智能控制在汽车上应用的进展综述
智能控制发展综述
智能控制发展综述作者:杨彦伟来源:《动动画世界·教育技术研究》2011年第11期摘要:回顾了智能控制的发展过程,讨论了现有智能控制系统的方法,并分析了它们的特点及不足,通过分析智能控制的主要方法和总结它的应用现状,指出智能控制的当前研究热点,并提出了一些发展前景的见解。
关键词:智能控制神经网络控制模糊控制传统控制热点应用1 智能控制的发展过程在智能控制产生之前,控制理论已经历了三个阶段。
第一个阶段是20世纪40~60 年代的经典控制理论,主要采用传递函数,频率特性,根轨迹为基础的频域分析方法来解决单输入单输出问题。
第二阶段是20 世纪60~70 年代,由于空间技术的发展,形成以多变量控制为特征的现代控制理论。
第三阶段从20 世纪70 年代开始,以分解和协调为基础,形成用于复杂系统的大系统控制理论。
2 智能控制主要方法2.1专家控制这是一种将人的感知经验(浅层知识)与定理算法(深层知识)相结合的传统的智能控制方法。
主要优点是在层次结构上,控制方法上和知识表达上有灵活性,启发性和透明性,既可以采用符号推理也允许数值计算;既可以精确推理也可以模糊决策。
专家系统的基本组成部分有:知识获取,知识库,推理机和解释器四个部分,知识获取为修改知识库中原有的知识和扩充知识提供手段;知识库用于存储领域内的原理性知识专家的经验知识以及有关的事实等,并为推理机提供求解问题所需知识;推理机根据当前的输入数据或信息,再利用知识库中的知识,按一定的推理策略去处理,解决当前的问题;解释器根据知识的语义,对找到的知识进行解释,向用户提供了一个认识系统的窗口。
由于专家系统控制不需要被控对象的数学模型,因此它是目前解决不确定性系统的一种有效方法,应用较为广泛。
但具有灵活性的同时也带来了设计上的随意性和不规范性,而且知识的获取,表达和学习,以及推理的有效性和实时性也难以保证。
2.2模糊控制模糊控制是应用模糊集合理论,从行为上模拟人的模糊推理和决策过程的一种实用方法。
智能控制及其应用综述
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智能控制及其应用综述
李文 ! 欧青立 ! 沈洪远 ! 伍铁斌
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! 湖南科技大学 信息与电气工程学院 " 湖南 湘潭 # # ! ! ( " !
响应能力 和 友 好 的 人 机 界 面" 以保证人 机互助和 $ $ $ 人 机协同工作 $ #A )! 智能控制的特点 智能控制理论不同于经典控制理论和现代控制 理论的处理方法 " 它研究的主要目标不再是被控对 象而是控制器本身 $ 控制器不再是单一的数学模型 解析型 " 而是数学模 型 和 知 识 系 统 相 结特点概括为 & ( !智能控制系统具有足够的 关于人的控制策略 % 被控对象及环境的有关知识以 及运用这些知识的 能 力 ) "智能控制的核心在高层 控制 " 能对复杂系统进行有效的全局控制 " 实现广义 问题求解 " 并具有较强的容错能力 " 系统具有变结构 特点 " 能总体自寻优 " 具有自适应 % 自组织 % 自学习和 自协调能力 ) 系统能 # 智能控制具有混合控制特点 " 以知识表示非数学广义模型和以数学表示的混合控 制过程 " 采用开闭环 控 制 和 定 性 决 策 及 定 量 控 制 相 结合的多模态控制 方 式 ) %智能控制系统有补偿及 自修复能力 ) 体 & 智能控制系统具有判断决策能力 " 现了 * 智能递增 " 精度递降+ 的一般组织结构的基本 原理 " 并具有高度的可靠性 $ 总之 " 智能控制系统通 过智能机自动地完 成 其 目 标 的 控 制 过 程 " 其智能机 可以在熟悉或 不 熟 悉 的 环 境 中 自 动 或 人 机交互地 $ 完成拟人任务 $
无人驾驶汽车的发展综述
51工业技术0 引言 无人驾驶汽车即自动驾驶智能汽车,就是在没有人类参与的情况下,依靠车内的计算机系统,通过智能驾驶仪来实现无人驾驶的功能。
无人驾驶汽车它是利用智能软件和车载传感器来感知车辆周围环境,并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息,随即作出反应判断,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上完成行驶。
无人驾驶汽车技术以全新的驾驶方式改变了传统的驾驶体验,它把不可控制的驾驶员从驾驶位置剔除,不仅大大的提升了交通系统的效率和安全性能还使人们告别了长途的无聊驾驶,进而提高了社会的收益和保障了人身安全。
1 无人驾驶汽车的发展现状1.1 国外无人驾驶汽车的研发状况 早在20世纪中期,许多科技发达的国家就开始着手无人驾驶汽车的一系列研究。
少数的研发车型已接近量产,在美国及欧洲,允许正在研发的自动驾驶车上路行驶正成为一种普遍现象[1]。
在2000年,丰田汽车公司首次研发出无人驾驶公共汽车。
这套公共汽车的自动驾驶系统由车队驾驶、道路疏导、运营管理和安全防护等方面构成。
车辆底盘前部的磁气传感器主要是依据埋在道路中间的永久性磁石进行疏导,进而来控制车辆行驶的方向与速度。
在2007年,一辆由改装而组成的无人驾驶汽车BOSS,以第1名的成绩,完成了无人驾驶汽车在城市的复杂障碍赛道上行驶的比赛。
今年4月前期,一辆奥迪无人驾驶汽车在美国公路上完成了3400英里的行程,这向我们证明了一点:对于限速规定来说,电脑比人脑要听话得多。
无人驾驶系统供应商德尔福公司,给奥迪Q5装上了雷达、摄像头和激光传感器等,顺利控制它从旧金山开到纽约,尽管大部分的行程是在高速公路上进行的,但99%的时间里是由它自己完成驾驶的。
1.2 国内无人驾驶汽车的发展状况 关于无人驾驶汽车的发展,与国外相比而言,我国起步较晚。
但在各大高校和科研机构的推动下已经得到飞速的发展。
1989年,首辆智能小车在中国国防科技大学诞生。
它包含了计算机系统、精确定位系统、路径规划系统、运动控制系统和自动驾驶仪。
智能小车-毕业论文(设计)文献综述
华侨大学厦门工院本科生毕业设计(论文)题目:智能小车软件系统设计姓名:魏雄飞学号: 1102104031系别:电气工程信息系专业:电气工程及其自动化年级: 11级指导教师:晏来成年月日基于单片机的智能小车摘要:随着电子工业的发展,智能技术广泛运用于各种领域,智能小车不仅在工业智能化上得到广泛的应用,而且运用于智能家居中的产品也越来越受到人们的青睐。
国外智能车辆的研究历史较长。
相比于国外,我国开展智能车辆技术方面的研究起步较晚,在智能车辆技术方面的研究总体上落后于发达国家但是也取得了一系列的成果。
随着人工智能技术、计算机技术、自动控制技术的迅速发展,智能控制将有广阔的发展空间.本文就智能小车研究现状以及未来的应用与发展前景做一个全方面的介绍.关键词:智能技术,STC89C52单片机,自动循迹,避障1 前言随着电子技术、计算机技术和制造技术的飞速发展,数码相机、DVD、洗衣机、汽车等消费类产品越来越呈现光机电一体化、智能化、小型化等趋势。
智能化作为现代社会的新产物,是以后的发展方向,他可以按照预先设定的模式在一个特定的环境里自动的运作,无需人为管理,便可以完成预期所要达到的或是更高的目标。
智能小车,也称轮式机器人,是一种以汽车电子为背景,涵盖控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械等多科学的科技创意性设计,一般主要路径识别、速度采集、角度控制及车速控制等模块组成。
一般而言,智能车系统要求小车在白色的场地上,通过控制小车的转向角和车速,使小车能自动地沿着一条任意给定的黑色带状引导线行驶。
本次课题设计以此为背景,设计一种简易的运动小车,运用直流电机对小车进行速度和正反方向的运动控制,通过单片机来控制直流电机的工作,从而实现对整个小车系统的运动控制。
2 主题智能车辆作为智能交通系统的关键技术,是许多高新技术综合集成的载体。
智能车辆驾驶是一种通用性术语,指全部或部分完成一项或多项驾驶任务的综合车辆技术.智能车辆的一个基本特征是在一定道路条件下实现全部或者部分的自动驾驶功能,下面简单介绍一下国内外智能小车研究的发展情况2.1国外智能车辆研究现状国外智能车辆的研究历史较长,始于上世纪50年代.它的发展历程大体可以分成三个阶段:第一阶段??20世纪50年代是智能车辆研究的初始阶段.1954年美国BarrettElectronics公司研究开发了世界上第一台自主引导车系统AGVS (AutomatedGuidedVehicleSystem)。
智能小车调研综述报告
智能小车调研综述报告智能小车是一种应用先进计算机技术和自动控制技术的智能装备。
它具备自主导航、避障、路径规划等多种功能,可以根据环境变化自主调整行进路线。
智能小车的应用领域非常广泛,包括物流配送、仓储管理、无人驾驶等。
本文将对智能小车的调研结果进行综述。
智能小车的核心技术主要包括嵌入式计算技术、图像处理技术、传感器技术和智能算法等。
嵌入式计算技术是智能小车实现自主导航和路径规划的基础,它可以实时处理各种传感器采集的数据,并根据算法进行判断和决策。
图像处理技术可以识别路面、障碍物等环境信息,为智能小车提供准确的导航和避障指导。
传感器技术可以获取环境中的各种物理量,如距离、温度、湿度等,为智能小车提供环境感知能力。
智能算法则是智能小车实现自主导航和路径规划的核心,包括路径规划算法、避障算法等。
智能小车的应用领域非常广泛。
在物流配送方面,智能小车可以替代人工传统的送货车辆,实现货物的自动配送,提高效率和减少人力成本。
在仓储管理方面,智能小车可以实现货物的自动存储和搬运,提高仓库的运作效率和准确性。
在无人驾驶领域,智能小车可以替代传统汽车,实现自动驾驶,提高行车安全性和舒适性。
智能小车的发展前景非常广阔。
随着人工智能和自动控制技术的不断进步,智能小车的性能将会得到进一步提升,应用领域也将进一步扩大。
智能小车将会成为未来智能交通、智能物流和智能仓储的重要组成部分。
总结起来,智能小车是一种应用先进计算机技术和自动控制技术的智能装备,具备自主导航、避障、路径规划等功能。
其核心技术包括嵌入式计算技术、图像处理技术、传感器技术和智能算法。
智能小车的应用领域广泛,包括物流配送、仓储管理、无人驾驶等。
随着技术的不断进步,智能小车的性能将会进一步提高,应用领域也将进一步扩大。
智能控制技术综述
智能控制技术综述智能控制技术的发展在当今科技领域中扮演着重要的角色。
这项技术结合了人工智能、机器学习和自动化控制等领域的知识,在各个行业中起到了革命性的作用。
本文将对智能控制技术的应用范围、发展历程以及未来趋势进行综述。
一、智能控制技术的应用范围智能控制技术广泛应用于工业、交通、医疗、农业等各个领域。
在工业领域,智能控制技术可以实现生产线的自动化控制,提高生产效率和质量。
在交通领域,智能控制技术可以应用于智能交通系统,优化车流量和交通安全。
在医疗领域,智能控制技术可以辅助医生进行诊断和手术,提高医疗水平。
在农业领域,智能控制技术可以实现智能化种植和养殖,提高农产品的产量和质量。
二、智能控制技术的发展历程智能控制技术的发展可以追溯到上世纪50年代。
最早的智能控制系统是基于传统的控制理论和算法,但对于复杂的问题和大规模系统而言,传统方法存在局限性。
随着人工智能和机器学习的兴起,智能控制技术逐渐引入了神经网络、遗传算法和模糊逻辑等方法,提高了控制系统的性能。
近年来,深度学习和强化学习等新技术的出现,使得智能控制技术在实际应用中取得了巨大的突破。
三、智能控制技术的未来趋势未来,智能控制技术将朝着以下几个方向发展:1. 多模态智能控制:随着物联网的发展,智能控制系统将与传感器、无线通信等技术相结合,实现多源信息的融合和分析,从而更好地适应复杂环境和任务需求。
2. 自适应智能控制:智能控制系统将具备自适应能力,能够根据环境变化和系统需求进行自主调整和优化,提高控制系统的灵活性和鲁棒性。
3. 协同智能控制:智能控制系统将能够实现多个智能设备之间的协同工作,共同完成复杂任务。
这有助于提高整体性能,实现更高效的控制。
4. 高效能耗管理:智能控制系统将注重能源利用效率的提高,通过优化控制算法和能源管理策略,实现能耗最小化。
综上所述,智能控制技术在各个领域的应用前景广阔,其发展历程和未来趋势也值得关注。
未来,随着人工智能和机器学习等领域的进一步发展,智能控制技术将会得到更加广泛和深入的应用,为各行各业带来更多的创新和变革。
汽车自适应巡航控制系统研究现状与发展趋势
汽车自适应巡航控制系统研究现状与发展趋势一、本文概述随着汽车工业的快速发展和智能化技术的不断进步,汽车自适应巡航控制系统(Adaptive Cruise Control,简称ACC)已成为现代车辆的重要组成部分。
该系统通过集成传感器、控制器和执行器等设备,实现了对车辆速度、距离和加速度等关键参数的自动调节,从而有效提高了驾驶的安全性和舒适性。
本文旨在全面综述汽车自适应巡航控制系统的研究现状与发展趋势,分析当前技术瓶颈及未来发展方向,为相关领域的研究人员和企业提供参考。
文章首先回顾了汽车自适应巡航控制系统的发展历程,介绍了其基本原理和组成结构。
随后,从传感器技术、控制算法、系统集成等方面,深入探讨了当前研究现状,并指出了存在的技术问题和挑战。
在此基础上,文章进一步展望了汽车自适应巡航控制系统的发展趋势,包括传感器融合、深度学习算法的应用、车路协同技术等方面。
文章总结了汽车自适应巡航控制系统的未来研究方向和应用前景,为推动该领域的技术进步和产业发展提供了有益的思路。
二、汽车自适应巡航控制系统研究现状汽车自适应巡航控制系统(Adaptive Cruise Control, ACC)是近年来汽车智能化发展的重要成果之一,其研究现状呈现出日益成熟和多样化的趋势。
自适应巡航控制系统通过集成雷达、摄像头、传感器等多种设备,实现了对车辆周围环境的实时监测和精准判断,使车辆能够在不同道路条件和交通环境下,自动调节车速和车距,以保持安全、舒适的行车状态。
目前,国内外众多汽车厂商和科研机构都在积极开展自适应巡航控制系统的研究与应用。
在硬件技术方面,高精度雷达和摄像头等传感器的性能不断提升,为自适应巡航控制系统提供了更加准确和丰富的环境信息。
在算法技术方面,人工智能和机器学习等先进技术的应用,使得自适应巡航控制系统能够更好地学习和适应不同的驾驶行为和道路环境,提高了系统的智能化水平和适应性。
随着车联网技术的快速发展,自适应巡航控制系统也开始与智能交通系统、自动驾驶等技术进行融合,形成了更加复杂和智能的综合驾驶辅助系统。
智能汽车横向控制方法研究综述
一、智能汽车环境感知方法分类
一、智能汽车环境感知方法分类
智能汽车环境感知主要分为两类:直接感知和间接感知。
1、直接感知
1、直接感知
直接感知是指通过传感器等设备直接获取汽车周围环境信息。常见的直接感 知方法包括超声波感知、毫米波雷达感知、激光雷达感知和视觉感知等。
2、间接感知
2、间接感知
间接感知是指通过分析车辆自身状态和行驶环境等信息,推断出周围环境情 况。间接感知主要依赖于车辆导航信息、高精度地图、惯性测量单元(IMU)、 GPS等。
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三、智能汽车环境感知发展趋势
驶安全和行驶效率。此外,随着5G、V2X等通信技术的发展,智能汽车将能够 实现车与车、车与路、车与云的智能互联,进一步提升驾驶体验和行车安全。
四、总结
四、总结
智能汽车环境感知是实现自动驾驶的关键技术之一,其发展受到多种因素的 影响。未来随着传感器技术、和通信技术的不断进步,智能汽车环境感知将朝着 更高效、更可靠、更智能的方向发展。随着自动驾驶应用场景的不断扩展和深化, 智能汽车环境感知也将面临更多的挑战和机遇。
四、实验结果
棒性。同时,通过实验数据可以看出,该控制方法能够减小车辆行驶过程中 的横向偏差和航向角偏差,提高车辆的路径跟踪精度。
五、实验分析
五、实验分析
实验结果说明了基于模型预测控制的路径跟踪横向控制方法在智能车辆路径 跟踪中的可行性和优越性。该方法能够根据车辆的实际运行状态和环境信息进行 实时调整,从而有效地提高车辆的路径跟踪精度和安全性。同时,该方法还能够 处理复杂的干扰因素,具备良好的鲁棒性和自适应性。
二、研究现状
在国内,相关研究起步较晚,但进展迅速。国内学者针对智能车辆路径跟踪 横向控制方法进行了大量研究,提出了多种有效的控制策略。例如,基于强化学 习的路径跟踪控制算法、融合导航与感知信息的路径跟踪方法等。这些研究成果 在一定程程度上推动了国内智能车辆技术的发展。
智能汽车的人机共驾技术研究现状和发展趋势
智能汽车的人机共驾技术研究现状和发展趋势一、本文概述随着科技的飞速发展和人们生活水平的日益提高,智能汽车作为未来交通出行的重要发展方向,正逐渐走进人们的视野。
作为智能交通系统的重要组成部分,智能汽车的人机共驾技术,即将人的驾驶技能与机器的智能决策相结合,共同参与到汽车的驾驶过程中,对于提高行车安全、提升驾驶体验、降低交通事故等方面具有重大的意义。
本文旨在探讨智能汽车人机共驾技术的研究现状以及未来的发展趋势,以期对智能汽车的发展提供理论支持和实践指导。
本文将回顾智能汽车人机共驾技术的发展历程,分析当前国内外在该领域的研究现状,包括人机交互、智能决策、安全控制等关键技术的发展和应用情况。
本文将从技术原理、应用场景、政策支持等多个角度,深入剖析人机共驾技术的优势和挑战,以及在实际应用中可能遇到的问题和解决方案。
本文还将展望未来智能汽车人机共驾技术的发展趋势,包括技术创新、产业融合、政策法规等方面的发展动态,以期为智能汽车的发展提供有益的参考和启示。
智能汽车人机共驾技术作为智能交通领域的重要研究方向,具有广阔的发展前景和重要的实际应用价值。
本文将从多个角度全面分析该技术的研究现状和发展趋势,以期为推动智能汽车的发展提供有益的借鉴和指导。
二、智能汽车人机共驾技术的现状随着科技的不断进步,智能汽车人机共驾技术已经成为汽车行业的研究热点。
当前,人机共驾技术主要涉及到智能驾驶辅助系统、人机交互界面设计以及算法等多个方面。
在智能驾驶辅助系统方面,现代的智能汽车已经能够通过雷达、摄像头、传感器等设备实现部分自动驾驶功能,如自动泊车、自适应巡航控制等。
这些系统能够在特定条件下辅助驾驶员完成驾驶任务,提高驾驶的安全性和舒适性。
在人机交互界面设计方面,智能汽车通过触摸屏、语音控制等方式与驾驶员进行交互。
这些界面设计旨在使驾驶员能够更直观、更便捷地操作车辆,并在必要时接管驾驶任务。
同时,一些车辆还配备了智能语音助手,能够根据驾驶员的指令完成各种操作。
关于智能控制的文献综述
关于智能控制的文献综述一、智能控制概述智能控制,也称为自动化智能控制,是一种将人工智能理论与控制理论相结合的技术。
它通过模拟人类思维模式,实现对复杂系统的智能化控制。
智能控制的目标是提高系统的性能,优化系统的运行状态,以满足各种实际应用的需求。
二、智能控制发展历程智能控制的发展可以分为四个阶段:萌芽期、形成期、成熟期和最新发展阶段。
萌芽期主要是在20世纪50年代,人工智能和控制理论开始被独立研究;形成期是在20世纪70年代,随着计算机技术的发展,人工智能和控制理论开始融合;成熟期是在20世纪90年代,智能控制的相关理论和技术开始应用于各个领域;最新发展阶段是从21世纪初至今,随着物联网、大数据、云计算等新技术的出现,智能控制得到了更广泛的应用和发展。
三、智能控制的主要技术智能控制的主要技术包括专家控制、模糊控制、神经网络控制和遗传算法等。
这些技术通过模拟人类的思维模式,实现对系统的智能化控制。
其中,专家控制是基于专家知识的控制;模糊控制是通过模糊逻辑理论的控制;神经网络控制是通过模拟人脑神经元网络的控制方式;遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法。
四、智能控制在各领域的应用智能控制已被广泛应用于各个领域,如工业自动化、航空航天、医疗保健、农业等。
在工业自动化领域,智能控制可以实现生产线的自动化检测、控制和优化;在航空航天领域,智能控制可用于飞行器的自主导航、自主控制和自主决策;在医疗保健领域,智能控制可用于医疗设备的智能化操作和病人的智能化监护;在农业领域,智能控制可用于智能化灌溉、智能化施肥和智能化养殖等。
五、智能控制面临的挑战与展望智能控制面临的挑战包括如何提高控制的精度和稳定性、如何处理大规模复杂系统的控制问题、如何降低控制成本和提高经济效益等。
展望未来,随着新技术的不断涌现和应用,智能控制将面临更多的挑战和机遇。
未来智能控制的发展方向包括:更加智能化、更加自主化、更加集成化、更加网络化等。
智能网联新能源汽车中的人工智能技术应用综述
智能网联新能源汽车中的人工智能技术应用综述摘要:而智能网联新能源汽车,不是简单的将新能源汽车、智能网联汽车进行物理的重组,而是下一代新型汽车的重新定义,对系统设计、制造工艺、生产、测试、基础设施配套、软硬件升级等都有全新的要求,而其智能化是其必须具备的关键特征之一。
基于此,本篇文章对智能网联新能源汽车中的人工智能技术应用综述进行研究,以供参考。
关键词:智能网联;新能源;汽车;智能化;人工智能;产业引言互联汽车产业已经成为一个新兴产业,智能互联汽车逐渐走进人们的日常生活。
智能汽车与许多技术密切相关,人工智能技术是其中最主要的,本文介绍了人工智能技术在智能汽车中的研究背景和研究意义,介绍了人工智能汽车技术的主要方向,未来人工智能技术在智能汽车中的应用前景,对相关研究有一定的指导意义。
1智能网联汽车相关技术简介1.1 基于视觉的感知识别图像或视频中的物体并确定其位置和大小的任务是机器视觉领域的核心问题之一,已经存在了近二十年。
作为计算机视觉的基本问题,物体识别是许多计算机视觉任务的基础,物体识别算法广泛应用于许多实际应用中,如智能驾驶、机器人视觉、视频监控等。
自2012年以来,由于大数据技术和硬件计算性能的提高,卷积神经网络再次引起研究人员的关注,与传统的手动特征相比,分配的CNN具有更强大,更深的特征,这也促使研究人员将CNN应用于物体识别领域。
使用深度学习的对象识别算法可以分为两组:两级和单级。
两步方法使用从厚到薄的检测策略,而单步方法使用神经网络模型来执行单步检测任务。
1.2 智能教师系统智能辅导系统应用于汽车专业培训,是由人工智能技术形成的智能信息和教育资源。
通过域模型,导师模型和学习模型构建计算机学习平台。
在区域模式下,完成了汽车专业人员的各种基础的构建,使用层次结构,语义网络和其他规则来改变汽车专业教材的纸质版本的内容。
1.3 传感器技术传感器技术是智能网络技术的基础。
传感器是由人类使用计算机和通信技术开发的集成技术,用于自动检测环境和温度等自然元素。
谈人工智能在汽车驾驶技术领域的应用
谈人工智能在汽车驾驶技术领域的应用作者:方进坡来源:《时代汽车》2022年第06期摘要:随着汽车走进千家万户,它已然成为了大众出行的主要交通工具。
旨在深度提升人们的驾驶感受,可以将人工智能技术应用在汽车驾驶过程中,如此一来,不仅可以提升交通行车效率,亦可保证司机和乘客的安全。
本文将立足于实际角度,对人工智能在汽车驾驶技术领域中的应用予以详细分析和阐述。
关键词:人工智能汽车驾驶技术应用分析研究社会在发展,时代在进步,广大人民群众的物质生活水平呈直线上升之势,越来越多的国民家庭开始购买汽车,这便在极大程度上方便了民众出行。
但应该了解到,汽车数量尽管在连年增加,但给人们的安全驾驶也造成了很大威胁,旨在深度提升汽车驾驶的安全性能,有必要将人工智能技术和汽车驾驶技术进行融合,之后在此基础上全面提升驾驶的安全程度,全面保障司机与乘客安全。
1 概念解析所谓人工智能技术,指的就是一门研究、开发用于模拟和延伸以及拓展人的智能的理论和方法以及技术应用的技术科学,它是计算机学科中的重要组成部门,所研究的关键内容便是智能之实质,之后可以形成一种与人类智能相接近的程序。
需知,人工智能借助计算机技术去模拟人的思想和人的行为,将人类的智慧和计算机合二为一,而人工智能不能和人的智能划等号,只不过前者可以像后者一样思考问题而已,但未来人工智能很有可能超越人的智能。
所謂汽车智能驾驶技术,指的就是在进行汽车驾驶时无需人为操作,通过汽车内设的车载智能系统,对汽车行驶过程中周边环境变化情况予以实时性分析,还可以智能规划行驶路线,使得汽车可以顺利抵达目的地。
2 汽车驾驶技术领域中应用人工智能的重要性第一,减少交通事故的发生。
汽车虽然会给民众出行带来极大便利,但同时也会带来一系列的负面影响。
由于司机自身驾驶技术不熟练,很可能会导致交通堵塞,再就是遇到雨雪等不良天气会对民众出现安全造成影响,一旦出现意外后果将不堪设想。
正因如此,很多汽车生产厂家就会基于传统汽车驾驶技术去进行全面的升级创新,用人工智能技术去辅助驾驶,甚至可以替代司机驾驶汽车,这样便可改变很多司机的不良驾驶习惯,最大限度上规避交通隐患。
智能控制及其应用综述
智能控制及其应用综述
智能控制是指在自主控制的基础上,通过智能计算和处理技术,实现更加精细、灵活和高效的控制方式。
智能控制技术的应用广泛,包括工业自动化、机器人控制、智能家居、智能交通等领域。
智能控制有多种类型,包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制等。
其中模糊控制是最早被发展起来的一种智能控制方式,它可以模拟人类的思维方式进行控制,具有适应性强、鲁棒性好等优点。
神经网络控制则是模拟人脑神经网络的结构和功能进行控制,具有高度的灵活性和自适应性。
遗传算法控制则是利用遗传算法进行控制策略搜索和优化,具有较高的寻优效率和能力。
智能控制的应用范围广泛。
在工业自动化领域,智能控制可以实现对生产工艺的在线监控和调节,提高生产效率和质量。
在机器人控制领域,智能控制可以实现对机器人的智能导航、图像识别和操作等功能,满足不同场景下的自动化需求。
在智能家居和智能交通领域,智能控制可以实现对家庭设备和交通设施的智能控制和管理,提高生活和出行的便利性和安全性。
总之,智能控制是一种非常重要的技术,其在各种应用领域都有着广泛的应用价值。
通过不断地发展和创新,智能控制技术将为我们的生产和生活带来越来越多的便利和创新。
无人驾驶车辆的运动控制发展现状综述
无人驾驶车辆的运动控制发展现状综述一、本文概述随着科技的飞速发展和的广泛应用,无人驾驶车辆作为智能交通系统的重要组成部分,已经引起了全球范围内的广泛关注。
无人驾驶车辆的运动控制作为其核心技术之一,对于实现车辆安全、高效、自主的行驶至关重要。
本文旨在综述无人驾驶车辆运动控制的发展现状,包括其基本原理、关键技术、最新研究成果以及面临的挑战和未来的发展趋势。
通过对相关文献的梳理和分析,本文旨在为无人驾驶车辆运动控制的研究者和实践者提供一个全面、深入的视角,以期推动该领域的进一步发展。
二、无人驾驶车辆运动控制的基础技术无人驾驶车辆的运动控制是自动驾驶技术的核心组成部分,涉及到多个关键的基础技术领域。
车辆动力学建模是实现精确运动控制的前提。
这包括建立车辆运动方程,描述车辆在不同道路和行驶条件下的动态行为。
通过精确的模型,控制系统可以预测车辆在不同操作下的响应,从而做出合适的控制决策。
路径规划和轨迹生成是无人驾驶车辆运动控制的重要组成部分。
路径规划主要负责确定车辆的全局路径,而轨迹生成则负责在确定的路径上生成具体的时间-空间轨迹。
这些轨迹需要满足车辆的动力学约束,同时也要考虑安全性、舒适性和效率等因素。
在控制算法方面,无人驾驶车辆的运动控制主要依赖于先进的控制理论和方法。
例如,线性控制理论(如PID控制)、非线性控制理论(如滑模控制、反演控制)以及智能控制方法(如模糊控制、神经网络控制、强化学习等)都被广泛应用于无人驾驶车辆的运动控制中。
这些控制方法的选择取决于具体的控制任务和控制目标。
感知和决策技术也是无人驾驶车辆运动控制不可或缺的一部分。
感知技术负责获取车辆周围的环境信息,包括道路、交通信号、障碍物等。
决策技术则根据感知信息以及车辆自身的状态和目标,生成合适的控制指令。
这些指令会传递给运动控制系统,实现对车辆的精确控制。
无人驾驶车辆的运动控制还需要考虑与车辆其他系统(如导航系统、感知系统、决策系统等)的集成和协同工作。
智能小车文献综述
表5 毕业设计(论文)文献综述浙江科技学院本科毕业设计(论文)文献综述(2012届)题目基于STC89C51单片机智能小车的设计学院专业班级学号学生姓名指导教师完成日期2011年12月22日一.本课题的研究意义随着电子技术、计算机技术和制造技术的飞速发展,数码相机、DVD、洗衣机、汽车等消费类产品越来越呈现光机电一体化、智能化、小型化等趋势。
各种智能化小车在市场玩具中也占一个很大的比例。
根据美国玩具协会的调查统计,近年来全球玩具销量增幅与全球平均GDP增幅大致相当。
而全球玩具市场的内在结构比重却发生了重大改变:传统玩具的市场比重正在逐步缩水,高科技含量的电子玩具则蒸蒸日上。
美国玩具市场的高科技电子玩具的年销售额2004年交2003年增长52%,而传统玩具的年销售额仅增长3%。
英国玩具零售商协会选出的2001圣诞节最受欢迎的十大玩具中,有7款玩具配有电子元件。
从这些数字可以看出,高科技含量的电子互动式玩具已经成为玩家行业发展的主流。
如今知识工程、计算机科学、机电一体化和工业一体化等许多领域都在讨论智能系统,人们要求系统变得越来越智能化。
显然传统的控制观念是无法满足人们的需求,而智能控制与这些传统的控制有机的结合起来取长补短,提高整体的优势更好的满足人们的需求。
随着人工智能技术、计算机技术、自动控制技术的迅速发展,智能控制必将迎来它的发展新时代。
计算机控制与电子技术融合为电子设备智能化开辟了广阔前景。
因此,遥控加智能的技术研究、应用都是非常有意义而且有很高市场价值的[1]。
智能小车,也称轮式机器人,是一种以汽车电子为背景,涵盖控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械等多科学的科技创意性设计,一般主要路径识别、速度采集、角度控制及车速控制等模块组成。
一般而言,智能车系统要求小车在白色的场地上,通过控制小车的转向角和车速,使小车能自动地沿着一条任意给定的黑色带状引导线行驶。
[2]二.本课题的发展历史、现状及发展趋势在80年代中期,设计和制造机器人的浪潮已席卷全球,世界上一些著名的公司开始研制移动机器人(此时的移动机器人的主要用作大学实验室及研究机构的实验平台),并促进了移动机器人学多种研究方向的出现。
智能控制技术在车辆工程中的应用研究
智能控制技术在车辆工程中的应用研究1. 引言1.1 研究背景随着科技的不断发展,智能控制技术在车辆工程中的应用越来越广泛。
传统的车辆控制系统已经无法满足人们对安全性能、能源管理、智能交通系统和自主驾驶等方面的需求。
研究智能控制技术在车辆工程中的应用已成为当前的热点问题。
智能控制技术能够通过传感器、控制器和执行器等设备,对车辆进行实时监测和控制,从而使车辆在行驶过程中具有更高的安全性能、更优化的能源管理、更智能的交通系统以及更高级的自主驾驶功能。
深入研究智能控制技术在车辆工程中的应用具有重要的理论意义和实践价值。
通过本文对智能控制技术在车辆工程中的应用研究,有助于推动汽车行业向更加智能化、安全化和高效化的方向发展,为提升汽车性能和安全性做出重要贡献。
1.2 研究意义智能控制技术在车辆工程中的应用研究具有重要的意义。
随着科技的不断发展,智能控制技术已经成为汽车工程领域的一项重要技术。
通过运用智能控制技术,可以有效提高车辆的性能、安全性和能源利用率,实现车辆的智能化和自动化。
这对于提升驾驶体验、减少交通事故、节约能源资源等方面都具有积极的作用。
在当今社会,随着汽车数量的急剧增长,车辆工程面临着越来越多的挑战。
传统的车辆控制技术已经不能满足人们对汽车性能和安全性的要求,而智能控制技术的出现填补了这一空白。
通过引入智能控制技术,可以提高车辆的响应速度、稳定性和适应性,从而更好地满足不同道路和驾驶环境下的需求。
研究智能控制技术在车辆工程中的应用,对于推动汽车工程领域的发展、提升汽车性能和安全性具有重要意义。
只有不断探索和创新,才能在日益激烈的市场竞争中立于不败之地,从而为汽车行业的可持续发展做出更大的贡献。
1.3 研究方法研究方法是科学研究的重要组成部分,是确保研究结论可靠性和可验证性的关键环节。
在本文的研究过程中,我们采用了多种方法来支撑对智能控制技术在车辆工程中的应用研究。
我们对相关文献进行了广泛的调研和文献综述,以深入了解智能控制技术在车辆工程领域的发展现状和研究进展。
智能汽车人机协同控制的研究现状与展望
未来研究可进一步拓展至其他先进的控制方法,如人工智能算法、机器学习 等,以期实现更加精确的转向协同与稳定性优化控制。
基本内容
随着科技的飞速发展,智能网联汽车逐渐成为汽车工业的未来趋势。人机交 互作为智能网联汽车的关键技术之一,对于提升驾驶体验和保障行车安全具有重 要意义。本次演示将概述智能网联汽车人机交互的研究背景和意义,分析当前的 研究现状,并探讨未来的发展趋势和建议。
实验结果表明,针对不同的驾驶场景和工况,应采取不同的控制策略。例如, 在高速驾驶场景下,采用滑膜控制策略能更好地提高汽车的行驶稳定性;而在城 市道路驾驶场景下,鲁棒控制策略则更具优势。此外,我们还发现,自适应控制 策略在应对复杂多变的驾驶环境时具有较好的表现。
总的来说,本次演示从文献综述、研究方法、结果与讨论、结论等方面入手, 全面深入地探讨了人机共驾型智能汽车转向协同及稳定性优化控制的问题。通过 实验研究,我们发现采用先进的控制策略和方法能够显著提高汽车的行驶性能。 然而,现有研究仍存在一些不足之处,例如驾驶场景和工况的全面性、实验验证 的缺乏等。
三、研究方法
本次演示采用文献调研和专家访谈的方式进行研究。首先,通过查阅相关文 献了解智能网联汽车人机交互技术的最新研究成果和技术现状。其次,邀请人机 交互领域的专家进行深入访谈,了解该领域未来的发展趋势和应用前景。
四、研究结果
通过对现有文献的梳理和专家访谈,可以得出以下结论:
1、智能网联汽车人机交互技术在提升驾驶体验和保障行车安全方面具有重 要意义。
五、结论与展望
本次演示通过对智能网联汽车人机交互技术的研究现状进行梳理和分析,得 出以下结论:
1、人机交互技术是智能网联汽车的关键技术之一,对于提升驾驶体验和保 障行车安全具有重要意义。
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智能控制在汽车上应用的进展综述一、简介1.1汽车智能化综述从上个世纪的末期,全球的汽车以汽车的电动化、智能化、网联化为主题进入一个重大的历史时期。
到本世纪初,随着ICT技术的发展,汽车的智能化和网联化系统随之诞生,由此产生了一种新型的交通系统。
“智能汽车”是在普通汽车的基础上增加了先进的传感器、控制器、执行器等装置,通过车载传感系统和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交换,使汽车具备智能的环境感知能力,能够自动分析汽车行驶的安全及危险状态,并使汽车按照人的意愿到达目的地,最终实现替代人来操作的目的。
从汽车自身的智能化来讲,我们现在处于这种汽车的一种智能化的初级阶段,即智能驾驶辅助这个阶段,其终极目标就是无人驾驶。
另外从智能汽车发展模式来讲是两种模式,一种是依靠自身车载传感决策和控制系统,来实现自动驾驶。
另外一种是通过协同的方式,借助通信的技术,利用车联网和物联网的整合,来实现它的整个一种智能化的驾驶。
总之,汽车的智能化可以归结为两轴或者两个发展,一个是纵轴,就是由现在的部分功能的替代到以后完全的无人化驾驶,另外一个就是自身的提升,单车的智能化并不能解决交通的问题,所以必须通过网联化把汽车和交通系统,交通所有参与者在一个平台上一个系统下进行完全的可控可调,这样才能彻底地改变交通社会现在面临的诸如安全、拥堵、节能的问题。
所以未来期望或者目标的实现是一个智能网联的汽车。
智能汽车它会带来对我们社会产业带来什么样的变化?首先我们关注的是安全,通过汽车的智能化、网联化,交通事故可以降低到目前的1%。
现在每年因为交通事故死亡人数大概130万,也就是说在不远的将来也许二十年三十年以后,全球交通事故死亡率会低于1万甚至更低,未来接近的目标是零死亡零事故。
第二,对于交通拥堵、油耗,对于整个经济,还有对于人的生活方式的影响都有非常高的期待。
1.2国内外汽车智能化研究现状就汽车智能化发展而言,从美国来讲,从本世纪初他们对于智能汽车提出了一个定义,把它分为五个等级,第一个等级就是没有智能化,第二个等级是具有特殊功能的一些驾驶辅助,第三个等级是一个部分的自动驾驶,然后是高度自动驾驶到完全自动驾驶,以及无人驾驶这样五个等级,它设计的目标是到2025年能够实现完全智能驾驶。
所以基于此,美国专门成立了交通变革研究中心,另外其交通部将推动汽车智能化网联化的发展作为一个国家战略,在。
对于欧盟来讲,它制定了详细的发展路径图,就是从当下现有的驾驶辅助到2030年实现无人驾驶,或者能够产生无人驾驶的这种技术和产品,这是它的愿景。
从日本来讲,不光从车,还从车和路两端来进行协调的发展,日本这一个计划详细地定义了从汽车、道路到各种法规协调发展的一个庞大的技术。
发展汽车智能化一个强劲的动力是标准,汽车这个技术持续的迭代是依托于标准的,一个是排放的法规,一个是碰撞的法规,现在主动安全或智能安全的一些项目,已经纳入了汽车的法规评定体系DSRC里,这是对于技术持续进步的一个强大的推进力。
从欧美整个发展情况比较来看各有特色,美国主打推动IT企业,并在该领域独领风骚,另外它在程序还有法规方面也是领先一步,从日本来讲,它的信息化体系是全球做得最为完备的,它现在有一个VICS,交通系统信息,现在整个汽车是8千多万辆,有4千万辆已经入网,对于大数据信息化它有很强的一些设备支持。
另外以丰田、日产这些汽车企业主导智能网联汽车的研发,引领这个行业的发展。
欧盟在节油结点上基本同步,表现出政府推动、企业主导、标准先行的态势。
从我们国家的情况来看,以中国制造2025这么一个规划龙头,由此确定我们国家整个发展的一个目标。
总的来讲,就是到2020年,由驾驶辅助起步逐步过渡到部分自动驾驶,这是第一个目标。
第二个目标是到2025年,驾驶辅助所占份额会达到60%,部分驾驶、全辅助驾驶份额会超过50%。
从交通事故、交通死亡的人数,还有二氧化碳的排放这方面都提出了相应的一些明确的发展目标。
从技术支撑框架来讲,从车辆的关键技术到信息交互的关键技术,到基础支撑技术,分成三大类,设立了些技术框架体系,当然需要解决的还是交通的安全、效率、节能减排和舒适等相关的一些目前产业发展面临的瓶颈问题。
从具体的技术路线图来讲,就乘用车和商用车而言,从纵轴一个是网联服务系统和网联协同感知以及决策控制,这是一个方面,成为横轴时间轴部分的驾驶辅助、部分自动驾驶再到有条件的自动驾驶,再到完全的自动驾驶,也制定了时间表。
也就是说初步是定2025年到2030年,希望能够实现自动驾驶和无人驾驶的这个技术和产品突破。
在商用车这方面,基本上同一个时间表在进行相应的一些规划。
前期实际上在国家的863项目支持底下已经做了相应的工作,清华和长安、同济千方北航,在十二五规划里面项目部多,就是围绕车路协同、网联式汽车控制,还有汽车的交通信号灯协同控制展开一些研究和示范。
在这方面清华经过十一年研究在一些技术积累和产品开发方面,积累了相应的一些经验和技术。
同时在一些产品产业化这方面,也培育了引领行业的零部件企业,像苏州的智华清研微视、苏州捷运,围绕汽车驾驶辅助、交通大数据、汽车导航,这方面推进它整个产业化的进程。
从当下2016年到2025年,各企业都在各个方面提出了自己的一些发展目标和发展的里程碑。
另外一个层面,互联网的企业现在也在积极参与整个汽车和交通智能化网联化的进程,上汽和阿里开发互联网汽车已经逐渐面世,还有像凯翼、滴滴打车、专车这方面都在开始努力。
可喜是在通讯这个领域,我们国家现在在国际上已经有了一些地位和发言权,原来我们遵循一些国际的标准,中国的企业包括相关行业更多的是作为观察员的一种方式在参与。
而我们现在用于LET—V通信技术,逐渐形成我们国家的国际标准,所以这个也有可能成为第一个中国版的车联网通讯系统。
二、智能控制在汽车上的应用2.1车联网的关键技术及研究进展随着城市化进程的加速,汽车工业的高速发展,汽车已经成为城市交通系统中最重要的组成部分。
随之而来交通拥堵和环境污染已经成为城市交通系统中最亟待解决的问题之一,极大的制约了我国经济发展。
现行的管理模式已明显的落后于城市化进程,尤其是城市交通系统的管理系统已与高速增长的车辆和城市化设施建设严重脱钩。
作为物联网特殊模型的车联网应运而生,车联网管理系统在智能交通中的应用能有效解决行车管理问题,对大力促进我国经济建设有重要意义。
车联网(IOV:Internet of Vehicle)是指人和车、车和车、车和路之间信息交互,实现车辆与公众网络通信的多层面连接,不仅可以根据不同的功能要求对车辆进行有效的导航与监管,还提供多媒体与移动互联网应用服务的一种网络,属于物联网的范畴。
车联网作为物联网产业的一个重要分支已经成为一个研究热点[1]。
在现有车联网的深入建设过程中,由于应用层的推进,传统的车联网逐渐向多个应用领域推进[2]。
车车通信是实现车联网的重要技术手段。
为提高车车通信过程中汽车电子节气门的控制性能,郑太雄等[3]提出了基于Luenberger 观测器的电子节气门全局快速滑模控制。
基于电子节气门的非线性模型,设计了Luenberger 滑模观测器,以实现对节气门开度变化的在线估计;其次,以节气门开度误差为输入,通过李雅普诺夫稳定性理论设计了全局快速滑模控制器与外部扰动自适应律,以确保系统的稳定性和鲁棒性。
最后,对提出的控制方法进行仿真验证,并与现有方法进行对比分析,仿真结果证明了所提出控制方法的有效性。
刘业等[4]对高速公路交通场景的车联网连通性模型进行了研究,分析推导了某特定路段上任意两车之间的连通概率、连通集直径长度以及连通集数目等连通性模型参数指标与车辆密度及传输距离之间关系的数学解析式,并在此基础上分析出车联网的节点位置是满足伽马分布的结论。
接着根据车联网报文存储转发的特点,设计了一种车联网的报文格式,并应用连通性模型中的相关参数解析式给出了广播消息报文的TTL 字段的初始值设定方案,从而能够有效地控制广播报文的泛滥情形,仿真实验证实了所建模工作的有效性,为车联网WAVE 协议栈上层协议的设计提供了重要的理论基础。
吴金舟等[5]提出一种基于高阶谱包络调制的车联网总线通信控制的信道无偏均衡算法。
首先构建车联网网络通信系统模型。
根据IEC61375 协议,车联网TCN 网络功能被划分为7层进行多处理器集群处理。
基于MVB总线控制器进行软硬件设计,车联网的MVB上位机协同工作机制总体设计,进行车联网通信模型的分簇设计,通过高阶谱包络调制动态的跟踪信号功率的变化,得到高阶谱包络调制下的信道无偏均衡模型,实现了车联网总线通信控制的无偏均衡设计。
仿真得出,采用该算法能实现车联网的信道无偏均衡,剩余均方误差有了明显的下降,提高了收敛速度,整体均衡效果最佳,在车联网通信和控制等领域具有较好的应用价值。
鉴于车联网在提高驾驶安全性和道路通行效率方面起到的重要作用,刘辉等[6]针对车联网中的信息安全和隐私保护问题,提出了一个基于群组密钥管理的分布式信息认证方案。
该方案使用高效的笔名签名来保护隐私;车辆使用基于无证书签密技术来获取密钥;密钥管理分区进行,减轻了密钥管理中心的负担;证书吊销列表实行属地化管理,解决了违规车辆的召回问题;采用批量验证技术降低了车辆的计算开销,使得信息认证的效率提高30% 以上。
安全性分析和仿真实验结果表明,该方案和现有车联网认证方案相比具有较高的安全性、可行性和鲁棒性。
李小伟等[7]为了实现校车全程跟踪监控,避免交通事故的发生,在校车安全监控系统中采用车联网技术来实现校车间的互联互通。
通过在传统GPS 车载终端基础上加装车联网终端系统,使车与车之间能通过无线信息网络连接到校车安全云计算服务平台,并在平台内部加强信息安全技术的应用。
该技术实现了校车人员状态监控、车辆行驶记录定位监测以及信息交互等功能,同时降低了车辆事故安全隐患及车辆油耗。
赵亭等[8]针对目前汽车防盗系统所存在的不足与缺陷,设计了一款基于车联网的智能防盗系统,该系统可以实现智能防盗预警及失盗追踪。
利用多传感器融合技术智能识别是否强行进入车辆来启动防盗系统;借助手机平台及互联网技术实现拍照、GPS 跟踪、数据自动传输至网络、手机远程遥控和紧急按键启动防盗系统等功能。
实验结果表明,该系统报警精准度为92%,定位精度可达5m,具有较高社会应用价值。
针对城市交通行车难、停车难和复杂道路的即时导航易出现迷宫现象,席建中等[9]提出了开发一种具有自主知识产权、面向停车行车服务的车载终端自组车联网技术来实现行驶车辆寻找最佳路径导航预约停车、存取车辆及在线缴费等功能。
将各种地面、地下平面停车场和小、中、大型及组合式立体停车场的车位信息等通过网络接口传送到服务器,再发送给客户端。