最新智能汽車(chē)自主駕駛控制系統(tǒng)資料

1、精品文檔精品文檔精品文檔智能汽車(chē)自主駕駛控制系統(tǒng)文獻(xiàn)綜述姓名：楊久州 班級(jí)：機(jī)電一班學(xué)號(hào)： 20137631、尸、 亠前言20 世紀(jì)末以來(lái)，隨著世界智能交通系統(tǒng) (ITS) 和無(wú)人化武器裝備系統(tǒng)的發(fā) 展，共同對(duì)新一代智能交通工具提出了迫切的需求。 智能車(chē)輛技術(shù)迅速成為具有 前瞻性的高新技術(shù)研究課題， 受到了學(xué)術(shù)界和企業(yè)界的廣泛關(guān)注。 目前，智能交 通系統(tǒng) (ITS) 作為一個(gè)能夠較好地解決世界性的交通擁堵、大量的燃油消耗和污 染問(wèn)題的先進(jìn)體系吸引了大量學(xué)者的關(guān)注。 一般來(lái)說(shuō)， ITS 由智能車(chē)輛、 運(yùn)營(yíng)車(chē) 輛管理系統(tǒng)、 旅行信息系統(tǒng)和交通監(jiān)控系統(tǒng)組成， 智能車(chē)輛作為其核心部分， 扮 演著至關(guān)重

2、要的角色。 沒(méi)有高度發(fā)達(dá)的智能車(chē)輛技術(shù)， 就不能實(shí)現(xiàn)真正意義上的 智能交通系統(tǒng)。智能車(chē)輛 (Intelligent Automotive) ，又稱自主車(chē)輛 (Autonomous Vehicle) 或無(wú)人地面車(chē)輛(UGV)，集成了車(chē)輛技術(shù)、傳感技術(shù)、人工智能、自動(dòng)控制技術(shù)、 機(jī)電一體化和計(jì)算機(jī)技術(shù)等多學(xué)科強(qiáng)交叉科學(xué)技術(shù)， 它的發(fā)展水平反映了一個(gè)國(guó) 家的工業(yè)實(shí)力。在近十年間，智能車(chē)輛技術(shù)的研究吸引了世界范圍內(nèi)大量高校、 企業(yè)以及相關(guān)科學(xué)家的關(guān)注， 各國(guó)政府和軍事部門(mén)也對(duì)其表現(xiàn)出強(qiáng)烈的興趣， 智 能車(chē)輛技術(shù)因此在短期內(nèi)得到了飛躍性的發(fā)展。智能汽車(chē)自主駕駛技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀汽車(chē)自主駕駛技術(shù)研究是從兩個(gè)不

3、同研究領(lǐng)域發(fā)展起來(lái)的。從 1%0年開(kāi)始,為了改善汽車(chē)的操控性能 ,美國(guó) ohio 大學(xué)的一些研究工作者 開(kāi)始進(jìn)行汽車(chē)側(cè)向跟蹤控制和縱向跟蹤控制研究 , 該項(xiàng)研究持續(xù)了二十多年 , 取 得了一系列研究成果。另一方面,二十世紀(jì)六十年代美國(guó)stanfoul研究所在進(jìn)行人工智能研究中,開(kāi)發(fā)了 Shakey移動(dòng)機(jī)器人，作為人工智能研究工作的試驗(yàn)平臺(tái)。1973 1981年間 由Hans.Moravec在Stanford研究所領(lǐng)導(dǎo)的stanford。art工程則第一次實(shí)現(xiàn)了自 主駕駛。進(jìn)入二十世紀(jì)八十年代以后 , 軍方和一些大型汽車(chē)公司對(duì)自主駕駛技術(shù)表現(xiàn) 出了濃厚的興趣。美國(guó)軍方先后組織了多項(xiàng)車(chē)輛自主駕駛的

4、研究項(xiàng)目 ,其中包括 DARPA勺ALV項(xiàng)目QARPA勺DEMo 一 H計(jì)劃、DEMo 一 111計(jì)劃等。這一系列 的研究都試圖將自主駕駛技術(shù)應(yīng)用到軍事上去 ,以提高部隊(duì)?wèi)?zhàn)斗力。其它包括英 國(guó)、法國(guó)、德國(guó)等在內(nèi)的一些國(guó)家也都在進(jìn)行自主駕駛技術(shù)在軍事應(yīng)用領(lǐng)域的相關(guān)研究。 大型汽車(chē)公司則更加注重 汽車(chē)自主駕駛研究 , 以期提高汽車(chē)性能。然而直到二十世紀(jì)九十年代前期 , 有關(guān)研究主要由大學(xué)聯(lián)合有關(guān)公司進(jìn)行。其中 比較成功的有 :德國(guó)慕尼黑國(guó)防軍大學(xué)所進(jìn)行的 vaMoRs和vaMP自主駕駛汽車(chē)研究。美國(guó)卡耐基一梅隆大學(xué)的 Navlab 系列自主駕駛汽車(chē)研究。美國(guó)加州理工大學(xué)的 PAI,H 研究群體。

5、意大利帕爾瑪大學(xué)的ARGC自主車(chē)樣車(chē)。其它包括法國(guó)、日本等都在開(kāi)展自主駕駛汽車(chē)的研究工作。國(guó)內(nèi)關(guān)于自主駕駛汽車(chē)的研究 , 是二十世紀(jì)八十年代末期開(kāi)始的 , 已取得了 令人鼓舞的研究成果。國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 1991 年研制的汽車(chē)自主駕駛系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了低速自主駕駛。 2000年，以BJ2020為平臺(tái)的自主駕駛汽車(chē)實(shí)現(xiàn)了 75.6km/h的高速公路車(chē)道跟蹤 實(shí)驗(yàn)。 2003年,由國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)和中國(guó)第一汽車(chē)集團(tuán)公司聯(lián)合開(kāi)發(fā)的紅旗車(chē) 自主駕駛系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了 17Okm/h的高速公路車(chē)道跟蹤駕駛，并具有了超車(chē)功能。該 成果標(biāo)志著中國(guó)汽車(chē)自主駕駛技術(shù)已經(jīng)達(dá)到了國(guó)際先進(jìn)水平。精品文檔清華大學(xué)智能系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室也在進(jìn)行

6、汽車(chē)自主駕駛技術(shù)研究。 據(jù)報(bào)道 ,2003 年 其研制的THMF一 V智能車(chē)進(jìn)行了最高時(shí)速達(dá)到150km/h的白線跟蹤實(shí)驗(yàn)。其它 包括吉林大學(xué)在內(nèi)的一些研究機(jī)構(gòu) , 也都在進(jìn)行汽車(chē)自主駕駛技術(shù)的研究。智能汽車(chē)自主駕駛關(guān)鍵技術(shù)與分析智能駕駛控制系統(tǒng)自主開(kāi)發(fā)平臺(tái)的改裝智能駕駛控制系統(tǒng)功能開(kāi)發(fā)平臺(tái)需要對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)、 變速箱、制動(dòng)系統(tǒng)集成控制， 實(shí)現(xiàn)車(chē)輛自動(dòng)跟隨、制動(dòng)停車(chē)、安全車(chē)距保持等功能。具體要求為： 發(fā)動(dòng)機(jī)能響應(yīng)增扭或降扭指令； 制動(dòng)系統(tǒng)能響應(yīng)制動(dòng)指令； 環(huán) 境感知數(shù)據(jù)如相對(duì)距離、 相對(duì)速度等信息由雷達(dá)或攝像頭實(shí)時(shí)采集； 駕駛員可設(shè) 置信息、危險(xiǎn)工況報(bào)警信息等在液晶儀表上實(shí)時(shí)顯示， 為實(shí)驗(yàn)員及駕駛員

7、提供好 的交互界面；駕駛員可進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)置，如設(shè)置系統(tǒng)開(kāi) /關(guān)、巡航速度增減；系統(tǒng) 在測(cè)試或標(biāo)定過(guò)程中，一些重要的參數(shù)必須實(shí)時(shí)記錄，且具有方便的測(cè)試接口。自主駕駛系統(tǒng)的兩大功能模塊及相互關(guān)系通常將自主駕駛系統(tǒng)分為兩大功能模塊 : 環(huán)境感知和駕駛控制。其中：環(huán)境感知利用有關(guān)的環(huán)境傳感器和定位定向傳感器來(lái)確定車(chē)輛與道路、 障礙的相互關(guān) 系, 以及車(chē)輛相對(duì)于全局導(dǎo)航坐標(biāo)系的位置、速度、方向等信息。這些信息是駕 駛控制系統(tǒng)進(jìn)行決策控制的基礎(chǔ)。一般常用的環(huán)境傳感器包括 :磁軌、可見(jiàn)光攝 像機(jī)、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、全球定位系統(tǒng)、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)、里程儀等。選用 合適的傳感器 , 并對(duì)感知的信號(hào)進(jìn)行處理 ,以獲

8、得可以用來(lái)對(duì)自主車(chē)進(jìn)行導(dǎo)航的 環(huán)境信息 , 是自主車(chē)環(huán)境感知的研究重點(diǎn)。用機(jī)器視覺(jué)的方法對(duì)攝像機(jī)采集的圖 像進(jìn)行分析處理 ,以獲得車(chē)輛導(dǎo)航信息是目前比較常用的一種環(huán)境感知方法。駕駛控制作為自主駕駛系統(tǒng)兩大功能模塊中的一個(gè) , 駕駛控制模塊應(yīng)能完成自主駕駛 任務(wù)中除環(huán)境感知之外的所有功能 , 包括任務(wù)規(guī)劃、行為決策、車(chē)輛操作等。這 些任務(wù)從時(shí)間跨度、空間廣度 , 以及所要利用信息的種類(lèi)和范圍等方面往往是不 同的。例如 : 每次產(chǎn)生的車(chē)輛操縱命令只會(huì)在產(chǎn)生一個(gè)新操縱命令之前的幾十毫 秒內(nèi)影響車(chē)輛運(yùn)動(dòng) , 而一個(gè)換道機(jī)動(dòng)的決策則會(huì)影響到車(chē)在未來(lái)幾秒甚至幾十秒 內(nèi)的運(yùn)動(dòng) , 并使車(chē)輛產(chǎn)生一個(gè)明顯的側(cè)向

9、位移。顯然這兩大功能部分是相互區(qū)別又相互聯(lián)系的 , 環(huán)境感知信息是駕駛控制系 統(tǒng)決策控制的基礎(chǔ) , 而在必要時(shí)候駕駛控制系統(tǒng)可向環(huán)境感知系統(tǒng)的感知過(guò)程提 供有價(jià)值的參考信息。具體到兩大功能模塊自身 , 其又有各自的研究重點(diǎn)。對(duì)于環(huán)境感知系統(tǒng)的研究來(lái)說(shuō) ,研究的重點(diǎn)包括 : 新型高性能環(huán)境傳感器的研究 和開(kāi)發(fā), 新的環(huán)境理解算法研究等。而駕駛控制要對(duì)環(huán)境感知系統(tǒng)提供的大量環(huán)境信息進(jìn)行合理的取舍與融合 , 同時(shí) 實(shí)時(shí)地進(jìn)行環(huán)境態(tài)勢(shì)估計(jì)、 行為決策、路徑規(guī)劃、 車(chē)輛運(yùn)動(dòng)控制等一系列需要大 量的知識(shí)和智能的工作。因此可以將其關(guān)鍵技術(shù)概括為以下幾項(xiàng) :(l) 有自診斷、自學(xué)習(xí)功能及容錯(cuò)能力的駕駛控制系統(tǒng)

10、結(jié)構(gòu)研究SaridiS 的分層遞階智能控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)是構(gòu)建汽車(chē)自主駕駛控制系統(tǒng)的理論 指導(dǎo), 各層次的功能劃分、內(nèi)部結(jié)構(gòu)、以及層次之間的協(xié)調(diào)都是汽車(chē)自主駕駛系 統(tǒng)所要研究的主要問(wèn)題。(2) 車(chē)輛行為決策及路徑規(guī)劃研究駕駛控制系統(tǒng)需要在不確定性的道路環(huán)境中根據(jù)環(huán)境感知系統(tǒng)和本體感知 系統(tǒng)提供的環(huán)境信息、 任務(wù)所要達(dá)到的目標(biāo)及其它相關(guān)信息確定自身的行為方式 進(jìn)一步規(guī)劃自主車(chē)的速度、 位置等期望運(yùn)動(dòng)軌跡。 這一過(guò)程中需要進(jìn)行一系列的 推理、計(jì)算 , 對(duì)這一問(wèn)題的研究將是自主車(chē)自主能力提高的關(guān)鍵。將人工智能、 計(jì)算智能中的有關(guān)理論用來(lái)解決這一問(wèn)題是自主車(chē)研究的重點(diǎn)。車(chē)輛縱向控制及側(cè)向控制研究 精品文檔精

11、品文檔精品文檔精品文檔精品文檔車(chē)輛縱向控制包括控制車(chē)輛按照預(yù)定的速度巡航 , 與前方車(chē)輛保持一定的距 離等; 側(cè)向控制則是控制車(chē)輛跟蹤預(yù)定的路徑軌跡。由于自主車(chē)系統(tǒng)本身的強(qiáng)非 線性特性 , 如何設(shè)計(jì)控制器 ,以實(shí)現(xiàn)高精度的縱向和側(cè)向控制是自主車(chē)研究所必 須解決的重點(diǎn)問(wèn)題?？偨Y(jié)汽車(chē)自主駕駛技術(shù)有著廣闊的應(yīng)用前景。無(wú)論是乘用車(chē)、商用車(chē) , 還是公共 車(chē)輛都將從汽車(chē)自主駕駛技術(shù)及其相關(guān)衍生技術(shù)的應(yīng)用中獲益。 隨著這些技術(shù)在 汽車(chē)中的使用 , 汽車(chē)的安全性、舒適性、快捷性及其造成的環(huán)境污染等問(wèn)題都將 獲得巨大的改善。另外，自主駕駛技術(shù)的采用將會(huì)提高公路運(yùn)輸吞吐量 , 緩解交 通緊張狀況 , 其所衍生的

12、一系列汽車(chē)主動(dòng)安全技術(shù)也都將提高汽車(chē)駕駛的安全 性。但汽車(chē)自主駕駛技術(shù)要走向?qū)嵱?, 還有大量的研究工作需要進(jìn)行。單從駕駛 控制系統(tǒng)的研究來(lái)說(shuō) , 待進(jìn)行的工作至少包括 :駕駛控制系統(tǒng)分析與綜合方法的進(jìn)一步完善；針對(duì)不同行駛環(huán)境的駕駛控制算法研究 ;駕駛控制系統(tǒng)機(jī)器在線自主學(xué)習(xí)問(wèn)題的研究 ;駕駛控制系統(tǒng)的適應(yīng)性和容錯(cuò)性問(wèn)題研究。相信在不久的將來(lái)， 在廣大研究員的共同努力下， 智能汽車(chē)自主駕駛控制系 統(tǒng)會(huì)被最終開(kāi)發(fā)出來(lái)并且被運(yùn)用于人們的日常生活中。參考文獻(xiàn)【1】 孫振平. 自主駕駛汽車(chē)智能控制系統(tǒng)，國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)研究生院二 00 四年三月【2】 廖爽，許勇，王善超 . 智能汽車(chē)自動(dòng)駕駛的控制方法研究，計(jì)算機(jī)測(cè) 量與控制： 2014.22（ 8）【3】 白傑，邊寧，劉永宏，劉繼峰，陳贛，周劍光，方馳 . 車(chē)輛智能駕駛 控制系統(tǒng)與技術(shù)平臺(tái)的自主開(kāi)發(fā)， 汽車(chē)安全與節(jié)能學(xué)報(bào) ,2013 年, 第 4卷 第2 期【4】 張琨.智能汽車(chē)自主循跡控制策略研究， 哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013年9 月【5】 王晨. 無(wú)人駕駛智能車(chē)控制與規(guī)劃系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)， 上海交通大學(xué) 機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院 2009年 12月【6】 肖焱曦. 無(wú)人駕駛智能車(chē)制動(dòng)控制系統(tǒng)