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《自循迹智能小车控制系统的设计与实现》篇一一、引言随着科技的不断发展，智能小车作为智能交通系统的重要组成部分，在日常生活和工业生产中得到了广泛的应用。
自循迹智能小车控制系统作为小车的核心部分，其设计与实现对于提高小车的自主导航能力和运行效率具有重要意义。
本文将详细介绍自循迹智能小车控制系统的设计与实现过程。
二、系统需求分析在系统设计之前，首先需要对自循迹智能小车控制系统的需求进行分析。
该系统需要具备以下功能：能够自主循迹、避障、路径规划以及实时反馈信息等功能。
此外，还需要考虑系统的实时性、稳定性和可靠性。
在明确了需求之后，我们才能有针对性地进行系统设计。
三、硬件设计自循迹智能小车的硬件设计主要包括传感器模块、控制模块、驱动模块和电源模块等部分。
传感器模块包括红外传感器、摄像头等，用于检测道路信息和障碍物信息；控制模块采用高性能的微控制器，负责处理传感器信息并发出控制指令；驱动模块根据控制指令驱动小车前进、后退、左转或右转；电源模块为整个系统提供稳定的电源。
四、软件设计软件设计是自循迹智能小车控制系统的核心部分，主要包括算法设计和程序编写。
算法设计包括循迹算法、避障算法和路径规划算法等。
循迹算法通过分析道路信息，使小车沿着预定路线行驶；避障算法通过分析障碍物信息，使小车能够及时避开障碍物；路径规划算法根据实时道路信息和障碍物信息，为小车规划出最优路径。
程序编写采用C语言或Python等编程语言，实现算法的逻辑控制和数据交互。
五、系统实现在硬件和软件设计完成后，开始进行系统的实现。
首先，将传感器模块与微控制器连接，实现传感器信息的采集与传输；其次，编写程序实现算法的逻辑控制和数据交互；最后，对驱动模块进行控制，使小车按照预定路线行驶。
在实现过程中，需要注意系统的实时性、稳定性和可靠性。
六、实验与测试为了验证自循迹智能小车控制系统的性能，我们进行了实验与测试。
首先，在室内和室外环境下进行循迹实验，测试小车是否能够准确沿着预定路线行驶；其次，进行避障实验，测试小车是否能够及时避开障碍物；最后，进行路径规划实验，测试小车是否能够根据实时道路信息和障碍物信息规划出最优路径。
基于智能感知的车辆自主行驶控制技术研究随着人工智能和大数据技术的快速发展，车辆自主行驶已成为人们研究的热点之一。
基于智能感知的车辆自主行驶控制技术是实现车辆自动驾驶的关键技术之一。
本文将介绍基于智能感知的车辆自主行驶控制技术的研究进展以及未来的发展趋势。
智能感知是指车辆通过感知设备获取外部环境信息，并进行实时分析和处理，从而实现车辆的自主行驶。
基于智能感知的车辆自主行驶控制技术主要包括传感器技术、数据处理技术和算法控制技术三个方面。
首先，传感器技术是基于智能感知的车辆自主行驶的基础。
通过使用激光雷达、摄像头、超声波传感器等多种传感器设备，车辆可以获取周围环境的各种信息，例如道路状态、障碍物位置和速度等。
这些传感器设备可以实时地将感知到的环境信息传输给车辆控制系统，为车辆的自主行驶提供必要的数据支持。
其次，数据处理技术是基于智能感知的车辆自主行驶的关键环节。
大量的传感器数据需要经过实时的处理和解析，从而得到有效的车辆环境信息。
数据处理技术主要包括数据融合、数据滤波和数据分析等方面。
其中数据融合技术可以将来自不同传感器的数据进行整合，提高数据的准确性和可靠性。
数据滤波技术可以对车辆感知数据进行噪声处理和异常值检测，提高车辆自主行驶的稳定性和安全性。
数据分析技术可以对感知数据进行深度学习和机器学习等算法分析，帮助车辆实现对各种环境情况的判断和决策。
最后，算法控制技术是基于智能感知的车辆自主行驶实现的关键。
通过将感知到的环境信息与预先制定的行驶规则相结合，车辆控制系统可以实现对车辆的实时控制，包括车辆速度控制、车道保持控制、障碍物避让控制等。
算法控制技术主要包括路径规划算法、运动控制算法和交通决策算法等方面。
路径规划算法可以帮助车辆选择最佳的行驶路径，从而实现高效和安全的自主行驶。
运动控制算法可以控制车辆的加速度、制动和转向等动作，实现对车辆运动的精确控制。
交通决策算法可以帮助车辆判断各种交通情况，从而做出合理的行驶决策。
智能化汽车主动安全系统研究随着科技的飞速发展，智能化汽车已成为汽车工业的未来趋势。
其中，智能化汽车主动安全系统更是备受。
本文将深入探讨智能化汽车主动安全系统的研究现状、技术原理、应用场景及其未来发展趋势。
主动安全系统是指能够在汽车行驶过程中预防和减少交通事故发生的一系列安全系统。
主要包括常规制动系统、防抱死系统、牵引控制系统等。
这些系统通过技术手段提高汽车的安全性能，在行驶过程中对车辆进行实时监测和预警，从而有效地保障行车安全。
智能化汽车是一种具备智能感知、智能决策和自动控制功能的汽车。
通过引入智能化技术，汽车在驾驶安全性、舒适性和效率方面都得到了显著提升。
智能化汽车主动安全系统的应用更是减少了交通事故率，提高了汽车的主动安全性。
随着人工智能、物联网等技术的不断发展，智能化汽车将在未来汽车行业中发挥越来越重要的作用。
主动安全系统的技术原理主要包括传感器技术、制动技术、监控技术等。
传感器技术通过激光雷达、摄像头等传感器获取周围环境信息，为车辆决策提供可靠的数据支持；制动技术则通过制动系统、防抱死系统等手段提高车辆的制动性能；监控技术则对车辆状态进行实时监测，及时发现并解决问题。
实现这些技术的关键在于先进的算法设计和硬件设备的性能。
主动安全系统在汽车行业中的应用场景非常广泛。
例如，自适应巡航控制系统可以自动调整车速，保持与前车的安全距离；车道保持辅助系统可以通过图像识别技术，自动调整车辆行驶方向，确保车辆在车道内行驶。
这些系统的应用显著减少了因驾驶员疏忽或疲劳导致的交通事故，提高了汽车的主动安全性。
智能化汽车主动安全系统的未来发展将面临一系列挑战。
技术进步将推动主动安全系统的性能不断提升，例如更精准的传感器技术、更快速的算法处理速度等。
随着车载算力的增强，可以引入更多复杂的主动安全系统，如自动驾驶技术、智能交通系统等。
然而，这也带来了安全隐患，如黑客攻击、数据隐私保护等问题。
因此，需要加强技术研发和政策法规的制定，以保障系统的安全性和稳定性。
《自循迹智能小车控制系统的设计与实现》篇一一、引言随着科技的不断发展，智能化技术逐渐深入到各个领域，其中，自循迹智能小车作为智能控制技术的重要应用之一，在物流、安防、科研等领域有着广泛的应用前景。
本文将详细介绍自循迹智能小车控制系统的设计与实现过程，包括系统架构、硬件设计、软件设计、实验结果及未来展望等方面。
二、系统架构设计自循迹智能小车控制系统主要由传感器模块、控制模块和执行模块三部分组成。
传感器模块负责获取环境信息，控制模块负责处理传感器信息并发出控制指令，执行模块则根据控制指令驱动小车运动。
系统架构设计应遵循模块化、可扩展、可维护的原则，以便于后续的升级和维护。
三、硬件设计1. 传感器模块设计传感器模块包括超声波测距传感器、红外线避障传感器、摄像头等。
其中，超声波测距传感器用于测量小车与障碍物之间的距离，红外线避障传感器用于检测前方是否有障碍物，摄像头则用于获取环境图像信息。
这些传感器通过数据线与控制模块相连，实现信息的实时传输。
2. 控制模块设计控制模块是整个系统的核心，采用微控制器作为主控芯片，通过编程实现控制算法。
微控制器应具备高性能、低功耗、易于编程等特点。
此外，控制模块还应包括电源管理模块、通信模块等，以实现电源管理和与其他设备的数据交互。
3. 执行模块设计执行模块主要包括电机和驱动电路。
电机采用直流电机或步进电机，驱动电路则负责将控制模块发出的控制指令转换为电机的运动指令。
执行模块应具备高效率、低噪音、长寿命等特点。
四、软件设计1. 控制系统软件设计控制系统软件主要包括主控程序和各传感器驱动程序。
主控程序负责实现自循迹算法、避障算法等核心控制逻辑，传感器驱动程序则负责获取传感器信息并传输给主控程序。
软件设计应遵循代码可读性、可维护性、可扩展性等原则，以便于后续的升级和维护。
2. 算法设计自循迹算法是本系统的关键技术之一，通过图像处理和路径规划等技术实现小车的循迹功能。
避障算法则用于检测前方障碍物并规划避障路径，保证小车的安全行驶。
汽车安全中的自主控制与智能识别研究汽车安全是人们出行的一项基本需求，而自主控制与智能识别技术的研究在汽车安全领域发挥着重要的作用。
本文将探讨汽车安全中的自主控制与智能识别研究，并分析其对汽车安全的重要意义。
一、自主控制技术在汽车安全中的应用随着自动驾驶技术的快速发展，自主控制技术已经成为汽车安全领域的热点研究方向之一。
在自主控制技术中，车辆通过各种传感器收集道路信息，并利用算法和模型进行实时分析，最终实现自主驾驶。
自主控制技术的应用对汽车安全有着重要的意义。
首先，自主控制技术可以减少人为因素的干扰，降低事故发生的可能性。
传统驾驶中，司机因为疲劳、分心等原因容易出现失误，而自主控制技术能够精准地执行各项操作，大大减少了事故的发生。
其次，自主控制技术可以提高驾驶的精准度和安全性。
在自动驾驶模式下，车辆可以根据道路情况和周围环境自动调整车速、保持车距、变道超车等操作，比人工驾驶更加准确和安全。
最后，自主控制技术还可以提高驾驶的舒适性和便利性。
在自动驾驶模式下，驾驶者可以更加放松，不再需要长时间集中注意力，从而享受更舒适的驾驶体验。
此外，自主控制技术还可以实现自动泊车、远程呼叫等功能，为驾驶者提供更便利的服务。
二、智能识别技术在汽车安全中的应用智能识别技术是指利用计算机视觉、模式识别等技术，使车辆能够准确地识别和理解道路信息、障碍物等，并做出相应的反应。
智能识别技术在汽车安全中有着广泛的应用。
首先，智能识别技术可以帮助车辆准确地识别和理解道路信息。
通过车载摄像头和传感器等设备，车辆可以获取道路标志、交通信号灯等信息，并进行实时分析和识别。
这样一来，车辆可以更好地遵守交通规则，保证行车安全。
其次，智能识别技术可以帮助车辆识别和预测可能的危险情况。
通过分析车辆周围的障碍物和行为动态，智能识别系统可以判断潜在的危险并做出相应的反应，如紧急刹车、车道保持等。
这种预测性的安全措施可以大大减少事故的发生。
最后，智能识别技术可以提高驾驶者的安全感和便利性。
车辆主动安全技术研究近年来，随着技术的不断发展，人们对车辆主动安全技术的需求也越来越高。
车辆主动安全技术指的是通过汽车自身的传感器和系统来帮助司机避免事故或发生事故后最大限度地减少损伤。
这些技术包括自动刹车、智能巡航控制、盲点监测、自动泊车和车道保持系统等。
一、自动刹车自动刹车是车辆主动安全技术中应用最广泛的一种技术。
它利用雷达或激光等传感器监测车辆前方的障碍物，并在司机未能及时反应的情况下自动刹车。
这项技术能够极大地减少交通事故的发生。
在美国，几乎所有的汽车厂家都已加入了安全联盟，承诺在2022年前为所有车型增加自动刹车技术。
二、智能巡航控制智能巡航控制技术在保持车辆安全距离的同时，也能够自动调节车速。
一些高端车型已经开始采用这项技术。
但是，目前智能巡航控制仍然存在局限性：它只能工作在高速路上。
在城市中的复杂路况和低速行驶条件下，智能巡航控制技术仍然需要继续研究和完善。
三、盲点监测盲点监测技术使用侧后视镜上的雷达或摄像头来监测盲点。
当有车辆进入驾驶员的盲区时，车辆上的指示器就会发出警告，以提醒驾驶员。
这项技术能够帮助驾驶员更好地掌握车辆周围的情况，进一步减少交通事故的发生。
四、自动泊车在拥挤的城市中停车常常是许多人头疼的问题。
自动泊车技术通过使用车辆上的传感器和计算机控制车辆自动进入并驶出停车位。
这项技术不仅提高了停车效率，还可以避免因缺乏经验而引起的刮擦和碰撞。
五、车道保持系统车道保持系统可以通过监测车道标线来保持车辆在车道内行驶。
当车辆偏离车道时，车辆上的系统会发出警报或者自动调整车辆方向，来保持车辆在正确的车道内。
这项技术尤其有助于降低疲劳驾驶和高速路行驶时的事故率。
总的来说，车辆主动安全技术的研究是一项极其重要的工作。
它不仅可以帮助人们更安全地驾驶汽车，还能够减少交通事故的发生。
与此同时，车辆主动安全技术的应用也会普及到更多的车辆和车型中，成为以后汽车生产的趋势。
智能汽车自主循迹控制研究1引言智能车辆是一种集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体旳综合系统，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，是经典旳高新技术综合体。
目前对智能车辆旳研究重要致力于提高汽车旳安全性、舒适性，以及提供优良旳人车交互界面。
智能汽车与一般所说旳自动驾驶有所不一样，它指旳是运用多种传感器和智能公路技术实现旳汽车自动驾驶。
智能汽车首先有一套导航信息资料库，存有全国高速公路、一般公路、都市道路以及多种服务设施(餐饮、旅馆、加油站、景点、停车场)旳信息资料；另一方面是GPS定位系统，运用这个系统精确定位车辆所在旳位置，与道路资料库中旳数据相比较，确定后来旳行驶方向；道路状况信息系统，由交通管理中心提供实时旳前方道路状况信息，如堵车、事故等，必要时及时变化行驶路线；车辆防碰系统，包括探测雷达、信息处理系统、驾驶控制系统，控制与其他车辆旳距离，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，假如出了事故，自动汇报指挥中心进行救援；无线通信系统，用于汽车与指挥中心旳联络；自动驾驶系统，用于控制汽车旳点火、变化速度和转向等。
汽车旳积极安全性是指事故将要发生时操纵制动或转向系，防止事故发生旳能力，以及汽车正常行驶时保证其动力性、操纵稳定性、驾驶舒适性、信息正常旳能力。
又可分为行驶安全性、环境安全性、感觉安全性、操作安全性；汽车被动安全技术是指在车辆发生交通安全事故后，通过车内旳保护系统来有效地保护驾乘人员，尽量减少损伤旳程度，包括对车上乘员和车下行人旳保护．又可分为车外部安全性、车内部安全性。
通过近几十年，尤其是进人90年代以来旳发展，未来汽车积极安全旳新概念已大体形成如图1所示。
图1 汽车积极安全旳分类智能汽车研究包括众多任务，怎样运用环境感知信息实现智能汽车旳自主循迹控制是其中旳重要内容之一。
汽车自身是非线性旳，加之汽车行驶旳道路环境复杂多变，使得智能汽车自主循迹控制成为一种非线性、复杂、时变旳控制问题，此时需要引入智能控制理论，采用仿人智能控制决策，使控制系统到达期望旳目旳。
车辆主动安全技术研究及发展车辆主动安全技术是指通过车辆自身装备的一系列技术手段，能够主动预防交通事故的发生，保护车辆及乘车人员的安全。
随着现代汽车技术的不断发展，车辆主动安全技术也得到了广泛应用和不断创新。
本文将对车辆主动安全技术的研究及发展进行探讨。
首先，车辆主动安全技术的研究与发展离不开传感器技术的进步。
传感器是车辆主动安全技术的核心组成部分，它能够感知车辆周围的环境信息，并将这些信息传输给控制系统进行处理。
目前主流的传感器技术包括雷达、摄像头、超声波等，它们能够实时地感知车辆前方的障碍物、行车线以及周围车辆的位置和速度等重要信息，为车辆主动安全提供了基础数据。
其次，车辆主动安全技术的研究与发展还包括了自动驾驶技术的应用。
自动驾驶技术是指通过车辆自身的控制系统，实现车辆自主行驶、换道、跟车等操作，进一步提高车辆的主动安全性。
自动驾驶技术可以通过与传感器技术相结合，实现车辆的智能判断和决策，有效减少人为驾驶过程中的误操作和疲劳驾驶等问题，提高驾驶安全性。
另外，车辆主动安全技术的研究与发展还包括了车辆通信技术的应用。
车辆通信技术是指通过智能化的车载系统与道路及其他车辆之间进行信息交换，并实现车辆之间的协同行驶、交通流优化等功能。
车辆通信技术可以实现车辆之间的实时信息共享，通过车辆之间的协同行动，减少交通拥堵，提高交通安全性。
此外，车辆主动安全技术的研究与发展还包括了车辆动力系统的优化。
车辆动力系统的优化可以通过引入新能源技术、改进传统燃油技术等手段，提高车辆的能量利用效率，减少车辆的排放污染，并降低车辆爆炸、自燃等事故的发生概率。
总之，车辆主动安全技术的研究及发展是现代汽车技术发展的重要方向之一、通过传感器技术的进步、自动驾驶技术的应用、车辆通信技术的发展和车辆动力系统的优化，可以提高车辆的主动安全性，预防交通事故的发生，保障乘车人员的生命安全和财产安全。
随着智能化技术的不断发展，相信车辆主动安全技术还会迎来更多的创新和突破。
自动循迹智能小车的研究与实现自动循迹智能小车的研究与实现引言近年来，随着人工智能技术的快速发展，各类智能机器人逐渐走入人们的生活。
其中，自动循迹智能小车作为一种常见的应用，广泛用于自动化仓储和物流系统中。
本文将讨论自动循迹智能小车的研究与实现，探究其原理、核心技术及应用前景。
一、自动循迹智能小车概述自动循迹智能小车是一种基于机器视觉和自动控制技术的智能设备，能够通过摄像头或传感器感知环境，实现自主巡航和路径规划。
该小车广泛应用于工业生产线、仓储系统和物流分拣等领域，能够提高生产效率和物流运输效能。
二、自动循迹原理自动循迹智能小车的核心原理是通过摄像头或传感器获取环境信息，并将其输入至算法模块进行处理分析。
具体实现过程可分为以下几个步骤：1. 环境感知：通过摄像头或传感器获取道路或路径信息，包括线段的位置、角度、形状等。
2. 图像处理：对摄像头采集到的图像进行预处理，包括灰度化、二值化、滤波等操作，以便后续的图像分析和轨迹提取。
3. 边缘检测：基于图像处理结果，使用边缘检测算法找到路线上的边缘，获取路径的几何信息。
4. 轨迹提取：根据边缘检测结果，利用曲线拟合等数学算法，提取出路径的具体轨迹。
5. 控制策略：根据提取出的路径信息，设计合适的控制策略，使小车能够按照路径自动行驶。
三、自动循迹智能小车的关键技术1. 视觉识别技术：通过摄像头获取环境信息，并对图像进行处理、分析，从中提取出路径的几何信息。
2. 图像处理与边缘检测技术：对摄像头采集的图像进行预处理，包括灰度化、二值化、滤波等操作，并通过边缘检测算法找到路线上的边缘。
3. 轨迹提取与建模技术：基于边缘检测结果，使用曲线拟合等数学算法，提取出路径的具体轨迹，并对路径进行建模。
4. 自动控制技术：根据提取的路径信息设计适当的控制策略，使小车能够按照路径自动行驶。
四、自动循迹智能小车的应用前景自动循迹智能小车在工业生产线、仓储系统和物流分拣等领域具有广阔的应用前景。
智能汽车自主循迹控制研究1引言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。
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。
汽车的主动安全性是指事故将要发生时操纵制动或转向系，防止事故发生的能力，以及汽车正常行驶时保证其动力性、操纵稳定性、驾驶舒适性、信息正常的能力。
又可分为行驶安全性、环境安全性、感觉安全性、操作安全性；汽车被动安全技术是指在车辆发生交通安全事故后，通过车内的保护系统来有效地保护驾乘人员，尽量减少损伤的程度，包括对车上乘员和车下行人的保护．又可分为车外部安全性、车内部安全性。
经过近几十年，尤其是进人90年代以来的发展，未来汽车主动安全的新概念已大致形成如图1所示。
图1 汽车主动安全的分类智能汽车研究包含众多任务，如何利用环境感知信息实现智能汽车的自主循迹控制是其中的重要内容之一。
汽车本身是非线性的，加之汽车行驶的道路环境复杂多变，使得智能汽车自主循迹控制成为一个非线性、复杂、时变的控制问题，此时需要引入智能控制理论，采用仿人智能控制决策，使控制系统达到期望的目标。
近年来随着控制理论的发展，越来越多的智能控制技术被应用于智能汽车自主循迹控制中。
然而智能控制方法往往需要庞大的计算量并且依赖于高精度的电子元件设备，这在实际应用中势必会增加控制的成本并造成控制系统的滞后，为了弥补这些缺点，必须综合运用现代控制方法和智能控制方法来实现智能汽车的自主循迹控制。
2智能汽车自主循迹横向控制方法智能汽车自主循迹横向控制是通过调整汽车的转向盘转角使汽车与期望轨迹之间的横向循迹误差最小，同时使汽车运动方向与期望轨迹切线方向之间的角度误差最小，在保证控制精度的前提下又要兼顾汽车的平顺性和舒适性。
2.1智能汽车的主要任务智能汽车自主循迹控制系统的主要任务包括任务规划、行为决策以及底层汽车操作。
在实际应用中，汽车的自主循迹控制分为横向控制和纵向控制。
横向控制主要是通过控制转向盘转角使汽车沿期望的既定路线行驶，同时满足一定的舒适性和平顺性要求。
纵向控制是行车方向上的控制，主要是通过控制汽车的油门和刹车使汽车按期望的车速行驶，同时实现与前后车车距的保持及紧急避障等功能。
智能汽车自主循迹横向和纵向控制系统的基本结构如图2、图3所示。
图2智能汽车自主循迹横向控制系统基本结构图3智能汽车自主循迹纵向控制系统基本结构2.2汽车模型的分类智能汽车自主循迹控制中所选择的汽车模型可以分为汽车转向几何学模型[30-37]、汽车运动学模型和汽车动力学模型。
汽车转向几何学模型是智能汽车自主循迹控制中使用最早也是最广泛的汽车模型，使用一个简单的公式表示智能汽车前轮转角与期望道路轨迹之间的几何关系。
汽车转向几何学模型在控制时又分为非预瞄和基于预瞄两种方式。
由于汽车转向几何学模型易于理解，控制方法简单，在智能汽车循迹横向控制方面有着广泛的应用。
汽车运动学模型揭示的是汽车在全局坐标系中的位移与汽车的车速、横摆角和前轮转角之间的关系。
汽车运动学模型可以很好的解决智能汽车编队跟随控制问题，但由于模型复杂，计算量相对增大，增加了工程应用中可能存在的错误，而且运算过程中需要计算道路曲率的一、二阶导数，这无形中要求道路必须连续且平顺，在独立的智能汽车循迹控制中应用较少。
汽车动力学模型以牛顿力学定律为基本原理，揭示的是汽车的受力与汽车各运动学变量之间的关系。
模型易于理解，在应用时算法稍显复杂，其控制精度要高于汽车转向几何学模型和汽车运动学模型。
但由于普遍使用的线性二自由度汽车模型在建模时进行了一定的线性化假设，模型在非线性区的控制精度较低。
2.3自主循迹的控制内容智能汽车自主循迹控制按照其控制内容可以分成横向控制、纵向控制以及纵横向耦合控制。
横向控制分为补偿跟踪控制和预瞄跟踪控制。
补偿跟踪控制的输入是当前时刻汽车行驶的状态信息和道路信息之间的偏差，控制器根据输入的偏差进行补偿校正，计算出相应的转向盘转角。
预瞄跟踪控制则是模拟驾驶员驾驶汽车时的预瞄原理，根据未来某一时刻汽车的期望位置和预计位置之间的差值进行控制。
纵向控制常用于现代汽车的自适应巡航控制中，其目的是使智能汽车在循迹时保持期望的既定车速，同时保持与前后车的距离处于安全标准之内。
2.4存在的问题传统的自主循迹控制方法往往依赖于被控对象的精确数学模型，由于智能汽车系统的复杂性、非线性、时变性和不确定性，一般无法获得精确的数学模型而且在研究时提出的一些比较苛刻的线性化假设与实际应用往往不相符，这使得传统的自主循迹控制方法在汽车非线性区循迹时经常会失效。
神经网络可以通过其自学习能力对汽车动力学模型进行非线性补偿，改善其在非线性区的控制效果。
然而神经网络补偿方法需要大量的线上计算并依赖于高精度的ECU，仅依靠神经网络补偿实现智能汽车的自主循迹控制势必会增加控制的成本并产生一些潜在的误差。
可以通过多控制方法变换解决此问题，然而以往智能汽车自主循迹控制中使用了多种不同的汽车模型，这些不同的汽车模型各有优缺点，适用范围也不同，在同一行驶工况下的控制精度也有差异，目前尚缺少关于智能汽车自主循迹控制几种汽车模型的统一比较。
目前智能汽车自主循迹纵向控制方法大多是将期望车速视作道路曲率和汽车侧向加速度的函数，这些方法计算出的期望车速信号变化比较灵敏，车速的选择也没有实际驾驶员的操作那么灵活，如何模拟驾驶员的思维智能地选择车速是一个难题。
3智能汽车自主循迹横向控制仿真实验3.1智能汽车自主循迹控制仿真试验环境为了比较各种横向控制方法的性能，使用Matlab/simulink 和Carsim 软件进行联合仿真。
在相同试验条件下针对每一种横向控制方法分别进行双移线仿真试验和圆形弯道仿真试验，并将各种横向控制方法得出的汽车质心处的横向循迹误差进行对比。
定义汽车质心位于道路轨迹左侧时误差为正，反之为负。
双移线试验在汽车性能测试中经常使用，此处可以用来表征智能汽车自主循迹控制器在直线道路上遇到紧急弯道时的性能。
由于存在两个方向相反的紧急弯道，还可以表征控制器对道路曲率变化的鲁棒性。
双移线仿真试验的道路轨迹具体参数参照ISO/3888 技术报告与GB6323-86 标准，如图4所示。
图4 双移线仿真试验道路轨迹图4中，S0 =50m；S1 =15m；S2 =30m；S3 =S4 =25m；S5 =30m；S6 =50m；变道距离D =3.5m；b表示车宽；标杆宽度B =1.1b+0.25m；标杆宽度B2 =1.2b +0.25m；标杆宽度B =1.3b +0.25m。
圆形弯道仿真试验的道路轨迹由一个固定曲率的圆形弯道组成，曲率半径为152.4m，目的是表征智能汽车自主循迹控制器在某一固定曲率道路上的循迹效果，同时由于汽车最终处于一个稳定的状态，该试验还可以用来表征循迹控制器稳态循迹误差的大小。
在Carsim 软件中分别建立双移线仿真试验和圆形弯道仿真试验的道路轨迹，如图5所示。
图5 Carsim 中建立的圆形弯道仿真试验道路轨迹3.2汽车转向几何学模型横向控制方法及其仿真汽车转向几何学模型是智能汽车自主循迹控制中使用最早也是最广泛的汽车模型，可分为非预瞄和基于预瞄2 种情况。
3.2.1非预瞄转向几何学模型横向控制方法在一系列假设条件下，可以用一个线性二自由度的二轮模型来代替智能汽车模型。
通常的假设包括：忽略汽车的转向系统，以前轮转角作为转向输入；忽略悬架，即忽略汽车的俯仰和侧倾运动；汽车纵向车速视作定值；轮胎处于线性区，汽车侧向加速度限定在0.4g 以下；忽略地面切向力对轮胎的影响。
此时，汽车前轮转角和后轮将要行驶的轨迹之间满足一个简单的几何学关系，称为汽车转向几何学模型，如图6所示。
这种简单的汽车模型目前仍被大量使用，在2005 年第二届DARPA 越野挑战赛上取得前两名的Stanley 和Sandstorm 智能汽车均使用这种简单的模型作为自主循迹横向控制的理论依据。
图6 汽车转向几何学模型汽车转向几何学模型的前轮转角与道路轨迹曲率半径之间的关系表示为：tanδ=L /Rδ——汽车前轮转角（deg）；L ——汽车轴距（m）；R ——期望轨迹的曲率半径（m）。
不同的智能汽车自主循迹横向控制方法往往使用汽车不同位置处的横向循迹误差，非预瞄汽车转向几何学模型横向控制方法使用汽车前轮处的横向循迹误差fe 。
汽车前轮处的横向循迹误差与期望轨迹的关系如图7所示。
图7 汽车前轮处的横向循迹误差与期望轨迹的关系根据图7可知，汽车前轮处的角度循迹误差为：θe=θ-θpθe——角度循迹误差（deg）；θ——汽车横摆角（deg）；θp ——期望的汽车横摆角（deg）循迹控制器的目的是通过调整使θe 和ef 都趋于0：v ——车速（m/s）k ——调整系数横向循迹误差是表征智能汽车自主循迹控制效果的重要指标，尽管不同的控制方法在运算过程中使用了汽车不同位置处横向循迹误差，为了使试验结果更具可比性，试验结果将统一分析汽车质心处的横向循迹误差。
分别以5m/s、10m/s、15m/s 和20m/s 车速进行4 组双移线仿真试验，汽车质心处的横向循迹误差如图8所示，为了使仿真试验得出的横向循迹误差曲线更清晰，针对不同的仿真结果分别限定不同的纵坐标范围，而非使用统一的坐标范围。
图8 非预瞄汽车转向几何学模型双移线仿真试验结果由图8可知，在同一调整系数k 条件下，随着车速的提高，非预瞄汽车转向几何学模型在固定曲率弯道循迹的控制精度随着车速的增大而逐渐降低，在同一车速下控制精度随着调整系数k 的增大。
而提高。
尽管可以通过增大调整系数k 来弥补车速增大造成的循迹控制精度的下降，但这种弥补效果仅能在一定程度上改善循迹控制精度。
当车速过大时，非预瞄汽车转向几何学模型的控制精度仍然较低。
