智能网联汽车传感器技术 课件 智能网联汽车传感器的应用

2023智能网联汽车传感器的应用烟台汽车工程职业学院贾燕红

随着汽车智能技术的不断更新，目前我国智能网联汽车已经从小范围到测试验证转入技术快速发展，生态加速构建的新阶段。下一步我国将统筹推进智能网联汽车高质量发展。

智能网联汽车环境感知传感器主要有激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器和摄像头、惯性导航系统等。其在智能网联汽车上的配置与自动驾驶的级别有关，自动驾驶的级别越高，配置的传感器越多。

车载的超声波传感器一般安装在汽车的保险杠上。一种安装在汽车前后保险杠上，如图2-3所示，用于测量汽车前后障碍物，这种雷达业内称为UPA；第二种是安装在汽车侧面，用于测量侧方障碍物距离的超声波雷达，业内称为APA。超声波雷达传感器的应用超声波雷达传感器的应用1.停车系统停车系统是利用超声波传感器检测与障碍物之间的距离，辨认障碍物并通过光或声的形式报警，帮助汽车停车入位，如图1-6所示。超声波雷达可监控汽车前面或后面10m范围以内的情况。图1-6倒车雷达超声波雷达传感器的应用2.自动停车中的停车库位检测

自动停车功能需要经历两个阶段：①识别库位；②倒车入库。当汽车缓缓驶过库位时，汽车右前方的APA超声波雷达返回探测距离与时间的关系。通过检测空位长度，判断当前空间可否入库，右后方的APA超声波雷达用以做库位的二次验证，停车库位检测毫米波雷达的应用1.自适应巡航（ACC）

自适应巡航（AdaptiveCruiseControl，ACC）如下图所示，是一种可以依据设定的车速或者距离跟随前方车辆行驶，或根据前车速度主动控制本车行驶速度，最终将车辆与前车保持在安全距离的驾驶辅助功能，该功能最大的优点是可以有效的解放驾驶者的双脚，提高驾驶的舒适性。毫米波雷达的应用2.自动紧急制动（AEB）

自动紧急制动（AutonomousEmergencyBraking，AEB）如下图所示，是一种汽车主动安全辅助功能。AEB系统利用毫米波雷达测出与前车或者障碍物的距离，然后利用数据分析模块将测出的距离与警报距离、安全距离进行比较，小于警报距离时就进行警报提示，而小于安全距离时即使在驾驶员没有来得及踩制动踏板的情况下，AEB系统也会自动启动，使汽车自动制动，从而确保驾驶安全。前方防撞预警（ForwardCollisionWarning，FCW），通过毫米波雷达和前置摄像头不断监测前方的车辆，判断本车与前车之间的距离、方位及相对速度，探测到前方潜在的碰撞危险，当驾驶员没有采取制动措施时，仪表会显示报警信息并伴随声音报警，警告驾驶员务必采取应对措施。当判断到事故即将发生时，系统会让刹车自动介入工作，从而避免事故发生或降低事故可能造成的风险。毫米波雷达的应用3.前方防撞预警功能（FCW）变道辅助（lanechangeassist，LCA）如下图所示，是通过毫米波雷达、摄像头等传感器，对车辆相邻两侧车道及后方进行探测，获取车辆侧方及后方物体的运动信息，并结合当前车辆的状态进行判断，最终以声、光等方式提醒驾驶员，让驾驶员掌握最佳变道时机，防止变道引发的交通事故，同时对后方碰撞也有比较好的预防作用。毫米波雷达的应用4.变道辅助（LCA）变道辅助系统包括“盲点检测（BSD）”

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“变道预警（LCA）”、“后碰预警（RCW）”三个功能。可以有效地防止变道、转弯、后方追尾等交通事故的发生，极大提升汽车变道操作的安全性能。激光雷达在汽车上主要应用：1.高精度电子地图和定位，利用多线束激光雷达的点云信息与车载组合惯导采集的信息进行高精度电子地图制作。无人驾驶汽车利用激光点云信息与高精度电子地图匹配，以此实现高精度定位。2.障碍物识别，利用高精度电于地图限定感兴趣区域（ROI）后，根据障碍物特征和识别算法，进行杂物检测与识别。划（避障、换道、超车等）的判断依据。激光雷达的应用高精度电子地图障碍物检测与识别3.可通行空间检测，利用高精度电子地图限定ROI后，可以对ROI内部（比如可行驶道路和交叉路口）点云的高度及连续性信息判断，进行可通行判断。4.障碍物估计预测，根据激光雷达的感知数据与障碍物所在车道的拓扑关系（道路连接关系）进行杂物的估计预测。激光雷达的应用可行空间检测精准定位和路径跟踪视觉传感器的具体应用：（1）车道线识别车道线是视觉传感器能够感知的最基本的信息，拥有车道线识别功能，即可实现高速公路的车道保持功能。摄像头的应用（2）障碍物检测障碍物种类很多，如：汽车、行人、自行车、动物等，有了障碍物信息，无人驾驶汽车即可完成车道内的跟车行驶。（3）交通标志和地面标志识别（如右图所示）交通标志和地面标志可作为道路特征与高精度地图做匹配后辅助定位，也可以基于这些感知结果进行地图的更新。（4）交通信号灯识别交通信号灯状态的感知能力对于城区行驶的无人驾驶汽车十分重要。（5）可通行空间检测可通行空间表示无人驾驶汽车可以正常行驶的区域。摄像头的应用

惯性导航系统基于惯性传感器的定位方法，利用陀螺仪和加速度传感器，去测量车辆的角加速度和线加速度，并将测量数据整合起来，计算出车辆相对于初始姿态的当前姿态信息。惯性定位方法