智能网联汽车技术概论（含实训任务书）课件 第六章：智能驾驶辅助系统

第二章、智能网联汽车结构原理一、智能网联汽车硬件结构二、智能网联汽车传感器技术目录CONTENTS一、预警类辅助系统预警类辅助系统概述01ADAS简介ADAS即高级驾驶辅助系统，是一种全新驾驶辅助技术。它借助汽车上的传感器、摄像头和雷达探测设备感知环境，经数据分析处理高效控制车辆，辅助驾驶员安全驾驶，有效防止交通事故。系统分类从对驾驶人辅助方式看，ADAS系统分为预警类和控制类辅助驾驶系统。预警系统能实现多种功能，为驾驶员提供各类信息和警示；控制类系统则在关键时刻直接控制车辆。系统定义控制类系统功能控制类辅助驾驶系统包含自动紧急制动、紧急制动辅助等功能。自动紧急制动关键时刻主动介入避免碰撞；紧急制动辅助预测危险提前介入，增强制动效果，保障行车安全。预警系统功能预警系统涵盖驾驶人疲劳监测、注意力监测、车辆检测等多项功能。如驾驶人疲劳监测通过监测面部特征与行为预警疲劳驾驶；车辆检测识别车辆位置等信息，为安全行驶提供支持。主要功能预警类辅助系统能有效提升行车安全性。通过实时监测和预警，提醒驾驶员注意潜在危险，如前碰撞警告在检测到碰撞风险时及时提醒，避免或减轻事故，保护车内人员生命安全。安全保障该系统有助于提高驾驶效率。智能限速提醒自动调整速度限制信息，让驾驶员遵守规则；自适应巡航控制自动调整车速保持安全车距，减轻驾驶员疲劳，使驾驶更轻松。提升效率重要作用城市道路在城市道路中，预警类辅助系统作用显著。行人检测能智能识别行人，提前预警；全景影像监测提供360°视野，让行车泊车更安心，应对复杂的城市交通状况。高速公路高速公路上，系统同样发挥重要作用。自适应巡航控制可保持安全车距，减轻驾驶员负担；前向车距监测实时监测与前车距离，在安全距离不足时预警，确保高速行驶安全。应用场景前碰撞警告系统02传感器监测前碰撞警告系统利用雷达、激光或摄像机等传感器监测车辆前方情况。这些传感器如同系统的“眼睛”，实时检测前方车辆、行人及障碍物的位置和速度，为系统提供可靠数据。风险评估电子控制单元（ECU）作为系统大脑，对传感器数据进行分析评估碰撞风险。它通过先进算法判断碰撞可能性和严重性，决定是否及如何向驾驶员发出警告，确保及时响应。系统原理传感器是前碰撞警告系统的关键部件，包括雷达、摄像头和激光雷达等。它们负责监测前方环境，不同传感器各有优势，如雷达适应各种天气，摄像头捕捉道路细节，共同保障系统预警的准确性。传感器警告系统是与驾驶员沟通的桥梁，当检测到潜在碰撞风险时，通过声音、视觉或触觉信号向驾驶员发出警告。多模式警告方式提高了警告的有效性，让驾驶员及时意识到危险。警告系统系统组成数据采集系统运用雷达、摄像头等传感器检测前方障碍物，收集数据。雷达测量距离、速度和角度，摄像头捕捉道路细节，这些数据为后续分析提供基础，确保系统能准确感知前方情况。风险预警一旦判定有碰撞可能，系统先通过声音、视觉或触觉方式警告驾驶员。若驾驶员未响应且车辆配备自动紧急制动，系统将自动减速或停车，避免事故发生，保障行车安全。工作流程以宝马E70为例，其高级碰撞系统负责识别危险事故情况，根据严重程度和碰撞方向启用乘员保护系统。碰撞和安全模块进行诊断和监控，故障通过指示灯显示，还可触发紧急呼叫。宝马汽车应用前碰撞警告系统优势明显，能在碰撞危险前发出警报，预防追尾。但在极端条件下可能受限，仍需驾驶员谨慎驾驶，系统只是辅助工具，不能完全替代驾驶员的判断和操作。系统优势与局限实际案例实际案例行人检测系统03行人检测系统利用计算机视觉技术，通过特征提取和分类算法从图像或视频中识别行人。如采用HOG、LBP特征提取和深度学习CNN分类算法，准确确定行人位置和大小。视觉技术应用该系统是高度集成的多模块系统，包含数据采集、预处理等关键组件。各模块协同工作，数据采集模块提供稳定图像数据，预处理模块改善图像质量，为后续准确识别行人奠定基础。多模块协作系统原理0102数据采集模块数据采集模块从摄像头或图像获取设备捕获实时视频流或图像数据。例如在商场入口安装高清智能摄像头，确保图像数据连续稳定，为系统提供准确的行人信息。分类识别模块分类识别模块利用机器学习或深度学习模型，根据特征判断图像中是否存在行人。在地铁站入口，它可识别特定特征行人并分类，区分工作人员和乘客，保障乘客安全。系统组成行人检测系统先进行数据采集，通过多种传感器收集环境数据。然后对原始数据滤波去噪，提取边缘等特征，结合多传感器数据综合分析，提高行人检测的准确性。数据处理决策输出模块根据检测和跟踪结果进行信息整合输出。在无人驾驶车辆中，它综合感知数据做出驾驶决策，如调整车速、变道或紧急制动，避免潜在碰撞，确保行车安全。决策输出工作流程大众汽车行人监测系统利用车前标志后方的小型雷达，在不同光照下扫描前方范围，寻找横穿道路的行人。根据车速不同有不同工作模式，自动刹车或发出警报，减少碰撞事故。大众汽车应用行人检测系统在复杂环境下识别效果可能受限，如雨天、雾天和夜晚。但技术进步正逐步克服这些挑战，通过优化算法，如融合红外传感器与深度学习技术，提升检测准确性。技术挑战与改进实际案例盲点检测系统04传感器监测智能网联汽车盲点检测系统通过集成传感器、摄像头、雷达等装置监测车辆四周环境。不同传感器功能各异，超声波传感器检测附近障碍物，摄像头识别交通标志等，为系统提供全面数据。数据分析控制单元接收传感器数据并进行处理分析。它去除噪声、校准数据、融合信息，构建准确环境模型，利用先进算法判断盲点区域是否存在障碍物，保障检测的准确性。系统原理传感器传感器是盲点检测系统的感知部件，包括超声波传感器、摄像头、雷达和激光雷达。它们安装在车辆不同位置，覆盖盲点区域，共同捕捉车辆周边环境信息。执行器执行器将控制单元的决策转化为实际动作。转向灯提示驾驶员盲点区域交通情况，警报器通过声音或视觉信号提醒危险，车辆控制系统在自动驾驶时直接控制车辆操作。系统组成盲点检测系统在数据采集阶段，依靠多种传感器协同工作，不断收集车辆四周环境数据，如周围物体的位置、速度和大小等，为后续处理提供原始依据。若系统判断盲点区域存在潜在障碍物且威胁车辆安全，控制单元会指挥执行器行动。执行器可能激活转向灯、发出声音警报或直接干预车辆转向、制动系统，避免碰撞。警告干预数据采集工作流程0102变道辅助在驾驶员尝试变道时，盲点检测系统自动检测相邻车道是否有其他车辆。若有危险，通过声音、振动等方式提醒驾驶员，确保变道安全，减少变道事故发生。停车辅助系统还能辅助驾驶员完成复杂停车操作，如并列停车或倒车入库。在停车过程中，实时监测车辆周围情况，通过警报等方式提醒驾驶员注意障碍物，使停车更加轻松便捷。实际应用实际应用驾驶员疲劳检测系统05智能网联汽车驾驶员疲劳检测系统通过高精度摄像头、红外探测器和麦克风等传感器收集驾驶员信息。这些传感器实时监测驾驶员面部表情、眼部活动和声音变化，为后续分析提供数据。数据收集数据处理单元对收集的数据进行分析，决策模块依据分析结果和先进算法判断驾驶员是否疲劳。利用人工智能和模式识别技术，确保判断的准确性。疲劳判断系统原理传感器作为系统感知层，包括高清晰度摄像头、红外传感器和麦克风等。摄像头捕捉面部表情变化，红外传感器监测眼部活动，麦克风分析声音特征，全面监测驾驶员状态。当决策模块判断驾驶员疲劳时，反馈系统启动。通过声音、振动或视觉信号提醒驾驶员休息，这种人性化设计能有效避免疲劳驾驶引发的交通事故，提高行车安全性。传感器反馈系统系统组成驾驶员疲劳检测系统先由传感器收集数据，然后数据处理单元对数据进行实时处理和分析。运用先进计算机技术和算法，为判断驾驶员疲劳状态提供可靠依据。数据处理若判断驾驶员疲劳，反馈系统立即发出提醒。声音警报引起驾驶员注意，座椅振动增强警示效果，视觉信号直观显示疲劳信息，确保驾驶员及时得到休息。预警响应工作流程自动驾驶辅助自动驾驶辅助系统（ADAS）结合疲劳检测系统，当检测到驾驶员疲劳时，自动调整车速、控制方向盘或停车，防止因疲劳导致的交通事故，提升自动驾驶的安全性。驾驶员监控在驾驶员监控系统（DMS）中，疲劳检测系统实时分析驾驶员行为和生理信号。如监测面部表情、眼睛活动等，一旦检测到疲劳就发出警告，保障驾驶员安全。实际应用夜间视野增强系统06智能网联汽车夜间视野增强系统利用前视摄像头、红外夜视摄像头和激光雷达等传感器采集数据。不同传感器各有特点，共同为系统提供夜间环境的全面信息。数据采集处理单元对传感器输出的数据进行处理，包括去噪、对比度增强和热成像转换等。通过这些操作提升图像质量，使驾驶员能更清晰地识别道路状况和障碍物。图像处理系统原理传感器模块是系统的感知层，包含多种类型传感器。前视摄像头捕获可见光景象，红外夜视摄像头探测热源信息，激光雷达获取三维环境信息，适应不同夜间环境。处理单元是系统核心，由高性能CPU和专用图像处理芯片组成。它接收传感器数据，进行预处理和图像识别，执行增强现实算法，增强驾驶员的夜间视野。传感器模块处理单元系统组成数据收集夜间行驶时，传感器模块收集周围环境数据。前视摄像头、红外夜视摄像头和激光雷达协同工作，获取道路、行人等信息，为后续处理提供基础。增强显示处理后的图像信息通过显示模块呈现给驾驶员，如车内抬头显示或前挡风玻璃显示。系统还可叠加导航等虚拟信息，让驾驶员直观理解路况，提高夜间行车安全性。工作流程奥迪A8应用以奥迪A8为例，其夜间视野增强系统前部摄像头具有防冻功能。在低温时对保护窗加热，确保摄像头正常工作，为系统提供准确的图像数据，提升夜间驾驶的安全性。技术发展趋势随着技术进步，夜间视野增强系统将更加智能化和集成化。未来可能会与更多车辆系统深度融合，提供更精准的信息和更高效的辅助，成为智能网联汽车的标配。实际案例实际案例交通标志识别系统07图像采集智能网联汽车交通标志识别系统通过摄像头或传感器捕捉道路上的交通标志图像。这些图像是数字化的交通标志表示，为后续处理提供数据基础。特征提取图像处理单元对捕获图像进行预处理，特征提取单元从预处理后的图像中提取交通标志的关键特征，如形状、颜色、大小等，为准确识别标志做准备。系统原理系统原理摄像头或传感器摄像头或传感器是系统的视觉输入设备，负责实时捕捉交通标志图像。它们如同系统的“眼睛”，确保能及时获取道路上的标志信息，为后续分析提供支持。决策单元决策单元根据识别单元提供的信息生成控制指令。这些指令传送给车辆控制系统，使车辆调整车速、改变车道等，确保遵守交通规则，安全行驶。系统组成系统先采集交通标志图像，经图像处理单元预处理后，特征提取单元提取关键特征。识别单元利用机器学习或深度学习模型分析特征，确定标志类型和含义。图像识别决策单元根据识别结果生成控制指令，车辆控制系统执行指令。如识别到限速标志，车辆自动调整速度，保障行驶安全，提高交通效率。指令执行工作流程在自动驾驶领域，交通标志识别系统帮助汽车深入理解和遵守交通规则。准确识别各种标志，使自动驾驶汽车在不同交通情境下做出正确决策，推动自动驾驶技术发展。自动驾驶智能交通管理系统中，该系统可自动检测交通违规行为，如超速、闯红灯。同时对交通流量进行实时分析，为管理部门提供数据支持，优化交通布局。智能交通管理实际应用预警类辅助系统的发展趋势08未来预警类辅助系统将不断优化算法。深度学习、人工智能等技术的应用，将提高系统的准确性和可靠性，更精准地识别危险和做出决策，提升系统性能。算法优化传感器技术也会不断升级，如更高分辨率的摄像头、更精准的雷达和激光雷达。这些升级将使系统能获取更详细的环境信息，增强系统的感知能力。传感器升级技术创新预警类辅助系统将与车辆的其他系统深度融合，如与导航、自动驾驶辅助系统结合。实现信息共享和协同工作，为驾驶员提供更全面、智能的驾驶辅助。车联网协同借助车联网技术，系统能与其他车辆和基础设施进行数据交换。车辆间实时共享信息，协同预测和规避碰撞风险，构建更安全、高效的智能交通网络。与其他系统融合系统集成新场景应用系统的应用场景将不断拓展，除了城市道路和高速公路，还会应用于特殊场景，如山区、矿区等。为不同场景下的驾驶提供安全保障，满足多样化的需求。新兴领域渗透预警类辅助系统还会向新兴领域渗透，如共享出行、物流运输等。提高这些领域的运营安全性和效率，推动相关行业的发展。应用拓展故障容错未来系统将具备更强的故障容错能力，在部分组件出现故障时仍能保持一定的功能。确保系统在各种情况下都能为驾驶员提供可靠的安全保障。隐私保护随着系统的发展，也会更加注重隐私保护。在收集和处理驾驶员信息时，采取有效的措施确保信息安全，保护驾驶员的隐私。安全提升二、控制类辅助系统自适应巡航控制系统概述01系统概念01.智能网联汽车自适应巡航控制系统（ACC），是基于雷达、激光雷达、摄像头等传感技术，结合计算机算法和网络通信的智能跟车行驶系统，可使车辆自动化行驶，减轻驾驶疲劳，提升行车安全与舒适。技术基础02.该系统运用先进传感技术收集车辆周边环境信息，如前方车辆速度、位置和距离等，为系统运行提供数据支持，是实现智能跟车和自动化行驶的重要前提。系统定义系统定义传感器ACC系统的传感器包括雷达、激光雷达和摄像头等，能高精度检测前方车辆的各项信息，常见安装位置有特定规范，为系统提供实时、准确的环境数据。控制器作为系统核心，控制器对传感器收集的信息进行处理分析，依据设定的跟车距离和速度，通过复杂算法计算车辆动作，精细调节加速、减速，必要时激活紧急制动。系统结构执行器执行器包含油门、刹车和离合器等，根据控制器指令调整车辆速度和制动力度，实现跟车、保持安全距离等功能，确保车辆按系统要求行驶。各部分协同传感器、控制器和执行器相互协作，传感器收集信息，控制器分析决策，执行器执行指令，共同保障自适应巡航控制系统的稳定运行和智能跟车功能的实现。系统结构基本流程启动ACC系统后，传感器监测前方车辆，控制器据此计算车速和制动力度并发送指令，执行器调整车辆状态，使车辆与前车保持设定距离，实时响应前车变化。动态调整当前方车辆速度或距离改变时，传感器实时反馈，控制器重新计算并发出新指令，执行器相应调整油门、刹车和离合器等，确保车辆速度和跟车距离合适。工作原理系统控制与操作其系统电路控制明确，驾驶员可通过方向盘操作元件设定车速，组合仪表指示灯显示系统状态，系统在特定情况下自动中断，变更车速可按压平衡杆。宝马1系系统宝马1系自适应巡航控制系统采用雷达技术和毫米波雷达，传感器探测目标车辆，电控单元结合驾驶员设定和雷达信息确定行驶状态，调整车速和保持安全距离。案例分析车道保持辅助系统概述02车道偏离预警系统（LDW）通过声音、振动或视觉信号提醒驾驶员车辆即将偏离车道，由传感器、控制器和显示提醒装置组成，保障车辆在车道内稳定行驶。车道保持辅助系统（LKA）在LDW基础上增加自动调整方向盘功能，当检测到车辆意外偏离车道时，自动引导车辆回到车道线内，提高行车安全性。车道偏离预警系统车道保持辅助系统相关概念相关概念传感器车道保持辅助系统的传感器如摄像头可捕捉车道线，判断车辆位置，部分系统还使用雷达检测周围物体，为系统提供环境信息。控制器控制器处理传感器收集的数据，决策车辆行为，如本田Accord系统在车辆偏离时能自动警告并微调方向，确保车辆行驶稳定。系统结构执行器执行器实现控制器的决策，如丰田LexusLS车型在检测到偏离时自动调整方向盘，辅助驾驶员将车辆引导回车道，提升行车安全。系统协同传感器、控制器和执行器协同工作，传感器收集信息，控制器分析决策，执行器执行操作，共同实现车道保持辅助系统的功能。系统结构信息收集系统传感器捕捉道路图像或探测车道线和周围环境信息，发送给控制器，为后续的分析和决策提供基础数据。决策与执行控制器分析数据，判断车辆是否偏离车道，若有偏离迹象则向执行器发送指令，执行器调整方向盘或刹车，引导车辆回到车道。自动变道系统概述03技术集成该系统集成多种技术，传感器感知环境，控制算法制定策略，执行机构实施操作，各部分紧密配合，实现汽车在道路上的智能变道功能。系统概念自动变道系统基于先进传感器技术、复杂控制算法和精密执行机构，使汽车能自主安全变道，提供更高的驾驶安全性和便利性，减轻驾驶员负担。系统定义雷达、激光雷达、摄像头和超声波传感器等协同工作，全方位感知车辆周边环境，收集附近车辆和道路状况信息，构建准确的环境模型。车载通讯系统车载通讯系统确保传感器、控制单元和执行机构之间信息快速准确交换，通过CAN总线等实现数据传输和命令传递，保障系统响应环境变化。传感器系统结构中央处理单元（ECU）作为系统“大脑”，处理海量传感器数据，运行变道决策算法，具备高计算能力，确保在高速驾驶中做出正确变道决策。中央处理单元控制算法是自动变道系统核心，涉及信号处理、目标检测、轨迹规划和决策制定等，综合考虑多种因素制定最佳变道策略。控制算法系统结构机构组成执行机构包括电子控制的转向系统、加速器和制动器，精确控制车辆动作，保证变道过程安全、平滑，避免给乘客带来不适。操作实施执行机构根据控制算法的决策，实施变道操作，精确调整车辆的转向、速度等参数，确保变道过程平稳，与周围车辆保持安全距离。执行机构信息收集与处理车载传感器实时收集车辆周围环境信息，融合处理不同传感器数据，提高环境识别准确性，为变道决策提供可靠依据。决策与执行根据处理后的环境信息，控制算法评估交通情况，制定变道决策，执行机构实施变道操作，过程中持续监控，确保变道安全。工作原理自动泊车系统概述04系统概念智能网联汽车自动泊车系统利用先进的传感器、控制器、执行器、通信设备和计算平台，实现车辆自动泊车，缓解驾驶员泊车压力。01主要作用该系统提高泊车效率，降低泊车事故风险，为驾驶员提供便捷的泊车体验，尤其在狭小空间和复杂停车环境中优势明显。02系统定义传感器包括倒车雷达、超声波传感器、摄像头和激光雷达等，监测车辆周围障碍物、识别车位和提供环境信息，为泊车提供基础数据。传感器控制器接收传感器信息，进行数据处理和决策规划，制定泊车策略和路径，控制执行器完成泊车操作，是系统的决策核心。控制器系统结构执行器执行器包括转向系统、制动系统和油门踏板等，根据控制器指令控制车辆转向、制动和加速，实现泊车动作。通信设备通信设备实现自动泊车系统与其他车辆、基础设施的信息交互，获取周边停车位信息，提高泊车系统的协同性和智能性。系统结构计算平台处理传感器数据，进行泊车决策和路径规划，为控制器提供决策依据，确保系统能够准确、高效地完成泊车任务。计算平台传感器、控制器、执行器、通信设备和计算平台协同工作，形成一个有机整体，共同实现自动泊车系统的功能。各部分协同系统结构驾驶员启动系统后，传感器感知周围环境，获取车道线、障碍物和车位等信息，为后续的路径规划提供基础。控制器分析传感器数据，规划最佳泊车路径，控制执行器调整车辆行驶，直至车辆平稳停入车位并确认完成，部分系统可记忆位置。环境感知路径规划与执行工作原理工作原理自动泊车系统在智能网联汽车中广泛应用，提升车辆的智能化水平和用户体验，使车辆在停车过程中更加便捷、安全。智能网联汽车在自动驾驶领域，自动泊车是重要功能之一，为实现完全自动驾驶提供支持，提高自动驾驶车辆的实用性和适应性。自动驾驶技术应用领域特斯拉自动泊车系统使用超声波传感器和摄像头感知环境，结合强大的计算平台和智能算法，实现高效、准确的自动泊车功能。特斯拉系统谷歌自动驾驶汽车的自动泊车功能依赖强大的计算平台，实时处理传感器数据，实现智能的泊车决策和路径规划，是行业的先进代表。谷歌系统案例分析紧急制动辅助系统概述05紧急制动辅助系统简介紧急制动辅助系统（EmergencyBrakeAssistSystem，简称EBA）是一种通过智能网联技术，对车辆进行实时监控，并在检测到潜在危险时，辅助驾驶员进行紧急制动的系统。系统作用该系统的作用在于缩短紧急制动时的反应时间，提高制动效果，从而降低交通事故的发生概率。系统定义传感器该系统采用多种传感器，如雷达、摄像头和激光雷达等，用于全面感知周围环境，例如，车辆、行人、路况等。控制器作为系统的核心，控制器负责对传感器收集到的数据进行实时处理和分析。执行器执行器负责根据控制器的指令进行具体操作，在紧急制动辅助系统中，执行器通常包括制动系统和转向系统。