智能网联汽车技术概论 第2版 课件 第1、2章 智能网联汽车技术综述、-视觉传感器在智能网联汽车中的应用

第一章智能网联车技术综述1能够了解智能网联汽车的定义2能够知道智能网联汽车技术的组成3能够熟悉智能网联汽车行业背景4能够知道国外智能网联汽车的发展现状5能够知道国内智能网联汽车的发展现状6能够知道智能网联行业的发展潜力学习目标智能网联汽车的发展背景01请说说：什么是智能网联汽车？智能网联汽车定义根据《国家车联网产业标准体系建设指南》对智能网联汽车定义：智能网联汽车是指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，实现车与X（人、车、路、云端等）智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，可实现“安全、高效、舒适、节能”行驶，并最终可实现替代人来操作的新一代汽车。那么，什么是车联网？智能网联汽车定义车联网产业是依托信息通信技术，通过车内、车与车、车与路、车与人、车与服务平台的全方位连接和数据交互，提供综合信息服务，形成汽车、电子、信息通信、道路交通运输等行业深度融合的新型产业形态。根据我国《智能网联汽车技术路线图》的解释，智能网联汽车具有两个层面：一是智能化，二是网联化。请说说在智能化与网联化层面分别定义了哪些内容？在网联化层面，车辆采用新一代移动通信技术（LTE-V、5G等），实现车辆位置信息、车速信息、外部信息等车辆信息之间的交互，并由控制器进行计算，通过决策模块计算后控制车辆按照预先设定的指令行驶，进一步增强车辆的智能化程度和自动驾驶能力。智能网联汽车定义在智能化层面，汽车配备了多种传感器（摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达），实现对周围环境的自主感知，通过一系列传感器信息识别和决策操作，汽车按照预定控制算法的速度与预设定交通路线规划的寻径轨迹行驶。我国在智能化的定义中分为哪几个层次？智能网联汽车定义我国在网联化方面等级是如何划分的？智能网联汽车定义网联化等级等级名称等级定义控制典型信息传输需求1网联辅助信息交互基于车-路、车-后台通信，实现导航等辅助信息的获取以及车辆行驶与驾驶员操作等数据的上传。人地图、交通流量、交通标志、油耗、里程等信息。传输实时性、可靠性要求较低。2网联协同感知基于车-车、车-路、车-人、车-后台通信，实时获取车辆周边交通环境信息，与车载传感器的感知信息融合，作为车辆自动驾驶决策与控制系统的输入。人与系统周边车辆/行人/非机动车位置、信号灯相位、道路预警等信息。传输实时性、可靠性要求较高。3网联协同决策与控制基于车-车、车-路、车-人、车-后台通信，实时并可靠获取车辆周边交通环境信息及车辆决策信息，车-车、车-路等各交通参与者之间信息进行交互融合，形成车-车、车-路等各交通参与者之间的协同决策与控制。人与系统车-车、车-路间的协同控制信息。传输实时性、可靠性要求最高。请参考下图说说智能网联汽车相关概念关系？智能网联汽车定义智能网联汽车关键技术感知系统决策系统执行系统汽车传感器技术信息通信交通运输智能网联汽车定义请补充以下说明：环境感知技术包括哪些内容？智能决策技术包括哪些内容？控制执行技术包括哪些内容？V2X通信技术包括哪些内容？云平台和大数据技术包括哪些内容？信息安全技术包括哪些内容？高精度地图和高精度定位技术包括哪些内容？标准与法规包括哪些内容？试验评价包括哪些内容？智能网联汽车将具备如下五大功能空中升级安全提醒车辆维修紧急救援个性化定制智能网联汽车定义请补充如下说明：空中升级包括哪些内容？安全提醒包括哪些内容？车辆维修包括哪些内容？紧急救援包括哪些内容？个性化定制包括哪些内容？智能网联汽车智能驾驶的核心技术由环境感知层、智能决策层以及控制和执行层组成。智能网联汽车的组成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和将要执行的操作，并向控制和执行层输送指令。智能网联汽车的组成智能网联汽车的组成3.控制和执行层控制执行层的主要功能是根据功能决策层的指令对车辆进行操作和协调，为联网车辆提供道路交通信息、安全信息、娱乐信息、救援信息、商务办公、在线消费等，以保护汽车安全、舒适驾驶。比较传统车辆，智能网联汽车在功能上主要增加了环境感知和定位系统、无线通信系统、车辆自组织网络系统和先进的驾驶辅助系统。1.世界自动驾驶汽车技术的发展历程智能网联行业背景分析智能网联行业背景分析2.中国自动驾驶汽车技术的发展历程智能网联行业背景分析20世纪90年代初由北京理工大学、南京理工大学、国防科技大学、清华大学和浙江大学联合研制的ATB-1，之后研究ATB-2，与第一代相比，速度增加了3-4倍2003年，国防科技大学与一汽合作的红旗CA7460实现了高速公路自动驾驶示范，最高时速170Km/小时，可以实现自动超车。2011年7月，国防科技大学自主研发的红旗HQ3无人驾驶汽车首次完成了长沙至武汉286Km的高速全程无人驾驶试验，2015年12月，百度和宝马的无人驾驶汽车在G7“五环高速-奥林匹克森林公园”路线上来回行驶，吸引了无数眼球。智能网联行业背景分析2018年，谷歌公司的子公司Waymo推出了第一款可以在城市道路上实现完全自主行驶的汽车，不需要人类驾驶员进行监控和干预。这款汽车采用了激光雷达、摄像头、雷达等多种传感器，可以实现高精度的定位和环境感知。长安汽车在2020年3月10日实现了国内首个L3级自动驾驶量产车体验活动，测试路段全程23公里，长安L3级自动驾驶系统传感器配置包括5个毫米波雷达、6个摄像头、12个超声波雷达，此外配合ADAS地图，可以实现自适应巡航、自动变换车道、安全过弯等功能。2021年4月6日威马汽车推出了全球首款无人驾驶的量产车型威马W6，它在某些特定场景上可以达到相当于L4级别的自动驾驶，并且具有一键召唤的黑科技功能。威马汽车还承诺，在无人驾驶时如果发生事故，责任归车企。现如今不仅如小鹏、蔚来、华为等造车新势力不断突出高级别自动驾驶系统，老牌汽车厂商奔驰、宝马、丰田等也都推出了高级别辅助驾驶系统。自动驾驶汽车迎来了从试验到量产的重大变革。在时代发展背景下，国家对智能网联汽车产业战略发展的迫切要求目前，美国、欧洲、日本等发达国家和地区也已将智能网联汽车作为汽车产业未来发展的重要方向，加快产业布局。跨国汽车企业已经实现了一些L2级自动驾驶汽车的批量生产。一些高端品牌率先推出L3级自动驾驶汽车，以谷歌为代表的新技术力量也在积极进行全自动驾驶技术L4级、L5级的开发和测试。智能网联行业背景分析自动驾驶车辆道路测试智能网联行业背景分析北京市于2017年12月发布《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则（试行）》及相关文件，确定33条、共计105公里开放测试道路，已发放首批试验用临时号牌。如图1-7所示，上海市2018年3月发布《上海市智能网联汽车道路测试管理办法（试行）》，划定第一阶段5.6公里开放测试道路，并发放第一批测试号牌。重庆、保定也相继发布了相应的道路测试实施细则。智能网联行业背景分析2023年7月18日，工业和信息化部、国家标准化管理委员会印发《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）（2023版）》。这是对《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）（2018版）》的继承、延伸与完善，是在对第一阶段标准体系建设情况进行客观总结、对智能网联汽车产业新需求和新趋势进行深入分析后，形成的框架更加完善、内容更加全面、逻辑更加清晰的标准体系建设指南，为智能网联汽车产业高质量发展奠定了坚实基础。2018年4月，我国工业和信息化部颁发了《智能网联汽车道路测试管理规范》测试主体单位性质业务范围事故补偿能力测试评估能力事件记录分析能力对法律法规遵守试验车辆注册登记强制性项目检查人机控制模式转换数据记录实时回传特定区域测试第三方机构检测验证测试驾驶人签订劳动合同或劳务合同经过驾驶培训无重大交通违章违法记录驾龄3年以上，自动驾驶50小时以上最近连续3个记分周期内无记满12分无服用禁止精神药品麻醉品记录法律、法规规定的其他条件智能网联汽车道路测试管理规范智能网联汽车行业背景分析智能网联汽车的发展现状021.美国自动驾驶技术发展在美国、欧洲、日本等发达国家和地区，自动驾驶技术是未来交通发展的重要方向。在技术研发、道路测试、标准法规和政策等方面，为智能网联汽车的发展提供了条件。为了加快自动驾驶商业化的政策支持，我国在这方面的研究也很活跃，为自动驾驶技术的开发和测试创造了坚实的基础。问题思考：为什么大家都在发展自动驾驶，与传统的汽车比较有哪些优势？国外智能网联汽车的发展现状美国自动驾驶技术典型代表——GoogleWaymo国外智能网联汽车的发展现状美国对自动驾驶技术的发展在政策上做了工作与支持？早在2013年，美国公路交通安全管理局就发布了《关于自动驾驶仪车辆控制政策的初步意见》，并制定了支持自动驾驶技术发展和推广的自动驾驶考试标准。2016年9月，为有效利用技术变化提供指导，美国交通部发布了一项《联邦自动驾驶汽车政策》，为自动驾驶安全部署提供政策监管框架。2017年9月，发布了一项车辆升级与驾驶政策《自动驾驶系统：安全愿景2.0》，该政策不仅被业界视为自动驾驶汽车发展的指导方针，而且代表了联邦政府对自动驾驶的态度。国外智能网联汽车的发展现状2017年9月，美国众议院一致通过了《自动驾驶法案（SELFDRIVEACT，H.R.3388）》请参考备注：第1章简称；目录第2章目的第3章美国交通安全管理局和宪法对自动驾驶汽车的管理第4章更新的或新的高度自动化车辆的汽车安全标准第5章自动驾驶系统的网络安全第6章一般豁免第7章机动车检测和评估第8章提供给潜在买家的高度自动化驾驶系统的信息第9章高度自动化车辆咨询委员会第10章后座乘客警报系统第11章前照灯第12章高度自动化车辆所需的隐私保护计划国外智能网联汽车的发展现状参考ppt中的备注，通读美国的自动驾驶法案。请说明：自动驾驶法案对自动驾驶汽车技术的发展做了哪些重要的规定？《未来交通准备：自动驾驶3.0》2018年10月，最新发布的《未来交通准备：自动驾驶3.0》表明美国运输部将努力消除妨碍自主车辆发展的政策和法规，并支持将自主车辆纳入整个运输系统。国外智能网联汽车的发展现状自动驾驶路试法规出台国外智能网联汽车的发展现状2011年，内华达州率先通过了汽车驾驶汽车立法，解决了州公路上自驾汽车的路试问题。2012年9月，加州出台了自动驾驶的汽车驾驶法规。随后，包括佛罗里达州、哥伦比亚特区和密歇根州在内的数十个州颁布了数十项自主车辆交通政策和法规2018年2月底，加州再次放宽了允许无人驾驶汽车方向盘后面的人在路上行驶的政策，本规定自2018年4月2日起已经开始施行。2.德国自动驾驶汽车技术发展现状国外智能网联汽车的发展现状欧盟于2012年颁布法规，要求所有商用车在2013年11月之前安装AEB紧急自动刹车系统。自2014年起，在欧盟市场销售的所有新车都必须配备AEB，没有该系统的车辆不符合E-NCAP五星级安全认证。《维也纳道路交通公约》与《道路交通法修订案》请回答：德国再《维也纳道路交通公约》与《道路交通法修订案》中做了哪些重要的修订？国外智能网联汽车的发展现状自动驾驶道德标准国外智能网联汽车的发展现状请回答：德国的自动驾驶道德标准里有哪些重要的内容？有哪些重要的意义？3.英国自动驾驶汽车技术发展现状国外智能网联汽车的发展现状英国政府设立了2亿英镑的特别基金促进英国自动驾驶技术的研究、开发和部署。2017年2月，英国政府颁布了《汽车技术与航空法》2017年8月，英国交通部和国家基础设施保护中心发布了《联网和自主车辆网络安全的关键原则》。请回答：《联网和自主车辆网络安全的关键原则》里涵盖了哪些内容？4.法国自动驾驶汽车技术发展现状早在2014年，法国就公布了自动驾驶汽车的路线图。政府将在未来三年投资1亿欧元测试自动驾驶汽车。2016年8月，法国通过了一项法令，允许对自动驾驶汽车进行道路试验，但对试验路段和试验等级有明确要求。随后，法国将自动启动“人工智能发展计划”和“促进增长和企业变革行动计划”，推动自动驾驶技术的发展。国外智能网联汽车的发展现状5.日本自动驾驶汽车技术发展现状国外智能网联汽车的发展现状在2017年的官民ITS构想及线路图中，日本明确了自动驾驶技术的推广计划：2020年左右实现高速公路上的L3自动驾驶、L2自动驾驶和特定区域的L4自动驾驶。到2025年，将实现高速公路上的L4自动驾驶。2018年3月，日本政府在“未来投资会议”上提出了《自动驾驶相关制度整备大纲》，明确了L3级汽车驾驶事故责任的定义。2018年9月，国土交通省正式发布《自动驾驶汽车安全技术指南》，规定了L3和L4自动驾驶汽车必须满足的安全条件。在国家层面的政策指导2015年，中国将智能网联汽车列为未来十年国家智能制造发展的重要领域。2016年，发布《中国智能网联汽车技术发展路线图》，指导汽车制造商的发展和未来的产业发展。2017年新一代人工智能发展规划进一步明确了自动驾驶技术自主应用的战略目标。2018年1月，国家发改委发布了《智能汽车创新发展战略》计划。2018年4月，工信部、公安部、交通部联合发布了《智能网联汽车管理规范（试行）》，批准了全国20个智能网联汽车测试示范区。国内智能网联汽车发展现状请回答：我国在《智能汽车创新发展战略》计划中提出了哪些智能网联汽车发展愿景？国内智能网联汽车发展现状在2022年11月，工业和信息化部和公安部联合发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知（征求意见稿）》中，也对智能网联汽车的发展给予多个具体的政策支持。在多项政策叠加支持下，智能网联汽车应用场景也越发广阔。从目前的智能网联汽车场景应用清单来看，其主要涵盖三大类近20项应用场景：第一类：前沿技术研发类场景；涵盖公路自动驾驶测试、智能城市基础设施与智能网联汽车协同发展、高级别自动驾驶的网联云控场景、智能网联汽车核心零部件与车规芯片上车测试等应用场景。第二类：城市服务应用类场景；涵盖无人车驾驶、无人车配送、无人车零售、自动驾驶出租车（环卫车、微循环接驳车、公交车、物流车等）、智慧交管解决方案、云平台智能交通数据、自动泊车等。第三类：跨界类融合创新类场景；涵盖各类创新自动驾驶测试、网络安全与智能网联汽车融合应用、智能网联汽车数据与区块链技术、卫星互联网与汽车网联技术融合等。国内智能网联汽车发展现状我国智能网联汽车的推进可分为四个阶段，是哪四个阶段？自主驾驶辅助网络驾驶辅助人机共驾高度自动化/无人驾驶智能驾驶通讯设施智慧路网高精度定位大数据应用1234国内智能网联汽车发展现状1.自动驾驶辅助系统（ADAS）以车辆环境传感系统为依托，辅助驾驶操作系统有两种类型：预警系统和控制系统。预警系统包括正面碰撞预警系统（FCWS）、车道偏离预警系统（LDWS）、盲区预警系统（BSW）、驾驶员疲劳预警系统（DFM）、全景观测系统（MVCS）、胎压监测系统（TPMS）等；控制系统包括车道保持系统（LKAS）、自动停车辅助系统（PLA）、自动紧急制动系统（AEB）、自适应巡航系统（ACC）等。国内智能网联汽车发展现状2.网联驾驶辅助国内智能网联汽车发展现状网联驾驶辅助系统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。通过现代通信和网络技术，汽车、道路、行人等交通参与者不再孤立所有参与者都成为智能交通系统中的信息节点。典型技术：1）LTE-V2）5G系统3.人机共驾国内智能网联汽车发展现状人机共驾是指驾驶员与智能系统同时共享对车辆的控制，并与人机结合完成驾驶任务。与普通驾驶辅助系统相比，普通驾驶智能车具有与人机相同的控制实体。双方的受控对象是交叉耦合的，状态转换是相互制约的，要求系统具有更高的并行智力程度。该系统不仅能识别驾驶员的意图，而且能达到相同的驾驶决策速度，提高驾驶员的驾驶能力，降低驾驶员的操作负荷。人机共驾包括三个层次：感知层、决策层和控制层。请说说这三个技术层次各有什么特征？4.高度自动化/无人驾驶国内智能网联汽车发展现状虽然智能网联汽车产业目前正处在高速发展阶段，但受制于当下的各项技术和市场落地应用的限制，目前国内智能网联汽车主要还是L1~L2级辅助驾驶为主。想要实现L3级及以上的辅助驾驶产业规模化应用市场，还需要较长时间的探索。从汽车品牌端来看，目前包括华为塞力斯在内的长城、北汽、小鹏、理想、上汽、长安等车企均已完成L2级辅助驾驶系统新车在市场上大规模普及应用。从2021年我国新车辅助驾驶渗透率来看，（L1+L2）智能辅助驾驶约为39%，L1、L2级新车占比分别约为15%和24%，如图1-12所示。基本占据市场新车总量的2/5，且这一数据随着智能网联汽车技术产业的完善，逐年递增。4.高度自动化/无人驾驶国内智能网联汽车发展现状驾驶员不需要参与车辆操作，车辆将在所有条件下自动完成自动驾驶。L4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，车辆将采用保守的方式，如侧边停车，以确保安全。目前，以百度为代表的L4级高自动化/无人驾驶系统已经开始投入试产。L5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。中国汽车技术发展方向电动化智能化网联化共享化国内智能网联汽车发展现状通过课程讲解，我们学习了如下内容课程总结1智能网联汽车的定义2智能网联汽车技术的组成3智能网联汽车行业背景4国外智能网联汽车的发展现状5国内智能网联汽车的发展现状6智能网联行业的发展潜力请完成教材中的结题简答与本章练习，并预习下一章的内容。作业感谢聆听第二章视觉传感器在智能网联汽车中的应用1熟悉视觉传感器的种类2了解单目视觉传感器的原理和特点3了解双目视觉传感器的原理和特点4了解红外夜视视觉传感器的原理和特点5了解智能网联汽车领域中的图像处理方法及应用6熟悉视觉传感器在智能网联汽车中的应用学习目标视觉传感器种类与原理01视觉传感器的基本认识视觉传感器主要由光源、镜头、图像传感器、模数转换器、图像处理器、图像存储器等组成。它的核心元件是图像传感器，它的作用是将镜头所成的图像转变为数字和模拟信号输出。图像传感器分为CCD图像传感器和CMOS图像传感器两种。视觉传感器的基本认识CCD图像传感器是一种半导体芯片，能够将光线转变为电荷，再通过模数转换器芯片转换成电信号。CCD传感器由许多独立的感光单位组成，通常以百万像素为单位。当CCD表面受到光照时，每个感光单位都会将电荷反应到组件上，所有的感光单位产生的信号加在一起，就构成了一副完整的图像。CCD像素数目越多，单一像素尺寸越大，收集到的图像就会越清晰。CMOS图像传感器是利用硅和锗这两种元素所做成的半导体，使其在CMOS传感器上共存着带N（-）和P（+）的半导体，这两个互补效应所产生的电流可被处理芯片记录并解码成影像。视觉传感器的基本认识CCD与CMOS的主要差异是CCD图像传感器内部，每一行中每一个像素的电荷数据都会依次传送到下一个像素中，由最底端部分输出，再经由传感器边缘的放大器进行放大输出；而在CMOS图像传感器中，每个像素都会邻接一个放大器及A/D转换电路，用类似内存电路的方式将数据输出。造成这种差异的原因在于，CCD的特殊工艺可保证数据在传送时不会失真，因此各个像素的数据可汇聚至边缘再进行放大处理；而CMOS工艺的数据在传送距离较长时会产生噪声，因此，必须先放大再整合各个像素的数据。CCD图像传感器的优点是，灵敏度高、噪声小、信噪比大；缺点是成本大、复杂度高、良品率低、功耗高。另外，CCD图像传感器的速度慢、高感差，并不适应高速拍摄的需求。相比于CCD，CMOS图像传感器虽然成像质量不如CCD传感器，但是CMOS因为耗电小（仅为CCD芯片的1/10左右）、体积小、重量轻、集成度高、价格低，迅速得到各大厂商的青睐，目前除了专业摄像机，大部分带有摄像头的设备使用的都是CMOS传感器。视觉传感器有很多的种类和分类方式。按照传感器摄像头的数量分类，有单目视觉传感器、双目视觉传感器、三目视觉传感器和环视视觉传感器，按传感器的工作原理分类，有可见光和红外夜视等多种类型。视觉传感器的基本认识汽车ADAS摄像头作用有哪些？操控方式预警功能控制功能横向车道偏离警告车道保持功能纵向前车碰撞警告紧急刹车功能行人碰撞警告--自适应巡航视觉传感器的基本认识视觉传感器的基本认识请说说根据汽车摄像头模块的不同分为哪几种摄像头？根据汽车摄像头模块的不同，目前使用的摄像头分为单目摄像头、双目摄像头和红外摄像头。为了完成ADAS任务，视觉规划通常需要测量车辆与前方障碍物之间的距离并识别障碍物，除了单目与双目，还有多个摄像头平台。考虑到周围环境和远距离目标检测，还有一些情况下使用远摄和广角摄像头来匹配ADAS主摄像头，ADAS功能叠加在观察平台上。请说说单目传感器的工作原理是什么？单目视觉传感器的原理和特点目前的单目传感器可识别40米～120米的范围，未来将达到200米或更多。单目摄像头的视角越宽，可以检测到的精确距离长度越短，视角越窄，检测到的距离越长。（2）双目摄像头请说说双目摄像头的工作原理是什么？双目摄像头在20米范围内具有明显的测距优势，在20米以外，很难缩小视差的范围。采用高像素摄像头和较好的算法可以提高测距性能，双目摄像头间距越小，测距镜头之间的距离越近，探测距离越大，镜头间距越大，探测距离越远。单目视觉传感器的原理和特点智能网联汽车传感系统是一个多传感器的复杂系统。使用单目摄像头是一种很好的方法，但是单目摄像头依赖大量训练样本、特征提取过程难以观测和调整等。由于传感器的物理特性，摄像头测距精度远低于激光雷达和多普勒雷达。因此在实际应用中，需要结合激光雷达和多普勒雷达等其他传感器进行探测，这些传感器在各自的约束条件下能够发挥各自最优的性能，各类传感器的融合将大大提高目标检测的精度。单目视觉传感器的原理和特点单一的摄像头由于镜头角度、探测范围和精度有所不同，在实际应用中也经常采用组合的单目摄像头来实现不同的环境检测：①长焦摄像头和短焦摄像头组合的方式，提供远距离精确探测和近距离大探测范围的综合检测；②四个鱼眼摄像头分别布置在车辆的前后左右，通过图像拼接提供环视功能。单目视觉传感器的原理和特点请说说双目仿生学原理。双目视觉传感器的原理和特点双目摄像头的优点有哪些？双目摄像头可以在不识别目标的情况下获得距离数据。从理论上讲，立体摄像头的误差可以小于1%，特别是在单目摄像头配备毫米波雷达等传感器后，可以达到类似的精度，可以满足L1、L2和部分L3场景的功能要求。双目视觉传感器的原理和特点双目视觉传感器的原理和特点请说说双目视觉系统在应用上有哪些不足？争对双目视觉系统的不足，通常采用哪些技术来补充？请说说电磁波的特征有哪些？红外夜视视觉传感器的原理和特点基于红外热成像原理，通过能够透过红外辐射的红外光学系统，将视场内景物的红外辐射聚焦到红外探测器上，红外探测器再将强弱不等的辐射信号转换成相应的电信号，然后经过放大和视频处理，形成可供人眼观察的视频图像。红外夜视视觉传感器的原理和特点红外夜视可以分为主动和被动两种类型。请说说这两种红外夜视类型有什么不同？红外夜视系统是视觉传感器一个独特的分支，图像处理算法在处理远红外夜视图像过程中依然能够发挥作用，因此红外夜视系统能够像可见光摄像头一样，获取环境中的目标大小和距离等信息，对光照不足条件下对基于可见光的视觉传感器的应用是一种有效补充。在汽车智能驾驶中，通过不同焦距和不同仰角的多个单目摄像头，可以获得不同位置的交通标志、信号灯和各种道路标志的检测和识别能力。例如，在长焦摄像头的成像中，100米处的交通灯足够大，100米处的交通标志上的数字也清晰可见。而在短焦距摄像头的成像中，100米处的交通标志上的数字是完全不清楚的，但是却能够获得近距离更广范围的环境信息。因此多个单目视觉传感器的组合方案在智能网联汽车领域也得到了广泛的应用。多个视觉传感器的组合应用多个视觉传感器的组合应用三目摄像头的划分为25°视场、50°视场、150°视场，25°视场用于检测前车道线、交通灯，50°视场负责一般的道路状况监测，150°视场用于检测平行车道、行人和非机动车行驶的状况。仅仅通过环视或二维视觉很难满足L3或L3以上的需求，对多维立体视觉的需求会越来越突出。在汽车智能驾驶中，通过不同焦距和不同仰角的摄像头，可以获得不同位置的交通标志、信号灯和各种道路标志的检测和识别能力。智能网联汽车领域图像处理方法02智能网联汽车中使用的图像处理方法算法主要来源于计算机视觉中的图像处理技术。图像输入预处理特征提取特征分类匹配完全识别车牌道路边界车道线交通信号交通标志车辆/行人自由行驶空间计算机视觉识别流程交通识别信息计算机视觉技术原理视觉传感器将通过数字化的图像对环境信息编码，编码的目的是使信息可以被计算机处理。典型的图像编码格式有灰度、RGB、CMYK等，根据颜色编码、图像属性、分辨率、压缩方式等特征，一些标准的图像格式如BMP、JPG（JPEG）、PNG、TIF、GIF、PCX、TGA、EXIF、FXP等被定义，用于标准化和结构化图像的存储，以及在网络、各类操作系统和算法中的传播与使用图像。参考右图请说说如何使用RGB编码格式实现图像采集和编码的过程？智能网联汽车中涉及的图像处理算法就是在结构化的图像信息提取其中包含的环境特征。机器视觉算法的基本步骤包含图像数据的解码、图像特征的提取、识别图像中的目标。图像处理算法包括传统的机器视觉，以及基于人工神经网络的深度学习等技术。请说说图像特征的提取的原理是什么？请说说SIFT特征、HOG特征、Haar-like特征各有哪些特征？在实际应用中，还需要考虑相关算法的计算效率和特征描述的普适性等，所以一些评价特征的性能指标被提出来，如：特征对旋转、尺度缩放、亮度变化的不变性，特征对视角变化、仿射变换、噪声的稳定性；另外在实际应用中，根据特征点提取方法和特征点描述方法的不同，又有满足各类不同功能、性能要求的特征提取方法被细分，如SIFT、SURF、FAST、HOG、ORB、LBP等。人工特征有直观、可分析等优势，在图像识别领域得到了广泛的应用。典型的人工图像特征有：SIFT特征、HOG特征、Haar-like特征等。随着人工神经网络的发展和图像识别等相关数据集容量的不断增加、GPU等并行数据处理芯片的广泛应用，使得多层神经网络训练并提取特征成为可能，神经网络逐层提取图像矩阵中的数学特征、层间递进地组合为全局特征、最终实现面向计算的特征提取。多层神经网络前端网络层本质上是计算边缘梯度和其他简单的操作，类似人工特征的设计；后端网络层将局部模式组合成更全局的模式。请说说卷积神经网络提取图像特征实现视觉识别的基本原理是什么？1.车道检测车道由圆弧、直线、与曲线构成，缓和曲线由不同曲率（例如螺旋曲线）的圆弧连接过渡段或直线连接过渡段，车道与路面车辆的几何模型元素包括车道曲率、弧长、偏航角等。基于视觉的车道检测的方法有哪些？请说说基于霍夫变换的车道线检测的原理是什么？请问什么是基于仿射变换的车道线检测？什么是基于边缘点拟合的车道线检测？请说说车道线跟踪的原理是什么？语义分割是指图像处理算法试图从语义上理解图像中每个像素的角色，该物体是汽车还是其他分类的物体，除了识别人、路、车、树等，我们还必须确定每个物体的边缘，需要使用语义分割模型来对物体做出像素级的分割，并通过语义形式提供物体的特征和位置等信息。2.语义分割语义分割是无人车驾驶的核心算法技术，车载摄像头，或者激光雷达探查到图像后输入到神经网络中，后台计算机可以自动将图像分割归类，以避让行人和车辆等障碍。原始图像经过深度学习网络进行逐层特征提取、像素级分割、特征识别、语义标注等过程，实现对图像中各类目标的识别、分类、语义信息标注，为智能网联汽车更丰富功能的实现，提供更多、更全面的环境信息。语义分割的原理3.立体视觉与场景流立体视觉是双眼观察景物能分辨物体远近形态的感觉。立体视觉的目的在于重构场景的三维几何信息。用作立体视觉研究的图像在时间、视点、方向上有很大的变动范围，直接受所应用领域的影响。立体视觉的研究主要集中在三个应用领域中，即自动测绘中的航空图片的解释，自主车的导引及避障，人类立体视觉的功能模拟。在立体视觉的应用领域中，一般都需要一个稠密的深度图。场景流是空间中场景运动形成的三维运动场。立体视觉一般有哪三类实现方式？请详细说明？视觉里程计算法的一个非常重要的特点是它只关心局部运动，而且大部分时间是指两个时刻之间的运动。当以一定的时间间隔采样时，可以估计运动物体在每个时间间隔内的运动。由于该估计值受噪声的影响，故将前一时刻的估计误差加入后一时刻的运动，会产生误差累计。4.视觉里程计算法5.目标跟踪目标跟踪是指系统跟踪特定场景中感兴趣的一个或多个特定对象的过程，目标跟踪在无人驾驶领域很重要，一方面可以提高后续检测的准确性，另一方面能够对目标的运动状态进行跟踪。根据观测模型，目标跟踪算法可分为两类：生成算法和判别算法。生成算法利用生成模型来描述目标表面特征，并使重构误差最小化来搜索目标；判别算法又称检测跟踪算法，通过区分待识别目标和道路、天空等背景，将待识别目标提取并进行跟踪。视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用03随着电子化、信息化与人工智能技术的发展，小型化和嵌入式的视觉传感器得到了广泛应用，人们可以从车载摄像头中获得更智能的结果，即通过摄像头的视场，感知驾驶环境。以特斯拉为例特斯拉Autopilot2.0L2级（如图2-15所示）智能驾驶汽车拥有三个前视摄像头，三个后视摄像头，两个侧视摄像头，12个超声波雷达和一个安装在车身上的前毫米波雷达。视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用智能驾驶汽车的视觉传感器可实现车道偏离警告、前方碰撞预警、行人碰撞预警、交通标志识别、盲点监控、驾驶人注意力监控、全景停车、停车辅助和车道保持辅助等功能。视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用（1）车道偏离警告车道偏离警告系统是一种辅助驾驶员通过警告来减少因为车道偏离引起的交通事故的系统，主要包括毫米波雷达、激光雷达和CCD或CMOS摄像头等部件。请说说车道偏离警告系统的原理是什么？车道偏离预警系统组成主要有：① 图像处理模块② 防抱死制动系统控制模块③ 动力转向控制模块④ 仪表盘⑤ 方向盘模块⑥ 车身控制模块/网关模块⑦ 动力传动系统控制模块视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用（2）车道保持辅助系统车道保持辅助系统是智能驾驶辅助系统之一，基于车道偏离警告系统控制制动和转向控制协调装置，通常进入车道保持状态要求最低限速为60km/h。当检测到车辆即将偏离车道线时，向转向电机发出指令，以纠正车辆的行驶方向。请说说车道保持辅助系统的工作原理是什么？视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用（3）汽车防碰撞系统视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用汽车防碰撞系统主要用于协助驾驶人避免追尾、与行人/非机动车等交通参与者碰撞、与道路上其他障碍物碰撞等交通事故。汽车防碰撞系统基于摄像头/雷达或多种传感器组合方式，检测前方障碍物并评估碰撞风险，根据风险等级进行各级预警，直至主动制动等方式提醒驾驶人或者主动控制车辆，避免碰撞事故发生。（4）交通标志识别视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用车辆安全系统的交通标志识别系统通过特征识别算法，利用前置摄像头组合模式识别道路上的交通标志，提示警告或自动调整车辆运行状态，从而提高车辆的安全性和合规性，提醒驾驶员注意前方的交通标志。请说说交通标志识别功能有哪些？视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用交通标志分为警告标志、禁止标志、指示标志。分类识别方法主要包括：基于不