智能互联汽车思维脑图思维导图

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2023-09-03

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智能互联汽车思维脑图

智能互联

汽车网络

产品说明

汽车智能网络产品属性全内容想讲解

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思维导图大纲

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思维导图模板大纲

智能网联汽车思维导图模板大纲

概述

定义

搭载先进的传感等设备，并融合了信息交互等技术，实现替代人来操作的新一代汽车

分级

中国：1级为驾驶辅助（DA）：车道保持、自动制动、辅助泊车等。 2级为部分自动驾驶（PA）：车道内自动驾驶、全自动泊车等。 3级为有条件自动驾驶（CA）：城郊公路自动驾驶、协同式队列行驶、等。 4级为高度自动驾驶（HA）：堵车辅助系统、高速公路自动驾驶系统和泊车引导系统等 5级为完全自动驾驶（FA）：将使驾驶员从根本上得到解放。驾驶员可以在车上从事其他活动，如上网、办公、娱乐和休息等。

美国对自动驾驶的分级的： L0级：驾驶员完全掌控车辆。 L1级：辅助驾驶员完成某些简单驾驶任务。 L2级：自动系统能够完成某些驾驶任务，但驾驶员需要监控驾驶环境，完成剩余部分，同时保证出现问题时，随时进行接管。 L3级：自动系统既能完成某些驾驶任务，也能在某些情况下监控驾驶环境，但驾驶员必须准备好重新取得驾驶控制权 L4级：自动系统在某些环境和特定条件下，能够完成驾驶任务并监控驾驶环境；这个阶段下驾驶相关的所有任务与驾驶员已经没关系了。 L5级：自动系统在所有条件下都能完成所有驾驶任务

体系结构

环境感知层

可以通过摄像头等实现动态信息的提取和收集，并向智能决策层输送信息

智能决策层

接收环境感知层的信息并进行融合，识别道路信息，判断下一步的执行决策，并向决策层输送指令

控制执行层

依据决策层的指令，对车辆进行协同和控制，并提供交通和娱乐等信息

技术逻辑结构

信息感知

驾驶相关类类信息：传感探测类和决策预警类

非驾驶相关类信息：

决策控制

辅助控制类：车辆利用各类电子技术辅助驾驶员进行车辆控制，如横向控制和纵向控制及其组合，可分为驾驶辅助（DA）和部分自动驾驶（PA）

自动控制类

技术架构

环境感知技术

利用机器视觉的图像识别技术、利用雷达（激光、毫米波、超声波）的周边障碍物检测技术、多源信息融合技术、传感器冗余设计技术等

智能决策技术

危险事态建模技术、危险预警与控制优先级划分、群体决策和协同技术、局部轨迹规划、驾驶员多样性影响分析等

控制执行技术

括面向驱动/制动的纵向运动控制、面向转向的横向运动控制、基于驱动/制动/转向/悬架的底盘一体化控制、融合车联网通信及车载传感器的多车队列协同和车路协同控制等

V2X通信技术

车辆专用通信系统、实现车间信息共享与协同控制的通信保障机制、移动自组织网络技术、多模式通信融合技术等

云平台与大数据技术

智能网联汽车云平台架构与数据交互标准、云操作系统、数据高效存储和检索技术、大数据的关联分析和深度挖掘技术等

信息安全技术

汽车信息安全建模技术、数据存储、传输与应用三维度安全体系、汽车信息安全测试方法、信息安全漏洞应急响应机制等。

高精度地图与高精度定位技术

高精度地图与高精度定位技术包括高精度地图数据模型与采集式样、交换格式和物理存储的标准化技术、基于北斗地基增强系统的高精度定位技术、多源辅助定位技术等。

标准法规

括智能网联汽车整体标准体系，以及涉及汽车、交通、通信等各领域的关键技术标准。

测试评价

括智能网联汽车测试评价方法与测试环境建设

智能网联汽车的产品物理结构

功能/应用层

分为车载信息类、先进驾驶辅助类、自动驾驶类以及协同控制类等

软件/平台

主要涵盖大数据平台、操作系统和云计算平台等基础平台产品，以及资讯、娱乐、导航和诊断等应用软件产品

网络/传输层

分为车内总线通信、车内局域通信、短程通信和广域通信

设备/终端层

分为车辆控制系统、车载终端、交通设施终端、外接终端等，各类设备和终端是车辆与外界进行信息交互的载体

基础/通用层

涵盖电气/电磁环境以及行为协调规则。安装在智能网联汽车上的设备、终端或系统需要利用汽车电源，在满足汽车特有的电气、电磁环境要求下实现其功能

智能网联汽车的关键技术：

环境感知技术

包括车辆本身状态感知、道路感知、行人感知、交通信号感知、交通标识感知、交通状况感知、周围车辆感知等

无线通信技术

长距离无线通信技术

提供即时的互联网接入，主要采用4G/5G技术

短距离无线通信技术

如专用短程通信技术（DSRC）、LTE-V、蓝牙、Wi-Fi等

智能互联技术

当通信不可直接完成时，两者之间的通信可以通过路侧单元进行信息传递，构成一个无中心、完全自组织的车载自组织网

车载网络技术

汽车的内部传感器、控制器和执行器之间的通信用点对点的连线方式连成复杂的网状结构

先进驾驶辅助技术

通过车辆环境感知技术和自组织网络技术对道路、车辆、行人、交通标志、交通信号等进行检测和识别，对识别信号进行分析处理，传输给执行机构，保障车辆安全行驶

信息融合技术

利用计算机技术对多源信息进行分析和综合，以实现不同应用的分类任务而进行的处理过程

信息安全与隐私保护技术

智能网联汽车接入网络的同时，也带来了信息安全的问题，这种暴露在网络中的信息很容易被窃取、干扰，甚至修改等，从而直接影响智能网联汽车体系的安全，所以需要信息保护技术来确保信息安全

人机界面技术

如语音控制、手势识别和触屏技术等被大量应用在汽车上

智能网联汽车发展趋势

以深度学习方法为代表的人工智能技术快速发展和应用

尤其在环境感知领域，深度学习方法已凸显出巨大的优势，正在以惊人的速度替代传统机器学习方法

激光雷达等先进传感器加速向低成本和小型化发展

激光雷达相对于毫米波雷达等其他传感器具有分辨率高、识别效果好等优点;但易受雨雪等天气影响，难以大规模商业化；目前，激光雷达正在向低成本、小型化发展迭代

自主式智能与网联式智能技术加速融合

网联式系统能从时间和空间维度突破自主式系统对于车辆周边环境的感知能力

高速公路自动驾驶与低速区域自动驾驶系统将率先应用

因高速公路的车道线、标志牌等结构化特征清晰，交通环境相对简单，以及城市低速区域内可提前设置好高精度定位、V2X等支撑系统，所以高速公路与城市低速区域将是自动驾驶系统率先应用的2个场景

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