智能网联汽车技术 课件 项目一 车联网与汽车智能化技术概述

智能网联汽车技术与应用项目一车联网与汽车智能化技术概述讲师：时间：智能网联技术概述01CONTENTS

目录智能网联汽车关键技术概述02智能网联技术发展历史及未来趋势03Part车联网与汽车智能化技术概述01智能网联汽车定义：搭载车载传感器、控制器等装置，融合通信技术，实现车与X智能信息交换的新一代汽车。技术组成：包含复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，旨在实现"安全、高效、舒适、节能"的行驶。智能网联汽车技术定义车联网概念：车辆物联网，通过信息通信技术实现车与车、人、路、服务平台的网络连接。车联网组成：车载网络、车载自组组织网络、车载移动互联网络，实现全方位网络链接。车联网技术网联化：车辆采用新一代移动通信技术，实现车辆信息交互，增强智能化程度和自动驾驶能力。智能化：车辆配备多种传感器，实现对周围环境的自主感知和控制。智能化与网联化智能化分级：智能汽车是在汽车上增加雷达和摄像头等先进传感器、控制器、执行器等装置，通过车载环境感知系统和信息终端实现与车、路、人等的信息交换，使车辆具备智能环境感知能力，能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态，并使车辆按照人的意愿到达目的地，最终实现替代人来操作的目的。我国在智能化的定义分五个层次，分别驾驶辅助（DA）、部分自动驾驶（PA）、有条件自动驾驶（CA）、高度自动驾驶（HA）、完全自动驾驶（FA），其等级定义、失效应对、典型工况具体如下表。智能网联汽车分级网联化程度的分级：网联化以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，按照约定的通信协议和数据交互标准，在V2X（X：车、路、行人及互联网等）之间，进行无线通讯和信息交换的大系统网络。我国把网联化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三个阶段，具体等级定义、典型信息、传输需求如下表所示。智能网联汽车分级全球广泛采用的是由SAEInternational（美国工程师学会）制定的划分方法，按照分级标准，自动驾驶从L0－L5总共被分为6个级别，L0代表没有自动驾驶的传统人类驾驶，L1～L5则随自动驾驶的成熟程度进行了逐级划分。SAE对汽车智能网联技术的分级LEVEL0(L0):NoAutomation(无自动化)。SAE定义为由人类驾驶者全权操作，在行驶过程中可得到警告和保护系统的辅助。L0仅能提供警告和瞬时辅助功能。相关功能包括：前车碰撞预警（FCW）、车道偏离预警（LDW）、交通标志识别系统（TSR）、倒车提醒、盲点探测系统（BSD）等。LEVEL1(L1):辅助控制。能够帮助驾驶员完成某些驾驶任务，且只能帮助完成一项驾驶操作。相比较L0无自动化，驾驶员可以稍微轻松些，但需要监控驾驶环境并准备随时接管。代表性技术应用有：车道保持系统，定速巡航系统。LEVEL2(L2):辅助驾驶。可以同时自动进行加减速和转向的操作，常见功能有自适应巡航功能和车道保持辅助系统。LEVEL3(L3):协同驾驶。车辆在特定环境中可以实现自动加减速和转向，无需驾驶者操作。驾驶员可以不监控周边环境，但要随时准备接管车辆，应对自动驾驶处理不了的路况。LEVEL4(L4):自动驾驶，实现全程不需要驾驶员，但是会有限制条件，例如车辆车速不能超过一定值。实现L4级别自动驾驶后已经可以不需要安装刹车和油门踏板了。LEVEL5(L5):无人驾驶，意味着车辆已经完全替代驾驶员，什么天气、地理因素都不用操心。以后的汽车将成由座驾转变为座舱，任何条件都可以实现智能电脑控制车辆。SAE对汽车智能网联技术的分级车路协同系统：采用无线通信技术，实现车车、车路动态实时信息交互，形成安全、高效和环保的道路交通系统。车路协同技术自主驾驶辅助：以车辆环境传感器系统为依托，辅助驾驶操作系统有两种类型：预警系统和控制系统。网联驾驶辅助，是一种依靠信息和通信技术来感知车辆周围环境并预测周围车辆未来运动来帮助驾驶员驾驶的系统。人机共驾，是指驾驶员与智能系统同时共享对车辆的控制，并于人机结合完成驾驶任务。与普通驾驶系统相比，驾驶车辆的任务将由自然驾驶人与自动驾驶系统共同承担。高度自动驾驶，驾驶员不需要参与车辆的操作，车辆将在所有条件下自动完成自动驾驶。高自动驾驶阶段，遇到无法控制的驾驶条件时，车辆将提示驾驶员接管。如果驾驶员不接班，车辆将用保守的方式，如侧边停车，以确保安全。无人驾驶阶段，车辆没有驾驶员，需要处理所有驾驶条件并确保安全。智能交通系统：综合运用先进技术，加强车辆、道路、使用者之间的联系，形成保障安全、提高效率的运输系统。智能交通Part智能网联汽车关键技术概述0201智能网联汽车“三横两纵”技术架构：“三横”是指智能网联汽车主要涉及的车辆/设施、信息交互与基础支撑三大技术领域，它可再细分为第二层与第三层技术。“两纵”是指支撑智能汽车发展的车载平台与基础设施。01基础设施除了车载平台外，支撑智能驾驶发展的所有外部环境条件，如道路、交通、通信网络等。智能网联汽车需要车路协同、车路一体化，在智能网联汽车的推动下，道路等基础设施将逐渐向电子化、信息化、智能化方向发展。智能网联的横向技术可细分为三层体系，第一层为车辆关键技术、信息交互关键技术、基础支撑技术三部分，各部分再细分为第二层与第三层技术。0101根据技术路线，智能网联汽车关键技术主要包含环境感知技术、决策技术、控制执行技术、V2X通信技术、云平台和大数据技术、信息安全技术、高精度地图和高精度定位技术、标准与法规、试验评价等方面。技术概述：利用传感器获取道路、车辆位置和障碍物信息，为智能网联汽车提供决策依据。01技术应用：包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器等。02环境感知技术01汽车朝智能化方向飞速发展，智能汽车是集感知、决策和控制等功能于一体的自主交通工具。其中，感知系统代替人类驾驶人的视、听、触等功能，融合摄像机、雷达等传感器采集的海量交通环境数据，精确识别各类交通元素，为未来自动驾驶汽车决策系统提供支撑。01环境感知技术作为智能网联汽车的基础，同时也是智能驾驶的四大核心技术（环境感知、精确定位、路径规划和线控执行）之一，环境感知技术利用传感器获取道路、车辆位置和障碍物信息，并将这些信息传输给车载控制中心，为智能网联汽车提供决策依据，是智能驾驶汽车的“通天眼”，应用在智能网联汽车的各个角落。环境感知系统由信息采集单元、信息处理单元和信息传输单元组成。系统基于单一传感器、多传感器信息融合或车载自组织网络获取周围环境和车辆的实时信息，经信息处理单元根据一定算法识别处理后，通过信息传输单元实现车辆内部或车与车之间的信息共享。感知系统包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器、惯性系统、多传感器融合技术、多元信息交互系统等。决策过程：依据感知信息进行决策判断，确定工作模型，制定相应控制策略。技术实现：通过感知端及高精度地图，决策端进行认知理解，规划车辆行驶轨迹。智能决策技术决策规划通常指驾驶脑，它首先融合多传感信息，对周围可能存在障碍物的目标状态进行预测，然后根据驾驶需求进行行为决策，规划出两点间多条可选安全路径，并在这些路径中规划选取一条最优的路径作为车辆行驶轨迹。驾驶脑通过各种传感器收集车辆及车辆周边信息，形成驾驶态势CT图，与驾驶地图形成一次路径规划，通过驾驶态势CT图的变化再形成二次路径规划，再通过自动驾驶反馈进行紧急干预。智能决策技术控制执行系统：控制执行是整个自动驾驶系统的最后一环，是将环境感知，行为决策，路径规划的结论付诸实践的执行者。控制执行系统将来自决策系统的路径规划落实到汽车机构的动作上。控制过程的目标就是使车辆的位置、姿态、速度和加速度等重要参数，符合最新决策结果。技术组成：控制执行技术主要指线控底层技术，包括线控制动、线控转向、线控驱动、线控换挡、线控悬挂五大部分。控制执行技术01系统设计技术智能网联汽车的系统设计技术涉及多个方面，其中电子电气架构技术、人机交互技术和智能计算平台技术是至关重要的组成部分。

电子电气架构是车辆上的电子系统和电气系统的组织结构。它定义了各种传感器、控制单元、执行器和通信总线之间的连接和交互方式。智能网联汽车的电子电气架构通常采用多层次的设计，包括硬件层、中间件层和应用层，提供了灵活性和可扩展性，使车辆更容易适应新的功能和技术。电子电气架构多采用分布式控制，即将车辆功能分布到不同的控制单元上，以提高系统的可靠性和性能。例如，不同的子系统可能分别控制驾驶辅助、车辆网络和娱乐系统。智能网联汽车电子电气架构使用高带宽和可靠性的通信总线，如ControllerAreaNetwork(CAN)、Ethernet等，用于各个子系统之间的数据传输和通信，有助于实现实时数据共享和协同操作。此外，智能网联汽车大多实施硬件和软件层面的安全措施，遵守功能安全标准，如ISO26262，对电子电气架构的设计要求，以防范恶意攻击和非法访问。

人机交互技术采用可视化界面，设计直观的仪表盘、中控屏幕和头部显示器，向驾驶员传递关键信息。集成先进的语音识别技术，允许驾驶员和乘客使用语音指令来控制车辆功能，从而减少对物理控制的依赖。

智能计算平台技术涉及到车辆内部的计算和数据处理系统，以支持复杂的智能功能，如自动驾驶、智能感知和决策。智能网联汽车的专用通信与网络技术主要包括车载通信技术和车载网络技术。车载通信技术包括车辆间通信（V2V）和车辆与基础设施通信，通过无线通信技术实现车辆之间和车辆与道路设施之间的数据交换和信息共享。车载网络技术：包括车内网络和车辆对外网络。车内网络用于连接车载电子设备、传感器和控制单元，实现车内设备之间的互联互通。车辆对外网络则用于连接车辆与云端服务器、移动网络和其他外部网络，实现车辆与外部环境的通信。02技术应用：提升交通安全、降低交通事故率，支持自动驾驶、智能交通和车联网创新。01V2X概念：车辆与一切事物相连接的新一代信息通信技术。专用通信与网络技术0102云计算：通过网络将巨大的数据计算处理程序分解成小程序，通过多部服务器进行处理和分析。大数据：对海量数据进行分布式数据挖掘，训练自动驾驶系统。云计算和大数据技术云计算和大数据技术V2X车用无线通信技术（VehicletoEverything,V2X），是将车辆与一切事物相连接的新一代信息通信技术，其中V代表车辆，X代表任何与车交互信息的对象，当前X主要包含车、人、交通路侧基础设施和网络，V2X是未来智能交通运输系统的关键技术，它可以通过通讯获得实时路况、道路信息、行人信息等一系列交通信息，提高驾驶安全性、减少拥堵、提高交通效率、提供车载娱乐信息等。基于V2X技术不仅可以大幅提升交通安全、降低交通事故率，而且可以为自动驾驶、智能交通和车联网创新提供低成本、易实施的技术路线和基础平台。车路协同技术应用于智能网联汽车的人工智能技术主要包括自动驾驶技术、智能导航系统、语音识别和自然语言处理等，通过人工智能技术实现车辆的自主决策、智能导航和语音交互等功能。人工智能技术应用于智能网联汽车的人工智能技术主要包括自动驾驶技术、智能导航系统、语音识别和自然语言处理等，通过人工智能技术实现车辆的自主决策、智能导航和语音交互等功能。智能网联汽车安全技术包括信息安全技术、功能安全技术和预期安全技术。智能网联汽车信息安全体系主要包括：网络化、智能化的车载控制器(BCM、IMMO、PKE/RKE、TBOX、IVI、ADAS)、智能化的车载传感器(TPMS、CAMERA、LIDAR、RADAR)、输入口、接口层和代码行（OBD、CAN、Ethernet、无线、手机、云）、多云端控制权、无人驾驶操控权（远程手机控制）、小集成化、成熟度高的车载通信（蜂窝、WIFI、蓝牙、NFC、RFID）。汽车的通信和娱乐系统是最容易被黑客通过入侵手机网络、WiFi、蓝牙等通道，找到车载App漏洞进行攻击，就能获取用户在这些App上的隐私数据、历史记录，实现监听或促发导航偏离。另外传感器也是黑客入侵可能的途径。像GPS、摄像头、激光雷达、毫米波雷达、IMU等常见传感器装置，都可以被黑客干扰进而影响自动驾驶的判断机制和行驶轨道。比如攻击激光雷达让其辨别不了即时性不良数据，或者是试着干扰他们长期积累的聚合数据等等信息安全技术定位技术是自动驾驶汽车研究领域中的核心问题之一,也是感知-规划-控制三层体系中最基础的环节之一。稳定高频的高精度定位是自动驾驶汽车安全行驶的保证。公共道路场景下的自动驾驶要求定位误差控制在厘米级,为了实现厘米级的定位,主流的定位方法分为两类:以全球卫星导航系统(GlobalNavigationSatelliteSystem,GNSS)为基础的定位技术和以高精度地图为基础的定位技术。括大量的驾驶辅助信息，最重要的信息是道路网的精确三维表征。定位，感知及规划都依赖高精度地图，高精度地图可以帮助车辆找到合适的行车空间，帮助规划器确定不同的路线选择，并帮助预测软件预测道路上其他车辆在将来的位置，在有限速或障碍物的路段，高精度地图可以使车辆提前查看，提前加速或者变道。高精度地图包括道路定义、交叉路口、交通信号、车道规则以及用于汽车导航的其他元素。高精度地图的构建包括五个步骤：数据采集、数据处理、对象检测、手动验证、地图发布。高精度地图和高精度定位技术高精度地图和高精度定位技术高精度地图与传统地图的区别智能网联汽车的测试评价技术是指对车辆系统和相关技术进行系统性的测试和评估，以确保其在各种条件下能够安全、可靠地运行，主要包括对功能安全、信息安全、性能、可靠性、人机界面等方面的评价。功能安全测试包括对车辆电子系统的各个组件和功能进行测试，以验证其在正常操作和故障情况下的行为，通常涉及使用模拟器、硬件在环（Hardware-in-the-Loop，HiL）测试平台和实际车辆测试。信息安全测试关注车辆系统的网络和通信安全，其重点包括网络防护、加密通信、身份验证、访问控制等，以确保车辆系统对于潜在的网络攻击是安全的。性能测试确保车辆系统在各种工况下都能够实现良好的性能，包括响应时间、处理能力、通信延迟等方面。性能测试还包括在高负载和恶劣天气条件下的测试。可靠性和耐久性测试是对车辆系统进行长时间运行测试，包括模拟各种道路和气候条件下的测试，以评估其在不同环境和使用情境下的可靠性，以确保车辆系统的稳定性。人机界面测试针对车辆的用户界面进行测试，确保它对驾驶员和乘客是直观、易用且不会导致分心，其中包括对语音识别、手势控制等交互技术的测试。软件质量和安全漏洞测试是对车辆系统的软件进行静态和动态分析，以检测和修复潜在的安全漏洞和代码缺陷。用户体验测试用来评估车辆系统对用户的整体体验，包括界面设计、交互方式、声音和图形等方面。测试评价技术的综合运用可以确保智能网联汽车在面临各种挑战时都能够提供高水平的安全性、可靠性和用户体验。测试是智能网联汽车研发过程中的关键环节，也是车辆上路之前的必要步骤，以保障车辆在实际使用中的安全性和性能。测试评价技术智能网联汽车涉及到多个方面的技术和安全性考虑，需要一系列的标准和法规来指导其研发、生产和使用。这些标准和法规确保车辆在智能化和联网化的过程中能够满足高度的安全性、可靠性和法规遵从性。智能网联汽车涉及到的标准主要有ISO26262、ISO/SAE21434、ISO20078、UNECER79、IEEE1609等。ISO26262是一项关于车辆功能安全的国际标准，用于定义汽车电子和电气系统的功能安全要求，包括整个车辆开发生命周期中的各个阶段，以确保车辆在正常操作和故障条件下都能提供高度的安全性。ISO/SAE21434是一项关注智能汽车的网络和信息安全的国际标准，提供了用于评估和管理汽车网络的安全性，包括防范入侵、数据保护、软件更新等方面的一个框架。ISO20078是一项道路车辆通信互联的国际标准，该标准涵盖了车辆之间和车辆与基础设施之间的通信协议，确保车辆之间的互联性和信息交流的标准化。UNECER79是由联合国经济委员会颁布的规范，涵盖了自动驾驶车辆的标准，包括对驾驶员监控、人机界面、车辆控制等方面的要求。IEEE1609是一系列涵盖了车辆间通信和车辆基础设施之间通信的标准，确保了智能车辆之间的信息交换的一致性和安全性。智能网联汽车涉及到的法规主要包括UN-R79（国际）、GB/T33598（中国）、NHTSA（美国）、EU-ITS指令（欧洲）等。UN-R79是一项联合国关于自动驾驶车辆的国际法规，定义了自动驾驶汽车的分类、测试程序和安全要求，各国可以根据自身需求采纳并适用。GB/T33598是中国国家标准化管理委员会发布的标准，用于规范自动驾驶汽车领域的术语和定义。NHTSA自动驾驶汽车指南（美国）是美国国家公路交通安全管理局发布的关于自动驾驶汽车的指南，指导制造商和相关方在测试和部署自动驾驶技术时应遵循的最佳实践。EU-ITS指令（欧洲）是欧洲联盟发布的关于智能运输系统的指令，其中包括智能车辆和车辆间通信的相关要求。以上标准和法规是智能网联汽车领域中的一部分，具体的要求和适用范围可能因国家和地区而异。制造商和研发人员通常需要遵循这些标准和法规，以确保他们的产品在国际市场上的合规性和可接受性。智能网联汽车标准与法规Part智能网联技术发展历史及未来趋势03历史发展：汽车技术经历了机械时代、电子时代、软件时代、新商业模式时代。互联网科技的渗透催生汽车互联智能革命，未来的汽车将为人类提供更便捷的交通。从德国工业4.0，到美国制造创新网络计划，再到日本工业机器人的聚焦，各国都在加紧部署，抢占未来战略制高点。以互联网、大数据和机器智能等技术为代表的新一轮科技革命方兴未艾。在此背景下，我国提出《中国制造2025》，将汽车智能技术视为未来十年国家智能制造发展的重要领域之一。从未来发展路线看，汽车产业的发展必须解决能源、污染、安全和拥堵四大汽车公害，节能化、信息化与智能化汽车是未来汽车发展的最终目标。2017年智能汽车技术已经进入自动驾驶的初级阶段，2020年进入部分自动驾驶，2030实现全自动驾驶，发展步伐非常之快。汽车技术发展背景01”技术演进历程：从DARPA挑战