项目一知识准备2：认识智能网联汽车环境感知技术（教师手册）

任务1.2认识智能网联汽车环境感知技术-教师手册智能网联汽车传感器应用技术EISA(Guangzhou)IntelligentTechnologyCo.,Ltd.1、一体化教学设计授课教师：授课班级：学时数：授课日期：一体化教学场所：教学目标能力目标知识目标素质目标1.具备识别不同类型传感器及其特点的能力；2.具备识别不同主流感知方案的能力。1.了解自动驾驶及环境感知技术；2.熟悉主流的环境感知方案；3.了解智能网联汽车传感器的发展趋势。1.培养独立思考和自主精神；2.培养精益求精的品质。教学重点1.智能网联汽车环境感知传感器；2.多传感器信息融合；3.主要环境感知技术；4.智能网联汽车传感器发展趋势。教学准备1.认识智能网联汽车环境感知技术课件；2.认识智能网联汽车环境感知技术学生手册；3.认识智能网联汽车环境感知技术学生工作页。教学活动1.通过多媒体课件中图片和课程讲解让学生们了解智能网联汽车环境感知传感器；2.通过多媒体课件中图片和课程讲解让学生们了解多传感器信息融合；3.通过多媒体课件中图片和课程讲解让学生们了解主要环境感知技术；4.通过多媒体课件中图片和课程讲解让学生们了解智能网联汽车传感器发展趋势。课后作业教学体会一体化教学实施教学流程教学内容教学方法教学手段学生活动时间分配（min）教学引入提问：大家都知道有哪些车企研发了自动驾驶产品吗？课前提问多媒体课件分组讨论2教学告知1.了解自动驾驶及环境感知技术；2.熟悉主流的环境感知方案；3.了解智能网联汽车传感器的发展趋势。4.掌握不同类型传感器及其特点；5.掌握不同主流感知方案。讲授多媒体课件示范教学课前预习3教学准备认识智能网联汽车环境感知技术课件。讲授多媒体课件讲解课前预习5教学实施1.了解自动驾驶及环境感知技术；2.熟悉主流的环境感知方案；3.了解智能网联汽车传感器的发展趋势。4.掌握不同类型传感器及其特点；5.掌握不同主流感知方案。讲授多媒体课件讲解课前预习分组讨论75教学总结智能网联汽车环境感知技术及主流的环境感知方案。提问启发引导多媒体课件讲解回答问题2.完成个别理论工作页5任务考核及答案一、判断题1.智能网联汽车的环境感知传感器是区别于传统汽车最主要的表观特征。（✔️）2.激光雷达在自动驾驶车辆中有着不可或缺的作用。（❌）3.毫米波雷达的探测距离不如激光雷达远，但是其抗天气干扰的能力强。（❌）4.通过车载视觉传感器获取的环境图像信息，系统可以进行道路、交通标志以及车辆和行人的识别。（✔️）5.单一的传感器难以满足复杂行驶路况信息的采集，因此多传感器信息融合是环境感知技术发展的必由之路。（✔️）6.多传感器信息融合的方式分为前融合和后融合。（✔️）7.环境感知技术是智能网联汽车的关键技术，它通过安装在车辆上的传感器对道路、行人、车辆、信号灯、交通标志等因素进行识别。（✔️）8.智能网联汽车传感器发展趋势是集成化、智能化、网联化。（❌）二、不定项选择题1.智能汽车环境感知使用的传感器主要包括（ABCD）。A.视觉传感器B.超声波雷达C.毫米波雷达D.激光雷达2.前融合有（A）个感知算法。A.1B.2C.5D.63.目前智能汽车主流的环境感知方案主要有（AD）。A.视觉主导方案B.毫米波雷达主导方案C.超声波雷达主导方案D.激光雷达主导方案4.激光雷达的缺点包括（AC）。A.成本较高B.点云数据处理速度慢C.抗天气干扰能力弱D.无法对周围环境进行大范围扫描5.车载视觉传感器按照构成形式可分为（ABC）。A.单目摄像头B.双目摄像头C.全景摄像头D.长焦摄像头6.超声波雷达可以发射和接受（AB）频率的声波。A.48kHzB.58kHzC.48MHzD.58MHz7.相较后融合，前融合的优势在于（ABC）。A.整个感知架构的复杂度降低B.感知系统的稳健性提高C.处理速度提高（系统延迟降低）D.无效和无用的信息能够被完全过滤8.环境感知技术是指通过车载传感器对（ABCD）等因素进行识别。A.道路B.行人C.交通标志D.信号灯三、问答题1.实现多传感器前融合的要求有哪些？答：（1）软件算法需求：各个传感器数据采集方式和周期相对独立，后融合向前融合转化需要实现数据空间和时间同步，控制时间误差需要在1微秒以内，100m外的物体距离精度要在3cm以内，这样需要主机厂在算法端给各个传感器提供时间校准和空间标定的功能。（2）芯片算力需求：整车所有传感器原始数据都汇集到中央计算平台进行处理，对于AI芯片的算力提出更高的要求。（3）数据通信需求：一是车载的传感器如毫米波雷达、摄像头、激光雷达等来自于不同硬件厂商，因为产品接口与商业协议等等问题，有些传感器无法获得原始数据；二是车内通信带宽需升级来支持多传感器数据的并发。多传感器前融合是长周期目标，目前还属于智能驾驶发展初期，传感器本身硬件升级还