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利用Ad Hoc网络传送的信息主要包括两种： (1)定时传输由GPS和CCD相机以及车内部分传感器得到的状态信息，如：车辆的位置、行驶速度、刹车扭矩等。根据研究，这些状态信息应以非常高的频率传递，网络中的每辆车每秒大约传输5～50次。 (2)危险情况的警告信息。与上面定时发送的信息不同，这些警告信息有可能来自通信范围内的通信车辆，节点离得较远，因此需要多跳传输，所以这种信息只有当危险情况出现时才发出。 因此利用移动Ad Hoc网络传输的系统能对车辆行驶状况实施实时动态采集，具有建设成本低、周期短、维护费用低的特点，适合我国智能交通发展的现状。但移动Ad Hoc网络拓扑结构和物理层协议设计、采集信息的处理与其对未来路况预测等问题还有待解决盲点监测（BSM）：监测车辆盲区，提醒驾驶员在变道时注意周围车辆。镜湖区通常智能驾驶辅助产品量大从优

77 GHz雷达系统支持带有或不带自动转向与制动干预功能的自适应巡航控制、防撞保护和碰撞警告系统。在碰撞警告系统中，雷达芯片组可以检测和跟踪目标，根据前方交通状况自动调整车辆的速度并控制与前车的距离，在即将发生碰撞时向驾驶员发出警告并启动紧急制动干预。FCWS (Forward Collision Warning System) 前车防撞预警系统FCWS是一种高级安全辅助系统，它通过感应和计算在行驶过程中车辆与前车的距离来判断潜在的碰撞风险，并立即发出警示。FCWS在驾驶者分心未能注意到前方状况、或者疲劳犯困或者使用手机等情况时具有***的实际效用无为特殊智能驾驶辅助产品图片停车辅助（PA）：帮助驾驶员在狭小空间内进行停车，部分系统可以实现自动泊车。

视频传感器能够监测图像信息，比如侧面物体的大小和外形。视频传感器能够监测其他的道路使用者、交通讯号和路标等情况。传感器发出的信息能够实现车道偏离警告和交通讯号识别功能。其他基础设施如交通讯号、转弯或山坡等信息可以通过舆图来获得。超声波传感器用于低速情况，比如停车，同时不需要高探测范围。而且内部数据可以收集起来提供给其他车辆。通过车对车通讯进行数据传递，来监测车流密度。另外，通过不同传感器获得的数据可以相互融合，用于增加系统功能或增强现有的功能。比如，雷达、摄像机和机载激光雷达与导航数据的融合对改善车辆性能十分重要。

车与云端通信（V2N）：获取实时交通数据，优化路线规划。案例：红旗C-V2X技术，通过路侧单元推送盲区施工预警，提升出行效率。三、市场应用：从**到普及的渗透乘用车市场L2级辅助驾驶普及：2024年渗透率逼近60%，预计2025年底达70%。高阶智驾竞争：NOA（导航辅助驾驶）搭载量超2400万辆，城市NOA功能开放（如小鹏北京、上海试点）。本土化供应链崛起：激光雷达、高精地图等领域占据**地位，座舱域控制器、HUD等关键部件实现自主可控。通过生理信号或驾驶行为分析，提示休息。

在GIS中，为了真实地反映地理实体，记录的数据不仅包含实体的位置、形状、大小和属性，还记录了实体间的相互关系，这样结合能够很好地满足本系统的需要。因此，GPS卫星传递的位置信息不仅包括汽车所处的经度和纬度，还包括海拔高度以及车辆间的位置关系，这样就能够更为精确地表示出汽车所处的地理位置，避免两车间信息传递出现“立交桥情况”，不会使汽车做出错误判断，而导致不必要的状况发生。安装在汽车前部和后部的CCD相机即“盲区探测器”，其作用是能够实时观察道路两旁的状况。其中，前部CCD可以在转角处提前探测转弯后的路况，判断有无驶近的车辆；后部CCD可以看到后面车辆行驶情况，判断有无车辆影响本车转弯、超车等操作。自适应巡航控制（ACC）：能够自动调整车辆速度，以保持与前车的安全距离。镜湖区通常智能驾驶辅助产品量大从优

碰撞预警与自动刹车（AEB）：在检测到可能发生碰撞时，发出警报并在必要时自动刹车。镜湖区通常智能驾驶辅助产品量大从优

One Model单一模型：融合多任务学习，实现拟人化驾驶。案例：元戎启行VLA模型，通过可解释性决策路径，解决传统“黑盒”模型安全性问题。二、**功能：覆盖全场景的驾驶辅助预警类系统前向碰撞预警（FCW）：监测前方车辆距离，预警潜在碰撞。车道偏离预警（LDW）：识别车道标线，偏离时发出警报。盲区监测（BSD）：检测A柱、后视镜盲区，预防变道事故。驾驶员疲劳预警：通过生理信号或驾驶行为分析，提示休息。控制类系统自适应巡航（ACC）：自动调整车速，保持安全跟车距离。镜湖区通常智能驾驶辅助产品量大从优

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