智能网联汽车概论 课件全套 模块1-7 智能网联汽车发展 -互联密码-V2X

智能网联汽车概论项目一

智能网联汽车的发展目录单元1智能网联汽车发展史单元2智能网联汽车定义与功能单元3国内外主要OEM导读

通过本模块的学习，学生将会了解到中外智能网联汽车发展史，汽智能网联汽车定义、基本组成和中外智能网联汽车主要OEM等内容。

通过科研小课题的深度思考与实践以及拓展小贴士的拓展阅读，学生应初步具备将智能网联汽车相关知识运用到实际工作的能力。

希望通过学习本模块，智能网联汽车技术专业的学生以及相关从业者在基本职业道德，职业素养的提升有一定提升。智能网联汽车的诞生智能网联汽车的诞生汽车的诞生经历了一个漫长的过程，它伴随着工业革命的变革而发展。总体来看，汽车的诞生大致可以分为蒸汽汽车、内燃机汽车两个阶段。蒸汽汽车卡尔·本茨研制的世界上第一辆马车式三轮汽车艾提力·雷诺（EtienceLenor）在1800年制造了一种与燃料在外部燃烧的蒸汽机（即外燃机）所不同的发动机，让燃料在发动机内部燃烧，人们后来称这类发动机为内燃机。1705年，纽科门首次发明了不依靠人和动物来做功而是靠机械来做功的实用化蒸汽机。由于蒸汽汽车本身起动困难、转向不灵敏、笨重且惯性较大、热效率低等原因，人们一直在不断的探索新的方式，这也为内燃机的发展奠定了基础。智能网联汽车的诞生伴随着第三次工业革命和信息革命，汽车技术逐渐从机械化向电子化、电控化方向转变。近年来，随着电子技术、计算机技术和信息技术的应用，汽车电子技术、电子控制技术得到了迅猛的发展，大致经历了四个阶段：技术萌芽、技术突破、高速发展、商业化等四个阶段。智能网联汽车的诞生新一轮基于新一代移动互联技术，包括大数据、云、AI，已经进入这个领域，对产品发展和开发模式产生很大影响。需要再次强调的是，汽车产品的安全问题，包括各种功能安全问题、信息安全问题，也是发展的聚焦点。1939年，通用汽车在世博会搭建了名为Futurama的模拟城市展厅，首次提出了自动高速公路的概念。智能网联汽车的雏形

展出了世界上第一辆自动驾驶概念车，这是一种由无线电控制的电磁场引导的电动汽车，该电磁场由嵌入道路的磁化金属尖刺产生。，工业设计师NormanBelGeddes向当时的人们展示了他对未来汽车及交通的想法——自动化高速公路，即未来的汽车采用无线电控制，使用电力驱动，带有集成电缆的“专用”高速公路提供了电磁场，可以传输动力来推动汽车行驶。1961年斯坦福大学的博士候选人詹姆斯·亚当斯制造了一个原型车，这辆车后来被称为斯坦福推车，用于测试火星探测车的可行性。他的试验失败了，它的数据处理速度太慢，移动一米都需要20分钟。后来的研究者在斯坦福推车的基础上不断的进行了改进，1967年推车能够跟随白线行驶。

1977年，还在斯坦福大学人工智能实验室(StanfordAILaboratory)读博士的汉斯·摩拉维克（HansMoravec）为斯坦福推车研制了一台配备立体视觉和电脑远程控制系统。1979年，推车在没有人干预的情况下，花了大约5个小时成功地穿过了一个放满椅子的房间。斯坦福推车相当于早期无人驾驶汽车。发展历史StanfordCart最早具备自动驾驶功能的汽车智能网联汽车（IntelligentConnectedVehicle，ICV）大致有四个发展阶段：自主式驾驶辅助、网联式驾驶辅助、人机共驾、高度自动/无人驾驶。时间发展阶段主要事件1989～1999年小范围研发阶段1.自动驾驶研发主要集中在少数高校2.一些整车企业开始与高校联合开展自动驾驶的研发工作2000～2009年国家层面支持研发阶段1.国家开始设立智能交通攻关立项，如推进“863计划”设立“智能交通系统关键技术开发和示范工程”、“现代交通技术领域等”2.更多高校与企业进入自动驾驶研发，如2003年国防科技大学与一汽集团完成红旗CA7460无人驾驶平台；2005年上海交通大学研发城市交通的自动驾驶车辆的应用2010～2015年车联网发展阶段1.国家推动车联网技术发展，如“基于移动中心技术的车辆通信网络的研究”、“车路协同系统设计信息交互和集成验证研究”、“车联网应用技术研究”等国家级课题2.国内车联网技术创新着力大范围合作，如中国汽车工程学会主导成立车联网技术创新技术联盟等2015年以后智能网联概念发展阶段国家出台智能网联汽车的一系列宏观政策，着力发展智能网联汽车，明确智能网联汽车将成为智能交通系统的重要组成部分国内智能网联汽车发展历程发达国家中国2015年中国2018年4月中国2021年7月我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我国颁布了国内首个规范自动驾驶汽车道路测试的法规文件——《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》工信部、公安部、交通运输部三部门联合印发了《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》，该文件于同年9月开始实施，《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》同时废止。发展背景1国内智能网联汽车发展历程2015年国务院发布《中国制造2025》，首次将智能网联汽车列为国家战略，并提出要形成从关键零部件到整车的完整工业体系和创新体系，推动自主品牌节能与新能源汽车同国际先进水平接轨。

这一政策被业内称为“十年产业格局的第一枪”，直接推动车企从观望转向行动。技术萌芽：

政策驱动下，L2级辅助驾驶（ACC自适应巡航、LKA车道保持）加速普及。2017年《新一代人工智能发展规划》细化技术路线，为百度Apollo、小鹏等注入强研发动能。2018年《智能网联汽车道路测试管理规范》出台，国内自动驾驶产业开始进入规范化测试阶段。北京、上海等地发放首批路测牌照，百度Apollo获准在亦庄开展开放道路测试。

国内智能网联汽车发展历程百度Apollo大规模进行无人驾驶技术的研发2015年初进行了高速公路和城市道路全自动驾驶测试2015年12月获得美国加州自动驾驶路测牌照2016年9月在浙江乌镇进行无人驾驶试运营2016年11月发布了名为“Apollo（阿波罗）”的开源自动驾驶平台2017年国内智能网联汽车发展历程小贴士

百度开放的阿波罗平台是-套完整的软硬件和服务系统，包括车辆平台、硬件平台、软件平台、云端数据服务等4大部分。同期开放的还有环境感知、路径规划、车辆控制、车载操作系统等功能的代码或能力，并且提供完整的开发测试工具；并在车辆和传感器等领域选择协同度和兼容性最好的合作伙伴，推荐给接入阿波罗平台的第三方合作伙伴使用，进一步降低无人车的研发门槛。阿波罗平台代表着自主品牌崛起国内动态近年来，百度阿波罗平台以其全面的自动驾驶解决方案，吸引了众多国内外合作伙伴，共同推动自动驾驶技术的商业化进程。华为、蔚来汽车等造车新势力，则通过深度融合互联网思维和技术创新，为用户带来全新的智能出行体验。同时，传统汽车制造商如吉利、长安等，也在积极拥抱智能化转型，加大在智能网联汽车领域的研发投入。百度阿波罗平台华为、蔚来汽车等造车新势力国内动态2021年起随着《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》等政策的出台，智能驾驶测试和示范应用逐步规范化，商业化落地路径更加清晰，国内自动驾驶产业进入商业化探索阶段。2022年深圳率先立法允许L3级车辆上路2023年北京开放乘用车无人化运营试点，Robotaxi（无人出租车）在北上广深试运营2023年上海浦东新区允许无方向盘车辆在浦东特定区域开展全无人驾驶载人、载物示范车企加速L3级量产“备赛”，华为ADS2.0、小鹏XNGP等技术密集落地。2023年，中国L2级辅助驾驶渗透率超40%。2024年由工信部等五部门联合发布的“车路云一体化”应用试点工作的通知中，确定了20个应用试点城市。国内动态实验过程中，其自主驾驶的行程为496km，占总行程的98.1%，该车用位于挡风玻璃上的摄像头来识别车道线，测试人员负责控制油门和刹车。20世纪90年代通用汽车NavLab5美国智能网联汽车发展历程邀请世界各地的企业或个人来制造一辆能够横穿加州莫哈维沙漠的自动驾驶汽车。最终，142公里的莫哈维沙漠，最远的参赛选手只行驶了7公里。2004第一届自动驾驶汽车比赛美国智能网联汽车发展历程时间事件1991年美国交通部制订《陆上综合运输效率化法案》1992年美国交通部发布《ITS战略计划》1995年美国交通部发布《美国国家ITS项目规划》1998年美国交通部制订《面向21世纪的运输平衡法案》1999年美国国会批准《国家ITS五年项目计划》2002年美国交通部提出2002-2011《国家ITS项目计划10年计划》2005年美国交通部继TEA-21法案后，通过了SAFETEA-LU法案2010年美国交通部发布《美国ITS战略计划2010-2014》2011年主持研究和测试网联汽车技术2012年美国首张自动驾驶车辆测试许可证颁发2017年美国众议院出台《自动驾驶法案》2018年美国交通部发布《准备迎接未来交通：自动驾驶汽车3.0》以美国为首，美国ITS联合项目办公室当前正在推进的项目中，大多与网联化技术相关，主要有网联汽车的安全性应用研究、移动性应用研究、政策研究、网联汽车技术研究、网联汽车示范应用工程等多个维度。美国智能网联汽车发展历程美国智能网联汽车发展历程

从2009年开始，谷歌就开始秘密开发无人驾驶汽车项目，专注于开发以“机器人系统”为核心的全自动无人驾驶汽车，研究无人驾驶汽车的外部环境感知、检测、判断和控制算法。该项目现在被称为Waymo。谷歌Waymo凭借其强大的自动驾驶技术，率先在多个城市推出无人驾驶出租车服务。谷歌Waymo无方向盘汽车国际视角2014年，推出第三代纯电动自动驾驶汽车，注重人机交互体验和行人安全，没有传统意义上的制动器、转向盘和油门，最高速度为每小时25英里。谷歌Waymo无人驾驶车已测试141.3万英里，且每千英里人为干预的次数仅为0.18次2017年底Waymo宣布实现了真正的完全无人驾驶，并向加州政府申请完全无人驾驶路测资格2017年底Waymo获得美国亚利桑那州的无人驾驶商用许可，并在年底正式推出无人驾驶打车服务2018年国际视角谷歌Waymo

谷歌无人驾驶汽车的核心是位于车顶的旋转式激光雷达，能够生成精确的3D地图数据，并结合高精地图生成数据模型。国际视角

汽车还配备有摄像头和轮胎感应器，以确保路面观察和安全驾驶，以及前后保险杠内安装的雷达元件以保持安全行驶距离。2015年10月，特斯拉推出了半自动驾驶系统Autopilot，Autopilot是第一个投入商用的自动驾驶技术。特斯拉Autopilot则通过不断迭代升级，将先进的自动驾驶功能融入日常驾驶中，其独特的OTA（Over-The-Air）升级机制，确保了车辆能够持续获得最新的技术和功能，进一步提升了用户体验。特斯拉Autopilot系统国际视角2019年3月发布的新版路线图对欧洲网联式自动驾驶技术发展路线进行规划欧洲智能网联汽车发展1．智能汽车智能汽车技术现阶段的智能汽车通常具有先进的传感系统、决策系统和执行系统集成了信息通信、互联网、大数据、云计算、人工智能等技术智能汽车是由交通运输工具逐步向智能移动空间转变的新一代汽车是智能交通系统的重要组成部分智能网联汽车定义与功能智能网联汽车定义与功能智能汽车随着科技的发展，智能汽车将不仅仅是一种交通工具，还是一种智能移动终端，其发展方向可分为自动化和网联化两个方向。智能汽车的自动化程度越高，越接近于自动驾驶汽车；智能汽车的网联化程度越高，越接近于网联汽车；智能汽车的自动化、网联化程度越高，越接近于智能网联汽车。智能汽车的终极发展目标是无人驾驶汽车。智能网联汽车定义与功能2．车联网车联网是指利用物联网、无线通信、导航定位、云计算、语音识别等技术，建立的一个全面覆盖车辆、交通基础设施、交通参与者、交通管理者、交通服务商等的快速通信网络。一般由车内网、车际网和车云网三部分组成。智能网联汽车定义与功能车联网功能智能网联汽车定义与功能ADAS技术正在重新定义人车互动模式，降低交通事故发生率，挽救无数生命。随着技术持续进步，ADAS系统已成为智能出行的未来发展方向，引领汽车产业迈向更加智能化、网联化的新时代。智能驾驶辅助系统（ADAS）是当今汽车科技革命的核心技术，通过先进的传感器和智能算法为驾驶者提供全方位的安全保障和辅助功能。智能驾驶辅助系统（ADAS）智能网联汽车定义与功能无人驾驶汽车是智能汽车的终极发展目标，它具有先进的环境感知系统、中央决策系统及底层执行系统，涉及传感器、计算机、人工智能、无线通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多种先进技术。无人驾驶汽车是能够实现完全自动控制的智能汽车。它可以通过车载环境感知系统来感知道路环境，自动规划路径，识别行车路线，并按照预定条件控制车辆到达预定地点。无人驾驶汽车世界智能网联汽车OEM特斯拉世界智能网联汽车OEM大众集团世界智能网联汽车OEM1.公司概况丰田创立于1933年，业务涉及机械、电子、金融等多个行业，是全球知名的汽车制造商。2.自动驾驶战略丰田的智能网联汽车战略聚焦自动驾驶（Guardian/Chauffeur双模式）和氢能+电动化，与软银合资推进出行即服务（MaaS）。3.代表车型丰田的代表车型是PRIUS，以其混合动力技术和智能化功能著称，展现了丰田在环保和智能驾驶方面的领先地位。4.未来规划丰田计划进一步扩大电动化车型的阵容，并持续优化自动驾驶技术，以满足全球市场的多样化需求。丰田世界智能网联汽车OEM通用与现代车型中国智能网联汽车OEM比亚迪中国智能网联汽车OEM蔚来小鹏与理想中国智能网联汽车OEM华为与小米中国智能网联汽车OEM1.华为概况华为于2019年成立智能汽车解决方案BU，将其在ICT领域的技术积累拓展至智能汽车产业，提供全栈解决方案。2.华为技术华为的智能汽车技术包括MDC计算平台、HarmonyOS智能座舱和ADS自动驾驶系统，这些技术为车企提供了强大的支持。3.小米概况小米汽车有限公司成立于2021年，是一家以从事汽车制造业为主的企业，计划推出高性价比的智能电动汽车。4.小米规划小米计划利用其在消费电子领域的优势，打造智能化的电动汽车，并整合其生态系统，为用户提供无缝的智能体验。国内外OEM对比智能网联汽车发展浅谈对中国引领世界智能网联汽车的发展的感想。情智小课堂感谢观看Q&A智能网联汽车概论模块二

智能网联汽车标准目录单元1SAE汽车驾驶自动化标准单元2中国智能网联汽车国家标准体系单元3典型智能网联车型导读

本模块主要介绍中国际自动机工程师学会（SAEInternational）6个等级的自动驾驶定义、中国汽车驾驶自动化分级和中国智能网联汽车国家标准体系的构成。

应注意考虑中国交通的复杂性，中国汽车驾驶自动化分级的特定交通模式解释。

通过竞赛小课题的深度思考与实践，拓展小贴士等拓展读者的视野，初步具备将智能网联汽车相关知识运用到实际工作的能力；

希望读者通过比较中外自动驾驶的分级，对中国标准走向世界有一定的认识；同时本模块内容对读者产生强烈的增强民族自豪感。智能网联汽车标准2025年1月至11月，搭载城市NOA功能的乘用车累计销量达312.9万辆，占乘用车上险量的15.1%。预计2026年搭载城市NOA的新车将达约400万辆。市场规模当前中国智能驾驶产业处于关键临界点，L2级辅助驾驶大规模普及的同时监管持续收紧，L3/L4级高阶自动驾驶则在法律层面加速“破冰”并开展商业化试探。技术分级L2级辅助驾驶面临事故责任边界模糊与数据留存机制缺失两大核心痛点。部分车企通过营销话术弱化驾驶员监管义务，事故发生后依赖冗长用户手册规避责任，损害消费者信任。行业痛点智能网联汽车标准发展概况政策与法规L3/L4级政策2026年1月1日起实施的《智能网联汽车自动驾驶数据记录系统》强制标准，明确了数据记录要求，为L3级事故责任认定提供支撑。《道路交通安全法》修订正推进中，《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》等新强标已进入征求意见阶段。最新动态2026年2月12日，工信部就《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》强制性国家标准公开征求意见。该标准针对L3/L4系统，对安全档案建设、用户监测策略、最小风险条件(MRM)逻辑等提出详细要求。地方立法《天津市促进智能网联汽车发展条例》自2026年1月1日起施行，开放全市全域测试道路，开放里程达5389公里。佛山市顺德区成为首个实现智能网联汽车全域开放的行政区。L2级监管2025年2月，工信部与市场监管总局联合下发通知，要求企业健全事件事故数据记录和存储管理。2026年1月1日起，《汽车整车信息安全技术要求》《汽车软件升级通用技术要求》等多项强制性国家标准正式实施。1.政策引导2017年发布的《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）》为后续标准制定提供了框架和方向。技术支持仿真测试2026年初，我国智能网联汽车自动驾驶功能仿真试验推荐性国家标准正式实施，仿真测试由此纳入产品准入监管框架，成为量产资质的核心衡量标准之一。国产化进展摩尔线程与五一视界完成SimOne4.0智驾仿真平台与国产GPUMTTS5000的全流程深度适配，在场景挖掘、模型训练、仿真推理等核心环节实现软硬件贯通。行业需求智驾研发已进入数据驱动闭环阶段，行业对算力与仿真体系提出三大刚性需求：海量算力支撑、感知场景挖掘能力、云端渲染的规模化能力。2.技术积累通过产学研合作，中国在智能网联汽车关键技术领域取得了一系列突破，为标准化工作奠定了基础。国家标准体系的意义国家标准体系的建立有助于提升智能网联汽车的安全水平，保障消费者权益，防范网络攻击和数据泄露风险。通过统一的技术规范和管理要求，国家标准体系能够促进产业链协同发展，推动技术创新和产业升级。促进产业发展提升安全水平基础标准1.定义与术语基础标准包括智能网联汽车的定义、术语和分类，为其他标准提供统一的语言和框架。2.通信协议规定了车与车、车与路、车与云端之间的通信协议和数据格式，确保信息交换的兼容性和安全性。3.测试方法提供了智能网联汽车各项功能的测试方法和评估标准，为产品认证和质量控制提供依据。SWOT外部连接安全规定了汽车与外部设备或网络连接时的安全技术要求，防止未经授权的访问和数据泄露。软件升级安全规范了软件升级过程中的安全保护措施，确保升级包的来源可信且内容完整。通信安全确保车内外通信过程中的数据加密和完整性保护，防止信息被篡改或窃取。数据安全明确了自动驾驶数据记录系统的技术要求，保障数据存储和读取的安全性与可靠性。信息安全标准规定了车载传感器对环境感知的精度和响应时间要求，确保复杂环境下的可靠感知。环境感知明确了自动驾驶系统的决策逻辑和算法要求，确保在各种驾驶场景下的安全性和高效性。智能决策规范了车辆与外部系统（如交通信号、其他车辆）的协同控制机制，提升整体交通效率。协同控制功能安全标准用户交互界面规定了车载人机交互界面的设计原则和功能要求，确保用户操作的便捷性和安全性。数据记录系统规范了自动驾驶数据记录系统的数据记录、存储和读取技术要求，为事故责任认定提供支持。自动驾驶等级明确了不同自动驾驶等级的功能定义和技术要求，为产品开发和认证提供依据。整车技术要求规定了智能网联汽车整车的技术性能指标，包括动力性、经济性、舒适性等。产品与技术应用标准汽车智能等级划分美国SAE国际智能网联汽车的等级划分（请同学们补充说明）分级L0L1L2L3L4L5称呼无自动化驾驶支持部分自动化有条件自动化高度自动化完全自动化定义由驾驶员全权驾驶汽车，在行驶过程中可以得到警告通过驾驶环境对转向盘和加减速中的一项操作提供支持，其余由驾驶员操作通过驾驶环境对转向盘和加减速中的多项操作提供支持，其余由驾驶员操作由无人驾驶系统完成所有的驾驶操作，根据系统要求，驾驶员提供适当的应答由无人驾驶系统完成所有的驾驶操作，根据系统要求，驾驶员不一定提供所有的应答；限定道路和环境条件由无人驾驶系统完成所有的驾驶操作，可能的情况下，驾驶员接管；不限定道路和环境条件主体驾驶操作驾驶员驾驶员/系统系统周边监控驾驶员系统支援驾驶员系统系统作用域无部分全域驾驶操作：持续横纵向车辆运动控制；周边监控：目标和事件监测与响应；

根据美国国家高速公路交通安全管理局(NHTSA及美国SAE（SocietyofAutomotiveEngineers国际自动机工程师学会）J3016标准规定的分级，将自动驾驶技术分为六个等级，从L0到L5，每个等级代表不同的自动化程度。中国智能汽车国家标准体系

我国把智能网联汽车智能化划分为5个等级。1级为驾驶辅助(DA)，2级为部分自动驾驶(PA)，3级为有条件自动驾驶(CA)，4级为高度自动驾驶(HA)，5级为完全自动驾驶(FA)，见下表。中国智能网联汽车等级划分所有工况等级1级（DA）2级（PA）3级（CA）4级（HA）5级（FA）名称应急辅助部分驾驶辅助有条件自动驾驶高度自动驾驶完全自动驾驶驾驶员的角色执行全部DDT，监管驾驶自动化系统，并在需要时介入DDT以确保车辆安全（1）执行驾驶自动化系统没有执行的其余DDT（2）监管驾驶自动化系统，并在需要时介入DDT以确保车辆安全（3）决定是否及何时启动或关闭驾驶自动化系统（4）在任何时候，可以立即执行全部DDT（1）驾驶自动化系统激活前，确认装备驾驶自动化系统的车辆是否可以使用（2）决定何时开启驾驶自动化系统（3）可请求驾驶自动化系统退出，并在驾驶自动化系统退出后成为驾驶员在驾驶自动化系统激活后成为DDT后援用户（1）当收到介入请求或发生车辆其他系统失效时，及时执行接管（2）决定是否以及如何实现最小风险状态，并判断是否达到最小风险状态（3）需保持一定的警觉性，对明显的外部刺激（如救护车警笛等）进行适当的响应（1）在驾驶自动化系统激活后成为乘客（2）无须执行DDT或接管（3）无须决定是否及如何实现最小风险状态，且不需要判断是否达到最小风险状态（4）可接受介入请求并执行接管 表

驾驶员及驾驶自动化系统在汽车驾驶中的角色根据智能网联汽车驾驶自动化分级的不同，驾驶员和驾驶自动化系统在汽车驾驶中扮演着不同的角色。DDT（dynamicdrivingtask，动态驾驶任务）是指在操作设计域（如有）的道路交通中驾驶车辆所需的所有实时操作和战术功能，但不包括行程安排和目的地和航路点选择等战略功能。中国智能网联汽车等级划分等级1级（DA）2级（PA）3级（CA）4级（HA）5级（FA）名称应急辅助部分驾驶辅助有条件自动驾驶高度自动驾驶完全自动驾驶驾驶自动化系统的角色（驾驶自动化系统激活）（1）持续地执行部分OEDR（2）当驾驶员请求驾驶自动化系统退出时，立即解除系统控制权（1）持续地执行DDT中的车辆横向或纵向运动控制（2）具备与车辆横向或纵向运动控制相适应的部分OEDR的能力（3）当驾驶员请求驾驶自动化系统退出时，立即解除系统控制权见下页见下页（1）识别驾乘人员状态、行车环境是否符合ODD（2）在驾乘人员状态或行车环境即将不满足ODD且用户未响应介入请求时，执行风险减缓策略并自动达到最小风险状态 无设计运行范围限制 表

驾驶员及驾驶自动化系统在汽车驾驶中的角色（续）OEDR（objectandeventdetectionandresponse，目标和事件监测与响应）是指驾驶员或HAV（highautomatedvehicle，高度自动驾驶汽车）系统检测到与即时驾驶任务相关的情况，并予以适当的响应。ODD（operationaldesigndomain，设计运行条件）是指使ADS（autonomousdrivingsystem，自动驾驶系统）能够正常工作的特定操作条件，包括但不限于道路类型、速度范围、环境条件（天气、光照条件等），交通法规及其他决定条件。等级3级（CA）4级（HA）5级（FA）名称有条件自动驾驶高度自动驾驶完全自动驾驶驾驶自动化系统的角色（驾驶自动化系统激活）（1）仅允许在其ODD下激活（2）激活后在其ODD下执行全部DDT（3）识别是否即将不满足ODD，并在即将不满足ODD时，及时向DDT后援用户发出介入请求（4）识别驾驶自动化系统失效，并在发生驾驶自动化系统失效时，及时向DDT后援用户发出介入请求（5）识别DDT后援用户的接管能力，并在用户的接管能力即将不满足要求时，发出介入请求（6）在发出介入请求后，继续执行DDT一定时间，以供DDT后援用户接管（7）在发出介入请求后，如果DDT后援用户未响应，则适时采取减缓车辆风险的措施（8）当用户请求驾驶自动化系统退出时，立即解除系统控制权（1）仅允许在其ODD下激活（2）激活后在其ODD下执行全部DDT（3）识别驾驶自动化系统失效和车辆其他系统失效（4）除下列情形外，不得解除系统控制权：①已达到最小风险状态②驾驶员在执行DDT（5）在发生下列情况之一且用户未响应介入请求时，执行风险减缓策略并自动达到最小风险状态：①驾驶自动化系统失效或车辆其他系统失效②用户要求实现最小风险状态（6）当用户请求驾驶自动化系统退出时，解除系统控制权，如果存在安全风险可暂缓解除表

驾驶员及驾驶自动化系统在汽车驾驶中的角色（续）L2级自动驾驶（部分自动化）当前全球智能网联汽车市场中普及度最高。根据智能网联汽车驾驶自动化分级的不同，驾驶员和驾驶自动化系统在汽车驾驶中扮演着不同的角色。典型智能网联车型技术亮点全球首个实现收费站自动减速功能的量产车型，通过V2X通信提前获取收费信息，减速平顺性优于人工驾驶。用户反馈85%车主表示系统显著减轻高速疲劳感，但10%用户报告复杂路口会出现车道线误识别。实测数据第三方测试显示其AEB对静止车辆识别距离达120m，比行业平均水平远25m，雨天工况误触发率低于0.1%。系统架构DiPilot系统采用MobileyeEyeQ4芯片，配备5个毫米波雷达+8个超声波雷达+3个摄像头，算力达2.5TOPS。核心性能全速域ACC支持30秒内自动跟车起步，车道保持横向误差控制在±0.15m内，高速场景下弯道通过速度提升20%。特殊功能独创的教练模式可学习驾驶员习惯，自动调整跟车距离和转向力度，用户评分达4.8/5分。比亚迪汉EV根据智能网联汽车驾驶自动化分级的不同，驾驶员和驾驶自动化系统在汽车驾驶中扮演着不同的角色。典型智能网联车型吉利缤瑞成本控制基于BMA架构研发周期缩短40%，L2系统成本控制在4000元内，使整车售价下探至10万元区间。功能配置标配TJA交通拥堵辅助和ELKA紧急车道保持，同级唯一支持施工锥桶识别，夜间行人检测距离达80m。可靠性设计采用双MCU冗余架构，系统故障检测时间<200ms，已通过-40℃至85℃环境验证。市场表现2025年销量突破8万辆，年轻用户占比达73%，选装率较竞品高15个百分点。技术局限弯道半径>500m时车道保持会降级，毫米波雷达在暴雨天气下探测距离衰减30%。广汽本田极湃21.系统特色HondaSENSING360系统采用三目摄像头+5个毫米波雷达方案，水平视角达100°，垂直视角提升至45°。2.空间优化基于MM理念实现506L后备厢容积，溜背造型下后排头部空间仍达950mm，优于同级纯电车型。3.智能交互HondaCONNECT4.0支持连续语音指令和手势控制，语音唤醒响应时间仅0.8秒，准确率98.5%。4.续航表现宁德时代72kWh电池组实现CLTC545km续航，快充10%-80%仅需28分钟，低温衰减控制在15%内。5.驾驶辅助ALCA自动变道辅助可在60-120km/h范围内工作，系统判断时间比传统方案快1.2秒。6.安全设计搭载行业首个后排侧气囊+中央气囊组合，AEB对两轮车识别距离提升40%，获EuroNCAP五星评级。7.市场定位优惠后15万内落地价形成错位竞争，智能配置丰富度超越同价位国产车型30%。根据智能网联汽车驾驶自动化分级的不同，驾驶员和驾驶自动化系统在汽车驾驶中扮演着不同的角色。典型智能网联车型智能网联汽车标准1.查阅资料，了解中国技术标准的发展历程。2.目前中国企业主导制定了智能网联汽车技术领域的哪些标准？情智小课堂感谢观看Q&A智能网联汽车概论模块三

智能网联汽车传感器目录单元1智能网联汽车传感器原理单元2传感器融合与校正导读

学习本模块，读者将会获取智能网联汽车传感器布局、工作原理、作用和传感器的融合、标定等基础知识。本模块学习要点是结合实际量产主流智能网联汽车的传感器类型、传感器分布、传感器的作用等信息学习。

读者应特别关注智能传感器的融合的目的，传感器标定的实质。

通过科研小课题的思索与实践，拓展小贴士等拓展读者的视野，希望读者应能够初步具备运用智能网联汽车传感器相关知识运用到实际工作之中，结合学习与工作实际，能够搭建相关基础电路；

希望读者能够发扬工匠精神，提升智能网联汽车传感器制造、选型、标定、检测与诊断等技能。智能网联汽车传感器智能网联汽车传感器智能网联汽车传感器激光传感器智能网联汽车上的激光传感器也叫激光雷达（LiDAR，光检测与测距），是一种利用光的传播原理来测量物体距离的远程感测技术，通过发射脉冲激光，然后捕获反射回来的光束，以测量物体的距离，被广泛应用于自动驾驶汽车、无人飞机和其它移动设备中。01激光雷达的优点是能够提供精确的三维空间信息，帮助汽车识别和避免障碍物。在自动驾驶汽车中，激光雷达主要用于感知环境，包括检测和识别物体、估计物体的运动状态以及建立和更新地图。02智能网联汽车传感器激光传感器类型单线束激光雷达和多线束激光雷达01机械激光雷达02固态激光雷达03混合固态激光雷达根据线束数量的不同根据有无机械旋转部件智能网联汽车传感器机械式激光传感器固态激光传感器智能网联汽车传感器激光雷达一般由激光发射系统、光电接收系统、信号采集处理系统、控制系统组成。激光雷达系统的简化结构智能网联汽车传感器02010403激光发射系统主要负责向障碍物发送激光信号光电接收系统主要负责接收经障碍物反射回来的激光信号信号采集处理系统主要负责对来自光电接收系统的信号进行处理，使它能够符合下一级系统的要求，是激光雷达系统最关键的环节，其性能好坏直接影响激光雷达系统的测量精度控制系统主要负责提供激光发射控制信号，并对来自信号采集处理系统的信号进行处理智能网联汽车传感器

激光器发射激光，在照射到物体后，反射光由线性CCD接收，由于激光器和探测器间隔了一段距离，所以依照光学路径，不同距离的物体将会成像在CCD上不同的位置。按照三角公式进行计算，就能推导出被测物体的距离。智能网联汽车传感器激光传感器的工作原理-三角测距目标物体车载激光雷达的工作原理是通过发射红外激光束到周围环境，当激光束遇到障碍物并反射回来时，接收器会捕捉这些反射光。1同时，通过激光雷达的快速旋转和连续扫描，它能够收集来自各个方向的距离信息，结合车辆自身的位置与方向数据，生成车辆周围环境的实时、高分辨率的三维点云图像。3激光雷达内部系统会精确测量激光从发射到接收的时间差，即光的飞行时间（TOF：TimeofFly），并基于光速计算出障碍物与车辆之间的精确距离。2智能网联汽车传感器激光传感器的工作原理-TOF智能网联汽车传感器激光传感器的工作原理-TOF由激光器发射激光脉冲，计时器记录发射时间t1，激光脉冲经物体反射后由接收器接收，计时器记录接收时间t2。智能网联汽车传感器激光传感器的工作原理智能网联汽车传感器毫米波传感器毫米波传感器是一种利用电磁波在毫米波频段进行探测的雷达，其工作原理与传统的雷达类似，都是通过发射电磁波，并接收反射回来的信号，以获取周围环境的信息。智能网联汽车传感器毫米波传感器的结构智能网联汽车传感器脉冲测距法的原理简单，但对应产品结构复杂、生产成本高；调频连续波测距法的测量结果准确，且对应产品结构简单、体积小。因此，目前智能网联汽车用毫米波雷达多采用调频连续波测距法。毫米波雷达的探测方法主要有脉冲测距法和调频连续波测距法两种。毫米波传感器的工作原理1）相对距离和相对速度的测量当毫米波雷达发射的调频连续波遇到前方目标时，会产生具有一定延时的回波，经雷达混频器混频处理，即可得到毫米波雷达与目标之间的相对距离和相对速度。智能网联汽车传感器毫米波传感器的工作原理毫米波雷达测量目标相对距离和相对速度的原理1）相对距离和相对速度的测量

相对距离和相对速度的计算公式为式中：s——相对距离；c——光速；T——信号发射周期；f'——发射信号与反射信号的频率差；Δf——调频带宽；fd

——多普勒频率；f0

——发射信号的中心频率；u——相对速度。智能网联汽车传感器毫米波传感器的工作原理2）方位角的测量右图所示为毫米波雷达测量目标方位角的原理。TX为毫米波雷达的发射天线RX1、RX2为毫米波雷达的接收天线当TX发射出毫米波后，目标将毫米波反射到接收天线RX1和RX2，根据接收天线RX1和RX2之间的距离d，以及RX1、RX2接收信号的相位差b，即可通过三角函数计算得到目标的方位角αAZ。智能网联汽车传感器毫米波传感器的工作原理智能网联汽车传感器工作原理132毫米波频段测量距离划分依据毫米波传感器的分类脉冲式毫米波雷达调频式连续毫米波雷达VS通过测量发射脉冲信号与接收脉冲信号之间的时间差的方式，得到毫米波雷达与目标之间的相对距离利用多普勒效应，测量雷达与目标之间的相对距离和相对速度。1）根据工作原理分类智能网联汽车传感器毫米波传感器的分类以77GHz频段为例，它是自动驾驶和ADAS的核心技术，探测距离超200米。在高速公路上，它能提前发现远处目标，支持自适应巡航控制（ACC）和前方碰撞预警（FCW）。01同样采用77GHz或79GHz频段，但聚焦于城市道路和复杂交通环境。一实例中，中距离雷达通过发射电磁波并接收回波，精确探测约100米内的目标。02短程雷达可能工作在24GHz或其他较低频段，24GHz是宽频带，检测范围通常小于60米，主要用于近距离的目标检测和避障。032）根据测量距离分类长距离雷达（LRR，long-rangeradar）中距离雷达（MRR，medium-rangeradar）短距离雷达（SRR，short-rangeradar）智能网联汽车传感器不同毫米波雷达的探测范围智能网联汽车传感器3）根据毫米波频段分类0124GHz毫米波雷达0260GHz毫米波雷达0377GHz毫米波雷达0479GHz毫米波雷达目前使用较多的为24GHz和77GHz毫米波雷达，其中24GHz毫米波雷达适用于近距离探测，77GHz毫米波雷达适用于远距离探测。智能网联汽车传感器毫米波雷达类型短程雷达（SRR）中程雷达（MRR）远程雷达（LRR）工作频段24GHz77GHz77GHz测量距离小于60m100m左右大于200m功能前向碰撞预警系统前方前方自适应巡航控制系统前方前方盲区监测系统侧方侧方自动制动辅助系统前方前方自动泊车辅助系统前方、后方侧方变道辅助系统后方后方毫米波雷达在智能网联汽车先进驾驶辅助系统中的应用智能网联汽车传感器

如图所示，L3级自动驾驶样车车身周围布置了2枚长距毫米波雷达和4枚中距毫米波雷达，可实现车身360°环境感知范围覆盖。毫米波雷达系统整车布置方案及探测范围如图所示。智能网联汽车传感器智能网联汽车传感器超声波传感器超声波传感器利用高于人耳听阈的声波测量距离，广泛应用于自动驾驶车辆和无人机，尤其在停车和低速驾驶中检测障碍物。

超声波雷达是可在超声频率范围内将交变的电信号转换成超声波信号，以及将外界声场中的超声波信号转换为电信号的能量转换器件。其工作原理类似“声呐”，发射超声波并接收反射信号（在标准大气条件下，约为343米/秒），结合声速与信号往返时间，精准计算物体距离。0102超声波雷达典型结构超声波雷达结构图智能网联汽车传感器超声波传感器的结构

超声波传感器产生超声波，是利用逆压电效应的原理工作。逆压电效应即在压电晶片上施加交变电压，压电晶片将发生交变机械变形，从而产生同频振动而发射超声波。而超声波探头接收超声波时则利用正压电效应原理工作的。超声波雷达通常由控制器、发射器、接收器等组成，其中发射器和接收器在同一平面上。在发射器发射超声波的同时，控制器内部的计时器开始计时，并在接收器接收到返回的超声波后停止计时。控制器根据超声波的往返时间及其在介质中的传播速度，计算出目标与超声波雷达之间的距离，并将相关数据信息转化成相应的电信号。智能网联汽车传感器超声波传感器的工作原理智能网联汽车传感器超声波传感器的工作原理设发射器到障碍物表面的距离为L，超声波在空气中的传播速度为v（约为340m/s），从发射到接收超声波所用的往返时间为t，当发射器和接收器之间的距离l远小于超声波雷达到障碍物的距离L时，。由此可见，超声波雷达与障碍物之间的距离与超声波的往返时间成正比，只要测得超声波的传播时间，即可计算出超声波雷达与障碍物之间的距离。超声波雷达的工作原理

超声波雷达的测距原理智能网联汽车传感器超声波传感器的工作原理停车辅助系统：超声波传感器常见的应用场景之一就是在汽车的倒车、停车过程中，为驾驶员提供周围环境的障碍物信息，有助于避免碰撞。自动驾驶：在自动驾驶技术中，超声波传感器常与摄像头、雷达等其它传感器配合使用，获取车辆周围的详细环境信息，增强自动驾驶系统的安全性和稳定性。PART01PART02智能网联汽车传感器超声波传感器的应用

倒车雷达是超声波雷达在汽车上最典型的应用。倒车雷达主要用于车辆泊车，一般通过声音和仪表显示的方式向驾驶员提供障碍物的距离信息。

倒车雷达的工作原理当挡位位于倒车挡，障碍物与超声波雷达之间的距离达到某一阈值后，警报器开始发出较低频率的声音报警信号；当障碍物与超声波雷达之间的距离不断变小直至达到某一更小的阈值后，警报器将发出更高频率的声音报警信号，以提醒驾驶员；当挡位退出倒车挡或车速超过临界值后，超声波雷达停止工作。智能网联汽车传感器超声波传感器的应用智能网联汽车标准1.查阅资料，了解中国技术标准的发展历程。2.目前中国企业主导制定了智能网联汽车技术领域的哪些标准？科研小课堂智能网联汽车标准1.比较激光传感器、毫米波传感器、超声波传感器的性能。2.在比较的基础上，合理设计能够识别信号灯、车道线、横穿马路的行人和盲区的传感电路。科研小课堂智能网联汽车传感器视觉传感器什么是视觉传感器视觉传感器又称成像装置或摄像装置，是指通过对摄像头拍摄到的图像进行处理，对目标进行检测，并输出数据和判断结果的智能传感器。视觉传感器主要由镜头、图像传感器、模数转换器、图像处理器、图像存储器等部件组成智能网联汽车传感器视觉传感器的组成智能网联汽车传感器视觉传感器的工作原理

视觉传感器的环境感知流程一般包括图像采集、图像预处理、图像特征提取、图像模式识别、结果传输等。利用视觉传感器进行道路识别的流程01单目摄像头：单目摄像头就是只有一个镜头的摄像头，主要用于识别交通标志、行人、车辆等。但是，由于只有一个镜头，单目摄像头在深度感知上的能力较差。02双目摄像头：双目摄像头由两个镜头组成，通过两个相互平行且有一定距离的摄像头同时观测同一物体，可以更准确地判断物体的位置和距离，模拟人眼的立体视觉，增强了对空间深度的感知能力。03三目摄像头：三目摄像头是一种高级视觉系统，主要应用于智能网联汽车中。三目摄像头是通过多视角的图像获取和深度信息融合，为车辆提供了精确的环境感知能力，有助于提升车辆的自动驾驶性能。04环视视觉摄像头：360度环视系统也常被称作全景摄像头系统，通常由多个摄像头（通常为四个）组合而成，其可以提供车辆全方位的视野，主要应用于停车辅助、环视系统等。智能网联汽车传感器视觉传感器的分类ZZZZZZZZ1）CCD（电荷耦合器件，chargecoupleddevice）2）CMOS（互补金属氧化物半导体，complementarymetaloxidesemiconductor）

图像传感器是视觉传感器的核心部件，是一种半导体器件，设有许多排列整齐的光电二极管，这些光电二极管可以将光信号转换成电信号，再经外部采样，最终将光学影像转化为电信号。图像传感器主要有两种。智能网联汽车传感器视觉传感器的工作原理CCD采用的光电二极管是硅半导体光敏元件，它可以捕获光子并产生光生电子，使光生电子聚集在CCD下的绝缘层中，在电路导通时形成光电流；控制电路对光电流进行放大、滤波后串行输入模数转换器，将其转换成数字信号;再通过成像电路（如DSP）进行色彩校正、白平衡等后期处理，最终将图像信息编码为特定数据格式的图像文件。1）CCD成像原理智能网联汽车传感器视觉传感器的工作原理2）CMOS成像原理CMOS采用的光电二极管是硅和锗两种半导体光敏元件，它同样可以捕获光子并产生光生电子，并通过处理芯片将所产生的光电流记录和解读成影像。智能网联汽车传感器视觉传感器的工作原理定义上述几种视觉传感器均为可见光视觉传感器。由于可见光在夜间的信噪比较低，因此可见光视觉传感器在夜间的成像难度较大，而红外夜视视觉传感器在夜间就能发挥独特的优势。红外线通常是指波长为0.78～1000μm的电磁波，红外波段的短波段与可见光部分相邻，长波段与微波相连，如图所示。智能网联汽车传感器红外线与可见光一样，都是以光速传播，且遵守同样的反射、折射、衍射、偏振等定律，因此红外夜视视觉传感器的成像原理与前面介绍的几种视觉传感器基本一致。红外夜视视觉传感器利用红外成像原理，将视场内物体的红外线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红外图像，如图所示。智能网联汽车传感器智能网联汽车传感器为了全面理解周围环境，多传感器融合算法被应用于处理来自不同传感器的数据，构建一个综合的三维环境模型。这一过程克服了单一传感器的局限性，提高了感知的可靠性和精度，为控制器实施决策提供了全面、准确的环境信息。智能网联汽车传感器传感器融合智能网联汽车传感器传感器融合从而使车辆能够自动分析是否处于安全或危险的状态，实现智能驾驶，最终取代人类做出决策并实现无人驾驶的目标。03这一技术通过算法来优化数据的处理流程，解决单一传感器的局限性，提升数据的可靠性和精确度。02传感器融合技术能够整合这些传感器获取的不同类型数据，以获得更为准确和稳定的环境感知结果。0101激光雷达、毫米波雷达、摄像头和超声波雷达在智能驾驶中各司其职，共同构建外部环境感知系统。02例如：在复杂的城市交通环境中，一辆自动驾驶汽车通过激光雷达详细扫描前方的路况，精确识别出一位正准备横穿马路的行人。03同时，毫米波雷达在雨雾天气下稳定工作，提供了行人的相对速度和距离信息。04摄像头则捕捉到了行人的衣着颜色，并通过计算机视觉技术确认了交通信号灯的状态为绿灯，进一步确认穿越的安全性。05结合这些信息，自动驾驶系统迅速做出决策，减速并安全避让行人。智能网联汽车传感器传感器融合智能网联汽车传感器传感器融合传感器融合分为硬件层融合、数据层融合和任务层融合。数据层融合直接在原始数据层面进行整合，适用于同构传感器。其优点是信息损失小，但对数据同步要求高。数据层融合特征层融合提取各传感器的特征后进行整合，适用于异构传感器。其能够减少数据量，提高处理效率。特征层融合决策层融合在各传感器独立决策后进行整合，适用于分布式系统。其容错性强，但信息损失较大。Subitile3智能网联汽车传感器传感器融合AI算法能够通过学习自动优化融合策略，适应复杂环境。其在大数据场景下表现尤为突出。AI算法优势AI算法需要大量训练数据，计算资源消耗大，且模型可解释性较差。实际应用中需权衡性能与成本。AI算法挑战智能网联汽车传感器传感器融合常用的传感器融合算法有随机算法（包括加权平均、卡尔曼滤波和贝叶斯估计）和AI算法（包括数据层融合、特征层的融合和决策层的融合）。智能网联汽车传感器传感器标定的意义传感器标定是确保传感器数据准确性的关键步骤。通过标定，可以消除传感器误差，提高数据采集的精度，从而为智能驾驶系统提供可靠的数据支持。传感器标定的重要性随着人工智能和物联网技术的快速发展，智能网联汽车已成为汽车产业的重要发展方向。传感器作为智能网联汽车的核心部件，其标定精度直接影响车辆的安全性和可靠性。智能网联汽车发展本研究旨在探讨智能网联汽车传感器标定的关键技术和方法，为实际应用提供理论支持和实践指导。研究目标智能网联汽车传感器视觉传感器标定自动辅助驾驶系统需要通过传感器融合进行工作，因此必须将多个传感器测量结果变换到统一的时空坐标系。传感器标定分为内参标定和外参标定。内参相机的位置坐标与像素点上的坐标之间的位置转化之间所包含的参数被称为内部参数。摄像头在成像过程中会因镜头畸变、焦距偏差等因素导致图像失真，无法真实反映现实世界的几何关系。内参标定是为了获取相机本身的性质参数，包括相机的焦距，光心以及畸变参数。计算摄像头标定技术的最基本的一个方法就是通过小孔成像的原理，何为小孔成像，就是光通过一个很小的孔后，能够在另外一块板上投射出一个完整的物象，这就叫做小孔成像，内参的物理意义与相机模型强相关，等效焦距与光心用数学可表示为一个矩阵。

（式3-13）（3-13）式中，fx，fy——等效焦距；cx，cy——光源点。智能网联汽车传感器视觉传感器标定畸变系数‌：径向畸变‌：由透镜折射非线性引起，表现为桶形或枕形弯曲；切向畸变‌：因镜头与传感器平面不平行造成，导致图像局部拉伸。fx，fy，cx，cy，畸变系数‌与焦距及传感器等设计技术指标有关，与周边环境、位置等外部因素无关，称为视觉传感器的内参。外参外部真实世界到相机的位置（坐标）转换之间所包含参数被称为外部参数。确定多视觉传感器之间的相对位置关系，这个过程称为摄像机的外参标定。智能网联汽车传感器激光传感器标定

内参标定指内部激光发射器坐标系与自身坐标系的转换关系，在出厂之前已经标定完成，可直接使用。装车后需进行外参标定，即激光传感器自身坐标系与车体坐标系的关系。智能网联汽车标准1.列写传感器安装、调试、标定中遵循的标准、规范。2.如何在传感器标定过程中体现精益求精的工匠精神？情智小课堂感谢观看Q&A智能网联汽车概论模块四

先进驾驶辅助系统目录单元1信息辅助ADAS单元2控制辅助ADAS导读

先进驾驶辅助系统（ADAS）是目前量产智能网联汽车的标配，是L2级智能网联汽车的核心技术，是主动安全功能集成控制系统，辅助或替代驾驶人观察加速/制动、转向等操作，信息辅助和控制辅助两大类ADAS，实现纵、横向和组合辅助，是驾驶人的“隐形保镖”。

本模块介绍ADAS的分类，重点介绍了7个信息辅助类ADAS，4个控制辅助类ADAS的知识。

本模块学习要点是结合实车，掌握信息辅助类ADAS、控制辅助类ADAS的特点和功用。

通过科研小课题的思索与实践，拓展小贴士拓宽读者的视野，希望读者能初步具备结合学习与工作实际，将ADAS技术运用到实际工作之中的能力。

希望读者能够在ADAS安装、调试、检测与诊断的实际工作中发扬工匠精神，不断提升技能。先进驾驶辅助系统先进驾驶辅助系统先进驾驶辅助系统信息辅助ADAS-交通标志识别信息辅助ADAS的主要功能是收集，分析、处理ADAS功能模块相关数据，提示驾驶人进行相关操作、实现辅助驾驶。

交通标志作为重要的道路交通安全附属设施，可向驾驶员提供各种引导和约束信息。驾驶员实时、正确地获取交通标志信息，方可保证行车安全。在智能网联汽车中，交通标志的识别是通过图像识别系统实现的：首先使用车载摄像头获取目标图像；

然后进行目标分割和特征提取；

最后通过与交通标志标准特征库比较

进行交通标志识别。先进驾驶辅助系统信息辅助ADAS-交通标志识别首先是检测交通信号灯，即通过视觉传感器，从复杂的城市道路交通环境中获取图像，根据交通信号灯的颜色、几何特征等信息，准确检测其位置，获取候选区域。然后是识别交通信号灯，即对交通信号灯的候选区域进行分析和特征提取，运用分类算法，实现对其分类识别。检测识别四个关键步骤：‌图像采集

→

图像预处理

→

标志检测与分割

→

特征提取与分类‌。先进驾驶辅助系统信息辅助ADAS-交通标志识别基于颜色信息的交通标志识别01030204基于形状特征的交通标志识别基于显著性的交通标志识别基于特征提取和机器学习的交通标志识别等交通标志的识别方法传统交通信号灯的识别方法基于颜色特征的交通信号灯识别主要是选取某个色彩空间，对交通信号灯的红、黄、绿3种颜色进行描述。基于形状特征的交通信号灯识别主要是利用交通信号灯与其相关支撑物之间的几何信息来识别交通信号灯。这种交通信号灯识别方法的主要优势在于交通信号灯的形状信息一般不会受到光学和天气变化的影响。先进驾驶辅助系统信息辅助ADAS-交通标志识别先进驾驶辅助系统信息辅助ADAS-交通标志识别技术融合先进驾驶辅助系统信息辅助ADAS-交通标志识别技术演进对比✅‌限速自动调节‌：识别到新限速值后，ADAS系统可自动调整巡航目标速度，若当前车速超限则触发视觉/声音警告，甚至辅助制动；✅‌禁令标志预警‌：检测到“禁止超车”或“禁止停车”时，系统弹出图标提醒，并在驾驶员打转向灯时发出干预提示；✅‌特殊路段响应‌：临近隧道自动提示开启大灯，学校区域触发主动降噪与行人监测增强模式。先进驾驶辅助系统信息辅助ADAS-交通标志识别控制策略先进驾驶辅助系统信息辅助ADAS-车道偏离预警车道偏离预警系统（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。01HUD抬头显示器04传感器02摄像头03控制器车道偏离预警系统先进驾驶辅助系统信息辅助ADAS-车道偏离预警先进驾驶辅助系统信息辅助ADAS-车道偏离预警先进驾驶辅助系统信息辅助ADAS-车道偏离预警当检测到驾驶员在未打转向灯的情况下偏离车道时，传感器收集车辆和驾驶员数据，控制器发出警报,提醒驾驶员及时纠正。先进驾驶辅助系统信息辅助ADAS-盲区监测（BlindSpotDetection，BSD）车辆盲区监测系统的是通过安装车辆后视镜或其它位置的传感器（主要为摄像头、毫米波雷达等）来检测后方的车辆、自行车等，电子控制单元对感知单元的数据进行计算及判断。BSD系统通常由三部分构成：感知层‌：毫米波雷达（测距测速）+摄像头（语义识别）；决策层‌：ECU融合多源数据，通过卡尔曼滤波、置信度加权算法，输出目标轨迹与碰撞风险；预警层‌：外后视镜LED警示灯+蜂鸣声+方向盘震动（部分车型）。先进驾驶辅助系统信息辅助ADAS-盲区监测（BlindSpotDetection，BSD）BSD主要有视觉和毫米波传感器两种技术路线。视觉传感器通过在车辆加装在两侧后视镜和车尾的摄像头，以影像方式监控车辆后方是否有来车，这种方式在恶劣天气（大雨、大雾等）下就会表现不佳，极易产生误判。先进驾驶辅助系统信息辅助ADAS-盲区监测（BlindSpotDetection，BSD）

车辆Ready后，盲区安全辅助开关状态默认为上一次操作状态。点击车辆设置进入控制界面，点击“辅助驾驶”按钮，进入辅助驾驶界面，点击“盲区安全辅助”开关开启或关闭。如果盲区安全辅助功能故障，盲区安全辅助开关置灰显示且不可操作。先进驾驶辅助系统信息辅助ADAS-盲区监测（BlindSpotDetection，BSD）BSD开启与关闭先进驾驶辅助系统信息辅助ADAS-盲区监测（BlindSpotDetection，BSD）先进驾驶辅助系统信息辅助ADAS-盲区监测（BlindSpotDetection，BSD）先进驾驶辅助系统信息辅助ADAS-车门开启预警

车门开启预警（DOW,DoorOpenWarning）是智能网联汽车中一项关键的主动安全技术，旨在防止“开门杀”事故。当驾乘人员准备下车时，系统通过传感器监测车辆侧后方交通状况，若检测到行人、骑行者或来车存在碰撞风险，会立即发出声光警告，甚至延迟车门开启，显著提升上下车安全性。先进驾驶辅助系统1、左侧报警；2、右侧报警；3、延迟关闭；信息辅助ADAS-车门开启预警先进驾驶辅助系统信息辅助ADAS-后方交通穿行（RearCrossTrafficAlert，RCTA）

后方交通穿行提示系统（RearCrossTrafficAlert，RCTA）是智能网联汽车中一项关键的倒车安全辅助功能，旨在解决驾驶员在倒车时因视野盲区无法察觉横向穿行车辆或行人而导致的碰撞风险。该系统通过多传感器融合实时监测车辆后方两侧动态目标，在潜在碰撞发生前发出预警，部分车型还可主动介入制动，显著提升泊车与倒车安全性。先进驾驶辅助系统信息辅助ADAS-后方交通穿行（RearCrossTrafficAlert，RCTA）先进驾驶辅助系统信息辅助ADAS-后方交通穿行（RearCrossTrafficAlert，RCTA）先进驾驶辅助系统信息辅助ADAS-夜视（NightVision，NV）夜视（NV）功能NV指车辆能够在夜间或其他弱光驶环境中为驾驶人提供视觉辅助或警告信息。NV可分成工型、Ⅱ型和Ⅲ型。按标准要求I型夜视系统实时显示行驶环境；Ⅱ型夜视系统实时显示行驶环境和标示目标；Ⅲ型夜视系统实时显示行驶环境和标示目标，且在试验车辆与目标存在纵向碰撞风险时发出碰撞提示。先进驾驶辅助系统信息辅助ADAS-全景影像监测（AroundViewMonitoring，AVM））

汽车AVM（AroundViewMonitoring，全景影像监测）是智能网联汽车中一项核心的驾驶辅助技术，通过车身四周的多个超广角摄像头实时采集图像，经算法处理后生成车辆360°俯视全景视图，帮助驾驶员消除视野盲区，显著提升泊车、窄路会车等低速场景下的安全性与便利性。全景影像泊车辅助系统主要由由安装在车身前后左右的四个超广角鱼眼摄像头、人机交互界面和系统主机等组成。先进驾驶辅助系统信息辅助ADAS-全景影像监测（AroundViewMonitoring，AVM））先进驾驶辅助系统信息辅助ADAS-全景影像监测（AroundViewMonitoring，AVM））先进驾驶辅助系统控制辅助ADAS-自动紧急制动汽车自动紧急制动系统（AEB）是指在非自适应巡航的情况下正常行驶，在可能发生碰撞危险时车辆制动系统自动启动，使车辆减速以避免碰撞或减轻碰撞的系统。先进驾驶辅助系统控制辅助ADAS-自动紧急制动安全带预紧，全力制动。第四阶段舒适性制动，双闪亮起。第三阶段二级预警，减震装置警示性调整，制动提示。第二阶段一级预警，可视化及声音提醒，减震调整，进入预刹车状态。第一阶段先进驾驶辅助系统控制辅助ADAS-自动紧急制动先进驾驶辅助系统控制辅助ADAS-车道保持辅助不偏离车道安全性便利性自动纠正行车方向保持车辆在车道内行驶先进驾驶辅助系统控制辅助ADAS-车道保持辅助先进驾驶辅助系统控制辅助ADAS-自适应巡航无法感知前方道路环境和车辆对路况变化缺乏随时响应的能力局限可以让汽车保持定速运行能力巡航技术自适应巡航可以根据与前方车辆距离的变化，主动调节跟车速度，从而与前车始终保持安全距离，这就克服了定速巡航的不足。先进驾驶辅助系统控制辅助ADAS-自适应巡航先进驾驶辅助系统控制辅助ADAS-自适应巡航1.比较激光传感器、毫米波传感器、超声波传感器的性能。2.在比较的基础上，合理设计能够识别信号灯、车道线、横穿马路的行人和盲区的传感电路。科研小课堂先进驾驶辅助系统1.列写传感器安装、调试、标定中遵循的标准、规范。2.如何在传感器标定过程中体现精益求精的工匠精神？情智小课堂先进驾驶辅助系统感谢观看Q&A智能网联汽车概论模块五

智能座舱目录单元1智能座舱分级单元2典型智能座舱功能智能座舱导读

智能座舱是智能网联汽车的核心功能之一，是基于人工智能技术的汽车座舱智能化系统，通过车内/车外传感器，感知、识别车内/外环境，为驾乘人员提供更加智能化、舒适化的驾乘体验。

本模块介绍智能座舱分级和三个智能座舱关键技术：语音交互系统、OTA和驾驶人注意力监测，读者将体会到智能座舱是集成先进软硬件的移动智能空间，通过人机交互、网联服务和场景拓展，实现人-机-环境有机融合。

本模块学习要点：结合主流智能网联汽车的智能座舱实际，深入了解掌握智能座舱的功用和特点。

通过科研小课题的实践，拓展小贴士的思索，结合学习与工作实际，读者应初步具备将智能座舱知识运用到实际工作之中的能力。智能座舱智能座舱是汽车内部空间的智能化升级，涵盖了内饰和电子系统，提供多样化功能。相较于传统座舱，智能座舱融合了计算机科学、电子工程、机器学习等众多领域的技术，在智能化和人性化方面取得了显著进步，实现了车与车、车与后台、车与云数据的全面互联互通。智能座舱智能座舱分级智能座舱提出系统性分级标准，将智能座舱划分为L0至L4共五个等级，主要从‌人机交互、网联服务、场景拓展‌三大维度进行综合评估‌。智能座舱智能座舱分级1.阐述L0-L4五个等级智能座舱的名称、功能及应用。2.比较智能座舱“三横三纵”和新能源汽车的“三横三纵”。课堂问答智能座舱智能座舱典型智能座舱功能-智能座舱关键技术基本支持技术智能座舱典型智能座舱功能-智能座舱关键技术智能座舱典型智能座舱功能-智能座舱关键技术1.智能座舱的关键技术有哪些？2.简述OTA工作过程。小课堂智能座舱VOS（VehicleOperatingSystem,语音操作系统）VOS（语音操作系统）旨在为用户提供车内环境下的语音交互服务。A唤醒B语音识别C语义理解采用技术智能座舱