作者：崔胜民、俞天一、王赵辉 编著
出版社：化学工业出版社
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智能网联汽车先进驾驶辅助系统关键技术试读：
前言
《中国制造2025》《汽车产业中长期发展规划》都明确提出以智能网联汽车为突破口，实现汽车产业转型升级。先进驾驶辅助系统是智能网联汽车的重要组成部分，要突破其关键技术，促进智能网联汽车快速发展。本书全面系统地介绍了智能网联汽车先进驾驶辅助系统的关键技术。全书共分九章，第一章介绍了智能网联汽车定义与分级、系统结构、标准体系、发展目标和重点以及先进驾驶辅助系统的定义、类型、配置；第二章介绍了智能网联汽车环境感知技术，包括环境感知定义、方法、组成以及超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达、视觉传感器、V2X技术；第三章介绍了智能网联汽车前向碰撞预警技术，包括前向碰撞预警系统定义、组成、工作原理以及障碍物距离信息获取与处理、前向碰撞预警算法、前向碰撞预警系统仿真、前向碰撞预警系统应用实例；第四章介绍了智能网联汽车车道偏离预警技术，包括车道偏离预警系统定义、组成、工作原理以及车道线信息获取与处理、车道偏离预警算法、基于单目视觉传感器的车道线识别、车道偏移预警系统仿真、车道偏离预警系统应用实例；第五章介绍了智能网联汽车盲区监测技术，包括盲区监测系统定义、功能、要求、组成、原理以及盲区信息的获取与处理、基于视觉传感器的盲区监测算法、基于毫米波雷达的盲区监测算法、盲区监测系统应用实例；第六章介绍了智能网联汽车车道保持辅助技术，包括车道保持辅助系统定义、组成、工作原理以及汽车横向动力学模型、车道保持控制算法、车道保持辅助系统仿真、车道保持辅助系统应用实例；第七章介绍了智能网联汽车自适应巡航控制技术（ACC），包括汽车ACC系统定义、组成、工作原理、作用、工作模式以及ACC系统动力学模型、安全车距模型、ACC系统控制算法、ACC系统仿真、ACC系统应用实例；第八章介绍了智能网联汽车自主换道技术，包括自主换道技术构成、自主换道实现、自主换道作用以及V2V技术、自主换道决策模型、自主换道控制仿真；第九章介绍了智能网联汽车交叉口通行协同控制技术，包括交叉口通行现状、交叉口通行效率提升解决方案、交叉口通行协同控制系统组成、交叉口通行协同控制技术原理以及交叉口通行协同控制方法、交叉口通行协同控制仿真。
在本书编写过程中，引用了一些网上资料和图片以及参考文献中的部分内容，特向其作者表示深切的谢意。
由于笔者学识有限，书中不足之处在所难免，恳盼读者给予指正。编著者第一章 绪论
随着全球汽车保有量的快速增长，能源短缺、环境污染、交通拥堵、事故频发等现象日益突出，成为汽车产业可持续健康发展的限制因素。《中国制造2025》将智能网联汽车列为重点发展方向之一；《汽车产业中长期发展规划》明确提出以智能网联汽车为突破口，实现汽车产业转型升级；《智能网联汽车技术发展路线图》明确提出我国智能网联汽车发展的目标。第一节 智能网联汽车定义与分级一、智能网联汽车定义
智能网联汽车（Intelligent Connected Vehicle，ICV）是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现V2X（X：车、路、行人及云端等）智能信息交换共享，具备复杂的环境感知、智能决策、协同控制和执行等功能，可实现安全、舒适、节能、高效行驶，并最终可替代驾驶员来操作的新一代汽车，如图1-1所示。图1-1 智能网联汽车
智能网联汽车可以从3个维度进行剖析，即“智能”“网联”“汽车”。“智能”是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置和车载系统模块，具备复杂环境感知、智能化决策和控制等功能；“网联”主要指信息互联共享能力，即通过通信与网络技术，实现车辆内部、车辆与车辆、车辆与基础设施、车辆与行人、车辆与云端的信息交互；“汽车”是智能终端载体的外观形态，可以是燃油汽车，也可以是新能源汽车，未来以新能源汽车为主。
智能网联汽车的主要判断依据为是否存在V2X通信功能，如果不存在，则不是真正意义上的智能网联汽车。
智能网联汽车可以提供更安全、更节能、更环保、更便捷的出行方式和综合解决方案，是国际公认的未来发展方向和关注焦点。
智能网联汽车、智能汽车、无人驾驶汽车与车联网、智能交通系统有密切相关性，但没有明显分界线，如图1-2所示，它们具有以下关系。图1-2 智能网联汽车相关概念关系
①智能网联汽车是智能交通系统中的智能汽车与车联网交集的产品。
②智能网联汽车是车联网的重要组成部分，智能网联汽车的技术进步和产业发展有利于支撑车联网的发展。
③车联网是智能网联汽车、智能汽车的最重要载体，只有充分利用互联技术才能保障智能网联汽车真正拥有充分的智能和互联。
④智能网联汽车的聚焦点是在车上，发展方向是自动驾驶，发展重点是提高汽车行驶安全性。
⑤车联网的聚焦点是建立一个比较大的交通体系，发展重点是给交通参与者提供信息服务，其终极目标是智能交通系统。
⑥智能汽车和智能网联汽车发展的终极目标是无人驾驶汽车。二、智能网联汽车分级
智能网联汽车分为智能化分级和网联化分级。1.智能网联汽车智能化分级
在智能化方面，美国汽车工程师学会（SAE）对自动驾驶的分级见表1-1。表1-1 SAE对自动驾驶的分级
我国以较权威的美国SAE分级定义为基础，并考虑我国道路交通情况的复杂性，加入了对应级别下智能系统能够适应的典型工况特征，智能网联汽车智能化分级划分5个等级，见表1-2。表1-2 智能网联汽车智能化等级
1级辅助驾驶包括自适应巡航控制、车道偏离预警、车道保持、自动刹车、辅助泊车等。
2级部分自动驾驶包括车道内自动驾驶、换道辅助、全自动泊车等。
3级有条件自动驾驶包括高速公路自动驾驶、城郊公路自动驾驶、协同式队列行驶、交叉口通行辅助等。
4级高度自动驾驶包括堵车辅助系统、高速公路自动驾驶系统和泊车引导系统等。
5级完全自动驾驶的实现将意味着自动驾驶汽车真正驶入人们的生活，也将使驾驶员从根本上得到解放。驾驶员可以在车上从事其他活动，如上网、办公、娱乐和休息等。
智能化等级越高，智能网联汽车自动化程度就越高。目前，已经量产的汽车产品的智能化水平基本停留在1级和2级水平，部分实验室阶段的产品只能达到3级和4级水平，基本没有产品达到5级水平。完全自动驾驶汽车还要受到政策、法律等相关条件的制约，真正量产还任重而道远。2.智能网联汽车网联化分级
在网联化层面，按照网联通信内容的不同，将智能网联汽车划分为3个等级，见表1-3。表1-3 智能网联汽车网联化等级
网联化等级越高，智能网联汽车网联化程度越高。目前，已经量产的汽车产品的网联化水平最高停留在1级水平，部分实验室阶段的产品只能达到2级，基本没有产品达到3级水平。
无论怎样分级，从驾驶员对车辆控制权来看，都可以分为驾驶员拥有车辆全部控制权、驾驶员拥有车辆部分控制权、驾驶员不拥有车辆控制权三种形式，如图1-3所示。其中驾驶员拥有车辆部分控制权时，根据车辆先进驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems，ADAS）的配备和技术成熟程度，决定驾驶员拥有车辆控制权的多少，ADAS装备越多，技术越成熟，驾驶员拥有车辆控制权越少，车辆自动驾驶程度越高。图1-3 驾驶员对车辆控制权的形式第二节 智能网联汽车结构
智能网联汽车可以从不同的角度分析其结构。一、智能网联汽车结构层次
智能网联汽车是以汽车为主体，利用环境感知技术实现多车辆有序安全行驶，通过无线通信网络等手段为用户提供多样化信息服务。智能网联汽车由环境感知层、智能决策层以及控制和执行层组成，如图1-4所示。图1-4 智能网联汽车结构层次（1）环境感知层 环境感知层的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、车辆和行人等）静、动态信息的提取和收集，并向智能决策层输送信息。（2）智能决策层 智能决策层的主要功能是接收环境感知层的信息并进行融合，对道路、车辆、行人、交通标志和交通信号等进行识别，决策分析和判断车辆驾驶模式及将要执行的操作，并向控制和执行层输送指令。（3）控制和执行层 控制和执行层的主要功能是按照智能决策层的指令，对车辆进行操作和协同控制，并为联网汽车提供道路交通信息、安全信息、娱乐信息、救援信息以及商务办公、网上消费等，保障汽车安全行驶和舒适驾驶。二、智能网联汽车逻辑结构
智能网联汽车逻辑结构有“信息感知”和“决策控制”两条主线，其发展的核心是由系统进行信息感知、决策预警和智能控制，逐渐替代驾驶员的驾驶任务，并最终完全自主执行全部驾驶任务，如图1-5所示。智能网联汽车通过智能化与网联化两条技术路径协同实现“信息感知”和“决策控制”功能。图1-5 智能网联汽车逻辑结构（1）信息感知 在信息感知方面，根据信息对驾驶行为的影响和相互关系分为“驾驶相关类信息”和“非驾驶相关类信息”。其中，“驾驶相关类信息”包括传感探测类和决策预警类；“非驾驶相关类信息”主要包括车载娱乐服务和车载互联网信息服务。传感探测类又可根据信息获取方式进一步细分为依靠车辆自身传感器直接探测所获取的信息（自身探测）和车辆通过车载通信装置从外部其他节点所接收的信息（信息交互）。“智能化+网联化”相融合可以使车辆在自身传感器直接探测的基础上，通过与外部节点的信息交互，实现更加全面的环境感知，从而更好地支持车辆进行决策和控制。（2）决策控制 在决策控制方面，根据车辆和驾驶员在车辆控制方面的作用及职责，区分为“辅助控制类”和“自动控制类”，分别对应不同等级的决策控制。其中，辅助控制类主要指车辆利用各类电子技术辅助驾驶员进行车辆控制，如横向控制和纵向控制及其组合，可分为驾驶辅助（DA）和部分自动驾驶（PA）；自动控制类则根据车辆自主控制以及替代驾驶员进行驾驶的场景和条件进一步细分为有条件自动驾驶（CA）、高度自动驾驶（HA）和完全自动驾驶（FA）。三、智能网联汽车技术结构
智能网联汽车涉及汽车、信息通信、交通等多领域技术，其技术结构较为复杂，可划分为“三横两纵”式技术结构，如图1-6所示。图1-6 智能网联汽车“三横两纵”技术结构“三横”是指智能网联汽车主要涉及的车辆、信息交互与基础支撑三大领域技术，它可再细分为第二层与第三层技术，见表1-4。表1-4 智能网联汽车“三横”技术体系“两纵”是指智能网联汽车涉及的车载平台和基础设施，其中基础设施是指除了车载平台外，支撑智能网联汽车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。四、智能网联汽车产品物理结构
智能网联汽车产品物理结构是把逻辑结构所涉及的各种“信息感知”与“决策控制”功能落实到物理载体上。车辆控制系统、车载终端、交通设施、外接设备等按照不同的用途，通过不同的网络通道、软件或平台对采集或接收到的信息进行传输、处理和执行，从而实现不同的功能或应用，如图1-7所示。图1-7 智能网联汽车产品物理结构（1）功能/应用层 功能/应用层根据产品形态、功能类型和应用场景，分为车载信息类、先进驾驶辅助类、自动驾驶类以及协同控制类等，涵盖与智能网联汽车相关各类产品所应具备的基本功能。（2）软件/平台层 软件/平台层主要涵盖大数据平台、操作系统和云计算平台等基础平台产品，以及资讯、娱乐、导航和诊断等应用软件产品，共同为智能网联汽车相关功能的实现提供平台级、系统级和应用级的服务。（3）网络/传输层 网络/传输层根据通信的不同应用范围，分为车内总线通信、车内局域通信、中短程通信和广域通信，是信息传递的“管道”。（4）设备/终端层 设备/终端层按照不同的功能或用途，分为车辆控制系统、车载终端、交通设施终端、外接终端等，各类设备和终端是车辆与外界进行信息交互的载体，同时也作为人机交互界面，成为连接“人”和“系统”的载体。（5）基础/通用层 基础/通用层涵盖电气/电磁环境以及行为协调规则。安装在智能网联汽车上的设备、终端或系统需要利用汽车电源，在满足汽车特有的电气、电磁环境要求下实现其功能；设备、终端或系统间的信息交互和行为协调也应在统一的规则下进行。
此外，产品物理结构中还包括功能安全和信息安全两个重要组成部分，两者作为智能网联汽车各类产品和应用需要普遍满足的基本条件，贯穿于整个产品的物理结构之中，是智能网联汽车各类产品和应用实现安全、稳定、有序运行的可靠保障。第三节 智能网联汽车标准体系一、智能网联汽车标准建设目标
根据智能网联汽车技术现状、产业应用需要及未来发展趋势，分阶段建立适应我国国情并与国际接轨的智能网联汽车标准体系。智能网联汽车标准建设目标如图1-8所示。图1-8 智能网联汽车标准建设目标
到2020年，初步建立能够支撑驾驶辅助及低级别自动驾驶的智能网联汽车标准体系。制定30项以上智能网联汽车重点标准，涵盖功能安全、信息安全、人机界面等通用技术以及信息感知与交互、决策预警、辅助控制等核心功能相关的技术要求和试验方法，促进智能化产品的全面普及与网联化技术的逐步应用。
到2025年，系统形成能够支撑高级别自动驾驶的智能网联汽车标准体系。制定100项以上智能网联汽车标准，涵盖智能化自动控制、网联化协同决策技术以及典型场景下自动驾驶功能与性能相关的技术要求和评价方法，促进智能网联汽车“智能化+网联化”融合发展，以及技术和产品的全面推广普及。
通过建立完善的智能网联汽车标准体系，引导和推动我国智能网联汽车技术发展和产品应用，培育我国智能网联汽车技术自主创新环境，提升整体技术水平和国际竞争力，构建安全、高效、健康、智慧运行的未来汽车社会。二、智能网联汽车标准体系框架和内容
智能网联汽车标准体系框架定义为“基础”“通用规范”“产品与技术应用”“相关标准”四个部分，同时根据各具体标准在内容范围、技术等级上的共性和区别，对四部分做进一步细分，形成内容完整、结构合理、界限清晰的14个子类，如图1-9所示。图1-9 智能网联汽车标准体系框架1.基础
基础主要包括智能网联汽车术语和定义、分类和编码、标识和符号三类基础标准。（1）术语和定义 术语和定义标准用于统一智能网联汽车相关的基本概念，为各相关行业协调兼容奠定基础，同时为其他各部分标准的制定提供支撑。（2）分类和编码 分类和编码标准用于帮助各方统一认识和理解智能网联标准化的对象、边界以及各部分的层级关系和内在联系。（3）标识和符号 标识和符号标准用于对智能网联汽车中各类产品、技术和功能对象进行标识与解析，为人机界面的统一和简化奠定基础。2.通用规范
通用规范类标准从整车层面提出全局性的要求和规范，主要包括功能评价、人机界面、功能安全和信息安全四个方面。（1）功能评价 功能评价标准主要从整车及系统层面提出智能化、网联化功能评价规范以及相应的测试评价应用场景，在一定程度上反映对产品和技术应用前景的判断。（2）人机界面 人机界面标准主要考虑智能网联汽车产品形态较传统汽车在人机工程、功能信息传递上的差异，同时着重考虑驾驶模式切换等问题，人机界面的优劣与驾驶安全密切相关，同时也会影响驾乘体验和对产品的接受度。（3）功能安全 功能安全标准侧重于规范智能网联汽车各主要功能节点及其下属系统在安全性保障能力方面的要求，其主要目的是确保智能网联汽车整体及子系统功能运行的可靠性，并在系统部分或全部发生失效后仍能最大限度地保证车辆安全运行。（4）信息安全 信息安全标准在遵从信息安全通用要求的基础上，以保障车辆安全、稳定、可靠运行为核心，主要针对车辆及车载系统通信、数据、软硬件安全，从整车、系统、关键节点以及车辆与外界接口等方面提出风险评估、安全防护与测试评价要求，防范对车辆的攻击、侵入、干扰、破坏和非法使用以及意外事故。3.产品与技术应用
产品与技术应用类标准主要涵盖信息感知、决策预警、辅助控制、自动控制和信息交互等智能网联汽车核心技术和应用的功能、性能要求及试验方法，但不限定具体的技术方案，以避免对未来技术创新发展和应用产生制约或障碍。（1）信息感知 信息感知是指车辆利用自身搭载的传感器，探测和监控车辆驾乘人员、车辆自身运行情况及周围环境（包括道路、交通设施、其他车辆、行人等交通参与者）等与驾驶相关的信息，覆盖人员状态监测系统、车身传感探测系统、驾驶员视野拓展系统以及传感器、雷达、摄像头等关键部件的功能、性能要求和试验方法。（2）决策预警 决策预警是指车辆按照某种逻辑规则对探测和监控的车辆运行情况、周围环境信息等进行处理、分析和决策，判定车辆在发生危险倾向、处于危险状态或达到其他（例如可能危及其他交通参与者）需要提醒驾驶员注意或采取措施时，通过光学、声学及其他易于识别的方式发出报警信号，覆盖车辆前后向行驶、转向等不同行驶工况下的提醒和报警系统及其关键部件的功能、性能要求和试验方法。（3）辅助控制 辅助控制类标准覆盖车辆静止状态下的动力传动系统控制、车辆行驶状态下的横向（方向）控制和纵向（速度）控制，以及整车和系统层面的功能、性能要求和试验方法。（4）自动控制 自动控制类标准则以城市道路、公路等不同道路条件以及交通拥堵、事故避让、倒车等不同工况下的应用场景为基础，提出车辆功能要求以及相应的评价方法和指标。（5）信息交互 信息交互主要指具备网联功能的车辆可在车辆自身传感器探测的基础上，通过车载通信装置与外部节点进行信息交换，为车辆提供更加全面的环境信息，可视作一种特殊的环境感知传感器；未来能够在信息交互的基础上进行网联化协同决策与控制，实现车辆安全、有序、高效、节能运行。该类标准不局限于车辆自身范畴，还涉及交叉口通行支持、违规警告、事故救援等功能和服务，也包括车载通信装置、通信协议及对应的界面接口。4.相关标准
相关标准主要包括车辆信息通信的基础——通信协议，主要涵盖实现V2X（车、路、行人及云端等）智能信息交互的中短程通信、广域通信等方面的协议规范；在各种物理层和不同的应用层之间，还包含软、硬件界面接口的标准规范。第四节 智能网联汽车发展目标和重点一、智能网联汽车发展目标
智能网联汽车发展目标见表1-5。表1-5 智能网联汽车发展目标二、智能网联汽车发展重点
智能网联汽车发展重点见表1-6。表1-6 智能网联汽车发展重点第五节 智能网联汽车先进驾驶辅助系统一、智能网联汽车先进驾驶辅助系统定义
智能网联汽车先进驾驶辅助系统（ADAS）是通过环境感知技术对道路、车辆、行人、交通标志、交通信号等进行检测和识别，并对识别信号进行分析处理，传输给执行机构，保障车辆安全行驶，如图1-10所示。先进驾驶辅助技术是智能网联汽车重点发展的技术，其成熟程度和使用多少代表智能网联汽车的技术水平，是其他关键技术的具体应用体现。图1-10 汽车先进驾驶辅助系统二、智能网联汽车先进驾驶辅助系统类型
智能网联汽车先进驾驶辅助系统按照环境感知系统的不同可以分为自主式和网联式两种。1.自主式先进驾驶辅助系统
自主式先进驾驶辅助系统基于车载传感器完成环境感知，依靠车载中央控制系统进行分析决策，技术比较成熟，多数已经装备量产车型。
自主式先进驾驶辅助系统按照功能可以分为自主预警类、自主控制类和视野改善类等。（1）自主预警类 自主预警是指自动监测车辆可能发生的危险并提醒，从而防止发生危险或减轻事故伤害。自主预警类ADAS见表1-7。表1-7 自主预警类ADAS（2）自主控制类 自主控制是指自动监测车辆可能发生的危险并提醒，必要时系统会主动介入，从而防止发生危险或减轻事故伤害。自主控制类ADAS见表1-8。表1-8 自主控制类ADAS（3）视野改善类 视野改善是指提高在视野较差环境下的行车安全。视野改善类ADAS见表1-9。表1-9 视野改善类ADAS2.网联式先进驾驶辅助系统
网联式先进驾驶辅助系统是指依靠V2X通信技术对车辆周边环境进行感知，并可对周围车辆未来运动进行预测，进而对驾驶员进行驾驶操作辅助的系统。通过现代通信与网联技术，汽车、道路、行人等交通参与者都已经不再是独立者，而是成为智能交通系统中的信息节点，如图1-11所示。图1-11 网联式先进驾驶辅助系统
网联式先进驾驶辅助系统功能主要有交通拥堵提醒、闯红灯警示、弯道车速警示、减速区警示、限速交通标志警示、现场天气信息警示、违反停车标志警示、违规穿过铁路警示、过大车辆警示等。警示不仅告知车辆和驾驶员违反安全，而且可以通过V2V、V2I警示附近的车辆，从而协助防止相撞。例如有车辆在十字路口的死角闯红灯或违反停车标志时，及时将信息传递给附近车辆并提醒其注意，调整自身的通行状态。
目前主要以自主式先进驾驶辅助系统为主，网联式先进驾驶辅助系统处于开发测试中，自主式和网联式融合是智能网联汽车先进驾驶辅助系统的发展趋势。三、智能网联汽车先进驾驶辅助系统配置
智能网联汽车ADAS配置与自动驾驶等级有关，见表1-10。表1-10 智能网联汽车ADAS配置第二章 智能网联汽车环境感知技术第一节 概述一、环境感知定义
智能网联汽车环境感知就是利用车载超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达、视觉传感器以及V2X通信技术等获取道路、车辆位置和障碍物的信息，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ADAS实现的第一步。
环境感知技术在智能网联汽车中的典型应用如图2-1所示。图2-1 环境感知技术在智能网联汽车中的典型应用二、环境感知方法
智能网联汽车环境感知方法主要有基于单一传感器的环境感知方法、基于自组织网络的环境感知方法和基于传感器信息融合的环境感知方法，如图2-2所示。图2-2 智能网联汽车环境感知方法
①基于单一传感器的环境感知方法，如超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达、视觉传感器等。
②基于自组织网络的环境感知方法，如V2X通信技术。
③基于传感器信息融合的环境感知方法，如采用视觉传感器+毫米波雷达、视觉传感器+超声波传感器融合等。三、环境感知系统组成
智能网联汽车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，如图2-3所示。图2-3 智能网联汽车环境感知系统（1）信息采集单元 对环境的感知和判断是智能网联汽车工作的前提与基础，感知系统获取周围环境和车辆信息的实时性及稳定性，直接关系到后续检测或识别准确性和执行有效性。（2）信息处理单元 信息处理单元主要是对信息采集单元输送来的信号，通过一定的算法对道路、车辆、行人、交通标志、交通信号灯等进行识别。（3）信息传输单元 信息处理单元对环境感知信号进行分析后，将信息送入传输单元，传输单元根据具体情况执行不同的操作，如分析后的信息确定前方有障碍物，并且本车与障碍物之间的距离小于安全车距，则将这些信息送入控制执行模块，控制执行模块结合本车速度、加速度、转向角等自动调整智能网联汽车的车速和方向，实现自动避障，在紧急情况下也可以自动刹车；信息传输单元把信息传输到传感器网络上，实行车辆内部资源共享；也可以把处理信息通过自组织网络传输给车辆周围的其他车辆，实现车辆与车辆之间信息共享。四、环境感知传感器比较
超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达和视觉传感器作为主要的环境感知传感器，它们的选择需要综合考虑其性能特点和性价比，它们之间的比较见表2-1。表2-1 环境感知传感器的比较五、环境感知传感器配置
智能网联汽车环境感知传感器主要有超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达、单/双/三目摄像头、环视摄像头等，它们在智能网联汽车上的配置与自动驾驶级别有关，自动驾驶级别越高，配置的传感器越多。
典型智能网联汽车传感器基本配置见表2-2。表2-2 典型智能网联汽车传感器基本配置
随着汽车智能化和网联化的发展，智能网联汽车配备的先进传感器的数量将会逐渐增加，预计无人驾驶汽车将会装配30个左右先进传感器。六、环境感知传感器融合
传感器融合就是将多个传感器获取的数据、信息集中在一起综合分析以便更加准确可靠地描述外界环境，从而提高系统决策的正确性。1.多传感器融合的基本原理
多传感器融合的基本原理类似于人类大脑对环境信息的综合处理过程。人类对外界环境的感知是通过将眼睛、耳朵、鼻子和四肢等感官所探测的信息传输至大脑，并与先验知识进行综合分析，实现对其周围的环境和正在发生的事件做出快速准确的评估；而多传感器融合技术是通过各种传感器对环境信息进行感知，并传输至信息融合中心，与数据库信息进行综合分析，实现对周围的环境和正在发生的事件做出快速准确的评估。
多传感器融合的体系结构分为分布式、集中式和混合式，如图2-4所示。图2-4 多传感器融合的体系结构（1）分布式 先对各个独立传感器所获得的原始数据进行局部处理，然后再将结果送入信息融合中心进行智能优化组合来获得最终的结果。分布式多传感器对通信带宽的需求低，计算速度快，可靠性和延续性好，但跟踪的精度却远没有集中式多传感器高。（2）集中式 集中式多传感器将各传感器获得的原始数据直接送至信息融合中心进行融合处理，可以实现实时融合。优点是数据处理的精度高，算法灵活；缺点是对处理器的要求高，可靠性较低，数据量大，故难于实现。（3）混合式 混合式多传感器信息融合框架中，部分传感器采用集中式融合方式，剩余的传感器采用分布式融合方式。混合式融合框架具有较强的适应能力，兼顾集中式融合和分布式的优点，稳定性强。混合式融合方式的结构比前两种融合方式的结构复杂，这样就加大通信和计算上的代价。
目前多传感器融合的理论方法有贝叶斯准则法、卡尔曼滤波法、D-S证据理论法、模糊集理论法、人工神经网络法等。2.视觉传感器与毫米波雷达相融合技术
视觉传感器成本低，可以识别不同的物体，在物体高度与宽度测量精度、车道线识别、行人识别准确度等方面有优势，是实现车道偏离预警、交通标志识别等功能不可缺少的传感器，但作用距离和测距精度不如毫米波雷达，并且容易受光照、天气等因素的影响。毫米波雷达受光照和天气因素影响较小，测距精度高，但难以识别车道线、交通标志等元素。另外，毫米波雷达通过多普勒偏移的原理能够实现更高精度的目标速度探测。
将视觉传感器和毫米波雷达进行融合，相互配合，共同构成智能网联汽车的感知系统，取长补短，实现更稳定可靠的ADAS功能，如图2-5所示。视觉传感器与毫米波雷达融合具有以下优势。图2-5 视觉传感器与毫米波雷达融合（1）可靠 目标真实可信度提高。（2）具有互补性 全天候应用与远距离提前预警。（3）精度高 大视角、全距离条件下的高性能定位。（4）识别能力强 对各种复杂对象都能够识别。3.视觉传感器与毫米波雷达数据融合策略
在智能驾驶场景下，视觉传感器与毫米波雷达的数据融合大致有3种策略：图像级、目标级和信号级，如图2-6所示。
试读结束[说明：试读内容隐藏了图片]