世界智能车辆的关键共性技术研究现状
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目前，在智能车辆领域，除了视觉传感器外，常 用的还有激光雷达、毫米波雷达、声纳、红外探测、 磁导引、ＧＰＳ 等传感器。
２．２ 决策技术 在辅助驾驶或者自动驾驶技术中，需要依据感 知系统获取的信息来进行决策判断，进而向驾驶员 发出警告或者对车辆进行控制。例如，在车道偏离 警告系统和碰撞警告系统中，需要预测主车辆和其 它车辆未来一定时间内的状态。先进决策技术包括 模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技 术。神经网络结构如图 ２ 所示。 ２．３ 控制技术 对自动驾驶车辆或者辅助驾驶车辆来说，利用 环境感知信息进行规划决策后需要对车辆进行控 制，比如对路径的自动跟踪，此时性能优良的控制 器成为了智能车辆必不可少的部分，成为智能车辆 的关键。智能控制代表着自动控制的最新发展阶
智能车辆是智能交通系统（ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａ－ ｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍｓ，ＩＴＳ）的重要构成部分，其研究的主要目 的在于降低日趋严重的交通事故发生率，提高现有 道路交通的效率，在某种程度上缓解能源消耗和环 境污染等问题。
美国开始组织实施智能车辆先导（ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｖｅ－ ｈｉｃｌｅ ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅ，ＩＶＩ）计划，欧洲提出公路安全行动计 划（ｒｏａｄ ｓａｆｅｔｙ ａｃｔｉｏｎ ｐｒｏｇｒａｍ，ＲＳＡＰ），日本提出超级 智能车辆系统。我国科技部则于 ２００２ 年正式启动了 “十五”科技攻关计划重大项目，智能交通系统关键 技术开发和示范工程，其中一个重要的内容就是进 行车辆安全和辅助驾驶的研究。预计在 ２０２０ 年之前 进入智能交通发展的成熟期，人、车、路之间可以形 成稳定、和谐的智能型整体。
图 ３ 车辆定位导航系统示意图
路径规划是智能车辆信息感知和车辆控制的桥 梁，是智能车辆自主wenku.baidu.com驶的基础，可分为全局路径规 划和局部路径规划。全局路径规划是在已知地图的 情况下，利用已知局部信息如障碍物位置和道路边 界，确定可行和最优的路径，它把优化和反馈机制很
好的结合起来。局部路径规划是在全局路径规划生 成的可行驶区域指导下，依据传感器感知到的局部 环境信息来决策车辆当前前方路段所要行驶的轨 迹。与移动机器人路径规划相比，车辆的行驶环境 具有非结构化、动态性、不确定性等特点，因此研究 者们在借用移动机器人路径规划成果的同时，也在 深入彻底研究智能车辆路径规划问题。
图 １ 机器视觉在车辆安全中的应用
视觉系统在智能车辆中主要用来识别车辆周 围的交通环境，如确定车辆在车道中的位置和方 位、车道的几何结构、检测车辆周围的障碍物如车 辆和行人、识别交通标志和交通信号等。当机器视 觉用于智能车辆时必须具备实时性、鲁棒性和实用 性三方面的技术特点。实时性是指视觉处理系统的 数据处理必须与车辆的高速行驶同步进行；鲁棒性 是指智能车辆对不同的道路环境如高速公路、市区 标准公路、普通公路等，不同的路面环境如路面及 车道标线的宽度、颜色、纹理、动态随机障碍与车流 等，以及变化的气候条件如日照及景物阴影、黄昏 与夜晚、阴天与雨雪等均具有良好的适应性；实用 性是指智能车辆在体积和成本等方面能够为普通 汽车用户所接受。
碰撞预警 ／ 避免系统 ＣＷ／ＣＡ （Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ Ｗａｒｎ－ ｉｎｇ／Ａｖｏｉｄａｎｃｅ）：追尾碰撞占所有交通事故的 ２９％，碰 撞警告 ／ 避免系统通过实时检测主车辆和其它车辆 的状态、并对其进行分析。当有碰撞的危险时，向驾 驶员发出警告或者自动控制车辆来避免碰撞事故
４
技术纵横
轻型汽车技术 ２０１１（３）总 ２５９
4总结
智能车辆的研究技术难度大， 运行中的车辆系 统是一个包括车辆一驾驶员一环境的复杂、时变、非 线性大系统，影响车辆运行的因素包括车辆的、人为 的和道路环境的因素， 必须采用新的理论和方法进 行研究。随着以计算机技术和信息技术为代表的高 新技术的发展， 不断改变着人们的行为和思维模式， 人工神经网络、模糊控制、神经模糊技术和虚拟现实 技术等新思想、新技术纷呈叠出，为我们站在一个新 的高度研究智能车辆提供了可能。这是一个能够将 汽车产业，交通系统与信息产业紧密结合起来的新 型领域。智能车辆的研发为世界各国的高新技术产 业提供了又一广阔的发展空间。欧洲、日本、美国等 发达国家虽走在了前面，但目前与我国的实际差距
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技术纵横
点，完成障碍物扫描，确定其大致的方位，然后，利用 ＣＣＤ 低成本，高信息量的特点，在确定的范围之内 识别目标类型、轮廓、颜色、文字等信息。
３．４ 有人无人驾驶共享现有道路 可以预见，在未来的 １０—１５ 年中，无人驾驶车 辆将广泛得到应用。然而，道路建设一直以来都无法 满足日益增长的车辆需要。因此，无人驾驶车辆无法 完全行驶在专用车道，必须能够与现有车辆共享传 统道路。两种车辆的共存方式需要受到重视。 ３．５ 改善视觉算法对环境的适应性 设计可靠、稳定的机器视觉算法所面临的最大 困难在于对各种恶劣环境的适应性。一般的视觉算 法无法直接在实际应用中使用，需要一定的假设。在 阴雨雪天气、夜晚等光照条件较差的情况就无法满 足。另外，快速运动对成像的影响应加以考虑，这也 是满足系统实时性要求。
的发生。 驾 驶 员 状 态 监 控 系 统 ＤＣＷ （Ｄｒｉｖｅｒ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ
Ｗａｒｎｉｎｇ）：该类系统通过监控驾驶员的眼部或者头部 的运动情况来判断驾驶员的状态，卡车交通事故的 ３－６％是由于驾驶员疲劳引起的，因此发展该系统意 义重大。
导航系统 ＲＧＮＳ （Ｒｏｕｔｅ Ｇｕｉｄａｎｃｅ ａｎｄ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ）：导航系统不仅可以使乘客方便快捷地到达 目的地，更可以优化整个路网的使用，从而提高其交 通容量。
其它正在发展的系统有用于低速拥挤交通的走 ／ 停系统 Ｓ＆Ｇ（Ｓｔｏｐ＆Ｇｏ），车队（Ｐｌａｔｏｏｎｉｎｇ）／车道保持 系统 ＲＦ （Ｒｏａｄ Ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ），自动驾驶系统 ＡＤ（Ａｕ－ ｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｄｒｉｖｉｎｇ）等。
2 智能车辆关键技术
２．１ 感知技术 人类在驾驶汽车时所接受的信息几乎全部来自 于视觉，交通信号、交通标志、交通图案、道路标志等 均可以看作是环境对驾驶员的视觉通讯语言。同时， 人类在驾驶汽车时，通过对周围路面场景的观测来 决定采取什么样的操作。因此，选择机器视觉作为感 知路面场景的传感器是一种很自然的选择。机器视 觉在智能车辆中的应用如图 １ 所示。
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技术纵横
５
图 ２ 网络结构
段，是应用计算机模拟人类智能，实现人类脑力和体 力劳动自动化的一个重要领域。智能控制是一个新 兴学科，包括递阶控制系统、专家控制系统、模糊控 制系统、神经控制系统和学习控制系统等 ５ 个方面。
２．４ 车辆定位与路径规划 车辆定位导航系统应用车辆自动定位技术、数 字地图、通信技术，为车辆提供路径引导、无线遥控 等功能。在车辆定位导航系统中，定位是实现导航功 能的前提和基础，车辆定位技术大致上可分为三类： 惯性导航、无线电定位和卫星定位。车辆定位导航系 统如图 ３ 所示。
1 智能车辆的研究热点
智能车辆技术按功能分类主要分为辅助驾驶 和自动驾驶两个方面。自动驾驶技术的应用有赖于 整个 ＩＴＳ 系统的建立和完善，有赖于相关法律法规 的制定和客户思想的转变，近期内难以实用化，因 此目前各国都在大力发展先进驾驶员辅助系统 （ＡＤＡＳ：Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｒｉｖｅｒ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ）。在这样 的情况下，目前辅助驾驶系统的研究热点集中在如 下几个方面：
智能车辆系统可靠运行的前提是通过各种传 感器准确的捕捉环境和车辆自身的状态信息，并加 工处理，随后发出预警或者自动操控车辆。研究如 何将传感器传来的信息加以有效处理、分析，并准 确的确定环境和车辆自身的状态是非常重要的。然 而到目前为止，没有任何一种传感器能保证在任何 情况下提供完全可靠的信息，采用多传感器融合技 术，即将多个传感器采集的信息进行合成，形成对 环境特征的综合描述的方法，能够充分利用多传感 器数据间的冗余和互补特性，获得我们需要的、充 分的信息。
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还不是很大。因此，把握住这一机遇，有计划、有步 骤地制定相应的发展策略，提供各种优惠政策来积 极指引和引导其健康发展，从而在改善和发展我国 交通，提高交通安全性的同时，缩小该领域与发达 国家之间的差距。
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技术纵横
设计·研究
技术纵横
３
世界智能车辆的关键共性技术研究现状
胡国强 陈昌生 熊明洁
（武汉理工大学汽车工程学院 现代汽车零部件湖北省重点实验室）
摘要 智能车辆作为智能交通系统的重要组成部分，能够提高驾驶安全性，大幅改善公路 交通效率，降低能源消耗量，该技术的研究日益受到国内外学者的关注。本文给出了智能 车辆领域的研究热点，讨论了该技术涉及的关键技术，并对今后智能车辆技术研究进行 了预测。 关键词：智能车辆 传感器 视觉融合 通信协议 智能控制
视觉增强系统 ＶＥ（Ｖｉｓｉｏｎ Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ）：通过红 外成像和图像处理等手段使驾驶员能更好地感知车 辆周围的环境，如夜视系统。
交叉路口碰撞避免系统 ＩＣＡ （Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ Ｃｏｌｌｉ－ ｓｉｏｎ Ａｖｏｉｄａｎｃｅ）：约 ２６％的交通事故是在交叉路口发 生的，发展车间通讯系统或者信号灯状态检测系统 可以在危险情况下发出警告。
２．５ 其它 智能车辆的关键技术还包括车辆状态随机估 计和智能车辆体系结构的研究等方面。为了对车辆 进行有效的控制，必须全面准确地获取车辆的自身 状态参数，如车辆横摆角速度估计、汽车轮胎与路 面之间的摩擦系数估计、以及车辆侧面碰撞模型的 非线性动力学参数的辨识等。由于智能车辆系统复 杂程度高、综合性强，一般需要一组研究人员共同 研究开发，同时为了使系统能够在有限的时间和计 算资源内完成各功能，计算经常需要一定的并行 性，由此产生这样的问题—— —将计算资源有效地分 布在一组处理器上需要什么样的体系结构？这就是 智能车辆控制器体系机构所研究的问题。
自 适 应 巡 航 控 制 系 统 ＡＣＣ （Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｃｒｕｉｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）： 巡航控制系统一方面可以减轻驾驶员的劳 动强度，另一方面可以通过与前方车辆保持适当的 相对距离和速度而减小发生碰撞的可能性。
车道偏离预警 ／ 避免系统 ＬＤＷＳ （Ｌａｎｅ Ｄｅｐａｒ－ ｔｕｒｅ Ｗａｒｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）：车道偏离引起的交通事故约占 所有交通事故的 ２１％，车道偏离警告系统通过传感 器检测车辆在车道中的位置和前方道路的情况，在 预测到可能发生车道偏离的时候，向驾驶员发出警 告或者自动控制车以避免事故的发生。
3 研究预测
３．１ 车辆间的通信协议规范 到目前为止，没有一个汽车生产厂家或研究机 构能够独自提供完整的智能车辆解决方案。因此， 不同的车辆之间，车辆与外界，车辆与人之间的通 信规范问题就成为一个值得研究的课题，这实际上 就是要建立一个开放型的人一车一路之间的通信 协议规范，各种设备提供者就可以根据该规范设计 能够独立工作的设备或模块。 ３．２ 通用的软件开发平台 随着车辆功能的逐步发展和完善，各种传感器 信息的采集与处理，各种控制算法的设计与实现等 软件设计要求会变得十分复杂。如果能有像 Ｗｉｎ－ ｄｏｗｓ 一样车载软件系统平台，提供统一的应用软件 接口，将会大大降低系统实现难度。因此，在这方面 进行持续研究是有必要的，也是迫切的。 ３．３ 各种传感器取长补短 单一传感器有时无法满足实际需要，而复合型 传感器价格昂贵，且难以实现，推广困难。因此，应 将不同的传感器之间取长补短，互相结合使用。例 如：利用超声波、雷达等传感器测距快速便捷的特
引言
智能车辆（ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｖｅｈｉｃｌｅｓ，ＩＶ）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。它集中运用了计算机、现代传感、信息融 合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高 新技术综合体。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。它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。
２．２ 决策技术 在辅助驾驶或者自动驾驶技术中，需要依据感 知系统获取的信息来进行决策判断，进而向驾驶员 发出警告或者对车辆进行控制。例如，在车道偏离 警告系统和碰撞警告系统中，需要预测主车辆和其 它车辆未来一定时间内的状态。先进决策技术包括 模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技 术。神经网络结构如图 ２ 所示。 ２．３ 控制技术 对自动驾驶车辆或者辅助驾驶车辆来说，利用 环境感知信息进行规划决策后需要对车辆进行控 制，比如对路径的自动跟踪，此时性能优良的控制 器成为了智能车辆必不可少的部分，成为智能车辆 的关键。智能控制代表着自动控制的最新发展阶
智能车辆是智能交通系统（ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａ－ ｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍｓ，ＩＴＳ）的重要构成部分，其研究的主要目 的在于降低日趋严重的交通事故发生率，提高现有 道路交通的效率，在某种程度上缓解能源消耗和环 境污染等问题。
美国开始组织实施智能车辆先导（ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｖｅ－ ｈｉｃｌｅ ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅ，ＩＶＩ）计划，欧洲提出公路安全行动计 划（ｒｏａｄ ｓａｆｅｔｙ ａｃｔｉｏｎ ｐｒｏｇｒａｍ，ＲＳＡＰ），日本提出超级 智能车辆系统。我国科技部则于 ２００２ 年正式启动了 “十五”科技攻关计划重大项目，智能交通系统关键 技术开发和示范工程，其中一个重要的内容就是进 行车辆安全和辅助驾驶的研究。预计在 ２０２０ 年之前 进入智能交通发展的成熟期，人、车、路之间可以形 成稳定、和谐的智能型整体。
图 ３ 车辆定位导航系统示意图
路径规划是智能车辆信息感知和车辆控制的桥 梁，是智能车辆自主wenku.baidu.com驶的基础，可分为全局路径规 划和局部路径规划。全局路径规划是在已知地图的 情况下，利用已知局部信息如障碍物位置和道路边 界，确定可行和最优的路径，它把优化和反馈机制很
好的结合起来。局部路径规划是在全局路径规划生 成的可行驶区域指导下，依据传感器感知到的局部 环境信息来决策车辆当前前方路段所要行驶的轨 迹。与移动机器人路径规划相比，车辆的行驶环境 具有非结构化、动态性、不确定性等特点，因此研究 者们在借用移动机器人路径规划成果的同时，也在 深入彻底研究智能车辆路径规划问题。
图 １ 机器视觉在车辆安全中的应用
视觉系统在智能车辆中主要用来识别车辆周 围的交通环境，如确定车辆在车道中的位置和方 位、车道的几何结构、检测车辆周围的障碍物如车 辆和行人、识别交通标志和交通信号等。当机器视 觉用于智能车辆时必须具备实时性、鲁棒性和实用 性三方面的技术特点。实时性是指视觉处理系统的 数据处理必须与车辆的高速行驶同步进行；鲁棒性 是指智能车辆对不同的道路环境如高速公路、市区 标准公路、普通公路等，不同的路面环境如路面及 车道标线的宽度、颜色、纹理、动态随机障碍与车流 等，以及变化的气候条件如日照及景物阴影、黄昏 与夜晚、阴天与雨雪等均具有良好的适应性；实用 性是指智能车辆在体积和成本等方面能够为普通 汽车用户所接受。
碰撞预警 ／ 避免系统 ＣＷ／ＣＡ （Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ Ｗａｒｎ－ ｉｎｇ／Ａｖｏｉｄａｎｃｅ）：追尾碰撞占所有交通事故的 ２９％，碰 撞警告 ／ 避免系统通过实时检测主车辆和其它车辆 的状态、并对其进行分析。当有碰撞的危险时，向驾 驶员发出警告或者自动控制车辆来避免碰撞事故
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4总结
智能车辆的研究技术难度大， 运行中的车辆系 统是一个包括车辆一驾驶员一环境的复杂、时变、非 线性大系统，影响车辆运行的因素包括车辆的、人为 的和道路环境的因素， 必须采用新的理论和方法进 行研究。随着以计算机技术和信息技术为代表的高 新技术的发展， 不断改变着人们的行为和思维模式， 人工神经网络、模糊控制、神经模糊技术和虚拟现实 技术等新思想、新技术纷呈叠出，为我们站在一个新 的高度研究智能车辆提供了可能。这是一个能够将 汽车产业，交通系统与信息产业紧密结合起来的新 型领域。智能车辆的研发为世界各国的高新技术产 业提供了又一广阔的发展空间。欧洲、日本、美国等 发达国家虽走在了前面，但目前与我国的实际差距
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点，完成障碍物扫描，确定其大致的方位，然后，利用 ＣＣＤ 低成本，高信息量的特点，在确定的范围之内 识别目标类型、轮廓、颜色、文字等信息。
３．４ 有人无人驾驶共享现有道路 可以预见，在未来的 １０—１５ 年中，无人驾驶车 辆将广泛得到应用。然而，道路建设一直以来都无法 满足日益增长的车辆需要。因此，无人驾驶车辆无法 完全行驶在专用车道，必须能够与现有车辆共享传 统道路。两种车辆的共存方式需要受到重视。 ３．５ 改善视觉算法对环境的适应性 设计可靠、稳定的机器视觉算法所面临的最大 困难在于对各种恶劣环境的适应性。一般的视觉算 法无法直接在实际应用中使用，需要一定的假设。在 阴雨雪天气、夜晚等光照条件较差的情况就无法满 足。另外，快速运动对成像的影响应加以考虑，这也 是满足系统实时性要求。
的发生。 驾 驶 员 状 态 监 控 系 统 ＤＣＷ （Ｄｒｉｖｅｒ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ
Ｗａｒｎｉｎｇ）：该类系统通过监控驾驶员的眼部或者头部 的运动情况来判断驾驶员的状态，卡车交通事故的 ３－６％是由于驾驶员疲劳引起的，因此发展该系统意 义重大。
导航系统 ＲＧＮＳ （Ｒｏｕｔｅ Ｇｕｉｄａｎｃｅ ａｎｄ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ）：导航系统不仅可以使乘客方便快捷地到达 目的地，更可以优化整个路网的使用，从而提高其交 通容量。
其它正在发展的系统有用于低速拥挤交通的走 ／ 停系统 Ｓ＆Ｇ（Ｓｔｏｐ＆Ｇｏ），车队（Ｐｌａｔｏｏｎｉｎｇ）／车道保持 系统 ＲＦ （Ｒｏａｄ Ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ），自动驾驶系统 ＡＤ（Ａｕ－ ｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｄｒｉｖｉｎｇ）等。
2 智能车辆关键技术
２．１ 感知技术 人类在驾驶汽车时所接受的信息几乎全部来自 于视觉，交通信号、交通标志、交通图案、道路标志等 均可以看作是环境对驾驶员的视觉通讯语言。同时， 人类在驾驶汽车时，通过对周围路面场景的观测来 决定采取什么样的操作。因此，选择机器视觉作为感 知路面场景的传感器是一种很自然的选择。机器视 觉在智能车辆中的应用如图 １ 所示。
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图 ２ 网络结构
段，是应用计算机模拟人类智能，实现人类脑力和体 力劳动自动化的一个重要领域。智能控制是一个新 兴学科，包括递阶控制系统、专家控制系统、模糊控 制系统、神经控制系统和学习控制系统等 ５ 个方面。
２．４ 车辆定位与路径规划 车辆定位导航系统应用车辆自动定位技术、数 字地图、通信技术，为车辆提供路径引导、无线遥控 等功能。在车辆定位导航系统中，定位是实现导航功 能的前提和基础，车辆定位技术大致上可分为三类： 惯性导航、无线电定位和卫星定位。车辆定位导航系 统如图 ３ 所示。
1 智能车辆的研究热点
智能车辆技术按功能分类主要分为辅助驾驶 和自动驾驶两个方面。自动驾驶技术的应用有赖于 整个 ＩＴＳ 系统的建立和完善，有赖于相关法律法规 的制定和客户思想的转变，近期内难以实用化，因 此目前各国都在大力发展先进驾驶员辅助系统 （ＡＤＡＳ：Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｒｉｖｅｒ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ）。在这样 的情况下，目前辅助驾驶系统的研究热点集中在如 下几个方面：
智能车辆系统可靠运行的前提是通过各种传 感器准确的捕捉环境和车辆自身的状态信息，并加 工处理，随后发出预警或者自动操控车辆。研究如 何将传感器传来的信息加以有效处理、分析，并准 确的确定环境和车辆自身的状态是非常重要的。然 而到目前为止，没有任何一种传感器能保证在任何 情况下提供完全可靠的信息，采用多传感器融合技 术，即将多个传感器采集的信息进行合成，形成对 环境特征的综合描述的方法，能够充分利用多传感 器数据间的冗余和互补特性，获得我们需要的、充 分的信息。
轻型汽车技术 ２０１１（３）总 ２５９
还不是很大。因此，把握住这一机遇，有计划、有步 骤地制定相应的发展策略，提供各种优惠政策来积 极指引和引导其健康发展，从而在改善和发展我国 交通，提高交通安全性的同时，缩小该领域与发达 国家之间的差距。
轻型汽车技术 ２０１１（３）总 ２５９
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设计·研究
技术纵横
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世界智能车辆的关键共性技术研究现状
胡国强 陈昌生 熊明洁
（武汉理工大学汽车工程学院 现代汽车零部件湖北省重点实验室）
摘要 智能车辆作为智能交通系统的重要组成部分，能够提高驾驶安全性，大幅改善公路 交通效率，降低能源消耗量，该技术的研究日益受到国内外学者的关注。本文给出了智能 车辆领域的研究热点，讨论了该技术涉及的关键技术，并对今后智能车辆技术研究进行 了预测。 关键词：智能车辆 传感器 视觉融合 通信协议 智能控制
视觉增强系统 ＶＥ（Ｖｉｓｉｏｎ Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ）：通过红 外成像和图像处理等手段使驾驶员能更好地感知车 辆周围的环境，如夜视系统。
交叉路口碰撞避免系统 ＩＣＡ （Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ Ｃｏｌｌｉ－ ｓｉｏｎ Ａｖｏｉｄａｎｃｅ）：约 ２６％的交通事故是在交叉路口发 生的，发展车间通讯系统或者信号灯状态检测系统 可以在危险情况下发出警告。
２．５ 其它 智能车辆的关键技术还包括车辆状态随机估 计和智能车辆体系结构的研究等方面。为了对车辆 进行有效的控制，必须全面准确地获取车辆的自身 状态参数，如车辆横摆角速度估计、汽车轮胎与路 面之间的摩擦系数估计、以及车辆侧面碰撞模型的 非线性动力学参数的辨识等。由于智能车辆系统复 杂程度高、综合性强，一般需要一组研究人员共同 研究开发，同时为了使系统能够在有限的时间和计 算资源内完成各功能，计算经常需要一定的并行 性，由此产生这样的问题—— —将计算资源有效地分 布在一组处理器上需要什么样的体系结构？这就是 智能车辆控制器体系机构所研究的问题。
自 适 应 巡 航 控 制 系 统 ＡＣＣ （Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｃｒｕｉｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）： 巡航控制系统一方面可以减轻驾驶员的劳 动强度，另一方面可以通过与前方车辆保持适当的 相对距离和速度而减小发生碰撞的可能性。
车道偏离预警 ／ 避免系统 ＬＤＷＳ （Ｌａｎｅ Ｄｅｐａｒ－ ｔｕｒｅ Ｗａｒｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）：车道偏离引起的交通事故约占 所有交通事故的 ２１％，车道偏离警告系统通过传感 器检测车辆在车道中的位置和前方道路的情况，在 预测到可能发生车道偏离的时候，向驾驶员发出警 告或者自动控制车以避免事故的发生。
3 研究预测
３．１ 车辆间的通信协议规范 到目前为止，没有一个汽车生产厂家或研究机 构能够独自提供完整的智能车辆解决方案。因此， 不同的车辆之间，车辆与外界，车辆与人之间的通 信规范问题就成为一个值得研究的课题，这实际上 就是要建立一个开放型的人一车一路之间的通信 协议规范，各种设备提供者就可以根据该规范设计 能够独立工作的设备或模块。 ３．２ 通用的软件开发平台 随着车辆功能的逐步发展和完善，各种传感器 信息的采集与处理，各种控制算法的设计与实现等 软件设计要求会变得十分复杂。如果能有像 Ｗｉｎ－ ｄｏｗｓ 一样车载软件系统平台，提供统一的应用软件 接口，将会大大降低系统实现难度。因此，在这方面 进行持续研究是有必要的，也是迫切的。 ３．３ 各种传感器取长补短 单一传感器有时无法满足实际需要，而复合型 传感器价格昂贵，且难以实现，推广困难。因此，应 将不同的传感器之间取长补短，互相结合使用。例 如：利用超声波、雷达等传感器测距快速便捷的特
引言
智能车辆（ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｖｅｈｉｃｌｅｓ，ＩＶ）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。它集中运用了计算机、现代传感、信息融 合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高 新技术综合体。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。它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。