无人驾驶汽车(智能汽车)历年文献统计分析
集合几篇智能车文献综述有51单片机的飞思卡尔的
CQWU/JL/JWB/ZY012-13重庆文理学院本科生文献综述情况表成绩：西安建筑科技大学毕业设计 (论文)文献综述院（系）：专业班级：自动化0701毕业设计：论文方向综述题目：智能小车设计学生姓名：学号：指导教师：2011 年 3 月日信息与控制工程学院毕业设计（论文）文献综述智能小车设计摘要：智能车技术以汽车电子为背景，涵盖了控制、模式识别、传感、电子、电气、计算机和机械等多个学科，这对进一步提高学生的综合素质，培养创新意识，培养学生从事科学、技术研究能力有着重要意义。
智能小车系统以飞思卡尔16位单片机作为系统处理器，采用基于光电传感器的信号采样模块获取赛道黑线信息，通过算法控制策略和PWM控制技术对智能小车的转向和速度进行控制。
使小车能够自主识别黑色引导线并根据黑色引导线实现快速稳定的寻线行驶。
系统介绍了硬件和软件两个方面。
在硬件方面，设计了具有电源管理、路径识别、车速检测、舵机控制和直流驱动电机控制的相关电路；在软件方面，根据PID控制或模糊控制并使用CodeWarrior软件编程和BDM调试实现小车行驶控制。
关键词：智能车；单片机；光电传感器；路径识别；1. 前言飞思卡尔智能车具体包括一种基于光电传感器的智能寻迹小车的设计和实现。
智能小车硬件系统由XS12微控制器、电源管理模块、路径识别电路、车速检测模块、舵机控制单元和直流驱动电机控制单元组成。
本系统以飞思卡尔16位微处理器MC9S12XS128为控制核心，并采用CodeWarrior软件编程和BDM作为调试工具。
运用红外发射接收原理进行道路信息采集，经单片机AD转换后通过相关算法及控制策略和PWM控制技术对智能小车的转向和速度进行控制，使小车能够自主识别黑色引导线并根据黑色引导线实现快速稳定的寻线行驶。
2.小车机械结构调整与优化车身机构调整包括：底盘调整、前轮的调整、后轮距及后轮差速的调整、齿轮传动机构调整。
信息与控制工程学院毕业设计（论文）文献综述3.硬件设计方案3.1电源模块设计由于电路中的不同电路模块所需要的工作电压和电流容量不相同，因此电源模块应该包含多个稳压电路，将充电电池电压转换成各个模块所需要的电压。
无人驾驶国内外发展现状
无人驾驶国内外发展现状无人驾驶（Autonomous Driving）是指通过各种技术手段实现车辆自主感知、决策、控制, 从而不依赖人类驾驶员的一种出行方式。
无人驾驶技术涉及到传感器、人工智能、控制系统等多个领域, 是人工智能在实际应用中的重要领域之一。
本文将对无人驾驶国内外的发展现状进行分析和比较。
一、国外发展现状1.美国美国是全球无人驾驶技术的领先国家之一。
自Google在2010年开始研发无人驾驶汽车以来, 无人驾驶汽车技术在美国发展迅速。
2016年, 美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）发布了无人驾驶汽车联邦标准, 将无人驾驶汽车的法规标准化。
2018年, 加州成为第一个允许测试无人驾驶汽车上路的州。
到2021年, 美国已经有超过50个州出台了相关法规, 鼓励无人驾驶汽车技术的发展。
目前, 美国的无人驾驶汽车主要由谷歌、特斯拉、Uber、Waymo等公司开发。
这些公司的无人驾驶汽车主要用于测试、试运营等领域。
而2021年12月, 谷歌旗下的自动驾驶公司Waymo开始在美国亚利桑那州的凤凰城提供商业化出租车服务, 这标志着无人驾驶汽车迈向商业化应用的新阶段。
2.德国德国作为欧洲汽车制造业的中心, 无人驾驶技术也得到了很好的发展。
自2011年以来, 德国政府一直在投入资金, 支持无人驾驶技术的研发和应用。
到2020年, 德国已经在全国范围内测试了150辆无人驾驶汽车, 成为欧洲最先进的无人驾驶技术国家之一。
德国的无人驾驶技术主要由梅赛德斯-奔驰、宝马、大众等汽车制造商开发。
这些公司已经在无人驾驶技术领域获得了很大的进展。
例如, 梅赛德斯-奔驰已经在美国加利福尼亚州开始测试自动驾驶汽车, 而宝马也在全球范围绕无人驾驶技术开展了大量的研究和开发工作。
德国政府还推出了一项名为“德国自动驾驶战略”的计划, 旨在将德国打造成全球无人驾驶技术的领导者。
3.日本日本作为亚洲汽车制造业的中心, 也在无人驾驶技术方面发展迅速。
无人驾驶汽车的发展综述
51工业技术0 引言 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，通过智能驾驶仪来实现无人驾驶的功能。
无人驾驶汽车它是利用智能软件和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，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。
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。
1 无人驾驶汽车的发展现状1.1 国外无人驾驶汽车的研发状况 早在20世纪中期，许多科技发达的国家就开始着手无人驾驶汽车的一系列研究。
少数的研发车型已接近量产，在美国及欧洲，允许正在研发的自动驾驶车上路行驶正成为一种普遍现象[1]。
在2000年，丰田汽车公司首次研发出无人驾驶公共汽车。
这套公共汽车的自动驾驶系统由车队驾驶、道路疏导、运营管理和安全防护等方面构成。
车辆底盘前部的磁气传感器主要是依据埋在道路中间的永久性磁石进行疏导，进而来控制车辆行驶的方向与速度。
在2007年，一辆由改装而组成的无人驾驶汽车BOSS，以第1名的成绩，完成了无人驾驶汽车在城市的复杂障碍赛道上行驶的比赛。
今年4月前期，一辆奥迪无人驾驶汽车在美国公路上完成了3400英里的行程，这向我们证明了一点：对于限速规定来说，电脑比人脑要听话得多。
无人驾驶系统供应商德尔福公司，给奥迪Q5装上了雷达、摄像头和激光传感器等，顺利控制它从旧金山开到纽约，尽管大部分的行程是在高速公路上进行的，但99%的时间里是由它自己完成驾驶的。
1.2 国内无人驾驶汽车的发展状况 关于无人驾驶汽车的发展，与国外相比而言，我国起步较晚。
但在各大高校和科研机构的推动下已经得到飞速的发展。
1989年，首辆智能小车在中国国防科技大学诞生。
它包含了计算机系统、精确定位系统、路径规划系统、运动控制系统和自动驾驶仪。
智能小车-毕业论文(设计)文献综述
华侨大学厦门工院本科生毕业设计（论文）题目：智能小车软件系统设计姓名：魏雄飞学号： 1102104031系别：电气工程信息系专业：电气工程及其自动化年级： 11级指导教师：晏来成年月日基于单片机的智能小车摘要：随着电子工业的发展，智能技术广泛运用于各种领域，智能小车不仅在工业智能化上得到广泛的应用,而且运用于智能家居中的产品也越来越受到人们的青睐。
国外智能车辆的研究历史较长。
相比于国外，我国开展智能车辆技术方面的研究起步较晚，在智能车辆技术方面的研究总体上落后于发达国家但是也取得了一系列的成果。
随着人工智能技术、计算机技术、自动控制技术的迅速发展，智能控制将有广阔的发展空间.本文就智能小车研究现状以及未来的应用与发展前景做一个全方面的介绍.关键词：智能技术,STC89C52单片机，自动循迹,避障1 前言随着电子技术、计算机技术和制造技术的飞速发展，数码相机、DVD、洗衣机、汽车等消费类产品越来越呈现光机电一体化、智能化、小型化等趋势。
智能化作为现代社会的新产物，是以后的发展方向，他可以按照预先设定的模式在一个特定的环境里自动的运作，无需人为管理,便可以完成预期所要达到的或是更高的目标。
智能小车，也称轮式机器人，是一种以汽车电子为背景,涵盖控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械等多科学的科技创意性设计,一般主要路径识别、速度采集、角度控制及车速控制等模块组成。
一般而言，智能车系统要求小车在白色的场地上，通过控制小车的转向角和车速，使小车能自动地沿着一条任意给定的黑色带状引导线行驶。
本次课题设计以此为背景，设计一种简易的运动小车，运用直流电机对小车进行速度和正反方向的运动控制,通过单片机来控制直流电机的工作,从而实现对整个小车系统的运动控制。
2 主题智能车辆作为智能交通系统的关键技术，是许多高新技术综合集成的载体。
智能车辆驾驶是一种通用性术语，指全部或部分完成一项或多项驾驶任务的综合车辆技术.智能车辆的一个基本特征是在一定道路条件下实现全部或者部分的自动驾驶功能,下面简单介绍一下国内外智能小车研究的发展情况2.1国外智能车辆研究现状国外智能车辆的研究历史较长，始于上世纪50年代.它的发展历程大体可以分成三个阶段：第一阶段？？20世纪50年代是智能车辆研究的初始阶段.1954年美国BarrettElectronics公司研究开发了世界上第一台自主引导车系统AGVS （AutomatedGuidedVehicleSystem)。
无人驾驶汽车应用与发展现状分析
2 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。
在经过多年的试验后，Google推出了自己的无人驾驶原型 车。这台原型车上同样搭载了诸多雷达及传感器，以及耸立在车顶 上的激光雷达。Google的无人驾驶汽车已经取消了方向盘，汽车完 全靠车载计算机进行操控，是目前最接近无人驾驶概念的汽车。 2.2 摄像头+测距雷达式
奔驰公司在80年代就开始研发无人驾驶技术，在2013年其研 发的无人驾驶汽车成功的从斯图加特行驶到法兰克福，行驶里程约 100 km。该无人驾驶汽车是在并没有采用激光雷达，而是采用摄 像机+测距雷达的组合实现了对周围环境的监测。
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、涉及认知科学、人工智能、人工智能、人工智能、机器人技术与车辆工程等交叉学科，机器人技术与车辆工程等交叉学科，机器人技术与车辆工程等交叉学科，是各种新兴技术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。
国外无人驾驶车辆的研究现状及分析
国外无人驾驶车辆的研究现状及分析1.美国从20世纪50年代，美国就开始了无人驾驶车辆的研究。
1953年，美国贝瑞特电子公司研制出了世界上第一辆自主引导车。
随后1966年，美国斯坦福大学的SRI人工智能中心研发了一台能执行室内简单任务的轮式移动机器人Shakey，从而开创了自主导航功能的先河。
自80年代起，其相关技术得到了飞跃式的发展并远远领先于其他国家。
美国国防部高级研究计划局(DARPA)于1983年开启了名为陆地自动巡航(AVL)的项目，其目的就是使汽车具有自主权，通过摄像头实现对地形的探测，使用计算机系统自主规划出行驶路线。
在1986年，美国卡内基梅隆大学开始了无人驾驶技术的探索。
其中NavLab1是该团队人员将一辆雪佛兰进行改装而成的，并在车身上加入了五台便携计算设备，不过当时行驶速度仅为20公里/小时。
在1995年，Nav Lab已经发展到了第五代，其在实验场环境道路上自主行驶的平均速度可以达到88.5公里/小时，并且随后还成功完成了从匹兹堡到洛杉矶的“不手动”驾驶之旅，整个过程大约有98.2%的里程是无人驾驶，只是在避障的时候需要人为干预。
在此期间，美国国防部专门针对危险地段的军事侦察任务，成功研制了多代DEMO系列无人车。
为了无人驾驶技术的交流和发展，激发其相关技术的研究开发热情。
美国DARPA于2004年率先对无人驾驶车辆发起了有史以来最重要的挑战，组织了三届针对不同驾驶环境和驾驶任务的无人车竞赛。
参赛队伍汇聚了来自高校、企业公司和其他组织的研究人员，涉及了人工智能、计算机技术、汽车改造与设计等方面的技术。
第一届竞赛在美国的Mojave沙漠举行，15支进入决赛的队伍均没有完成比赛，最终行驶距离最远的卡内基梅隆大学无人车“沙漠风暴”( Sandstorm)取得了冠军。
随后的2005年，来自世界各地的23支车队进入到了第二届竞赛的决赛圈，最后来自Stanford大学的Stanley，以6小时53分8秒完成了212公里行驶任务而摘得冠军，卡内基梅隆大学的Sandstorm和Highlander紧随其后。
无人驾驶技术发展历程及研究现状
无人驾驶技术发展历程及研究现状一、引言无人驾驶技术作为新一代安全智能交通的重要组成部分，可以充分发挥自动化、智能化、高效化的特点和优势，显著减少交通事故发生率，提高道路交通流畅度，节约能源和环境保护等方面的效益。
本文将回顾无人驾驶技术的发展历程，总结当前的研究现状和未来的发展趋势。
二、无人驾驶技术的历史发展早在20世纪60年代，美国就开始了自动驾驶技术的研究。
当时，国防部为了实现无人机的自动驾驶功能，开展了相关的研究工作。
到了21世纪初，由于互联网、移动终端和物联网等先进技术的发展，推动了无人车的发展。
Google公司成为第一个推出无人驾驶技术的公司。
开展无人驾驶汽车的研究工作，并于2010年进行了基于Lexus RX450h的一次公路自动化测试试验。
2012年，得益于计算机视觉技术、自然语言处理技术、机器学习等人工智能技术的发展，Google再次推出自动驾驶汽车技术。
此后，世界各大科技公司，如Uber、百度、特斯拉等均开始积极开展自动驾驶技术的研究工作。
三、无人驾驶技术的研究现状自动驾驶技术是十分复杂的系统工程，需要多学科综合交叉融合。
其中，计算机科学、机器人控制、传感技术、图像处理、人工智能等学科都是无人驾驶技术的重要组成部分。
近年来，无人驾驶技术发展迅速，取得了一系列技术突破和成果，具体表现为以下几个方面。
1. 基础技术的突破在无人驾驶汽车的研究中，传感技术和地图技术等是无人驾驶技术中不可或缺的重要技术。
通过高精度的地图和传感器等多元信息的采集与融合，构建起了丰富的路径规划和行为规划模型，实现车辆对周围环境的感知和辨别。
2. 自主驾驶汽车的原型车陆续亮相国外的谷歌无人驾驶汽车以及Uber无人驾驶汽车均已经在美国落地测试。
在国内，百度无人驾驶汽车的测试以及特斯拉的“Autopilot”技术也在紧锣密鼓的研发及试验中。
无人驾驶汽车的出现，让人们看到了自动驾驶技术的曙光。
3. 自动驾驶技术引领智能化交通产业风潮随着自动驾驶技术的崛起，传统出行、物流配送业、公共交通、城市交通规划等产业也正在逐步向自动化、智能化方向发展。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
无人驾驶汽车（智能汽车）历年文献统计分析
0 引言
无人驾驶汽车属于智能汽车的一种，主要是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, 可以实现更加可靠和安全的行驶[1].由于无人驾驶汽车这些优点，它将是未来汽车发展的一个方向。
虽然我国对无人驾驶汽车也有所研究，但是没有国外先进和成熟，我国对于智能汽车的研究大多局限于引进理论介绍，没有具体的方向指导。
文献专利计量学是一种先进的数据发掘工具，通过研究无人驾驶汽车（智能汽车）历年文献，能够掌握核心技术和未来发展方向。
1 文献计量学方法
文献计量学通常依托于数据挖掘技术与数理统计分析方法，能够有效获取并分析个人无法处理的海量客观数据信息。
它是采用数学及统计学等计量方法研究文献的体系及计量特征，从而获得文献的分布、数量、变化规律和定量管理等情报信息[2].这个方法最早由美国目录学家AlanPritchard 提出，他将数学及统计方法运用到图书馆与其他交流介质的研究中[3].不少学者通过该种方法取得了科研成果，如AlanPorter 提出了“技术机会分析”方法[4];Liu通过词频
与引证分析对两国的创新工作进行了比较研究；Fu对1993 - 2008年间污水处理研究时，运用词频分析的方法对该领域的技术研发方向进行了统计归纳。
通过其他大量的学者研究，文献计量学方法日趋成熟，被运用到各种领域中。
在此基础上，很多学者将文献计量学方法引入技术分析与预测中，从而实现定性分析与定量分析的整合。
2 无人驾驶汽车技术计量学分析
2.1 关键词萃取
由于无人驾驶汽车产业相关的技术缺乏直接的国际专利代码（IPC），因此本文采用检索词检索。
检索方式通常是检索出的文献在标题、关键词或摘要中含有检索词。
在具体检索时，对无人驾驶汽车，本文在摘要中检索相关检索词。
本研究的文献来源是SCI/SSCI期刊文献数据库。
利用文献管理软件NE 对海量信息进行有效归总和统计分析,NE是一种进行文献计量学研究的方便的、行之有效的新工具[5].通过选择SCI/SSCI期刊文献数据库进行检索，得到从2006 年到2016 年8 月23 日的2302 篇期刊文献数据。
图 1 是历年来无人驾驶汽车文献数的统计信息（由于2016 年未完，故2016 年文献数未列入），可以看出对于无人驾驶汽车的研究有慢慢增长的趋势，虽然在少数年份数目有所减少，可以发现在2008 年，专利数和期刊文献数都突然减少。
这也说明了无人驾驶汽车（智能汽车）的研究跟经济环境相关关系是非常显着的。
但是总体趋势是渐增的，这说明对无人驾驶汽车的研究将会使热点话题。
2.2 数据分析
SCI 期刊文献数据库作为全球化文献检索重要的数据源，用其中的文献进行科学统计研究与评估分析是非常具有科学性的。
通过图2的雷达图，可以看出美国的在智能驾驶研究方面最为凸显。
还可以发现，我国对于无人驾驶汽车的研究占据着一定的地位，十年内发表文献296 篇，占总数的16.28%,紧追美国之后。
这也说明我国在无人驾驶汽车研究方面走得比较靠前，这是我们的一大优势，也是我们实现汽车行业弯道超车的一大机会。
此外，台湾省、西班牙、韩国、英国和日本在研究上也占一定的份额。
从图3 的增长速度上来看，中国对于无人驾驶汽车（智能汽车）的研究活动异常活跃，2010-2015 年相对2006-2010 年，国内无人驾驶汽车（智能汽车）研究文献数量增长了235%,即后 5 年文献量
是前5年文献量的将近两倍半，是增长速度最快的地区，其次是西班牙，增长了230%.在参与份额上，国内无人驾驶汽车（智能汽车）研究文献数量也增长显着，涨幅为7.6%,而美国却下降了7.5%.
随着无人驾驶汽车（智能汽车）的发展，可以预见，美国和中国将继续统领无人驾驶汽车（智能汽车）的理论研究，西班牙、台湾和韩国将有可能成为美中的有力竞争对手。
这样看来，我国的无人驾驶汽车（智能汽车）的研究前途比较宽广，值得政府、企业、科研机构继续投入政策支持和科研投入，实现弯道超车的机会还是比较大的，这需要也值得我国的相关科研人员和企业、政府继续努力。
通过数据挖掘和统计分析软件NE的处理和专家修正，从2302篇SCI文献的关键词中提取了技术核心高频词44个，具体见表1.
3总结
本文通过大量的SCI 文献的数据挖掘，发现我国对于无人驾驶汽车（智能汽车）的理论研究还是比较详实和全面的，期刊文献发表数量仅次于美国。
增长速度是最为快速的，但是在权威学者数量方面却表现较为不是十分令人满意，无人驾驶汽车（智能汽车）的权威学者主要集中在西班牙。
通过期刊文献计量学的统计运用与专家意见综合，本研究发现，无人驾驶汽车技术研究集中在五个方向；1）车辆位置和姿势控制；2）数据采集转换装置；3）计算机逻辑算法；4）道路交通控制系统；5）即时车辆路径控制。
这五大研究领域不是独立存在的，每个领域之间都有关联，互为基础又互相促进。
并且给出各个领域相关系数大的技术研究“实体”,指出了未来的研究方向。
对我国无人驾驶汽车（智能汽车）领域的科学研究工作具有积极的理论与实践指导意义。
参考文献：
[1] 闫民. 无人驾驶汽车的研究现状及发展方向[J]. 汽车维修,2003.
[2] 邱均平. 文献计量学[M]. 北京: 科学技术文献出版社,1988.
[3]A P.STATISTICAL BIBLIOGRAPHY OR BIBLIOMETRICS[J].Journalof Documentation.1969.
[4]Scott W.Cunningham,Alan L.Porter, Nils C. Newman.Specialissue on tech mining[J].Technological Forecasting & SocialChange,2006.
[5] 邓智心. 基于文献管理软件Note Express 的文献计量学研究的探讨[J]. 现代情报,2013. 李莎莎. 基于文献计量学的无人驾驶汽车技术研究[J]. 山东工业技术,2017,01:286-287.。