智能汽车技术发展及研究现状
智能汽车的发展现状与未来趋势
智能汽车的发展现状与未来趋势随着科技的不断进步，智能汽车已经成为展示未来交通的典型代表。
具备高级驾驶辅助系统和以人工智能为核心的智能化技术，智能汽车正在逐渐走进我们的生活。
本文将探讨智能汽车的现状，以及未来发展的趋势。
一、智能汽车的现状智能汽车的发展目前仍处于起步阶段，但已取得了一些令人瞩目的成果。
首先，智能驾驶辅助系统已初步被应用于部分汽车上。
这些系统可以自动控制方向、加速和制动，提供智能巡航、自动泊车等功能，大大提升驾驶安全性和便利性。
其次，人工智能技术的引入使智能汽车具备了语音识别，图像识别等功能。
通过与车内智能助手的交互，驾驶者可以通过声音和手势控制车辆，获取实时路况，导航等信息，实现更人性化的体验。
此外，智能汽车还具备了高度自动化的自主驾驶能力。
依靠激光雷达、摄像头，雷达等传感器，智能汽车能够实时感知周围环境，分析路况状况。
这种自动化驾驶技术大大减少了驾驶员的劳动。
虽然自动驾驶技术在实际应用过程中面临诸多困难，如法律法规的制定和道路交通基础设施的改善，但是智能汽车正朝着自动化驾驶的目标不断前进。
二、智能汽车的未来趋势智能汽车的未来发展将主要体现在以下几个方面。
首先，智能汽车将会实现更高程度的自动化驾驶。
随着技术不断进步，汽车的自动驾驶将越来越普及。
未来的汽车将具备更强大的计算能力和更精密的传感器，可以实现更高级别的自动驾驶，从而进一步降低交通事故的发生率，并提高行车的效率。
其次，智能汽车将与智能交通系统实现更紧密的连接。
现今的智能汽车已经可以与交通信号灯、道路监控系统等进行信息互通，未来的智能汽车将进一步与城市的智能交通系统相连。
通过与城市交通管理平台的信息交互，智能汽车将可以更加精准地规划行车路线，避免拥堵，提高道路利用率。
第三，智能汽车将进一步融入智能家庭和智能城市系统。
智能汽车将成为智能家居和智能城市的重要组成部分。
未来的智能汽车将具备自动停车充电功能，在家庭、社区、办公区等地进行自动充电，实现电能的回流和高效利用。
探讨智能网联汽车技术发展现状及前景
探讨智能网联汽车技术发展现状及前景
随着人工智能技术的不断进步，智能网联汽车已经成为了汽车行业发展的趋势。
智能
网联汽车是指将车载设备与互联网连接起来，用人工智能技术实现车辆自动驾驶、交通管
理和信息导航等功能的一种新型汽车。
目前，智能网联汽车技术已经取得了一定的进展。
一些大型汽车制造商如特斯拉、宝马、奔驰等提出了自动驾驶的概念，智能网联汽车技术已经被应用于城市交通管理、出租
车调度、高速公路交通管理，其发展前景广阔。
智能网联汽车技术的发展趋势有以下几个方面：
1.自动驾驶技术的发展。
目前，自动驾驶技术已经取得了突破性进展。
未来，自动驾
驶技术将成为智能网联汽车的核心技术，成为车辆安全的重要保障。
2.智能交通管理的应用。
通过智能网联汽车技术，可以实现车辆之间的实时通信和数
据共享，提高车辆行驶效率和安全性。
同时，智能交通管理技术也可以提高交通拥堵的控
制能力。
3.智能化服务的发展。
智能网联汽车技术可以实现车辆对驾驶者和乘客的行为、语言、情感等信息的识别和处理，从而提供更加智能化的服务，改善用户的使用体验。
4.物联网技术的应用。
智能网联汽车将与物联网技术结合，实现车辆与其他设备的互通，改变驾驶体验和出行方式，提高旅游、消费等方面的利用率。
总之，智能网联汽车技术是未来汽车发展的方向，其发展前景广阔。
随着人工智能技
术的不断进步，智能网联汽车的安全性、智能化程度、交通管理和物联网应用等方面将得
到不断提升。
同时，智能网联汽车技术的发展，也将推动汽车行业的转型升级，形成新的
产业生态。
人工智能技术在新能源汽车中的发展现状与未来趋势分析
人工智能技术在新能源汽车中的发展现状与未来趋势分析随着科技的不断进步，新能源汽车正逐渐成为未来汽车产业的主流。
而在新能源汽车的发展过程中，人工智能技术的应用起到了至关重要的作用。
本文将分析人工智能技术在新能源汽车中的发展现状与未来趋势。
一、发展现状1. 无人驾驶技术的突破无人驾驶技术是人工智能在新能源汽车中的一个重要应用。
通过激光雷达、摄像头等传感器，结合高精度地图，新能源汽车可以实现自动驾驶。
目前，国际上有多家知名企业正在进行无人驾驶技术的研发，如特斯拉、谷歌等。
这一技术的突破将为新能源汽车的推广和应用提供强大的支持。
2. 能源管理的智能化新能源汽车的能源管理是一个复杂而关键的问题。
人工智能技术可以通过对电池的实时监测和数据分析，实现对能源的智能管理。
例如，通过精确计算剩余电量和确定最佳充电时机，对电池进行精细化管理，从而延长电池寿命。
此外，人工智能还可以通过学习驾驶行为和优化路线，提高新能源汽车的能源利用率。
3. 个性化驾驶体验人工智能技术在新能源汽车中的应用还可以为用户提供个性化的驾驶体验。
通过对驾驶员的习惯和需求进行学习和分析，人工智能可以实现驾驶模式、音乐、气温等个性化设置。
这不仅提升了驾驶的便利性和舒适度，还增加了用户对新能源汽车的好感度。
二、未来趋势1. 融合与创新未来，人工智能技术将与其他相关技术进行融合和创新，以推动新能源汽车的发展。
例如，与物联网技术相结合，新能源汽车可以实现对周边环境的感知和交通状况的预测，从而实现更加智能化的路线规划和驾驶决策。
2. 数据安全与隐私保护随着人工智能技术在新能源汽车中的应用越来越广泛，数据安全和隐私保护也成为了一个重要的问题。
未来，新能源汽车制造商和相关企业将加大对数据安全的研究和保护力度，保障用户数据的安全，维护用户的隐私权益。
3. 智能网联和共享出行未来，新能源汽车将更多地与智能网联技术相结合，并发展出多种智能出行服务。
例如，通过人工智能技术，新能源汽车可以实现自动预约充电桩、智能路线规划和实时交通信息提醒等功能，使用户在出行过程中更加便捷和高效。
新一代智能网联汽车技术的发展与应用前景
新一代智能网联汽车技术的发展与应用前景随着科技的进步，传统的汽车行业也在向着智能化、网联化、电动化、共享化的方向发展。
其中，新一代智能网联汽车技术的兴起，正在引领着汽车行业的革命，同时也带来了全新的发展机遇和应用前景。
一、智能网联汽车技术的发展现状智能网联汽车技术，顾名思义，就是将汽车与互联网、人工智能等技术进行融合，使得汽车具有更强的智能化和互联化能力。
其发展可以追溯到上世纪90年代初期，以日本为代表的汽车企业率先推出了一系列基于车载通信系统的智能汽车。
尤其是近几年以来，科技企业的加入，更加推动了智能网联汽车技术的快速发展。
目前，智能网联汽车技术主要包括四个方面：智能驾驶、车联网、车路协同和智能交通。
其中，智能驾驶是指汽车拥有自主驾驶和辅助驾驶的能力，可根据环境感知和路况变化自主决策和控制。
车联网则是指汽车与互联网进行无缝衔接，可实现车辆间的信息交流、联网导航、远程诊断等功能。
车路协同是指汽车能够与道路基础设施或交通管理机构进行信息交换，以优化交通流量和提高道路安全性。
智能交通则是指基于大数据、人工智能等技术，实现对城市交通的智能化管理和优化。
目前，世界各国正在加快推进智能网联汽车技术的研发和应用。
其中，特别是以中国为代表的新兴市场国家，正在成为智能网联汽车技术的重要推动者和参与者。
根据IDC市场调研公司发布的报告显示，未来几年，中国的智能网联汽车市场规模有望成为全球最大的市场之一。
二、智能网联汽车技术的应用前景随着智能网联汽车技术的不断成熟，未来其应用场景也将愈加广泛。
以下从安全性、舒适性、效率性、环保性等方面，对智能网联汽车技术的应用前景进行探讨。
首先，智能网联汽车技术将带来更高的安全性。
自动驾驶技术的应用，能够有效杜绝人为操作失误导致的交通事故。
而车辆间的通信和车路协同等技术，则可以实现车辆实时互相通报信息，以消除交通隐患。
此外，大数据分析和人工智能等技术的运用，还可以实现针对道路状况和交通流量的智能化调控，以提高交通安全性和行车舒适度。
智能汽车技术的发展现状与未来趋势
智能汽车技术的发展现状与未来趋势近年来，随着人们对智能化、信息化的追求不断加强，智能汽车技术也逐渐成为一个备受瞩目的领域。
智能汽车技术是指通过各种传感器、通讯装置、控制系统等技术手段，使汽车具备自动驾驶、自动泊车、定位导航、车辆网络等能力，从而实现智能化的汽车运行。
本文将从技术发展现状和未来趋势两个方面探讨智能汽车技术的发展。
一、技术发展现状1、智能驾驶技术智能驾驶是指汽车通过预装的方案或者自动化驾驶程序，不依靠人类干预，准确识别和分析交通规则，自由行驶，从而减少交通事故和交通压力，并提高交通效率。
目前，智能驾驶技术已经在测试和商业部署阶段。
特斯拉公司和谷歌公司的汽车已经实现了自动驾驶的初步部署，同时国内的吉利、蔚来、拜腾等企业也在积极推进智能驾驶技术的研发和应用。
2、车联网技术车联网技术是指汽车利用无线通信技术，通过互联网及现有公共网络连接外界信息，建立与驾驶员、其他车辆、交通设施等终端设备之间的双向通讯和交换，实现信息的共享、遥控、远程监控等功能。
目前，车联网技术已经有实际的应用，例如，家长通过手机远程查看子女乘坐的车辆位置、实时了解车辆行驶情况等。
3、人工智能技术人工智能技术是指通过分析、学习、推理等方式，让汽车具备类似于人类的智能水平和行为，使得汽车能够更加智能化、智能化地运行。
目前，人工智能技术已经在自动驾驶、语音识别、图像识别、自然语言处理等方面有了重大突破。
二、未来趋势1、AI与人类协同驾驶未来的智能汽车的方向是让AI与人类发挥各自的优势，共同驾驶汽车。
例如，自动驾驶汽车可以帮助驾驶员在停车场自动泊车，而驾驶员则可以在城市高速公路上使用自动驾驶技术。
2、车辆云控及远程监控未来智能汽车不仅仅具有车内配套系统，还将连接云端服务器，实现车辆远程监控、远程故障排除、远程维修等功能。
3、汽车智能交互及人车互动未来智能汽车的交互方式将更加人性化，汽车预计会采用类似于人类语音、手势、表情等的方式与乘客、行人互动，从而让人们更加自然地与汽车互动。
汽车智能化技术的现状与前景
汽车智能化技术的现状与前景自从汽车被大规模生产以来，人们一直在探究如何让汽车变得更加智能化。
随着科技的不断发展，汽车智能化技术也在不断的进步和发展，让我们一起来看看汽车智能化技术的现状与前景。
一、汽车智能化技术的现状1.发展历程汽车智能化技术经历了多个阶段的发展，从最初的简单的自动驾驶，到现在的自动控制等多种形式。
在发展过程中，汽车智能化技术逐渐地渗透到汽车的各个方面，包括车身、底盘、动力系统等等。
汽车智能化技术的发展使得汽车更加安全、更加环保、更加节能、更加高效。
2.四大支柱目前，汽车智能化技术主要有四个方面的技术支柱。
一是自动化技术，包括自动驾驶技术、自动泊车技术、自动巡航技术等等。
二是智能化技术，包括智能互联技术、智能语音交互技术等等。
三是感知技术，包括传感器、雷达等等，这些技术可以帮助车辆快速准确地获取道路信息。
四是智能系统技术，包括车载操作系统、智能驾驶系统、车联网等等。
二、汽车智能化技术的前景汽车智能化技术的前景非常广阔，未来汽车将会更加人性化、更加智能化。
以下是几个方面的展望。
1.自动驾驶技术自动驾驶技术将会成为未来汽车发展的重要方向，未来汽车将具备高度自主的驾驶能力，从而为人类带来更加便捷、更加安全的交通出行方式。
而且，随着自动驾驶技术的不断发展，未来将会出现更加智能化的自动驾驶方案。
2.智能互联技术智能互联技术将会实现车与车之间的实时信息共享、车与城市之间的交通信息互通等。
这将会带来极大的便捷，例如，未来的汽车将能够做到自主规划出行路线，保障交通的流动性。
3.车与人机交互技术未来的汽车将会更加注重人机交互技术，在智能驾驶技术的基础上，人们可以通过语音、手势等方式智能地控制车辆，这将使得汽车的驾驶更加自然、更加人性化。
4.新能源汽车技术新能源汽车技术将会带领未来汽车开启更加环保、更加智能的时代，未来的新能源汽车将会通过智能化技术加强其环保性和节能性，使其能够更好地满足人们的出行需求。
探究我国智能网联汽车发展现状
探究我国智能网联汽车发展现状随着科技的不断发展，智能网联汽车已经成为汽车行业的热门话题之一。
我国作为全球最大的汽车市场之一，智能网联汽车的发展也备受关注。
在政府的政策支持和企业的努力推动下，我国智能网联汽车的发展取得了非常显著的成就。
本文将探讨我国智能网联汽车的发展现状，从技术、政策和市场等多个角度进行分析。
技术发展方面，我国智能网联汽车在自动驾驶、车联网和智能交通系统等领域取得了突出的成就。
特别是在自动驾驶领域，国内外许多企业都投入了大量资金和人力资源进行研发。
目前，我国智能汽车的技术水平已经达到国际领先水平，可以实现高级别的自动驾驶功能。
车联网技术也取得了快速发展，实现了车辆之间的信息互联和互通。
智能交通系统也在一些城市进行了试点，取得了良好的成效。
我国智能网联汽车的技术水平已经达到了一个较高的水平，处于世界领先地位。
在政策支持方面，我国政府出台了一系列支持智能网联汽车发展的政策。
针对自动驾驶技术的发展，政府出台了一揽子政策，包括资金支持、研发合作、试点示范等多项政策措施，为企业提供了良好的政策环境和资金支持。
政府还加大了对智能汽车相关技术的研发投入，鼓励企业进行创新，推动智能网联汽车的发展。
在国际上，我国政府也积极推动智能网联汽车的国际合作与交流，促进我国智能汽车技术的国际化发展。
政府的政策支持为智能网联汽车的发展提供了有力的保障。
在市场方面，我国智能网联汽车市场潜力巨大，尤其是在大城市和发达地区。
据预测，未来几年内，我国智能网联汽车市场规模将会快速增长。
特别是随着智能网联汽车技术的不断成熟，人们对智能汽车的需求也将逐渐增多。
政府也在一些城市进行了智能网联汽车的示范运行，为市场的快速发展奠定了良好的基础。
众多汽车企业也纷纷加大了对智能网联汽车领域的投入，推动市场的快速发展。
可以预见，未来智能网联汽车市场将成为我国汽车市场的新的增长点。
智能网联汽车技术的发展现状和未来趋势
智能网联汽车技术的发展现状和未来趋势一、前言智能网联汽车是当前汽车领域最热门的话题之一。
随着人工智能和车联网技术的不断发展，智能网联汽车也不断进化，正在成为汽车行业中一个最重要的创新领域。
本文将对智能网联汽车的技术发展现状和未来的趋势进行分析，并对此进行最新动态的剖析。
二、智能网联汽车的定义智能网联汽车是指通过车联网技术将汽车连接到互联网，实现车与车、车与路、车与人的交互。
它可以通过传感器和通信控制技术等实现车辆互联，并提供支持自动驾驶的感知和决策功能，为汽车的安全、舒适、智能化驾驶等带来无限可能。
三、智能网联汽车技术的发展现状1.车载电子技术车载电子技术是智能网联汽车的基础，是智能网联汽车安全、舒适、智能化的关键。
当前，车载电子技术正在不断发展，主要集中在汽车电子控制单元的减小、功耗和抗干扰能力的提高、信息处理能力的增强等方面。
通过这些技术的应用，车载电子设备的能耗和运行负荷能够得到更有效管理。
2.车联网技术车联网技术是实现智能网联汽车的核心技术之一，主要包括车载通信模块、定位和导航系统、信息娱乐和车险等配套服务。
随着 LTE-V、5G等通信技术的不断发展，车联网技术将成为汽车和消费者之间的纽带，也将为智能网联汽车的整体性能提高燃料。
3.自动驾驶技术自动驾驶技术是智能网联汽车的一大亮点，也是智能网联汽车的发展方向。
目前自动驾驶技术分为六个级别，从简单的辅助驾驶到完全无人驾驶。
通过完善自动驾驶技术，智能网联汽车可以提高驾驶安全性，在行驶过程中，可以自动避免车辆之间的碰撞，减少交通事故的发生。
四、智能网联汽车未来趋势1.智能共享出行随着共享出行模式的增长，在未来智能网联汽车的应用中，其普及率也将大大提高，在未来的出行方式中推进更多新型共享出行工具的使用。
2.智能驾驶网联技术的普及在未来的发展领域中，还需要应用更多传感器技术，对车辆先进的实时控制。
此外，智能驾驶将会在未来的智能交通领域中得到应用。
3.安全性监管和保障措施的不断提高在未来智能网联汽车的发展中，安全将是首要考虑的问题之一，我们需要通过技术和政策监管来保障车辆在行驶过程中的安全。
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学科（车辆）方向讲座报告题目：智能汽车技术发展及研究现状姓名：学号：专业：车辆工程任课老师：2014年6月30日智能汽车技术发展及研究现状摘要：智能车辆作为智能交通系统的重要组成部分，能够提高驾驶安全性，大幅改善公路交通效率，降低能源消耗量，该技术的研究日益受到国内外学者的关注。
因此，本文综述世界智能车辆行驶安全保障技术研究进展，重点介绍世界主要发达国家智能车辆关键技术的应用和发展计划，分析智能车辆关键技术当前应用现状并展望今后的发展趋势，对我国汽车产业的发展提供前沿资料。
关键字：智能车辆能源消耗安全技术发展计划1.绪论智能车辆（Intelligent vehicles）是一个集环境感知、规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一体的高新技术综合体。
它具有道路障碍自动识别、自动报警、自动制动、自动保持安全距离、车速和巡航控制等功能。
作为智能交通系统的一个重要组成部分，智能车辆系统利用传感器技术、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，并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；或者在紧急情况下，帮助司机操作车辆（即辅助驾驶系统），防止事故的发生，使车辆进入一个安全的状态；或者代替司机的操作，实现车辆运行的自动化。
智能车辆系统的引入，可以提高交通的安全性和道路的利用率。
目前，在汽车、卡车、公交系统、工业及军用等领域，智能车辆系统都得到了应用，而且应用的多样性和领域还在不断增加。
可以预言，随着信息采集技术、信息处理技术、系统工程技术等相关技术的研究和发展深入，智能车辆系统将是智能交通系统研究和发展的重要领域。
下面就对智能汽车关键技术的发展和研究现状进行综述。
2.世界智能汽车的发展概况各国在发展智能汽车技术时的侧重点并不完全形同。
美国更强调系统的观点，过去的十几年，美国将注意力放在道路上，把数千万美元投入到先进的车路系统上。
而日本则关注较近期的应用，将安全保障技术逐步添加到汽车上，使汽车逐步智能化，这样，不管智能公路是否如期建成，都可以逐步提高汽车的安全性，并且给汽车制造商带来丰厚的利润。
对美国和日本的智能汽车发展框架进入深入研究会深切体会到这种差别。
事实上，在智能汽车关键技术的应用研究领域，世界各国都在投入大量财力和人员进行研究，各国正在实施或已完成的智能车辆研究项目如图1所示。
图1. 世界智能汽车研究项目概况根据日本交通部关于21世纪先进安全车（Advanced Safety Vehicle-ASV）项目要求，日本各汽车生产企业正在发展具有良好的主动安全性和被动安全性的先进安全车。
据称，开发这种车的主要目的是避免车辆事故的发生和减少伤害程度，主要技术措施是大量使用先进的安全预警系统。
例如，丰田公司宣布研制成功的丰田先进安全汽车，就是各种安全保障即时在汽车上的应用。
日本于2003年在全国范围内开始实施Smartway示范计划，计划2015年建成。
该计划中提供诸如车道保持、十字路口防撞（Intersection Collision Warning）、行人避让（Pedestrian Avoidance）和车距保证（Heardway Keeping）等。
近年来，随着ITS体系的确立、发展和完善，美国也加强了智能车辆技术尤其是安全保障技术的应用研究。
美国交通部（USDOT）已经开始一项5年计划，投入3500万美元与通用汽车公司合作开发一种前后方防撞系统。
美国的IVI计划于通用汽车公司合作，研究开发一套自动碰撞预警与防止的试验系统。
目前在美国，已有超过50000套碰撞预警系统用于重型车辆。
在欧洲，德国、法国、意大利等国家也正在积极进行智能车辆关键技术的研究开发。
欧洲开发基金（Publicly Funded）的研究集中在驾驶员的检测、道路环境的感知、视觉增强、前车距控制（Heading Control）以及传感器融合方面。
欧洲委托基金（Commission Funding）正在支持纵向（Longitudinal）和侧向（Lateral）防撞研究。
3.智能汽车关键技术及研究智能汽车是一个汇集了众多高新科技的综合系统，尤其是作为智能汽车关键环节的环境信息获取与智能决策控制，更是依赖于高新技术的有力支撑，入传感器技术、图像识别技术、电子与计算机技术、控制技术，下面对其中的关键技术进行概述。
3.1. 感知技术人类在驾驶汽车时所接受的信息几乎全部来自于视觉, 交通信号、交通标志、交通图案、道路标志等均可以看作是环境对驾驶员的视觉通讯语言。
同时, 人类在驾驶汽车时,通过对周围路面场景的观测来决定采取什么样的操作。
因此, 选择机器视觉作为感知路面场景的传感器是一种很自然的选择。
机器视觉在智能车辆中的应用如图2 所示。
图2. 机器视觉传感器在智能汽车上的应用视觉系统在智能车辆中主要用来识别车辆周围的交通环境, 如确定车辆在车道中的位置和方位、车道的几何结构、检测车辆周围的障碍物如车辆和行人、识别交通标志和交通信号等。
当机器视觉用于智能车辆时必须具备实时性、鲁棒性和实用性三方面的技术特点。
实时性是指视觉处理系统的数据处理必须与车辆的高速行驶同步进行; 鲁棒性是指智能车辆对不同的道路环境如高速公路、市区标准公路、普通公路等, 不同的路面环境如路面及车道标线的宽度、颜色、纹理、动态随机障碍与车流等,以及变化的气候条件如日照及景物阴影、黄昏与夜晚、阴天与雨雪等均具有良好的适应性; 实用性是指智能车辆在体积和成本等方面能够为普通汽车用户所接受。
智能车辆系统可靠运行的前提是通过各种传感器准确的捕捉环境和车辆自身的状态信息, 并加工处理, 随后发出预警或者自动操控车辆。
研究如何将传感器传来的信息加以有效处理、分析, 并准确的确定环境和车辆自身的状态是非常重要的。
然而到目前为止, 没有任何一种传感器能保证在任何情况下提供完全可靠的信息, 采用多传感器融合技术, 即将多个传感器采集的信息进行合成, 形成对环境特征的综合描述的方法, 能够充分利用多传感器数据间的冗余和互补特性, 获得我们需要的、充分的信息。
目前, 在智能车辆领域, 除了视觉传感器外, 常用的还有激光雷达、毫米波雷达、声纳、红外探测、磁导引、GPS 等传感器。
博世公司预计未来智能车辆安装的传感器如图3所示。
图3. 博士公司车辆外部环境感知及功能系统3.2.决策技术在辅助驾驶或者自动驾驶技术中, 需要依据感知系统获取的信息来进行决策判断, 进而向驾驶员发出警告或者对车辆进行控制。
例如, 在车道偏离警告系统和碰撞警告系统中, 需要预测主车辆和其它车辆未来一定时间内的状态。
先进决策技术包括模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。
3.3.决策技术对自动驾驶车辆或者辅助驾驶车辆来说, 利用环境感知信息进行规划决策后需要对车辆进行控制, 比如对路径的自动跟踪, 此时性能优良的控制器成为了智能车辆必不可少的部分, 成为智能车辆的关键。
智能控制代表着自动控制的最新发展阶段, 是应用计算机模拟人类智能, 实现人类脑力和体力劳动自动化的一个重要领域。
智能控制是一个新兴学科, 包括递阶控制系统、专家控制系统、模糊控制系统、神经控制系统和学习控制系统等5 个方面。
3.4.车辆定位与路径规划车辆定位导航系统应用车辆自动定位技术、数字地图、通信技术, 为车辆提供路径引导、无线遥控等功能。
在车辆定位导航系统中, 定位是实现导航功能的前提和基础, 车辆定位技术大致上可分为三类: 惯性导航、无线电定位和卫星定位。
路径规划是智能车辆信息感知和车辆控制的桥梁, 是智能车辆自主驾驶的基础,可分为全局路径规划和局部路径规划。
全局路径规划是在己知地图的情况下, 利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界,确定可行和最优的路径, 它把优化和反馈机制很好的结合起来。
局部路径规划是在全局路径规划生成的可行驶区域指导下,依据传感器感知到的局部环境信息来决策车辆当前前方路段所要行驶的轨迹。
与移动机器人路径规划相比, 车辆的行驶环境具有非结构化、动态性、不确定性等特点,因此研究者们在借用移动机器人路径规划成果的同时, 也在深入彻底研究智能车辆路径规划问题。
3.5.其它智能车辆的关键技术还包括车辆状态随机估计和智能车辆体系结构的研究等方面。
为了对车辆进行有效的控制, 必须全面准确地获取车辆的自身状态参数, 如车辆横摆角速度估计、汽车轮胎与路面之间的摩擦系数估计、以及车辆侧面碰撞模型的非线性动力学参数的辨识等。
由于智能车辆系统复杂程度高、综合性强, 一般需要一组研究人员共同研究开发, 同时为了使系统能够在有限的时间和计算资源内完成各功能, 计算经常需要一定的并行性, 由此产生这样的问题—将计算资源有效地分布在一组处理器上需要什么样的体系结构, 这就是智能车辆控制器体系机构所研究的问题。
4.未来智能汽车关键技术的发展趋势4.1. 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“人一车一路”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。
4.2.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。
4.3.各种传感器取长补短单一传感器有时无法满足实际需要, 而复合型传感器价格昂贵, 且难以实现, 推广困难。
因此, 应将不同的传感器之间取长补短,互相结合使用。
例如: 利用超声波、雷达等传感器测距快速便捷的特点, 完成障碍物扫描,确定其大致的方位, 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。
4.4.有人无人驾驶共享现有道路可以预见，在未来的10~15年中，无人驾驶车辆将广泛得到应用。
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。
两种车辆的共存方式需要受到重视。
4.5.改善视觉算法对环境的适应性设计可靠、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。
5.总结智能车辆的研究技术难度大, 运行中的车辆系统是一个包括车辆驾驶员一环境的复杂、时变、非线性大系统, 影响车辆运行的因素包括车辆的、人为的和道路环境的因素, 必须采用新的理论和方法进行研究。