智能控制在汽车上应用的进展综述
智能小车大学毕业文献综述
基于单片机的智能小车设计（运动控制）学生：指导老师：(惠州学院电子科学系，广东，惠州，516007)[前言]在传感器技术和自动控制技术正在飞速发展时代，机械、电气和电子信息已经不再明显分家，自动控制在工业领域中的地位已经越来越重要，“智能”这个词也已经成为了热门词汇。
现在国外的自动控制和传感器技术已经达到了很高的水平，特别是日本，比如日本本田制作的Asmara 机器人，其仿人双足行走已经做得十分逼真，而且具有一定的学习能力，还据说其智商已达到6岁儿童的水平。
作为机械行业的代表产品—汽车，其与电子信息产业的融合速度也显著提高，呈现出两个明显的特点：一是电子装置占汽车整车（特别是轿车）的价值量比例逐步提高，汽车将由以机械产品为主向高级的机电一体化方向发展，汽车电子产业也很有可能成为依托整车制造业和用车提升配置而快速成为新的增长点；二是汽车开始向电子化、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。
无容置疑，机电一体化人才的培养不论是在国外还是国内，都开始重视起来，主要表现在大学生的各种大型的创新比赛，比如：亚洲广播电视联盟亚太地区机器人大赛（ABU ROBCON）、全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛等众多重要竞赛都能很好的培养大学生实践能力。
但很现实的状况是，国内不论是在机械还是电气领域，与国外的差距还是很明显的，所以作为机械设计制造及其自动化学生，必须加倍努力，为逐步赶上国外先进水平并超过之而努力。
为了适应机电一体化的发展在汽车智能化方向的发展要求，提出简易智能小车的构想，目的在于：通过独立设计并制作一辆具有简单智能化的简易小车，获得项目整体设计的能力，并掌握多通道多样化传感器综合控制的方法。
所以立“寻线智能小车系统设计与调试”一题作为毕业设计来锻炼自己巩固自身知识修养。
1．智能技术的应用及发展趋势如今知识工程、计算机科学、机电一体化和工业一体化等许多领域都在讨论智能系统，人们要求系统变得越来越智能化。
无人驾驶汽车运动控制研究综述
无人驾驶汽车运动控制研究综述作者：叶立堃来源：《中国新通信》2022年第16期摘要：随着传统控制方法的日益革新与智能化控制技术的不断发展，无人驾驶汽车领域逐渐兴起，正成为新时代智能交通发展大背景下的先行领航。
无人驾驶汽车的控制具有非线性、不确定性、高迟延性等特点，如果仅依靠传统的控制方法则无法满足其在复杂环境下自适应动态调整的需求，由此可能造成汽车路径规划的不准确性以及一系列的安全隐患。
因此需要引入智能化控制技术对无人驾驶汽车进行控制，以应对复杂工况下的随机情形，通过其在线自调整合理改善系统的性能指标。
本文综述了当前基于无人驾驶汽车的现代智能控制方法的研究成果及发展前景，首先介绍了无人驾驶控制中横向控制以及纵向控制这两大部分的核心技术及其性能特点，进而阐述了当前无人驾驶控制方法的技术壁垒，最后总结了无人驾驶控制在更深层产业应用中的发展前景。
关键词：无人驾驶汽车；横向控制；纵向控制；技术缺陷；发展前景一、引言相比于传统汽车，无人驾驶汽车能够有效规避由于驾驶员操作失误所带来的种种安全隐患。
其次，无人驾驶汽车能通过卫星导航监控实时的路况，从而规划出最优的路线，缓解城市道路堵塞所带来的交通压力。
谷歌的无人驾驶项目于2009年正式落地，并在2016年成立主理无人驾驶业务的Waymo公司，其迄今已收集了几十亿<非公制>的模拟驾驶数据和超过350万<非公制>的道路驾驶数据。
特斯拉Model S车型采用Autopilot自动驾驶系统，该系统的落地使得特斯拉Model S在高速公路上能够自如实现辅助自动驾驶的功能，并且能对驾驶员驾驶情况及道路环境做出更加密切的监视[1]。
无人驾驶汽车的控制主要集中在对其运动的控制上，目标是提高汽车应对复杂路况的自适应调整能力，提升其进行路径规划的准确程度，保证在路面行驶时的安全性以及高效性。
无人驾驶汽车具有稳定性低、时延、高度非线性等特点，有着较为复杂的耦合动力学结构[1]，因此研究更加稳定高效的控制算法并将其应用于无人驾驶汽车模型架构的优化，具有十分重要的意义。
智能小车文献综述
智能小车文献综述基于单片机的智能小车文献综述1.国外实务界和学术界研究现状机器人自其诞生以来，作为新生科技的代表就不断应用到各个行业，诸如机械、电子、交通、宇航、通信、军事等领域。
尤其是近年来机器人的智能水平不断提高，并开始走进人们的生活。
在人们在不断探索、改造、认识自然的过程中，也不断的尝试着制造机器人以替代人类，比如IBM研制的蓝巨人、现在家庭生活中常用的机器人吸尘器、机器人擦窗机等等。
机器人属于自动化运转的机器，但是其具备了一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，具有高度灵活性。
在研究和开发未知及不确定环境下作业的机器人的过程中，人们逐步认识到机器人技术的本质是感知、决策、行动和交互技术的结合。
随着人们对机器人技术智能化本质认识的加深，机器人技术开始源源不断地向人类活动的各个领域渗透。
结合这些领域的应用特点，人们发展了各式各样的具有感知、决策、行动和交互能力的特种机器人和各种智能机器，如移动机器人、微机器人、水下机器人、医疗机器人、军用机器人、空中空间机器人、娱乐机器人等，智能小车则可作为机器人的代表[1]。
智能小车，也称轮式机器人，是移动机器人中的一种。
集合了传感器技术，和自动控制技术。
智能小车就是通过传感采集信号，将采集到的信号进行整理，传输给单片机，通过单片机编程控制小车做出智能反应。
智能车辆的研究始于20世纪50年代初，美国BarrettEleetronies 公司开发出的世界上第一台自动引导车辆系统(Automated Gulded VehicleSystem,Aovs)。
1974年,瑞典的VolvoKalmar轿车装配工厂与sehiinder-Digitron公司合作研制出了可装载轿车车体的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。
因其采用的AGVS经济效益明显，许多纷纷效仿并逐步使AGVS成为装配作业中流行的运输手段。
无人驾驶汽车的发展综述
51工业技术0 引言 无人驾驶汽车即自动驾驶智能汽车，就是在没有人类参与的情况下，依靠车内的计算机系统，通过智能驾驶仪来实现无人驾驶的功能。
无人驾驶汽车它是利用智能软件和车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，随即作出反应判断，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上完成行驶。
无人驾驶汽车技术以全新的驾驶方式改变了传统的驾驶体验，它把不可控制的驾驶员从驾驶位置剔除，不仅大大的提升了交通系统的效率和安全性能还使人们告别了长途的无聊驾驶，进而提高了社会的收益和保障了人身安全。
1 无人驾驶汽车的发展现状1.1 国外无人驾驶汽车的研发状况 早在20世纪中期，许多科技发达的国家就开始着手无人驾驶汽车的一系列研究。
少数的研发车型已接近量产，在美国及欧洲，允许正在研发的自动驾驶车上路行驶正成为一种普遍现象[1]。
在2000年，丰田汽车公司首次研发出无人驾驶公共汽车。
这套公共汽车的自动驾驶系统由车队驾驶、道路疏导、运营管理和安全防护等方面构成。
车辆底盘前部的磁气传感器主要是依据埋在道路中间的永久性磁石进行疏导，进而来控制车辆行驶的方向与速度。
在2007年，一辆由改装而组成的无人驾驶汽车BOSS，以第1名的成绩，完成了无人驾驶汽车在城市的复杂障碍赛道上行驶的比赛。
今年4月前期，一辆奥迪无人驾驶汽车在美国公路上完成了3400英里的行程，这向我们证明了一点：对于限速规定来说，电脑比人脑要听话得多。
无人驾驶系统供应商德尔福公司，给奥迪Q5装上了雷达、摄像头和激光传感器等，顺利控制它从旧金山开到纽约，尽管大部分的行程是在高速公路上进行的，但99%的时间里是由它自己完成驾驶的。
1.2 国内无人驾驶汽车的发展状况 关于无人驾驶汽车的发展，与国外相比而言，我国起步较晚。
但在各大高校和科研机构的推动下已经得到飞速的发展。
1989年，首辆智能小车在中国国防科技大学诞生。
它包含了计算机系统、精确定位系统、路径规划系统、运动控制系统和自动驾驶仪。
智能小车-毕业论文(设计)文献综述
华侨大学厦门工院本科生毕业设计（论文）题目：智能小车软件系统设计姓名：魏雄飞学号： 1102104031系别：电气工程信息系专业：电气工程及其自动化年级： 11级指导教师：晏来成年月日基于单片机的智能小车摘要：随着电子工业的发展，智能技术广泛运用于各种领域，智能小车不仅在工业智能化上得到广泛的应用,而且运用于智能家居中的产品也越来越受到人们的青睐。
国外智能车辆的研究历史较长。
相比于国外，我国开展智能车辆技术方面的研究起步较晚，在智能车辆技术方面的研究总体上落后于发达国家但是也取得了一系列的成果。
随着人工智能技术、计算机技术、自动控制技术的迅速发展，智能控制将有广阔的发展空间.本文就智能小车研究现状以及未来的应用与发展前景做一个全方面的介绍.关键词：智能技术,STC89C52单片机，自动循迹,避障1 前言随着电子技术、计算机技术和制造技术的飞速发展，数码相机、DVD、洗衣机、汽车等消费类产品越来越呈现光机电一体化、智能化、小型化等趋势。
智能化作为现代社会的新产物，是以后的发展方向，他可以按照预先设定的模式在一个特定的环境里自动的运作，无需人为管理,便可以完成预期所要达到的或是更高的目标。
智能小车，也称轮式机器人，是一种以汽车电子为背景,涵盖控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械等多科学的科技创意性设计,一般主要路径识别、速度采集、角度控制及车速控制等模块组成。
一般而言，智能车系统要求小车在白色的场地上，通过控制小车的转向角和车速，使小车能自动地沿着一条任意给定的黑色带状引导线行驶。
本次课题设计以此为背景，设计一种简易的运动小车，运用直流电机对小车进行速度和正反方向的运动控制,通过单片机来控制直流电机的工作,从而实现对整个小车系统的运动控制。
2 主题智能车辆作为智能交通系统的关键技术，是许多高新技术综合集成的载体。
智能车辆驾驶是一种通用性术语，指全部或部分完成一项或多项驾驶任务的综合车辆技术.智能车辆的一个基本特征是在一定道路条件下实现全部或者部分的自动驾驶功能,下面简单介绍一下国内外智能小车研究的发展情况2.1国外智能车辆研究现状国外智能车辆的研究历史较长，始于上世纪50年代.它的发展历程大体可以分成三个阶段：第一阶段？？20世纪50年代是智能车辆研究的初始阶段.1954年美国BarrettElectronics公司研究开发了世界上第一台自主引导车系统AGVS （AutomatedGuidedVehicleSystem)。
智能小车调研综述报告
智能小车调研综述报告智能小车是一种应用先进计算机技术和自动控制技术的智能装备。
它具备自主导航、避障、路径规划等多种功能，可以根据环境变化自主调整行进路线。
智能小车的应用领域非常广泛，包括物流配送、仓储管理、无人驾驶等。
本文将对智能小车的调研结果进行综述。
智能小车的核心技术主要包括嵌入式计算技术、图像处理技术、传感器技术和智能算法等。
嵌入式计算技术是智能小车实现自主导航和路径规划的基础，它可以实时处理各种传感器采集的数据，并根据算法进行判断和决策。
图像处理技术可以识别路面、障碍物等环境信息，为智能小车提供准确的导航和避障指导。
传感器技术可以获取环境中的各种物理量，如距离、温度、湿度等，为智能小车提供环境感知能力。
智能算法则是智能小车实现自主导航和路径规划的核心，包括路径规划算法、避障算法等。
智能小车的应用领域非常广泛。
在物流配送方面，智能小车可以替代人工传统的送货车辆，实现货物的自动配送，提高效率和减少人力成本。
在仓储管理方面，智能小车可以实现货物的自动存储和搬运，提高仓库的运作效率和准确性。
在无人驾驶领域，智能小车可以替代传统汽车，实现自动驾驶，提高行车安全性和舒适性。
智能小车的发展前景非常广阔。
随着人工智能和自动控制技术的不断进步，智能小车的性能将会得到进一步提升，应用领域也将进一步扩大。
智能小车将会成为未来智能交通、智能物流和智能仓储的重要组成部分。
总结起来，智能小车是一种应用先进计算机技术和自动控制技术的智能装备，具备自主导航、避障、路径规划等功能。
其核心技术包括嵌入式计算技术、图像处理技术、传感器技术和智能算法。
智能小车的应用领域广泛，包括物流配送、仓储管理、无人驾驶等。
随着技术的不断进步，智能小车的性能将会进一步提高，应用领域也将进一步扩大。
智能控制技术综述
智能控制技术综述智能控制技术的发展在当今科技领域中扮演着重要的角色。
这项技术结合了人工智能、机器学习和自动化控制等领域的知识，在各个行业中起到了革命性的作用。
本文将对智能控制技术的应用范围、发展历程以及未来趋势进行综述。
一、智能控制技术的应用范围智能控制技术广泛应用于工业、交通、医疗、农业等各个领域。
在工业领域，智能控制技术可以实现生产线的自动化控制，提高生产效率和质量。
在交通领域，智能控制技术可以应用于智能交通系统，优化车流量和交通安全。
在医疗领域，智能控制技术可以辅助医生进行诊断和手术，提高医疗水平。
在农业领域，智能控制技术可以实现智能化种植和养殖，提高农产品的产量和质量。
二、智能控制技术的发展历程智能控制技术的发展可以追溯到上世纪50年代。
最早的智能控制系统是基于传统的控制理论和算法，但对于复杂的问题和大规模系统而言，传统方法存在局限性。
随着人工智能和机器学习的兴起，智能控制技术逐渐引入了神经网络、遗传算法和模糊逻辑等方法，提高了控制系统的性能。
近年来，深度学习和强化学习等新技术的出现，使得智能控制技术在实际应用中取得了巨大的突破。
三、智能控制技术的未来趋势未来，智能控制技术将朝着以下几个方向发展：1. 多模态智能控制：随着物联网的发展，智能控制系统将与传感器、无线通信等技术相结合，实现多源信息的融合和分析，从而更好地适应复杂环境和任务需求。
2. 自适应智能控制：智能控制系统将具备自适应能力，能够根据环境变化和系统需求进行自主调整和优化，提高控制系统的灵活性和鲁棒性。
3. 协同智能控制：智能控制系统将能够实现多个智能设备之间的协同工作，共同完成复杂任务。
这有助于提高整体性能，实现更高效的控制。
4. 高效能耗管理：智能控制系统将注重能源利用效率的提高，通过优化控制算法和能源管理策略，实现能耗最小化。
综上所述，智能控制技术在各个领域的应用前景广阔，其发展历程和未来趋势也值得关注。
未来，随着人工智能和机器学习等领域的进一步发展，智能控制技术将会得到更加广泛和深入的应用，为各行各业带来更多的创新和变革。
智能能源汽车文献综述
智能能源汽车文献综述引言现如今，汽车已成为人们生活中不可或缺的一部分。
但是，随着全球能源危机的逐渐爆发和环境污染问题的加剧，人们对传统燃油车的依赖程度逐渐减少。
智能能源汽车作为一种新型的交通工具，正逐渐成为车企竞相研发和推广的焦点。
本文将通过综述相关文献，介绍智能能源汽车的发展历程、技术特点以及未来前景。
智能能源汽车的发展历程智能能源汽车起源于20世纪90年代，经过多年的发展与突破，现已成为汽车行业的一个重要分支。
早期的智能能源汽车主要使用电池作为能量储存装置，但由于电池容量有限、充电时间长等问题，限制了其推广应用。
随着技术的不断进步，燃料电池、超级电等新型能源储存技术的出现，使智能能源汽车的续航里程和充电效率得到了极大的提升。
目前，智能能源汽车已经成为汽车行业的研究热点之一。
智能能源汽车的技术特点智能能源汽车与传统燃油车相比，具有以下技术特点：1. 电动化：智能能源汽车采用电动机作为动力源，不需要燃油发动机，从根本上实现了对石油的依赖程度降低。
2. 能源多样化：智能能源汽车可以采用多种能源储存技术，如燃料电池、锂电池、超级电等，从而增加了能源的稳定性和可靠性。
3. 智能化：智能能源汽车配备了各种传感器和智能控制系统，能够通过感知环境、自主决策和执行动作，实现自动驾驶和智能导航功能。
4. 能量回收利用：智能能源汽车通过制动能量回收系统，将制动过程中产生的能量转化为电能，再储存到电池中，实现了能量的高效回收利用。
智能能源汽车的未来前景智能能源汽车作为一种创新型交通工具，具有巨大的发展潜力和广阔的市场前景。
首先，智能能源汽车可以有效减少二氧化碳等有害气体的排放，对缓解全球气候变化问题具有重要意义。
其次，智能能源汽车推动了电动化交通的发展，有助于能源结构的升级和环保能源技术的广泛应用。
最后，智能能源汽车在城市交通领域有着广阔的应用前景，有助于改善交通拥堵、提高城市空气质量，为人们的出行提供更加便捷和环保的选择。
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智能控制在汽车上应用的进展综述一、简介1.1汽车智能化综述从上个世纪的末期，全球的汽车以汽车的电动化、智能化、网联化为主题进入一个重大的历史时期。
到本世纪初，随着ICT技术的发展，汽车的智能化和网联化系统随之诞生，由此产生了一种新型的交通系统。
“智能汽车”是在普通汽车的基础上增加了先进的传感器、控制器、执行器等装置，通过车载传感系统和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交换，使汽车具备智能的环境感知能力，能够自动分析汽车行驶的安全及危险状态，并使汽车按照人的意愿到达目的地，最终实现替代人来操作的目的。
从汽车自身的智能化来讲，我们现在处于这种汽车的一种智能化的初级阶段，即智能驾驶辅助这个阶段，其终极目标就是无人驾驶。
另外从智能汽车发展模式来讲是两种模式，一种是依靠自身车载传感决策和控制系统，来实现自动驾驶。
另外一种是通过协同的方式，借助通信的技术，利用车联网和物联网的整合，来实现它的整个一种智能化的驾驶。
总之，汽车的智能化可以归结为两轴或者两个发展，一个是纵轴，就是由现在的部分功能的替代到以后完全的无人化驾驶，另外一个就是自身的提升，单车的智能化并不能解决交通的问题，所以必须通过网联化把汽车和交通系统，交通所有参与者在一个平台上一个系统下进行完全的可控可调，这样才能彻底地改变交通社会现在面临的诸如安全、拥堵、节能的问题。
所以未来期望或者目标的实现是一个智能网联的汽车。
智能汽车它会带来对我们社会产业带来什么样的变化？首先我们关注的是安全，通过汽车的智能化、网联化，交通事故可以降低到目前的1%。
现在每年因为交通事故死亡人数大概130万，也就是说在不远的将来也许二十年三十年以后，全球交通事故死亡率会低于1万甚至更低，未来接近的目标是零死亡零事故。
第二，对于交通拥堵、油耗，对于整个经济，还有对于人的生活方式的影响都有非常高的期待。
1.2国内外汽车智能化研究现状就汽车智能化发展而言，从美国来讲，从本世纪初他们对于智能汽车提出了一个定义，把它分为五个等级，第一个等级就是没有智能化，第二个等级是具有特殊功能的一些驾驶辅助，第三个等级是一个部分的自动驾驶，然后是高度自动驾驶到完全自动驾驶，以及无人驾驶这样五个等级，它设计的目标是到2025年能够实现完全智能驾驶。
所以基于此，美国专门成立了交通变革研究中心，另外其交通部将推动汽车智能化网联化的发展作为一个国家战略，在。
对于欧盟来讲，它制定了详细的发展路径图，就是从当下现有的驾驶辅助到2030年实现无人驾驶，或者能够产生无人驾驶的这种技术和产品，这是它的愿景。
从日本来讲，不光从车，还从车和路两端来进行协调的发展，日本这一个计划详细地定义了从汽车、道路到各种法规协调发展的一个庞大的技术。
发展汽车智能化一个强劲的动力是标准，汽车这个技术持续的迭代是依托于标准的，一个是排放的法规，一个是碰撞的法规，现在主动安全或智能安全的一些项目，已经纳入了汽车的法规评定体系DSRC里，这是对于技术持续进步的一个强大的推进力。
从欧美整个发展情况比较来看各有特色，美国主打推动IT企业，并在该领域独领风骚，另外它在程序还有法规方面也是领先一步，从日本来讲，它的信息化体系是全球做得最为完备的，它现在有一个VICS，交通系统信息，现在整个汽车是8千多万辆，有4千万辆已经入网，对于大数据信息化它有很强的一些设备支持。
另外以丰田、日产这些汽车企业主导智能网联汽车的研发，引领这个行业的发展。
欧盟在节油结点上基本同步，表现出政府推动、企业主导、标准先行的态势。
从我们国家的情况来看，以中国制造2025这么一个规划龙头，由此确定我们国家整个发展的一个目标。
总的来讲，就是到2020年，由驾驶辅助起步逐步过渡到部分自动驾驶，这是第一个目标。
第二个目标是到2025年，驾驶辅助所占份额会达到60%，部分驾驶、全辅助驾驶份额会超过50%。
从交通事故、交通死亡的人数，还有二氧化碳的排放这方面都提出了相应的一些明确的发展目标。
从技术支撑框架来讲，从车辆的关键技术到信息交互的关键技术，到基础支撑技术，分成三大类，设立了些技术框架体系，当然需要解决的还是交通的安全、效率、节能减排和舒适等相关的一些目前产业发展面临的瓶颈问题。
从具体的技术路线图来讲，就乘用车和商用车而言，从纵轴一个是网联服务系统和网联协同感知以及决策控制，这是一个方面，成为横轴时间轴部分的驾驶辅助、部分自动驾驶再到有条件的自动驾驶，再到完全的自动驾驶，也制定了时间表。
也就是说初步是定2025年到2030年，希望能够实现自动驾驶和无人驾驶的这个技术和产品突破。
在商用车这方面，基本上同一个时间表在进行相应的一些规划。
前期实际上在国家的863项目支持底下已经做了相应的工作，清华和长安、同济千方北航，在十二五规划里面项目部多，就是围绕车路协同、网联式汽车控制，还有汽车的交通信号灯协同控制展开一些研究和示范。
在这方面清华经过十一年研究在一些技术积累和产品开发方面，积累了相应的一些经验和技术。
同时在一些产品产业化这方面，也培育了引领行业的零部件企业，像苏州的智华清研微视、苏州捷运，围绕汽车驾驶辅助、交通大数据、汽车导航，这方面推进它整个产业化的进程。
从当下2016年到2025年，各企业都在各个方面提出了自己的一些发展目标和发展的里程碑。
另外一个层面，互联网的企业现在也在积极参与整个汽车和交通智能化网联化的进程，上汽和阿里开发互联网汽车已经逐渐面世，还有像凯翼、滴滴打车、专车这方面都在开始努力。
可喜是在通讯这个领域，我们国家现在在国际上已经有了一些地位和发言权，原来我们遵循一些国际的标准，中国的企业包括相关行业更多的是作为观察员的一种方式在参与。
而我们现在用于LET—V通信技术，逐渐形成我们国家的国际标准，所以这个也有可能成为第一个中国版的车联网通讯系统。
二、智能控制在汽车上的应用2.1车联网的关键技术及研究进展随着城市化进程的加速,汽车工业的高速发展,汽车已经成为城市交通系统中最重要的组成部分。
随之而来交通拥堵和环境污染已经成为城市交通系统中最亟待解决的问题之一,极大的制约了我国经济发展。
现行的管理模式已明显的落后于城市化进程,尤其是城市交通系统的管理系统已与高速增长的车辆和城市化设施建设严重脱钩。
作为物联网特殊模型的车联网应运而生,车联网管理系统在智能交通中的应用能有效解决行车管理问题,对大力促进我国经济建设有重要意义。
车联网(IOV:Internet of Vehicle)是指人和车、车和车、车和路之间信息交互,实现车辆与公众网络通信的多层面连接,不仅可以根据不同的功能要求对车辆进行有效的导航与监管,还提供多媒体与移动互联网应用服务的一种网络,属于物联网的范畴。
车联网作为物联网产业的一个重要分支已经成为一个研究热点[1]。
在现有车联网的深入建设过程中，由于应用层的推进，传统的车联网逐渐向多个应用领域推进[2]。
车车通信是实现车联网的重要技术手段。
为提高车车通信过程中汽车电子节气门的控制性能，郑太雄等[3]提出了基于Luenberger 观测器的电子节气门全局快速滑模控制。
基于电子节气门的非线性模型，设计了Luenberger 滑模观测器，以实现对节气门开度变化的在线估计；其次，以节气门开度误差为输入，通过李雅普诺夫稳定性理论设计了全局快速滑模控制器与外部扰动自适应律，以确保系统的稳定性和鲁棒性。
最后，对提出的控制方法进行仿真验证，并与现有方法进行对比分析，仿真结果证明了所提出控制方法的有效性。
刘业等[4]对高速公路交通场景的车联网连通性模型进行了研究，分析推导了某特定路段上任意两车之间的连通概率、连通集直径长度以及连通集数目等连通性模型参数指标与车辆密度及传输距离之间关系的数学解析式，并在此基础上分析出车联网的节点位置是满足伽马分布的结论。
接着根据车联网报文存储转发的特点，设计了一种车联网的报文格式，并应用连通性模型中的相关参数解析式给出了广播消息报文的TTL 字段的初始值设定方案，从而能够有效地控制广播报文的泛滥情形，仿真实验证实了所建模工作的有效性，为车联网WAVE 协议栈上层协议的设计提供了重要的理论基础。
吴金舟等[5]提出一种基于高阶谱包络调制的车联网总线通信控制的信道无偏均衡算法。
首先构建车联网网络通信系统模型。
根据IEC61375 协议，车联网TCN 网络功能被划分为7层进行多处理器集群处理。
基于MVB总线控制器进行软硬件设计，车联网的MVB上位机协同工作机制总体设计，进行车联网通信模型的分簇设计，通过高阶谱包络调制动态的跟踪信号功率的变化，得到高阶谱包络调制下的信道无偏均衡模型，实现了车联网总线通信控制的无偏均衡设计。
仿真得出，采用该算法能实现车联网的信道无偏均衡，剩余均方误差有了明显的下降，提高了收敛速度，整体均衡效果最佳，在车联网通信和控制等领域具有较好的应用价值。
鉴于车联网在提高驾驶安全性和道路通行效率方面起到的重要作用，刘辉等[6]针对车联网中的信息安全和隐私保护问题，提出了一个基于群组密钥管理的分布式信息认证方案。
该方案使用高效的笔名签名来保护隐私；车辆使用基于无证书签密技术来获取密钥；密钥管理分区进行，减轻了密钥管理中心的负担；证书吊销列表实行属地化管理，解决了违规车辆的召回问题；采用批量验证技术降低了车辆的计算开销，使得信息认证的效率提高30% 以上。
安全性分析和仿真实验结果表明，该方案和现有车联网认证方案相比具有较高的安全性、可行性和鲁棒性。
李小伟等[7]为了实现校车全程跟踪监控，避免交通事故的发生，在校车安全监控系统中采用车联网技术来实现校车间的互联互通。
通过在传统GPS 车载终端基础上加装车联网终端系统，使车与车之间能通过无线信息网络连接到校车安全云计算服务平台，并在平台内部加强信息安全技术的应用。
该技术实现了校车人员状态监控、车辆行驶记录定位监测以及信息交互等功能，同时降低了车辆事故安全隐患及车辆油耗。
赵亭等[8]针对目前汽车防盗系统所存在的不足与缺陷，设计了一款基于车联网的智能防盗系统，该系统可以实现智能防盗预警及失盗追踪。
利用多传感器融合技术智能识别是否强行进入车辆来启动防盗系统；借助手机平台及互联网技术实现拍照、GPS 跟踪、数据自动传输至网络、手机远程遥控和紧急按键启动防盗系统等功能。
实验结果表明，该系统报警精准度为92%，定位精度可达5m，具有较高社会应用价值。
针对城市交通行车难、停车难和复杂道路的即时导航易出现迷宫现象，席建中等[9]提出了开发一种具有自主知识产权、面向停车行车服务的车载终端自组车联网技术来实现行驶车辆寻找最佳路径导航预约停车、存取车辆及在线缴费等功能。
将各种地面、地下平面停车场和小、中、大型及组合式立体停车场的车位信息等通过网络接口传送到服务器，再发送给客户端。