汽车前灯的自动组装设备是什么_汽车前灯的自动组装设备

1.尾灯总成尾灯总成是什么含义

2.自动驾驶技术基本知识介绍

3.汽车上的灯具分为哪些?

4.汽车车灯种类有哪些？

5.汽车灯光的标准距离是多少？

当今社会发展迅速，人们的生活质量也在迅速提高。在当今时代，汽车已经成为我们生活和工作中不可或缺的出行工具，因此汽车线束的生产加工行业也获得了非常大的市场。然而，随着时代的进步等因素，汽车线束中的许多生产加工企业仍然面临着破产的危机。接下来，就让我们通过本站的汽车编辑器来看看汽车线束如何提高其生产效率。

如何提高汽车线束生产效率& mdash& mdash简介

1.首先是自动化机械设备的选型。比如端子剥压可以一机完成，一台好的合适的自动化设备可以节省大量的人力。

2.对于各种工艺的连接，汽车线束中的生产加工过程要比大多数线束复杂得多。每一个分支零件生产加工完成后，都会交给总装完成最终的生产加工，各工序分配的人数和的总装部门基本上都要慎重考虑。

3.在生产过程中，要提高质量稳定性，缩短生产过程造成的不良品，缩短不合格品造成的返工、返修损失，间接提高生产效率。

4.高效和管理，高效和管理的活动是指通过合理的生产、调度和原材料购来保证生产活动的顺利进行。5S活动只是为了消除不合理的生产和调度。只有加强与客户的沟通，了解客户的需求趋势，才能根据需求制定企业的生产，最大限度地减少物流损失。

如何提高汽车线束生产效率& mdash& mdash汽车线束生产技术

第一:剥去电线。剥线精度直接关系到整个生产进度。一旦出现问题，尤其是剥线尺寸过短或过长，会影响所有工位的返工，费时费力，关系到生产效率。因此，在剥线时，需要根据图纸要求和需要打孔的端子，合理确定导线的开口尺寸和剥头尺寸。

第二，压接工艺。根据图纸要求的端子类型，确定压接的主要参数，制作压接操作说明书，特殊要求在工艺文件中注明并培训操作人员。例如，一些电线只有在穿过护套后才能卷曲。它需要预安装电线，然后从预安装站返回进行压接。还有穿刺压接专用压接工具，电接触性能好。并且需要测试端子的张力值。如果张力达不到要求，需要重新调整压接模具。

第三:预装。为了提高最终装配的效率，有必要开始编写预安装过程的操作说明。复杂的线束基本上需要设置预装站。预安装过程是否合理，将影响整个安装配置的效率，也反映一个技术人员的技术水平。如果预装件的安装配置较少或者安装配置的布线路径不合理，会增加一般安装配置人员的工作量，减缓流水线的速度，需要技术人员留在现场不断总结。

第四，最后的组装过程。能够编制产品开发部设计的安装配置台板，设计工装设备和料箱的规格尺寸，在料箱上贴上所有安装配置外套和附件的编号，提高安装配置效率。制定各工位的安装配置内容和要求，平衡整个装配工位，避免出现工作量稍大，降低整个装配线速度的情况。要求工作站平衡，技术人员必须熟悉各项操作，现场计算工时，随时调整安装配置流程。

如何提高汽车线束生产效率& mdash& mdash汽车线束制造分类

1.被包括中国在内的欧美国家瓜分:

TS16949系统用于调整制造工艺。

2.主要在日本:

例如，丰田和本田有自己的系统来规范制造过程。

随着汽车功能的增加和电子调节技术的广泛应用，电气元件和电线越来越多，线束也变得越来越粗越来越重。因此，先进汽车引入CAN总线配置，用多路传输系统。与传统线束相比，多通道传输装置大大缩短了导线和连接器的数量，使布线更加容易。

汽车线束中常用的导线规格包括标称截面积为0.5、0.75、1.0、1.5、2.0、2.5、4.0、6.0平方毫米(日系车常用的标称截面积为0.5、0.85、1.25、2.0、2.5、4.0、6.0平方毫米)的导线，以整车线束为例。0.5规格线满足仪表灯、指示灯、门灯、吸顶灯等客观条件要求。0.75规格线符合客观条件要求，如车牌灯、前后小灯、刹 车灯 等。；1.0规格线符合转向信号灯、雾灯等客观条件要求。1.5规格线符合客观条件要求，如大灯、扬声器等。；主电源线，如发电机电枢线、接地线等。，需要2.5到4平方毫米的电线。这只是意味着对于大多数汽车来说，关键是看负载的当前值。比如电池的地线和正电源线都是单独使用的专用汽车线，它们的线径基本都挺大的，至少有十几平方毫米。这些&其他；巨无霸& rdquo这些导线不会并入主线束。

在布置线束之前，需要提前绘制线束图，与电路原理图不同。电路原理图是表示各种电气部件之间关系的图像。它不反映电气部件之间是如何连接的，也不受各种电气元件的尺寸和形状以及它们之间距离的影响。接线图必须考虑每个电气部件的尺寸和形状以及它们之间的距离，还必须反映电气部件是如何相互连接的。

工厂的技术员根据线束图制作好线束接线板后，工人们按照接线板的规定切断并整理电线。整体伙伴的线束大多分为发动机(点火、电喷、发电、启动)、仪表、照明、空调节器、电器等。有主线束和分支线束。一个完整的小伙伴线束有多个分支线束，就像树干和树枝一样。整个合作伙伴线束往往以仪表盘为核心部分，前后延伸。由于长度连接或安装配置方便等原因，汽车的线束分为前线束(包括仪表、发动机、前灯总成、空开关和蓄电池)、后线束(尾灯总成、牌照灯、后备箱灯)、车顶线束(车门、吸顶灯、音响喇叭)等。基本上，线束的每一端都将标有符号数字和字母，以指示导线的连接对象。操作人员可以看到符号可以很好地连接到相应的电线和电气设备上，这在修理或更换线束时特别有用。同时电线的颜色包括单色线和双色线，颜色的使用也有规定，大部分是车辆段自定义规格。我国的行业规范只规定了主色，比如规定地线专用单黑，电源线用红色和单色，不能混淆。

线束用编织线或塑料胶带包裹。为了安全、生产、加工和维修方便，已经取消了编织线包裹，目前用粘性塑料带包裹。线束和线束之间以及线束和电气部件之间的连接，使用连接器或接线片。插件由塑料制成，分为插头和插座。连接器用于连接线束，连接器或接线片用于连接线束和电气部件。

尾灯总成尾灯总成是什么含义

有人在群里说晚上开车看看路上的电动自行车，个个都是LED灯，晃得人眼睛都要瞎了。再看看自己的车将近20万居然没有LED灯，忽然感觉汽车配置咋还赶不上个自行车呢。那么为什么自行车都配备了LED灯，而汽车却将LED灯当作销售的噱头呢？

自行车的LED灯真的跟车灯不一样，你去修车的那里问问，加装个电动自行车的LED灯不过十几块钱，但是大功率发光单元的灯头亮度却堪比汽车灯，这些安装LED灯的电动自行车真的不考虑其他人的感受，只要我自己前面的路能看清就可以，至于别人谁在乎。所以建议电动自行车市场应该加强对车灯使用的管理，真的不能随便这么安装车灯，影响安全。

汽车的LED灯技术含量肯定要比电动自行车的高很多，绝对不能随便就安装，基本上都是单颗大功率灯珠，发热量很高，所以原厂的LED大灯单元内都会有散热器或者散热风扇，不仅仅如此为了让光型和照射区域能够达标车灯还要配合透镜使用，尽管有些车没有透镜，但是却在发光单元上做了文章，然后配合灯罩等部门组成了大灯总成，技术含量真的不能跟电动车相比。

LED大灯尽管更容易玩造型，各大主机厂也是在LED灯光上玩的花样百出，但是LED灯在雨雾天的穿透性真的并不强，可以说是LED大灯的硬伤。LED白光不是全光谱，照出来的光非常白非常亮，但是遇到雨雾天气反而看不清了，不要说雨雾天气了你拿个高亮的LED等跟普通高亮灯的手电去特别黑的夜晚去做个对比就知道了。

晴天LED灯感觉会比卤素等亮，真的是下雨天或者雾天，卤素灯的优势绝对要比LED强，就说雾天吧LED等没打开你还能看清前方二三十米远的距离，如果开开了保证你15米都看不到，前方就像是一堵白色的墙，真的一点安全感都没有。

相比之下，雨雾天气卤素灯的穿透力更强，而且不容易影响对面车辆驾驶员的视线，所以很多车会将LED大灯设计成日间行车灯。那么为什么很多豪车都将LED灯当作销售的噱头呢，因为LED灯比卤素灯更亮，成本也更高，寿命也更长一些，而且LED延迟低，造型也更漂亮，科技感十足，厂家并不是以LED灯为噱头，而是加在LED灯上的一些科技型，比如自动远近光灯，鼻疽矩阵大灯，比如什么激光大灯等等。

最后小编还是想说电动自行车上的LED灯不加透镜，不调节调度，直接对着人，比汽车的远光灯还刺眼，真希望有行业规范一下。

自动驾驶技术基本知识介绍

&ldquo装配&rdquo字面意思是&ldquo全部加起来&rdquo。汽车的发展已有一百年的历史。从最初简陋的三轮车到豪华的四轮车，从最初的蒸汽动力到现在的新能源驱动，这些基本上都是人类技术进步的体现。现在，汽车前灯发生了巨大的变化。让我们用汽车编辑器观看尾灯总成。

尾灯总成&mdash&mdash简介

汽车的后尾灯由宽度指示灯、刹车灯、防雾灯、转向灯、倒车灯和双跳灯组成。

宽度指示灯是一种短时灯，在天有点黑的时候开启，但是在前方道路可以清晰看到或者在隧道内行驶的时候开启。前侧标志灯的位置是独立的，后侧标志灯的位置与刹车灯共用。一旦近光灯或远光灯打开，前宽度指示器将熄灭，后宽度指示器将保持打开。这就是为什么当一辆车在晚上行驶时，总感觉车是踩着刹车行驶的。

刹车灯与后灯位置相同，但原本夜间行驶时开启的后灯，在刹车时会变亮。

后防雾灯是一种不太重要的灯，用来提醒后面来的车。它的功能没有前防雾灯那么大，一般不会打开。

顾名思义，倒车灯是一种白光，当你把它挂入倒档时，它会自动亮起。它的颜色设置为白色，因为当你在晚上倒车时，白光比其他颜色有更多的照明效果，照亮后部以防止碰撞。

转向灯是一个非常重要的灯，应该随时打开，是保证安全驾驶的重要工具！

双跳灯处于转向灯的位置。当按下双跳按钮时，两个转向灯将同时跳开。这种灯必须打开，以防紧急停车！

尾灯总成&mdash&mdash定义

汽车尾灯集成了转向灯、刹车灯、后雾灯、倒车灯等灯泡。当你在行驶中接触到后车的安全问题时，你需要经常检查，并自己更换，以确保安全。1)车内电源，开始切断。打开后备箱盖，切断汽车电源，清洗后备箱，留一个空可以更换的空间。2)取下灯背面的防尘板。拆下灯背面的防尘罩。大多数车灯有两种形式:一种是灯泡和灯座的一体化；一是灯泡与灯座分离。3)拧开旧灯，换上新灯。确定要更换的灯，按住灯后面的旋转手柄将其拧下，然后更换新的灯，注意灯的型号和颜色。4)重新安装车灯，安装防尘板。安装车灯和防尘板。在大多数情况下，尾灯的拆卸和组装与去年同期相比很容易。一是工作间空大，二是结构较去年同期简单。

尾灯总成&mdash&mdash前照灯总成

它安装在车头两端，用于夜间行驶或灯光昏暗的道路上照明。它包括带有灯壳、雾灯、转向灯、大灯、线路等的整个行车照明系统。，也就是俗称的大灯总成。

前照灯总成还包括一个宽度指示器，用于夜间驾驶。告诉其他司机他们在哪。它在夜间驾驶时起着安全的作用。前照灯安装和前照灯总成之间的中间位置。大多数情况下，汽车的大灯只是一个灯泡，其中有一根近远光灯线，只需要调节开关灯线束的远近即可。目前很多车的大灯总成基本上都配备了自动调光器。开会时自动调整光束。以免互相干扰。提高行车安全系数。

尾灯总成，涵盖多种类型的灯，是组合时的总成。汽车的尾灯起到提示的作用，告知后车此时前车的行驶状态，可以预防事故的发生。目前汽车尾灯多用外观美观、发光效率高的LED灯体组，让后车更清晰地看到前车的行驶状态。希望车编辑分享的关于尾灯总成的信息能帮助朋友们更好的了解问题。

百万购车补贴

汽车上的灯具分为哪些?

自动驾驶车，是一种无须人工干预而能够感知其周边环境和导航的车辆。它利用了包括雷达、激光、超声波、GPS、里程计、计算机视觉等多种技术来感知其周边环境，通过先进的计算和控制系统，来识别障碍物和各种标识牌，规划合适的路径来控制车辆行驶。

美国汽车工程师协会（SAE，Society of Automotive Engineers），则将自动驾驶划分为 0~5 共六级。

Level 0：无自动化（No Automation）

没有任何自动驾驶功能或技术，人类驾驶员对汽车所有功能拥有绝对控制权。驾驶员需要负责转向、加速、制动和观察道路状况。任何驾驶技术，例如现有的前向碰撞预警、车道偏离预警，以及自动雨刷和自动前灯控制等，虽然有一定的智能化，但是仍需要人来控制车辆，所以都仍属于 Level 0。

Level 1：驾驶（Driver Assistance）

驾驶员仍然对行车安全负责，不过可以授权部分控制权给系统管理，某些功能可以自动进行，比如常见的自适应巡航（Adaptive Cruise Control，ACC）、应急刹车（Emergency Brake Assist，EBA）和车道保持（Lane-Keep Support，LKS）。Level 1 的特点是只有单一功能，驾驶员无法做到手和脚同时不操控。

Level 2：部分自动化（Partial Automation）

人类驾驶员和汽车来分享控制权，驾驶员在某些预设环境下可以不操作汽车，即手脚同时离开控制，但驾驶员仍需要随时待命，对驾驶安全负责，并随时准备在短时间内接管汽车驾驶权。比如结合了 ACC 和 LKS 形成的跟车功能。Level 2 的核心不在于要有两个以上的功能，而在于驾驶员可以不再作为主要操作者。

Level 3：有条件自动化（Conditional Automation）

在有限情况下实现自动控制，比如在预设的路段（如高速和人流较少的城市路段），汽车自动驾驶可以完全负责整个车辆的操控，但是当遇到紧急情况，驾驶员仍需要在某些时候接管汽车，但有足够的预警时间，如即将进入修路的路段（Road work ahead）。Level 3 将解放驾驶员，即对行车安全不再负责，不必监视道路状况。

Level 4：高度自动化（High Automation）

自动驾驶在特定的道路条件下可以高度自动化，比如封闭的园区、高速公路、城市道路或固定的行车线路等，这这些受限的条件下，人类驾驶员可以全程不用干预。

Level 5：完全自动化（Full Automation）

对行车环境不加限制，可以自动地应对各种复杂的交通状况和道路环境等，在无须人协助的情况下由出发地驶向目的地，仅需起点和终点信息，汽车将全程负责行车安全，并完全不依赖驾驶员干涉，且不受特定道路的限制。

注释：DDT(Dynamic driving task):动态驾驶任务，指汽车在道路上行驶所需的所有实时操作和策略上的功能，不包括行程安排、目的地和途径地的选择等战略上的功能。

无人驾驶系统的核心可以概述为三个部分：感知（Perception），规划（Planning）和控制（Control），这些部分的交互以及其与车辆硬件、其他车辆的交互可以用下图表示：

感知是指无人驾驶系统从环境中收集信息并从中提取相关知识的能力。其中，环境感知（Environmental Perception）特指对于环境的场景理解能力，例如障碍物的位置，道路标志/标记的检测，行人车辆的检测等数据的语义分类。 一般来说，定位（Localization）也是感知的一部分，定位是无人车确定其相对于环境的位置的能力。

为了确保无人车对环境的理解和把握，无人驾驶系统的环境感知部分通常需要获取周围环境的大量信息，具体来说包括：障碍物的位置，速度以及可能的行为，可行驶的区域，交通规则等等。无人车通常是通过融合激光雷达（Lidar），相机（Camera），毫米波雷达（Millimeter We Radar）等多种传感器的数据来获取这些信息。

车载雷达传感器功能及优缺点各有不同，相关比较如下表所示：

激光雷达 是一类使用激光进行探测和测距的设备，它能够每秒钟向环境发送数百万光脉冲，它的内部是一种旋转的结构，这使得激光雷达能够实时的建立起周围环境的3维地图。

通常来说，激光雷达以10Hz左右的速度对周围环境进行旋转扫描，其扫描一次的结果为密集的点构成的3维图，每个点具备（x,y,z）信息，这个图被称为点云图（Point Cloud Graph），如下图所示，是使用Velodyne VLP-32c激光雷达建立的一个点云地图：

激光雷达因其可靠性目前仍是无人驾驶系统中最重要的传感器，然而，在现实使用中，激光雷达并不是完美的，往往存在点云过于稀疏，甚至丢失部分点的问题，对于不规则的物体表面，使用激光雷达很难辨别其模式，另一个比较大的挑战是一个比较大的挑战是激光雷达感知范围比较近，感知范围平均在 150m 左右，这取决于环境和障碍物的不同。激光雷达在角分辨度上也远远不及照相机。激光雷达对环境的敏感度也是比较大的，例如雨天中，车辆行驶中溅起来的水花，在激光雷达上都是有噪点的。

毫米波雷达 通过发射电磁波并通过检测回波来探测目标的有无、距离、速度和方位。由于毫米波雷达技术相对成熟，成本较低，并且在不良天气下表现良好，因此成为感知设备中重要的一环。但由于其分辨率较低，因此不能作为激光雷达的替代品，而是激光雷达的重要补充设备。

摄像机 根据镜头和布置方式的不同主要有以下四种：单目摄像机、双目摄像机、三目摄像机和环视摄像机。

单目摄像机 模组只包含一个摄像机和一个镜头。由于很多图像算法的研究都是基于单目摄像机开发的，因此相对于其他类别的摄像机，单目摄像机的算法成熟度更高。但是单目有着两个先天的缺陷。一是它的视野完全取决于镜头。焦距短的镜头，视野广，但缺失远处的信息。反之亦然。因此单目摄像机一般选用适中焦距的镜头。二是单目测距的精度较低。摄像机的成像图是图，即越远的物体成像越小。近处的物体，需要用几百甚至上千个像素点描述；而处于远处的同一物体，可能只需要几个像素点即可描述出来。这种特性会导致，越远的地方，一个像素点代表的距离越大，因此对单目来说物体越远，测距的精度越低。

双目摄像机 由于单目测距存在缺陷，双目摄像机应运而生。相近的两个摄像机拍摄物体时，会得到同一物体在摄像机的成像平面的像素偏移量。有了像素偏移量、相机焦距和两个摄像机的实际距离这些信息，根据数学换算即可得到物体的距离。虽然双目能得到较高精度的测距结果和提供图像分割的能力，但是它与单目一样，镜头的视野完全依赖于镜头。而且双目测距原理对两个镜头的安装位置和距离要求较多，这就会给相机的标定带来麻烦。

三目摄像机 由于单目和双目都存在某些缺陷，因此广泛应用于无人驾驶的摄像机方案为三目摄像机。三目摄像机其实就是三个不同焦距单目摄像机的组合。根据焦距不同，每个摄像机所感知的范围也不尽相同。对摄像机来说，感知的范围要么损失视野，要么损失距离。三目摄像机能较好地弥补感知范围的问题。因此在业界被广泛应用。正是由于三目摄像机每个相机的视野不同，因此近处的测距交给宽视野摄像头，中距离的测距交给主视野摄像头，更远的测距交给窄视野摄像头。这样一来每个摄像机都能发挥其最大优势。三目的缺点是需要同时标定三个摄像机，因而工作量更大。其次软件部分需要关联三个摄像机的数据，对算法要求也很高。

环视摄像机， 之前提到的三款摄像机它们所用的镜头都是非鱼眼的，环视摄像机的镜头是鱼眼镜头，而且安装位置是朝向地面的。某些高配车型上会有“360°全景显示”功能，所用到的就是环视摄像机。安装于车辆前方、车辆左右后视镜下和车辆后方的四个鱼眼镜头集图像，鱼眼摄像机为了获取足够大的视野，代价是图像的畸变严重。环视摄像机的感知范围并不大，主要用于车身5~10米内的障碍物检测、自主泊车时的库位线识别等。

为了理解点云信息，通常来说，我们对点云数据进行两步操作：分割（Segmentation）和分类（Classification）。其中，分割是为了将点云图中离散的点聚类成若干个整体，而分类则是区分出这些整体属于哪一个类别（比如说行人，车辆以及障碍物）。分割算法可以被分类如下几类：

在完成了点云的目标分割以后，分割出来的目标需要被正确的分类，在这个环节，一般使用机器学习中的分类算法，如支持向量机（Support Vector Machine，SVM）对聚类的特征进行分类，最近几年由于深度学习的发展，业界开始使用特别设计的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）对三维的点云聚类进行分类。

实践中不论是提取特征-SVM的方法还是原始点云-CNN的方法，由于激光雷达点云本身解析度低的原因，对于反射点稀疏的目标（比如说行人），基于点云的分类并不可靠，所以在实践中，我们往往融合雷达和相机传感器，利用相机的高分辨率来对目标进行分类，利用Lidar的可靠性对障碍物检测和测距，融合两者的优点完成环境感知。

无人驾驶系统中，我们通常使用图像视觉来完成道路的检测和道路上目标的检测。道路的检测包含对道路线的检测（Lane Detection），可行驶区域的检测（Drivable Area Detection）；道路上路标的检测包含对其他车辆的检测（Vehicle Detection），行人检测（Pedestrian Detection），交通标志和信号的检测（Traffic Sign Detection）等所有交通参与者的检测和分类。

车道线的检测涉及两个方面： 第一是识别出车道线，对于弯曲的车道线，能够计算出其曲率，第二是确定车辆自身相对于车道线的偏移（即无人车自身在车道线的哪个位置） 。一种方法是抽取一些车道的特征，包括边缘特征（通常是求梯度，如索贝尔算子），车道线的颜色特征等，使用多项式拟合我们认为可能是车道线的像素，然后基于多项式以及当前相机在车上挂载的位置确定前方车道线的曲率和车辆相对于车道的偏离。

可行驶区域的检测目前的一种做法是用深度神经网络直接对场景进行分割，即通过训练一个逐像素分类的深度神经网络，完成对图像中可行驶区域的切割。

交通参与者的检测和分类目前主要依赖于深度学习模型，常用的模型包括两类：

传感器层将数据以一帧帧、固定频率发送给下游，但下游是无法拿每帧的数据去进行决策或者融合的。因为传感器的状态不是100%有效的，如果仅根据某一帧的信号去判定前方是否有障碍物(有可能是传感器误检了)，对下游决策来说是极不负责任的。因此上游需要对信息做预处理，以保证车辆前方的障得物在时间维度上是一直存在的， 而不是一闪而过。

这里就会使用到智能驾驶领域经常使用到的一个算法 卡尔曼滤波。

卡尔曼滤波（Kalman filter） 是一种高效率的递归滤波器（自回归滤波器），它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。卡尔曼滤波会根据各测量量在不同时间下的值，考虑各时间下的联合分布，再产生对未知变数的估计，因此会比只以单一测量量为基础的估计方式要准。

卡尔曼滤波在技术领域有许多的应用。常见的有飞机及太空船的导引、导航及控制。卡尔曼滤波也广为使用在时间序列的分析中，例如信号处理及计量经济学中。卡尔曼滤波也是机器人运动规划及控制的重要主题之一，有时也包括在轨迹最佳化。卡尔曼滤波也用在中轴神经系统运动控制的建模中。因为从给与运动命令到收到感觉神经的回授之间有时间差，使用卡尔曼滤波有助于建立符合实际的系统，估计运动系统的目前状态，并且更新命令。

信息融合是指把相同属性的信息进行多合一操作。

比如摄像机检测到了车辆正前方有一个障碍物，毫米波也检测到车辆前方有一个障碍物，激光雷达也检测到前方有一个障碍物，而实际上前方只有一个障碍物，所以我们要做的是把多传感器下这辆车的信息进行一次融合，以此告诉下游，前面有辆车，而不是三辆车。

坐标转换在自动驾驶领域十分重要。

传感器是安装在不同地方的比如超声波雷达(如当车辆右方有一个障碍物，距离这个超声波雷达有3米，那么我们就认为这个障碍物距离车有3米吗?并不一定，因为决策控制层做车辆运动规划时，是在车体坐标系下做的(车体坐标系-般以后轴中心为O点)所以最终所有传感器的信息，都是需要转移到自车坐标系下的。因此感知层拿到3m的障碍物位置信息后，必须将该章碍物的位置信息转移到自车坐标系下，才能供规划决策使用。 同理，摄像机一般安装在挡风玻璃下面，拿到的数据也是基于摄像机坐标系的，给下游的数据，同样需要转换到自车坐标系下。

在无人车感知层面，定位的重要性不言而喻，无人车需要知道自己相对于环境的一个确切位置，这里的定位不能存在超过10cm的误差，试想一下，如果我们的无人车定位误差在30厘米，那么这将是一辆非常危险的无人车（无论是对行人还是乘客而言），因为无人驾驶的规划和执行层并不知道它存在30厘米的误差，它们仍然按照定位精准的前提来做出决策和控制，那么对某些情况作出的决策就是错的，从而造成事故。由此可见，无人车需要高精度的定位。

目前使用最广泛的无人车定位方法当属融合 全球定位系统（Global Positioning System，GPS）和惯性导航系统（Inertial Nigation System）定位方法 ，其中，GPS的定位精度在数十米到厘米级别之间，高精度的GPS传感器价格也就相对昂贵。融合GPS/IMU的定位方法在GPS信号缺失，微弱的情况下无法做到高精度定位，如地下停车场，周围均为高楼的市区等，因此只能适用于部分场景的无人驾驶任务。

地图类定位算法是另一类广泛使用的无人车定位算法， 同步定位与地图构建（Simultaneous Localization And Ming，SLAM） 是这类算法的代表，SLAM的目标即构建地图的同时使用该地图进行定位，SLAM通过利用已经观测到的环境特征确定当前车辆的位置以及当前观测特征的位置。这是一个利用以往的先验和当前的观测来估计当前位置的过程，实践上我们通常使用贝叶斯滤波器（Bayesian filter）来完成，具体来说包括卡尔曼滤波（Kalman Filter），扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter）以及粒子滤波（Particle Filter）。SLAM虽然是机器人定位领域的研究热点，但是在实际无人车开发过程中使用SLAM定位却存在问题，不同于机器人，无人车的运动是长距离的，大开放环境的。在长距离的运动中，随着距离的增大，SLAM定位的偏差也会逐渐增大，从而造成定位失败。

在实践中，一种有效的无人车定位方法是改变原来SLAM中的扫描匹配类算法，具体来说，我们不再在定位的同时制图，而是事先使用传感器如激光雷达对区域构建点云地图，通过程序和人工的处理将一部分“语义”添加到地图中（例如车道线的具体标注，路网，红绿灯的位置，当前路段的交通规则等等），这个包含了语义的地图就是我们无人驾驶车的 高精度地图（HD Map） 。实际定位的时候，使用当前激光雷达的扫描和事先构建的高精度地图进行点云匹配，确定我们的无人车在地图中的具体位置，这类方法被统称为扫描匹配方法（Scan Matching），扫描匹配方法最常见的是迭代最近点法（Iterative Closest Point ，ICP），该方法基于当前扫描和目标扫描的距离度量来完成点云配准。

除此以外， 正态分布变换（Normal Distributions Transform，NDT） 也是进行点云配准的常用方法，它基于点云特征直方图来实现配准。基于点云配准的定位方法也能实现10厘米以内的定位精度。虽然点云配准能够给出无人车相对于地图的全局定位，但是这类方法过于依赖事先构建的高精度地图，并且在开放的路段下仍然需要配合GPS定位使用，在场景相对单一的路段（如高速公路），使用GPS加点云匹配的方法相对来说成本过高。

拓展阅读： L4 自动驾驶中感知系统遇到的挑战及解决方案

浅析自动驾驶的重要一环：感知系统发展现状与方向

无人车的规划模块分为三层设计：任务规划，行为规划和动作规划，其中，任务规划通常也被称为路径规划或者路由规划（Route Planning），其负责相对顶层的路径规划，例如起点到终点的路径选择。 我们可以把我们当前的道路系统处理成有向网络图（Directed Graph Network），这个有向网络图能够表示道路和道路之间的连接情况，通行规则，道路的路宽等各种信息，其本质上就是我们前面的定位小节中提到的高精度地图的“语义”部分，这个有向网络图被称为路网图（Route Network Graph），如下图所示：

这样的路网图中的每一个有向边都是带权重的，那么，无人车的路径规划问题，就变成了在路网图中，为了让车辆达到某个目标（通常来说是从A地到B地），基于某种方法选取最优（即损失最小）的路径的过程，那么问题就变成了一个有向图搜索问题，传统的算法如迪科斯彻算法（Dijkstra’s Algorithm）和A 算法（A Algorithm）主要用于计算离散图的最优路径搜索，被用于搜索路网图中损失最小的路径。

行为规划有时也被称为决策制定（Decision Maker），主要的任务是按照任务规划的目标和当前的局部情况（其他的车辆和行人的位置和行为，当前的交通规则等），作出下一步无人车应该执行的决策，可以把这一层理解为车辆的副驾驶，他依据目标和当前的交通情况指挥驾驶员是跟车还是超车，是停车等行人通过还是绕过行人等等。

行为规划的一种方法是使用包含大量动作短语的复杂有限状态机（Finite State Machine，FSM）来实现，有限状态机从一个基础状态出发，将根据不同的驾驶场景跳转到不同的动作状态，将动作短语传递给下层的动作规划层，下图是一个简单的有限状态机：

如上图所示，每个状态都是对车辆动作的决策，状态和状态之间存在一定的跳转条件，某些状态可以自循环（比如上图中的循迹状态和等待状态）。虽然是目前无人车上用的主流行为决策方法，有限状态机仍然存在着很大的局限性：首先，要实现复杂的行为决策，需要人工设计大量的状态；车辆有可能陷入有限状态机没有考虑过的状态；如果有限状态机没有设计死锁保护，车辆甚至可能陷入某种死锁。

通过规划一系列的动作以达到某种目的（比如说规避障碍物）的处理过程被称为动作规划。通常来说，考量动作规划算法的性能通常使用两个指标：计算效率（Computational Efficiency）和完整性（Completeness），所谓计算效率，即完成一次动作规划的处理效率，动作规划算法的计算效率在很大程度上取决于配置空间（Configuration Space），如果一个动作规划算法能够在问题有解的情况下在有限时间内返回一个解，并且能够在无解的情况下返回无解，那么我们称该动作规划算法是完整的。

配置空间：一个定义了机器人所有可能配置的集合，它定义了机器人所能够运动的维度，最简单的二维离散问题，那么配置空间就是[x, y]，无人车的配置空间可以非常复杂，这取决于所使用的运动规划算法。

在引入了配置空间的概念以后，那么无人车的动作规划就变成了：在给定一个初始配置（Start Configuration），一个目标配置（Goal Configuration）以及若干的约束条件（Constraint）的情况下，在配置空间中找出一系列的动作到达目标配置，这些动作的执行结果就是将无人车从初始配置转移至目标配置，同时满足约束条件。在无人车这个应用场景中，初始配置通常是无人车的当前状态（当前的位置，速度和角速度等），目标配置则来源于动作规划的上一层——行为规划层，而约束条件则是车辆的运动限制（最大转角幅度，最大加速度等）。显然，在高维度的配置空间来动作规划的计算量是非常巨大的，为了确保规划算法的完整性，我们不得不搜索几乎所有的可能路径，这就形成了连续动作规划中的“维度灾难”问题。目前动作规划中解决该问题的核心理念是将连续空间模型转换成离散模型，具体的方法可以归纳为两类：组合规划方法（Combinatorial Planning）和基于样的规划方法（Sampling-Based Planning）。

运动规划的组合方法通过连续的配置空间找到路径，而无需借助近似值。由于这个属性，它们可以被称为精确算法。组合方法通过对规划问题建立离散表示来找到完整的解，如在Darpa城市挑战赛（Darpa Urban Challenge）中，CMU的无人车BOSS所使用的动作规划算法，他们首先使用路径规划器生成备选的路径和目标点（这些路径和目标点事融合动力学可达的），然后通过优化算法选择最优的路径。另一种离散化的方法是网格分解方法（Grid Decomposition Approaches），在将配置空间网格化以后我们通常能够使用离散图搜索算法（如A*）找到一条优化路径。

基于样的方法由于其概率完整性而被广泛使用，最常见的算法如PRM（Probabilistic Roadmaps），RRT（Rapidly-Exploring Random Tree），FMT（Fast-Marching Trees），在无人车的应用中，状态样方法需要考虑两个状态的控制约束，同时还需要一个能够有效地查询样状态和父状态是否可达的方法。

自动驾驶汽车的车辆控制技术旨在环境感知技术的基础之上，根据决策规划出目标轨迹，通过纵向和横向控制系统的配合使汽车能够按照跟踪目标轨迹准确稳定行驶，同时使汽车在行驶过程中能够实现车速调节、车距保持、换道、超车等基本操作。

互联网科技公司主要做软件，以工程机上层为主；而车厂其实以下层的组装为主，也就是OEM，也不是那么懂车。像制动、油门和转向等这些领域，话语权依然集中在博世、大陆这样的Tier 1身上。

自动驾驶控制的核心技术是车辆的纵向控制和横向控制技术。纵向控制，即车辆的驱动与制动控制；横向控制，即方向盘角度的调整以及轮胎力的控制。实现了纵向和横向自动控制，就可以按给定目标和约束自动控制车运行。所以，从车本身来说，自动驾驶就是综合纵向和横向控制。

车辆纵向控制是在行车速度方向上的控制，即车速以及本车与前后车或障碍物距离的自动控制。巡航控制和紧急制动控制都是典型的自动驾驶纵向控制案例。这类控制问题可归结为对电机驱动、发动机、传动和制动系统的控制。各种电机-发动机-传动模型、汽车运行模型和刹车过程模型与不同的控制器算法结合，构成了各种各样的纵向控制模式，典型结构如图所示。

此外，针对轮胎作用力的 滑移率控制 是纵向稳定控制中的关键部分。滑移率控制系统通过控制车轮滑移率调节车辆的纵向动力学特性来防止车辆发生过度驱动滑移或者制动抱死，从而提高车辆的稳定性和操纵性能。制动防抱死系统（antilock brake system）简称 ABS，在汽车制动时，自动控制制动器制动力的大小，使车轮不被抱死，处于边滚边滑（滑移率在 20%左右）的状态，以保证地面能够给车轮提供最大的制动作用力值。一些智能滑移率控制策略利用充足的环境感知信息设计了随道路环境变化的车轮最有滑移率调节器，从而提升轮胎力作用效果。

智能控制策略，如模糊控制、神经网络控制、滚动时域优化控制等，在纵向控制中也得到广泛研究和应用，并取得了较好的效果，被认为是最有效的方法。

而传统控制的方法， 如PID控制和前馈开环控制 ，一般是建立发动机和汽车运动过程的近似线形模型，在此基础上设计控制器，这种方法实现的控制，由于对模型依赖性大及模型误差较大，所以精度差、适应性差。从目前的论文和研究的项目看，寻求简单而准确的电机-发动机-传动、刹车过程和汽车运动模型，以及对随机扰动有鲁棒性和对汽车本身性能变化有适应性的控制器仍是研究的主要内容。

车辆横向控制指垂直于运动方向上的控制，对于汽车也就是转向控制。目标是控制汽车自动保持期望的行车路线，并在不同的车速、载荷、风阻、路况下有很好的乘坐舒适性和稳定性。

车辆横向控制主要有两种基本设计方法，一种是基于驾驶员模拟的方法；另一种是给予汽车横向运动力学模型的控制方法。基于驾驶员模拟的方法，一种策略是使用较简单的运动力学模型和驾驶员操纵规则设计控制器；另一策略是用驾驶员操纵过程的数据训练控制器获取控制算法。基于运动力学模型的方法要建立较精确的汽车横向运动模型。典型模型是所谓单轨模型，或称为自行车模型，也就是认为汽车左右两侧特性相同。横向控制系统基本结构如下图。控制目标一般是车中心与路中心线间的偏移量，同时受舒适性等指标约束。

汽车车灯种类有哪些？

你好！车灯有很多种，包括远光灯、近光灯、刹车灯、行车灯、雾灯等等，每种车灯都有不同的用途，正确使用车灯，有利于行车安全，如果不注意车灯的使用，有时候就容易造成危险。汽车灯光的使用与安全行车有着直接的关系，了解和正确使用车灯就显得尤为重要了。

下面我们就一起来看看汽车的各种车灯如何使用以及在特殊环境下如何正确操作使用汽车车灯。

前大灯

就是我们常说的大灯，主要用于夜间行车，分为远光和近光，是我们夜间行车的保护神。我们超车时进行远近光切换，会车时切换成近光，做到文明使用大灯，对他人和自己负责。

日间行车灯

日间行车灯是这几年才兴起的，如其名，是白天使用的灯，一般为白色LED（更为省电）散射灯光。日间行车灯很亮，起到警示行人和其他车辆的作用，做到安全驾驶。

示宽灯

示宽灯和日间行车灯的功能差不多，只不过前者是夜间和雨雾天气等可视度较差的环境中使用的。示宽灯分配在车身四角，能够让第三者更容易分辨车身的轮廓，增加行驶安全。

转向灯

这个无需多说，只要我们开车，基本都会用到的黄灯，是用来提示第三者转向和并线用的，以及出现紧急情况下双闪灯（提醒其他行人和车辆注意安全）。

转向灯我们会提前打开给第三者留下足够的反应时间。

刹车灯

只要我们踩刹车就会亮起的红灯，提醒后面车辆减速或停车，防止造成追尾事故。

倒车灯

当我们挂上倒档后，白色的倒车灯会自动亮起，提醒第三者注意安全。

雾灯

雾灯是雾天一定要开启的，由于雾灯的高穿透性，提高对面第三者对车辆的可见度，进行规避，安全行车。停车后及时关闭雾灯，防止雾灯损坏。

牌照灯

顾名思义就是给车牌照明的灯，主要在夜间或者天气不好的时候开启，法规要求能在20米之内看清车牌，且和示宽灯由同一开关控制。

1、傍晚及夜晚

傍晚时分，天色已经暗下来了，此时如果驾驶员不开启车灯，那么在其他驾驶员看来，车辆的行驶趋势便会变得不清晰，其他驾驶员很难判断车辆的速度和距离。当然，开启车灯也是有讲究的。比如在夜间会车时，我们必须关闭远光灯，避免给其他车辆的驾驶员造成危险。

应该开启的车灯：傍晚时分天色稍暗时可开启示宽灯;夜间行车应开启近光灯;若天气状况良好，夜间在城区道路行驶时不要开启远光灯或雾灯。

2、雨雾天气

雨雾天气的能见度本来就低，如驾驶员还不开启车灯，那么自己的车在雨雾中行驶时相当于“”，就算其他驾驶员的视力达到飞行员级别，想看清楚没开灯的车也不是一件易事。

应该开启的车灯：能见度不算差时，可开启示宽灯;能见度较差时，应开启近光灯和雾灯。

3、隧道行车

隧道里的光线并不好，但不管是新手还是老司机，养成进隧道开车灯习惯的并不多。有人觉得自己看得清没必要开灯，有人觉得开灯后出隧道容易忘记关灯……各种理由都有，却没有考虑行车安全的问题。

应该开启的车灯：近光灯即可，切忌开启远光灯或雾灯，因为车灯太晃眼的危害与不开车灯是一样的。

4、地下车库

如今不少地下车库，不仅光线不足，而且布局相当紧凑，窄车位、直角弯、陡坡等等高难度项目考验车主的驾驶水平，已经成为事故的多发地。开启车灯，提醒他人你的位置，也就可以有效减少危险因素。

松江交警杨苗提醒大家：冬季行车，雨雾天气频繁，路面湿滑，能见度低，交通事故易发，提醒广大司机朋友，出车前一定要检查好自己车辆的车况；行车时要控制车速，保持车距，注意观察路面，一定要合理使用灯光，安全文明驾驶！

汽车灯光的标准距离是多少？

汽车灯，为保证安全行车而安装在汽车上的各种交通灯。分照明灯和信号灯两类。

照明灯：

1、前照灯：前照灯的主要用途是照明车前的道路和物体，确保行车安全。还可以利用远光、近光交替变换作为夜间超车信号。前照灯安装在汽车头部的两侧，每辆车装2只或4只。灯泡功率为远光灯45~60W，近光灯25~55W。

2、雾灯： 雾灯装在前照灯附近或比前照灯稍微低的位置。它是在有雾、下雪、大雨或尘 埃弥漫等能见度低的情况下，作为道路照明并为迎面来车提供信号的灯具。灯光多为**，这是因为**光波较长，有良好的透雾性能。灯泡功率一般为35W。

3、倒车灯：倒车灯装于汽车尾部，用于照亮车后道路和告知车辆和行人，车辆正在倒车或准备倒车。它兼有灯光信号装置的功能。灯光为白色，功率为28W。

4、牌照灯：牌照灯装在汽车尾部牌照上方，其用途是照亮车辆后牌照板。其要求是夜间在车后20M处能看清牌照上的号码。灯光为白色，功率一般为8~10W。

5、顶灯：安装在驾驶室或车内顶部，供驾驶室内照明的灯具。顶灯灯光为白色，灯罩大多用透明塑料制成，灯泡功率一般为5~8W。

6、仪表灯:它是仪表照明用工具，常与仪表板连在一起。灯光为白色，灯泡功率一般为2~8w。

信号灯：

1、位置灯：安装在汽车前部和后部，表明行驶汽车的存在和车身宽度。

2、制动灯：安装在后部，表示行驶汽车减速或停车。

3、转向信号灯：安装在前部、后部和侧部，表示汽车转向。

4、后雾灯：安装在后部，用以改善雾、雪等恶劣天气条件下，汽车后部视见状况。

5、示廓灯：安装在前部和后部，标志汽车外廓。

6、停车灯：安装在侧部，标志停驶汽车的存在。

扩展资料：

车灯检查：

1、前转向灯、侧转向灯的检查：琥珀色，转变、变道时开启，提醒你后面和侧边的车辆您所做的动作。

2、倒车灯的检查：当车主挂倒挡的时候自动开启，是类似于白色的透明灯，主要起到提示后面行人、障碍物和倒车时照明用。

3、刹车灯的检查：红色，主要分为左右刹车灯和高位刹车灯，当前方有障碍物的时候，只要您一踩刹车，后面的三个刹车灯就都会亮起来，防止追尾事故发生。

4、近光灯、远光灯的检查：白色，市面上主要用的近光灯是卤素灯或者氙气灯。汽车车灯检查中，远光灯容易被忽略，所以一定要记着仔细检查。

5、雾灯的检查：黄颜色，分为前雾灯和后雾灯。主要用于雨天、雾天时开启。因为雨雾天能见度比较低，所以用黄颜色的雾灯，穿透力比较强，可以提醒别人早点发现自己的车辆。

参考资料：

百度百科-汽车车灯

汽车灯光的标准距离是多少？

一、前照灯光束照射位置

1、 在检验前照灯的近光光束照射位置时，前照灯在距离萤幕前10m处，光束明暗截止线转角或中点的高度应为0.6H~0.8H（H为前照灯基准中心高度），其水平方向位置要求向左向右偏均不得超过100mm。

2、 四灯制前照灯其远光单光束的照射位置，前照灯在距离萤幕10m处，光束中心离地高度为0.85H~0.90H，水平位置要求左灯向左偏不得大于100mm, 向右偏不得大于170mm；右灯向左或向右偏均不得大于170mm。

3、 汽车装用远光和近光双光束灯时以调整近光光束为主。对于只能调整远光单光束的灯，调整远光单光束。

二、 汽车每只前照灯远光光束发光强度应达到如下要求：

两灯制：12000cd；四灯制：10000cd。

三、使用装置：

1、汽车灯光检测仪。

2、车头与墙或一块纸板成90°垂直。

我家建房于后邻的光的标准距离是多少。

按1:1的光距离，也就是说楼高10米，两楼间距也要10米，保证在冬至日那天有至少一个小时的光，这是对位于南面的楼来说。因为我国大部分割槽域都位于北回归线以北，也就是说只有南面的楼房高度会影响北面楼的光

看电视的标准距离是多少

最佳距离2.5～8米 最好也能是自己最清楚的地方最好了。 你座的再远，看不见也是没有办法的，你说呢？ 座的太近，看时间长了，眼睛也受不了 选择了最适合自己的位置最好！

测试眼力的标准距离是多少

敏度检查通常又称为远视力检查，用"E"字标准视力表或“E"字卡片为检测工具，检查步骤如下：①被查者立于距标准视力表或"E"字卡片5米处，在有足够的照明或在户外自然光线下，在严密遮盖一只眼的前提下分别测试左右眼。②测试中若发现凡任何一眼能看清视力表上"0.3"一行的“E"字视标，或加用矫正镜片、针孔镜后能看清0.3者，或者视野半径不小于10~者，均不属于视力残疾。(2)用手指代替"E"字视标测试法：①在足够照明或户外自然光条件下，检查者伸出数目不等的手指，让被检查者单眼分辨，若在2.5米处能准确分辨手指的数目，则视力为O.05；若在2.0米处方能分辨手指数目，则视为0.04；若在1.O米处方能分辨手指数目，则视力为0.02；若在1.0米处仍分不清手指数，则视力低于0.02，为一级盲。

电脑与眼睛的标准距离是多少？

电脑与眼睛之间的标准距离以30公分为准，且桌椅的高度也应与身体相适应，不可勉强将。。。。

30——40厘米，让眼睛与电脑荧屏保持30—40厘米的距离，并调整荧屏比视线低10-20度以确保双眼舒适、健康

两眼之间的标准距离是多少？

1:“三庭五眼”的标准下

以瞳孔为中心，确定一条以眼睛长度为准的线段。

两眼间标准距离应为这条线段的长。

2:新标准

眼睛间的宽度，应为同一水平脸部宽度的3/10

审美中讲“三庭五眼 ”，指:

三庭：指脸的长度比例，把脸的长度分为三个等分，从前额发际线至眉骨，从眉骨至鼻底，从鼻底至下颏，各占脸长的1/3。

五眼：指脸的宽度比例，以眼形长度为单位，把脸的宽度分成五个等分，从左侧发际至右侧发际，为五只眼形。两只眼睛之间有一只眼睛的间距，两眼外侧至侧发际各为一只眼睛的间距，各占比例的1/5。

2. 新标准：眼睛间的宽度，应为同一水平脸部宽度的3/10；下巴长度应为脸长的1/5；眼球中心到眉毛底部的距离，应为脸长的1/10；眼球应为脸长的1/14；鼻子的表面积，要小于脸部总面积的5/100；理想嘴巴宽度应为同一水平脸部宽度的1/2。

我国火车车轨见的标准距离是多少

国际上的标准轨距是：1435毫米。

原先世界各国的铁路轨距五花八门，各不相同，例如有：610毫米，762毫米，891毫米，1000毫米，1067毫米，1372毫米，1435毫米，1524毫米，1880毫米，2141毫米……

为了解决这一混乱状况，1937年国际铁路协会作出规定：1435毫米的轨距为国际上通用的标准轨距，1520毫米以上的轨距为宽轨，1067毫米以下的轨距为窄轨。

汽车灯光的解释

卤素前大灯

卤素灯其实就是一类特殊的白炽灯，其原理就是电阻上有电流通过时会发热，当温度足够高时时发出波长在可见光频段的黑体辐射。 卤素灯一般有两种：碘钨灯和溴钨灯，其原理是一样的。 白炽灯点亮时，虽然其灯丝温度不超过钨的熔点和沸点，但是仍然会有少量的钨在高温下挥发。 当挥发出来的钨原子遇到较冷的灯泡外壳时，就会凝结沉淀，久而久之灯泡外壳就会堆积一层发黑的钨膜。普通白炽灯用久了外壳发黑就是这个缘故。 如果在灯泡里充入一些碘，当灯泡点亮时，碘会挥发成气体，碘蒸气遇到较冷的钨，就会与其反应，生成低沸点的化合物——碘化钨，从而使灯泡外壳沉淀的钨挥发。 碘化钨气体遇高温会分解。当碘化钨气体遇到灯丝时，就分解，将钨留在灯丝上，而碘则继续以气体形式在灯丝与外壳之间游离，当它再次来到灯泡外壳时，它又会与外壳上的钨反应…… 这样，一方面灯丝不停地将钨挥发到灯泡外壳上，另一方面碘又不停地把钨搬运回灯丝，这样灯丝挥发消耗的速度大大降低了，灯泡寿命得以延长。 于是，可以用碘钨灯制造功率很大的白炽灯，例如1000瓦。如果不加卤素，普通白炽灯如果做到这么大功率，寿命将会很短，难以实用。卤素灯已广泛应用于汽车照明领域。

氙气灯

氙气灯HID就是High intensity Discharge 高压气体放电灯的英文缩写，可称为重金属灯或氙气灯。 它的原理是在UV-cut抗紫外线水晶石英玻璃管内，以多种化学气体充填，其中大部份为氙气（Xenon）与碘化物等惰性气体，然后再透过增压器（Ballast）将车上12伏特的直流电压瞬间增压至23000伏特的电流，经过高压震幅激发石英管内的氙气电子游离，在两电极之间产生光源，这就是所谓的气体放电。而由氙气所产生的白色超强电弧光，可提高光线色温值，类似白昼的太阳光芒，HID工作时所需的电流量仅为3.5A，亮度是传统卤素灯泡的三倍，使用寿命比传统卤素灯泡长10倍。氙气灯已广泛应用于汽车照明领域。

雾灯

装于汽车前部比前照灯稍低的位置，用于雨雾天气行车时照明道路。因为雾天能见度低，驾驶员视线受到限制。灯光可增大执行距离，特别是**防雾灯的光穿透力强，它可提高驾驶员与周围交通参与者的能见度，使来车和行人在较远处发现对方。

LED灯

Light Emitting Diode,简称LED，中文名称叫发光二极体。LED灯带则是指把LED组装在带状的FPC（柔性线路板）或PCB硬板上，因其产品形状象一条带子一样而得名。有没有LED灯是辨别好车与孬车的捷径。

日间行车灯

日间行车灯应在车辆发动机启动后自动开启。天黑后，司机需手动开启常规照明车灯，而日间行车灯随之自动熄灭。日间行车灯可让其他“道路使用者”更容易看清汽车，而且与现行近光车头灯相比能耗更低。日间行车灯只配备在少数好车上，成有好车的象征。