演講人：日期:智能車輛環(huán)境感知技術(shù)未找到bdjson目錄CONTENTS01技術(shù)概述02核心傳感器類型03關(guān)鍵技術(shù)算法04應(yīng)用場景分類05技術(shù)瓶頸與對策06未來發(fā)展趨勢01技術(shù)概述環(huán)境感知定義與范疇環(huán)境感知是智能車輛通過傳感器、計算機視覺等技術(shù)對周圍駕駛環(huán)境進行感知、理解和判斷的過程。環(huán)境感知定義主要包括車輛周圍障礙物、道路、交通信號、行人、其他車輛等動態(tài)和靜態(tài)元素的檢測、識別和跟蹤。感知范疇核心組成模塊解析傳感器模塊數(shù)據(jù)處理模塊環(huán)境建模模塊決策控制模塊包括激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、超聲波傳感器等，用于采集車輛周圍環(huán)境信息。利用算法對傳感器數(shù)據(jù)進行處理，提取有用信息并進行濾波、分類、識別等操作。根據(jù)處理后的數(shù)據(jù)，構(gòu)建車輛周圍環(huán)境的數(shù)字模型，包括道路、障礙物、交通信號等的位置、形狀、速度等信息?；诃h(huán)境模型，規(guī)劃車輛行駛路徑，實現(xiàn)自動駕駛決策和控制。主要采用單一的傳感器進行環(huán)境感知，如激光雷達或攝像頭，應(yīng)用受限于環(huán)境感知范圍和精度。初期階段環(huán)境感知技術(shù)已經(jīng)較為成熟，可以實現(xiàn)高精度地圖、實時定位、智能決策等功能，但仍需要在復(fù)雜環(huán)境下進一步提高感知能力和可靠性?，F(xiàn)階段開始采用多傳感器融合技術(shù)，提高了環(huán)境感知的精度和可靠性，同時算法和數(shù)據(jù)處理技術(shù)也得到了快速發(fā)展。發(fā)展階段010302技術(shù)路線發(fā)展歷程隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、5G等技術(shù)的不斷發(fā)展，智能車輛環(huán)境感知技術(shù)將更加智能化、網(wǎng)絡(luò)化、協(xié)同化，實現(xiàn)更加安全、高效、舒適的自動駕駛。未來趨勢0402核心傳感器類型攝像頭類型圖像處理技術(shù)包括單目攝像頭、雙目攝像頭和紅外攝像頭等，不同類型的攝像頭在成像原理和采集信息方面存在差異。采用圖像去噪、增強、邊緣檢測、特征提取等技術(shù)，對攝像頭獲取的圖像進行處理，提高圖像質(zhì)量和識別精度。視覺攝像頭技術(shù)目標(biāo)檢測與跟蹤利用計算機視覺技術(shù)，實現(xiàn)對車輛、行人、交通標(biāo)志等目標(biāo)的檢測和跟蹤，為智能駕駛提供重要信息。實時性要求視覺攝像頭技術(shù)需要快速處理采集到的圖像信息，以滿足智能駕駛對實時性的要求。毫米波雷達應(yīng)用毫米波特性毫米波雷達工作在毫米波頻段，具有穿透力強、分辨率高、抗干擾能力強等特點。01測距與測速毫米波雷達可以準(zhǔn)確測量目標(biāo)物體的距離和速度，為智能駕駛提供準(zhǔn)確的碰撞預(yù)警和車輛跟蹤信息。02多目標(biāo)跟蹤毫米波雷達可以同時跟蹤多個目標(biāo)，并實現(xiàn)對目標(biāo)的精確識別和分類，提高智能駕駛的安全性和可靠性。03全天候工作毫米波雷達不受光照條件限制，可以在夜晚、霧天等惡劣環(huán)境下正常工作，為智能駕駛提供持續(xù)穩(wěn)定的感知能力。04激光雷達（LiDAR）特性激光測距原理激光雷達通過發(fā)射激光束并測量其回波時間來計算目標(biāo)物體的距離，具有測量精度高、測量范圍廣等優(yōu)點。01三維建模激光雷達可以獲取周圍環(huán)境的三維點云數(shù)據(jù)，為智能駕駛提供精確的道路信息和障礙物識別能力。02實時環(huán)境感知激光雷達可以實時感知周圍環(huán)境的變化，包括道路標(biāo)志、車輛、行人等，為智能駕駛提供實時決策支持。03與其他傳感器融合激光雷達可以與其他傳感器（如攝像頭、毫米波雷達等）進行數(shù)據(jù)融合，提高智能駕駛系統(tǒng)的感知能力和魯棒性。0403關(guān)鍵技術(shù)算法目標(biāo)檢測與跟蹤算法深度學(xué)習(xí)算法跟蹤算法多目標(biāo)跟蹤融合檢測與跟蹤基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法，如YOLO、SSD等，可以實現(xiàn)對車輛、行人、交通標(biāo)志等目標(biāo)的快速準(zhǔn)確檢測?；谀繕?biāo)特征的跟蹤算法，如KLT、TLD等，可以在復(fù)雜場景下實現(xiàn)對目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤。多目標(biāo)跟蹤算法可以實現(xiàn)對多個目標(biāo)的實時跟蹤，提高感知系統(tǒng)的魯棒性和準(zhǔn)確性。將檢測與跟蹤算法相結(jié)合，可以實現(xiàn)更加準(zhǔn)確和穩(wěn)定的目標(biāo)檢測與跟蹤。多傳感器融合策略數(shù)據(jù)級融合將不同傳感器的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和融合，如圖像數(shù)據(jù)、激光雷達數(shù)據(jù)、毫米波雷達數(shù)據(jù)等，可以提高感知系統(tǒng)的精度和可靠性。特征級融合將不同傳感器提取的特征進行融合，如形狀、顏色、紋理等，可以提高感知系統(tǒng)的識別能力和魯棒性。決策級融合將不同傳感器的獨立決策結(jié)果進行融合，可以得到更加全面和準(zhǔn)確的感知結(jié)果，同時降低誤報和漏報率。深度學(xué)習(xí)融合利用深度學(xué)習(xí)算法對多傳感器數(shù)據(jù)進行融合，可以實現(xiàn)更加智能和高效的感知。SLAM算法可以實現(xiàn)智能車輛的自主導(dǎo)航和地圖構(gòu)建，包括激光SLAM、視覺SLAM等。利用SLAM算法和車輛行駛數(shù)據(jù)，可以構(gòu)建高精度地圖，為智能車輛提供準(zhǔn)確的道路信息和環(huán)境感知。高精地圖需要不斷更新和維護，以保證地圖的實時性和準(zhǔn)確性，同時還需要考慮地圖的存儲和傳輸問題。智能車輛需要通過地圖定位與匹配算法，確定自身在地圖中的位置，以實現(xiàn)精準(zhǔn)導(dǎo)航和路徑規(guī)劃。SLAM與高精地圖構(gòu)建SLAM算法高精地圖構(gòu)建地圖更新與維護地圖定位與匹配04應(yīng)用場景分類車輛能夠自動完成某些駕駛?cè)蝿?wù)，如自適應(yīng)巡航、雷達實時監(jiān)控、車速檢測等。L1級駕駛輔助車輛可以在某些條件下獨立完成全部駕駛?cè)蝿?wù)，但在必要時仍需駕駛員接管。車輛能在特定情況下進行自動加速、減速和車道保持等操作，但仍需駕駛員監(jiān)控。010302自動駕駛分級場景需求車輛可在絕大多數(shù)情況下獨立完成駕駛?cè)蝿?wù)，駕駛員無需時刻保持注意力。車輛能夠完全自主駕駛，無需人類駕駛員監(jiān)控或接管。0405L4級高度自動化L2級部分自動化L5級完全自動化L3級有條件自動化復(fù)雜城市交通場景城市道路高速公路停車場施工區(qū)域包括多種交通信號、行人、非機動車和機動車，以及復(fù)雜的交叉口和道路標(biāo)志。車速快、車流量大，需要車輛具備快速判斷和決策能力，以及與其他車輛的安全協(xié)同?？臻g狹小、障礙物多，需要車輛具備精準(zhǔn)泊車、自動避障等能力。道路狀況多變、交通標(biāo)志復(fù)雜，需要車輛具備較高的識別能力和適應(yīng)能力。極端天氣適應(yīng)性挑戰(zhàn)雨雪天氣高溫天氣霧天低溫天氣降雪、結(jié)冰、積水等情況會影響傳感器性能和識別精度，需要車輛具備抗雨雪干擾的能力。低能見度條件下，攝像頭和激光雷達等傳感器難以正常工作，需要車輛具備更強的感知能力。高溫會導(dǎo)致車輛部件性能下降和散熱問題，需要車輛具備耐高溫能力和有效的散熱系統(tǒng)。低溫會影響電池續(xù)航和車輛部件的靈活性，需要車輛具備耐寒能力和加熱系統(tǒng)。05技術(shù)瓶頸與對策受光線、遮擋物、污跡等影響，圖像識別精度受限。攝像頭分辨率較低，難以識別物體細節(jié)和形狀。毫米波雷達01020304成本高、對環(huán)境光線敏感、難以識別細小物體。激光雷達作用距離有限，易受環(huán)境干擾。超聲波傳感器傳感器性能局限性要求算法在短時間內(nèi)處理大量數(shù)據(jù)并做出決策。實時性算法實時性與魯棒性算法需適應(yīng)各種復(fù)雜場景，如惡劣天氣、道路變化等。魯棒性提高系統(tǒng)整體感知精度和可靠性。多傳感器融合通過訓(xùn)練模型提高算法對不同場景的識別能力。深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)安全與隱私保護防止數(shù)據(jù)被非法竊取和篡改。數(shù)據(jù)加密對用戶身份進行脫敏處理，保護用戶隱私。匿名處理限制對數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限，防止數(shù)據(jù)泄露。訪問控制遵守相關(guān)法律法規(guī)，確保數(shù)據(jù)使用合法合規(guī)。法律法規(guī)06未來發(fā)展趨勢多模態(tài)感知融合方向視覺與雷達感知融合多傳感器協(xié)同感知激光雷達與視覺感知融合利用視覺傳感器和雷達傳感器進行信息融合，實現(xiàn)更加準(zhǔn)確和可靠的環(huán)境感知。通過激光雷達掃描獲取高精度三維點云信息，結(jié)合視覺感知獲取顏色和紋理信息，提高環(huán)境識別精度。融合多種傳感器信息，包括視覺、雷達、激光雷達、毫米波雷達等，實現(xiàn)全方位、多層次的感知。車路協(xié)同系統(tǒng)集成智能交通信號控制通過車路協(xié)同系統(tǒng)，實現(xiàn)智能交通信號控制，提高道路通行效率和安全性。車載智能導(dǎo)航與路側(cè)信息協(xié)同車車協(xié)同安全駕駛將車載導(dǎo)航系統(tǒng)與路側(cè)信息相結(jié)合，實現(xiàn)更加精準(zhǔn)的定位和導(dǎo)航，減少行駛誤差。通過車車通信和協(xié)同駕駛技術(shù)，實現(xiàn)車輛之間的信息共享和協(xié)同決策，提高道路安全性和通行效率。123研發(fā)高性能AI計算芯片，提高