智能车发展现状和前景
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Survey of intelligent vehicles development and its key supporting technologies
L I Shun2ming, SHEN Huan, MAO J ian2guo, XIN J iang2hui, M IAO Xiao2dong ( College of Energy & Power Eng ineer ing, Nan jing Un iversity of Aeronautics and Astronautics, Nan jing 210016, Ch ina)
1 智能车辆研究的主要内容 1. 1 防撞预警系统 防撞预警系统的功能主要包含前进或倒车时的防撞提醒,进入驾驶盲点时提供预警,车辆起步 或车辆发生变道时进行提示,能够检测道路行人状况,避免同行人发生碰撞。
此外,对驾驶员进行实时监控也是该系统的研究内容。预警系统通过对驾驶员进行实时检测, 如果系统认为驾驶者精神不够集中或者产生疲倦时向其发出警告,提醒驾驶者可能存在安全 隐患。如果驾驶者没能或无法做出必要的动作,防撞系统会强行控制转向或制动系统,将车辆 控制在安全状态,从而避免事故发生。 1. 2 辅助驾驶系统
辅助驾驶系统也被称为智能巡航控制系统( intelligentcruise control system, ICCS) ,其主 要功能如下:
1)在交通状况良好的情况下,根据发动机工况调节油门开度,使车辆以设定车速巡航并保 持安全车距。
2)在恶劣天气状况下,辅助操控车辆,保障行车安全。 3)在变并道、超车时,根据前后车辆行驶情况保持车辆最佳车速与最佳车距。 4)当有紧急情况发生而驾驶员疏忽或疲于应付时,自动减速或紧急制动避免碰撞事故的 发生。 1. 3 自主驾驶系统 自主驾驶系统是智能车辆研究的最高级阶段,车辆能够通过车内的传感器感知车身和环 境信息,利用各种智能算法进行决策控制,并以此作为依据,实现自主行驶任务。其中,如何使智 能车辆与普通车辆共同行驶在现有道路之中也是有待于攻破的难题之一。 2 智能车辆研究中的关键技术 2. 1 传感技术 要达到自主行驶的目的前提是能够掌握足够多的信息,这些信息的采集则需要通过各种 传感器来获得,而数据的准确性与有效性直接关系到决策的成败。 1)雷达系统 雷达是一种主动型传感器[ 4 ] ,能够直接测量距离、速度、方位等,而不需要复杂的设计 与繁复的计算。此外,在阴雨等恶劣天气影响下,雷达系统仍然能够工作。在各种雷达系统中, 激光雷达较毫米波雷达能够提供更高的精度,但由于成本也很高,其推广受到一定的阻碍。 然而,雷达系统也存在一些缺点。例如:光谱分辨率和扫描速度较低;当多个车辆行驶在同 一个方向上时,多个雷达之间会产生干涉,这是主动型传感器难以回避的问题。 2)机器视觉 CCD 等成像元件由于无法提供直接的物理数据,被归于被动型传感器。但其成本相对雷达系 统来说非常低,可以在车辆中安装多个摄像机,从不同角度全方位拍摄车外环境。目前, CCD 主要用于提取车道线[ 5 ] ,识别近距离内的障碍物、行人、交通信号等,这些也是主动型传感 器无法替代的。其缺点是容易受环境影响,在能见度较低时无法使用。可以同主动型传感器 结合使用,取长补短。 3)高精度 GPS 高精度 GPS 可以提供准确的车辆位置、行驶方向、速度、加速度等车辆状态信息。配 合电子地图和先进的匹配算法能够提供丰富的道路信息,如,弯道曲率、道路结构等,这是一般 传感器所无法提供的。厘米级 GPS 能够更精确地进行车辆定位、道路跟踪。由于 GPS 的工 作依赖于卫星信号,因此,在卫星信号不佳或信号无法获取的情况下失效。 4)磁道钉
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—车—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。
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 Windows 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)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。 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。2 种车辆的共存方式需要受到重视。 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。 4 结束语 智能车辆系统的进步和发展需要计算机技术、信息技术、电子技术、通信技术、控制技 术、传感技术、机械制造等众多技术领域发展的推动,其发展又能够推动所涉及学科和技术 的进步与发展。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。 参考文献:
磁道钉是一种能够提供全天候道路指引的技术手段,且不受天气的影响。将磁道钉分散 布置在道路中,利用磁传感器采集道路的磁场分布来确定车辆在道路中的位置,必要的话利用 计算机视觉给予辅助信息,从而完成车辆导航。但这些道路的建设需要破坏已有的公路地基, 且成本较高,该方式的普及也受到了一定的制约。 2. 2 各种智能算法
智能车辆( intelligent vehicles, IV)是智能交通系统( in2telligent transportation 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。
智能车辆利用各种传感技术获取车体自身和车外环境的状态信息,经过智能算法对其进 行分析、融合处理,将最终的决策结果传递给驾驶者,在危险发生之前,提醒驾驶员做出必要的 回避动作,避免事故发生;在紧急状况下,驾驶者无法做出反应时,智能车辆则自主完成规避危 险任务,帮助驾驶人员避免危险发生。
Abstract: Intelligent vehicle ( IV ) is an important constituent of future intelligent transportation systems. IV systems can offer the potential to significantly enhance safety and operational efficiency. The field of IV is rap idly growing worldwide. The major content of IV study and the current research status are given. Some key supporting technologies are discussed, and an analysis is made on these technologies between the advantages and disadvantages. 5 key issueswhich remain open in this field are poined out. Key words: intelligent transportation system; intelligent vehicle ( IV) ; sensor; data fusion; automobile safety 引言
1)数据融合 某些情况下,单一传感器无法或难以提供满足需要的数据,需要将多只传感器输出数据代 入融合算法,合成有效数据供系统决策[ 6 ]。另外,各种同类型传感器之间存在优势互补情况, 也需要通过数据融合来处理。 2)视觉算法 图像信息具有信息量大,成本低等众多优势,但需要设计具有鲁棒性、稳定性的视觉算法。 此外,阴雨雪等天气影响,也需要算法有足够的适应能力。 3)滤波算法 现实环境总是存在一些干扰,使得测量数据与真实值之间总是存在一定的误差,严重时会 造成算法失效。因此,在使用之前需要进行各种滤波,提高数据的抗干扰能力。 4)控制决策算法 对于能够自主行驶的车辆来说,中心控制决策算法是至关重要的[ 7 ]。通过决策算法,车 辆自主的确定并切换到当前的工作模式,一步一步地完成驾驶任务。 2. 3 通信技术 造成交通事故有 2 个重要原因:一是驾驶员之间通信受阻;二是驾驶员的应急反应速度有 限。要降低事故发生率,必需解决车辆与车辆之间、车辆与道路之间的通信问题。该问题研 究的重要性已被美国俄亥俄州州立大学的研究充分证实[ 8 ]。 文献[ 9 ]对不同的通信技术进行了研究,其中,广域网——802. 11p 无线通信技术特别适用于 车辆与环境的信息交互。802. 11p 是一种由 IEEE 专门设计用于车辆—环境无线接入(wireless access in vehicular environments,WAVE)方案。这实际上等于为车辆—道路,车辆—车辆之间的 短距离通信提供了即时有效通信协议。 3 智能车辆研究概况及其发展预测 3. 1 研究概况 一些发达国家开发和研制智能车辆已经有 10 余年的时间,特别是欧美已有相对成熟的经 验,比较突出的有: 1)由美国 Ohio 州立大学与 Oshkosh 货车公司合作,将一辆军事战术车改装成一辆能够自 主行驶的智能车,取名为 TerraMax[ 10 ] ,该车长 28 ft,宽 8 ft (1 ft = 0. 309 8m) 。 车上装有 6 部摄像机, 4 个光雷达, 2 个毫米波雷达和 12 只超声波传感器共同用于检测车 辆周围的障碍物。2 个高精度 GPS、一个电子罗盘、一套惯性导航系统用于自身状态原始信 息采集,采集数据传入中央计算机(含有 8 个高性能处理器) ,由卡尔曼滤波算法进行处理后得 到车辆状态信息。最后利用有限状态机确定车辆的各种运行模式,最终完成自主行驶任务。 2)法国国家信息与自动化研究所( INR IA)与其合作伙伴 ROBOSOFT 公司合作开发了能 够协作驾驶的智能车[ 10 ] 。该车包含 7 个模块,分别是决策与控制模块、电机驱动模 块、传感器接口模块、无线通信模块、供电模块、跟踪模块、数据传送模块,每个模块都含 有各自的微处理器,承担独立的功能,模块间通过 CAN 总线进行连接。 3)西安交通大学人工智能与机器人研究所与吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室从 2001 年开始,展开了汽车辅助驾驶的合作研究,完成了道路偏离警告系统硬件框架设计、道路 检测和识别算法、系统软件结构的设计工作,并在西安和长春两地的高速公路上进行了实验, 取得较好的实验效果。搭建了 Sp ringrobot 智能汽车实验平台,原型车为一辆 SUV。对方向盘 和油门刹车进行了改装,通过一套交流伺服电机控制方向盘,一套步进电机控制油门和刹车, 从而可靠地实现了车体的横向和纵向控制,解决了油门和刹车的独立控制带来的可靠性差的 问题。 3. 2 发展预测 1)车辆间的通信协议规范
美国开始组织实施智能车辆先导( intelligent vehicle ini2tiative, IV I) 计划[ 1 ] , 欧洲提 出公路安全行动计划( roadsafety action p rogram, RSAP) [ 2 ] ,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[ 3 ] ,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。
2016—2017 学年第一学期
《电子科技论文》 课程论文
题Βιβλιοθήκη Baidu
目
智能车发展现状和前景分析
姓名 学号 班级 学院 指导老师 分数 日期
魏春亭
电子 1143 电子与信息工程学院
张莹
2016.11.28
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。给出了智能车辆研究的主要内容 和该领域当 前的研究概况;讨论了该技术涉及的关键技术,分析了各项技术存在的优缺点,并指出了在今 后进一步研 究中值得关注的 5 项问题。 关键词: 智能交通系统; 智能车辆; 传感器; 数据融合; 车辆安全
L I Shun2ming, SHEN Huan, MAO J ian2guo, XIN J iang2hui, M IAO Xiao2dong ( College of Energy & Power Eng ineer ing, Nan jing Un iversity of Aeronautics and Astronautics, Nan jing 210016, Ch ina)
1 智能车辆研究的主要内容 1. 1 防撞预警系统 防撞预警系统的功能主要包含前进或倒车时的防撞提醒,进入驾驶盲点时提供预警,车辆起步 或车辆发生变道时进行提示,能够检测道路行人状况,避免同行人发生碰撞。
此外,对驾驶员进行实时监控也是该系统的研究内容。预警系统通过对驾驶员进行实时检测, 如果系统认为驾驶者精神不够集中或者产生疲倦时向其发出警告,提醒驾驶者可能存在安全 隐患。如果驾驶者没能或无法做出必要的动作,防撞系统会强行控制转向或制动系统,将车辆 控制在安全状态,从而避免事故发生。 1. 2 辅助驾驶系统
辅助驾驶系统也被称为智能巡航控制系统( intelligentcruise control system, ICCS) ,其主 要功能如下:
1)在交通状况良好的情况下,根据发动机工况调节油门开度,使车辆以设定车速巡航并保 持安全车距。
2)在恶劣天气状况下,辅助操控车辆,保障行车安全。 3)在变并道、超车时,根据前后车辆行驶情况保持车辆最佳车速与最佳车距。 4)当有紧急情况发生而驾驶员疏忽或疲于应付时,自动减速或紧急制动避免碰撞事故的 发生。 1. 3 自主驾驶系统 自主驾驶系统是智能车辆研究的最高级阶段,车辆能够通过车内的传感器感知车身和环 境信息,利用各种智能算法进行决策控制,并以此作为依据,实现自主行驶任务。其中,如何使智 能车辆与普通车辆共同行驶在现有道路之中也是有待于攻破的难题之一。 2 智能车辆研究中的关键技术 2. 1 传感技术 要达到自主行驶的目的前提是能够掌握足够多的信息,这些信息的采集则需要通过各种 传感器来获得,而数据的准确性与有效性直接关系到决策的成败。 1)雷达系统 雷达是一种主动型传感器[ 4 ] ,能够直接测量距离、速度、方位等,而不需要复杂的设计 与繁复的计算。此外,在阴雨等恶劣天气影响下,雷达系统仍然能够工作。在各种雷达系统中, 激光雷达较毫米波雷达能够提供更高的精度,但由于成本也很高,其推广受到一定的阻碍。 然而,雷达系统也存在一些缺点。例如:光谱分辨率和扫描速度较低;当多个车辆行驶在同 一个方向上时,多个雷达之间会产生干涉,这是主动型传感器难以回避的问题。 2)机器视觉 CCD 等成像元件由于无法提供直接的物理数据,被归于被动型传感器。但其成本相对雷达系 统来说非常低,可以在车辆中安装多个摄像机,从不同角度全方位拍摄车外环境。目前, CCD 主要用于提取车道线[ 5 ] ,识别近距离内的障碍物、行人、交通信号等,这些也是主动型传感 器无法替代的。其缺点是容易受环境影响,在能见度较低时无法使用。可以同主动型传感器 结合使用,取长补短。 3)高精度 GPS 高精度 GPS 可以提供准确的车辆位置、行驶方向、速度、加速度等车辆状态信息。配 合电子地图和先进的匹配算法能够提供丰富的道路信息,如,弯道曲率、道路结构等,这是一般 传感器所无法提供的。厘米级 GPS 能够更精确地进行车辆定位、道路跟踪。由于 GPS 的工 作依赖于卫星信号,因此,在卫星信号不佳或信号无法获取的情况下失效。 4)磁道钉
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—车—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。
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 Windows 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)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。 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。2 种车辆的共存方式需要受到重视。 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。 4 结束语 智能车辆系统的进步和发展需要计算机技术、信息技术、电子技术、通信技术、控制技 术、传感技术、机械制造等众多技术领域发展的推动,其发展又能够推动所涉及学科和技术 的进步与发展。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。 参考文献:
磁道钉是一种能够提供全天候道路指引的技术手段,且不受天气的影响。将磁道钉分散 布置在道路中,利用磁传感器采集道路的磁场分布来确定车辆在道路中的位置,必要的话利用 计算机视觉给予辅助信息,从而完成车辆导航。但这些道路的建设需要破坏已有的公路地基, 且成本较高,该方式的普及也受到了一定的制约。 2. 2 各种智能算法
智能车辆( intelligent vehicles, IV)是智能交通系统( in2telligent transportation 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。
智能车辆利用各种传感技术获取车体自身和车外环境的状态信息,经过智能算法对其进 行分析、融合处理,将最终的决策结果传递给驾驶者,在危险发生之前,提醒驾驶员做出必要的 回避动作,避免事故发生;在紧急状况下,驾驶者无法做出反应时,智能车辆则自主完成规避危 险任务,帮助驾驶人员避免危险发生。
Abstract: Intelligent vehicle ( IV ) is an important constituent of future intelligent transportation systems. IV systems can offer the potential to significantly enhance safety and operational efficiency. The field of IV is rap idly growing worldwide. The major content of IV study and the current research status are given. Some key supporting technologies are discussed, and an analysis is made on these technologies between the advantages and disadvantages. 5 key issueswhich remain open in this field are poined out. Key words: intelligent transportation system; intelligent vehicle ( IV) ; sensor; data fusion; automobile safety 引言
1)数据融合 某些情况下,单一传感器无法或难以提供满足需要的数据,需要将多只传感器输出数据代 入融合算法,合成有效数据供系统决策[ 6 ]。另外,各种同类型传感器之间存在优势互补情况, 也需要通过数据融合来处理。 2)视觉算法 图像信息具有信息量大,成本低等众多优势,但需要设计具有鲁棒性、稳定性的视觉算法。 此外,阴雨雪等天气影响,也需要算法有足够的适应能力。 3)滤波算法 现实环境总是存在一些干扰,使得测量数据与真实值之间总是存在一定的误差,严重时会 造成算法失效。因此,在使用之前需要进行各种滤波,提高数据的抗干扰能力。 4)控制决策算法 对于能够自主行驶的车辆来说,中心控制决策算法是至关重要的[ 7 ]。通过决策算法,车 辆自主的确定并切换到当前的工作模式,一步一步地完成驾驶任务。 2. 3 通信技术 造成交通事故有 2 个重要原因:一是驾驶员之间通信受阻;二是驾驶员的应急反应速度有 限。要降低事故发生率,必需解决车辆与车辆之间、车辆与道路之间的通信问题。该问题研 究的重要性已被美国俄亥俄州州立大学的研究充分证实[ 8 ]。 文献[ 9 ]对不同的通信技术进行了研究,其中,广域网——802. 11p 无线通信技术特别适用于 车辆与环境的信息交互。802. 11p 是一种由 IEEE 专门设计用于车辆—环境无线接入(wireless access in vehicular environments,WAVE)方案。这实际上等于为车辆—道路,车辆—车辆之间的 短距离通信提供了即时有效通信协议。 3 智能车辆研究概况及其发展预测 3. 1 研究概况 一些发达国家开发和研制智能车辆已经有 10 余年的时间,特别是欧美已有相对成熟的经 验,比较突出的有: 1)由美国 Ohio 州立大学与 Oshkosh 货车公司合作,将一辆军事战术车改装成一辆能够自 主行驶的智能车,取名为 TerraMax[ 10 ] ,该车长 28 ft,宽 8 ft (1 ft = 0. 309 8m) 。 车上装有 6 部摄像机, 4 个光雷达, 2 个毫米波雷达和 12 只超声波传感器共同用于检测车 辆周围的障碍物。2 个高精度 GPS、一个电子罗盘、一套惯性导航系统用于自身状态原始信 息采集,采集数据传入中央计算机(含有 8 个高性能处理器) ,由卡尔曼滤波算法进行处理后得 到车辆状态信息。最后利用有限状态机确定车辆的各种运行模式,最终完成自主行驶任务。 2)法国国家信息与自动化研究所( INR IA)与其合作伙伴 ROBOSOFT 公司合作开发了能 够协作驾驶的智能车[ 10 ] 。该车包含 7 个模块,分别是决策与控制模块、电机驱动模 块、传感器接口模块、无线通信模块、供电模块、跟踪模块、数据传送模块,每个模块都含 有各自的微处理器,承担独立的功能,模块间通过 CAN 总线进行连接。 3)西安交通大学人工智能与机器人研究所与吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室从 2001 年开始,展开了汽车辅助驾驶的合作研究,完成了道路偏离警告系统硬件框架设计、道路 检测和识别算法、系统软件结构的设计工作,并在西安和长春两地的高速公路上进行了实验, 取得较好的实验效果。搭建了 Sp ringrobot 智能汽车实验平台,原型车为一辆 SUV。对方向盘 和油门刹车进行了改装,通过一套交流伺服电机控制方向盘,一套步进电机控制油门和刹车, 从而可靠地实现了车体的横向和纵向控制,解决了油门和刹车的独立控制带来的可靠性差的 问题。 3. 2 发展预测 1)车辆间的通信协议规范
美国开始组织实施智能车辆先导( intelligent vehicle ini2tiative, IV I) 计划[ 1 ] , 欧洲提 出公路安全行动计划( roadsafety action p rogram, RSAP) [ 2 ] ,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[ 3 ] ,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。
2016—2017 学年第一学期
《电子科技论文》 课程论文
题Βιβλιοθήκη Baidu
目
智能车发展现状和前景分析
姓名 学号 班级 学院 指导老师 分数 日期
魏春亭
电子 1143 电子与信息工程学院
张莹
2016.11.28
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。给出了智能车辆研究的主要内容 和该领域当 前的研究概况;讨论了该技术涉及的关键技术,分析了各项技术存在的优缺点,并指出了在今 后进一步研 究中值得关注的 5 项问题。 关键词: 智能交通系统; 智能车辆; 传感器; 数据融合; 车辆安全