智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)核心技術(shù)叢書(shū)--智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)環(huán)境感知技術(shù)

《智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)環(huán)境感知技術(shù)》是“智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)核心技術(shù)叢書(shū)”中的一冊(cè)。本書(shū)內(nèi)容依托“杭州職業(yè)技術(shù)學(xué)院文庫(kù)”，深入解析了自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)，涵蓋車(chē)載傳感器、定位導(dǎo)航、車(chē)聯(lián)網(wǎng)通信、計(jì)算機(jī)視覺(jué)感知及目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別等關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域，剖析了其核心原理、相關(guān)算法及系統(tǒng)架構(gòu)，展現(xiàn)了自動(dòng)駕駛技術(shù)的前沿進(jìn)展與應(yīng)用實(shí)踐。從車(chē)輛“感官”到智能決策，本書(shū)為讀者揭示自動(dòng)駕駛背后的技術(shù)奧秘，助力行業(yè)發(fā)展。
本書(shū)適合智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)環(huán)境感知方向的技術(shù)人員閱讀參考，也可供智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)行業(yè)的政策制定者、企業(yè)管理者、科研工作者以及汽車(chē)第三方檢測(cè)機(jī)構(gòu)人員閱讀，同時(shí)也可以作為高等院校及大中專(zhuān)院校汽車(chē)相關(guān)專(zhuān)業(yè)的參考教材。

1.本書(shū)為“智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)核心技術(shù)叢書(shū)”中的一本，技術(shù)體系完整。 2.本書(shū)內(nèi)容豐富，深淺適中，適合絕大對(duì)數(shù)行業(yè)內(nèi)的讀者學(xué)習(xí)。 3.叢書(shū)作者隊(duì)伍龐大且專(zhuān)業(yè)，內(nèi)容質(zhì)量有所保障。

21世紀(jì)以來(lái)，各項(xiàng)新興技術(shù)的蓬勃發(fā)展，掀起了一輪又一輪科技革命。這些技術(shù)創(chuàng)新不僅會(huì)改變?nèi)藗兊囊率匙⌒校軌驗(yàn)楦鱾€(gè)行業(yè)注入轉(zhuǎn)型的動(dòng)力。以汽車(chē)行業(yè)為例，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)的發(fā)展以及交通運(yùn)輸、通信技術(shù)等行業(yè)的創(chuàng)新升級(jí)，催生出了智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)這一能夠代表汽車(chē)產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)的新產(chǎn)品。
由于汽車(chē)產(chǎn)業(yè)能夠在國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過(guò)程中發(fā)揮重要的推動(dòng)作用，因此自智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)誕生后，我國(guó)各相關(guān)機(jī)構(gòu)從政策層面相繼出臺(tái)了一系列技術(shù)指南、實(shí)施辦法等，為智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的良性發(fā)展保駕護(hù)航；同時(shí)，產(chǎn)業(yè)鏈中的互聯(lián)網(wǎng)巨頭、汽車(chē)企業(yè)以及運(yùn)營(yíng)商等也紛紛發(fā)揮著各自的角色價(jià)值。目前，我國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展可謂正處于產(chǎn)業(yè)與技術(shù)、政策三重共振的絕佳時(shí)機(jī)。
與傳統(tǒng)汽車(chē)相比，智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)具有三個(gè)顯著的特點(diǎn)：車(chē)輛的自主化、網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)化以及系統(tǒng)的集成化。從車(chē)輛的自主化方面來(lái)看，我國(guó)在自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)研發(fā)方面已經(jīng)取得了一定的成果，并初步實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模的產(chǎn)業(yè)化；從網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)化方面來(lái)看，我國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入大規(guī)模的道路測(cè)試階段，2021年7月，工業(yè)和信息化部、公安部、交通運(yùn)輸部聯(lián)合印發(fā)《智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)道路測(cè)試與示范應(yīng)用管理規(guī)范（試行）》，截至2023年上半年，國(guó)內(nèi)已經(jīng)有超33座城市發(fā)放了自動(dòng)駕駛路測(cè)牌照；從系統(tǒng)的集成化方面來(lái)看，我國(guó)目前部分車(chē)載設(shè)備和路側(cè)設(shè)施等已經(jīng)具有定位、通信、感知等功能，可以為智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的運(yùn)行奠定良好的基礎(chǔ)。而要提升智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)車(chē)輛的自主化、網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)化和系統(tǒng)的集成化水平，就需要對(duì)相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行深入研究，比如邊緣云計(jì)算技術(shù)、高精度定位技術(shù)、C-V2X通信技術(shù)以及環(huán)境感知技術(shù)等。其中，環(huán)境感知技術(shù)是智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)“三橫兩縱”技術(shù)架構(gòu)中的重要組成部分，能夠?yàn)檐?chē)輛的智能化、自動(dòng)化運(yùn)行提供數(shù)據(jù)支撐，也是實(shí)現(xiàn)智能網(wǎng)聯(lián)交通的保障。
環(huán)境感知技術(shù)可以大致分為自主化車(chē)輛感知解決方案和網(wǎng)聯(lián)化協(xié)同感知解決方案。智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)要實(shí)現(xiàn)單車(chē)智能，即需要具備相應(yīng)的自主化車(chē)輛感知解決方案，其實(shí)現(xiàn)的技術(shù)基礎(chǔ)包括車(chē)載傳感器技術(shù)、定位導(dǎo)航技術(shù)等。較為常見(jiàn)的車(chē)載傳感器有激光雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等；定位導(dǎo)航技術(shù)中比較具有代表性的有高精度地圖等。這些關(guān)鍵技術(shù)和相關(guān)設(shè)備能夠使得車(chē)輛在運(yùn)行的過(guò)程中實(shí)時(shí)獲得精準(zhǔn)全面的與駕駛環(huán)境、駕駛狀態(tài)、周邊物體和行駛路徑等相關(guān)的信息。不過(guò)，由于自主化車(chē)輛感知解決方案只能獲得與主體車(chē)輛相關(guān)的信息，而且信息的獲取難度較大、實(shí)時(shí)性要求較高，并不能完全保障車(chē)輛運(yùn)行的安全性，因此就需要結(jié)合網(wǎng)聯(lián)化協(xié)同感知解決方案提升信息采集的效率和范圍，進(jìn)一步提升車(chē)輛的感知水平，為用戶(hù)提供更加人性化、智能化的駕駛體驗(yàn)。網(wǎng)聯(lián)化協(xié)同環(huán)境感知技術(shù)即車(chē)聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)，車(chē)聯(lián)網(wǎng)通過(guò)高效的信息傳輸，實(shí)現(xiàn)了車(chē)輛內(nèi)部、車(chē)輛與互聯(lián)網(wǎng)（或云平臺(tái)）、車(chē)輛與車(chē)輛之間的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互。
環(huán)境感知是自動(dòng)駕駛最重要的功能之一，環(huán)境感知的性能以及對(duì)復(fù)雜道路環(huán)境和惡劣天氣的適應(yīng)性，直接影響自動(dòng)駕駛技術(shù)的水平。而環(huán)境感知性能的實(shí)現(xiàn)，需要以多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)為基礎(chǔ)，除上述車(chē)載傳感器技術(shù)、定位導(dǎo)航技術(shù)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)之外，智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)環(huán)境感知技術(shù)還涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)感知技術(shù)、目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)以及多傳感器信息融合技術(shù)等。本書(shū)注重理論與實(shí)踐相結(jié)合，分別從自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)概述、車(chē)載傳感器技術(shù)、定位導(dǎo)航技術(shù)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)感知技術(shù)、目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)、多傳感器信息融合技術(shù)七大維度出發(fā)，全面闡述智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)環(huán)境感知模塊的系統(tǒng)架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用策略，輔之以大量的結(jié)構(gòu)圖、框圖和表格等形式，試圖讓讀者全面掌握智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)環(huán)境感知技術(shù)的應(yīng)用。
本書(shū)內(nèi)容依托2024年度浙江省教育科學(xué)規(guī)劃職業(yè)教育教師教學(xué)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)專(zhuān)項(xiàng)課題（課題編號(hào)：2024JCD017）、浙江省首批職業(yè)院校技能大師工作室“楊?lèi)?ài)喜技能大師工作室”（立項(xiàng)號(hào)：浙教辦函〔2023〕119號(hào)）、2022年度浙江省“尖兵”“領(lǐng)雁”研發(fā)攻關(guān)項(xiàng)目（課題編號(hào)：2022C04023）、教育部高等學(xué)?？茖W(xué)研究發(fā)展中心中國(guó)高校產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新基金課題（課題編號(hào)：2022IT221）、2022年度浙江省教育廳高校國(guó)內(nèi)訪(fǎng)問(wèn)工程師校企合作項(xiàng)目（課題編號(hào)：FG2022072）、杭州職業(yè)技術(shù)學(xué)院高層次人才科研啟動(dòng)項(xiàng)目（編號(hào)：HZYGCC202109，HZYGCC202230），全面闡述智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)環(huán)境感知模塊的系統(tǒng)架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用策略，可為具備一定基礎(chǔ)的人員提供自動(dòng)駕駛環(huán)境感知系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)指導(dǎo)，試圖為讀者提供一些有益的借鑒與思考，對(duì)從事智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)設(shè)計(jì)研發(fā)、產(chǎn)品測(cè)試、質(zhì)量論證等相關(guān)專(zhuān)業(yè)人員具有較高的參考價(jià)值，可供智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)行業(yè)的政策制定者、企業(yè)管理者、科研工作者以及汽車(chē)第三方檢測(cè)機(jī)構(gòu)人員閱讀參考，也可作為高等院校及大中專(zhuān)院校汽車(chē)相關(guān)專(zhuān)業(yè)的參考教材。此外，由于本書(shū)是“智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)核心技術(shù)叢書(shū)”中的一冊(cè)，因此推薦讀者結(jié)合叢書(shū)中的其他書(shū)籍對(duì)照閱讀，以便對(duì)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有更加全面系統(tǒng)的了解和更為深入準(zhǔn)確的把握。

著者

第1章　自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)概述	001
1.1　自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)	002
1.1.1　自動(dòng)駕駛“三橫兩縱”架構(gòu)	002
1.1.2　自動(dòng)駕駛的四大關(guān)鍵技術(shù)	005
1.1.3　自動(dòng)駕駛的計(jì)算平臺(tái)架構(gòu)	007
1.1.4　自動(dòng)駕駛的軟件系統(tǒng)框架	010
1.2　感知系統(tǒng)框架與關(guān)鍵技術(shù)	013
1.2.1　感知系統(tǒng)整體架構(gòu)	013
1.2.2　車(chē)載傳感器技術(shù)	014
1.2.3　定位導(dǎo)航技術(shù)	016
1.2.4　車(chē)聯(lián)通信技術(shù)	017
1.3　感知系統(tǒng)測(cè)試技術(shù)與方法	019
1.3.1　圖像系統(tǒng)測(cè)試	021
1.3.2　激光雷達(dá)系統(tǒng)測(cè)試	022
1.3.3　融合感知系統(tǒng)測(cè)試	023

第2章　車(chē)載傳感器技術(shù)	025
2.1　車(chē)載攝像頭	026
2.1.1　車(chē)載攝像頭原理與分類(lèi)	026
2.1.2　車(chē)載攝像頭的部件構(gòu)成	029
2.1.3　車(chē)載攝像頭的玩家群像	031
2.1.4　車(chē)載攝像頭的技術(shù)趨勢(shì)	033
2.2　激光雷達(dá)	035
2.2.1　激光雷達(dá)的原理與應(yīng)用	035
2.2.2　激光雷達(dá)的類(lèi)型與特點(diǎn)	037
2.2.3　激光雷達(dá)的零部件構(gòu)成	039
2.2.4　激光雷達(dá)的產(chǎn)業(yè)鏈圖譜	041
2.3　超聲波雷達(dá)	044
2.3.1　超聲波雷達(dá)的特點(diǎn)與原理	044
2.3.2　超聲波雷達(dá)的類(lèi)型與參數(shù)	046
2.3.3　超聲波雷達(dá)的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局	048
2.4　毫米波雷達(dá)	050
2.4.1　毫米波雷達(dá)特性與優(yōu)勢(shì)	050
2.4.2　毫米波雷達(dá)的工作原理	051
2.4.3　毫米波雷達(dá)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用	053
2.4.4　毫米波雷達(dá)在智能交通中的應(yīng)用	054

第3章　定位導(dǎo)航技術(shù)	058
3.1　全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)	059
3.1.1　全球定位系統(tǒng)的原理	059
3.1.2　全球定位系統(tǒng)的構(gòu)成	061
3.1.3　全球主流的導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)	062
3.1.4　基于GPS的汽車(chē)導(dǎo)航系統(tǒng)	065
3.2　慣性導(dǎo)航系統(tǒng)	067
3.2.1　慣性導(dǎo)航技術(shù)的演變發(fā)展	067
3.2.2　慣性導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與類(lèi)型	069
3.2.3　慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的工作原理	071
3.2.4　慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的核心算法	073
3.3　高精度地圖技術(shù)	076
3.3.1　高精度地圖技術(shù)特點(diǎn)與應(yīng)用	076
3.3.2　自動(dòng)駕駛的高精度定位技術(shù)	079
3.3.3　國(guó)外高精度地圖的發(fā)展現(xiàn)狀	081
3.3.4　我國(guó)高精度地圖的發(fā)展現(xiàn)狀	082

第4章　車(chē)聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)	084
4.1　車(chē)聯(lián)網(wǎng)概念、內(nèi)涵及架構(gòu)	085
4.1.1　車(chē)聯(lián)網(wǎng)的概念及內(nèi)涵	085
4.1.2　車(chē)聯(lián)網(wǎng)功能架構(gòu)體系	089
4.1.3　車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系	091
4.1.4　車(chē)聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀	093
4.2　車(chē)聯(lián)網(wǎng)通信的技術(shù)路線(xiàn)	094
4.2.1　DSRC技術(shù)	094
4.2.2　LTE-V2X技術(shù)	096
4.2.3　5G-V2X技術(shù)	098
4.3　5G車(chē)聯(lián)網(wǎng)整體解決方案	100
4.3.1　車(chē)聯(lián)網(wǎng)面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)	100
4.3.2　5G車(chē)聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)	102
4.3.3　5G車(chē)聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)	104
4.3.4　5G車(chē)聯(lián)網(wǎng)解決方案	107

第5章　計(jì)算機(jī)視覺(jué)感知技術(shù)	111
5.1　計(jì)算機(jī)視覺(jué)的原理與任務(wù)	112
5.1.1　計(jì)算機(jī)視覺(jué)的概念與原理	112
5.1.2　任務(wù)1：圖像分類(lèi)	113
5.1.3　任務(wù)2：目標(biāo)檢測(cè)	116
5.1.4　任務(wù)3：目標(biāo)跟蹤	117
5.1.5　任務(wù)4：圖像分割	118
5.1.6　任務(wù)5：影像重建	120
5.2　基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法	121
5.2.1　單階段目標(biāo)檢測(cè)算法	122
5.2.2　二階段目標(biāo)檢測(cè)算法	125
5.2.3　無(wú)錨點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)算法	129
5.2.4　目標(biāo)檢測(cè)算法的性能比較	131
5.3　基于深度學(xué)習(xí)的深度估計(jì)	132
5.3.1　傳統(tǒng)單目深度估計(jì)的方法	132
5.3.2　傳統(tǒng)雙目深度估計(jì)的方法	134
5.3.3　基于深度學(xué)習(xí)的單目深度估計(jì)	136
5.3.4　雙目立體視覺(jué)匹配的算法流程	138
5.3.5　基于場(chǎng)景的深度估計(jì)數(shù)據(jù)集	140
5.4　SLAM技術(shù)與應(yīng)用	141
5.4.1　SLAM系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與原理	141
5.4.2　SLAM分類(lèi)與流程	145
5.4.3　激光雷達(dá)主流的SLAM算法	147
5.4.4　基于SLAM的自動(dòng)駕駛應(yīng)用	151

第6章　目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)	154
6.1　道路檢測(cè)與識(shí)別	155
6.1.1　道路檢測(cè)與識(shí)別方法	155
6.1.2　道路檢測(cè)與識(shí)別算法	157
6.1.3　道路障礙物檢測(cè)與識(shí)別	159
6.1.4　可行駛區(qū)域檢測(cè)與識(shí)別	161
6.2　車(chē)輛檢測(cè)與識(shí)別	163
6.2.1　車(chē)型檢測(cè)與識(shí)別方法	163
6.2.2　車(chē)牌檢測(cè)與識(shí)別方法	166
6.2.3　車(chē)輛時(shí)空參數(shù)識(shí)別	169
6.2.4　車(chē)輛重量參數(shù)識(shí)別	172
6.3　行人檢測(cè)與識(shí)別	174
6.3.1　行人檢測(cè)系統(tǒng)的技術(shù)與應(yīng)用	174
6.3.2　基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的行人檢測(cè)	176
6.3.3　行人檢測(cè)與跟蹤的主要方法	178
6.4　交通標(biāo)志檢測(cè)與識(shí)別	180
6.4.1　交通標(biāo)志識(shí)別的技術(shù)原理	180
6.4.2　道路交通標(biāo)志識(shí)別的方法	182
6.4.3　道路交通標(biāo)志識(shí)別的應(yīng)用	184

第7章　多傳感器信息融合技術(shù)	187
7.1　多傳感器信息融合的原理與結(jié)構(gòu)	188
7.1.1　多傳感器信息融合的工作原理	188
7.1.2　多傳感器信息融合的主要優(yōu)勢(shì)	189
7.1.3　多傳感器信息融合的三個(gè)層次	191
7.1.4　多傳感器信息融合的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)	192
7.2　多傳感器信息融合的算法與技術(shù)	195
7.2.1　隨機(jī)類(lèi)信息融合算法	195
7.2.2　AI類(lèi)信息融合算法	198
7.3　基于多傳感器信息融合的環(huán)境感知策略	199
7.3.1　基于信息融合的感知系統(tǒng)	199
7.3.2　多傳感器信息融合與目標(biāo)探測(cè)	201
7.3.3　面向自動(dòng)駕駛的融合策略	203
7.3.4　可行駛區(qū)域探測(cè)信息融合	205

參考文獻(xiàn)	207