摘 要

智能网联汽车是新一轮科技进步的产物，被认为能够有效缓解环境污染、交通拥堵、事故频发等现象。智能网联汽车的运行需要大量的车辆内外部信息的支撑，对此，国内外很多机构都致力于信息传感检测技术的研究，取得了很大进展。但是智能网联汽车所采集的信息的价值绝不仅限于支撑车辆自身的运行，其扩展应用研究还相对较少。

论文分类介绍了传统信息检测所用的传感器，分析了智能网联汽车所需信息的特点，介绍了激光雷达等典型智能网联汽车所用的新型传感器。在此基础上，论文介绍了信号放大、信号滤波、信号调制等常用信号处理方法，介绍了不同层次的信息融合以及卡尔曼滤波法、贝叶斯估计法等常用融合算法。基于温度传感检测和车载无线通讯等技术，论文设计了一套区域温度监测系统，对车载终端的关键模块进行了选型分析，并开发了关键技术的软硬件原型验证系统，实现了环境温度信息的远程实时监测。

论文系统梳理了智能网联汽车信息传感检测方面的知识，将智能网联汽车所采集的信息应用扩展到了除车辆本身以外的气候监测领域，并设计了区域温度监测原型验证系统验证了关键技术的可行性。

关键词：智能网联汽车；传感检测；信息融合；温度监测

Abstract

Intelligent connected vehicle (ICV) is a product of the new round of technological progress. It is considered to be effective in alleviating the phenomenon of energy shortage, traffic congestion and frequent accidents. However, the operation of the ICV needs the support of a large number of internal and external information of vehicle. For this reason, many organizations have devoted themselves to the research of information sensing and detection technology and made great progress. However, the value of the information collected by the ICV is not limited to supporting the operation of the vehicle itself. The expansion application research is relatively few.

This paper introduces the sensors used in the traditional information detection, analyzes the characteristics of the information needed for the ICV, and introduces the new sensors used in the ICV such as laser radar. On this basis, the paper introduces signal processing methods such as signal amplification, signal filtering and signal modulation, and introduces information fusion at different levels, and common fusion algorithms such as Kalman - Filter and Bayesian. Based on the technology of temperature detection and vehicle wireless communication, a set of regional temperature monitoring system is designed. The key modules in the vehicle terminal are selected and analyzed, and the software and hardware prototype verification system is developed to realize the remote monitoring of the environment temperature information.

The paper systematically combs the knowledge of the ICV sensor, and extends the information application of the ICV to the climate monitoring field except the vehicle itself, and designs the regional temperature monitoring prototype verification system to verify the feasibility of the key technology.

Key words: Intelligent connected vehicle; Information detection; Date fusion; Temperature monitoring

目 录

摘要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 选题背景 1

1.2 国内外研究现状 2

1.2.1 智能网联汽车发展现状 2

1.2.2 智能网联汽车信息传感检测技术研究现状 3

1.3 研究意义 4

1.4 研究内容 5

第2章 典型车用传感器介绍与分析 6

2.1 传统车用传感器 6

2.1.1 传统车用传感器概述 6

2.1.2 传统车用传感器分类 6

2.2 智能网联汽车信息特点 8

2.2.1 信息多样性 8

2.2.2 精度与实时性 9

2.3 智能网联汽车新型传感器 9

2.3.1 激光雷达 9

2.3.2 视觉传感器 11

2.3.3 毫米波雷达 12

2.4 车用传感器发展趋势 13

2.5 本章小结 13

第3章 信息处理与融合技术 14

3.1 信息处理技术 14

3.2 信息融合技术 16

3.3 本章小结 19

第4章 区域温度监测系统车载终端设计 20

4.1 系统架构设计 20

4.2 关键模块选型分析 21

4.2.1 处理器选型 21

4.2.2 温度传感器选型 23

4.2.3 通讯模块选型 25

4.2.4 定位模块选型 26

4.3 原型验证系统设计与实现 26

4.3.1 硬件电路设计 26

4.3.2 软件设计 30

4.3.3 原型验证系统调试 37

4.4 本章小结 39

第5章 总结与展望 40

5.1 总结 40

5.2 展望 40

参考文献 41

致 谢 42

绪论

选题背景

汽车从发明至今已有100多年的历史了，它改变了人类传统的生活方式，推动了世界的发展，成为当今社会不可或缺的一部分。汽车诞生早期无论是从三轮汽车发展到四轮T型车，还是到后来经典的甲壳虫汽车，都只是在机械或造型上的改进， 直到上世纪80年代，汽车才向着电子化、智能化的方向发展，新兴的电子技术取代了以往单纯的机械控制，在汽车的安全、操控、排放、节能等诸多方面取得了极大的进步[1]。

在当今社会，汽车的迅速增长和普及除了给人们带来便利，也带来了很多的负面问题，比如环境污染、道路拥堵、事故频发等。截至2016年底，我国汽车保有量已达1.94亿辆，交通拥堵已成为各个大中型城市的普遍现象，因汽车尾气而造成的环境污染问题也日益突出。除此之外，交通事故也成为人身财产损失的一个重大原因，世界卫生组织《道路安全全球现状报告2015》中指出，2007至2013年每年因道路交通事故而死亡的人数稳定在125万左右，且已经成为15-29岁人群的首要死亡原因（图1.1），给国家经济和家庭造成沉重负担[2]。

图1.1交通事故死亡人数和15-29岁人群死因统计

所以，世界各大汽车生产厂商都在致力于更加节能环保、安全舒适的汽车产品的研发与生产，新能源技术、主被动安全技术、高级驾驶辅助技术等得到飞快的发展与应用，智能网联汽车相关技术也快速发展。

相比于传统汽车，智能网联汽车对信息传感检测技术的依赖程度更高。最初的汽车仅需要水温、转速等信息来简单控制发动机的运行，后来的ESP等主动安全系统则需要车速、方向盘转角、加速度等一系列复杂的车辆状态信息。发展到智能网联汽车阶段，汽车不仅要检测自身运行信息，还要精确感知周围环境，可以说先进的信息传感检测技术是现代汽车以及智能网联汽车运行的基础。

国内外研究现状

智能网联汽车发展现状

智能网联汽车是指结合了先进的通信与网络技术，并搭载车载传感器、控制器、执行器等一系列先进装置，实现车辆对周围环境的感知以及与其他智能交通设施的信息交换、共享，能够实现智能决策、协同控制等功能，达到“安全、高效、舒适、节能”行驶，并最终可完全替代驾驶员的操作实现自动驾驶的新一代汽车。目前智能网联技术可分为两大派别：一是以通用、大众、奔驰等传统车企为代表，侧重于高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistant Systems ，ADAS）和自主智能技术，二是以谷歌、苹果、百度等互联网企业为代表，侧重于人工智能和网联化技术。

传统车企在自动驾驶技术的发展中更加注重实用性与产品效益，并且拥有平台优势，能够做到先进技术与汽车的深度结合，目前很多量产车上都配备了先进的ADAS系统，已经能够实现L2级的自动驾驶。比如奔驰的Drive Pilot系统开启自适应巡航后能够根据前车的状态自动加速减速，当驾驶员拨动转向杆后，主动变道辅助系统会探测周围车辆，在符合安全变道的情况下自动操纵汽车完成变道，在车辆检测到前方出现紧急情况时还能够自动刹车，避免交通事故，除此之外还能够实现自动泊车功能。特斯拉也是走在技术最前沿的车企之一，其Auto Pilot系统在自适应巡航方面已经可以在没有车道线的情况下根据前车轨迹自动跟车，而且Auto Pilot可以实时得将周围车辆的动态显示在车内屏幕上帮助司机安全驾驶，另外Auto Pilot是可以在线升级的车载系统，它的更新跟手机系统一样方便。

除了已能够实际量产的技术外，很多车企也在L3、L4级的自动驾驶技术上投入了巨大精力。最典型的算是通用汽车2018年1月刚刚正式发布的第四代自动驾驶汽车了。这款车以雪佛兰Bolt纯电动汽车为平台，能够实现L4级自动驾驶，通用宣称这是首辆无需驾驶员的能够实现安全驾驶的可量产汽车，并计划在2019年将其投入实际应用。通用依靠自身的造车能力摒弃了在普通汽车基础上改装的做法，设计了全新的架构，去除方向盘和踏板等操控装置，使其变成了一辆纯粹的乘坐工具。

图1.2 通用汽车公布的第三代自动驾驶汽车零部件概览图

自动驾驶技术的另一股势力来自于谷歌、百度等、苹果等互联网及科技巨头。早在2009年谷歌就启动了它的自动驾驶汽车计划，目前谷歌成立一家新的公司Waymo负责自动驾驶项目并投入巨资。Waymo的自动驾驶车队主要在美国的四个州进行路测，并且已经完成了400余万英里（640万公里）的公共道路测试，是所有自动驾驶公司里路测里程最长的，其仿真模拟行驶里程更是达到了数十亿英里。据报道，Waymo已经在进行L4级的自动驾驶道路测试，这意味着在特定情况下其自动驾驶汽车已经不需要人类司机的监管。而国内的百度虽然在2015年12月才正式成立自动驾驶事业部，但成长速度很快。在刚刚过去的美国拉斯维加斯消费电子展上，百度发布Apollo2.0平台，这是一个开放的自动驾驶软件平台，能够帮助从事自动驾驶的人员结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。目前搭载Apollo2.0平台的百度无人车也在进行简单城市道路自动驾驶能力的路测工作。

图1.3 百度美国研发中心外的无人驾驶车队

智能网联汽车信息传感检测技术研究现状

智能网联汽车的运行状态信息包含两个大的方面：一是自身的运行状态信息，包括发动机运行状态、行驶车速、行驶方向等；二是周围环境状态信息，包括道路状况、车辆行人信息、交通指示信息等。车辆对于这些信息的传感检测方法也可以分为两大类：一是基于车载传感器的信息采集，比如轮速传感器对车轮转速的采集、摄像头对交通指示信息的采集、车载雷达对行人信息的采集等，为本文讨论的重点；二是基于无线通讯技术的信息采集，比如通过卫星定位采集车辆位置信息、通过智能路侧设施采集交通指示信息、通过车-车通讯确定相互状态等。

对车辆自身运行状态信息的检测应用起始于发动机管理系统，20世纪60年代应用于汽车上的电子点火、电子喷射系统需要以发动机温度、进气量、空燃比等信息为基础，促使了温度、流量、氧传感器在汽车上的应用；20世纪80年代安全气囊、ABS等安全装置的应用促进了加速度、车速、轮速等信息传感检测方法的进步。目前对车辆运行状态信息的传感检测技术随着微型化、智能化、多功能化传感器的出现而得到优化。日本村田电子量产的SCC2000系列加速度传感器是微机电（MEMS）技术在汽车传感器上应用的代表，此技术增加了信息传感检测过程中的稳定性与抗干扰性；2015年博世公司推出的BME680传感器集气压、温度、湿度、空气质量的检测于一身，而体积仅为3×3×0.95mm，使得多信息的一体化检测成为可能；汽车对进气管压力信息的检测精度会随着MAP传感器金属部件的逐渐腐蚀而降低，为此Melexis公司在2017年宣布推出一款新型高精度压力传感器MLX90818，尺寸仅有4×5mm，并且没有暴露的可被腐蚀金属，能够用于更加小型、坚固的MAP传感器开发。

感知车辆外部环境信息的传感器有主要有摄像头、激光雷达、毫米波雷达等。在国外，以色列Mobileye公司产品主要利用摄像头对行人、车辆等信息进行检测，被广泛应用于高级辅助驾驶；在激光雷达领域较为领先的Velodyne公司已经发布了32线、64线、128线等一系列激光雷达产品，用于无人驾驶汽车的环境感知；大陆的ARS408毫米波雷达检测距离达到250米，能够同时检测256个运动目标。在国内，禾赛科技发布了40线激光雷达Pandar 40，并采用非均匀线束,实现了更高分辨率的三维图像信息传感检测；中科院刘博课题组首次利用面阵三维成像激光雷达实现了对远距离动态目标高分辨率三维图像采集；智波科技的研发团队为了检测车车距离研制成功了毫米波雷达，并基于该传感器开发了防撞系统。

较为实用的车用短距离无线通讯技术主要有蓝牙技术、ZigBee技术、Wi-Fi技术等，美国TI公司的CC26x2模块就集合了低功耗的蓝牙与ZigBee通讯；随着移动通讯技术的进步，更多的汽车公司将目光投到4G、5G技术的应用研究中，Dhilip等人就将4GLTE技术应用到了车联网中，通过分析数据吞吐量、时延性、功耗等指标证实了该技术确实能够提高车联网的网络性能；国内的上汽集团也在2015年与华为合作，开展基于LTE-V综合通信解决方案研究。

总之，智能化与网联化是汽车发展的必然趋势，如何有效地实现车辆运行状态信息的传感检测也是近年来的研究热点。但是相关的研究大多是针对于某一个较细微的技术要点，缺少系统性的文章论述，难以为相关研究及产品开发提供参考。而且一些较为先进的技术及产品还停留在实验室阶段，离实现量产还有很长一段发展过程。

研究意义

信息的检测涉及很多环节，包括信息的采集、信息的处理与融合、信息的传递等，智能网联汽车对自身及环境信息的精确检测是实现其功能的基础。

本篇论文系统整理了网联汽车运行时所需的车辆运动状态信息及环境信息，分析传统汽车中各类信息的传感检测方法及所使用的传感器类型，并深入分析了各类新型传感器在信息传感检测方面的优势与局限性，对相关信息的检测应用与开发具有一定的参考意义。

另外，论文对传感器所检测的信息的处理方式进行了分类介绍，并进一步探究了多个传感器之间的信息融合处理方法，在提高信息传感检测的精度及准确度方面具有一定的借鉴意义。

最后，论文提出了基于智能网联汽车的全国温度监控系统终端设计方案，对关键模块进行了选型分析并设计实验验证了其可行性，其设计方法与思路对类似的应用设计具有重要支持与参考价值。

研究内容

本文对智能网联汽车的信息传感检测方法进行了详细的介绍与分析，并进行了基于智能网联汽车的区域温度采集系统终端设计。具体研究内容如下：

（1）查阅分析典型车用传感器在车辆信息传感检测方面的应用。首先以传统车用传感器为基础，分析了不同类型的车用传感器的工作原理；其次从智能网联汽车的工作特性出发，分析了在信息传感检测技术方面与传统汽车的区别以及对传感器的新需求；最后重点分析了在智能网联汽车中使用的不同类型的新型传感器的工作原理以及各自存在的优缺点。

（2）分析信息处理与融合技术在智能网联汽车信息传感检测方面的应用。传感器所检测的信息能否发挥最大的作用取决于对信息的处理方法。本文详细介绍了信息处理技术和信息融合技术的概念以及常用方法理论，解释了信息融合技术在传感器性能有限的情况下对进一步挖掘数据价值所起的重要作用。

（3）设计基于智能网联汽车的区域温度采集系统终端。智能网联汽车所检测的大量信息不仅仅能够满足本车的运行需求，还可以在其他很多方面发挥巨大的应用价值。本文针对现有环境温度监测系统的不足，设计了一套基于智能网联汽车的区域温度实时监测系统，并重点对车载终端的关键模块进行了选型分析。

（4）进行了温度监测系统的实验验证。针对基于智能网联汽车的区域温度监测系统，本文就其中的关键节点进行了原型验证系统电路与软件的设计，并实现了环境温度信息的检测、上传与远程实时监测。

典型车用传感器介绍与分析

传感器是汽车对各类信息进行检测的基础。目前传统汽车所使用的传感器相关技术已经发展较为成熟，但是智能网联汽车因其特殊的运行状态，所需的信息与传统汽车有很大的不同，这对相关的传感器技术提出了新的挑战。本章将从传统车用传感器及智能网联汽车新型传感器等不同方面对汽车传感检测技术做介绍与分析。

传统车用传感器

传统车用传感器概述

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