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智能汽车控制系统

智能汽车控制系统在当今科技飞速发展的时代，汽车已经不再仅仅是一种交通工具，而是逐渐演变成了一个智能化的移动终端。

智能汽车控制系统作为实现汽车智能化的核心技术，正引领着汽车行业的深刻变革。

智能汽车控制系统是一个复杂而又高度集成的系统，它涵盖了多个方面的技术和功能，旨在为驾驶者提供更加安全、舒适和便捷的驾驶体验。

从功能上来看，智能汽车控制系统主要包括动力控制、制动控制、转向控制、悬架控制以及各种辅助驾驶系统等。

动力控制系统负责优化发动机和电动机的工作状态，以实现最佳的燃油经济性和动力性能。

制动控制系统不仅要确保车辆在制动时的稳定性和安全性，还需要与其他系统协同工作，实现诸如自动紧急制动等高级功能。

转向控制系统则要使车辆的转向更加精准和灵活，适应不同的驾驶场景。

悬架控制系统能够根据路况和驾驶模式自动调整悬架的硬度和高度，提升车辆的舒适性和操控性。

而辅助驾驶系统，如自适应巡航控制、车道保持辅助、自动泊车等，则大大减轻了驾驶者的负担，提高了行车的安全性。

在技术实现方面，智能汽车控制系统依赖于大量的传感器、控制器和执行器。

传感器就像是汽车的“眼睛”和“耳朵”，能够实时感知车辆的状态、周围的环境以及驾驶者的操作。

常见的传感器包括车速传感器、加速度传感器、陀螺仪、摄像头、雷达等。

这些传感器收集到的信息会被传输到控制器，控制器就像是汽车的“大脑”，它会对这些信息进行快速处理和分析，并根据预设的算法和策略发出控制指令。

执行器则负责将控制指令转化为实际的动作，比如调整发动机的输出功率、改变制动压力、转动方向盘等。

为了确保智能汽车控制系统的可靠性和安全性，系统的设计和开发需要遵循严格的标准和规范。

在硬件方面，要选用高质量、高可靠性的元器件，并进行严格的测试和验证。

在软件方面，代码的编写要遵循规范，进行充分的测试和调试，以避免出现漏洞和错误。

同时，还需要建立完善的故障诊断和容错机制，当系统出现故障时，能够及时采取措施，确保车辆的安全。

2024年度无人驾驶汽车PPT课件

2024/2/3
仿真与实车结合的测试方法
先在仿真环境中进行初步验证，再在实车环境中进行精细化调试和优化。
19
性能评估指标体系构建
安全性指标
包括碰撞风险、交通规则遵守程度、危险场景应对能力等。
舒适性指标
包括乘坐舒适度、行驶平稳性、噪音水平等。
2024/2/3
效率性指标
包括行驶速度、行程时间、交通流量等。
制定详细的维护与升级计划，确保系统始终处于最佳工作状态。
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04
无人驾驶汽车测试
与评估
2024/2/3
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测试场景及测试用例设计
城市道路测试场景
包括交通信号灯、行人、非机动车、机动车等混合交通流场景。
复杂环境测试场景
包括雨雪雾等恶劣天气、夜间行驶、隧道桥梁等特殊路段场景。
ABCD
2024/2/3
冗余设计
关键部件采用冗余配置，提高系统可靠性。
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硬件平台选择及搭建
传感器选型
选用高精度雷达、激光雷达、摄像头等传感器，实现环境感知和目标识别。
计算平台搭建
采用高性能计算机或嵌入式系统，满足实时处理和决策需求。
通信系统建立
实现车与车、车与基础设施、车与行人的全面互联。
2024/2/3
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软件系统开发与集成
感知算法开发
研究并开发适用于无人驾驶的感知算法，如目标检测、跟踪和识别等。
控制算法开发
研究并开发精确的车辆控制算法，保障行驶稳定性和安全性。
2024/2/3
决策与规划算法开发
基于感知结果，开发智能决策和规划算法，实现自主驾驶。
软件系统集成与测试
将各功能模块集成到统一的软件平台中，并进行严格的测试和验证。

新能源汽车的智能驾驶与自动化技术

新能源汽车的智能驾驶与自动化技术随着科技的迅猛发展，新能源汽车的智能驾驶与自动化技术在日常出行中扮演着越来越重要的角色。

智能驾驶和自动化技术不仅提高了驾驶安全性，节约能源，并且为人们的出行带来了更多的便利性。

本文将探讨新能源汽车的智能驾驶技术以及自动化技术的优势。

一、智能驾驶技术的应用智能驾驶技术是指通过计算机系统和传感器来实现汽车自主感知、决策和控制的能力。

它可以使车辆根据环境和交通情况自动驾驶，并且在夜间、恶劣天气和长时间驾驶时具有更高的安全性。

1.1 自适应巡航控制（ACC）自适应巡航控制是智能汽车技术中的一个重要组成部分。

它通过车载传感器感知前方车辆的行驶速度，并根据其速度动态调整自身车辆的速度。

这种技术不仅可提高行驶过程中的舒适度，还能减少车祸的发生。

1.2 自动泊车技术自动泊车技术使得驾驶员不再需要亲自操纵车辆进行泊车。

利用传感器和摄像头等设备，汽车可以在没有驾驶员操作的情况下自动完成泊车过程。

这大大提高了泊车的效率，同时也减少了驾驶员因泊车操作不熟练而产生的事故。

1.3 车道保持辅助系统（LKAS）车道保持辅助系统可以通过感知车道线来保持车辆在车道内的稳定行驶。

当发现车辆偏离车道时，系统会自动进行纠正，并提醒驾驶员注意行驶安全。

这项技术对于长途驾驶和高速行驶尤为重要，能够有效地减少交通事故的发生。

二、自动化技术的优势自动化技术是实现智能驾驶的基础，它使新能源汽车能够更加智能地适应复杂的行驶环境，提供更加安全、高效的出行方式。

2.1 数据处理和分析能力新能源汽车的自动化技术可以根据传感器获取的大量数据进行实时处理和分析，从而更准确地感知周围环境和其他车辆的状态。

这种数据处理和分析能力使得汽车更加智能化，提高了驾驶的安全性和舒适性。

2.2 人工智能应用自动化技术的重要组成部分是人工智能技术的应用。

新能源汽车可以通过人工智能技术实现语音识别、图像识别和自主学习等功能，使驾驶员与车辆之间的交互更加便捷和智能化。

简述智能汽车自动驾驶的控制方法

简述智能汽车自动驾驶的控制方法本文将针对智能汽车自动驾驶的控制方法进行简要分析和探究，旨在有效提升汽车自动驾驶技术的应用效果，为智能汽车创造更加广阔的发展空间。

标签：智能汽车;自动驾驶;控制方法引言随着人们生活水平的不断提升，对于出行工具的选择提出了更高的要求。

现代科学技术的发展使得越来越多的智能汽车被广泛应用于人们的日常生活，而自动驾驶技术的应用与发展更加提升了智能汽车的使用性能。

通过智能汽车自动驾驶的控制系统能够有效满足智能汽车自动驾驶的需求，明确自动驾驶控制的方法，并在仿真验证分析中，有效提升智能汽车自动控制的效果，提高汽车自动驾驶的水平。

1 智能汽车自动驾驶车辆控制模型的构建在对智能汽车自动驾驶系统监督的过程中，系统的控制运行中转向和转角与对车辆的控制存在一定关系，因此，要想提升汽车运行控制的监督质量，需要在建立智能汽车自动驾驶系统控制模型的过程中，根据道路行车的实际控制情况、汽车方向盘转角的控制和汽车间距的控制构建模型。

接下来，根据智能汽车自动驾驶控制的实际需求，根据大地坐标系将整个汽车驾驶控制中的坐标体系模型进行构建，并对坐标系的控制数据模型进行适当调整，确保在对模型的控制与调整工作中有效提升对智能汽车自动驾驶控制系统的控制效果。

在对系统描述功能进行控制的过程中，能够对智能汽车自动驾驶控制系统进行监督。

根据图1可看出，在构建数据模型时，严格根据汽车仿真系统的构建要求，对汽车自动驾驶控制系统控制中的数据和模型做出了有效调整，并根据智能汽车自动驾驶控制的实际需求，开展车辆自动驾驶控制中的行驶模型的设计工作，同时，对汽车自动驾驶系统控制的过程中，对汽车的控制状况、道路情况以及仿真信息进行全面分析，确保在智能汽车自动驾驶的过程中，使汽车对前方路况的监督状态以及系统的控制反馈为一个整体，并通过调节汽车的反馈系统对汽车的智能化监督控制体系进行相应调整，进而提升对整个车辆的自动控制效果。

2 智能汽车自动驾驶车辆道路状况的识别在智能汽车自动驾驶过程中，需要明确掌握前方道路的具体情况，因此，需要通过对道路状况信息的处理与识别，确保汽车运行的安全性和稳定性。

智能汽车的智能驾驶模式

智能汽车的智能驾驶模式智能汽车的智能驾驶模式是指通过各种技术手段和系统，使汽车能够在没有人类干预的情况下自主完成行驶任务。

智能驾驶模式的出现，不仅可以提高驾驶安全性和舒适性，还可以为人们的出行提供更多便利。

本文将从智能驾驶模式的定义、技术原理和前景等方面进行论述。

一、智能驾驶模式的定义智能驾驶模式是指通过人工智能、传感器、雷达、摄像头等技术，使汽车能够自主感知环境、分析数据并作出相应决策的行驶模式。

在智能驾驶模式下，汽车可以自动进行加速、制动、转向等操作，实现全自动驾驶。

二、智能驾驶模式的技术原理1. 感知技术：智能汽车配备了各种传感器和摄像头，用于感知周围环境。

通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头等设备，汽车能够感知车辆、行人、道路标志等物体，并将感知到的数据传输给车载计算机进行处理。

2. 数据处理与决策：车载计算机通过对感知到的数据进行处理和分析，利用人工智能算法和机器学习技术，确定周围环境的状态，判断行车安全，制定相应的驾驶决策。

例如，当感知到前方有障碍物时，决策系统会自动采取避让或刹车等操作。

3. 控制执行：在得出决策后，智能汽车通过控制系统，自动进行加速、制动和转向等操作，实现对车辆的全自动控制。

控制系统通过与发动机、刹车等部件的联动，顺利完成各项驾驶任务。

三、智能驾驶模式的前景1. 提高驾驶安全性：智能驾驶模式能够实时感知和判断环境，避免人为驾驶过程中的疏忽和错误，从而大大降低交通事故的发生几率，提高驾驶的安全性。

2. 提高行车舒适性：在智能驾驶模式下，驾驶者无需频繁进行刹车、加速等操作，可以更加轻松地享受行车过程，缓解驾驶疲劳。

同时，智能驾驶模式还能够根据驾驶者的需求，自动调节座椅、空调等设备，提供个性化的驾驶体验。

3. 促进交通效率：智能驾驶模式可以通过车辆之间的协同和合理规划，优化道路交通流量，减少拥堵和交通事故的发生，提高道路交通的运行效率。

4. 节约能源减排：智能驾驶模式能够根据路况和交通状况进行智能调节，实现最佳行驶效率，降低燃油消耗和尾气排放，对环境具有良好的影响。

智能汽车的自动驾驶功能

智能汽车的自动驾驶功能智能汽车的出现为交通出行带来了许多便利和创新，其中最引人注目的就是其自动驾驶功能。

自动驾驶技术的发展不仅提升了驾驶的安全性、舒适性和便捷性，还对交通系统和城市规划产生了深远的影响。

本文将从技术原理、应用场景和未来发展等方面探讨智能汽车的自动驾驶功能。

一、技术原理智能汽车的自动驾驶功能是基于先进的感知、决策和控制系统实现的。

感知系统使用激光雷达、摄像头、超声波传感器等设备，实时感知周围环境的道路、车辆和行人等信息。

决策系统根据感知到的信息，通过算法和人工智能技术进行分析和处理，进行路径规划、障碍物避让等决策。

控制系统负责根据决策结果，控制汽车的油门、刹车和转向等操作，实现车辆的自主驾驶。

二、应用场景智能汽车的自动驾驶功能在多个场景下都能发挥重要作用。

首先是高速公路自动驾驶，智能汽车能够根据车道线、车速等条件自主驾驶，减轻驾驶员的疲劳程度，提升行车安全性。

其次是城市道路自动驾驶，智能汽车能够根据交通信号灯、行人等信息自主驾驶，减少交通事故的发生，提高道路通行效率。

另外，智能汽车的自动泊车功能也是广受欢迎的应用之一，驾驶员只需下车指示，汽车即可自动找寻合适的停车位并完成停车动作。

三、优势和挑战智能汽车的自动驾驶功能带来了许多优势，但也面临一些挑战。

首先，自动驾驶使交通更加安全，减少了人为驾驶错误导致的交通事故。

其次，自动驾驶能够提高交通效率，通过智能路线规划和车辆间的协同操作，减少了交通拥堵和尾气排放。

此外，自动驾驶还能提升乘坐体验，消除驾驶员的疲劳感，让人们在车内进行休闲和办公等活动。

然而，智能汽车的自动驾驶技术还面临一些挑战。

首先是技术挑战，如如何提高感知系统的准确性、决策系统的智能化以及控制系统的稳定性等。

其次是法律和道德挑战，如自动驾驶汽车面临的道义困境和责任归属等问题，需要建立相关法规和伦理规范。

此外，智能汽车的自动驾驶技术在实际应用中也需要克服政策、数据隐私和网络安全等方面的障碍。

汽车中的自动化系统

汽车中的自动化系统引言概述：汽车中的自动化系统是指通过电子技术和计算机技术实现车辆自动控制和驾驶的系统。

随着科技的不断发展，汽车中的自动化系统越来越普及和完善，为驾驶员提供了更加便捷、安全和舒适的驾驶体验。

本文将从多个方面详细介绍汽车中的自动化系统。

一、自动驾驶系统1.1 感知系统：自动驾驶系统通过激光雷达、摄像头、雷达等传感器实时监测车辆周围的环境，识别道路、车辆和障碍物。

1.2 决策系统：基于感知系统获取的数据，自动驾驶系统通过算法和人工智能进行决策，实现车辆的自主驾驶和导航。

1.3 控制系统：控制系统根据决策系统的指令，控制车辆的加速、刹车、转向等动作，确保车辆安全行驶。

二、智能驾驶辅助系统2.1 自适应巡航控制（ACC）：ACC系统通过雷达和摄像头感知车辆周围的车流情况，自动调整车速和保持与前车的安全距离。

2.2 车道保持辅助系统（LKA）：LKA系统通过摄像头监测车辆在车道内的位置，主动纠正车辆的行驶方向，防止车辆偏离车道。

2.3 盲点监测系统（BSD）：BSD系统通过传感器监测车辆侧后方盲点，当有其他车辆靠近时发出警告，避免盲点事故发生。

三、智能停车系统3.1 自动泊车系统：自动泊车系统通过摄像头和传感器感知车辆周围的环境，自动寻找合适的停车位并完成停车动作。

3.2 远程停车系统：远程停车系统通过手机App或遥控器控制车辆的停车动作，方便驾驶员在狭窄空间或复杂环境下停车。

3.3 泊车辅助系统：泊车辅助系统通过显示屏和声音提示，引导驾驶员进行停车操作，避免碰撞和刮擦。

四、智能互联系统4.1 车载导航系统：车载导航系统通过GPS定位和地图数据，为驾驶员提供实时的路况信息、导航路线和路线规划。

4.2 语音识别系统：语音识别系统可以通过语音指令实现拨打电话、播放音乐、调节空调等功能，提高驾驶员的驾驶安全和便捷性。

4.3 车载娱乐系统：车载娱乐系统可以连接手机、平板电脑等设备，提供音乐、视频、游戏等多媒体娱乐功能，丰富驾驶员和乘客的驾驶体验。

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智能汽车自主驾驶控制系统
文献综述
姓名：杨久州班级：机电一班学号：20137631
前言
20 世纪末以来，随着世界智能交通系统(ITS)和无人化武器装备系统的发展，共同对新一代智能交通工具提出了迫切的需求。

智能车辆技术迅速成为具有前瞻性的高新技术研究课题，受到了学术界和企业界的广泛关注。

目前，智能交通系统(ITS)作为一个能够较好地解决世界性的交通拥堵、大量的燃油消耗和污染问题的先进体系吸引了大量学者的关注。

一般来说，ITS 由智能车辆、运营车辆管理系统、旅行信息系统和交通监控系统组成，智能车辆作为其核心部分，扮演着至关重要的角色。

没有高度发达的智能车辆技术，就不能实现真正意义上的智能交通系统。

智能车辆(Intelligent Automotive)，又称自主车辆(Autonomous Vehicle)或无人地面车辆(UGV)，集成了车辆技术、传感技术、人工智能、自动控制技术、机电一体化和计算机技术等多学科强交叉科学技术，它的发展水平反映了一个国家的工业实力。

在近十年间，智能车辆技术的研究吸引了世界范围内大量高校、企业以及相关科学家的关注，各国政府和军事部门也对其表现出强烈的兴趣，智能车辆技术因此在短期内得到了飞跃性的发展。

1.智能汽车自主驾驶技术的发展现状
汽车自主驾驶技术研究是从两个不同研究领域发展起来的。

从1%0年开始,为了改善汽车的操控性能,美国ohio大学的一些研究工作者开始进行汽车侧向跟踪控制和纵向跟踪控制研究,该项研究持续了二十多年,取得了一系列研究成果。

另一方面,二十世纪六十年代美国stanfoul研究所在进行人工智能研究中,开
发了Shakey移动机器人,作为人工智能研究工作的试验平台。

1973一1981年间由Hans.Moravec在Stanford研究所领导的stanford。

art工程则第一次实现了自主驾驶。

进入二十世纪八十年代以后,军方和一些大型汽车公司对自主驾驶技术表现出了浓厚的兴趣。

美国军方先后组织了多项车辆自主驾驶的研究项目,其中包括DARPA的ALV项目,DARPA的DEMo一H计划、DEMo一111计划等。

这一系列的研究都试图将自主驾驶技术应用到军事上去,以提高部队战斗力。

其它包括英国、法国、德国等在内的一些国家
也都在进行自主驾驶技术在军事应用领域的相关研究。

大型汽车公司则更加注重汽车自主
驾驶研究,以期提高汽车性能。

然而直到二十世纪九十年代前期,有关研究主要由大学联合有关公司进行。

其中比较成功的有:
(l)德国慕尼黑国防军大学所进行的vaMoRs和vaMP自主驾驶汽车研究。

(2)美国卡耐基一梅隆大学的Navlab系列自主驾驶汽车研究。

(3)美国加州理工大学的PAI,H研究群体。

(4)意大利帕尔玛大学的ARGO自主车样车。

其它包括法国、日本等都在开展自主驾驶汽车的研究工作。

国内关于自主驾驶汽车的研究,是二十世纪八十年代末期开始的,已取得了令人鼓舞的研究成果。

国防科学技术大学1991年研制的汽车自主驾驶系统实现了低速自主驾驶。

2000年,以BJ2020为平台的自主驾驶汽车实现了75.6km/h的高速公路车道跟踪实验。

2003年,由国防科学技术大学和中国第一汽车集团公司联合开发的红旗车自主驾驶系统实现了17Okm/h的高速公路车道跟踪驾驶,并具有了超车功能。

该成果标志着中国汽车自主驾驶技术已经达到了国际先进水平。

清华大学智能系统实验室也在进行汽车自主驾驶技术研究。

据报道,2003年其研制的THMR一V智能车进行了最高时速达到150km/h的白线跟踪实验。

其它包括吉林大学在内的一些研究机构,也都在进行汽车自主驾驶技术的研究。

2.智能汽车自主驾驶关键技术与分析
2.1智能驾驶控制系统自主开发平台的改装
智能驾驶控制系统功能开发平台需要对发动机、变速箱、制动系统集成控制，实现车辆自动跟随、制动停车、安全车距保持等功能。

具体要求为：发动机能响应增扭或降扭指令；制动系统能响应制动指令；环境感知数据如相对距离、相对速度等信息由雷达或摄像头实时采集；驾驶员可设置信息、危险工况报警信息等在液晶仪表上实时显示，为实验员及驾驶员提供好的交互界面；驾驶员可进行系统设置，如设置系统开/关、巡航速度增减；系统在测试或标定过程中，一些重要的参数必须实时记录，且具有方便的测试接口。

2.2自主驾驶系统的两大功能模块及相互关系
通常将自主驾驶系统分为两大功能模块:环境感知和驾驶控制。

其中：
(l)环境感知
利用有关的环境传感器和定位定向传感器来确定车辆与道路、障碍的相互关系,以及车辆相对于全局导航坐标系的位置、速度、方向等信息。

这些信息是驾驶控制系统进行决策控制的基础。

一般常用的环境传感器包括:磁轨、可见光摄像机、激光雷达、毫米波雷达、全球定位系统、惯性导航系统、里程仪等。

选用合适的传感器,并对感知的信号进行处理,以获得可以用来对自主车进行导航的环境信息,是自主车环境感知的研究重点。

用机器视觉的方法对摄像机采集的图像进行分析处理,以获得车辆导航信息是目前比较常用的一种环境感知方法。

(2)驾驶控制
作为自主驾驶系统两大功能模块中的一个,驾驶控制模块应能完成自主驾驶任务中除环境感知之外的所有功能,包括任务规划、行为决策、车辆操作等。

这些任务从时间跨度、空间广度,以及所要利用信息的种类和范围等方面往往是不同的。

例如:每次产生的车辆操纵命令只会在产生一个新操纵命令之前的几十毫秒内影响车辆运动,而一个换道机动的决策则会影响到车在未来几秒甚至几十秒内的运动,并使车辆产生一个明显的侧向位移。

显然这两大功能部分是相互区别又相互联系的,环境感知信息是驾驶控制系统决策控制的基础,而在必要时候驾驶控制系统可向环境感知系统的感知过程提供有价值的参考信息。

具体到两大功能模块自身,其又有各自的研究重点。

对于环境感知系统的研究来说,研究的重点包括:新型高性能环境传感器的研究和开发,新的环境理解算法研究等。

而驾驶控制要对环境感知系统提供的大量环境信息进行合理的取舍与融合,同时实时地进行环境态势估计、行为决策、路径规划、车辆运动控制等一系列需要大量的知识和智能的工作。

因此可以将其关键技术概括为以下几项:
(l)有自诊断、自学习功能及容错能力的驾驶控制系统结构研究
SaridiS的分层递阶智能控制系统结构是构建汽车自主驾驶控制系统的理论指导,各层次的功能划分、内部结构、以及层次之间的协调都是汽车自主驾驶系统所要研究的主要问题。

(2)车辆行为决策及路径规划研究
驾驶控制系统需要在不确定性的道路环境中根据环境感知系统和本体感知系统提供的环境信息、任务所要达到的目标及其它相关信息确定自身的行为方式,进一步规划自主车的速度、位置等期望运动轨迹。

这一过程中需要进行一系列的推理、计算,对这一问题的研究将是自主车自主能力提高的关键。

将人工智能、计算智能中的有关理论用来解决这一问题是自主车研究的重点。

(3)车辆纵向控制及侧向控制研究
车辆纵向控制包括控制车辆按照预定的速度巡航,与前方车辆保持一定的距离等;侧向控制则是控制车辆跟踪预定的路径轨迹。

由于自主车系统本身的强非线性特性,如何设计控制器,以实现高精度的纵向和侧向控制是自主车研究所必须解决的重点问题。

3.总结
汽车自主驾驶技术有着广阔的应用前景。

无论是乘用车、商用车,还是公共车辆都将从汽车自主驾驶技术及其相关衍生技术的应用中获益。

随着这些技术在汽车中的使用,汽车的安全性、舒适性、快捷性及其造成的环境污染等问题都将获得巨大的改善。

另外，自主驾驶技术的采用将会提高公路运输吞吐量,缓解交通紧张状况,其所衍生的一系列汽车主动安全技术也都将提高汽车驾驶的安全性。

但汽车自主驾驶技术要走向实用,还有大量的研究工作需要进行。

单从驾驶控制系统的研究来说,待进行的工作至少包括:
a)驾驶控制系统分析与综合方法的进一步完善；
b)针对不同行驶环境的驾驶控制算法研究;
c)驾驶控制系统机器在线自主学习问题的研究;
d)驾驶控制系统的适应性和容错性问题研究。

相信在不久的将来，在广大研究员的共同努力下，智能汽车自主驾驶控制系统会被最终开发出来并且被运用于人们的日常生活中。

参考文献
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二00四年三月
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