智能网联汽车环境感知技术应用场景分析

本文主要分析智能网联汽车的自动驾驶功能在应对复杂的外部交通环境时,采用的各类智能传感器技术及网络通信技术优势与局限性,着重分析超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、视觉传感器、卫星通信技术、V2X技术、5G通信技术在智能汽车感应近程交通状况与远程交通状况信息时的重要作用,并分析单车智能在行车安全中的缺陷及解决方法。     

智能网联汽车技术发展现状刍议

现阶段,我国汽车产品正在向着智能化、网联化的方向发展,如此便带给了汽车用户全新的体验,同时让其重新认识了智能网联汽车技术。智能网联汽车,即融合车联网和智能车,把控制中心、车辆传感器以及执行装置等设置在智能汽车中,利用环境感知、智能决策以及执行等相关功能,通过网络和通信技术,实现人、路、车的信息交互共享,今后会慢慢代替人类驾驶汽车,可以确保汽车驾驶更加舒适和安全。     

智能网联产业链分析——激光雷达成关键部件

近年来,智能网联汽车逐渐受到行业及市场关注,这种融合了现代通信与网络技术的新一代汽车,不仅可实现"安全、高效、舒适、节能"行驶,还具备车与驾驶者智能信息交换、共享,以及复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能,使得无人驾驶成为可能。无人驾驶技术已经成为汽车发展的一个大趋势,作为其核心传感器部件之一的车载激光雷达更是有着难以取代的地位。本文重点介绍激光雷达的原理、应用现状及趋势等,从中不难发现激光雷达已经逐渐发展为标配,随着企业自动驾驶方案的选择和规划,车用激光雷达的商业化正悄然发生。     

智能网联汽车生态系统的开发与应用

汽车行业目前正向着智能网联化方向的发展，这进一步促进了智能网联汽车的产生。通过汽车与网络的有机结合，在汽车中安装传感器和控制器等相关设备，不仅可实现汽车信息的网络共享，也可以在符合行驶需求的同时实现自动驾驶。与此同时，随着汽车数量的快速增长，生态驾驶也逐渐走进大众视野。通过探索智能网联汽车中生态驾驶的应用策略，可促进生态系统的开发和利用，加速汽车行业的发展，实现自动驾驶汽车在安全稳定的环境中行驶。     

智能网联汽车传感器检测与定位技术分析

为了满足新能源汽车的发展需求,针对智能网联汽车传感器检测和定位技术的研究非常重要。通过对智能网联汽车的基本情况、智能网联汽车传感器的检测与定位技术进行分析,探讨智能网联汽车传感器检测与定位技术的发展。通过提高智能网联汽车传感器检测与定位技术的有效性,发挥新能源汽车的传感器和定位技术的作用,可进一步提升智能网联汽车的服务能力,推动新能源汽车行业的发展。     

智能网联汽车双目摄像头的标定及常见故障诊断

<正>智能网联汽车作为汽车行业未来发展的战略方向,其智能化和网联化技术越来越受到重视,而且发展迅速,双目摄像头作为智能网联汽车重要的传感器,可以直观地观测到车外的各种信息,包括行人、车、道路和障碍物等情况,随着摄像头技术的发展,其造价越来越低廉,像素也不断提升,因此智能网联汽车双目摄像头技术是未来重要的发展方向,在使用摄像头之前,要对它进行安装、标定、调试,在日常维修过程中,双目摄像头常见的故障诊断也需要汽车维修人员掌握相关技能,包括摄像头的硬件故障、通信故障和软件故障。     

智能网联汽车基础

正当今汽车工业正处于新技术革命的前沿。智能网联汽车的无人驾驶汽车安全技术的应用,可能是汽车普及以来,汽车消费者出行最大的变化。对智能网联汽车的关注始于交通安全。90%以上的交通事故是由于驾驶员的错误操作。智能网联汽车的一个重要承诺是减少汽车发生碰撞。无论是通过纠正驾驶员的人为错误,还是通过承担全部驾驶责任,自动驾驶可以大大降低撞车次数。虽然人类驾驶汽车时可能会出现上百万次同样的错误,但智能网联汽车可以从成千上万的其他车辆上获得经验数据,包括汽车所在位置的纬     

基于运动约束的激光雷达与车体坐标系旋转参数标定

激光雷达是智能网联汽车环境感知的重要传感器,多坐标系空间标定是激光雷达精准环境感知的前提条件。针对激光雷达与车体坐标系空间同步面临传感器观测单一的问题,提出基于激光雷达与车辆的平面运动和直线运动约束2步标定方法。为构建运动约束,基于激光里程计获取激光雷达运动位姿信息,通过激光雷达运动轨迹信息和时域上多帧地面平面拟合信息进行平面行驶识别,在满足平面路况下构建平面运动约束标定,进而标定横滚角与俯仰角;基于俯仰角和横滚角对车辆轨迹进行修正,通过激光运动轨迹建立直线行驶判别模型判别车辆运动状态,在满足车辆直线行驶路况下构建直线运动约束,从而标定偏航角。最后,在智能驾驶试验车上开展了激光雷达与车辆坐标系标定的实车试验,通过实车采集的数据验证了提出的空间同步方法的可行性。试验结果表明：提出的激光雷达与车体坐标系标定方法优于基于标定物的方法,在原始数据上可以保证标定后的旋转误差降低至0.61,误差率降低约47.4%。在手动调整的扩充数据上标定后的旋转误差降至1.64,误差率降低约40.6%。相对于基于标定物的方法,其旋转误差均有降低且不需要借助特定的标定物与标定场,降低了对环境的依赖程度。同时通过消...     

高寒环境下的智能网联汽车试验场研究

随着汽车智能驾驶技术的快速发展,为了建立完整的智能驾驶技术验证体系,国内外的智能网联汽车试验场遍地开花,极大地丰富了智能驾驶测试场景库,但高寒环境下的智能驾驶成为技术发展的瓶颈。本文主要介绍了三种不同类型的智能网联汽车试验场的特点,分析了高寒环境对智能驾驶汽车的影响,阐述了建设高寒环境智能网联汽车试验场的必要性,最后通过将环境和场景设计相结合的例子,为高寒环境下的智能驾驶技术研究提供一种可行的思路。     

智能网联汽车中毫米波雷达的应用研究

智能网联汽车强调对网络技术及现代通信技术的应用，能够通过车载传感器、控制器及执行器来完成驾驶，并最终实现无人安全驾驶。智能网联汽车的发展及应用能够减少驾驶人员的疲劳感，为驾乘人员提供更加舒适的出行体验。而毫米波雷达指的是工作在毫米波波段的雷达，其具有探测距离远、可靠性高、全天候工作等优势及特点，能够对外界环境进行感知，将其应用到智能网联汽车中，能够有效提高出行的安全性。基于此，研究了智能网联汽车中毫米波雷达的应用情况，以期能够帮助有关单位及人员进一步改进自身工作，提高毫米波雷达的应用水平，促进智能汽车领域的发展。     

智能网联汽车云平台和大数据分析

随着智能网联汽车的快速发展,需要更加快速、高效地处理种类多、数量大、高价值的信息。智能网联汽车云平台实现了车路云的协同驾驶,解决了智能网联汽车存在的信息孤岛问题,在很大程度上优化了交通数据分析处理、信息融合的速度,减少了交通事故发生率。本文阐述智能汽车云平台研究现状以及基本的实现原理、在网联汽车中的工作方法等。     

探索智能网联汽车中生态驾驶的应用

伴随着社会的迅速发展、时代的不断进步,科学技术有了显著的进步与提升,实现了生态驾驶这一先进的驾驶手段。生态驾驶的出现,使得汽车能够减少能耗与排放。与此同时,智能网联汽车驾驶技术的出现使得汽车驾驶有了更新一步的改变,使驾驶用户在驾驶途中获得更舒适的体验,将生态驾驶应用在智能网联汽车中,使得智能网联汽车以及生态驾驶实现更好的发展。本文主要分析了生态驾驶在智能网联中的应用。     

智能网联汽车热带测试场景研究

环境测试是实现高级自动驾驶的重大技术问题,阐述了国内外智能网联汽车环境测试发展现状,阐明了智能网联汽车热带测试场景建设的必要性。深入挖掘国际上智能网联汽车测试场景建设项目提出的场景框架,然后提取场景框架中的环境要素,指出相应环境要素对于智能网联汽车安全驾驶的重要影响。提出智能网联汽车热带测试场景的环境要素,并凝练了海南热带测试场景环境要素中的气候、交通和植被要素特征,建立了具有代表性的智能网联汽车热带测试场景,为高级自动驾驶实施落地奠定了基础。     

智能网联技术对汽车维修行业的影响与应对办法

一、智能网联技术的普及速度 1.什么是智能化汽车 智能网联汽车,ICV(Intelligent Connected Vehicle),是指车联网与智能汽车的有机联合体.智能网联汽车搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与人、车、路、后台等智能信息的交换共享,实现汽车的安全、舒适、节...     

车载激光雷达的应用算法

伴随着无人驾驶领域的迅速发展,激光雷达（LIDRA）在这一行业上的应用越来越广泛。激光雷达的快速发展,为智能网联汽车在目标跟踪与识别等方面提供了另一种方式。文章以车载激光雷达在自动驾驶行业上的应用为切入点,介绍了车载激光雷达的三种应用算法。目标跟踪与识别算法,通过目标跟踪算法对障碍物运动状态做出估计和预测,实时评估障碍物和无人驾驶车辆的安全等级,作出相应的决策。即时定位与地图构建（SLAM）相关算法,应用于解决机器人在未知环境中定位自身位置和姿态的一种高级算法。点云分割往往是物体识别、地图构建的基础,通过对六种常用分割算法的描述,分析了算法各自的特点,为不同应用场景算法的选择提供了一定参考。     

深度整合加快自动驾驶产业化

<正>根据普华永道最新公布的《全球智能网联汽车行业调查》报告预测,智能网联汽车技术的年销售额将在5年内增至3倍,从2017年的472亿欧元上升至2022年的1400亿欧元。汽车自主化程度越高,对传感器、电子大脑和信息交流芯片的要求也就越高。而随着电子技术的成熟和发展,零部件整合也成为一种历史的趋势。芯片公司开始频繁地和算法公司、主机厂直接对话,共同制定自动驾驶方案。福特和宝马都已经联合互     

智能网联车辆生态驾驶研究现状及展望

作为近年来智能网联汽车领域的研究焦点，生态驾驶旨在提高驾驶安全的基础上，通过改善驾驶行为，有效缓解能源消耗和污染排放等问题，引起了各国政府、企业、高校和研究机构等的高度重视。同时，随着智能网联车辆技术的迅速发展，网联环境为生态驾驶提供了新的发展契机。为了分析智能网联车辆生态驾驶的研究进展，通过与传统生态驾驶进行对比，从车辆自身特性、驾驶人个性、道路交通状况与社会条件4个方面分析了智能网联环境下的生态驾驶的影响因素；从生态驾驶控制策略和生态驾驶应用现状2个方面对现有智能网联生态驾驶研究进行了归纳与分析；并从影响因素、控制策略和决策优化3个方面讨论了生态驾驶的意义、应用与目前所存在的问题，致力于为未来的相关研究提供有益的指导与借鉴。分析结果表明:智能网联环境下的生态驾驶和传统生态驾驶的影响因素较为相似，不过网联传感器和通信条件对智能网联环境生态驾驶有着较为显著的影响；相较于传统生态驾驶，智能网联环境下生态驾驶的控制策略与决策优化多考虑复杂驾驶工况、多车级别的全局生态驾驶；且由于各种新型技术的快速发展，结合先进的技术、适应行业发展需要也将成为未来智能网联生态驾驶发展的必然趋势。      

智能网联混行动力异构交通流生态驾驶

智能网联汽车最终会以电动汽车为实现载体,而人工驾驶车辆在未来相当长的时间里依然会以传统燃油汽车为主体.以此为背景,研究城市混行交通与动力异构条件下智能网联汽车的生态驾驶问题.考虑智能网联汽车低占比时的城市交通环境,以智能网联汽车电能消耗最小为目标,将智能网联汽车生态驾驶问题表征为最优控制理论框架下的两点边界值问题,并予...     

浅析智能网联汽车的无人驾驶体验新需求

智能网联汽车一直是汽车行业研究的热点,近年来随着移动互联的发展,新一代信息通信技术极大地推动了智能网联汽车的研究进程。作为智能网联汽车功能的直接体验者,用户对汽车的驾乘体验需求也越来越高。本文以驾驶体验需求为出发点,从安全体验与交互体验两方面梳理了汽车行业的发展进程,分析驾驶体验中现有的问题并提出相应的建议。     

长沙开放7.8km道路用于智能网联汽车测试

正近日,长沙市政府开放了一段约7.8km长的线路用于智能网联汽车道路测试,并发放首批4个种类智能网联汽车开放道路测试号牌。首批发放的智能网联汽车开放道路测试号牌,涵盖智慧公交、智能驾驶乘用车、智能驾驶环卫作业车、自动驾驶重卡4种类型,分别发放给4家致力于智能网联汽车研发的企业。