无人驾驶智能汽车研究
（机电一体化129020007 余飞）
摘要：智能汽车能够大大提高交通系统的效率和安全性，将是未来汽车发展的主流。本文介绍了智能汽车提出的背景，研究的目的和意义，国内外智能汽车汽车的发展现状和发展方向，无人驾驶汽车的灌浆技术，以及无人驾驶汽车的应用前景。
关键词：智能汽车；自动驾驶；
1 无人驾驶汽车的研究意义
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。现代无人驾驶汽车以汽车工业为基础，以高科技为依托，遵循由低到高、由少到多、由单方面到多方面、螺旋上升的规律发展。其横向发展离不开各种用途的实际需要，而其纵向发展的生命力在于持续不断的技术创新。
20世纪80年代以来，智能控制理论与技术在交通运输工程中越来越多地被应用。在这一背景下，自动驾驶汽车的提出是十分必然的。智能汽车是一种高新技术密集的新型汽车，是目前主流汽车的换代产品。
随着我国汽车保有量的增加，道路交通拥堵现象越来越严重，每年发生的交通事故也在不断上升，为了更好的解决这一问题，研究和开发汽车自动驾驶系统是很必要的。而自动驾驶汽车能很好的解决道路拥堵，提高文通系统效率。有研究表明：一个年轻敏捷的驾驶员，通常对各种情况做出及时反应的时间约为500毫秒，自动驾驶系统做出反应的时间不超过
100毫秒，安全性更高，而且还可以将该系统安装在大型货车上，替代疲劳驾驶的司机，可以大大降低事故的发生率。
随普信息技术、计算机技术、先进制造技术等高新技术的迅猛发展，国际上汽车研究设计开发水平在大幅度提高，在中国开展汽车自动驾驶系统的研究，具有特别重要的意义，具体体现在以下几个方面：
（1）突破制约中国汽车工业整体跃上新台阶的若干理论与技术难题；（2）在“智能汽车”这一新的制高点上，缩小与国际先进水平的差距；（3）在新一代汽车“智能汽车”领域占有一席之地，并促进智能运输系统研究开发；
（4）代表一个国家计算机科学、模式识别和智能控制技术的发展水平，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志；
2国外无人驾驶汽车研究现状发达国家从20世纪70年代就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，美国就提出了自主地面车辆(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。美国其他一些著名大学，如卡耐基梅隆大学、麻省理工学院等都先后于20世纪翎年代开始研究无人驾驶车辆。加05年，美国国防部“大挑战”比赛上，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驶，整个无人驾驶汽车需要绕过无数的障碍。
在无人驾驶汽车研究方面位于世界前列的还有德国汉堡Ibeo公司，他们推出了其研制的无人驾驶汽车。这辆无人驾驶的智能汽车是由德国大众汽车公司生产的帕萨特2。0改装而成的，外表看来与普通的家庭汽车并无两样，但却可以在复杂的城市道路系统中实现无人驾驶。行驶过程中，车内安装的全球定位仪随时获取汽车所在的准确方位的信息数据。隐藏在前灯和尾灯附近的激光扫描仪是汽车的“眼”，他们随时“观察”汽车周围约183m内的道路状况，构建三位道路模型。除此之外，“眼”还能识别各种道路交通标识，如车速限制、红绿灯、
车道划分、停靠点等，保证汽车在遵守文通规则的前提下安全行驶。最后由无人驾驶汽车的“脑”—安装在汽车后备箱上的计算机，将两组数据汇合，分析并根据结果向汽车发出相应的指令。多项先进科技确保这款无人驾驶汽车能够灵活换挡、加速、拐弯、刹车甚至倒车。在茫茫车海和人海中，它能巧妙避开建筑、障碍、其他车辆和行人，从容前行。
3我国无人驾驶汽车发展现状我国在无人驾驶汽车的开发方面要比国外稍晚。国防科技大学从20世纪80年代开始进行该项技术研究。1989年，我国首辆智能小车在国防科技大学诞生，这辆小车长100 cm、宽60 cm、重175 kg，有3个轮子，前轮是一个导向轮，后边有两个驱动轮。它包含了自动驾驶仪、计算机体系结构、视觉及传感器系统、定位定向系统、路径规划及运动控制系统，还有无线电通信、车体结构及配电系统。1992年，国防科技大学研制成功了我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。由计算机及其配套的检测传感器和液压控制系统组成的汽车计算机自动驾驶系统，被安装在一辆国产的中型面包车上，使该车既保持了原有的人工驾驶性能，又能够用计算机控制进行自动驾驶行车。2000年6月，国防科技大学研制的第4代无人驾驶汽车试验成功，最高时速达76 km，创下国内最高纪录。其智能控制系统主要由3部分组成：传感器系统、自动驾驶仪系统和主控计算机系统。
由上海和欧盟科学家合作的中国城市交通中的无人驾驶技术(CyberC3)项目取得了阶段性成果，首辆城市无人驾驶车在上海交通大学研制成功。“无人驾驶技术”主要依靠车上的5个“器官”来保证。首先是位于车头上的俯视摄像头，它是车辆的“眼睛”，能够准确识别地上的白线，从而判断前进方向。在“眼睛”的一旁，一个凸出车头的激光雷达就像车辆的“鼻子”，随时“嗅”着前方80 m范围内车辆和行人的“气息”。而在车辆的左右两侧，两只超声传感器就像车辆的“耳朵”，倾听着四面八方的声音。除了用“眼睛”指挥前进外，该车还可以通过另一种方式——用一只无形的“手”来感知地面的磁性物体，从而判断前进方向，而这只“手”就是位于车头底部的磁传感器。但这种方法需要在车辆运行的道路上埋入磁钉。最后的“器官”便是车辆的“脑”了，位于远处的遥控指挥中心是车辆的
“大脑”，通过无线传输向车辆下达特殊指令；而车辆内部的计算机则是它的“小脑”，通过汇聚“眼睛”、“鼻子”、“耳朵”、“手”所得到的信息来避开周围车辆和行人。再配合程序中设计好的各景点的位置，无人驾驶车便能顺利地将乘客送到他们想去的地方。
最近，国防科技大学机电工程与自动化学院和中国第一汽车集团公司联合研发的红旗旗舰无人驾驶轿车，其总体技术性能和指标已经达到世界先进水平。该车装备了摄像机、雷达，可以自己导航，对道路环境、障碍物进行判断识别，自动调整速度，不需要人做任何干预操作。与电子巡航、GPS导航不同的是，它的定位更加精确，转弯和遇到复杂情况也不需要人来控制。车内的环境识别系统识别出道路状况，测量前方车辆的距离和相对速度，相当于驾驶员的眼睛；车载主控计算机和相应的路径规划软件根据计算机视觉提供的道路信息、车前情况以及自身的行驶状态，决定继续前进还是换道准备超车，相当于驾驶员的大脑，接着，自动驾驶控制软件按照需要跟踪的路径和汽车行驶动力学，向方向盘、油门和刹车控制器发出动作指令，操纵汽车按规划好的路径前进，起到驾驶员的手和脚的作用。这辆无人驾驶轿车在正常交通情况下，在高速公路上行驶的最高稳定速度为130 km/h，最高峰值速度为170 km/h。
4无人驾驶汽车的关键技术无人驾驶汽车开发的关键技术主要有两个方面：车辆定位和车辆控制技术。这两方面相辅相成共同构成无人驾驶汽车的基础。
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，通过变换磁极朝向进行编码，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，导航系统会失效。但由于视觉导航对基础设施的要求很低，被公认为是最有前景的定位方法。
车辆控制技术是无人驾驶汽车的核心，主要包括速度控制和方向控制等几个部分。无人驾驶其实就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶。通过对驾驶员的驾驶行为进行分析可知，车辆的控制是一个典型的预瞄控制行为，驾驶员找到当前道路环境下的预瞄点，根据预瞄点控制车辆的行为。目前最常用的方法是经典的智能PID算法，例如模糊PID、神经网络PID等。
除以上两个方面，无人驾驶汽车作为智能交通系统的一部分，还需要一些其它相关技术的支持，如车辆调度系统、通讯系统和人机交互系统等，最终得以实现整个交通系统的高效、安全。5无人驾驶汽车的应用前景
5.1高速公路环境下的无人驾驶系统
这类系统将使用在环境限定为具有良好标志的结构化高速公路上，主要完成道路标志线跟踪、车辆识别等功能。这些研究把精力集中在简单结构化环境下的高速自动驾驶上，其目标是实现进入高速公路之后的全自动驾驶。尽管这样的应用定位有一定的局限性，但它的确解决了现代社会中最为常见、危险、也是最为枯燥的驾驶环节的驾驶任务。
5.2城市环境下的无人驾驶系统
与高速环境研究相比，城市环境下的无人驾驶由于速度较慢，因此更安全可靠，应用前景更好。短期内，可作为城市大容量公共交通(如地铁等)的一种补充，解决城市区域交通问题，例如大型活动场所、公园、校园、工业园、机场等。但是，城市环境也更为复杂，对感知和控制算法提出了更高的要求。城市环境中的无人自动驾驶将成为下一阶段研究重点。例如，美国国防部“大挑战”比赛2007年将采用城市环境。目前这类环境的应用已经进入到小范围推广阶段，但其大
范围应用目前仍存在一定困难，例如可靠性问题、多车调度和协调问题、与其它交通参与者的交互问题、成本问题、商业模型等。
5.3特殊环境下的无人驾驶系统
无人驾驶汽车研究走在前列的国家，一直都很重视其在军事和其他一些特殊条件下的应用。但其关键技术和基于高速公路和城市环境的车辆是一致的，只是在性能要求上的侧重点不一样。例如，车辆的可靠性、对恶劣环境的适应性是在特殊环境下考虑的首要问题，也是在未来推广应用要重点解决的问题。
6结束语
无人驾驶汽车是未来汽车发展的方向之一，人类在不久的将来会用上智能型无人驾驶汽车。那是一种将探测、识别、判断、决策、优化、优选、执行、反馈、纠控功能融为一体，会学习、会总结、会提高技能，集微电脑、微电机、绿色环保动力系统、新型结构材料等顶尖科技成果为一体的智慧型汽车。需要指出的是，研发无人驾驶汽车并非要完全替代驾驶员，只是在需要替代的领域和场合作替代。无人驾驶汽车尤其适合从事旅游、应急救援、长途高速客货运输、军事用途，以发挥可靠、安全、便利及高效的性能优势，减少事故，弥补有人驾驶汽车的不足。无人驾驶汽车在交通领域的应用，从根本上改变了传统车辆的控制方式，可大大提高交通系统的效率和安全性。随着高科技的发展，我国无人驾驶车辆技术将会不断发展，其功能也将更完善，学科内容将会更丰富，产业化前景更美好。
参考文献
[1]杨明.无人自动驾驶车辆研究综述与展望,TP242. 6
[2]乔维高，徐学进.无人驾驶汽车的发展现状及方向[J上海汽车2007.07 [3]陈丁跃.现代汽车控制及其智能化.西安交通大学出版社.p156-192
自动控制综合设计 ——无人驾驶汽车计算机控制系统 指导老师： 学校： ：
目录 一设计的目的及意义 二智能无人驾驶汽车计算机控制系统背景知识三系统的控制对象 四系统总体方案及思路 1系统总体结构 2控制机构与执行机构 3控制规律 4系统各模块的主要功能 5系统的开发平台 6系统的主要特色 五具体设计 1系统的硬件设计 2系统的软件设计 六系统设计总结及心得体会
一设计目的及意义 随着社会的快速发展，汽车已经进入千家万户。汽车的普及造成了交通供需矛盾的日益严重，道路交通安全形势日趋恶化，造成交通事故频发，但专家往往在分析交通事故的时候，会更加侧重于人与道路的因素，而对车辆性能的提高并不十分关注。如果存在一种高性能的汽车，它可以自动发现前方障碍物，自动导航引路，甚至自动驾驶，那将会使道路安全性能得到极大提高与改善。本系统即为实现这样一种高性能汽车而设计。 二智能无人驾驶汽车计算机控制系统背景知识 智能无人驾驶汽车是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。目前对智能汽车的研究主要致力于提高汽车的安全性、舒适性，以及提供优良的人车交互界面。近年来，智能车辆已经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力，很多发达国家都将其纳入到各自重点发展的智能交通系统当中。 通过对车辆智能化技术的研究与开发，可以提高车辆的控制与驾驶水平，保障车辆行驶的安全通畅、高效。对智能化的车辆控制系统的不断研究完善，相当于延伸扩展了驾驶员的控制、视觉和感官功能，能极促进道路交通的安全性。智能车辆的主要特点是以技术弥补人为因素的缺陷，使得即便在很复杂的道路情况下，也能自动地操纵和驾驶车辆绕开障碍物，沿着预定的道路轨迹行驶。 三系统的控制对象 （1）系统中心控制部件（单片机）可靠性高，抗干扰能力强，工作频率最高可达到25MHz，能保障系统的实时性。 （2）系统在软硬件方面均应采用抗干扰技术，包括光电隔离技术、电磁兼容性分析、数字滤波技术等。 （3）系统具有电源实时监控、欠压状态自动断电功能。 （4）系统具有故障自诊断功能。
无人驾驶汽车6项关键技术和功能 谈到无人驾驶汽车，既有人对此感到兴奋又有人为此感到担忧，还有人保持中立。尽管无人驾驶汽车能够有效减少人为错误，降低每年因交通事故而造成的伤亡，但人们对此并不熟悉。自从几年前谷歌开始研发无人驾驶汽车以来，我们对其所用的技术已经有了一定的了解。无人驾驶汽车集成了复杂的GPS系统，可以使汽车感知路况变化，然后再通过其他的系统对数据进行分析，从而使你安全到达目的地。 除此之外，汽车上还集成了一系列的摄像头和传感器，它们将持续监控汽车周围的交通状况，并结合电子地图所提供的其他车辆的行驶信息，有效防止撞车事故发生。车上的雷达和激光系统还可以使汽车感知到更远距离范围内的行车状况。通过对所有这些信息的处理，汽车便可准确确定何时加速，何时刹车，以及合适的行车路线。 除了这些基本的功能以外，无人驾驶汽车所能做的远不止把你从出发地送到目的地。以下六项新的功能，会向你展示未来的无人驾驶汽车会是什么样子，以及它将给你的生活带来什么样的变化。 一、高速公路行车和交通拥堵处理 现在，无人驾驶汽车已经开始上路行驶了，比如奥迪已经在测试原型车。仅几年前，无人驾驶汽车还需要用好几台电脑来进行操控；而现在，仅需一个单一的线路板，便可完成所有操作。 线路板上内置了摄像机，传感器以及一个可以操控一切的处理器。有了这些配置，可有效防止交通阻塞。汽车可以自由行驶于高速公路上，既不会串道，也不会超速，还可以保持安全的行车距离。2017年至2019年，无人驾驶汽车将会成为现实。不过也别期望它会完全自动化，它会以不同的方式体现，例如：具有堵车辅助功能，高速公路试航功能，以及自动停车功能。
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；
无人驾驶关键技术分析 无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。 （1）环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息。为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同，我们采用两种方法进行检测：无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便，主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。 无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主，被动型测距传感器为辅，采用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下，执行任务的需要，最重要的是处理数据量小，实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算，无需知道障碍物的具体信息。 而视觉作为环境感知的一个重要手段，虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性，而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面，视觉也是必不可少的手段。 （2）导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除了定位辅助之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算资源有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类：相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。 绝对定位：主要采用导航信标．主动或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位：综合采用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。
无人驾驶智能汽车研究 （机电一体化129020007 余飞） 摘要：智能汽车能够大大提高交通系统的效率和安全性，将是未来汽车发展的主流。本文介绍了智能汽车提出的背景，研究的目的和意义，国内外智能汽车汽车的发展现状和发展方向，无人驾驶汽车的灌浆技术，以及无人驾驶汽车的应用前景。 关键词：智能汽车；自动驾驶； 1 无人驾驶汽车的研究意义 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。现代无人驾驶汽车以汽车工业为基础，以高科技为依托，遵循由低到高、由少到多、由单方面到多方面、螺旋上升的规律发展。其横向发展离不开各种用途的实际需要，而其纵向发展的生命力在于持续不断的技术创新。 20世纪80年代以来，智能控制理论与技术在交通运输工程中越来越多地被应用。在这一背景下，自动驾驶汽车的提出是十分必然的。智能汽车是一种高新技术密集的新型汽车，是目前主流汽车的换代产品。 随着我国汽车保有量的增加，道路交通拥堵现象越来越严重，每年发生的交通事故也在不断上升，为了更好的解决这一问题，研究和开发汽车自动驾驶系统是很必要的。而自动驾驶汽车能很好的解决道路拥堵，提高文通系统效率。有研究表明：一个年轻敏捷的驾驶员，通常对各种情况做出及时反应的时间约为500毫秒，自动驾驶系统做出反应的时间不超过
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，
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
无人驾驶汽车转向系统控制 摘要 伴随现代科技发展，无人驾驶汽车成为了新的研究热点，引领着汽车产业的发展方向。为了保证汽车在道路上正常行驶，解决无人驾驶汽车的转向控制成为了关键性问题。而融合先进的电子技术、信息技术和控制技术的线控转向技术被越来越多的科技工作者所青睐。 本文对无人驾驶汽车转向系统控制进行了研究。本文首先对无人驾驶汽车自动转向控制的研究现状进行了分析介绍。然后根据汽车转向时驾驶员操纵方向盘的实际情况，设计了转向执行机构。根据电路原理设计控制器的电源电路、程序烧写电路、信号调理电路和电机驱动电路，并绘制电路图。在此基础上，考虑到实际实验条件限制，采用仿真实验方法。运用MATLAB中的SIMLINK建立电机模型。在电机控制选择上，为保证电机平稳运转，采用了PID闭环控制方法对电机进行控制。然后采用与CARSIM联合仿真的方法对转向系统进行了可行性实验。仿真实验结果证明，转向控制器可以有效控制仿真车进行转向。 关键词：无人驾驶汽车；线控转向；CARSIM和MATLAB联合仿真
Steering system control of unmanned vehicle Abstract With the development of modern science and technology, autonomous vehicle has become a new research hotspot, which can greatly improve the security of the transportation system. In order to ensure the normal running of the vehicle, the steering control of unmanned vehicles has become a key issue. And the integration of advanced electronic technology, information tech-nology and control technology of steer by wire technology is favored by more and more scien-tists and technicians. This paper researches the control system of unmanned vehicle steering system. This paper introduces the research status of automatic steering control for unmanned vehicles.According to the procedure of the power supply circuit, this paper designs controller programming circuit, signal conditioning circuit and motor drive circuit, and draw circuit diagram. On the basis of this, taking the actual experimental conditions into account, this paper chooses the simulation method. This paper uses MATLAB in SIMLINK to build motor model. In order to ensure the smooth op-eration of the motor, the PID closed loop control method is used to control the motor. Then this paper has focused on the method that combines with the CARSIM simulation of the steering controller for the feasibility of the experiment. The experimental results show that the steering controller can effectively control the steering of the simulation vehicle. Key words:Unmanned vehicle;SBW;CARSIM and MATLAB joint simulation
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 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
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，
无人驾驶关键技术分析三篇 篇一：无人驾驶关键技术分析 无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。（1）环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息。为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同，我们采用两种方法进行检测：无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便，主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。 无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主，被动型测距传感器为辅，采用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下，执行任务的需要，最重要的是处理数据量小，实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算，无需知道障碍物的具体信息。
而视觉作为环境感知的一个重要手段，虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性，而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面，视觉也是必不可少的手段。 （2）导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除了定位辅助之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算资源有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类：相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。 绝对定位：主要采用导航信标．主动或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位：综合采用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。 网络导航能随时随地通过无线通信网络、交通信息中心进行信息交互。移动设备通过移动通信网与直接连接于Internet的web GIs服务器相连，在服务器执行地图存储和复杂计算等功能，用户可以从服务器端下载地图数据。
智能汽车：IT巨头们的新道场 2010年第21期《中国企业家》 作为展示时下最热门的三大技术(云计算、物联网、LTE网络)的平台，智能汽车发展路上的阻碍不是技术问题，而是利益如何分割 谁都想拥有一台像《变形金刚》里大黄蜂那样的汽车，它会思考、能交流，无需驾驶者费心便可以自行穿梭在城市道路上。不仅仅是《变形金刚》，不少科技题材的电影作品都不约而同地选择汽车作为噱头。 这一次汽车又被诸多IT大佬选中。但不再是虚构的电影道具，而是作为展示时下三项热门技术(云计算、物联网、LTE网络)的平台。 今年10月，谷歌在美国加州完成了“无人驾驶汽车”的测试;上海贝尔在今年世博会和国际通信展期间展示了其LTE概念车;有传闻说苹果要推出iCar，美国本土甚至有言论称，乔布斯出手或可解救美国汽车业。 未来一段时间里，IT行业几乎注定会给汽车这一传统产业带来巨大转变，因为IT厂商已经不满足于仅仅在电脑、手机这类终端中施展手脚。英特尔全球CEO保罗·欧德宁(Paul Otellini)在解释公司最新战略“推进计算创新”时就提出：计算已不再局限于个人电脑，它已无处不在。 由于汽车天然具备移动属性，拥有移动互联网的应用环境;此外，作为现代人常规的交通工具，在车上所花费的时间很长，尤其是商务人士还需要在车上完成部分工作，汽车或许正是IT厂商们的第一个新目标。 无人驾驶的背后 “这车真能实现这么多功能?” 已有无数参观通信展的观众这样询问上海贝尔的工作人员。“大家都对这个车很感兴趣，人多的时候还需要排队才能上车体验。”每届通信展上最能吸引普通观众的往往都是终端厂商，作为通信设备厂商，上海贝尔的参展人员第一次体验到了观众们在车展上才会有的热情。比起复杂又专业的通信设备，这部LTE概念车的确更能吸引参观者的眼球。 其实，大家不关心LTE网络，也不关心这车到底采用了什么技术，这部车究竟能够做什么，才是焦点。阿尔卡特朗讯亚太区市场总监祝振军介绍了其中一项应用：车主驾车时，油不够了就要费心思去找加油站。但这部概念车可以随时了解现在油处于什么状况，车处在什么位置;需要加油时，它会自动报警，不仅提醒需要加油，还会告诉车主附近有哪些加油站，每个加油站的汽油价格以及其他车主的评价。
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
青少年无人驾驶智能车制作竞赛活动方案 ----------青少年科学教育方案一、方案背景： 无人驾驶智能车也可称之为轮式移动机器人，其主要依靠车内的以机器人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。无人驾驶智能车是通过摄像头、激光雷达、超声传感器等感知路况、识别交通标志并让电脑控制节流阀、刹车、驾驶、转向等，完全是按照人的驾驶习惯按规矩自动驾驶。无人驾驶车辆主要有三大系统支撑：环境感知系统，定位导航系统，控制系统。环境感知系统先用车上安装的感应器去感觉周围环境，紧接着，感知系统将信息传回“大脑”，用定位导航系统作出相应判断，是否要拐弯、刹车、加速、移动方向盘，随即对控制系统发出指令，车辆则自行完成上述“动作”。目前，无人驾驶智能车被广泛应用于科研、救灾、军事等领域。 我国的无人驾驶汽车仍处于初步研究阶段，整体研究工作和水平不高，与美国欧洲相比偏低，其重要原因是缺少大批的科技创新型高级人才。如何在中小学开展相关科技创新竞赛活动，提高学生兴趣，发现、培养未来科技人才至关重要。 青少年无人驾驶智能车主要由控制器、马达、指南针、超声波测距、红外线检测、灰度测距等电子模块及机械零部件组成。无人驾驶智能车能按照事先编写好的程序在特定的场地行驶，具有避障、标志识别、区域识别、定位等功能。控制器、马达、传感器等电子部件均为模块化结构，易于中小学生制作，并具有较大的自主设计、创新空间；无人驾驶智能车可适用于机器人教学、竞赛、科普等活动。 无人驾驶智能车竞赛活动旨在激发青少年从事科学研究与探索的兴趣和潜能，倡导青少年理论联系实际、求真务实的学风和团队协作的精神，为青少年创新性实验计划项目优秀成果展示提供一个良好的平台。是以迅猛发展的机器人技术为背景，涵盖了控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械等多个学科交叉的科技创意性比赛。引导和激励学生实事求是、刻苦钻研、勇于创新、多出成果、提高素质，发现和培养一批在学术科技上有作为、有潜力的优秀人才。 二、方案目标： 1、通过本活动的开展，探索青少年从事科学研究与探索教育教学模式、具体途径、方式方法和有效措施。 2、如何利用青少年无人驾驶智能车竞赛的学习，给学生的创新教育搭建一个平台，培养学生的创新意识和创新能力，提高学生的科技素养，发展学生的科技特长，培养合格加特长的富有创造性的人才。
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
智能无人驾驶汽车计算机控制系统 一、智能无人驾驶汽车计算机控制系统简介 1、智能无人驾驶简介 智能无人驾驶汽车是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，对车辆的操作实质上可视为对一个多输入、多输出、输入输出关系复杂多变、不确定多干扰源的复杂非线性系统的控制过程。驾驶员既要接受环境如通路、拥挤、方向、行人等的信息，还要感受汽车如车速、侧性偏移、横摆角速度等的信息，然后经过判断分析和决策，并与自己的驾驶经验相比较，确定出应该做的操纵动作，最后由身体、手、脚等来完成操纵车辆的动作。因此在整个驾驶过程中，驾驶员的人为因素占了很大的比重。一旦出现驾驶员长时间驾车、疲劳驾车、判断失误的情况，很容易造成交通事故。 二、系统的控制要求 （1）系统中心控制部件（单片机）可靠性高，抗干扰能力强，工作频率最高可达到25MHz，能保障系统的实时性。 （2）系统在软硬件方面均应采用抗干扰技术，包括光电隔离技术、电磁兼容性分析、数字滤波技术等。 （3）系统具有电源实时监控、欠压状态自动断电功能。 （4）系统具有故障自诊断功能。 （5）系统具有良好的人性化显示模块，可以将系统当前状态的重要参数（如智能车速度、电源电压）显示在LCD上。 （6）系统中汽车驱动力为500N时，汽车将在5秒内达到10m/s的最大速度。 一、系统总体方案设计 1、系统总体结构 整个系统主要由车模、模型车控制系统及辅助开发系统构成。 智能车系统的功能模块主要包括：控制核心模块、电源管理模块、路径识别模块、后轮
电机驱动模块、转向舵机控制模块、速度检测模块、电池监控模块、小车故障诊断模块、LCD 数据显示模块及调试辅助模块。每个模块都包括硬件和软件两部分。硬件为系统工作提供硬件实体，软件为系统提供各种算法。
一、无人驾驶汽车传感器得研究背景与意义 无人驾驶汽车就是人工智能得一个非常重要得验证平台，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得相似性,又存在着很大得不同。首先它作为汽车需保证乘员乘坐得舒适性与安全性,这就要求对其行驶方向与速度得控制更加严格;另外,它得体积较大,特别就是在复杂拥挤得交通环境下,要想能够顺利行驶,对周围障碍物得动态信息获取就有着很高得要求.无人驾驶得研究目标就是完全或部分取代驾驶员,就是人工智能得一个非常重要得实现平台,同时也就是如今前沿科技得重要发展方向。当前,无人驾驶技术具有重大得应用价值，生活与工程中，能够在一定程度上减轻驾驶行为得压力;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得任务；在科学研究得领域，无人驾驶技术可以实现外星球等极端环境下得勘探活动。无人驾驶车辆技术,又称智能车辆，即利用将无人驾驶得技术应用于车辆得控制中。 国外得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得检测。代表有斯坦福大学得智能车“Junioｒ”，利用激光传感器对跟踪目标得运动几何特征建模,然后用贝叶斯滤波器分别更新每个目标得状态；卡耐基?梅隆大学得“ＢOSS”智能车从激光传感器数据中提取障碍物特征，通过关联不同时刻得激光传感器数据对动态障碍物进行检测跟踪。牛津大学研制得无人车辆“WilｄC ａｔ”，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得自主车“开路雄狮”，采用三维激光雷达Vｅlodyn ｅ作为主要传感器,将Ｖelodynｅ获取得相邻两激光数据作差,并在获得得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得技术，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。无人驾驶汽车得出现从根本上改变了传统得“人-—车——路”闭环控制方式,将无法用规则严格约束得驾驶员从该闭环系统中请出去，从而大大提高了交通系统得效率与安全性，就是汽车工业发展得革命性产物. 二、无人驾驶汽车得传感器系统整体设计 无人驾驶汽车得实现需要大量得科学技术支持，而其中最重要得就就是大量得传感器定位.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。其中有几个关键得技术模块,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,其她得如只能行为规划等不属于传感器范畴,属