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04 V2X 智能车辆的通信 上 Les Technologies V2X 基础概念 联网汽车voiture connectée是一种可以访问互联网的车辆，配备了多种传感器（LiDAR、雷达）和摄像头，能够与其他车辆、道路基础设施以及在同一网络基础设施上互联的实体进行通信。 V2X系统指车辆到万物vehicle to everything的通信方式，自动驾驶和联网车辆将配备新的设备，使它们能够接收和传输来自其他车辆和基础设施的信息，当前的基础设施（Wi-Fi、蜂窝网络等）以及未来的基础设施将成为自动驾驶车辆的主要通信渠道 通信链路基本原理 发射端换能器（传感器，Transducteur émission）→ 发射器（émetteur）→ 传输通道（canal de transmission）→ 接收器（récepteur）→ 接收端换能器（transducteur réception） 发射器要调整来自传感器的信号，以便发送到传输通道，进行编码，调制，放大。 接收器要接收发射的信号并使其与换能器兼容，执行信号过滤，解码，解调，放大信号 ...

TP 图形处理 traitement d’images Lama ITANI – Application Engineer/ litani@mathworks.com 引入图像与像素 Introducing images and pixels 图像增强技术 Image enhancement techniques 分割 Segmentation 形态学技术 Morphological techniques 边缘与线条检测 Edge and line detection 嵌入式部署 Embedded deployment 深入研究（计算机视觉、机器学习和深度学习的示例） 图像和像素 图像由离散的像素点组成，每个像素点决定一个边长为最小分辨率的正方形的颜色，一般由一个整数表示。由三种不同类型的图像： 二值图像 灰度图像 真彩（RGB）图像 以灰度图为例，灰度图使用0表示黑色，255表示白色，使用0和255之间的数值以表示不同的灰度： 图像增强 更清晰地查看和评估图像所包含的视觉信息 为特定任务准备原始图 ...

P07 人工智能 Aspects Intelligence Artificielle Target 自动驾驶车辆的人工智能架构及主要挑战 经典人工智能与神经网络在自动驾驶车辆中的区别 监督学习中的问题 连接主义人工智能解决的问题 经典人工智能与神经网络在自动驾驶车辆中的区别 [2] 类型 优点 缺点 经典符号人工智能（Classic Symbolic AI） - 行为的数学理解 Compréhension mathématique du comportement - 可以进行数学证明Possibilité de démonstration mathématique - 仅在特定领域有效Valable uniquement dans un domaine spécifique 如果输入数据超出预期范围，会产生问题dépassent le domaine attendu 可能需要较高的计算能力puissance de calcul élevée | | ...

P06 控制律 Target 建立水平运动模型 研究其可控性 假设 横向控制与纵向控制解耦 通过方向控制进行轨迹跟踪。 车辆的速度通过横向控制在可接受的约束（最大速度）内“承受”。 使用自行车运动学模型： 低速情况下，偏航动力学和侧滑忽略不计。 Ackermann假设。 参考点是后轴的中心。 后轴的两轮和前轴的两轮被替换为每个车轴中心的一个虚拟轮。 \(x\) : 后轴中心点 R 的横坐标 \(y\) : 后轴中心点 R 的纵坐标 \(\Psi\)：车辆相对于 x 轴的方向 \(b\)：轴距 \(a\) ：一轴的两轮之间的距离（车道宽度，未表示） \(v\) ：车辆速度 \(\delta\)：车轮的转向角 \(\kappa\) : 车辆轨迹的曲率 \(P\) : 瞬时转动中心 输入: \(v\) 和 \(\delta\) 输出: \(x, y, \Psi\) 和 \(\kappa\) 建模 动力学模型 \((x) :v_x=v * \cos ...

P05 车辆V2X通信方面 Target 车联网的网络类型 Les moyens de communications des véhicules connectés “网状网络（Mesh）”和“基础设施网络（Infrastructure）”。 现有车联网通信技术的比较 technologies de communications véhiculaires existantes V2X应用的安全要求 Exigences de sécurité pour les applications V2X V2V（车对车）和V2I（车对基础设施）链路预算的建立 Établissement du bilan de liaison V2V et V2I 通过信噪比（SNR）进行覆盖范围的设计 Dimensionnement en couverture par SNR 计算不同接入方法的丢包率：包括ALOHA和CSMA/CA方法 Calcul de taux de perte de paquets pour les différentes méthodes d’accè ...

P04 实验性硬件方面 Target 代码自动生成的目的和意义 Objectif et intérêt de la génération automatique de code. Arduino/Romeo 与 Raspberry 板的技术特性及适用任务的差异，Simulink模型与硬件目标之间的转换过程，计算机与目标硬件（Arduino、Raspberry）之间的连接类型 Différences entre cartes Arduino/Romeo et Rapsberry en termes de caractéristiques techniques et tâches adaptées à chaque carte, processus de passage entre le modèle Simulink et la cible matérielle, type de connexion entre l’ordinateur et la cible (Arduino, Raspberry) 状态机的定义，即Simulink中的Stateflow ...

P03 图像处理 traitement d’image Target 图像增强的不同操作 Les différentes opérations d’amélioration d’une image 分割操作（目标和原理）Les opérations de segmentation (objectif et principe) 边缘检测 Les opérations morphologiques (objectif et principe) 形态学操作（目标和原理）Détection de contour 霍夫变换 Transformée de Hough 图像和像素 [1] 图像由离散的像素点组成，每个像素点决定一个边长为最小分辨率的正方形的颜色，一般由一个整数表示。由三种不同类型的图像： 二值图像 Image binaire 灰度图像 Image en niveaux de gris 真彩（RGB）图像 Image en couleur réelle (RGB) 滤波 [1] 均值滤波器 filtre moyen ...

P02 系统开发/Développement des systèmes Target 系统工程目的 Objectifs de l’ingénierie Système 操作分析 analyse opérationnelle 功能架构 architecture fonctionnelle 物理架构 architecture physique V字型开发周期 Cycle en V ： 模拟在自动驾驶汽车中的地位和意义 Place et intérêt de la simulation pour le véhicule autonome 再模拟与模拟的区别 Différence entre re-simulation et simulation 验证与确认 Validation/vérification 模型在环，软件在环，硬件在环 Définition et objectifs de Model in the Loop (MIL), Software in the loop (SIL), Hardware in the Loop (HIL), ...

P01 Système Electricité Electronique 电子电力系统 Target 不同级别的驾驶任务委派（在级别之间产生差异的增量）；特征数量级 Les différents niveaux de délégation(les incrémentsqui font la différence entre un niveau et le précédent) ; ordres de grandeur caractéristiques 距离计算：在恒定速度下的行驶距离、制动距离 distance de freinage或位移距离distance de déplacement（纵向longitudinale或横向latérale）在恒定减速度下的计算，根据问题数据进行求解； 碰撞测试中的减速度和碰撞时间：计算在正面碰撞测试Crash test frontal中基于问题数据的减速度décélération和碰撞时间temps de choc 实时性方面Aspects temps réel：典型时间的数量级（最差情况pire cas下的人的反应时间 ...

Exemple 1 车辆的横向控制建模与侧方位通车 假设 横向控制与纵向控制解耦 通过方向控制进行轨迹跟踪。 车辆的速度通过横向控制在可接受的约束（最大速度）内“承受”。 使用自行车运动学模型： 低速情况下，偏航动力学和侧滑忽略不计。 Ackermann假设。 参考点是后轴的中心。 后轴的两轮和前轴的两轮被替换为每个车轴中心的一个虚拟轮。 \(x\) : 后轴中心点 R 的横坐标 \(y\) : 后轴中心点 R 的纵坐标 \(\Psi\)：车辆相对于 x 轴的方向 \(b\)：轴距 \(a\) ：一轴的两轮之间的距离（车道宽度，未表示） \(v\) ：车辆速度 \(\delta\)：车轮的转向角 \(\kappa\) : 车辆轨迹的曲率 \(P\) : 瞬时转动中心 输入: \(v\) 和 \(\delta\) 输出: \(x, y, \Psi\) 和 \(\kappa\) 建模 动力学模型 \((x) :v_x=v * \cos (\Psi)\) \( ...