智能控制在汽车上应用的进展综述
智能小车大学毕业文献综述
基于单片机的智能小车设计（运动控制）学生：指导老师：(惠州学院电子科学系，广东，惠州，516007)[前言]在传感器技术和自动控制技术正在飞速发展时代，机械、电气和电子信息已经不再明显分家，自动控制在工业领域中的地位已经越来越重要，“智能”这个词也已经成为了热门词汇。
现在国外的自动控制和传感器技术已经达到了很高的水平，特别是日本，比如日本本田制作的Asmara 机器人，其仿人双足行走已经做得十分逼真，而且具有一定的学习能力，还据说其智商已达到6岁儿童的水平。
作为机械行业的代表产品—汽车，其与电子信息产业的融合速度也显著提高，呈现出两个明显的特点：一是电子装置占汽车整车（特别是轿车）的价值量比例逐步提高，汽车将由以机械产品为主向高级的机电一体化方向发展，汽车电子产业也很有可能成为依托整车制造业和用车提升配置而快速成为新的增长点；二是汽车开始向电子化、多媒体化和智能化方向发展，使其不仅作为一种代步工具、同时能具有交通、娱乐、办公和通讯等多种功能。
无容置疑，机电一体化人才的培养不论是在国外还是国内，都开始重视起来，主要表现在大学生的各种大型的创新比赛，比如：亚洲广播电视联盟亚太地区机器人大赛（ABU ROBCON）、全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛等众多重要竞赛都能很好的培养大学生实践能力。
但很现实的状况是，国内不论是在机械还是电气领域，与国外的差距还是很明显的，所以作为机械设计制造及其自动化学生，必须加倍努力，为逐步赶上国外先进水平并超过之而努力。
为了适应机电一体化的发展在汽车智能化方向的发展要求，提出简易智能小车的构想，目的在于：通过独立设计并制作一辆具有简单智能化的简易小车，获得项目整体设计的能力，并掌握多通道多样化传感器综合控制的方法。
所以立“寻线智能小车系统设计与调试”一题作为毕业设计来锻炼自己巩固自身知识修养。
1．智能技术的应用及发展趋势如今知识工程、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。
无人驾驶汽车运动控制研究综述
无人驾驶汽车运动控制研究综述作者：叶立堃来源：《中国新通信》2022年第16期摘要：随着传统控制方法的日益革新与智能化控制技术的不断发展，无人驾驶汽车领域逐渐兴起，正成为新时代智能交通发展大背景下的先行领航。
无人驾驶汽车的控制具有非线性、不确定性、高迟延性等特点，如果仅依靠传统的控制方法则无法满足其在复杂环境下自适应动态调整的需求，由此可能造成汽车路径规划的不准确性以及一系列的安全隐患。
因此需要引入智能化控制技术对无人驾驶汽车进行控制，以应对复杂工况下的随机情形，通过其在线自调整合理改善系统的性能指标。
本文综述了当前基于无人驾驶汽车的现代智能控制方法的研究成果及发展前景，首先介绍了无人驾驶控制中横向控制以及纵向控制这两大部分的核心技术及其性能特点，进而阐述了当前无人驾驶控制方法的技术壁垒，最后总结了无人驾驶控制在更深层产业应用中的发展前景。
关键词：无人驾驶汽车；横向控制；纵向控制；技术缺陷；发展前景一、引言相比于传统汽车，无人驾驶汽车能够有效规避由于驾驶员操作失误所带来的种种安全隐患。
其次，无人驾驶汽车能通过卫星导航监控实时的路况，从而规划出最优的路线，缓解城市道路堵塞所带来的交通压力。
谷歌的无人驾驶项目于2009年正式落地，并在2016年成立主理无人驾驶业务的Waymo公司，其迄今已收集了几十亿<非公制>的模拟驾驶数据和超过350万<非公制>的道路驾驶数据。
特斯拉Model S车型采用Autopilot自动驾驶系统，该系统的落地使得特斯拉Model S在高速公路上能够自如实现辅助自动驾驶的功能，并且能对驾驶员驾驶情况及道路环境做出更加密切的监视[1]。
无人驾驶汽车的控制主要集中在对其运动的控制上，目标是提高汽车应对复杂路况的自适应调整能力，提升其进行路径规划的准确程度，保证在路面行驶时的安全性以及高效性。
无人驾驶汽车具有稳定性低、时延、高度非线性等特点，有着较为复杂的耦合动力学结构[1]，因此研究更加稳定高效的控制算法并将其应用于无人驾驶汽车模型架构的优化，具有十分重要的意义。
智能小车文献综述
智能小车文献综述基于单片机的智能小车文献综述1.国外实务界和学术界研究现状机器人自其诞生以来，作为新生科技的代表就不断应用到各个行业，诸如机械、电子、交通、宇航、通信、军事等领域。
尤其是近年来机器人的智能水平不断提高，并开始走进人们的生活。
在人们在不断探索、改造、认识自然的过程中，也不断的尝试着制造机器人以替代人类，比如IBM研制的蓝巨人、现在家庭生活中常用的机器人吸尘器、机器人擦窗机等等。
机器人属于自动化运转的机器，但是其具备了一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，具有高度灵活性。
在研究和开发未知及不确定环境下作业的机器人的过程中，人们逐步认识到机器人技术的本质是感知、决策、行动和交互技术的结合。
随着人们对机器人技术智能化本质认识的加深，机器人技术开始源源不断地向人类活动的各个领域渗透。
结合这些领域的应用特点，人们发展了各式各样的具有感知、决策、行动和交互能力的特种机器人和各种智能机器，如移动机器人、微机器人、水下机器人、医疗机器人、军用机器人、空中空间机器人、娱乐机器人等，智能小车则可作为机器人的代表[1]。
智能小车，也称轮式机器人，是移动机器人中的一种。
集合了传感器技术，和自动控制技术。
智能小车就是通过传感采集信号，将采集到的信号进行整理，传输给单片机，通过单片机编程控制小车做出智能反应。
智能车辆的研究始于20世纪50年代初，美国BarrettEleetronies 公司开发出的世界上第一台自动引导车辆系统(Automated Gulded VehicleSystem,Aovs)。
1974年,瑞典的VolvoKalmar轿车装配工厂与sehiinder-Digitron公司合作研制出了可装载轿车车体的AGVS,并由多台该种AGVS组成了汽车装配线,从而取消了传统应用的拖车及叉车等运输工具。
因其采用的AGVS经济效益明显，许多纷纷效仿并逐步使AGVS成为装配作业中流行的运输手段。
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。
智能能源汽车文献综述
智能能源汽车文献综述引言现如今，汽车已成为人们生活中不可或缺的一部分。
但是，随着全球能源危机的逐渐爆发和环境污染问题的加剧，人们对传统燃油车的依赖程度逐渐减少。
智能能源汽车作为一种新型的交通工具，正逐渐成为车企竞相研发和推广的焦点。
本文将通过综述相关文献，介绍智能能源汽车的发展历程、技术特点以及未来前景。
智能能源汽车的发展历程智能能源汽车起源于20世纪90年代，经过多年的发展与突破，现已成为汽车行业的一个重要分支。
早期的智能能源汽车主要使用电池作为能量储存装置，但由于电池容量有限、充电时间长等问题，限制了其推广应用。
随着技术的不断进步，燃料电池、超级电等新型能源储存技术的出现，使智能能源汽车的续航里程和充电效率得到了极大的提升。
目前，智能能源汽车已经成为汽车行业的研究热点之一。
智能能源汽车的技术特点智能能源汽车与传统燃油车相比，具有以下技术特点：1. 电动化：智能能源汽车采用电动机作为动力源，不需要燃油发动机，从根本上实现了对石油的依赖程度降低。
2. 能源多样化：智能能源汽车可以采用多种能源储存技术，如燃料电池、锂电池、超级电等，从而增加了能源的稳定性和可靠性。
3. 智能化：智能能源汽车配备了各种传感器和智能控制系统，能够通过感知环境、自主决策和执行动作，实现自动驾驶和智能导航功能。
4. 能量回收利用：智能能源汽车通过制动能量回收系统，将制动过程中产生的能量转化为电能，再储存到电池中，实现了能量的高效回收利用。
智能能源汽车的未来前景智能能源汽车作为一种创新型交通工具，具有巨大的发展潜力和广阔的市场前景。
首先，智能能源汽车可以有效减少二氧化碳等有害气体的排放，对缓解全球气候变化问题具有重要意义。
其次，智能能源汽车推动了电动化交通的发展，有助于能源结构的升级和环保能源技术的广泛应用。
最后，智能能源汽车在城市交通领域有着广阔的应用前景，有助于改善交通拥堵、提高城市空气质量，为人们的出行提供更加便捷和环保的选择。
无人驾驶汽车综述
辽宁工业大学题目：无人驾驶汽车综述院（系）：汽车与交通工程学院专业班级：车辆工程103学号：*********学生姓名：指导教师：无人驾驶汽车综述摘要：无人驾驶汽车又称自主驾驶汽车，也可以称之为轮式移动机器人，它属于一种智能汽车，主要依靠车内以计算机为主的智能驾驶系统来实现无人驾驶。
无人驾驶是汽车发展史上的又一次革命性进步。
科技巨头谷歌公司引发了这一场没有硝烟的战争，传统汽车巨头纷纷加入其中，争取无人驾驶时代的龙头地位。
关键字：无人驾驶汽车，智能驾驶，行车原理一、无人驾驶汽车概念无人驾驶汽车作为一种新兴的高科技产品，并没有严格的定义。
清华大学汽车系副研究员王建强将无人驾驶汽车定义为“通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车”。
二、无人驾驶汽车的原理无人驾驶汽车利用车载传感器以及GPS系统来感知车辆周围环境，并将获得的道路、车辆位置和障碍物信息，传送到计算机系统，后者随即作出判断，控制车辆的行驶状态。
无人驾驶系统载有激光扫描仪、声波定位仪、红外线传感器、罗盘和微波雷达等多种传感器，上述各种图像、声音、力等传感器就像人的感觉器官，随时感知车辆周围环境的变化。
车载计算机系统就像人的大脑可以接收各种由传感器获得的信息，经由软件处理分析，迅速给出正确的判断，并向执行机构发送指令。
执行机构可以代替人的手脚去执行由计算机传来的操作指令。
GPS系统可以准确提供车辆所在的位置以及详细的地图信息，从而使车辆在遵守交通规则的前提下能够可靠地在道路上自主行驶，安全到达指定地点。
所以，无人驾驶系统完全可以模拟传统的人工驾驶汽车，从理论上讲是可行的。
由于不同的国家和公司所掌握的尖端技术有所差别，其生产的无人驾驶汽车其原理也有所不同：法国的无人驾驶汽车原理：法国人将自己的巡航导弹制导的全球定位技术应用到无人驾驶汽车中，通过触摸屏设定路线，通过全球定位系统引路，只不过给该汽车带路的全球定位系统要比普通的全球定位系统功能强大许多。
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。
车辆自动驾驶技术研究综述
车辆自动驾驶技术研究综述随着人工智能和计算机技术的快速发展，车辆自动驾驶技术在近几年得到了越来越多的关注。
车辆自动驾驶技术可以将车辆变成智能化的交通工具，提高驾驶的安全性和便捷性，同时也对未来交通和城市规划产生极大的影响。
本文将对车辆自动驾驶技术的研究现状进行综述，包括其定义、发展历程、技术原理、研究进展等方面。
一、车辆自动驾驶技术定义和发展历程车辆自动驾驶技术是指车辆在不需要人为干预的情况下，能够自主完成行驶过程中的加速、刹车、转向、停车等动作，同时也能够根据道路交通规则自主规划和改变行驶路线，以保证车辆安全、高效地完成任务。
车辆自动驾驶技术的发展可以追溯到20世纪70年代，当时美国国防部为解决军事应用问题，开始研究和开发自动驾驶技术。
随着技术向民用领域转移，自动驾驶技术也开始在汽车领域得到了广泛应用。
科技巨头谷歌旗下子公司Waymo推出的无人驾驶汽车在2018年成功完成了超过100万次的测试行驶，成为目前最为先进的自动驾驶技术之一。
二、车辆自动驾驶技术原理车辆自动驾驶技术的实现涉及多个方面的技术，包括传感器、控制算法、决策系统等。
传感器包括激光雷达、摄像头、GPS等，能够实时感知周围环境和道路情况。
控制算法则是基于传感器获取的信息对车辆的加速、转向、刹车等动作进行控制。
决策系统则能够针对不同的驾驶场景和安全风险做出相应的判断和决策，提高驾驶的安全性和全局效益。
三、车辆自动驾驶技术研究进展在车辆自动驾驶技术的研究方面，当前主要集中在以下几个方面。
1. 传感器技术的改进目前，车辆自动驾驶技术往往使用多种传感器进行环境感知，但是广泛应用的激光雷达和摄像头在复杂天气条件下有时会出现误读的情况。
因此，以相机为基础的传感器技术的发展成为当前的研究热点，目标是提高传感器的准确性和鲁棒性。
2. 控制算法的改进车辆自动驾驶技术中的控制算法是完成自主驾驶的关键环节。
当前的研究重点是让车辆能够规划更加智能的路线，进一步提高车辆行驶的效率和安全性。
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。
简析智能技术在车辆工程中的运用
简析智能技术在车辆工程中的运用摘要：智能技术在车辆工程中的应用越来越广泛，涉及到车辆的设计、制造、测试、驾驶等多个方面。
本文主要介绍智能技术在车辆工程中的运用，包括智能驾驶、智能交通、智能制造、智能测试等方面，分析了智能技术的优势和挑战，并探讨了未来智能技术在车辆工程中的发展趋势。
关键词：智能技术；车辆工程；智能驾驶；智能交通；智能制造；智能测试随着智能技术的不断发展和应用，智能汽车逐渐成为汽车行业的热门话题之一。
智能技术在车辆工程中的应用，不仅可以提高车辆的性能和安全性，还可以改善驾驶体验和交通效率，具有广阔的应用前景和市场潜力。
本文将重点介绍智能技术在车辆工程中的应用现状和发展趋势，以期为相关研究和应用提供参考和借鉴。
1智能技术在车辆工程中的应用现状1.1 智能驾驶技术在车辆工程中的应用智能驾驶技术是智能化汽车的核心技术之一，通过激光雷达、摄像头、红外线传感器等传感器和人工智能、深度学习等算法，实现车辆的自主感知、决策和控制。
智能驾驶技术在车辆工程中的应用，主要包括自动驾驶、智能辅助驾驶、智能停车等方面。
自动驾驶技术已经在一些场景下得到了应用，如无人车、自动泊车等。
智能辅助驾驶技术则可以提高车辆的安全性能，如自动刹车、车道保持、自动泊车等。
智能停车则可以提升停车效率和用户体验。
1.2 智能交通技术在车辆工程中的应用智能交通技术是指通过信息技术、通信技术等手段，实现道路交通系统的智能化和网络化。
智能交通技术在车辆工程中的应用，主要包括智能交通管理、智能交通控制、智能路网、智能车辆等方面。
智能交通管理可以通过交通信息化、智能监管等手段，提升交通管理的效率和水平。
智能交通控制可以通过交通信号控制、智能路灯等手段，提升交通流量和安全性。
智能路网可以通过路网智能化、智能导航等手段，提升交通效率和用户体验。
智能车辆则可以通过车辆感知、车辆通信等手段，提升车辆的安全性和智能化。
1.3 智能制造技术在车辆工程中的应用智能制造技术是指通过信息技术、自动化技术等手段，实现制造过程的智能化和自动化。
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 背景介绍车辆工程是一个涉及机械、电子、控制等多学科知识的交叉领域，随着科技的不断发展和进步，智能控制技术在车辆工程中的应用也日益广泛。
智能控制技术是指通过传感器、执行器和控制算法等技术手段，使系统具备自主学习、自适应和自主决策等能力，从而实现对车辆的精准控制和优化。
在传统的机械控制系统中，通常需要人工干预和调整，而智能控制技术可以实现自动化、智能化的控制，提高车辆性能和驾驶体验。
随着汽车工业的飞速发展，人们对车辆的安全、动力性能、舒适性等方面的要求也越来越高，这就需要智能控制技术的支持。
智能控制技术在提高车辆性能、降低能耗、提升驾驶安全等方面有着重要的作用。
研究智能控制技术在车辆工程中的应用，对推动汽车工业的发展具有重要意义。
在本文中，我们将从不同角度探讨智能控制技术在车辆工程中的应用，为相关领域的研究和发展提供参考。
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研究意义。
随着现代社会的快速发展和人们生活水平的提高，对车辆的性能和质量要求也越来越高，智能控制技术能够提高车辆的性能、安全性和舒适性，满足人们对于高品质出行的需求。
随着交通拥堵和交通事故频发等问题的日益突出，智能控制技术在车辆工程中的应用将能够有效提高车辆的安全性和驾驶辅助性能，降低交通事故的发生率，保障驾驶员和乘客的生命安全。
智能控制技术的发展也能够提升车辆的能源利用效率，减少对环境的影响，实现可持续发展。
通过对智能控制技术在车辆工程中的应用进行深入研究，可以不断推动汽车工业的发展，提升车辆的整体性能，并为人类出行安全和舒适提供更加可靠的保障。
【这里已达到字数要求，可以结束】1.3 研究方法研究方法是科学研究中非常重要的一步，它确定了整个研究的方向和步骤。
在本文中，我们将采取以下几种方法进行【智能控制技术在车辆工程中的应用研究】：我们将进行文献综述，通过查阅大量的相关文献和资料来了解智能控制技术在车辆工程中的最新应用情况和研究进展。
自动驾驶汽车系统关键技术综述
自动驾驶汽车系统关键技术综述摘要：汽车作为最重要的现代交通工具之一，已进入千家万户。
不断研发各种车辆功能是为了满足不同人群对汽车的高标准要求。
长期以来，汽车在驾驶过程中需要由驾驶员操作，而网络通信技术、监控技术、人工智能等技术的发展使得汽车能够自行驾驶。
与人工驾驶相比，自动驾驶汽车需要依靠传感器和多种算法，依靠自动驾驶系统来完成汽车的自动操作，其中智能汽车自动驾驶系统是实现汽车自动驾驶的关键，也是确保汽车运行安全的前提。
本文主要分析了智能汽车自动驾驶系统中存在的一些问题，旨在为汽车自动驾驶提供参考。
关键词：自动驾驶汽车; 系统；关键技术；讨论;分析;研究1自动驾驶系统自动驾驶系统的兴起主要基于人工智能技术，将人工智能研究与自动驾驶技术相结合，更多的发展领域得到了人工智能的支持。
汽车作为现代生活的关键设备，给人们的出行带来了很多便利。
人工智能已经渗透到汽车开发领域，并逐渐衍生出无人驾驶技术。
无人驾驶技术下的汽车被称为智能汽车，主要通过GPS定位、雷达、激光、传感器等智能设备，及时获取汽车驾驶信息，全面分析路况，彻底判断汽车驾驶，结合驾驶条件选择合适的驾驶路径，从而实现对汽车的有效控制。
无人驾驶技术对智能技术的要求非常严格，目前仍在不断探索中，尚未完全普及。
然而，随着无人驾驶技术的发展成熟，其普及速度加快，人工智能和汽车自动驾驶系统的有效结合为汽车行业的发展创造了更多机会。
目前对汽车自动驾驶系统的分析包括以下几个部分。
（1）驾驶员辅助系统。
在自动驾驶过程中，需要不断收集各种信息，并根据收集到的信息做出判断。
因此，驾驶员辅助系统旨在确保自动驾驶的良好环境条件和驾驶模式，收集有利于驾驶的信息，并对发现的不利信息及时发出警告。
例如，当车道偏离路线时，驾驶员辅助系统应及时发出警告，以便及时纠正，确保汽车自动驾驶的安全运行。
（2）部分自动系统。
汽车的自动驾驶不能完全依赖于驾驶系统，因此需要部分半自动系统。
这些系统可以进行手动干预，并通过驾驶员的参与确保驾驶安全。
汽车智能控制器项目计划书
汽车智能控制器项目计划书
一、项目综述
近几年，随着汽车技术的发展，汽车控制器技术也越来越成熟，汽车
智能控制器是将微处理器集成在汽车控制器内部，实现对汽车的信息收集、控制及优化控制的总控技术。
本项目旨在研发一款汽车智能控制器，收集
汽车的各项数据，实时监控汽车运行状态，在正常运行时调节汽车参数以
达到最佳油耗与安全性的平衡，在异常情况时，调取汽车自身的记忆数据，以协助司机及时处理汽车异常。
二、项目目标
本项目的主要目标是设计一款汽车智能控制器，实现汽车远程监控、
智能控制以及安全监控等功能，提高车辆运行的安全性、经济性和便捷性。
三、实现细节
1.汽车数据收集：通过控制器的传感器，以及汽车的内置系统，实时
收集汽车的各项数据，以及汽车外围的环境数据，如温度、空气质量等；
2.信息推送：控制器将收集到的信息推送至汽车所属的后台网站，提
供给司机详细的汽车状态数据，及时发现汽车的问题；。
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。
车联网领域热点技术综述
车联网领域热点技术综述车联网是指利用物联网技术，将车辆、道路和交通管理设施等进行连接和交互，从而实现车辆信息的共享，提高交通系统的效率和安全。
自2010年以来，随着相关技术的不断发展，车联网已经逐渐成为汽车产业的一个重要方向。
在这篇文章中，我将综述车联网领域的热点技术。
一、传感器技术车联网的核心就是通过传感器收集车辆和交通设施的各种数据，并将数据传输到云端进行存储、处理和分析。
传统的汽车中已经装备了很多传感器，如温度、压力和速度等传感器，用于监测车辆的状态。
而车联网领域涉及到更广泛的传感器类型，包括位置、加速度、光线、声音、气味等很多传感器。
这些传感器可以实时地感知车辆周围的环境和情况，使得车辆能够更加智能化和自动化。
二、车辆通讯技术车辆通讯技术是车联网的核心技术之一。
车辆通讯技术分为两种：车辆对车辆（V2V）通讯和车辆对基础设施（V2I）通讯。
V2V通讯意味着车辆可以相互通信，例如在交通拥堵或突发事件时，可以减少事故风险。
在V2I通讯中，车辆与交通管理、橱窗、停车场等交互，获取路况信息，实现更加高效的道路管理。
无论是V2V还是V2I通讯，其安全性和可靠性都至关重要，需要采用高效的加密和认证技术，以确保通讯信息不受干扰和窃取。
三、车辆控制技术随着人工智能和自动驾驶技术的成熟，车辆控制技术正在成为车联网领域的一个热点。
车辆控制技术旨在将自动驾驶和半自动驾驶等技术应用于车联网中。
通过将车辆的传感器与人工智能算法相结合，车辆可以自动感知周围环境、规划路径、避免危险和保持安全。
车辆控制技术的核心在于实现对车辆的智能控制，使得车辆能够更加智能地行驶。
四、云计算技术车联网需要收集、传输和分析大量的数据，这就需要支持数据存储和处理的云计算技术。
云计算技术可以实现车辆数据的集中存储、快速处理和分析，并且能够在不同的应用场景中分配不同的计算资源。
云计算技术还可以支持数据的可视化和共享，使得车联网系统能够更好地服务于司机、交通管理和公众。
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摘要：近年来，现代化建设飞速发展。
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；汽车驾驶技术领域；应用引言随着人工智能技术的不断创新与发展，智能网联汽车研究技术逐渐成为全球汽车技术研究的焦点话题之一。
尤其是人工智能技术的高速发展，对智能网汽车驾驶方面提出更高的要求和标准，如何把人工智能技术运用到智能网汽车驾驶领域成为当下各界关注的热点，也是人工智能技术对汽车机构方面技术革新的尝试，更是不断拓宽人工智能技术运用领域的重要方式。
为此，越来越多的技术专家应加大力度关注人工智能技术，结合人工智能运用在智能网联汽车不同环节存在的问题进行剖析，采取科学性的对策解决相关问题，可以实现智能网联汽车技术方面的不断优化与创新。
1人工智能是基础在国家的大力支持下，智能网联汽车作为一个新兴车种逐渐进入人们的视野，其最终目的是可以做到替代人类驾驶员来操作汽车，从而使道路通行效率更高，道路行驶更安全。
智能网联汽车涉及到两方面的技术，一方面是智能，即人工智能，这方面更强调感知、规划、决策、执行。
车辆通过车身上的摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器收集道路参与者的信息并反馈给自动驾驶AI芯片进行处理，芯片首先会分析道路参与者的行为，然后对车辆的下一步运动进行决策，再由控制器执行操作。
其实，如果单独拿出智能这一部分，可以认为它就是自动驾驶汽车，但是在发展自动驾驶技术的过程中，网联技术逐渐融合进来，从一定程度上促进了自动驾驶技术的发展，并且带来了更多可能。
在网联化这方面，车联网（V2X）是一项重要的技术，它可以算是物联网技术的延伸。
车辆通过与道路基础设施、其他车辆甚至说是云端的数据相连，获得更多的道路信息。
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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。