摘要：智能网联汽车终极目标是实现汽车的自动驾驶，汽车在自动驾驶过程中，需要感知异常复杂的各类交通目标，包括车辆自身位置及状态、道路、车辆、行人、各种静态或动态障碍物、交通标志物及交通信息等。为了实现这一目标，智能网联汽车必须配备具有高精尖技术含量的各类智能环境传感器及感知网络，本文主要介绍了智能网联汽车环境感知技术的应用。首先，深入探讨了汽车远程和近程外部环境感知技术的应用。其次对环境感知技术进行了对比，分析了它们在精准度、可靠性和实时性等方面的优缺点。最后，展望了环境感知技术的未来发展趋势，包括更加智能化、多模态融合和更广泛的应用场景等方面的发展。

关键词：汽车 智能网联 环境感知技术

引言

随着人工智能、物联网和传感器技术的飞速发展，智能网联汽车成为了汽车行业的重要发展方向。环境感知技术作为智能网联汽车的关键技术之一，其作用在于实时获取车辆周围的环境信息，为车辆的决策和控制提供依据。智能网联汽车的技术含量高，需要采用一系列智能环境传感器，匹配稳定可靠的感知网络，通过前沿技术提高智能网联汽车行业的发展水平[1]。因此，深入研究智能网联汽车环境感知技术具有重要意义，是促进行业发展的重要举措。

1 智能网联汽车环境感知技术的概念和意义

1.1 智能网联汽车的定义和特点

智能网联汽车是指将传统汽车与互联网、人工智能等新兴技术相结合，实现车辆之间、车辆与道路基础设施之间的智能化汽车[2]。

智能网联汽车的特点如下：智能网联汽车可以通过车辆之间、车辆与道路基础设施之间的信息交互，获取更准确、全面的道路信息，帮助驾驶员预判道路情况，避免潜在的交通事故。

1.2 环境感知技术在智能网联汽车中的作用

环境感知技术可通过各种感知设备获取路况信息，帮助车辆实时了解周围环境情况。通过融合多种感知设备和人工智能算法，将环境感知技术与自动驾驶系统相结合，实现车辆的自动驾驶功能，提高驾驶安全性和舒适性。

2 智能网联汽车环境感知技术的分类

2.1 汽车近程外部环境感知技术

智能网联汽车近程感知范围大概在300m范围之内，一般情况下，只要能实时并准确获取300m范围内所有对汽车行驶安全产生威胁的障碍物信息以及交通信号和道路信息，就能实现安全智能驾驶，在这种实际应用场景下，一般采用雷达系统和视觉感知系统联合感知。其中雷达感知系统主要功能为探测障碍物的方位及距离信息，目前市场主流的雷达感知系统分为三大类，即超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达。这三类雷达的探测距离、探测精度、成本各不相同，因其各自的优势，在车载雷达市场都占据了一席之地。

（一）超声波雷达

常用的车载超声波雷达传感器信号频率大约为40kHz左右，其实质为一个将声音信号与交变电信号相互转化的一种装置，其结构组成为声波信号发射器、声波信号接收器及信号处理芯片[3]。其原理非常简单，汽车与障碍物的距离为发射声波与接收声波时间间隔乘以声音在空气中传播速度再除以2。

超声波电功率小，探测距离短，一般在5～10m范围内，但是超声波传感器最大的优点是成本低廉、结构简单小巧且抗干扰能力很强，对色彩、光照、电磁场不敏感，可有效识别透明障碍物及漫反射差的障碍物，在夜间、灰尘烟雾、强电磁干扰及有毒恶劣环境中工作可靠。基于以上特点及成本考虑，超声波传感器特别适用于自动泊车辅助雷达系统及停车距离控制雷达系统。

（二）毫米波雷达

毫米波本质是波长1～10mm（频率30～300GHz）的电磁波，传播速度是光速，毫米波雷达主要分为脉冲式毫米波雷达与调频连续式毫米波雷达，前一种用来测量汽车与障碍物距离，其测距原理与超声波雷达类似，后一种采用多普勒效应测量障碍物目标的速度[4]。目前主流的毫米波频段为24GHz与77GHz。其中，77G毫米波雷达相比24G毫米波雷达具有更高能量，其探测距离更远，24G毫米波雷达一般应用于汽车尾探测和侧探测，探测距离大约60m，77G毫米波雷达一般用于汽车前探测，探测距离大约200m，当然，77G毫米波雷达的成本更高。毫米波雷达探测距离远，成本适中，比激光雷达成本低很多，且与超声波雷达类似，抗电磁干扰能力强，恶劣交通环境适应性强，因此，毫米波雷达特别适用于高速行驶汽车的安全控制，具体应用实例为车载自适应巡航系统、车辆自动紧急制动、

车辆向前碰撞预警、车辆变道辅助、驾驶员视觉盲区监测、行人等移动障碍物监测。

（三）激光雷达

激光雷达是一种发射激光束探测障碍物距离、位置、速度等特征量的雷达系统，分为单线与多线激光雷达，机械式激光雷达或固态激光雷达，其最强大之处为以汽车为中心，采用激光束扫描的技术手段建立周围300m范围内所有障碍物的三维坐标位置信息，且具有较高分辨率，即距离分辨率约0.1m，速度分辨率约为10m/s，角度分辨率可达0.1mard，并且可以同时追踪多个目标，最终生成多目标运动特性三维点阵图像[5]。这种精确且无障碍物遗漏的探测手段是毫米波雷达无法比拟的。激光雷达结合高精度地图与GPS或北斗系统，对行驶车辆定位都有无可比拟的定位精度与稳定性。但其缺点也很明显，激光雷达体积大，成本远远高于毫米波雷达，且由于激光特性，极易受到天气状态、灰尘烟雾等环境因素的影响，大大限制了车载激光雷达的使用。

2.2 汽车远程外部环境感知技术

车载雷达和视觉传感器的主要功能在于探测与行车相关的交通信息以及障碍物，感知距离主要为车辆300mm内，无法感知更远距离范围的路段条件以及其它交通相关信息。对于智能网联汽车，需要获取远程紧急交通状况信息，扩宽信息感知范围，同时也需获取车辆自身的定位信息、运行状态信息。智能网联汽车在采用通信技术获取远程紧急交通状况信息时，必须建立在自身精准定位的前提下，如此才可保证信息的可靠性，对安全行车起指导作用。

根据当前技术水平，汽车定位信息感知常用的是GPS或北斗BDS卫星系统，在空旷地区可以实现高精度、及时的感知，而汽车行驶至地下隧道或其它有遮蔽作用的场所时，卫星信号可能被屏蔽，此时需要采用惯性导航位置感知装置IMU推算汽车航迹，结合激光雷达感知到的信息，推算汽车的运行参数，包含车辆所处的位置、运行姿态、速度等，以解决部分场景下汽车定位精度低甚至无法定位的问题。市面上，“导航卫星+IMU惯导装置”属于常用的汽车定位方案，具有一定的可行性，但若汽车卫星定位信号被长期屏蔽，也仍然存在定位数据误差较大的问题。

智能汽车主要通过5G通信、云平台服务器等技术获取远程紧急交通状况信息。5G通信技术与城市交通管理中心云平台服务器配合，可以高效地获取交通紧急状况信息，智能汽车根据获取到的信息规划运行路径，主动规避行车安全隐患，在远程获取信息方面具有车载雷达与视觉系统难以比拟的优势，且突破了单车智能交通信息获取渠道不足、信息处理能力弱等技术难题，依托先进的网络通信基础设施，在保留单车智能应用优势的同时将其与群体智能融合，富有前瞻性地预判复杂交通状况，实现“聪明的车”和“智慧的路”两项发展目标，也正是由于此类技术的突破式发展，进一步保障了智能网联汽车自动驾驶功能的可靠性。

3 智能网联汽车环境感知技术的应用场景和发展趋势

（1）超声波雷达。优点在于测距方法简单，穿透能力强，成本低，适用于短距离探测；缺点是方向性较差，散射现象明显，精度有限，例如车辆在高速行驶时，难以及时感知车距的实时变化。从适用性的角度来看，家用车的自动泊车辅助系统普遍采用到超声波雷达，随着技术的发展，此项技术将在自动泊车辅助系统中起到更重要的作用。

（2）毫米波雷达。通过振荡器发射信号，传播过程中遇到障碍物后将反弹，根据时间差和传播速度即可计算出汽车与障碍物的距离。毫米波雷达的优点是对环境的适应能力强，在恶劣天气也可以正常应用，不受阳光、被测物形状、颜色等的干扰。短距毫米波雷达在车道偏离辅助、盲区监测等低速近距离场景中取得广泛应用，中长距离毫米波雷达在自动紧急制动、自适应巡航等高速行车场景中取得广泛应用。在智能网联汽车中，毫米波雷达因具有环境适应能力强、全天候等优势而成为极为重要的硬件设施，在未来的智能网联汽车智能感知技术体系中仍具有重要地位，属于具有广阔发展前景的技术。

（3）激光雷达。激光雷达的主要功能在于探测物体与汽车的距离并确定物体的形状特征，扫描精度高，可通过探测信息准确地反映物体的立体形态，且在黑暗的环境中也可正常探测。而随着激光雷达制造工艺的进步，产品产量增加，在车辆中的应用频率逐步提高。现阶段，智能网联汽车环境感知主要采用的是混合式激光雷达，解决了固态激光雷达成本高、机械式激光雷达体积大的问题，满 足市场发展的需要。可以预见的是，激光雷达将是各汽车厂商进军高阶自动驾驶领域的重要“法宝”，但由于技术要求高，研发人员仍需要在技术稳定性、精确性等方面做深入的研究。

无论何种类型的智能网联汽车环境感知技术，若要在汽车行业取得良好的应用成果，则必须持续提高技术水平，制造综合性能更加可靠的硬件设施，同时结合高精定位、V2X、V2V等技术，进一步提高智能网联汽车感知技术的应用水平，为人们提供高品质的出行解决方案，保障出行安全，提高出行效率以及提供舒适的出行条件。

智能网联汽车环境感知技术正呈现出多方面的发展趋势。其中，多传感器融合将成为主流，通过结合视觉、雷达、激光雷达、超声波等多种传感器，能够更全面、准确地感知周围环境。深度学习技术的应用将进一步提升感知的准确性和鲁棒性，使其在复杂环境下也能可靠工作。同时，高精度地图的发展将为智能网联汽车提供更精确的导航和定位信息。此外，车路协同技术的推进将加强车辆与道路设施之间的通信和协作，实现更高效、安全的交通出行。这些发展趋势共同推动着智能网联汽车环境感知技术的不断进步，为未来的智能交通系统奠定坚实基础。

4 结语

智能网联汽车环境感知技术是实现自动驾驶和智能驾驶辅助系统的关键技术之一，其应用场景广泛，发展前景广阔。未来，随着技术的不断进步，智能网联汽车环境感知技术将不断完善和发展，为人们的出行带来更加安全、便捷和舒适的体验。在智能网联汽车环境感知技术的发展中，有关人员仍要在技术可靠性、成本控制等方面做进一步的探索，通过技术优势推动智能网联汽车行业的进步。

参考文献：

[1] 齐浩智能网联汽车环境感知技术的发展和研究现状[J].汽车维修技师，2023，（07）：113．

[2]杨京晶.智能汽车环境感知技术研究[J].内燃机与配件，2023（09）：97-99.

[3] 李大森.自动泊车系统关键技术研究[D]. 华南理工大学，2018．

[4] 李鑫.面向汽车智能驾驶的毫米波雷达建模与仿真研究[D]. 吉林大学，2020．

[5] 黄伟鑫.基于改进图割的车载激光雷达环境建模关键技术研究[D]. 中国科学技术大学. 2021．