西南交通大学_基于自动化技术的智能驾驶模拟汽车(陈然)
基于自动化技术的智能驾驶模拟汽车
设计者：陈然1曾壹2刘王瑞1
指导教师：朱志国
（西南交通大学1交通运输与物流学院，2电气工程学院四川成都611756）
作品内容简介
近年来，随着自动化技术的快速发展，以及自动驾驶技术的逐渐成熟，自动驾驶的汽车越来越受到人们的期待。自动驾驶的汽车不仅可以代替部分司机的驾驶功能，还能检测出司机在驾驶过程中的一些错误操作，因此可以说自动驾驶的汽车能在安全性和可靠性上有较大提高。本次论文中的车辆就是基于自动化的技术而实现自动驾驶，它能充分减轻司机的劳动强度，提高车辆的可靠性，保证车辆和人员的安全。
该系统分为自动控制，换道控制两种控制模式，以及两种模式的切换按钮——JTA（警惕按钮）。当车辆处于自动控制模式时，通过设备检测两根车道线使车辆在车道内行驶，检测到前方存在障碍物后停止车辆，检测到侧方存在障碍物时拒绝换道；当车辆处于换道控制模式时，在侧方无车辆时可屏蔽检测车道功能实现正常手动换道，另外在有违规操作时都伴有声音报警。两个模式可由JTA按钮自由切换。
该系统可以实现自动驾驶，减轻司机的劳动强度，防护疲劳、酒后以及不娴熟的驾驶，更好的帮助残疾人士驾驶汽车，另外在加装相关设备的情况下，可以在恶劣天气下行驶，进行灾害救援甚至军事行动等。
此车辆完全由我们自己制作，旨在展示我们自己所学，在制作工程中有所收获，有些功能还不太完善，但也能为相关部门提供技术参考。
关键字：安全可靠自动控制换道控制警惕按钮
1．研究背景
20世纪80年代以来 ,智能控制理论与技术在交通运输工程中越来越多地被应用。在这一背景下 , 自动驾驶汽车的提出是十分必然的。自动驾驶汽车是一种高新技术密集的新型汽车 ,是目前主流汽车的换代产品。随着我国汽车保有量的增加 , 道路交通拥堵现象越来越严重 , 每年发生的交通事故也在不断上升 ,为了更好的解决这一问题 ,研究和开发汽车自动驾驶系统是很必要的。有研究表明一个年轻敏捷的驾驶员,通常对各种情况做出及时反应的时间约为500毫秒,自动驾驶系统做出反应的时间不超过100毫秒 ,安全性更高 ,而且还可以将该系统安装在大型货车上,替代疲劳驾驶的司机,可以大大降低事故的发生率。
随着信息技术、计算机技术、制造技术等高新技术的迅猛发展，国际上汽车研究设计开发水平在大幅度提高 , 在中国开展汽车自动驾驶系统的研究,具有特别重要的意义,具体体现在以下几个方面：
1、突破制约汽车工业整体跃上新台阶的若干理论与技术基础难题；
2、在“智能汽车”这一新的制高点上，缩小与国际先进水平的差距
3、在新一代汽车“智能汽车”领域占有一席之地 ,并促进智能运输系统研究开发
4、形成中国自己的智能汽车研究队伍和研究基地 ,这对于中国意义尤其重大。
2．设计原理
2.1 系统设计思路
对现实中的驾驶情况调查后发现，车辆在以下三种情况需要人工的操作较多：1、车辆即将驶离车道，2、前方有障碍物影响安全行驶，3、正常换车道时左右有障碍物，4、车辆由于某种原因处于失控状态。由此得出该隐患监测及预警器应能实时检测行驶车道的位置、前方障碍物的距离、左右障碍物的位置，通过远程控制设备控制车辆。本套系统的组成部分应包括：红外线传感器、超声波模块及蓝牙串口通讯模块、单片机控制电路和无线遥控电路。系统设计工作思路如图1所示。
图1
2.2 系统设计结构与功能
车辆分为两个模式：即自动控制模式，换道控制模式。两个模式之间的切换使用JTA（警惕按钮）实现。
◆自动控制模式：屏蔽司机的操作，汽车只执行单片机的操作，使汽车按规定的安全的路线行驶。
◆换道控制模式：当出现需要进行人工换道时，进行正常换道的手动操作，可以暂时不检测车道，让车辆正常越过车道，但伴有声音报警。
◆JTA：在自动控制模式和换道控制模式中的切换。
具体处理功能如下：
1、车辆处于自动驾驶模式时，司机只需控制油门即能保证车辆一直在车道内行驶，实现汽车行驶虚拟轨道化。
2、汽车自动检测偏离车道，并同时命令汽车向原车道方向行驶，避免驶出车道，并给予警示。
3、前方车道内有障碍物时能够自动检测并停车，在手动切换到换道控制模式时能够换道以绕开障碍物。
4、若汽车将更换车道行驶时，为避免自动模式的干预，可按压JTA以进入非常控制模式屏蔽自动模块，从而顺利完成变道。此模式一直伴有报警。
5、侧方有障碍物时，即使在换道控制模式下也不能换道。
6、能够被城市交通控制中心远程控制。
设计结构如下页图2、图3所示。
图2
图3
2.3系统设计的实现方法
2.3.1功能实现原理
前方障碍物探测与避障功能
超声波模块发射超声波的同时会向单片机（前方测距）发出一个高电平。车辆前方出现障碍物时，超声波模块检测到回声并将电平拉低。高电平持续的时间通过编程计算，可以得出车辆与前方障碍物的距离。当这个距离小于规定的数值时，单片机（前方测距）会发送一个低电平到单片机（车辆驱动），车辆在检测到信号后会自动停止，当障碍物离开时，车辆亦可继续正常行驶。
●行驶方向校正功能
如果红外线传感器（线路）检测到车道，说明车辆即将冲出车道。这时应当立即修正车道。修正车道的同时，蜂鸣器开始报警，以提醒司机。在夜晚车底的光照不良，故配备了SLED 光源照亮车底。
●更换线路功能
在一个换道按钮的控制下，车辆能够把手动操作的左转、右转指令理解为向左或向右更换车道的指令。操作者也可以通过再次按压换道按钮恢复车辆左转、右转的功能。换道指令的执行会受到红外线传感器（避障）的制约。
●两侧物体检测功能
当车辆两侧有会对换道构成阻碍时，红外线传感器（避障）就会发出一个低电平到单片机（车辆驱动）对应的一个引脚上。单片机检测到该信号时，会禁止车辆换道并发出警报提醒司机。
●远程控制功能
可以实现与上位机通讯，控制中心能够在需要时控制车辆运行。远程控制也能够一样实现车辆的加速和换道。蓝牙通讯距离远，所以此次考虑用它模拟远程控制。
2.3.2各按钮的功能含义
◆无线控制器（模拟司机室的油门和转向按钮）
图4
◆蓝牙控制器（模拟城市交通控制中的远程控制）
图5
2.4系统设计的工作流程
从车辆开始通电启动，其工作流程按如下顺序执行及触发：
●SETP1：接通电源车辆，车辆启动；
●STEP2：若驾驶光线不足，则打开车底LED照明灯；
●STEP3：通过无线模块模拟油门驾驶车辆在车道内行驶，若按压JTA则转STEP9，若停止驾驶转STEP12；
●STEP4：若红外检测设备检测到车辆碾压车道，转STEP5，若超声波模块检测到前方有障碍物，则转STEP7，否则转STEP3；
●STEP5：单片机通过内部运算使车辆驶回车道，并启动扬声器给予声音报警；
●STEP6：若红外检测设备检测到车辆驶回车道，自动关闭自动驾驶和扬声器，转STEP3，否则转STEP5；
●STEP7：单片机停止车辆，并启动扬声器发出声音报警，等待约2秒的时间自动换道，并检测原车道障碍物有无驶过；
●STEP8：若红外设备检测原车道已无障碍物，自动关闭自动驾驶和扬声器，并自动换道驶回原车道，并转STEP3，否则转STEP7；
●STEP9：单片机发出声音报警提醒司机已屏蔽自动模块，车辆处于可换道状态，但有一定风险，此时车辆碾压车道不会被自动驶回；
●STEP10：若车辆即将转向的方向有障碍物，红外检测设备检测到后立即停止车辆，并启动扬声器发出声音报警，否则转STEP11；
●STEP11：司机确认换道成功后再次按压JTA，单片机控制扬声器关闭，自动模块启动，转STEP3；
●STEP12：关闭车辆开关，切断电源，车辆停止行驶。
3．创新特色
在制作过程中，我们运用在校所学知识使该车辆完成了规定任务。受铁路中ATP的启发，我们规定车辆遇到障碍物自动停车，不管怎么踩油门都不行使；受LKJ-2000的启发，按压警惕按钮能换道并能够报警，直到恢复检测车道功能警报方能消除；受CTC调度集中的启发，紧急情况下可由上位机远程统一控制，不再执行司机操作。另外，我们也考虑到夜间或雨天光线较差时对传感器的影响，所以在车底加装了LED闪光灯，以满足车辆在任何光线条件下的运行，使其可靠度和安全度大大提升。总之，我们的小车在遇到事故时是满足故障——安全原则的。
4．应用前景
随着国民经济的增长和城市的发展，汽车的保有量将逐渐增加，所以人们对于驾驶时候的安全与便利考虑也越来越多。我们的基于自动化的自动驾驶小车有以下的应用前景：（一）减轻司机劳动强度，预防疲劳驾驶；如果司机因为饮酒过度或驾驶技术不娴熟导致错误的驾驶行为，车辆能够及时纠正车辆行驶方向，避免酒后驾车和不娴熟的驾驶造成的恶果。（二）车辆能够通过编程实现左右的传感器检测道路旁的护栏，让车辆按照一定路径行驶且不会受环境控制。使用该装置车辆可以极大的避免很多恶劣天气对驾驶安全的影响。在大雾、雷雨等恶劣天气里，车辆也能够顺利通行，极大的避免了恶劣天气中交通事故的发生，也可以使得高速公路在大雾等天气条件下不用封闭。
（三）该车搭载了4块单片机，拥有强大的自动控制系统，能够适应多种自动控制任务。在配套设备的支持下，可以实现自动灭火、灾后救援与军事行动等工作。
（四）车辆能够通过蓝牙设备接受远程控制，在必要的时候可以从指挥中心直接控制车辆的行驶。这种功能可以在客车被劫持时让车辆仍然可以被控制，或在客车失控时紧急控制车辆对危险情况做规避。由于使用的是蓝牙串口模块，可以通过小型摄像头把车内状况实时传递
到控制中心，由此可以实现车内任意视角的实时监控。除了传送图像数据，该模块还可以将车内各种感应器采集的数据实时传递到控制中心。为监视提供了便利。
（五）进行车辆智能自动启动：在开发板上下载相应定时的程序，就能够让车辆在车主设置的固定时间自行启动，等待车主驾驶。
（六）进行相关人机系统的开发，使更多残疾人士驾驶车辆成为可能。
(七)可以实现旅游景区的慢速游览，实现安全、绿色、便捷的吸引旅客的亮点。
参考文献
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智能车辆安全辅助驾驶技术研究近况
文章编号:1002O0268 (2007)07O0107O05 智能车辆安全辅助驾驶技术研究近况 基金项目: 国家自然科学基金资助项目 () 作者简介: 王荣本(1946-),男,教授,博士生导师, 研究方向为智能车辆、汽车安全辅助驾驶、物流自动化 xx,xx,xx,xx,余天xx (吉林大学交通学院,吉林长春130025) 摘要: 论述了安全辅助驾驶技术的研究现状、研究的必要性以及研究进展。安全辅助驾驶技术包括车道偏离预警与保持、前方车辆探测及安全车距保持、行人检测、驾驶员行为监测、车辆运动控制与通讯等。分析了各种传感器的优缺点及其在实际应用过程中存在的问题,基于单一传感器不能很好地解决安全辅助驾驶技术可靠性和环境适应能力的要求,应结合激光雷达技术解决图像模糊问题,利用红外传感器增强机器视觉识别的可靠性,未来的安全辅助驾驶技术应该采取多种传感器融合的技术,结合毫米波雷达和激光雷达系统具有深度测量精确的特点,将极大的推动汽车安全辅助驾驶系统的应用和推广。 关键词: 智能交通系统;安全辅助驾驶;车道偏离预警;行人检测;车间通讯中图分类 号:
U491文献标识 码:AReviewontheResearchofIntelligentVehicleSafetyDrivingAssistantTechnology WANGRongOben,GUOLie,JINLiOsheng,GUBaiOyuan,YUTianOhong (SchoolofTransportation,JilinUniversity,Jilin Changchun 130025,China) Abstract: Keywords: 引言 智能车辆是利用传感器技术、信号处理技术、通讯技术、计算机技术等,辨识车辆所处的环境和状态,根据各传感器所得到的信息做出分析和判断,或者给司机发出劝告和报警信息,提请司机注意规避危险;并能在紧急情况下,帮助司机操作车辆(即辅助驾驶),防止事故的发生。 早期智能车辆研究主要集中在如何采用各种传感器技术实现车辆全自动化无人驾驶,随着研究的深入,重点着眼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,并努力向市场推广智能车辆相关技术的应用。 1998年美国运输部认为日益严重的交通事故是最迫切需要解决的问题,开始组织实施智能车辆先导IVI(IntelligentVehicleInitiative)计划。该计划的基本宗旨和目标是预防交通事故及其引起的人员伤亡,提高安全性,并以人为因素为基础,防止驾驶员精神分散,促进防撞系统的推广应用。 智能车辆技术研究重点的转移主要是日渐增长的交通事故以及对减少驾驶员操作强度的需求。根据美国运输部IVI计划,仅在美国,每年至少发生680万起交通事故,造成412万人死亡。 在一些发达国家,情况就更严重。如我国在2004年共发生道路交通事故517889起,造成1077人死亡,直接财产损失2319亿元,与2003年相比,死亡人数上升216%。1安全辅助驾驶技术的研究现状 安全辅助驾驶技术主要目的是提高汽车行驶的安全性,通过安装在车辆及道路上的各种传感器掌握本车、道路以及周围车辆的状况等信息,为驾驶员提供劝
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自动驾驶汽车硬件系统概述 自动驾驶汽车的硬件架构、传感器、线控等硬件系统 如果说人工智能技术将是自动驾驶汽车的大脑，那么硬件系统就是它的神经与四肢。从自动驾驶汽车周边环境信息的采集、传导、处理、反应再到各种复杂情景的解析，硬件系统的构造与升级对于自动驾驶汽车至关重要。 自动驾驶汽车硬件系统概述 从五个方面为大家做自动驾驶汽车硬件系统概述的内容分享，希望大家可以通过我的分享，对硬件系统的基础有个全面的了解： 一、自动驾驶系统的硬件架构 二、自动驾驶的传感器 三、自动驾驶传感器的产品定义 四、自动驾驶的大脑 五、自动驾驶汽车的线控系统
自动驾驶事故分析 根据美国国家运输安全委员会的调查报告，当时涉事Uber汽车——一辆沃尔沃SUV系统上的传感器在撞击发生6s前就检测到了受害者，而且在事故发生前1.3秒，原车自动驾驶系统确定有必要采取紧急刹车，此时车辆处于计算机控制下时，原车的紧急刹车功能无法启用。于是刹车的责任由司机负责，但司机在事故发生前0.5s低头观看视频未能抬头看路。 从事故视频和后续调查报告可以看出，事故的主要原因是车辆不在环和司机不在环造成的。Uber在改造原车加装自动驾驶系统时，将原车自带的AEB功能执行部分截断造成原车ADAS功能失效。自动驾驶系统感知到受害者确定要执行应急制动时，并没有声音或图像警报，此时司机正低头看手机也没有及时接管刹车。
目前绝大多数自动驾驶研发车都是改装车辆，相关传感器加装到车顶，改变车辆的动力学模型；改装车辆的刹车和转向系统，也缺乏不同的工况和两冬一夏的测试。图中Uber研发用车是SUV车型自身重心就较高，车顶加装的设备进一步造成重心上移，在避让转向的过程中转向过急过度，发生碰撞时都会比原车更容易侧翻。 自动驾驶研发仿真测试流程 所以在自动驾驶中，安全是自动驾驶技术开发的第一天条。为了降低和避免实际道路测试中的风险，在实际道路测试前要做好充分的仿真、台架、封闭场地的测试验证。 软件在环（Software in loop），通过软件仿真来构建自动驾驶所需的各类场景，复现真实世界道路交通环境，从而进行自动驾驶技术的开发测试工作。软件在环效率取决于仿真软件可复现场景的程度。对交通环境与场景的模拟，包括复杂交通场景、真实交通流、自然天气（雨、雪、雾、夜晚、灯光等）各种交通参与者（汽车、摩托车、自行车、行人等）。采用软件对交通场景、道路、以及传感器模拟仿
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。
高级驾驶辅助系统ADAS各功能详解
ADAS（高级驾驶辅助系统）高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistant System），简称ADAS，是利用安装于车上的各式各样的传感器，在第一时间收集车内外的环境数据，进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险，以引起注意和提高安全性的主动安全技术。ADAS 采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等，可以探测光、热、压力或其它用于监测汽车状态的变量，通常位于车辆的前后保险杠、侧视镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上。早期的ADAS 技术主要以被动式报警为主，当车辆检测到潜在危险时，会发出警报提醒驾车者注意异常的车辆或道路情况。对于最新的ADAS 技术来说，主动式干预也很常见。ADAS通常包括以下17种用与汽车驾驶辅助的系统： 1、导航：导航是一个研究领域，重点是监测和控制工艺或车辆从一个地方移动到另一个地方的过程。导航领域包括四个一般类别：陆地导航，海洋导航，航空导航和空间导航。 2、时交通系统TMC：TMC是是欧洲的辅助GPS导航的功能系统。它是通过RDS方式发送实时交通信息和天气状况的一种开放式数据应用。借助于具有TMC功能的导航系统，数据信息可以被接收并解码，然后以用户语言或可视化的方式将和当前旅行路线相关的信息展现给驾驶者。 3、电子警察系统ISA：我国道路交通管理系统中的“电子警察”是随着科技的发展而产生的，是一个时代的产物。它作为现代道路交通安全管理的有效手段，可以迅速地监控、抓拍、处理交通违章事件，迅速地获取违章证据，提供行之有效的监测手段，为改善城市交
通拥堵现象起到了重要的作用，已成为道路交通管理队伍中必不可少的一员，以充分发挥它准确、公正的执法作用。 4、车联网（Internet of Vehicles）：车联网是由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大交互网络。通过GPS、RFID、传感器、摄像头图像处理等装置，车辆可以完成自身环境和状态信息的采集；通过互联网技术，所有的车辆可以将自身的各种信息传输汇聚到中央处理器；通过计算机技术，这些大量车辆的信息可以被分析和处理，从而计算出不同车辆的最佳路线、及时汇报路况和安排信号灯周期 5、自适应巡航ACC（Adaptivecruise control）：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。自适应巡航控制系统在控制车辆制动时，通常会将制动减速度限制在不影响舒适的程度，当需要更大的减速度时，ACC控制单元会发出声光信号通知驾驶者主动采取制动操作。当与前车之间的距离增加到安全距离时，ACC控制单元控制车辆按照设定的车速行驶。 6、车道偏移预警系统LDWS（Lanedeparture warning system）：车道偏离预警系统是一种通过报警的方式辅助驾驶员减少汽车因车道偏离而发生交通事故的系统。车道偏离预警系统由图像处理芯片、控制器、传感器等组成。
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。
《智能网联汽车技术概论》第八章 课后习题
第八章 ADAS与智能网联汽车的应用
本章小结 本章的学习目标你已经达成了吗？请通过思考以下问题的答案进行结果检验。序号问题自检结果 1 ADAS的含义是什么？全国汽车标准化技术委员会将ADAS定义为利用安装在车辆上的传感、通信、决策及执行等装置，监测驾驶员、车辆及其行驶环境并通过影像、灯光、声音、触觉提示/警告或控制等方式辅助驾驶员执行驾驶任务或主动避免/减轻碰撞危害的各类系统的总称。 2 ADAS的技术路线是什么？ADAS的技术路线有两条：1）第一条技术路线是从预警系统到干预系统的升级；2）第二条技术路线是将主动安全与被动安全系统相结合。 3 ADAS预警系统的组成和主要功能 是什么？ ADAS预警系统的组成包括：驾驶员疲劳监 测、驾驶员注意力监测、车辆检测、交通标 志识别、智能限速提醒、弯道速度预警、抬 头显示、全景影像监测、夜视、行人检测、 前向车距监测、前向碰撞预警、后向碰撞预 警、车道偏移报警系统、变道碰撞预警、盲 区监测、侧面盲区监测、转向盲区监测、后 方交通穿行提示、前方交通穿行提示、车门 开启预警、倒车环境辅助、低速行车环境辅 助。 主要功能： （答案请参考教材第八章中表8-1ADAS预警 类辅助驾驶系统的主要功能表的内容） 4 ADAS驾驶辅助系统的组成和主要 功能是什么？ ADAS驾驶辅助系统的组成主要包括：自动紧 急制动、紧急制动辅助、自动紧急转向、紧 急转向辅助、智能限速控制、车道保持辅助、 车道居中控制、车道偏离抑制、智能泊车辅 助、增强现实导航、自适应巡航控制、全速 自适应巡航控制、交通拥堵辅助、加速踏板 防误踩、酒精闭锁、自适应远光灯、自适应 前照灯、远光自动控制、远光自动控制。
自动驾驶技术综述
自动驾驶技术综述 摘要：本文通过对自动驾驶技术原理和发展的介绍，探讨了汽车将逐步走向自动驾驶的趋势, 同时指出了科技发展对各路交通发展的重 要性。 Abstract: This paper introduces the principle and development of automatic driving technology, discusses the cars will be gradually moving towards the automated driving, and points out the trend of technological development for each of the importance of traffic development. 关键词：自动驾驶技术、分类、趋势 1 概述： 谷歌近日宣布，正在开发能让汽车自动驾驶的技术。这种技术可使全球因交通事故死亡的人数减少一半，每年挽救约60万条生命，同时还希望能减少二氧化碳的排放量。谷歌工程师和斯坦福大学机器人及人工智能研究实验室教授塞巴斯蒂安·史伦（Sebastian Thrun）表示，该公司研发的自动驾驶汽车已经在金门大桥-洛杉矶-太浩湖之间累计行驶了14万英里。他称：“我们认为这开创了机器人研究的先例”。自动驾驶汽车的操作是：由受过训练的驾驶员用“摄像机、雷达传感器和激光测距仪来…看?其他车辆，并通过详细的地图指引汽车在路上行驶”。史伦称，这种软件可以识别像车道线及交通信号等信息。车辆收集的数据将发送到谷歌的数据中心处理。 谷歌表示，地方警察部门已对该项目进行了了解。参加这个“实
高级驾驶辅助系统ADAS核心设计攻略
前言 高级驾驶辅助系统是利用安装在车上的各式各样传感器，在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航仪地图数据，进行系统的运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。 近年来ADAS市场增长迅速，原来这类系统局限于高端市场，而现在正在进入中端市场，与此同时，许多低技术应用在入门级乘用车领域更加常见，经过改进的新型传感器技术也在为系统布署创造新的机会与策略。 为帮助到更多从事汽车ADAS领域的工程师朋友，电子发烧友网特别策划一周回顾系列白皮书之《高级驾驶辅助系统ADAS 核心设计攻略》，以期在工程师设计开发中提供高效的参考价值。
Everything For Engineers 目录 参考设计TI ADI 4高级驾驶员辅助系统（ADAS）设计 6TIDA-00151用于停车辅助或盲点检测系统的汽车类超声波传感器接口9TIDA-00162用于汽车应用的环视解决方案 10高级驾驶员辅助系统(ADAS)解决方案 1477GHz雷达系统参考设计 15MPC567xK面向ADAS应用的Qorivva32位MCU 16MPC5561面向高级驾驶员辅助应用的Qorivva32位MCU 17MC33905带高速CAN和LIN的第二代系统基础芯片 18MR2001多通道77GHz雷达收发器芯片组 19高级驾驶员辅助系统（ADAS）视觉解决方案 20ADSP-BF606BLACKFIN双核处理器，适合高性能数字信号处理应用21ADV728010位、4倍过采样SDTV视频解码器 22ADV7125：330MHz、三通道、8位高速视频DAC 23AD725RGB转NTSCPAL编码器 24ADA4851-1低成本、高速、轨到轨输出运算放大器 24ADT7311汽车应用高精度数字SPI温度传感器 26高级汽车环视辅助驾驶系统（ADAS）方案 30三大ADAS检测系统解决方案简述 35高级驾驶监测车载系统电路设计 38采用ADAS3023同步数据采集系统电路设计 42汽车油量监测报警器电路设计 46汽车智能驾驶辅助系统数据发送与接收电路设计 49汽车传感器之信号处理电路设计 52汽车辅助系统CAN总线接口电路设计 38采用ADAS3023同步数据采集系统电路设计 42汽车油量监测报警器电路设计 46汽车智能驾驶辅助系统数据发送与接收电路设计 49汽车传感器之信号处理电路设计 52汽车辅助系统CAN总线接口电路设计 56电源电路设计 58无线接收接口电路设计 64基于ADAS嵌入式导航仪电路设计 电路图精华飞思卡尔 世强 瑞萨
先进驾驶辅助系统(ADAS)测试技术
先进驾驶辅助系统（ADAS）测试技术 一、中国汽车行业车辆主动安全的发展现状 汽车进入中国市场的短短20年间，已然使我国成为全球最大的汽车生产及销售国。2014年的产销分别完成2143.05万辆和2107.91万辆，比上年同期分别增长7.2％和6.1％。中国汽车市场的高速疾行，无论是消费者还是汽车制造企业,在这个过程中都受益匪浅。然而婉转优美的旋律背后，掩盖的却是整个社会浮躁与取巧的心态。自由奔放增长的同时伴随着一个让人焦虑的数字，仅2013年，我国交通事故死亡人数就达到60000人，这个数字背后隐藏的事实是对安全意识和辅助措施的缺乏。 今年年初奥迪在拉斯维加斯举行的CES（消费电子展）期间，向外界展示了集合汽车安全、传感器通信之大成的自动驾驶技术，前不久丰田汽车也在东京举行“全球安全技术交流会”，而中国的汽车企业近年来也不约而同的将研发重点放在了汽车安全技术的研发当中。无论是主动安全还是被动安全，安全产品的开发应用正在如火如荼的进行。改善汽车安全，尤其是主动安全技术（ADAS）地位正在凸显，主动安全技术（ADAS）正在成为汽车电子领域的新宠儿。 先进驾驶辅助技术（即ADAS）即主动安全技术的诠释，它是一种高级驾驶员辅助系统，在车辆行驶过程中全程帮助驾驶员的主动安全辅助系统。现阶段ADAS 系统应用最广的三大技术是自适应巡航控制系统（ACC）、车道偏离预警系统（LDW）以及自动紧急刹车系统（AEB）,预计2015年这3中技术组成的ADAS市场价值将急速增加。除此之外，ADAS系统还包括夜视系统（NV）、驾驶员困倦报警系统、自适应灯光控制系统、以及限速交通标志提醒等系统。 二、ADAS技术应用的现实及普世意义 随着消费者对车辆安全的理解和需求不断提升，ADAS技术的开发与应用也就成为了汽车企业市场竞争力的重要筹码，能够让更多汽车搭载更加有效减少伤亡的安全系统，也更具有现实和普世意义。此时，除了研究ADAS的新功能和算法，保证ADAS功能在整车环境的可靠与稳定已成为了其开发最大的难点。只有通过完善的ADAS测试技术才能够尽早在研发阶段发现问题，挖掘ADAS隐藏的功能缺陷及不合理之处，才能够保证ADAS技术应用的功能完整性及有效性，从而确保产品在炙手可热的市场中的核心竞争力。 目前国际化标准组织以及Euro NCAP（汽车界最权威的安全认证机构）均对ACC、LDW系统指定了实车测试的典型工况及要求，并且Euro NCAP对此有详细的评估准则与星级评分。此外2014年Euro NCAP将AEB（自动紧急刹车系统）正式纳入评估体系，并且制订了实车测试的典型工况与评价标准。因此，ADAS 系统应用的重要性与必要性显而易见。 三、ADAS系统自身特色及测试重点 ADAS系统的功能与应用特性不同于常规汽车电子控制系统，ADAS具有自身的特点： 1）ADAS的应用场景一般为人、车、路构成的闭环系统，三者缺一不可 2）ADAS与自身车辆性能以及道路的特性、驾驶员的安全行为直接相关 3）ADAS系统通常需与多个车载控制系统协作，是一种分布式控制系统
人工智能在自动驾驶技术中的的应用
人工智能在自动驾驶技术中的应用 摘要：随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 关键词：人工智能；自动驾驶；智能汽车；图像识别 0. 引言 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 1. 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述 人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机
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
人工智能在自动驾驶应用中的5大关键技术分析
人工智能在自动驾驶应用中的5大关键技术分析 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。 本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。 1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。 五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次
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。
雷洪钧：汽车自动驾驶技术与实例的研究(上)
雷洪钧：汽车自动驾驶技术与实例的研究（上） 汽车自动驾驶系统（Motor Vehicle Auto Driving System），是一种通过车载电脑系统实现无人驾驶的智能汽车系统，又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，还有称自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-piloting automobile ）的。汽车自动驾驶系统，其结构，一般分为：感知系统、决策系统、执行系统3个部分。 一、汽车自动驾驶技术基础知识 1.0感知系统 感知系统，是用摄像头（眼睛）看前面的路，还在用雷达（耳朵）听车周围（前、后、左右）的车、人及实体的，甚至会用信息识别单元（大脑）在分析、判断。感知系统由三部分组成，传感器、高精度地图、信息识别单元等。 （1）传感器，主要有光学摄像头和雷达，相当人的眼睛和耳朵，其主要功能是车辆收集周围的“即时信息”。为无人驾驶车辆提供完整、准确的环境数据，长用的传感设备包括：(a)光学摄像头；(b)光学雷达（LiDAR）；(c)微波雷达；(d)导航系统等。 （2）高精度地图，提供的环境信息中相对固定、更新周期较长的信息,比如车道标记、路缘、交通信号灯等； （3）信息识别单元，对传感器接收到信息，利用深度学习等手段，对信息进行识别，目前对外界事物进行准确识别基本算法和技术有：误差反向传播算法和先进的数字摄像技术。 1.1摄像头是众多预警、识别类ADAS功能的基础 1）摄像头的主要应用 车载摄像头对于智能驾驶是必不可少设备，主要应用于：车道偏离预警（LDW）、车道保持辅助（LKA）、前向碰撞预警（FCW）行人碰撞预警（PCW）、全景泊车（SVP）、驾驶员疲劳预警、交通标志识别（TSR）。 2）光学摄像头优缺点 光学摄像头是最常用的车载传感器，同时价格最便宜，是场景解读的绝佳工具，优点是能
汽车辅助驾驶技术统计
汽车辅助驾驶统计 驾驶员辅助系统可以涵盖的功能有很多，包括：车道辅助、行车辅助、停车与操作辅助、避让辅助、转向与穿行辅助、照明与视野辅助等 博世驾驶员辅助系统涵盖了市场的需求与趋势，在必配功能方面包括自动紧急制动、车辆偏离警告等，标准功能包括自适应巡航、智能大灯控制等，除此之外还提供一些差异化功能如交通拥堵辅助、狭窄道路辅助等。 大陆集团的高级驾驶员辅助系统基于雷达、摄像机和红外传感器可以实现以下功能：紧急制动辅助；自适应巡航控制；车道偏离警告；智能前大灯控制；交通标志辅助；盲点探测和360度环绕检测（全景图）。 欧洲新车评价规程(EuroNCAP)规定，自2014年起，新车型必须装配相关驾驶员辅助系统才能获得五星安全评定。被列入配备选项的系统包括自动紧急制动、智能速度辅助、车道偏离警告或车道保持支持。
第一章浅析博世驾驶员辅助系统 ACC自适应巡航控制系统 ACC自适应巡航系统可以在道路中自动控制车速并保持与前车的距离。ACC使用雷达传感器发射电波并接收前方物体反射回的电波，根据反射回来的信号，ACC通过计算与相对距离、相对方位和相对速度来探测前方车辆，以作出加速或制动的判断。ACC可在车速约30km/h以上被激活，而停走型ACC可在静止时即可启用。 在ACC系统中，雷达传感器是最核心的部件。博世目前有两种雷达，一种为中距离雷达（MRR），可以探测160米的距离，可支持ACC最高巡航速度为150km/h，目前第七代高尔夫顶配车型上所使用的ACC系统就搭配了这款雷达，
性价比较高；博世长距离雷达（LRR）可以探测250米的距离，可支持ACC最高巡航速度为200km/h，如果该ACC系统搭配了多功能摄像头，最高巡航速度可达250km/h。奥迪A6L的停走型ACC在传统雾灯的位置装配了两部LRR，增加了探测的范围和距离。 ACC系统使用雷达传感器和多功能摄像机作为信息采集和输入端，可以在驾驶员不操作油门和刹车的情况下自动保持车距巡航，当前方车辆出现减速时随之刹停，而前方车辆离开时可自动加速至理想速度，在一定程度上接近了自动驾驶技术。不过，ACC并不能对车辆方向进行调整。 车道辅助系统/紧急制动系统 博世LDW车道偏离警告系统和LKS车道保持系统使用了一台多功能摄像头（MPC）进行车道线的识别，当系统识别到车道线时，自动进入工作状态。如果车辆在行驶中偏离了车道，且没有打转向灯，首先LDW会输出警告信号，而选择什么样的警告方式（如声音、仪表视觉符号以及方向盘振动等）由整车厂进行设定。如驾驶员没有回应，LKS系统将通过EPS电子转向系统在方向盘上施加大约3牛·米的力矩，以帮助车辆回到正确的车道上来。在这个过程中，如果驾驶员打方向灯或者大角度转动方向盘，则系统默认车辆由驾驶员接管而停止干预。
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
ADAS智能驾驶辅助系统
ADAS智能驾驶辅助系统 一、ADAS技术发展现状： 未来科技进步趋势将从“互联网”向“物联网”发展，智能驾驶是“万物互联”的最好载体，“无人驾驶”是汽车智能的终极发展方向。智能驾驶将进入高速发展期，预计在2020-2025年智能汽车将进入量产阶段，结合移动互联网、大数据、云计算的智能驾驶服务预计会在十年后全面推广。ADAS 是智能驾驶汽车的关键落地点，模块化分类主要有以下几点：车道偏离预警LDW，车道保持辅助LKA，紧急自动刹车AEB，智能远光灯IHC，自动泊车AP 等等。目前ADAS在国内外都属于研究阶段，只有一些高端车有了部分的技术储备，例如：丰田的公路自动驾驶辅助AHAC，特斯拉的自动巡航Autopilot，通用的Super Cruise。 二、ADAS技术市场格局分析： 智能驾驶技术未来的空间格局呈现金字塔结构，主要分为三层： 传统车企掌握着汽车生产资质和整车控制集成的核心竞争，科技型企业或者研究所凭借在人工智能、人机交互方面的优势抢占一部分市场份额。 ADAS供应商利用掌握的感知识别算法等为车企和科技型公司提供ADAS 系统解决方案； 底层零部件供应商：雷达，摄像头，芯片，电子刹车等等。 分析可知：底层零部件都掌握在供应商的手上，比较分散，其核心价值在于市场份额占据比例；塔尖的传统车企与科技公司，一般都会以合作的方式，核心产品大多为无人驾驶汽车这种涉及汽车生产资质与人工智能高端、核心算法的结合领域；中间层的ADAS研究是衔接二者的一个关键落地点，底层零部件是ADAS实现的载体，无人驾驶汽车是ADAS的高度集成。 ADAS技术领域的研究不仅仅可以作为塔尖与塔底的结合点，还可以通过ADAS技术的逐步深入研究与系统化集成，逐渐成为屹立于塔尖的科技型企业，从而实现整个技术点在质上的飞越与创新。 三、ADAS技术介绍： 1.整体框图：
汽车智能辅助驾驶系统
汽车智能辅助驾驶系统
目录 1 需求分析……………………………………… (1) 2 智能车和智能交通系统简介 (1) 3 CCD摄像头的图像采集原理 (2) 4 图像的预处理……………………………………… (3) 5道路区域检测……………………………………… (4) 6目标检测和车距测量……………………………………… (5)
7系统的硬件构成和工作原理……………………………………… 6 8系统软件流程图……………………………………… (7) 9结论与展望……………………………………… (8) 10参考文献……………………………………… (9)
需求分析 汽车作为一种快速、灵活而经济的交通工具，普遍受到人们的关注。20世纪后半叶以来，汽车工业得到了迅速发展。国家积极推进汽车工业和消费，汽车进入寻常百姓家。但是汽车给我们带来方便的同时也带来了不少的问题，其中最主要的就是交通事故频繁发生，由此导致的人员伤亡和财产损失数目嘛人。据全球各交通和警察部门的统计：2003年全世界交通事故死亡人数为50万人，其中，中国交通事故死亡人数为l0．4万人，占世界交通事故死亡人数的20％还多，而美国、俄罗斯的死亡人数则分别为4万人和2．6万人；拿两个规模相当的城市比较，北京的交通事故致死率为14％，东京则为0．7％。在诸多交通事故中，由于驾驶员反应不及 1
造成的交通事故占80％以上，汽车追尾事故占30％一40％，而追尾事故造成的损失和伤亡又占总损失的60％以上。据奔驰汽车公司的一项研究表明：驾驶员只要在有碰撞危险的0．5秒前得到预警，就可以避免至少60％的追尾撞车的事故，30％的迎面撞车事故和50％的路面相关事故；若在1秒前“预警”，则可避免90％的事故发生。中国正在成为全球最大的新兴市场，汽车保有量已突破2600万辆，年销售汽车将突破600万辆，未来5年将成为仅次于美国的全球第二大汽车销售国。而纵观世界汽车的数量则更是多得惊人，光是美国国内的汽车保有量就多达2亿多辆，并且世界每年还有成亿的新车涌向市场。如此巨大的汽车数量和汽车市场，加上极端残酷的车祸事故和悲惨后果，发展汽车安全技术刻不容缓。汽车安全技术主 2