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无人驾驶汽车的发展综述

无人驾驶汽车的发展综述
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。在2000年6月,由国防科技大学研发的第4代无人驾驶汽车试驾成功,它的最快速度达到76km/h,这也创造了一个历史新纪录。它的智能控制系统主要由3个部分构成:计算机系统、定位系统和驾驶控制系统。2003年,在“中国第一汽车集团公司”的赞助下,国防科技大学完成了它的红旗CA7460无人驾驶平台试验,这标志着我国自主研发的第一辆驾驶汽车诞生了[2]。在上海和欧盟科学家们的共同合作之下,中国城市交通中的无人驾驶技术项目获得了阶段性成果,首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研发成功。但依目前局势来看,国内外的无人驾驶汽车技术还存在着较大的差距,这项高端技术在国内还有很大的发展空间和余地。2 无人驾驶汽车的技术支撑

技术的支撑使得无人驾驶汽车的研发以及发展项目获得重大的突破。无人驾驶汽车研发与发展的关键技术主要体现在以下两个方面: 车辆控制技术和车辆精确定位技术,这两个方面相技术支撑是无人驾驶汽车产业发展的前提。车辆控制技术是无人驾驶汽车的核心技术,这是无人汽车能够完成自主驾驶的重要保障。无人驾驶是利用微型计算机系统、电子产品来控制汽车,进行仿人驾驶,通过对驾驶周围的环境信息获取后,进行预先的判断与分析后,从而执行车辆如何驾驶的命令程序。车辆控制技术是一种非常典型的预瞄控制技术,传感器系统通过感知当前行驶道路环境下的预瞄点,再根据预瞄点来准确地控制车辆的行为。面对复杂的驾驶环境,汽车能否合理控制车速或进行紧急制动,这就需要汽车对周围的环境预先进行感知、判断以及处理。无人驾驶汽车是一个综合的集成系统,它集自动泊车系统 、自动驾驶系统 、堵车辅助系统 、传感器系统等于一身。车辆定位技术是无人驾驶汽车行驶的基础。无人汽车的行驶状况必须准确可靠地掌握在人们的手中。目前主要的定位系统有美国军方的全球导航卫星定位系统;俄罗斯的全球轨道导航卫星系统;我国的北斗2代定位系统;欧洲空间局的NAVS AT,这些都是可供使用的卫星定位系统,使汽车时时得以掌控。 在汽车定位中视觉技术也得到了广泛的应用。目前,无人驾驶汽车常用的视觉技术一般包括红外摄像技术以及普通摄像技术。红外摄像头工作原理是红外灯发出红外线照射物体,红外线漫反射被监控摄像头接收形成视频图像。

3 无人驾驶汽车的发展前景

无人驾驶车是一种智能化的移动交通工具, 它能够代替人类驾驶员实现一系列驾驶行为。它涉及到环境感知察觉、 导航定位以及智能决策控制等众多学科的研究领域。 无人驾驶汽车的研发不仅推动了各项技术的应运而生,也促进了各类科学技术的发展。需要指明,研发无人驾驶汽车不一定要将驾驶员完完全全的替代,其实,我们只是需要在替代的领域和场合作相应的替换,完成一些人们难以适应的驾驶环境和缓解长途驾驶的疲劳感。物联网的技术成熟是无人驾驶车可操作的基础,伴随着更多高新科技的研发与技术的成熟,我国的无人驾驶汽车的发展状况将有质的飞跃。,它的功能也会更加的完善与完备,产业化前景也会更加的美好。

参考文献:

[1]乔维高.徐学进无人驾驶汽车的发展现状及方向[J].武汉:武汉理工大学,2007.

[2]王培.无人驾驶智能车的导航系统研究[D].西安:西安工业大学,2012.

无人驾驶汽车的发展综述

冯学强,张良旭,刘志宗

(重庆邮电大学,重庆 400065)

摘 要:近年来,互联网技术的迅速发展给汽车行业带来了崭新的变革。无人驾驶汽车大大提高了交通系统的效率和安全性,为此在整个汽车发展行业,无人驾驶汽车无疑成为了汽车发展的先行方向。通过详细地阐述国外以及我国无人驾驶汽车的发展现状,并简单分析其中的关键技术,对无人驾驶汽车的发展前景做了一个符合实际的展望。

关键词:无人驾驶;关键技术;发展前景

无人驾驶汽车的发展综述

作者:冯学强, 张良旭, 刘志宗

作者单位:重庆邮电大学,重庆,400065

刊名:

山东工业技术

英文刊名:Shandong Industrial Technology

年,卷(期):2015(5)

参考文献(2条)

1.乔维高徐学进无人驾驶汽车的发展现状及方向 2007

2.王培无人驾驶智能车的导航系统研究 2012

引用本文格式:冯学强.张良旭.刘志宗无人驾驶汽车的发展综述[期刊论文]-山东工业技术 2015(5)

无人驾驶技术及发展现状

无人驾驶汽车的发展现状及展望 摘要:作为未来汽车的发展方向,无人驾驶汽车已经得到社会各方面的关注。本文介绍了国内外无人 驾驶汽车的发展历程,对当前无人驾驶汽车的先进技术进行了分析,最后针对物联网对无人驾驶汽车发展的影响做出了推断。 关键词:无人驾驶汽车、现状、趋势 0 引言 自汽车发明以来,汽车工业就不断促进着人类的创新与社会经济的发展。随着汽车产量与保有量的提高,人们的出行变得方便快捷,而由此带来的交通拥堵与交通事故也成为了人类社会文明的一大阻碍。随着计算机控制技术的发展,越来越多的自动控制技术被应用在汽车上,无人驾驶汽车也成为了汽车产业的一大变革。 无人驾驶汽车也被称为自动驾驶汽车或轮式移动机器人。它在没有人类输入的情况下,通过车载传感器感知周围环境,并根据所获取的信息,依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪实现驾驶[1]。它一般是利用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,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 1 国外无人驾驶发展现状 发达国家从20世纪70年代开始进行无人驾驶汽车研究,目前在可行性和实用性方面,美国和德国走在前列。美国是世界上研究无人驾驶车辆最早、水平最高的国家之一。早在20世纪80年代,美国就提出自主地面车辆(ALV)计划,这是一辆8轮车,能在校园的环境中自主驾驶,但车速不高。美国其它一些着名大学,如卡耐基梅隆大学、麻省理工学院等都先后于20世纪80年代开始研究无人驾驶车辆。然而,由于技术上的局限和预期目标过于复杂,到20世纪80年代末90年代初,各国都将研究重点逐步转移到问题相对简单的高速公路上的民用车辆的辅助驾驶项目上。1995年,一辆由美国卡耐基梅隆大学研制的无人驾驶汽车Navlab2 V完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。在全长5000 km的美国州际高速公路上,整个实验96%以上的路程是车辆自主驾驶的,车速达50~60 km /h。尽管这次实验中的Navlab2V 仅仅完成方向控制,而不进行速度控制(油门及档位由车上的参试人员控制),但这次实验已经让世人看到了科技的神奇力量。丰田汽车公司在2000年开发出无人驾驶公共汽车。这套公共汽车自动驾驶系统主要由道路诱导、车队行驶、追尾防止和运行管理等方面组成。安装在车辆底盘前部的磁气传感器将根据埋设在道路中间的永久性磁石进行导向,控制车辆行驶方向[2]。2005年,美国国防部“大挑战”比赛上,最终由美国斯坦福大学工程师们改装的一辆大众途锐多功能车经过7个半小时的长途跋涉完成了全程障碍赛,第一个到达了终点。在赛道上,无人驾驶汽车需要穿越沙漠、通过黑暗的隧道、越过泥泞的河床并需要在崎岖险峻的山道上行使,整个行程无人驾驶汽车需要绕过无数个障碍。2011年,美国内华达州通过允许无人驾驶汽车上路的法律后,谷歌成为世界上第一个获得无人驾驶汽车授权的公司。2013 年,英国政府拨款150 万英镑,用来在伦敦以北的小城米尔顿凯恩斯的道路上,进行无人驾驶汽车实地试验这些别称为豆荚的自动驾驶汽车行驶速度为19 km/h,它们将在专用道路上搭载乘客前往市区各地。英国政府希望在2015年前先投入20 辆有驾驶员管理的豆荚运营,并在2017年投入百辆无人驾驶的豆荚2013年底,美国密歇根大学批准了一项600万美元的安全驾驶项目,建造用于测试自动驾

无人驾驶汽车国内外研究概况

无人驾驶汽车国内外研究概况 无人驾驶车辆,又称为无人车、自主车、智能车辆、室外轮式移动机器人等,涉及认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等交叉学科,是各种新兴技术的综合试验床与理想载体,也是当今前沿科技的重要发展方向。它既包括理论方法与关键技术的突破,也涉及到大量的工程与试验问题,其重大研究意义不仅体现在所包含的核心科学问题上,同时又反映在其重大应用前景与战略价值上,社会关注度极高。 从二十世纪的50年代起,美英德等西方国家已经开始了无人驾驶汽车的研究工作,并且在无人车的控制和商用化方面取得了一定的进展。在汽车工业非常发达的德国,各大汽车公司都资助或联合了高等院校以开发可在普通道路上行驶的无人车。目前,欧盟已经开启了一个名为CyberCars的无人车项目,以推动无人车的研究和各国间的信息共享。 在二十世纪的80年代,我国部分大学开始了无人驾驶汽车的研究工作,但是虽然起步较晚且投入不足,但也取到了一定的成果。目前从事这方面研究工作的主要是国防科技大学、军事交通学院以及清华大学等科研院所。 1 国外无人驾驶车辆研究现状 1.1 美国 美国于上世纪50年代开始对无人驾驶车辆进行研究,在1980年左右其技术得到高速发展。上世纪八十年代,美国陆军开始与国防高级研究计划局(DARPA)进行合作,开展了自主地面车辆(A VL)项目。1995年由卡耐基梅隆大学研制的Navlab-V智能车,完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。美国国防部门在上世纪九十年代末开始进行DEMO系列无人驾驶车辆的研制,总共研制出了十代DEMO无人车。 从2004年开始到2007年,美国国防高级研究计划局(DARPA)举办了3次无人驾驶车辆比赛,主要为了考察在复杂环境下无人驾驶车辆的自主行驶能力。2004年3月在美国西部的莫哈维沙漠(Mojave Desert)举办了首届DARPA挑战赛——崎岖地形大挑战。共有15支队伍参赛,最终没有一支车队完成比赛,其中行驶距离最远的一支队伍是卡耐基梅隆大学的Sandstorm无人驾驶车辆。 图1.1首届DARPA挑战赛中行驶距离最远的Sandstorm无人驾驶车辆

智能控制在汽车上应用的进展综述

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

无人驾驶汽车的发展现状与展望

无人驾驶汽车的发展现状与展望 课程名称:无人驾驶车辆设计理论 学生姓名:张原旗、周昕、王铭轩、张妍、王浩淼、于骁 机械与车辆学院

0引言 近年来,互联网技术的迅速发展给汽车工业带来了革命性变化的机会。与此同时,汽车智能化技术正逐步得到广泛应用,这项技术使汽车的操作更简单,行驶安全性也更好,而其中最典型也是最热门的未来应用就是无人驾驶汽车。也许这一趋势能使无人汽车比新能源汽车更早走入大众的生活。 无人驾驶车辆从广义上可以分为地面、空中、水上和水下等多种形式,但现阶段一般特指所有地面无人驾驶载体,它包括军用平台和民用平台,地面无人驾驶车辆起源于军事需求,无人驾驶车辆在军事应用领域的迅猛发展,极大地促进了世界各国研发无人驾驶车辆的热情。 无人驾驶车辆具有异常广阔的应用前景。通过车辆与车辆(V2V)以及车辆与基础设施(V2I)的通信,可以实现无人驾驶车辆与其他车辆、基础设施以及人类之间的交互。凭借这种优势,多个无人驾驶车辆之间可以完成编队,通过交叉口、多任务分配等多种方式的协作,从而形成一种全新的智能交通方式。同时在一些工作环境恶劣、劳动强度较大的领域,如矿区环境,无人驾驶车辆也已崭露头角;另外,无人驾驶车辆还可以应用在军事领域,节省人力,提高作战效率,减少人员伤亡。 汽车的智能化发展是逐步推进的,2014年美国汽车工程师学会(SAE)将汽车自动化等级定义为以下六个层次: L0无自动驾驶(Level 0 Driver Only):完全由驾驶员控制汽车的速度和方向,没有辅助系统的干预。 L1辅助驾驶(Level 1 Assisted):驾驶员持续控制着汽车的纵向或横向的驾驶任务,另一方向的驾驶任务由辅助驾驶系统控制,如辅助泊车系统。 L2部分自动驾驶(Level 2 Partial Automation):驾驶员必须持续监测动态驾驶任务及驾驶环境。在一定的条件下,自动驾驶系统控制汽车的纵向和横向动态驾驶任务,如交通拥堵辅助系统。

无人驾驶车发展现状

第一次作业无人驾驶车发展现状 通信工程学院三班张琪学号52130322 新的时代,汽车作为人们出行的必备交通工具,为人类的日常生产生活带来极大的方便。但是,汽车的过度使用同时也给人类的生活带来了一些不好的影响,交通堵塞、交通事故时有发生。近年来,互联网技术的迅速发展给汽车工业带来了革命性变化的机会。与此同时,汽车智能化技术正逐步得到广泛应用,这项技术使汽车的操作更简单,行驶安全性也更好,而其中最典型也是最热门的未来应用就是无人驾驶汽车。 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,通过给车辆装备智能软件和多种感应设备,包括车载传感器、雷达、GPS 以及摄像头等,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。实现车辆的自主安全驾驶,安全高效地到达目的地并达到完全消除交通事故的目标。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。 无人技术的普及,永远离不开动机和技术这两个关键因素。前一个因素是需求问题,随着市场对汽车安全和智能化的要求越来越高,越来越多的企业与科研机构也参与到这个领域;后一个因素是技术问题。目前来看,无人驾驶技术的完 全实现也只是时间问题了。 首先来了解一些国外无人驾驶汽车发展现状。国外著名汽车企业及IT 行业巨头谷歌都竞相着手研发无人驾驶汽车技术,研发进程十分迅速,不少研发车型已接近量产。在美国及欧洲,允许正在开发的自动驾驶车上路行驶正成为一种普遍现象。美国内华达、加利福尼亚、佛罗里达及密歇根州为谷歌、奥迪等正在开发的无人驾驶车发放了公路试验牌照,谷歌无人驾驶汽车已经行驶超过80 万km,实现了零事故。欧洲方面,德国向宝马发放了许可证,西班牙也允许无人驾驶汽车上路行驶。汽车企业对于全自动驾驶的观点似乎略有分歧。事实上,部

无人驾驶行业公司研究报告

1. 何为无人驾驶 1.1 概念简言之,无人驾驶汽车就是一种不需要人进行驾驶的智能汽车,也叫轮式移动机器人,即主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。 1.2 原理利用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,自动规划行车路线, 控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。原理上是集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体。 以谷歌为例: 谷歌车顶上安装的激光测距仪在高速旋转时向周围发射64 束激光,激光碰到周围的物体并返回,便可计算出车体与周边物体的距离。计算机系统再根据这些距离数据描绘出精细的3D地形图,然后跟 高分辨率地图相结合,生成不同的数据模型供车载计算机系统使用。这样汽车就能够识别障碍,遵守交通规则。总结为四个词语就是感知、判断、执行、互联。 (1)感知——汽车的眼睛(视觉),耳朵(听觉),身体(触觉):依靠各类传感器获得环境数据,突破人类生理限制。传感器搭载数量的持续提升,使行车数据收集渠道显著拓宽; (2)判断——汽车的大脑(机器智能):根据传感器等输入数据,行车电脑取代司机主动发出控制指令;依靠芯片与算法的不断提升从而得以实现。 (3)执行——汽车的手与脚:电子装臵取代传统机械设备,根据行车电脑指令实施控制; (4)互联——汽车的远程智囊:车内网,车际网,三网融合进一步提升整个交通系统的运行效率。 2. 无人驾驶发展史 2.1 上世纪70 年代,美、英、德等开始进行无人驾驶的研究,在可行性和实用性方面取得了突破性的进展; 2.2 中国从上世纪80 年代开始进行无人驾驶汽车的研究,国防科大在1992 年成功研制出中国第辆真正意义上的无人驾驶汽车;2005 年,首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功; 2.3 商业领域 (1)最早进入无人驾驶领域、技术最为成熟的企业要属谷歌,它在2014 年宣布第一部具备完整功能 的自动驾驶汽车研发成功,进入商业化准备阶段;(PS;无人驾驶车已经获得了加利福尼亚州立法获批)(2)其后,通用、奥迪等无人驾驶车辆也都拿到路试资格;

无人驾驶汽车的构造原理

无人驾驶汽车的构造原理 现代科技学院 机械设计制造及其自动化1003班 张建 2010614270311 内容摘要:无人驾驶汽车是一种智能汽车,也可以称之为轮式移动机器人,主 要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。它一般是利用车 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,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术 于一体,是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物,也是衡 量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志,在国防和国民经济领域具 有广阔的应用前景。 关键字:无人驾驶汽车技术原理 无人驾驶汽车的发展现状: 发达国家从20世纪70年代开始进行无人驾驶汽车研究,目前在可行性和实 用性方面,美国和德国走在前列。美国是世界上研究无人驾驶车辆最早、水平 最高的国家之一。 无人驾驶技术在我国经过20多年的发展,虽然投入很少,但取得了很好的成绩。在人才方面,我国几个五年计划的国家预研项目和国家自然科学基金的 支持项目,培养了一大批从事无人驾驶技术的研究人才。随着国外在这项新技 术研发步伐的加快,我国也已启动了这项国家级的重大研究计划——“视听觉 信息的认知计算”项目。 无人驾驶汽车的技术原理: 车辆定位技术是无人驾驶汽车行驶的基础。目前常用的技术包括磁导航和 视觉导航等。其中,磁导航是目前最成熟可靠的方案,现大多数均采用这种导 航技术。例如,荷兰阿姆斯特丹国际机场和鹿特丹的ParkShuttle系统,上海交通大学的CyberC3系统等。磁导航最大的优点是不受天气等自然条件的影响,即使风沙或大雪埋没路面也一样有效,而且便于维护。另外,通过变换磁极朝进 行编码,可以向车辆传输道路特性信息,诸如位置、方向、曲率半径、下一个 道路出口位置等信息。但是,磁导航方法往往需要在道路上埋设一定的导航设 备(如磁钉或电线),系统实施过程比较繁琐,且不易维护,变更运营线路需重 新埋设导航设备。视觉导航就不存在这个问题。视觉导航的优点是车载计算机 可以在试验样车偏离目标车道前,事先知道并预防其发生,同时当在高速公路 使用时不需要对现有的道路结构做变化,并且在混合交通中,也可使用;其缺 点为,当风沙、大雾等自然因素致使能见度过低或路面上的白色标线不清晰时,

无人驾驶汽车概论

无人驾驶汽车概论 第1章无人驾驶汽车的产生与发展 1.1地面无人驾驶车辆的发展 1.2无人驾驶汽车的产生 1.3无人驾驶汽车成为现实 1.4无人驾驶汽车概述 参考文献 第2章无人驾驶汽车体系结构 2.1分层递阶式与反应式体系结构 2.1.1分层递阶式体系结构 2.1.2反应式体系结构 2.24D RCS 2.3JAUS 2.4无人驾驶汽车体系结构实例 2.4.1Boss无人驾驶汽车体系结构 2.4.2Brr号无人驾驶汽车体系结构 参考文献 第3章无人驾驶汽车环境感知技术基础 3.1环境感知中的传感器 3.2激光雷达测距传感器 3.2.1LMSSll激光雷达 3.2.264线激光雷达 3.3ESR毫米波雷达 3.4车载视觉传感器 3.4.1车载视觉 3.4.2彩色空间模型 3.4.3图像预处理 3.5传感器标定 3.5.1激光雷达标定 3.5.2摄像机标定 3.5.3摄像机和激光雷达联合标定 参考文献 第4章无人驾驶汽车环境感知 4.1结构化道路检测 4.1.1结构化道路常用基本假设 4.1.2直道检测 4.1.3弯道检测 4.1.4复杂环境下车道检测图像预处理 4.2非结构化道路检测 4.3行驶环境中目标检测 4.3.1行人检测 4.3.2车辆检测 4.4交通信号灯和交通标志的检测

4.4.1交通信号灯检测 4.4.2交通标志检测 参考文献 第5章无人驾驶汽车定位导航 5.1电子罗盘与速率陀螺的航向数据融合 5.2GPS罗盘里程计位置数据融合 5.2.1全球导航定位系统 5.2.2航迹推算 5.2.3GPS罗盘里程计组合导航定位系统 5.3无人驾驶汽车GPS DR组合定位系统实例 5.3.1定位传感器 5.3.2GPs DR组合方式分析 5.3.3互补式组合导航实现 5.4同时定位与地图创建 5.4.1SLAM的实现方法 5.4.2SIAM理论发展的关键问题 5.4.3SlJAM应用举例 5.5视觉里程计 5.5.1视觉里程计的基本原理 5.5.2视觉里程计算法分类 5.5 3两帧视觉里程计算法中的关键问题 5.5.4考虑运动学约束的视觉里程计算法 参考文献 第6章无人驾驶汽车路径规划 6.1路径规划概述 6.1.1环境地图表示方法 6.1.2路径搜索算法 6.2基于启发式搜索算法的路径规划 6.2.1经典A*路径规划 6.2.2改进的A*路径规划 6.3实时、增量式路径规划 6.3.1状态空间表示 6.3.2增量式路径规划 6.3.3变维度状态空间的实时、增量式路径规划参考文献 第7章无人驾驶汽车运动控制 7.1无人驾驶汽车的纵向控制 7.1.1油门控制 7.1.2制动控制 7.1.3油门与制动的切换规则 7.2基于航向预估的无人驾驶汽车横向控制 7.2.1二自由度动力学模型 7.2.2航向预估算法原理 7.3基于滑模变结构理论的无人驾驶汽车横向控制

汽车无人驾驶调研分析报告

汽车无人驾驶调研分析报告

目录 第一节无人驾驶——当梦想照进现实 (5) 一、减少车祸发生,降低交通拥堵 (5) 二、两大技术路径:传统车企VS科技公司 (6) 第二节革新出行方式,产业链受益明确 (10) 一、市场空间广阔,商用可期 (10) 二、无人驾驶,ADAS先行 (12) 1、传感层——无人驾驶的慧眼 (15) (1)激光雷达 (15) (2)车载摄像头 (17) (3)毫米波雷达 (19) 2、决策层——无人驾驶的大脑 (21) 3、执行层——无人驾驶的手和脚 (22) 三、高精地图——无人驾驶必备组件 (23) 四、算法,无人驾驶的“大脑” (27) 第三节部分相关企业分析 (31) 一、亚太股份:全面布局ADAS产业链 (31) 二、四维图新:高精地图服务提供商 (32) 三、东软集团:深化汽车电子业务布局 (33) 四、保千里:夜视系统龙头 (34)

图表目录 图表1:无人驾驶概念图 (5) 图表2:无人驾驶两大技术路线图 (6) 图表3:谷歌历代无人驾驶汽车 (7) 图表4:谷歌无人驾驶车载设备 (8) 图表5:全球无人驾驶汽车销量(万辆) (10) 图表6:无人驾驶汽车产业链 (11) 图表7:各细分市场生命周期 (12) 图表8:ADAS细分产品渗透率 (13) 图表9:ADAS市场预测(亿美元) (14) 图表10:ADAS产业链 (14) 图表11:2011-2014年我国汽车传感器市场规模(亿元) (15) 图表12:Velodyne64线拆解图 (16) 图表13:车载摄像头产业链 (17) 图表14:全球车载摄像头销量(万只) (18) 图表15:全球毫米波雷达市场份额预测(万颗) (19) 图表16:安装在特斯拉前挡下的智能摄像头组件 (21) 图表17:Mobileye系统搭载车型数及产品销量 (22) 图表18:ABS到ESP的演进 (22) 图表19:北美ABS/ESP出货量 (23) 图表20:汽车地图系统前装市场增长迅速 (25) 图表21:2015Q4中国前装车载地图出货量市场份额 (27) 图表22:深度学习示意图 (28) 图表23:英伟达芯片扫描道路街景 (29) 图表24:英伟达DrivePX2系统数据分析处理 (29) 图表25:亚太股份无人驾驶生态圈 (31) 图表26:2015Q4中国前装车载地图出货量市场份额 (32) 图表27:东软汽车ADAS解决方案 (33) 图表28:保千里夜视仪摄录效果 (34) 表格目录 表格1:NHTSA无人驾驶分级 (5) 表格2:主要汽车品牌无人驾驶技术汇总 (8) 表格3:各地纷纷出台利好政策 (11) 表格4:ADAS功能简介 (12) 表格5:无人驾驶汽车传感器成本估计 (15) 表格6:Velodyne已量产的激光雷达型号 (17) 表格7:毫米波雷达主要型号 (19) 表格8:三种解决方案对比 (20) 表格9:无人驾驶汽车需要高精地图 (23) 表格10:巨头纷纷布局地图产业 (24)

基于单片机的智能小车文献综述超详细

基于单片机的智能小车文献综述 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[6]。 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[1]。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[3]。 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Barrett Electronics 公司研究开发了世界上第一台自主引导车系统AGVS (Automated Guided Vehicle System)。该系统只是一个运行在固定线路上的拖车式运货平台,但它却具有了智能车辆最基本得特征即无人驾驶。早期研制AGVS的目的是为了提高仓库运输的自动化水平,应用领域仅局限于仓库内的物品运输。随着计算机的应用和传感技术的发展,智能车辆的研究不断得到新的发展。

无人驾驶汽车的传感器系统设计及技术展望

一、无人驾驶汽车传感器的研究背景和意义 无人驾驶汽车是人工智能的一个非常重要的验证平台,近些年成为国内外研究热点.无人驾驶汽车作为一种陆地轮式机器人,既与普通机器人有着很大的相似性,又存在着很大的不同.首先它作为汽车需保证乘员乘坐的舒适性和安全性,这就要求对其行驶方向和速度的控制更加严格;另外,它的体积较大,特别是在复杂拥挤的交通环境下,要想能够顺利行驶,对周围障碍物的动态信息获取就有着很高的要求。无人驾驶的研究目标是完全或部分取代驾驶员,是人工智能的一个非常重要的实现平台,同时也是如今前沿科技的重要发展方向。当前,无人驾驶技术具有重大的应用价值,生活和工程中,能够在一定程度上减轻驾驶行为的压力;在军事领域内,无人驾驶技术可以代替军人执行侦查、排雷、以及战场上危险环境中的任务;在科学研究的领域,无人驾驶技术可以实现外星球等极端环境下的勘探活动。无人驾驶车辆技术,又称智能车辆,即利用将无人驾驶的技术应用于车辆的控制中。 国外的无人驾驶车辆技术大多通过分析激光传感器数据进行动态障碍物的检测。代表有斯坦福大学的智能车“Junior”,利用激光传感器对跟踪目标的运动几何特征建模,然后用贝叶斯滤波器分别更新每个目标的状态;卡耐基?梅隆大学的“BOSS”智能车从激光传感器数据中提取障碍物特征,通过关联不同时刻的激光传感器数据对动态障碍物进行检测跟踪。牛津大学研制的无人车辆“WildCat”,不使用GPS,使用激光雷达和相机监控路面状况。我国相关技术开展较晚,国防科学技术大学研制的自主车“开路雄狮”,采用三维激光雷达Velodyne作为主要传感器,将Velodyne获取的相邻两激光数据作差,并在获得的差分图像上进行聚类操作,对聚类结果建立方盒模型。 无人驾驶车辆是一项融合了认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等多学科的技术,涉及到电子电路,计算机视觉,自动控制,信号处理等多学科技术。无人驾驶汽车的出现从根本上改变了传统的“人——车——路”闭环控制方式,将无法用规则严格约束的驾驶员从该闭环系统中请出去,从而大大提高了交通系统的效率和安全性,是汽车工业发展的革命性产物。 二、无人驾驶汽车的传感器系统整体设计 无人驾驶汽车的实现需要大量的科学技术支持,而其中最重要的就是大量的传感器定位。核心技术是包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制等各个模块。其中有几个关键的技术模块,包含精确GPS定位及导航、动态传感避障系统、机械视觉三个大部分,其他的如只能行为规划等不属于传感器范畴,

无人驾驶汽车论文

无人驾驶汽车 院别:**学院专业:自动化 学号:******** 姓名:********* 摘要:无人驾驶汽车通过传感器装置和计算机来实现无人驾驶,这一技术正渐渐地在生活中的到应用,并在生活中发挥着巨大的作用,有着广泛的发展前景。 2009年11月,在国外某社交网站上的一段视频,引起广泛关注。视频的上传者本·蔡特林在美国旧金山和帕洛阿尔托之间的280号高速公路行驶时,发现旁边有一辆“怪异”的丰田普锐斯轿车,在它的车顶,装着一个类似于扰流板的装置,蔡特林最初以为这是用来测试风速的,其实这就是谷歌所研发的无人驾驶汽车系统,在当时,这还是一个秘密进行中的项目。 关键字:无人驾驶汽车,智能,传感器,导航,安全 一、无人驾驶汽车概念 什么是无人驾驶汽车?清华大学汽车系副研究员王建强将无人驾驶汽车定义为“通过车载传感系统感知道路环境,自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车”。同时它也可以称之为轮式移动机器人,其核心在于位于其内的计算机系统。 二、无人驾驶汽车的原理 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

在道路上行驶。比如,车体多个部位装有激光感应器,用于确定车身与障碍物的距离;有效地避开障碍物。车载电脑可以经由后视镜附近的摄像头识别交通信号、交通标志并分析路况。无人驾驶车的运动控制包括感知、动作、行为3个部分。感知主要是通过车的“眼睛”认知周围环境,实现对环境的精确建模,如结构化环境中的车道线的检测、半结构环境中的边缘检测等;动作是指车的“大脑”在收到感知信息时作出的规划、控制与决策;而行为则是无人驾驶汽车在规划、控制与决策下产生的外在响应,体现了无人车的自主性能。无人驾驶车是集视觉计算、模式识别和控制等众多技术于一体、具有人工智能功能的汽车。它有车载麦克风、声波定位仪、红外线传感器、罗盘、激光扫描仪和微波雷达等多种传感器,这些装置相当于无人驾驶车辆的“眼耳”,用来感知车辆周围环境,并将感知所获得的道路、车辆位置、障碍物信息等,传输给无人驾驶车辆的“大脑”——安装在车辆内部的高性能计算机进行分析和计算,以控制车辆的转向和速度,从而使车辆在遵守交通规则的前提下能够安全、可靠地在道路上自主行驶。 当然,不同公司生产的无人驾驶汽车其原理都不太一样。 1法国的无人驾驶汽车原理:该 车使用类似于给巡航导弹制导的全球定位技术,通过触摸屏设定路线,通过全球定位系统引路,只不过给该汽车带路的全球定位系统要比普通的全球定位系统功能强大许多。普通GPS 系统的精度只能达到几米,而该汽车却装备了名为“实时运动GPS”的特殊GPS系统,其精良高达1厘米。这款无人驾驶汽车装有充当“眼睛”的激光传感器.能够避开前进道路上的障碍物,还装有双镜头的摄像头,来按照路标行驶 德国的无人驾驶汽车:车内安装的无人驾驶设备,包括激光摄像机、全球定位仪和智能计算机。在行驶过程中,车内安装的全球定位仪将随时获取汽车所在准确方位。隐藏在前灯和

机械设计之无人驾驶汽车的发展史

汽 车 的 未 来 小组成员: 胡书明(组长)(1608100312)、何克锦(1608100311)何姜雄(1608100310)、韩雨(1608100309) 专业班级:车辆工程103班

目录 第一章无人驾驶汽车的简介 第二章无人驾驶汽车的发展状况 第一节:国外发展状况 第二节:国内发展状况 第三章无人驾驶汽车采用的技术 第一节:关键技术 第二节:目前技术 第三节:将采用的技术 第四章无人驾驶汽车的自动泊车系统第五章无人驾驶汽车的发展前景 第一节:发展方向 第二节;道德争议 第六章无人驾驶汽车即将来临 第一节:英国版:外形就像飞船 第二节:法国版:采用巡航导弹技术 第三节:德国版:外形像普通轿车 第四节:美国版:谷歌无人驾驶汽车

第一章:无人驾驶汽车的简介 无人驾驶汽车是一种智能汽车,也可以称之为轮式移动机器人,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体,是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物,也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志,在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。无人驾驶汽车从根本上改变了传统的“人—车—路”闭环控制方式,将不可控的驾驶员从该闭环系统中请出去,从而大大提高了交通系统的效率和安全性。 从20世纪70年代开始,美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究,目前在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。我国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究,国防科技大学在1992年成功研制出我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。2005年,首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功,该车有望于两年之内率先在上海世纪公园进行示范运营,并在2010年世博会上一展身手。到时游客只需在公园的入口处按下一个按钮,一辆没有司机的四座敞篷汽车就会从远处开过来缓缓停下,然后搭载

无人驾驶汽车技术_无人驾驶汽车关键技术_无人驾驶汽车技术原理

无人驾驶汽车技术_无人驾驶汽车关键技术_无人驾驶汽车技术原理 一、无人驾驶汽车技术介绍无人驾驶汽车是智能汽车的一种,也称为轮式移动机器人,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。 据汤森路透知识产权与科技最新报告显示,2010年到2015年间,与汽车无人驾驶技术相关的发明专利超过22,000件,并且在此过程中,部分企业已崭露头角,成为该领域的行业领导者。 无人驾驶汽车技术图解 二、无人驾驶汽车技术如同其他很多事物一样,无人驾驶实际上也有一个技术循序渐进发展的过程。无人驾驶也需分为不同阶段。 阶段一:辅助驾驶阶段。车道保持、自适应巡航等辅助驾驶功能,均属于这个阶段的技术,不过驾驶员仍旧是操作主体。 阶段二:半自动驾驶。在这个阶段中,电脑操纵下的自动驾驶已经可以完成前往目的地的过程,其可作为备用系统完成行驶,但受限于法律法规等因素,其仍旧不能作为整个驾驶行为的主体存在。 阶段三:全自动驾驶。技术、成本、法衡去规等因素都不再成为影响普及的因素,电脑控制的系统已经作为驾驶主体而存在,驾驶员也可以随时接管操作系统。 由于技术和法规等的限制,目前的无人驾骆气车大多处于第=阶段。当前主流的无人驾驶汽车技术有激光雷达式和摄像头+;%距雷达式两种。 1、激光雷达式 自上世纪80年代DARPA的ALV项目以来,我们看到的大多数现代自动驾驶原型车上都布满了传感器,并且头顶着一台激光雷达。车辆使用传感器的探测以及激光雷达的三维立体扫描来感知周围的世界,而车载控制计算机则像人类大脑一样决定需要进行的操作。Google的无人驾驶汽车就是激光雷达应用的典型代表。 Google算得上是最早跨界进行自动驾驶汽车研发的互联网公司,同时依托着自己独有的地

2015-2021年中国无人驾驶汽车市场分析及投资策略研究报告

2015-2021年中国无人驾驶汽车市场分析及投资策略研究报告 艾凯咨询网 https://www.doczj.com/doc/b014999325.html,

什么是行业研究报告 行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等,为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。 企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场,但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。一个全面竞争的时代,不但要了解自己现状,还要了解对手动向,更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。 行业研究报告的构成 一般来说,行业研究报告的核心内容包括以下五方面:

行业研究的目的及主要任务 行业研究是进行资源整合的前提和基础。 对企业而言,发展战略的制定通常由三部分构成:外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。 行业与企业之间的关系是面和点的关系,行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间;企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。 行业研究的主要任务: 解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位 分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度 预测并引导行业的未来发展趋势 判断行业投资价值 揭示行业投资风险 为投资者提供

2015-2021年中国无人驾驶汽车市场分析及投资策略研究报告 【出版日期】2015年 【交付方式】Email电子版/特快专递 【价格】纸介版:7200元电子版:7200元纸介+电子:7500元 无人驾驶汽车是一种智能汽车,也可以称之为轮式移动机器人,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。 无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境,自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。 它是利用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,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体,是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物,也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志,在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景 本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数

无人驾驶汽车的传感器系统设计及技术展望

一、无人驾驶汽车传感器的研究背景与意义 无人驾驶汽车就是人工智能的一个非常重要的验证平台,近些年成为国内外研究热点.无人驾驶汽车作为一种陆地轮式机器人,既与普通机器人有着很大的相似性,又存在着很大的不同.首先它作为汽车需保证乘员乘坐的舒适性与安全性,这就要求对其行驶方向与速度的控制更加严格;另外,它的体积较大,特别就是在复杂拥挤的交通环境下,要想能够顺利行驶,对周围障碍物的动态信息获取就有着很高的要求。无人驾驶的研究目标就是完全或部分取代驾驶员,就是人工智能的一个非常重要的实现平台,同时也就是如今前沿科技的重要发展方向。当前,无人驾驶技术具有重大的应用价值,生活与工程中,能够在一定程度上减轻驾驶行为的压力;在军事领域内,无人驾驶技术可以代替军人执行侦查、排雷、以及战场上危险环境中的任务;在科学研究的领域,无人驾驶技术可以实现外星球等极端环境下的勘探活动。无人驾驶车辆技术,又称智能车辆,即利用将无人驾驶的技术应用于车辆的控制中。 国外的无人驾驶车辆技术大多通过分析激光传感器数据进行动态障碍物的检测。代表有斯坦福大学的智能车“Junior”,利用激光传感器对跟踪目标的运动几何特征建模,然后用贝叶斯滤波器分别更新每个目标的状态;卡耐基?梅隆大学的“BOSS”智能车从激光传感器数据中提取障碍物特征,通过关联不同时刻的激光传感器数据对动态障碍物进行检测跟踪。牛津大学研制的无人车辆“WildCat”,不使用GPS,使用激光雷达与相机监控路面状况。我国相关技术开展较晚,国防科学技术大学研制的自主车“开路雄狮”,采用三维激光雷达Velodyne作为主要传感器,将Velodyne获取的相邻两激光数据作差,并在获得的差分图像上进行聚类操作,对聚类结果建立方盒模型。 无人驾驶车辆就是一项融合了认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等多学科的技术,涉及到电子电路,计算机视觉,自动控制,信号处理等多学科技术。无人驾驶汽车的出现从根本上改变了传统的“人——车——路”闭环控制方式,将无法用规则严格约束的驾驶员从该闭环系统中请出去,从而大大提高了交通系统的效率与安全性,就是汽车工业发展的革命性产物。 二、无人驾驶汽车的传感器系统整体设计 无人驾驶汽车的实现需要大量的科学技术支持,而其中最重要的就就是大量的传感器定位。核心技术就是包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制等各个模块。其中有几个关键的技术模块,包含精确GPS定位及导航、动态传感避障系统、机械视觉三个大部分,其她的如只能行为规划等不属于传感器范畴,属

无人驾驶汽车的现状及发展趋势

无人驾驶汽车的现状及发展趋势 张耀丹 (陕西国防工业职业技术学院,陕西西安710300) 摘要:无人驾驶汽车属于智能汽车的一种。也可以将其称为轮式移动机器人。它们主要是通过车辆内安装的智能 操纵控制系统与感应设备来获取信息用以控制车辆姿态,实现自动安全的行驶。文章简要叙述了无人驾驶汽车的国 内外发展历程及现状,展望了无人驾驶汽车未来的一个发展。 关键词:无人驾驶;现状;趋势 中图分类号:U471.1文献标识码:B文章编号:1671-7988(2018)06-10-02 The current situation and tendency of driverless cars Zhang Yaodan (Shaanxi Defence Vocational&Technical College,Shaanxi Xi’an710300 ) Abstract: the self-driving car belongs to a kind of smart car.Also can be called a wheeled mobile robot.They mainly through intelligent control system installed in the vehicle to obtain information and induction device to control the vehicle attitude, automatic safe driving.This paper describes the development and present situation at home and abroad of driverless cars, prospects the future development of a driverless cars. Keywords: unmanned; The status quo; trend CLC NO.: U471.1 Document Code: B Article ID: 1671-7988(2018)06-10-02 刖g 在过去的十几年,随着经济和城市的快速发展,促使城 市路况、交通愈加趋于严峻繁杂。加之由于人为等种种原因 世界各国的交通事故频发率逐年上升,而在这些交通事故中 造成人员伤亡和财产损失的数字也在逐年攀升。随着科学技 术的发展,计算机领域的成熟。设计师于是提出无人驾驶汽 车。无人驾驶汽车属于智能汽车的一种。也可以将其称为轮 式移动机器人。它们主要是通过车辆内安装的智能操纵控制 系统与感应设备来获取信息用以控制车辆姿态,实现自动安 全的行驶。无人驾驶汽车在技术上其实就是一种集自动控制、人工智能、体系结构、视觉设计等众多技术于一体的,依靠 作者简介:张耀丹,女,(1985-),助教,主要从事汽车及机械相关领域的研究和教学工作。着计算机系统的智能驾驶仪。是计算机科学和智能控制技术 高度发展的产物。 1无人驾驶的现状 无人驾驶最初由欧美等汽车工业与科技技术先进的发达 国家提出并进行研究,并在它的实用性及可行性方面取得突 破性的进展。如今越来越多汽车厂商和科技巨头把焦点放在 无人驾驶汽车领域,最为著名的是由科技巨头谷歌公司所研 发的无人驾驶汽车,该项目是由任职于斯坦福大学人工智能 实验室的主任塞巴斯蒂安-特龙担任谷歌工程师,同时塞巴斯 蒂安-特龙还创造谷歌街景地图服务。2009年至今,谷歌无 人车在自动驾驶模式下己经累积行驶达228.5万公里,而通 过手动受控驾驶己经累计行驶159.2万公里。目前,这个数 字还在以每周1.6—2.1万公里的速度在增长。自动驾驶里程 的累积将不断训练谷歌无人驾驶控制系统,(下转第15页) 10

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