无人驾驶汽车激光雷达传感器方案
一、主流传感器对比
激光雷达：
激光雷达具有高精度、高分辨率的优势，同时具有建立周边3D模型的前景，然而其劣势在于对静止物体如隔离带的探测较弱且目前技术落地成本高昂。由于激光雷达可广泛应用于ADAS系统，例如自适应巡航控制（ACC）、前车碰撞警示（FCW）及自动紧急制动（AEB），因此吸引了不少具有先进技术的初创公司竞争，同时传统供应商也积极布局投资希望能够达成战略合作关系以便快速获得先进技术。
毫米波雷达：
与激光雷达相比，毫米波雷达具有探测距离远，不受天气状况影响以及成本低的优势。由于毫米波雷达采用硅基芯片，不会特别昂贵，也不涉及复杂工艺，同时正处于第二次工艺转型的重要时期，预计成本仍有下降空间。
相比激光雷达暂时高不可攀的成本以及较低的技术壁垒和自身可全天候工作的优势，毫米波雷达可以说是目前初创公司进入自动驾驶市场的一个门槛较低的入口。
摄像头：
车载摄像头是最基本常见的传感器，价格低廉且应用广泛同时具备雷达无法完成的图像识别功能，不仅可以识别路牌，在自动驾驶系统的图像处理方案中也是不可或缺的一部分。
鉴于目前激光雷达的高成本，摄像头配合高精度地图是另一种较低成本的技术路线。除了与高精度地图配合为自动驾驶提供定位服务，摄像头还可以在地图采集过程中作为低成本且数据传输量小（摄像头捕捉的是小尺寸的2D画面）的数据收集器。
二、视觉主导还是激光雷达主导？
据清华大学邓志东教授介绍，自动驾驶环境感知的技术路线主要有两种：一种是以特斯拉为代表的视觉主导的多传感器融合方案，另一种以低成本激光雷达为主导，典型代表如谷歌
Waymo。
1、视觉主导，以特斯拉为代表：摄像头+毫米波雷达+超声波雷达+低成本激光雷达。
摄像头视觉属于被动视觉，受环境光照的影响较大，目标检测与SLAM较不可靠，但成本低。目前，特斯拉已经在其量产车上列装了Autopilot 2.0固件，而且成本较低，只有7000美金左右，8个摄像头组成单目环视，有1个毫米波雷达和12个超声波雷达，希望从L2跳跃到L4。
经过半年的努力，特斯拉近期已经完成了将路测大数据从Mobileye单目视觉技术过渡到基于Nvidia Drive PX2计算硬件平台的特斯拉Vision软件系统上，并且在今年3月底发布了8.1软件版本，它用深度学习的方法在短期内基本达到了Mobileye的技术水平，这是以前很难想象的。特斯拉的自动驾驶技术究竟怎么样，一个重要的观察点就是看它能否在2017年年底，如期从洛杉矶开到纽约，实现全程4500公里且无人工干预的完全自主驾驶。
2、激光雷达主导，以Google Waymo为代表：低成本激光雷达+毫米波雷达+超声波传感器+摄像头。
激光雷达是主动视觉，它的目标检测与SLAM比较可靠，但是却丢失了颜色和纹理且成本高昂。目前谷歌Waymo自己组建团队研发激光雷达的硬件，把成本削减了90%以上，基本上是7000美金左右，同时他们已经开始在美国凤凰城地区对500辆L2级别的车进行社会公测，大大地推进了该类技术路线的落地实践。
激光雷达主导的解决方案未来可以沿如下两个方向继续推进商业化进程：
一个是发展摄像头与激光雷达的硬件模组，把两者结合起来，既有激光雷达，又有彩色摄像头，可以直接获得彩色激光点云数据。
另一个是进一步降低激光雷达的硬件成本，比如研发固态激光雷达并真正实现产业化，届时成本会下降到几百美金。
总之，现在自动驾驶领域有三大核心问题需要着力突破：即利用人工智能，尤其是利用深度学习进行目标识别、自主导航和信息融合，这三方面的技术成果是真正具有商业价值的。
目标识别：例如对交通流稠密的复杂城区，如何可靠地进行周边障碍物的检测与行为预测，特别是对极端与紧急情况的感知与预测。
自主导航：激光SLAM或视觉SLAM及其与低成本组合导航的精准融合；
信息融合：多传感器如何进行信息融合。
三、未来的趋势是什么？
目前，由于各种原因，不同厂商对于自动驾驶技术路线仍有争议，所采用的传感器组合方式也有侧重。但是，对于未来发展趋势，业内主流观点认为毫米波雷达、激光雷达以及摄像头等多种传感器的融合才是实现自动驾驶的必由之路。显然，以色列创业公司Innoviz CEO兼联合创始人Omer David Keilaf也是这种观点的支持者。
他认为，将毫米波雷达、摄像头、激光雷达等传感器数据融合的技术，对于保证车辆对周边环境的全局定位和理解是至关重要的，且为Level 3-Level 5级自动驾驶方案的实现提供了必要的技术储备。在环境感知中，每一种传感器都有独特的优势和弱点。例如，毫米波雷达可在低分辨率情况下完成测距，且受天气因素影响小；而摄像头有更高的分辨率，能够感知颜色，但受强光影响较大；激光雷达则能够提供三维尺度感知信息，对环境的重构能力更强。
在这种前提下，只有几种传感器的融合才能提供车辆周围环境更精准的绘图信息，并达到OEM主机厂所需的安全标准。目前，高性能激光雷达的量产和成本问题，仍是通往多传感器融合技术方案，乃至完全自动驾驶的障碍之一。
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。
(整理)自动控制综合设计_无人驾驶汽车计算机控制系统方案
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： ：
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。
无人驾驶汽车地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。 二、无人驾驶汽车的传感器系统整体设计 无人驾驶汽车的实现需要大量的科学技术支持，而其中最重要的就是大量的传感器定位。核心技术是包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制等各个模块。其中有几个关键的技术模块，包含精确GPS定位及导航、动态传感避障系统、机械视觉三个大部分，其他的如只能行为规划等不属于传感器范畴，
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。
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。
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，
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
智能无人驾驶汽车计算机控制系统word版本
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。 2、控制机构与执行机构 智能车主要通过自制小车来模拟执行机构，自制小车长为34.6cm，宽为24.5cm，重为1.2kg，采样周期为3ms，检测精度为4mm。 控制机构中，主控制核心采用freescale16位单片机MC9S12DG128B。系统在CodeWarrior 软件平台基础上设计完成，采用C语言和汇编语言混合编程，提供强大的辅助模块，包括电池检测模块、小车故障诊断模块、LCD数据显示模块以及调试辅助模块。在路径识别模块，系统利用了freescaleS12系列单片机提供的模糊推理机。 3、控制规律 因为系统电机控制模块控制小车的运动状态，其在不同阶段特性参数变化很大，故采用数字PID控制器，该控制器技术成熟，结构简单，参数容易调整，不一定需要系统的确切数字模型。 4、系统各模块的主要功能 控制核心模块：使用freescale16位单片机MC9S12DG128B，主要功能是完成采集信号的处理和控制信号的输出。 电源管理模块：对电池进行电压调节，为各模块正常工作提供可靠的电压。 路径识别模块：完成跑道信息的采集、预处理以及数据识别。 后轮电机驱动模块：为电机提供可靠的驱动电路和控制算法。 转向舵机控制模块：为舵机提供可靠的控制电路和控制算法。 速度检测模块：为电机控制提供准确的速度反馈。 电池监控模块：对电池电量进行实时监控，以便科学的利用，保护电池。 小车故障诊断模块：对小车故障进行快速、准确的诊断。 LCD数据显示模块：显示系统当前状态的重要参数。 调试辅助模块：使得小车调试更加方便。 5、系统的开发平台 系统软件开发平台采用CodeWarrior for S12
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与意义 无人驾驶汽车就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与安全性,这就要求对其行驶方向与速度的控制更加严格;另外,它的体积较大,特别就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就是完全或部分取代驾驶员,就是人工智能的一个非常重要的实现平台,同时也就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,生活与工程中,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与安全性,就是汽车工业发展的革命性产物。 二、无人驾驶汽车的传感器系统整体设计 无人驾驶汽车的实现需要大量的科学技术支持,而其中最重要的就就是大量的传感器定位。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。其中有几个关键的技术模块,包含精确GPS定位及导航、动态传感避障系统、机械视觉三个大部分,其她的如只能行为规划等不属于传感器范畴,属
无人驾驶汽车激光雷达传感器方案
一、主流传感器对比 激光雷达： 激光雷达具有高精度、高分辨率的优势，同时具有建立周边3D模型的前景，然而其劣势在于对静止物体如隔离带的探测较弱且目前技术落地成本高昂。由于激光雷达可广泛应用于ADAS系统，例如自适应巡航控制（ACC）、前车碰撞警示（FCW）及自动紧急制动（AEB），因此吸引了不少具有先进技术的初创公司竞争，同时传统供应商也积极布局投资希望能够达成战略合作关系以便快速获得先进技术。 毫米波雷达： 与激光雷达相比，毫米波雷达具有探测距离远，不受天气状况影响以及成本低的优势。由于毫米波雷达采用硅基芯片，不会特别昂贵，也不涉及复杂工艺，同时正处于第二次工艺转型的重要时期，预计成本仍有下降空间。 相比激光雷达暂时高不可攀的成本以及较低的技术壁垒和自身可全天候工作的优势，毫米波雷达可以说是目前初创公司进入自动驾驶市场的一个门槛较低的入口。 摄像头： 车载摄像头是最基本常见的传感器，价格低廉且应用广泛同时具备雷达无法完成的图像识别功能，不仅可以识别路牌，在自动驾驶系统的图像处理方案中也是不可或缺的一部分。 鉴于目前激光雷达的高成本，摄像头配合高精度地图是另一种较低成本的技术路线。除了与高精度地图配合为自动驾驶提供定位服务，摄像头还可以在地图采集过程中作为低成本且数据传输量小（摄像头捕捉的是小尺寸的2D画面）的数据收集器。 二、视觉主导还是激光雷达主导？ 据清华大学邓志东教授介绍，自动驾驶环境感知的技术路线主要有两种：一种是以特斯拉为代表的视觉主导的多传感器融合方案，另一种以低成本激光雷达为主导，典型代表如谷歌
Waymo。 1、视觉主导，以特斯拉为代表：摄像头+毫米波雷达+超声波雷达+低成本激光雷达。 摄像头视觉属于被动视觉，受环境光照的影响较大，目标检测与SLAM较不可靠，但成本低。目前，特斯拉已经在其量产车上列装了Autopilot 2.0固件，而且成本较低，只有7000美金左右，8个摄像头组成单目环视，有1个毫米波雷达和12个超声波雷达，希望从L2跳跃到L4。 经过半年的努力，特斯拉近期已经完成了将路测大数据从Mobileye单目视觉技术过渡到基于Nvidia Drive PX2计算硬件平台的特斯拉Vision软件系统上，并且在今年3月底发布了8.1软件版本，它用深度学习的方法在短期内基本达到了Mobileye的技术水平，这是以前很难想象的。特斯拉的自动驾驶技术究竟怎么样，一个重要的观察点就是看它能否在2017年年底，如期从洛杉矶开到纽约，实现全程4500公里且无人工干预的完全自主驾驶。 2、激光雷达主导，以Google Waymo为代表：低成本激光雷达+毫米波雷达+超声波传感器+摄像头。 激光雷达是主动视觉，它的目标检测与SLAM比较可靠，但是却丢失了颜色和纹理且成本高昂。目前谷歌Waymo自己组建团队研发激光雷达的硬件，把成本削减了90%以上，基本上是7000美金左右，同时他们已经开始在美国凤凰城地区对500辆L2级别的车进行社会公测，大大地推进了该类技术路线的落地实践。 激光雷达主导的解决方案未来可以沿如下两个方向继续推进商业化进程： 一个是发展摄像头与激光雷达的硬件模组，把两者结合起来，既有激光雷达，又有彩色摄像头，可以直接获得彩色激光点云数据。 另一个是进一步降低激光雷达的硬件成本，比如研发固态激光雷达并真正实现产业化，届时成本会下降到几百美金。
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,
无人驾驶汽车的传感器系统设计及技术展望
一、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“Junioｒ”，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“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“WilｄC ａｔ”，不使用ＧPＳ，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Vｅlodyn ｅ作为主要传感器,将Ｖelodynｅ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——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、动态传感避障系统、机械视觉三个大部分,其她得如只能行为规划等不属于传感器范畴,属
(完整版)关于车载激光雷达的知识清单
关于车载激光雷达的知识清单 ?2017年6月28日 ? ?国际电子商情 本篇知识清单分享给你，助你快速了解车载激光雷达产业。 在无人驾驶架构中，传感层被比作为汽车的“眼睛”，包括车载摄像头等视觉系传感器和车载毫米波雷达、车载激光雷达和车载超声波雷达等雷达系传感器。其中激光雷达已经被大部分人认为是实现自动驾驶的必要基础，毕竟传统雷达无法识别物体细节，而摄像头在暗光或逆光条件下识别效率明显降低。 也正得益于无人驾驶汽车市场规模的爆发，预计2030年全球激光雷达市场可达到360亿美元的规模，将成为新的蓝海。本篇知识清单分享给你，助你快速了解车载激光雷达产业。 内容导读： 1.车载激光雷达的技术原理 2.激光雷达在自动驾驶应用中有何优缺点？ 3.车载激光雷达有哪些应用？ 4.如何降低自激光雷达的成本? 5.国内外最全激光雷达企业介绍 一、车载激光雷达的技术原理 激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，最初是军事用途。其工作原理是向目标发射探测信号（激光束），然后将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射信号进行比较，作适当处理后，就可获得目标的有关信息，如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数，从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。 这里详细介绍一下车载激光雷达的工作原理及实现方式。第一种是较为传统的扫描式激光雷达，这种设备被架在汽车的车顶上，能够用多束激光脉冲绕轴旋转360°对周围环境进行距离检测，并结合软件绘制3D图，从而为自动驾驶汽车提供足够多的环境信息。 这种激光雷达最初是在11年前的Darpa无人车挑战赛上，由美国Velodyne公司开发并被参赛团队使用（当时采用的是64线的激光雷达方案）。由于那时的成本
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
无人驾驶的智能汽车
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/6a5391667.html, 无人驾驶的智能汽车 作者：张元国 来源：《科学之友》2010年第04期 塞车!刺耳的鸣笛!在交通路况日益恶化的今天,驾车出行早已失去了昔日的快捷与舒适。放眼望去,汽车长龙压得人喘不过气来。不过,随着智能化交通系统的异军突起,这一切将很快成为过去。未来10年,汽车安全系统将能够自动识别道路上的汽车、行人和动物,避免与之相撞。 汽车间对话 如果车辆或者道路设施之间能够对话,就能获取更多车身周边的信息。目前,大多数交通监控系统都是利用埋设在道路主干道的感应线圈来记录每天的车流情况。但是,埋设这些感应线 圈不得不挖开地面,对道路大动干戈。研究人员正致力于研发低成本的替代方案。这些方案应 当能够以更简单的方式实现汽车间或者与道路设施之间的无线通信。研究人员认为与其依赖汽车自身的车载传感器,还不如通过与附近的车辆或者道路设施进行对话,来监测车身周边信息。这种汽车通信技术能够提供视野范围以外的信息。驾驶过程中,如果有车辆恰巧停在前方道路 的拐角处,车载安全系统就可能无法监测到该车的存在,但道路上行驶的其他车辆却可以。 这种设计理念的好处之一是技术要求较低,即汽车和道路设施只需要安装基本诸如全球定 位系统等传感器、处理器电源,以及可兼容的短程无线电传输和接收单元等。并且,一开始不必在每辆汽车上都安装这些设备,即使只有5%的车辆安装了这些设备,绝大部分车辆都可以从中受益。 碰撞预警雷达和摄像机采集信号,当出现危险时,避撞系统会自动发出警报或自动减速。碰撞预警系统和避撞技术是更令人兴奋的汽车安全系统。碰撞预警系统的基础是相对先进的自适应巡航控制系统,这些系统通过雷达数据使车辆间保持预设距离值或时间值,它可以准确跟踪前方车辆,从而自动调整车速、控制车辆的起步与停止,大幅度简化车辆在慢速行进中的驾驶。 摄像机和复杂软件控制算法的引入,有助于实现碰撞预警系统的基本功能。雷达能够判断 汽车前方是否存在障碍物,并测量它与汽车的间距,但它无法识别障碍物。比如分辨出前方物体是车辆还是道路上的井盖。因此,只有二者协作,才能对正面碰撞事故发生的可能性以及刹车的必要性做出准确判断。 77 kHz的远程微波雷达负责监测前方200 m距离范围内的物体,24 kHz的近程雷达则扫描前方10 m范围内的物体;广角摄像机对前方大约40 m~50 m距离范围内的物体进行识别。当预警系统检测到本车与前方车辆靠近速度过快时,制动踏板就会开始抖动,提示司机注意刹车,或者