智能网联汽车环境感知技术的发展和研究现状.docxVIP

江汉大学智能制造学院 课程论文 课程名称： 智能网联汽车技术概论 论文名称： 智能网联汽车环境感知技术的发展和现状 学 生： 何壮 学 号： 202032000267 班 级： 赛车181） 序 号： 2021 年 10 月 22 日 摘 要 当前，发展智能汽车已经成为国家战略，成为推动国家经济战略转型、落实供给侧改革的重要抓手。相比于其他技术，感知能力不足已经成为制约智能汽车快速落弟的关键瓶颈，只有准确实时地探测和感知到汽车本身所处的环境及周围路况，才能为智能汽车正确的预警与控制决策提供可靠的依据。因此，融合传统车载传感设备、发展高效车载传感装置成为解决问题的重要手段，具有重要的现实意义和工程价值。本文介绍了智能网联汽车的环境感知技术的研究意义，以及介绍了智能汽车环境感知系统关键技术。而后又说明了当今环境感知技术的发展。 关键词：车载环境感知；传感器；环境感知技术；智能汽车 一、智能联网汽车环境感知技术的意义 汽车作为道路交通核心要素、人类社会最重要的交通出行和道路运输工具，深深融入到人类社会生活。近几年，随着交通拥堵、道路安全、环境问题的日益严峻以及新一轮科技革命推动的产业变革的不断深化，智能汽车技术研究在世界范围内已得到广泛重视，发展智能汽车已成为国家战略，成为推动国家经济战略转型、落实供给侧改革的重要抓手。智能汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器和执行器，并融合先进的通信与网络技术，实现车与人、车、路和后台等的实时信息共享，进而实现复杂的环境感知、智能决策和协同控制功能。 一方面，全球主流整车制造企业、ICT 企业以及传统零部件供应商都加大智能汽车相关技术的研发投入和投资、并购布局；另一方面，从各国战略发展规划的政 策环境看，美日欧等国家起步较早，致力于从智能交通的体系需求出发研究自动驾驶汽车技术，以此解决车辆安全性、经济性等问题，例如美国交通运输部提出的《ITS战略计划 2015-2019》，我国政府也通过“互联网+”及“中国制造 2025”及等国家战略，支持智能汽车产业技术发展。 从技术角度看，智能汽车关键技术具体可分为感知、决策和控制三个维度，具 体包括[2]：车载环境信息采集与处理，包括车外环境感知（车道线、行人、障碍物、交通标志等）、车内环境感知（车辆位置、车辆状态、驾驶人状态等）；基于采集信息的驾驶决策，包括换道并道、冲突避让、路径规划、路线导航等；基于生成决策的驾驶控制，包括横向、纵向、垂向以及集成控制。 车辆感知技术在整车智能车辆技术中占据着基础性地位。为了满足其对感知范围和感知精度的要求，智能汽车环境感知一直在不断完善和进步，从单车单一传感器感知周围车辆和障碍物位置、运动状态正逐步走向单车多传感器融合感知技术阶段，并进一步发展到利用车车/车路通信技术实现多车多传感器协同感知的技术阶段。虽然各项研究虽然已取得一些成果，部分技术也逐步走向了工程化应用，例如利用机器视觉、毫米波雷达等单一传感器已实现部分智能化功能应用（比如主动避撞系统、疲劳预警系统、巡航控制系统等），但复杂行车环境下的感知范围、感知精度等依然存在巨大的挑战。 二、各公司汽车环境感知技术 2.1 Junior无人驾驶汽车的环境感知技术 此类无人驾驶汽车的环境感知技术，主要是利用测量单元连接卫星系统来对车辆的位置进行感知。 将两个传感器分别安装在车辆两边，并对车辆前方情况采用激光感知，最后形成车辆和周围情况的 3D 结构。 此外在车尾、车顶和保险杆位置都安装激光传感器，实现对车子周围障碍物的感知。 通过对一个时间段内各个传感器的感知路面情况进行汇总，来得到路面的整体情况，能够避免路面上盲点的存在。 2.2 Google无人驾驶的汽车环境感知技术 此类无人驾驶汽车的环境感知技术，主要利用车顶激光雷达来对车辆与障碍物的距离进行检测，同时将收集的信息传回系统以实现三维地图的创建。对于激光雷达检测不到的地方以及车辆附近障碍物，主要由毫米波雷达进行检测，当毫米波雷达在激光雷达盲区内检测到障碍物时，会发出报警，而车窗的相机能够对车辆的行驶路线进行判别，如果车辆偏离车道会进行预警。此外，红外线相机还能够实现夜晚行车的障碍物检测，将障碍物突出显示在仪表盘上。 三、环境感知技术