摘要：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。
关键字：智能汽车、互联网、云计算、现代传感、信息融合
前言：2014年，Google拿出了自己的新产品——无人驾驶汽车；Apple公司正式发布了更名为CarPlay 的车载系统；2015年3月20日，工信部软件信息服务业司召开《推动汽车软件发展，迎接智能汽车时代》，互联网巨头纷纷涉入汽车领域：百度公司CEO李彦宏在两会中透露，百度公司在集中研发智能汽车操纵系统和智能驾驶系统;上汽集团与阿里巴巴集团合资10亿元设立“互联网汽车基金”；乐视董事长贾跃亭公布超级汽车“SEE计划”等等关于智能汽车的消息铺天盖地。我们“看”到汽车的未来是在“云计算”++“气态的信息流”+“MIT第六感机器”+“Google Project Glass”+“无所不在的终端”+“全息映像”+siri+Kinect的梦幻世界。那么究竟什么是“智能汽车”，本文将向大家解释这个问题。
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一、什么是智能汽车？
a、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。
通过对车辆智能化技术的研究和开发，可以提高车辆的控制与驾驶水平，保障车辆行驶的安全畅通、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，能极大地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。
b、智能汽车的基本结构：
智能驾驶系统 | 智能传感系统 |
智能驾驶系统 | |
智能计算系统 | |
智能公交系统 | |
生活服务系统 | 影音娱乐 |
信息查询 | |
服务订阅 | |
安全防护系统 | 车辆防盗 |
车辆追踪 | |
位置服务系统 | 位置提示 |
多车互动 | |
用车辅助系统 | 保养提醒 |
异常预警 | |
远程指导 | |
c、智能汽车技术特点
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定采取什么样的操作。因此，选择机器视觉作为感知路面场景的传感器是一种很自然的选择。视觉系统在智能车辆中主要用来识别车辆周围的交通环境，如确定车辆在车道中的位置和方位、车道的几何结构、检测车辆周围的障碍物如车辆和行人、识别交通标志和交通信号等。当机器视觉用于智能车辆时必须具备实时性、鲁棒性和实用性三方面的技术特点。实时性是指视觉处理系统的数据处理必须与车辆的高速行驶同步进行；鲁棒性是指智能车辆对不同的道路环境如高速公路、市区标准公路、普通公路等，不同的路面环境如路面及车道标线的宽度、颜、纹理、动态随机障碍与车流等，以及变化的气候条件如日照及景物阴影、
黄昏与夜晚、阴天与雨雪等均具有良好的适应性；实用性是指智能车辆在体积和成本等方面能够为普通汽车用户所接受。智能车辆系统可靠运行的前提是通过各种传感器准确的捕捉环境和车辆自身的状态信息，
并加工处理，随后发出预警或者自动操控车辆。研究如何将传感器传来的信息加以有效处理、分析，并准确的确定环境和车辆自身的状态是非常重要的。然而到目前为止，没有任何一种传感器能保证在任何情况下提供完全可靠的信息，采用多传感器融合技术，即将多个传感器采集的信息进行合成，形成对环境特征的综合描述的方法，能够充分利用多传感器数据间的冗余和互补特性，获得我们需要的、充分的信息。
目前，在智能车辆领域，除了视觉传感器外，常用的还有激光雷达、毫米波雷达、声纳、红外探测、磁导引、GPS 等传感器。
2 、决策技术
在辅助驾驶或者自动驾驶技术中，需要依据感知系统获取的信息来进行决策判断，进而向驾驶员发出警告或者对车辆进行控制。例如，在车道偏离警告系统和碰撞警告系统中，需要预测主车辆和其它车辆未来一定时间内的状态。先进决策技术包括模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。
3、控制技术
对自动驾驶车辆或者辅助驾驶车辆来说，利用环境感知信息进行规划决策后需要对车辆进行控制，比如对路径的自动跟踪，此时性能优良的控制器成为了智能车辆必不可少的部分，成为智能车辆的关键。智能控制代表着自动控制的最新发展阶段，是应用计算机模拟人类智能，实现人类脑力和体力劳动自动化的一个
重要领域。智能控制是一个新兴学科，包括递阶控制系统、专家控制系统、模糊控制系统、神经控制系统和学习控制系统等5 个方面。
4 、其它
智能车辆的关键技术还包括车辆状态随机估计和智能车辆体系结构的研究等方面。为了对车辆进行有效的控制，必须全面准确地获取车辆的自身状态参数，如车辆横摆角速度估计、汽车轮胎与路面之间的摩擦系数估计、以及车辆侧面碰撞模型的非线性动力学参数的辨识等。由于智能车辆系统复杂程度高、综合性强，一般需要一组研究人员共同研究开发，同时为了使系统能够在有限的时间和计算资源内完成各功能，计算经常需要一定的并行性，由此产生这样的问题，将计算资源有效地分布在一组处理器上需要什么样的体系结构？这就是智能车辆控制器体系机构所研究的问题。
二、国内外智能汽车研究现状与趋势
特斯拉上调售价智能车系统是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,是典型的、多学科的、综合性的高科技和高新技术的结合体,涉及传感器技术、信息融合技术、微电子技术、计算机技术、
黑武士
智能自动控制技术、人工智能技术、网络技术、通信技术等,在一定程度上代表了一个国家自动化智能的水平。进入20世纪90年代以来,随着汽车市场竞争激烈程度的日益加剧和智能运输系统(ITS)研究的兴起,国际上对于智能汽车及其相关技术的研究成为热门,一批有实力、有远见卓识的汽车行业大公司、研究院所和高等院校也正展开智能汽车的研究。目前它已成为世界众多发达国家重点发展的智能交通体系中的重要组成部分,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。
奔驰s350怎么样a、美国
美国交通部已开始一项五年计划,投入3500万美元,与通用汽车公司合作开发一种前后防撞系统。同时,美国俄亥俄州立大学和加州大学以及其他一些研究机构正在进行全自动车辆的研制与改进工作。CMU大学的NabLab5实验智能车是由Potiac运动跑车改装而成,装有便携式计算机、摄像头、GPS全球定位系统、雷达和其他辅助设备。1995年6月,NabLab5进行了横穿美国的实验NHAA(NoHandsAcrossAmerica),从宾州的匹兹堡到加州的圣地亚哥,行程4587公里,其中自主驾驶部分占98.2%。美国移动导航子系统(MNA)能计算出最佳的行驶路径,还能不断接收现场的最新交通状况,给出连续更新的指向,让车辆始终沿着最理想的路
线向前行驶。此外,美国还将智能汽车的研究用于军事上,美国国防部采用无人车去执行危险地带的巡逻任务,目前正在进行第三代军用智能汽 车的研究,称为DemoⅢ,能满足有路和无路条件下的车辆自动驾驶。
幼儿园校车b、欧洲
欧洲开发基金资助进行驾驶员监测、道路环境的感知、视觉增强、前车距控制以及传感器融合方面的研究。同时,欧洲的一些国家正试验将智能速度适应(IntelligentSpeedAdapta2tion,ISA)作为提高车辆安全性的手段,其构想是通过路边标志信息或卫星定位信息以及车载数字地图进行车辆导航,并自动控制车辆的速度。实验结果表明,采用该系统,能够使交通事故减少20%。德国慕尼黑联邦国防大学与奔驰汽车公司合作研制开发了VaMP试验车,它是由一辆豪华型的奔驰500SEL改装而成,视觉系统主要包括道路检测与跟踪RDT和障碍物检测与跟踪ODT两个模块。在整个实验中,系统行驶了1600公里,其中95%的部分是自动驾驶的。
c、日本
目前在日本,夜视和后视报警系统已应用在某些汽车上,三菱公司和尼桑公司已发布其近期可使用的防撞设备,前方防撞和车道偏离有望在1～2年内实现。本田公司、尼桑公司和丰田公司也各自在先进安全性车辆计划中发展行车安全子系统,它们包括:车道定位系统、前车距离控制系统、自动控制系统、障碍物警报系统、驾驶员打盹报警系统和夜间行人报警系统等。日本智能公路(SmartWay)计划中,提出车辆上采用诸如:车道保持、十字路口防撞、行人避让和车距保持等IV技术。2003年日本将开始实施一个示范计划,到2015年将在日本全国范围内实施SmartWay计划。
d、意大利
意大利帕尔马大学研制的ARGO实验车时由一辆兰西亚Thema客车改装而成,装备有摄像机、霍尔效应传感器、IO接口板、信息输出装置和奔腾200MMX的PC,使用Linux操作系统,1998年6月进行了2000公里的长距离实验,称为Mille2 MigliainAutomatico。整个实验途经平原和山区,包括大量的高架桥和隧道。意大利的公路网道路场景包括天气和交通)变化非常快,因此特别适合进行这种扩展性的测试。
世界各国著名大学也参与到智能汽车的开发中,如麻省理工学院、斯坦福大学、卡耐基—梅
隆大学、剑桥大学、东京大学等。他们在人工智能、机器人视觉、自动驾驶和汽车自动导航
等领域都有深入的研究。
e、中国
我国的相关研究也已展开。清华大学汽车研究所是国内最早成立的主要从事智能汽车及智能交通的研究单位之一,在汽车导航、主动避撞、车载微机等方面进行了广泛而深入的研究。上海市“智能汽车车内自主行系统”的一种样车,2000年7月19日通过市科委鉴定,它标志着上海智能交通系统进入实质性实施阶段。国防科大成功试验了第四代无人驾驶汽车,它的最高时速达到了75.6公里,创国内最高纪录。西北工业大学空管所、吉林交通大学、重庆大学等都在展开相关研究。这一新兴学科吸引着越来越多的研究机构、学者加入到智能车相关技术开发研究中来。
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