清华智能车技术研究
第四届清华大学三角洲CCD队技术报告
第四届全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛摄像头智能车技术报告学 校:清华大学 队伍名称:清华大学三角洲CCD队 参赛队员:方川 曾龙 魏弘川 指导老师:陆耿 刘诚哲 关于技术报告和研究论文使用授权的说明本人完全了解第二届全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛关保留、使用技术报告和研究论文的规定,即:参赛作品著作权归参赛者本人,比赛组委会和飞思卡尔半导体公司可以在相关主页上收录并公开参赛作品的设计方案、技术报告以及参赛模型车的视频、图像资料,并将相关内容编纂收录在组委会出版论文集中。
参赛队员签名:带队教师签名:日期:目录第1章引言 (1)1.1 路径信息的采集 (1)1.2对采集到的数据进行分析 (2)1.2.1 引导线的识别 (2)1.2.2 获取赛道信息 (2)1.3智能车控制决策 (2)1.4智能车执行单元 (2)第2章智能车机械设计与调整方案 (3)2.1轮胎优化调整 (3)2.2悬架结构设计与调整 (4)2.3前轮定位的调整 (4)2.4重心调整与车上设备的布置 (5)第3章智能车硬件设计方案 (6)3.1传感器选型及电路设计 (6)3.1.1 传感器选型 (6)3.1.2 信号采集方案 (6)3.1.3 检测电路设计 (11)3.2电源系统设计 (12)3.3人机界面设计 (12)3.4其他部分电路 (12)第4章智能车软件设计方案 (13)4.1程序整体构架 (13)4.2图像处理 (15)4.3赛道元素判断 (17)4.4控制算法 (18)第5章结语 (19)参考文献 (19)第1章引言全国大学生智能汽车比赛是经全国高等教育司研究,委托高等学校自动化专业教学指导分委会主办的,旨在培养创新精神、协作精神,提高工程实践能力的科技活动。
比赛要求在组委会提供统一智能车竞赛车模、单片机HCS12开发板、开发软件Code Warrior和在线调试工具的基础上制作一个能够自主识别路线的智能车,它将在专门设计的跑道上自动识别道路行驶。
关于智能小车的毕业设计方向
关于智能小车的毕业设计方向引言随着人工智能和自动驾驶技术的不断发展,智能小车已经成为了科技领域的热门话题之一。
智能小车能够利用各种传感器和智能算法实现自主导航、避障、自动驾驶等功能,具有广泛的应用前景。
选择智能小车作为毕业设计方向,不仅能够结合电子、计算机、控制等多个学科知识,还能够深入研究未来智能交通和智能制造等领域,具有很大的学术和实践意义。
一、智能小车的主要研究内容1. 感知与识别技术智能小车需要通过各种传感器获取周围环境的信息,包括图像识别、激光雷达、超声波等。
设计一种高效的多传感器数据融合算法,对复杂环境进行实时感知和识别,是智能小车的重要研究内容。
2. 路径规划与决策控制基于感知数据和地图信息,智能小车需要具备自主的路径规划和决策控制能力,能够根据交通状态、道路条件等因素进行合理路径选择和行驶决策,因此设计高效的路径规划和决策控制算法是智能小车研究的重点方向。
3. 自动驾驶技术自动驾驶技术是智能小车领域的核心技术之一,包括环境建模、定位导航、目标跟踪等。
设计一种高可靠性、高精度的自动驾驶系统,实现在不同场景下的自动驾驶功能,是智能小车研究的重要方向。
二、毕业设计方向及研究内容1. 基于深度学习的视觉感知算法设计可以选择通过深度学习技术,设计一种高效的视觉感知算法,实现对复杂场景中的目标检测、目标跟踪等功能。
可以探索卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型在智能小车领域的应用,提高智能小车的感知识别性能。
2. 基于强化学习的路径规划与决策控制方法研究可以选择通过强化学习技术,设计一种智能小车路径规划与决策控制方法。
通过模拟智能小车在不同环境中学习和优化行为策略,提高智能小车的智能化水平。
3. 智能小车仿真平台的设计及验证可以选择设计一种智能小车的仿真平台,包括环境建模、传感器仿真、算法验证等功能。
通过仿真平台验证智能小车的感知、规划、控制算法,提高智能小车研究的可靠性和实用性。
结语智能小车作为未来智能交通和智能制造的重要载体,具有广阔的发展前景。
智能汽车_百度百科
清 华 V 型 。
此外,西安交通大学搭建了Spingrobot智能车实验平台,并于2005年10月成功完成在敦煌“新丝绸之路”活动中的演示。同济大学2006年研发了一辆无人驾驶清洁能源电动游览车,最高时速为50km/h,可应用于人们观光旅游。吉林大学和中科院沈阳自动化所在无人驾驶智能车方面也研究较早,取得不少成果。
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汽车 , 智能车
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智能车设计方案
智能车设计方案智能车是一种能够自主感知环境、处理信息、进行决策并完成任务的智能交通工具。
下面是我对智能车的设计方案。
一、传感器系统:智能车必备的传感器包括摄像头、激光雷达、红外线传感器、超声波传感器等。
摄像头用于感知道路线和交通标志,激光雷达用于感知周围车辆和障碍物,红外线传感器用于检测周围环境的温度和湿度,超声波传感器则可以用于障碍物的距离测量。
通过这些传感器的数据融合,可以实现对周围环境的高精度感知和定位。
二、决策算法:基于传感器数据和预先设定的规则,智能车需要进行实时的决策。
决策算法可以根据不同的情况进行车辆的加速、减速、转向等操作。
例如,当智能车感知到前方有障碍物时,可以通过减速或变道来避免碰撞。
三、通信系统:智能车需要通过无线通信技术与其他车辆、交通设施和智能交通系统进行实时的信息共享。
通过与其他车辆的通信,智能车可以实现信息的互相交换和协同行驶,从而提高行车的安全性和效率。
四、自动驾驶系统:自动驾驶是智能车的核心功能之一。
智能车可以通过自动驾驶系统进行自主导航和控制。
自动驾驶系统需要结合地图、传感器数据和决策算法,实现车辆的自主驾驶。
五、人机交互界面:智能车需要有一个用户友好的人机交互界面,供驾驶员与智能车进行交互。
通过触摸屏、语音识别等技术,驾驶员可以向智能车发出指令或查询车辆状态。
六、安全系统:智能车还需要配备完善的安全系统,包括车载摄像头监控系统、碰撞预警系统、自动紧急刹车系统等。
这些系统可以提前感知到潜在的危险,并采取相应的措施来减少事故的发生。
总之,智能车设计方案需要考虑传感器系统、决策算法、通信系统、自动驾驶系统、人机交互界面以及安全系统等方面的内容。
通过合理的设计和配置,可以使智能车实现更加安全、高效和舒适的行驶方式。
2023年智能车辆工程专业考研方向和院校排名
2023年智能车辆工程专业考研方向和院校排名智能车辆工程专业是近年来兴起的一个工程领域,主要研究面向未来的智能交通系统和智能汽车技术,是汽车工程、电子工程、计算机科学与技术、通信工程等多学科交叉的综合性专业。
随着智能交通系统的不断发展,智能车辆工程专业已经成为很多考生的热门选择。
接下来,本文将详细介绍2023年智能车辆工程专业考研方向和院校排名。
一、智能车辆工程专业考研方向1. 智能控制:主要研究车辆自动化控制与驾驶技术,包括自动驾驶技术、自动停车技术、车道保持技术等。
2. 智能感知:主要研究车辆感知技术,包括雷达、激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
3. 智能导航:主要研究车辆导航技术,包括车辆自动导航、定位、路径规划等。
4. 智能通信:主要研究车辆间的通讯技术,包括车辆自组网、车辆对车辆通信、车辆对基础设施通信等。
5. 智能安全:主要研究车辆的安全技术,包括智能警告、智能制动、智能防撞等。
以上几个方向都属于智能车辆工程专业的基础,考生可以根据个人兴趣和专业方向进行选择。
二、智能车辆工程专业院校排名1. 北京理工大学北京理工大学是国内知名的综合性理工科大学,拥有一流的自动化学科。
其中,智能车辆工程专业是其重点发展的学科,其研究方向涉及到智能控制、智能感知、智能导航和智能安全等,是很多考生竞相报考的专业。
2. 哈尔滨工业大学哈尔滨工业大学是我国一流大学,其汽车工程专业是国内最好的汽车工程专业之一。
其中,智能车辆工程方向是其新兴的学科重点发展方向,学生可在校期间接触量化方法、计算机仿真等前沿技术,全面掌握智能车辆工程的基本原理和应用方法。
3. 重庆大学重庆大学是一所以工科为主的综合性大学,智能车辆工程专业在国内知名度较高。
该校的智能车辆工程专业师资力量雄厚且教学资源丰富。
学生可以通过校内实验室和实践教学机会进行实践操作和综合实践。
4. 北京交通大学北京交通大学是国内著名的综合性大学,其交通运输工程专业在国内排名前列,其智能车辆工程专业是学校新开设的学科方向。
智能车辆发展现状及研究背景目的意义
智能车辆发展现状及研究背景目的意义1 智能车辆的发展与现状 (1)2 研究智能车辆的目的和意义 (4)1 智能车辆的发展与现状智能车辆作为智能交通系统的关键技术,是众多高新技术综合集成的载体,是一种通用性的术语,指全部或部分完成一项或多项驾驶任务的综合车辆技术。
广义上讲,智能车辆属于室外移动智能机器人的一种。
当车辆平台通过机器视觉或其它手段获取外部环境信息,分析并理解外部场景,并对危险状态做出警告或控制车辆的纵向或横向运动避开风险时,可认为该车辆具有智能性。
智能车辆是一个新型的交叉学科领域,它的许多新思想、解决方案得益于其他领域的启发和技术支持,如机器人、人工智能、计算机科学与系统、通信、控制与自动化、信号处理等理论,如它的一些机构、设备,如红外、雷达、声纳等则来自军事领域。
智能车辆(Intelligent Vehicle,IV)技术的研究,可以追溯到20世纪50年代初美国Electronics公司研究开发出的世界上第一台自动引导车辆(Automated Guided Vehicle,AGV),从严格意义上说,这是一台移动机器人[1]。
从50年代后半期到60年代前半期,以美国为首,德国、英国以及日本等国家就展开自动驾驶和车辆导航技术的研究。
时至今日,世界各国对智能车辆技术的研究开发表现出空前的热情,为此投入了大量的人力、物力,智能车辆技术也相继取得了突破性进展,如德国的VaMoRs-P车辆系统、美国的NavLab系统、意大利的ARGo 系统,我国的吉林大学JUTIV系列、国防科技大学的CITA VT系列等。
从1986年到1995年,美国Carnegie Mellon University 在著名DelcoElectronics 公司捐资赞助下相继研制了Navlab系列智能车。
其中Navlab5由1990年问世P0lltac运动跑车改造而成,车上装有传感器:电视摄像机、声纳、激光测距仪、红外摄像机以及毫米波雷达等。
国内外智能车研究现状
军事交通学院(第三届亚军、第四届冠军)2012年11月24日,军事交通学院猛狮3号(JJUV-3)从北京台湖收费站出发,沿着京津高速一路飞奔,85分钟后安全到达天津东丽收费站。
根据国家自然科学基金委和北京理工大学有关专家现场宣布的测试结果,该无人驾驶智能车全程行驶114公里,最高时速105千米,共完成12次自主超车,36次换道操作,30次刹车操作。
“军交猛狮Ⅲ号”无人驾驶车到目前为止已经完成了一万多公里测试,最高时速曾达到120公里。
军事交通学院JJUV-3军事交通学院三代智能车国防科技大学(第三届冠军)我国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究,国防科技大学在1992年成功研制出我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。
我国自主研制的无人车——由国防科技大学自主研制的红旗HQ3无人车,2011年7月14日首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶实验,创造了我国自主研制的无人车在复杂交通状况下自主驾驶的新纪录,标志着我国无人车在复杂环境识别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破,达到世界先进水平。
红旗HQ3无人车由国防科技大学自主研制,它从京珠高速公路长沙杨梓冲收费站出发,历时3小时22分钟到达武汉,总距离286公里。
实验中,无人车自主超车67次,途遇复杂天气,部分路段有雾,在咸宁还遭逢降雨。
红旗HQ3全程由计算机系统控制车辆行驶速度和方向,系统设定的最高时速为110公里。
在实验过程中,实测的全程自主驾驶平均时速为87公里。
国防科技大学方面透露,该车在特殊情况下进行人工干预的距离仅为2.24公里,仅占自主驾驶总里程的0.78%。
从20世纪80年代末开始,在贺汉根教授带领下,2001年研制成功时速达76公里的无人车,2003年研制成功我国首台高速无人驾驶轿车,最高时速可达170公里;2006年研制的新一代无人驾驶红旗HQ3,则在可靠性和小型化方面取得突破。
此次红旗HQ3无人车实验成功创造了我国自主研制的无人车在复杂交通状况下自主驾驶的新纪录,这标志着我国在该领域已经达到世界先进水平。
人工智能在智能电动汽车中的应用研究
人工智能在智能电动汽车中的应用研究人工智能(AI)在智能电动汽车中的应用正在逐渐成为一个关键的研究领域。
这一趋势不仅反映了技术进步对汽车工业的深远影响,还预示着可持续交通解决方案的未来。
在电动汽车的运行、管理和用户体验等多个层面,人工智能展现出了强大的潜力。
智能电动汽车将电动驱动系统与智能化技术相结合,具有高能效、低排放的特点。
以人工智能为核心的技术正在推动这些车辆的自主化、互联化及智能化革新。
例如,深度学习和机器视觉技术使得自动驾驶成为可能,同时优化了能源管理和车辆安全性。
在智能电动汽车的研发中,自动驾驶是一个重要的应用领域。
自动驾驶系统利用摄像头、激光雷达、超声波传感器等多种传感器获取周围环境的信息,借助计算机视觉和深度学习进行数据分析,从而实现对车辆行驶路径的规划和控制。
这些系统通过模拟人类驾驶员的决策过程,使车辆具备在复杂城市环境中安全行驶的能力。
人工智能技术还被广泛应用于车辆的能源管理系统中。
通过对历史数据的分析,AI可以优化电池的充放电周期,提高电动车的续航能力。
同时,智能调度算法能够实时分析路况,为电动车选择最佳行驶路线,从而实现能量消耗最小化。
通过天气预报、交通流量监测等多维度数据采集,AI能够主动调整车辆的行驶策略,不仅提升用户体验,还能减少对环境的影响。
另一重要应用领域是车载信息娱乐系统。
在智能电动汽车中,人工智能能够通过语音识别和自然语言处理技术,使用户能够通过语音与车辆进行互动。
这种交互模式使驾驶变得更加安全,驾驶者不必分心去操作传统控制界面。
此外,AI还能根据用户的偏好和行为进行个性化推荐,提高驾驶体验。
比如,根据用户的音乐喜好自动播放相应的歌单,或根据习惯设定最佳导航路线。
车联网(V2X)技术为智能电动汽车的未来发展提供了广泛的平台。
通过与周围基础设施、其他车辆乃至行人传递信息,车辆能够感知周围环境,实现更加安全、高效和智能的交通管理。
AI在数据处理与决策制定中的强大能力,能够进一步提升车联网系统的智能化程度。
智能小车的研究背景及意义
1.1本课题的研究的背景以及现实意义目前,在企业生产技术不断提高、对自动化技术要求不断加深的环境下,智能车辆以及在智能车辆基础上开发出来的产品已成为自动化物流运输、柔性生产组织等系统的关键设备。
世界上许多国家都在积极进行智能车辆的研究和开发设计。
移动机器人是机器人学中的一个重要分支,出现于20世纪06年代。
当时斯坦福研究院(SRI)的Nils Nilssen和charles Rosen等人,在1966年至1972年中研制出了取名shakey的自主式移动机器人,目的是将人工智能技术应用在复杂环境下,完成机器人系统的自主推理、规划和控制。
从此,移动机器人从无到有,数量不断增多,智能车辆作为移动机器人的一个重要分支也得到越来越多的关注。
智能小车,是一个集环境感知、规划决策,自动行驶等功能于一体的综合系统,它集中地运用了计算机、传感、信息、通信、导航及白动控制等技术,是典型的高新技术综合体。
智能车辆也叫无人车辆,是一个集环境感知、规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统。
它具有道路障碍自动识别、自动报警、自动制动、自动保持安全距离、车速和巡航控制等功能。
智能车辆的主要特点是在复杂的道路情况下,能自动地操纵和驾驶车辆绕开障碍物并沿着预定的道路(轨迹)行进。
智能车辆在原有车辆系统的基础上增加了一些智能化技术设备:(1)计算机处理系统,主要完成对来自摄像机所获取的图像的预处理、增强、分析、识别等工作;(2)摄像机,用来获得道路图像信息;(3)传感器设备,车速传感器用来获得当前车速,障碍物传感器用来获得前方、侧方、后方障碍物等信息。
智能车辆技术按功能可分为三层,即智能感知/预警系统、车辆驾驶系统和全自动操作系统团。
上一层技术是下一层技术的基础。
三个层次具体如下:(1)智能感知系统,利用各种传感器来获得车辆自身、车辆行驶的周围环境及驾驶员本身的状态信息,必要时发出预警信息。
智能电动汽车技术的研究与开发
智能电动汽车技术的研究与开发随着环保意识的不断提高、全球气候变化的日益明显,人们对于可持续发展的意识也越来越强,其中智能电动汽车技术是当今最重要的发展方向之一。
智能电动汽车通过电能代替燃料,减少了废气排放,降低了对环境的污染,并且具备更高的能量转化效率、更低的能源消耗、更平稳的驾驶体验和更安全的行车功能等优点。
在这一领域,相关研究和开发已经取得了一定的成果。
一、智能电动汽车技术的发展趋势在智能化、网络化、电动化的背景下,不断有新的技术和产品呈现出来。
未来的智能电动汽车将会有更多的智能科技运用在上头,比如人工智能、大数据处理、无人驾驶等等。
与此同时,在动力电池研究、快速充电、省电和避免电池材料中毒、追赶并领先于其它能源汽车的技术等方面行业都在不断推进。
其中,燃料电池环保氢燃料汽车逐渐成为行业新兴产品,以其零排放、能源占用率低、随时加氢等优点引起了越来越多人的关注。
自2014年以来,我国对氢燃料汽车进行了重点推广和研究,包括制定政策、修订标准以及加大运营量等方面,使其成为未来一种主流的燃料。
二、智能电动汽车技术的核心问题智能电动汽车技术中最优先解决的问题包括电池技术、车联网技术、电机技术、组件性能、轻量化及能量回收。
其中,电池技术将是智能电动汽车领域的瓶颈,精确掌握和解决电池寿命及性能的问题十分重要。
而轻量化能够有效降低能耗,是智能电动汽车技术的另一大问题,很多领域正在探索的方法如使用轻质材料,减小车身结构的复杂度,以及优化电动系统的电控算法等,都是有机会推进智能电动汽车的品质和性能。
三、智能电动汽车技术的前景智能电动汽车技术有着广泛的市场前景,因其环境友好、节能省电、坐车舒适等优点,得到越来越多消费者的认可。
市场对智能电动汽车技术的需求持续扩大,同时也推进了这个市场的不断壮大。
更多的针对电动汽车行业的一体化和智能化的互联网技术将被开发出来,形成了车与外部环境互相通讯的局面。
到了未来,智能电动汽车在解决环境污染和能源危机方面发挥的作用,还将会越来越大。
智能小车开题报告
智能小车开题报告一、选题背景随着科技的不断发展,智能化技术在各个领域得到了广泛的应用。
智能小车作为智能化技术的一个重要应用方向,具有重要的研究价值和广阔的应用前景。
智能小车可以在复杂的环境中自主行驶,完成各种任务,如物流配送、环境监测、军事侦察等。
因此,研究智能小车具有重要的理论意义和实际应用价值。
二、研究目的和意义(一)研究目的本课题旨在设计并实现一款具有自主导航、环境感知和避障功能的智能小车。
通过对传感器技术、控制算法和通信技术的研究,使智能小车能够在未知环境中自主行驶,并准确地完成预定的任务。
(二)研究意义1、理论意义通过对智能小车的研究,可以深入了解传感器数据融合、路径规划、控制算法等相关理论和技术,为智能控制领域的发展提供有益的参考。
2、实际应用意义智能小车在物流配送、工业生产、智能家居等领域具有广泛的应用前景。
本课题的研究成果可以为相关领域的实际应用提供技术支持,提高生产效率和生活质量。
三、国内外研究现状(一)国外研究现状国外在智能小车领域的研究起步较早,已经取得了一系列重要的研究成果。
例如,美国卡内基梅隆大学的 NAVLAB 系列智能车在自主导航和环境感知方面具有很高的性能;德国慕尼黑工业大学的研究团队开发的智能小车能够在城市道路上实现自动驾驶。
(二)国内研究现状国内在智能小车领域的研究也取得了一定的进展。
一些高校和科研机构在智能车的传感器技术、控制算法和系统集成等方面进行了深入的研究,并取得了一些成果。
例如,清华大学的智能车团队在无人驾驶技术方面取得了重要突破。
四、研究内容(一)硬件设计1、传感器选型与安装选择合适的传感器,如激光雷达、摄像头、超声波传感器等,用于环境感知和障碍物检测。
合理安装传感器,确保其能够准确地获取周围环境信息。
2、控制器选型选择性能稳定、计算能力强的控制器,如单片机、嵌入式系统等,作为智能小车的控制核心。
3、电机驱动与电源管理设计电机驱动电路,实现对小车电机的精确控制。
智能小车毕业论文
智能小车毕业论文摘要随着科技的不断发展,智能技术在各个领域得到了广泛应用。
智能小车作为智能技术的一个重要应用方向,具有广泛的市场前景和研究价值。
本文旨在设计并实现一款基于嵌入式系统的智能小车,通过对其硬件和软件的深入研究,探讨智能小车的控制策略、传感器应用以及路径规划等问题。
本文介绍了智能小车的背景和意义,然后详细阐述了智能小车的硬件设计、软件设计、实验验证以及结论与展望。
关键词:智能小车;嵌入式系统;控制策略;传感器;路径规划第一章引言1.1 研究背景随着全球经济的快速发展,人们对智能化、自动化产品的需求日益增长。
智能小车作为一种新型的智能交通工具,具有安全、高效、便捷等优点,在物流、家庭服务、特种作业等领域具有广泛的应用前景。
1.2 研究意义本文旨在设计并实现一款基于嵌入式系统的智能小车,通过对其硬件和软件的深入研究,探讨智能小车的控制策略、传感器应用以及路径规划等问题,为智能小车的研究和应用提供理论依据和实践指导。
1.3 研究内容本文主要研究内容包括:(1)智能小车的硬件设计;(2)智能小车的软件设计;(3)智能小车的控制策略;(4)智能小车的传感器应用;(5)智能小车的路径规划;(6)智能小车的实验验证。
第二章相关技术2.1 嵌入式系统嵌入式系统是一种将计算机硬件和软件集成在一起,具有特定功能的系统。
在智能小车的设计中,嵌入式系统是实现智能控制的核心。
2.2 传感器技术传感器是智能小车感知外部环境的重要手段。
常见的传感器有红外传感器、超声波传感器、激光测距传感器等。
2.3 控制策略智能小车的控制策略主要包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。
2.4 路径规划路径规划是智能小车实现自主导航的关键技术。
常见的路径规划算法有Dijkstra算法、A算法等。
第三章智能小车硬件设计3.1 硬件平台本文所设计的智能小车采用STM32F103系列单片机作为核心控制单元,结合其他硬件模块,如电机驱动模块、传感器模块、无线通信模块等。
无人驾驶车辆:从遥控或半自主到完全自主
14 12
25 29 U型 调头 24 27 通过 路口 9 4 17 5 靠边 停车 15 28 18 26 23
11 车道 跟踪
13
7
车辆 跟踪
3
16
自主决策
以超车为例
启动超车
打左转向灯 观察左后视镜 有车 无车
中断超车
判断左 车道来车
向左变换车道
打右转向灯 成功 超越 右侧车辆 观察右后视镜 失败 有车 中断超车
复杂路口的穿越
• 结构特征不明显
• 丁字、十字;大、中、小
环境感知数据的获取
环境感知数据的获取
环境感知数据的获取
3D环境建模与感知数据的理解
基于三维彩色点云数据的环境理解
3D环境建模与感知数据的理解
3D环境建模与感知数据的理解
DGPS/IMU组合导航设备
DR/路标/DGPS/IMU高精度组合导航
类别
启动 停车 紧急停车 车道跟踪 车辆跟踪 车道变换 超车 U型转弯
点火
●
熄火
换挡
●
变速
转弯
其他
●
●
● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ○ ○ ○ ○ ○
○
●
通过路口
倒车 泊车 其他 ● ● ●
●
● ●
●
● ●
清华大学
○
○ ○
计算机科学与技术系
自 主 决 策 有限状态机设计
倒车 泊车 超车 22 21 车道 变换 启动 20 10 30 1 8 2 19 6 紧急 停车
自1992年开始,在完成 THMR-I 、THMRII 、 THMR-IIA 三种室内移动机器人开发的 基础上,开始研究室外移动机器人视觉导航 技术和遥操作技术,先后开发了 THMR-III 和THMR-V两款室外移动机器人(智能车) 实验平台。
基于FPGA控制的智能小车的设计
犇犲狊犻犵狀狅犳犐狀狋犲犾犾犻犵犲狀狋犆犪狉犅犪狊犲犱狅狀犉犘犌犃
LiYuchuan
(DepartmentofAutomation,TsinghuaUniversity,Beijing 100084,China) 犃犫狊狋狉犪犮狋:Inordertodesignanintelligentcarwithobstacleavoidance,tracking,remotecontrolandspeed measurement functions,aCyclone2chipisusedasthecontrolcoreofFPGA.Themodulardesignconceptisusedtodesignthehardware circuitandsoftwareprogramoftheintelligentcar.Infraredtube,ultrasonicsensors,BluetoothmodulesandHallelementsare usedtoachievethefunctionsofthecar.Inordertohandlethetrackingproblemofsmallturningradiusofsoftwaregentcarisinnovativelyputforward,whichcombinestheactualoperationofvehicles.Rele vantcontrolparametersarealsomeasuredintheactualfielddebugging,suchascarTurnoverTimeT whenturning.Afterthe on-sitesystemtest,thedesignedsmartcarisrunningsmoothlyandwithexcellentperformance. 犓犲狔狑狅狉犱狊:FPGA;intelligentcar;controlsystem;tracking;avoidance
人工智能支持新能源汽车智能制造的研究
人工智能支持新能源汽车智能制造的研究人工智能作为一种新兴的技术手段,在现代社会发展中发挥着越来越重要的作用。
新能源汽车作为未来汽车行业的发展方向,受到了越来越多人的关注和青睐。
而人工智能技术与新能源汽车的结合,不仅有助于提升汽车制造的智能化水平,还能够为节能减排、提高车辆性能等方面带来更多的创新和突破。
首先,人工智能在新能源汽车的智能制造中发挥着不可替代的作用。
通过人工智能技术,可以对汽车制造过程进行精准的监控和控制,实现生产流程的智能化和自动化。
例如,利用人工智能算法对生产线进行优化调度,可以提高生产效率,减少生产成本,提升产品质量。
人工智能还可以应用于车辆设计和仿真领域,通过大数据分析和机器学习技术,实现更精准的设计和模拟,确保新能源汽车具有更优越的性能和质量。
此外,人工智能还能够提升新能源汽车在智能驾驶、智能物流等领域的应用水平。
在智能驾驶方面,人工智能可以实现车辆的智能感知、决策和控制,提高行车安全性和行车舒适性。
同时,智能物流系统也可以通过人工智能技术实现对车辆、货物、订单等各个环节的智能管理和优化,提高物流运输效率,减少能源消耗。
另外,人工智能还能够为新能源汽车的智能制造提供更个性化、智能化的解决方案。
通过人工智能技术,可以实现对用户驾驶行为、偏好等信息的智能分析和预测,为用户提供更加个性化的汽车定制服务。
同时,人工智能还可以应用于新能源汽车的能源管理和维护,实现对车辆能源消耗、维护周期等信息的实时监测和分析,提高能源利用效率,延长车辆使用寿命。
总的来说,人工智能技术对于新能源汽车的智能制造具有不可替代的作用,可以提升汽车制造的智能化水平,推动汽车行业向智能化、绿色化方向发展。
未来,随着人工智能技术的不断发展和应用,相信新能源汽车制造将迎来更加美好的未来。
2023年智能车辆工程专业考研院校
2023年智能车辆工程专业考研院校智能车辆工程专业是一门交叉学科,它集合了机械工程、计算机科学、电子信息技术、控制系统等多个学科知识,旨在培养具有深厚的理论基础和实践能力的高素质智能车辆工程人才。
以下是我对该专业考研院校的介绍。
1. 北京理工大学北京理工大学是一所以工为主、理工科为优势、多学科协调发展的理工科大学,也是国内最早开设智能车辆工程专业的高校。
该校的智能车辆工程专业在国内首批获得专业硕士学位授权单位,同时该校的智能车辆工程实验室也是国内最早成立且实力最强的智能车辆实验室之一。
该校的智能车辆工程课程设置完整,师资力量雄厚,授课内容涵盖车辆工程、智能控制、电子信息技术、通信网络等多个方面,获得了广大学子的青睐。
2. 同济大学同济大学是一所理工科综合性大学,历史源远流长,享有“华东MIT”之称,其智能车辆工程专业也备受关注。
该校的智能车辆工程专业以“准确计算,智能控制,可靠失效,优化设计”为教学特色,通过理论和实践相结合的教学方式,培养了大量具有扎实理论基础和丰富实践经验的高素质人才。
该校的学生团队在2015年的F1全球学生赛中获得了优异成绩,实现了中国智能车辆工程专业的代表作品。
3. 上海交通大学上海交通大学是一所综合性研究型大学,也是国内高水平研究型大学之一。
该校的智能车辆工程专业是由车辆与运载学院共同打造的一门新兴交叉学科,目前是国内少有的开设该专业的高校之一。
该校的智能车辆工程专业教学内容涵盖了多个方面,如车辆工程、自动控制、信号处理、计算机应用等,课程设置完善,实践经验丰富,教学质量优秀。
同时还与国内著名的车企建立了紧密的合作关系,为学生提供实践机会。
4. 南京航空航天大学南京航空航天大学是一所以航空航天、工程技术为主的多学科综合性大学,该校的智能车辆工程专业更是具有突出优势。
该校智能车辆工程专业是服务于现代车辆制造业和智能交通系统研究的高水平创新性专业,强调对智能化信号处理、人工智能技术的深入研究和应用。
智能车国内外研究现状
智能车国内外研究现状1国外研究现状 (1)2国内研究现状 (1)智能车越来越受到人们的喜爱,必将会得到人们的认可,今后智能车也会像手机那样普及,但是智能车的研究仍需要发展,国内外都对智能车非常重视。
1国外研究现状1)欧洲开发基金资助进行驾驶员监测、道路环境的感知、视觉增强、前车距离控制以及传感器融合方面的研究。
同时,欧洲的一些国家正试验将智能速度适应作为提高车辆安全性的手段,其构想是通过路边标志信息或卫星定位信息以及车载数字地图进行车辆导航,并自动控制车辆的速度。
实验结果表明,采用该系统,能够使交通事故减少20%。
2)目前在日本,夜视和后视报警系统已应用在某些汽车上,三菱公司和尼桑公司已发布其近期可使用的防撞设备,前方防撞和车道偏离有望在1〜2年内实现。
本田公司、尼桑公司和丰田公司也各自在先进安全性车辆计划中发展行车安全电子系统,它们包括:车道定位系统、前车距离控制系统、自动控制系统、障碍物报警系统、驾驶员打盹报警系统和夜间行人报警系统等。
日本智能公路计划中,提出车辆上采用诸如:车道保持、十字路口防撞、行人避让和车距保持等技术。
至V 2015年将在日本全国范围内实施计划。
2国内研究现状1)国内在智能车系统方面,及对这些高新技术在路面交通上的使用已经有了一定的技术基础,特别是改革开放以来,对这方面的开发研究工作,已经有了长足的发展。
国家科技攻关专题“智能公路技术跟踪”,国家863课题“智能道路系统信息结构及环境感知与重构技术研究”、“基于车路协调的道路智能标识与感知技术研究”、“基于泛在网络技术的道路设施及灾害信息采集和融合”,交通部西部科技项目“新型公路磁引导安全辅助系统开发及示范应用”。
另外,中心还承担了《智能运输系统自适应巡航引导系统性能要求与检测方法》和《智能运输系统车道偏离报警系统性能要求与检测方法》两项行业标准。
首先确定车辆所在的位置,判断车辆前方的道路状态和车辆行驶状态,然后再利用技术手段,保障车辆按照道路标线安全行驶。
智能车系统国内外研究现状
智能车系统国内外研究现状
自20世纪90年代以来,人们智能系统的研究变得更加热情,使得智能系统飞速发展,同时汽车行业的竞争也更加激烈,这就使得智能汽车的研发制造变成热门。
国外的智能车系统起步早,也更加成熟。
美国的NavLab.V系统的智能车由CMU大学开发研制。
该车由Pontiac运动跑车改装,拥有GPS全球定位系统系统,视觉导引系统以及雷达等先进技术[3]。
此外美国还将智能车运用于军事领域,他们让全自动的智能车进入人不能进入的危险区域进行探索或巡逻任务,传回获得的环境数据。
30193 除了美国以外,欧洲、日本、韩国的科技发达的地域也在积极研发属于自己的智能车系统,并都取得了不错的成果。
图1.1显示的是美国MCU大学研发的NavLab.V系统智能车。
论文网
图1.1 CMU大学的NavLab.V实验智能汽车
2 国内智能车发展概况
在国内,由于对智能车的研究起步校晚,相比于美国、欧洲等西方发达国家有一定的差距。
在我国,研发智能汽车的主要单位是一些国内著名大学以及一些科研机构。
国内的智能车具有多个不同的系统,但最具代表性的系统是由南京理工大学、浙江大学、清华大学、国防科技大学以及北京理
工大学等多所国内顶尖大学联合开发的7B.8智能车辆系统。
该系统主要用于军事领域,因此车上安装了图像采集系统,雷达系统、陀螺定位系统,超声波定位系统等各种军用系统[4][5]。
为了该系统的智能车能够更快地处理快速变化的周边环境,它采用了2台处理器完成环境信息处理以及控制策略选择等对速度要求高的模块。
:。
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幅 度 降低 了 道 路 图 像 处 理 和 车 道 线 识 别 的 计 算 量 个 车 道 检 测 过 程 的速 度
,
提 高 了整
作者 简 介
何 克 忠 : 清 华 大 学计 算 机 科 学 与技 术 系 教 授
,
技 术 有 关 的研 发 课 题 6 项
保证 了 车道 检 测和 道 路环 境理 解 的
2
.
安全
、
可 靠 方 面 也 有 很 大 的优 点
加速
加 强 无 人 车 研 制单 位 与 汽 车 制 造 行 业 的 结 合
,
在 车体 控 制 模 板 设 计 中的 可 靠性 措 施
,
无 人 车 辆 的 研 制应 尽 早 与 汽 车 行 业 协 作 或 结 合
如车
为 了 提 高智 能 车 的 可 靠性
。
先 后 设 计 和研 制成功 室 内
实时性
,
而 且 能够 有 效 避 免路 面 上 其 它车 道 标 志 的 干 扰
,
实
在智
智能 移 动 机 器 人
TH M R l l
— —
TH M R - l 、
验结果 表 明
在 车道 线跟 踪 阶 段 全 部 计 算过 程 的 周 期 缩 短 到
,
能 技 术 与 系 统 国 家重 点 实 验
。
TH M R
、
省部
。
智能级 是 根 据起 始 点位置 行全 局 路径规划
,
、
目 标 点 位 置 和 电子 地 图 进
。
级科技进步
等奖 3 项
、
二
等奖 2 项
,
获 得 国 家专利 2 项
规划出
,
一
条 最 佳 的路 径
当全 局 路 径 发 生
。
清华 智能 车
TH M R V
—
能够 实现 结构化环 境 下 的车道 线
无
排
展
主 驾驶
,
V 拣 ◇ 国 防科 技 大 学 的 C ITA V Tw‘ 型 无 人 驾 驶 车
篆 嚣 关
、
。
利 女
,
线 的 自动 跟 踪
到每小 时
,
平 均 时速 为每小 时 10 0 公 里
。
,
规划路径 进行局 部路径规 划 级 发 出 车体 动 作 命 令
,
并据 此 进 行 轨迹 规 划
、
,
向执 行
15 0 公 里
如 方 向盘 转 角
。
转 向 ; 油 门的车速 命
鉴 定 专 家 委 员 会 认 为 该 智 能 车 在 车 道 线 自动 跟 踪 技 术
、
TH M R l lA 和
室
一
不 足 2 0 毫秒
完 全 可 以 满 足 高 速 移 动机 器 人 自 主 行 驶 的 实
室从 事 智 能机 器 人 技 术
、
自
外 智 能 移 动 机 器 人 TH M R
… 和 TH M R V
—
时性 需 求
。
动 控 制 和 计 算机 应 用 方 面 的
研究
。
,
并于 2000
TH M R
课
清 华 大 学 成 功 研 制 智能 车
TH M R V
—
,
驶 出 了全 球 极 速
一
,
题 组 先后 承 担 了与 无 人 车
并被评 选 为 2 0 0 3 年 公 众最 关注 的 中 国 十 件 科 技 大 事 之
。
技术有关的
“
“
七 五
”
至
十
一
五
”
国 家科 技 重 点
“ ”
、
攻 克 技 术 关键
。
,
M OS
器件
A :
梅 隆大 学的
的工 作 电流 2 u
8U A
TT L 器
件是
9
m
b 5
一
,
19 9 5
年 6 月全 程平均
。
C M O S 器 件 的 抗 辐射 能 力 强
速
为每 牟 小时
—
10 2 7 2 公 里
采 用信号 隔 离技术
干 扰信号
灭 性 事故
。
,
:
光 电隔 离 既 可 以 有 效 隔 离 和 抑 制
,
变故
,
无 法行 进 时
智 能 级 将 进 行 全 局 路 径 的重 规 划
。
两种
自动 跟 踪
避障
、
,
准 结 构 化 环 境 下 的道 路 跟 踪
复 杂 环 境 下 的道 路
。
规 划 的 结 果 发 送 给 协 调级
道 路 停 障 以 及 视 觉 临场 感 遥 控 驾 驶 等 功 能
,
在 车道 线
协 调 级 接 受 执 行 级 各 个传 感 器 传 来 的 位 置 信 息 和 车 体 的状 态 信 息
、
输 出和 开 关量 的输入
,
这些模板通
过 工 业 过 程 控 制 IP C 总 线 与 工 业 控 制 计 算 机 实
这种 分 层递 阶 的结构 实现 了功 能 的分 散
用 多 台计 算 机 实 现 各 自 不 同 的 功 能
,
,
无 人 车 上 路最 重 要 的难题 是 可 靠 性和 安 全 性
,
,
控 制车体 动作
并向
协 调 级 发 送 各 个 传 感 器 采 集 到 的 车体 状 态 信 息
和 车体 的 环 境 信 息
。
对 于 车 体 控 制 系 统 课 题 组 开 发 了 IP C 总 线
式模 板
T H JP C 7 4 6 2
— 一
和 TH l P C 7 6 0
—
一
1
实现 模拟
量 的输 入
。
H C P L2 6 3 1
等 对 于 模 拟 信 号 选 用 隔 离 放 大 器 如 IS 0
等
◇ 意 大 利 帕 尔 马 大 学 的 A R G O 实验 车 1 9 9 8
年 6 月 在 意 大 利 高 速 公 路 网 上 平 均 时速 为 9 0 公 里
,
最
让
1
.
.
全手 蚕 人黧 燃 提 高 三车 的 可 靠 性
Va M
o
◇ 德 国 慕 尼 黑 联 邦 国 防大 学 的
Rs P
也 可 以 防止 或避 免 因短 路 或搭 接 高压 造 成 的毁 对 于 数 字 信 号 可 以 采 用 光 电耦 合 器 如
。
(V A M P ) 1 9 9 5 年 公 布 的 最
。
TL P 5 2 1 12 4
、
高 速 度 为 1 3 0 公 里 /小 时
尤其 包
,
避免了
一
台计 算 机 功
、
括 无 人 车 上 的控 制 装 置 如 方 向 摄像 机
2
.
、
油门
、
刹 车 等控 制 系 统
能过 多
、
过 于 集 中带 来 的 风 险
、
。
另外 从 实时性
。
快速性
,
、
激 光 雷 达 等检 测 部件 和 工 控 机 的 可 靠性 和 安 全 性
、
。
编 程 的 简便
检 测技 术 提 出 了 快 速
、
精确
灵 敏 的极 高要 求
,
。
由 国 家 邮政 研 究所
徐工 究
,
针对车道 线 的识 别技 术
课 题 组 进 行 了 大 量 的 实验 研
。
集团
、
o
m ro n
公司等国内
,
提 出 了 基 于 扩 充 转 移 网 络 的道 路 理 解技 术
这种方 法大
,
外企业支持的
与无人车
,
自动 跟 踪 研 究 中
TH M R
课题 组 提 出 了基 于 扩充转移 网络的
,
协 调 级 对 相 应 的信 息 进 行 融 合 建 立 车体 的状 态
,
道 路 理 解 技 术 和 基 于 混 合 模 糊 逻 辑 的控 制 方 法
实现 了 车 道
两 种 模 型 和 智 能级 送 来 的
以 加 快 我 国 无 人 驾驶 汽车
5V
+
,
TrL 器 件 是
5V
,
+
O 2 5 V ; C M O S 器 件 的输 入
.
技 术 的发 展
。
延伸 阅读 : 国 内外智 能 车 研 究 简介
◇ 美 国 卡 内基
Na
v la
’
高 低 电 平 差 值 3 V (+ 2 5 ℃ )
C M O S 器 件 的输 出 高 低
,
对 于 车 体 控 制技 术 提 出 了 基 于 混 合 模 糊 逻 辑 的控 制 方
法
。
先 后 承 接和 完成 国 家
、
年与徐
工
集团协作
成 自
该 方 法 是 把 传 统 的 P ID 控 制 与 模 糊 逻 辑 控 制 的优 点 结
,
重 点项 目
国家
“
863
。
”
项
功地 开 发 了 动 摊 铺 机
安排
、
、
电路 板 的 精 心 设 计
。
、
系统 连 接线 的精心
系 列化 和 批 量 化
3
.
以提 高新增 的无 人 车设 备