引言
目前，我国汽车技术正朝着电动化、智能化、网联化、共享化的"四化"方向发展，这给汽车工业的发展带来了巨大的挑战和机遇。智能网联汽车不仅可提供更安全、更舒适、更节能、更环保的驾驶方式，还会带来汽车产品和技术的升级，从而重塑汽车及相关产业全业态和价值链体系。
本文首先对智能网联汽车技术进行综述性介绍，然后分别介绍视觉传感器在智能网联汽车中的应用、雷达在智能网联汽车中的应用、高精度定位与号航系统、智能网联汽车路径规划与决策控制、汽车总线及车载网络技术、智能网联汽车通信技术、高级驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance Systems，ADAS)与智能网联汽车的应用，最后简要介绍智能网联汽车的操作系统与应用平台。
什么是智能网联汽车？
1. 智能网联汽车（ICV）的定义
智能网联汽车即车联网与智能驾驶汽车技术相结合的产物。
2. 智能网联汽车的组成
智能交通+智能汽车+车联网=智能网联汽车
3. 智能网联汽车的关键技术
****环境感知层：****依靠（如视觉、雷达、高精导航、车内网、4G/5G无线通讯技术）实现车内外
动静信息的提取和收集，并向智能决策层传递信息。
****智能决策层：****可以通过识别到的信息（如道路、行人、交通标志、交通信号）去理解驾驶环境，分析判断所需采取的驾驶模式和决策操作，并向执行层传输指令。是智能网联车各项功能实现的核心。
****控制执行层：****根据决策层的指令执行操作和控制车辆，主要依赖车辆底盘（转向、制动、驱动等）线控和车身电子器件（车门，车灯，仪表等）实现车辆自动控制。
4. 自动驾驶等级划分
表1 美国汽车工程师学会的自动驾驶等级划分
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| 等级 | 描述 |
| L0 | 无自动驾驶 |
| L1 | 辅助驾驶 |
| L2 | 部分自动驾驶 |
| L3 | 有条件自动驾驶 |
| L4 | 高度自动驾驶 |
| L5 | 完全自动驾驶 |
表2 我国汽车智能化分级
|----|---------|
| 等级 | 描述 |
| DA | 驾驶辅助 |
| PA | 部分自动驾驶 |
| CA | 有条件自动驾驶 |
| HA | 高度自动驾驶 |
| FA | 完全自动驾驶 |
| DA | 驾驶辅助 |
表3 网联化分级
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| 等级 | 描述 |
| 1 | 网联辅助信息交互 |
| 2 | 网联协同感知 |
| 3 | 网联协同决策与控制 |
视觉传感器在智能网联汽车中的运用
视觉传感器的原理与作用：
CCD表面涂层捕获光子产生光生电子，聚集在CCD下的绝缘图层，由控制电路串行输出到模拟电路再通过成像电路（如DSP）进行传输形成图像。通过各类图像处理算法从图像中提取并跟踪相关特征，实现车辆周围路况识别，为决策系统提供有效的环境感知信息。
- 单目视觉传感器
- ****原理：****先识别后测距，通过建立数据库由算法学习图片特征，在实际应用中用特征识别目标。
- ****优点：****成本低，帧速率高，信息丰富，检测距离远。
- ****缺点：****易受光照，气候等环境影响，缺乏目标距离等深度信息，对目标速度的测量也有一定影响。
- ****特点：****视角越宽，精确检测距离越近；视角越窄，精确检测距离越远；可结合其他种类传感器取长补短。
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图1 单目视觉传感器（图源网络）
2. 双目视觉传感器
- **原理：**模拟人眼，分别闭上左右眼产生的位移，通过位移大小测量目标物体的距离；识别物体的方式与单目一致。
- **优点：**精度高，距离测量精准，环境感知强
- **缺点：**安装难度高，调试难度高，测量距离短。
- **特点：**通过视觉计算原理可实现三维空间位置感知，比单目更精准。
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图2 双目视觉传感器（图源网络）
3. 红外夜视传感器
- ****原理：****与视觉传感器一致，通过强弱不等的辐射信号转换成电信号，经放大等一系列处理，形成人可观察的视频图像。
- ****特点：****有主动和被动两种技术路线
主动：向外发射红外线，再由物镜接收，在红外热成像管的光电阴极表面形成红外图像。
被动：接收物体自身反射的红外线，在红外热成像管的光电阴极表面形成红外图像。
- ****作用：****可作为光照不足条件下对视觉传感器的补充
图3 红外夜视视觉传感器（图源网络）
4. 多个视觉传感器组合
例：3个单目传感器组成3个视场，分别为25°视场，50°视场，150°视场
其中25°视场最远，150°最近。三段可有效覆盖道路，行人，交通灯信息。
5. 视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
- 车道偏离警告
- 车道保持辅助系统
- 汽车防碰撞系统
- 交通标志识别系统
- 换道辅助系统
- 驾驶人监控系统
- 泊车辅助系统
- 红外夜视系统
- 全景环视系统
- 电子后视镜
- 智能照明系统
智能网联汽车领域图像处理方法
1. 传统识别过程
图像输入→预处理→特征提取→特征分类→匹配和完全识别
在传统的图像算法中，需要人工设计图像中的典型特征，下面举例介绍几种典型的人工图像特征：
- SIFT特征：尺度不变特征变换，在不同的尺度空间搜索特征点及其方向，获取图像中的特征目标。（检测边缘点、角点等不因光照仿射变换和噪声等影响的特征点）
- HOG特征：方向梯度直方图，特征通过计算和统计图像局部区域达到梯度方向直方图哎构成特征。（行人检测优秀）
- Haar-like特征：由边缘特征，线性特征，中心特征和对角线特征构成，这三类特征组合成特征模板。（反应图像灰度变化情况）
****优点：****直观，可分析。
****缺点：****需要对图像中的结构化信息有深入了解，并能构建可直观区分又能通过数字处理方法提取的特征，但对于计算机算法来说，以上特征是非必须的，在一定程度上影响了图像识别效率。
2. 多层神经网络训练特征识别
- ****人工神经网络：****逐层提取图像矩阵中的数学特征，层间递进地组合为全局特征，最终实现面向计算的特征提取。通过数据集训练后的神经网络，学习得到目标包含的典型特征，构成强大的特征提取器。
- ****卷积神经网络（CNN）：****首先，通过对网络结构超参数的设计，确定网络的结构；然后，将样本图像提供给网络进行自学习，确定网络中各项参数；最后，就可以使用确定好各项参数的网络对实时获取的图像进行处理，从而获得已经训练后的环境/目标特征。
图4 卷积神经网络提取图像特征示意图（图源网络）
目前基于人工神经网络的目标检测与识别算法大致有三类：
- 基于区域建议的目标检测和识别算法；
- 基于回归的目标检测与识别算法；
- 基于搜索的目标检测与识别算法。
人工神经网络可以模拟人类思维，实现自我学习，消除了图像处理过程中人工特征设计、提取、预处理等步骤，简化了图像输入输出的步骤，使得视觉系统能快速理解环境。
3. 图像识别算法在智能网联汽车的典型应用
- 车道检测
- 语义分割
- 立体视觉与场景流
- 视觉里程计算法
- 目标跟踪
雷达在智能网联汽车中的应用
1. 超声波雷达（f＞20kHz）
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****原理：****利用超声波发生器产生超声波，然后接收探头接收障碍物反射的超声波，并根据超声波反射接收的时差，计算出与障碍物的距离。计算公式s=（t×340）/2
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****结构：****压电超声发生器，超声波传感器
常用的频率有：40kHz，48kHz，58kHz。频率越高灵敏度越高，但水平与垂直方向探测角度越小。目前广泛使用40kHz的超声波探头。
- 主要指标：
- ****工作频率：****频率越高灵敏度越高，但水平与垂直方向探测角度越小。目前广泛使用40kHz的超声波探头。
- ****工作温度：****取决于应用的条件，小功率雷达工作温度相对较低，能长期工作而不故障。有些则会产生大量的热，需进行主动冷却
- ****灵敏度：****超声波雷达工作过程中需要反复将机械能转变为电能，或将电能转变为机械能。其中能力转变的程度用机电耦合系数表示，系数越大，灵敏度越高。灵敏度与晶片的制造有关。
实际应用中还需考虑多普勒效应，温度影响，噪声干扰，线性驱动干扰，机械特性等。在有效探测范围内，误差在±5cm。
- ****种类：****超声波传感器主要分为UPA和APA两大类，UPA为短程超声波传感器，APA是原创超声波传感器，UPA一般置于车身前后，APA置于车身侧面。
图5 UPA超声波传感器（图源网络）
图6 APA超声波传感器（图源网络）
- ****超声波雷达在智能网联汽车中的应用：****倒车辅助系统；自动泊车系统。
2. 毫米波雷达
- ****结构：****天线，收发芯片，信号处理芯片等
- ****原理：****通过发射和接收毫米波段的电磁波来测量车辆与车辆之间的距离，角度和相对速度。
- ****特点：****具有全天候工作能力，智能网联汽车领域主要用来目标识别和跟踪。毫米波波长短，分辨率高，穿透力强，但传播损耗大，传输距离短。
毫米波雷达天线以高频印刷电路板的方式设计，集成在基板上，技术要求高。
雷达收发芯片一般用硅锗（SiGe）双极晶体管，互补金属氧化物半导体（CMOS）等。
图7 毫米波雷达（图源网络）
早期硅锗晶体管77GHz占用大量集成电路的空间，且成本较高。
CMOS成本较低，可在低压下工作，且功耗较低。
车载运用一般为调频连续波（FMCW）雷达。既可以测距，也可以测速。在近距离测量方面有很大优势。
毫米波雷达主要测量目标的距离，速度和方位角
毫米波雷达可分为长距离雷达（LRR）、中距离雷达（MRR）、短距离雷达（SRR）。
实际应用中，LRR和MRR一般置于车前方，SRR一般置于车辆四角
智能网联汽车领域中，中短距离以24GHz频段为主，长距离以77GHz为主。
77GHz被认为是未来主流，其优点为：
- 探测距离远，77GHz毫米波带宽大，天线小，功率集中。
- 独特频段，24GHz与射电天文信号为同频段，有干扰。而77GHz则是汽车领域专属频段。
- 尺寸小，容易实现小型化。
毫米波雷达在智能网联汽车的应用
- 自适应巡航系统（ACC）
- 自动紧急制动系统（AEB）
- 换道辅助系统，包括盲点检测（BSD），换道辅助（LCA），后碰撞预警（RCW）
3. 激光雷达
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****原理：****通过发射激光光束来扫描环境，并接收反射回来的光束获取检测数据，利用飞行时间测量获取激光发射器到物体的距离。即在t1时刻发射一道激光，在t2时刻接收到漫反射的光线，即可通过（t2-t1)×c/2得到距离。通过机械，电子等处理式控制激光光束，实现多条光束对环境的扫描，产生的数据经处理可获得环境中物体的点云，实现对环境精确三维测量。
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****优势：****通过激光雷达获得的点云可以准确获取空间环境信息，精度可达厘米级。
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特点：
- 高分辨率，可实现极高的角度，范围和速度分辨率
- 隐蔽性好，抗干扰能力强
- 低空探测性好，但由于地面回波，有盲区
- 体积小，重量轻
- ****缺点：****受气候天气影响大，在大雨，浓烟，浓雾工况激光损失急剧加大。
- 分类：
- 按发射波形：连续型，脉冲型。
- 按探测方式：直接探测，相干探测
- 按光束控制：机械式，固态式
- 按工作介质：半导体激光雷达，固体激光雷达，气体激光雷达
- 按照线数：单线激光雷达，多线激光雷达
- 按照载荷平台的不同：车载激光雷达，机载激光雷达，星载激光雷达
车载领域主要分为 多线旋转式雷达和固态激光雷达两大类
（1）多线旋转式激光雷达
- ****结构：****由激光发射器，光学接收器，伺服电动机，光学旋转编码器，倾斜镜等构成。
- ****原理：****激光发射器将电脉冲转为光脉冲发射出去，光学接收器再将从目标反射回来的光脉冲还原成电脉冲，将连续获取的360°环境信息进行处理，得到点云的信息
图8 多线旋转式激光雷达（图源网络）
激光束越多，扫描频率越快，获取轮廓就越全面，通过进一步对点云进行信息处理可以分辨出环境中的目标类型，运动形态，三维尺度等全面信息。
常见的一般分为16线，32线，64线，128线，高频激光器可以在1s内获得1×10^6~7数量级的点云信息。除了位置信息，还可以通过激光反射率来区分不同材质。（如车道线）
（2）固态激光雷达的结构和工作原理
- ****原理：****依靠电子元件控制激光光束发射角度，可以实现扫描范围的动态调整。
- ****优点：****不需要旋转部件，可以压缩雷达尺寸，提高使用寿命，降低成本。可通过软件进行调节以适配不同车辆，降低了标定难度。采集速度快，分辨率高，对温度和振动适应性强。
- ****缺点：****只能探测特定范围，要实现全方位扫描，需多个配合使用。
- 种类（按调整光束的方式分类）：
- 相控阵（OPA）：通过相控阵原理，调整发射阵中各发射单元的相位差来改变激光的出射角，实现探测范围的调整。也称为电子扫描技术。无机械固件，扫描快，精度高，但容易形成旁瓣，影响光线作用距离和角分辨力。
图9 OPA固态激光雷达（图源网络）
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FLASH：大面积的激光发射和接收阵列，同时照射并接收反射光，快速生成高分辨率的三维图像。稳定性成本都很好，但探测距离近，技术可靠性存在一些问题。
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MEMS：微电子机械系统，通过微振镜的摆动实现环境扫描。将所有机械部件都集成到微电子机械系统中，消除了大型的机械旋转结构，降低了成本。
图10 MEMS 固态激光雷达（图源网络）
（3）激光雷达在智能网联汽车中的应用
可用于车道线检测，目标分类与运动跟踪，通过环境特征匹配进行的SLAM高精度定位等感知系统。
车载激光雷达的应用首先应保证成本，其次是环境适应性和强抗干扰能力。
固态激光雷达率先在量产车中应用。
能力高度集中的光束有可能对人体造成损害，故车载激光雷达必须达到规定的安全等级，如应按FDA或IEC标准进行标注。
总结
以上便是智能网联汽车实现智能网联的第一步------感知。没有这一步接下来的一切都将寸步难行，下一期我们就来聊一聊决策和控制层。