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飞行汽车的研究发展与关键技术一、本文概述随着科技的不断进步，人们的出行方式也在持续演变。
近年来，飞行汽车的研究与发展日益引起全球范围内的关注。
飞行汽车，作为一种新型交通工具，结合了汽车与航空器的特性，旨在实现城市间的高效、便捷、绿色出行。
本文将对飞行汽车的研究发展进行概述，并深入探讨其关键技术，以期为读者提供全面、深入的了解。
本文将回顾飞行汽车的发展历程，从早期的概念设想到如今的实车试验，分析其在不同历史阶段的特点与挑战。
本文将重点介绍飞行汽车的关键技术，包括但不限于飞行控制系统、动力系统、轻量化材料、安全技术等，这些技术是实现飞行汽车商业化、普及化的重要基础。
本文将展望飞行汽车的未来发展趋势，探讨其在城市交通、应急救援、旅游观光等领域的应用前景。
通过本文的阐述，我们期望能够增进公众对飞行汽车的认识，推动相关领域的交流与合作，共同推动飞行汽车产业的健康发展。
二、飞行汽车的研究发展飞行汽车的研究发展经历了从概念设想到现实原型的漫长过程。
自从汽车和飞机问世以来，人们就开始设想将这两种交通方式结合，形成能够在空中和地面自由穿梭的新型交通工具。
在过去的几十年里，随着科技的不断进步，飞行汽车的研究发展取得了显著的成果。
早期的研究主要集中在概念设计和初步探索阶段。
科学家们通过理论分析和模拟实验，探索了飞行汽车的基本结构和功能要求。
这些研究为后来的实际开发奠定了基础。
随着科技的进步，飞行汽车的研究逐渐进入了实验室阶段。
各种原型机相继问世，这些原型机在设计和功能上不断完善。
例如，一些原型机采用了垂直起降技术，使得飞行汽车能够在狭小的空间内起飞和降落。
同时，还有一些原型机采用了混合动力系统，结合了内燃机和电动机的优点，提高了飞行汽车的能源利用效率。
近年来，随着无人驾驶技术的快速发展，飞行汽车的研究又迈上了新的台阶。
无人驾驶技术使得飞行汽车能够实现自主导航和自主飞行，大大提高了飞行汽车的安全性和便利性。
无人驾驶技术还可以与智能交通系统相结合，实现飞行汽车与地面交通的协同优化，进一步提高交通效率。
无人驾驶汽车的自动避障系统原理与应用无人驾驶汽车作为当下炙手可热的科技产品，其自动避障系统是其关键技术之一。
该系统的原理及其应用被广泛讨论和研究，本文将探讨无人驾驶汽车自动避障系统的基本原理以及其在实际应用中的案例。
一、自动避障系统原理无人驾驶汽车的自动避障系统旨在通过各类传感器和控制系统，将车辆与在道路上的障碍物进行实时感知、分析、判断和应对。
其基本原理包括两个方面：感知和决策。
感知是指无人驾驶汽车通过装备的传感器来实时感知周围环境，包括障碍物的位置、形状、尺寸等信息。
常用的传感器包括激光雷达、摄像头、雷达、超声波传感器等。
这些传感器会不断向无人驾驶汽车发出信号，并收集反馈信息，提供给系统进行后续处理。
决策是指无人驾驶汽车通过收集到的信息，进行数据分析和算法处理，制定合理的决策行为。
该决策行为通常指的是车辆的路径规划、速度调整和避障动作等。
通过对环境的感知和对各类可能情况的分析，无人驾驶汽车能够选择最佳的行进路径，确保安全通行。
二、自动避障系统的应用案例1. 城市交通管理无人驾驶汽车的自动避障系统在城市交通管理方面应用广泛。
通过与城市交通信号灯、路况监控设备等连接，无人驾驶汽车可以实时获取城市交通信息，以及道路上的障碍物信息。
如在车辆行驶过程中遇到交通堵塞或道路施工，自动避障系统可以帮助车辆及时调整路径，避免拥堵。
2. 物流运输无人驾驶汽车的自动避障系统在物流运输中具有巨大潜力。
在仓储中心、港口码头等物流环节，通过无人驾驶汽车自动避障系统的应用，可以实现智能化的货物搬运和运输，提高效率和安全性。
3. 公共交通无人驾驶公共交通工具是未来城市交通规划的重要环节。
自动避障系统的应用可以帮助公共交通车辆在复杂的城市路况中安全运行，减少交通事故的发生，并提高行车效率。
三、自动避障系统的挑战与展望虽然自动避障系统在无人驾驶汽车技术中发挥关键作用，但是其依然面临一些挑战。
其中包括：环境感知的准确性、障碍物识别的实时性、决策算法的智能化等方面。
人工智能无人驾驶的核心技术随着科技的不断进步，人工智能逐渐应用于各个领域。
其中，在汽车行业中，人工智能技术的应用引起了广泛的关注。
尤其是无人驾驶技术，它被认为是未来汽车行业的重要发展方向。
在实现无人驾驶的过程中，涉及到一系列的核心技术。
本文将介绍人工智能无人驾驶的核心技术，并探讨其在未来的应用前景。
一、感知与环境识别技术感知与环境识别技术是实现无人驾驶的基础。
无人驾驶汽车需要能够感知周围环境，并准确地识别各种交通标志、道路状况以及其他车辆和行人等障碍物。
为了实现这一目标，人工智能技术中的计算机视觉、激光雷达和传感器等关键技术起到了重要作用。
通过这些技术，无人驾驶汽车能够根据周围环境的信息做出判断和决策，从而实现自动导航和避障功能。
二、路径规划和决策技术路径规划和决策技术是无人驾驶汽车实现自主行驶的核心。
通过人工智能技术，无人驾驶汽车可以预测交通状况，选择最佳的行驶路径，并做出相应的决策。
在路径规划和决策技术中，涉及到机器学习、深度学习、强化学习等先进的人工智能算法。
这些算法能够根据大量的数据进行学习和优化，提高无人驾驶汽车的行驶安全性和效率。
三、车辆控制与操作技术车辆控制与操作技术是无人驾驶汽车实际操作的关键。
通过人工智能技术，无人驾驶汽车能够实现自动驾驶，包括自动刹车、自动加速、自动转向等功能。
这种技术需要依赖传感器、电子控制单元和实时数据处理等配套设备的支持。
通过这些设备和技术，无人驾驶汽车可以实时感知车辆状态和环境变化，并做出相应的控制和操作，实现自动驾驶的安全和稳定。
四、安全保障技术人工智能无人驾驶技术的应用必须具备高度的安全性。
为了确保无人驾驶汽车的安全行驶，需要采用一系列的安全保障技术。
其中包括数据加密、信息安全、自适应监控和自主辨识等技术。
通过这些技术的应用，可以有效地防止黑客攻击和信息泄露等安全威胁，保障乘客和行人的安全。
五、未来应用前景人工智能无人驾驶技术的应用前景非常广泛。
首先，在交通领域中，无人驾驶技术可以提高交通效率，减少交通事故，并缓解交通拥堵问题。
无人驾驶汽车技术的架构和设计无人驾驶汽车是指通过搭载自动化驾驶系统，实现无需人类干预即可行驶的汽车。
这一技术的发展对汽车行业和交通领域带来了巨大的变革，其潜力和前景备受关注。
无人驾驶汽车技术的架构和设计是实现无人驾驶的关键之一，因此需要从硬件和软件两个方面进行讨论。
一、硬件架构无人驾驶汽车的硬件架构包括传感器系统、计算机系统和执行系统。
1. 传感器系统传感器系统是实现无人驾驶汽车感知环境的关键组成部分。
传感器包括雷达、激光雷达、相机、超声波传感器等。
雷达和激光雷达可以提供精确的障碍物探测和距离测量，相机可以用于图像识别和目标检测，超声波传感器可以提供周围环境的距离和接近度信息。
2. 计算机系统计算机系统是无人驾驶汽车的大脑，负责实时处理传感器数据、决策和规划。
计算机系统通常由多个计算单元组成，其中包括中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）和专用的神经网络处理器。
这些处理器协同工作，使得计算机系统能够高效地处理大量的数据，并进行复杂的算法运算。
3. 执行系统执行系统是无人驾驶汽车执行行车操作的组成部分。
该系统包括电机、制动系统、转向系统等。
电机负责提供动力，制动系统用于控制车辆的减速和停车，转向系统用于控制车辆的方向。
执行系统通过与计算机系统的交互实现对车辆的全面控制。
二、软件设计无人驾驶汽车的软件系统包括感知、决策规划和控制三个主要模块。
1. 感知感知模块通过传感器系统获取环境信息，并将其转化为计算机可以理解的数据。
感知模块通常包括目标检测和跟踪、道路检测、障碍物识别等功能。
这些功能的目标是实现对环境的准确感知，以便后续的决策和规划。
2. 决策规划决策规划模块负责根据感知模块提供的环境信息和路况判断，制定最优的行驶策略。
决策规划模块通常包括路径规划、行为规划、交通规则遵守等功能。
这些功能的目标是基于环境信息和路况做出行驶决策，保证行车安全和高效。
3. 控制控制模块负责将决策规划模块输出的控制指令转化为执行系统能够理解的信号。
无人驾驶汽车的关键技术解析随着科技的不断进步，无人驾驶汽车成为了当下热门的话题。
无人驾驶汽车作为一项前沿技术，不仅具备革命性的潜力，还对未来的交通领域带来了巨大的变革。
本文将对无人驾驶汽车的关键技术进行深入解析，以期加深读者对这一领域的了解。
一、传感技术的重要性无人驾驶汽车凭借丰富的传感技术，能够实时感知周围环境并做出相应的决策。
其中，激光雷达、摄像头和超声波传感器等是最为常见的传感技术。
激光雷达能够精确地测量和绘制车辆周围的三维地图，摄像头则负责实时获取视觉信息，超声波传感器则用于测量车辆周围的距离和避免碰撞。
这些传感技术的使用使得无人驾驶汽车能够准确感知自身周围的环境，从而更好地分析和解读交通情况。
二、人工智能和机器学习人工智能和机器学习技术也是无人驾驶汽车的关键所在。
通过集成强大的人工智能系统，无人驾驶汽车可以通过大数据和深度学习算法来识别和理解各种交通场景，如车辆、行人、信号灯等。
人工智能系统能够根据这些数据进行实时决策，并相应地控制车辆的行为。
机器学习技术的引入使得无人驾驶汽车能够不断积累和改进经验，提高驾驶的安全性和效率。
三、通信技术的应用通信技术在无人驾驶汽车中发挥着重要作用。
通过高速互联网和车联网的技术支持，车辆能够实现与其他车辆、交通设施以及道路管理中心的实时通信。
这种通信能力使得车辆能够分享和接收周围环境的数据，例如实时路况信息和交通信号灯状态等，从而更为准确地规划行驶路径和做出决策。
通信技术的应用不仅提高了无人驾驶汽车的行驶安全性，还能够最大限度地提高交通效率。
四、充电技术的创新对于无人驾驶汽车来说，充电技术是至关重要的。
充电技术的创新能够解决无人驾驶汽车在行驶中可能面临的电力消耗问题。
目前，无人驾驶汽车采用的大多是电动车辆，因此需要解决充电不便、充电速度慢等问题。
目前，快速充电和无线充电技术正在不断发展，将为无人驾驶汽车提供更为便捷和高效的充电方案，从而进一步推动该领域的发展。
无人驾驶研究报告无人驾驶是指由计算机系统来控制车辆进行驾驶操作的技术。
近年来，随着人工智能和自动化技术的不断发展，无人驾驶成为了汽车行业的研究和发展的热点。
以下是一份关于无人驾驶的研究报告。
无人驾驶技术的研究和发展目前已经取得了很大的进展。
一方面，无人驾驶技术有望解决交通事故和道路拥堵等问题，提高交通效率和安全性。
另一方面，无人驾驶还有助于减少汽车尾气排放，降低对环境的污染。
因此，无人驾驶技术具有巨大的潜力和应用前景。
目前，无人驾驶技术主要依赖于人工智能和自动化技术。
通过使用传感器、摄像头、激光雷达等设备，无人驾驶车辆可以实时感知周围环境的情况，利用算法和模型来做出决策和控制。
例如，无人驾驶车辆可以通过识别和跟踪其他车辆、行人和交通信号等来遵守交通规则，并根据路况和行驶速度来做出合适的行驶决策。
此外，无人驾驶车辆还可以通过网络和其他车辆进行通信，实现协同驾驶和交通流优化。
然而，无人驾驶技术仍然面临一些挑战和难题。
首先，无人驾驶车辆需要具备强大的计算和处理能力来处理庞大的数据和复杂的决策。
其次，无人驾驶技术需要在不同的天气和路况下保持良好的工作效果。
此外，无人驾驶技术还需要解决法律、伦理和安全等问题，以保证人们的安全和隐私。
为了推动无人驾驶技术的研究和应用，政府、企业和学术界需要加强合作，共享资源和数据，并建立相关的法律和规章制度来保障社会的安全和稳定。
此外，还需要加大对无人驾驶技术的培训和普及，提高人们对这项技术的认识和理解。
综上所述，无人驾驶技术是汽车行业的重要研究方向之一。
无人驾驶技术有望在未来几年内实现商业化应用，并对交通和环境等领域产生重大影响。
然而，无人驾驶技术仍然面临一些挑战和难题，需要政府、企业和学术界的共同努力来克服。
希望本报告能为无人驾驶技术的研究和发展提供一些参考和借鉴。
微波通信技术在无人驾驶汽车中的应用研究随着无人驾驶技术的迅猛发展，人们的出行方式正在发生翻天覆地的变化。
而微波通信技术在其中的应用也日渐重要。
本文主要就微波通信技术在无人驾驶汽车中的应用进行探讨。
第一部分：微波通信技术微波通信技术是指利用微波作为信息传输的载体实现通信的技术。
微波通信技术具有传输速率高、信噪比高、抗干扰能力强等优点。
因此，在无人驾驶汽车中应用微波通信技术，可有效提升通信效率及可靠性。
第二部分：无人驾驶汽车的通信需求无人驾驶汽车因其无人驾驶的特点，必须通过与外界进行实时的信息交流，从而保障行车安全。
该类车辆的通信需求主要包括：交通信号灯、路况及气象信息、行车轨迹规划等。
第三部分：微波通信技术在无人驾驶汽车中的应用为了满足无人驾驶汽车的上述通信需求，微波通信技术在其中的应用被赋予了极大的重视。
以下是微波通信技术在无人驾驶汽车中的应用示例：1.交通信号灯控制在无人驾驶汽车运行过程中，需要对交通信号灯进行实时控制。
微波通信技术可通过商业天线实现对交通灯控制器的短距离通信，从而改变灯光显示。
这种方式是一种低成本高效的通信方案。
2.路况及气象信息的传递车辆需要实时获取路况及气象信息，以保证行车安全。
通过使用微波通信技术，车辆能够实现实时接受路况及气象信息。
在公路上的定位装置可将信息发送到通信站点，来实现信息的传递。
同时，车辆还可获取其他车辆上传的信息。
3.行车轨迹规划微波通信技术可以用于无人驾驶汽车的行车轨迹规划中，实现定位自动驾驶的控制。
通过利用微波通信技术将定位信息发送到主要通信站点，可以计算出车辆的最佳行驶路线。
第四部分：微波通信技术在无人驾驶汽车中的优势微波通信技术在无人驾驶汽车中的应用具有明显的优势：1.传输速率高微波通信技术具有快速传输信息的能力，能够及时向车辆发送信息，作出正确反应。
2.信噪比高微波信号传输过程中的噪声干扰相对较小，有助于自动驾驶系统快速准确地获取外界信息。
3.抗干扰能力强在无人驾驶汽车中，干扰来源多样。
无人驾驶汽车的关键技术研究 摘要：对无人驾驶汽车及其关键技术进行了研究。概括性描述了无人驾驶汽车的定义、意义及国内外研究现状，论述了无人驾驶汽车中应用到的环境感知、障碍规避、路径规划、车辆控制等关键技术，详细论述了自动避障系统的数据采集、数据处理、数据执行模块从而阐明了其工作原理及工作过程，对无人驾驶汽车的未来做出了合理展望。 关键词：无人驾驶汽车；自动测距；自动避障 Key Technology Research of Driver-less Car Abstract：Abstract: The driver-less car and its key technologies are studied. General description of the definition ,
significance and research status at home and abroad of unmanned vehicles, discusses the application of key technology in unmanned vehicles like environmental awareness, obstacle avoidance, path planning and vehicle control. The automatic collision avoidance system of data acquisition, data processing, data execution module are discussed in detail which clarify its working principle and working process, in addition to make a reasonable future prospects of the unmanned vehicle. Key words：driver-less car; automatic location; automatic obstacle avoidance
1 引言
随着社会的进步，汽车工业的不断发展，如今越来越多的普通家庭都拥有了汽车，这使得全世界汽车保有量飞速增加。汽车一方面让我们的出行变得更加方便快捷，另一方面却也给我们的生活带来了诸多不利，汽车造成的交通事故、交通堵塞给人类带来了极大的生命与财产损失。在这样的背景之下无人驾驶汽车横空出世，无人驾驶汽车集成了大量最顶尖的科学技术，使汽车能够做到完全的无人驾驶，并保证绝对的行车安全，无人驾驶汽车一定会在不久的将来得到广泛的普及。
2 无人驾驶汽车概述 2.1 无人驾驶汽车定义 国际标准化组织ISO、美国汽车工程师学会SAE、中国国标GB等国内外权威机构均未给出无人驾驶汽车的确切定义。通过中外学者对无人驾驶汽车认识的总结可以大致得出无人驾驶汽车的定义，无人驾驶汽车是在传统汽车基础之上发展起来的，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，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，是集自动控制技术、传感技术、人工智能技术、视觉计算等众多技术于一体的新型智能汽车，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。
2.2 无人驾驶汽车意义 研究表明，有70%的交通事故是由于人们自己的原因照成的，汽车智能化、自动化程度越高人类参与驾驶的程度越少，汽车就越安全。近些年来发展起来的各种先进技术如ABS防抱死系统、TCS牵引力控制系统、倒车雷达系统、自适应巡航系统等，这些技术一方面使人们对汽车的操控越来越简化，同时也使汽车变得越来越安全。无人驾驶汽车从根本上解决了这一问题，无人驾驶汽车车顶上装有俯视摄像头——汽车的“眼”[3]，它能自动识别路面上的白黄线及交通标识，从而准确判断行车方向与汽车所处方位。汽车前方安装有激光测距仪及雷达，它时刻扫描着车周围环境，比如汽车前、后方车辆的位置与行车状况，路上行人、障碍物等，这就像汽车有了嗅觉灵敏的“鼻”。另外， 无人驾驶汽车有着强大的计算机系统，能够随时高效的处理汽车各个传感器发送过来的信息，这又是无人汽车的“大脑”。 机器出错的机会是小于人脑的，并且速度更快反应更加灵敏，也不会受到天气、环境的影响，避免了一切由于人为因素所造成的交通事故。另外，无人驾驶汽车能够准确的识别交通信号灯与路面标识并严格按预设程序执行，故在城市拥堵道路上行驶更加规范从而避免了交通堵塞的发生。
2.3 国内外研究状况 2.3.1 国外研究状况 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[1]。早在20世纪80年代，美国就提出自主地面车辆计划，这是一辆8轮车，能在校园的环境中自主驾驶，但车速不高。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。1995年美国卡耐基梅隆大学研制的无人驾驶汽车,完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。在全长5000km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50~60km/h。 德国于1987年研制成功的无人驾驶汽车VaMoRs-M，在号称世界上最规范的德国高速公路上进行了无人驾驶实验。在德国军方的护送车队及直升飞机的保障下，它创下了97km/h的最高时速。随后的几年，德国国防军大学的VaMoRs-M系列无人驾驶汽车一直保持着无人驾驶车辆研究领域时速上的世界纪录。 日本丰田汽车公司在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[5]。 2010年谷歌公司研制的无人驾驶车辆开始了城市道路的行驶测试，截止2012年8月8日，这些无人驾驶汽车已经安全行驶了30万英里超过了大部分普通轿车的生命周期，如图2-1所示。2012年，美国内华达州机动车辆管理局为一辆搭载谷歌智能驾驶系统的汽车颁发了牌照，使得无人驾驶汽车开始真正驶入普通人的视线。
图2-1 谷歌无人驾驶汽车 2.3.2 国内研究状况 我国无人驾驶汽车研究开始较晚[2][3]，步伐较之欧美国家也略为落后。1980年，“遥控驾驶的防核化侦察车”由国家立项1989年，我国首辆智能小车在国防科技大学诞生1992年，2000年4月，国防科技大学研制的第4代无人驾驶汽车试验成功。 2003年，在中国第一汽车集团公司的赞助下，国防科技大学完成的红旗旗舰CA7460无人驾驶 平台试验，标志着我国第一辆自主驾驶汽车的诞生。2011年7月14日，国防科技大学研制的红旗 HQ3无人驾驶汽车（如图2-2所示），首次完成了从长沙到武汉289km的高速全程无人驾驶试验。 2012年12月，由军事交通学院研制的无人驾驶智能汽车，从北京台湖收费站启程，用一个小时左右到达天津东丽收费站，全程行驶114km成功完成高速公路测试，成为我国第一辆官方认证完成高速公路测试的无人驾驶智能汽车。
图2-2 国防科大无人驾驶车辆-红旗HQ3 3 无人驾驶汽车关键技术 无人驾驶汽车研究之关键主要可以分为两大类技术[4]，一种是车辆定位技术，一种是车辆控制技术。
3.1 环境感知 无人驾驶汽车由于无人操纵汽车，故无人汽车上必须装备一整套完备的环境感知模块[6]，这个模块要能够完美的替代人类的眼、耳，并且采集、传输信号快速迅捷。现今具有代表性的无人驾驶汽车对周围环境的感知主要是以测距传感器及视觉（摄像头）相结合。例如谷歌无人驾驶汽车就是通过摄像机、雷达传感器和激光测距来“看到”其他车辆。现着重介绍在各个无人驾驶汽车上广泛使用的超声波测距及激光雷达测距。
3.2 障碍规避 如今汽车不停的朝着智能化、高速化发展，特别是在高速公路上，汽车时速超过120公里非常平常，这样一旦发生事故，留给人们的反应时间就非常短暂。有统计显示，汽车追尾占高速公路交通事故的绝大多速，高速公路连环追尾事故也时有发生。究其根源，这往往就是车速过快，人的大脑、身体来不及反应所造成的，汽车自动防碰撞系统就是为了解决这一问题而问世的。无人驾驶汽车是高度的智能化汽车，它所具备的自动避障能力也是在现有的自动防撞系统基础之上发展起来的。 汽车自动防撞报警刹车系统的总体方案设计包括数据采集、数据处理、动作执行[8]三个部分。数据采集模块的任务就是采集各种要实现自动防撞的数据，数据处理模块的任务是分析汽车前方是否存在危险并发出相应的报警或刹车命令，动作执行模块的任务是具体执行报警或强行刹车的动作。 3.2.1 数据采集模块 要想实现汽车的自动规避障碍，汽车必须能够获得大量的汽车行车状态、位置等一系列数据， 比如本车的车速、轮速、纵向加速度、横摆角速度、转向角等，本车与周围车辆的相对速度、加速度、距离，本车与周围环境内物体的距离等等。这些数据可以由各类传感器、摄像头、雷达等设备获得[9]。这里列举出了一些必备传感器及其常见安装位置，见表3-1。
表3-1传感器及其安装位置
传感器名称 常见安装位置 轮速传感器 车轮总成的非旋转部分 加速度传感器 汽车发动机或行李箱内 距离传感器 发动机盖上前侧 转向角传感器 转向轴管上 制动动作传感器 制动踏板支架处 3.2.2 数据处理模块 （1）数据处理流程 为了合理的实现汽车自动报警刹车，可以采用单片机处理数据，数据处理流程如图3-1所示。汽车自动报警刹车系统启动后，首先判断汽车绝对速度是否大于20km/h，因为汽车低速行驶时一般不会发生交通事故，这个阀值也可以根据实际情况修正[9]。如果汽车速度大于20km/h，则判断汽车以目前的速度行驶，将会发生碰撞的时间是否是小于4秒，如果是，则计数N值加1，当N大于5时，启动强行刹车。之所以当测得发生碰撞的时间是小于4秒时不能立即刹车，是因为这个判断很有可能是误判断，例如激光接收器接收到对面其它车辆发车的激光，会误认为是自己车辆发出的激光已经返回，从而做出错误判断。所以只有多次做出相同判断后，才能强行刹车。当激光发生器发射激光束频率为每秒30-50次时，作5次判断所需时间不到 0.1秒。这个阀值也可以根据实际情况修正。设计中，还需要另一个计时器，当一定时间比如1秒中内如果N值没有变大(增加)，则 N值清零。即只有N值在很短时间内变大到5，才能强行刹车。关于自动报警，它的设计思想和自动刹车的设计思想大致相同。
图3-1碰撞时间处理流程图 （2）碰撞时间的计算 为了计算汽车和前方障碍物的碰撞时间[11]，首先应获得汽车与前方障碍物的相对速度。以激光雷达测距为例，相对速度可这样获得：数据处理模块根据振荡器震荡计数和振荡周期可以计算出激光从发射到接收之间的时间差，设时间差为t，则障碍物离汽车的距离为s，
