智能网联汽车技术与应用 习题及答案 .docx

智能网联汽车技术是当前汽车行业的热点，涉及自动驾驶、车联网、人工智能等多个领域。这些习题主要涵盖了智能网联汽车的基本概念和技术特点。 1. 自动驾驶的分级：根据SAE国际标准，自动驾驶分为五个级别，从0级（无自动化）到5级（完全自动化）。驾驶辅助（DA）指的是0-1级，部分自动驾驶（PA）是2级，有条件自动驾驶（CA）是3级，高度自动驾驶（HA）是4级。习题中提到的选择题涉及到这些级别的定义和区别。 2. 辅助驾驶阶段：这个阶段的主要特点是驾驶员和系统共同控制车辆，但驾驶员需时刻准备接管，系统在出现问题时会请求驾驶员干预。 3. 条件自动驾驶阶段：在这个阶段，车辆的运行主要由系统控制，系统也负责监视，但在特定情况下会请求驾驶员接管。 4. 环境感知：这是自动驾驶的重要组成部分，包括对车辆状态、道路、行人等的感知，通常由多种传感器（如雷达、摄像头、激光雷达等）共同实现。 5. V2X通信：车辆与一切（V2X）通信技术，允许车辆与周围环境（其他车辆、基础设施、行人等）进行信息交换，提高安全性与效率。 6. SLAM：即时定位与地图构建，是机器人自主导航的关键技术，用于构建环境地图并确定自身位置。 7. 车联网功能：包括信息服务、交通安全、节能减排等多个方面，通过端-管-云架构实现。 8. 车联网关键技术：分布在端（车载设备）、管（通信网络）、云（数据中心）三层，涉及汽车电子、通信技术、云计算平台等。 9. 驾驶员行为特性：分为认知行为、决策行为和操作行为三类，理解这些特性有助于设计更适应人的驾驶辅助系统。 10. 在“管”层面的关键技术包括车辆和路侧设备的智能化、通信技术以及车联网平台技术。 11. 环境感知技术：接收和融合来自传感器的信息，进行决策分析，为自动驾驶提供指令。 12. 在“云”层面的关键技术侧重于云计算和数据管理。 13. 高精度地图：提供厘米级精度，帮助车辆精确识别道路特征，是自动驾驶的重要支撑。 14. 无线定位技术：包括广域和短距离定位，如GPS和UWB等。 15. 高精度地图的精度可达毫米级别，包含丰富多样的道路信息。 16. 行驶路径识别对象：包括车道线、边缘线、人行横道线等，用于路径规划和行驶决策。 17. 通信定位和地图技术：涉及信息共享、协同控制、高精度定位、高精地图构建等。 18. 高精度地图是自动驾驶的“先验知识”，提供重要定位信息。 19. 信息安全技术是智能网联汽车的关键技术之一，确保车辆在通信和运行中的安全。 20. 控制执行技术，如PID控制，是将决策转化为实际车辆动作的技术，不属于车辆/设施关键技术的分类。 这些习题涵盖了智能网联汽车的核心技术，包括自动化驾驶分级、环境感知、通信技术、地图构建以及驾驶员行为分析等，这些都是理解和研究智能网联汽车领域的关键知识点。