智能网联汽车传感器技术 课件 智能网联汽车传感器的应用.pptx

2023;;;车载的超声波传感器一般安装在汽车的保险杠上。一种安装在汽车前后保险杠上，如图2-3所示，用于测量汽车前后障碍物，这种雷达业内称为UPA；第二种是安装在汽车侧面，用于测量侧方障碍物距离的超声波雷达，业内称为APA。;;;;;;;激光雷达在汽车上主要应用：

1.高精度电子地图和定位，利用多线束激光雷达的点云信息与车载组合惯导采集的信息进行高精度电子地图制作。无人驾驶汽车利用激光点云信息与高精度电子地图匹配，以此实现高精度定位。

2.障碍物识别，利用高精度电于地图限定感兴趣区域（ROI）后，根据障碍物特征和识别算法，进行杂物检测与识别。划（避障、换道、超车等）的判断依据。;3.可通行空间检测，利用高精度电子地图限定ROI后，可以对ROI内部（比如可行驶道路和交叉路口）点云的高度及连续性信息判断，进行可通行判断。

4.障碍物估计预测，根据激光雷达的感知数据与障碍物所在车道的拓扑关系（道路连接关系）进行杂物的估计预测。;视觉传感器的具体应用：

（1）车道线识别车道线是视觉传感器能够感知的最基本的信息，拥有车道线识别功能，即可实现高速公路的车道保持功能。;（2）障碍物检测障碍物种类很多，如：汽车、行人、自行车、动物等，有了障碍物信息，无人驾驶汽车即可完成车道内的跟车行驶。

（3）交通标志和地面标志识别（如右图所示）交通标志和地面标志可作为道路特征与高精度地图做匹配后辅助定位，也可以基于这些感知结果进行地图的更新。

（4）交通信号灯识别交通信号灯状态的感知能力对于城区行驶的无人驾驶汽车十分重要。

（5）可通行空间检测可通行空间表示无人驾驶汽车可以正常行驶的区域。;惯性导航系统基于惯性传感器的定位方法，利用陀螺仪和加速度传感器，去测量车辆的角加速度和线加速度，并将测量数据整合起来，计算出车辆相对于初始姿态的当前姿态信息。惯性定位方法不需要接收外部信号，不受环境干扰，但是存在累积误差，时间越长，积累误差越大。该方法适用于短时间内的局部定位或辅助定位。惯性定位广泛应用于与其他定位方式的组合中。;2023