无人驾驶汽车的构造原理

无人驾驶汽车的构造原理

现代科技学院

机械设计制造及其自动化1003班

张建

2010614270311 内容摘要：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，也是衡

量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具

有广阔的应用前景。

关键字：无人驾驶汽车技术原理

无人驾驶汽车的发展现状：

发达国家从20世纪70年代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。美国是世界上研究无人驾驶车辆最早、水平

最高的国家之一。

无人驾驶技术在我国经过20多年的发展，虽然投入很少，但取得了很好的成绩。在人才方面，我国几个五年计划的国家预研项目和国家自然科学基金的

支持项目，培养了一大批从事无人驾驶技术的研究人才。随着国外在这项新技

术研发步伐的加快，我国也已启动了这项国家级的重大研究计划——“视听觉

信息的认知计算”项目。

无人驾驶汽车的技术原理：

车辆定位技术是无人驾驶汽车行驶的基础。目前常用的技术包括磁导航和

视觉导航等。其中，磁导航是目前最成熟可靠的方案，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的ParkShuttle系统，上海交通大学的CyberC3系统等。磁导航最大的优点是不受天气等自然条件的影响，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

道路出口位置等信息。但是，磁导航方法往往需要在道路上埋设一定的导航设

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。视觉导航的优点是车载计算机

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的道路结构做变化，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的白色标线不清晰时，

导航系统会失效。但由于视觉导航对基础设施的要求很低，被公为是最有前景的定位方法。

车辆控制技术是无人驾驶汽车的核心，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的仿人驾驶。通过对驾驶员的驾驶行为进行分析可知，车辆的控制是一个典型的预瞄控制行为，驾驶员找到当前道路环境下的预瞄点，根据预瞄点控制车辆的行为。目前最常用的方法是经典的智能PID算法，例如模糊PID、神经网络PID等。

防抱死制动系统其实就算无人驾驶系统。虽然防抱死制动器需要驾驶员来操作但该系统仍可作为无人驾驶系统系列的一个代表，因为防抱死制动系统的部分功能在过去需要驾驶员手动实现。不具备防抱死系统的汽车紧急刹车时，轮胎会被锁死，导致汽车失控侧滑。驾驶没有防抱死系统的汽车时，驾驶员要反复踩踏制动踏板来防止轮胎锁死。而现在的防抱死系统可以代替驾驶员完成这一操作——并且比手动操作效果更好。该系统可以监控轮胎情况，了解轮胎何时即将锁死，并及时做出反应。而且反应时机比驾驶员把握得更加准确。防抱死制动系统是引领汽车工业朝无人驾驶方向发展的早期技术之一。

另一种无人驾驶系统是牵引或稳定控制系统。这些系统不太引人注目，通常只有专业驾驶员才会意识到它们发挥的作用。牵引和稳定控制系统比任何驾驶员的反应都灵敏。与防抱死制动系统不同的是，这些系统非常复杂，各系统会协调工作防止车辆失控。

当汽车即将失控侧滑或翻车时，稳定和牵引控制系统可以探测到险情，并及时启动防止事故发生。这些系统不断读取汽车的行驶方向、速度以及轮胎与地面的接触状态。当探测到汽车将要失控并有可能导致翻车时，稳定或牵引控制系统将进行干预。这些系统与驾驶员不同，它们可以对各轮胎单独实施制动，增大或减少动力输出，相比同时对四个轮胎进行操作，这样做通常效果更好。当这些系统正常运行时，可以做出准确反应。相对来说，驾驶员经常会在紧急情况下操作失当，调整过度。

无人驾驶汽车的发展前景：

无人驾驶汽车的研究主要是高速公路环境、城市环境和特殊环境下的无人驾驶系统。就具体研究内容而言，3个方面相互重叠，只是技术的侧重点不同。

1.高速公路环境下的无人驾驶系统

这类系统将使用在环境限定为具有良好标志的结构化高速公路上，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的高速自动驾驶上，其目标是实现进入高速公路之后的全自动驾驶。尽管这样的应用定位有一定的局限性，但它的确解决了现代社会中最为常见、危险、也是最为枯燥的驾驶环节的驾驶任务。

2. 城市环境下的无人驾驶系统

与高速环境研究相比，城市环境下的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)的一种补充，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

算法提出了更高的要求。城市环境中的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”比赛2007年将采用城市环境。目前这类环境的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

与者的交互问题、成本问题、商业模型等。

3. 特殊环境下的无人驾驶系统

无人驾驶汽车研究走在前列的国家，一直都很重视其在军事和其他一些特殊条件下的应用。但其关键技术和基于高速公路和城市环境的车辆是一致的，只是在性能要求上的侧重点不一样。例如，车辆的可靠性、对恶劣环境的适应性是在特殊环境下考虑的首要问题，也是在未来推广

应用要重点解决的问题。

总结：

无人驾驶汽车是未来汽车发展的方向，人类在不久的将来会用上智能型无人驾驶汽车。那

是一种将探测、识别、判断、决策、优化、优选、执行、反馈、纠控功能融为一体，会学习、

会总结、会提高技能，集微电脑、微电机、绿色环保动力系统、新型结构材料等顶尖科技成果

为一体的智慧型汽车。需要指出的是，研发无人驾驶汽车并非要完全替代驾驶员，只是在需要

替代的领域和场合作替代。无人驾驶汽车尤其适合从事旅游、应急救援、长途高速客货运输、

军事用途，以发挥可靠、安全、便利及高效的性能优势，减少事故，弥补有人驾驶汽车的不足。无人驾驶汽车在交通领域的应用，从根本上改变了传统车辆的控制方式，可大大提高交通系统

的效率和安全性。随着高科技的发展，我国无人驾驶车辆技术将会不断发展，其功能也将更完善，学科内容将会更丰富，产业化前景更美好

参考文献：1 杨欣欣．智能移动机器人导航与控制技术研究．北京：清华大学

计算机科学技术系，1999

2 杨明．无人自动驾驶车辆研究综述与展望，TP242．6

3 孙振平，安向京，贺汉根．cITAVT～IV——视觉导航的自主车．机器人，2002．24(2)

无人驾驶技术及发展现状

无人驾驶汽车的发展现状及展望 摘要：作为未来汽车的发展方向，无人驾驶汽车已经得到社会各方面的关注。本文介绍了国内外无人 驾驶汽车的发展历程，对当前无人驾驶汽车的先进技术进行了分析，最后针对物联网对无人驾驶汽车发展的影响做出了推断。 关键词：无人驾驶汽车、现状、趋势 0 引言 自汽车发明以来，汽车工业就不断促进着人类的创新与社会经济的发展。随着汽车产量与保有量的提高，人们的出行变得方便快捷，而由此带来的交通拥堵与交通事故也成为了人类社会文明的一大阻碍。随着计算机控制技术的发展，越来越多的自动控制技术被应用在汽车上，无人驾驶汽车也成为了汽车产业的一大变革。 无人驾驶汽车也被称为自动驾驶汽车或轮式移动机器人。它在没有人类输入的情况下，通过车载传感器感知周围环境，并根据所获取的信息，依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪实现驾驶[1]。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。 1 国外无人驾驶发展现状 发达国家从20世纪70年代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。美国是世界上研究无人驾驶车辆最早、水平最高的国家之一。早在20世纪80年代，美国就提出自主地面车辆(ALV)计划，这是一辆8轮车，能在校园的环境中自主驾驶，但车速不高。美国其它一些着名大学，如卡耐基梅隆大学、麻省理工学院等都先后于20世纪80年代开始研究无人驾驶车辆。然而，由于技术上的局限和预期目标过于复杂，到20世纪80年代末90年代初，各国都将研究重点逐步转移到问题相对简单的高速公路上的民用车辆的辅助驾驶项目上。1995年，一辆由美国卡耐基梅隆大学研制的无人驾驶汽车Navlab2 V完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。在全长5000 km的美国州际高速公路上，整个实验96%以上的路程是车辆自主驾驶的，车速达50～60 km /h。尽管这次实验中的Navlab2V 仅仅完成方向控制，而不进行速度控制(油门及档位由车上的参试人员控制)，但这次实验已经让世人看到了科技的神奇力量。丰田汽车公司在2000年开发出无人驾驶公共汽车。这套公共汽车自动驾驶系统主要由道路诱导、车队行驶、追尾防止和运行管理等方面组成。安装在车辆底盘前部的磁气传感器将根据埋设在道路中间的永久性磁石进行导向，控制车辆行驶方向[2]。2005年，美国国防部“大挑战”比赛上，最终由美国斯坦福大学工程师们改装的一辆大众途锐多功能车经过7个半小时的长途跋涉完成了全程障碍赛，第一个到达了终点。在赛道上，无人驾驶汽车需要穿越沙漠、通过黑暗的隧道、越过泥泞的河床并需要在崎岖险峻的山道上行使，整个行程无人驾驶汽车需要绕过无数个障碍。2011年，美国内华达州通过允许无人驾驶汽车上路的法律后，谷歌成为世界上第一个获得无人驾驶汽车授权的公司。2013 年，英国政府拨款150 万英镑，用来在伦敦以北的小城米尔顿凯恩斯的道路上，进行无人驾驶汽车实地试验这些别称为豆荚的自动驾驶汽车行驶速度为19 km/h，它们将在专用道路上搭载乘客前往市区各地。英国政府希望在2015年前先投入20 辆有驾驶员管理的豆荚运营，并在2017年投入百辆无人驾驶的豆荚2013年底，美国密歇根大学批准了一项600万美元的安全驾驶项目，建造用于测试自动驾

无人驾驶汽车概论

无人驾驶汽车概论 第1章无人驾驶汽车的产生与发展 1.1地面无人驾驶车辆的发展 1.2无人驾驶汽车的产生 1.3无人驾驶汽车成为现实 1.4无人驾驶汽车概述 参考文献 第2章无人驾驶汽车体系结构 2.1分层递阶式与反应式体系结构 2.1.1分层递阶式体系结构 2.1.2反应式体系结构 2.24D RCS 2.3JAUS 2.4无人驾驶汽车体系结构实例 2.4.1Boss无人驾驶汽车体系结构 2.4.2Brr号无人驾驶汽车体系结构 参考文献 第3章无人驾驶汽车环境感知技术基础 3.1环境感知中的传感器 3.2激光雷达测距传感器 3.2.1LMSSll激光雷达 3.2.264线激光雷达 3.3ESR毫米波雷达 3.4车载视觉传感器 3.4.1车载视觉 3.4.2彩色空间模型 3.4.3图像预处理 3.5传感器标定 3.5.1激光雷达标定 3.5.2摄像机标定 3.5.3摄像机和激光雷达联合标定 参考文献 第4章无人驾驶汽车环境感知 4.1结构化道路检测 4.1.1结构化道路常用基本假设 4.1.2直道检测 4.1.3弯道检测 4.1.4复杂环境下车道检测图像预处理 4.2非结构化道路检测 4.3行驶环境中目标检测 4.3.1行人检测 4.3.2车辆检测 4.4交通信号灯和交通标志的检测

4.4.1交通信号灯检测 4.4.2交通标志检测 参考文献 第5章无人驾驶汽车定位导航 5.1电子罗盘与速率陀螺的航向数据融合 5.2GPS罗盘里程计位置数据融合 5.2.1全球导航定位系统 5.2.2航迹推算 5.2.3GPS罗盘里程计组合导航定位系统 5.3无人驾驶汽车GPS DR组合定位系统实例 5.3.1定位传感器 5.3.2GPs DR组合方式分析 5.3.3互补式组合导航实现 5.4同时定位与地图创建 5.4.1SLAM的实现方法 5.4.2SIAM理论发展的关键问题 5.4.3SlJAM应用举例 5.5视觉里程计 5.5.1视觉里程计的基本原理 5.5.2视觉里程计算法分类 5.5 3两帧视觉里程计算法中的关键问题 5.5.4考虑运动学约束的视觉里程计算法 参考文献 第6章无人驾驶汽车路径规划 6.1路径规划概述 6.1.1环境地图表示方法 6.1.2路径搜索算法 6.2基于启发式搜索算法的路径规划 6.2.1经典A*路径规划 6.2.2改进的A*路径规划 6.3实时、增量式路径规划 6.3.1状态空间表示 6.3.2增量式路径规划 6.3.3变维度状态空间的实时、增量式路径规划参考文献 第7章无人驾驶汽车运动控制 7.1无人驾驶汽车的纵向控制 7.1.1油门控制 7.1.2制动控制 7.1.3油门与制动的切换规则 7.2基于航向预估的无人驾驶汽车横向控制 7.2.1二自由度动力学模型 7.2.2航向预估算法原理 7.3基于滑模变结构理论的无人驾驶汽车横向控制

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。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算资源有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类：相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。 绝对定位：主要采用导航信标．主动或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位：综合采用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。 网络导航能随时随地通过无线通信网络、交通信息中心进行信息交互。移动设备通过移动通信网与直接连接于Internet的web GIs服务器相连，在服务器执行地图存储和复杂计算等功能，用户可以从服务器端下载地图数据。

汽车构造原理图解

汽车构造（发动机，底盘，车身，电气设备） 1. 发动机：发动机2大机构5大系：曲柄连杆机构；配气机构；燃料供给系；冷却系；润滑系；点火系；起动系。 2. 底盘：底盘作用是支承、安装汽车发动机及其各部件、总成，形成汽车的整体造型，并接受发动机的动力，使汽车产生运动，保证正常行驶。底盘由传动系、行驶系、转向系和制动系四部分组成。 3. 车身：车身安装在底盘的车架上，用以驾驶员、旅客乘坐或装载货物。轿车、客车的车身一般是整体结构，货车车身一般是由驾驶室和货箱两部分组成。 4. 电气设备：电气设备由电源和用电设备两大部分组成。电源包括蓄电池和发电机；用电设备包括发动机的起动系、汽油机的点火系和其它用电装置。 性能参数 1. 整车装备质量（kg）：汽车完全装备好的质量，包括润滑油、燃料、随车工具、备胎等所有装置的质量。 2. 最大总质量(kg)：汽车满载时的总质量。 3. 最大装载质量(kg)：汽车在道路上行驶时的最大装载质量。 4. 最大轴载质量（kg）：汽车单轴所承载的最大总质量。与道路通过性有关。 5. 车长(mm)：汽车长度方向两极端点间的距离。 6. 车宽(mm)：汽车宽度方向两极端点间的距离。 7. 车高(mm)：汽车最高点至地面间的距离。 8. 轴距(mm)：汽车前轴中心至后轴中心的距离。 9. 轮距(mm)：同一车轿左右轮胎胎面中心线间的距离。 10. 前悬(mm)：汽车最前端至前轴中心的距离。 11. 后悬(mm)：汽车最后端至后轴中心的距离。 12. 最小离地间隙(mm)：汽车满载时，最低点至地面的距离。 13. 接近角(°)：汽车前端突出点向前轮引的切线与地面的夹角。 14. 离去角(°)：汽车后端突出点向后轮引的切线与地面的夹角。 15. 转弯半径(mm)：汽车转向时，汽车外侧转向轮的中心平面在车辆支承平面上的轨迹圆半径。转向盘转到极限位置时的转弯半径为最小转弯半径。 16. 最高车速(km/h)：汽车在平直道路上行驶时能达到的最大速度。 17. 最大爬坡度(%)：汽车满载时的最大爬坡能力。 18. 平均燃料消耗量(L/100km)：汽车在道路上行驶时每百公里平均燃料消耗量。 19. 车轮数和驱动轮数(n×m)：车轮数以轮毂数为计量依据，n代表汽车的车轮总数，m 代表驱动轮数。

无人驾驶汽车论文

无人驾驶汽车 院别：**学院专业：自动化 学号：******** 姓名：********* 摘要：无人驾驶汽车通过传感器装置和计算机来实现无人驾驶，这一技术正渐渐地在生活中的到应用，并在生活中发挥着巨大的作用，有着广泛的发展前景。 2009年11月，在国外某社交网站上的一段视频，引起广泛关注。视频的上传者本·蔡特林在美国旧金山和帕洛阿尔托之间的280号高速公路行驶时，发现旁边有一辆“怪异”的丰田普锐斯轿车，在它的车顶，装着一个类似于扰流板的装置，蔡特林最初以为这是用来测试风速的，其实这就是谷歌所研发的无人驾驶汽车系统，在当时，这还是一个秘密进行中的项目。 关键字：无人驾驶汽车，智能，传感器，导航，安全 一、无人驾驶汽车概念 什么是无人驾驶汽车？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”。同时它也可以称之为轮式移动机器人，其核心在于位于其内的计算机系统。 二、无人驾驶汽车的原理 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

在道路上行驶。比如，车体多个部位装有激光感应器，用于确定车身与障碍物的距离；有效地避开障碍物。车载电脑可以经由后视镜附近的摄像头识别交通信号、交通标志并分析路况。无人驾驶车的运动控制包括感知、动作、行为3个部分。感知主要是通过车的“眼睛”认知周围环境，实现对环境的精确建模，如结构化环境中的车道线的检测、半结构环境中的边缘检测等；动作是指车的“大脑”在收到感知信息时作出的规划、控制与决策；而行为则是无人驾驶汽车在规划、控制与决策下产生的外在响应，体现了无人车的自主性能。无人驾驶车是集视觉计算、模式识别和控制等众多技术于一体、具有人工智能功能的汽车。它有车载麦克风、声波定位仪、红外线传感器、罗盘、激光扫描仪和微波雷达等多种传感器，这些装置相当于无人驾驶车辆的“眼耳”，用来感知车辆周围环境，并将感知所获得的道路、车辆位置、障碍物信息等，传输给无人驾驶车辆的“大脑”——安装在车辆内部的高性能计算机进行分析和计算，以控制车辆的转向和速度，从而使车辆在遵守交通规则的前提下能够安全、可靠地在道路上自主行驶。 当然，不同公司生产的无人驾驶汽车其原理都不太一样。 1法国的无人驾驶汽车原理：该 车使用类似于给巡航导弹制导的全球定位技术，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。普通GPS 系统的精度只能达到几米，而该汽车却装备了名为“实时运动GPS”的特殊GPS系统，其精良高达1厘米。这款无人驾驶汽车装有充当“眼睛”的激光传感器．能够避开前进道路上的障碍物，还装有双镜头的摄像头，来按照路标行驶 德国的无人驾驶汽车：车内安装的无人驾驶设备，包括激光摄像机、全球定位仪和智能计算机。在行驶过程中，车内安装的全球定位仪将随时获取汽车所在准确方位。隐藏在前灯和

汽车构造原理

第3章 汽车构造 37 第3章 汽车构造 汽车是一个数以万计零件组成的移动机器，已有上百年的发展历史，那么其结构到底如何？各部分有何作用？各总成的工作原理如何？这是很多想了解汽车的人关心的问题。 本章主要介绍汽车主要总成及其零部件的作用、组成及工作原理。汽车由发动机、底盘、车身和电气设备四大组成部分，本章对组成汽车的各个部分分别介绍其功用、组成、结构及工作原理等。 汽车的组成 发动机的工作原理 发动机两大机构五大系统的组成与工作原理 离合器、变速器等的组成与工作原理 车架分类与结构 转向系统的组成与工作原理 制动系统的组成与工作原理 前照灯的组成 承载式车身各部名称 3.1 发动机构造 发动机是将热能转化成机械能的机器，它是汽车行驶的动力源。按所用燃料不同，分为汽油机和柴油机。汽油机由两大机构五大系统组成，分别为曲柄连杆机构、配气机构、起动系统、点火系统、燃料供给系统、冷却系统和润滑系统；而柴油机由于其着火方式为压燃，因此柴油机不需要点火系统，所以柴油机由两大机构和四大系统组成。起动系统、点火系统在3.3节汽车电气部分介绍。 3.1.1 发动机的工作原理 1．常用术语 图3-1所示为一单缸四冲程汽油发动机，在缸盖上安装有进气门和排气门，火花塞通过螺纹拧到缸盖上，活塞在汽缸里作往复运动，活塞通过活塞销和连杆与曲轴连接，电脑ECU 接收各传感器传来的信号，控制喷油器喷油。

汽车概论 38 1－ECU ；2－空气滤清器；3－节气门；4－喷油器；5－进气门；6－汽缸盖；7－火花塞；8－排气门； 9－气门弹簧；10－汽缸体；11－活塞；12－连杆；13－曲轴；14－油底壳；15－油底壳 图3-1 单缸四冲程汽油发动机 描述发动机工作的常用术语如下（见图3-2）。 （1）上止点：活塞向上运动到最高位置，即活塞离曲轴回转中心最远处。 （2）下止点：活塞向下运动到最低位置，即活塞离曲轴回转中心最近处。 （3）活塞行程：上、下两止点间的距离称为活塞行程。 （4）燃烧室容积：活塞运行到上止点时，活塞上方的容积称为燃烧室容积。 （5）汽缸工作容积：上止点到下止点所让出的空间容积，即上、下两止点间的容积称为汽缸工作容积。 （6）发动机排量：发动机所有汽缸工作容积之和称为发动机的排量。对于单缸发动机来说，汽缸工作容积在数值上即为发动机的排量。 （7）汽缸总容积：活塞运行到下止点时，活塞上方的容积称为汽缸总容积。即汽缸工作容积与燃烧室容积之和。 （8）压缩比：汽缸总容积与燃烧室容积的比值称为压缩比。它表示活塞由下止点运动到上止点时，汽缸内气体被压缩的程度。压缩比越大，压缩终了时汽缸内的气体压力和温度就越高，因而发动机发出的功率就越大，经济性越好。一般车用汽油机的压缩比为8～10，柴油机的压缩比为15～22。 （9）曲柄半径：曲轴连杆轴颈与曲轴主轴颈之间的距离称曲柄半径R ，显然，S =2R ，曲轴每转一周，活塞移动两个行程。 （10）发动机的工作循环：在汽缸内进行的每一次将燃料燃烧的热能转化为机械能的一系列连续过程称为发动机的工作循环。 （11）二冲程发动机：两个行程完成一个工作循环的发动机称为二冲程发动机，二冲程发动机重量轻，制造成本低，但是其经济性和净化性能较差，通常摩托车和农用机械使用较广泛。

无人驾驶汽车技术_无人驾驶汽车关键技术_无人驾驶汽车技术原理

无人驾驶汽车技术_无人驾驶汽车关键技术_无人驾驶汽车技术原理 一、无人驾驶汽车技术介绍无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。 据汤森路透知识产权与科技最新报告显示，2010年到2015年间，与汽车无人驾驶技术相关的发明专利超过22，000件，并且在此过程中，部分企业已崭露头角，成为该领域的行业领导者。 无人驾驶汽车技术图解 二、无人驾驶汽车技术如同其他很多事物一样，无人驾驶实际上也有一个技术循序渐进发展的过程。无人驾驶也需分为不同阶段。 阶段一：辅助驾驶阶段。车道保持、自适应巡航等辅助驾驶功能，均属于这个阶段的技术，不过驾驶员仍旧是操作主体。 阶段二：半自动驾驶。在这个阶段中，电脑操纵下的自动驾驶已经可以完成前往目的地的过程，其可作为备用系统完成行驶，但受限于法律法规等因素，其仍旧不能作为整个驾驶行为的主体存在。 阶段三：全自动驾驶。技术、成本、法衡去规等因素都不再成为影响普及的因素，电脑控制的系统已经作为驾驶主体而存在，驾驶员也可以随时接管操作系统。 由于技术和法规等的限制，目前的无人驾骆气车大多处于第＝阶段。当前主流的无人驾驶汽车技术有激光雷达式和摄像头+;%距雷达式两种。 1、激光雷达式 自上世纪80年代DARPA的ALV项目以来，我们看到的大多数现代自动驾驶原型车上都布满了传感器，并且头顶着一台激光雷达。车辆使用传感器的探测以及激光雷达的三维立体扫描来感知周围的世界，而车载控制计算机则像人类大脑一样决定需要进行的操作。Google的无人驾驶汽车就是激光雷达应用的典型代表。 Google算得上是最早跨界进行自动驾驶汽车研发的互联网公司，同时依托着自己独有的地

无人驾驶技术原理_无人驾驶技术的应用_无人驾驶技术的现状及发展(前景)

无人驾驶技术原理_无人驾驶技术的应用_无人驾驶技术的现状及发展（前 景） 一、什么是无人驾驶通俗地说，无人驾驶就是让汽车自己拥有环境感知、路径规划并自主实现车辆控制的技术，也就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶或是自动驾驶。 传感器是眼睛，能360度感知路上物体的远近深浅；车辆控制技术是大脑，能实时感知环境信息。 专家介绍说，车身安装的传感器，就是它的眼睛，能360度感知路上物体的远近深浅，常见的传感器有激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波雷达及组合导航模块等。无人车的大脑就是车辆的控制技术，能根据实时感知的环境信息、高精度地图，实现最优路径规划，预测周边车辆和行人的行为和意图。在交规和路况允许下，无人驾驶汽车会按照最高时速行驶，以提高行驶效率。 百度深度学习实验室主任林元庆介绍说，百度无人驾驶汽车是利用人工智能，通过使用摄像机、激光雷达、毫米波雷达和GPS等系统来感知周围环境，决定最优行车路线，实现无人工干预的全自动驾驶。 百度无人驾驶汽车的核心技术是百度汽车大脑，它可为汽车提供自动驾驶整体解决方案。林元庆说，这些技术包含计算机视觉、高精度地图与定位、多传感器融合、智能决策规划等，运用于汽车启动、行驶和停车的整个过程。比如，当前方有减速车辆时，智能决策系统将依据周边的环境状况，合理地决策减速尾随或变道超车。汽车大脑也能够不断学习人类的驾驶经验，不断提升自身的智商，以保证安全、舒适、便捷的自动驾驶体验。 专家认为，无人驾驶技术或自动驾驶技术的出现，依靠的是人工智能技术的突破，因此也和人工智能一样，受益于海量数据、超强计算和优秀算法。 人工智能技术突破的一个重要原因就是海量数据的积累，为训练深度学习算法提供了所需

无人驾驶汽车概述

无人驾驶汽车概述公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]

通信工程学院2013级3班 52130323 何怡 无人驾驶汽车系统包括哪些传感器及这些传感器的功能无人驾驶汽车又称为全自主自控驾驶汽车，也可以称之为轮式移动机器人，它一般是利用车载传感器传感器的供应商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。它是集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算、程序设计、组合导航、信息融合等多种高科技为一体，是当代计算机科学、模式识别、控制技术的高度结合和发展的产物。 自动控制系统： 自适应巡航控制系统是一种智能化的自动控制系统，它是在早已存在的巡航控制技术的基础上发展而来的。在车辆行驶过程中，安装在车辆前部的车距传感器（雷达）持续扫描车辆前方道路，同时轮速传感器采集车速信号。当与前车之间的距离过小时，ACC 控制单元可以通过与制动防抱死系统、发动机控制系统协调动作，使车轮适当制动，并使发动机的输出功率下降，以使车辆与前方车辆始终保持安全距离。 自动紧急制动（AEB）是一种汽车主动安全技术，主要由 3 大模块构成，其中测距模块的核心包括微波雷达、激光雷达和视频系统等，它可以提供前方道路安全、准确、实时的图像和路况信息。AEB系统采用雷达测出与前车或者障碍物的距离，然后利用数据分析模块将测出的距离与警报距离、安全距离进行比较，小于警报距离时就进行警报提示，而小

于安全距离时即使在驾驶员没有来得及踩制动踏板的情况下，AEB 系统也会启动，使汽车自动制动，从而为安全出行保驾护航。 盲点检测系统，通过车辆周围排布的防撞雷达、多普勒雷达、红外雷达等传感器、盲点探测器等设施。由计算机进行控制，在超车、倒车、换道、大雾、雨天等易发生危险的情况下自动采取措施，有效防止事故发生。 泊车系统通过安装在车身上的摄像头，超声波传感器，以及红外传感器，探测停车位置，绘制停车地图，并实时动态规划泊车路径，直接操控方向盘驶入停车位置。 行人检测系统(PDS)车辆行驶途中可以利用摄像头雷达，和激光雷达来探测到四面行人，在安全距离内及时控速。 视觉计算系统：激光雷达传感器和图像传感器。 24GHz雷达传感器它能通过发射与接收频率为24.125GHz左右的微波来感应物体的存在，运动速度，静止距离，物体所处角度等，采用平面微带天线技术，具有体积小.集成化程度高.感应灵敏等特点。24GHz雷达传感器是一种可以将微波回波信号转换为一种电信号的装换装置，是雷达测速仪，水位计，汽车ACC辅助巡航系统，自动门感应器等的核心芯片。 激光测距传感器：先由激光二极管对准目标发射激光脉冲。经目标反射后激光向各方向散射。部分散射光返回到传感器接收器，被光学系统接收后成像到雪崩光电二极管上。雪崩光电二极管是一种内部具有放大功能的光学传感器，因此它能检测极其微弱的光信号。记录并处理从光

无人驾驶技术的发展现状

无人驾驶技术的发展现状 现代人出行，汽车是不可替代的交通工具。但是，驾驶汽车是一门技术活，只有具备合格驾驶技能、拿到相关驾驶许可证照的人才可以驾驶机动车辆上路行驶。对大多数人来讲，首先拿驾照就是一件越来越不容易的事情，需要耗费几个月的时间学习并参加考试，达标后才可以获颁相应证书；其次，驾驶本身也耗费体力和精力，长期驾驶容易身心疲倦；最后，驾驶也有一定的安全隐患，一旦出现意外，可能给驾驶者带来身体和财物的损害。 能不能通过一些科技的手段，根本性地解决上述问题呢？研究者们已经开始探讨无人驾驶技术了——研究和制造无人驾驶的汽车，创造适合无人驾驶汽车行驶的软硬件环境，从而实现汽车自动驾驶、根本性降低人力驾驶成本并最大限度杜绝交通事故的目的。 一、无人驾驶技术的研究及应用现状 随着人工智能（AI）的发展，人们也开始把眼光聚焦到无人驾驶技术领域。汽车制造商、汽车出行服务商甚至是专业导航服务商都敏锐地意识到无人驾驶技术可能带来的巨大商机。目前，把无人车运营列入远期商业目标的公司包括巨头级别的企业如Google、滴滴，初创型的企业如Pony.ai （小马智行）、Roadstar.ai （星行科技）等。这些平台都试图及早占领无人驾驶出行服务市场，在未来“去司机化”服务领域抢先占据有利高地。 美国谷歌公司是最先发展无人驾驶汽车的公司，并且在2017年11月率先进行了不配备安全驾驶员的无人驾驶汽车的测试。而在我们国内，百度、长安等企业以及国防科技大学、军事交通学院等军事院校的无人驾驶汽车走在国内研发的前列。长安汽车、百度汽车都已经进行了无人驾驶汽车的测试并初步取得成功。

除此而外，无人驾驶技术也引起了公共交通领域的重视。在我国一些较为发达的城市，公共交通事业部门已经将无人驾驶公交车项目纳入到未来发展的计划，甚至有的已经开始了前期的测试工作。 二、普及无人驾驶技术需解决的问题 人工智能（AI）与汽车的结合，必将开启未来无人驾驶技术的崭新时代。但是，在这条“承前启后”的路上，要实现无人驾驶的真正普及，还有许多制约因素亟待解决。 从专业角度而言，无人驾驶技术可分为四个层次：第一个层次是车道偏航预警和紧急刹车辅助；第二个层次是AutoPilot功能，通过自动驾驶仪来实现部分无人驾驶的目的；第三个层次是特定条件环境下的结构化道路自主驾驶；最后一个层次就是实现全天候的完全自主驾驶。完全达到了最后一个层次的要求，才标志着真正无人驾驶时代的到来。但是，我们现有的技术条件、环境条件和法律条件，距离这个层次，还有很长一段距离。 首先是技术条件。实现汽车自动驾驶的控制系统不是最大的问题，无人驾驶汽车最大的技术难题在于“车联网”系统。这是一个相当复杂、技术难度和集成度都较高的系统，涉及到汽车本身的有效自动控制技术、高精度和同步性的导航技术、突发事件的应急处理技术等。这些技术难关如果没有得到彻底解决，真正意义的无人驾驶便无法实现。 其次是环境条件。全面实现汽车的无人驾驶，必须要有完善的行驶条件，包括街道路面的改造、交通指挥信号的改造等。无人驾驶汽车没有人的控制，全部靠预先设置好的程序自动行驶，所以行驶的道路条件必须根据汽车行驶的各种状况进行设计，务求让每一种可能出现的状况都有安全解决的环境条件。另外就是交通信号系统要进行彻底完善，使之适应自动驾驶的特点，不致造成交通秩序的混乱。 第三是自动驾驶技术在普及实施过程中的法律问题。自动驾驶技术一旦发展成熟，可以大大降低交通事故的发生，让公路交通系统变得更加有条理、有秩序。但是，我们也不能完全保证不出任何问题。

无人驾驶汽车的关键技术研究报告

无人驾驶汽车的关键 技术研究 摘要：对无人驾驶汽车及其关键技术进行了研究。概括性描述了无人驾驶汽车的定义、意义及国内外研究现状，论述了无人驾驶汽车中应用到的环境感知、障碍规避、路径规划、车辆控制等关键技术，详细论述了自动避障系统的数据采集、数据处理、数据执行模块从而阐明了其工作原理及工作过程，对无人驾驶汽车的未来做出了合理展望。关键词：无人驾驶汽车；自动测距；自动避障 Key Technology Research of Driver-less Car Abstract：Abstract: The driver-less car and its key technologies are studied. General description of the definition , significance and research status at home and abroad of unmanned vehicles, discusses the application of key technology in unmanned vehicles like environmental awareness, obstacle avoidance, path planning and vehicle control. The automatic collision avoidance system of data acquisition, data processing, data execution module are discussed in detail which clarify its working principle and working process,

无人驾驶汽车的构造原理

无人驾驶汽车的构造原理 现代科技学院 机械设计制造及其自动化1003班 张建 2010614270311 内容摘要：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，也是衡 量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具 有广阔的应用前景。 关键字：无人驾驶汽车技术原理 无人驾驶汽车的发展现状： 发达国家从20世纪70年代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。美国是世界上研究无人驾驶车辆最早、水平 最高的国家之一。 无人驾驶技术在我国经过20多年的发展，虽然投入很少，但取得了很好的成绩。在人才方面，我国几个五年计划的国家预研项目和国家自然科学基金的 支持项目，培养了一大批从事无人驾驶技术的研究人才。随着国外在这项新技 术研发步伐的加快，我国也已启动了这项国家级的重大研究计划——“视听觉 信息的认知计算”项目。 无人驾驶汽车的技术原理： 车辆定位技术是无人驾驶汽车行驶的基础。目前常用的技术包括磁导航和 视觉导航等。其中，磁导航是目前最成熟可靠的方案，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的ParkShuttle系统，上海交通大学的CyberC3系统等。磁导航最大的优点是不受天气等自然条件的影响，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 道路出口位置等信息。但是，磁导航方法往往需要在道路上埋设一定的导航设 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。视觉导航的优点是车载计算机 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的道路结构做变化，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的白色标线不清晰时，

汽车无人驾驶调研分析报告

汽车无人驾驶调研分析报告

目录 第一节无人驾驶——当梦想照进现实 (5) 一、减少车祸发生，降低交通拥堵 (5) 二、两大技术路径：传统车企VS科技公司 (6) 第二节革新出行方式，产业链受益明确 (10) 一、市场空间广阔，商用可期 (10) 二、无人驾驶，ADAS先行 (12) 1、传感层——无人驾驶的慧眼 (15) （1）激光雷达 (15) （2）车载摄像头 (17) （3）毫米波雷达 (19) 2、决策层——无人驾驶的大脑 (21) 3、执行层——无人驾驶的手和脚 (22) 三、高精地图——无人驾驶必备组件 (23) 四、算法，无人驾驶的“大脑” (27) 第三节部分相关企业分析 (31) 一、亚太股份：全面布局ADAS产业链 (31) 二、四维图新：高精地图服务提供商 (32) 三、东软集团：深化汽车电子业务布局 (33) 四、保千里：夜视系统龙头 (34)

图表目录 图表1：无人驾驶概念图 (5) 图表2：无人驾驶两大技术路线图 (6) 图表3：谷歌历代无人驾驶汽车 (7) 图表4：谷歌无人驾驶车载设备 (8) 图表5：全球无人驾驶汽车销量（万辆） (10) 图表6：无人驾驶汽车产业链 (11) 图表7：各细分市场生命周期 (12) 图表8：ADAS细分产品渗透率 (13) 图表9：ADAS市场预测（亿美元） (14) 图表10：ADAS产业链 (14) 图表11：2011-2014年我国汽车传感器市场规模（亿元） (15) 图表12：Velodyne64线拆解图 (16) 图表13：车载摄像头产业链 (17) 图表14：全球车载摄像头销量（万只） (18) 图表15：全球毫米波雷达市场份额预测（万颗） (19) 图表16：安装在特斯拉前挡下的智能摄像头组件 (21) 图表17：Mobileye系统搭载车型数及产品销量 (22) 图表18：ABS到ESP的演进 (22) 图表19：北美ABS/ESP出货量 (23) 图表20：汽车地图系统前装市场增长迅速 (25) 图表21：2015Q4中国前装车载地图出货量市场份额 (27) 图表22：深度学习示意图 (28) 图表23：英伟达芯片扫描道路街景 (29) 图表24：英伟达DrivePX2系统数据分析处理 (29) 图表25：亚太股份无人驾驶生态圈 (31) 图表26：2015Q4中国前装车载地图出货量市场份额 (32) 图表27：东软汽车ADAS解决方案 (33) 图表28：保千里夜视仪摄录效果 (34) 表格目录 表格1：NHTSA无人驾驶分级 (5) 表格2：主要汽车品牌无人驾驶技术汇总 (8) 表格3：各地纷纷出台利好政策 (11) 表格4：ADAS功能简介 (12) 表格5：无人驾驶汽车传感器成本估计 (15) 表格6：Velodyne已量产的激光雷达型号 (17) 表格7：毫米波雷达主要型号 (19) 表格8：三种解决方案对比 (20) 表格9：无人驾驶汽车需要高精地图 (23) 表格10：巨头纷纷布局地图产业 (24)

无人驾驶汽车的传感器系统设计及技术展望

、无人驾驶汽车传感器得研究背景与意义 无人驾驶汽车就是人工智能得一个非常重要得验证平台，近些年成为国内外研究热点.无人驾驶汽车作为一种陆地轮式机器人，既与普通机器人有着很大得相似性,又存在着很大得不同。首先它作为汽车需保证乘员乘坐得舒适性与安全性,这就要求对其行驶方向与速度得控制更加严格；另外,它得体积较大,特别就是在复杂拥挤得交通环境下，要想能够顺利行驶，对周围障碍物得动态信息获取就有着很高得要求?无人驾驶得研究目标就是完全或部分取代驾驶员，就是人工智能得一个非常重要得实现平台，同时也就是如今前沿科技得重要发展方向。当前，无人驾驶技术具有重大得应用价值，生活与工程中，能够在一定程度上减轻驾驶行为得压力；在军事领域内，无人驾驶技术可以代替军人执行侦查、排雷、以及战场上危险环境中得任务；在科学研究得领域，无人驾驶技术可以实现外星球等极端环境下得勘探活动。无人驾驶车辆技术，又称智能车辆，即利用将无人驾驶得技术应用于车辆得控制中。 国外得无人驾驶车辆技术大多通过分析激光传感器数据进行动态障碍物得检测。代表有斯坦福大学得智能车“Junico ”，利用激光传感器对跟踪目标得运动几何特征建模，然后用贝叶斯滤波器分别更新每个目标得状态；卡耐基？梅隆大学得卞OSS智能车从激光传感器数据中提取障碍物特征，通过关联不同时刻得激光传感器数据对动态障碍物进行检测跟踪。牛津大学研制得无人车辆“ Wi忖C at ”，不使用G P S,使用激光雷达与相机监控路面状况。我国相关技术开展较晚，国防科学技术大学研制得自主车开路雄狮”，采用三维激光雷达V e lodyn e作为主要传感器，将V elodyn e获取得相邻两激光数据作差，并在获得得差分图像上进行聚类操作，对聚类结果建立方盒模型。 无人驾驶车辆就是一项融合了认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等多学科得技术，涉及到电子电路，计算机视觉，自动控制，信号处理等多学科技术。无人驾驶汽车得出现从根本上改变了传统得人-—车一一路”闭环控制方式,将无法用规则严格约束得驾驶员从该闭环系统中请出去，从而大大提高了交通系统得效率与安全性，就是汽车工业发展得革命性产物? 二、无人驾驶汽车得传感器系统整体设计 无人驾驶汽车得实现需要大量得科学技术支持，而其中最重要得就就是大量得传感器定位?核心技术就是包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制等各个模块。其中有几个关键得技术模块，包含精确GPS定位及导航、动态传感避障系

浅谈智能交通与无人驾驶技术的发展展望

浅谈智能交通与无人驾驶技术的发展展望 摘要：21世纪将是公路交通智能化的世纪，人们将要采用的智能交通系统，是一种先进的一体化交通综合管理系统。在该系统中，车辆靠自己的智能在道路上自由行驶，公路靠自身的智能将交通流量调整至最佳状态，借助于这个系统，管理人员对道路、车辆的行踪将掌握得一清二楚。文章重点介绍了智能交通系统中无人驾驶汽车技术的发展过程，并进行了未来展望。 关键词：智能交通；无人驾驶；发展；展望 1智能交通的基本概念 智能交通系统是一个基于现代电子信息技术，面向交通运输的服务系统。它的突出特点是以信息的收集、处理、发布、交换、分析、利用为主线，为交通参与者提供多样性的服务。也就是利用高科技使传统的交通模式变得更加智能化，更加安全、节能、高效。智能交通系统的英文缩写为ITS（Intelligent Transport System），它将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术以及计算机处理技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系，而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合运输和管理系统。 在智能交通系统中，公路智能交通系统无疑是21世纪及今后的主流发展方向，在该系统中，汽车可以依靠自身的控制系统实现无人驾驶或辅助驾驶，交通设施依靠智能检测系统对路况信息进行监管和调整，另外还包括旅客出行的智能辅助系统，营运车辆的智能调度系统等。 无人驾驶汽车是以计算机技术，人工智能，体系结果，视觉计算，自动控制等技术为基础，以实现汽车的无人控制驾驶为目的的技术。此项技术最重要的内容是汽车的安全性能。包括驾驶员及乘客安全，汽车行驶安全，道路交通安全等要素。而在另一方面，安全问题也是使得无人驾驶汽车需求增加的重要因素之一。现代社会发展不断加快，伴随着汽车的使用量飞速增长，交通事故的数量也在直线增加。那么，使用设计精密的驾驶系统来代替人工驾驶，无疑可以减少人为失误事故的发生数量。 最常见的也是应用最广泛的无人驾驶系统是防抱死制动系统（简称ABS系统）。没有安装防抱死制动系统的车辆，在紧急刹车时，轮胎被锁死，容易导致汽车失控侧滑，驾驶员需要反复踩踏制动踏板来防止轮胎锁死。而在安装了防抱死制动系统的汽车中，该系统会实时监控轮胎情况，并在轮胎即将锁死时采取措施。防抱死制动系统是最早的无人驾驶控制系统之一。 另一种常见的无人驾驶系统是牵引或稳定控制系统。这种系统十分复杂，它不断读取路面情况，汽车行驶速度及方向等信息，当探测到汽车有可能发生失控

无人驾驶汽车的传感器系统设计及技术展望

一、无人驾驶汽车传感器的研究背景和意义 无人驾驶汽车是人工智能的一个非常重要的验证平台，近些年成为国内外研究热点．无人驾驶汽车作为一种陆地轮式机器人，既与普通机器人有着很大的相似性，又存在着很大的不同．首先它作为汽车需保证乘员乘坐的舒适性和安全性，这就要求对其行驶方向和速度的控制更加严格；另外，它的体积较大，特别是在复杂拥挤的交通环境下，要想能够顺利行驶，对周围障碍物的动态信息获取就有着很高的要求。无人驾驶的研究目标是完全或部分取代驾驶员，是人工智能的一个非常重要的实现平台，同时也是如今前沿科技的重要发展方向。当前，无人驾驶技术具有重大的应用价值，生活和工程中，能够在一定程度上减轻驾驶行为的压力；在军事领域内，无人驾驶技术可以代替军人执行侦查、排雷、以及战场上危险环境中的任务；在科学研究的领域，无人驾驶技术可以实现外星球等极端环境下的勘探活动。无人驾驶车辆技术，又称智能车辆，即利用将无人驾驶的技术应用于车辆的控制中。 国外的无人驾驶车辆技术大多通过分析激光传感器数据进行动态障碍物的检测。代表有斯坦福大学的智能车“Junior”，利用激光传感器对跟踪目标的运动几何特征建模，然后用贝叶斯滤波器分别更新每个目标的状态；卡耐基?梅隆大学的“BOSS”智能车从激光传感器数据中提取障碍物特征，通过关联不同时刻的激光传感器数据对动态障碍物进行检测跟踪。牛津大学研制的无人车辆“WildCat”，不使用GPS，使用激光雷达和相机监控路面状况。我国相关技术开展较晚，国防科学技术大学研制的自主车“开路雄狮”，采用三维激光雷达Velodyne作为主要传感器，将Velodyne获取的相邻两激光数据作差，并在获得的差分图像上进行聚类操作，对聚类结果建立方盒模型。 无人驾驶车辆是一项融合了认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等多学科的技术，涉及到电子电路，计算机视觉，自动控制，信号处理等多学科技术。无人驾驶汽车的出现从根本上改变了传统的“人——车——路”闭环控制方式，将无法用规则严格约束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，是汽车工业发展的革命性产物。

无人驾驶汽车技术实现

无人驾驶汽车技术实现 1、无人驾驶汽车的核心技术探析无人驾驶的技术主要是通过环境的变化和感知来完成无人驾驶操作的，这种技术的存在是无人驾驶发展的前提和基础，环境感知并不是全部，还需要车辆控制技术的加入，因此说这两种技术是无人驾驶发展的必要条件。无人驾驶的整个流程归结起来有两个部分，首先，是通过雷达等对外界的环境进行感知；其次，是在必要的情况下对整车进行刹车制动以及转向系统的配合，以保证汽车的安全性、操纵性和稳定性。如果能够默契地进行，那么整个无人驾驶流程就算完成了。 1.1 环境感知技术 环境感知技术是汽车能够获得道路、车辆位置和障碍物的信息，并将这些信息传输给车载中心电脑，从而使汽车根据行驶目标及途中情况，规划、修改行车路线。简单的说，环境感知技术就是要搞清楚汽车行驶中所处位置，周围的物体有哪些？是什么？距离有多远？以及汽车在道路的整个宏观环境信息。 在当前发展过程中，无人驾驶汽车技术会用到视觉传感、微波传感以及激光传感。这些传感技术的实现主要是通过汽车传感器以及雷达和各种通讯设备对环境信息的提取，进而通过信息技术形成一个较为完备的二维或者三维图像，将距离信息传达出去，然后经过技术人员对三维图像的分析，识别汽车的环境感知能力。与此同时，汽车之间还能够共同分享同一个信息，以此来获取不同车辆在道路上行使的宏观数据。无人驾驶技术的实现主要是李永乐无线网络技术和远程通讯技术，这两项技术的存在让汽车对环境的感知力度进一步提升。 1.2 车辆控制技术 车辆控制技术旨在指无人驾驶汽车在环境感知技术的基础之上，通过自动转向控制系统的配合使汽车能够按照规定路线准确稳定行驶，同时使汽车在行驶过程中能够实现车速调节、车距保持、换道、超车等各种必要基本操作。这项技术需要在无人驾驶汽车上配置各