能力模块一 对环境感知与智能传感器的基本认知
任务一 认知智能驾驶环境感知系统
学习目标
•了解环境感知系统的定义和组成。
•了解智能网联汽车环境感知对象的组成。
•掌握环境感知传感器的类型和配置。
•了解环境感知技术的未来发展趋势。
•探索我国智能网联环境感知产业的发展历程，了解其重要性，树立职业自豪感。
知识索引
情境导入
某品牌传感器科技企业近期招聘了3名标定测试工程师实习生，他们对智能网联汽车环境感知技术产业还不是很了解，你作为一名标定测试工程师，HR请你为3名新员工讲解环境感知技术基础知识以及行业发展趋势。
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引导问题1
在智能网联汽车领域，智能网联的核心技术就是感知、决策与执行，了解这些专业术语的含义是初学者入门的第一步，请查阅相关资料，简述环境感知系统的定义。
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环境感知系统的定义
智能网联汽车环境感知系统相当于人的感官神经，它利用车载视觉传感器、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器以及V2X通信技术等，获取智能网联汽车周围的环境信息，包括车辆、行人、道路和环境等，以上信息经过处理后传输给车载控制单元（ECU），为智能网联汽车的安全行驶提供及时、准确和可靠的决策依据，如图1-1-1所示。
图1-1-1 环境感知传感器在智能网联汽车上的应用
引导问题2
请查阅相关资料，答一答。
智能网联汽车环境感知对象主要包括以下几个方面？（ ）
A. 行车路径
B. 周边物体
C. 驾驶状态
D. 驾驶环境
智能网联汽车环境感知对象
随着汽车智能化技术的发展，智能网联车辆近几年出现在人们的视野中，智能网联技术的发展能给人们的生活带来便利，同时也可以减少交通事故的发生。智能网联汽车环境感知对象主要包括以下几个方面。
（一）行车路径
行车路径是指车辆可行驶的道路区域，分为结构化道路和非结构化道路，如图1-1-2和图1-1-3所示。
结构化道路一般是指高速公路、城市干道等结构化较好的公路，这类道路具有清晰的道路标志线，道路的背景环境比较单一，道路的几何特征也比较明显，针对它的路径识别主要包括行车线、行车路边缘、道路隔离物。
非结构化道路一般是指城市非主干道、乡村街道等结构化程度较低的道路，这类道路没有车道线和清晰的道路边界，再加上受阴影和水迹等的影响，道路区域和非道路区域难以区分，针对它的路径识别主要包括路面环境状况的识别和可行驶路径的确认。
图1-1-2 结构化道路
图1-1-3 非结构化道路
（二）周边物体
周边物体主要包括车辆、行人和地面上可能影响车辆通过性、安全性的其他各种移动或静止物体、各种交通标志和交通信号灯等。如图1-1-4所示，特斯拉Model S行车时，通过前风窗玻璃上安装的摄像头的感知，可实现对前方环境中车辆、交通标志、行人及行车路段的识别。
图1-1-4 周边物体
（三）驾驶状态
驾驶状态包括驾驶人自身状态和车辆自身行驶状态的识别。
（四）驾驶环境
驾驶环境检测主要包括路面状况、道路交通拥堵情况和天气状况的识别。
引导问题3
请查阅相关资料，了解环境感知系统的组成，简述主要的组成部分有哪些。
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环境感知系统的组成
智能网联汽车的环境感知系统由信息采集单元、信息处理单元和信息传输单元组成，如图1-1-5所示。
（一）信息采集单元
对环境的感知和判断是智能网联汽车工作的前提和基础，感知系统获取周围环境和车辆信息的实时性和稳定性，直接关系到后续检测或识别的准确性和执行的有效性。
信息采集单元主要包括惯性元件、超声波传感器、激光雷达、毫米波雷达、视觉传感器、定位导航及车载自组织网络等。
图1-1-5 环境感知系统的组成
（二）信息处理单元
信息处理单元主要是对信息采集单元输送来的信号，通过一定的算法对道路、车辆、行人、交通标志和交通信号灯等进行识别，为智能网联汽车安全行驶提供保障。
（三）信息传输单元
信息处理单元对环境感知信号进行分析后，信息送入传输单元，传输单元根据具体情况执行不同的操作。信息传输单元包括显示系统、报警系统、传感器网络和车载自组织网络。显示系统是把信息处理单元传输来的重要信息显示出来，供驾驶员观看。
报警系统是把信息处理单元传输来的危险信息用报警的方式提供给驾驶员，如信息处理单元分析信息后确定前方有车辆，并且本车与前方车辆之间的距离小于安全距离，报警系统就会启动，如图1-1-6所示。
信息传输单元把信息传输到传感器网络上，可以实现车辆内部信息资源共享。车载自组织网络把信息处理单元传输来的信息传输给车辆周围的其他车辆，实现车辆与车辆之间的信息共享。
图1-1-6 车辆碰撞报警系统
引导问题4
请查阅相关资料，智能网联汽车上一般搭载多少个传感器，以实车为例。
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环境感知传感器的配置
智能网联汽车的环境感知传感器主要有超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达、单/双/三目摄像头、环视摄像头等，它们在智能网联汽车上的配置与自动驾驶级别有关，自动驾驶级别越高，配置的传感器越多。
典型环境感知传感器基本配置见表1-1-1。
表1-1-1 典型环境感知传感器基本配置
随着汽车智能化和网联化技术的发展，智能网联汽车配置的先进传感器的数量将会逐渐增加，预计无人驾驶汽车将会装配40个左右的先进传感器。
以国产品牌蔚来为例，蔚来ET7（图1-1-7）搭载了33个传感器，其中包括1个超远距高精度激光雷达、7个800万像素高清摄像头、4个300万像素高感光环视专用摄像头、1个驾驶员增强感知单元、5个毫米波雷达、12个超声波传感器、2个高精度定位单元和V2X车路协同单元。
图1-1-7 蔚来ET7
引导问题5
请查阅相关资料，简述环境感知技术未来的发展趋势。
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环境感知技术未来的发展趋势
对于全球汽车市场而言，平台化、轻量化、节能化、电子化、智能化以及安全化等已成为汽车领域发展的主要方向。为了抢占未来汽车产业的高地，传统汽车主机厂商纷纷布局自动驾驶领域，与此同时，全球科技巨头如谷歌、英伟达、Mobileye、百度等在自动驾驶领域的表现也非常积极。
虽然自动驾驶在全球范围内已掀起浪潮，但是在技术方面对于各主机厂而言依然存在挑战。目前，自动驾驶的痛点在于稳定可靠的感知及认知，包括清晰的视觉、优质的算法、多传感器融合，以及高效强大的运算能力。根据目前的自动驾驶案例分析，由自动驾驶引发的安全事故中，相关传感器的可能误判也成了主要原因之一。多个传感器信息融合、综合判断无疑成为提升自动驾驶安全性及赋能车辆环境感知的新趋势。多传感器融合可显著提高系统的冗余度和容错性，从而保证决策的快速性和正确性，是自动驾驶技术发展的必然趋势。
拓展阅读
40页141次！对中国封锁最严重的高科技竟是传感器
据工业和信息化部电子科技委员会专家预测，到2035年，智能网联汽车将占全球新车市场的25%左右。作为智能网联汽车的核心装备之一，传感器的市场需求将随之大幅增长，蕴藏着巨大商机。对国内传感器厂商来说，增强自主创新能力、缩短与发达国家差距的任务仍十分艰巨。
通过前面的学习，我们可以了解到，智能网联汽车环境感知技术的发展离不开各种传感器，在2013年前后，我国智能网联汽车产业还存在明显短板。一是尚未形成国家层面的发展战略，缺乏大型国家项目支撑；二是技术基础薄弱，在车载高性能传感器以及汽车电子、电控系统、专用芯片等关键基础零部件领域，核心技术与产品主要被国外企业掌握；三是自主零部件企业相对弱小，行业缺乏有效协同研发机制；四是标准法规及测试能力建设相对滞后。
如今，我国智能网联汽车在整车集成、关键技术研发及产业化等方面进步明显，关键技术与智能网联整车产业化节奏保持协同。关键部件方面，毫米波雷达、车规级激光雷达、大算力计算芯片等已取得自主突破，开始进入量产前装，逐步对国际产品形成替代。网联化技术方面，我国已形成C-V2X芯片、终端和系统全产业链。整车集成方面，国内多数车企量产了L2级辅助驾驶汽车，实现大规模商业化应用。
国内主要的智能网联汽车代表是百度阿波罗（Apollo）L4级别的自动驾驶车辆。2022年7月21日发布的百度Apollo RT6量产无人驾驶汽车配备了38个传感器硬件，配合Apollo最新一代无人驾驶系统和1200TOPS高算力计算单元，具备了L4级自动驾驶能力，从容应对中国城市各种复杂道路的无人驾驶场景。
国际上，美国的特斯拉（Tesla）公司在自动驾驶这一领域保持领先，尤其在环境感知这一方面，特斯拉从2022年10月取消了旗下车辆的超声波雷达传感器，标志着特斯拉彻底抛弃了传感器融合方案，走纯视觉方案，全车仅有8个摄像头传感器。
在美国主导的2021年11月更新的《瓦森纳协定》中，“sensor”（传感器）一词出现的次数多达141次，而目前因华为无芯可用，备受公众瞩目的芯片“Integrated Circuit”（集成电路），全文出现次数为76次，“semiconductor”（半导体）一词全文出现52次。传感器技术受制裁的范围之广，种类之多，在瓦森纳协定的各项管制技术中，绝对排名前列！
面对国外各种技术的封锁，我国的智能网联汽车企业展现出不屈不挠的精神，经过十余年的探索和发展，我国制造的传感器已经从受制于人走向技术突破，从自主创新走向世界。
任务分组
学生任务分配表
工作计划
按照前面所了解的知识内容和小组内部讨论的结果，制定工作方案，落实各项工作负责人，如任务实施前的准备工作、实施中主要操作及协助支持工作、实施过程中相关要点及数据的记录工作等，并将结果填入工作计划表中。
工作计划表
进行决策
1. 各组派代表阐述资料查询结果。
2. 各组就各自的查询结果进行交流，并分享技巧。
3. 教师结合各组完成的情况进行点评，选出最佳方案。
任务实施
评价反馈
1. 各组代表展示汇报PPT，介绍任务的完成过程。
2. 请以小组为单位，对各组的操作过程与操作结果进行自评和互评，并将结果填入综合评价表中的小组评价部分。
3. 教师对学生工作过程与工作结果进行评价，并将评价结果填入综合评价表中的教师评价部分。
综合评价表
