智能无人驾驶汽车计算机控制系统的研究
无人驾驶技术研究与发展综述
无人驾驶技术研究与发展综述无人驾驶技术，作为一项革命性的创新，正在改变我们的交通方式和整个交通行业。
它是指通过使用传感器、人工智能和自动控制系统，使车辆能够在没有人类干预的情况下自主感知和实现行驶任务。
在过去的几十年里，无人驾驶技术取得了巨大的进展，并在很多领域得到了广泛应用。
本文将对无人驾驶技术的研究与发展进行综述，探讨其现状、挑战和未来发展方向。
无人驾驶技术的发展可以追溯到上世纪80年代，当时研究人员开始探索使用传感器和计算机系统来实现车辆自主导航。
然而，由于当时计算机处理速度有限、传感器精度不高以及缺乏高精度地图等问题，无人驾驶技术的发展受到了很大限制。
随着计算机技术和传感器技术的不断进步，无人驾驶技术在21世纪初迎来了快速发展的机遇。
目前，无人驾驶技术的研究重点主要集中在以下几个方面：感知系统、决策与规划系统、控制系统和数据处理与机器学习。
感知系统是无人驾驶技术中非常关键的一个组成部分。
感知系统通过使用各类传感器，如相机、激光雷达和雷达等，对周围环境进行实时感知和建模。
这些传感器能够收集到大量的数据，包括道路信息、障碍物、行人和其他车辆等。
通过分析这些数据，无人驾驶车辆能够对周围环境做出准确的判断并作出相应的决策。
决策与规划系统是无人驾驶技术中的核心部分。
这个系统通过使用人工智能和机器学习算法，将感知系统收集到的数据进行分析和处理，从而做出合理的决策和规划路径。
决策与规划系统需要同时考虑到安全性、效率和舒适性等因素，以确保无人驾驶车辆在各种情况下都能够安全地行驶，并能够适应不同的交通环境。
控制系统是无人驾驶技术中的实施部分。
它通过实时控制车辆的转向、加速、刹车等动作，来实现无人驾驶车辆的自主导航。
控制系统的设计需要考虑到多种因素，包括车辆动力系统、悬挂系统、刹车系统和转向系统等。
同时，控制系统还需要与车辆的感知系统和决策与规划系统进行紧密的协作，以实现高效的车辆控制和安全驾驶。
数据处理与机器学习是无人驾驶技术中至关重要的一环。
无人驾驶汽车的安全性能研究
无人驾驶汽车的安全性能研究近年来，随着信息技术和人工智能的迅速发展，无人驾驶汽车已经开始成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
随着无人驾驶技术的不断完善和普及，人们对于它的安全性能越来越关注。
本文将围绕无人驾驶汽车的安全性能展开研究，包括无人驾驶汽车的技术原理以及其安全性能方面的研究现状。
一、无人驾驶汽车的技术原理无人驾驶汽车是通过感知、计算、控制以及决策等多个环节来实现自主行驶的。
先进的无人驾驶汽车通常具备激光雷达、摄像头、GPS、惯性导航和超声波等多种传感器，这些传感器能够感知自身周围的环境并实时地将感知结果传输给车载计算机。
在车载计算机的控制下，无人驾驶汽车可以通过自主学习来识别交通标识、行驶线路、车辆和行人等，并做出相应的驾驶决策。
此外，无人驾驶汽车还可以通过云计算技术和车联网技术实现车辆之间、车辆和路网设施之间的信息互联互通，从而更好地进行实时的路况交通状况识别和智能调度，提高驾驶安全性和效率。
二、无人驾驶汽车的安全性能研究现状无人驾驶汽车的安全性是人们最为关心的一个问题。
当前，无人驾驶汽车的安全性研究主要涵盖了以下几个方面：1、传感器故障安全性研究传感器故障是无人驾驶汽车出现安全事故的一个重要因素。
因此，研究人员致力于研究如何有效地应对传感器故障对车辆安全带来的影响。
近年来，研究人员提出了一种基于多传感器融合的方案，通过多个传感器互相协作，来保障传感器故障时系统的可靠性和稳定性。
2、数据安全和传输安全研究无人驾驶汽车采集的数据很大程度上影响到车辆的行驶状态预测、决策和控制。
为此，研究人员也开始关注无人驾驶汽车数据的安全问题，并对数据的存储、加密、传输等方面进行了深入研究，通过应用加密技术和身份验证技术保护车辆的数据和隐私安全。
3、电子控制单元(ECU)的安全研究ECU是无人驾驶汽车的“大脑”，其安全性直接影响到车辆的行驶安全性。
当前，研究人员通过开发可靠的嵌入式软件和硬件系统，确保ECU的稳定性和可维护性，以提高车辆的安全性。
基于人工智能的无人驾驶车辆控制算法研究的选题背景
基于人工智能的无人驾驶车辆控制算法研究的选题背
景
选题背景：基于人工智能的无人驾驶车辆控制算法研究是在当前快速发展的无人驾驶技术背景下提出的。
随着计算机视觉、深度学习和传感器技术的不断进步，无人驾驶车辆正在成为未来交通领域的一个重要发展方向。
安全性与可靠性：无人驾驶车辆的安全性和可靠性是研究的核心问题。
遵守交通规则、准确判断周围环境、正确决策驾驶行为，从而确保无人驾驶车辆在各种道路场景下能够安全稳定地运行，是算法研究的首要目标。
自动驾驶技术的突破：近年来，在深度学习和机器学习等领域取得的突破为无人驾驶车辆带来了新的发展机遇。
通过训练神经网络模型，使车辆能够自主感知和理解环境，并做出适应性的决策和控制。
社会效益与便利性：无人驾驶车辆有望在降低交通事故风险、提高交通效率和减少碳排放等方面带来显著的社会效益。
研究基于人工智能的无人驾驶车辆控制算法，旨在推动技术的进一步发展，提升无人驾驶车辆的可靠性和实用性，并促进其规模化应用。
数据与算法挑战：无人驾驶车辆需要获取大量感知数据并进行高效处理，这对传感器技术、数据处理和算法设计提出了挑战。
选题的背景是为了解决这些问题，提出有效的数据采集、处理和决策算法，以提升无人驾驶车辆的性能和智能化水平。
综上所述，基于人工智能的无人驾驶车辆控制算法研究提供了关
键技术支持，使无人驾驶车辆能够实现自主、安全、高效的行驶，推动未来智能交通系统的发展和普及。
无人驾驶车辆技术专题研究
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的综合系统，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，是典型的高新技术综合体。
目前对智能车辆的研究主要致力于提高汽车的安全性、舒适性，以及提供优良的人车交互界面。
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的热点和汽车工业增长的新动力，很多发达国家都将其纳入到重点发展的技术领域。
随着现代高新技术的迅速发展，数字化、信息化和智能化越来越多的应用到人类社会的生产、生活的各个方面，曾经只能在科普小说中看到的智能无人驾驶汽车已经不再是虚幻的，人们在不久的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的汽车，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的计算机，它能够接收各种智能传感器传来的周围环境及汽车自身的各种信息并能高效迅速的综合整理，然后把信息传递给汽车的执行系统，从而实现自动驾驶、智能控制等功能。
2、国内外研究现状智能无人驾驶汽车是以迅猛发展的汽车电子为背景，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的科技创新性设计。
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的产物，因而“善解人意”，通常具有自动驾驶，自动变速，自动识别道路的功能，车内的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的研究，研制的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。
2.1 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的研究，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的研究。
智能汽车及智能汽车控制系统的研究_龙志军
智能汽车及智能汽车控制系统的研究_龙志军当前，世界各国的汽车总量在迅速增加，其中我国的增量更是⾮常明显。
越来越多的汽车给城市带来了交通事故增多、道路更加拥挤等⼀系列问题，为了解决这⽅⾯的问题，世界各国的汽车研究者提出了很多的想法，其中把现代⾼科技与汽车技术相结合，研究智能汽车，成为应对现代城市交通问题最可⾏的⼀种先进的解决⽅案。
智能汽车⼀直是现代汽车研究领域的热点和难点，伴随着控制理论的发展，越来越多新的控制理论和控制⽅法被应⽤于智能汽车的⾃主循迹控制，这使得如何根据不同的道路环境和⾏驶⼯况选择最适合的控制⽅法成为⼀门新的课题。
⽬前，许多研究学者将精⼒⼤都集中在⾃主控制型智能汽车上，其借助车载雷达、GPS、惯导与中央控制系统导引车辆实现安全⾏驶，中央控制系统依据检测到的路况信息发送前⾏、加速、转向、避让、刹车等各种指令到执⾏机构，由执⾏机构完成相应操作。
1智能汽车的特点智能汽车也称⽆⼈驾驶汽车，属于轮式移动机器⼈的⼀种，是⼀个集环境感知、规划决策、⾃动驾驶等多功能于⼀体的综合系统。
智能汽车技术将计算机科学、⼈⼯智能、图像处理、模式识别和控制理论等许多领域联系在⼀起。
智能汽车控制系统的研究是⼀项复杂的系统⼯程，其中包括机械、传感器检测、电机控制、模式识别、图像分析、信号处理、嵌⼊式系统等多个学科融合。
智能汽车与⼀般所说的⾃动驾驶有所不同，它更多指的是利⽤GPS 和智能公路技术实现的汽车⾃动驾驶。
由于智能汽车装有相当于⼈的“眼睛”“⼤脑”“脚”的电视摄像机、电⼦计算机、⾃动操纵系统之类的装置，所以能和⼈⼀样会“思考”“判断”“⾏⾛”，既可以⾃动启动、加速、刹车，还可以⾃动绕过地⾯障碍物。
在复杂多变的道路交通环境下，根据⾃⾝的运动状态，能随机应变，⾃动选择最佳⽅案，控制汽车安全、合法、⾼效地⾏驶，从⽽实现汽车的⾃动⾏驶、最优化路径等功能。
智能汽车控制系统具有⾃动跟踪、⾃动驾驶、⾃动学习等特点，具有⼴阔的发展前景。
基于人工智能的无人驾驶技术研究
基于人工智能的无人驾驶技术研究1. 前言近年来，人工智能技术的发展以超出人们的认知，其中最受关注的应用之一就是无人驾驶技术。
在无人驾驶技术中，智能车辆可以通过感知、认知、决策和控制系统来替代人类驾驶员，实现自主驾驶。
无人驾驶技术既有极高的技术含量，也具有广阔的应用前景，其涉及的技术领域涵盖了计算机视觉、机器学习、人工智能等多个前沿领域。
本文将对基于人工智能的无人驾驶技术进行深入探讨。
2. 人工智能在无人驾驶中的作用随着人工智能技术的发展，自动驾驶汽车发展也越来越快。
在自动驾驶汽车的机器人传感器中，包括雷达、摄像头和超声波传感器，用于感知周围环境。
感知和识别周围环境是实现自动驾驶汽车的关键技术之一，这涉及到计算机视觉和深度学习的研究。
计算机视觉是一种用计算机处理图像以及与现实世界相关的多媒体数据通信的技术。
计算机视觉的主要任务是根据从摄像头或雷达获取的数据输入进行识别和分类。
通过计算机视觉和深度学习技术，自动驾驶汽车可以精确地感知和识别道路、行人、车辆、路标等物体信息，从而更好地应对复杂多变的交通环境。
机器学习技术也是实现自动驾驶汽车的重要技术之一。
机器学习是关于算法发展的一个研究领域，旨在使机器能够自主学习并逐渐提高对某一领域的专业知识。
在无人驾驶中，机器学习技术可以帮助自动驾驶汽车学习道路交通规则、路线规划和行驶策略等，从而更好地适应不同的驾驶环境。
3. 调节与控制系统自动驾驶汽车的调节与控制系统是实现自主驾驶的关键技术之一。
调节与控制系统是指通过软件定义的控制算法和装备在汽车上的传感器，来实现控制自动驾驶汽车的行为。
在控制系统中，汽车装备有许多传感器。
它们可以在车辆行驶过程中获取各种数据，并将其传输到驾驶员的监视器上。
同时，传感器还可以向控制系统发送数据降低与周围环境的冲突。
调节与控制系统也包括对无人驾驶汽车的行驶轨迹和速度进行控制，以及避免事故发生。
控制算法能够对无人驾驶汽车的速度、加速、刹车和转向进行控制，从而确保车辆在道路中行驶的安全和稳定性。
无人驾驶技术在汽车行业的应用调研报告
无人驾驶技术在汽车行业的应用调研报告一、引言随着科技的迅猛发展，无人驾驶技术在汽车行业开始受到广泛关注。
本报告旨在对无人驾驶技术在汽车行业中的应用进行深入的调研和分析，为相关领域的研究和发展提供参考和建议。
二、无人驾驶技术的定义和原理无人驾驶技术指的是利用人工智能、计算机视觉、传感器等技术，使汽车在无人操作的情况下能够自主完成行驶任务。
其原理主要包括自主感知、决策规划和控制执行三个步骤。
三、无人驾驶技术在汽车行业的应用现状1. 智能辅助驾驶系统通过激光雷达、摄像头、超声波传感器等装置感知车辆周围环境，并结合地图、路况等数据进行决策和规划，实现车辆的自主行驶。
目前已经有多家汽车制造商在生产车型中推出了智能辅助驾驶系统。
2. 高级驾驶辅助系统在智能辅助驾驶系统的基础上，进一步实现车辆的自动跟车、自动换道、自动停车等功能。
这些功能的实现主要依赖于先进的传感技术和人工智能算法。
3. 出租车和公交车自动驾驶无人驾驶技术为出租车和公交车的运营提供了新的解决方案。
自动驾驶出租车和公交车可以提高运营效率，提供更安全、更便捷的出行服务。
4. 物流和运输领域无人驾驶技术在物流和运输领域的应用也取得了一定的突破。
通过无人驾驶车辆实现货物的自动装卸和运输，可以大幅提高物流效率，降低运输成本。
四、无人驾驶技术在汽车行业的优势和挑战1. 优势（1）提高交通安全性：无人驾驶技术可以减少人为操作错误导致的交通事故，并能及时感知和应对突发状况。
（2）提供出行便利：无人驾驶车辆可以提供24小时不间断的服务，并且可以更好地应对交通拥堵问题。
（3）节省能源和减少排放：无人驾驶技术可以通过智能规划路线和车速，使车辆运行更加高效，从而减少能源消耗和减少碳排放。
2. 挑战（1）技术挑战：无人驾驶技术的核心在于感知、决策和控制，如何提高系统的精度、可靠性和安全性是目前亟待解决的问题。
（2）法律和规范挑战：无人驾驶技术的推广和应用还面临着法律和规范的不完善，特别是在道路交通管理方面存在较大的挑战。
无人驾驶智能汽车
无人驾驶智能汽车研究（机电一体化129020007 余飞）摘要：智能汽车能够大大提高交通系统的效率和安全性，将是未来汽车发展的主流。
本文介绍了智能汽车提出的背景，研究的目的和意义，国内外智能汽车汽车的发展现状和发展方向，无人驾驶汽车的灌浆技术，以及无人驾驶汽车的应用前景。
关键词：智能汽车；自动驾驶；1 无人驾驶汽车的研究意义无人驾驶汽车是一种智能汽车，也可以称之为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。
它一般是利用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，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。
无人驾驶汽车从根本上改变了传统的“人—车—路”闭环控制方式，将不可控的驾驶员从该闭环系统中请出去，从而大大提高了交通系统的效率和安全性。
现代无人驾驶汽车以汽车工业为基础，以高科技为依托，遵循由低到高、由少到多、由单方面到多方面、螺旋上升的规律发展。
其横向发展离不开各种用途的实际需要，而其纵向发展的生命力在于持续不断的技术创新。
20世纪80年代以来，智能控制理论与技术在交通运输工程中越来越多地被应用。
在这一背景下，自动驾驶汽车的提出是十分必然的。
智能汽车是一种高新技术密集的新型汽车，是目前主流汽车的换代产品。
随着我国汽车保有量的增加，道路交通拥堵现象越来越严重，每年发生的交通事故也在不断上升，为了更好的解决这一问题，研究和开发汽车自动驾驶系统是很必要的。
而自动驾驶汽车能很好的解决道路拥堵，提高文通系统效率。
有研究表明：一个年轻敏捷的驾驶员，通常对各种情况做出及时反应的时间约为500毫秒，自动驾驶系统做出反应的时间不超过100毫秒，安全性更高，而且还可以将该系统安装在大型货车上，替代疲劳驾驶的司机，可以大大降低事故的发生率。
随普信息技术、计算机技术、先进制造技术等高新技术的迅猛发展，国际上汽车研究设计开发水平在大幅度提高，在中国开展汽车自动驾驶系统的研究，具有特别重要的意义，具体体现在以下几个方面：（1）突破制约中国汽车工业整体跃上新台阶的若干理论与技术难题；（2）在“智能汽车”这一新的制高点上，缩小与国际先进水平的差距；（3）在新一代汽车“智能汽车”领域占有一席之地，并促进智能运输系统研究开发；（4）代表一个国家计算机科学、模式识别和智能控制技术的发展水平，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志；2国外无人驾驶汽车研究现状发达国家从20世纪70年代就开始进行无人驾驶汽车研究，目前在可行性和实用性方面，美国和德国走在前列。
无人驾驶汽车技术的架构和设计
无人驾驶汽车技术的架构和设计无人驾驶汽车是指通过搭载自动化驾驶系统，实现无需人类干预即可行驶的汽车。
这一技术的发展对汽车行业和交通领域带来了巨大的变革，其潜力和前景备受关注。
无人驾驶汽车技术的架构和设计是实现无人驾驶的关键之一，因此需要从硬件和软件两个方面进行讨论。
一、硬件架构无人驾驶汽车的硬件架构包括传感器系统、计算机系统和执行系统。
1. 传感器系统传感器系统是实现无人驾驶汽车感知环境的关键组成部分。
传感器包括雷达、激光雷达、相机、超声波传感器等。
雷达和激光雷达可以提供精确的障碍物探测和距离测量，相机可以用于图像识别和目标检测，超声波传感器可以提供周围环境的距离和接近度信息。
2. 计算机系统计算机系统是无人驾驶汽车的大脑，负责实时处理传感器数据、决策和规划。
计算机系统通常由多个计算单元组成，其中包括中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）和专用的神经网络处理器。
这些处理器协同工作，使得计算机系统能够高效地处理大量的数据，并进行复杂的算法运算。
3. 执行系统执行系统是无人驾驶汽车执行行车操作的组成部分。
该系统包括电机、制动系统、转向系统等。
电机负责提供动力，制动系统用于控制车辆的减速和停车，转向系统用于控制车辆的方向。
执行系统通过与计算机系统的交互实现对车辆的全面控制。
二、软件设计无人驾驶汽车的软件系统包括感知、决策规划和控制三个主要模块。
1. 感知感知模块通过传感器系统获取环境信息，并将其转化为计算机可以理解的数据。
感知模块通常包括目标检测和跟踪、道路检测、障碍物识别等功能。
这些功能的目标是实现对环境的准确感知，以便后续的决策和规划。
2. 决策规划决策规划模块负责根据感知模块提供的环境信息和路况判断，制定最优的行驶策略。
决策规划模块通常包括路径规划、行为规划、交通规则遵守等功能。
这些功能的目标是基于环境信息和路况做出行驶决策，保证行车安全和高效。
3. 控制控制模块负责将决策规划模块输出的控制指令转化为执行系统能够理解的信号。
无人驾驶汽车的计算机控制
无人驾驶汽车的计算机控制无人驾驶汽车（Unmanned Autonomous Vehicle, UAV）是近年来快速发展的一项技术，其背后的计算机控制系统功不可没。
本文将深入探讨无人驾驶汽车的计算机控制原理、关键技术及未来发展方向。
一、计算机控制原理无人驾驶汽车的计算机控制基于人工智能和机器学习的先进算法，通过传感器获取环境信息并处理数据，实现自主决策和行动。
其核心原理可分为感知、决策和执行三个步骤。
1.感知无人驾驶汽车配备了多种传感器，如摄像头、激光雷达、超声波传感器等，用于感知周围环境。
这些传感器会实时采集数据，如图像、距离、速度等，并将数据传输给控制系统。
2.决策控制系统通过处理感知数据，并结合事先训练好的算法和模型，来进行环境理解和决策。
通过识别道路、车辆、行人等元素，预测它们的行为，无人驾驶汽车能够做出相应的决策，如加速、减速、转向等。
3.执行根据控制系统的决策，执行单元会发送指令给车辆的各个部件，如发动机、转向装置、刹车系统等，进行准确的操作。
同时，控制系统还会监测车辆的状态，并实时更新决策，确保安全稳定地驾驶。
二、关键技术无人驾驶汽车的计算机控制涉及多个关键技术，以下是其中几个重要的技术：1.环境感知无人驾驶汽车需要准确地感知周围环境，其中最核心的技术是计算机视觉。
通过使用高分辨率摄像头获取图像，并利用图像处理算法识别并跟踪道路、交通标志、行人等。
此外，激光雷达和超声波传感器等也能提供宝贵的环境信息。
2.路径规划与决策无人驾驶汽车需要能够根据当前环境和目标制定路径规划和决策。
这一领域的关键技术包括机器学习、深度学习和强化学习等。
通过预先训练和不断学习，控制系统能够根据实时环境做出智能决策，如避开障碍物、选择最优路径等。
3.车辆控制系统无人驾驶汽车的车辆控制系统需要能够准确、高效地控制车辆行驶。
这涉及到车辆的动力系统、转向系统、制动系统等多个部件的协同工作。
同时，还需要考虑车辆的舒适性和安全性等因素。
智能无人系统的研究与应用
智能无人系统的研究与应用随着科技不断的进步，智能无人系统已经成为了人们眼中的未来。
这类系统通过计算机、传感器和通讯技术，能够实现人类无法完成或难以完成的任务，比如深海探索、航空航天、工业制造、无人驾驶等等。
因此，智能无人系统的研究与应用已经成为了当今世界科技领域的一个重要议题。
一、智能无人系统的种类和特点智能无人系统可以分为空中、地面、水下三个方面。
其中空中系统包括无人机、飞艇等；地面系统包括无人车、机器人等；水下系统包括潜水器、水下机器人等。
智能无人系统的特点有以下几个方面：1、高效性。
智能无人系统能够快速、准确地完成任务，并且不会出现疲劳等问题，使其在某些领域的应用具有较大优势。
2、精确性。
无人系统通过传感器和计算机技术，能够精确地控制运动、定位和测量等任务，提高了工作效率，也避免了误差和失误。
3、灵活性。
智能无人系统的结构都十分灵活，能够根据不同任务需求进行调整和改变。
并且，无人系统能够在各种环境下执行任务，深海、高空、战场等等，都是它们可以应用的领域。
二、智能无人系统的研究与发展智能无人系统的发展离不开人工智能和计算机技术的进步。
目前国内外在这方面的研究不断推进，使智能无人系统得到了越来越广泛的应用。
1、智能硬件的研究。
传感器、中央处理器、执行机构等硬件的开发和改进已经成为了智能无人系统研究的重要内容。
研究人员通过改良硬件，提升了智能无人系统的控制能力和稳定性。
2、智能软件的研究。
智能无人控制软件是无人系统中至关重要的部分。
研究人员通过开发各种智能算法，如机器学习、图像识别等技术，使得无人机、机器人等智能无人系统具有了更强的自主性和智能化。
3、无人系统的集成。
针对多种智能技术的实际应用需求，研究人员目前也在进行各种智能系统的集成研究工作。
例如，通过将机器学习和图像识别技术与无人机控制系统相结合，研究人员成功实现了无人机自主避让、跟踪等任务，具有广泛的实际应用前景。
三、智能无人系统的应用前景智能无人系统的应用前景十分广泛。
国外无人驾驶车辆的研究现状及分析
国外无人驾驶车辆的研究现状及分析1.美国从20世纪50年代，美国就开始了无人驾驶车辆的研究。
1953年，美国贝瑞特电子公司研制出了世界上第一辆自主引导车。
随后1966年，美国斯坦福大学的SRI人工智能中心研发了一台能执行室内简单任务的轮式移动机器人Shakey，从而开创了自主导航功能的先河。
自80年代起，其相关技术得到了飞跃式的发展并远远领先于其他国家。
美国国防部高级研究计划局(DARPA)于1983年开启了名为陆地自动巡航(AVL)的项目，其目的就是使汽车具有自主权，通过摄像头实现对地形的探测，使用计算机系统自主规划出行驶路线。
在1986年，美国卡内基梅隆大学开始了无人驾驶技术的探索。
其中NavLab1是该团队人员将一辆雪佛兰进行改装而成的，并在车身上加入了五台便携计算设备，不过当时行驶速度仅为20公里/小时。
在1995年，Nav Lab已经发展到了第五代，其在实验场环境道路上自主行驶的平均速度可以达到88.5公里/小时，并且随后还成功完成了从匹兹堡到洛杉矶的“不手动”驾驶之旅，整个过程大约有98.2%的里程是无人驾驶，只是在避障的时候需要人为干预。
在此期间，美国国防部专门针对危险地段的军事侦察任务，成功研制了多代DEMO系列无人车。
为了无人驾驶技术的交流和发展，激发其相关技术的研究开发热情。
美国DARPA于2004年率先对无人驾驶车辆发起了有史以来最重要的挑战，组织了三届针对不同驾驶环境和驾驶任务的无人车竞赛。
参赛队伍汇聚了来自高校、企业公司和其他组织的研究人员，涉及了人工智能、计算机技术、汽车改造与设计等方面的技术。
第一届竞赛在美国的Mojave沙漠举行，15支进入决赛的队伍均没有完成比赛，最终行驶距离最远的卡内基梅隆大学无人车“沙漠风暴”( Sandstorm)取得了冠军。
随后的2005年，来自世界各地的23支车队进入到了第二届竞赛的决赛圈，最后来自Stanford大学的Stanley，以6小时53分8秒完成了212公里行驶任务而摘得冠军，卡内基梅隆大学的Sandstorm和Highlander紧随其后。
智能控制技术在智能无人驾驶中的应用
智能控制技术在智能无人驾驶中的应用智能无人驾驶技术作为近年来新兴的科技领域，引起了全球各国的广泛关注。
其背后的核心技术之一就是智能控制技术。
智能控制技术通过利用传感器、算法和计算机等先进技术，实现对无人驾驶车辆的自主控制和决策，为无人驾驶提供了巨大的发展空间和潜力。
本文将从智能控制技术的概念、应用场景和优势等方面进行论述，探讨其在智能无人驾驶中的应用。
一、智能控制技术的概述智能控制技术是指通过对感知信息的处理和决策判断，使系统能够实现自主智能控制的一种技术手段。
其中，感知信息的获取主要依靠传感器技术，包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
而决策判断的实现则需要借助于算法和计算机模型等工具。
在智能控制技术中，算法起到了至关重要的作用。
这些算法包括机器学习、深度学习、模糊控制等，通过大量的数据分析和模型训练，使得无人驾驶车辆能够根据感知信息做出智能的控制决策。
同时，智能控制技术还需要借助于先进的计算机硬件和软件系统，如高性能处理器、实时操作系统等。
二、智能控制技术在智能无人驾驶中的应用场景1. 自动驾驶控制方面智能控制技术在无人驾驶领域最具代表性的应用便是自动驾驶控制。
通过感知信息的采集和处理，智能无人驾驶系统可以自主决策并控制整车的加减速、方向盘控制和制动系统等，实现全面的自动驾驶。
这一技术在智能交通、物流运输和城市出行等场景中具有重要的应用前景。
2. 智能导航和路线规划智能控制技术还可以辅助智能无人驾驶车辆进行智能导航和路线规划。
通过对交通状况、道路信息和用户需求等因素的分析和判断，智能控制系统可以实时调整车辆的行驶路线，避开拥堵和危险情况，提高行驶效率和安全性。
3. 车辆安全监控和应急处理智能控制技术还可以用于车辆安全监控和应急处理。
通过实时感知和监测车辆周围的环境，智能控制系统可以对潜在的危险情况进行预测和判断，并及时采取相应的措施，如自动刹车、自动避让和报警等，保障车辆和乘客的安全。
三、智能控制技术在智能无人驾驶中的优势1. 提高交通效率和减少拥堵智能控制技术能够实时获取道路信息和交通状况，并根据这些信息智能地调整车辆的行驶路线和速度，从而提高交通效率，减少交通拥堵。
车辆智能驾驶系统的设计与开发
车辆智能驾驶系统的设计与开发近年来，随着科技的快速发展，智能驾驶系统成为了汽车行业的热门话题。
随着人们对交通安全和行车便利性的需求日益增加，车辆智能驾驶系统的设计与开发也愈加重要。
一、车辆智能驾驶系统的概述车辆智能驾驶系统是一种基于先进科技和传感器控制技术的自动驾驶系统，它能够通过计算机自主地规划和执行车辆的行驶路径、控制车辆的行驶速度、识别路况和车辆周围环境，从而达到无人驾驶的效果。
目前，已有多家国内外汽车制造商投入大量资金和人力资源，进行车辆智能驾驶系统的研发和推广。
二、车辆智能驾驶系统的设计原理车辆智能驾驶系统的设计原理主要分为以下几个方面：1.立体感知系统车辆智能驾驶系统通过激光雷达、毫米波雷达和摄像头等传感器，实现车辆对周围环境的三维感知。
立体感知系统可以有效地识别车辆、行人、路标、交通信号灯和障碍物等，并对车辆的行驶路径进行规划和调整。
2.路径规划系统车辆智能驾驶系统通过高精度地图、车辆导航信息和车辆传感器等技术，实现路线规划和路径决策功能。
路径规划系统能够预测车辆的行驶路线、速度和转向等参数，并进行相应的控制和调整。
3.车辆控制系统车辆智能驾驶系统通过电动机、传动系统和刹车系统等技术，实现车辆的自动驾驶控制。
车辆控制系统能够识别车辆当前的行驶状态和路况，并自动进行巡航、转向和制动等控制操作。
三、车辆智能驾驶系统的开发流程车辆智能驾驶系统的开发流程通常包括以下几个阶段：1.系统分析阶段车辆智能驾驶系统的开发需要充分分析车辆的性能和行驶特点，明确智能驾驶系统的应用场景和技术需求，制定相应的技术方案和开发计划。
2.系统设计阶段车辆智能驾驶系统的设计需要充分考虑传感器、控制器和计算机等硬件设备的集成和协同工作，以及软件算法和数据接口的优化和完善。
3.系统开发阶段车辆智能驾驶系统的开发需要进行模型建立、算法实现和电路调试等工作，以完成系统的功能开发和性能优化。
4.系统测试阶段车辆智能驾驶系统的测试需要进行功能测试、性能测试和安全测试等多个方面，以确保系统的稳定性、可靠性和安全性。
无人驾驶车辆控制系统设计与实现
无人驾驶车辆控制系统设计与实现随着科技的不断进步和汽车工业的智能化发展，无人驾驶技术成为了当前备受瞩目的热门话题。
这种高度智能化的交通工具已经逐渐成为人们关注的焦点，不仅在汽车制造业受到关注，在智能交通领域也发挥着越来越重要的作用。
如今，全球很多国家和地区都在积极推进无人驾驶技术的研发，以便更快地实现它的商业化应用。
但是，除了实现远程自动驾驶，无人驾驶的另一个重点是开发和完善无人驾驶车辆控制系统。
下面将探讨无人驾驶车辆控制系统的设计与实现。
一、无人驾驶车辆控制系统的设计思路无人驾驶车辆控制系统是一套相对完整的实时操控系统，实现了对无人驾驶车辆的实时控制、监视和分析，包括对车辆的行驶、制动、转向等控制，并能通过感知器件获取相关的信息，从而判断前方的道路条件并进行车辆行驶和处理策略的判断。
基于这样的技术原理，无人驾驶车辆控制系统的设计需要遵循以下原则：（一）整车系统的设计整车系统的设计是无人驾驶车辆控制系统中的重要一环。
它要求能够整合车辆的各种控制模块、传感器、执行器、通信模块和人机交互界面等，以满足从实时监控车辆环境到自主车辆控制的复杂任务。
（二）行驶控制模块的设计行驶控制模块是无人驾驶车辆控制系统的核心模块之一。
其功能为提供实时的车辆行驶控制命令，即控制车辆前进/后退、加速/减速、转向及停车等动作。
（三）环境感知模块的设计环境感知模块是实现无人驾驶车辆感知和理解车辆运行环境，为控制模块提供关键的车辆运行情况分析，以便车辆运行控制模块制定更优良的运行策略。
这个模块设计需要考虑到感应器件的选型、数量、布局和操控方式等方面。
二、无人驾驶车辆控制系统的实现方法1. 纯软件实现无人驾驶车辆控制系统的实现方式不止一种，其中一种比较常见的实现方式是纯软件的设计。
这种方式可采用嵌入式软件实现，该软件主要运行在车载电脑上，实时监控车辆状态，并根据该状态自主决策车辆行驶策略，实现车辆的全自主控制。
通过优化实时调度算法、缩短运行结果的反应时间，从而实现纯软件的无人驾驶车辆控制系统。
无人驾驶汽车的远程监控与控制系统
无人驾驶汽车的远程监控与控制系统随着科技的不断进步和智能交通的快速发展，无人驾驶汽车已经成为现实。
作为自动驾驶技术的重要组成部分，远程监控与控制系统在保证无人驾驶汽车安全地运行和提供卓越驾驶体验方面起着关键作用。
本文将详细介绍无人驾驶汽车的远程监控与控制系统，包括其原理、功能和应用。
一、无人驾驶汽车的远程监控系统原理无人驾驶汽车的远程监控系统基于先进的传感器技术和网络通信技术，能够远程监测车辆的实时状态并发送到指定的监控中心。
其原理主要包括以下几个方面：1. 传感器技术：无人驾驶汽车装配了多种传感器，如摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器等。
这些传感器能够实时感知车辆周围环境的信息，包括道路状况、障碍物、行人等，通过传感器的数据可以进行车辆状态监测。
2. 数据处理与传输：传感器采集到的数据通过车辆上的计算机系统进行处理和分析，生成车辆的状态报告。
然后，这些报告通过无线网络传输到远程监控中心。
数据处理与传输过程需要保证高效性和安全性，以确保实时性和准确性。
3. 远程监控中心：远程监控中心是无人驾驶汽车远程监控与控制系统的核心部分。
监控中心接收并显示车辆的状态报告，并根据报告进行远程监控和控制。
同时，监控中心也可以通过实时视频和音频信号与车辆内的人工操作员进行通信。
二、无人驾驶汽车的远程监控与控制系统功能无人驾驶汽车的远程监控与控制系统具有多种功能，旨在提高驾驶安全和用户体验。
1. 实时监控：远程监控系统能够实时监测无人驾驶汽车的状态，包括速度、位置、续航里程、电池电量等。
此外，系统还能监测车辆周围的环境信息，及时发现并应对危险事件。
2. 远程控制：远程监控系统可以通过与车辆内部计算机系统和传感器的连接，实现远程控制功能。
例如，可以远程调整无人驾驶汽车的行驶速度、转向、刹车等操作，以保证安全驾驶和避免事故的发生。
3. 报警与处理：远程监控系统可以根据车辆状态报告中的预警信息，发出警报，并及时通知司机或相关人员。
无人车的自主导航与控制研究
无人车的自主导航与控制研究一、本文概述随着和自动驾驶技术的飞速发展，无人车技术已成为当前科技领域的热点之一。
无人车，又称自动驾驶汽车，是指能够在无需人工干预的情况下，依靠先进的传感器、高速计算机处理器、导航系统以及复杂的控制算法，实现自动驾驶功能的车辆。
无人车的自主导航与控制研究是无人车技术的核心，涉及到多个学科领域的知识，包括计算机科学、控制理论、传感器技术、导航定位等。
本文旨在全面探讨无人车的自主导航与控制技术，包括其基本原理、技术挑战、最新进展以及未来发展趋势。
我们将简要介绍无人车的发展历程和现状，以及自主导航与控制技术在无人车中的重要性和作用。
我们将深入探讨无人车自主导航的关键技术，如环境感知、路径规划、决策控制等，并分析这些技术在实现无人车自主导航与控制过程中所面临的挑战。
接着，我们将介绍当前无人车自主导航与控制技术的最新研究成果和应用案例，以展示这一领域的前沿动态。
我们将展望无人车自主导航与控制技术的未来发展趋势，探讨未来可能的研究方向和应用场景。
通过本文的阐述，我们希望能够为读者提供一个全面而深入的了解无人车自主导航与控制技术的视角，为推动无人车技术的发展和应用提供有益的参考和启示。
二、无人车自主导航与控制技术概述随着和机器人技术的快速发展，无人车已成为当今科技研究的热点之一。
无人车的自主导航与控制技术是实现其自动驾驶功能的核心。
简单来说，自主导航是指无人车在没有人工干预的情况下，能够自主确定其位置，规划路径并达到预定目标的能力；而控制技术则是指无人车在行驶过程中，如何根据导航信息、环境感知结果以及其他相关数据，调整自身的速度和方向，以确保安全、高效地到达目的地。
自主导航技术主要包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）、视觉导航、激光雷达导航等。
GPS和INS可以提供无人车的绝对位置和速度信息，但GPS在信号不佳的区域可能会出现定位误差，而INS 则可能随时间积累产生漂移。
无人驾驶研究报告
无人驾驶研究报告【无人驾驶研究报告】（上）近年来，随着科技的不断发展，无人驾驶技术成为了汽车行业的一项热门研究方向。
无人驾驶技术的出现旨在提高交通效率、减少交通事故和提供更便捷的出行方式。
本报告将对无人驾驶技术的现状、发展前景、挑战以及对社会带来的影响进行全面探讨。
一、无人驾驶技术的现状无人驾驶技术是指通过计算机系统，使汽车能够在没有人类干预的情况下实现自主驾驶的能力。
目前，无人驾驶技术已经取得了一定的进展，包括传感器技术、图像识别、路径规划等方面的突破。
通过传感器收集周围环境的信息，车辆能够精确感知道路、道路标志和其他车辆的情况，并根据这些信息进行决策，实现自主驾驶。
无人驾驶技术的现状可以分为四个等级。
第一级是辅助驾驶，主要包括了自动驻车、自动巡航和车道保持等功能。
第二级是部分自动驾驶，车辆在特定条件下能够进行自动驾驶，但仍需人类驾驶员进行监控。
第三级是有条件的自动驾驶，车辆在特定条件下能够实现自动驾驶，但需要人类驾驶员在必要时接管控制。
第四级是高度自动化的自动驾驶，车辆在大多数情况下能够实现自主驾驶，但需要人类驾驶员在特殊情况下接管控制。
二、无人驾驶技术的发展前景无人驾驶技术的发展前景广阔。
首先，无人驾驶能够提高交通效率，减少交通堵塞。
由于车辆能够自主驾驶，无人驾驶车辆之间可以更加协同配合，减少了交通事故和交通阻塞。
此外，无人驾驶技术还有望提高道路通行效率，降低出行时间。
其次，无人驾驶技术能够改善交通安全。
目前，交通事故是全球范围内的一大社会问题，无人驾驶车辆能够通过感知周围环境、提前预警和自主决策等方式，大大降低交通事故的发生概率。
据统计，超过90%的车祸是由人为因素引起的，无人驾驶技术的应用有望显著减少交通事故。
此外，无人驾驶技术还能够为出行提供更便捷的方式。
无人驾驶车辆能够实现自主驾驶，不受时间和空间的限制，减少了驾驶员的人力成本，提高了出行的便捷性。
而且，无人驾驶技术还能够为特殊群体提供出行服务，如老年人、身体残障人士等，提高了他们的出行自由度。
基于人工智能的无人驾驶技术研究
基于人工智能的无人驾驶技术研究在当今科技发展飞速的时代，人们对未来生活的形态也发生了巨大的变化。
其中最让人感到兴奋的就是无人驾驶技术——这一技术将有可能使人们从繁琐的驾车和交通拥堵问题中解放出来，生活质量也将得到很大的提高。
而实现这一目标的关键技术之一，就是人工智能技术。
无人驾驶是一种利用计算机、雷达、激光雷达、摄像头、GPS和各种传感器，以及深度学习、计算机视觉等人工智能技术实现的自动驾驶机器人技术。
它在车辆的感知、决策和行动方面，都实现了人工智能的技术应用，从而使得汽车能够完全自主地驾驶，无需人类干预。
无人驾驶早已成为了人工智能技术的重要应用领域之一。
在无人驾驶技术中，人工智能技术主要应用在以下几个方面：1. 传感与感知实现无人驾驶的第一步，就是让车辆能够“看得见”和“感觉到”周围环境的变化。
传感和感知技术是无人驾驶技术中最基础的技术，也是最为核心的技术之一。
无人驾驶车辆通过雷达、Lidar、摄像机、微波雷达和超声波传感器等设备，感知周围环境的障碍物和交通状态，然后传输这些感知信息到车辆的控制系统中，供车辆做出下一步的动作和决策。
2. 决策在传感与感知的基础上，无人驾驶车辆需要能够对周围环境做出科学的判断和决策。
对于无人驾驶车辆来说，其最终的目标是安全地到达目的地。
这就需要它能够准确地计算出最优秀的路径，基于周围环境和其他车辆的行驶状况，做出正确的决策。
3. 控制与执行实现无人驾驶，虽然需要大量的人工智能技术，在控制和执行方面，也不可或缺。
车辆通过计算机控制系统，对操作和行驶进行控制和管理。
车辆的转动、行驶速度和急停等都需要通过相应的控制技术实现。
无人驾驶技术具有巨大的发展潜力，并且其已经在一些国家和地区得到运用。
然而，面对未来无人驾驶技术的发展，人工智能技术的进步和创新是关键所在。
目前，无人驾驶技术面临的一个主要问题就是精度问题。
由于许多传感设备依赖于光学系统，如在复杂的情况下会受到天气和环境的影响，如雨雪、云雾等，从而影响传感器识别的结果。
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智能无人驾驶汽车计算机控制系统的研究
发表时间：2018-06-19T16:41:29.473Z 来源：《基层建设》2018年第11期作者：夏荣华
[导读] 摘要：近些年，车辆的无人驾驶概念热持续发酵，该技术旨在让智能机器帮助人们驾驶汽车，让人们能从驾驶中得到解放。
协鑫能源工程有限公司江苏南京 210062
摘要：近些年，车辆的无人驾驶概念热持续发酵，该技术旨在让智能机器帮助人们驾驶汽车，让人们能从驾驶中得到解放。
本文从解决无人驾驶中的车辆避碰方向入手，以Freescale 16位微控制器MC9S12XS128作为核心控制单元，用CCD摄像头传感器作为信息采集装置，设计开发一款电动无人驾驶自动避碰智能车，并对该技术方法进行一定的应用展望。
关键词：无人驾驶；智能避碰；MC9S12XS128；CCD?
无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。
无人驾驶中的自动避碰技术是车辆行驶安全的重要保障。
探测障碍物是实现车辆避碰的前提，方法多种多样，如超声波，红外线，视频采集等。
Dur等人设计了基于光流法的障碍检测算法以及避障算法，分析了光流法的应用优势，并通过光流法获取的环境数据训练人工神经网络，实现了障碍物检测及避障[1]。
Seraji等人提出多推理系统决策与多传感器融合算法，该算法叠加了雷达、激光雷达和CCD相机所获得的地面信息，根据传感器信息做出决策，通过分层融合选择算法形成最终决策，实现对障碍物的检测。
本文设计开发的自动避碰智能车采用1：10标准跑车底盘车模，以 Freescale 16 位单片机MC9S12xs128 为核心控制器，对智能车行驶中的道路信息采样、电动动力系统参数、转向控制装置和有关机械机构进行设计开发，完成智能车对障碍避让的快捷响应。
1 自动避碰硬件设计
近年来，互联网技术的迅速发展给汽车制造工业带来了革命性变化的机会。
与此同时，汽车智能化技术正逐步得到广泛应用，这项技术简化了汽车的驾驶操作并提高了行驶安全性。
而其中最典型也是最热门的未来应用就是无人驾驶汽车[1]。
无人驾驶汽车，是可以通过计算机系统设置进而实现无人驾驶的新型智能化汽车[2]。
无人驾驶汽车是人工智能技术、雷达、数学计算、监控设备与北斗导航系统协作实现的，它受计算机系统的控制，实现无人驾驶。
目前，无人驾驶技术还停留在研发和实验中，尚未被批准用作商业用途和用作私家车[3]。
据有关数据显示，在意外事故中，以车祸占首位，占意外死亡总数的50%以上。
仅以汽车交通事故为例，全世界因交通事故而死亡的人数已超过3000万人，多于世界大战死亡人数。
基于高科技研究的无人驾驶汽车，无论在其安全性还是可靠性方面，都极具发展潜力。
因此，无人驾驶汽车的研究与发展是降低车祸发生率、保障人民生命安全的重要任务[4]。
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1.1 设计理论?
无人驾驶智能车避碰设计的核心是遇到障碍时如何避让和自动寻迹，实现车辆的稳定行驶。
获取有效、可靠的路况信息以及实施合理的车辆控制策略，是车辆开发的关键，现有的道路信息获取方式有光电（激光）传感器、摄像头传感器（CCD）、电磁传感器等。
通过摄像头传感器对道路信息进行检测，可从外部环境中提取较多的有效信息，具有良好的前瞻性，并且通过图像处理与记录算法的协助，可为控制策略提供更多有利条件。
控制策略主要包括转向控制和速度控制，此处采用增量式PID算法并结合智能车控制的实际情况做了一些变动，将计算结果赋给控制舵机的PWMDTY，准确的控制舵机的转角。
保证车辆对障碍的反应灵敏度及作出相应措施的操纵性。
1.2 总体设计?
基于Freescale智能车制作思想，该智能车主要由车辆本体、单片机控制器、驱动电机、舵机、转速反馈装置、CCD视频采集装置、调试模块等组成。
主要设计工作有动力装置参数确定、转向机构设计、前轮定位参数确定、整车电气系统参数确定。
要使智能车模型的综合性能提高，首先要对底盘各总成元件布置进行合理安排。
转向器、电池、摄像头、电路板和电机是智能车模型上主要的部件，其重量占了智能车整备质量的一大半，因此，对转向器、电池、摄像头、电路板和电机位置的合理安排决定了智能车的重心位置的合理性。
1.3 部件设计?
智能车选用飞思卡尔MC9S12XS128微控制器作为控制主件[4]。
S12XS 16 位微控制器对一系列成本敏感型汽车车身电子应用进行了优化。
S12X 产品满足了用户对设计灵活性和平台兼容性的需求，并在一系列汽车电子平台上实现了可升级性、硬件和软件可重用性、以及兼容性。
驱动电机采用直流伺服电机，在此选用的是RS-380SH型号的伺服电机，直流伺服电机具有优良的速度控制性能，它输出较大的转矩，直接拖动负载运行，同时它又受控制信号的直接控制进行转速调节。
转向舵机是一种位置伺服驱动器，转动范围不能超过180度，适用于需要角度不断变化并保持的控制系统。
舵机内部有一个基准电路，产生周期为20MS，宽度1.5MS的基准信号，有一个比较器，将外加信号与基准信号进行比较，判断出方向和大小，从而生产电机的转动信号。
舵机的控制信号是PWM信号，利用占空比的变化改变舵机的位置。
视频采集装置采用模拟摄像头，分辨率为356*292。
2 自动避碰软件设计?
软件设计开发基于Codewarrior平台，采用C++编程。
调试模块中采用了软件开发平台Codewarrior IDE自带的Hiwave.exe调试程序和自行开发的Labview调试程序作为主要调试手段，此外还用数据采集卡和数码管显示等辅助调试手段。
3 主要性能参数?
3.1 动力性参数?
动力性是汽车各种性能中最基本、最重要的性能。
智能车模选用的驱动电机是型号为RS-380SH，其驱动特性如表1所示。
主减速器传动比是电机齿轮与差速器齿轮的传动比，值为76/18=4.2。
通过设计计算，本车的动力性指标如表2所示。
3.2 避碰性能参数?
根据汽车理论中的汽车操纵性能评价方法[5]，汽车在紧急情况下的转向要求，本车的设计开发思路是当车辆遇到障碍时是先制动减
速，然后再转弯避让。
通过理论计算和试验，该车避障性能的主要指标如表3所示。
4 总结与展望?
在避障智能车的设计开发过程中，鉴于障碍识别模块的性能对整个智能车系统运行的重要作用，本系统采用了可以兼用数字摄像头和模拟摄像头的设计思路。
在机械结构方面，分析了转向器转向系统的改进办法、前轮束角和主销倾角的调整以及在其他细节方面的优化。
加高了转向器的位置，提高了转向器的相应时间，还设计制作了轻巧稳固的摄像头支架。
在电路方面，采用模块化的电路设计方法，在主板、电机驱动、电源管理、摄像头数据采集、速度传感器几个模块分别设计。
使整个电路系统的防干扰能力得到提高，电路的稳定性也进一步加强。
同时也使智能车模型重心位置的调节更加方便。
自动避碰技术的探索将为无人驾驶技术的大范围推广增加更有力的筹码。
参考文献：
[1]Seraji，H. A Multisensor Decision Fusion System for Terrain Safety Assessment[J]. IEEETransactions on Robotics[J]. 2009，25（1）：99-108.?
[2]李学志.CATIA 实用教程[M].2版.北京：清华大学出版社，2011，06.?
[3]张阳.MC9S12XS单片机原理及嵌入式系统开发[M].北京：电子工业出版社，2011，09.?
[4]余志生.汽车理论[M].北京：机械工业出版社，2009，03.?。