《智能网联汽车技术》（曾鑫）803-7参考答案

项目1参考答案任务工单1.1引导问题1：什么是智能汽车？什么是车联网？什么是智能交通系统？（1）智能汽车是由交通运输工具逐步向智能移动空间转变的新一代汽车，它具有先进的传感系统、决策系统和执行系统，集成了信息通信、互联网、大数据、云计算、人工智能等技术。（2）车联网是指利用物联网、无线通信、导航定位、云计算、语音识别等技术，建立的一个全面覆盖车辆、交通基础设施、交通参与者、交通管理者、交通服务商等的快速通信网络，一般由车内网、车际网和车云网三部分组成。（3）智能交通系统是一种在大范围内全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。该系统包含道路上的车辆和各种交通设施，将信息技术、计算机处理技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术、人工智能等先进技术有效地集成并运用于整个地面交通管理系统。引导问题2：简述智能网联汽车与智能汽车、车联网、智能交通系统之间的关系。智能网联汽车是智能交通系统中智能汽车与车联网交集的产物，如图1-1所示。图1-1智能网联汽车相关概念的关系引导问题3：简述智能网联汽车的技术分级。智能网联汽车的技术分级主要有SAE分级和中国分级两种。（1）SAE分级。SAE分级在目前全球汽车行业中的应用较多。该分级标准详细定义了从0在中国，智能网联汽车技术可以从网联化与自动化两个维度进行分级，如图1-3所示级（无驾驶自动化）到5级（完全驾驶自动化）六个级别的驾驶自动化。其中，0级至2级驾驶自动化均要求驾驶员时刻监督支持，并根据需要进行转向、制动或加速，以保证驾驶安全；3级至5级驾驶自动化则是由系统在驾驶车辆，且4级、5级驾驶自动化不会要求驾驶员接管驾驶，而3级驾驶自动化在系统提出功能请求时，必须由驾驶员驾驶车辆。（2）中国分级。在中国，智能网联汽车技术可以从网联化与自动化两个维度进行分级，如图1-2所示。从网联化维度来看，智能网联汽车可分为网联辅助信息交互、网联协同感知、网联协同决策与控制3个级别；从自动化维度来看，智能网联汽车可分为应急辅助、部分驾驶辅助、组合驾驶辅助、有条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶6个级别。图1-2中国智能网联汽车技术分级引导问题4：简述智能网联汽车的发展背景和现状。（1）发展背景。有关研究表明，先进的驾驶辅助技术可以减少30%左右的交通事故，提高10%的交通效率，降低5%的燃油消耗和排放；而智能网联汽车在完全自动驾驶状态下，可将交通效率提高30%以上，并几乎完全避免交通事故的发生。（2）发展现状。2018年4月发布的《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》，批准了全国20个智能网联汽车测试示范区。截至2021年，我国已在北京、上海、无锡、重庆等地建立了16个智能网联汽车测试示范区，开放3500多公里测试道路，发放700余张测试牌照，道路测试总里程超过700万公里。任务工单1.2引导问题1：智能网联汽车都有哪些结构层次？智能网联汽车包含环境感知层、决策规划层、控制执行层三个层次。（1）环境感知层相当于驾驶员的眼睛和耳朵，其主要功能是通过车载环境感知技术、卫星定位技术、4G/5G及V2X无线通信技术等，实现对车辆自身属性和车辆外在属性（如道路、车辆、行人等）静态、动态信息的提取和收集，以及向决策规划层输送信息。环境感知层主要由信息采集单元、信息处理单元和信息传输单元组成。（2）决策规划层的主要功能是接收环境感知层的信息并对其进行融合，对道路、车辆、行人、交通标志、交通信号等进行识别，分析和判断车辆驾驶模式及将要执行的操作，并向控制执行层输送指令。决策规划层是智能网联汽车的重要组成部分，其工作主要包括信息融合、行为决策、路径规划三项内容。（3）控制执行层的主要功能是按照决策规划层的指令，对车辆进行操作和协同控制，并为车辆提供道路交通、安全、娱乐、救援等信息及商务办公、网上消费等服务，从而为安全、舒适驾驶提供保障。控制执行层主要分为上层规划决策和下层车辆管理两个模块。引导问题2：智能网联汽车与一般汽车相比，主要增加了哪些系统？与普通汽车相比，智能网联汽车增加了环境感知与定位系统、无线通信系统、车载自组织网络系统和先进驾驶辅助系统。（1）环境感知与定位系统的主要功能是通过各种传感器和定位系统感知车辆本身状况和车辆周围状况。（2）无线通信系统的主要功能是传输数据、信息，主要使用近距离无线通信技术和远距离无线通信技术。近距离无线通信技术可为车辆安全系统提供实时保障，并为基于位置信息的服务提供有效支持。（3）车载自组织网络的主要功能是在一定通信范围内实现车与车（V2V）、车与基站（V2I）、车与人（V2P）之间的信息交换。通过近距离无线通信技术，车载自组织网络可建立起一个移动网络。（4）先进驾驶辅助系统的主要功能是提前感知车辆及其周围情况，发现危险及时预警，从而保证车辆行驶安全。先进驾驶辅助系统采用了防止交通事故的新一代前沿技术，是智能网联汽车的重要组成部分。引导问题3：简述智能网联汽车的技术架构。智能网联汽车的技术架构为“三横两纵”式，如图1-3所示。其中，“三横”是指智能网联汽车主要涉及的车辆、信息交互、基础支撑三大技术领域；“两纵”是指支撑智能网联汽车发展的车载平台和基础设施，包括交通设施、通信网络、大数据平台、定位基站等，它们将逐步向数字化、智能化、网联化方向推进，以便更好地支撑智能网联汽车的发展。图1-3智能网联汽车的技术架构引导问题4：智能网联汽车都有哪些关键技术？智能网联汽车的关键技术主要包括环境感知技术、决策规划技术和控制执行技术。（1）环境感知技术是智能驾驶的基础，它利用各类传感器对环境进行探测和识别。（2）决策规划技术是智能驾驶的核心，该技术主要包含数据挖掘、专家系统、机器学习三大关键技术。（3）智能网联汽车的控制执行技术主要是指线控技术，它主要包括车辆驱动系统和制动系统的纵向维度控制、转向系统的横向维度控制和悬架系统的垂直维度控制。项目2参考答案任务工单2.1引导问题1：什么是雷达？智能网联汽车常用的雷达有哪些？雷达是指利用电磁波发现目标并获取目标位置等信息的装置。它通过发射电磁波到目标并接收其回波的方式，获得目标至电磁波发射点的距离、径向速度、方位、高度等信息。智能网联汽车常用的雷达有超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达。引导问题2：超声波雷达有哪些优缺点？它的工作原理是什么？优点（1）信息处理简单可靠，易于小型化与集成化，并且可以实现实时控制。（2）超声波指向性强、能量消耗缓慢，且其传播速度仅为光波的百万分之一。因此，超声波雷达一般可直接用来探测距离小于10m的目标。（3）超声波不仅对色彩、光照度不敏感，还对外界光线和电磁场不敏感。因此，超声波雷达不仅适用于对透明、半透明及漫反射差的物体的识别，还适用于黑暗、有灰尘、有烟雾、有毒、电磁干扰强等恶劣的环境。优点（1）超声波雷达仅适用于低速情况下的距离测量。超声波的传播速度较慢，当车速较高时，超声波雷达的反馈结果会存在一定的滞后，从而导致较大的测量误差。（2）超声波有一定的扩散角，所以超声波雷达无法准确测量目标的方位，若要对目标进行准确定位，必须由多个超声波雷达配合使用，这无疑增加了成本。（3）超声波雷达很难探测到低矮、圆锥、细长的障碍物或沟坎。（4）超声波雷达存在探测盲区。超声波的回波信号极易被其发射信号或余振信号覆盖或干扰，当与目标的距离低于某一阈值时，超声波雷达就会丧失探测功能，因此超声波雷达须与视觉传感器配合使用。工作原理超声波雷达通常由控制器、发射器、接收器等组成，其中发射器和接收器在同一平面上。在发射器发射超声波的同时，控制器内部的计时器开始计时，并在接收器接收到返回的超声波后停止计时，如图2-1所示。图2-1超声波雷达的测距原理控制器根据超声波的往返时间t及其在介质中的传播速度v，即可计算出目标与超声波雷达之间的距离。引导问题3：毫米波雷达有哪些类型？（1）根据工作原理的不同，毫米波雷达可分为脉冲式毫米波雷达与调频式连续毫米波雷达两类。其中，脉冲式毫米波雷达通过测量发射脉冲信号与接收脉冲信号之间的时间差的方式，得到毫米波雷达与目标之间的相对距离；调频式连续毫米波雷达利用多普勒效应，测量雷达与目标之间的相对距离和相对速度。（2）根据测量距离的不同，毫米波雷达可分为短程毫米波雷达、中程毫米波雷达和远程毫米波雷达。其中，短程毫米波雷达测量距离一般小于60m；中程毫米波雷达测量距离一般在100m左右；远程毫米波雷达测量距离一般大于200m。（3）根据毫米波频段的不同，毫米波雷达可分为24GHz毫米波雷达、60GHz毫米波雷达、77GHz毫米波雷达和79GHz毫米波雷达。目前使用较多的为24GHz和77GHz毫米波雷达，其中24GHz毫米波雷达适用于近距离探测，77GHz毫米波雷达适用于远距离探测。引导问题4：简述激光雷达的工作原理。目前，智能网联汽车用激光雷达的测量方法有脉冲测距法、干涉测距法和相位测距法。（1）脉冲测距法。脉冲测距法的原理如图2-2所示。在激光雷达发射激光脉冲的同时，其内部的计时器开始计时，并在接收器接收到返回的激光脉冲时停止计时。计时器所记录的时间就是激光脉冲从发射到接收所用的时间。光速是一个固定值，所以只要得到从发射到接收所用的时间就可以算出所要测量的距离。图2-2脉冲测距法的原理（2）干涉测距法。干涉测距法利用光波的干涉特性对距离进行测量，其原理如图2-3所示。激光发射系统发射出一束激光，通过分光镜分为两束相互干涉的光波和，两束光波各自经过反射镜和反射回来，在分光镜处汇合到一起。由于两束光波的行程不同，因此会形成不同的明暗条纹，激光雷达将干涉条纹转换为电信号之后，便可实现距离测量。图2-3干涉测距法的原理（3）相位测距法。相位测距法通过测量发射波和返回波之间的相位差来实现距离测量，其原理如图2-4所示。首先，激光发射系统发出一个经过调制的正弦波光束；然后，通过光电接收系统接收目标反射回来的激光。只要求出这两束光波之间的相位差，便可计算出待测距离。图2-4相位测距法的原理任务工单2.2引导问题1：什么是视觉传感器？它的成像原理是什么？视觉传感器又称成像装置或摄像装置，是指通过对摄像头拍摄到的图像进行处理，对目标进行检测，并输出数据和判断结果的智能传感器。视觉传感器的成像主要通过图像传感器来完成。图像传感器内设有许多排列整齐的光电二极管，这些光电二极管可以将光信号转换成电信号，再经外部采样，最终将光学影像转化为电信号。图像传感器主要有CCD和CMOS两种类型。（1）CCD成像原理CCD采用的光电二极管是硅半导体光敏元件，它可以捕获光子并产生光生电子，使光生电子聚集在CCD下的绝缘层中，在电路导通时形成光电流；控制电路对光电流进行放大、滤波后串行输入模数转换器，将其转换成数字信号；再通过成像电路（如DSP）进行色彩校正、白平衡等后期处理，最终将图像信息编码为特定数据格式的图像文件。（2）CMOS成像原理CMOS采用的光电二极管是硅和锗两种半导体光敏元件，它同样可以捕获光子并产生光生电子，并通过处理芯片将所产生的光电流记录和解读成影像。引导问题2：视觉传感器有哪些类型？根据镜头和布置方式的不同，视觉传感器可分为单目、双目、三目、环视和红外夜视等类型。（1）单目视觉传感器通过图像匹配对图像进行识别，再根据图像的大小和高度进一步估算目标距离，其测距精度远低于激光雷达和毫米波雷达，一般用于探测车辆前方环境，识别道路、车辆、行人等。（2）双目视觉传感器首先通过两个摄像头的视差，来测量目标的距离，然后再使用与单目视觉传感器相同的特征提取和机器学习算法来进一步识别目标。（3）三目视觉传感器是三个不同焦距单目摄像头的组合。三个摄像头分别为：窄视野摄像头，最远测量距离为250m，视场角为28°；主视野摄像头，最远测量距离为150m，视场角为52°；宽视野摄像头，最远测量距离为60m，视场角为150°。（4）环视视觉传感器能够实现360°环境感知，一般至少包含4个鱼眼摄像头，鱼眼摄像头安装位置朝向地面。（5）红外夜视视觉传感器利用红外成像原理，将视场内物体的红外线聚焦到红外探测器上，红外探测器再将强弱不等的辐射信号转换成相应的电信号，然后经过放大和视频处理，形成可供人眼观察的红外图像。引导问题3：什么是传感器融合？传感器融合的方案有哪些？智能传感器的融合是指将来自多个智能传感器的信息或数据，按照一定的规则进行分析和综合，从而完成所需要的决策，由此所进行的信息处理过程。目前，使用较多的智能传感器融合方案有激光雷达与视觉传感器融合、激光雷达与毫米波雷达融合、视觉传感器与毫米波雷达融合等。（1）激光雷达与视觉传感器融合。激光雷达与视觉传感器融合是智能网联汽车应用最普遍的一个方案。视觉传感器价格便宜、获取信息量大，但易受环境影响，可靠性相对较低；而激光雷达虽然价格较高，但其测量距离远，对物体运动判断精准，可靠性高。（2）激光雷达与毫米波雷达融合。毫米波雷达体积小、质量小、空间分辨率高，但受制于波长，其测量距离有限，且无法对周边所有障碍物进行精准建模，而这恰恰是激光雷达的强项。激光雷达的测量距离远，距离、速度的测量精度和角度分辨率较高，且不受外界光照条件或目标本身辐射特性的影响，但因其价格昂贵而无法在智能网联汽车上大量使用。（3）视觉传感器与毫米波雷达融合。视觉传感器与毫米波雷达的融合有图像级融合、目标级融合和信号级融合三个层次。①图像级融合：以视觉传感器为主体，将毫米波雷达探测到的信息进行图像特征转化，并与视觉传感器的输出图像进行融合。②目标级融合：将视觉传感器和毫米波雷达的输出信息进行综合可信度加权，并与标定信息进行匹配后输出。③信号级融合：将视觉传感器和毫米波雷达的输出数据源进行融合。信号级融合的数据损失最小，可靠性最高，但运算量大。引导问题4：列举2～3个智能网联汽车的智能传感器配置实例。（1）奥迪A8轿车的智能传感器配置如图2-5所示。奥迪A8在技术上已达到SEA分级标准中的有条件自动驾驶级别，它配置了4线束激光雷达、前视摄像头、鱼眼摄像头、远程毫米波雷达、中程毫米波雷达、超声波雷达。图2-5奥迪A8的智能传感器配置沃尔沃XC90自动驾驶汽车的智能传感器配置如图2-6所示。该车配置了前视摄像头、侧视摄像头、后视摄像头、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达。图2-6沃尔沃XC90自动驾驶汽车的智能传感器配置特斯拉ModelS纯电动汽车的智能传感器配置如图2-7所示。特斯拉ModelS纯电动汽车在技术上已达到SEA分级标准中的有条件自动驾驶级别，它配置了三目摄像头、侧前视摄像头、侧后视摄像头、后视摄像头、毫米波雷达和超声波雷达。其中，侧前视摄像头和侧后视摄像头的覆盖范围相互重叠，消除了监测盲区。图2-7特斯拉ModelS纯电动汽车的智能传感器配置项目3参考答案任务工单3.1引导问题1：车载网络可分为哪几类？根据信息传输速率的不同，车载网络一般可分为A类低速网络、B类中速网络、C类高速网络、D类多媒体网络和E类安全网络五部分。（1）A类低速网络的信息传输速率一般小于10Kbps。此类网络多采用LIN总线，具有成本低廉、配置灵活、适用面较广等特点，主要用于中控门锁、电动座椅、电动门窗、车灯等ECU之间的通信。（2）B类中速网络的信息传输速率一般为10～125Kbps。此类网络对实时性要求不高，多采用低速CAN总线，可实现独立模块之间的数据共享，主要用于仪表显示、故障诊断、燃油喷射等ECU及信息中心之间的通信。（3）C类高速网络的信息传输速率一般为125～1000Kbps。此类网络对实时性的要求较高，多采用高速CAN总线、FlexRay总线等，可实现高速、实时闭环控制的多路传输，主要用于发动机、悬架、安全气囊、ABS、ASR等ECU之间的通信。（4）D类多媒体网络的信息传输速率一般为250Kbps～100Mbps。此类网络主要采用MOST总线、以太网、蓝牙网络、ZigBee网络等，主要用于对传输效率要求较高的多媒体系统、导航系统等的通信。（5）E类安全网络的信息传输速率一般为10Mbps，主要用于汽车安全系统。引导问题2：简述CAN总线技术的特点。CAN总线主要由若干个节点（控制模块）、两条数据传输线（CAN-H、CAN-L）和终端电阻组成，如图3-1所示。受驱动能力限制，CAN总线最多可连接110个节点，每个节点均可独立实现网络数据交换和测控。图3-1CAN总线的网络结构CAN总线的数据传输线有CAN-H和CAN-L两条，它们同时传递相同的信号，但信号数值相反。CAN-H的高电平约为3.5V，低电平约为2.5V；CAN-L的高电平约为2.5V，低电平约为1.5V。没有信息传递时，CAN总线呈隐性状态，此时CAN-H和CAN-L上的电压均约为2.5V；有信息传递时，CAN总线呈显性状态，此时CAN-H上的电压约为3.5V，CAN-L上的电压约为1.5V。终端电阻的阻值为120Ω，一般并联在CAN-H和CAN-L的两端。引导问题3：什么是车载自组织网络？车载自组织网络是一种自组织、结构开放的车间通信网络，能够提供V2V、V2I、V2P等无线通信。车载自组织网络以近距离无线通信为基础，为高速移动的车辆提供高速率的数据接入服务，使车辆具有行驶环境感知、危险辨识、智能控制等功能。车载自组织网络是智能交通系统发展的通信基础，也是智能网联汽车安全行驶的保障。引导问题4：简述车载移动互联网的三要素。车载移动互联网包括移动终端、移动网络和应用服务三个要素。其中，移动终端是车载移动互联网的前提，主要有手机、互联网终端、便携计算机等；移动网络是车载移动互联网的基础，主要有4G/5G网络等；应用服务是车载移动互联网的核心，主要有web、WAP等形式的各种应用产品。任务工单3.2引导问题1：常用的车用无线通信技术有哪些？常用的车用无线通信技术有V2V、V2I、V2P、V2N等。其中，V2V可以帮助车辆与车辆实时交换文字、图片、视频等信息，常用于避免或减少交通事故以及车辆监控管理。V2I可以帮助车辆获取附近区域的信息，常用于实时信息服务、车辆监控管理等。V2P可以帮助车辆与弱势交通参与者（包括行人、骑行者等）进行通信，从而避免或减少交通事故。V2N技术可以帮助车辆与云平台之间进行数据交互，常用于车辆导航、车辆远程监控、信息娱乐服务等。引导问题2：什么是射频识别技术？射频识别技术可通过无线电信号识别特定目标并读写相关数据，是一种能够实现近距离无线通信的非接触式自动识别技术。引导问题3：简述LTE-V技术的特点。LTE-V是面向智能交通和车联网应用、基于4GLTE系统的演进技术，可支持1级到3级驾驶自动化功能，可应用于红绿灯车速引导、交通事故提醒、远程诊断、紧急制动提醒等场景。LTE-V包括LTE-V-Cell和LTE-V-Direct两种工作模式。通常，LTE-V-Cell要借助已有的蜂窝网络，可支持大带宽、大覆盖范围的通信，满足远程通信应用需求；LTE-V-Direct可以独立于蜂窝网络，实现车辆与周边环境节点低时延、高可靠的直接通信，满足行车安全需求。LTE-V-Direct模式能够将车辆感知距离扩展到数百米，这与目前已有的其他车辆感知系统（如雷达、视觉传感器等）的探测距离相比有很大优势。引导问题4：简述移动通信技术的发展历程。随着科技的进步，移动通信技术现如今已经发展到了第五代。（1）第一代移动通信技术（1G）是指20世纪80年代的模拟通信、仅限语音通话的蜂窝电话通信技术。受到传输带宽的限制，第一代移动通信技术无法实现长途漫游，只能在区域内提供通信服务，且通信质量较低。（2）第二代移动通信技术（2G）是指以数字技术为主体的移动通信技术。与第一代移动通信技术相比，第二代移动通信技术的通信区域更广、通信质量更高，但仍无法实现图像、音乐、视频流等多种媒体信息的传输。（3）第三代移动通信技术（3G）能够同时传输声音及数据信息。与第一代、第二代移动通信技术相比，第三代移动通信技术不仅能为用户提供语音通话、短信收发、WAP上网等基本服务，还可以提供全球漫游服务，使用户在任何时间、地点都能与其他用户进行通信。同时，第三代移动通信技术还具有更大的带宽，可以实现图像传输，提供可视电话服务。（4）随着数据通信与多媒体业务需求的发展，能够以100Mbps以上速度传输信息的第四代移动通信技术（4G）应运而生，它是第三代移动通信技术与WLAN技术结合的成果，能够快速传输数据、音频、视频和图像等信息。（5）第五代移动通信技术（5G）是第四代移动通信技术的延伸，是现有无线接入技术的演进技术和新增的补充性无线接入技术在集成后的总称，其发展方向为网络多元化、宽带化、综合化和智能化任务工单3.3引导问题1：什么是线控转向系统？它的工作原理是什么？转向系统是用来改变或保持汽车行驶方向的装置。线控转向系统通过传感器检测转向盘的转角信息，并使用计算机控制转向电动机实现转向控制，转向盘与转向机构之间没有刚性连接，具有良好的操纵稳定性和较高的转向效率。工作原理：如图3-21所示，当驾驶员进行转向操作时，转向盘模块收到车辆转矩、转角等信息，并以电信号的形式将其传递给转向控制模块；转向控制模块根据转向盘模块传递的信息，计算出传动比及前轮转角，然后控制转向执行模块，使转向电动机带动前轮转到目标转角，实现转向意图，并将前轮实际转角信息反馈至转向控制模块，实现闭环控制。同时，转向执行模块还会将收到的路面信息传递给转向控制模块，转向控制模块通过路感模拟决策，向转向盘模块的转矩反馈电动机发出控制信号，使转矩反馈电动机输出相应的转矩，从而为驾驶员提供路感信息。图3-2线控转向系统的工作原理引导问题2：简述EHB系统和EMB系统的异同。（1）相同点。EHB系统和EMB系统均为线控制动系统，具有精确的制动调节能力，可满足智能网联汽车对自适应巡航、自动紧急制动、自动泊车等控制功能的需求。（2）不同点。EHB系统以液压为动力源，其内设有冗余系统，包含复杂的制动液传输管路，是线控制动技术的早期产品。由于冗余系统的存在，EHB系统即使在线控制动系统失效的情况下仍可进行制动，具有较高的安全性。EMB系统取消了液压制动模块，不再以液压为动力源，可以更好地与其他电控系统整合。因此，目前较多的线控制动系统为EMB系统。引导问题3：简述线控制动系统的工作原理。（1）EHB系统的工作原理。正常工作时，备用阀处于关闭状态，制动踏板与制动器之间的液压连接断开。制动踏板配有踏板感觉模拟器和制动踏板位置传感器，ECU通过制动踏板位置传感器信号判断驾驶员的制动意图，并通过电动机驱动液压泵提供制动器所需的制动压力。当电控系统发生故障时，备用阀打开，EHB系统变为传统的液压制动系统。（2）EMB系统的工作原理。EMB系统的ECU通过制动踏板位置传感器获取制动信号，并控制执行机构的电动机输出所需的制动力矩。引导问题4：简述线控节气门系统的工作原理。线控节气门系统用线束（或导线）替代拉杆或拉索，并在节气门处安装电动机，以控制节气门开度。当驾驶员踩下加速踏板时，加速踏板位置传感器将加速踏板改变的位置转换成电压信号，输送给发动机ECU，发动机ECU对其进行运算处理，并将对应的控制指令发送给伺服电动机。伺服电动机在收到控制指令后，驱动节气门执行机构，改变节气门开度。项目4参考答案任务工单4.1引导问题1：全球定位系统是由哪些部分组成的？GPS主要由空间部分、地面监控部分和用户设备部分组成。（1）空间部分由分布在6个地球椭圆轨道平面上的24颗卫星组成，其中包括21颗工作卫星和3颗在轨备用卫星。（2）地面监控部分由1个主控站、5个监测站和3个注入站组成，从而实现对导航卫星的控制。（3）用户设备部分主要由GPS接收机、GPS数据处理软件和相应的用户设备（如计算机）组成。引导问题2：全球定位系统的定位原理是什么？GPS卫星在空中连续发送带有时间和位置信息的无线电信号，用户设备接收这些信息后，经过计算可求出GPS接收机的三维位置、三维方向、运动速度和时间信息。GPS采用三角定位原理，以GPS接收机测量无线电信号的传输时间来测量距离。GPS由每颗卫星的所在位置，测量GPS接收机到每颗卫星的距离，便可以算出GPS接收机所在位置的三维空间坐标值。只要利用GPS接收机接收三颗卫星的信号，就可以确定用户设备所在的位置。三角定位的具体工作原理如下。（1）首先测量GPS接收机到第一颗卫星的距离，把当前可能的位置范围限定在距离第一颗卫星的地球表面。（2）然后测量GPS接收机到第二颗卫星的距离，进一步把当前位置范围限定在距离第一颗卫星和距离第二颗卫星的交叉区域内。（3）最后测量GPS接收机到第三颗卫星的距离，确定距离第一颗卫星、距离第二颗卫星、距离第三颗卫星的三个区域的交汇点，通过交汇点定位出当前的位置。引导问题3：BDS是由哪些部分组成的？BDS由空间段、地面段和用户段三部分组成，如图4-5所示。（1）空间段由若干地球静止轨道（GEO）卫星、倾斜地球同步轨道（IGSO）卫星和中圆地球轨道（MEO）卫星组成。（2）地面段包括主控站、时间同步/注入站、监测站等若干个地面站，以及星间链路运行管理设施。（3）用户段包括北斗兼容其他卫星导航系统的芯片、模块、天线等基础产品，以及终端产品、应用系统与应用服务等。引导问题4：惯性导航系统是由哪些部分组成的？惯性导航系统通常由陀螺仪、加速度计、计算机、显示器等组成。惯性导航系统中的陀螺仪用来形成一个导航坐标系，使加速度计的测量轴稳定在该坐标系中，并给出航向和姿态角；加速度计用来测量运动载体的加速度，经过对时间的一次积分可得到运动载体的速度，再经过对时间的一次积分即可得到运动载体的行驶距离。任务工单4.2引导问题1：什么是高精度地图？它包含哪些信息？高精度地图是指相较于普通导航电子地图而言，精度更高、数据维度更多的电子地图。精度更高体现在精度达到厘米级别，数据维度更多体现在其除包括道路信息之外，还包括与交通相关的周围静态信息。高精度地图将大量的行车辅助信息存储为结构化数据，这些信息可以分为道路数据和车道周边的固定对象两类。其中，道路数据包括车道线的位置、类型、宽度、坡度、曲率等车道信息；车道周边的固定对象包括交通标志、交通信号灯等信息，车道限高、下水道口、障碍物及其他道路细节，高架物体、防护栏、道路边缘类型、路边地标等基础设施信息。引导问题2：简述高精度地图与普通导航电子地图的区别。高精度地图与普通导航电子地图的不同之处具体体现在以下五个方面。（1）精度。普通导航电子地图的精度为米级。例如，商用GPS的精度为5m。高精度地图的精度为厘米级，目前高精度地图的精度一般为10～20cm。（2）数据维度。普通导航电子地图只记录道路级别数据，如道路形状、坡度、曲率、铺设程度、方向等。高精度地图不仅增加了车道属性相关数据，还包括高架物体、防护栏、树、道路边缘类型及路边地标等大量目标数据。此外，高精度地图能够明确区分车道线类型和路边地标等细节。（3）作用与功能。普通导航电子地图主要用于行驶导航和地理信息查询。高精度地图通过“高精度+高动态+多维度”的数据，具有为智能网联汽车提供自变量和目标函数的功能。（4）使用对象。普通导航电子地图的使用者是驾驶员，有显示。高精度地图的使用者是自动驾驶系统，无显示。（5）数据的实时性。高精度地图对数据的实时性要求更高。根据更新频率的不同，局部动态地图数据可分为4类：永久静态数据（更新频率约为1个月）、半永久静态数据（更新频率为1h）、半动态数据（更新频率为1min）、动态数据（更新频率为1s）。普通导航电子地图可能只需要永久静态数据和半永久静态数据；而高精度地图为了应对各类突发状况，保证自动驾驶的安全，需要更多的半动态数据和动态数据，这将大大提升其对数据实时性的要求。引导问题3：高精度地图有什么作用？在智能网联汽车应用领域，高精度地图在高精度定位、辅助环境感知、规划和决策等环节都发挥着重要作用。（1）高精度定位。高精度定位是高精度地图有效应用的重要方向，也是自动驾驶系统自主导航、自动驾驶的重要前提。高精度地图可以提供道路中特征物（如标志牌、龙门架等）的形状、尺寸、高精度位置等语义信息。车载传感器在检测到相应特征物时，就可根据检测到的特征物信息去匹配上述语义信息，由车辆与特征物间的相对位置推算出当前车辆的高精度绝对位置信息。（2）辅助环境感知。高精度地图可对车载传感器无法探测的部分进行补充，也可进行实时状况的监测及外部信息的反馈，以辅助车辆对环境进行感知。这一点对自动驾驶非常重要。例如，当受恶劣天气影响时，可以使用高精度地图来获取当前位置精准的交通状况。（3）规划与决策。可以将高精度地图看作一种超视距传感器，它主要用于全局路径规划，并对局部路径规划做出有效辅助。对于提前规划好的最优路径，由于实时更新的交通信息，最优路径也会随时发生变化。此时高精度地图在云计算机的辅助下，能有效提供最新的路况，帮助自动驾驶系统重新规划最优路径。引导问题4：高精度地图是如何制作的？高精度地图的制作流程主要包括实地采集、加工、后续更新三个步骤。（1）实地采集。实地采集是制作高精度地图的第一步，主要通过采集车的现场采集来完成。采集车的核心设备是激光雷达、高精度差分-惯性导航-卫星定位系统，它通过激光反射形成点云，完成对环境中各种物体的采集，并通过高精度定位系统记录行驶轨迹和环境中物体的高精度位置信息。（2）加工。加工是指对采集到的数据进行加工，提取高精度地图所需要表达的信息，包括道路网络信息、道路属性信息、道路几何信息和道路上主要标志的抽象信息，并形成高精度地图的数据库。加工的过程包括人工处理、深度学习、感知算法处理等。（3）后续更新。随着时间的推移，道路通常会由于破损、翻修、规划等种种原因发生变化。为了保证高精度地图中信息的可靠性和有效性，需要对地图进行周期性更新或者由一定原因触发的更新。高精度地图更新有众包、与政府交通部门合作等方式。项目5参考答案任务工单5.1引导问题1：什么是环境感知技术？环境感知技术是指通过安装在智能网联汽车上的传感器或车载自组织网络，对道路、车辆、行人、交通标志、交通信号灯等目标进行检测和识别的技术。引导问题2：环境感知的对象是什么？智能网联汽车环境感知的对象主要有道路、周边物体、驾驶状态、驾驶环境等。（1）道路。道路分为结构化道路和非结构化道路。结构化道路具有明显的车道线或边界，几何特征明显，车道宽度基本上保持不变，如城市道路、高速公路等，如图5-2所示。非结构化道路一般是指城市非主干道、乡村街道等道路，这类道路一般没有车道线和清晰的道路边界，如图5-3所示。（2）周边物体。周边物体主要包括车辆、行人、交通标志、交通信号灯，以及地面上可能影响车辆通过和安全行驶的其他物体。（3）驾驶状态。驾驶状态主要包括驾驶员自身状态、车辆自身行驶状态和周边车辆行驶状态。（4）驾驶环境。驾驶环境主要包括路面情况、道路交通拥堵情况、天气状况等。引导问题3：常用的环境感知传感器有哪些？目前，智能网联汽车常用的环境感知传感器主要有惯性元件、超声波传感器、激光雷达、毫米波雷达、视觉传感器等。（1）惯性元件主要是指汽车上的车轮转速传感器、加速度计、陀螺仪、转向盘转角传感器等，通过它们可感知汽车自身的行驶状态。（2）超声波传感器主要用于短距离探测物体，该过程不受光照影响，但超声波传感器的测量精度受测量物体表面形状、材质等影响较大。（3）激光雷达能够直接获取物体三维距离信息，测量精度高，对光照强度的变化不敏感，但它无法感知无距离差异平面内的目标信息，且体积较大、价格较高、不便于集成。（4）毫米波雷达体积小、抗干扰能力强、探测性能好，受天气和夜间影响较小，且传播损失比激光雷达少，但它无法感知行人。（5）视觉传感器获取的图像信息量大，且其实时性好、体积小、能耗低、价格低，但易受光照环境影响，对三维信息的测量精度较低。引导问题4：基于环境感知的目标识别包括哪些内容？基于环境感知的目标识别包括道路识别、车辆识别、行人识别、交通标志识别和交通信号灯识别。（1）道路识别。道路识别是把真实的道路通过激光雷达转换成汽车所认识的道路，供智能网联汽车行驶；或通过视觉传感器识别出车道线，提供车辆在当前车道的位置，帮助智能网联汽车提高行驶的安全性。（2）车辆识别。对前方运动的车辆进行识别是判断安全车距的前提，车辆识别的准确性不仅能够决定测距的准确性，还能够及时发现一些交通安全隐患。目前车辆识别的方法主要有基于特征的车辆识别、基于机器学习的车辆识别、基于光流场的车辆识别、基于模型的车辆识别等。（3）行人识别。行人识别是利用安装在车辆前方的视觉传感器采集前方场景的图像信息，通过一系列复杂的算法分析处理这些图像信息，实现对行人的识别。（4）交通标志识别。交通标志作为重要的道路交通安全附属设施，可向驾驶员提供各种引导和约束信息。驾驶员实时、正确地获取交通标志信息，方可保证行车安全。智能网联汽车中，交通标志的识别是通过图像识别系统实现的：首先使用车载摄像头获取目标图像，然后进行目标分割和特征提取，最后通过与交通标志标准特征库比较进行交通标志识别。（5）交通信号灯识别。交通信号灯识别包括检测和识别两个基本环节：首先是检测交通信号灯，即通过视觉传感器，从复杂的城市道路交通环境中获取图像，根据交通信号灯的颜色、几何特征等信息，准确检测其位置，获取候选区域；然后是识别交通信号灯，即对交通信号灯的候选区域进行分析和特征提取，运用分类算法，实现对其分类识别。任务工单5.2引导问题1：什么是路径规划？什么是行为决策？智能网联汽车的路径规划是指在一定环境模型基础上，通过给定起点和目标点后，按照性能指标规划出一条无碰撞、能安全到达目标点的有效路径。智能网联汽车的行为决策是指通过环境感知传感器得到交通环境信息，分析周边环境、动态与静态障碍物、车辆汇入及让行规则等，并与智能驾驶库中的经验知识等进行匹配，进而选择适合当前交通环境的驾驶策略。引导问题2：路径规划的步骤有哪些？路径规划主要包括环境建模、路径搜索、路径处理三个步骤：首先建立环境模型，即将现实的环境进行抽象后建立相关模型；然后根据算法进行路径搜索，寻找符合条件的最优路径；最后对最优路径做进一步处理，使其成为一条实际可行的平滑路径。引导问题3：建立环境模型的方法有哪些？环境建模的方法主要有可视图法、栅格法、自由空间法和拓扑法四种。（1）可视图法。在位姿空间中，将运动物体视为一点，用直线段将物体运动的起点与所有位姿空间障碍物的顶点和目标点连接，并保证这些直线段不与空间中的障碍物相交，这样就形成一张图，称为可视图。由于任意两直线段的顶点是可见的，所以从起点沿着直线段到达目标点的所有路径均是运动物体的无碰撞路径。因此，搜索最优路径的问题就转化为由起点经过这些可视直线段到达目标点所用最短距离的问题。（2）栅格法。栅格法是用栅格单元表示整个工作环境，将车辆的连续工作环境分解成一系列栅格。栅格的大小与车辆的尺寸相同。栅格可分为自由栅格和障碍物栅格两种。自由栅格是指某一栅格范围内不含有任何障碍物；障碍物栅格是指某个栅格范围内存在障碍物。（3）自由空间法。自由空间法是采用预先定义的基本形状（如广义锥形和凸多边形等）构造自由空间，并将自由空间表示为连通图，然后通过搜索连通图来进行路径规划。（4）拓扑法。拓扑法是将规划空间分割成具有拓扑特征的子空间，根据彼此的连通性建立拓扑网络，在网络上寻找起点到目标点的拓扑路径，最终由拓扑路径求出几何路径。引导问题4：路径规划的算法有哪些？常用的路径规划算法有概率路线图算法、Dijkstra算法、A*算法。（1）概率路线图算法。概率路线图算法将路径规划分为两个阶段，即学习阶段和查询阶段。在学习阶段，先通过采样和碰撞检测建立完整的无向图，以得到构型空间的完整连接属性；在查询阶段，利用搜索算法在路线图上寻找路径。（2）Dijkstra算法。Dijkstra算法是最经典的路径搜索算法，其计算结果的质量稳定、计算速度快。（3）A*算法。A*算法是目前比较常用的最短路径启发式搜索算法。它充分运用问题域状态空间的启发信息，对问题求解选取比较适宜的估价函数，再利用估价函数的反馈结果对它的搜索战略进行动态的调节，最终得到问题的最优解。引导问题5：行为决策的方法有哪些？行为决策方法包括基于规则的行为决策方法和基于强化学习的行为决策方法。（1）基于规则的行为决策方法。基于规则的行为决策方法将智能网联汽车的运动行为进行划分，根据当前任务路线、交通环境、交通法规、驾驶规则等建立行为规则库，对不同的环境状态进行行为决策逻辑推理，输出驾驶行为控制指令，同时根据执行端对当前行为执行情况的反馈，进行实时动态调整。（2）基于强化学习的行为决策方法。基于强化学习的行为决策方法主要是利用智能网联汽车配备的各种环境感知传感器，来感知周边的环境信息，并将环境信息传递给强化学习决策系统，强化学习决策系统利用各种学习算法，对各类信息进行分析和处理，并结合经验做出行为决策。项目6参考答案任务工单6.1引导问题1：智能网联汽车常用的先进驾驶辅助系统有哪些？智能网联汽车常用的先进驾驶辅助系统有前向碰撞预警系统、自适应巡航控制系统、车道偏离预警系统、车道保持辅助系统、车辆盲区监测系统、自适应前照灯系统、自动泊车辅助系统、抬头显示系统、智能座舱系统等。引导问题2：简述前向碰撞预警系统的组成和工作原理。（1）前向碰撞预警系统的组成。前向碰撞预警系统主要由信息采集单元、电子控制单元、显示单元、声光报警单元等组成。①信息采集单元通常利用毫米波雷达采集前方车辆或障碍物的距离、方位角及相对速度等信息，利用视觉传感器采集前方车辆或障碍物的图像，利用车轮转速传感器（简称轮速传感器）采集自车的行驶状态信息。②电子控制单元主要将前方车辆或障碍物的图像，以及前方车辆或障碍物与自车的距离、方位角及相对速度等信息进行融合，并结合自车行驶状态信息，采用一定的决策算法对潜在的碰撞风险进行评估，若存在碰撞风险，则向显示单元或者声光报警单元发出报警指令。③显示单元和声光报警单元通过声、光等报警信号，提醒驾驶员做出应对措施。（2）前向碰撞预警系统的工作原理。前向碰撞预警系统的工作过程可分为识别前方车辆、监测前方车距和建立安全车距预警模型3个阶段。①识别前方车辆。识别前方车辆是实现前向碰撞预警功能的前提。识别前方车辆时采用的传感器有单目视觉传感器、立体视觉传感器、毫米波雷达等，也可采用多传感器融合的方式。②监测前方车距。监测前方车距所用的传感器有超声波雷达、毫米波雷达、视觉传感器等。③建立安全车距预警模型。建立安全车距预警模型是前向碰撞预警系统的核心工作之一。常见的预警模型有马自达模型、本田模型和伯克利模型。引导问题3：简述自动泊车辅助系统的组成和工作原理。（1）自动泊车辅助系统的组成。自动泊车辅助系统主要由信息采集单元、电子控制单元、执行单元等组成。①信息采集单元通过视觉传感器或雷达，对路面环境和汽车位置进行监测，采集图像数据及周围物体距车身的距离数据，并传输给电子控制单元。②电子控制单元用于分析处理信息采集单元传输的数据，得到汽车的当前位置、目标位置及周围环境参数等，再以此制订自动泊车策略，并向执行单元发送相应的控制信号。③执行单元根据控制信号，精确控制转向盘的转角、节气门的开度及制动力矩的大小，完成泊车操作。（2）自动泊车辅助系统的工作原理。自动泊车辅助系统的工作过程可分为激活系统、车位检测、路径规划、路径跟踪4个阶段。①激活系统：汽车进入停车区域并开始缓慢行驶，驾驶员可人工启动自动泊车辅助系统，或者汽车根据车速等信息自行启动自动泊车辅助系统。②车位检测：通过测距传感器、视觉传感器等获取环境信息，确定目标车位。③路径规划：根据汽车的自身信息和获取的环境信息，规划一条安全的