汽车自动驾驶系统
----模糊控制的工程应用
姓名：冯皓伟
学号：09001214
专业：自动化
汽车自动驾驶模糊控制
摘要：
针对车辆动力学控制系统所具有的强非线性特点提出了基于机器视觉的车辆自动驾驶模糊控制方案. 采用车辆系统动力学模型, 通过模糊控制规则的量化划分对车辆在道路上的运动进行了仿真.仿真的结果显示, 本方案可以很好地解决空旷道路上的车辆自动驾驶问题, 并且该控制方法可以保证车辆快速准确地在道路上安全高速行驶, 具有很好的鲁棒性.此外，还可以基于模糊逻辑和滑模控制理论设计一种车辆纵向和横向运动综合控制系统。该控制系统通过对前轮转向角度、发动机节气门开度、制动液压及主动横摆力矩进行协调控制, 使车辆能够以期望速度在理想道路轨迹上行驶, 并提高车辆在行驶过程中的操纵稳定性。
关键字：
车辆自动驾驶机器视觉模糊控制规则模糊逻辑滑膜控制仿真
引言：
模糊控制是上个世纪诞生的一种基于语义规则的人工智能，是以模糊集合理论为基础的一种新兴控制手段，它是模糊集合理论和模糊技术与自动控制技术相结合的产物。随着时代的发展，科技的创新，模糊理论在控制领域取得了广泛的应用。自动驾驶便是其中一个重要的应用对象。
汽车是现代的主要交通工具，自动驾驶系统是交通体系中最重要的部分之一，一方面它可以推动在机器人自主导航方面的研究进程，在航天和水下机器人的应用中起到重要的作用；另一方面这种技术在未来的智能交通系统中的运用既可以避免驾驶员因判断和交通失误而引起的交通事故，提高交通系统效率，又可以最终实现无人驾驶。汽车自动驾驶是一个比较复杂的问题，难以建立精确的数学模型，如果采用模糊控制器，通过一些不精确的观察，执行一些不精确的控制，这个问题就容易解决。
模糊控制原理：
1.车辆的运动模型
现在假设汽车在某处行驶，我们需要达到的目标是：设计一个基于模糊控制的汽车自动驾驶系统，使得无论汽车的起始点在哪儿，汽车都能自动驾驶到设定的目标位置。其中，汽车的任意时刻的位置可以通过GPS获得。根据模糊规则进行推理，选择一条最优的行驶路线达到目标位置。
车辆的系统动力学模型如图1所示 : XOY是地面固定的直角坐标系,V?OcV?为车辆的相对坐标系,V?为车辆的纵向速度, V?为车辆的横向速度. θ为车辆与y 轴的夹角, 到y 轴逆时针为正, 顺时针为负. 对地面固定的坐标系xoy, 车辆的运动模型为
X cosθsinθV?
= (1.1)
Y -sinθcosθV?
其中, 这个系统的输入量为{ δ, Pf }, 分别为车辆的方向盘转角和前轮驱动力, 由车辆的动力学模型可知,中间量为{ V?,V?,θ},分别为车辆的横向速度、纵向速度和角速度, 输出量为{x, y,θ}, 分别为车辆在地面固定的xoy 直角坐标系中的横坐标、纵坐标和车辆前进方向与y 轴的夹角. 其中系统输入量的取值范围为
- 0. 2 rad ≤δ≤0. 2 rad,
- 8 000N ≤Pf ≤ 4 000N. ( 1. 2)
在此车辆上, 我们假设安装了基于机器视觉的车辆导航系统, 其视觉系统包括安装在车辆四周的CCD摄像机和内部微机主板上的图像采集卡. 车载CCD 摄像机根据路面和路边的明显路径标志线, 动态摄取路面图像, 经过车载计算机处理识别出路径标志线, 送给执行机构, 由本文提出的控制方法控制车辆在道路上行驶.
图1 车辆运动模型
2.自动驾驶的模糊控制的系统设计
由车辆的动力学模型可知, 对于车辆的运动控制主要是控制其方向盘的转角和前轮驱动力。方向盘的转角是完成对车辆的转向控制，前驱动力是控制车辆的速度。。
基于机器视觉的车辆自动驾驶模糊控制与驾驶员驾驶汽车的行为相似, 驾
驶员驾驶本身就是一种模糊控制行为, 对于扯得位置，转过的角度，驾驶员的驾驶经验一般难于精确地进行描述, 而模糊控制正是解决这类问题的有效途径. 此外, 机器视觉等传感器获得的路面情况都具有近似、不完善等信息, 而模糊控制的优点就是能容纳这种不确定的输入信息而产生类似于人的控制输出量. 车辆驾驶是一种典型的时延、非线性系统, 而模糊控制器可以完成从输入空间到输出空间的非线性映射。
2.1汽车自动驾驶系统描述
图2 控制器的输入
如图2所示，车辆在车道上行驶，汽车目前所在的位置是A点，箭头方向即为前进方向。d = AC - AB为车辆重心偏离参考路径的距离(横向偏差) ，α表示车辆车体纵轴与参考路径之间的角度(方向偏差)。两个状态变量作为模糊控制器的输入, 模糊控制器的输出即为车辆模型的两个输入: 方向盘转角δ和前轮驱动力Pf。其中,横向偏差可以由车载视觉系统CCD摄像机实时摄取道路情况并由车载计算机计算得出. 模糊控制器输入的物理论域:
- 4m ≤ d ≤4m, - π/3 ≤α≤π/3.
将控制器的输入、输出变量全量化为7个等级, 并采用三角形的隶属函数，图3所示.
图3 输入输出的隶属函数
2.2 模糊控制规则库的建立
模糊控制规则库是模糊系统的核心,对于车辆这类比较复杂的系统,如何有效地构造控制规则是设计模糊控制器的关键.
模糊规则库体现了人类驾驶员对驾驶过程的认识。一般用if..then..语句表示，例如下表所示
本研究采用的车辆模型的速度vmax ≤65 m / s, 将其量化为6个档次, 分别为
[ 0, 10] , ( 10, 20] ,(20, 30] ,( 30,40]，( ,40,50]，( 50, 65] . 通过对优秀驾驶员驾驶经验的分析, 建立控制规则的形式如下:
IF v ∈( 10, 20] , d is PS and α is NM
THEN δ is PM and Pf is ZO.
所有的这些“IF...THEN"规则构成了该模糊控制器的规则库.
3.道路上的驾驶仿真
根据高速单车道的建设标准，采用的道路宽为4米，此处采用弯道进行仿真。初始为100m 的直路, 然后为1个弯曲半径为200m的左拐弯道，从图4, 图5可以看出,车辆经过一段直路的加速之后进入1个弯道, 由于此时车速比较大, 所以车辆在拐弯时重心的运动轨迹偏向路的外侧, 这也比较符合实际的驾驶情况.
图4 仿真曲线图5 仿真曲线局部放大
从图6~ 图8可以看出, 车辆在弯道处车速仍在逐渐增大, 拐弯时在方向盘转角的不断变化，控制器对车辆的运动以及对车辆的线速度和前轮驱动力的控制效果依旧良好, 控制结果具有较好的平稳性和平滑性. 这说明按照本文的方法所建立的规则库具有一定的优越性, 可以达到车辆安全高速运动的要求.
图6 线速度随时间变化图7 方向盘转角随时间变化图8 前轮驱动里随时间变化
4.车辆自动驾驶系统纵向和横向运动综合控制
除了上述方法之外为，基于模糊逻辑和滑模控制理论设计了一种车辆纵向和横向运动综合控制系统，也提高车辆自动驾驶系统的运动性能,。该控制系统通过对前轮转向角度、发动机节气门开度、制动液压及主动横摆力矩进行协调控制, 使车辆能够以期望速度在理想道路轨迹上行驶, 并提高车辆在行驶过程中的操纵稳定性。纵向和横向运动综合控制系统能够提高车辆在不同行驶工况下的跟踪性能和运动性能, 在车辆自动驾驶过程中是有效的。利用模糊逻辑控制器对车辆横向运动进行协调控制, 同时减小了转向响应时的横向位置误差和横摆角速度误差, 从而提高了车辆在转向过程中的稳态响应特性。
总结：
通过查书，我认识到模糊控制的最大特征是，它能将操作者或专家的控制经验和知识表示成语言变量描述的规则，而移动汽车是一个非线性不稳定系统，很难用精确的数学模型变量去描述，所以利用模糊控制系统的方法，借鉴司机的驾驶经验，就能较好地解决车辆在道路上的自动驾驶问题。通过对模糊控制原理的理解，以及自动驾驶模糊控制的系统设计，并进行驾驶仿真。我认识到自动驾驶系统采用模糊控制方法，能较好地控制车辆在道路上的自动行驶问题，安全系数较高，并具有良好的鲁棒性。
参考文献:
李庆中, 顾伟康, 叶秀清, 等. 移动机器人模糊控制方法研究[ J]. 仪器仪表学报, 2002, 23( 5): 480503.
自动驾驶汽车硬件系统概述 自动驾驶汽车的硬件架构、传感器、线控等硬件系统 如果说人工智能技术将是自动驾驶汽车的大脑，那么硬件系统就是它的神经与四肢。从自动驾驶汽车周边环境信息的采集、传导、处理、反应再到各种复杂情景的解析，硬件系统的构造与升级对于自动驾驶汽车至关重要。 自动驾驶汽车硬件系统概述 从五个方面为大家做自动驾驶汽车硬件系统概述的内容分享，希望大家可以通过我的分享，对硬件系统的基础有个全面的了解： 一、自动驾驶系统的硬件架构 二、自动驾驶的传感器 三、自动驾驶传感器的产品定义 四、自动驾驶的大脑 五、自动驾驶汽车的线控系统
自动驾驶事故分析 根据美国国家运输安全委员会的调查报告，当时涉事Uber汽车——一辆沃尔沃SUV系统上的传感器在撞击发生6s前就检测到了受害者，而且在事故发生前1.3秒，原车自动驾驶系统确定有必要采取紧急刹车，此时车辆处于计算机控制下时，原车的紧急刹车功能无法启用。于是刹车的责任由司机负责，但司机在事故发生前0.5s低头观看视频未能抬头看路。 从事故视频和后续调查报告可以看出，事故的主要原因是车辆不在环和司机不在环造成的。Uber在改造原车加装自动驾驶系统时，将原车自带的AEB功能执行部分截断造成原车ADAS功能失效。自动驾驶系统感知到受害者确定要执行应急制动时，并没有声音或图像警报，此时司机正低头看手机也没有及时接管刹车。
目前绝大多数自动驾驶研发车都是改装车辆，相关传感器加装到车顶，改变车辆的动力学模型；改装车辆的刹车和转向系统，也缺乏不同的工况和两冬一夏的测试。图中Uber研发用车是SUV车型自身重心就较高，车顶加装的设备进一步造成重心上移，在避让转向的过程中转向过急过度，发生碰撞时都会比原车更容易侧翻。 自动驾驶研发仿真测试流程 所以在自动驾驶中，安全是自动驾驶技术开发的第一天条。为了降低和避免实际道路测试中的风险，在实际道路测试前要做好充分的仿真、台架、封闭场地的测试验证。 软件在环（Software in loop），通过软件仿真来构建自动驾驶所需的各类场景，复现真实世界道路交通环境，从而进行自动驾驶技术的开发测试工作。软件在环效率取决于仿真软件可复现场景的程度。对交通环境与场景的模拟，包括复杂交通场景、真实交通流、自然天气（雨、雪、雾、夜晚、灯光等）各种交通参与者（汽车、摩托车、自行车、行人等）。采用软件对交通场景、道路、以及传感器模拟仿
（二零一二年十二月） 2020-2025年中国车联网和自动驾驶行业市场发展战略研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……
报告目录 第一章企业市场发展战略研究概述 (6) 第一节研究报告简介 (6) 第二节研究原则与方法 (6) 一、研究原则 (6) 二、研究方法 (7) 第三节企业市场发展战略的作用、特征及与企业的关系 (9) 一、企业市场发展战略的作用 (9) 二、市场发展战略的特征 (10) 三、市场发展战略与企业战略的关系 (11) 第四节研究企业市场发展战略的重要性及意义 (12) 一、重要性 (12) 二、研究意义 (12) 第二章市场调研：2018-2019年中国车联网和自动驾驶行业市场深度调研 (13) 第一节5G推动车联网与自动驾驶腾飞 (13) 第二节5G时代来临，推动车联网与智能驾驶发展 (14) 一、5G具有大流量、低时延、高可靠性等优点 (14) 二、5G赋予车联网更多功能 (16) 三、5G是自动驾驶实现的先决条件 (19) 第三节车联网C-V2X或后来居上，车载终端有望先行爆发 (21) 一、DSRC与C-V2X对比，C-V2X有望后来居上 (22) （1）DSRC (22) （2）C-V2X (23) （3）LTE-V2X完胜DSRC，为车联网的最优解 (25) 二、车联网产业链涵盖芯片模组、终端设备等主要环节 (28) 三、车联网潜在市场规模近万亿 (29) 四、车联网硬件设备有望率先受益 (30) 第四节智能驾驶产业链涵盖感知、决策、执行等环节 (35) 一、智能驾驶产业链 (35) 二、中国或成为最大的自动驾驶市场，未来规模超万亿 (37) 三、ADAS加速渗透，带来行业新机遇 (40) 第五节5G商用箭在弦上，产业链各环节蓄势待发 (44) 一、5G牌照发放，开启商用化进程 (44) 二、产业链各环节进展顺利 (48) （1）芯片及模组 (48) （2）终端设备 (49) （3）整车企业 (49) （4）基础设施 (50) 第六节部分企业分析 (53) 一、均胜电子：安全整合推动业绩增长，汽车电子前景广阔 (53) 二、德赛西威：汽车电子龙头，车联网智能驾驶逐步落地 (53) 三、华域汽车：汽车零部件龙头，智能电动打开成长空间 (54)
2018年自动驾驶行业市场发展分析，中国或成最大自动驾驶市场「图」 自动驾驶技术是汽车产业与高性能计算芯片、人工智能、物联网等新一代信息技术深度融合的产物，其本质是汽车产业的升级。随着智能互联、人工智能技术以及新能源技术的井喷式发展，自动驾驶行业潜力初步释放，一个不同于科幻电影的汽车智能化新时代已悄然来临。凭借着资金、科技和渠道资源等优势，各大互联网科技巨头、大型传统车企以及技术型创业公司纷纷切入自动驾驶领域，自动驾驶的实现将带动整个泛汽车行业发生颠覆性的改变。 一、自动驾驶行业的发展历程 自动驾驶并非一个全新的概念，早在1925年，美军就研制出了第一辆无人驾驶概念汽车，智能汽车雏形开始出现，20世纪70年代开始，科技发达国家率先进行无人驾驶汽车的研究。 1984年，美国国防高级研究计划署（DARPA）与陆军合作，发起自主地面车辆（ALV）计划，2009年，Google和DARPA建立了GoogleX实验室，2014年，Google无人车正式发布，并与第二年6月完成公路测试，随后大量科技企业和传统车企纷纷推出产品，奥迪、福特、沃尔沃、日产、宝马等众多汽车制造厂商于2013年开始相继在无人驾驶汽车领域进行了布局，同时以谷歌为代表的新技术力量也纷纷入局无人驾驶领域。 与发达国家相比，我国在自动驾驶汽车研究方面起步较晚，自20世纪80年代底才开始，至1992年，国防科技大学才成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车，随后，传统汽车制造厂商纷纷加入无人驾驶领域的研究中来，我国自动驾驶领域初具行业规模，除此之外，以百度为代表的高科技公司也相继加入了无人驾驶汽车领域的研究。 随着人工智能时代的来临，自动驾驶技术已经成为整个汽车产业的最新发展方向，受到了前所未有的关注，包括互联网公司、传统车厂、新兴科技创业公司在内的各类厂商如雨后春笋一般出现。从自动驾驶国内外整个发展情况来看，美德引领自动驾驶产业发展大潮，日本、韩国迅速觉醒，我国呈追赶态势。 二、自动驾驶行业的产业链结构 自动驾驶行业的中心业务是以Google、百度为代表的自动驾驶操纵解决方案提供商和以特斯拉、蔚来为代表的整车厂商，在整个业务链中扮演至关重要的一环，该类厂商，上游为零部件和技术供应商，如深度学习、人机交互、图像识别和新材料、新制造新能源等，下游为运营和服务提供商，如车队管理系统，车载娱乐、车内办公等附加服务。
自动驾驶行业分析之全 球篇 公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-
2018年自动驾驶行业分析 之全球篇 撰写时间：2018年6月
目录
第1章概述 1.1 自动驾驶驾驶的概念与定义 1.1.1 自动驾驶的定义 目前的自动驾驶可分为两类。一类是目前非常火爆的无人驾驶，更强调的是车的自主驾驶以实现舒适的驾驶体验或人力成本的节省，典型的例子为百度和Google的无人车；一类是ADAS(全称为Advanced Driver Assistance System，即高级辅助驾驶系统），发展历史已久，早在1970年就已进入车厂布局中。两者都是利用安装在车上的各式各样传感器收集数据，并结合地图数据进行系统计算，从而实现对行车路线的规划并控制车辆到达预定目标。随着人们对安全、舒适的驾驶体验的不断追求，自动驾驶成为汽车的新方向。 图表1：ADAS与无人驾驶的区别 不过，ADAS也可以视作无人驾驶汽车的前提，随着ADAS实现的功能越来越多，渐进式可实现无人驾驶。 1.1.2 自动驾驶分级 关于汽车智能化的分级，业界统一采用SAE International的标准，即国际汽车工程师协会制定的标准。 SAE的标准把自动驾驶分为了L0~L5，其中L0指的是人工驾驶。标准具体规定如下：
图表2：自动驾驶分级 数据来源：SAE 目前市场上L3级别的自动驾驶汽车已经准备上路，汽车供应链正在投入下一个阶段L4级别自动驾驶汽车的研发。 1.2 自动驾驶产业链 1.2.1 产业链结构图 自动驾驶产业链相对较长，主要分为上中下游。上游主要为原材料，包括锂、钴、铜以及半导体等；中游为各种软硬件产品，包括传感器、自动驾驶平台等；下游为整车集成，以及车队管理系统，车载娱乐、车内办公等附加服务。 图表3：自动驾驶产业链 数据来源：英伟达1.2.2 产业链价值趋势 从产业链价值转移趋势方面，ADAS、自动驾驶软件和电动动力总成是提升最高的，而内燃机行业是下降最为明显的。 图表4：自动驾驶单车零部件及软件价值转移趋势 数据来源：莫尼塔投资1.2.3 自动驾驶系统产业链结构 自动驾驶的ADAS和无人驾驶系统如果要做到能够决策、执行驾驶动作，首先得具备环境感知的能力。环境感知层利用通过集成视觉、激光雷达、超声传感器、微波雷达、GPS、里程计、磁罗盘等多种车载传感器
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农机使用与维修 ２０１１＇年第１期汽车自动驾驶系统研究设计 辽宁铁岭师范高等专科学校杨学清 摘要本设计是基于电子油门的汽车，设计的一款自动控制系统。本系统能智能控制电子油门的大小，以达到 自动驾驶的目的。对于长途驾驶或者汽车的自动驾驶模式的研究探讨具有重要意义。 关键词电子油门自动驾驶定速巡航 Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｃｉｒｃｕｉｔｄｅｓｉｇｎｃｒｕｉｓｅ ＹａｎｇＸｕｅｑｉｎｇ ＡｂｓｔｒａｄＴｈｅｄｅｓｉｇｎｉｓｂａｓｅｄ ｏｎｔｈｅ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｔｈｒｏｔｔｌｅｃａｒｓ，ｄｅｓｉｇｎｅｄａｎａｕｔｏｍａｔｉｃｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｃａｎｉｎｔｅｌ－ ｌｉｇｅｎｔｃｏｎｔｒｏｌｔｈｅｓｉｚｅｏｆｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｔｈｍｔｄｅｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｐｕｒｐｏｓｅｏｆｔｈｅａｕｔｏｐｉｌｏｔ．Ｆｏｒｌｏｎｇ—ｄｉｓｔａｎｃｅｄｒｉｖｉｎｇｏｒｄｒｉｖｉｎｇａｎ ａｕｔｏｍａｔｉｃｃａｒｓｔｕｄｙｍｏｄｅｌｈａｓｉｍｐｏｒｔａｎｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ． ＫｅｙｗｏｒｄｓＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｔｈｒｏｔｔｌｅＡｕｔｏｐｉｌｏｔＣｒｕｉｓｅ １自动驾驶系统简介 自动驾驶系统是使汽车工作在发动机有利转带范围内，减轻驾驶员的驾驶操纵劳动强度，提高行驶舒适性的汽车自动行驶装置。自动驾驶系统英文为ｃｒｕｉｓｅｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ，缩写为ＣＣＳ。自动驾驶系统又称为巡航行驶装置、速度控制系统、恒速行驶系统或 汽车自动驾驶系统设计附图巡行控制系统等。 巡航控制系统自１９６１年在美国首次应用以来，已经广泛普及。在美国大多数轿车上均装用过巡航控制系统。日本和欧洲生产的轿车装用定速自动驾驶系统的比例也越来越高。我国一汽大众生产的奥迪Ａ６、上海大众帕萨特以及广州本田雅阁等也装了巡航控制系统。 在大陆型的国家，驾驶汽车长途行驶的机会较多，在高速公路上长时间行驶时，打开该 系统的自动操纵开关后，巡航控制系统将根据 行车阻力自动增减节气门开度，使汽车行驶速 度保持一定。汽车在一定条件下恒速行驶，大 大地减轻了驾驶员的疲劳强度。由于巡航控 制系统能自动地维持车速，避免了不必要的油 门踏板的人为变动，进而改善了汽车的燃料经 济性和发动机的排放性。基本功能是自控油 门、解放右脚、驾驶轻松；调节精神，缓解疲劳， 增加安全系数。经济定速、省油、省车。万方数据
基于CBTC控制的列车全自动驾驶系统（FAO）的发展及应用 【摘要】主要介绍全自动驾驶（FAO）系统的发展和应用情况、系统的组成和特点。介绍了车-地通信方案，对国内外车-地通信方式进行了比较，对GSM-R 网络进行了详细的分析，并指出作为无线传输的GSM-R网络具有适应我国铁路运输特点的功能优势。 【关键词】全自动驾驶;基于通信的列车运行控制系统全自动驾驶系统;双向传输;车-地通信;GSM-R 1.引言 全自动无人驾驶系统是一种将列车驾驶员执行的工作，完全由自动化的、高度集中的控制系统所替代的列车运行模式。 目前，国内许多城市都在建设城市轨道交通网络，那些人口在千万以上的特大城市，其发展往往是跨越式的，要求建设的城市轨道交通在互联互通、安全、快捷、舒适性方面具有很高的水平。许多大城市如上海、北京和广州均有计划采用先进的、高可靠的、高安全的基于CBTC（Communication Based Train Contro，基于通信的列车控制系统）控制的全自动驾驶系统（Fully Automatic Operation，FAO）来达到以上要求。 2.FAO的系统结构 FAO系统实现列车的自动启动及自动运行、车站定点停车、全自动驾驶自动折返、自动出入车辆段等功能，同时对列车上乘客状况、车厢状态、设备状态进行监视和检测，对列车各系统进行自动诊断，将列车设备状况及故障报警信息传送到控制中心，对各种故障和意外情况分门别类，做出处置预案。 2.1 信号系统主要包括以下部分 （1）控制中心设备：中央自动列车监督系统（Automatic Train Supervision，ATS）、电力SCADA系统和综合监控系统。（2）轨旁设备：轨旁列车自动防护/列车自动驾驶系统（Automatic Train Protection and Automatic TrainOperation，ATP/ATO）、车站ATS系统、联锁CI系统、定位系统和综合维护系统。（3）车载设备：车载地车无线接收/发送单元、车载ATP/ATO设备、牵引和制动、列车定位系统。（4）地车信息传输系统：一般采用基于通信的多服务的冗余数据传输系统（Data Tansm issionSystem，DCS），实现地车的双向信息传输。目前主要的CBTC系统实现地车信息传输的方式有：交叉环线、泻漏波导/漏缆、无线传输等。（5）列车定位系统：车载速度传感器和雷达传感器对于FAO系统，实现列车安全控制和间隔控制与传统列车自动控制系统（Automatic Train Control，ATC）的基本组成、功能和安全性要求是一样的，特殊的是对这些相关系统的可靠性、可用性及应急预案处理的要求将大大提高
. 无人驾驶汽车 自动驾驶汽车，又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移 自动动机器人，是一种透过电脑系统实现无人驾驶的智能式的汽车。、监控装置和全球定位系统、视觉计算、驾驶汽车依靠人工智能雷达自动安全地操让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，协同合作，还没有批准作商现时自动驾驶技术正在研究及测试中，作机动车辆。业营业或私人使用。国内首款无年代开始，美国、英国、德国等发达国20从世纪70在可行性和实用化方面人驾驶汽车家开始进行无人驾驶汽车的研究，年代开始进行无人驾驶汽世纪80都取得了突破性的进展。中国从20年成功研制出中国第一辆真正意义1992车的研究，国防科技大学在上的无人驾驶汽车。 2005年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功， 世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里，其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成的。 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。 ;.
视觉计算等众多技术于一体，体系结构、人工智能、集自动控制、也是衡量智能控制技术高度发展的产物，是计算机科学、模式识别和在国防和国民经济领一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志， 域具有广阔的应用前景。安全是拉动无人驾驶车需求增长的主要因素。每年，防抱死制动汽车既然驾驶员失误百出，驾驶员们的疏忽大意都会导致许多事故。驾驶系无人制造商们当然要集中精力设计能确保汽车安全的系统。还有些活像是科幻小说中，其中有些根本算不上统种类繁多，无人的东西。其实就算无人驾驶系统。虽然防抱死制动器 需要防抱死制动系统因为驾驶员来操作但该系统仍可作为无人驾驶 系统系列的一个代表，不具备防抱防抱死制动系统的部分功能在过去需要驾驶员手动实现。死系统的汽车紧急刹车时，轮胎会被锁死，导致汽车失控侧滑。驾驶驾驶员要反复踩踏制动踏板来防止轮胎锁没有防抱死系统的汽车时，并且比手动操作效而防抱死系统可以代替驾驶员完成这一操作--死。果更好。该系统可以监控轮胎情况，了解轮胎何时即将锁死，并及时防抱死制动系统而且反应时机比驾驶员把握得更加准确。做出反应。是引领汽车工业朝无人驾驶方向发展的早期 技术之一。另一种无人驾驶系统是牵引或稳定控制系统。这些系统不太引人牵引和稳定注目，通常只有专业驾驶员才会意识到它们发挥的作用。;. .
2020-2025年中国车联网和自动驾驶行业调研及数字营销战略研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……
报告目录 第一章企业数字营销战略概述 (6) 第一节车联网和自动驾驶行业数字营销战略研究报告简介 (6) 第二节车联网和自动驾驶行业数字营销战略研究原则与方法 (7) 一、研究原则 (7) 二、研究方法 (8) 第三节研究企业数字营销战略的重要性及意义 (9) 一、重要性 (9) （一）有利于增强企业的可预见性 (9) （二）有利于明确企业未来发展方向 (10) （三）有利于激发企业员工的积极性 (10) （四）有利于促进企业整合资源 (10) 二、企业市场营销的意义 (10) （一）降低客户对市场价格的敏感度 (10) （二）强化企业竞争手段 (10) （三）加强市场壁垒的巩固 (11) （四）有利于实现企业与消费者的双赢 (11) （五）有效提高市场绩效 (11) 三、小结 (11) 第二章市场调研：2019-2020年中国车联网和自动驾驶行业市场深度调研 (13) 第一节5G推动车联网与自动驾驶腾飞 (13) 第二节5G时代来临，推动车联网与智能驾驶发展 (14) 一、5G具有大流量、低时延、高可靠性等优点 (14) 二、5G赋予车联网更多功能 (16) 三、5G是自动驾驶实现的先决条件 (19) 第三节车联网C-V2X或后来居上，车载终端有望先行爆发 (22) 一、DSRC与C-V2X对比，C-V2X有望后来居上 (22) （1）DSRC (22) （2）C-V2X (24) （3）LTE-V2X完胜DSRC，为车联网的最优解 (25) 二、车联网产业链涵盖芯片模组、终端设备等主要环节 (28) 三、车联网潜在市场规模近万亿 (29) 四、车联网硬件设备有望率先受益 (30) 第四节智能驾驶产业链涵盖感知、决策、执行等环节 (35) 一、智能驾驶产业链 (35) 二、中国或成为最大的自动驾驶市场，未来规模超万亿 (37) 三、ADAS加速渗透，带来行业新机遇 (40) 第五节5G商用箭在弦上，产业链各环节蓄势待发 (44) 一、5G牌照发放，开启商用化进程 (44) 二、产业链各环节进展顺利 (48) （1）芯片及模组 (48) （2）终端设备 (49)
《中国自动驾驶仿真蓝皮书2020》助力自动驾驶 2020年10月12日,由中国电动汽车百人会、腾讯和中汽数据联合撰写的《中国自动驾驶仿真技术蓝皮书2020》正式发布。作为自动驾驶仿真领域权威分析,该蓝皮书对自动驾驶仿真测试的意义、功能需求、测试方法和作用、技术架构、软件现状、评价体系等方面进行深入分析,系统介绍了自动驾驶仿真技术和应用现状,展望了仿真测试平台未来的发展方向,为自动驾驶仿真技术今后的发展提供了细致的参考依据。 众多业界权威出席此次蓝皮书发布仪式以及研讨会,就"自动驾驶下半场如何突围"进行深入探讨。我国自动驾驶技术正处于由辅助驾驶向无人驾驶进化的新阶段。正是在这一过程中,虚拟仿真技术发挥着不可替代的作用,是突破自动驾驶技术落地瓶颈的"利器"。同济大学汽车学院汽车安全技术研究所所长朱西产表示,"没有虚拟仿真平台,根本无法实现智能网联汽车的开发,我国要实现从"汽车大国走向汽车强国"的梦想,作为核心技术的虚拟仿真平台必须自主可控"。 一、仿真测试是自动驾驶下半场突围利器 自动驾驶走向广泛应用的下半场已然开启。目前,国家和各地政府正在不断加强对智能网联、自动驾驶等智能交通场景示范区的建设和投入,同时推动各类相关标准的制定和实施,积极鼓励社会企业参与其中,加速智能交通技术应用和场
景落地。 需求不断增加的同时,也凸显了行业面临的诸多挑战。根据蓝皮书分析,当前自动驾驶实车测试亟待解决的问题,包括自动驾驶量产需要的测试里程长、时间长、成本高;极端场景、危险工况测试难,危险性大;相应交通法规及保险理赔机制缺失;国际间技术竞争和标准不统一等。 如何突破测试难题,从事自动驾驶技术研发的汽车企业、科技企业、测试评价和研究机构都在努力探寻用更低成本、高效率的虚拟仿真技术,替代自动驾驶算法的实际道路测试,将耗时耗力的实际道路测试,在虚拟仿真技术构建的数字孪生世界中完成。 根据蓝皮书发布的数据,目前自动驾驶算法测试大约90%用仿真平台完成,9%在测试场完成,1%通过实际路测完成。随着仿真技术水平的提高和应用的普及,行业旨在达到99.9%测试量通过仿真平台完成,封闭测试完成0.09%,最后0.01%进行实路测试,使自动驾驶研发更高效、经济。 基于场景库的仿真测试,可以实现自动驾驶感知、决策规划、控制等算法的闭环仿真测试,满足自动驾驶测试的要求。测试场景库是智能网联汽车研发与测试的基础和关键数据依据,其丰富性、交互性、无限性、扩展性等特性将直接影响到自动驾驶测试的效果和边界。目前国内中汽数据、中国汽车工程研究院等研究机构、腾讯TAD Sim等科技公司均已建
汽车自动驾驶系统 姓名： 学号： 班级：
数据采集与模糊控制在自动驾驶汽车的应用 摘要： 自动驾驶汽车是指安装汽车自动驾驶技术的汽车。汽车自动驾驶技术包括可视屏摄像头，雷达传感器，激光雷达，车速传感器，转向角传感器，油门开度传感器和车载计算机等。自动驾驶汽车使用视屏摄像头，雷达传感器，以及激光雷达来了解周围的交通状况，并通过一个详细的地图（通过有人驾驶汽车采集的地图）对前方的道路进行导航。汽车的车速，转向角，油门开度等物理量经相应传感器转化成电信号，摄像头拍摄汽车前方图像并转换成视屏信号，扫描时激光雷达检测汽车下部前方障碍物并转化成电信号，由数据采集器件采集并传至控制器（车载计算机），可以准确的判 断车与障碍物自建的距离，如果遇到紧急情况，车载计算机能够及时的发出警报或者自动刹车进行避让，并且根据道路的状况自己调节行车的速 度，实现对汽车速度的自动控制。 针对车辆动力学控制系统所具有的强非线性特点提出了基于机器视觉的车辆自动驾驶模糊控制方案. 采用车辆系统动力学模型, 通过模糊控制规则的量化划分对车辆在道路上的运动进行了仿真.仿真的结果显示, 本方案可以很好地解决空旷道路上的车辆自动驾驶问题, 并且该控制方法可以保证车辆快速准确地在道路上安全高速行驶, 具有很好的鲁棒性.此外，还可以基于模糊逻辑和滑模控制理论设计一种车辆纵向和横向运动综合控制系统。该控制系统通过对前轮转向角度、发动机节气门开度、制动液压及主动横摆力矩进行协调控制, 使车辆能够以期望速度在理想道路轨迹上行驶, 并提高车辆在行驶过程中的操纵稳定性。 关键字： 车辆自动驾驶机器视觉模糊控制规则模糊逻辑滑膜控制仿真数据采集 引言： 模糊控制是上个世纪诞生的一种基于语义规则的人工智能，是以模糊集合理论为基础的一种新兴控制手段，它是模糊集合理论和模糊技术与自动控制技术相结合的产物。随着时代的发展，科技的创新，模糊理论在控制领域取得了广泛的应用。自动驾驶便是其中一个重要的应用对象。 汽车是现代的主要交通工具，自动驾驶系统是交通体系中最重要的部分之一，一方面它可以推动在机器人自主导航方面的研究进程，在航天和水下机器人的应用中起到重要的作用；另一方面这种技术在未来的智能交通系统中的运用既可以避免驾驶员因判断和交通失误而引起的交通事故，提高交通系统效率，又可以最终实现无人驾驶。汽车自动驾驶是一个比较复杂的问题，难以建立精确的数
第十一章汽车与自动驾驶系统 ?第一节概述 ?第二节世界智能车辆的研究与发展 ?第三节智能车辆系统结构与微机测控系统 ?第四节基于视觉导航的智能车辆模糊逻辑控制 ?第五节智能车辆的自主驾驶与辅助导航 ?第六节小结
11.1 概述 ?11.1.1 汽车自动驾驶概念 ?是指借助车载设备及路侧、路表的电子设备来检测周围行驶环境的变化情况，进行部分或完全的自动驾驶控制的系统，目的是提高行车安全和道路通行能力。 ?该系统的本质就是将车辆——道路系统中的现代化的通信技术、控制技术和交通信息理论加以集成，提供一个良好的驾驶环境，在特定条件下，车辆将在自动控制下安全行驶。 ?从当前的发展看，可以分为两个层次： 是车辆辅助安全驾驶系统，或者是先进的车辆控制技术； 是自动驾驶系统，或者称为智能汽车，智能汽车在智能公路上使用才能发挥出全部功能，如果在普通公路上使用，它仅仅是一辆装备了辅助安全驾驶系统的汽车。
11.1 概述 ?11.1.2 车辆自动驾驶系统主要目的 防止部分交通事故的发生； 提高道路利用率； 提高驾驶员方便性； 减轻驾驶员负担； 实现车辆的安全高效行驶
11.2 世界智能车辆的研究与发展 ?11.2.1 智能车辆的产生与发展 它的研究始于20世纪50年代初美国Barrett Electronics公司开发出的世界上第一台自动引导车辆系统（Automated Guided Vehicle System，AGVS） 1974年，瑞典的Volvo Kalmar轿车装配工厂与Schiinder－Digitron公司合作，研制出一种可装载轿车车体的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。 20世纪80年代，伴随着与机器人技术密切相关的计算机。电子、通信技术的飞速发展，国外掀起了智能机器人研究热潮，其中各种具有广阔应用前景和军事价值的移动式机器人受到西方各国的普遍关注