智能汽车自主驾驶控制系统
智能汽车系统的研究进展
智能汽车系统的研究进展近年来，随着人类科技的不断进步，交通领域的技术也在逐步升级。
其中最引人注目的就是智能汽车系统。
智能汽车系统将人工智能技术应用到汽车行业，实现了自主驾驶、智能导航等功能，为人们的出行提供了可靠的保障。
本文将对智能汽车系统的研究进展作简要介绍。
一、自主驾驶技术自主驾驶技术一直是智能汽车系统的核心。
在自主驾驶技术上，德国的大众汽车一直处于行业的前沿。
大众汽车对自主驾驶技术的研究已经超过10年。
该公司最新的自主驾驶汽车i.D. Vizzion采用了激光雷达、前向摄像机、侧向雷达和毫米波雷达等先进技术，能够在复杂交通状况下实现高度的自主驾驶。
美国的特斯拉也是自主驾驶技术的领导者之一。
该公司最新的Model S系列车型采用了激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波传感器等技术实现了自主驾驶功能。
此外，特斯拉还采用了一套完全独立于车辆的车载行车记录仪，以记录行车数据，提高自主驾驶的安全性。
二、智能导航技术随着全球定位系统(GPS)的不断完善，智能导航技术也在不断进步。
现在，智能汽车系统已经可以根据车辆位置和路况情况，自动规划最佳的行车路线。
此外，智能导航技术已经与互联网融合，使智能汽车能够通过数据连接，实时获取交通信息、天气信息等，以便更加智能地规划行车路线。
三、智能安全技术智能安全技术也是智能汽车系统的重要组成部分。
现代汽车制造商已经开始部署机器学习和人工智能技术，以监测车辆的健康状况、行车线路和驾驶员行为等信息，以便及时发现安全问题。
此外，一些汽车制造商还采用了红外设备、雷达、激光雷达和摄像机等高科技设备，实现了自动互锁、自动泊车、自动刹车等功能，进一步加强了智能汽车的安全性。
四、智能信息娱乐智能汽车系统还可以提供各种信息和娱乐服务，如高清视频、音乐、游戏以及在线社交应用等。
车载娱乐系统还可以支持语音识别功能，使驾驶员只需轻声一句话就可以控制娱乐系统，而不会分散注意力，提高了驾驶员的安全性。
无人驾驶汽车安全行驶的三大系统
无人驾驶汽车安全行驶的三大系统无人驾驶汽车是近年来科技领域进步的一个重要成果，它的出现给交通出行领域带来了巨大的变革和创新。
与此人们也对无人驾驶汽车的安全性和可靠性产生了担忧。
在实际的道路行驶中，如何确保无人驾驶汽车能够安全行驶成为了一个急需解决的问题。
为了解决这一问题，科技公司和汽车制造商们推出了许多安全系统，其中包括了影响无人驾驶汽车安全行驶的三大系统。
今天，我们将对这三大系统进行介绍，希望能够为大家解除对无人驾驶汽车安全性的顾虑。
第一大系统：传感器系统传感器系统是无人驾驶汽车中最重要的安全系统之一。
无人驾驶汽车需要通过各种传感器来感知周围环境和道路状况，以便做出相应的驾驶决策。
传感器系统通常包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波传感器等多种类型的传感器。
这些传感器能够实时监测车辆周围的情况，包括行人、车辆、道路障碍物等，确保无人驾驶汽车在行驶过程中能够及时做出应对。
激光雷达是传感器系统中的重要组成部分，它能够通过激光束来扫描周围环境并得到高精度的距离数据。
激光雷达能够在各种天气条件下工作，并且对于各种物体都能够做出准确的探测和距离测量。
毫米波雷达则是通过发射和接收毫米波信号来探测周围物体的位置和速度，它适用于各种复杂的道路环境，如城市道路、高速公路等。
摄像头能够实时获取道路上的图像信息，并通过图像识别技术对周围的车辆、行人、交通标志等进行识别和跟踪。
超声波传感器能够检测车辆周围的障碍物，确保无人驾驶汽车在停车和倒车时避免碰撞。
传感器系统通过将各种传感器的信息进行融合和处理，能够为无人驾驶汽车提供全方位的周围环境感知能力，从而保障汽车在行驶过程中的安全性。
第二大系统：自动驾驶控制系统自动驾驶控制系统是无人驾驶汽车的核心系统之一，它能够通过计算机系统对汽车进行精确的控制和驾驶。
自动驾驶控制系统通常包括车辆动力系统、底盘控制系统、转向控制系统、制动系统等多个子系统的集成。
在车辆动力系统方面，无人驾驶汽车通常采用电动驱动或混合动力驱动技术，以实现高效和低排放的动力输出。
智能汽车自动驾驶的控制方法分析
能智造与信息技术智能汽车自动驾驶的控制方法分析王相哲（电子科技大学四川成都611730）摘要：自动驾驶汽车科技属于一类运用人工智能、视觉技术、雷达监控等科技完成无人驾驶的智能汽车把控科技，可以依照道路状况，自动对车辆开展运作，进一步打造高效合理的控制方式。
但是在当前，受到传感设备及把控体系等要素的制约，当前所运用的汽车自动驾驶科技还存在一定的缺陷。
例如，出现自动驾驶汽车故障而导致事故出现的案例，便是把控体系对危险认知不清的缘故造成的。
因此，对智能汽车自动驾驶的控制方法进行分析，具有重要的实践意义。
基于此，本文对智能汽车自动驾驶的控制方法进行研究，以供参考。
关键词：智能汽车自动驾驶现状分析控制方法中图分类号：U463.9文献标识码：A文章编号：1674-098X(2022)02(b)-0136-03随着我国社会经济快速发展，国民的生活水平显著提升，对汽车的需求逐年激增。
现如今，各大车企对于中国市场的竞争愈加激烈，呈现了电动化、网联化、智能化、共享化的“新四化”发展趋势，“互联网+汽车”模式逐渐兴起，智能汽车受到广泛关注。
可以预见，未来的一段时间内，智能化将是汽车行业发展的着力点和风向标［1］。
本文就智能汽车中如何实现自动驾驶控制方法进行分析，旨在提高公众对自动驾驶技术的了解。
1汽车自动驾驶的相关概述1.1研究背景近年来，自动驾驶科技从观念策划之间向现实运用层次稳步过渡，也有很多公司及员工加入到自动驾驶科技的探究进程中来。
自动驾驶概念出现已久，但是自动驾驶行业却鲜为人知。
20世纪80年代，无人车Naclab-1首次完成无人驾驶实验，之后，该型号车辆被运用在厢式货车上开展探究，无人车道路试验的相关法律如雨后春笋般出现。
之后，针对自动驾驶的探究渐渐走入大众视野。
2009年，自动驾驶汽车的照片广为流传，自动驾驶开始受到注重。
结合计算机工作的稳固性质及高科学性，能够与自动驾驶科技开展一定的结合，并进一步缩减由于驾驶因素引起的事故数量，与之相结合的车辆和基本设备互联科技也会经过车云交互，进一步缩减交通堵塞的状况出现。
无人驾驶车辆中的智能控制系统设计
无人驾驶车辆中的智能控制系统设计随着技术的不断发展，无人驾驶车辆正成为未来交通的一个重要方向。
在智能控制系统的设计中，有许多关键技术需要考虑，包括传感器、导航、安全保障等。
本文将探讨无人驾驶车辆中的智能控制系统设计，为读者深入了解这一领域提供指导。
一、传感器传感器是无人驾驶车辆中最重要的组件之一。
传感器主要用于感知周围环境，包括道路、交通信号等。
无人驾驶车辆需要使用多种传感器，包括激光雷达、摄像头、超声波等。
这些传感器可帮助车辆计算出周围环境的大小、形状等信息。
在传感器设计中，需要考虑传感器的精度和稳定性。
该系统需要具有足够的精度，以识别车辆周围环境的细微变化。
此外，传感器需要满足稳定性的要求，确保传感器读取的数据是准确的。
当然，传感器的数量与安装位置也是需要谨慎设计的。
必须确保每一个传感器都能完整地监测到周围的环境，这通常需要安装多个传感器。
同时，它们需要安装在车辆的不同部位，这样才能获得足够的信息以便正确的处理和决策。
二、导航在设计无人驾驶车辆的智能控制系统时，导航也是必不可少的一个环节。
导航需要配备一套精准的地图系统，能够自动识别道路标志和地图指示，并利用车辆传感器识别、辨认附近的建筑。
这些系统可以帮助车辆在开车过程中更准确地知道自己位置，并找到合适的路径。
为了确保无人驾驶车辆的导航系统能够优质地工作，需要考虑以下几个要素：1. 地图精度。
无人驾驶车辆的地图系统需要确保高度准确，可以显示如行车速度限制和车辆通行规则之类的信息。
2. 车辆定位。
为了使车辆精确地在地图中定位，需要使用 GPS 系统；如果没有 GPS，还需要配备其他定位系统，例如惯性导航和视觉传感器等。
3. 路径规划。
需要确定最优路径，以便车辆能够干净地穿过城市或公路等不同类型的环境。
三、安全保障在设计无人驾驶车辆的智能控制系统方面，安全保障也是非常重要的一部分。
安全保障包括各种系统和设备，有助于进行错误检测、组件监控、防止漏洞利用等。
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。
汽车自动驾驶技术概述
汽车自动驾驶技术概述随着科技的不断发展，汽车自动驾驶技术逐渐成为人们关注的焦点。
汽车自动驾驶技术是指利用先进的传感器、控制系统和人工智能等技术，使汽车能够在不需要人工干预的情况下自主行驶的一种技术。
本文将从技术原理、发展历程、应用前景等方面对汽车自动驾驶技术进行概述。
一、技术原理汽车自动驾驶技术的实现离不开多种先进技术的支持，主要包括以下几个方面：1.传感器技术：汽车自动驾驶系统需要通过激光雷达、摄像头、超声波传感器等多种传感器获取车辆周围的环境信息，实现对道路、障碍物、行人等的感知。
2.定位与地图技术：利用全球卫星定位系统（GPS）和高精度地图数据，实现车辆在道路上的精确定位和路径规划。
3.控制系统技术：通过实时的数据处理和算法优化，控制车辆的加速、制动、转向等动作，确保车辆安全、稳定地行驶。
4.人工智能技术：深度学习、神经网络等人工智能技术在自动驾驶系统中发挥着重要作用，帮助车辆识别和理解复杂的交通环境。
二、发展历程汽车自动驾驶技术的发展经历了多个阶段，主要包括以下几个阶段：1.辅助驾驶阶段：最早的自动驾驶技术是一些辅助驾驶系统，如自适应巡航控制（ACC）、车道保持辅助系统（LKA）等，能够在一定程度上减轻驾驶员的驾驶负担。
2.部分自动驾驶阶段：随着技术的不断进步，一些汽车制造商推出了具有部分自动驾驶功能的车型，如特斯拉的Autopilot系统，能够在特定道路和条件下实现自动驾驶。
3.高度自动驾驶阶段：目前，一些汽车企业已经实现了高度自动驾驶技术，车辆能够在大部分道路和情况下实现完全自主行驶，但仍需要驾驶员在必要时接管控制。
4.全自动驾驶阶段：全自动驾驶技术是自动驾驶技术的最高阶段，车辆能够在任何道路和条件下实现完全自主行驶，驾驶员不再需要介入驾驶。
三、应用前景汽车自动驾驶技术的应用前景广阔，将对交通出行、城市规划、环境保护等方面产生深远影响：1.提升交通安全：自动驾驶技术能够减少交通事故的发生，提高道路交通的安全性，减少人为驾驶错误带来的风险。
智能驾驶技术与自动驾驶系统的应用培训ppt
汇报人：可编辑
2023-12-23
目录
CONTENTS
• 智能驾驶技术概述 • 自动驾驶系统的工作原理 • 智能驾驶系统的关键技术 • 自动驾驶系统的实际应用 • 安全与法规问题 • 未来展望与趋势分析
01
智能驾驶技术概述
定义与特点
定义
智能驾驶技术是一种通过集成传 感器、控制器、执行器等多种技 术，实现车辆自主驾驶或辅助驾 驶的功能。
人工智能和机器学习技术将在自动驾驶领域发挥越来越重要的作用，例
如通过深度学习算法实现更精准的物体识别和场景理解。
03
V2X通信技术
车联网（V2X）技术将实现车辆与周围环境、其他车辆以及交通基础设
施之间的实时信息交换，为自动驾驶提供更全面的感知和决策支持。
市场发展前景
1 2 3
市场规模
随着智能驾驶和自动驾驶技术的不断发展和普及 ，预计未来几年全球自动驾驶市场规模将持续增 长。
深度学习与计算机视觉
深度学习
深度学习是机器学习的一种高级形式，它利用神经网络模型 来处理和分析大量数据。在智能驾驶中，深度学习可以帮助 车辆识别行人、车辆和交通信号等，从而提高驾驶安全性。
计算机视觉
计算机视觉是深度学习的一个重要应用领域，它使得车辆能 够通过图像识别和分析来感知周围环境。通过计算机视觉技 术，车辆可以识别车道线、交通标志和障碍物等，从而为驾 驶决策提供依据。
L2级
部分自动化，如自动泊车、自动紧急制动等。
L3级
有条件自动化，在特定情况下可完全自动驾驶，但 仍需驾驶员监控。
L4级
高度自动化，在特定区域内可完全自动驾驶，无 需驾驶员干预。
L5级
智能网联汽车 自动驾驶系统通用技术要求-最新国标
智能网联汽车自动驾驶系统通用技术要求1 范围本标准规定了自动驾驶系统的总体要求、动态驾驶任务执行要求、动态驾驶任务后援要求、人机交互要求、说明书。
本标准适用于装备自动驾驶系统的M类、N类汽车。
2 规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。
其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T 40429-2021 汽车驾驶自动化分级GB/T XXXXX-XXXX 智能网联汽车术语和定义GB XXXXX-XXXX 智能网联汽车自动驾驶数据记录系统GB/T XXXXX-XXXX 汽车软件升级通用技术要求GB/T XXXXX-XXXX 汽车整车信息安全技术要求GB/T XXX-XXXX 智能网联汽车自动驾驶功能场地试验方法及要求GB/T XXX-XXXX 智能网联汽车自动驾驶功能道路试验方法及要求GB/T XXX-XXXX 智能网联汽车操纵件、指示器及信号装置的标志3 术语和定义GB/T 40429-2021、GB/T XXXXX-XXXX界定的以及下列术语和定义适用于本文件。
3.1自动驾驶功能 automated driving function驾驶自动化系统在特定的设计运行条件下代替驾驶员持续自动地执行全部动态驾驶任务的功能。
注：G B/T 40429-2021中规定的3级及以上驾驶自动化功能的总称，包括“有条件自动驾驶”“高度自动驾驶”和“完全自动驾驶”功能[来源：GB/T XXXXX-XXXX，6.4]3.2自动驾驶系统 automated driving system；ADS实现自动驾驶功能的硬件和软件所共同组成的系统。
注：“自动驾驶系统”为GB/T 40429-2021规定的3级及以上驾驶自动化系统。
[来源：GB/T XXXXX-XXXX，5.3]3.3设计运行范围 operational design domain；ODD驾驶自动化系统设计时确定的适用于其功能运行的外部环境条件。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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使用到军事上去,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使用领域的相关研究。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和分析 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和道路、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和融合,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,和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使用前景。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使用中获益。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)驾驶控制系统分析和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 【1】 孙振平.自主驾驶汽车智能控制系统，国防科学技术大学研究生院 二00四年三月 【2】 廖爽，许勇，王善超.智能汽车自动驾驶的控制方法研究，计算机测量和控制：2014.22（8） 【3】 白傑，边宁，刘永宏，刘继峰，陈赣，周剑光，方驰.车辆智能驾驶控制系统和技术平台的自主开发，汽车安全和节能学报,2013年, 第4卷 第2 期
【4】 张琨.智能汽车自主循迹控制策略研究，哈尔滨工业大学2013年9 月 【5】 王晨.无人驾驶智能车控制和规划系统的设计和实现，上海交通大学 机械和动力工程学院2009年12月 【6】 肖焱曦.无人驾驶智能车制动控制系统研究，长安大学，车辆工程，2013年6月13日
【7】 马天力.无人驾驶智能车的运动稳定性研究，西安工业大学2013年4月24日
【8】 马育林.智能车自主驾驶控制系统研制和实验，武汉理工大学2010年5月
【9】 储星.智能车辆自主驾驶控制策略研究，湖南大学2014年5月20日
【10】 张兆惠.基于微处理器的智能车控制系统开发和研究，大连理工大学2008年12月