智能车辆发展及其关键技术研究现状(3)

时间：2025-07-15

智能车控制技术

第1期　　　　　　　　　　　　　李舜酩,等:智能车辆发展及其关键技术研究现状　　　　　　　　　　　　　　　　3为TerraMax[10],该车长28ft,宽8ft(1ft=0.3098m)。

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

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

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(INRIA)与其合作伙

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

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

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

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实验效果。搭建了Springrobot,为一辆SUV。,通过一套,,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。

、信息技、传感技术、机械制造等,其发展又能够推动所涉及学科。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:

[1]　ShengW,YangQ,GuoY.Cooperativedrivingbasedoninter2ve2

hiclecommunicationsexperimentalplatformandalgorithm[C]∥IEEEConferenceonIRS,Beijing,China,2006:5073-5078.[2]　EuropeanCommission.Europeantransportpolicyfor2010:Time

todecide[EB/OL].[2001-09-12].http:∥ec.europa.eu/transport/roadsafety/road_safety_observatory/rsap_en.htm.[3]　王笑京,沈鸿飞,汪　林.中国智能交通系统发展战略研

3.2　发展预测

1)车辆间的通信协议规范

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

究[J].交通运输系统工程与信息,2006,6(4):9-12.

[4]　WicksMC.Radarthenextgeneration2sensorsasrobots[C]∥IEEE

RadarConference,Washington,USA,2003:4-18.

[5]　沈　峘,毛建国,李舜酩.单目视觉车道线识别算法及其ARM

实现[J].南京航空航天大学学报,2008,40(2):208-212.