智能网联汽车(车联网)知识考试试卷(附答案)

智能网联汽车(车联网)知识考试试卷(附答案)一、单项选择题（本大题共25小题，每小题1.5分，共37.5分。在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其代码填在括号内）1.在SAEJ3016自动驾驶分级标准中，完全由自动驾驶系统在所有设计运行场景下执行全部动态驾驶任务的等级是（）。A.L3级B.L4级C.L5级D.L2级2.智能网联汽车通过V2X技术与外界进行信息交互，其中V2V指的是（）。A.车与路侧基础设施之间的通信B.车与云端服务器之间的通信C.车与车之间的通信D.车与行人之间的通信3.在车载网络系统中，负责连接车身控制电子单元（如车窗、雨刮），对带宽要求较低，成本敏感的网络协议通常是（）。A.CAN总线B.LIN总线C.FlexRay总线D.AutomotiveEthernet4.毫米波雷达通过发射电磁波并接收回波来探测目标，目前车载毫米波雷达的主流工作频段是（）。A.24GHzB.60GHzC.77GHzD.5.8GHz5.激光雷达通过发射激光束探测目标距离，其核心测量原理是（）。A.多普勒效应B.飞行时间法C.电磁感应D.图像像素分析6.下列传感器中，受光照条件和天气（如雨雪雾）影响最大的是（）。A.毫米波雷达B.超声波雷达C.激光雷达D.视觉摄像头7.在智能驾驶的感知层算法中，常用于实时目标检测的深度学习神经网络模型是（）。A.SupportVectorMachine(SVM)B.RandomForestC.YOLO(YouOnlyLookOnce)D.PrincipalComponentAnalysis(PCA)8.高精地图是自动驾驶的重要支撑，与传统导航地图相比，高精地图的绝对精度通常要求达到（）。A.1-5米B.10-20米C.亚米级（小于1米）D.50米左右9.车载操作系统QNXNeutrinoRTOS的主要特点是（）。A.开源免费，生态丰富B.实时性强，微内核架构，安全性高C.主要用于移动设备，触控优化D.专为大数据处理设计10.C-V2X技术指的是基于蜂窝网络的V2X通信技术，其基础物理层技术主要基于（）。A.Wi-FiB.BluetoothC.3GPPLTE/5GNRD.ZigBee11.在智能网联汽车网络安全架构中，用于防止ECU被刷写恶意代码的安全机制是（）。A.SecOC(SecureOnboardCommunication)B.SecureBootC.PKI(PublicKeyInfrastructure)D.IDS(IntrusionDetectionSystem)12.自动驾驶汽车进行路径规划时，将高精地图的全局路径分解为局部行驶轨迹的过程属于（）。A.全局路径规划B.行为规划C.局部路径规划/运动规划D.地图匹配13.车载以太网技术为了适应汽车电磁兼容环境，物理层通常采用（）。A.双绞线B.同轴电缆C.光纤D.单根屏蔽铜线14.在GNSS全球导航卫星系统中，为了提高定位精度，常采用RTK技术，其中RTK的全称是（）。A.Real-TimeKinematicB.RemoteTrackingKeyC.Real-TimeKernelD.RadioTransmissionKit15.智能座舱域控制器通常集成的主要功能不包括（）。A.液晶仪表显示B.中控娱乐系统C.HUD抬头显示D.底盘制动控制16.车联网云平台的主要功能不包括（）。A.车辆远程监控B.OTA空中升级C.FOTA固件升级D.实时转向控制（毫秒级响应）17.决策规划层中的行为预测模块，主要任务是（）。A.识别周围物体的类别和位置B.预测周围交通参与者的未来运动轨迹C.控制车辆的油门、刹车和转向D.融合多传感器数据18.下列关于超声波雷达的描述，错误的是（）。A.探测距离较短，通常在5米以内B.穿透能力强，不受烟雾灰尘影响C.主要用于自动泊车系统（APS）D.可以精确测量物体的相对速度19.5G技术应用于智能网联汽车，其“切片”技术的主要优势在于（）。A.增加信号覆盖范围B.降低硬件成本C.为不同业务提供隔离的、定制化的网络资源（如低时延切片、大带宽切片）D.提高电池续航20.在自动驾驶仿真测试中，用于模拟车辆动力学特性的软件工具通常包括（）。A.CarSim/CarMakerB.TensorFlowC.ROS(RobotOperatingSystem)D.VectorCANoe21.智能网联汽车的信息安全体系中，涉及车辆身份认证、数字证书管理的体系是（）。A.SECOCB.MACC.PKI体系D.AES加密22.传感器前融合与后融合相比，其主要优点是（）。A.算法复杂度低，计算量小B.原始数据互补，信息丢失少，鲁棒性更高C.对传感器标定误差不敏感D.工程实现简单，成本低23.在ACC自适应巡航控制系统中，车辆通常使用（）来监测前车距离和相对速度。A.倒车摄像头B.前向毫米波雷达C.环视摄像头D.胎压监测传感器24.ADASIS（AdvancedDriverAssistanceSystemInterfaceStandards）协议的主要作用是（）。A.传输视频流数据B.传输传感器数据和控制信号C.诊断车辆故障D.管理多媒体娱乐25.预期功能安全（SOTIF）主要针对的是（）。A.系统因硬件故障导致的不安全行为B.系统因软件Bug导致的不安全行为C.系统因性能不足或人为误用导致的不安全行为D.网络攻击导致的不安全行为二、多项选择题（本大题共15小题，每小题3分，共45分。在每小题列出的五个备选项中有至少两个是符合题目要求的，请将其代码填在括号内。错选、多选、少选均不得分）1.智能网联汽车的关键技术体系主要包括以下哪些层面？（）A.环境感知层B.智能决策层C.控制执行层D.网络通信层E.底盘硬件层2.下列属于L2级辅助驾驶典型功能的有（）。A.车道保持辅助（LKA）B.自适应巡航（ACC）C.自动泊车（APA）D.无人驾驶出租车（Robotaxi）E.交通拥堵辅助（TJP）3.车载网络架构向域控制器（DCU）演进，常见的汽车功能域包括（）。A.动力域B.底盘域C.车身域D.座舱域E.自动驾驶域4.V2X通信的应用场景包括（）。A.前向碰撞预警（FCW）B.交叉路口碰撞预警（ICW）C.紧急制动预警（EBL）D.绿波带车速引导（GLOSA）E.远程车辆控制5.视觉传感器在自动驾驶中的应用包括（）。A.车道线检测B.交通标志识别C.交通灯识别D.行人检测E.测距（通过双目或单目算法）6.下列关于激光雷达的描述，正确的有（）。A.能够生成高精度的3D点云数据B.不受光照影响，夜间工作性能好C.在雨雪天气下性能会严重下降D.机械式激光雷达包含旋转部件E.固态/半固态激光雷达是当前的主流发展方向7.自动驾驶的高精地图包含的要素有（）。A.车道线几何形状、曲率B.交通信号灯、交通标志位置C.路沿、护栏等路缘信息D.坡度、航向等道路属性E.实时路况信息（由云端下发）8.常见的车载操作系统包括（）。A.QNXB.LinuxC.AndroidD.WindowsXPE.iOS9.智能网联汽车面临的主要网络安全威胁包括（）。A.远程控制攻击B.CAN总线注入攻击C.恶意OTA升级D.传感器欺骗（如GPS欺骗）E.隐私数据泄露10.决策规划算法常用的方法包括（）。A.状态机（FSM）B.行为树C.贝叶斯网络D.模型预测控制（MPC）E.快速扩展随机树（RRT）11.下列属于惯性测量单元（IMU）测量的物理量有（）。A.三轴加速度B.三轴角速度C.三轴磁场强度D.气压E.温度12.自动驾驶汽车的定位技术组合方式包括（）。A.GNSS+RTKB.GNSS+IMUC.激光雷达SLAMD.视觉SLAME.仅依靠轮速计13.在自动驾驶测试验证中，V模型包括以下哪些阶段？（）A.需求定义B.系统设计C.软件实现D.单元测试E.系统集成测试14.人工智能算法在自动驾驶中的应用领域包括（）。A.图像语义分割B.目标检测与跟踪C.轨迹预测D.路径规划E.强化学习控制15.车载以太网的传输协议栈中，常用的协议包括（）。A.TCP/IPB.UDPC.SOME/IP(Scalableservice-OrientedMiddlewarEoverIP)D.DDS(DataDistributionService)E.CANoe三、填空题（本大题共20空，每空1分，共20分。请将正确答案填在横线上）1.自动驾驶系统通常分为感知、决策、______三个核心模块。2.在V2X通信模式中，______指的是车辆与云端网络之间的通信，用于远程监控和OTA升级。3.激光雷达的性能指标主要包括：测距精度、______、点频、视场角（FOV）等。4.高精地图的定位通常需要将传感器感知到的特征与地图特征进行匹配，这种技术被称为______。5.AUTOSAR（汽车开放系统架构）分为ClassicPlatform和______Platform两个主要平台，后者专用于高性能计算。6.在车载网络安全中，______机制通过在CAN报文中增加消息认证码（MAC）来防止伪造报文攻击。7.常见的卫星导航系统包括美国的GPS、中国的______、俄罗斯的GLONASS和欧洲的Galileo。8.自动驾驶汽车通过______技术获取车辆自身的姿态和航向信息，以弥补GNSS在隧道或高楼林立处的信号丢失。9.决策规划中的行为规划模块通常输出车辆的期望行为，如：跟车、换道、______、停车等。10.车载以太网BroadR-Reach标准（后发展为100Base-T1）使用的是______线对进行全双工通信。11.传感器融合中的数据级融合通常发生在______层，对原始数据进行直接融合。12.ADAS算法中，用于将图像中的像素坐标转换为世界坐标的过程需要借助______矩阵和畸变系数。13.智能座舱的核心技术包括HUD、全液晶仪表、______以及语音识别。14.预期功能安全ISO21448标准主要解决的是______引发的安全风险，这是ISO26262功能安全标准的补充。15.自动驾驶仿真测试中，场景库的构建是关键，场景来源包括真实道路采集和______。16.车路协同（V2I）系统中，路侧单元（RSU）负责与车载单元（OBU）通信，并连接______获取交通信号灯等信息。17.为了实现车辆的低时延转向控制，线控转向系统（SBW）必须具备______架构，即当主控失效时，备用通道能接管控制。18.在深度学习目标检测中，______损失函数常用于解决类别不平衡问题，特别是在小目标检测中。19.OTA升级分为SOTA（软件升级）和FOTA（______升级），后者涉及底层系统的更新，风险更高。20.5GC-V2X的直连通信模式基于PC5接口，其资源分配方式可以分为模式3（基站调度）和模式4（______）。四、简答题（本大题共6小题，每小题5分，共30分）1.简述激光雷达、毫米波雷达和摄像头在自动驾驶环境感知中的优缺点对比。2.请解释什么是V2X技术，并列举其四种主要的通信模式及其含义。3.简述高精地图在自动驾驶系统中的作用，并说明它与传统导航电子地图的区别。4.什么是传感器融合？请简述数据级（前融合）、特征级和决策级（后融合）三种融合方式的区别。5.请简述ISO26262功能安全标准中的ASIL等级划分及其意义。6.简述自动驾驶决策规划系统的基本工作流程。五、综合应用与分析题（本大题共3小题，共67.5分）1.（22.5分）某L2级自动驾驶车辆在高速公路上开启ACC（自适应巡航）和LKA（车道保持）功能。车辆前向配备一个77GHz毫米波雷达和一个单目摄像头。(1)请分析ACC系统是如何利用毫米波雷达的数据来控制车辆速度的？（6分）(2)在前方车辆突然切入或切出的场景下，雷达可能会出现误检或漏检，请结合摄像头数据，说明传感器融合算法如何提高系统的鲁棒性？（8.5分）(3)如果雷达受到干扰（如对向车道车辆发射的电磁波干扰），导致测距数据跳变，控制系统层面通常采取哪些滤波或安全策略来防止急加速或急刹车？（8分）2.（22.5分）车联网（V2X）技术是实现L4/L5级自动驾驶的重要协同感知手段。假设在一个没有交通信号灯的十字路口，一辆自动驾驶汽车（车A）正准备直行通过，另一辆人类驾驶车辆（车B）从右侧路口驶来，且车速较快，存在碰撞风险。(1)请描述基于V2V（车与车）通信的交叉路口防碰撞预警（ICW）系统的工作原理。（8分）(2)除了V2V，引入路侧单元（RSU）的V2I通信如何进一步提升该场景的安全性？（7.5分）(3)在该V2X应用中，对通信时延和可靠性要求极高，请分析C-V2X（基于蜂窝网络的V2X）技术相比DSRC（专用短程通信）在技术特性和组网模式上的优势。（7分）3.（22.5分）某自动驾驶测试团队正在开发基于深度学习的交通标志识别算法，并准备进行实车部署。(1)简述训练一个交通标志识别深度学习模型（如CNN）的主要步骤，包括数据采集、预处理、标注、训练及验证。（8分）(2)在模型部署阶段，为了在算力有限的车载嵌入式平台（如某型号Orin或Mobileye芯片）上运行模型，通常需要进行模型优化。请列举至少三种常见的模型优化技术，并简要说明其原理。（7.5分）(3)该算法在测试中发现，在强逆光条件下，对“限速60”标志的识别率大幅下降。请从算法改进和传感器硬件两个维度，提出针对性的解决方案。（7分）———————————参考答案及解析———————————一、单项选择题1.C[解析]SAEL5级定义为完全自动驾驶，系统在所有道路和环境条件下执行全部动态驾驶任务，无需驾驶员干预。2.C[解析]V2V(Vehicle-to-Vehicle)是车与车之间的通信。3.B[解析]LIN(LocalInterconnectNetwork)总线是一种低成本、低速率的串行通信协议，常用于车身电子控制。4.C[解析]77GHz频段具有更高的带宽和分辨率，是当前车载毫米波雷达的主流，24GHz正在逐渐退出或用于近场。5.B[解析]激光雷达主要通过测量激光束发射与接收的时间差（飞行时间法）来计算距离。6.D[解析]视觉摄像头依赖光线成像，在夜间、强光、雨雪雾等恶劣天气下性能下降明显。7.C[解析]YOLO系列是典型的单阶段目标检测算法，速度极快，适合实时性要求高的自动驾驶场景。8.C[解析]高精地图服务于自动驾驶决策，绝对精度通常需达到亚米级（如10cm-20cm），相对精度更高。9.B[解析]QNX是微内核实时操作系统，以其高稳定性、低延迟和安全性著称，常用于仪表、ADAS安全域。10.C[解析]C-V2X基于3GPP标准，从Release14开始定义，基于LTE蜂窝网络技术。11.B[解析]SecureBoot（安全启动）确保ECU上电启动时加载的软件是经过签名的合法软件，防止刷入恶意固件。12.C[解析]局部路径规划（或运动规划）负责根据感知信息和全局路径，生成具体的、避障的轨迹（如曲线）。13.A[解析]车载以太网物理层常用单对双绞线（如100Base-T1,1000Base-T1）以减轻重量和减少线束。14.A[解析]RTK(Real-TimeKinematic)载波相位差分技术，用于消除GNSS误差，实现厘米级定位。15.D[解析]底盘制动控制属于底盘域，对实时性和安全性要求极高，通常独立于座舱域控制器。16.D[解析]实时转向控制需要极低的时延（毫秒级），必须由车载本地控制器完成，无法通过云端远程控制实现。17.B[解析]行为预测模块预测周围物体（如车辆、行人）在未来一段时间内的可能运动轨迹。18.D[解析]超声波雷达主要用于测距，难以通过多普勒效应精确测量相对速度（虽有一定技术但非主流）。19.C[解析]网络切片允许运营商在同一个物理网络上切分出多个逻辑网络，满足不同业务（如eMBB,uRLLC,mMTC）的需求。20.A[解析]CarSim和CarMaker是专业的车辆动力学仿真软件。21.C[解析]PKI(PublicKeyInfrastructure)公钥基础设施，利用数字证书体系进行身份认证和加密。22.B[解析]前融合（数据级融合）在原始数据层进行融合，保留了最完整的信息，理论上精度最高，但对计算和标定要求极高。23.B[解析]前向毫米波雷达擅长测距和测速，且受天气影响小，是ACC的核心传感器。24.B[解析]ADASIS协议用于在传感器和ECU之间传输传感器数据和控制信号。25.C[解析]SOTIF(ISO21448)针对的是系统功能完好但未能应对场景风险或性能不足导致的安全问题。二、多项选择题1.ABCD[解析]智能网联汽车技术体系通常包含感知、决策、控制、通信四大核心层。2.ABCE[解析]L2级包含组合驾驶辅助，如ACC+LKA（即TJP），APA也是L2功能。Robotaxi属于L4/L5。3.ABCDE[解析]现代电子电气架构（E/E架构）通常划分为动力、底盘、车身、座舱、自动驾驶五个域。4.ABCD[解析]前向碰撞预警、交叉路口预警、紧急制动预警、绿波引导均为典型V2X应用。远程控制是Telematics应用，属于V2N，但也广义属于V2X范畴，此处选典型安全效率类，E也可算对，但严格来说V2X安全应用侧重前四项。若严格按V2X定义，V2N也是V2X一部分，故ABCDE全对。但在常规考题中，前四项最为典型。此处判定ABCDE全对。5.ABCDE[解析]摄像头通过算法可以实现车道线、标志、灯、行人检测及测距（双目或单目）。6.ABDE[解析]激光雷达受天气影响（雨雪会散射激光），C选项描述“严重下降”是正确的，但要注意激光雷达在雾霾中性能确实会下降。A、B、D、E均为正确描述。7.ABCD[解析]高精地图包含车道、路缘、标志标牌、坡度曲率等静态要素，实时路况通常由感知层或云端动态叠加，不属于地图静态数据本身。8.ABC[解析]车载OS主流为QNX、Linux（含Android）。Windows和iOS不用于车载控制核心。9.ABCDE[解析]远程控制、CAN注入、恶意OTA、传感器欺骗、隐私泄露均为已知威胁。10.ABCDE[解析]状态机、行为树用于行为决策；贝叶斯用于预测；MPC用于控制；RRT用于路径规划。11.AB[解析]IMU主要测量加速度和角速度。磁力计通常属于Compass（电子罗盘），有时集成在一起但核心是IMU。12.ABCD[解析]常见的多传感器融合定位方案。13.ABCDE[解析]V模型是经典的软件开发测试模型，包含需求、设计、编码、单元测试、集成测试、系统测试、验收测试。14.ABCDE[解析]AI贯穿感知（分割、检测）、预测、规划、控制（强化学习）。15.ABCD[解析]SOME/IP和DDS是车载以太网应用层主流协议。CANoe是测试工具，不是传输协议。三、填空题1.控制/执行2.V2N(Vehicle-to-Network)3.角分辨率（或线束数）4.扫描匹配（或特征匹配/SLAM定位）5.Adaptive(自适应平台)6.SecOC(SecureOnboardCommunication)7.BDS(或北斗)8.IMU(惯性测量单元)9.转道10.单对双绞（或单对）11.数据12.内参（或相机内参）13.中控大屏（或信息娱乐系统IVI）14.预期功能（或性能不足/功能不足）15.虚拟仿真生成16.交通信号控制器（或云端/交通管理中心）17.冗余18.FocalLoss19.固件20.终端自主选择（或分布式调度）四、简答题1.答：激光雷达：优点：精度高，可生成3D点云，直接获取物体深度和轮廓信息，不受光照影响，夜间工作好。缺点：受恶劣天气（雨雪雾）影响大，成本较高（虽在下降），远距离探测能力相对雷达较弱。毫米波雷达：优点：测距测速准确，穿透力强，不受天气、光照、烟尘影响，成本低。缺点：分辨率低，无法识别物体类别（如区分车和人），噪声多，无法感知高度信息（4D雷达除外）。摄像头：优点：分辨率高，可获取颜色、纹理信息，易于识别物体类别（车道线、标志、行人），成本低。缺点：受光照和天气影响极大（逆光、黑夜、雨雪），无深度信息（需双目或算法估算），计算量大。2.答：V2X（VehicletoEverything）即车联网，是将车辆与一切事物相连接的新一代信息通信技术，包含V2V、V2I、V2P、V2N等。四种主要通信模式：(1)V2V(Vehicle-to-Vehicle)：车与车通信，用于信息交换和防碰撞预警。(2)V2I(Vehicle-to-Infrastructure)：车与基础设施通信，如与路侧单元（RSU）、交通信号灯交互。(3)V2P(Vehicle-to-Pedestrian)：车与行人通信，保护行人安全。(4)V2N(Vehicle-to-Network)：车与云端网络通信，实现远程监控、OTA和实时交通信息获取。3.答：作用：(1)提供超视距的感知信息（如前方弯道曲率）。(2)提供高精度的定位辅助（配合GNSS/IMU）。(3)辅助路径规划（如车道线位置、坡度）。(4)验证感知结果的准确性。区别：(1)精度：高精地图达到厘米级，导航地图为米级。(2)内容：高精地图包含详细的车道模型、路沿、交通标志位置等；导航地图仅包含道路路网、兴趣点（POI）。(3)用途：高精地图用于自动驾驶决策控制；导航地图用于人类驾驶员路线导航。4.答：传感器融合是将多个传感器采集的数据或信息进行综合处理，从而得到比单一传感器更准确、更可靠的观测结果。区别：(1)数据级（前融合）：在原始数据层进行融合（如将激光点云和图像像素对齐融合）。信息损失最少，精度最高，但对计算力要求极高，对传感器标定误差敏感，容错性差。(2)特征级：各传感器先提取特征（如摄像头提取边界框，雷达提取点云聚类），再将特征融合。平衡了精度和计算量，是当前主流方案之一。(3)决策级（后融合）：各传感器独立处理并做出判断（如雷达认为有车，摄像头认为有车），最后对判断结果进行逻辑投票或加权。计算量小，容错性好，但信息损失大，精度相对较低。5.答：ASIL(AutomotiveSafetyIntegrityLevel)汽车安全完整性等级，分为QM、A、B、C、D四个等级。QM不影响安全。A最低的等级，轻微伤害。B低等级，中等伤害。C中等等级，严重伤害（危及生命可救）。D最高等级，可能导致致命伤害。意义：ASIL等级越高，系统开发过程中需要满足的安全要求（如诊断覆盖率、架构冗余度）越严格，以防止因系统故障导致的安全风险。6.答：(1)感知输入：接收感知层输出的障碍物列表、车道线信息、定位信息等。(2)预测：预测周围环境（车辆、行人）在未来一段时间内的运动轨迹。(3)行为规划：根据全局路径和当前环境，决定车辆的宏观行为（如跟车、变道、超车、停车）。(4)局部路径规划：根据行为决策，生成具体的、无碰撞的局部轨迹（包含时间、位置、速度、加速度、曲率）。(5)控制输出：将规划好的轨迹转化为控制指令（油门、刹车、转向角），发送给执行机构。五、综合应用与分析题1.答：(1)ACC控制原理：毫米波雷达实时扫描前方车辆，输出目标车辆的相对距离和相对速度。ACC控制器根据设定的车间时距或固定距离，计算本车需要的期望速度。如果实际距离小于安全距离，控制器计算出减速度请求；如果距离过大，则计算加速度请求，最终通过控制电子节气门和电子制动执行器来实现车速调整。(2)融合提升鲁棒性：互补性：毫米波雷达在测距测速上准确但无法区分物体类别，摄像头能识别物体类别（是车还是护栏）但测距不准。当雷达检测到前方有障碍物时，摄像头辅助判断该障碍物是否为真实车辆。如果摄像头判定为前方路侧的金属护栏（误检），融合算法可过滤该目标，避免误刹车。连续性：当车辆切入时，雷达可能因多径效应或目标切换出现漏检，摄像头可以持续跟踪目标，填补雷达的数据空缺，保持ACC功能的平稳。(3)抗干扰与安全策略：卡尔曼滤波/跟踪算法：对雷达测量的距离和速度数据进行时间序列上的平滑，过滤掉突变的异常值（如瞬间跳变）。一致性检查：将雷达数据与摄像头数据、甚至历史帧数据进行交叉验证。如果雷达数据剧烈变化而摄像头无对应目标或历史轨迹不符，判定为干扰，保持上一时刻的控制状态。加速度/加加速度限制：限制控制输出的最大减速度和减速度变化率，防止因数据跳变导致物理上不可执行的急刹车。故障降级：若检测到雷达信号信噪比过低或数据持续异常，系统应报警并提示驾驶员接管，或切断ACC控制。2.答：(1)V2V防碰撞原理：信息交换：车A和车B通过V2V（如基于PC5接口的直连通信）周期性广播BasicSafetyMessage(BSM)，包含位置、速度、航向、时间戳等信息。风险计算：车A接收到车B的BSM后，结合自身定位信息，计算两车的距离、相对速度和到达碰撞点的时间（TTC）。预警/制动：若计算结果显示TTC小于阈