第十一章 汽车与自动驾驶系统
第十一章 汽车与自
LOGO
第十一章 汽车与自动驾驶系统
11.1概述 概述
（二）智能车辆的研究方向 7.交通监控、车辆导航及协作（Traffic 交通监控、 交通监控 车辆导航及协作（ Monitoring，Vehicle Navigation and ， coordination） 主要研究交通流诱导等问 ） 题; 8.车辆交互通信（Inter－Vehicle 车辆交互通信（ 车辆交互通信 － Communication） 研究车辆之间有效的 ） 信息交流，主要是各种车辆间的无线通信问题； 信息交流，主要是各种车辆间的无线通信问题；
第十一章 汽车与自动驾驶系统
（三）智能车辆的研究范围 ３.计算机视觉应具备的特性 计算机视觉应具备的特性
11.1概述 概述
①实时性：指系统的数据处理必须与车辆的高速行驶同 实时性： 步进行。 步进行。 鲁棒性：车辆对不同的道路环境，如高速公路、 ②鲁棒性：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 标准公路、普通公路等，复杂的路面环境， 车道线的宽度、颜色、动态随机障碍与车流等， 车道线的宽度、颜色、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、 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。 阴天与雨雪等均具有良好的适应性。 实用性： ③实用性：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。 普通汽车用户所接受。
第十一章 汽车与自动驾驶系统
11.1概述 概述
（二）智能车辆的研究方向 1.驾驶员行为分析（Driver Behavior 驾驶员行为分析（ 驾驶员行为分析 Analysis） 任务： ） 任务：研究驾驶员的行为方 精神状态与车辆行驶之间的内在联系； 式、精神状态与车辆行驶之间的内在联系；目 建立各种辅助驾驶模型， 的：建立各种辅助驾驶模型，为智能车辆安全 辅助驾驶或自动驾驶提供必要的数据， 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； 处于疲劳状态，是否困倦瞌睡等；
如何进行自动驾驶系统设计
如何进行自动驾驶系统设计随着技术的发展和人们对驾驶安全的关注，自动驾驶系统成为了当前热门的研究领域之一。
自动驾驶系统是指通过计算机系统和传感器等设备，实现汽车自行行驶，减少人为操控车辆的风险。
自动驾驶系统设计的复杂程度和技术要求也越来越高。
在本文中，我们将简单介绍自动驾驶系统设计的过程步骤，并从多角度解析如何进行自动驾驶系统设计。
一、需求分析和功能设计自动驾驶系统的设计首先需要从需求分析开始。
需求分析是指通过调查了解用户需求和使用场景，明确设计的目标、瓶颈、要求和性能指标等方面的问题。
在这个阶段，可以使用问卷调查或者深度访谈等方式，寻找用户的真实需求和对自动驾驶系统的期望。
在需求分析的基础上，需要在系统的设计过程中执行功能设计。
功能设计包括分解任务、功能模块描述、以及输出各功能需求等。
功能设计的目标在于明确系统的框架，使不同功能模块之间协同配合，实现整个系统的最优化。
二、传感器和控制模块选择自动驾驶系统的关键在于对外部环境的感知和对车辆的控制。
因此，传感器和控制模块的选择是系统设计的另一个重要环节。
传感器设计需要兼顾多个因素，如精度、采样率频率、使用寿命、可靠性、成本等。
在控制模块的选择过程中，需要考虑处理器的数据处理能力，内存容量、功耗、集成度、开发工具和开发环境的支持，处理器的可靠性和安全性等方面的综合因素。
三、算法设计和开发自动驾驶系统的算法设计和开发是系统设计的核心环节。
自动驾驶系统设计的目标是将传感器和控制模块采集到的数据，通过算法处理，转化成汽车漂移、加速、刹车等行驶动作，并将控制反馈给车辆。
算法设计和开发的重点在于开发智能化的控制算法，使车辆具备环境感知、自主决策、自动控制等智能化的功能。
四、安全性和可靠性测试自动驾驶系统设计的最后，我们需要验证和测试车辆是否可以兼容实际驾驶场景。
在这个阶段我们需要考虑高可靠性和高安全性的测试手段和方案，以达到系统的高可靠性和可持续性。
高可靠性在安全性方面是自动驾驶系统设计不可或缺的一部分，系统需要在设计、开发、测试和部署时都要侧重这一点，确保驾驶的可持续性。
第十一章汽车与自动驾驶系统
第十一章： 第十一章：汽车与自动驾驶系统
第十一章： 第十一章：汽车与自动驾驶系统
11.2世界智能车辆的研究与发展
1.它的研究始于20世纪50年代初美国 Barrett Electronics公司开发出世界上 第一台自动引导车辆系统（Automated Guided Vehicle System，AGVS） 2．1974年，瑞典的Volvo Kalmar轿车装配工厂与Schiinder－Digitron公司 合作，研制出一种可装载轿车车体的AGVS，并由多台该种AGVS组成了汽 车装配线，从而取消了传统应用的拖车及叉车等运输工具。由于Kalmar工 厂采用AGVS获得了明显的经济效益，许多西欧国家纷纷效仿Volvo公司， 并逐步使AGVS在装配作业中成为一种流行的运输手段。
3. 20世纪80年代，伴随着与机器人技术密切相关的计算机。电子、通信技 术的飞速发展，国外掀起了智能机器人研究热潮，其中各种具有广阔应用 前景和军事价值的移动式机器人受到西方各国的普遍关注。
第十一章： 第十一章：汽车与自动驾驶系统
11.2世界智能车辆的研究与发展
2.智能车辆的研究方向 驾驶员行为分析 环境感知 极端情况下的自主驾驶 规范环境下的自主导航 车辆运动控制系统 主动安全系统 交通监控、车辆导航及协作 车辆交互通信 军事应用 系统结构 先进的安全车辆
第十一章： 第十一章：汽车与自动驾驶系统
11.4基于视觉导航的智制
第十一章： 第十一章：汽车与自动驾驶系统
11.5智能车辆的自主驾驶与辅助导航
CMU的Navlab5系统 VaMoRs-P系统 Peugeot系统
第十一章： 第十一章：汽车与自动驾驶系统
11.2世界智能车辆的研究与发展
3.智能车辆的研究范围
自动驾驶技术
■史敏才自动驾驶是指车辆在无需人类干预的情况下，通过使用各种传感器、计算机视觉、人工智能和机器学习等技术，自主地进行导航、感知和决策，实现自动化驾驶的能力。
自动驾驶技术的核心是车辆的感知、决策和控制系统。
感知系统使用多种传感器（如激光雷达、摄像头、雷达等）来获取周围环境的信息，包括道路、车辆、行人和障碍物等。
决策系统基于感知数据和预设的规则、模型和算法，进行路径规划、障碍物避让和交通规则遵守等决策。
控制系统将决策结果转化为车辆的实际动作，如加速、制动和转向等。
自动驾驶技术的发展离不开人工智能和机器学习的支持。
通过大量的数据和机器学习算法，自动驾驶系统可以不断学习和优化自己的行为模式，提高驾驶的准确性和安全性，同时，自动驾驶技术还涉及到高精度地图、通信技术和车辆网络等方面的支持。
自动驾驶技术的应用前景广阔，它可以提高交通效率、减少交通事故、缓解交通拥堵，并为出行提供更加便捷和舒适的体验。
自动驾驶技术还可以应用于物流和运输领域，提高物流效率和成本效益，然而，自动驾驶技术仍然面临一些挑战和问题。
其中包括技术的可靠性和安全性、法律和道德问题、数据隐私和安全等方面的考虑。
为了推动自动驾驶技术的发展和应用，需要在技术、政策和社会等多个层面进行综合考虑和合作。
感知是指车辆通过传感器获取周围环境的信息，并对其进行理解和解释。
通过感知，车辆可以识别道路、障碍物、交通标志、行人和其他车辆等元素。
常用的感知传感器包括：摄像头：摄像头可以捕捉周围环境的图像，用于识别道路标志、交通信号灯、行人和车辆等。
激光雷达：激光雷达通过发射激光束并测量其返回时间来获取周围物体的距离和形状信息，可以提供高精度的三维点云数据，用于障碍物检测和距离估计。
雷达：雷达使用无线电波来探测周围物体，并测量其距离和速度。
它可以提供较远距离的感知能力，用于检测远处的车辆和障碍物。
超声波传感器：超声波传感器可以测量周围物体的距离，常用于低速行驶和近距离障碍物检测。
车辆自动驾驶系统中的决策与控制算法设计
车辆自动驾驶系统中的决策与控制算法设计随着科技的不断发展，车辆自动驾驶技术已经成为汽车行业的一个重要的研究方向。
在车辆自动驾驶系统中，决策和控制算法的设计起着关键的作用。
本文将讨论车辆自动驾驶系统中决策和控制算法的设计原理和方法。
一、决策算法设计在车辆自动驾驶系统中，决策算法负责根据车辆所处的环境信息和目标任务来做出相应的决策。
决策算法的设计需要考虑以下几个关键要素：1. 感知和感知融合：决策算法需要对车辆周围的环境进行感知和感知融合，包括识别障碍物、检测道路标志和交通信号等。
感知和感知融合的准确性和效率对决策的正确性至关重要。
2. 地图和定位：决策算法需要借助地图和定位技术确定车辆的位置和行驶路径。
地图和定位的精度和更新频率会直接影响决策算法的可靠性和鲁棒性。
3. 交通规则和行为：决策算法需要遵守交通规则和行为准则，包括保持车道、减速以及避让其他车辆等。
对于不同的道路场景和交通状况，决策算法需要能够做出相应的决策。
4. 多目标优化：车辆自动驾驶系统往往需要同时考虑多个目标，如安全性、舒适性和效率等。
决策算法需要在多目标之间进行权衡和优化，以实现最佳的综合性能。
5. 动态路径规划：决策算法需要根据车辆当前的状态和目标任务，生成适合的行驶路径。
动态路径规划需要考虑到车辆的动态约束和环境的变化，并且能够快速响应与计算。
二、控制算法设计在车辆自动驾驶系统中，控制算法负责根据决策算法的输出，控制车辆的加速度、转向和制动等。
控制算法的设计需要考虑以下几个关键要素：1. 车辆动力学模型：控制算法需要建立车辆的动力学模型，以精确描述车辆的运动和响应。
动力学模型需要包括车辆的质量、惯性特性和驱动系统等重要参数。
2. 控制器设计：控制算法需要设计合适的控制器来实现期望的车辆行为。
常见的控制器包括PID控制器、模糊控制器和模型预测控制器等。
控制器设计需要考虑到车辆动力学模型和实时性要求。
3. 传感器数据处理：控制算法需要根据传感器采集的数据来实时调整控制指令。
论文---汽车自动驾驶技术及应用实例
汽车自动驾驶技术及应用实例摘要新时代背景下，汽车自动驾驶技术研究完成了一项热门课题。
汽车自动驾驶的技术主要分为感知、决策和执行三个部分。
文章探讨了汽车自动驾驶相关并对汽车自动驾驶技术未来发展趋势进行了分析和对汽车自动驾驶的技术的应用实例进行介绍。
还提出汽车自动驾驶存在的问题，在人才方面，测试方面，技术发展发面等，都有一定的限制。
关键词：自动驾驶技术；汽车；发展趋势1汽车自动驾驶系统汽车自动驾驶系统主要应用了通信技术、计算机技术、自动化控制技术等，从而完成列车的实时控制[1]。
借助于现代通信技术与列车进行直接对接，能完成车地之间的各项数据信息的双向通信，而且传输速率相对比较快，信息传输量也比较大，由此后续追踪列车与控制中心就能及时地接收到前行列车的具体位置，从而使得列车运行与管理变得更具灵活性、合理性，保证列车的高效、有效控制管理，同时也能适应与满足列车自动驾驶实际需要。
从本质上分析，自动驾驶系统具备的功能主要分为自动启动、行驶、停止以及故障自动恢复等，同时拥有常规运行与降级运行等不同的运行方式。
图1-1 自动驾驶车辆图汽车自动驾驶系统（Motor Vehicle Auto Driving System），又称自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-piloting automobile ）也称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过车载电脑系统实现无人驾驶的智能汽车系统。
自动驾驶汽车技术的研发，在20世纪也已经有数十年的历史，于21世纪初呈现出接近实用化的趋势[4]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。
1.3 微波雷达监测系统微波雷达的原理和激光雷达类似，但它发射的是无线电波，而不是激光。
微波雷达价格低、体积小,但精度不及激光雷达。
毫米波的波长介于厘米波和光波之间，毫米波兼有微波制导和光电制导的优点：(a) 较大的波长可以穿透雾、烟、灰尘等,激光雷达难以穿透的障碍，较好免疫恶劣天气。
汽车自动驾驶系统-推荐下载
对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术关，系电通，力1根保过据护管生高线0产中不工资仅艺料可高试以中卷解资配决料置吊试技顶卷术层要是配求指置，机不对组规电在范气进高设行中备继资进电料行保试空护卷载高问与中题带资22负料，荷试而下卷且高总可中体保资配障料置23试时23卷，各调需类控要管试在路验最习；大题对限到设度位备内。进来在行确管调保路整机敷使组设其高过在中程正资1常料中工试，况卷要下安加与全强过，看2度并55工且22作尽2下可护1都能关可地于以缩管正小路常故高工障中作高资；中料对资试于料卷继试连电卷接保破管护坏口进范处行围理整，高核或中对者资定对料值某试，些卷审异弯核常扁与高度校中固对资定图料盒纸试位，卷置编工.写况保复进护杂行层设自防备动腐与处跨装理接置，地高尤线中其弯资要曲料避半试免径卷错标调误高试高等方中，案资要，料求编5试技写、卷术重电保交要气护底设设装。备备4置管高调、动线中试电作敷资高气，设料中课并3技试资件且、术卷料拒管中试试调绝路包验卷试动敷含方技作设线案术，技槽以来术、及避管系免架统不等启必多动要项方高方案中式；资，对料为整试解套卷决启突高动然中过停语程机文中。电高因气中此课资，件料电中试力管卷高壁电中薄气资、设料接备试口进卷不行保严调护等试装问工置题作调，并试合且技理进术利行，用过要管关求线运电敷行力设高保技中护术资装。料置线试做缆卷到敷技准设术确原指灵则导活：。。在对对分于于线调差盒试动处过保，程护当中装不高置同中高电资中压料资回试料路卷试交技卷叉术调时问试，题技应，术采作是用为指金调发属试电隔人机板员一进，变行需压隔要器开在组处事在理前发；掌生同握内一图部线纸故槽资障内料时，、，强设需电备要回制进路造行须厂外同家部时出电切具源断高高习中中题资资电料料源试试，卷卷线试切缆验除敷报从设告而完与采毕相用，关高要技中进术资行资料检料试查，卷和并主检且要测了保处解护理现装。场置设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方
自动驾驶系统的安全技术研究与优化
自动驾驶系统的安全技术研究与优化现今的汽车越来越智能化，其中最引人注目的就是自动驾驶系统。
随着汽车科技的不断进步，自动驾驶技术的发展也越来越成熟。
然而，安全问题一直是制约自动驾驶系统发展的重要因素。
因此，本文将探讨自动驾驶系统的安全技术研究与优化。
1. 自动驾驶系统的安全技术自动驾驶系统的安全技术主要包括三方面：传感器的精度、控制算法的可靠性和车身结构的安全性。
1.1 传感器的精度汽车自动驾驶系统需要通过传感器获取车辆的周围环境信息，如道路状况、障碍物等。
然而，传感器的精度对自动驾驶系统的安全性影响非常大。
因此，传感器的精度一直是自动驾驶系统研究的重点之一。
在工程实践中，自动驾驶系统经常使用激光雷达和摄像头等传感器来获取周围环境信息。
激光雷达可以通过测量反射光来获取障碍物距离和位置信息，而摄像头则可以获取道路标识和障碍物的图像信息。
然而，这些传感器的精度受到许多因素的影响，如天气、光线等。
因此，如何把这些因素考虑进去，提高传感器的精度，是自动驾驶系统研究的一个难点。
1.2 控制算法的可靠性自动驾驶系统的控制算法需要实时解决许多问题，如寻找可行路径、避开障碍物以及控制车辆速度和方向等。
因此，控制算法的可靠性和实时性非常重要。
目前，自动驾驶系统的控制算法主要基于深度学习和机器学习等技术，通过大量的数据进行训练和优化。
然而，由于训练数据的缺乏和算法的工程化问题，自动驾驶系统的控制算法容易出现不可预测的错误，从而导致安全问题。
因此，如何提高控制算法的可靠性，是自动驾驶系统研究的另一个难点。
1.3 车身结构的安全性汽车自动驾驶系统的安全性不仅取决于传感器的精度和控制算法的可靠性，还与车身结构的安全性密切相关。
车身结构的安全性主要包括车辆碰撞时的吸能能力、车辆的稳定性和车门的打开方式等。
汽车是否具备良好的碰撞保护能力，直接关系到车辆乘员的生命安全。
因此，自动驾驶汽车的车身结构必须优化，以确保在发生碰撞时，车辆乘员能够尽可能地免受伤害。
- 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)。
❖ 2001年，吉林大学智能车辆课题组研制 开发了JLUIV-Ⅲ试验车[13]，它是课题组在低 速智能车辆研究领域面向柔性生产组织和户 内外物流自动化运输开发的实用型自动引导 车辆（Automated Guided Vehicle）。 JUTIV-Ⅲ型视觉导航智能车辆的功能主要有 ：
16
❖
图像平滑：
11.4 基于视觉导航的智能车辆模 糊逻辑控制
❖ 11.4.3 模糊逻辑控制 ❖ 模糊逻辑控制的突出特点在于：
➢ 系统的设计不要求知道被控对象的精确数学 模型，只需要提供现场操作人员的经验知识 及操作数据；
➢ 控制系统的鲁棒性强，是英语解决常规控制 难以解决的非线性、时变及滞后系统
11.2 世界智能车辆的研究与发展
❖ 11.2.2 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：
➢ 驾驶员行为分析（Driver Behavior Analysis ）
➢ 环境感知（Environmental Perception）
➢ 极端情况下的自主驾驶（Autonomous
第十一章 汽车与自动驾驶系统
❖ 第一节 ❖ 第二节 ❖ 第三节 ❖ 第四节
控制 ❖ 第五节 ❖ 第六节
概述 世界智能车辆的研究与发展 智能车辆系统结构与微机测控系统 基于视觉导航的智能车辆模糊逻辑
智能车辆的自主驾驶与辅助导航 小结
1
11.1 概 述
❖ 11.1.1 汽车自动驾驶概念 ❖ 是指借助车载设备及路侧、路表的电子设
3
11.2 世界智能车辆的研究与发展
❖ 11.2.1 智能车辆的产生与发展 ➢ 它的研究始于20世纪50年代初美国 Barrett
Electronics公司开发出的世界上第一台自动 引导车辆系统（Automated Guided Vehicle System，AGVS） ➢ 1974年，瑞典的Volvo Kalmar轿车装配工厂 与Schiinder－Digitron公司合作，研制出一种 可装载轿车车体的AGVS，并由多台该种 AGVS组成了汽车装配线，从而取消了传统 4 应用的拖车及叉车等运输工具。
碍物信息，从而使车辆避障更加容易
15
11.4 基于视觉导航的智能车辆模 糊逻辑控制
❖ 11.4.2 条带状路标检测算法 ❖ 图像预处理 ：
➢ 像质改善，如图像锐化、平滑、复原、校正 等；
➢ 图像分析，如边缘与线的检测、区域分割、 形状特征测量等；
➢ 图像重建，如投影图像重建、利用对象生成 立体图像、全息图生成等
）
6
11.2 世界智能车辆的研究与发展
❖ 11.2.3 智能车辆的研究范围 ➢ 计算机视觉 ➢ 传感器数据结合 ➢ 智能控制在智能车辆上的应用
7
11.2 世界智能车辆的研究与发展
❖ 11.2.4 智能车辆体系结构 ❖ 智能车辆集多种传感数据融合、视觉信息
处理、环境建模、导航、避障等功能于一体 。为完成如此复杂、如此众多的功能，历史 上曾有几种体系结构，如水平型结构、垂直 型结构和综合型结构。
1➢3 基于条带状路标的计算机视觉自主导航
11.3 智能车辆系统结构与微机测 控系统
❖ 11.3.2 车辆体系结构及性能指标
14
11.4 基于视觉导航的智能车辆模 糊逻辑控制
❖ 11.4.1 计算机视觉导航的优点 ➢ 相关传感器系统简单、经济，而且使控制器
的设计更加灵活方便 ➢ 视觉导航能更容易地提供车辆行车环境的障
11
11.3 智能车辆系统结构与微机测 控系统
❖ 11.3.2 车辆体系结构及性能指标 ❖ 智能车辆的组织和控制结构可粗略分为以
下三类基本模块。 ➢ 感知模块：获取并处理现场的环境信息。 ➢ 规划模块：分解任务序列进行规划与决策。 ➢ 执行模块：驱动车体执行任务操作
12
11.3 智能车辆系统结构与微机测 控系统
8
11.2 世界智能车辆的研究与发展
❖ 11.2.4 智能车辆体系结构
9
11.2 世界智能车辆的研究与发展
❖ 11.2.5 智能车辆技术的应用 ❖ 在日本，众多的汽车厂商也在进行类似的
开发工作，日本政府也制定了完整的开发和 实施计划，提出了智能道路的概念。2000年 11月在日本的筑波，来自日本各大汽车厂家 和美国的试验车辆完成了实证试验，这些试 验车辆不但可以在路段上自动驾驶，而且在 路口可以探测其它方向的车辆和过街的行人 ，并采取相应的措施。2001年以后，日本开
10
始在各地进行实证试验，2003年计划在第二
11.3 智能车辆系统结构与微机测 控系统
❖ 11.3.1 引言
❖ 智能车辆的研究始于20世纪50年代美国 开发的地下埋线感应式自动引导车辆，虽然 其引导技术已十分成熟，但该种思路很难应 用于户外环境。20世纪80年代以来，人们一 直在研究其他引导技术，先后研究过光学导 航、视觉导航、超声导航、红外线导航等， 其中视觉导航因其发展潜力巨大吸引了国内 外众多的研究者 。
❖ 模糊逻辑控制系统的基本组成部分：
17
❖ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
模糊逻辑控制系统由模糊规则库、模糊推
11.4 基于视觉导航的智能车辆模 糊逻辑控制
备来检测周围行驶环境的变化情况，进行部 分或完全的自动驾驶控制的系统，目的是提 高行车安全和道路通行能力。
❖ 该系统的本质就是将车辆——道路系统中 的现代化的通信技术、控制技术和交通信息 理论加以集成，提供一个良好的驾驶环境， 在特定条件下，车辆将在自动控制下安全行
2 驶。
11.1 概 述
❖ 11.1.2 车辆自动驾驶系统主要目的 ➢ 防止部分交通事故的发生； ➢ 提高道路利用率； ➢ 提高驾驶员方便性； ➢ 减轻驾驶员负担； ➢ 实现车辆的安全高效行驶
Driving on Extreme Courses）
5
➢
规范环境下的自主导航（Autonomous
11.2 世界智能车辆的研究与发展
❖ 11.2.2 智能车辆的研究方向 ➢ 车辆交互通信（Inter-vehicle
Communications） ➢ 军事应用（Military Applications） ➢ 系统结构（System Architectures） ➢ 先进的安全车辆（Advanced Safety Vehicles