1、智能车辆发展现状及研究背景目的意义1 智能车辆的发展与现状12 研究智能车辆的目的和意义41 智能车辆的发展与现状 智能车辆作为智能交通系统的关键技术 ， 是众多高新技术综合集成的载体 ， 是一种通用性的术语 ， 指全部或部分完成一项或多项驾驶任务的综合车辆技术 。
广义上讲 ， 智能车辆属于室外移动智能机器人的一种 。
当车辆平台通过机器视觉或其它手段获取外部环境信息 ， 分析并理解外部场景 ， 并对危险状态做出警告或控制车辆的纵向或横向运动避开风险时 ， 可认为该车辆具有智能性 。
智能车辆是一个新型的交叉学科领域 ， 它的许多新思想、解决方案得益于其他领域的启发和技术支持 ， 如机器人、人工智能、计算机科学与系统、通信、控制与自动化、 。

2、信号处理等理论 ， 如它的一些机构、设备 ， 如红外、雷达、声纳等则来自军事领域 。
智能车辆(Intelligent Vehicle ， IV)技术的研究 ， 可以追溯到20世纪50年代初美国Electronics公司研究开发出的世界上第一台自动引导车辆(Automated Guided Vehicle ， AGV) ， 从严格意义上说 ， 这是一台移动机器人 。
从50年代后半期到60年代前半期 ， 以美国为首 ， 德国、英国以及日本等国家就展开自动驾驶和车辆导航技术的研究 。
时至今日 ， 世界各国对智能车辆技术的研究开发表现出空前的热情 ， 为此投入了大量的人力、物力 ， 智能车辆技术也相继取得了突破性进展 ， 如德国的VaMoRs-P车辆系统、美 。

3、国的NavLab系统、意大利的ARGo系统 ， 我国的吉林大学JUTIV系列、国防科技大学的CITAVT系列等 。
从1986年到1995年 ， 美国Carnegie Mellon University 在著名DelcoElectronics 公司捐资赞助下相继研制了Navlab系列智能车 。
其中Navlab5由1990年问世P0lltac运动跑车改造而成 ， 车上装有传感器：电视摄像机、声纳、激光测距仪、红外摄像机以及毫米波雷达等 。
可识别和跟踪S行曲线和道路行车线 ， 并通过控制转向实现自主驾驶 。
该车的平均速度为88.5k/h ， 首次进行了横穿美国大陆的长途驾驶试验 。
1995年 ， NavLab进行了从匹兹堡到圣迭戈全 。

4、程3000英里的公路实验 ， 95以上是自动驾驶 。
美国国防部最新研制的智能车辆Demo系列 ， 目的是用于危险地段的军事侦察 。
Demo采用的关键技术有：感知系统、计算机处理器、导航系统、路径规划、车辆控制、立体视觉、地形理解以及传感器等技术 。
Demo-A已于1993年结束完成 ， 该车视觉头上装有三台摄像机 ， 控制部分分手动和自动档 。
在公路上以50km/h的速度行使时两档转换自如 。
该车通过神经网络进行路径跟踪和避障 。
DemoB也于1994年夏季进行实验 ， 装有地图管理系统和先进的公路和越野导航感知系统 。
Demo-II于1995年夏季进行演示四辆车的联合行动 ， 它集成CCD、激光、雷达、超声、红外、微波等传感器 。
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5、之后 ， 进行了ET Demo(改进的技术演习)演示 ， 开发侦察、监视及目标搜索算法 。
日本丰田公司(TOYOTA)1993年研制的智能车改自丰田轿车 ， 后视镜左侧安装了2/3英寸CCD镜头 ， 普通高速公路上的实验车速为60km/h 。
德国的UBM(Universtitat der Bundestwehr Munchen)大学Dickmans教授的智能车辆研究小组在德国奔驰公司(Benz)赞助下一直致力于动态机器视觉领域的研究 。
从80年代初期开始 ， 研制了VamoRs和VamoRs-P两种实验车 。
VamoRs由奔驰508D型面包车改装而成 ， 装有4个彩色CCD构成双目视觉系统 ， 1987年在高速公路上的实验车速达 。

6、96km/h ， VaMoRs-P由奔驰500(Mecedes 500SEL)改装而成 ， 计算机系统由基于Transputer的并行处理单元和两台PC-486组成 。
基于Transputer的处理单元由大约60个Transputer构成 ， 其中：16位的T-222用于图像特征抽取、信息通讯和I/O操作 ， 32位的T-805分别用于物体识别、运动状态估计、行为决策 。
其视觉系统为由4个小型彩色CCD摄像机构成的两组主动式双目视觉系统 ， 一组安装在本车前部后视镜附近的平台上 ， 另一组固定在本车右部挡风板的上方 。
在高速公路上跟踪车道白线、避障和自动超车 。
1995年最高车速为130km/h 。
1996年发展了新一代的视觉 。

7、系统：EMS-Vision(Expectation-Based Multi-focal Saccadic Vision System) ， 该视觉系统能满足以下四个要求：随着车速的变化 ， 自动调节摄像机的焦距；可以感知周围较宽的范围内的物体；适应不平路径的颠簸环境；能获得立体视觉的解释信息 。
另外该小组在此系统基础上研制了变焦距主动汽车眼MarVEye 。
德国大众公司最新研究的智能车辆系统 ， 系统装有雷达、机器视觉 ， 激光扫描等传感器 。
系统利用传感器之间的数据互补及冗余得到车辆所需要的可靠、稳定的全方位信息 。
Carvelle系统是有德国研究和技术部门与大众汽车公司合作应用了高速公路环境中的视觉导航技术研制而 。

8、成 ， 其传感器和计算机系统以视觉为主 。
两台摄像机中 ， 装有远距离探测镜头用来障碍物 ， 装有广角镜头的用来检测车道 。
计算机系统为Transputer构成的并行处理单元组成 ， 完成图像处理、Karlman动态滤波、车辆控制等功能 。
系统从识别一帧图像到完成控制过程的周期为70ms ， 典型高速公路上的最高车速为120km/h 。
法国帕斯卡大学与D.R.A.S雪铁龙技术中心合作研究的Peugeot智能车 ， 设计了一个判别引导线是否漏检或丢失的检测过程 。
它的实验用车是一辆标志型小汽车 ， 其全部计算机系统为一块DSP卡 ， 传感器包括摄像机和速度传感器 。
该系统的突出特点硬件配置轻型化 。
据介绍 ， 整个系统的运算处理部分已经集成在一 。

9、块基于TMS320C50的数字处理卡上 ， 因而对实验车几乎无需任何改装 。
在高速公路上做了几百公里不同路况的行程实验 ， 车速达130km/h 。
以上只是简单介绍几个比较著名的智能车辆系统 。
经过几十年的发展 ， 已经积累了相当丰富的成果 。
比如 ， 三菱ASV多孔系统 。
该系统传感器包括：CCD摄像机、激光雷达、无源光束传感器等 。
德国大众公司的智能车将雷达、计算机视觉、激光扫描器集成到一个系统之中 ， 利用传感器之间数据互补和冗余得到可靠稳定的车辆行使所需的信息 。
另外 ， 还有德国慕尼黑联邦大学、意大利帕尔马大学、韩国大学等等都在积极从事智能车辆的研究工作 ， 并已经有巨大的成果 。
我国智能车辆的研究始于20世纪80年代末 。
当时 。

10、国家的863计划自动化领域智能机器人主题确定立项进行遥控驾驶的智能移动平台的研制；几乎同时国家部委也在规划“八五”预研项目中的地面智能机器人技术研究 ， 并确定研制自主式的无人驾驶平台演示验证系统 。
取得突破性进展的是“八五”期间研制成功的我国第一辆样车ATB-1(Autonomous Test Bed-1) 。
该车由国内多所重点大学联合研制 ， 在1996年演示中 ， 该车自主行驶的最高速度超过20km/h 。
在“八五”的基础上 ， 我国又连续在“九五”、“十五”期间研制了自主地面车ATB-2、ATB-3 。
在2001年ATB-2的场地演示中 ， 其自主行驶的最高速度为74.5km/h ， 正常行驶速度为30.6km/h ，。

11、越野环境下白天行驶的最高速度为24km/h ， 夜间行驶最高速度15km/h 。
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、西安交通大学、重庆大学等 。
近几年来 ， 具有代表性的典型系统包括：由国内多家大学参与的“十五”期间的第三代自主地面车辆ATB-3；国防科技大学研制的新一代地面无人驾驶车辆CITAVT-IV及其与中国一汽合作研制的“红旗”自主轿车；清华大学研制的THMR-V型智能车辆；吉林大学的Cybercar智能车辆；重庆大学的CQAC-I型智能车辆等 。
这一时期国内研究工作的主要方向是智能车辆的应用环境由简单场景向非结构化、复杂场景的转变 ， 以及全天 。

12、候条件下的实用化技术 ， 基于多源信息融合的系统鲁棒性研究等 。
智能车辆系统研究涉及的有：安全监控、智能防撞、辅助驾驶、自动驾驶、行为规划与决策、系统体系结构、综合集成等主要研究方向 。
如果从驾驶员对车辆的控制程度及自主程度来分 ， 上述各研究方向也可比较概括的划分为以下三个大的研究方向：监控、警告系统：此部分研究前方碰撞警告、盲点警告、行车道偏离警告、换道警告、十字路口防撞警告、行人检测、倒车警告等方面的问题 。
半自动车辆控制系统：与上一部分相比 ， 此部分具有更高级的车辆自动化 。
如当驾驶员对警告来不及反应时 ， 系统接管车辆的控制 ， 通过控制车辆的转向、制动、扭矩等使处理恢复到安全状态 。
自动车辆控制系统：此部分具 。

13、有完全的车辆自动化 ， 研究包括车辆自适应巡航、车道保持、低速等距行使、排队行使等方面的问题 。
2 研究智能车辆的目的和意义 20世纪后半叶以来 ， 浓缩着人类文明的汽车工业得到了迅速发展 。
作为现代主要交通工具的汽车 ， 以其特有的优越性为现代社会的发展和人类生活条件的改善做出了巨大贡献 ， 其发展速度越来越快 。
一方面表现在产量不断增加 ， 汽车制造业已成为全球一个重要的产业；另一方面还表现在汽车设计和制造技术不断提高 ， 成为一个技术水平越来越高的技术密集型和资金密集型相结合的产业 。
随着车辆的普及和保有量的日益增加 ， 不可避免地带来了交通事故、交通拥挤、环境污染、能源浪费等诸多问题 。
无论是发展中国家进行的汽车化过程 ， 还 。

14、是目前发达国家面临的汽车化发展 ， 提高车辆安全性能、减少道路交通事故一直是人们普遍关注的社会问题和科学技术进步所面临的重要课题之一 。
人类梦想是推动世界向前发展的不竭动力和源泉 ， 智能机器人和智能车辆是世纪人类最伟大的发明之一 ， 在短短的50年内发生了日新月异的变化 。
随着计算机和控制技术的发展 ， 智能移动平台在军事、民用和科学研究等诸多方面得到了广泛的应用 ， 工作环境也从单纯的室内环境变成了各种复杂环境 ， 包括地面、水下、空中甚至外太空等 。
在军事上 ， 智能机器人可以代替人类在危险场所（如战场、化学污染和核污染场所、北极等）按照设计者的意图自动行驶至目的地 ， 并代替人类完成侦察、排雷等军事任务 。
在民用方面 ， 不仅可 。

15、以作为自动或辅助驾驶系统以减少交通事故 ， 还可以作为智能轮椅帮助残疾人士 。
在科学研究方面 ， 智能机器人还可代替人在高危环境甚至外星上从事探索和勘探工作：美国的火星机器车对于探测火星 ， 以及火星以外的茫茫宇宙具有不可替代的作用；中国政府于2000年11月发表的中国航天白皮书中提到 ， 在未来的十年中 ， “开展以月球探测为主的深空探测的预先研究” ， 或者说2010年实现登月是一个明确的目标 ， 因此空间移动机器车将是其中重要的组成部分 ， 对于人类探测月球 ， 开发和利用月球起到巨大的推动作用 。
随着经济的发展和社会的进步 ， 道路的通行能力、交通的安全性、能源的损耗、环境的污染等问题越来越突出 。
利用现代计算机及信息技术来提高道 。

16、路交通的安全和效率已成为国内外研究的热点 。
20世纪80年代以后开展起来的关于智能交通系统(ITS)的研究 ， 被认为是解决各种交通问题的一个很好的途径 。
智能交通系统是将先进的信息技术、通信数据传输系统、电子控制系统以及计算机处理系统有效的应用于整个运输管理体系 ， 使人、车、路协调统一 ， 从而建立一个全方位发挥作用的实时、准确、高效的运输综合管理系统 。
智能车辆作为ITS发展的重要组成部分 ， 其中的先进车辆控制系统AVCS(Advanced Vehicle ControlSystem)、自动高速公路系统AHS(Automated Highway System)、先进的驾驶员信息系统ADIS(Advanced 。

17、 Driver Information System)都是紧紧围绕智能车辆进行的 ， 它的成功与否对整个系统有着很大的作用 。
我国科技部于2002年正式启动了十五科技攻关计划重大项目：智能交通系统关键技术开发和示范工程 ， 其中一个重要的内容就是进行车辆安全和辅助驾驶的研究 。
随着人类社会信息化、智能化的不断进步 ， 智能车辆应用领域日益扩大 ， 已经成为衡量一个国家社会文明和科技进步的重要标志之一 。
作为一个新型的交叉学科领域 ， 智能车辆的研究涉及图像实时处理、模式识别、人工智能、自动控制、传感器技术、卫星导航等多个学科的理论与技术 ， 集成了信息科学与人工智能技术的最新成果 ， 具有广泛的学科发展和理论价值 ， 是国家科研水 。

【智能|智能车辆发展现状及研究背景目的意义】18、平综合实力的集中体现 ， 其研究成果必将促进相关学科的迅猛发展 。
智能车辆广阔的应用前景 ， 吸引着越来越多的研究机构和汽车厂商的兴趣 。
汽车工业作为国家支柱性产业 ， 具有综合性强和经济效益高等特点 ， 其制造和销售不仅涉及到第一产业 ， 而且涉及到第二和第三产业 ， 可以断言 ， 没有哪个部分的国民经济与车辆完全无关 。
智能车辆的研究最终必将促进各行业的繁荣兴旺 ， 带动整个国民经济的发展 ， 改善产业结构 ， 促进整个国家的信息化水平 。
智能车辆作为ITS的重要组成部分和未来世界汽车技术研究发展的方向 ， 虽然近期内完全无人驾驶的智能车辆实用化条件尚不成熟 ， 但是对其进行前瞻性探讨和基础性研究 ， 可以作为重要的技术储备 ， 有利于抢占未来技术的制高点 ， 具有极其重要的战略地位和研究价值 ， 其研究工作仍然显得十分必要和迫切 。
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稿源：(未知)

【傻大方】网址：/a/2021/0902/0024075247.html

标题：智能|智能车辆发展现状及研究背景目的意义