2023智能網聯汽車傳感器的應用煙臺汽車工程職業學院賈燕紅

隨著汽車智能技術的不斷更新，目前我國智能網聯汽車已經從小范圍到測試驗證轉入技術快速發展，生態加速構建的新階段。下一步我國將統籌推進智能網聯汽車高質量發展。

智能網聯汽車環境感知傳感器主要有激光雷達、毫米波雷達、超聲波傳感器和攝像頭、慣性導航系統等。其在智能網聯汽車上的配置與自動駕駛的級別有關，自動駕駛的級別越高，配置的傳感器越多。

車載的超聲波傳感器一般安裝在汽車的保險杠上。一種安裝在汽車前后保險杠上，如圖2-3所示，用于測量汽車前后障礙物，這種雷達業內稱為UPA；第二種是安裝在汽車側面，用于測量側方障礙物距離的超聲波雷達，業內稱為APA。超聲波雷達傳感器的應用超聲波雷達傳感器的應用1.停車系統停車系統是利用超聲波傳感器檢測與障礙物之間的距離，辨認障礙物并通過光或聲的形式報警，幫助汽車停車入位，如圖1-6所示。超聲波雷達可監控汽車前面或后面10m范圍以內的情況。圖1-6倒車雷達超聲波雷達傳感器的應用2.自動停車中的停車庫位檢測

自動停車功能需要經歷兩個階段：①識別庫位；②倒車入庫。當汽車緩緩駛過庫位時，汽車右前方的APA超聲波雷達返回探測距離與時間的關系。通過檢測空位長度，判斷當前空間可否入庫，右后方的APA超聲波雷達用以做庫位的二次驗證，停車庫位檢測毫米波雷達的應用1.自適應巡航（ACC）

自適應巡航（AdaptiveCruiseControl，ACC）如下圖所示，是一種可以依據設定的車速或者距離跟隨前方車輛行駛，或根據前車速度主動控制本車行駛速度，最終將車輛與前車保持在安全距離的駕駛輔助功能，該功能最大的優點是可以有效的解放駕駛者的雙腳，提高駕駛的舒適性。毫米波雷達的應用2.自動緊急制動（AEB）

自動緊急制動（AutonomousEmergencyBraking，AEB）如下圖所示，是一種汽車主動安全輔助功能。AEB系統利用毫米波雷達測出與前車或者障礙物的距離，然后利用數據分析模塊將測出的距離與警報距離、安全距離進行比較，小于警報距離時就進行警報提示，而小于安全距離時即使在駕駛員沒有來得及踩制動踏板的情況下，AEB系統也會自動啟動，使汽車自動制動，從而確保駕駛安全。前方防撞預警（ForwardCollisionWarning，FCW），通過毫米波雷達和前置攝像頭不斷監測前方的車輛，判斷本車與前車之間的距離、方位及相對速度，探測到前方潛在的碰撞危險，當駕駛員沒有采取制動措施時，儀表會顯示報警信息并伴隨聲音報警，警告駕駛員務必采取應對措施。當判斷到事故即將發生時，系統會讓剎車自動介入工作，從而避免事故發生或降低事故可能造成的風險。毫米波雷達的應用3.前方防撞預警功能（FCW）變道輔助（lanechangeassist，LCA）如下圖所示，是通過毫米波雷達、攝像頭等傳感器，對車輛相鄰兩側車道及后方進行探測，獲取車輛側方及后方物體的運動信息，并結合當前車輛的狀態進行判斷，最終以聲、光等方式提醒駕駛員，讓駕駛員掌握最佳變道時機，防止變道引發的交通事故，同時對后方碰撞也有比較好的預防作用。毫米波雷達的應用4.變道輔助（LCA）變道輔助系統包括“盲點檢測（BSD）”

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“變道預警（LCA）”、“后碰預警（RCW）”三個功能。可以有效地防止變道、轉彎、后方追尾等交通事故的發生，極大提升汽車變道操作的安全性能。激光雷達在汽車上主要應用：1.高精度電子地圖和定位，利用多線束激光雷達的點云信息與車載組合慣導采集的信息進行高精度電子地圖制作。無人駕駛汽車利用激光點云信息與高精度電子地圖匹配，以此實現高精度定位。2.障礙物識別，利用高精度電于地圖限定感興趣區域（ROI）后，根據障礙物特征和識別算法，進行雜物檢測與識別。劃（避障、換道、超車等）的判斷依據。激光雷達的應用高精度電子地圖障礙物檢測與識別3.可通行空間檢測，利用高精度電子地圖限定ROI后，可以對ROI內部（比如可行駛道路和交叉路口）點云的高度及連續性信息判斷，進行可通行判斷。4.障礙物估計預測，根據激光雷達的感知數據與障礙物所在車道的拓撲關系（道路連接關系）進行雜物的估計預測。激光雷達的應用可行空間檢測精準定位和路徑跟蹤視覺傳感器的具體應用：（1）車道線識別車道線是視覺傳感器能夠感知的最基本的信息，擁有車道線識別功能，即可實現高速公路的車道保持功能。攝像頭的應用（2）障礙物檢測障礙物種類很多，如：汽車、行人、自行車、動物等，有了障礙物信息，無人駕駛汽車即可完成車道內的跟車行駛。（3）交通標志和地面標志識別（如右圖所示）交通標志和地面標志可作為道路特征與高精度地圖做匹配后輔助定位，也可以基于這些感知結果進行地圖的更新。（4）交通信號燈識別交通信號燈狀態的感知能力對于城區行駛的無人駕駛汽車十分重要。（5）可通行空間檢測可通行空間表示無人駕駛汽車可以正常行駛的區域。攝像頭的應用

慣性導航系統基于慣性傳感器的定位方法，利用陀螺儀和加速度傳感器，去測量車輛的角加速度和線加速度，并將測量數據整合起來，計算出車輛相對于初始姿態的當前姿態信息。慣性定位方法