智能汽车自主驾驶控制系统方案
智能驾驶解决方案
智能驾驶解决方案第1篇智能驾驶解决方案一、方案背景随着科技的飞速发展，智能驾驶技术已成为全球汽车产业的重要发展趋势。
我国政府高度重视智能驾驶技术的研究与产业化进程，积极出台相关政策扶持。
本方案旨在制定一套合法合规的智能驾驶解决方案，推动我国智能驾驶技术的研究与应用。
二、方案目标1. 提高道路行驶安全性，降低交通事故发生率。
2. 提升驾驶舒适度，减轻驾驶员负担。
3. 推动智能驾驶技术的研究与产业化进程，提升我国智能驾驶领域竞争力。
三、方案内容1. 技术研究（1）环境感知技术：研究激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器融合技术，实现对周边环境的精确感知。
（2）决策与控制技术：研究基于深度学习的驾驶决策算法，实现对车辆的精确控制。
（3）车联网技术：研究车辆与车辆、车辆与基础设施之间的通信技术，实现实时信息交换。
（4）信息安全技术：研究智能驾驶系统的信息安全防护技术，保障系统安全可靠。
2. 产品开发（1）智能驾驶系统：集成环境感知、决策与控制、车联网等技术，实现自动驾驶功能。
（2）智能驾驶辅助系统：开发适用于各类驾驶场景的辅助系统，如自动泊车、自适应巡航等。
（3）智能驾驶硬件平台：研发高性能、低功耗的硬件平台，为智能驾驶系统提供支持。
3. 标准制定与法规遵循（1）制定智能驾驶系统性能、安全性、可靠性等标准。
（2）遵循我国相关法律法规，确保智能驾驶解决方案的合法合规性。
4. 应用推广（1）与汽车制造商合作，将智能驾驶技术应用于量产车型。
（2）与地方政府、交通部门合作，开展智能驾驶示范应用项目。
（3）举办智能驾驶技术论坛、研讨会等活动，提升行业影响力。
四、实施步骤1. 开展技术研究，掌握核心关键技术。
2. 研发智能驾驶系统及辅助系统，搭建硬件平台。
3. 参与制定相关标准，确保方案的合法合规性。
4. 与合作伙伴共同推进智能驾驶技术的应用推广。
5. 持续优化技术，提升智能驾驶系统的性能与安全性。
五、风险评估与应对措施1. 技术风险：项目涉及众多关键技术，存在研发难度大、周期长的风险。
汽车智慧控制系统设计方案
汽车智慧控制系统设计方案设计方案：汽车智慧控制系统字数：1200引言：近年来，随着科技的不断发展，汽车智慧控制系统成为汽车行业的重要发展方向之一。
汽车智慧控制系统通过应用人工智能、物联网、大数据等技术，使汽车具备更智能、更安全、更高效的控制和交互功能。
本文将介绍一种汽车智慧控制系统的设计方案，包括系统的组成、功能和实施步骤。
一、系统组成：汽车智慧控制系统包括以下几个主要组成部分：1. 感知系统：通过使用传感器技术，实现对周围环境的感知和识别。
感知系统可以包括距离传感器、摄像头、雷达等设备，用于检测车辆周围的障碍物、交通信号以及道路状况等。
2. 推理系统：通过使用人工智能和大数据分析技术，对感知系统获取的数据进行分析和推理，得出合理的行驶策略和决策。
推理系统可以根据交通规则、实时路况、目的地等因素来制定最佳的行驶路径和速度。
3. 控制系统：将推理系统的决策结果转化为具体的控制信号，控制汽车的引擎、转向、刹车等动作，实现车辆的智能行驶。
控制系统可以采用电子控制单元（ECU）或其他类似设备。
4. 人机界面：为用户提供直观、友好的交互界面，实现用户与汽车智慧控制系统的有效交流和操作。
用户可以通过触摸屏、语音识别、手势识别等方式与汽车智慧控制系统进行交互。
二、系统功能：汽车智慧控制系统具有以下主要功能：1. 自动驾驶：通过感知系统、推理系统和控制系统的协同工作，实现汽车的自动驾驶功能。
系统可以根据交通规则和路况，自动感知障碍物并避让，自动保持合适的车速和行车距离，提高行驶的安全性和舒适性。
2. 导航系统：使用GPS和地图数据，对目的地进行规划和导航，为用户提供最佳行驶路径和到达时间的估计，提供路况和交通事件的实时提醒。
3. 智能控制：通过感知系统的数据和推理系统的分析，实现智能控制功能，如自动刹车、自动转向、自动停车等。
系统可以根据不同的驾驶环境和需求，自动进行相应的控制操作，提高行驶的安全性和舒适性。
4. 信息交互：通过人机界面，为用户提供丰富的信息交互功能，如语音助手、音乐播放、智能家居控制等。
智能驾驶系统设计及实现
智能驾驶系统设计及实现智能驾驶技术正逐渐成为汽车工业和人工智能领域中的热门话题，越来越多的汽车制造商、科技公司和研究机构纷纷推出了各种智能驾驶系统。
智能驾驶系统设计及实现，是关系到人类出行安全和未来出行方式的重要领域。
一、智能驾驶系统的原理和核心技术智能驾驶系统是一种基于各种传感器、算法和控制器的集成系统，它可以通过感知周围环境、理解驾驶意图和判断风险状况，实现自主驾驶。
其核心技术主要包括：1. 传感器技术：通过各种传感器获取车辆周围环境信息，如雷达、激光雷达、摄像头、毫米波雷达等。
2. 高精地图技术：将高精度地图与车辆的实时传感器数据结合，构建出车辆周围的精确空间模型。
3. 算法技术：包括机器学习、深度学习和模式识别等技术，在传感器数据和高精地图的基础上，对车辆周围环境的信息进行分析和处理。
4. 控制器技术：通过对转向、加速、刹车等控制器的实时优化，实现车辆在复杂道路环境下的自主驾驶。
二、智能驾驶系统的设计与实现智能驾驶系统的设计与实现，主要包括以下几个步骤：1. 系统结构设计：根据需要实现的功能和应用场景，确定系统的整体结构和各个子系统之间的关系。
2. 传感器选型和集成：根据实际需求，选择适合的传感器，并完成传感器的布置和连接。
3. 车载计算平台设计：根据传感器数据处理和控制算法的需求，设计高性能、低功耗的车载计算平台，并选择适合的处理器和内存配置。
4. 控制算法实现：根据车辆驾驶控制需要，设计和实现控制算法，同时结合传感器数据和高精度地图信息进行实时优化。
5. 系统测试和验证：进行系统的各种功能测试和安全性评估，并在各种路况下进行全面验证和测试，确保系统的稳定性和可靠性。
三、智能驾驶系统的应用和发展前景目前，智能驾驶技术的应用主要包括自动驾驶、智能停车、智能交通管理等等，这些应用将极大地改变人们的出行方式和交通模式。
随着技术的不断发展，智能驾驶系统的可靠性和性能将不断提升，将有望成为未来出行的重要组成部分，为人们创造更加安全、便捷和舒适的出行体验。
汽车行业智能驾驶辅助系统实施方案
汽车行业智能驾驶辅助系统实施方案第1章项目背景与目标 (3)1.1 智能驾驶辅助系统市场概述 (3)1.1.1 市场规模 (3)1.1.2 技术发展 (3)1.1.3 政策环境 (3)1.2 项目实施目标 (3)1.2.1 提高驾驶安全性 (3)1.2.2 提升驾驶舒适性 (4)1.2.3 降低能耗 (4)1.2.4 促进产业升级 (4)1.3 项目实施意义 (4)1.3.1 提升我国智能驾驶辅助系统技术水平 (4)1.3.2 满足消费者需求 (4)1.3.3 助力我国智能汽车产业发展 (4)第2章技术路线与系统架构 (4)2.1 技术路线选择 (4)2.2 系统架构设计 (5)2.3 关键技术分析 (5)第3章感知系统设计 (5)3.1 感知系统概述 (5)3.2 摄像头与雷达选型 (6)3.2.1 摄像头选型 (6)3.2.2 雷达选型 (6)3.3 数据融合技术 (6)3.3.1 同类传感器数据融合 (6)3.3.2 异类传感器数据融合 (6)3.3.3 多源数据融合 (6)3.4 感知算法研究 (6)3.4.1 目标检测算法 (6)3.4.2 目标跟踪算法 (7)3.4.3 行为识别与预测算法 (7)3.4.4 道路场景理解算法 (7)第4章决策与控制系统 (7)4.1 决策与控制概述 (7)4.2 行为决策算法 (7)4.3 运动控制策略 (7)4.4 系统集成与优化 (8)第五章通信系统设计 (8)5.1 通信系统概述 (8)5.2 车载通信技术 (8)5.3 车联网通信技术 (9)第6章导航与定位系统 (10)6.1 导航与定位系统概述 (10)6.2 高精度定位技术 (10)6.3 路径规划算法 (10)6.4 导航系统与智能驾驶辅助系统的融合 (10)第7章人机交互系统设计 (11)7.1 人机交互概述 (11)7.2 用户界面设计 (11)7.3 语音识别与交互 (11)7.4 车内氛围照明与音响系统 (12)第8章测试与验证 (12)8.1 测试与验证概述 (12)8.2 硬件在环测试 (12)8.3 实车测试与验证 (12)8.4 安全性与可靠性评估 (13)第9章标准与法规 (13)9.1 智能驾驶辅助系统标准概述 (13)9.1.1 标准分类 (13)9.1.2 标准内容 (14)9.1.3 制定机构 (14)9.2 国内外相关法规分析 (14)9.2.1 国外法规 (14)9.2.2 国内法规 (14)9.3 法规与标准对项目实施的影响 (15)9.4 标准制定与推动 (15)第10章项目实施与推广 (15)10.1 项目实施计划 (15)10.1.1 需求分析与方案设计 (15)10.1.2 系统研发 (15)10.1.3 实车测试与调整 (16)10.1.4 量产与市场推广 (16)10.2 项目风险分析 (16)10.2.1 技术风险 (16)10.2.2 市场风险 (16)10.2.3 法律法规风险 (16)10.3 项目推广策略 (16)10.3.1 品牌建设 (16)10.3.2 渠道拓展 (16)10.3.3 售后服务 (16)10.3.4 用户培训 (16)10.4 持续优化与升级方案 (17)10.4.1 技术升级 (17)10.4.2 功能拓展 (17)10.4.4 用户反馈 (17)第1章项目背景与目标1.1 智能驾驶辅助系统市场概述科技的飞速发展，汽车行业正面临着深刻的变革。
自动驾驶汽车技术方案
自动驾驶汽车技术方案随着科技的不断进步，自动驾驶汽车技术已经成为汽车行业的热门话题。
自动驾驶汽车技术旨在通过计算机系统和传感器等设备，使汽车能够独立地感知环境并进行决策，实现无人驾驶的目标。
本文将提出一个自动驾驶汽车技术方案，探讨其潜在的应用场景和挑战。
一、技术方案概述自动驾驶汽车技术方案基于人工智能和机器学习等技术，并结合传感器、雷达和摄像头等装置，实现对周围环境的感知和分析。
该技术方案主要包括以下几个方面：1. 传感器系统：自动驾驶汽车配备了多种传感器，如激光雷达、摄像头、超声波传感器等，用于感知车辆周围的障碍物、行驶环境和交通信号。
2. 决策系统：基于高级算法和机器学习模型，自动驾驶汽车能够根据传感器提供的数据进行实时决策，例如选择最佳的路径、避免障碍物和行人，并与其他车辆协同行驶。
3. 控制系统：自动驾驶汽车的控制系统负责控制车辆的加速、制动和转向等功能，以便实施决策并确保安全驾驶。
二、自动驾驶汽车技术方案的应用场景自动驾驶汽车技术方案具有广泛的应用场景，可以应用于以下领域：1. 公共交通：自动驾驶汽车可以用于城市的公共交通系统，提供便捷、高效和安全的出行方式。
乘客可以通过手机应用程序预约自动驾驶汽车，在预定时间和地点乘车。
2. 物流配送：自动驾驶汽车可以应用于物流配送行业，提高物流效率和减少人力成本。
自动驾驶卡车可以在高速公路上自主行驶，实现长途货物的自动配送。
3. 出租车服务：自动驾驶汽车可以用于出租车服务，提供安全、舒适和高质量的乘车体验。
乘客可以通过手机应用程序预约自动驾驶出租车，并享受自动驾驶带来的便利。
4. 旅游行业：自动驾驶汽车可以用于旅游行业，提供特定的观光路线和导游服务。
游客可以坐在自动驾驶汽车中，欣赏周围的景色，并通过车载屏幕获取相关的导游信息。
三、自动驾驶汽车技术方案面临的挑战虽然自动驾驶汽车技术方案具有很大的潜力，但在实际应用中仍然面临一些挑战：1. 安全性：自动驾驶汽车必须在各种复杂的交通环境和天气条件下保持安全驾驶。
汽车行业智能驾驶辅助系统方案
汽车行业智能驾驶辅助系统方案第一章智能驾驶辅助系统概述 (2)1.1 系统定义与分类 (2)1.2 发展背景与趋势 (3)第二章智能感知技术 (3)2.1 感知硬件设备 (3)2.2 感知数据处理 (4)2.3 感知算法优化 (4)第三章车载网络通信技术 (5)3.1 车载网络架构 (5)3.1.1 车内网络 (5)3.1.2 车外网络 (5)3.2 通信协议与标准 (5)3.2.1 LIN通信协议 (5)3.2.2 CAN通信协议 (6)3.2.3 FlexRay通信协议 (6)3.2.4 V2X通信协议 (6)3.3 网络安全与隐私保护 (6)3.3.1 加密技术 (6)3.3.2 认证技术 (6)3.3.3 隐私保护 (6)3.3.4 安全监控与应急响应 (6)第四章智能决策与控制 (6)4.1 决策算法与策略 (6)4.2 控制系统设计 (7)4.3 功能优化与评估 (7)第五章车载操作系统 (8)5.1 操作系统架构 (8)5.1.1 硬件抽象层 (8)5.1.2 内核层 (8)5.1.3 中间件层 (8)5.1.4 应用层 (8)5.2 软件开发与维护 (8)5.2.1 开发环境 (8)5.2.2 开发流程 (9)5.2.3 维护策略 (9)5.3 操作系统安全与稳定性 (9)5.3.1 安全策略 (9)5.3.2 稳定性保障 (9)第六章智能驾驶辅助系统硬件 (9)6.1 关键硬件组件 (9)6.1.1 感知模块 (9)6.1.2 控制模块 (10)6.1.3 执行模块 (10)6.1.4 通信模块 (10)6.2 硬件集成与测试 (10)6.2.1 硬件选型 (10)6.2.2 硬件组装 (10)6.2.3 功能测试 (10)6.2.4 功能测试 (10)6.2.5 集成测试 (10)6.3 硬件功能优化 (10)6.3.1 优化硬件布局 (11)6.3.2 采用高功能处理器 (11)6.3.3 增强通信能力 (11)6.3.4 优化电源管理 (11)6.3.5 采用高精度传感器 (11)第七章系统集成与测试 (11)7.1 系统集成流程 (11)7.2 测试方法与标准 (11)7.3 故障诊断与处理 (12)第八章智能驾驶辅助系统法规与标准 (12)8.1 相关法律法规 (12)8.2 技术标准与规范 (13)8.3 国际合作与交流 (13)第九章市场推广与应用 (14)9.1 市场需求分析 (14)9.2 产品推广策略 (14)9.3 应用场景与案例 (14)第十章发展前景与挑战 (15)10.1 技术发展趋势 (15)10.2 行业竞争格局 (15)10.3 潜在挑战与应对策略 (16)“第一章智能驾驶辅助系统概述1.1 系统定义与分类智能驾驶辅助系统，是指通过先进的车载传感器、控制器、执行器及通信系统，对车辆进行辅助控制，以提升驾驶安全性、舒适性和效率的技术集合。
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。
汽车人工智慧系统设计方案
汽车人工智慧系统设计方案汽车人工智能系统设计方案引言：随着科技的不断发展和智能化的提高，汽车行业也越来越注重人工智能技术的应用。
汽车人工智能系统能够为车辆提供更智能的驾驶体验，增强安全性能，提升行车效率。
本文将介绍一个基于人工智能的汽车系统设计方案。
一、系统概述该系统基于强化学习和机器学习技术，以实现自主驾驶、智能导航、车辆健康管理等功能为目标。
主要包括以下几个模块：1. 自主驾驶模块：该模块通过车载传感器（如摄像头、激光雷达等）采集车辆周围环境信息，利用强化学习算法训练出自主驾驶模型，实现智能制动、变道、避障等功能。
2. 智能导航模块：该模块利用机器学习技术，结合车内外环境信息、交通状况等因素，为驾驶员提供最佳导航路线，包括避开拥堵路段、选择最短路径等功能。
3. 车辆健康管理模块：该模块通过监测车辆各部件的工作状态和参数，利用机器学习算法分析并预测可能出现的故障，提供针对性的维修建议，提升车辆的可靠性和使用寿命。
二、系统架构整个系统架构包括前端、云端和车载端三个层次：1. 前端层：包括车载传感器、摄像头、激光雷达等设备，用于采集车辆和周围环境的信息。
该层还包括与驾驶员交互的界面，如触摸屏、语音控制等。
2. 云端层：将车载传感器采集到的数据上传至云端服务器进行处理和计算。
云端服务器利用强化学习和机器学习算法对数据进行训练和分析，并生成相关的模型和数据。
3. 车载端层：接收云端发送的数据和模型，利用模型进行实时的自主驾驶、智能导航和车辆健康管理等功能。
车载端也可以将车辆状态等信息上传到云端，用于模型的更新和优化。
三、技术支持1. 强化学习算法：基于强化学习算法，训练自主驾驶模型，实现智能驾驶、避障等功能。
可以采用深度强化学习算法，如深度Q网络（DQN）和策略梯度方法等。
2. 机器学习算法：通过机器学习算法，识别和分析车辆健康监测数据，预测故障并提供维修建议。
可以采用分类算法、回归算法等，如支持向量机（SVM）和随机森林等。
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智能汽车自主驾驶控制系统
文献综述
：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围大量高校、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。
其它包括大学在的一些研究机构,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、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。
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