智能网联汽车环境感知技术.pdf

【智能网联汽车环境感知技术】 智能网联汽车环境感知技术是实现自动驾驶的关键技术之一，它使得汽车能够自主地获取周围环境信息，如道路、车辆、行人、交通标志和信号灯等，从而确保车辆安全行驶。环境感知系统通常由信息采集、信息处理和信息传输三个单元构成。 1. **环境感知的定义与组成** - 定义：环境感知是通过车载传感器（如超声波、毫米波雷达、激光雷达和视觉传感器）以及V2X通信技术，收集和分析道路、车辆位置、障碍物等信息，为智能网联汽车的决策提供基础。 - 组成：包括信息采集单元（传感器）、信息处理单元（处理传感器数据，识别目标）和信息传输单元（将处理后的信息传送给车载控制中心）。 2. **环境感知传感器** - 类型：超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达、视觉传感器（包括单/双/三目摄像头、环视摄像头等）。 - 配置与布局：例如通用公司的L4级自动驾驶技术研究车辆Bolt，配置了多个激光雷达、毫米波雷达和摄像头，以实现全方位的环境感知。 - 传感器融合：图像级融合、目标级融合和信号级融合，提高数据的可靠性和准确性。 3. **超声波传感器** - 特点：探测距离短、有盲区，但对色彩、光照度不敏感，不受光线和电磁场干扰，体积小、成本低。 - 应用：常见于自动泊车辅助系统。 4. **毫米波雷达** - 定义：工作在毫米波频段，常用于自适应巡航控制、自动制动辅助、盲区监测和行人检测。 - 特点：探测距离远、性能好、响应快、抗干扰强，但存在扇形覆盖区域的盲点，无法识别交通标志和信号。 - 类型：按工作原理、探测距离和频段分类，77GHz毫米波雷达因其更远的探测距离、更小的体积和更高的检测精度而被广泛应用。 5. **环境感知在道路、车辆、行人、交通标志和信号灯识别中的作用** - 道路识别：通过识别车道线、路面条件等，帮助车辆保持行驶路径。 - 车辆识别：检测邻近车辆的位置、速度，避免碰撞。 - 行人识别：识别行人的动态，确保行人安全。 - 交通标志识别：理解交通规则，调整车速或行驶方向。 - 交通信号灯识别：遵守红绿灯信号，保证行车安全。 智能网联汽车的环境感知技术涉及多传感器的协同工作，通过精确的数据融合，实现对复杂交通环境的实时、准确感知，为自动驾驶提供了必要的技术支持。这一技术的发展对于提升道路交通安全，实现智能交通系统具有重要意义。