智能網聯汽車的技術架構目錄CONTENTS1智能網聯汽車的系統組成2智能網聯汽車的技術結構第一部分智能網聯汽車的系統組成環境感知層智能決策層控制執行層一、智能網聯汽車的系統組成：智能網聯系統主要有由環境感知層、智能決策層以及控制執行層構成。環境感知層智能決策層控制執行層看得見，感知到看得懂，認得出判斷準，控制穩三個層次缺一不可

智能網聯汽車是一個集中運用了汽車工程、人工智能、計算機、微電子、自動控制、通信與平臺等技術，集環境感知、規劃決策、控制執行、信息交互等于一體的高新技術綜合體，擁有相互依存的價值鏈、技術鏈和產業鏈體系。環境感知層智能決策層控制執行層超聲波雷達毫米波雷達激光雷達攝像頭GPS4G/5GV2X車道線識別車輛識別行人識別交通標示識別信號燈識別駕駛人疲勞識別決策分析與判斷加減速控制轉向控制檔位控制協同控制安全預警控制人機交互控制第二部分智能網聯汽車的技術結構“三橫兩縱”“三橫”指車輛關鍵技術、信息交互關鍵技術與基礎支撐關鍵技術；“兩縱”指支撐智能網聯汽車發展的車載平臺與基礎設施。基礎設施包括交通設施、通信網絡、大數據平臺、定位基站等，將逐步向數字化、智能化、網聯化和軟件化方向升級，支撐智能網聯汽車發展。智能網聯汽車系統為“三橫兩縱”式技術架構。二、智能網聯汽車的技術架構：“三橫”指車輛關鍵技術、信息交互關鍵技術與基礎支撐關鍵技術；“兩縱”指支撐智能網聯汽車發展的車載平臺與基礎設施。基礎設施包括交通設施、通信網絡、大數據平臺、定位基站等，將逐步向數字化、智能化、網聯化和軟件化方向升級，支撐智能網聯汽車發展。智能網聯汽車系統為“三橫兩縱”式技術架構。智能網聯汽車的技術架構：“三橫”是指智能網聯汽車主要涉及的車輛關鍵技術、信息交互關鍵技術與基礎支撐關鍵技術“兩縱”是指支撐智能網聯汽車發展的車載平臺以及基礎設施條件，基礎設施包括交通設施、通信網絡、大數據平臺、定位基站等，將逐步向數字化、智能化、網聯化和軟件化方向升級，支撐智能網聯汽車發展。關鍵技術環境感知技術基于激光雷達、微博雷達等傳感手段，獲得車輛周邊環境兩維或三維圖像信息，通過圖像分析識別技術對行駛環境進行感知。控制執行技術包括面向驅動/制動的縱向運動控制，面向轉向的橫向運動控制，基于驅動/制動/轉向/懸架的底盤一體化控制，融合車聯網通信及車載傳感器的多車隊列協同和車路協同控制等智能決策技術包括危險事態建模技術、危險預警與控制優先級劃分、群體決策和協同技術、局部軌跡規劃、駕駛員多樣性影響分析。信息安全技術汽車信息安全建模技術，數據存儲、傳輸與應用三維度安全體系，信息安全漏洞應急響應機制。云平臺與大數據技術包括云平臺架構與數據交互標準，云操作系統，數據高效存儲和檢索技術，大數據關聯分析和深度挖掘技術。V2X通信技術車載通信的模式。感謝觀看ADAS傳感器的類型

目前ADAS常用的環境感知傳感器主要有攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達和激光雷達四種，本文將針對這四種傳感器進行介紹，其它應用較少的紅外傳感器等本文不予涉及。一、攝像頭傳感器攝像頭安裝使用簡單、獲取的圖像信息量大、投入成本低、作用范圍廣，并且近些年更是得益于數字圖像處理技術的快速發展和計算機硬件性能的提高，已經成為ADAS不可或缺的一類傳感器。攝像頭傳感器在ADAS中的主要作用：攝像頭根據鏡頭和布置方式的不同可分為以下四類：

單目攝像頭、雙目攝像頭、三目攝像頭和環視攝像頭，如下表。攝像頭傳感器工作原理:攝像頭的大致工作原理如下：圖像處理，將圖片轉換為二維數據；模式識別，通過圖像匹配進行識別，如車輛、行人、車道線、交通標志等；利用物體的運動模式或雙目定位，計算目標物體與本車的相對距離和相對速度。車載攝像頭主要有鏡頭(包括lens和光感CMOS芯片等)模組和信號處理模組兩部分，分為普通單目頭、魚眼單目攝像頭、多目攝像頭，目前市場上主要是單目攝像頭為主。單目攝像頭還是未來的主流，伴隨著環視系統的發展，未來單輛車載攝像頭預期達到6個以上，其中至少1個前視（單或雙目等），1個后視（一般單目）和4個環視（一般魚眼）。除了常規可見光攝像頭，還有紅外攝像頭、熱成像攝像頭、變焦攝像頭等特殊種類。攝像頭傳感器應用攝像頭在汽車里有如下的應用和功能：監視: 如可視倒車所用的攝像頭；環視系統的魚眼攝像頭；公交車的攝像頭，分別監視司機、車前、車后、車內、前后車門等位置；2)監測預警: 如駕駛員行為監測；3)測量與識別：車輛前方目標識別與目標動態參數測量，屬于各種ADAS預警與控制功能的重要傳感器。攝像頭傳感器的弱點攝像頭的弱點在于其識別能力受環境影響非常大，雨雪霧沙塵霾都會使其識別能力減低，抵抗強光的能力也不夠強。另外攝像頭對于模棱兩可的目標識別能力有限，對于沒見過的目標也不容易正確分類。二、超聲波雷達傳感器

超聲波傳感器的工作原理 超聲波雷達是利用傳感器內的超聲波發生器產生40KHz的超聲波，再由接收探頭接收經障礙物反射回來的超聲波，根據超聲波反射接收的時間差計算與障礙物之間的距離，見圖。超聲波雷達成本較低，探測距離精度高，且不受光線條件的影響，因此常用于泊車系統中。

常見的超聲波雷達車上常見的超聲波雷達一般用于低速輔助，如倒車雷達，輔助泊車，自動泊車等。第一種稱為UPA，安裝在汽車前后保險杠上，用于探測汽車前后障礙物，探測距離一般在（0.15~2.5）m；另一種稱為APA，安裝在汽車側面，用于探測汽車側方障礙物，探測距離一般在（0.3~5）m。泊車系統一般配備前后共8個UPA，左右側共4個APA。例如：在2018年上海進博會期間的運營的公交車，每輛公交車上裝載10個超聲波雷達。超聲波雷達的弱點受環境溫度影響較大（不同環境溫度下，超聲波傳播速度有差異）、無法精確描述障礙物位置及響應時間較慢。毫米波是指長度在（1~10）mm的電磁波，對應的頻率范圍在（30~300）GHz，由于其波長在毫米量級，因此處于該頻率范圍的電磁波也被工程師們稱為毫米波。毫米波雷達就是工作在毫米波頻段的雷達。毫米波位于微波與遠紅外波相交疊的波長范圍，所以毫米波兼有這兩種波譜的優點，同時也有自己獨特的性質：相比于微波，毫米波分辨率高、指向性好、抗干擾能力強和探測性能好；相比于紅外波，毫米波的大氣衰減小、對煙霧灰塵具有更好的穿透性、受天氣影響小。以上這些特質決定了毫米波雷達具有全天時、全天候的工作能力。三、毫米波雷達傳感器

以AudiA8的傳感器布局為例，看下不同頻段毫米波雷達的功能。短距離雷達：24GHz頻段如圖所示被標注了橙色框的Cornerradar和Rearradar，就是頻段在24GHz左右的雷達。、處在該頻段上的雷達的檢測距離有限，因此常用于檢測近處的障礙物（車輛）。圖中的這4個角雷達，能夠實現的ADAS功能有盲點檢測、變道輔助等；在自動駕駛系統中常用于感知車輛近處的障礙物，為換道決策提供感知信息。三、毫米波雷達傳感器

三、毫米波雷達傳感器

以AudiA8的傳感器布局為例，看下不同頻段毫米波雷達的功能。長距離雷達：77GHz或79GHz頻段如圖所示，被標注為綠色框的Long-rangeradar，即為頻段在77GHz左右的雷達。性能良好的77GHz雷達的最大檢測距離可以達到160米以上，因此常被安裝在前保險杠上，正對汽車的行駛方向。長距離雷達能夠用于實現緊急制動、高速公路跟車等ADAS功能；同時也能滿足自動駕駛領域，對障礙物距離、速度和角度的測量需求。四、激光雷達傳感器

激光雷達的發射器發射出一束激光，激光光束遇到物體后，經過漫反射，返回至激光接收器，雷達模塊根據發送和接收信號的時間間隔乘以光速，再除以2，即可計算出發射器與物體的距離。四、激光雷達傳感器

激光雷達根據安裝位置的不同，分類兩大類：一類安裝在車的四周，另一類安裝在車的車頂。安裝在車四周的激光雷達，其激光線束一般小于8，常見的有單線激光雷達和四線激光雷達。安裝在車頂的激光雷達，其激光線束一般不小于16，常見的有16/32/64線激光雷達。

應用的技術超聲波雷達攝像頭(Vsion)激光雷達毫米波雷達遠距離探測能力弱強強強夜間工作能力強弱強強全天候工作能力弱弱弱強受氣候影