视觉导航智能车辆的目标识别精确性与实时性研究
基于深度学习的自动驾驶车辆目标检测与感知研究
基于深度学习的自动驾驶车辆目标检测与感知研究自动驾驶技术在近年来的飞速发展中取得了令人瞩目的成果，其中自动驾驶车辆的目标检测与感知技术是其核心关键。
基于深度学习的自动驾驶车辆目标检测与感知研究是当前自动驾驶技术发展的热点之一。
本文将从深度学习的基本原理、自动驾驶车辆的目标检测任务和感知技术入手，探讨基于深度学习的自动驾驶车辆目标检测与感知的研究现状和未来发展方向。
深度学习作为一种人工智能技术，在目标检测与感知任务中取得了显著的成果。
它通过构建多层神经网络，并在大规模数据集上进行训练，能够自动学习和提取特征。
深度学习方法不仅具备良好的非线性拟合能力，还可以适应复杂的环境变化和图像噪声。
因此，基于深度学习的自动驾驶车辆目标检测与感知技术成为当前研究的主流。
自动驾驶车辆的目标检测任务是指对车辆周围环境中的物体进行识别和定位。
这对于实现车辆的自主导航和避免碰撞至关重要。
基于深度学习的目标检测算法主要包括两个阶段，即目标分类和目标定位。
在目标分类阶段，模型通过学习大量标注样本，能够准确地识别出图像中的不同物体类别。
而在目标定位阶段，模型则通过回归算法来预测目标的位置信息。
通过这两个阶段的联合工作，自动驾驶车辆能够实现准确的目标检测。
在深度学习方法中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是最常用的模型之一。
通过卷积层和池化层的组合，卷积神经网络能够在图像中进行特征提取，并基于提取的特征进行目标分类和定位。
而在自动驾驶车辆的目标检测中，一种经典的CNN模型称为区域卷积神经网络（Region Convolutional Neural Network, R-CNN）。
R-CNN通过生成大量候选框来获取目标的位置信息，并通过卷积神经网络对每个候选框进行分类和定位。
虽然R-CNN在目标检测任务上取得了较好的性能，但其复杂的计算过程和较长的检测时间限制了其在实时应用中的广泛推广。
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。
ｔｐ＝ ＋ ｃ ｈ ｋｒ （） １
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式中ｔ 、 ｈ ｔ ｐｉ ｍ分别为正负阈值。 为图像像素点的邻域均值， 盯为均方差； 为调整系数， ｋ 具体见文献－。 ９ Ｊ
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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基 于 Ｄ Ｐ的视觉导航智能车辆路径 识别 Ｓ
４ ７
计算机视觉技术在自动驾驶中的使用中常见问题解决方法
计算机视觉技术在自动驾驶中的使用中常见问题解决方法随着人工智能和计算机视觉技术的发展，自动驾驶成为了当前科技研究和应用的热点之一。
计算机视觉技术在自动驾驶中起着关键作用，能够帮助自动驾驶系统感知周围环境、识别目标物体、规划路径以及做出决策。
然而，在实际的应用过程中，我们也会面临一些常见的问题。
本文将围绕这些问题展开探讨，并提供解决方法。
问题一：目标检测和识别的准确性不足在自动驾驶中，目标检测和识别是至关重要的一环。
然而，现实生活中的场景较为复杂，可能会有光照变化、阴影、模糊图像等情况，导致目标检测和识别的准确性不足。
解决这一问题的方法有以下几种：1. 使用更高级的深度学习模型：近年来，深度学习模型在计算机视觉领域取得了巨大的突破。
使用更高级的模型如Faster R-CNN、YOLO和EfficientDet等，可以提高目标检测和识别的准确性。
2. 数据增强技术：通过对训练数据进行增强，如图像旋转、缩放和裁剪等操作，可以增加目标检测和识别算法对不同场景的鲁棒性。
3. 多传感器融合：将多个传感器（如摄像头、激光雷达和雷达）的数据进行融合，可以提高目标检测和识别的准确性。
不同传感器具备不同的特性，通过融合可以弥补各自的局限性。
问题二：实时性要求较高在自动驾驶中，实时性要求非常高，即系统需要在极短的时间内对周围环境进行感知、决策并执行。
然而，计算机视觉算法通常需要大量的计算资源和时间。
解决这一问题的方法如下：1. 硬件优化：使用专门设计的硬件加速器，如GPU（图像处理单元）和TPU（张量处理单元），可以提高计算机视觉算法的运算速度和效率。
2. 优化算法：对于计算复杂度较高的算法，可以进行算法优化，例如通过降低分辨率、减少计算步骤和使用特定的数据结构等措施，以提高实时性。
3. 分布式计算：利用分布式计算的优势，将任务分解为多个子任务，并在多个计算节点上并行进行处理，以加快计算速度。
问题三：鲁棒性不够自动驾驶车辆在实际应用中往往会遭遇各种复杂的情况，如恶劣天气、道路标志覆盖、目标物体变化等，会导致计算机视觉系统的鲁棒性不足。
视觉SLAM技术在无人驾驶车辆中的应用研究
视觉SLAM技术在无人驾驶车辆中的应用研究近年来，随着无人驾驶技术的不断发展，视觉SLAM （Simultaneous Localization and Mapping）技术在无人驾驶车辆中的应用也越来越受到关注和重视。
视觉SLAM技术是一种通过使用单个或多个摄像头实时感知周围环境并同时定位自身，构建三维地图的技术。
在无人驾驶领域，视觉SLAM技术被广泛应用于实现车辆的定位与导航、障碍物检测与识别等关键任务。
首先，视觉SLAM技术在无人驾驶车辆中的定位与导航方面发挥着重要的作用。
通过使用一系列摄像头，并结合激光雷达和惯性测量单元等传感器，无人驾驶车辆能够实时地感知自身周围环境和地图，并准确地估计车辆的位置和姿态信息。
这些定位与导航技术对于无人驾驶车辆的安全行驶至关重要，能够确保车辆在复杂的道路环境中准确地驾驶，并且实时做出路径规划。
其次，视觉SLAM技术在无人驾驶车辆中的障碍物检测与识别任务中起到了至关重要的作用。
通过结合摄像头和深度学习算法，无人驾驶车辆能够实时地感知并识别出各种道路上的障碍物，如车辆、行人、交通标识等。
这些识别结果能够为车辆的决策和规划提供重要的参考信息，使车辆能够避开障碍物并安全行驶。
另外，视觉SLAM技术还可以应用于无人驾驶车辆的路径规划和地图构建任务中。
通过使用多个摄像头和其他传感器，无人驾驶车辆可以实时地感知车辆周围的环境，并将这些感知到的数据用于构建地图和规划最优路径。
视觉SLAM技术的应用使得无人驾驶车辆能够更好地适应不同的道路和环境，并且能够根据实时情况做出相应的路径规划。
此外，视觉SLAM技术还能够为无人驾驶车辆提供更加精确的感知和定位能力。
相比于其他传感器，例如激光雷达和雷达等，摄像头能够更好地感知到环境的细节信息，从而提供更加准确的感知结果。
而且，摄像头的成本相对较低，容易实现大规模应用。
因此，视觉SLAM技术在无人驾驶车辆中的应用也更具有广泛性和可行性。
《2024年基于深度学习的车辆目标检测》范文
《基于深度学习的车辆目标检测》篇一一、引言随着科技的快速发展，深度学习在计算机视觉领域的应用越来越广泛，特别是在车辆目标检测方面。
车辆目标检测是智能交通系统、自动驾驶、安防监控等众多领域的重要技术之一。
本文旨在探讨基于深度学习的车辆目标检测技术的相关内容、研究现状、发展及应用，为相关研究与应用提供参考。
二、车辆目标检测相关内容概述车辆目标检测是指利用图像处理技术，从图像或视频中检测出车辆的目标位置。
传统的车辆目标检测方法主要依赖于人工设计的特征提取器，如SIFT、HOG等。
然而，这些方法在复杂环境下的检测效果并不理想。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的车辆目标检测方法逐渐成为研究热点。
三、深度学习在车辆目标检测中的应用深度学习通过构建多层神经网络，可以自动学习图像中的特征，从而提高车辆目标检测的准确性和鲁棒性。
目前，基于深度学习的车辆目标检测方法主要包括基于区域的方法和基于回归的方法。
1. 基于区域的方法：该方法首先在图像中生成一系列候选区域，然后利用卷积神经网络对候选区域进行分类和回归。
代表性算法有R-CNN系列（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等）。
2. 基于回归的方法：该方法直接从图像中回归出车辆的位置和大小。
代表性算法有YOLO系列（YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3等）和SSD等。
四、深度学习车辆目标检测的研究现状目前，基于深度学习的车辆目标检测在学术界和工业界都取得了显著的进展。
一方面，研究人员不断改进神经网络结构，提高模型的性能；另一方面，研究人员也关注模型的实时性和鲁棒性。
此外，针对不同场景和需求，研究人员还提出了许多具有针对性的算法和模型。
五、深度学习车辆目标检测的挑战与展望尽管基于深度学习的车辆目标检测取得了显著的成果，但仍面临一些挑战和问题。
首先，在复杂环境下，如光照变化、遮挡、多尺度等情况下，车辆的准确检测仍然具有一定的难度。
其次，实时性和鲁棒性也是亟待解决的问题。
《2024年基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术研究》范文
《基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）的普及应用已涉及众多领域，包括但不限于军事侦察、目标跟踪、城市规划等。
为了进一步推动无人机的应用发展，目标识别与跟踪技术成为研究的热点。
基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术是其中重要的一环，本文将针对这一技术进行深入的研究与探讨。
二、无人机目标识别技术的概述无人机目标识别技术主要是通过无人机搭载的摄像头等视觉传感器捕捉到的图像或视频信息进行目标特征的提取与识别。
识别技术通常依赖于计算机视觉算法，通过分析图像中目标物体的特征信息，如颜色、形状、纹理等，进而进行目标物体的识别。
这些技术常应用于交通监控、安保等领域。
三、基于视觉感知的目标识别关键技术1. 特征提取技术：利用计算机视觉算法，对捕捉到的图像或视频进行特征提取，包括颜色特征、形状特征、纹理特征等。
这些特征是目标识别的关键信息。
2. 深度学习技术：深度学习在目标识别中发挥着重要作用，通过训练大量的数据集，使模型能够自动学习到目标的特征信息，提高识别的准确率。
3. 目标跟踪技术：结合图像处理技术和机器学习算法，对目标进行实时跟踪，保证无人机在复杂环境下仍能准确识别和跟踪目标。
四、基于视觉感知的无人机目标跟踪技术研究无人机目标跟踪技术是在目标识别的基础上，对目标进行实时跟踪。
这需要无人机具备较高的计算能力和稳定的控制能力。
在跟踪过程中，无人机需要实时分析图像信息，根据目标的运动轨迹和速度等信息，调整自身的飞行轨迹和姿态，以保持对目标的稳定跟踪。
五、研究现状与挑战目前，基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术已取得了一定的研究成果。
然而，在实际应用中仍面临诸多挑战。
例如，在复杂环境下，如何提高识别的准确性和稳定性；如何降低计算复杂度，提高实时性；如何实现多目标的快速切换与跟踪等。
六、未来研究方向与展望1. 深入研究深度学习算法，提高目标识别的准确性和实时性。
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。
《2024年基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术研究》范文
《基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术研究》篇一一、引言随着无人机技术的飞速发展，其在军事、民用和商业领域的应用越来越广泛。
其中，基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术成为了研究的热点。
这项技术通过无人机搭载的摄像头等视觉传感器，实现对目标的快速、准确识别与跟踪，为无人机的智能化、自主化提供了重要支持。
本文将针对基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术进行深入研究，分析其技术原理、方法及挑战，并探讨其应用前景。
二、视觉感知技术原理及方法1. 视觉感知技术原理视觉感知技术主要通过无人机搭载的摄像头等视觉传感器，获取目标图像信息。
通过对图像的处理与分析，提取目标的特征信息，如形状、大小、颜色、纹理等，进而实现对目标的识别与跟踪。
2. 目标识别方法（1）基于特征的目标识别：通过提取目标的特征信息，如边缘、角点、纹理等，与预先设定的模板进行匹配，实现目标的识别。
（2）基于深度学习的目标识别：利用深度学习算法，对大量图像数据进行训练，学习目标的特征信息，实现目标的自动识别。
3. 目标跟踪方法（1）基于特征点的目标跟踪：通过提取目标的特征点，利用光流法、卡尔曼滤波等方法，实现对目标的跟踪。
（2）基于深度学习的目标跟踪：利用深度学习算法，对目标进行实时检测与跟踪，实现目标的稳定跟踪。
三、技术挑战与解决方案1. 复杂环境下的目标识别与跟踪在复杂环境下，如光照变化、阴影遮挡、背景干扰等，目标识别的准确性和稳定性会受到影响。
为解决这一问题，可以采取多传感器融合的方法，将视觉传感器与其他传感器（如雷达、激光雷达等）的信息进行融合，提高目标识别的准确性。
同时，利用深度学习算法，学习复杂环境下的目标特征信息，提高目标识别的鲁棒性。
2. 实时性要求高无人机在执行任务时，需要实时对目标进行识别与跟踪。
为满足实时性要求，可以优化算法的运算速度，采用高效的图像处理技术，以及利用并行计算等方法，提高运算速度。
同时，对无人机硬件设备进行升级，提高其处理能力。
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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。