智能网联汽车环境感知技术研究

智能网联汽车搭载环境感知系统的重要性在于：能够对与行车安全有关的环境、物体、生物等进行感知、识别、追踪,为车主提供安全指导,最终目的是降低安全事故发生率。现阶段的智能网联汽车感知技术能够对道路、车辆周边物体、车辆行驶状态、驾驶环境进行有效、深度感知。在此基础上,本文从惯性元件、超声波雷达设备两个方面,对智能网联汽车的环境感知技术展开分析,希望为从业者提供一定的参考。     

浅析传感器技术在汽车智能驾驶中的应用及发展

作为汽车感知控制的核心部件,传感器在汽车中被广泛应用。随着汽车智能驾驶技术向汽车智能化、网联化方向的发展,汽车传感器在环境感知和状态感知方面的应用需求也越来越多,也推动了多种智能传感器技术的发展,本文通过分析汽车传感器的功能、智能驾驶技术的技术等级标准,以及由环境感知、智能决策、控制执行、V2X通信、云平台与大数据和信息安全等技术构成的智能驾驶技术系统,对常见感知传感器在智能驾驶技术中的应用情况和技术特点做了总结,得出了未来汽车智能传感器必将走向摄像头、激光雷达等车载传感器与路侧传感器、高精地图之间的信息共享与技术融合发展的结论。     

智能网联汽车环境感知技术的应用与发展

本文主要介绍了智能网联汽车环境感知技术的应用。首先,深入探讨了汽车远程和近程外部环境感知技术的应用。其次对环境感知技术进行了对比,分析了它们在精准度、可靠性和实时性等方面的优缺点。最后,展望了环境感知技术的未来发展趋势,包括更加智能化、多模态融合和更广泛的应用场景等方面的发展。通过本文的讨论,可以深入了解智能网联汽车环境感知技术的应用,为未来的发展提供参考和指导。     

基于深度学习的自动驾驶环境感知技术研究

自动驾驶车辆是由环境感知、定位导航、路径规划、运动控制等组成。充分考虑车路合一,协调规划的车辆系统。自动驾驶的环境感知系统融合了超声波传感器、红外线传感器、激光雷达、毫米波雷达等多种传感器的数据来获取道路信息。为此,本文首先介绍了激光雷达在自动驾驶感知系统的应用。然后对自动驾驶环境感知系统的关键技术:目标检测、跟踪、场景分割分别进行研究。     

森萨塔科技发布自动驾驶核心3D固态激光雷达

<正>在技术日趋进步的汽车自动驾驶领域,激光雷达让汽车更加"清楚"地"看见"周围的环境与路况,补充了超声波雷达、毫米波雷达以及摄像头的技术功能,从而大大地提升了自动驾驶的性能,因此,激光雷达逐渐受到了汽车厂商的关注。在2017年4月19日举办的上海国际车展上,拥有百年历史的传感和电气保护解决方案供应商森萨塔科技带来了     

基于点云稀疏语义特征的智能网联汽车协同感知配准算法

针对道路场景下多智能网联汽车协同感知问题,本文提出一种基于点云稀疏语义特征的智能网联汽车协同感知配准算法。所提算法旨在通过点云集成配准扩展智能网联汽车感知范围,进而实现智能网联汽车协同感知。首先,在道路语义特征基础上进行几何特征提取进而得到点云稀疏语义特征。其次,计算道路语义特征点云间的角度偏差以提供配准初值,并将点云语义信息作为配准约束条件实现全局语义集成配准。实验表明所提算法有效扩大了多智能网联汽车协同感知范围,提高了多点云集成配准的精度与鲁棒性。与当前主流算法JRMPC相比,本文所提算法配准精度提高了2.45%。     

智能网联汽车网络安全问题及技术研究

随着我国科技不断发展,越来越多的地方开始使用智能化设备为进行人们服务,如智能门锁、家庭智能管家、餐厅智能机器人、智能网联汽车等物品都可以反映出我国科技发展的速度。其中智能网联汽车的使用可以有效提高人们出行质量。[1]而且使用智能网联汽车可以有效减少尾气排放、交通堵塞、能源消耗,具有道路安全、交通可达性等优点,同时还可以减缓我国资源储备量的消耗、提高社会经济、保护环境、方便交通管理的作用。由于人们生活不断的智能化,所以传统汽车功能已经无法满足人们对于智能化的需求,这也就导致越来越多的汽车生产企业会选择研制智能网联汽车供人们使用,但是由于智能网联汽车需要连接互联网,这也就导致智能网联系统存在被黑客入侵的风险,如何提高智能网联汽车网络安全问题便是汽车生产厂家目前必须研究的问题。本文从智能网联汽车安全问题、不同国家预防措施、我国预防措施这个点对智能网联汽车存在的网络安全问题做出了详细的说明与个人见解,从而为解决该问题提供新的技术方向。     

万集科技携手华人运通共同推动智能网联车路协同产业发展

<正>近日,万集科技与华人运通签署战略合作协议,双方将在车路协同感知系统领域开展合作,特别是针对自主研发的智能道路激光雷达及算法的深度共研,共同推动智能网联车路协同产业发展。华人运通是一家专注于未来智能交通产业的出行科技创新公司,以智能汽车、智捷交通、智慧城市"三智"为战略布局,以改变人类未来出行为发展愿景,在智能汽车的开发与制造、车联网及先进开放的自动驾驶技术等领域拥有业界领先的解决方案和技术优势。作为一家专业从事智能交通系统(ITS)、智能     

基于智能网联汽车的对标分析研究

随着全球汽车产业的发展,智能化与网联化已逐渐成为了汽车的未来发展方向。对标分析,即通过对智能网联汽车发展过程中不同阶段的关键性能、关键技术进行检测和分析,从而对不同产品的技术水平进行具体评价的研究方式。现阶段内,我国的智能网联汽车主要由高级驾驶辅助系统和车联网技术两大技术路线构成。基于高级驾驶辅助系统的感知、决策和控制这3个层次和车联网技术的通信平台及信息安全这2个要点的对标分析,对了解国内智能网联汽车产业的发展现状,提升智能网联汽车的技术水平具有重要意义。     

智能网联背景下汽车底盘线控系统及控制技术应用

近年来智能网联汽车技术快速发展,底盘电控化水平不断提升,底盘线控技术作为智能网联汽车领域中的重要技术,直接影响车辆操作稳定性和安全性,合理采用相应的控制技术至关重要。本文分析智能网联背景下汽车底盘线控技术的原理,研究智能网联汽车底盘线控系统和相关的控制技术,旨在为增强智能网联汽车底盘线控系统和控制技术的应用效果提供技术支持。     

基于传感器数据融合的车辆目标匹配

利用毫米波雷达和相机数据融合检测前方障碍物的方法,可以为智能驾驶汽车提供准确可靠的感知信息。因而,基于多传感器数据融合的目标匹配的重要性逐渐凸显。为实现二者的目标匹配,首先构建了相机和毫米波雷达的时间融合模型和空间融合模型,实现二者数据的时间一致和空间对准,然后对毫米波雷达数据和图像数据进行处理,通过对毫米波雷达数据的预处理且引入有效目标决策算法,获取毫米波雷达的有效目标数据;利用基于深度学习的目标检测算法,实现对图像中车辆目标的检测。最后设计了二者的目标匹配算法,并通过实验验证了该方法的有效性。     

大数据下电动汽车动力电池故障诊断技术挑战与发展趋势

电动汽车故障诊断技术是汽车安全运行的重要保证,高效精准的故障诊断不仅提高整车的安全性和可靠性,而且有利于促进电动汽车市场的积极健康发展.围绕电池管理系统和热管理系统,综述电池系统状态估计以及冷却技术,在保证电动汽车安全运行方面的最新研究进展;以整车局域网层面和车端云网联层面,分别介绍电池系统运行数据传输安全的先进技术手段;从实车运行大数据视角将故障诊断技术归纳为多尺度数据融合、故障识别、故障预报警三个方面分别展开阐述,剖析当前技术的优势及不足;针对当前故障诊断技术所面临的难点问题,展望未来融合大数据及人工智能技术,车端云智能网联条件下电动汽车故障诊断方法研究发展趋势.     

智能网联汽车的线控技术研究

汽车发展越来越趋于智能化、网联化,自动驾驶功能已经开始在某些车型上运用,智能网联汽车不仅提升了汽车的舒适性、安全性、操控稳定性,更是影响着整个汽车产业链的发展,而线控技术的运用正影响着智能网联汽车的发展。本文通过介绍什么是智能网联汽车和智能网联汽车的发展基础上,从线控制动系统、线控转向系统、线控换挡系统、线控油门系统、线控悬架系统五方面研究线控技术的工作原理以及线控技术的特点,最后结合线控技术的现状分析未来发展趋势和存在的困境。     

基于华为云ModelArts及HiLens自动驾驶实验平台的设计

人工智能的发展为自动驾驶车辆具备感知环境能力提供了技术途径。设计并实现了一种自动驾驶实验平台,搭载摄像头、激光雷达等传感器,基于华为云ModelArts和HiLens人工智能平台,实现了交通标志的识别、自主避障、巡线等功能。     

数字孪生制造智能网联汽车事故数据记录技术

智能网联汽车是交通强国战略和《中国制造2025》建设的重要内容之一,也是人工智能落地应用的关键领域。“新基建”背景下智能网联汽车具有跨学科、跨领域特点。随着我国《汽车事故数据记录系统》（GB 39732-2020）强制性国家标准于2022年实施,在智能网联、自动驾驶等技术日趋成熟和核心装备国产化背景下,汽车事件数据记录系统因其在车辆安全与乘员保护、道路交通事故调查与重建等方面的关键性作用,其软硬件智能制造已成为热点研究方向。然而,现有标准更多提供的是功能和性能参考,总体缺乏过程性的制造方案,更缺乏基于数字孪生的制造体系构建方法。因此,针对现有研究存在的公共安全警务场景聚焦性、智能网联场景汽车事故记录系统制造流程、孪生制造架构缺乏等问题,提出一种警务场景智能网联汽车数据记录系统制造数字孪生架构;面向警务车载事故数据记录场景,从数据和应用场景物理空间构建角度,基于所提出制造架构,介绍了一套数字孪生警务场景智能网联汽车事故数据记录装备的软硬件关键技术以及警务应用场景,为研究界和工业界提供了前瞻性架构和设计借鉴。     

雷诺-日产联盟与微软携手开拓智能网联汽车的未来

正雷诺-日产联盟(以下简称"联盟")与微软集团签订了全球合作协议,共同研发新一代技术,在全球范围内提升智能网联汽车的驾乘体验。双方将基于微软Azure云平台共同开发新一代的智能网联汽车服务,通过先进的导航、预防性维护、各种以车辆为中心的服务、远程跟踪车辆状态、外部移动体验以及无线升级等新功能为消费者带来更好的体验。     

汽车起重机智能故障诊断数据库及管理系统设计

针对汽车起重机,采用Oracle与Java语言开发了汽车起重机智能故障诊断系统数据库及数据库管理系统,阐述了该数据库及数据库管理系统的结构、功能、特点、设计及其实现的技术,为汽车起重机智能故障诊断系统提供了数据库基础与平台.     

毫米波技术正广泛应用于无人驾驶

毫米波雷达指工作在毫米波波段的雷达,是测量被测物体相对距离、相对速度、方位的高精度传感器,早期被应用于军事领域,随着雷达技术的发展与进步,毫米波雷达传感器开始应用于汽车电子、无人机、智能交通等多个领域。同超声波雷达相比,毫米波雷达具有体积小、质量轻和空间分辨率高的特点。与红外、激光、摄像头等光学传感器相比,毫米波雷达穿透雾、烟、灰尘的能力强,具有全天候全天时的特点。另外,毫米波雷达的抗干扰能力也优于其他车载传感器。     

基于特征识别的智能网联汽车资产识别方法

随着智能网联汽车的飞速发展,对车辆进行信息安全风险评估在车辆生命周期中占有重要地位。介绍风险评估过程中智能网联汽车资产分析的一种方法,基于目前智能网联汽车信息安全常见的安全风险入口点进行特征识别与分析,提取与分析各类资产特征数据与风险评估过程的关联关系,并以车载信息终端T-Box为例验证该方法的有效性。     

高职院校智能网联汽车技术专业建设研究

随着汽车产业的转型升级以及《职业教育专业目录(2021年)》的发布,智能网联汽车技术专业将成为各高职院校又一个热门专业。本文将通过分析建设背景、汽车专业建设现状以及典型工作岗位及职业能力要求,提出高职院校智能网联汽车技术专业建设的相关建议,为开设智能网联汽车技术专业提供参考。