智能车辆发展现状及研究背景目的意义
智能交通系统的研究及应用
智能交通系统的研究及应用一、研究背景智能交通系统（ITS）是一种基于现代通信技术、计算机技术和控制技术，以提高道路运输效率、安全性和舒适性为目的的交通管理系统。
ITS的发展使得我们可以实现针对交通情况的高效控制，同时也可以提高交通的智能化水平，以最大程度地降低交通事故发生的可能性和交通拥堵的程度，从而促进城市的可持续发展。
二、研究现状智能交通系统的研究已经取得了一定的成果。
在现有的智能交通系统中，智能交通信号控制系统可以实现实时监控车辆的位置、速度等信息，并根据这些信息智能控制红绿灯长度和相位，从而达到减轻交通拥堵的目的；智能公交系统可以根据车辆位置信息实时调整公交车次和发车路线，提高公交车的运营效率；交通信息服务系统可以通过移动终端为用户提供实时的路况信息和出行路线规划等服务。
三、应用现状随着智能交通系统技术的不断发展，其应用范围也不断拓展。
我们可以在不同领域看到智能交通系统的应用，例如：1. 城市交通管理城市交通是智能交通系统应用的主要领域之一。
在城市交通管理中，智能交通系统可以通过实时监测车辆行驶信息、路况和天气等信息来进行交通流量分析、交通管制和路网优化等措施，从而提高城市道路的通行能力，减少交通拥堵和事故发生的可能性。
2. 公共交通服务智能交通系统还可以应用于公共交通服务，例如智能公交系统、轨道交通系统等，可以根据乘客的实时需求和交通状况进行快速而准确的公交调度和路线规划，提高公交运营效率，加强公共交通服务质量。
3. 车辆智能化管理随着汽车的智能化程度不断提高，智能交通系统也可以应用于车辆智能化管理领域。
例如，车联网技术可以实现车辆的智能管理，车辆可以通过与其他车辆、交通信号灯等设施进行实时通信，获取相关信息，从而实现更安全、高效的驾驶和出行。
四、未来展望智能交通系统的应用前景非常广阔，未来的发展主要体现在以下几个方面：1. 推动智慧城市建设，实现“智慧交通”智能交通系统作为智慧城市建设重要组成部分之一，未来将有更多的城市将其应用于城市交通管理中，实现“智慧交通”，从而实现城市绿色发展和可持续发展。
开题报告智能小车
开题报告智能小车1. 引言智能小车是一种由人工智能技术驱动的自动驾驶车辆，它能够通过感知环境和处理数据，自主决策和控制行驶。
随着人工智能技术的发展和应用，智能小车逐渐成为了一个备受关注和研究的领域。
本文将介绍智能小车的开题报告，讨论研究背景、问题陈述、目标和方法等内容。
2. 研究背景智能小车的开发和研究源远流长。
随着计算机技术和感知技术的不断进步，智能小车的功能和性能得到了显著提升。
智能小车在无人驾驶、物流配送、环境监测等领域具有广泛的应用前景。
然而，智能小车面临着一些挑战和问题。
首先，智能小车需要具备强大的感知能力，能够准确地感知环境并提取关键信息。
其次，智能小车需要具备决策和控制能力，能够根据感知到的信息做出正确的决策并安全地控制行驶。
最后，智能小车需要具备良好的软硬件系统，能够稳定运行和适应不同的场景。
3. 问题陈述基于上述的背景和挑战，我们将提出如下的问题陈述：•如何实现智能小车的感知能力，使其能够准确地感知环境并提取关键信息？•如何实现智能小车的决策和控制能力，使其能够根据感知到的信息做出正确的决策并安全地控制行驶？•如何设计智能小车的软硬件系统，使其能够稳定运行和适应不同的场景？4. 目标本研究的目标是设计和实现一种高效、智能的小车系统，能够实现以下功能：1.自主感知环境：利用传感器等设备，准确地感知周围环境，包括道路状况、障碍物等。
2.自主决策和控制：基于感知到的信息，做出正确的决策，并能够安全地控制小车的行驶。
3.软硬件系统设计：设计智能小车的软硬件系统，使其运行稳定，并能够适应不同的场景和需求。
5. 方法为了实现上述目标，我们将采取以下方法：1.传感器技术：利用激光雷达、摄像头等传感器设备，实现小车的感知能力，并将感知到的数据进行处理和分析。
2.人工智能算法：利用深度学习等人工智能算法，对感知到的数据进行处理和分析，实现决策和控制能力。
3.软硬件系统设计：设计和搭建小车的软硬件系统，确保系统的稳定性和适应性。
智能车辆发展现状及研究背景目的意义
智能车辆发展现状及研究背景目的意义
的XXX中推动了智能车辆技术的飞速发展。
这项比赛是
由XXX(DARPA)主办的，旨在促进自主驾驶技术的发展。
在
这项比赛中，参赛车辆需要在没有人类干预的情况下，自主完成从起点到终点的行驶任务。
这项比赛推动了智能车辆技术的突破性进展，也促进了智能车辆技术的商业化应用。
2研究智能车辆的目的和意义
智能车辆的研究旨在实现车辆自主驾驶，提高交通安全、减少交通堵塞、降低能源消耗和环境污染。
自主驾驶技术的发展，可以降低人为驾驶错误和事故率，提高驾驶舒适性和便利性，也可以为老年人和残障人士提供更为便捷的出行方式。
智能车辆的推广应用，可以提高城市交通效率，减少交通拥堵和排放污染，同时也可以促进汽车工业的发展和转型升级。
总之，智能车辆技术的研究和应用，对于推动交通领域的智能化和可持续发展具有重要意义。
虽然智能车辆技术还面临着许多挑战和难题，但我们相信，随着科技的不断进步和创新，智能车辆技术必将迎来更为广阔的发展前景。
智能交通系统中车辆路径优化问题的研究的开题报告
智能交通系统中车辆路径优化问题的研究的开题报告一、研究背景随着城市化进程的不断加快，城市交通问题愈发突出。
智能交通系统的出现解决了交通拥堵、事故频发和能源浪费等城市交通问题，其中车辆路径优化问题在智能交通系统中占有重要地位。
车辆路径优化问题是指寻找最短路径或最优路径，使车辆在尽可能短的时间内从起点到达终点。
因此，车辆路径优化问题的研究对于提高城市交通的效率、保证交通安全和节省能源具有重要的意义。
二、研究目的本研究将从实际应用角度出发，对车辆路径优化问题进行研究。
具体来说，主要包括以下几个方面：1. 分析车辆路径优化问题的研究现状和重要性；2. 探讨车辆路径优化中的影响因素及其作用；3. 统计分析车辆行驶数据，针对实际问题提出车辆路径优化算法；4. 通过仿真实验验证车辆路径优化算法的有效性和可行性；5. 提出未来进一步研究方向，为城市交通的智能化、高效化和可持续发展提供参考。
三、研究内容本研究的重点是车辆路径优化问题。
具体来说，主要包括以下内容：1. 对现有的车辆路径优化算法进行综述和分析，总结其优点和不足之处；2. 采用数学建模的方法，分析车辆路径优化中的影响因素；3. 提出一种基于深度学习的车辆路径规划算法，通过学习大量车辆行驶数据，优化路径规划结果；4. 通过场景模拟和实际测试，评估所提出算法的效果和可行性，与其他常用算法进行对比；5. 在以上研究基础上，结合实际应用场景，提出未来车辆路径规划的发展方向并进行展望。
四、研究方法本研究主要采用理论分析和仿真实验的方法。
具体来说，主要包括以下几个环节：1. 对车辆路径优化问题进行建模和理论分析，探讨各种影响因素的内在联系；2. 对大规模的车辆行驶数据进行分析和处理，提取有用的信息；3. 采用深度学习的方法，对车辆路径进行学习和优化；4. 基于仿真软件，进行大规模场景的仿真测试，并与其他常用算法进行对比；5. 实际测试并对所提出算法进行改进和优化。
交通运输业智能化车辆调度系统方案
交通运输业智能化车辆调度系统方案第1章项目背景与概述 (3)1.1 背景分析 (3)1.2 系统目标 (3)1.3 研究意义 (4)第2章交通运输业现状分析 (4)2.1 国内外交通运输业发展概况 (4)2.1.1 国际交通运输业发展概况 (4)2.1.2 我国交通运输业发展概况 (5)2.2 我国交通运输业存在的问题 (5)2.2.1 运输效率不高 (5)2.2.2 资源配置不合理 (5)2.2.3 安全问题突出 (5)2.2.4 环境污染问题严重 (5)2.3 智能化车辆调度系统的需求 (5)第3章智能化车辆调度系统设计原则与要求 (6)3.1 设计原则 (6)3.1.1 科学合理性原则 (6)3.1.2 系统集成性原则 (6)3.1.3 开放性原则 (6)3.1.4 安全可靠性原则 (6)3.1.5 经济实用原则 (6)3.2 设计要求 (6)3.2.1 功能要求 (6)3.2.2 技术要求 (7)3.3 技术路线 (7)第4章车辆调度系统关键技术 (7)4.1 数据采集与处理技术 (7)4.1.1 数据采集 (7)4.1.2 数据处理 (8)4.2 车辆定位技术 (8)4.2.1 卫星定位技术 (8)4.2.2 地面辅助定位技术 (8)4.3 调度算法与优化 (8)4.3.1 调度算法 (8)4.3.2 调度优化 (8)第5章系统架构设计 (9)5.1 系统总体架构 (9)5.1.1 数据层 (9)5.1.2 服务层 (9)5.1.3 应用层 (9)5.1.4 展示层 (9)5.2.1 车辆调度模块 (9)5.2.2 实时监控模块 (9)5.2.3 任务管理模块 (9)5.2.4 统计分析模块 (10)5.2.5 系统管理模块 (10)5.3 系统接口设计 (10)5.3.1 数据接口 (10)5.3.2 服务接口 (10)5.3.3 通信接口 (10)5.3.4 用户接口 (10)第6章车辆调度模块设计 (10)6.1 车辆信息管理 (10)6.1.1 车辆基本信息 (10)6.1.2 车辆状态监控 (10)6.1.3 车辆维护与检修 (10)6.2 调度策略配置 (11)6.2.1 调度原则 (11)6.2.2 调度算法 (11)6.2.3 约束条件设置 (11)6.3 调度任务与执行 (11)6.3.1 调度任务 (11)6.3.2 调度任务分配 (11)6.3.3 调度任务执行 (11)6.3.4 调度结果评估 (11)第7章信息服务模块设计 (11)7.1 实时监控与预警 (11)7.1.1 功能概述 (11)7.1.2 技术实现 (11)7.1.3 预警机制 (12)7.2 信息查询与统计 (12)7.2.1 功能概述 (12)7.2.2 技术实现 (12)7.2.3 数据分析 (12)7.3 数据可视化展示 (12)7.3.1 功能概述 (12)7.3.2 技术实现 (12)7.3.3 应用场景 (13)第8章系统安全与稳定性分析 (13)8.1 系统安全策略 (13)8.1.1 身份认证与权限管理 (13)8.1.2 数据加密与传输安全 (13)8.1.3 安全审计与日志管理 (13)8.1.4 安全防护与入侵检测 (13)8.2.1 数据备份与恢复 (13)8.2.2 数据隐私保护 (14)8.2.3 数据访问控制 (14)8.3 系统稳定性分析 (14)8.3.1 系统架构稳定性 (14)8.3.2 软硬件资源监控与优化 (14)8.3.3 系统功能评估与优化 (14)8.3.4 系统故障处理与恢复 (14)第9章系统实施与运营管理 (14)9.1 系统实施策略 (14)9.1.1 实施前期准备 (14)9.1.2 系统开发与测试 (14)9.1.3 系统部署与验收 (15)9.1.4 持续优化与升级 (15)9.2 运营管理流程 (15)9.2.1 调度管理 (15)9.2.2 车辆管理 (15)9.2.3 客户服务管理 (15)9.2.4 数据分析与决策支持 (15)9.3 人员培训与考核 (15)9.3.1 培训内容 (15)9.3.2 培训方式 (15)9.3.3 考核评价 (15)9.3.4 持续改进 (15)第10章项目效益分析与发展前景 (16)10.1 项目经济效益分析 (16)10.2 社会效益分析 (16)10.3 发展前景与展望 (16)第1章项目背景与概述1.1 背景分析我国经济的快速发展，交通运输业作为国民经济的重要支柱，面临着日益严峻的挑战。
智能交通系统中的车辆轨迹预测研究开题报告
智能交通系统中的车辆轨迹预测研究开题报告一、研究背景随着智能交通系统的不断发展和普及，车辆轨迹预测成为了智能交通领域中一个备受关注的研究课题。
通过对车辆轨迹进行准确预测，可以提高交通系统的效率、安全性和舒适性，为城市交通管理和规划提供重要参考依据。
二、研究意义车辆轨迹预测在智能交通系统中具有重要的应用意义。
准确的车辆轨迹预测可以帮助交通管理部门优化交通信号控制、缓解交通拥堵、提高道路利用率，同时也可以为自动驾驶、路径规划等技术提供支持，推动智能交通系统的发展。
三、研究目的本研究旨在通过对车辆轨迹数据进行深入分析和挖掘，结合机器学习、深度学习等技术，建立高效准确的车辆轨迹预测模型。
通过对车辆行驶轨迹进行有效预测，提高交通系统的运行效率和安全性，为城市交通管理决策提供科学依据。
四、研究内容车辆轨迹数据采集与处理：收集城市道路上的车辆轨迹数据，对数据进行清洗和处理，提取有效特征。
车辆轨迹预测模型构建：基于机器学习算法（如随机森林、支持向量机等）和深度学习算法（如循环神经网络、卷积神经网络等），构建车辆轨迹预测模型。
模型性能评估与优化：对构建的车辆轨迹预测模型进行性能评估，优化模型参数，提高预测准确度和泛化能力。
实验验证与应用探索：通过实际数据集进行验证实验，探索车辆轨迹预测模型在实际智能交通系统中的应用效果。
五、研究计划第一阶段（1-3个月）：完成车辆轨迹数据采集与处理工作，建立基础数据集。
第二阶段（4-6个月）：构建并优化车辆轨迹预测模型，进行初步实验验证。
第三阶段（7-9个月）：深入优化模型性能，开展大规模实验验证，并撰写相关论文。
第四阶段（10-12个月）：总结研究成果，撰写毕业论文并进行答辩。
通过本研究的开展，将为智能交通系统中的车辆轨迹预测问题提供新的解决思路和方法，推动智能交通领域的发展，为城市交通管理和规划提供更加科学有效的支持。
开题报告(智能小车)
毕业设计（论文）开题报告
一、基本信息
学生姓名倪小玉班级电子0911学号08系名称自动化技术系专业应用电子
毕业设计（论文）题目智能循迹小车的设计指导教师李玮二、开题意义
课题的现状与发展趋势
现状：
智能小车发展很快，从智能玩具到其它各行业都有实质成果。
其基本可实现循迹、避障、检测贴片寻光入库、避崖等基本功能，这几届的电子设计大赛智能小车又在向声控系统发展。
比较出名的飞思卡尔智能小车更是走在前列。
我此次的设计主要实现循迹避障这两个功能。
智能车辆也叫无人车辆，是一个集环境感知、规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统。
它具有道路障碍自动识别、自动报警、自动制动、自动保持安全距离、车速和巡航控制等功能。
智能车辆的主要特点是在复杂的道路情况下，能自动的操纵和驾驶车辆绕开障碍物并沿着预订的道路进行。
智能小车主要运用领域包括军事侦察与环境检测、探测危险与排除险情、安全检测受损评估、智能家居。
发展趋势：
智能偱迹小车可广泛应用于军事侦察、勘探、矿产开采等不便于人员实地堪察的环境。
稍加改造，可应用于军事反恐、警察维和等领域，从而达到最大限度的避免人员伤亡，保存战斗实力的目的。
因此，具有重要的军事和经济意义。
随着汽车工业的，其与电子信息产业的融合速度也显着提高，汽车开始向电子化、多媒体化和智能化方向发展，使其不仅作为一种代步工具、同时能具有交通、娱乐、办公和通讯等多种功能。
智能小车是一个集环境感知、规划决策，自动行驶等功能与异地的综合系统，它集中的运用了计算机、传感、信息、通信、导航及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。
基于大数据分析的智能车辆识别与管理系统研究
基于大数据分析的智能车辆识别与管理系统研究智能车辆识别与管理系统的研究在当前的社会发展中具有重要意义。
随着汽车行业的蓬勃发展和交通拥堵问题的日益严重，建立一套高效、智能的车辆识别与管理系统成为亟待解决的问题。
本文将从大数据分析的角度出发，探讨基于大数据分析的智能车辆识别与管理系统的研究。
1. 研究背景和意义随着全球汽车保有量的增加和城市化进程的加快，交通拥堵问题越来越突出。
传统的车辆管理方式已经无法满足现代社会的需求，需要建立一种智能化、高效率的车辆识别与管理系统来优化交通运行。
基于大数据分析的智能车辆识别与管理系统能够实时监测车辆流量、识别车辆类型和属性，提供有效的交通流量管理，并为城市交通规划提供决策支持，具有重要的社会和经济意义。
2. 大数据分析在智能车辆识别与管理系统中的应用大数据分析技术为智能车辆识别与管理系统提供了强大的数据支持和分析能力。
通过数据采集、处理和分析，可以实现以下几个方面的功能。
2.1 车辆识别通过大数据分析技术，可以对车辆进行精准的识别和区分。
利用摄像头、激光雷达等传感器采集的数据，可以提取出车辆的特征信息，如车牌号码、车辆外形和颜色等。
基于图像处理和机器学习算法，可以快速、准确地识别车辆，在车辆管理中起到重要的作用。
2.2 车辆属性分析通过大数据分析技术，可以对车辆的属性进行深入分析。
例如，可以对车辆的品牌、型号、年龄等信息进行统计和分析，为车辆管理部门提供决策参考。
此外，还可以利用大数据分析技术对车辆的使用情况、里程数、油耗等进行分析，有针对性地开展车辆管理和维护工作。
2.3 交通流量管理基于大数据分析的智能车辆识别与管理系统可以实时监测道路上的车辆流量，并根据实时数据进行交通流量管理。
通过分析车辆的行驶轨迹和流量分布，可以优化信号灯配时、调整道路通行策略，提高交通运行效率，减少交通拥堵。
2.4 城市交通规划支持基于大数据分析的智能车辆识别与管理系统可以为城市交通规划提供决策支持。
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智能车辆发展现状及研究背景目的意义1 智能车辆的发展与现状 (1)2 研究智能车辆的目的和意义 (4)1 智能车辆的发展与现状智能车辆作为智能交通系统的关键技术，是众多高新技术综合集成的载体，是一种通用性的术语，指全部或部分完成一项或多项驾驶任务的综合车辆技术。
广义上讲，智能车辆属于室外移动智能机器人的一种。
当车辆平台通过机器视觉或其它手段获取外部环境信息，分析并理解外部场景，并对危险状态做出警告或控制车辆的纵向或横向运动避开风险时，可认为该车辆具有智能性。
智能车辆是一个新型的交叉学科领域，它的许多新思想、解决方案得益于其他领域的启发和技术支持，如机器人、人工智能、计算机科学与系统、通信、控制与自动化、信号处理等理论，如它的一些机构、设备，如红外、雷达、声纳等则来自军事领域。
智能车辆(Intelligent Vehicle，IV)技术的研究，可以追溯到20世纪50年代初美国Electronics公司研究开发出的世界上第一台自动引导车辆(Automated Guided Vehicle，AGV)，从严格意义上说，这是一台移动机器人[1]。
从50年代后半期到60年代前半期，以美国为首，德国、英国以及日本等国家就展开自动驾驶和车辆导航技术的研究。
时至今日，世界各国对智能车辆技术的研究开发表现出空前的热情，为此投入了大量的人力、物力，智能车辆技术也相继取得了突破性进展，如德国的VaMoRs-P车辆系统、美国的NavLab系统、意大利的ARGo 系统，我国的吉林大学JUTIV系列、国防科技大学的CITA VT系列等。
从1986年到1995年，美国Carnegie Mellon University 在著名DelcoElectronics 公司捐资赞助下相继研制了Navlab系列智能车。
其中Navlab5由1990年问世P0lltac运动跑车改造而成，车上装有传感器：电视摄像机、声纳、激光测距仪、红外摄像机以及毫米波雷达等。
可识别和跟踪S行曲线和道路行车线，并通过控制转向实现自主驾驶。
该车的平均速度为88.5k/h，首次进行了横穿美国大陆的长途驾驶试验。
1995年，NavLab进行了从匹兹堡到圣迭戈全程3000英里的公路实验，95％以上是自动驾驶。
美国国防部最新研制的智能车辆Demo 系列，目的是用于危险地段的军事侦察。
Demo采用的关键技术有：感知系统、计算机处理器、导航系统、路径规划、车辆控制、立体视觉、地形理解以及传感器等技术。
Demo-A已于1993年结束完成，该车视觉头上装有三台摄像机，控制部分分手动和自动档。
在公路上以50km/h的速度行使时两档转换自如。
该车通过神经网络进行路径跟踪和避障。
Demo－B也于1994年夏季进行实验，装有地图管理系统和先进的公路和越野导航感知系统。
Demo-II于1995年夏季进行演示四辆车的联合行动，它集成CCD、激光、雷达、超声、红外、微波等传感器。
之后，进行了ET Demo(改进的技术演习)演示，开发侦察、监视及目标搜索算法。
日本丰田公司(TOYOTA)1993年研制的智能车改自丰田轿车，后视镜左侧安装了2/3英寸CCD镜头，普通高速公路上的实验车速为60km/h。
德国的UBM(Universtitat der Bundestwehr Munchen)大学Dickmans教授的智能车辆研究小组在德国奔驰公司(Benz)赞助下一直致力于动态机器视觉领域的研究。
从80年代初期开始，研制了VamoRs和VamoRs-P两种实验车。
VamoRs 由奔驰508D型面包车改装而成，装有4个彩色CCD构成双目视觉系统，1987年在高速公路上的实验车速达96km/h，VaMoRs-P由奔驰500(Mecedes 500SEL)改装而成，计算机系统由基于Transputer的并行处理单元和两台PC-486组成。
基于Transputer的处理单元由大约60个Transputer构成，其中：16位的T-222用于图像特征抽取、信息通讯和I/O操作，32位的T-805分别用于物体识别、运动状态估计、行为决策。
其视觉系统为由4个小型彩色CCD摄像机构成的两组主动式双目视觉系统，一组安装在本车前部后视镜附近的平台上，另一组固定在本车右部挡风板的上方。
在高速公路上跟踪车道白线、避障和自动超车。
1995年最高车速为130km/h。
1996年发展了新一代的视觉系统：EMS-Vision(Expectation-Based Multi-focal Saccadic Vision System)，该视觉系统能满足以下四个要求：随着车速的变化，自动调节摄像机的焦距；可以感知周围较宽的范围内的物体；适应不平路径的颠簸环境；能获得立体视觉的解释信息。
另外该小组在此系统基础上研制了变焦距主动汽车眼－MarVEye。
德国大众公司最新研究的智能车辆系统，系统装有雷达、机器视觉，激光扫描等传感器。
系统利用传感器之间的数据互补及冗余得到车辆所需要的可靠、稳定的全方位信息。
Carvelle系统是有德国研究和技术部门与大众汽车公司合作应用了高速公路环境中的视觉导航技术研制而成，其传感器和计算机系统以视觉为主。
两台摄像机中，装有远距离探测镜头用来障碍物，装有广角镜头的用来检测车道。
计算机系统为Transputer构成的并行处理单元组成，完成图像处理、Karlman动态滤波、车辆控制等功能。
系统从识别一帧图像到完成控制过程的周期为70ms，典型高速公路上的最高车速为120km/h。
法国帕斯卡大学与D.R.A.S雪铁龙技术中心合作研究的Peugeot智能车，设计了一个判别引导线是否漏检或丢失的检测过程。
它的实验用车是一辆标志型小汽车，其全部计算机系统为一块DSP卡，传感器包括摄像机和速度传感器。
该系统的突出特点硬件配置轻型化。
据介绍，整个系统的运算处理部分已经集成在一块基于TMS320C50的数字处理卡上，因而对实验车几乎无需任何改装。
在高速公路上做了几百公里不同路况的行程实验，车速达130km/h。
以上只是简单介绍几个比较著名的智能车辆系统。
经过几十年的发展，已经积累了相当丰富的成果。
比如，三菱ASV多孔系统。
该系统传感器包括：CCD 摄像机、激光雷达、无源光束传感器等。
德国大众公司的智能车将雷达、计算机视觉、激光扫描器集成到一个系统之中，利用传感器之间数据互补和冗余得到可靠稳定的车辆行使所需的信息。
另外，还有德国慕尼黑联邦大学、意大利帕尔马大学、韩国大学等等都在积极从事智能车辆的研究工作，并已经有巨大的成果。
我国智能车辆的研究始于20世纪80年代末。
当时国家的863计划自动化领域智能机器人主题确定立项进行遥控驾驶的智能移动平台的研制；几乎同时国家部委也在规划“八五”预研项目中的地面智能机器人技术研究，并确定研制自主式的无人驾驶平台演示验证系统。
取得突破性进展的是“八五”期间研制成功的我国第一辆样车ATB-1(Autonomous Test Bed-1)。
该车由国内多所重点大学联合研制，在1996年演示中，该车自主行驶的最高速度超过20km/h。
在“八五”的基础上，我国又连续在“九五”、“十五”期间研制了自主地面车ATB-2、ATB-3。
在2001年ATB-2的场地演示中，其自主行驶的最高速度为74.5km/h，正常行驶速度为30.6km/h，越野环境下白天行驶的最高速度为24km/h，夜间行驶最高速度15km/h。
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、西安交通大学、重庆大学等。
近几年来，具有代表性的典型系统包括：由国内多家大学参与的“十五”期间的第三代自主地面车辆ATB-3；国防科技大学研制的新一代地面无人驾驶车辆CITA VT-IV及其与中国一汽合作研制的“红旗”自主轿车；清华大学研制的THMR-V型智能车辆；吉林大学的Cybercar智能车辆；重庆大学的CQAC-I型智能车辆等。
这一时期国内研究工作的主要方向是智能车辆的应用环境由简单场景向非结构化、复杂场景的转变，以及全天候条件下的实用化技术，基于多源信息融合的系统鲁棒性研究等。
智能车辆系统研究涉及的有：安全监控、智能防撞、辅助驾驶、自动驾驶、行为规划与决策、系统体系结构、综合集成等主要研究方向。
如果从驾驶员对车辆的控制程度及自主程度来分，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：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。
半自动车辆控制系统：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、扭矩等使处理恢复到安全状态。
自动车辆控制系统：此部分具有完全的车辆自动化，研究包括车辆自适应巡航、车道保持、低速等距行使、排队行使等方面的问题。
2研究智能车辆的目的和意义20世纪后半叶以来，浓缩着人类文明的汽车工业得到了迅速发展。
作为现代主要交通工具的汽车，以其特有的优越性为现代社会的发展和人类生活条件的改善做出了巨大贡献，其发展速度越来越快。
一方面表现在产量不断增加，汽车制造业已成为全球一个重要的产业；另一方面还表现在汽车设计和制造技术不断提高，成为一个技术水平越来越高的技术密集型和资金密集型相结合的产业。
随着车辆的普及和保有量的日益增加，不可避免地带来了交通事故、交通拥挤、环境污染、能源浪费等诸多问题。
无论是发展中国家进行的汽车化过程，还是目前发达国家面临的汽车化发展，提高车辆安全性能、减少道路交通事故一直是人们普遍关注的社会问题和科学技术进步所面临的重要课题之一。
人类梦想是推动世界向前发展的不竭动力和源泉，智能机器人和智能车辆是世纪人类最伟大的发明之一，在短短的50年内发生了日新月异的变化。
随着计算机和控制技术的发展，智能移动平台在军事、民用和科学研究等诸多方面得到了广泛的应用，工作环境也从单纯的室内环境变成了各种复杂环境，包括地面、水下、空中甚至外太空等。
在军事上，智能机器人可以代替人类在危险场所（如战场、化学污染和核污染场所、北极等）按照设计者的意图自动行驶至目的地，并代替人类完成侦察、排雷等军事任务。
在民用方面，不仅可以作为自动或辅助驾驶系统以减少交通事故，还可以作为智能轮椅帮助残疾人士。
在科学研究方面，智能机器人还可代替人在高危环境甚至外星上从事探索和勘探工作：美国的火星机器车对于探测火星，以及火星以外的茫茫宇宙具有不可替代的作用；中国政府于2000年11月发表的《中国航天》白皮书中提到，在未来的十年中，“开展以月球探测为主的深空探测的预先研究”，或者说2010年实现登月是一个明确的目标，因此空间移动机器车将是其中重要的组成部分，对于人类探测月球，开发和利用月球起到巨大的推动作用。