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。进入21世纪，为促进无人驾驶车辆的研发，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。

目前，国外对智能车辆的研究进入了深入、系统、大规模研究阶段，这一阶段的研究成果代表了当前国外智能车辆的主要发展方向。在世界科学界和工业设计界中，众多的研究机构研发的智能车辆具有代表性的有：德意志联邦大学1985年研制的VaMoRs智能原型车辆在户外高速公路上以100km/h的速度进行了测试，它使用了机器视觉来保证横向和纵向的车辆控制。1988年，在都灵的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，具有极高的稳定性。荷兰对智能车辆的研究主要体现在工厂货物的运输，车辆使用Combi road系统，采用无人驾驶的车辆来往返运输货物，它行驶的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的问题，政府正考虑已有的高速公路新建一条专用的车道，采用这种系统将货物从鹿特丹运往各地。日本大阪大学的Shirai实验室所研制的智能小车，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的转向角，从而完成了智能小车的定位。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的研究。

2.2 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的研究起步较晚，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的阶段。虽然我国在智能车辆技术方面的研究总体上落后于发达国家，并且存在一定的技术差距，但是我们也取得了一系列的成果，主要有：

（1）1992年，国防科技大学研制成功了中国第一辆真正意义上的无人驾驶

汽车。由计算机及其配套的检测传感器和液压控制系统组成的汽车计算机自动驾驶系统，被安装在一辆中国国产的中型面包车上，使该车既保持了原有的人工驾驶性能，又能够用计算机控制进行自动驾驶行车。

（2）2000年6月，国防科技大学研制的第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。

（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，研发的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。

（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，采用传统的“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。

（5）智能车辆研究也是智能交通系统ITS的关键技术。目前，国内的许多高校和科研院所都在进行ITS关键技术、设备的研究，社会关注度不断提高。随着ITS研究的兴起，汽车企业逐年加大了对ITS及智能车辆技术研发的投入，目前已形成一支业务精湛的ITS技术研究开发队伍。相信经过相关领域组织和人才的共同努力，我国ITS及智能车辆的技术水平一定会得到很大提高。

可以预计，我国飞速发展的经济实力将为智能车辆的研究提供一个更加广阔的前景。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的研究，为今后的发展及应用打下坚实的基础。

2.3智能无人驾驶汽车发展趋势

智能无人驾驶汽车巨大的发展潜力已经吸引了众多IT巨头的目光，以谷歌和苹果为代表的两家IT公司已将它们之间的战火燃烧到了汽车行业，谷歌发布的无人驾驶技术已经得到了汽车厂家的拥趸，雷克萨斯就已经搭载其技术开始路试；苹果为使新一代IOS 系统的便利性得到更为广泛的应用，正在积极与本田、

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的新款车型当中。

专家预测，IT业将为汽车产业带来巨大的变革，未来在智能无人驾驶汽车领域呼风唤雨的或许不再是大众、丰田、奔驰和宝马这样的传统汽车制造商，而是英特尔、苹果、谷歌这样的在互联网领域、无线通信等智能化领域占据重要位置的公司。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的选择，优势互补，优化资源，智能无人驾驶汽车将在不远的未来成为现实。

３、智能无人驾驶汽车的分类

无人驾驶汽车的研究,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。

３．１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。

３．2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”

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。

３．３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。

４、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，其信息采集和处理的数量有很大的不同，因此，对其智能化程度和水平的要求也存在很大的差别。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的环境条件信息做出相应的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的目的地。因此，智能无人驾驶汽车的研究是多学科综合与交叉应用的边缘领域，涉及人工智能(Artificial IntelligentTheory)、信息论(Information Theory)、控制论(ControlTheory)以及决策论(Decision Theory)等理论的综合，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的应用。从总体上分析，智能无人驾驶汽车的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。

无人驾驶汽车开发的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的基础。

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,被公认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。

除以上两个方面,无人驾驶汽车作为智能交通系统的一部分,还需要一些其它相关技术的支持,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的高效、安全。

４.1标准化与体系结构技术

智能无人驾驶汽车作为一种全新的汽车概念和汽车产品，将会成为汽车生产和汽车市场的主流产品。为了规范智能无人驾驶汽车的研究、设计、开发、生产和销售，避免将来可能发生的混乱局面和减少不必要的损失，应该在智能无人驾驶汽车出现之初，就抓紧相关标准的研究制定工作。智能无人驾驶汽车的标准化研究，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。

智能无人驾驶汽车的体系结构，是研究智能无人驾驶汽车系统所包含的子系统及其用户所需要的功能，各个子系统所应具备的功能，以及各子系统之间的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的设计必须包含实现用户功能的全部子系统的设计。智能无人驾驶汽车的体系应

该阐述车辆的结构体系，列出用户服务功能，定义实现用户服务功能的各个子系统，研究各个子系统之间的通信方式和组织方式，最为重要的是根据系统功能要求建立智能无人驾驶汽车系统的信息模型。

４.2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的决策者和执行者，是整车电控系统的核心。由于汽车驾驶任务的复杂性，智能化的汽车控制器，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。由于交通环境的复杂性、交通信息的多边性、交通任务的多样性等原因，研究设计智能无人驾驶汽车控制器的任务是十分艰巨的。汽车智能控制器一方面具有学习、自适应、自组织等仿人的智能化特点，同时又能克服人工驾驶汽车固有的缺陷。智能控制理论的研究已经有30年的历史，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的方向发展。所有这些智能控制策略，其核心思想就是“模仿人的思维和行动”，完成或部分完成只有人类才能完成的控制任务。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。

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的电子系统，通常由8个功能不同的子系统组成，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。

（1）制动辅助系统是在车辆雷达传感器的配合下进行自动车距控制。传感器的作用是提供前方车辆或者其它障碍物的距离信息，若系统认为通过紧急制动可以减少碰撞事故发生的可能，就会开始紧急制动以降低事故发生的可能性。

（2）并线警告系统是通过车载照相机探测根据车道之间的分界线来判别车辆的位置。如果车辆明显脱离正确的行驶路线时，在可能偏离路面之前，系统就会对驾驶员发出警告。

（3）限速识别系统进行交通信号识别，会在车辆内的显示屏上显示标识。目前有两种用于识别限速的系统，一种是通过导航仪接收数字无线广播信息的系

统；另一种是限速标识本身发射无线信号的系统。

（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，可以判别前方的路况，在进入弯道时进行制动控制。

（5）综合稳定控制系统的作用是在任何给定的条件下，综合控制车上所有的主动元件(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的动力输出从偏重追求速度变成偏重驾驶舒适性。

（6）泊车辅助系统可以帮助驾驶员自动泊车或者接收系统的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的尺寸，一旦它确定了这些数字，就会自动地计算理想的泊车操纵，驾驶体验只需要按下泊车辅助系统的按钮，只需脚踏油门而无需进行手柄操纵即可以5km/h以下的车速自动倒入车位。

（7）周围环境识别系统通过采集车辆全部的传感器数据来创造一个虚拟的车辆外部环境模型，数据以影像方式显示，并且帮助驾驶员判断出某些危险。

（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的危险源，通过判别步行者和他们的位置或与车辆之间的距离，通知信息系统做出决策。

４.3信息及通信技术

智能无人驾驶汽车的最主要目标是将信息技术运用到汽车上，用实时、全面、有效的信息流来驱动汽车系统的运行。因此，研究智能无人驾驶汽车系统的信息环境模型、信息源特征、信息采集原理与技术、信息处理方法与技术、高效的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，必须得到的信息包括车辆自身状况信息、乘客和货物信息、道路信息、近邻行驶汽车的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。

通信系统的任务就是保证信息的准确快速传输。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，都存在着大量的文字、语音、数据、图像等信息的实时交换。通信系统是智能无人驾驶汽车系统获取和传递信息的神经中枢。必须研究适合于智能无人驾驶汽车信息交换的通信系统结构形式、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的高质量通信，目前大多数采用无线数字通信，为了提高通信的质量，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的解决方案，它将取代目前多种电缆连接方式，以低成本的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、传递数据的工作，使各种电子装置在无线状态下相互连接数据。

４.4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的情况，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的准则和决策的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)，以便具有良好的实时性和容错性，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，系统根据采取的对策，决策汽车的任务和动作。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的各按钮状态；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；控制中心显示系统的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。

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

机技术的综合应用。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的任务是对行驶中的智能无人驾驶汽车进行实时导航定位，在车辆内显示目的地地图，确定车辆位置，选择合适的行车路径。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的历史状况信息。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。

4.６车辆主动防碰撞控制系统技术研究

基于多传感信息融合的车辆主动防碰撞控制系统，就是根据多传感器接收到的车辆前方目标信息和本车的状态信息，利用多源信息融合技术，识别出本车前方车辆的距离和速度等状态信息，并进行碰撞危险估计的。基于多传感信息融合的车辆主动防碰撞控制系统是一种主动式的防撞、防抱死的汽车安全系统，它使反应时间、距离、速度三个方面都能得到优化控制，可减少驾驶员的负担和判断错误，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的发生。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的基础。

4.６.1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的毫米波雷达、激光雷达、CCD摄象机及能够判断路面状况的道路传感器所组成。车辆的周边传感技术是实现汽车防碰撞的关键技术。传感器性能的优劣将直接影响整个系统的性能，提高传感器的可靠性，可减少系统的虚警率。微波传感器（雷达）的性价比较高，因此一般选择工作于毫米波的微

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的检测。毫米波雷达安装在车辆前端的中央位置上，激光雷达安装在毫米波雷达的两侧，它们的主要功能是测量本车与前车的距离和前面车辆的方位，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的图像信息，道路传感器得到路面的状态信息，车况探测系统检测本车的速度、加速度和其他状态信息，所有信息都将被送往防碰撞判断系统。

4.６.2防碰撞判断系统技术研究

防碰撞判断系统由目标识别系统和危险估计系统组成。目标识别系统将毫米波雷达、激光雷达、CCD摄象机等传感器的信息经融合处理后，估计出本车前方距离最近的车辆或障碍物的距离和相对速度，并将此信号传送给危险估计系统。

危险估计系统根据路面状况（湿/干）、本车的状况（如车速、转向角及横向摆动速率）、距前车的距离和相对速度以及司机的反应状况计算出“临界车间距离”，并将实际测量的车间距离与临界车间距离进行比较，在实际测量的车间距离非常接近临界车间距离的某一时刻，报警器发出警告信号。当实际测量的车间距离等于或小于临界车间距离时，自动启动制动控制系统。

4.６.3制动机构控制技术研究

国际公路委员会对驾驶员的反应时间做了调查，结论得出平均值为0.5～3s。若驾驶员的反应时间是1.5s，那么在汽车的车速为40Km/h时，反应时间内汽车

的行驶的距离是16.7m；车速为80Km/h时，行驶的距离将达33.4m。自动制动系统的反应时间远比驾驶员少的多，它的反应距离只有0.5 m。

工作时，防碰撞判断系统不断地根据测出的两车之间的距离、本身的车速、相对车速等有关信息，通过数据处理求出安全距离，并与雷达测出的实际距离相比较。如实测距离小于安全距离时，就发出报警信息，如驾驶员仍未采取措施，且安全距离小于极限安全距离时，系统通过执行机构对汽车的常规制动系统起作用，使汽车减速，当距离超过极限距离时，制动机构又恢复正常。

4.７显示与娱乐系统技术研究

显示与娱乐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的各按钮状态，顶视显示系统安装于汽车挡风玻璃上，可以为驾驶员传递路况信息、卫星导航信息，控制中心显示系统的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、温度控制、电视、车辆状态信息、车载移动办公、导航、网站浏览、娱乐等。乘客通过连接在座椅上的通讯接口，也能享受这些功能。

2014年1月，谷歌宣布成立了“开放汽车联盟”（Open Automotive Alliance）。该联盟由技术和汽车公司组成，包括通用、本田、奥迪、现代汽车公司以及芯片制造商英伟达，旨在对谷歌最受欢迎的移动操作系统进行改造，将它应用到汽车中。这些技术公司有机会将它们的产品植入数亿俩汽车中。与此同时，汽车制造商也有机会更新其车辆中的软件，从而打造最先进的娱乐信息系统。

在Linux基础上改造而成的Android，要优于其他软件，因为它在移动设备行业中占有主导地位。亚洲、欧洲和美国的电子设备和电脑供应商，往往会首选Android来测试它们的新零部件。对于汽车制造商来说，使用Android可以让它们接触到更新更好的技术，并降低设备测试的成本。应用程序开发商也倾向于为Android开发应用程序。Google公司于2007年11月发布Android操作系统，是一款建立在Linux系统的手机操作系统平台。它是首个专门为移动终端打造的真正意义上的开源且系统完整的移动平台，而且不存在不同设备上的兼容性问题。有利于开发人员理解平台框架，降低移动终端设备的价格，同时也便于软件的开

发、维护和升级。

4.８信息融合技术

信息融合（Informati on Fusion）又称数据融合（Data Fusion )，是从军事C3I （Command，Control and Communicati on In tegration) 系统中提出的。它与信号处理、计算机技术、概率统计、图像处理、人工智能和自动控制等学科密切相关，是一门新发展起来的多学科交叉的前沿学科。信息融合技术，即利用计算机技术对按时序获取的若干传感器的观测信息在一定准则下加以自动分析、综合，以完成需要的决策和估计任务而进行的信息处理过程。近二十年来，人们提出了多种信息融合模型，其共同点或中心思想是在信息融合过程中进行多级处理。

（1）从信息融合的角度分析智能车系统

智能车系统是一个典型的信息融合系统，其技术的内涵、实现的结构层次与信息融合系统有诸多的相似之处：

①智能汽车的摄像机，微波雷达及GPS装置，但同样要识别出目标（障碍物）的方位、机动特性，并且要对目标状态进行尽量准确的预测预报。另一方面，雷达的性能直接影响作战，而智能车的摄像机、微波雷达及GPS装置也直接影响决策。

②车载决策系统，需要进行态势分析、威胁估计、行动策略的确定等。对这方面的技术要求，智能车系统要超过战场指挥系统，因为战场指挥系统是有人参与的，真正智能的决策是由人类智能完成的，而智能车最终要达到无人驾驶，所以它要集中更多的智能处理技术和实现方法。

③智能车的无线通讯收发装置，完成决策命令下达的功能。

（2）建立基于信息融合的智能车系统模型

多传感器信息融合技术充分利用多个传感器资源，通过对这些传感器及其观测信息的合理支配和使用，把多个传感器在时间和空间上的冗余或互补信息依据某种准则进行组合，以获取被观测对象的一致性解释或描述。在信息融合系统中包括四个处理阶段：观测、定向、决策和行动。

（3）信息融合模型研究

信息融合是一种数据综合和处理技术，是许多传统学科和新技术的集成和应

用，如通讯、模式识别、决策论、不确定性理论、信号处理、估计理论、最优化技术、计算机科学、人工智能和神经网络等。近年来，不少学者又将遗传算法、小波分析技术、虚拟技术引入到信息融合。

数据层融合，直接对数据源操作，如加权平均、神经元网络等。主要是通过图像处理和识别以及多传感器集成等技术，得到环境中汽车、人和其他障碍物的位置（得到速度、加速度则更好）预测下一步（或下几步）其位置的变化，从而为决策的形成奠定基础。

特征层的融合，利用对象的统计特性和概率模型进行操作，如卡尔曼滤波、贝叶斯估计、多贝叶斯估计、统计决策理论等。主要是根据环境中形势与已有的知识进行关联，识别现在环境中形势的特征。

决策层的融合，主要是根据各种特征的关联概率，以及该策略的成功概率、风险程度、能量消耗等综合因素，采用基于规则推理的方法（如模糊推理、证据推理、产生式规则等)，最后形成一个决策。

4.９高速总线系统

随着智能汽车技术的不断进步，车载应用日益复杂和多样化，如碰撞警告、舒适度控制、信息娱乐系统以及辅助驾驶功能等，新增加的服务使车载网络内部以及车载网络之间保持连接所需要的带宽也日益增长。现有的汽车通讯技术已不能满足智能汽车对高速率和高带宽网络的需求。

（1）CAN总线

CAN（Controller Area Network）控制器局域网，是一种有效支持分布式控制或实时控制的串行通信网络。CAN属于现场总线的范畴，它是一种有效支持分布式控制或实时控制的串行通信网络。较之目前许多RS-485基于R线构建的分布式控制系统而言，基于CAN总线的分布式控制系统在以下方面具有明显的优越性：

网络各节点之间的数据通信实时性强

完成对通信数据的成帧处理

网络内的节点个数在理论上不受限制

各节点之间实现自由通信

结构简单，开发周期短

形成国际标准的现场总线

（2）以太网

随着数据容量、嵌入式存储器和域控制器架构的发展，车上需要新的高速互联接口。基于以太网的通信技术则是一个符合成本效益和可扩展的解决方案，能够支持多个系统和设备，提供高数据传输速率，并且每个端口都拥有自己专属的带宽。以太网用作车载骨干网是很适合的，主要原因是：

增加了带宽选择；

在保持低EMI条件下采用低成本的非屏蔽双绞线；

以太网是技术及市场成熟的网络架构；

已经有很多有经验的技术开发者；

容易与消费电子集成；

（3）光纤总线技术

目前的诸多总线技术虽然在一定程度上满足了电子设备信息共享和控制信号传输的需求。但是，这些总线技术解决的问题主要集中在，数据信息的分发和共享，对其它的业务如语音、视频等业务信息仍然在适应以及性能上无法满足车载娱乐系统、安全告警系统等对综合数据业务的互联要求。因此，需要发展光纤总线解决车载平台设备集成时所面临的通讯带宽不足问题。以光纤替代铜缆，一方面可以提高通讯带宽、降低成本恩；另一方面可以提高系统的可靠性，电磁兼容性好。

5.场地自动驾驶车辆原理探讨

无人驾驶汽车运行时，在车载显示屏电子地图上点出目的地，并且设计行驶路径，将做好的电子地图确认自动导入中央处理器中，中央处理器根据地块边界规划出合理的行驶路径。

在汽车行驶时，DGPS导航系统测得动态数据，通过无线通讯传送到汽车中央处理器，计算得到位置信息。中央处理器和路径规划系统实现信息交互，中央处理器将补偿后的位置信息与之前在电子地图上已规划好的路径进行对比，得到偏差值，将偏差值处理后，通过自动变速转向系统来控制无人驾驶汽车的行驶速度和方向。由汽车前方的距离传感器和红外传感器将测量信息传递给中央处理器进行判断决策，构成紧急避险系统。当测得汽车与障碍物或行人的距离进入危险范围时，汽车紧急自动刹车，确保行车安全。

在系统中应用角度传感器、电动机转速传感器、位置传感器、压力传感器等传感器测量行车信息，并将行车信息转换为电信号传递给中央处理器进行运算，再由中央处理器发出指令控制自动变速转向机构，构成闭环系统，实现对汽车驾驶的智能控制。

远程控制系统通过无线通讯与中央处理器连接，中央处理器对接收到的指令运算，

控制变速转向机构完成相应动作，实现对无人驾驶汽车的远程控制。远程监视系统通过车前后方的摄像头获取图像信息，传送给室内的显示屏上，当出现紧急情况意外停车时，方便调取图像查看原因。中央处理器实时控制综合控制面板显示的内容，如车辆的行车信息等。

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

无人驾驶汽车国内外研究概况

无人驾驶汽车国内外研究概况 无人驾驶车辆，又称为无人车、自主车、智能车辆、室外轮式移动机器人等，涉及认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等交叉学科，是各种新兴技术的综合试验床与理想载体，也是当今前沿科技的重要发展方向。它既包括理论方法与关键技术的突破，也涉及到大量的工程与试验问题，其重大研究意义不仅体现在所包含的核心科学问题上，同时又反映在其重大应用前景与战略价值上，社会关注度极高。 从二十世纪的50年代起，美英德等西方国家已经开始了无人驾驶汽车的研究工作，并且在无人车的控制和商用化方面取得了一定的进展。在汽车工业非常发达的德国，各大汽车公司都资助或联合了高等院校以开发可在普通道路上行驶的无人车。目前，欧盟已经开启了一个名为CyberCars的无人车项目，以推动无人车的研究和各国间的信息共享。 在二十世纪的80年代，我国部分大学开始了无人驾驶汽车的研究工作，但是虽然起步较晚且投入不足，但也取到了一定的成果。目前从事这方面研究工作的主要是国防科技大学、军事交通学院以及清华大学等科研院所。 1 国外无人驾驶车辆研究现状 1.1 美国 美国于上世纪50年代开始对无人驾驶车辆进行研究，在1980年左右其技术得到高速发展。上世纪八十年代，美国陆军开始与国防高级研究计划局（DARPA）进行合作，开展了自主地面车辆（A VL）项目。1995年由卡耐基梅隆大学研制的Navlab-V智能车，完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。美国国防部门在上世纪九十年代末开始进行DEMO系列无人驾驶车辆的研制，总共研制出了十代DEMO无人车。 从2004年开始到2007年，美国国防高级研究计划局（DARPA）举办了3次无人驾驶车辆比赛，主要为了考察在复杂环境下无人驾驶车辆的自主行驶能力。2004年3月在美国西部的莫哈维沙漠（Mojave Desert）举办了首届DARPA挑战赛——崎岖地形大挑战。共有15支队伍参赛，最终没有一支车队完成比赛，其中行驶距离最远的一支队伍是卡耐基梅隆大学的Sandstorm无人驾驶车辆。 图1.1首届DARPA挑战赛中行驶距离最远的Sandstorm无人驾驶车辆

无人驾驶车发展现状

第一次作业无人驾驶车发展现状 通信工程学院三班张琪学号52130322 新的时代，汽车作为人们出行的必备交通工具，为人类的日常生产生活带来极大的方便。但是，汽车的过度使用同时也给人类的生活带来了一些不好的影响，交通堵塞、交通事故时有发生。近年来，互联网技术的迅速发展给汽车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，这项技术使汽车的操作更简单，行驶安全性也更好，而其中最典型也是最热门的未来应用就是无人驾驶汽车。 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，通过给车辆装备智能软件和多种感应设备，包括车载传感器、雷达、GPS 以及摄像头等，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。实现车辆的自主安全驾驶，安全高效地到达目的地并达到完全消除交通事故的目标。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。 无人技术的普及，永远离不开动机和技术这两个关键因素。前一个因素是需求问题，随着市场对汽车安全和智能化的要求越来越高，越来越多的企业与科研机构也参与到这个领域;后一个因素是技术问题。目前来看，无人驾驶技术的完 全实现也只是时间问题了。 首先来了解一些国外无人驾驶汽车发展现状。国外著名汽车企业及IT 行业巨头谷歌都竞相着手研发无人驾驶汽车技术，研发进程十分迅速，不少研发车型已接近量产。在美国及欧洲，允许正在开发的自动驾驶车上路行驶正成为一种普遍现象。美国内华达、加利福尼亚、佛罗里达及密歇根州为谷歌、奥迪等正在开发的无人驾驶车发放了公路试验牌照，谷歌无人驾驶汽车已经行驶超过80 万km，实现了零事故。欧洲方面，德国向宝马发放了许可证，西班牙也允许无人驾驶汽车上路行驶。汽车企业对于全自动驾驶的观点似乎略有分歧。事实上，部

无人驾驶行业公司研究报告

1. 何为无人驾驶 1.1 概念简言之，无人驾驶汽车就是一种不需要人进行驾驶的智能汽车，也叫轮式移动机器人，即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。 1.2 原理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，自动规划行车路线, 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。原理上是集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体。 以谷歌为例： 谷歌车顶上安装的激光测距仪在高速旋转时向周围发射64 束激光，激光碰到周围的物体并返回，便可计算出车体与周边物体的距离。计算机系统再根据这些距离数据描绘出精细的3D地形图，然后跟 高分辨率地图相结合，生成不同的数据模型供车载计算机系统使用。这样汽车就能够识别障碍，遵守交通规则。总结为四个词语就是感知、判断、执行、互联。 （1）感知——汽车的眼睛（视觉），耳朵（听觉），身体（触觉）：依靠各类传感器获得环境数据，突破人类生理限制。传感器搭载数量的持续提升，使行车数据收集渠道显著拓宽； （2）判断——汽车的大脑（机器智能）：根据传感器等输入数据，行车电脑取代司机主动发出控制指令；依靠芯片与算法的不断提升从而得以实现。 （3）执行——汽车的手与脚：电子装臵取代传统机械设备，根据行车电脑指令实施控制； （4）互联——汽车的远程智囊：车内网，车际网，三网融合进一步提升整个交通系统的运行效率。 2. 无人驾驶发展史 2.1 上世纪70 年代，美、英、德等开始进行无人驾驶的研究，在可行性和实用性方面取得了突破性的进展； 2.2 中国从上世纪80 年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科大在1992 年成功研制出中国第辆真正意义上的无人驾驶汽车；2005 年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功； 2.3 商业领域 （1）最早进入无人驾驶领域、技术最为成熟的企业要属谷歌，它在2014 年宣布第一部具备完整功能 的自动驾驶汽车研发成功，进入商业化准备阶段；（PS；无人驾驶车已经获得了加利福尼亚州立法获批）（2）其后，通用、奥迪等无人驾驶车辆也都拿到路试资格；

智能无人驾驶汽车计算机控制系统

智能无人驾驶汽车计算机控制系统 一、智能无人驾驶汽车计算机控制系统简介 1、智能无人驾驶简介 智能无人驾驶汽车是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，对车辆的操作实质上可视为对一个多输入、多输出、输入输出关系复杂多变、不确定多干扰源的复杂非线性系统的控制过程。驾驶员既要接受环境如通路、拥挤、方向、行人等的信息，还要感受汽车如车速、侧性偏移、横摆角速度等的信息，然后经过判断分析和决策，并与自己的驾驶经验相比较，确定出应该做的操纵动作，最后由身体、手、脚等来完成操纵车辆的动作。因此在整个驾驶过程中，驾驶员的人为因素占了很大的比重。一旦出现驾驶员长时间驾车、疲劳驾车、判断失误的情况，很容易造成交通事故。 二、系统的控制要求 （1）系统中心控制部件（单片机）可靠性高，抗干扰能力强，工作频率最高可达到25MHz，能保障系统的实时性。 （2）系统在软硬件方面均应采用抗干扰技术，包括光电隔离技术、电磁兼容性分析、数字滤波技术等。 （3）系统具有电源实时监控、欠压状态自动断电功能。 （4）系统具有故障自诊断功能。 （5）系统具有良好的人性化显示模块，可以将系统当前状态的重要参数（如智能车速度、电源电压）显示在LCD上。 （6）系统中汽车驱动力为500N时，汽车将在5秒内达到10m/s的最大速度。 一、系统总体方案设计 1、系统总体结构 整个系统主要由车模、模型车控制系统及辅助开发系统构成。 智能车系统的功能模块主要包括：控制核心模块、电源管理模块、路径识别模块、后轮

电机驱动模块、转向舵机控制模块、速度检测模块、电池监控模块、小车故障诊断模块、LCD 数据显示模块及调试辅助模块。每个模块都包括硬件和软件两部分。硬件为系统工作提供硬件实体，软件为系统提供各种算法。

无人驾驶汽车的关键技术和功能

无人驾驶汽车6项关键技术和功能 谈到无人驾驶汽车，既有人对此感到兴奋又有人为此感到担忧，还有人保持中立。尽管无人驾驶汽车能够有效减少人为错误，降低每年因交通事故而造成的伤亡，但人们对此并不熟悉。自从几年前谷歌开始研发无人驾驶汽车以来，我们对其所用的技术已经有了一定的了解。无人驾驶汽车集成了复杂的GPS系统，可以使汽车感知路况变化，然后再通过其他的系统对数据进行分析，从而使你安全到达目的地。 除此之外，汽车上还集成了一系列的摄像头和传感器，它们将持续监控汽车周围的交通状况，并结合电子地图所提供的其他车辆的行驶信息，有效防止撞车事故发生。车上的雷达和激光系统还可以使汽车感知到更远距离范围内的行车状况。通过对所有这些信息的处理，汽车便可准确确定何时加速，何时刹车，以及合适的行车路线。 除了这些基本的功能以外，无人驾驶汽车所能做的远不止把你从出发地送到目的地。以下六项新的功能，会向你展示未来的无人驾驶汽车会是什么样子，以及它将给你的生活带来什么样的变化。 一、高速公路行车和交通拥堵处理 现在，无人驾驶汽车已经开始上路行驶了，比如奥迪已经在测试原型车。仅几年前，无人驾驶汽车还需要用好几台电脑来进行操控；而现在，仅需一个单一的线路板，便可完成所有操作。 线路板上内置了摄像机，传感器以及一个可以操控一切的处理器。有了这些配置，可有效防止交通阻塞。汽车可以自由行驶于高速公路上，既不会串道，也不会超速，还可以保持安全的行车距离。2017年至2019年，无人驾驶汽车将会成为现实。不过也别期望它会完全自动化，它会以不同的方式体现，例如：具有堵车辅助功能，高速公路试航功能，以及自动停车功能。

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)

自动控制综合设计无人驾驶汽车计算机控制系统

自动控制综合设计 ——无人驾驶汽车计算机控制系统 指导老师： 学校： 姓名：

目录 一设计的目的及意义 二智能无人驾驶汽车计算机控制系统背景知识三系统的控制对象 四系统总体方案及思路 1系统总体结构 2控制机构与执行机构 3控制规律 4系统各模块的主要功能 5系统的开发平台 6系统的主要特色 五具体设计 1系统的硬件设计 2系统的软件设计 六系统设计总结及心得体会

一设计目的及意义 随着社会的快速发展，汽车已经进入千家万户。汽车的普及造成了交通供需矛盾的日益严重，道路交通安全形势日趋恶化，造成交通事故频发，但专家往往在分析交通事故的时候，会更加侧重于人与道路的因素，而对车辆性能的提高并不十分关注。如果存在一种高性能的汽车，它可以自动发现前方障碍物，自动导航引路，甚至自动驾驶，那将会使道路安全性能得到极大提高与改善。本系统即为实现这样一种高性能汽车而设计。 二智能无人驾驶汽车计算机控制系统背景知识 智能无人驾驶汽车是一个集环境感知、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、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。目前对智能汽车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，智能车辆已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各自重点发展的智能交通系统当中。 通过对车辆智能化技术的研究与开发，可以提高车辆的控制与驾驶水平，保障车辆行驶的安全通畅、高效。对智能化的车辆控制系统的不断研究完善，相当于延伸扩展了驾驶员的控制、视觉和感官功能，能极大地促进道路交通的安全性。智能车辆的主要特点是以技术弥补人为因素的缺陷，使得即便在很复杂的道路情况下，也能自动地操纵和驾驶车辆绕开障碍物，沿着预定的道路轨迹行驶。 三系统的控制对象 （1）系统中心控制部件（单片机）可靠性高，抗干扰能力强，工作频率最高可达到25MHz，能保障系统的实时性。 （2）系统在软硬件方面均应采用抗干扰技术，包括光电隔离技术、电磁兼容性分析、数字滤波技术等。 （3）系统具有电源实时监控、欠压状态自动断电功能。 （4）系统具有故障自诊断功能。

无人驾驶关键技术分析

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。

机械设计之无人驾驶汽车的发展史

汽 车 的 未 来 小组成员： 胡书明（组长）（1608100312）、何克锦（1608100311）何姜雄（1608100310）、韩雨（1608100309） 专业班级：车辆工程103班

目录 第一章无人驾驶汽车的简介 第二章无人驾驶汽车的发展状况 第一节：国外发展状况 第二节：国内发展状况 第三章无人驾驶汽车采用的技术 第一节：关键技术 第二节：目前技术 第三节：将采用的技术 第四章无人驾驶汽车的自动泊车系统第五章无人驾驶汽车的发展前景 第一节：发展方向 第二节；道德争议 第六章无人驾驶汽车即将来临 第一节：英国版：外形就像飞船 第二节：法国版：采用巡航导弹技术 第三节：德国版：外形像普通轿车 第四节：美国版：谷歌无人驾驶汽车

第一章：无人驾驶汽车的简介 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，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。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。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。 从20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，目前在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。我国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科技大学在1992年成功研制出我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。2005年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功，该车有望于两年之内率先在上海世纪公园进行示范运营，并在2010年世博会上一展身手。到时游客只需在公园的入口处按下一个按钮，一辆没有司机的四座敞篷汽车就会从远处开过来缓缓停下，然后搭载

无人驾驶技术

：教育>幼教·科普>科普世界

无人驾驶：可行还是不可行？ 2011年01月26日来源：科技日报 只需向汽车发出一个指令，就可以直接被送到目的地，驾驶员完全不需紧张的手握方向盘，甚至可以悠闲的上网、看报和聊天。请关注—— 可能有一天，你在路上发现每辆车都有“眼睛”和“大脑”：车身装满了摄像头和雷达，而车厢内也做了诸多改装——后排坐椅上都放置了插满电线的控制系统，还有一台或两台笔记本电脑用于操控……不用感到惊奇，因为无人驾驶汽车来了。 无人驾驶技术方兴未艾 近日，Google公司公开了他们正在研发的自动驾驶汽车，这些汽车已经基本具备自动操作和行驶能力，车上装有摄像头、雷达传感器和激光探测器等先进的仪器，通过它们来感知公路的限速和路旁交通标志，以及周围的车子移动情况，如果要出发的话只需借助地图来导航即可。 与此同时，在德国，目前人们也可用自己的手机来打“无人的士”，科研人员推出命名为“德国制造”的无人驾驶汽车，乘客们只需利用iPad等智能手机向MIG打电话，MIG就可通过全球定位系统锁定乘客的方位并且带其到目的地。 国外无人驾驶汽车频繁出现，那么，我国目前的无人驾驶汽车研究状况如何？为此，笔者专门采访了无人驾驶技术研究的专家——北京理工大学汽车学院教授龚建伟老师。 据龚建伟介绍，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。 这一项目主要是选择一些基本、基础和共性的测试内容来开展相关研究，同时为前一段时间在西安举行的第二届“中国智能车未来挑战赛”提供测试环境、测试方法与技术、以及测试标准和评价体系。据了解，这次大赛西安交通大学、湖南大学、清华大学、北京交通大学等10支代表队，携各自研发的无人驾驶智能汽车展开激烈的角逐，可以说挑战赛达到了项目初级阶段的研究目标。 但是，目前我国无人驾驶技术距离国外还有相当的距离。龚建伟认为，这主要体现在两个方面：首先是传感器技术，从今年的“中国智能车未来挑战赛”参赛车上，重要的传感器全部都来自国外；其次是环境感知技术，目前我们的无人车辆还不能适应较复杂的场景，不能有效感知行驶环境，这一点与国外著名实验室还有很大差距。

2015-2021年中国无人驾驶汽车市场分析及投资策略研究报告

2015-2021年中国无人驾驶汽车市场分析及投资策略研究报告 艾凯咨询网 https://www.wendangku.net/doc/a61948396.html,

什么是行业研究报告 行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等，为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。 企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场，但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。一个全面竞争的时代，不但要了解自己现状，还要了解对手动向，更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。 行业研究报告的构成 一般来说，行业研究报告的核心内容包括以下五方面：

行业研究的目的及主要任务 行业研究是进行资源整合的前提和基础。 对企业而言，发展战略的制定通常由三部分构成：外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。 行业与企业之间的关系是面和点的关系，行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间；企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。 行业研究的主要任务： 解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位 分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度 预测并引导行业的未来发展趋势 判断行业投资价值 揭示行业投资风险 为投资者提供

2015-2021年中国无人驾驶汽车市场分析及投资策略研究报告 【出版日期】2015年 【交付方式】Email电子版/特快专递 【价格】纸介版：7200元电子版：7200元纸介+电子：7500元 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，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。 无人驾驶汽车是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。 它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。 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 本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数

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

无人驾驶汽车的现状及发展趋势

无人驾驶汽车的现状及发展趋势 张耀丹 (陕西国防工业职业技术学院，陕西西安710300) 摘要：无人驾驶汽车属于智能汽车的一种。也可以将其称为轮式移动机器人。它们主要是通过车辆内安装的智能 操纵控制系统与感应设备来获取信息用以控制车辆姿态，实现自动安全的行驶。文章简要叙述了无人驾驶汽车的国 内外发展历程及现状，展望了无人驾驶汽车未来的一个发展。 关键词：无人驾驶；现状；趋势 中图分类号：U471.1文献标识码：B文章编号：1671-7988(2018)06-10-02 The current situation and tendency of driverless cars Zhang Yaodan (Shaanxi Defence Vocational&Technical College,Shaanxi Xi’an710300 ) Abstract: the self-driving car belongs to a kind of smart car.Also can be called a wheeled mobile robot.They mainly through intelligent control system installed in the vehicle to obtain information and induction device to control the vehicle attitude, automatic safe driving.This paper describes the development and present situation at home and abroad of driverless cars, prospects the future development of a driverless cars. Keywords: unmanned; The status quo; trend CLC NO.: U471.1 Document Code: B Article ID: 1671-7988(2018)06-10-02 刖g 在过去的十几年，随着经济和城市的快速发展，促使城 市路况、交通愈加趋于严峻繁杂。加之由于人为等种种原因 世界各国的交通事故频发率逐年上升，而在这些交通事故中 造成人员伤亡和财产损失的数字也在逐年攀升。随着科学技 术的发展，计算机领域的成熟。设计师于是提出无人驾驶汽 车。无人驾驶汽车属于智能汽车的一种。也可以将其称为轮 式移动机器人。它们主要是通过车辆内安装的智能操纵控制 系统与感应设备来获取信息用以控制车辆姿态，实现自动安 全的行驶。无人驾驶汽车在技术上其实就是一种集自动控制、人工智能、体系结构、视觉设计等众多技术于一体的，依靠 作者简介：张耀丹，女，（1985-)，助教，主要从事汽车及机械相关领域的研究和教学工作。着计算机系统的智能驾驶仪。是计算机科学和智能控制技术 高度发展的产物。 1无人驾驶的现状 无人驾驶最初由欧美等汽车工业与科技技术先进的发达 国家提出并进行研究，并在它的实用性及可行性方面取得突 破性的进展。如今越来越多汽车厂商和科技巨头把焦点放在 无人驾驶汽车领域，最为著名的是由科技巨头谷歌公司所研 发的无人驾驶汽车，该项目是由任职于斯坦福大学人工智能 实验室的主任塞巴斯蒂安-特龙担任谷歌工程师，同时塞巴斯 蒂安-特龙还创造谷歌街景地图服务。2009年至今，谷歌无 人车在自动驾驶模式下己经累积行驶达228.5万公里，而通 过手动受控驾驶己经累计行驶159.2万公里。目前，这个数 字还在以每周1.6—2.1万公里的速度在增长。自动驾驶里程 的累积将不断训练谷歌无人驾驶控制系统，（下转第15页） 10

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。

无人驾驶测试场国内外发展现状

一、无人驾驶测试场的概述 无人驾驶测试场是重现无人驾驶汽车使用中遇到的各种各样道路条件和使用条件的测试场地，用于验证和试验无人汽车的软件算法的正确性。试验道路是实际存在的各种各样的道路经过集中、浓缩、不失真的强化并典型化的道路，包括高速公路、城市道路、乡村道路等正常路面，及可造成汽车强烈颠簸的坏路等。此外，测试场还要布局GPS基站、通讯基站、智能红绿灯等基础设施，提供无人驾驶和车联网技术的测试环境。汽车在试验场试验比在实验室或一般行驶条件下的试验更严格、更科学、更迅速、更实际。 二、国内外无人驾驶测试场现状 目前，世界各国都积极投入和支持无人驾驶技术，美、欧、日等发达国家及地区更是斥资建设无人驾驶测试场，推动无人驾驶汽车尽早上路。现阶段各国无人驾驶测试场的情况如下： （一）美国 美国无人驾驶示范区分为两大竞争阵营，东部的底特律Motor City（位于密西根州）和西部的硅谷Silicon Valley（位于加利福尼亚州），分别有两个汽车测试示范区。 1、Mcity（美国密歇根大学） Mcity是世界上第一座测试无人驾驶汽车、V2V/V2I车联网技术而打造的无人驾驶试验区，Mcity由密歇根大学交通改造研究中心（MTC）负责建立，位于密歇根州的安娜堡市，占地32英亩（12.9万平方米），斥资1000万美元（由

密歇根大学和密歇根州交通部共同出资）。目前已与福特、通用、本田、日产、丰田、德尔福等15家车企及零部件供应商以注资方式展开合作。 图1.Mcity测试车全景图 Mcity模拟城市和郊区环境，但里面所有的设施，甚至行人都是假的。这座虚拟城市将建造40栋大楼的正面外观、成直角的十字路口、交通圈、桥梁、隧道、砾石道路以及建筑护栏等大量障碍物。 图2.Mcity模拟设施

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.b5E2RGbCAP 2、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.p1EanqFDPw 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