汽车科技升级！智能汽车环境感知系统为驾驶带来全新体验

一、汽车科技升级！智能汽车环境感知系统为驾驶带来全新体验

随着科技的不断进步，智能汽车正日益成为汽车行业的热门话题。而在智能汽车的众多创新技术中，智能汽车环境感知系统无疑是让人瞩目的一项重要创新。

智能汽车环境感知系统是指通过搭载在汽车上的多种传感器、摄像头等设备，实时感知周围环境的变化，并将这些数据进行处理和分析，以帮助驾驶员做出更明智的决策。这项技术的出现不仅提升了驾驶安全性，还为驾驶者带来了全新的驾驶体验。

如何工作？

智能汽车环境感知系统的工作原理可简单描述为：通过传感器捕捉到的数据，经过计算机视觉和机器学习算法处理，转化为驾驶员可以理解的信息，如颜色、形状和运动的对象。这些信息包括但不限于车辆的位置、速度、道路条件、行人和障碍物的位置等。而这些信息将在汽车仪表盘上以可视化的方式呈现给驾驶员。

这一系统具备高度智能化，能够通过分析周围环境的数据，及时警示驾驶员是否需要采取行动，如避让正在靠近的车辆。此外，该系统还能准确识别道路标志、停车位等，并为驾驶者提供有效的导航功能，提供更便捷的驾驶体验。

创新和优势

智能汽车环境感知系统的创新和优势在于：

• 提升驾驶安全性：通过及时感知周围环境的变化，减少驾驶事故的发生，保障行车安全。
• 提供更便捷的导航功能：识别道路标志，准确提供导航信息，节省驾驶者的时间和精力。
• 提升驾驶体验：结合其他智能汽车技术，为驾驶者打造全新的驾驶体验，提供更多智能化的驾驶辅助功能。
• 为自动驾驶提供基础：智能汽车环境感知系统是实现自动驾驶的重要基础技术，为实现无人驾驶的梦想奠定了基础。

发展前景

智能汽车环境感知系统的发展前景非常广阔。随着人工智能、计算机视觉和机器学习等技术的不断革新，该系统在功能和性能上将不断得到升级和改进。此外，随着智能汽车市场的扩大，该系统的应用范围也将不断扩展。

可以预见，智能汽车环境感知系统将成为未来驾驶安全和体验的重要标配。随着技术的发展和成本的降低，更多的汽车品牌将采用这项技术，满足消费者对驾驶安全与便利的需求。

二、计算智能和感知智能的关键技术？

计算智能、感知智能、认知智能。计算智能,即机器“能存会算”的能力;感知智能,即机器具有“能听会说、能看会认”的能力,主要涉及语音合成、语音识别、图像识别、多语种语音处理等技术;认知智能,即机器具有“能理解会思考”的能力,主要涉及教育评测、知识服务、智能客服、机器翻译等技术。

三、人工智能和智能感知哪个更好？

智能感知好。

智能感知是解决工业信息化建设、智慧城市建设、智能医疗、智能环保和智能家居等智能社会发展中迫切需要的新一代信息获取技术,实现视界信息的采集、处理、存储、传输,宛如智能社会的未来之眼,也是实现社会智能化的关键环节。 可以预见,该专业毕业生就业面将会很广泛,不会局限于工业、农业,城市建设、医疗设备开发、家居智能化等领域。

四、什么是感知智能？

感知智能既视觉，听觉，触觉等感知能力

五、人体通过什么感知环境？

人体通过五种感官来感知环境，分别为视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉。这些感官能够收集和传递各种信息，从而帮助我们了解和适应外部世界。

以下是每个感官的简要介绍：

1. 视觉：通过眼睛接收光线，将其转化为电信号，然后由大脑进行加工和解码，最终形成图像。视觉是人类最重要的感觉之一，我们通常依赖视觉来识别物体、读取文字、欣赏美景等。

2. 听觉：通过耳朵接收声音，将其转化为电信号，然后由大脑进行加工和解码，最终形成声音。听觉帮助我们了解周围的声音和语言，并提供定向和距离信息。

3. 触觉：通过皮肤、肌肉、关节等感受器官来感知力度、温度、震动等刺激。触觉是人类最早发展的感觉之一，也是我们与外界最直接的接触方式。

4. 味觉：通过舌头上的味蕾来感知不同的味道，如甜、咸、酸、苦和鲜。味觉是我们感受食物的方式之一，也是一种基本的生命维持机能。

5. 嗅觉：通过鼻子中的嗅觉细胞来感知气味。嗅觉帮助我们识别不同的气味，如花香、烟味、食物等。

这五种感官相互配合，让我们在日常生活中能够对外部世界有更全面、多样化的认知和体验。

六、adas环境感知方案？

1.传感器融合

因为传感器有各自的优缺点，所以需要融合来扬长避短。摄像头与毫米波雷达是ADAS中最常用的传感器是。

摄像头 - 优势：目标识别能力强，可以对车辆，自行车，行人等目标进行分类。劣势：距离信息不是直接测量得到的。特别是在恶劣天气和光照环境环境下距离信息不准确。

毫米波雷达 - 优势：直接测量目标的位置和速度。受到天气及环境的影响小。劣势: 于雷达的信号较为稀疏，不便通过雷达进行目标识别。这些性质正好与摄像头形成互补。

信息融合又可分为目标级融合和信号级融合。

目标级融合: 每个传感器先各自处理原始信号生成目标。在目标的基础上进行融合。- 优势: 对控制器的算力和通信传输要求低。劣势: 是传感器在独立处理信号时会有信息丢失。

数据级融合: 在原始数据级就进行融合。- 优势：信息丢失少，精度高，劣势：对控制器的算力和通信传输要求高。

在架构设计时需要找到精度和算力分布的平衡点。

L2级别ADAS采用前视摄像头和雷达目标级融合的方案。雷达输出target信号，摄像头为类似mobileye的智能摄像头，输出track信号。

模块分为数据有效性验证，时间补偿，雷达聚类，目标匹配，新目标生成，航迹追踪，目标管理等子模块：

2.雷达聚类

毫米波雷达通过分析雷达反射的回波进行目标的定位测速。雷达底层信号处理回波通过快速傅里叶变换fft，反射点，恒虚警处理cfar，关键点。这些步骤一般在内雷达部件内部完成。

雷达输出的信号分为：target，object，track。target信号为未经过聚类的反射点。由于回波反射，特别是在旁边车辆，隧道，或者有路边栅栏的情况，回波多次反射噪音较大。一个目标也会出现多个target信号。

object为聚类之后的目标点。置信度高于object。track是object进行追踪后，带有ID，置信度最高, 但因为目标稳定追踪后才会输出，所以新目标出现会有延时。

-目标聚类

雷达target聚类得到object。雷达target先需要进行目标进行滤除。

因为不知道雷达簇的个数，并且对算法实时性要求高，一般采用基于距离或密度的聚类。如eclidean clustering和dbscan。

在簇核心的选择上可以选择反射能量大的点，或者以上次聚类的结果做为核心。在距离参数上，除了空间距欧式离外，或者采用马氏距离。雷达只能提供径向距离和速度，不

七、jbl环境感知怎么用？

在音控台上连接上jbl音箱，然后开启环境感知，就可以根据周遭环境进行音效的调节

八、智能网联汽车环境感知与定位系统主要包含哪些内容？

智能网联汽车环境感知与定位系统主要包含以下内容：环境感知层摄像头、激光雷达、毫米波雷达、夜视传感器、GPS/BDS、4G/5G、V2X。其中，环境感知层主要负责车辆从外界获取信息，如附近车辆、车道线、行人、建筑物、障碍物、交通标志、信号灯等 。

九、智能驾驶领域的感知和决策，哪个方向比较容易在研究生阶段出创新成果？

➕关注，希望同时也能获得收获。可能自己所了解到的作者大概都知道嘻嘻。那就重在讨论哒，参考雷锋网。

关于智能驾驶，之前做过一个小小的分析对比。以前对这个领域也不是很关注，初次大概是去分析地平线这家公司，还蛮好奇的。像什么自驾系统似乎在很多国家、城市、领域在不断进行试验。也有超前公司注重做机器人的感知识别。是，机器人能做到对一些障碍的识别，利用算法来获得进一步操作途径。但是在这个多样化交通系统，路面不协调统一，有千千万万种人为及自然偶然。决策方面，随机应变能力机器人，系统也算是遇到很高的瓶颈。

现在全球范围内，真正在做深度匹配算法和处理器的软硬件结合之路的主要有两个公司，一个是Google，一个是中国的地平线。

最近，作为驾驶的赋能者，搭载三块地平线自主研发的Matrix自动驾驶计算平台的地平线Matrix360°视觉感知方案也在安博会上亮相，搭配4路192FOV鱼眼摄像头和8路59.4FOV窄角摄像头，通过对摄像头安装位置的合理布局，以实现车身周围360无死角视觉感知检测。每块Matrix可同时接入4路720P视频输入，实时处理速度>50fps，每块Matrix的功率仅为31W。

地平线车内驾驶员行为分析方案依托地平线DMS产品，为客户提供了一套完整的驾驶员行为检测系统，可用于支持驾驶员身份认证，驾驶员安全行为检测和预警功能，如驾驶员疲劳、左顾右盼、低头、抽烟、接打电话等危险行为。

雷锋网新智驾了解到，地平线目前专注于L2、L3级自动驾驶处理器的量产，算力达到10个T、100个T。2025年之前，地平线自动驾驶处理器将面向L5级别，达到1000T算力阶段。今年底，地平线将完成新一轮融资，金额为5-10亿美元，投资方包括一家和英特尔规模相当的芯片公司，以及一家知名汽车厂商。余凯表示，去年12月份我们提出来希望到2025年成为全球最大的AI芯片厂商，我们还在这样一个轨迹上面朝着这个目标去奔跑。

但问题是，系统确实很棒，到2025所有智能驾驶领域可能达到极高点，但是对于中国来说，还在发展的基建，高速公路网，铁路网，并不会为了迎合智能驾驶来重建。路线可能并不适应智能化。但也有可能达到一定的高度，智能领域的决策功能强大。

所以如果在决策方面，能先一步解决好问题，应该是蛮不错的一种挑战。

纯属个人瞎蒙，希望有微小的帮助哒，谢谢 。

十、智能感知工程前景和待遇？

就业前景很好，待遇也不错

智能感知是解决工业信息化建设、智慧城市建设、智能医疗、智能环保和智能家居等智能社会发展中迫切需要的新一代信息获取技术，实现视界信息的采集、处理、存储、传输，宛如智能社会的未来之眼，也是实现社会智能化的关键环节。

可以预见，该专业毕业生就业面将会很广泛，不会局限于工业、农业，城市建设、医疗设备开发、家居智能化等领域，只要是与智能化建设相关的社会各个领域，均离不开这双未来之眼。