视觉导航智能车辆的目标识别精确性与实时性研究
基于树莓派的智能车辆自动导航技术研究
基于树莓派的智能车辆自动导航技术研究智能车辆是未来交通领域的一个重要发展方向，而自动导航技术则是实现智能车辆的关键。
本文将探讨基于树莓派的智能车辆自动导航技术的研究内容和进展。
一、引言智能车辆自动导航技术是指利用计算机视觉、传感器等技术，使车辆能够在无人驾驶的情况下自动感知、计算和控制，实现路线规划、避障和车道保持等功能。
树莓派作为一种小型而强大的计算机平台，被广泛应用于智能车辆的研究中。
二、树莓派在智能车辆中的应用树莓派作为一个低功耗、高性能的嵌入式计算机平台，可方便地实现车辆的感知和决策。
通过连接摄像头模块和传感器，树莓派可以实时获取车辆周围的图像和环境信息，并通过图像处理和数据分析等算法，确定车辆的行驶方向和速度。
此外，树莓派还具备良好的扩展性，可以通过连接其他硬件模块，如超声波传感器和红外线传感器，进一步提高车辆的环境感知能力。
三、基于树莓派的智能车辆自动导航技术研究内容1.视觉感知和识别通过树莓派连接摄像头模块，实时获取车辆周围的图像信息，利用计算机视觉技术对图像进行处理和分析，实现道路识别、交通标志识别和车辆检测等功能。
其中，道路识别是智能车辆自动导航的基础，通过识别道路的边缘和特征物体，实现车道保持和车辆位置定位。
2.路径规划和导航基于树莓派的智能车辆可以通过激光雷达等传感器获取周围环境的三维点云信息，根据点云数据进行路径规划和导航。
利用树莓派的计算能力，可以实现实时的路径规划和障碍物避障，确保车辆行驶的安全和高效。
3.环境感知和决策树莓派连接超声波传感器和红外线传感器等硬件模块，可以实时感知车辆周围的障碍物和环境信息。
通过数据的处理和分析，树莓派可以对周围环境进行判断和决策，如判断前方是否有障碍物，并作出相应的行驶控制。
四、基于树莓派的智能车辆自动导航技术研究进展近年来，基于树莓派的智能车辆自动导航技术取得了一系列进展。
例如，研究人员通过利用树莓派的计算能力和图像处理算法，实现了实时的道路识别和车道保持功能。
基于车—路视觉协同的行车环境感知方法研究
基于车—路视觉协同的行车环境感知方法研究一、概括在现代智能交通系统的研究中，行车环境感知是一个重要且具有挑战性的课题。
随着科技的进步，尤其是人工智能和传感器技术的发展，我们已经有能力获得更大范围、更高清晰度的路面信息，以及更为丰富的车辆运行环境细节。
自动驾驶汽车的发展势头强劲，预计将在未来的交通系统中扮演越来越重要的角色。
本文旨在探讨一种创新的行车环境感知方法，该方法将车的感知系统与道路的感知系统相结合，从而极大地提升感知的准确性和实时性。
这种方法的有效实施将对提升自动驾驶汽车的安全性能产生重大影响。
为实现这一目标，本文提出了一种新的车路协同框架，该框架利用先进的传感器技术、监控摄像头和雷达系统，对车辆的周围环境进行无死角覆盖。
本方法不仅关注单一组件的性能提升，而且着重于组件之间的互补性和协作性。
我们还提出了一种新颖的环境特征提取算法，通过从海量数据中自动识别出有意义的特征，并利用这些特征来增强对环境和车辆的感知。
该方法能够准确地识别各种复杂的道路使用情况，包括拥堵、事故、施工区等。
在本文提出的车路协同框架中，我们将车的感知系统和路的感知系统紧密地结合在一起，旨在构建一个更加安全、高效的自动驾驶生态系统。
1. 背景介绍随着科技的不断发展，自动驾驶技术已成为交通领域的研究热点。
在自动驾驶系统中，行车环境的感知与理解是实现安全驾驶的核心环节。
传统的单车感知系统由于受限于车辆本身的感知范围和视角，难以应对复杂的交通场景。
如何利用路侧资源来增强自动驾驶系统的感知能力，成为了研究的重要方向。
车路协同（VehicleRoad Coordination）是一种新兴的行车环境感知方法，其基本原理是通过车辆与路侧设备之间的信息交互，实现车与路之间的感知协同，从而扩展自动驾驶系统的感知范围，提高感知性能。
本文将围绕车路视觉协同的行车环境感知方法展开研究，以期为自动驾驶技术的发展贡献力量。
在行车环境中，视觉信息作为一种非常重要的感知信息源，对于自动驾驶系统的安全性具有重要意义。
基于DSP的视觉导航智能车辆路径识别
１ 智能车辆路径导航 的原理
１ １ 基本原 理 ．
根据地面设置 的条状导航路径和路面背景的图像灰度值 的差异 ， 经过图像处理后便可识别出该导航
收 稿 日期 ：０ １—１ ２１ Ｉ一１ ５
基金项 目： 安徽科技学院人才引进 （ 稳定 ） 目（ Ｒ ２ １３ ２ ； 项 Ｚ Ｃ ０ １０ ） 安徽科技学院重点建设学科车辆工程支持项 目（ Ｋ Ｋ ０ ０ — ） Ａ Ｘ ２ １２ ５ 。 作者简介 ： 李进（ ９ ２ ， ， １８ 一）男 安徽省蚌埠市人 ， ， 博士 讲师 ， 主要从 事汽车电子与控制技术研究。
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４ ８
安徽科 技学院学 报
２ ３ 最优 阈值计 算 ．
使用最优阈值方法获取用于二值化路径 图像的阈值。与固定阈值方法相比， 最优阈值能够随着光照
凤阳 ２３０ ） ３ １０
（ 安徽科技学院 机电与车辆工程学院 ， 安徽 摘
要： 机器视觉由于具有多种优点， 在智能车辆导航 中得到广泛应 用。针对智能车辆路径导航直线模型
的缺点 ， 出了改进方法和一整套处理流程 ， 提 以及提高图像处理速度的措施 ， 而保证 图像识别的鲁棒性 从
和 实时性 。 以德 州仪 器的 Ｄ Ｃ ４ Ｅ ６ ３数 字信 号处理 器作 为 图像 采 集和 处 理芯 片， 智能 车辆 路 径识 别 系统 对
第２ ６卷第 １ 期
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４ ７
视觉导航系统中的图像处理与目标识别技术研究
视觉导航系统中的图像处理与目标识别技术研究在视觉导航系统中，图像处理与目标识别技术起着至关重要的作用。
这些技术的发展，为无人驾驶、机器人导航和智能摄像机等应用提供了强大的支持。
本文将通过对视觉导航系统中图像处理和目标识别技术的研究，探讨其原理、方法和应用。
首先，我们来介绍视觉导航系统中的图像处理技术。
图像处理是指对图像进行数字化、增强、分割和重建等一系列操作的过程。
在视觉导航中，图像处理技术主要包括图像预处理和特征提取两个方面。
图像预处理是指对原始图像进行去噪、去除伪影和增强对比度等操作，以便更好地进行后续处理。
常见的预处理方法有滤波、边缘检测和色彩校正等。
滤波技术可以通过去除图像中的噪声，提高图像质量。
边缘检测可以准确定位目标物体的轮廓，为后续的目标识别提供便利。
色彩校正则可以修复图像中的色差，使得图像更符合真实场景。
特征提取是图像处理的核心任务之一。
它可以从原始图像中提取出用于目标识别和分类的特征。
常用的特征提取方法有颜色特征、纹理特征和形状特征等。
颜色特征可以通过分析图像中的像素颜色分布来识别目标物体，例如通过颜色直方图或颜色矩来描述物体的颜色特征。
纹理特征则可以通过分析图像中的纹理变化来识别目标物体，例如通过灰度共生矩阵或小波变换来描述图像的纹理特征。
形状特征可以通过分析图像中的边缘和轮廓来识别目标物体，例如通过边缘链码或轮廓曲率来描述物体的形状特征。
接下来，我们来介绍视觉导航系统中的目标识别技术。
目标识别是指在图像中自动识别和定位特定的目标物体。
目标识别技术可以分为两类，即基于特征的目标识别和基于深度学习的目标识别。
基于特征的目标识别方法主要依赖于手工设计的特征来识别目标物体。
早期的目标识别方法主要使用形状、纹理和颜色等低层特征进行目标识别。
近年来，随着计算机视觉的发展，研究人员引入了更多的高层语义特征，如边缘、角点和感兴趣点等，以提高目标识别的准确性和鲁棒性。
然而，基于特征的目标识别方法受限于特征的设计和选择，对于复杂场景和光照变化较大的情况，其性能存在一定的局限性。
面向智能交通的目标检测与识别技术研究
面向智能交通的目标检测与识别技术研究随着城市化进程的加速，交通拥堵问题也越来越突出。
为了解决这个问题，智能交通技术成为了近年来研究的热点。
而目标检测和识别技术则是智能交通中的重要应用之一。
一、目标检测和识别技术的意义目标检测和识别技术是智能交通领域中的重要技术之一。
其在交通场景中的应用可以帮助交通管理部门提高管理效率，提供交通参与者更便利、安全、舒适、绿色的出行体验。
同时，也能提高道路使用效率，减少能源消耗，改善交通环境，促进城市可持续发展。
二、目标检测和识别技术的研究现状目前，目标检测和识别技术已成为计算机视觉领域的研究热点。
从传统的区域提取方法到现在的深度学习方法，目标检测和识别技术已经取得了巨大的进步。
其中，深度学习方法更是在各种领域得到了广泛应用。
在交通领域，目标检测和识别技术的应用也取得了很多成功。
例如，交通流量监测、行人识别、车辆检测等。
在这些应用中，采用的算法多是基于深度学习的方法。
通过深度神经网络的学习，使得算法的检测和识别能力得到了很大提升。
三、目标检测和识别技术的挑战在现实中，要将目标检测和识别技术应用于智能交通中，还存在着一些挑战。
其中，最大的挑战在于端到端的可靠性。
由于交通场景具有复杂性和实时性，目标检测和识别算法需要具有高准确率、高效率和低延迟的特点。
此外，还存在着大量的噪声和干扰因素。
例如，天气、光照、车辆颜色和形状的变化等。
这些因素可能会导致目标的检测和识别出现偏差或者错误。
四、目标检测和识别技术的未来发展目标检测和识别技术的未来发展前景广阔。
首先，随着计算机处理能力和算法优化的不断提升，目标检测和识别技术的准确率和速度也会不断提高。
其次，伴随着5G技术的普及，将有更多的数据能够被采集和使用，进一步促进了深度学习等算法的发展。
此外，未来目标检测和识别技术将会更加注重端到端的可靠性。
交通场景中的复杂性和实时性要求目标检测和识别算法具备高可靠性和低延迟。
针对这一问题，将会有更多的算法被应用于交通领域，以解决当前的挑战。
视觉导航技术的研究与应用
视觉导航技术的研究与应用视觉导航技术是现代科技领域的一大热点，随着计算机视觉、机器学习等技术的进一步发展，视觉导航技术的研究和应用正在不断扩展。
本文将介绍视觉导航技术的相关内容，包括其概念、研究现状和应用前景。
一、概念首先，我们需要明确什么是视觉导航技术。
简而言之，视觉导航技术是指利用计算机视觉和人工智能等技术，通过从图像或视频中提取特征来实现自主导航或辅助导航。
具体而言，视觉导航技术需要解决的问题包括：从图像或视频中提取特征、通过特征匹配实现位置估计和姿态估计、构建地图、规划路径等。
这些问题都需要利用计算机视觉、机器学习等技术进行解决。
二、研究现状视觉导航技术的研究一直是计算机视觉领域的一个热点方向。
目前，国内外的研究团队都在不断探索和优化视觉导航技术的相关算法和架构。
在视觉定位方面，常用的方法有基于SIFT、SURF等局部特征的方法、基于深度学习的端到端方法、基于语义信息的方法等。
其中，基于深度学习的端到端方法在近年来逐渐被广泛应用，尤其是基于深度神经网络的视觉导航方法。
另外，近年来还出现了一些结合多传感器的方法，如结合激光雷达、GPS、惯性导航等，以提高定位的精度和鲁棒性。
在视觉SLAM方面，目前的研究集中在实时性、精度、鲁棒性等方面的优化。
此外，还有一些针对具体应用场景的研究，如基于光流的SLAM、基于RGB-D数据的SLAM等。
三、应用前景视觉导航技术在未来有广阔的应用前景。
下面列举一些可能的应用场景：1.智能出行利用视觉导航技术，我们可以实现自主驾驶、智能导航等功能，从而提高出行的效率和安全性。
与此同时，视觉导航技术还可以为用户提供个性化路线规划、优化换乘方案等服务。
2.智能家居传感器与视觉导航技术的结合可以实现智能家居的场景感知、行为识别等功能。
通过智能手机等终端设备的操控，我们可以对家居系统进行远程控制，实现更加智能、人性化的家居体验。
3.智慧城市视觉导航技术也可以应用于智慧城市建设。
计算机视觉技术在智能交通系统中的应用与性能优化
计算机视觉技术在智能交通系统中的应用与性能优化智能交通系统是利用先进的计算机技术和通信网络技术将交通运行管理与信息服务相结合的一种交通管理系统。
计算机视觉技术作为其中重要的一环，通过图像或视频信息的处理和分析，能够实现交通监控、车辆识别、行为分析、交通流量统计等功能，为交通管理提供了全新的解决方案。
本文将重点探讨计算机视觉技术在智能交通系统中的应用以及性能优化的相关内容。
一、计算机视觉技术在智能交通系统中的应用1. 交通监控和车辆识别：计算机视觉技术可以通过监控摄像头捕捉交通场景图像，并对图像进行分析处理，实现实时的交通流量监控和车辆识别。
通过车辆识别，可以进行实时的拥堵监测和交通信号灯控制，从而提高交通效率和减少交通事故。
2. 行为分析和人流统计：计算机视觉技术可以对行人和车辆的行为进行分析，如行人的过马路行为、车辆的违规行为等。
通过对行为的分析，可以及时发现交通违法行为，并进行相应的处理。
同时，计算机视觉技术也可以应用于人流统计，通过对人流的监测和统计，可以分析人流的分布和趋势，为城市规划和交通管理提供科学依据。
3. 智能信号控制和导航系统：计算机视觉技术可以结合交通流量和车辆识别信息，实现交通信号的智能控制。
通过实时分析交通流量和车辆的状态，智能信号控制系统可以根据实际情况调整信号灯的时长，以提高车辆通过的效率和道路的通行能力。
同时，计算机视觉技术还可以用于现代导航系统，通过分析实时交通信息，为驾驶员提供最佳的导航路线，减少交通堵塞和路程时间。
二、计算机视觉技术在智能交通系统中的性能优化1. 图像处理算法优化：在智能交通系统中，图像处理算法对于提取交通信息和识别车辆等任务非常重要。
为了提高系统的实时性和准确性，可以对图像处理算法进行优化。
例如，使用更高效的图像压缩算法来减少图像处理的时间，或者通过算法优化提高车辆识别的准确率。
2. 硬件设备的优化：智能交通系统通常需要大量的计算和存储资源来处理和存储图像或视频数据。
视觉导航综述
视觉导航及实验验证平台综述摘要：本文概述视觉导航技术。
视觉导航通过图像采集设备收集近距离的环境信息，并利用计算机视觉技术进行图像处理获得环境信息，实现导航。
首先比较了各种导航方式的优缺点，分析视觉导航的意义。
接着概述了视觉导航的应用领域和研究现状，然后分析比较了视觉导航中的一些关键技术，简单介绍了视觉导航领域的SLAM问题。
最后，综合国内外视觉导航技术研究存在问题，提出进一步研究方向和应用途径。
关键词：视觉导航；移动机器人；智能车辆；图像匹配；路径识别0 引言在当今世界的先进技术领域里，往往存在这样的问题：为了完成某种特殊的任务，需要在已知或者未知环境中，使特殊的能完成既定任务的实验设备或平台按照既定的且满足最优条件的路径运动或者到达既定目的地，这一类的问题便是导航。
对于一般的导航系统，在给定命令的前提下，结合环境中的各种探测信息，并根据自身位姿信息作出决策使运动体而到达目标，在运动过程中，还需要不断优化全局路径。
导航系统需要完成的任务包括以下三点：一，获取信息；二，处理信息；三，作出决策（即路径规划）。
目前广泛使用的导航方法有[1]：航标法，航位推算法，天文导航，惯性导航，无线电导航，卫星定位导航和组合导航等。
下文对各种导航方法对比说明。
航标法习惯称之为目视方法，它借助于信标和参照物对运动物体进行引导。
目前仍在应用，但是这种方法过于依赖经验，受天气、地理条件的影响。
航位推算法是通过一系列的速度增量来确定位置的，是一种自主导航方法，保密性强。
但是随着时间推移会产生误差积累。
天文导航是通过仪器设备对天体的位置精确测定，根据地理关系算出位置的相对导航方法，其缺点是误差积累受时间和气象条件限制，定位时间长，操作计算复杂[1]。
惯性导航通过加速度测量技术和积分技术的综合应用得到运动体的速度和位置信息。
这种导航技术完全依靠载体上的设备自主完成导航任务，因此隐蔽性好，不受外界条件限制。
但是加速度及精度和误差积累严重限制该方法的应用。
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视觉导航智能车辆的目标识别精确性与实时性研究1）概述2）视觉路径导航原理3）识别精确性研究（提高精确性的意义和方法：滤波、自适应阈值等）4)实时性研究（软硬件方面；软件方面：优化算法、其他处理方法（减小图像处理区域等））5）总结1.概述智能车辆技术智能车辆（IntelligentVehicle）又称轮式移动机器人，是一个集环境感知、规划决策、自动驾驶等多种功能于一体的综合系统。
它致力于提高汽车的安全性、舒适性和提供优良的人车交互界面，是目前各国重点发展的智能交通系统一个重要组成部分，也是世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力。
智能车辆概述智能车辆的研究意义随着经济和社会的迅速发展，交通基础设施的瓶颈制约作用越来越明显。
这种制约不仅体现在交通堵塞问题日益突出上，同时还体现在由于交通不畅而造成的环境污染问题及相对落后的道路和先进的车辆对人们的生命、财产所形成的安全隐患。
正因为如此，智能交通系统(IntelligentTransportationSystems,ITS)日益受到欧洲、日本、美国等发达国家的重视并成为研究热点。
他们相继启动了各种以智能交通系统为目标的研究与开发项目。
如欧洲的PROMETHEUS和DRIVE项目，日本的VICS和ARTS项目，美国的IVHS项目等。
各国家各地区研究的项目内容，对智能交通系统的定义不尽相同，各项目的重点也有所不同，但目标都是综合利用新的信息技术、计算机技术、自动化技术、管理技术等，来提高道路和车辆的利用效率，提高安全性，减少污染及阻塞的发生。
ITS一般由两部分组成，即智能道路及交通控制系统和智能车辆系统IVS(IntelligentVehicleSystem)。
目前智能道路系统的构筑还处于起步阶段，相应的基础设施建设周期长且投资大，所以发展智能车辆及车辆自主行驶系统，通过提高车辆自身智能的方案是目前实现安全、高效的自主行驶的最佳选择，同时它还可为开发将来在完备的自动高速网络环境中运行的智能车辆奠定基础。
智能车辆作为智能车辆系统的基本组成单元，可以集成如视觉技术、触觉技术、自主控制和决策技术、多智能体技术、智能控制技术、多传感器集成和融合技术等许多最新的智能技术，从而能够完成很多高智能工作。
我国也已经把智能车辆列入国家高新技术计划，足以证明政府有关部门对发展智能车辆的高度重视。
智能车辆的应用范围由于智能车辆具有环境感知、规划决策、自动驾驶等功能，目前已经在以下场合得到了广泛应用。
1．智能交通系统为解决交通问题，各发达国家在ITS的研究上均投入了大量的人力、物力。
自然而然，智能车辆就成为ITS的一个重要的组成部分，得到越来越多的重视。
2．柔性制造系统和柔性装配系统在计算机集成制造系统中，智能车辆用来运输工件，能够极大的提高生产效率，降低生产成本。
3．军事领域智能车辆的研究也受到了军方的关注。
以智能车辆作为其它智能武器的安装平台，能够实现全天候的自动搜索、攻击动静态目标，能够极大的提高在高新技术战争中的攻击力，减少人员伤亡。
4．应用于其它特殊环境智能车辆在有毒或放射性环境下运输，还可应用于野外探险、消防、救灾等。
智能车辆的研究状况1．国外研究概况国外对于智能车辆技术的研究始于20世纪70年代末，最初是军方用做特殊用途的，80年代得到了更深入的研究。
进入90年代后，由于与智能交通系统的结合，开始进入深入、系统、大规模研究阶段。
西方各国对智能车辆技术的研究都投入了大量的人力、物力，智能车辆技术也相继取得了突破性的发展，尤其是美、日、欧等发达国家已经抢先一步，在智能车辆安全保障以及安全辅助导航技术取得了许多有价值的研究成果，如自适应巡航控制(AdaptiveCruiseControl,ACC)或智能巡航控制(IntelligentCruiseControl,ICC)系统、防碰撞系统(CollisionAvoidanceSystem,CAS)以及汽车队列(Platoon)等，并产生了明显的社会和经济效益。
比较有代表性的智能车辆有：美国国防高级研究计划局(DARPA)与陆军合作研制的世界上第一台地面自主车辆（ALV），如图5-1所示。
它采用高速计算机、三维视觉、先进的传感器和卫星导航等各种当时最新的或正在开发的技术，利用路标识别技术导航，在较平坦的越野环境中，以10千米/小时的速度自主行驶了20千米。
美国卡内基·梅隆大学自上世纪80年代以来，先后开发了Navlab系列地面智能车辆。
1992年研制的NavlabⅡ自主车在道路上以75千米/小时的速度自主驾驶了3.2千米。
德国自80年代初期开始，奔驰公司与位于慕尼黑的联邦国防大学进行合作，已先后研发出VaMoRs和VaMoRs-P两种实验车。
法国帕斯卡大学自动化与电子材料科学实验室与法国雪铁龙汽车技术中心合作，研制了Peugeo系统。
法国国防部也开发了DARDS自主侦察演示车（如图5-2所示），既可自主驾驶，也可遥控。
日本防卫厅技术本部第四研究所也研制了一种多用途自主车，如图5-3所示。
它可在崎岖的道路上自主行驶，可用于扫雷，也可作侦察车使用。
图5-1世界上第一台地面自主车辆ALV图5-2法国DARDS自主侦察演示车图5-3日本多用途自主车图5-4CITAVT-IV自主车2．国内研究概况我国是世界上公路交通发展最快的国家之一，汽车保有量迅速增加的同时，交通引发的各种问题尤其是行驶安全问题也日益突出，交通事故特别是恶性交通事故呈不断上升趋势，因此研究开发ITS势在必行，而作为ITS的重要组成部分，智能车辆研究亦显得尤为迫切。
但由于起步晚，以及经济条件的制约，我国在智能车辆研究领域与发达国家有一定的差距，目前开展这方面研究工作的单位主要包括一些大学和科研机构，如国防科技大学、清华大学、吉林大学、北京理工大学、中科院沈阳自动化研究所等。
一汽和国防科技大学机电工程与自动化学院共同研发了中国第一辆自主驾驶车辆，如图5-4所示。
该自主驾驶技术采用最先进的计算机视觉导航方案，能实时处理岔道、斑马线和虚线，对车体姿态变动和自然光照变化都有较强的自适应能力。
1993～1995年，由南京理工大学、北京理工大学、浙江大学、国防科技大学、清华大学等国内六所大学联合组成的课题组承担了“地面军用智能机器人”的研究项目，移动机器人的代号为7B.8。
7B.8系统的车体选用国产跃进客货车改制，车上安装有彩色摄像机、激光雷达、陀螺惯导定位、超声波传感器等。
其体系结构以水平式结构为主，采用传统的“感知－建模－规划－执行”算法，其直线跟踪速度达到20km/h，避障速度达到5～10km/h。
清华大学计算机系智能技术与系统国家重点试验室在国防科工委和国家863计划的资助下，从1988年开始研制THMR(TsinghuaMobileRobot)系列移动机器人系统。
THMR-III系统的车体选用BJ1022面包车，上面安装有彩色摄像机、磁罗盘光码盘定位、GPS、超声等传感器。
它的体系结构以垂直式为主，采用多层次“感知－动作”行为控制、基于模糊控制的局部路径规划及导航控制。
THMR-III自主道路跟踪时，时速达到5～10km/h。
THMR-V系统能够实现结构化环境下的车道线自动跟踪，准结构化环境下的道路跟踪以及复杂环境下的道路避障等功能。
吉林大学交通学院智能车辆课题组从1992年开始一直开展智能车辆自主导航研究。
在智能车辆的体系结构、传感器信息的获取与处理、路径识别与规划、智能车辆前方障碍物探测及车距保持等方面取得一定研究成果，目前已经研制了4代JUTIV型智能车辆。
合肥工业大学机械与汽车工程学院对智能车辆的相关技术进行了研究，在智能车辆的控制体系结构、路径图像识别和跟踪控制、路径规划和避障等方面取得了一定成果。
智能车辆的研究方向目前智能车辆的研究方向主要有以下几个方面。
1．驾驶员行为分析(DriverBehaviorAnalysis)，主要研究驾驶员的行为方式、精神状态与车辆行驶之间的内在联系，目的是建立各种辅助驾驶模型，为智能车辆辅助驾驶或自动驾驶提供必要的数据，如对驾驶员面部表情的归类分析能够判定驾驶员是否处于疲劳状态，是否困倦瞌睡等。
2．环境感知(EnvironmentalPerception)，主要是运用传感器融合等技术，来获得车辆行驶环境的有用信息，如车流信息、车道状况信息、周边车辆的速度信息、行车标志信息等。
3．极端情况下的自主驾驶(AutonomousDrivingonExtremecourses)，主要研究在某些极端情况下，如驾驶员的反应极限、车辆失控等情况下的车辆自主驾驶。
4．车辆运动控制系统(VehicleMotionControlSystems)，研究车辆控制的运动学、动力学建模、车体控制等问题。
5．车辆交互通信(Inter-VehicleCommunications)，研究车辆之间有效的信息交流问题，主要是各种车辆间的无线通信问题。
6．系统结构(SystemArchitectures)，研究智能车辆系统的结构组织问题。
7．主动安全系统(ActiveSafetySystems)，和被动安全相对比，主动安全系统主要是以预防为主，如研究各种情况下的避障、防撞安全保障系统等。
上述各研究方向也可比较概括的划分为以下三个大的研究方向。
1．监控、警告系统。
此部分研究前方碰撞警告、盲点警告、行车道偏离警告、换道警告、十字路口防撞警告、行人检测、倒车警告等方面的问题。
2．半自主式车辆控制系统。
与上一部分相比，此部分具有更高级的车辆自动化，如当驾驶员对警告来不及反应时，系统接管车辆的控制，通过控制车辆的转向、制动等使车辆回复到安全状态。
3．自主车辆控制系统。
此部分具有完全的车辆自动化，研究包括车辆自适应巡航、道路保持、低速等距行驶、排队行驶等方面的问题。
智能车辆的关键技术智能车辆的研究涉及到计算机视觉、传感器数据融合、车辆工程、计算机控制等诸多领域。
其主要关键技术如下。
1．导航技术1)计算机视觉当我们驾车时，我们所接收的信息几乎全部来自于视觉。
交通信号、交通图案、道路标识等均可以看作是环境对驾驶员的视觉通讯语言。
很显然，人们就考虑到应用计算机视觉来解释这些环境语言。
视觉系统在智能车辆研究中主要起到环境探测和辨识的作用。
与其它传感器相比，机器视觉具有检测信息大、能够遥测等优点。
当将计算机图像信息与其它背景知识及其它传感器相结合，能快速提取复杂环境中的有用信息，进而产生合理的行为规划与决策。
在行车道路检测、车辆跟随、障碍物检测等方面，机器视觉都起着非常重要的作用，是智能车辆研究中最重要的一种传感器。
要使车载计算机视觉导航系统成为可能，必须使它具备实时性、鲁棒性、实用性这三方面的技术特点。
实时性是指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，复杂的路面环境，如路面及车道线的宽度、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、阴天与雨雪等均具有良好的适应性；实用性是指要求智能车辆在体积与成本等方面能够为普通汽车用户所接受。