《汽车电器与电子控制技术》课件 14.智能网联汽车电子控制技术

第14章智能网联汽车电子控制技术汽车电器与电子控制技术知识要点掌握程度相关知识智能网联汽车概述掌握智能网联汽车的概念、组成

了解智能网联汽车的分级智能网联汽车的概念智能网联汽车的组成智能网联汽车关键控制技术熟悉环境感知技术和路径规划技术了解定位导航技术、运动控制技术和智能网联汽车通信技术环境感知技术车辆定位导航技术车辆路径规划车辆运动控制技术智能网联汽车通信技术自动驾驶辅助系统(ADAS)熟悉车道保持辅助系统和自适应巡航控制系统

了解主动避障控制和自动泊车系统车道保持辅助系统主动避障控制系统自适应巡航控制系统自动泊车系统【本章教学要点】14.1智能网联汽车概述14.2智能网联汽车关键控制技术14.3高级驾驶辅助系统(ADAS)14.1.1智能网联汽车的概念14.1.2智能网联汽车的组成14.1智能网联汽车概述14.1.1智能网联汽车的概念14.1智能网联汽车概述

智能网联汽车(IntelligentandConnectedVehicle,ICV)是指搭载了先进的感知、决策与控制、执行装置，融合先进的通信技术，实现车与车、路、人、云等智能信息交换、共享的新一代汽车。

智能网联汽车具备复杂环境感知、智能定位、智能决策、协同控制等功能，可通过不同程度的自动驾驶/辅助驾驶，实现汽车的安全、高效、舒适、节能行驶，并最终实现无人驾驶。智能网联汽车技术.mp414.1.1智能网联汽车的概念14.1智能网联汽车概述14.1.1智能网联汽车的概念14.1智能网联汽车概述

智能汽车是结合了传感器、信息处理、计算机、自动控制和人工智能等技术的机电一体化车辆系统。

网联汽车则突出了信息共享能力，能通过配备的信号收发装置，利用无线局域网实现包括车-车通信(Vehicle-to-Vehicle，V2V)，车-交通设施通信(Vehicle-to-Infrastructure，V2I)在内的车-人/车/路/后台(Vehicle-to-X，V2X)信息共享。

智能网联汽车则是智能汽车与网联汽车的交集，同时具备了智能汽车与网联汽车功能，已被业内公认为汽车未来的发展趋势。7款智能网联汽车在重庆试跑.mp414.1.1智能网联汽车的概念14.1智能网联汽车概述自动驾驶的五级智能化概念如下：(1)第一层(Level1)为特定情况驾驶辅助(2)第二层(Level2)为部分模块自动化(3)第三层(Level3)为特定条件下的自动化(或称有条件自动驾驶)(4)第四层(Level4)为高度自动驾驶(5)第五层(Level5)为完全自动驾驶(即无人驾驶)14.1.1智能网联汽车的概念14.1.2智能网联汽车的组成14.1智能网联汽车概述14.1.2智能网联汽车的组成14.1智能网联汽车概述智能网联汽车的关键技术包括感知、决策与规划、控制执行、信息通信等几个方面。

1.感知层

自动驾驶汽车通常配备摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多模态传感器，V2X通信技术和车路协同技术提高了自动驾驶感知信息的维度，针对在复杂随机动态环境下的感知能力有限、抗未知因素干扰能力弱等问题，需要进行不同来源传感器感知数据的深度融合。14.1.2智能网联汽车的组成14.1智能网联汽车概述

2.决策规划层依据感知层以及云平台获取的信息来进行车辆的驾驶决策和行驶路径规划等，进而实现车辆的自动驾驶或者向驾驶员发出辅助驾驶的决策信息。

对于具有先进驾驶辅助技术的汽车，或在有条件的自动驾驶阶段，驾驶决策信息主要起到预测、警告、推荐作用；或在自动驾驶模式下，为车辆提供参考行驶路径，此时驾驶员仍掌握车辆行驶主动权，可随时接管车辆操纵。14.1.2智能网联汽车的组成14.1智能网联汽车概述

3.控制执行层接收上层动作决策和规划模块输出的车辆行驶轨迹，结合车身属性和外界物理因素进行一系列动力学计算，其中包括参考路径的跟踪，基本的速度和方向控制，以及车辆的稳定性控制，最终转换成对车辆油门、刹车的控制，以及方向盘信号。车辆底盘的线控技术是自动驾驶控制执行的关键技术，是目前自动驾驶执行系统的主流发展方向。14.1.2智能网联汽车的组成14.1智能网联汽车概述

4.网络通信层包括车载控制器局域网CAN以及车辆与外界的车-车、车路通信V2X。车用无线通信技术V2X是将车辆V与一切与车辆交互信息的对象X相联，X包括车、人、路侧基础设施、云端等网络节点。其中车与车之间的通信称为V2V、车与路侧基础设施之间的通信称为V2I。14.1智能网联汽车概述14.2智能网联汽车关键控制技术14.3高级驾驶辅助系统(ADAS)14.2.1环境感知技术14.2.2车辆定位导航技术14.2.3车辆路径规划14.2.4车辆运动控制技术14.2.5智能网联汽车通信技术14.2智能网联汽车关键控制技术14.2.1环境感知技术14.2智能网联汽车关键控制技术

环境感知技术是利用摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器，以及V2I和V2X通信系统获取周围环境信息，包括提取路况信息、检测障碍物和其它交通参与者等目标，并通过多种算法处理和分析原始输入数据，为智能网联汽车提供决策与控制的依据。环境感知作为自动驾驶的第一个环节，主要对象包括路面、静态物体和动态物体等，涉及道路边界检测、障碍物检测、车辆检测、行人检测等技术。环境感知系统概述.mp414.2.1环境感知技术14.2智能网联汽车关键控制技术

1.传感器技术

(1)摄像头相比其它传感器，摄像头更接近人类视觉，所获取的图像包含颜色和纹理信息等，具有更为丰富的语义特征。

通过数字图像处理技术和计算机视觉的相关算法对图像或视频进行分析，可以实现分类、分割、检测、跟踪，提取交通信号标志、车道线、行人、车辆、障碍物的位置、尺寸、速度和方向等信息。环境感知系统-传感器.mp414.2.1环境感知技术14.2智能网联汽车关键控制技术

1.传感器技术

(2)激光雷达激光雷达(LiDAR)通过向目标发射探测信号，然后将接受到的从目标反射回来的信号进行比较和适当处理，就可获得目标的距离、方位、高度、速度、姿态，甚至形状等参数信息，从而实现对障碍物、运动物体等目标进行探测、跟踪和识别。14.2.1环境感知技术14.2智能网联汽车关键控制技术

1.传感器技术

(3)毫米波雷达毫米波雷达工作在毫米波段，通过发射无线电信号并接受反射信号来测定与物体间的距离。兼有微波雷达和光电雷达的一些优点，具有较强的穿透性，因此测距精度受天气因素和环境影响较小，具有很高的测量精度。14.2.1环境感知技术14.2智能网联汽车关键控制技术

2.障碍物检测技术障碍物检测作为智能网联汽车环境感知模块的重要组成部分，决定着汽车行驶的安全性。

目前，障碍物检测技术主要分为基于图像的障碍物检测、基于激光雷达的障碍物检测和基于多传感器融合的障碍物检测方法。14.2.1环境感知技术14.2智能网联汽车关键控制技术

2.障碍物检测技术

(1)基于图像的障碍物检测基于图像的障碍物检测方法主要分为以YOLO系列和SSD为代表的一阶段算法，以及以RCNN(Region-CNN)系列为代表的二阶段算法。14.2.1环境感知技术14.2智能网联汽车关键控制技术

2.障碍物检测技术

(2)基于激光雷达的障碍物检测基于激光雷达的障碍物检测方法主要有基于几何特征和网格的检测方法，以及VoxelNet检测方法。

(3)基于多传感器融合的障碍物检测不同的传感器功能原理各异，具有很强的优势互补性。14.2.1环境感知技术14.2智能网联汽车关键控制技术

3.车道线检测基于模型的方法是建立车道线几何模型，对模型参数进行估计与确定，最终与车道线进行拟合。基于特征方法是通过车道线的一些特征判别车道线，如通过颜色、形状、纹理、方向等特征来检测车道线。基于深度学习检测方法中较常用的是卷积神经网络方法。14.2.1环境感知技术14.2智能网联汽车关键控制技术

4.交通信号灯检测交通信号灯检测是智能驾驶中的一个关键问题，是保障智能汽车行车安全的基础。现在目标检测大多用深度学习方法，如FasterRCNN、YOLO和SSD，但是这些方法在小目标检测上效果都不理想。

目前针对小目标检测算法的改进，主要从提取特征网络入手，有特征金字塔、逐层预测、空洞卷积等。14.2.1环境感知技术14.2.2车辆定位导航技术14.2.3车辆路径规划14.2.4车辆运动控制技术14.2.5智能网联汽车通信技术14.2智能网联汽车关键控制技术14.2.2车辆定位导航技术14.2智能网联汽车关键控制技术

车辆定位导航技术是智能网联汽车的关键技术之一，其首要的功能是提供车辆的位置、速度和航向等信息，而精确、可靠的定位信息是实现智能网联汽车导航功能的前提与基础。

常用的车辆定位技术有卫星导航定位技术(GNSS)、惯性导航技术(INS)、及地图匹配技术等。14.2.1环境感知技术14.2.2车辆定位导航技术14.2.3车辆路径规划14.2.4车辆运动控制技术14.2.5智能网联汽车通信技术14.2智能网联汽车关键控制技术14.2.3车辆路径规划14.2智能网联汽车关键控制技术

路径规划是汽车完成驾驶决策及进一步运动的基础，是整个智能网联汽车系统框架中必不可少且至关重要的部分。路径规划就是根据给定的环境模型，在一定的约束条件下，规划出一条连接汽车当前位置和目标位置的无碰撞路径。从功能上可分为全局路径规划和局部路径规划。目前智能网联汽车在求解路径规划问题上有许多成熟的算法，包括Dijkstra算法、Floyd算法、启发式搜索算法等。全局路径规划局部路径规划14.2.1环境感知技术14.2.2车辆定位导航技术14.2.3车辆路径规划14.2.4车辆运动控制技术14.2.5智能网联汽车通信技术14.2智能网联汽车关键控制技术14.2.4车辆运动控制技术14.2智能网联汽车关键控制技术运动控制指车辆根据当前周围环境和车体位置、姿态、车速等信息按照一定逻辑做出决策，并分别向油门、制动及转向等执行系统发出控制指令。

运动控制是车辆实现自动驾驶的关键环节，研究内容主要分为横向控制和纵向控制。14.2.4车辆运动控制技术14.2智能网联汽车关键控制技术

横向控制主要研究智能网联汽车的路径跟踪能力，并保证车辆在沿着规划路径行驶时的行驶安全性、平稳性和乘坐舒适性；

纵向控制主要研究智能网联汽车的速度跟踪能力，控制汽车按照既定的速度巡航或者跟踪前方动态目标。14.2.1环境感知技术14.2.2车辆定位导航技术14.2.3车辆路径规划14.2.4车辆运动控制技术14.2.5智能网联汽车通信技术14.2智能网联汽车关键控制技术14.2.5智能网联汽车通信技术14.2智能网联汽车关键控制技术

1.车内通信技术LIN、CAN、FlexRay总线、车载以太网。14.2.5智能网联汽车通信技术14.2智能网联汽车关键控制技术

2.V2X技术

车用无线通信技术(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，主要包含车、交通路侧基础设施、人和网络。

信息模式包括：V2V、V2I、V2P、V2N。V2X技术.mp4智能网联汽车通信技术.mp4华为LTE-V通信终端车载OBU路侧RSU华为5G车联网架构示意图多车列队协同控制14.1智能网联汽车概述14.2智能网联汽车关键控制技术14.3高级驾驶辅助系统(ADAS)14.3.1车道保持辅助系统14.3.2主动避障控制系统14.3.3自适应巡航控制系统14.3.4自动泊车系统14.3高级驾驶辅助系统(ADAS)高级驾驶辅助系统ADAS.mp414.3.1车道保持辅助系统14.3高级驾驶辅助系统(ADAS)

1.车道保持辅助系统概念

车道保持辅助系统(LaneKeepingAssistSystem，LKAS)是一种能够主动检测汽车行驶时的横向偏移，并对转向和制动系统进行协调控制的系统。

该系统是在车道偏离预警系统的基础上发展起来的，能够实现对车道偏离现象的主动纠正，使汽车保持在预定的轨道上行驶，从而减轻驾驶员的负担，减少交通事故的发生，如图14-10所示。车道保持辅助系统.mp4车道偏离预警系统.mp414.3.1车道保持辅助系统14.3高级驾驶辅助系统(ADAS)

2.车道保持辅助系统组成车道保持辅助系统主要由信息采集单元、电子控制单元和执行单元等组成，如图14-11所示。14.3.1车道保持辅助系统14.3高级驾驶辅助系统(ADAS)

3.车道保持辅助系统工作原理车道保持辅助系统可以在行车的全程或速度达到某一阈值后开启，并可以手动关闭，实时保持汽车的行驶轨迹。

当系统正常工作时，信息采集单元通过车载传感器采集车速信号、转向盘转角信号、汽车行驶方向和车道线等信息，电子控制单元对信息进行处理，比较车道线和汽车的行驶方向，判断汽车是否偏离行驶车道。14.3.1车道保持辅助系统14.3高级驾驶辅助系统(ADAS)

4.车道保持辅助系统实现方法

(1)车道保持辅助系统控制技术分类目前常用的车道保持控制技术根据驱动和转向方式的不同可以分为主动转向技术、差动制动技术和主动转矩分配技术。(2)车道保持辅助控制系统算法当前应用较为广泛的车道保持控制算法主要有基于T-S模糊模型的H∞控制算法、多约束模型预测控制算法等。14.3.1车道保持辅助系统14.3.2主动避障控制系统14.3.3自适应巡航控制系统14.3.4自动泊车系统14.3高级驾驶辅助系统(ADAS)14.3.2主动避障控制系统14.3高级驾驶辅助系统(ADAS)

1.主动避障控制系统概念

主动避撞系统是智能交通和主动安全技术的一个重要方面，是一种旨在防止或降低碰撞严重程度的汽车安全系统，能辅助驾驶人在紧急状况下采取正确的避碰决策和控制策略，从而减少交通事故的发生，进而提高道路交通系统的安全性。14.3.2主动避障控制系统14.3高级驾驶辅助系统(ADAS)

2.主动避障控制系统组成汽车主动避障系统可由环境感知、危险态势评估、路径决策和控制执行等4层构成。14.3.2主动避障控制系统14.3高级驾驶辅助系统(ADAS)

3.主动避障控制系统工作原理当自动驾驶车辆检测到障碍物时，根据检测的障碍物位置和速度、加速度信息，选择最优的避障方法。车载规划系统考虑道路信息和交通规则，实时规划出一条无障碍轨迹以规避障碍物，产生诸如制动、转向、超车等局部行为，运动控制系统根据规划的路线轨迹，灵活控制车辆的速度和转向，实现避障这一安全行为。14.3.2主动避障控制系统14.3高级驾驶辅助系统(ADAS)

4.主动避障控制系统实现方法根据车辆避障方式的不同，自动驾驶车辆避障系统主要分为纵向避障系统和横向避障系统。

纵向避障系统主要针对低速行驶或者距离障碍物较远场景，通过对制动系统的控制，以控制车辆纵向运动，与障碍物保持安全距离并避免碰撞。当纵向避障无法完全避免与前方车辆或障碍物碰撞时，需要选择横向避障方案，通过控制车辆的主动转向，一般采取横向换道的方式避免与前向障碍物的碰撞。14.3.1车道保持辅助系统14.3.2主动避障控制系统14.3.3自适应巡航控制系统14.3.4自动泊车系统14.3高级驾驶辅助系统(ADAS)14.3.3自适应巡航控制系统14.3高级驾驶辅助系统(ADAS)

1.自适应巡航控制系统概念汽车自适应巡航控制(ACC)系统是指在汽车行驶过程中，通过安装在汽车前部的车距传感器持续扫描汽车前方道路，同时轮速传感器采集车速信号；当前汽车(以下简称主车)与前方车辆间距离小于或大于安全车距时，ACC控制单元通过与制动系统、发动机控制系统协调控制，改变制动力矩和发动机输出功率，对汽车行驶速度进行控制，以使主车与前方车辆始终保持安全车距行驶，避免追尾事故发生，同时提高通行效率。自适应巡航控制系统.mp414.3.3自适应巡航控制系统14.3高级驾驶辅助系统(ADAS)

2.自适应巡航控制系统组成

(1)燃油汽车自适应巡航控制(ACC)系统的组成

燃油汽车ACC系统主要由信息感知单元、电子控制单元(ECU)、执行单元和人机交互界面等组成，如图14-18所示。(2)电动汽车自适应巡航控制(ACC)系统的组成

电动汽车ACC系统也由信息感知单元、电子控制单元(ECU)、执行单元和人机交互界面等组成，如图14-19所示。14.3.3自适应巡航控制系统14.3高级驾驶辅助系统(ADAS)

3.自适应巡航控制系统工作原理14.3.3自适应巡航控制系统14.3高级驾驶辅助系统(ADAS)

4.自适应巡航控制系统工作模式汽车ACC系统工作模式主要有定速巡航、减速控制、跟随控制、加速控制、停车控制和启动控制等，如图14-22所示。

图中假设主车设定车速为100Km/h，目标车辆行驶速度为80Km/h。14.3.1车道保持辅助系统14.3.2主动避障控制系统14.3.3自适应巡航控制系统14.3.4自动泊车系统14.3高级驾驶辅助系统(ADAS)14.3.4自动泊车系统14.3高级驾驶辅助系统(ADAS)

1.自动泊车系统概念

自动泊车系统(AutomaticParkingSystem，APS)是指汽车可以不用人工干预，自动采集图像数据及周围物体距车身的距离数据，并传输给中央处理器；中央处理器根据数据分析出汽车的当前位置、目标位置以及周围的环境参数，依据上述车辆状态和环境参数得到自动泊车策略；车辆控制系统接受泊车策略后，依据指令对汽车的行驶如角度、方向及动力驱动等进行操控。14.3.4自动泊车系统14.3高级驾驶辅助系统(ADAS)

2.自动泊车系统组成14.3.4自动泊车系统14.3高级驾驶辅助系统(ADAS)

3.自动泊车控制系统工作原理自动泊车控制系统分为APA(AutoParkingAsist)自动泊车和RPA(RemoteParkingAsist)远程遥控泊车两种。

APA自动泊车需要驾驶员车内实时监控，保证泊车顺利完成，属于SAEL2级别自动驾驶。

RPA驾驶员只需站在车外操作，就可以保证泊车顺利完成，属于L2+级别自动驾驶。Audi'spilotedparkingtechnology.mp4本章小结智能网联汽车是指搭载了先进的感知、决策与控制、执行装置，融合先进的通信技术，实现车与车、路、人、云等智能信息交换、共享的新一代汽车。智能网联汽车的关键技术