳感器的概念、結(jié)構(gòu)、分類和工作原理以及各類感知傳感器的優(yōu)缺點(diǎn)和布置原則；然后對多傳感器融合理論、方案，并通過Apollo感知技術(shù)進(jìn)行講解；最后通過案例應(yīng)用和案例練習(xí)的方式，更深入的理解感知傳感器的技術(shù)特點(diǎn)、布置原則和融合特點(diǎn)。項(xiàng)目二智能駕駛感知技術(shù)學(xué)習(xí)目標(biāo)1.知識目標(biāo)：（1）了解傳感器的概念和分類（2）理解傳感器的工作原理（3）掌握傳感器的用途2.技能目標(biāo)：（1）了解傳感器的技術(shù)特點(diǎn)（2）理解傳感器融合技術(shù)（3）掌握傳感器布置原則3.素質(zhì)目標(biāo)：（1）培養(yǎng)學(xué)生職業(yè)素養(yǎng)（2）培養(yǎng)獨(dú)立思考能力和問題分析能力（3）提高團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識任務(wù)2.1感知傳感器認(rèn)知2.1.1感知傳感器概述GB/T7665-2005《傳感器通用術(shù)語》的定義傳感器為能感受被測量并按照一定的規(guī)律轉(zhuǎn)換成可用輸出信號的器件或裝置，通常有敏感元件和轉(zhuǎn)換元件組成如圖2-1所示。敏感元件是指傳感器中能直接感受或響應(yīng)被測量的部分；轉(zhuǎn)換元件是指傳感器中能將敏感元件感受或響應(yīng)的被測量部分轉(zhuǎn)換成適用于傳輸或測量的電信號部分；輔助電源是用來給傳感器提供必要的工作電能；信號調(diào)理轉(zhuǎn)換電路是指把模擬信號變換為用于數(shù)據(jù)采集、控制過程、執(zhí)行計(jì)算顯示讀出或其他目的的數(shù)字信號電路。1.感知傳感器概念圖2-1傳感器的基本結(jié)構(gòu)任務(wù)2.1感知傳感器認(rèn)知2.1.1感知傳感器概述在日新月異的智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域，環(huán)境感知是智能網(wǎng)聯(lián)汽車的核心技術(shù)之一，是智能網(wǎng)聯(lián)汽車其他技術(shù)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，為智能決策和控制執(zhí)行提供依據(jù)，更是智能網(wǎng)聯(lián)汽車實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的第一步。感知傳感器服務(wù)于智能網(wǎng)聯(lián)汽車對環(huán)境感知的要求，相當(dāng)于駕駛者的眼睛和耳朵，獲取道路、車輛、行人、障礙物等進(jìn)行檢測和識別，并將相關(guān)信息傳輸給控制中心，為智能網(wǎng)聯(lián)汽車提供決策依據(jù)，保障智能網(wǎng)聯(lián)汽車駕乘安全，確保準(zhǔn)確到達(dá)目的地（見圖2-2）。1.感知傳感器概念圖2-2感知傳感器對環(huán)境的感知任務(wù)2.1感知傳感器認(rèn)知2.1.1感知傳感器概述感知傳感器的類型主要有視覺傳感器和雷達(dá)傳感器兩大類，視覺傳感器主要是通過攝像頭采集外部信息，并經(jīng)算法等方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，對目標(biāo)進(jìn)行識別，從而輸出分析結(jié)果。常用的視覺傳感器有單目式、雙目式、三目式、環(huán)視型等類別，如圖2-3所示。2.感知傳感器分類圖2-3

視覺傳感器任務(wù)2.1感知傳感器認(rèn)知2.1.1感知傳感器概述雷達(dá)傳感器主要分為超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等。超聲波雷達(dá)是利用超聲波發(fā)生器產(chǎn)生超聲波，發(fā)射超聲波，然后通過接受探頭接受障礙物反射的超聲波，并根據(jù)超聲波反射接收的時(shí)差計(jì)算出于障礙物的距離，從而實(shí)現(xiàn)對障礙物的探測。常見的超聲波雷達(dá)如圖2-4所示。毫米波雷達(dá)是通過發(fā)射與接收高頻電磁波來探測目標(biāo)，通過信號處理模塊對回波信號進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，計(jì)算出目標(biāo)的距離，速度、角度等信息。常見的毫米波雷達(dá)有24GHz毫米波雷達(dá)和77GHz毫米波雷達(dá)，如圖2-5所示。激光雷達(dá)是利用激光器作為發(fā)射光源，利用光波頻段的電磁波先向目標(biāo)發(fā)射探測信號，然后將其接收的同波信號與發(fā)射信號相比較，通過一系列的數(shù)據(jù)處理分析，從而獲得目標(biāo)物的位置、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)等信息，實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的探測、跟蹤與識別等目的。常見的激光雷達(dá)主要有機(jī)械式激光雷達(dá)、固態(tài)激光雷達(dá)和混合式固態(tài)激光雷達(dá)，如圖2-6所示。2.感知傳感器分類圖2-4超聲波雷達(dá) 圖2-5毫米波雷達(dá)圖2-6激光雷達(dá)任務(wù)2.1感知傳感器認(rèn)知2.1.1感知傳感器概述

1）自動(dòng)緊急剎車系統(tǒng)自動(dòng)緊急剎車系統(tǒng)（AutomaticEmergencyBraking,簡稱AEB）是一種汽車主動(dòng)安全技術(shù)，主要由測距、數(shù)據(jù)分析、執(zhí)行等三大模塊構(gòu)成：而其中測距模塊的核心是感知傳感器，它可以提供前方道路安全、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的圖像和路況信息。而當(dāng)下主流的方案是視覺傳感器與雷達(dá)傳感器的融合，融合雙方在感知層面的優(yōu)勢測出與前車或者障礙物的距離，然后利用數(shù)據(jù)分析模塊將測出的距離與警報(bào)距離、安全距離進(jìn)行比較，小于警報(bào)距離時(shí)就進(jìn)行警報(bào)提示，而小于安全距離時(shí)即使在駕駛員沒有來得及踩制動(dòng)踏板的情況下，AEB系統(tǒng)也會啟動(dòng)，使汽車自動(dòng)制動(dòng)，從而為安全出行保駕護(hù)航。如圖2-7所示。3.感知傳感器應(yīng)用場景圖2-7基于多傳感器融合的自動(dòng)緊急剎車系統(tǒng)（AEB）任務(wù)2.1感知傳感器認(rèn)知2.1.1感知傳感器概述

2）自動(dòng)代客泊車自動(dòng)代客泊車（AutomatedValetParking,AVP）是為了解決日常工作、生活中停車難的痛點(diǎn)，主要應(yīng)用地點(diǎn)通常是辦公樓或者大型商場/超市的地上或地下停車場。除了要具備撥入車庫的功能外，還需要解決從駕駛者下車點(diǎn)低速行駛至庫位旁的問題，為了能盡可能地安全行駛至庫位旁，提升汽車遠(yuǎn)距離感知能力，目前的主流的感知解決方案是視覺傳感器和雷達(dá)融合，如圖2-8所示。3.感知傳感器應(yīng)用場景圖2-8基于多傳感器融合的自動(dòng)緊急剎車系統(tǒng)（AEB）任務(wù)2.1感知傳感器認(rèn)知2.1.2視覺傳感器視覺傳感器，是指利用光學(xué)元件和成像裝置獲取外部環(huán)境圖像信息的儀器。車載視覺傳感器（攝像頭）用來模擬人眼，通過對采集的圖片或視頻進(jìn)行處理獲得相應(yīng)場景的三維信息，以此來解決物體的識別、形狀與方位確認(rèn)、運(yùn)動(dòng)軌跡判斷等問題，進(jìn)一步了解外界的環(huán)境和控制車輛自身的運(yùn)動(dòng)。視覺傳感器在汽車智能駕駛領(lǐng)域必不可少，是實(shí)現(xiàn)高級輔助駕駛系統(tǒng)預(yù)警、識別類功能的基礎(chǔ)。通常用圖像分辨率來描述視覺傳感器的性能。視覺傳感器的精度不僅與分辨率有關(guān)，而且同被測物體的檢測距離相關(guān)。被測物體距離越遠(yuǎn)，其絕對的位置精度越差。視覺傳感器技術(shù)的實(shí)質(zhì)就是圖像處理技術(shù)。車載攝像頭對可靠性的要求非常高，與普通攝像頭監(jiān)控系統(tǒng)不同，車載攝像頭的工作時(shí)間長，且運(yùn)行環(huán)境經(jīng)常處于高頻振動(dòng)狀態(tài)，因此車載攝像頭的性能測試也非常嚴(yán)格。除此之外，車載攝像他大多還具備夜視功能，以保證夜間可以正常使用。1.視覺傳感器概念任務(wù)2.1感知傳感器認(rèn)知2.1.2視覺傳感器視覺傳感器主要由光源、鏡頭、圖像傳感器、模/數(shù)（A/D）轉(zhuǎn)換器、圖像處理器、圖像存儲器等組成，其主要功能是獲取足夠的機(jī)器視覺系統(tǒng)要處理的原始圖像，如圖2-9所示。2.視覺傳感器結(jié)構(gòu)任務(wù)2.1感知傳感器認(rèn)知2.1.2視覺傳感器（1）光源。光源是一個(gè)物理學(xué)名詞，能自己發(fā)光且正在發(fā)光的物體叫做光源，如太陽、打開的電燈、燃燒的蠟燭等都是光源。（2）鏡頭。鏡頭是視覺系統(tǒng)中必不可少的光學(xué)部件，直接影響成像質(zhì)量的優(yōu)劣，影響算法的實(shí)現(xiàn)和效果。（3）圖像傳感器。圖像傳感器是利用光電器件（CCD或CMOS）的光電轉(zhuǎn)換功能將感光面上的光像轉(zhuǎn)換為與光像成相應(yīng)比例關(guān)系的電信號。圖像傳感器的任務(wù)本質(zhì)上是采集光源并將其轉(zhuǎn)換成平衡噪聲、靈敏度和動(dòng)態(tài)范圍的數(shù)字圖像。圖像是像素的集合，暗光產(chǎn)生暗像素，亮光產(chǎn)生比較亮的像素。圖像傳感器能否保證鏡頭具有正確的分辨率以適合各種場景的應(yīng)用，分辨率越高，圖像細(xì)節(jié)越高，測量準(zhǔn)確度越高。（4）模/數(shù)（A/D）轉(zhuǎn)換器。是指將模擬信號轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字信號的電子元件。通常的模/數(shù)轉(zhuǎn)換器是將一個(gè)輸入電壓信號轉(zhuǎn)換為一個(gè)輸出的數(shù)字信號。（5）圖像處理器。圖像處理器是指適用于轉(zhuǎn)換、合成等圖像處理（矩陣計(jì)算）使用的專用處理器。即指通過取樣和量化過程將一個(gè)以自然形式存在的圖像變換為適合計(jì)算機(jī)處理的數(shù)字形式，包括圖片直方圖、灰度圖等的顯示，圖片修復(fù)，即指通過圖像增強(qiáng)或復(fù)原，改進(jìn)圖片的質(zhì)量。（6）圖像存儲器。圖像存儲指的是各種圖形和影像在存儲器中最多可以存儲多少幀的視頻信號。2.視覺傳感器結(jié)構(gòu)任務(wù)2.1感知傳感器認(rèn)知2.1.2視覺傳感器車載視覺傳感器常用的分類方式有按照芯片類型和按照鏡頭數(shù)目進(jìn)行劃分。車載視覺傳感器按照芯片類型主要分為電荷耦合器件（ChargeCoupledDevice，CCD）和互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體（ComplementaryMetalOxideSemiconductor，CMOS）兩大類。電荷耦合器件（CCD）：是一種用電荷量表示信號大小，用耦合方式傳輸信號的探測元件。具有自掃描、感受波譜范圍寬、畸變小、體積小、重量輕、系統(tǒng)噪聲低、功耗小、壽命長、可靠性高等一系列優(yōu)點(diǎn)，并可做成集成度非常高的組合件。CCD在攝像機(jī)里類似于人的眼睛，起到將光線轉(zhuǎn)換成電信號的作用，其性能的好壞直接影響到攝像機(jī)的成像質(zhì)量。CCD廣泛應(yīng)用在數(shù)碼攝影、天文學(xué)，尤其是光學(xué)遙測技術(shù)、光學(xué)與頻譜望遠(yuǎn)鏡和高速攝影技術(shù)，如圖2-10所示?；パa(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體（CMOS）：是一種大規(guī)模應(yīng)用于集成電路芯片制造的原料。采用CMOS技術(shù)可以將成對的金屬氧化物半導(dǎo)體場效應(yīng)晶體管（MOSFET）集成在一塊硅片上，如圖2-11所示。CMOS感光器件將接收到的外界光線轉(zhuǎn)換為電能，再透過芯片上的模/數(shù)轉(zhuǎn)換器將獲得的影像信號轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字信號輸出。3.視覺傳感器分類圖2-10一組用于紫外線影像處理用的CCD圖2-11一款中國研發(fā)的高清CMOS芯片任務(wù)2.1感知傳感器認(rèn)知2.1.2視覺傳感器車載視覺傳感器按照鏡頭數(shù)目主要分為單目攝像頭、雙目攝像頭，三目攝像頭和環(huán)視攝像頭。3.視覺傳感器分類圖2-12單目攝像頭圖2-13雙目攝像頭圖2-14三目攝像頭任務(wù)2.1感知傳感器認(rèn)知2.1.2視覺傳感器

單目攝像頭。即安裝單個(gè)攝像頭進(jìn)行圖像采集如圖2-12所示，一般只能獲取二維圖像，廣泛應(yīng)用于智能機(jī)器人領(lǐng)域。由于攝像頭成像圖是透視圖，即越遠(yuǎn)的物體成像越小，同樣大小的物體，在近處時(shí)需要用大量的像素點(diǎn)描述，在遠(yuǎn)處時(shí)可能只有幾個(gè)像素點(diǎn)，因此對單目攝像頭來說，物體越遠(yuǎn)，測距的精度越低。單目攝像頭無法判斷具有同樣像素點(diǎn)數(shù)量物體的大小、遠(yuǎn)近關(guān)系，因此一般采用多目攝像頭。雙目攝像頭。雙目攝像頭是通過對兩幅圖像視差的計(jì)算，直接對前方景物（圖像所涉及的范圍）)進(jìn)行距離測量。依靠兩個(gè)平行布置的攝像頭產(chǎn)生的視差，找到同一物體所有的點(diǎn)，依賴精確的三角測距，就能夠算出攝像頭與前方障礙物的距離，實(shí)現(xiàn)更高的識別精度和更遠(yuǎn)的探測范圍。使用這種方案，需要兩個(gè)攝像頭有較高的同步率和采樣率，因此技術(shù)難點(diǎn)在于雙目攝像頭標(biāo)定和定位。相比單目攝像頭，優(yōu)勢在于測算法不依賴于檢測算法，對障礙物類型不依賴。缺點(diǎn)在于對硬件及計(jì)算量的要求都上了一個(gè)新臺階。如圖2-13所示，百度APOLLO2.0無人駕駛汽車使用了2個(gè)同樣規(guī)格的攝像頭，其鏡頭焦距分別為6mm和25mm，因此可分別進(jìn)行近處和遠(yuǎn)處的物體識別。三目攝像頭。除了包含單目攝像頭功能之外，還增加了一個(gè)長焦攝像頭負(fù)責(zé)遠(yuǎn)距離探測和一個(gè)魚眼攝像頭負(fù)責(zé)增強(qiáng)近距離范圍的探測能力，使視野更為廣闊。如圖2-14所示為特斯拉安裝的三目攝像頭，它根據(jù)焦距不同，每個(gè)攝像頭感知的范圍也不相同。分別為：前視窄視野攝像頭（最遠(yuǎn)感知250m）、前視主視野攝像頭（最遠(yuǎn)感知150m）、前視寬視野攝像頭（最遠(yuǎn)感知60m）。環(huán)視攝像頭。環(huán)視攝像頭采用魚眼鏡頭，安裝位置朝向地面，為了擴(kuò)大視野通常在汽車的前后左右安裝4個(gè)魚眼鏡頭。魚眼鏡頭圖像的畸變較大，早起主要用于輔助，隨著傳感器融合技術(shù)的發(fā)展，也可以用于定位。3.視覺傳感器分類任務(wù)2.1感知傳感器認(rèn)知2.1.2視覺傳感器車載視覺系統(tǒng)是能夠讓汽車具備視覺感知功能的系統(tǒng)，利用視覺傳感器獲取周邊環(huán)境的圖像，并通過視覺處理器進(jìn)行圖像的分析和理解，進(jìn)而轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的定義符號，使汽車能夠識別并確認(rèn)物體位置及各種狀態(tài)。被拍攝的物體經(jīng)過視覺傳感器的鏡頭聚焦到視覺傳感器上面，視覺傳感器由多個(gè)X-Y縱橫排列的像素點(diǎn)組成，每個(gè)像素點(diǎn)都由一個(gè)光電二極管及相關(guān)電路組成。光電二極管將拍攝到的光線轉(zhuǎn)變成對應(yīng)的電荷，在相關(guān)電路的控制下逐點(diǎn)輸出，經(jīng)放大、A/D轉(zhuǎn)換，然后形成數(shù)字視頻信號輸出，最后通過顯示屏還原，就可以看到和拍攝場景一樣的圖像了。視覺傳感器的工作原理如圖2-15所示。4.視覺傳感器工作原理圖2-15視覺傳感器的工作原理任務(wù)2.1感知傳感器認(rèn)知2.1.2視覺傳感器視覺傳感器按一定的分辨率，以隔行掃描的方式采集圖像上的點(diǎn)，當(dāng)掃描到某點(diǎn)時(shí)，就通過圖像傳感芯片將該點(diǎn)處圖像的灰度轉(zhuǎn)換成與灰度一一對應(yīng)的電壓值，然后將此電壓值通過視頻信號端輸出。若視覺傳感器連續(xù)地掃描圖像上的某一行，則輸出就是一段連續(xù)的電壓信號，電壓信號的高低起伏反映了該行圖像灰度的變化。當(dāng)掃描完一行，視頻信號端就輸出一個(gè)低于最低視頻信號電壓的電平（如0.3V），并保持一段時(shí)間，這相當(dāng)于緊接著每行圖像信號之后會有一個(gè)電壓“凹槽”，此“凹槽”稱為行同步脈沖，它是掃描換行的標(biāo)志。視覺傳感器跳過一行后（因?yàn)橐曈X傳感器是隔行掃描的），開始掃描新的一行，如此下去，直到掃描完該場的視頻信號，接著會出現(xiàn)一段場消隱區(qū)。該區(qū)中有若干個(gè)復(fù)合消隱脈沖，其中有個(gè)遠(yuǎn)寬于（即持續(xù)時(shí)間遠(yuǎn)長于）其他脈沖的消隱脈沖，稱為場同步脈沖，它是掃描換場的標(biāo)志。場同步脈沖標(biāo)志著新的一場的到來，場消隱區(qū)恰好跨在上一場的結(jié)尾和下一場的開始部分，需要等場消隱區(qū)過去，下一場的視頻信號才真正到來。視覺傳感器每秒掃描25幅圖像，每幅又分奇、偶兩場，先奇場后偶場，故每秒掃描50場圖像。奇場時(shí)只掃描圖像中的奇數(shù)行，偶場時(shí)則只掃描偶數(shù)行。視覺傳感器掃描方式如圖2-16所示。4.視覺傳感器工作原理圖2-16視覺傳感器掃描方式任務(wù)2.1感知傳感器認(rèn)知2.1.2視覺傳感器視覺傳感器有兩個(gè)重要的指標(biāo)參數(shù)：分辨率和有效像素。分辨率代表著圖像是否能夠清晰的呈現(xiàn)，在一定程度上決定著圖像的品質(zhì)。分辨率的高低取決于攝像頭中圖像傳感器芯片上像素的多少，像素越多，攝像頭的分辨率就會越高。分辨率的大小決定著所拍攝圖像的清晰度，攝像頭分辨率越高，成像后對細(xì)節(jié)的展示就越細(xì)膩。像素是構(gòu)成數(shù)碼影像的基本單元，通常以每英寸像素?cái)?shù)（PPI）為單位來表示。例如300×300，即表示水平方向與直方向上每英寸長度上的像素?cái)?shù)都是300，也可理解為1平方英寸內(nèi)有9萬(300×300)像素。不同像素的圖像如圖2-17所示。有效像素?cái)?shù)與最大像素不同，有效像素?cái)?shù)是指真正參與感光成像的像素值。最大像素的數(shù)值是感光器件的真實(shí)像素，這個(gè)數(shù)據(jù)通常包含了感光器件的非成像部分，而有效像素是在鏡頭變焦倍率下所換算出來的值。數(shù)碼圖片的儲存方式一般以像素的個(gè)數(shù)為單位，每個(gè)像素是數(shù)碼圖片里面積最小的單位。像素的個(gè)數(shù)越多，圖片的面積大。要增加一個(gè)圖片的面積大小，如果沒有更多的光進(jìn)入感光器件，唯一的辦法就是把單個(gè)像素的面積增大，不去改變像素的個(gè)數(shù)。4.視覺傳感器工作原理像素為320×240的圖像像素為80×60的圖像圖2-17不同像素的圖像任務(wù)2.1感知傳感器認(rèn)知2.1.3激光雷達(dá)激光雷達(dá)LiDAR是LightDetectionandRanging的簡稱。通過光學(xué)方法來測量目標(biāo)距離、速度和反射率等特征量。它是工作在光波頻段的雷達(dá)，利用光波頻段的電磁波（見圖2-18）先向目標(biāo)發(fā)射探測信號，然后將其接收到的同波信號與發(fā)射信號相比較，從而獲得目標(biāo)的位置（距離、方位和高度）、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)（速度、姿態(tài)）等信息，實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的探測、跟蹤和識別。1.激光雷達(dá)概念圖2-18電磁波波譜任務(wù)2.1感知傳感器認(rèn)知2.1.3激光雷達(dá)激光雷達(dá)能夠確定物體的位置、大小、外部形貌等特征量，其采集到的物體信息呈現(xiàn)出一系列分散的、具有準(zhǔn)確角度和距離信息的點(diǎn)，被稱為點(diǎn)云（見圖2-19）。激光雷達(dá)具有障礙物檢測、動(dòng)態(tài)障礙物識別跟蹤、路況檢測、實(shí)時(shí)定位和環(huán)境建模的功能，被廣泛應(yīng)用于智能駕駛車輛上（見圖2-20）。1.激光雷達(dá)概念圖2-19激光雷達(dá)點(diǎn)云圖圖2-20裝有激光雷達(dá)乘用車和功能型小車任務(wù)2.1感知傳感器認(rèn)知2.1.3激光雷達(dá)激光雷達(dá)可以分為多線制和單線制兩種，它們的基本結(jié)構(gòu)是一致的，如圖2-21所示，由激光發(fā)射器、激光接收器、旋轉(zhuǎn)電機(jī)、底座等組成。以Velodyne的32線激光雷達(dá)為例，它把32個(gè)激光發(fā)射器垂直堆疊在一起，在旋轉(zhuǎn)電機(jī)的帶動(dòng)下，使整個(gè)單元以秒為單位旋轉(zhuǎn)多次。通過不斷旋轉(zhuǎn)激光發(fā)射器，將激光點(diǎn)變成線，并在豎直方向上排布多束激光發(fā)射器形成面，達(dá)到3D掃描并接收信息的目的。2.激光雷達(dá)結(jié)構(gòu)圖2-21激光雷達(dá)結(jié)構(gòu)示意圖任務(wù)2.1感知傳感器認(rèn)知2.1.3激光雷達(dá)激光雷達(dá)根據(jù)有無機(jī)械旋轉(zhuǎn)部件，可分為機(jī)械激光雷達(dá)和固態(tài)激光雷達(dá)，或介于二者之間的混合固態(tài)激光雷達(dá)。3.激光雷達(dá)分類圖2-22機(jī)械激光雷達(dá)機(jī)械激光雷達(dá)（見圖2-22）：帶有控制激光發(fā)射角度的旋轉(zhuǎn)部件，掃描角度360°，精度高、運(yùn)行穩(wěn)定、成像快、360°無死角。但是其體積較大，價(jià)格昂貴，一般置于汽車頂部。固態(tài)激光雷達(dá)（見圖2-23）：依靠電子部件來控制激光發(fā)射角度，無須機(jī)械旋轉(zhuǎn)部件，故尺寸較小，可安裝于車體內(nèi)。目前固態(tài)激光雷達(dá)有OPA（Opticalparametricampl