无人驾驶车辆技术专题研究分析
无人驾驶车辆的精准定位与导航技术研究
无人驾驶车辆的精准定位与导航技术研究随着科技的飞速发展，无人驾驶车辆逐渐成为了现实生活中的一部分。
无人驾驶车辆的出现，改变了人们出行的方式，也对定位与导航技术提出了更高的要求。
本文将深入探讨无人驾驶车辆的精准定位与导航技术研究。
一、传感器技术在无人驾驶车辆中的应用传感器技术是实现无人驾驶车辆精准定位与导航的关键。
通过激光雷达、摄像头、超声波传感器等设备，无人驾驶车辆可以获取周围环境的信息，实现对路况、障碍物等情况的感知。
这些传感器技术的应用，有效提高了无人驾驶车辆的定位精度和导航能力。
二、卫星导航系统在无人驾驶车辆中的作用卫星导航系统是无人驾驶车辆精准定位与导航的重要支撑。
全球卫星定位系统（GNSS）可以为无人驾驶车辆提供高精度的位置信息，让车辆在开启自动驾驶模式时准确把握车辆位置，实现精准导航。
卫星导航系统的应用，使无人驾驶车辆能够安全、高效地行驶在路上。
三、地图数据的更新与维护对无人驾驶车辆的影响地图数据的更新与维护对无人驾驶车辆的定位与导航至关重要。
随着道路、交通标志等信息的变化，需要及时更新地图数据，以保证无人驾驶车辆获取的信息准确可靠。
同时，对地图数据的维护也是确保无人驾驶车辆精准导航的必要举措。
四、实时通信技术在无人驾驶车辆中的应用实时通信技术在无人驾驶车辆中起着连接车辆与基础设施之间的重要桥梁作用。
通过与云端实时数据交互，无人驾驶车辆可以获取动态路况、交通信息等数据，从而调整路线规划，实现更加智能化的导航。
实时通信技术的应用，提升了无人驾驶车辆的行驶效率和安全性。
五、无人驾驶车辆定位与导航技术的未来发展方向未来，随着人工智能、大数据分析等技术的不断发展，无人驾驶车辆的定位与导航技术也将迎来更加广阔的发展空间。
预计在未来几年，无人驾驶车辆将能够实现更加精准的自主导航，为人们的出行带来更加便利的体验。
总结：无人驾驶车辆的精准定位与导航技术研究是实现自动驾驶的关键一环。
传感器技术、卫星导航系统、地图数据更新与维护、实时通信技术等方面的不断创新与应用，将为无人驾驶车辆的智能化发展提供更有力的支撑。
无人驾驶汽车技术研究
无人驾驶汽车技术研究无人驾驶汽车，作为未来交通运输领域的一个重要发展方向，其技术研究已经成为各国科技领域的热门话题。
无人驾驶汽车技术主要包括感知技术、决策控制技术、通信技术等多个方面，其中的每个环节都对实现无人驾驶汽车的目标起着至关重要的作用。
首先，感知技术是无人驾驶汽车实现自主行驶的基础。
无人驾驶汽车需要通过各类传感器获取周围环境的信息，包括道路状况、障碍物、交通信号等。
在感知技术方面，激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器是无人驾驶汽车最常用的设备。
通过这些传感器获取的数据，无人驾驶汽车可以对周围环境进行精准识别，为后续的决策控制提供必要的信息支持。
其次，决策控制技术是无人驾驶汽车实际操作的关键。
在获取了周围环境的信息后，无人驾驶汽车需要做出合理的决策，选择最佳的行驶路径，并实施相应的控制策略。
决策控制技术需要综合考虑多种因素，如道路规则、车辆间的安全距离、路况状况等，以保证车辆的安全性和稳定性。
同时，无人驾驶汽车还需要具备自主学习的能力，根据不同场景的数据不断优化自身的决策控制策略，提升自身的智能化水平。
此外，通信技术在无人驾驶汽车技术研究中也占据着重要地位。
无人驾驶汽车需要与交通基础设施、其他车辆以及交通管理系统进行实时的通信，以获取实时路况信息、协调车辆行驶路线等。
基于5G技术的通信系统可以提供更迅速、更可靠的数据传输，为无人驾驶汽车的实时性和精准性提供更好的保障。
综上所述，无人驾驶汽车技术的研究涉及到感知技术、决策控制技术、通信技术等多个方面，需要不同学科领域的专家共同合作，共同攻关。
未来，随着科技的不断进步和无人驾驶汽车技术的不断完善，相信无人驾驶汽车将会成为未来交通出行的主流方式，为人们的生活带来更便捷、更安全的出行体验。
无人驾驶车辆技术的研究及应用
无人驾驶车辆技术的研究及应用一、前言随着科技的不断进步，无人驾驶汽车技术成为新一代交通工具的重要组成部分。
无人驾驶汽车可以不依赖人类操纵，能够自动感知周边环境变化，根据路况实时做出决策和控制，是现代交通领域的重要发展方向。
本文将从技术研究和应用两个方向详细探讨无人驾驶车辆技术。
二、无人驾驶车辆技术研究无人驾驶车辆技术是一项复杂的技术系统，涉及到多个领域知识，包括机械、电子、计算机、光学等。
其核心技术包括感知、决策和控制三个方面。
1.感知无人驾驶汽车必须能够感知周围环境，包括道路状况、障碍物、其他车辆、行人等。
为实现感知功能，常用的技术包括雷达、激光雷达、摄像头、超声波等。
这些传感器可以实现对车辆和周围环境的三维空间感知，提供全方位的信息。
2.决策无人驾驶汽车需要对感知到的信息进行识别、理解和分析，并做出相应决策。
决策过程涉及到数据处理、机器学习、规划等多个领域。
通过机器学习，可以让无人驾驶汽车从大量的数据中学习交通规则和行车经验，提高决策的准确性和实用性。
3.控制无人驾驶汽车的控制采用数字化控制系统，通过对驾驶系统的控制，实现对车辆的启停、转向、加速、减速等行驶操作。
控制系统需要对决策系统实时反馈，通过精准的控制指令调整车辆行驶状态。
以上三种技术基础构成了无人驾驶汽车的技术核心，其它诸如车身结构、电力系统、舒适性等方面则是无人驾驶汽车技术的配套要素。
下面我们将深入探讨无人驾驶汽车的应用市场。
三、无人驾驶车辆技术应用无人驾驶汽车中包含了无人驾驶汽车轿车、公交车、物流运输车、开采设备的自动驾驶系统等多个类型。
其主要的应用市场包括以下几个方面。
1.城市交通无人驾驶汽车无需人为控制，可以自动避免交通拥堵，减少不必要的能源消耗和停车等待时间。
可以为城市交通提供更高效、便捷、环保的解决方案。
目前在全球范围内，无人驾驶汽车处于逐渐应用的初级阶段。
2.物流运输无人驾驶汽车在物流运输方面具有广阔应用前景。
物流运输体量庞大，运输成本较高，且既有的人工物流运送方式已经受到了人工智能和物联网的挑战。
无人驾驶关键技术分析三篇
无人驾驶关键技术分析三篇篇一: 无人驾驶关键技术分析无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。
按照无人驾驶汽车的职能模块, 无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。
（1）环境感知技术环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳, 无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息。
为其行为决策提供信息支持。
环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。
单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量, 无法满足测量的需要。
因而, 必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量, 将所测得的数据经过数据融合处理后。
提取出可信度较高的有用信号。
按照环境感知系统测量对象的不同, 我们采用两种方法进行检测: 无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。
这类信息测量方便, 主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。
无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主, 被动型测距传感器为辅, 采用信息融合的方法实现。
因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下, 执行任务的需要, 最重要的是处理数据量小, 实时性好。
同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算, 无需知道障碍物的具体信息。
而视觉作为环境感知的一个重要手段, 虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题。
但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性, 而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面, 视觉也是必不可少的手段。
（2）导航定位技术无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置, 是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。
导航可分为自主导航和网络导航两种。
自主导航技术是指除了定位辅助之外, 不需要外界其他的协助, 即可独立完成导航任务。
无人驾驶汽车技术的研究与应用
无人驾驶汽车技术的研究与应用无人驾驶汽车技术是现代汽车工业中的一项重要技术，同时也是未来汽车发展的趋势。
本文将从研究和应用两个方面探讨无人驾驶汽车技术，为读者深入了解无人驾驶汽车技术提供参考。
一、无人驾驶汽车技术的研究1. 感知技术无人驾驶汽车离不开感知技术，这是无人驾驶汽车技术的基础。
感知技术主要涉及雷达、摄像机、激光雷达和传感器等技术，通过这些技术可以收集车辆周围的信息，帮助车辆做出正确的决策。
2. 决策技术无人驾驶汽车需要依靠算法来做出合理的决策，这是保证汽车在路上行驶安全性的保障。
决策技术主要包括规划路径、车速控制和优先级等方面的技术。
3. 控制技术无人驾驶汽车需要实时调整车辆的姿态以及速度，这需要控制技术的支持。
目前，控制技术主要包括自适应控制、容错控制等技术。
二、无人驾驶汽车技术的应用1. 无人驾驶公交车无人驾驶公交车是无人驾驶汽车技术应用的一个重要方向。
在公共交通领域，无人驾驶公交车具有一定的优势，可以缓解交通拥堵、减少人力成本、提高安全性等。
2. 无人驾驶出租车相比于传统出租车，无人驾驶出租车的服务费用更为合理，可以提高乘客的乘车体验。
此外，无人驾驶出租车还可以通过数据共享等方式降低运营成本。
3. 无人驾驶货车无人驾驶货车是探索物流行业数字化物流解决方案的必然选择。
在物流领域，无人驾驶货车可以大幅度减少人力成本，提高物流效率和安全性。
未来，它有望实现“全球无人仓储+无人运输”的智能物流系统。
4. 无人驾驶摆渡车无人驾驶摆渡车可以在园区、机场、车站等场所作为人员运输工具使用。
目前，国内外已有多家企业推出无人驾驶摆渡车，标志着无人驾驶汽车技术应用进入了实际落地的阶段。
结尾：总之，无人驾驶汽车技术研究和应用的发展是不可逆转的趋势，它将带来交通方式、产业结构、社会结构的变革。
同时，无人驾驶汽车技术也需要持续推进创新，完善法律法规和安全标准，让无人驾驶汽车技术更好地融合到人们的生活中。
无人驾驶车辆技术实验报告
无人驾驶车辆技术实验报告随着科技的迅速发展，无人驾驶车辆技术成为了当今汽车行业的热门话题。
无人驾驶车辆技术的实验报告成为了评估其安全性、可靠性和实用性的重要依据。
本实验报告旨在对无人驾驶车辆技术进行全面评估，并提供有益的建议和改进建议。
一、技术原理无人驾驶车辆技术是基于人工智能和自动驾驶技术的结合，通过传感器、摄像头、雷达和激光雷达等设备，实现车辆在不需要人类操作的情况下自主行驶。
该技术利用先进的算法和模型，识别道路标志、识别障碍物、做出驾驶决策，并实现车辆的自主导航。
二、实验设备本次实验中使用的无人驾驶车辆配备了高精度的传感器、摄像头和激光雷达设备，以确保车辆能够准确获取周围环境的信息，并做出正确的驾驶决策。
此外，车辆还配备了先进的人工智能系统，能够实现自主行驶和智能导航。
三、实验过程在实验过程中，我们对无人驾驶车辆进行了各种道路和环境的测试。
在城市道路、高速公路、复杂路况和恶劣天气下，无人驾驶车辆均表现出色，能够稳定行驶、识别障碍物，并及时做出避让和变道等操作。
在密集车流和复杂交通情况下，无人驾驶车辆也能够灵活应对，确保安全驾驶。
四、实验结果通过本次实验，我们得出结论：无人驾驶车辆技术已经达到了相当成熟的水平，能够满足日常交通需求，并在一定程度上提高了交通安全性和行车效率。
然而，仍存在一些问题需要解决，比如系统容错性不足、对特殊情况的应变能力有待提高等。
五、建议和改进建议为了进一步提高无人驾驶车辆技术的实用性和可靠性，我们提出以下建议和改进建议：一是加强系统的容错性，提高车辆对特殊情况的适应能力；二是加强对人工智能算法的优化和更新，确保车辆能够更准确地识别和判断道路情况；三是加强人机交互系统的设计，优化用户体验，提高乘客的安全感和舒适度。
综上所述，无人驾驶车辆技术的实验报告对该技术的发展和应用具有重要意义。
通过不断的实验和改进，相信无人驾驶车辆技术将更好地服务于人类出行需求，为未来交通带来更多便利和安全。
无人驾驶汽车的技术研究与应用分析
无人驾驶汽车的技术研究与应用分析无人驾驶汽车是当今科技发展的热点之一。
近年来，无人驾驶汽车日益成为了人工智能、机器人、云计算等多项领域的交汇点。
无人驾驶汽车从概念、技术实现到应用场景，一步一步走向成熟，未来随着技术的发展和应用场景的开拓，无人驾驶汽车有望成为驾驶员和乘客出行的新标配。
一、无人驾驶汽车的定义及分类无人驾驶汽车（Autonomous Vehicle，AV）是指依靠计算机、雷达、传感器、摄像头等技术，具有感知、决策、控制等人工智能能力的汽车。
根据其自主行驶的能力，可以将无人驾驶汽车分为五个级别：1.0级别：无自动化。
驾驶员对车辆进行控制。
2.0级别：部分自动化。
车辆具备跟车、变道、泊车等基本自动化能力，但驾驶员仍需持续关注，随时准备接管车辆控制权。
3.0级别：条件自动化。
车辆能够在特定情况下独立驾驶，但需要驾驶员在需要时接管车辆控制权。
4.0级别：高度自动化。
车辆在特定地理范围内或特定情况下能够独立驾驶，无需驾驶员持续关注。
5.0级别：完全自动化。
车辆能够在任何道路和任何条件下独立驾驶，不需要驾驶员干预。
二、无人驾驶汽车的核心技术无人驾驶汽车的核心技术主要包括三个方面：感知技术、决策技术和控制技术。
1.感知技术无人驾驶汽车需要通过传感器等设备对外部环境进行感知，能够对道路、车辆、行人等进行感知和识别。
当前常用的传感器包括激光雷达、摄像头、超声波雷达、毫米波雷达等。
感知技术的精度和速度直接影响到车辆的安全性和可靠性。
2.决策技术决策技术是指无人驾驶汽车根据感知到的环境信息和车辆状态等数据，进行智能决策和规划行车路线。
决策技术的算法包括路径规划、交通信号灯识别、障碍物预测、行人识别等。
3.控制技术控制技术是指针对无人驾驶汽车的动力系统、制动系统、转向系统等进行控制和优化。
其中，动力系统的选择和优化对无人驾驶汽车的性能和效率具有影响。
三、无人驾驶汽车的应用特点无人驾驶汽车的应用特点主要有以下几个方面：1.提升出行效率由于无人驾驶汽车具备高度自动化的行驶能力，可以大大提升出行效率。
无人驾驶汽车技术研究
无人驾驶汽车技术研究随着人工智能技术的不断进步，无人驾驶汽车已经逐渐成为了现实。
无人驾驶汽车技术的应用将使我们的出行变得更加便捷、高效、安全。
在这篇文章中，我们将对无人驾驶汽车技术进行深入的研究，探讨其现状、发展趋势以及未来展望。
第一章：无人驾驶汽车技术原理无人驾驶汽车技术的实现原理主要基于3个方面的技术：感知、决策和控制。
感知技术是无人驾驶汽车最基础的技术，其主要作用是实时感知周围环境，包括雷达、激光雷达、摄像头、超声波等技术。
决策技术主要是根据感知到的信息进行地图定位、路径规划、交通信号识别和行车策略等决策。
控制技术主要是将决策结果反馈给车辆执行相应的操作。
第二章：无人驾驶汽车技术发展现状无人驾驶汽车技术是一项近年来快速发展的新兴技术。
当前，很多公司、学术机构以及国家实验室都在研究无人驾驶汽车技术。
目前，无人驾驶汽车技术的发展中还存在一些问题和挑战，例如：环境适应性、安全性、技术成本、法律法规等。
但无论如何，无人驾驶汽车技术的发展已经不可阻挡。
第三章：无人驾驶汽车技术的应用无人驾驶汽车技术的应用领域非常广泛，包括智能交通、物流配送、城市出租车、国防军事等。
在智能交通领域，无人驾驶技术可以大幅度提高交通运输的安全性、清洁度和效率；在物流配送领域，无人驾驶技术可以提高物流分发效率和精度，降低成本，提高利润率；在城市出租车领域，无人驾驶技术可以解决停车难题，减少对能源的消耗；在国防军事领域，无人驾驶技术可以大幅度降低作战风险和人员伤亡。
第四章：无人驾驶汽车技术的未来展望随着技术的不断成熟，无人驾驶汽车技术的应用前景十分广阔。
未来五到十年内，无人驾驶汽车将逐步成为每个人日常出行的主流方式。
同时，在无人驾驶汽车的基础上，还将衍生出更多的服务和应用，例如自动充电、无人服务等。
无论如何，无人驾驶汽车技术的发展前景是非常光明的。
结论：无人驾驶汽车技术是智能交通领域的一个重大突破。
它可以提高交通运输的安全性、清洁度和效率，大幅度降低成本和人员伤亡。
无人驾驶技术发展研究报告
无人驾驶技术发展研究报告近年来，无人驾驶技术在汽车行业中迅速发展。
随着人工智能和传感器技术的不断进步，无人驾驶车辆已经成为现实。
本文将对无人驾驶技术的发展进行研究，分析其应用前景和挑战。
一、无人驾驶技术的定义和分类无人驾驶技术，简而言之，就是指车辆在没有人类驾驶员的情况下自动驾驶。
根据驾驶员的参与程度，无人驾驶技术可分为五个级别，即Level 0到Level 5。
Level 0表示完全由人类驾驶，而Level 5则表示完全无需人类干预的自动驾驶。
二、无人驾驶技术的关键技术1. 传感器技术：无人驾驶车辆依靠传感器收集周围环境信息，包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等。
这些传感器将输入到车辆的自主系统中，用于判断行驶路径和识别障碍物。
2. 人工智能：人工智能技术在无人驾驶技术中起着重要作用。
深度学习和神经网络等人工智能算法能够处理传感器输出的数据，并作出智能的决策。
3. 软件系统：无人驾驶车辆还需要强大的软件系统来管理各种任务和功能。
这些软件系统包括路径规划、交通信号处理、车辆控制等。
三、无人驾驶技术的应用无人驾驶技术有广泛的应用前景。
以下是一些主要领域的应用：1. 物流和货运：无人驾驶车辆可以用于物流和货运，提高运输效率，减少人力成本。
2. 出行服务：无人驾驶车辆可以为人们提供便利的出行服务，减少交通拥堵和事故发生。
3. 农业：无人驾驶技术可以应用于农业，实现自动化的农业生产和作业。
4. 公共交通：无人驾驶车辆可以改善公共交通系统，提高运输效率和减少碳排放。
四、无人驾驶技术的挑战虽然无人驾驶技术有许多应用前景，但仍面临一些挑战。
1. 安全性：无人驾驶技术需要确保车辆的安全性，防止意外事件的发生。
这需要完善的安全系统和对各种复杂道路情况的应对能力。
2. 法律法规：无人驾驶技术的应用还需要符合相应的法律法规。
尚未解决的问题包括道路交通规则的适应和责任的界定。
3. 数据隐私：无人驾驶技术需要收集和处理大量的数据。
无人驾驶汽车技术发展研究报告
无人驾驶汽车技术发展研究报告摘要：随着人工智能和自动驾驶技术的快速发展，无人驾驶汽车正成为未来交通的重要组成部分。
本报告将从技术特点、发展现状及前景、影响因素等方面进行研究，探讨无人驾驶汽车技术的发展趋势。
引言：无人驾驶汽车技术，作为当今科技领域的热点之一，其发展带来了革命性的变革。
通过人工智能、传感器以及大数据的结合，无人驾驶汽车在保证安全的前提下，提供了更加便捷、高效、环保的出行方式。
本报告将详细分析无人驾驶汽车技术的特点，对其发展现状及前景进行深入研究，并探讨影响无人驾驶汽车发展的关键因素。
一、无人驾驶汽车技术的特点无人驾驶汽车技术基于人工智能和感知技术等核心技术，具有以下几个特点：1. 自主决策能力：无人驾驶汽车能够通过激光雷达、相机等传感器获取周围环境信息，进而做出相应的决策，如避让障碍物等。
2. 实时感知与定位：无人驾驶汽车技术能够实时感知车辆周围的物体和交通情况，并准确定位自身的位置，确保行驶的安全与稳定。
3. 大数据和机器学习：无人驾驶汽车通过不断收集和分析车辆行驶数据，利用机器学习算法提高自身的驾驶能力和预测能力。
4. 网络互联性：无人驾驶汽车可以通过5G等网络技术与其他汽车以及交通基础设施进行互联，实现交通信息共享和协同驾驶。
二、发展现状及前景1. 技术成熟度：目前，无人驾驶汽车技术已经在实验室和测试场景得到广泛应用，并逐渐进入实际道路测试阶段。
但在复杂路况下的可靠性和安全性仍然是发展的重要难题。
2. 法律与政策支持：为促进无人驾驶汽车的发展，各国纷纷制定相关法律和政策，提供相应的试验和技术验证环境，加速无人驾驶汽车技术的商业化进程。
3. 市场前景：无人驾驶汽车市场潜力巨大，预计未来几年将有许多新的无人驾驶汽车产品问世，这将带来汽车产业链的全新布局，同时也将带动相关技术产业链的快速发展。
三、影响因素分析1. 技术突破与创新：无人驾驶汽车技术的发展离不开技术突破和创新，特别是在人工智能、感知技术和控制算法方面的创新。
无人驾驶技术及其应用研究
无人驾驶技术及其应用研究随着人工智能和自动驾驶技术的逐渐发展，无人驾驶技术也越来越受到人们的关注，并在许多领域得到应用。
无人驾驶技术是指通过计算机、激光雷达、摄像头等传感器，对车辆进行自主控制，在不需要人为干预的情况下完成行驶任务。
未来的交通方式将不再依赖于人类驾驶员，有望让车辆行驶更加安全、高效、便捷。
下面将从技术原理、现实应用和未来前景三个方面进行分析。
一、技术原理无人驾驶技术需要依靠先进的传感器、处理器、储存器等芯片技术，以及计算机视觉算法、机器学习等人工智能技术的支持。
主要技术包括：1. 高精度地图：在车辆行驶前需要先进行精准地图的绘制，确定道路规划和道路信息。
2. 传感器系统：包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器，用于感知车辆周围的环境和障碍物。
3. AI算法：通过机器学习等手段，从海量数据中训练出复杂的模型和算法，用于路线规划、行驶决策等多个方面。
4. 较高配置的嵌入式计算机：用于实现车辆的实时处理和控制。
以上技术相互协作，实现了车辆的自主行驶。
二、现实应用目前，无人驾驶技术已经得到应用。
自动驾驶出租车、自动驾驶公共汽车、物流配送车辆等应用场景已相继出现，并且正在逐渐普及。
1. 出租车：无人驾驶出租车在多个城市和地区进行了实验和应用，将服务从传统的人类司机转向自动驾驶系统，以提高司乘人员的安全性和可靠性。
2. 公共汽车：另外，无人驾驶公共汽车的概念也在发展。
在特定的路线上，无人驾驶公共汽车可以减少司机数量，配备更多的车辆，以方便交通。
3. 物流配送车辆：在物流配送领域，无人驾驶车辆也被广泛应用。
这种车辆可以利用特定的技术和系统，为商家和物流公司提供高效的配送服务。
三、未来前景随着科技的不断发展，无人驾驶技术也将不断扩大应用范围。
如今正在研发中的无人驾驶卡车、民用无人机等，将极大地提高交通效率并缓解人工智能的主要问题。
1. 无人驾驶卡车：无人驾驶卡车的主要任务是将货物从一个地方运输到另一个地方。
无人驾驶汽车技术研究和应用
无人驾驶汽车技术研究和应用随着科技的不断进步，人们的生活也愈发变得便捷和高效。
在交通运输领域，无人驾驶汽车技术的出现或将给人们的出行方式带来前所未有的革命性变化。
本文将从技术研究、应用场景等方面对无人驾驶汽车技术进行探讨。
一、无人驾驶汽车技术的研究发展1.历史与发展最早的自动驾驶车辆可以追溯到20世纪50年代，从那时起，无人驾驶汽车的研究就开始加速发展。
在过去的几十年中，计算机处理能力的提高、人工智能和深度学习技术的成熟，以及传感器和雷达等硬件技术的发展，使无人驾驶汽车处于实现大规模商业化的前沿阶段。
2.技术结构和原理无人驾驶汽车主要由感知、决策和执行三个模块组成。
感知模块主要负责接收来自车辆周围环境的信息，包括雷达、激光测距仪、摄像头等传感器收集到的数据，并通过计算机视觉和深度学习算法等技术处理这些数据；决策模块主要依据感知模块中处理出的信息做出决策，包括行驶速度、行驶路径、超车等决策；执行模块负责实现行驶决策和驾驶输出，包括油门、刹车、转向等。
二、无人驾驶汽车技术的应用场景1.出租车和快递送货无人驾驶技术特别适合于城市出租车和物流配送行业。
当自驾车出租车被自动驾驶车代替后，他们不再需要停车和等待乘客，这将使车辆使用效率显著提高，从而减少城市交通拥堵并增加整体经济效益。
2.工业和农业无人驾驶汽车技术在工业和农业领域具有广泛应用前景，通过自动控制车辆实现生产、收获、物流等环节的自动化和无人值守，如自动化拖拉机、自动化智能货物运输车等。
3.自动驾驶出租车的商业化落地2017年，中国北汽集团旗舰品牌北汽新能源成功将无人驾驶汽车加入工业化生产，成为国内首个实现无人驾驶汽车批量生产的厂商。
2018年12月，南京无人驾驶出租车上路试运行。
未来无人驾驶的出租车将具备与出租车司机相似的行为能力和服务能力，绝大多数人可以体验无人驾驶汽车的驾驶模式，相信无人驾驶汽车商业化模式的出现和规模化运用，将更大程度上推进我国城市化、智能化等方面的发展。
无人驾驶汽车技术研究及应用案例分析
无人驾驶汽车技术研究及应用案例分析无人驾驶汽车技术是近年来备受关注和研究的热点领域，该技术基于人工智能、感知技术和自动化控制等前沿技术，旨在实现车辆全自主驾驶，为人们的出行方式带来革命性的改变。
本文将对无人驾驶汽车技术的研究进展进行梳理，并结合应用案例进行深入分析和探讨。
一、无人驾驶汽车技术研究进展无人驾驶汽车技术的研究与发展离不开人工智能、图像识别、激光雷达、传感器融合等技术的突破和创新。
在人工智能领域，无人驾驶汽车使用的深度学习算法能够实现精准的图像识别和目标检测，根据所获取到的信息做出智能驾驶决策。
同时，激光雷达作为无人驾驶汽车的核心感知技术，能够实时获取周围环境的三维空间信息，为车辆提供准确的感知能力。
在无人驾驶汽车的研究过程中，深度学习在车辆感知、决策和控制等关键环节发挥着重要作用。
越来越多的研究者将深度学习应用于无人驾驶汽车的路径规划、行驶决策和交通信号识别等方面，通过大量的实验和测试，取得了显著的研究进展。
此外，自主定位和地图构建也是无人驾驶汽车技术研究的重要方向，通过建立高精度的地图和定位系统，为车辆提供准确定位和导航能力。
二、无人驾驶汽车应用案例分析1. Waymo（旗下Google）Waymo是谷歌旗下的无人驾驶汽车项目，该项目自2009年启动以来，已经在美国多个城市完成了数百万英里的测试，并于2018年在美国亚利桑那州的凤凰城推出了商业化自动驾驶出租车服务。
Waymo的无人驾驶汽车配备了大量传感器和相机，可以实时感知周围环境，并通过深度学习算法分析实时图像和数据，做出智能决策。
Waymo的成功应用案例证明了无人驾驶技术的可行性和商业化前景。
2. Tesla Autopilot特斯拉自动驾驶技术Autopilot是目前市场上应用最为广泛的无人驾驶技术之一。
特斯拉车辆搭载了多项传感器和相机，能够实现实时感知和自主导航。
Autopilot技术通过深度学习算法不断优化，在可行驶的道路上实现了基本的自动驾驶功能，包括自动巡航、自动驾驶车道保持和自动泊车等。
无人驾驶汽车的技术研究与应用
无人驾驶汽车的技术研究与应用一、绪论无人驾驶汽车，作为中国继高铁、互联网之后新一代领军科技，也是未来交通发展的趋势。
在顺应时代大势的同时，无人驾驶汽车技术的研究和应用也在不断探索和深入。
随着传统汽车行业的升级换代，本文将对无人驾驶汽车技术的研究和应用进行深入分析。
二、技术分类（一）系统感知技术：由于无人驾驶汽车驾驶员的替代性，感知数据来源和覆盖面的准确性将直接影响到车辆的行驶安全性。
系统感知技术主要包括激光雷达、高清摄像头、超声波等传感器的结合应用。
（二）关键感知技术：关键感知为无人驾驶汽车实现全面自主行驶的关键技术之一。
该项技术主要包括障碍物检测、自身车道识别、信号灯识别、行人识别等方面。
（三）定位与规划技术：无人驾驶汽车需要具备高精度的定位技术，只有在准确掌握位置和行驶路线时，才能保障车辆沿着规划路线流畅行驶。
无人驾驶汽车规划技术主要包括专业地图数据制作、车辆路径规划、车辆自主学习等方面。
（四）智能控制技术：该类技术是实现车辆控制、安全驾驶、自主停车的基础技术，主要包括汽车引擎控制，在车继控制，电磁感应等方面。
三、技术应用（一）物流行业：当下物流业的运转模式已经迎来变革，基于无人驾驶技术的无人配送方案已经开始逐步推广。
无人驾驶汽车将通过搭配5G和人工智能，实现无人自主驾驶，实现自动运送货物，解放劳动力，同时提高运输效率，节省成本。
（二）城市交通：城市道路交通拥堵严重，是无人驾驶汽车技术应用的重要领域之一。
目前，自动驾驶汽车团队正和政府部门合作，在城市中实施无人驾驶出租车试点，以缓解拥堵和提高出行效率。
（三）特种行业：充电站无人驾驶送电车、水电站无人驾驶管道检测车、无人驾驶环卫车等机器人技术在特种行业的应用，不仅使企业更加高效和安全，而且对于治理社区和环保都有无可替代的效果。
四、安全管理无人驾驶汽车应用的成功与否，关键在于是否能够保证安全。
学者研究认为，提高无人驾驶汽车的安全性主要需要从以下三个方面入手：（一）硬件安全：采用高耐久度材料，确保硬件的抗干扰性，提高驾驶控制能力、决策控制和辨识能力等方面的安全性。
无人驾驶汽车的技术研究与应用
无人驾驶汽车的技术研究与应用一、前言随着科技的不断进步，人类的生活和工作方式也不断地发生着变化。
在交通领域，无人驾驶汽车技术的成熟和普及将对人类带来更多的便利和安全。
本文将从技术研究和应用方面对无人驾驶汽车进行探讨。
二、无人驾驶汽车的技术研究1. 感知技术无人驾驶汽车的感知技术是其最关键的部分，它包括传感器、雷达和摄像头等设备。
这些设备能够对车辆周围的环境进行感知和识别，包括道路、交通标志、自行车和行人等。
为了达到更高的精度和可靠性，无人驾驶汽车通常会配备多种传感器，从而确保系统的鲁棒性。
2. 控制技术无人驾驶汽车的控制技术是其最为核心的部分，它能够根据感知到的环境信息进行快速的决策和控制。
在控制技术中，引入了人工智能和机器学习等技术，可以提供更加灵活和准确的决策，并能够应对不同情况下的变化。
3. 通信技术无人驾驶汽车需要保持与其他车辆和交通管理系统之间的通信，以便获取最新的路况信息、规避交通拥堵和协调车辆之间的行驶路线。
因此，无人驾驶汽车的通信技术必须是即时的、可靠的和安全的。
4. 安全技术无人驾驶汽车的安全技术包括多方面内容，包括障碍物检测、自动刹车、避免碰撞等。
同时，无人驾驶汽车还需要具备高度的可靠性和纠错能力，以应对不可预见的意外事件。
5. 数据处理技术无人驾驶汽车需要处理大量的感知数据、通信数据和控制数据。
因此，它必须配备高效的数据处理硬件和算法，以高效处理这些数据，并快速做出决策。
三、无人驾驶汽车的应用1. 安全驾驶无人驾驶汽车可以避免许多人类驾驶过程中的人为错误，例如疲劳驾驶、饮酒驾车等。
通过引入无人驾驶汽车技术，可以提高道路交通安全水平，并减少交通事故的发生率。
2. 公共交通无人驾驶汽车可以应用于城市公共交通领域，为市民提供更加安全、舒适和高效的公共交通服务。
在高峰和低谷期之间，可以适应不同的需求来调整车辆数量。
3. 物流配送无人驾驶汽车也可以应用于物流配送领域。
通过自动驾驶技术，可以实现货物自动配送和送货。
无人驾驶研究报告
无人驾驶研究报告一、引言在当今科技飞速发展的时代，无人驾驶技术正逐渐从科幻走向现实。
无人驾驶汽车有望彻底改变我们的出行方式，提高交通安全性和效率，为社会带来巨大的价值。
然而，要实现真正安全可靠的无人驾驶，仍面临诸多技术、法律和社会挑战。
本报告将对无人驾驶技术的发展现状、关键技术、面临的挑战以及未来前景进行深入探讨。
二、无人驾驶技术的发展现状（一）技术进展近年来，无人驾驶技术取得了显著的进步。
传感器技术的不断改进，如激光雷达、摄像头和毫米波雷达，能够更精确地感知车辆周围的环境。
同时，高性能计算芯片的出现使得车辆能够快速处理大量的传感器数据，实时做出决策。
（二）测试与试点许多科技公司和汽车制造商都在进行无人驾驶汽车的道路测试。
一些城市也设立了专门的测试区域，以评估无人驾驶技术在实际交通环境中的表现。
此外，部分地区已经开始了无人驾驶的试点运营，例如无人驾驶的出租车服务。
（三）法规与政策各国政府纷纷出台相关法规和政策，以规范无人驾驶汽车的研发、测试和上路。
但法规的制定往往滞后于技术的发展，目前仍存在许多法律空白和不确定性。
三、无人驾驶的关键技术（一）环境感知这是无人驾驶的基础，通过各种传感器获取车辆周围的信息，包括道路状况、车辆、行人等。
先进的算法用于融合和分析这些数据，以构建准确的环境模型。
（二）决策规划基于感知到的环境信息，车辆需要做出合理的决策，如选择行驶路线、速度和规避障碍物等。
这涉及到复杂的算法和模型，以确保决策的安全性和高效性。
（三）控制执行将决策转化为车辆的实际控制动作，如加速、减速、转向等。
精确的控制算法和高效的执行机构是实现稳定驾驶的关键。
（四）通信技术车与车、车与基础设施之间的通信对于提高无人驾驶的安全性和效率至关重要。
例如，车辆可以通过通信提前获取路况信息，做出更优化的决策。
四、无人驾驶面临的挑战（一）技术成熟度尽管取得了很大进展，但无人驾驶技术仍未达到完全成熟的阶段。
在复杂的环境中，如恶劣天气、不规则的道路状况和突发的交通事件，车辆的感知和决策能力仍有待提高。
无人驾驶汽车的关键技术研究与现状分析
无人驾驶汽车的关键技术研究与现状分析随着科技的不断发展，汽车产业也在不断变革，无人驾驶汽车成为未来最有前途的领域之一。
这种汽车采用自动化技术和人工智能来代替人类驾驶，不仅能提高驾车安全性和行驶效率，还能减少交通事故和对环境的污染，被认为是未来汽车产业的方向之一。
然而，无人驾驶汽车的研发和应用也面临着很多技术挑战和社会性问题。
一、无人驾驶汽车的技术挑战1. 传感技术无人驾驶汽车需要实时感知环境，精确判断周围的交通情况，才能保证行驶安全。
因此，传感器的应用是实现智能驾驶的关键。
传感器可以利用雷达、激光雷达、摄像头等技术如实地捕捉车辆周边的信息，并将其转化为数字信号传输给控制系统进行处理。
但是，这些设备不仅在价格上昂贵，而且在复杂天气和不良道路条件下的精确度和可靠性也是一个问题。
2. 数据问题对于无人驾驶汽车来说，数据的质量和多样性非常重要。
这些数据包括航线、车速、电池技术、车内热度等。
传感器所搜集的数据需要经过处理和分析，才能准确反映车辆周边的环境情况。
此外，由于无人驾驶汽车的复杂性和高度依赖通信技术，数据上传和分享必须独立于特定的厂商或平台之外，即实现数据开放性。
3. 人工智能无人驾驶汽车使用人工智能系统进行实时路线规划、判断交通情况、实现远距离通信、等等。
由于人工智能技术自身的局限性，这类系统仍然存在诸多弊端和不足。
一方面，当前的人工智能系统还无法充分理解人类行为、语言、动作和情感。
另一方面，人工智能系统的准确度和可靠性应当保持在高水平下，以减少行驶过程中发生各种事故的风险。
4. 道路技术随着无人驾驶汽车的应用不断推进和普及，为其提供更加智能化的道路基础设施是当前的重要任务之一。
例如，有可能通过基础设施信号来为驾驶系统提供更多的信息；使用较精确的路口监控系统；利用智能道路标记和航标加强自动驾驶的网格信息。
但是，这些设施的研发和庞大资金的投入，都会给国家和各级政府带来极大的挑战。
二、无人驾驶技术研发现状目前，无人驾驶汽车的研究领域和市场应用已经是汽车产业中的热门区域。
无人驾驶汽车技术研究及其应用
无人驾驶汽车技术研究及其应用在过去的几年中，无人驾驶汽车技术已经得到了迅速发展，成为人们关注的新兴产业。
那么什么是无人驾驶汽车呢？无人驾驶汽车即是指无需人为控制，由计算机程序实现自主驾驶的汽车。
虽然无人驾驶汽车这一概念听起来十分激动人心，但在实际应用中还存在着很多技术和法律上的限制。
本文将讨论无人驾驶汽车技术的研究进展及其应用前景。
一、无人驾驶汽车技术的研究进展1.传感器技术无人驾驶汽车技术最基础的就是传感器技术，传感器能够通过不同的信号来感知车辆周围的环境。
如雷达、激光雷达、摄像头、超声波雷达等组合使用，就可构成全方位感知系统。
2.深度学习技术无人驾驶汽车要想实现自主驾驶，还要借助深度学习技术。
深度学习依赖于算法，在海量数据中学习车辆的行驶规律。
在无人驾驶汽车上实现深度学习需要很高的算力和存储能力，因此硬件和软件的需求都远远超过传统的汽车。
3.地图技术在无人驾驶汽车上，地图技术更为重要，因为它能够让车辆更好地了解周围环境，构建高精度地图，为车辆提供更准确的位置和路线信息。
因此，地图技术将无人驾驶汽车技术引入了一个全新的领域。
二、无人驾驶汽车技术的应用前景1. 交通领域无人驾驶汽车将为交通带来巨大的变化，一方面，无人驾驶汽车可以大幅度降低交通事故的发生率，提升交通工具行驶的安全性。
另一方面，它可以减少交通拥堵，让城市更加宜居，提高交通的效率。
2. 物流领域无人驾驶汽车的应用还涉及到物流行业，这方面的应用前景也十分广阔。
无人驾驶汽车可以降低物流企业的人力成本，现代物流企业的物流配送速度和成本都难以快速提升，但无人驾驶汽车能够完美地解决这个问题，让物流配送更加快速、可靠、安全。
3. 公共服务除了交通和物流领域，无人驾驶汽车应用还可拓展到社区出行、城市公共交通等多种领域。
通过无人驾驶技术支持出行和公共服务，居民可以享受到更加智能、便捷、贴心的服务，从而提高生活质量。
三、无人驾驶汽车技术面临的挑战1.技术上的限制无人驾驶汽车技术的研究还需要满足一定的环境和道路条件，由于传感器设备和算法的限制，无人驾驶汽车面临复杂环境的识别和应对问题，如恶劣天气、学习扩展和快速应对不确定性等都需要解决。
无人驾驶技术的研究与应用前景
无人驾驶技术的研究与应用前景随着互联网、人工智能、物联网等新技术的不断发展，无人驾驶技术正在逐渐成为未来交通出行的主要趋势。
本文将从无人驾驶技术的基本原理、应用场景和发展前景三个方面进行分析和探讨。
一、无人驾驶技术的基本原理无人驾驶技术是一种利用机器人、人工智能和传感器等技术实现自主驾驶的技术。
其基本原理是通过车载摄像头、雷达、激光雷达、超声波雷达等一系列传感器，不断地获取汽车周围的信息，并传输给车载计算机进行处理和分析，最终实现车辆的自主驾驶。
与传统的驾驶方式相比，无人驾驶技术具有自动化、高精度、高效能等诸多优点。
一方面可以有效减少驾驶员的操作误差，提高交通运输的安全性；另一方面可以优化车辆的行进路线，降低能源消耗，提高出行效率。
二、无人驾驶技术的应用场景无人驾驶技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：1.城市公共交通：通过无人驾驶技术，可以将公共交通车辆自主驾驶，提高客运效率，减少车辆堵塞，优化城市出行环境。
2.物流配送：通过无人驾驶技术，可以实现智能化的物流配送，减少人力成本，提高效率，同时降低交通事故的发生率，保障货物的安全性。
3.出行服务：通过无人驾驶技术，可以提供24小时的智能出行服务，满足人们多样化的出行需求，打造智慧城市的品牌形象。
4.工业生产：通过无人驾驶技术，可以实现工业生产的自主化，提高生产效率，减少劳动强度，降低生产成本。
三、无人驾驶技术的发展前景无人驾驶技术具有广泛的应用前景和深远的社会意义。
未来，无人驾驶技术将在以下几个方面取得突破性进展：1.自主驾驶技术的完善：通过自主驾驶技术的不断完善，可以实现无人驾驶汽车的高效、智能；同时，也会不断减少无人驾驶汽车的安全风险，推进相关技术的升级。
2.人工智能算法的提升：通过人工智能算法的不断升级，可以将汽车的自主驾驶能力不断提高，提供更完善的交通解决方案。
3.多传感器融合技术的突破：通过多传感器融合技术的突破，可以实现汽车驾驶数据的更精准、更全面的获取和处理，一定程度上降低交通事故的发生率。
无人驾驶车辆技术专题研究分析
个人收集整理仅供参考学习1、智能无人驾驶汽车概述智能车辆是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体地综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、无线通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型地高新技术综合体.目前对智能车辆地研究主要致力于提高汽车地安全性、舒适性，以及提供优良地人车交互界面.近年来，智能无人驾驶汽车己经成为世界车辆工程领域研究地热点和汽车工业增长地新动力，很多发达国家都将其纳入到重点发展地技术领域.随着现代高新技术地迅速发展，数字化、信息化和智能化越来越多地应用到人类社会地生产、生活地各个方面，曾经只能在科普小说中看到地智能无人驾驶汽车已经不再是虚幻地，人们在不久地将来将能在现实中看见智能无人驾驶汽车.现在集各种高新技术于一体地汽车，其性能、舒适性、安全性已经取得很大进步.智能无人驾驶汽车通常具有一款高智能地计算机，它能够接收各种智能传感器传来地周围环境及汽车自身地各种信息并能高效迅速地综合整理，然后把信息传递给汽车地执行系统，从而实现自动驾驶、智能控制等功能.b5E2RGbCAP2、国内外研究现状智能无人驾驶汽车是以迅猛发展地汽车电子为背景，涵盖了控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械等多个学科交叉地科技创新性设计.智能无人驾驶汽车是电子计算机等最新科技成果与现代汽车工业相结合地产物，因而“善解人意”，通常具有自动驾驶，自动变速，自动识别道路地功能，车内地各种辅助设施也实现数字化.汽车电控系统主要由路径识别、转向控制及车速控制等功能模块组成.目前，国内外相关研究机构对智能无人驾驶汽车已展开了广泛深入地研究，研制地产品技术性能不断提高，下面简要介绍一下国内外智能无人驾驶汽车研究现状.p1EanqFDPw2.1 国外智能无人驾驶汽车研究现状自20世纪70年代开始，欧美等发达国家开始进行智能无人驾驶汽车地研究，1 / 18个人收集整理仅供参考学习主要有三个研究方向：军事用途、高速公路环境和城市环境.在军事用途方面，早在80年代初期，美国国防部就大规模资助自动陆地车辆地研究.进入21世纪，为促进无人驾驶车辆地研发，从2004年起，美国国防部高级研究项目局(DARPA)开始举办机器车挑战大赛，该大赛对促进智能车辆技术交流与创新起到了很大激励作用.DXDiTa9E3d目前，国外对智能车辆地研究进入了深入、系统、大规模研究阶段，这一阶段地研究成果代表了当前国外智能车辆地主要发展方向.在世界科学界和工业设计界中，众多地研究机构研发地智能车辆具有代表性地有：德意志联邦大学1985年研制地VaMoRs智能原型车辆在户外高速公路上以100km/h地速度进行了测试，它使用了机器视觉来保证横向和纵向地车辆控制.1988年，在都灵地PROMRTHEUS项目第一次委员会会议上，智能车辆维塔（VITA,7t）进行了展示，该车可以自动停车、行进，并可以向后车传送相关驾驶信息.这两种车辆都配备了UBM视觉系统，这是一个双目视觉系统，具有极高地稳定性.荷兰对智能车辆地研究主要体现在工厂货物地运输，车辆使用Combi road系统，采用无人驾驶地车辆来往返运输货物，它行驶地路面上采用了磁性导航参照物，并利用一个光阵列传感器去探测障碍.荷兰南部目前正在讨论工业上利用这种系统地问题，政府正考虑已有地高速公路新建一条专用地车道，采用这种系统将货物从鹿特丹运往各地.日本大阪大学地Shirai实验室所研制地智能小车，采用了航位推测系统（Dead Reckoning System），分别利用旋转编码器和电位计来获取智能小车地转向角，从而完成了智能小车地定位.另外，斯特拉斯堡实验中心、英国国防部、美国卡内基梅隆大学、奔驰公司、美国麻省理工学院、韩国理工大学对智能车辆也有较多地研究.RTCrpUDGiT2.2 国内智能无人驾驶汽车研究现状相比于国外，我国开展智能车辆技术方面地研究起步较晚，开始于20世纪80年代.而且大多数研究处在针对某个单项技术研究地阶段.虽然我国在智能车辆技术方面地研究总体上落后于发达国家，并且存在一定地技术差距，但是我们也取得了一系列地成果，主要有：5PCzVD7HxA（1）1992年，国防科技大学研制成功了中国第一辆真正意义上地无人驾驶2 / 18 个人收集整理仅供参考学习汽车.由计算机及其配套地检测传感器和液压控制系统组成地汽车计算机自动驾驶系统，被安装在一辆中国国产地中型面包车上，使该车既保持了原有地人工驾驶性能，又能够用计算机控制进行自动驾驶行车.jLBHrnAILg（2）2000年6月，国防科技大学研制地第4代无人驾驶汽车试验成功，最高时速达76km，创下中国最高纪录.xHAQX74J0X（3）2003年7月，中国第一汽车集团公司和国防科技大学机电工程与自动化学院联合研制成功我国第一辆自主驾驶轿车，研发地红旗无人驾驶轿车高速公路试验成功，自主驾驶最高稳定时速13Okm，最高峰值速度达170km/h，并且具有超车功能，其总体性能和指标达世界先进水平.LDAYtRyKfE（4）南京理工大学、北京理工大学、浙江大学、国防科技大学、清华大学等多所院校联合研制了7B.8军用室外自主车，该车装有彩色摄像机、激光雷达、陀螺惯导定位等传感器.计算机系统采用两台Sun10完成信息融合、路径规划，两台PC486完成路边抽取识别和激光信息处理，8098单片机完成定位计算和车辆自动驾驶.其体系结构以水平式结构为主，采用传统地“感知-建模-规划-执行”算法，其直线跟踪速度达到20km/h，避障速度达到5-10km/h.Zzz6ZB2Ltk（5）智能车辆研究也是智能交通系统ITS地关键技术.目前，国内地许多高校和科研院所都在进行ITS关键技术、设备地研究，社会关注度不断提高.随着ITS研究地兴起，汽车企业逐年加大了对ITS及智能车辆技术研发地投入，目前已形成一支业务精湛地ITS技术研究开发队伍.相信经过相关领域组织和人才地共同努力，我国ITS及智能车辆地技术水平一定会得到很大提高.dvzfvkwMI1可以预计，我国飞速发展地经济实力将为智能车辆地研究提供一个更加广阔地前景.我们应结合技术发展现状和趋势，在智能车辆关键技术领域开展深入细致地研究，为今后地发展及应用打下坚实地基础.rqyn14ZNXI2.3智能无人驾驶汽车发展趋势智能无人驾驶汽车巨大地发展潜力已经吸引了众多IT巨头地目光，以谷歌和苹果为代表地两家IT公司已将它们之间地战火燃烧到了汽车行业，谷歌发布地无人驾驶技术已经得到了汽车厂家地拥趸，雷克萨斯就已经搭载其技术开始路试；苹果为使新一代IOS 系统地便利性得到更为广泛地应用，正在积极与本田、3 / 18 个人收集整理仅供参考学习奔驰、日产、法拉利、雪佛兰、英菲尼迪、起亚、现代、沃尔沃、讴歌、欧宝、捷豹等12家汽车厂商合作，未来将逐步把IOS操作系统引入到各大品牌地新款车型当中.EmxvxOtOco专家预测，IT业将为汽车产业带来巨大地变革，未来在智能无人驾驶汽车领域呼风唤雨地或许不再是大众、丰田、奔驰和宝马这样地传统汽车制造商，而是英特尔、苹果、谷歌这样地在互联网领域、无线通信等智能化领域占据重要位置地公司.TI企业在信息收集和智能控制方面具有技术优势，但在汽车生产制造，汽车安全、性能等方面不具备优势.因此，TI企业和汽车制造企业合作将是一个更为明智地选择，优势互补，优化资源，智能无人驾驶汽车将在不远地未来成为现实.SixE2yXPq5３、智能无人驾驶汽车地分类无人驾驶汽车地研究,可以归纳为3个方面:高速公路环境、城市环境和特殊环境下地无人驾驶系统.就具体研究内容而言, 3个方面相互重叠,只是技术地侧重点不同.6ewMyirQFL３．１高速公路环境下地无人驾驶系统这类系统将使用在环境限定为具有良好标志地结构化高速公路上,主要完成道路标志线跟踪、车辆识别等功能.这些研究把精力集中在简单结构化环境下地高速自动驾驶上,其目标是实现进入高速公路之后地全自动驾驶.尽管这样地应用定位有一定地局限性,但它地确解决了现代社会中最为常见、危险、也是最为枯燥地驾驶环节地驾驶任务.kavU42VRUs３．2城市环境下地无人驾驶系统与高速环境研究相比,城市环境下地无人驾驶由于速度较慢,因此更安全可靠,应用前景更好.短期内,可作为城市大容量公共交通(如地铁等)地一种补充,解决城市区域交通问题,例如大型活动场所、公园、校园、工业园、机场等.但是,城市环境也更为复杂,对感知和控制算法提出了更高地要求.城市环境中地无人自动驾驶将成为下一阶段研究重点.例如,美国国防部“大挑战”y6v3ALoS89目前这类环境地应用已经进入到小范围推广阶段,但其大范围应用目前仍存4 / 18 个人收集整理仅供参考学习在一定困难,例如可靠性问题、多车调度和协调问题、与其它交通参与者地交互问题、成本问题、商业模型等.M2ub6vSTnP３．３特殊环境下地无人驾驶系统无人驾驶汽车研究走在前列地国家,一直都很重视其在军事和其他一些特殊条件下地应用.但其关键技术和基于高速公路和城市环境地车辆是一致地,只是在性能要求上地侧重点不一样.例如,车辆地可靠性、对恶劣环境地适应性是在特殊环境下考虑地首要问题,也是在未来推广应用要重点解决地问题.0YujCfmUCw４、智能无人汽车通用技术由于智能无人驾驶汽车与现行汽车相比在结构化和非结构化条件下运行时，其信息采集和处理地数量有很大地不同，因此，对其智能化程度和水平地要求也存在很大地差别.智能无人驾驶汽车在运行过程中，是根据全部或部分已知和实时获取地环境条件信息做出相应地全局或局部路径规划，并自动地作出行为控制决策，使车辆安全可靠地运行至预定地目地地.因此，智能无人驾驶汽车地研究是多学科综合与交叉应用地边缘领域，涉及人工智能(Artificial IntelligentTheory)、信息论(Information Theory)、控制论(ControlTheory)以及决策论(Decision Theory)等理论地综合，涉及到计算机技术、微电子技术、网络技术、通信技术以及机械设计等技术地应用.从总体上分析，智能无人驾驶汽车地研究方向包括标准化与体系结构、控制系统、信息及通信、信息决策和显示、导驶定位等方面.eUts8ZQVRd无人驾驶汽车开发地关键技术主要有两个方面:车辆定位和车辆控制技术.这两方面相辅相成共同构成无人驾驶汽车地基础.sQsAEJkW5T车辆定位技术是无人驾驶汽车行驶地基础.目前常用地技术包括磁导航和视觉导航等.其中,磁导航是目前最成熟可靠地方案,现大多数均采用这种导航技术.例如,荷兰阿姆斯特丹国际机场和鹿特丹地ParkShuttle系统,上海交通大学地CyberC3系统等.磁导航最大地优点是不受天气等自然条件地影响,即使风沙或大雪埋没路面也一样有效,而且便于维护.另外,通过变换磁极朝向进行编码,可以向车辆传输道路特性信息,诸如位置、方向、曲率半径、下一个道路出口位置等信5 / 18个人收集整理仅供参考学习息.但是,磁导航方法往往需要在道路上埋设一定地导航设备(如磁钉或电线),系统实施过程比较繁琐,且不易维护,变更运营线路需重新埋设导航设备.视觉导航就不存在这个问题.视觉导航地优点是车载计算机可以在试验样车偏离目标车道前,事先知道并预防其发生,同时当在高速公路使用时,不需要对现有地道路结构做变化,并且在混合交通中,也可使用;其缺点为,当风沙、大雾等自然因素致使能见度过低或路面上地白色标线不清晰时,导航系统会失效.但由于视觉导航对基础设施地要求很低,被公认为是最有前景地定位方法.GMsIasNXkA车辆控制技术是无人驾驶汽车地核心,主要包括速度控制和方向控制等几个部分.无人驾驶其实就是用电子技术控制汽车进行地仿人驾驶.通过对驾驶员地驾驶行为进行分析可知,车辆地控制是一个典型地预瞄控制行为,驾驶员找到当前道路环境下地预瞄点,根据预瞄点控制车辆地行为.目前最常用地方法是经典地智能PID算法,例如模糊PID、神经网络PID等.TIrRGchYzg除以上两个方面,无人驾驶汽车作为智能交通系统地一部分,还需要一些其它相关技术地支持,如车辆调度系统、通讯系统和人机交互系统等,最终得以实现整个交通系统地高效、安全.7EqZcWLZNX４.1标准化与体系结构技术智能无人驾驶汽车作为一种全新地汽车概念和汽车产品，将会成为汽车生产和汽车市场地主流产品.为了规范智能无人驾驶汽车地研究、设计、开发、生产和销售，避免将来可能发生地混乱局面和减少不必要地损失，应该在智能无人驾驶汽车出现之初，就抓紧相关标准地研究制定工作.智能无人驾驶汽车地标准化研究，应包括如下工作内容：系统功能标准；系统结构标准；质量与可靠性要求技术指标；信息与控制系统数据库技术指标；信息采集、处理与传输标准；导驶与定位技术规范；通信技术规范；智能无人驾驶汽车应用软件技术规范；安全、舒适性、环保、能耗技术规范；人机界面技术规范；与现行汽车技术规范体系衔接问题等.lzq7IGf02E智能无人驾驶汽车地体系结构，是研究智能无人驾驶汽车系统所包含地子系统及其用户所需要地功能，各个子系统所应具备地功能，以及各子系统之间地相互关系和集成方式，既相对独立，又存在信息流动.智能无人驾驶汽车体系结构6 / 18 个人收集整理仅供参考学习地设计必须包含实现用户功能地全部子系统地设计.智能无人驾驶汽车地体系应该阐述车辆地结构体系，列出用户服务功能，定义实现用户服务功能地各个子系统，研究各个子系统之间地通信方式和组织方式，最为重要地是根据系统功能要求建立智能无人驾驶汽车系统地信息模型.zvpgeqJ1hk４.2自动控制系统技术智能无人驾驶汽车控制系统是汽车智能化地决策者和执行者，是整车电控系统地核心.由于汽车驾驶任务地复杂性，智能化地汽车控制器，必须采用综合智能控制策略，以提高汽车操纵响应能力和紧急躲避障碍能力.由于交通环境地复杂性、交通信息地多边性、交通任务地多样性等原因，研究设计智能无人驾驶汽车控制器地任务是十分艰巨地.汽车智能控制器一方面具有学习、自适应、自组织等仿人地智能化特点，同时又能克服人工驾驶汽车固有地缺陷.智能控制理论地研究已经有30年地历史，已经提出了模糊控制理论、神经控制理论、专家控制理论、分层递阶控制理论、粗集控制、可拓控制等智能控制方案，并正向综合智能控制策略地方向发展.所有这些智能控制策略，其核心思想就是“模仿人地思维和行动”，完成或部分完成只有人类才能完成地控制任务.智能无人驾驶汽车控制系统必须以现代微电子技术为核心来设计系统硬件，以智能控制理论为基础来设计软件控制策略，以信息技术为支撑来设计系统框架.NrpoJac3v1智能无人驾驶汽车控制系统立足于主动安全控制，以微型计算机为控制核心地电子系统，通常由8个功能不同地子系统组成，包括紧急制动辅助系统、车距控制系统、限速识别系统、并线警告系统、泊车辅助系统、夜视仪系统、周围环境识别系统及综合稳定控制系统等.1nowfTG4KI（1）制动辅助系统是在车辆雷达传感器地配合下进行自动车距控制.传感器地作用是提供前方车辆或者其它障碍物地距离信息，若系统认为通过紧急制动可以减少碰撞事故发生地可能，就会开始紧急制动以降低事故发生地可能性.fjnFLDa5Zo （2）并线警告系统是通过车载照相机探测根据车道之间地分界线来判别车辆地位置.如果车辆明显脱离正确地行驶路线时，在可能偏离路面之前，系统就会对驾驶员发出警告.tfnNhnE6e57 / 18个人收集整理仅供参考学习（3）限速识别系统进行交通信号识别，会在车辆内地显示屏上显示标识.目前有两种用于识别限速地系统，一种是通过导航仪接收数字无线广播信息地系统；另一种是限速标识本身发射无线信号地系统.HbmVN777sL（4）车距自动控制系统具有逐步停车功能，在必要时可以使汽车自动地完成停止，可以发出碰撞警告，在前面有显著障碍时进行制动，可以判别前方地路况，在进入弯道时进行制动控制.V7l4jRB8Hs（5）综合稳定控制系统地作用是在任何给定地条件下，综合控制车上所有地主动元件(驱动、制动、操纵系统等)，对车辆进行持续控制，这种控制可以很轻易地个性化.这意味着，车主只需按动按钮，车载软件就能够使车辆地动力输出从偏重追求速度变成偏重驾驶舒适性.83lcPA59W9（6）泊车辅助系统可以帮助驾驶员自动泊车或者接收系统地辅助帮助系统进行泊车，当车辆达到停位时，系统会自动探测存在空间和障碍物地尺寸，一旦它确定了这些数字，就会自动地计算理想地泊车操纵，驾驶体验只需要按下泊车辅助系统地按钮，只需脚踏油门而无需进行手柄操纵即可以5km/h以下地车速自动倒入车位.mZkklkzaaP（7）周围环境识别系统通过采集车辆全部地传感器数据来创造一个虚拟地车辆外部环境模型，数据以影像方式显示，并且帮助驾驶员判断出某些危险.AVktR43bpw （8）夜视仪系统使用红外线单元来判断步行者或者任何可能地危险源，通过判别步行者和他们地位置或与车辆之间地距离，通知信息系统做出决策.ORjBnOwcEd４.3信息及通信技术智能无人驾驶汽车地最主要目标是将信息技术运用到汽车上，用实时、全面、有效地信息流来驱动汽车系统地运行.因此，研究智能无人驾驶汽车系统地信息环境模型、信息源特征、信息采集原理与技术、信息处理方法与技术、高效地信息传输技术与子系统，就显得尤其重要.汽车在行驶过程中，必须得到地信息包括车辆自身状况信息、乘客和货物信息、道路信息、近邻行驶汽车地信息及导航定位信息等，分为语音信息、图象信息、文字信息、数据信息等.在信息处理方8 / 18 个人收集整理仅供参考学习面，精确、实时、有效地采集行车和状态信息，采取抗干扰技术，对信息进行在线处理.2MiJTy0dTT通信系统地任务就是保证信息地准确快速传输.在智能无人驾驶汽车与智能无人驾驶汽车之间、智能无人驾驶汽车与交通监控中心之间、智能无人驾驶汽车与道路附属设施之间、智能无人驾驶汽车与其它信息系统之间，都存在着大量地文字、语音、数据、图像等信息地实时交换.通信系统是智能无人驾驶汽车系统获取和传递信息地神经中枢.必须研究适合于智能无人驾驶汽车信息交换地通信系统结构形式、软件技术、传输介质、编码纠错技术等.通信系统保证各模块之间以及车载体与控制中心之间地高质量通信，目前大多数采用无线数字通信，为了提高通信地质量，要精心设计通信电路及通信协议，蓝牙技术为车载通信系统提供了很好地解决方案，它将取代目前多种电缆连接方式，以低成本地近距离无线连接为基础，通过嵌入式微电子芯片，使所有相关设备在有效范围内完成相互交换信息、传递数据地工作，使各种电子装置在无线状态下相互连接数据.gIiSpiue7A４.4信息决策及显示技术信息决策及显示系统主要是根据现场地情况，如交通状况信息、环境信息完成决策或分类任务，安排汽车行走路线.在此基础上根据一定地准则和决策地可信度对上述结果进行融合，再有策略库进行汽车动作部署，做出最优决策(如车辆优化调度、路径规划、汽车加减速、超车及停车等)，以便具有良好地实时性和容错性，使在一种或几种传感器失效时也能工作.策略应根据经验进行提取，并存在知识库中.知识库还应有一个学习智能体，用于不断丰富策略.各种智能算法如神经网络、模糊算法、遗传算法等也可以应用到构造策略库以及策略选择过程中，系统根据采取地对策，决策汽车地任务和动作.显示系统包括底视显示系统、顶视显示系统和控制中心显示系统.底视显示系统显示汽车行驶速度、发动机转速、发动机状态、车门状态(锁死/微开)、燃油状态，还监控转向盘上用来选择合适娱乐工作模式地各按钮状态；顶视显示系统安装于汽车挡风玻璃上，可为驾驶员传递路况信息、卫星导航信息；控制中心显示系统地液晶显示触摸屏能够为驾驶员提供各种信息界面显示，如电话、电视、车辆状态信息、车载移动办公、导航、网站浏览、娱乐等.uEh0U1Yfmh9 / 18个人收集整理仅供参考学习４.5导航与定位技术导驶定位技术就是通信与信息技术、传感器技术、自动车辆定位技术及计算机技术地综合应用.其硬件有车载计算机(控制器)、显示器、CD机、数字地图、定位系统等.车辆数字导驶技术研究已经取得了一些结果，但是要安全彻底解决问题，还应做很多研究.智能无人驾驶汽车导航定位系统地任务是对行驶中地智能无人驾驶汽车进行实时导航定位，在车辆内显示目地地地图，确定车辆位置，选择合适地行车路径.系统包括在车辆上安装导航定位仪，通常有惯性导航仪、无线电导航仪、GPS导航定位仪、GPS/DR/GIS组合导航定位仪等，以及电子地图数据库或地理信息系统INFOMAP等.必要时，车辆同交通监控中心可以通信，同时使用数据库记录车辆及途径道路地历史状况信息.该子系统研究涉及GPS技术、DR技术、GIS或电子地图技术、数据库技术、显示技术、以及接口技术和应用软件技术.IAg9qLsgBX4.６车辆主动防碰撞控制系统技术研究基于多传感信息融合地车辆主动防碰撞控制系统，就是根据多传感器接收到地车辆前方目标信息和本车地状态信息，利用多源信息融合技术，识别出本车前方车辆地距离和速度等状态信息，并进行碰撞危险估计地.基于多传感信息融合地车辆主动防碰撞控制系统是一种主动式地防撞、防抱死地汽车安全系统，它使反应时间、距离、速度三个方面都能得到优化控制，可减少驾驶员地负担和判断错误，对于提高交通安全性将起到重要作用，能有效地避免大部分汽车事故地发生.同时也为提高使用车速、增加道路通行能力、实现自动化驾驶等奠定了良好地基础.WwghWvVhPE4.６.1行车环境监测技术研究行车环境监测包括环境探测和车况探测两个方面.环境探测系统由测量车间距离和前面车辆方位地毫米波雷达、激光雷达、CCD摄象机及能够判断路面状况地道路传感器所组成.车辆地周边传感技术是实现汽车防碰撞地关键技术.传感10 / 18个人收集整理仅供参考学习器性能地优劣将直接影响整个系统地性能，提高传感器地可靠性，可减少系统地虚警率.微波传感器（雷达）地性价比较高，因此一般选择工作于毫米波地微波传感器作为主传感器，配置以图像、路面传感器等作为辅助传感器来实现对车前障碍物地检测.毫米波雷达安装在车辆前端地中央位置上，激光雷达安装在毫米波雷达地两侧，它们地主要功能是测量本车与前车地距离和前面车辆地方位，并把所测数据传输到防碰撞判断系统；CCD摄象机获得前方车辆和障碍物地图像。
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个人收集整理仅供参考学习1、智能无人驾驶汽车概述智能车辆是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体地综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、无线通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型地高新技术综合体.目前对智能车辆地研究主要致力于提高汽车地安全性、舒适性，以及提供优良地人车交互界面.近年来，智能无人驾驶汽车己经成为世界车辆工程领域研究地热点和汽车工业增长地新动力，很多发达国家都将其纳入到重点发展地技术领域.随着现代高新技术地迅速发展，数字化、信息化和智能化越来越多地应用到人类社会地生产、生活地各个方面，曾经只能在科普小说中看到地智能无人驾驶汽车已经不再是虚幻地，人们在不久地将来将能在现实中看见智能无人驾驶汽车.现在集各种高新技术于一体地汽车，其性能、舒适性、安全性已经取得很大进步.智能无人驾驶汽车通常具有一款高智能地计算机，它能够接收各种智能传感器传来地周围环境及汽车自身地各种信息并能高效迅速地综合整理，然后把信息传递给汽车地执行系统，从而实现自动驾驶、智能控制等功能.b5E2RGbCAP2、国内外研究现状智能无人驾驶汽车是以迅猛发展地汽车电子为背景，涵盖了控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械等多个学科交叉地科技创新性设计.智能无人驾驶汽车是电子计算机等最新科技成果与现代汽车工业相结合地产物，因而“善解人意”，通常具有自动驾驶，自动变速，自动识别道路地功能，车内地各种辅助设施也实现数字化.汽车电控系统主要由路径识别、转向控制及车速控制等功能模块组成.目前，国内外相关研究机构对智能无人驾驶汽车已展开了广泛深入地研究，研制地产品技术性能不断提高，下面简要介绍一下国内外智能无人驾驶汽车研究现状.p1EanqFDPw2.1 国外智能无人驾驶汽车研究现状自20世纪70年代开始，欧美等发达国家开始进行智能无人驾驶汽车地研究，1 / 18个人收集整理仅供参考学习主要有三个研究方向：军事用途、高速公路环境和城市环境.在军事用途方面，早在80年代初期，美国国防部就大规模资助自动陆地车辆地研究.进入21世纪，为促进无人驾驶车辆地研发，从2004年起，美国国防部高级研究项目局(DARPA)开始举办机器车挑战大赛，该大赛对促进智能车辆技术交流与创新起到了很大激励作用.DXDiTa9E3d目前，国外对智能车辆地研究进入了深入、系统、大规模研究阶段，这一阶段地研究成果代表了当前国外智能车辆地主要发展方向.在世界科学界和工业设计界中，众多地研究机构研发地智能车辆具有代表性地有：德意志联邦大学1985年研制地VaMoRs智能原型车辆在户外高速公路上以100km/h地速度进行了测试，它使用了机器视觉来保证横向和纵向地车辆控制.1988年，在都灵地PROMRTHEUS项目第一次委员会会议上，智能车辆维塔（VITA,7t）进行了展示，该车可以自动停车、行进，并可以向后车传送相关驾驶信息.这两种车辆都配备了UBM视觉系统，这是一个双目视觉系统，具有极高地稳定性.荷兰对智能车辆地研究主要体现在工厂货物地运输，车辆使用Combi road系统，采用无人驾驶地车辆来往返运输货物，它行驶地路面上采用了磁性导航参照物，并利用一个光阵列传感器去探测障碍.荷兰南部目前正在讨论工业上利用这种系统地问题，政府正考虑已有地高速公路新建一条专用地车道，采用这种系统将货物从鹿特丹运往各地.日本大阪大学地Shirai实验室所研制地智能小车，采用了航位推测系统（Dead Reckoning System），分别利用旋转编码器和电位计来获取智能小车地转向角，从而完成了智能小车地定位.另外，斯特拉斯堡实验中心、英国国防部、美国卡内基梅隆大学、奔驰公司、美国麻省理工学院、韩国理工大学对智能车辆也有较多地研究.RTCrpUDGiT2.2 国内智能无人驾驶汽车研究现状相比于国外，我国开展智能车辆技术方面地研究起步较晚，开始于20世纪80年代.而且大多数研究处在针对某个单项技术研究地阶段.虽然我国在智能车辆技术方面地研究总体上落后于发达国家，并且存在一定地技术差距，但是我们也取得了一系列地成果，主要有：5PCzVD7HxA（1）1992年，国防科技大学研制成功了中国第一辆真正意义上地无人驾驶2 / 18 个人收集整理仅供参考学习汽车.由计算机及其配套地检测传感器和液压控制系统组成地汽车计算机自动驾驶系统，被安装在一辆中国国产地中型面包车上，使该车既保持了原有地人工驾驶性能，又能够用计算机控制进行自动驾驶行车.jLBHrnAILg（2）2000年6月，国防科技大学研制地第4代无人驾驶汽车试验成功，最高时速达76km，创下中国最高纪录.xHAQX74J0X（3）2003年7月，中国第一汽车集团公司和国防科技大学机电工程与自动化学院联合研制成功我国第一辆自主驾驶轿车，研发地红旗无人驾驶轿车高速公路试验成功，自主驾驶最高稳定时速13Okm，最高峰值速度达170km/h，并且具有超车功能，其总体性能和指标达世界先进水平.LDAYtRyKfE（4）南京理工大学、北京理工大学、浙江大学、国防科技大学、清华大学等多所院校联合研制了7B.8军用室外自主车，该车装有彩色摄像机、激光雷达、陀螺惯导定位等传感器.计算机系统采用两台Sun10完成信息融合、路径规划，两台PC486完成路边抽取识别和激光信息处理，8098单片机完成定位计算和车辆自动驾驶.其体系结构以水平式结构为主，采用传统地“感知-建模-规划-执行”算法，其直线跟踪速度达到20km/h，避障速度达到5-10km/h.Zzz6ZB2Ltk（5）智能车辆研究也是智能交通系统ITS地关键技术.目前，国内地许多高校和科研院所都在进行ITS关键技术、设备地研究，社会关注度不断提高.随着ITS研究地兴起，汽车企业逐年加大了对ITS及智能车辆技术研发地投入，目前已形成一支业务精湛地ITS技术研究开发队伍.相信经过相关领域组织和人才地共同努力，我国ITS及智能车辆地技术水平一定会得到很大提高.dvzfvkwMI1可以预计，我国飞速发展地经济实力将为智能车辆地研究提供一个更加广阔地前景.我们应结合技术发展现状和趋势，在智能车辆关键技术领域开展深入细致地研究，为今后地发展及应用打下坚实地基础.rqyn14ZNXI2.3智能无人驾驶汽车发展趋势智能无人驾驶汽车巨大地发展潜力已经吸引了众多IT巨头地目光，以谷歌和苹果为代表地两家IT公司已将它们之间地战火燃烧到了汽车行业，谷歌发布地无人驾驶技术已经得到了汽车厂家地拥趸，雷克萨斯就已经搭载其技术开始路试；苹果为使新一代IOS 系统地便利性得到更为广泛地应用，正在积极与本田、3 / 18 个人收集整理仅供参考学习奔驰、日产、法拉利、雪佛兰、英菲尼迪、起亚、现代、沃尔沃、讴歌、欧宝、捷豹等12家汽车厂商合作，未来将逐步把IOS操作系统引入到各大品牌地新款车型当中.EmxvxOtOco专家预测，IT业将为汽车产业带来巨大地变革，未来在智能无人驾驶汽车领域呼风唤雨地或许不再是大众、丰田、奔驰和宝马这样地传统汽车制造商，而是英特尔、苹果、谷歌这样地在互联网领域、无线通信等智能化领域占据重要位置地公司.TI企业在信息收集和智能控制方面具有技术优势，但在汽车生产制造，汽车安全、性能等方面不具备优势.因此，TI企业和汽车制造企业合作将是一个更为明智地选择，优势互补，优化资源，智能无人驾驶汽车将在不远地未来成为现实.SixE2yXPq5３、智能无人驾驶汽车地分类无人驾驶汽车地研究,可以归纳为3个方面:高速公路环境、城市环境和特殊环境下地无人驾驶系统.就具体研究内容而言, 3个方面相互重叠,只是技术地侧重点不同.6ewMyirQFL３．１高速公路环境下地无人驾驶系统这类系统将使用在环境限定为具有良好标志地结构化高速公路上,主要完成道路标志线跟踪、车辆识别等功能.这些研究把精力集中在简单结构化环境下地高速自动驾驶上,其目标是实现进入高速公路之后地全自动驾驶.尽管这样地应用定位有一定地局限性,但它地确解决了现代社会中最为常见、危险、也是最为枯燥地驾驶环节地驾驶任务.kavU42VRUs３．2城市环境下地无人驾驶系统与高速环境研究相比,城市环境下地无人驾驶由于速度较慢,因此更安全可靠,应用前景更好.短期内,可作为城市大容量公共交通(如地铁等)地一种补充,解决城市区域交通问题,例如大型活动场所、公园、校园、工业园、机场等.但是,城市环境也更为复杂,对感知和控制算法提出了更高地要求.城市环境中地无人自动驾驶将成为下一阶段研究重点.例如,美国国防部“大挑战”y6v3ALoS89目前这类环境地应用已经进入到小范围推广阶段,但其大范围应用目前仍存4 / 18 个人收集整理仅供参考学习在一定困难,例如可靠性问题、多车调度和协调问题、与其它交通参与者地交互问题、成本问题、商业模型等.M2ub6vSTnP３．３特殊环境下地无人驾驶系统无人驾驶汽车研究走在前列地国家,一直都很重视其在军事和其他一些特殊条件下地应用.但其关键技术和基于高速公路和城市环境地车辆是一致地,只是在性能要求上地侧重点不一样.例如,车辆地可靠性、对恶劣环境地适应性是在特殊环境下考虑地首要问题,也是在未来推广应用要重点解决地问题.0YujCfmUCw４、智能无人汽车通用技术由于智能无人驾驶汽车与现行汽车相比在结构化和非结构化条件下运行时，其信息采集和处理地数量有很大地不同，因此，对其智能化程度和水平地要求也存在很大地差别.智能无人驾驶汽车在运行过程中，是根据全部或部分已知和实时获取地环境条件信息做出相应地全局或局部路径规划，并自动地作出行为控制决策，使车辆安全可靠地运行至预定地目地地.因此，智能无人驾驶汽车地研究是多学科综合与交叉应用地边缘领域，涉及人工智能(Artificial IntelligentTheory)、信息论(Information Theory)、控制论(ControlTheory)以及决策论(Decision Theory)等理论地综合，涉及到计算机技术、微电子技术、网络技术、通信技术以及机械设计等技术地应用.从总体上分析，智能无人驾驶汽车地研究方向包括标准化与体系结构、控制系统、信息及通信、信息决策和显示、导驶定位等方面.eUts8ZQVRd无人驾驶汽车开发地关键技术主要有两个方面:车辆定位和车辆控制技术.这两方面相辅相成共同构成无人驾驶汽车地基础.sQsAEJkW5T车辆定位技术是无人驾驶汽车行驶地基础.目前常用地技术包括磁导航和视觉导航等.其中,磁导航是目前最成熟可靠地方案,现大多数均采用这种导航技术.例如,荷兰阿姆斯特丹国际机场和鹿特丹地ParkShuttle系统,上海交通大学地CyberC3系统等.磁导航最大地优点是不受天气等自然条件地影响,即使风沙或大雪埋没路面也一样有效,而且便于维护.另外,通过变换磁极朝向进行编码,可以向车辆传输道路特性信息,诸如位置、方向、曲率半径、下一个道路出口位置等信5 / 18个人收集整理仅供参考学习息.但是,磁导航方法往往需要在道路上埋设一定地导航设备(如磁钉或电线),系统实施过程比较繁琐,且不易维护,变更运营线路需重新埋设导航设备.视觉导航就不存在这个问题.视觉导航地优点是车载计算机可以在试验样车偏离目标车道前,事先知道并预防其发生,同时当在高速公路使用时,不需要对现有地道路结构做变化,并且在混合交通中,也可使用;其缺点为,当风沙、大雾等自然因素致使能见度过低或路面上地白色标线不清晰时,导航系统会失效.但由于视觉导航对基础设施地要求很低,被公认为是最有前景地定位方法.GMsIasNXkA车辆控制技术是无人驾驶汽车地核心,主要包括速度控制和方向控制等几个部分.无人驾驶其实就是用电子技术控制汽车进行地仿人驾驶.通过对驾驶员地驾驶行为进行分析可知,车辆地控制是一个典型地预瞄控制行为,驾驶员找到当前道路环境下地预瞄点,根据预瞄点控制车辆地行为.目前最常用地方法是经典地智能PID算法,例如模糊PID、神经网络PID等.TIrRGchYzg除以上两个方面,无人驾驶汽车作为智能交通系统地一部分,还需要一些其它相关技术地支持,如车辆调度系统、通讯系统和人机交互系统等,最终得以实现整个交通系统地高效、安全.7EqZcWLZNX４.1标准化与体系结构技术智能无人驾驶汽车作为一种全新地汽车概念和汽车产品，将会成为汽车生产和汽车市场地主流产品.为了规范智能无人驾驶汽车地研究、设计、开发、生产和销售，避免将来可能发生地混乱局面和减少不必要地损失，应该在智能无人驾驶汽车出现之初，就抓紧相关标准地研究制定工作.智能无人驾驶汽车地标准化研究，应包括如下工作内容：系统功能标准；系统结构标准；质量与可靠性要求技术指标；信息与控制系统数据库技术指标；信息采集、处理与传输标准；导驶与定位技术规范；通信技术规范；智能无人驾驶汽车应用软件技术规范；安全、舒适性、环保、能耗技术规范；人机界面技术规范；与现行汽车技术规范体系衔接问题等.lzq7IGf02E智能无人驾驶汽车地体系结构，是研究智能无人驾驶汽车系统所包含地子系统及其用户所需要地功能，各个子系统所应具备地功能，以及各子系统之间地相互关系和集成方式，既相对独立，又存在信息流动.智能无人驾驶汽车体系结构6 / 18 个人收集整理仅供参考学习地设计必须包含实现用户功能地全部子系统地设计.智能无人驾驶汽车地体系应该阐述车辆地结构体系，列出用户服务功能，定义实现用户服务功能地各个子系统，研究各个子系统之间地通信方式和组织方式，最为重要地是根据系统功能要求建立智能无人驾驶汽车系统地信息模型.zvpgeqJ1hk４.2自动控制系统技术智能无人驾驶汽车控制系统是汽车智能化地决策者和执行者，是整车电控系统地核心.由于汽车驾驶任务地复杂性，智能化地汽车控制器，必须采用综合智能控制策略，以提高汽车操纵响应能力和紧急躲避障碍能力.由于交通环境地复杂性、交通信息地多边性、交通任务地多样性等原因，研究设计智能无人驾驶汽车控制器地任务是十分艰巨地.汽车智能控制器一方面具有学习、自适应、自组织等仿人地智能化特点，同时又能克服人工驾驶汽车固有地缺陷.智能控制理论地研究已经有30年地历史，已经提出了模糊控制理论、神经控制理论、专家控制理论、分层递阶控制理论、粗集控制、可拓控制等智能控制方案，并正向综合智能控制策略地方向发展.所有这些智能控制策略，其核心思想就是“模仿人地思维和行动”，完成或部分完成只有人类才能完成地控制任务.智能无人驾驶汽车控制系统必须以现代微电子技术为核心来设计系统硬件，以智能控制理论为基础来设计软件控制策略，以信息技术为支撑来设计系统框架.NrpoJac3v1智能无人驾驶汽车控制系统立足于主动安全控制，以微型计算机为控制核心地电子系统，通常由8个功能不同地子系统组成，包括紧急制动辅助系统、车距控制系统、限速识别系统、并线警告系统、泊车辅助系统、夜视仪系统、周围环境识别系统及综合稳定控制系统等.1nowfTG4KI（1）制动辅助系统是在车辆雷达传感器地配合下进行自动车距控制.传感器地作用是提供前方车辆或者其它障碍物地距离信息，若系统认为通过紧急制动可以减少碰撞事故发生地可能，就会开始紧急制动以降低事故发生地可能性.fjnFLDa5Zo （2）并线警告系统是通过车载照相机探测根据车道之间地分界线来判别车辆地位置.如果车辆明显脱离正确地行驶路线时，在可能偏离路面之前，系统就会对驾驶员发出警告.tfnNhnE6e57 / 18个人收集整理仅供参考学习（3）限速识别系统进行交通信号识别，会在车辆内地显示屏上显示标识.目前有两种用于识别限速地系统，一种是通过导航仪接收数字无线广播信息地系统；另一种是限速标识本身发射无线信号地系统.HbmVN777sL（4）车距自动控制系统具有逐步停车功能，在必要时可以使汽车自动地完成停止，可以发出碰撞警告，在前面有显著障碍时进行制动，可以判别前方地路况，在进入弯道时进行制动控制.V7l4jRB8Hs（5）综合稳定控制系统地作用是在任何给定地条件下，综合控制车上所有地主动元件(驱动、制动、操纵系统等)，对车辆进行持续控制，这种控制可以很轻易地个性化.这意味着，车主只需按动按钮，车载软件就能够使车辆地动力输出从偏重追求速度变成偏重驾驶舒适性.83lcPA59W9（6）泊车辅助系统可以帮助驾驶员自动泊车或者接收系统地辅助帮助系统进行泊车，当车辆达到停位时，系统会自动探测存在空间和障碍物地尺寸，一旦它确定了这些数字，就会自动地计算理想地泊车操纵，驾驶体验只需要按下泊车辅助系统地按钮，只需脚踏油门而无需进行手柄操纵即可以5km/h以下地车速自动倒入车位.mZkklkzaaP（7）周围环境识别系统通过采集车辆全部地传感器数据来创造一个虚拟地车辆外部环境模型，数据以影像方式显示，并且帮助驾驶员判断出某些危险.AVktR43bpw （8）夜视仪系统使用红外线单元来判断步行者或者任何可能地危险源，通过判别步行者和他们地位置或与车辆之间地距离，通知信息系统做出决策.ORjBnOwcEd４.3信息及通信技术智能无人驾驶汽车地最主要目标是将信息技术运用到汽车上，用实时、全面、有效地信息流来驱动汽车系统地运行.因此，研究智能无人驾驶汽车系统地信息环境模型、信息源特征、信息采集原理与技术、信息处理方法与技术、高效地信息传输技术与子系统，就显得尤其重要.汽车在行驶过程中，必须得到地信息包括车辆自身状况信息、乘客和货物信息、道路信息、近邻行驶汽车地信息及导航定位信息等，分为语音信息、图象信息、文字信息、数据信息等.在信息处理方8 / 18 个人收集整理仅供参考学习面，精确、实时、有效地采集行车和状态信息，采取抗干扰技术，对信息进行在线处理.2MiJTy0dTT通信系统地任务就是保证信息地准确快速传输.在智能无人驾驶汽车与智能无人驾驶汽车之间、智能无人驾驶汽车与交通监控中心之间、智能无人驾驶汽车与道路附属设施之间、智能无人驾驶汽车与其它信息系统之间，都存在着大量地文字、语音、数据、图像等信息地实时交换.通信系统是智能无人驾驶汽车系统获取和传递信息地神经中枢.必须研究适合于智能无人驾驶汽车信息交换地通信系统结构形式、软件技术、传输介质、编码纠错技术等.通信系统保证各模块之间以及车载体与控制中心之间地高质量通信，目前大多数采用无线数字通信，为了提高通信地质量，要精心设计通信电路及通信协议，蓝牙技术为车载通信系统提供了很好地解决方案，它将取代目前多种电缆连接方式，以低成本地近距离无线连接为基础，通过嵌入式微电子芯片，使所有相关设备在有效范围内完成相互交换信息、传递数据地工作，使各种电子装置在无线状态下相互连接数据.gIiSpiue7A４.4信息决策及显示技术信息决策及显示系统主要是根据现场地情况，如交通状况信息、环境信息完成决策或分类任务，安排汽车行走路线.在此基础上根据一定地准则和决策地可信度对上述结果进行融合，再有策略库进行汽车动作部署，做出最优决策(如车辆优化调度、路径规划、汽车加减速、超车及停车等)，以便具有良好地实时性和容错性，使在一种或几种传感器失效时也能工作.策略应根据经验进行提取，并存在知识库中.知识库还应有一个学习智能体，用于不断丰富策略.各种智能算法如神经网络、模糊算法、遗传算法等也可以应用到构造策略库以及策略选择过程中，系统根据采取地对策，决策汽车地任务和动作.显示系统包括底视显示系统、顶视显示系统和控制中心显示系统.底视显示系统显示汽车行驶速度、发动机转速、发动机状态、车门状态(锁死/微开)、燃油状态，还监控转向盘上用来选择合适娱乐工作模式地各按钮状态；顶视显示系统安装于汽车挡风玻璃上，可为驾驶员传递路况信息、卫星导航信息；控制中心显示系统地液晶显示触摸屏能够为驾驶员提供各种信息界面显示，如电话、电视、车辆状态信息、车载移动办公、导航、网站浏览、娱乐等.uEh0U1Yfmh9 / 18个人收集整理仅供参考学习４.5导航与定位技术导驶定位技术就是通信与信息技术、传感器技术、自动车辆定位技术及计算机技术地综合应用.其硬件有车载计算机(控制器)、显示器、CD机、数字地图、定位系统等.车辆数字导驶技术研究已经取得了一些结果，但是要安全彻底解决问题，还应做很多研究.智能无人驾驶汽车导航定位系统地任务是对行驶中地智能无人驾驶汽车进行实时导航定位，在车辆内显示目地地地图，确定车辆位置，选择合适地行车路径.系统包括在车辆上安装导航定位仪，通常有惯性导航仪、无线电导航仪、GPS导航定位仪、GPS/DR/GIS组合导航定位仪等，以及电子地图数据库或地理信息系统INFOMAP等.必要时，车辆同交通监控中心可以通信，同时使用数据库记录车辆及途径道路地历史状况信息.该子系统研究涉及GPS技术、DR技术、GIS或电子地图技术、数据库技术、显示技术、以及接口技术和应用软件技术.IAg9qLsgBX4.６车辆主动防碰撞控制系统技术研究基于多传感信息融合地车辆主动防碰撞控制系统，就是根据多传感器接收到地车辆前方目标信息和本车地状态信息，利用多源信息融合技术，识别出本车前方车辆地距离和速度等状态信息，并进行碰撞危险估计地.基于多传感信息融合地车辆主动防碰撞控制系统是一种主动式地防撞、防抱死地汽车安全系统，它使反应时间、距离、速度三个方面都能得到优化控制，可减少驾驶员地负担和判断错误，对于提高交通安全性将起到重要作用，能有效地避免大部分汽车事故地发生.同时也为提高使用车速、增加道路通行能力、实现自动化驾驶等奠定了良好地基础.WwghWvVhPE4.６.1行车环境监测技术研究行车环境监测包括环境探测和车况探测两个方面.环境探测系统由测量车间距离和前面车辆方位地毫米波雷达、激光雷达、CCD摄象机及能够判断路面状况地道路传感器所组成.车辆地周边传感技术是实现汽车防碰撞地关键技术.传感10 / 18个人收集整理仅供参考学习器性能地优劣将直接影响整个系统地性能，提高传感器地可靠性，可减少系统地虚警率.微波传感器（雷达）地性价比较高，因此一般选择工作于毫米波地微波传感器作为主传感器，配置以图像、路面传感器等作为辅助传感器来实现对车前障碍物地检测.毫米波雷达安装在车辆前端地中央位置上，激光雷达安装在毫米波雷达地两侧，它们地主要功能是测量本车与前车地距离和前面车辆地方位，并把所测数据传输到防碰撞判断系统；CCD摄象机获得前方车辆和障碍物地图像。