一、智能汽車的感知對象包括哪些

1. 動態(tài)物體

車輛：周圍汽車的實時位置、速度、方向（比如相鄰車道車輛的變道意圖）。

行人：行走或奔跑的行人軌跡預測（比如兒童突然沖出馬路）。

非機動車：自行車、電動車的運動路徑識別（尤其在復雜路口）。

動物：道路上突然出現(xiàn)的野生動物（如鹿、狗等）。

2. 靜態(tài)物體

道路結構：車道線、路肩、隔離帶、交通島的形狀與位置。

交通標志：限速牌、停車標志、禁止通行標識的文字與符號識別。

障礙物：路面上的石塊、掉落貨物、施工路錐等不規(guī)則物體。

地形特征：坡度、彎道曲率、減速帶等對駕駛的影響。

3. 環(huán)境信息

天氣條件：雨雪、霧霾、強光對傳感器的影響（需實時調(diào)整感知策略）。

光照變化：隧道內(nèi)外明暗切換、夜間低光照場景的適應性。

道路狀態(tài)：積水、結冰、坑洼等路面異常檢測。

4. 全局定位

高精度定位：結合GPS、慣性導航（IMU）、高精地圖實現(xiàn)厘米級定位。

SLAM（即時定位與地圖構建）：在無地圖區(qū)域?qū)崟r生成環(huán)境模型。

二、智能汽車的感知傳感器類型和優(yōu)缺點

智能汽車通過多傳感器融合提升感知可靠性，主要傳感器類型、功能和優(yōu)缺點如下：

1. 攝像頭

功能：識別車道線、交通燈、行人表情/手勢、車牌等語義信息。

優(yōu)點：高分辨率、可識別顏色和紋理。

缺點：受光照、雨霧影響大，需依賴算法彌補硬件局限。

2. 激光雷達

功能：通過發(fā)射激光脈沖生成3D點云，精確測量物體距離與形狀。

優(yōu)點：厘米級測距精度，不受光照影響，可構建高精度環(huán)境模型。

缺點：雨雪天氣性能下降，成本較高。

3. 毫米波雷達

功能：探測物體的相對速度和距離，尤其擅長運動物體追蹤。

優(yōu)點：穿透霧、雨、灰塵能力強，適合全天候工作。

缺點：分辨率低，難以識別靜止小物體（如路牌）。

4. 超聲波雷達

功能：短距離（0.1-5米）障礙物檢測，主要用于泊車輔助。

優(yōu)點：成本極低，近距離精度高。

缺點：易受環(huán)境噪音干擾，無法用于高速場景。

5. 其他輔助傳感器

慣性測量單元：監(jiān)測車輛加速度、角速度，補償GPS信號丟失時的定位誤差。

麥克風陣列：識別緊急車輛警笛聲（如救護車），或乘客語音指令。

V2X通信模塊：接收交通燈倒計時、其他車輛意圖等協(xié)同信息，彌補傳感器盲區(qū)。