Clean Vehicles Consortium
智能车环境感知及高精度导航技术
High Precision Environment Perception, Positioning and Navigation for Automated Vehicles
DIANGE YANG
杨殿阁教授
Professor, Ph.D
Vice Director of State Key Laboratory of Automotive Safety,
Department of Automotive Engineering, Tsinghua University
Clean Vehicles Consortium
Review of Automated Vehicles
Key Technologies of Automated
Vehicle
Research Work of Tsinghua
University on Connected Automated
Vehicle
Clean Vehicles Consortium Review of Automated Vehicles
智能汽车的发展历史
1953年GM 和RCA 的无人智能驾驶
1925年，美国Houdina Radio Control 公司的“无人”驾驶汽车American Wonder
1939年，通用汽车公司赞助，Bel Geddes 的“Magic Motorways”和他的无人驾驶概念车
1960年，英国运输与道路实验室的CITROEN 无人驾驶汽车，以130公里的时速在各种天气状况下进行了实验
Clean Vehicles Consortium
Review of Automated Vehicles
智能汽车的发展历史
日本丰田汽车公司的ASV智能车
伯克利PATH 的汽车队列自动驾驶
毫米波雷达及视觉传感器的发展是智能驾
驶辅助技术发展的重要推力。
The MMW Radar and Video Camera plays an
important role in the development of ADAS . 1987年，美国DARPA的ALV计划
Clean Vehicles Consortium
Review of Automated Vehicles
智能汽车的发展历史
2004年，DARPA Grand 能车大赛
GOOGLE公司第一代智能车GOOGLE 公司无人智能电动车
环视激光雷达扫描传感器LIDAR的出现是无人驾
驶智能汽车发展的一个重要的推动力
The LIDAR System plays an important role in the
development of Intelligent Vehicles.
Clean Vehicles Consortium
Level of Automation Defined by NHTSA NHTSA定义的智能汽车分级
Clean Vehicles Consortium AV Strategy of Continental Continental公司智能汽车的发展技术路线
Clean Vehicles Consortium Prediction of AV by IEEE
IEEE关于智能汽车的发展预测
Clean Vehicles Consortium
Review of Automated Vehicles
Key Technologies of Automated
Vehicle
Research Work of Tsinghua
University on Connected Automated
Vehicle
What is Automated Vehicle
Clean Vehicles Consortium 什么是智能汽车？
Clean Vehicles Consortium
Key Technologies of Automated Vehicle 智能汽车关键技术
Clean Vehicles Consortium
Key Technologies of Automated Vehicle 智能汽车关键技术
Clean Vehicles Consortium
自主式环境感知
(Self-aid)
协同式环境感知
(based on V2V/V2I/V2P) Key Technologies of Automated Vehicle
智能汽车关键技术
?Environmental Perception
Clean Vehicles Consortium
Key Technologies of Automated Vehicle
智能汽车关键技术
?Environmental Perception of Google Car (based on 64-line LIDAR)
Clean Vehicles Consortium
Key Technologies of Automated Vehicle
智能汽车关键技术
?Environmental Perception of Benz Car and Mobileye car (Computer Vision and data fusion)
Clean Vehicles Consortium
Key Technologies of Automated Vehicle
智能汽车关键技术
?High Precision Digital Map(Lane level map and Feather Map)
Clean Vehicles Consortium
Key Technologies of Automated Vehicle 智能汽车关键技术
?High Precision Positioning Technologies
Clean Vehicles Consortium
Key Technologies of Automated Vehicle
智能汽车关键技术
?Mission Planning, Routing and Trajectory Planning
Clean Vehicles Consortium
Key Technologies of Automated Vehicle
智能汽车关键技术
?Mission Planning, Routing and Trajectory Planning
Clean Vehicles Consortium
Review of Automated Vehicles
Key Technologies of Automated
Vehicle
Research Work of Tsinghua
University on Connected Automated
Vehicle
项目二、智能网联汽车环境感知系统 【教学目标】 通过本章的学习，要求学生能够掌握智能网联汽车环境感知的定义、组成以及各种传感器的用途，熟悉超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达和视觉传感器的类型、特点及应用；对道路识别、车辆识别、行人识别、交通标志识别和交通信号灯识别有一个初步了解。【教学要求】 未来智能网联汽车能够在道路上有序地安全行驶，特别是无人驾驶汽车，不依赖驾驶员，汽车也能安全行驶，如图2-1所示。 图2-1 无人驾驶汽车安全行驶 智能网联汽车或无人驾驶汽车依靠什么技术进行安全行驶的？如何对道路、车辆、行人、交通标志、交通信号灯等进行检测和识别？通过本章的学习，读者可以得到答案。
练习与实训 一、名词解释 1.超声波传感器 2.毫米波雷达 3.激光雷达 4.视觉传感器 5.传感器融合 二、填空题 道路识别。 三、选择题 1. L3级以上自动驾驶必不可少的传感器是（）。 A.超声波传感器 B.毫米波雷达 C.激光雷达 D.视觉传感器 2.不适合作盲区监测系统传感器的是（）。 A.近距离毫米波雷达 B.中距离毫米波雷达 C.远距离毫米波雷达 D.视觉传感器 3. 在基于特征的交通标志识别中，一般哪个不作为特征（）。 A.颜色特征 B.形状特征 C.纹理特征 D.空间关系特征 4. 行人识别常用的传感器是（）。 A.超声波传感器 B.毫米波雷达 C.激光雷达 D.视觉传感器 5.智能网联汽车最常见的传感器融合是（）。
A.毫米波雷达与激光雷达的融合 B.毫米波雷达与超声波传感器的融合 C.毫米波雷达与视觉传感器的融合 D.激光雷达与视觉传感器的融合 四、问答题 1.智能网联汽车的环境感知系统中的惯性元件和定位导航，主要作用是什么？ 2.毫米波雷达在智能网联汽车上的应用主要有哪些？ 3. 少线束激光雷达和多线束激光雷达，在应用上有什么区别？ 4. 视觉传感器在无人驾驶汽车上，能够实现哪些功能？ 5. 运动车辆识别方法主要有哪些？
智能制造背景下的感知系统 目录 摘要 (2) 智能感知技术 (2) 感知技术的必要性和紧迫性 (2) 基于人体分析 (3) 基于行为分析 (3) 基于车辆分析 (4) 基于图像分析 (4) 智能感知技术在不同领域的应用 (5) 我国发展感知信息技术具备有利条件 (6) 我国在发展感知技术方面的不足与改进方法 (7) 世界各国对于智能制造的发展动向 (7) 结束语 (9) 参考文献 (10)
摘要：当前，以移动互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的信息技术加速创新、融合和普及应用，一个万物互联智能化时代正在到来。感知信息技术以传感器为核心，结合射频、功率、微处理器、微能源等技术，是未来实现万物互联的基础性、决定性核心技术之一。尤其是，感知信息技术不同于传统的计算和通信技术，无需遵循投资巨大、风险极高、已接近物理极限的传统半导体的“摩尔定律”，而是在成熟半导体工艺上的多元微技术融合创新，即“More than Moore”/“超越摩尔”。 关键词：智能感知技术互联网 智能感知技术 首先，我们要知道的是什么是智能感知技术。所谓的智能感知技术就是重点研究基于生物特征、以自然语言和动态图像的理解为基础的“以人为中心”的智能信息处理和控制技术，中文信息处理；研究生物特征识别、智能交通等相关领域的系统技术。
当前，以移动互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的信息技术加速创新、融合和普及应用，一个万物互联智能化时代正在到来。感知信息技术以传感器为核心，结合射频、功率、微处理器、微能源等技术，是未来实现万物互联的基础性、决定性核心技术之一。尤其是，感知信息技术不同于传统的计算和通信技术，无需遵循投资巨大、风险极高、已接近物理极限的传统半导体的“摩尔定律”，而是在成熟半导体工艺上的多元微技术融合创新，即“More than Moore”/“超越摩尔”。 PC时期Wintel联盟垄断了整整20年，移动互联网时期ARM+安卓又形成了新一轮垄断。在如今的感知时代，“超越摩尔”是我国一个打破垄断束缚的难得历史机遇，如果加大在此领域的扶持力度，充分发挥已有的半导体产业基础和市场优势，有很大可能在未来智能时代实现赶超发展，抢占产业竞争制高点。 感知技术的必要性和紧迫性 其次，我们要重视感知技术的必要性和紧迫性。信息技术从计算时代、通讯时代发展到今天的感知时代经历了三个浪潮：PC的普及产生了互联网，智能手机的普及形成了移动互联网，今天传感器的普及将促成物联网。Gartner2014技术趋势报告显示，未来5—10年，物联网技术将达到实质生产高峰期，截至2020年，将有260亿台设备被装入物联网，这将引领信息技术迈向智能时代——计算、通讯、感知等信息技术的深度融合万物互联的时代。一个感知无所不在、联接无所不在、数据无所不在、计算无所不在的万联网生态系统，将全面覆盖可穿戴、机器人、工业4.0、智能家居、智能医疗、智慧城市、智慧农业、智慧交通等。如果把整个智能社会比作人体，感知信息技术则扮演着五官和神经的角色。 感知信息技术是未来智能时代的重要基础。智能时代，物联网、传感器会遍布在生活、生产的各个角落。据《经济学人》预测，到2025年城市地区每4平方米就会有一个智能设备。智能城市、智能医院、智能高速公路等将依靠传感器实现万物互连并自动做出决策；智能制造通过在传统工厂管理环节和生产制造设备之间部署以传感器为代表的一系列感知信息技术以实现自动化、信息化和智能化。一直以来，美国、德国、日本等国都非常重视感知信息技术的发展。美国早在1991年就将传感器与信号处理、传感器材料和制作工艺上升为国家关键技术予以扶持，近年来更是每年投入数十亿美元用于传感器基础项目研究。 感知信息技术领域将催生万亿级的市场。感知信息技术领域涉及材料、传感器设备、控制系统以及其上承载的数据增值开发和信息服务。智能手机和可穿戴设备的广泛普及应用，使传感器设备需求增势迅猛，而无所不在的传感器也将引发未来大规模数据爆炸，到2020年，来自传感器的数据将占全部数据的一半以上。大数据的充分利用和挖掘，还将不断催生新应用和新服务。预计到2020年相关的物联网产品与服务供应商将实现超过3000亿美元的增值营收，并且主要集中在服务领域。 发展安全可控的感知信息技术有利于保障国家经济社会安全。我国是网络大国，却不是网络强国，无论是芯片、操作系统，还是应用系统，受制于人的局面依然严峻。未来，在万
智能制造背景下的感知系统 一、智能制造的内涵 （一）概念 关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出，成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造（Smart Manufacturing）”。 世纪80年代：概念的提出。1998年，美国赖特（Paul Kenneth Wright ）、伯恩（David Alan Bourne）正式出版了智能制造研究领域的首本专著《制造智能》（Smart Manufacturing），就智能制造的内涵与前景进行了系统描述，将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模，以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。在此基础上，英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充，认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”。麦格劳- 希尔科技词典将智能制造界定为，采用自适应环境和工艺要求的生产技术，最大限度的减少监督和操作,制造物品的活动。 ——20世纪90年代：概念的发展。20世纪90年代，在智能制造概念提出不久后，智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视，围绕智能制造技术（IMT）与智能制造系统（IMS）开展国际合作研究。1991年，日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出：“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动，并将这种智能活动与智能机器有机融合,
将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统”。 ——21世纪以来：概念的深化。21世纪以来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用，智能制造被赋予了新的内涵，即新一代信息技术条件下的智能制造（Smart Manufacturing）。2010年9月，美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出，智能制造是对先进智能系统的强化应用，使得新产品的迅速制造，产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能。德国正式推出工业4.0战略，虽没明确提出智能制造概念，但包含了智能制造的内涵，即将企业的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统（CPS）。在制造系统中，这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制。 综上所述，智能制造是将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术结合，实现工厂和企业内部、企业之间和产品全生命周期的实时管理和优化的新型制造系统。 （二）特征 智能制造的特征在于实时感知、优化决策、动态执行等三个方面：一是数据的实时感知。智能制造需要大量的数据支持，通过利用高效、标准的方法实时进行信息采集、自动识别，并将信息传输到分析决策系统；二是优化决策。通过面向产品全生命周期的海量异构信息的挖掘提炼、计算分析、推理预测，形成优化制造过程的决策指令。
智能态势感知系统 产品简介 产品文档
【版权声明】 ?2013-2018 腾讯云版权所有 本文档著作权归腾讯云单独所有，未经腾讯云事先书面许可，任何主体不得以任何形式复制、修改、抄袭、传播全部或部分本文档内容。 【商标声明】 及其它腾讯云服务相关的商标均为腾讯云计算（北京）有限责任公司及其关联公司所有。本文档涉及的第三方主体的商标，依法由权利人所有。 【服务声明】 本文档意在向客户介绍腾讯云全部或部分产品、服务的当时的整体概况，部分产品、服务的内容可能有所调整。您所购买的腾讯云产品、服务的种类、服务标准等应由您与腾讯云之间的商业合同约定，除非双方另有约定，否则，腾讯云对本文档内容不做任何明示或模式的承诺或保证。
文档目录 产品简介 产品概述 产品优势 应用场景
产品简介 产品概述 最近更新时间：2018-12-18 17:16:40 什么是腾讯态势感知（私有云）？ 腾讯态势感知（私有云）（下文也叫御见）是腾讯面向政府、军队、金融、制造业、医疗、教育等大型企事业单位，推出的安全大数据分析及可视化平台。御见以安全检测为核心、以事件关联分析和腾讯威胁情报为重点、以 3D 可视化为特色、以可靠服务为保障，可针对企业面临的外部攻击和内部潜在风险，进行深度检测，为企业提供及时的安全告警。通过对海量数据进行多维度分析和及时预警，能及时智能处理安全威胁，实现企业全网安全态势可知、可见、可控的闭环。 主要功能 态势总览 通过态势总览，直观展示企业在全网范围内的资产安全状况、最新待处理威胁、风险事件、安全事件趋势等，运用安全评分、趋势图、柱状图、分布图等直观图形，实现可视化展示，结合平台所收集、加工、分析后的多维数据，直观查看结果，方便安全运维人员及时发现和处理威胁，从而帮助客户有效洞察企业所面临的外部威胁和内部脆弱性风险，极大地提高了安全运维团队的监测、管理、处置安全事件的效率。 资产感知 提供资产可视功能，帮助用户从资产的角度了解安全态势。盘点现有资产，对资产进行编辑管理。通过流量发现、第三设备导入、用户主动添加等手段，摸清企业内网资产，建立完整、丰富的资产库，为实现威胁、风险事件与企业内网资产紧密关联打下基础，方便运维人员对企业内网资产进行管理。 威胁发现 对接第三方设备日志、流量日志、威胁情报等数据，御见大数据分析平台对数据进行清洗、过滤、归一后，进行安全规则检测，实时发现最新威胁事件，并进行威胁态势感知与威胁事件告警，方便运维人员查询具体的威胁事件，从中获得威胁事件更详细信息，帮助调查分析、溯源事件、联动处置问题。 风险预警 实时收集互联网最新安全漏洞情报，向客户传递最新漏洞情报。通过持续监控外部威胁和内部风险，全面分析事件详情，为客户提供专业的处置方案，协助客户快速定位问题、精准定位溯源、及时正确处置威胁，做到及时查漏补缺、防患未然。
本技术公开了一种智能感知设备及感知系统，所述感知设备包括：具备多个传感器的传感器单元、与数据平台相连接的无线通信模块、存储模块、以及处理模块；所述处理模块与所述传感器单元、无线通信模块和存储模块相连接；所述处理模块根据加速度传感器的检测结果并利用预设检测算法来获知用户的运动情况；所述感知设备具有多种模式，不同模式对应不同的预设检测算法，用户通过对感知设备进行模式设定来对所述预设检测算法进行选择；本技术所述感知设备能耗极低，能够实现与数据平台的互联，且支持多种传感器的接入，稳定性和灵敏度均较高，存储能力强。 权利要求书 1.一种智能感知设备，其特征在于所述感知设备包括：具备多个传感器的传感器单元、与数据平台相连接的无线通信模块、存储模块、以及处理模块；所述处理模块与所述传感器单元、无线通信模块和存储模块相连接； 所述传感器单元包括：温度传感器、湿度传感器、环境光传感器、磁场传感器、加速度传感器和震动传感器中的至少两个；所述无线通信模块至少包括WIFI芯片； 所述处理模块根据加速度传感器的检测结果并利用预设检测算法来获知用户的运动情况；所述感知设备具有多种模式，不同模式对应不同的预设检测算法，用户通过对感知设备进行模式设定来对所述预设检测算法进行选择。 2.根据权利要求1所述的智能感知设备，其特征在于， 所述传感器单元还包括：风速传感器、pH值传感器、光照度传感器、溶解氧传感器、二氧化碳传感器、空气质量传感器、门磁传感器、噪声传感器中的至少一个； 所述感知设备还包括与处理模块相连接的USB串口转换模块、模式转换开关、电压转换模块、稳压模块和时钟模块。 3.根据权利要求1所述的智能感知设备，其特征在于所述处理模块通过存储结构体对接收到的传感器单元输出的传感器数据进行存储；每一存储结构体包括多条采用分隔符进行分隔的数据，每条数据中具有传感器数据、以及相应的传感器数据接收时间戳信息和传感器类型信息；所述处理模块将各存储结构体按照创建顺序依次排列后形成数据流，并根据预设上传周期将所述数据流上传至所述数据平台；所述处理模块还根据接收到的预设中断信息将相应的传感器数据直接上传至数据平台。 4.根据权利要求3所述的智能感知设备，其特征在于所述处理模块在对接收到的传感器单元输出的传感器数据进行存储之前，先对所述传感器数据进
智能识别感知技术与应用
尹周平 华中科技大学机械科学与工程学院 数字制造装备与技术国家重点实验室
contents
一、智能制造产业背景 二、智能识别感知技术 三、研究展望：柔性电子
制造技术的发展需求与趋势
产品全生命周期（设计、制造、运 作等）满足客户个性化需求 全价值链端到端系统工程
个性化
柔性化生产线 实现多品种产品生产的动态 配置资源
制造技术 发展趋势
绿色化
提高能源利用效率，实现 工业生产“绿色环保” 绿色制造
定制化
、节能减排环境友好等
制造需求： 多品种多批量、高质量低成本、柔性制造快速响应
3
制造业核心竞争力正在发生深刻变化
提升竞争力
1
?
提升效率
能源和资源利用效率 是竞争力的决定性因素
2 缩短生产周期
? ? ? 更短的创新周期 更为复杂的产品 更大的数据量
3
? ? ?
提高柔性
个性化大规模生产 快速变化的市场 更高的生产效率
制造业变化的速度比以往更快
4
全球制造产业正在发生深刻变化
2015年中国长三角地区的制造成本仅比美国低5%
5
中国制造业挑战与机遇
低附加值 高附加值
哥本哈根中国减排目标
产业升级压力 劳动力成本上升 能耗排放压力
中国制造业机遇：发展先进制造技术，实现产业升级
6
智能汽车 智能车辆是一个集环境感知、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。 目前对智能车辆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，智能车辆己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。 目录 1概述 2基本结构 3特点 4发展现状 5阶段层次 6国内进展 7国外进展 8未来预测 9商业模式 10体系架构 概述 所谓“智能车辆”，就是在普通车辆的基础上增加了先进的传感器（雷达、摄像）、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，使车辆具备智能的环境感知能力，能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态，并使车辆按照人的意愿到达目的地，最终实现替代人来操作的目的。 智能汽车与一般所说的自动驾驶有所不同，它指的是利用多种传感器和智能公路技术实现的汽车自动驾驶。智能汽车首先有一套导航信息资料库，存有全国高速公路、普通公路、城市道路以及各种服务设施(餐饮、旅馆、加油站、景点、停车场)的信息资料；其次是GPS定位系统，利用这个系统精确定位车辆所在的位置，与道路资料库中的数据相比较，确定以后的行驶方向；道路状况信息系统，由交通管理中心提供实时的前方道路状况信息，如堵车、事故等，必要时及时改变行驶路线；车辆防碰系统，包括探测雷达、信息处理系统、驾驶控制系统，控制与其他车辆的距离，在探测到障碍物时及时减速或刹车，并把信息传给指挥中心和其他车辆；紧急报警系统，如果出了事故，自动报告指挥中心进行救援；无线通信系统，用于汽车与指挥中心的联络；自动驾驶系统，用于控制汽车的点火、改变速度和转向等。 通常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道路、拥挤、方向、行人等的信息，还要
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/b410094030.html, 物联网中的智能感知 作者：李中伟朱永涛 来源：《价值工程》2011年第20期 Intellisense in the Internet of Things Li Zhongwei；Zhu Yongtao （Xinxiang Medical University，Xinxiang 453003，China） 摘要：物联网近来成为了学术界与业界关注与讨论的热点，业界对的联网寄予了极大的 期望，相信它将成为全球下一个新兴的产业。本文研究了物联网的构建与相关应用，并深入研究了实现物联网中的基础信息采集层即：感知层。 Abstract： The Internet of Things has become hot topic that is concerned and discussed by academic circles and industrial community in recent years. The industrial community has great expectations to the Internet of Things, and believes it will become the next global burgeoning industry. The construction and related applications of the Internet of Things are studied, and the achievement of basic information acquisition layer, namely perception layer is deeply studied in this thesis. 关键词：物联网 RFID 传感器网络感知层 Key words： the Internet of Things；RFID；sensor networks；perception layer 中图分类号：TP39文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）20-0124-02 0引言 最近物联网成为了学术界与产业界关注与讨论的热点，业界都对物联网寄予了极大的期望，相信它将成为全球下一个新兴的产业。比如IBM提出的“智慧地球”战略，对此美国总统 奥巴马作出了积极的回应；2010年10月3日，国务院总理温家宝发表了题为《让科技引领中国可持续发展》的讲话，在此次讲话中强调了“要着力突破传感网、物联网关键技术”等，表现了我国对物联网的重示；欧盟、日本、韩国也都相应的提出了自己的物联网计划。由此可以看出物联网将会像互联网一样，将带来全球的一次变革。 1物联网的定义和原理 物联网（Internet of Things）[1]，指的是将各种信息传感设备，如射频识别（Radio Frequency Identification，RFID），红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，
Clean Vehicles Consortium 智能车环境感知及高精度导航技术 High Precision Environment Perception, Positioning and Navigation for Automated Vehicles DIANGE YANG 杨殿阁教授 Professor, Ph.D Vice Director of State Key Laboratory of Automotive Safety, Department of Automotive Engineering, Tsinghua University
Clean Vehicles Consortium Review of Automated Vehicles Key Technologies of Automated Vehicle Research Work of Tsinghua University on Connected Automated Vehicle
Clean Vehicles Consortium Review of Automated Vehicles 智能汽车的发展历史 1953年GM 和RCA 的无人智能驾驶 1925年，美国Houdina Radio Control 公司的“无人”驾驶汽车American Wonder 1939年，通用汽车公司赞助，Bel Geddes 的“Magic Motorways”和他的无人驾驶概念车 1960年，英国运输与道路实验室的CITROEN 无人驾驶汽车，以130公里的时速在各种天气状况下进行了实验
《智能车辆》课程报告 报告题目： 无人车环境感知与智能控制 学生姓名：*** 班级：***班 学号：200****** 任课老师：*** 20**年**月15日
目录 1.无人车简介 (1) 2.研究无人车的意义 (1) 3.研究无人车的现状 (2) 3.1国外现状 (2) 3.2国内现状 (3) 4.无人车关键技术之环境感知 (4) 4.1研究环境感知的目的 (4) 4.2环境感知的对象 (5) 4.3环境感知的方法 (5) 5.无人车关键技术之智能控制 (8) 5.1智能控制技术概述 (8) 5.2模糊控制 (8) 5.3神经网络控制 (8) 5.4专家控制 (8) 5.5学习控制 (9) 5.6综合智能控制技术 (9) 6.课程总结 (10) 7.参考文献 (11)
无人车环境感知与智能控制 1.无人车简介 智能车辆因其从轮式移动机器人的研究中汲取了大量的营养，许多研究者将智能车辆与轮式移动机器人等同。所以，智能车辆(Intelligent Vehicle，IV)又称为轮式移动机器人，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。它集中地运用了计算机、现代传感、导航、防撞、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。智能车辆致力于提高汽车的安全性、舒适性和提供优良的人车交互界面，是目前各国重点发展的智能交通系统中一个重要组成部分，也是世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力。 智能车辆技术是一个新兴的学科领域，它融合了机器人技术，人工智能技术，计算机科学技术，通信与信号处理技术，自动化与控制技术以及机器视觉技术等。智能车辆的许多新思想、解决方案得益于其他技术邻域的进步和支持。 目前的智能车辆技术的发展有两个方向：其一是用于室内的环境，智能车辆具备自主导航的能力，车辆体积小，速度相对不高，当遇到突发事件时，可根据实际情况做出决策，改变自身位置以跟踪检测出的道路行走；其二是用于室外的环境，智能车辆高速行驶，利用各种传感器检测环境的信息，以判断车辆的行驶情况，这时要求计算机具有很强的处理能力，传感器也要有很高的灵敏度。 2.研究无人车的意义 随着经济和社会的迅速发展，交通基础设施的瓶颈制约作用越来越明显。这种制约不仅体现在交通堵塞问题日益突出，同时还体现在由于交通不畅而造成的环境污染问题及相对落后的道路和先进的车辆对人们的生命、财产所形成的安全隐患。正因为如此，智能交通系统(Intelligent Transportation Systems,ITS)日益受到欧洲、日本、美国等发达国家的重视并成为研究热点。他们相继启动了各种以智能交通系统为目标的研究与开发项目。如欧洲的PROMETHEUS和DRIVE 项目，日本的VICS和ARTS项目，美国的IVHS项目等。各国家各地区研究的项目内容，对智能交通系统的定义不尽相同，各项目的重点也有所不同，但目标都是综合利用新的信息技术、计算机技术、自动化技术、管理技术等，来提高道路和车辆的利用效率，提高安全性，减少污染及阻塞的发生。
具有情景感知的智能汽车：从模型到原型的发展 摘要：由于智能汽车到处都应用着微机，所以这是有前途的领域。在敏感环境中主要就是为了智能汽车更安全和更容易的驾驶。尽管许多工业创新和学术研究上取得了很大的进展，但是我们发现充分缺乏具有情景感知的智能汽车。本研究阐诉的总体结构是智能汽车的语境方面。其中一方面描述复杂的驾驶环境的模型。智能汽车原型的内置设施包括具有情景感知的软件模型和提供应用程序运行环境的硬件。对其进行评估有两个性能指标：对语境、情景识别精度和效率。对整个语境识别所的响应时间大约是一个人的1.4陪，在非时间关键型智能车的应用程序中是可接受的。 关键词:智能汽车、智能车辆、环境敏感、无处不在的微机 数字对象唯一标识符：10.1631/浙江大学科学杂志。A0820154文档代码:TP39 CLC. 介绍 在日常生活中汽车将成为私人经常使用中重要的部分。然而，他们也带来很多问题，如交通拥挤和事故。智能汽车的目的是协助驾驶员更容易驾驶，减少驾驶员的工作量和受伤的机会。为了这个目的，一个智能的汽车必须能够感知、分析、预测和反应道路的环境，智能汽车的关键特征是语境意识。 在过去的十年中已经应用许多技术，如智能交通运输系统和先进的驾驶辅助系统。然而，目前的智能汽车是不能真正感知情景。只利用在少数道路的环境类型，这被称为背景。此外，目前的智能汽车缺乏复杂的推理。这些缺点限制了辅助驾驶任务的智能车的能力和安全。本文研究的重点是如何研制出具有情景感知的智能汽车。 本文的一下部分安排如下：第二2节介绍了智能车的相关工作。在第3节对智能小车进行描述。第4节介绍综合应用在智能车运行环境中具有情景感知和分析信息的模型。在第5节介绍智能汽车的原型，包括硬件设施和软件平台。在第6 节和7节中给出绩效评估的结论。 相关工作 在过去的十年中，许多学术界和产业界已经在研究智能汽车。以下是这一领域的主要进展的综述。 （1）新的制造技术。麻省理工学院媒体实验室研制出了一个概念车，城市车（麻
车辆环境感知通信及驾驶行为实验 课程名称：____车联网技术基础________ 学生姓名：__________于骁____________ 学生学号：______1120160811__________ 学生班级：______03111604 __________ 指导教师：__________高利____________ 机械与车辆学院
一、实验信息
控制键 盘矩阵 解码器解码器解码器解码器光端光端 机 画面分割器 TV 摄像 头 摄像 头 摄像 头 摄像 头 装有车载取证 设备的指挥车
图2 SIMPAK系列GNSS定位系统
就是说如果磁场和重力场平行了，比如在地磁南北极。这里的磁场是向下的，即和重量场方向相同了。这个时候航线交是没法测出的，这是航姿系统的缺陷所在，在高纬度的地方航线角误差会越来越大。 （2）激光雷达系统 激光雷达是通过发射激光束来探测目标位置的雷达系统，主要用于机器人环境识别、建筑物入侵保护（安防）、自动门/行为方式识别、自动导航车辆（AGV）障碍检测、无人飞行器避障和自主导航。测距时，激光雷达首先靠旋转的反射镜向目标物体发射激光，然后通过测量发射光和从物体表面反射光之间的时间差来确定与目标物体间的实际距离，这种方法也被称为脉冲检测法，在确定了距离之后就可以根据距离和激光发射的角度来推导出物体的实际位置。 激光雷达一般有三个组成部分：第一部分是激光发射器，用来发射激光射线；第二部分是扫描与光学部件，用来收集反射点距离和水平角度；第三部分是感光部件，主要用来检测反射光的强度。因此激光雷达主要是通过收集一系列反射点的坐标和光强信息来对扫描面的景物信息做出判断。 UTM-30LX为HOKUYO公司的2D激光扫描测距产品，如图3所示。 图3 UTM-30LX型单线激光雷达 R-Fans-16 激光雷达传感器是北科天绘公司的16线激光雷达，通过16 线360°扫描实现三维探测成像，如图4所示。
智能汽车关键技术及发展概况 1、前言: 智能车辆 (I n t e l z i g e n t V e h i c l e s , IV)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?它具有道路障碍自动识别?自动报警?自动制动?自动保持安全距离?车速和巡航控制等功能?作为智能交通系统(ITS : Intelligent Tr nasportation System )的一个重要组成部分,智能车辆系统利用传感器技术?信号处理技术?通讯技术?计算机技术等, 辨识车辆所处的环境和状态, 并根据各传感器所得到的信息做出分析和判断, 或者给司机发出劝告和报警信息, 提醒司机注意躲避危险; 或者在紧急情况下, 帮助司机操作车辆 (即辅助驾驶系统) ,防止事故的发生, 使车辆进入一个安全的状态; 或者代替司机的操作, 实现车辆运行的自动化? 智能车辆系统的引入, 可以提高交通的安全性和道路的利率?目前 , 在汽车?卡车?公交系统?工业及军用等领域, 智能车辆系统都得到了应用, 而且应用的多样性和领域还在不断增加?可以预言, 随着信息采集技术?信息处理技术?系统工程技术等相关技术的研究和发展深入, 智能车辆系统将是智能交通系统研究和发展的重要领域? 2、智能汽车关键技术及研究 智能汽车是一个汇集了众多高新科技的综合系统, 尤其是作为智能汽车关键环节的环境信息获取与智能决策控制, 更是依赖于高新技术的有力支撑, 如传感器技术?图像识别技术?电子与计算机技术?控制技术?智能驾驶系统结构如图1: 2.1 感知技术 人类在驾驶汽车时所接受的信息几乎全部来自于视觉, 交通信号?交通标志?交通图案?道路标志等均可以看作是环境对驾驶员的视觉通讯语言?同时, 人类在驾驶汽车时,通过对周围路面场景的观测来决
智慧城市统一感知中心研究杂志：物联网·智慧城市 出处：物联网·智慧城市12年第9期 作者：吴余龙，艾浩军 1城市感知中心的整体架构 城市传感网要赋予城市灵敏、高效、泛在的感知能力，需要建立覆盖城市的信息采集、信息交换和信息服务的感知系统，构筑感知网，建设数据采集与汇聚软硬件体系，传感网信息采集与交换平台，制定物联网信息交换标准。 智慧城市统一感知中心总体架构如图1所示。 1.1覆盖城市区域的传感器网络 建设城市传感网，满足智慧交通、智慧环保、智慧城管、智慧公安、智慧物流、智慧旅游等城市功能的需求，覆盖公共室外区域、公共室内区域和私领域，监测公共区域的环境，感知人、车的活动。 1.2数据采集与汇聚体系 城市传感网数据采集与汇聚体系，支持不同厂商、不同用途的传感器。传感
器数据的采集和输出接口千差万别，需要研制高效率和低成本的传感器网关设备，实现感知数据向数据中心的汇聚。 1.3物联网信息采集与交换平台 建立统一的物联网信息采集与交换平台，支持感知信息的应用系统间共享服务，为应用系统内部和应用系统之间的信息融合和协同运作，提供数据支撑。1.4数据采集与交换标准 在海量异构数据的采集与交换中，标准发挥很重要的作用。通过汇聚异构、多维、海量、多时相和多观测模型的信息，实现各种通信标准的互联互通，以及不同数据格式的转换，利于对数据实现分类管理。 2感知中心的关键技术 智慧城市统一感知中心主要有信息获取层、信息传递层、信息服务标准层和应用服务层构成，每一层都有相应的关键技术支撑中心的运行和维护。 2.1 信息获取层 信息获取层对应城市物联网的感知层，物联网的皮肤和五官——即识别物体，采集信息。首先通过传感器、数码相机等设备采集外部物理世界的数据，然后通过工业现场总线、蓝牙、红外等传输技术传输数据。感知层所需要的关键技术包括检测技术、短距离无线通信技术等。 城市传感网的信息获取层可以分为专用感知、视频感知、ETC感知、手机感知等。 （1）专用感知 传感器技术。传感技术同计算机技术与通信技术一起被称为信息技术的三大支柱。按仿生学观点，传感器就是“感觉器官”。微型无线传感技术以及以此组成的传感网是物联网感知层的重要技术手段。 射频识别技术（RFID）。属于物联网的信息采集层技术。在国内，RFID已经在身份证件、电子收费系统和物流管理等领域有了广泛的应用。虽然RFID技
“智慧农业感知管理系统” 项目资料 2020/9/28
目录1、智慧农业感知管理系统简介 1.1、概述. 1.2、具体应用 1.3、经济效益 1.4、社会效益 3、获奖情况 4、媒体的关注情况 5、领导的关注情况
智慧农业感知管理系统简介 1.1概述 “智慧农业感知管理系统”是数字农业的重要组成部分，采用国内领先、自主知识产权的无线MESH传感器网络技术、RFID技术以及高效的视频编解码技术，将互联网从桌面延伸到田野，实现农业生产与数据世界的融合。通过本系统，实时采集的传感器数据与传统的种植经验相结合，经过本地演进，形成专家决策库，可自动调节田间小气候，从而使得农作物始终处在最佳的生长环境中。另外，还可实现对农作物病虫害的早期预警、对作物产量、交易价格的早期预测和产品溯源。旨在达到精确、集约、节约、高效、优质、可持续性发展等现代化精准农业的要求。 9 / 27
与同类解决方案相比，该系统基于无线MESH传感器网络技术和 RFID技术构建，实现了从作物种植、产地环境监测、加工过程质量监控、出入库质量抽样检测等全程监控和数据化管理，在进入流通环节前，本系统将给每一份农产品一条唯一的条形码作为识别。通过查询这组身份识别码，就可以查到种植、加工等全过程的质量信息。通过本系统，让高效的有机农业变得有据可查，大众也能够放心购买。1.2、具体应用 下面以蔬菜生产为例，介绍“智慧农业感知管理系统”的具体实现： 图11、系统框图 从图11可以看出，在蔬菜生产应用方面，“智慧农业感知管理系统”主要由物联网温室、控制中心和客户端系统三部分组成，其中物联网温室由各种智能传感器、RFID子系统、无线MESH传感器网络、物 联网基站、下位机和相应执行机构组成；控制中心即上位机，基于大 10 / 27
智能建筑的物联感知系统设计 科技、经济和社会人文的发展,对建筑设施提出了更多的需求,人们也在为此努力将科学技术应用于建筑设施中。要实现建筑设施的智能物联感知,则必然要用到物联网技术,并在此基础上,设计相关的子系统。本文以建筑设施与物联网有机组合,最终完成物联感知系统的设计。 1智能建筑以及物联感知 1.1智能建筑系统架构 普通建筑本身缺少智能化的控制,物联网给其带来了启迪,而智能建筑也可在普通建筑群体中建立新的系统结构,以满足未来社会发展的需要。建筑是智能建筑的核心基础,智能建筑本身蕴含对智能建筑系统、智能建筑的智能系统、智能建筑的办公系统和智能建筑的通信控制系统。 1.2物联网感知 智能建筑中的各个节点要进行物物相连,不仅要物理上进行有效连接,同时需要各个节点能够形成庞大的网络连接,最终服务于物联
网技术。智能建筑要完成其节点物理有效相连,还需综合布线和种类不同的传感器,以完成对智能建筑周围的环境监测和控制管理。物联网感知问题,不仅是要有效物联连接,而且要能够完成将周围的模拟 信号最终转换成物与物相连的有效数字信号,最终为控制终端提供强有力的决策建议。 2智能建筑的物联感知系统设计 智能建筑的物联感知系统必然不是一个模块能够完成的,其涉及众多的子模块系统,本设计采用分解思想完成各个子模块,即最终完 成智能建筑的物联感知系统。智能建筑的物联感知系统涉及安全子系统、智能建筑入侵子系统和视频动态监控子系统,各个子系统根据建筑群体本身特色,可采用无线数据通信。同时智能建筑还要为未来政府部门的管理提供有效接口和危险预警功能。 (1)安全子系统。安全子系统是着力服务于物业管理中心,当电梯出现危险故障时,能够智能识别故障和定位故障,被困人员能够被告 知处理进展,减少被困人员的恐惧心理,迅速向物业管理中心发送危 险警示和向管理层发送情况说明;消防安全子系统服务于安全子系统,当出现火灾、天然气泄漏和监测到危险物品,消防安全子系统将实时数据反馈给安全子系统,由安全子系统决策是否报知物业管理中心;
河北工业大学 汽车电子技术 (课程论文) 作者：刘鸿伟学号： 2 题目：智能汽车关键技术及发展趋势 学院：机械工程学院 专业班级：车辆工程S1547班 指导教师：张小俊 2016年 06月
智能汽车关键技术及发展趋势 摘要：随着科学技术的发展，特别是计算机信息技术、人工智能技术的突飞猛进，智能车辆技术有了实现的技术基础。车辆智能化是汽车工业今后的发展趋势，也是人们对安全性要求越来越高未来汽车的发展方向。本论文将对智能汽车的概念、基本结构和特点进行综述，并对其关键技术及未来的发展趋势等问题作进一步的介绍。 关键词：智能汽车；发展；关键技术
一.智能汽车概述 所谓“智能车辆”，就是在普通车辆的基础上增加了先进的传感器（雷达、摄像）、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，使车辆具备智能的环境感知能力，能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态，并使车辆按照人的意愿到达目的地，最终实现替代人来操作的目的。 智能汽车与一般所说的自动驾驶有所不同，它指的是利用多种传感器和智能公路技术实现的汽车自动驾驶。智能汽车首先有一套导航信息资料库，存有全国高速公路、普通公路、城市道路以及各种服务设施(餐饮、旅馆、加油站、景点、停车场)的信息资料；其次是GPS定位系统，利用这个系统精确定位车辆所在的位置，与道路资料库中的数据相比较，确定以后的行驶方向；道路状况信息系统，由交通管理中心提供实时的前方道路状况信息，如堵车、事故等，必要时及时改变行驶路线；车辆防碰系统，包括探测雷达、信息处理系统、驾驶控制系统，控制与其他车辆的距离，在探测到障碍物时及时减速或刹车，并把信息传给指挥中心和其他车辆；紧急报警系统，如果出了事故，自动报告指挥中心进行救援；无线通信系统，用于汽车与指挥中心的联络；自动驾驶系统，用于控制汽车的点火、改变速度和转向等。 通常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道路、拥挤、方向、行人等的信息，还要感受汽车如车速、侧向偏移、横摆角速度等的信息，然后
智能车环境感知的发展与现状 自动化121 刘勇2012073023 在日常生活中汽车将成为私人经常使用中重要的部分。然而，他们也带来很多问题，如交通拥挤和事故。智能汽车的目的是协助驾驶员更容易驾驶，减少驾驶员的工作量和受伤的机会。为了这个目的，一个智能的汽车必须能够感知、分析、预测和反应道路的环境，智能汽车的关键特征是语境意识。 一、国内研究概况 我国是世界上公路交通发展最快的国家之一，汽车保有量迅速增加的同时，交通引发的各种问题尤其是行驶安全问题也日益突出，交通事故特别是恶性交通事故呈不断上升趋势，因此研究开发ITS势在必行，而作为ITS 的重要组成部分，智能车辆研究亦显得尤为迫切。但由于起步晚，以及经济条件的制约，我国在智能车辆研究领域与发达国家有一定的差距，目前开展这方面研究工作的单位主要包括一些大学和科研机构，如国防科技大学、清华大学、吉林大学、北京理工大学、中科院沈阳自动化研究所等。一汽和国防科技大学机电工程与自动化学院共同研发了中国第一辆自主驾驶车辆，如图3-4所示。该自主驾驶技术采用最先进的计算机视觉导航方案，能实时处理岔道、斑马线和虚线，对车体姿态变动和自然光照变化都有较强的自适应能力。1993～1995年，由南京理工大学、北京理工大学、浙江大学、国防科技大学、清华大学等国内六所大学联合组成的课题组承担了“地面军用智能机器人”的研究项目，移动机器人的代号为7B.8。7B.8 系统的车体选用国产跃进客货车改制，车上安装有彩色摄像机、激光雷达、陀螺惯导定位、超声波传感器等。其体系结构以水平式结构为主，采用传统的“感知－建模－规划－执行”算法，其直线跟踪速度达到20km/h，避障速度达到5～10km/h。清华大学计算机系智能技术与系统国家重点试验室在国防科工委和国家863 计划的资助下，从1988 年开始研制THMR 系列移动机器人系统。THMR-III系统的车体选用BJ1022面包车，上面安装有彩色摄像机、磁罗盘光码盘定位、GPS、超声等传感器。它的体系结构以垂直式为主，采用多层次“感知－动作”行为控制、基于模糊控制的局部路径规划及导航控制。THMR-III自主道路跟踪时，时速达到5～10km/h。THMR-V系统能够实现结构化环境下的车道线自动跟踪，准结构化环境下的道路跟踪以及复杂环境下的道路避障等功能。吉林大学交通学院智能车辆课题组从1992年开始一直开展智能车辆自主导航研究。在智能车辆的体系结构、传感器信息的获取与处理、路径识别与规划、智能车辆前方障碍物探测及车距保持等方面取得一定研究成果，目前已经研制了4代JUTIV型智能车辆。合肥工业大学机械与汽车工程学院对智能车辆的相关技术进行了研究，在智能车辆的控制体系结构、路径图像识别和跟踪控制、路径规划和避障等方面取得了一定成果。 二、研究环境感知的目的 通过性：基于自身行驶性能和共识规则，能实时、可靠、准确识别并规划出可保证规范、安全、迅速到达目的地的行驶路径；安全性：在行驶过程中，能