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  智能汽车_社会学_人文社科_专业资料。智能汽车已成为新时代的风向标。 值得人们去研究与探索。

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  新概念智能无人座驾 【概念摘要】 : 无人驾驶汽车是一种新概念智能汽车, 也可以称之为轮式移动机器人, 主要依靠车内的 以计算机系统为主的智能驾驶仪通过车载传感系统感知道路环境, 自动规划行车路线并控制 车辆到达预定目标来实现无人驾驶。 它是利用车载传感器来感知车辆周围环境, 并根据感知所获得的道路、 车辆位置和障碍 物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 随着经济的发展汽车的增多,事故伤亡也呈不断上升的趋势,以及路况的恶化,新概念 无人汽车将越来越有需求出现在人们的生活里。 【技术介绍】 无人驾驶汽车也称智能车、无人自动驾驶车、自主导航车或轮式移动机器人,是室外移 动机器人在交通领域的重要应用。 无人驾驶车系统是一个集环境感知、 规划决策和多等级辅 助驾驶等功能于一体的综合系统,是充分考虑车路合一、协调规划的车辆系统,也是智能交 通系统的重要组成部分。无人驾驶汽车利用传感器技术、信号处理技术、通讯技术和计算机 技术等。通过集成视觉、激光雷达、超声传感器、微波雷达、G P s、里程计、磁罗盘等多 种车载传感器来辨识汽车所处的环境和状态,并根据所获得的道路信息、交通信号的信息、 车辆位置和障碍物信息做出分析和判断, 向主控计算机发出期望控制, 控制车辆转向和速度, 从而实现无人驾驶车辆依据自身意图和环境的拟人驾驶。 ,无人驾驶车辆的研究包括了立体 视觉信息处理技术、主动型传感器信息处理技术、自主定位技术、多传感器信息集成与 数据融合技术以及障碍物检测技术等多种关键技术的研究。 总的来说,无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、 机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块,无人驾驶汽 车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。 【重点】 一、环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳, 无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自 身周围的环境信息。 为其行为决策提供信息支持。 环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知 和周围环境感知两部分。 单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量, 无 法满足测量的需要。 因而, 必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征 量进行测量,将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环 境感知系统测量对象的不同, 我们采用两种方法进行检测: 无人驾驶汽车自身位姿信息主要 包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便,主要用驱动电机、 电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主 动型测距传感器为主, 被动型测距传感器为辅, 采用信息融合的方法实现。 因为激光、 雷达、 超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下,执行任务的需要,最重要的 是处理数据量小,实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算, 无需知道障碍物的具体信息。 而视觉作为环境感知的一个重要手段, 虽然目前在恶劣环境感 知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取 代的重要性,而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面,视觉也是必不可少的手 段。 二、导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置, 是无人驾驶汽车的 路径规划和任务规划的之支撑。 导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除 了定位辅助之外,不需要外界其他的协助,即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存 储地理空间数据,所有的计算在终端完成,在任何情况下均可实现定位,但是自主导航设备 的计算资源有限,导致计算能力差,有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技 术可分为三类:相对定位:主要依靠里程计、陀螺仪等内部本俸感受传感器,通过测量无 人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。绝对定位:主要采用导航信标.主动 或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位: 综合采用相对定位和绝对定位的 方法,扬长避短,弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航 迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。网络导航能随 时随地通过无线通信网络、 交通信息中心进行信息交互。 移动设备通过移动通信网与直接连 接于Internet的web GIs服务器相连,在272 I科技博览服务器执行地图存储和复杂计算等功 能,用户可以从服务器端下载地图数据。网络导航的优点在于不存在存储容量的限制、计算 能力强。能够存储任意精细地图,而且地图数据始终是最新的。 三、路径规划技术 路径规划是无人驾驶汽车信息感知和智能控制的桥梁, 是实现自主驾驶的基础。 路径规 划的任务就是在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准, 寻找一条从起始状态包括位置和 姿态到达目标状态的无碰路径。 路径规划技术可分为全局路径规划和局部路径规划两种。 全 局路径规划是在已知地图的情况下, 利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界, 确定可行 和最优的路径, 它把优化和反馈机制很好的结合起来。 局部路径规划是在全局路径规划生成 的可行驶区域指导下, 依据传感器感知到的局部环境信息来决策无人平台当前前方路段所要 行驶的轨迹。 全局路径规划针对周围环境已知的情况, 局部路径规划适用于环境未知的情况。 路径规划算法包括可视图法、栅格法、人工势场法、概率路标法、随机搜索树算法、粒子群 算法等。 四、决策控制技术 决策控制模块相当于无人驾驶汽车的大脑, 其主要功能是依据感知系统获取的信息来进 行决策判断,进而对下一步的行为进行决策,然后对车辆进行控制。决策技术主要包括模糊 推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。决策控制系统的行为分为反应式、反射式 和综合式三种方案: 反应式控制是一个反馈控制的过程, 根据车辆当前位姿与期望路径的偏 差,不断地调节方向盘转角和车速,直到到达目的地。反射式控制是一种低级行为,用于对 行进过程中的突发事件做出判断, 并迅速做出反应。 反应式控制规则可以由硬连接或单条控 制规则实现,其形式为:IF X1 is True and X2 is True??and Xn is True THEN Y综合式控制在 反应层中加入机器学习模块. 将部分决策层的行为转化成基于传感器的反应层行为, 从而提 高系统的反应速度。 【用途及影响】 那么,我们可以设想,一旦这些研究成果转化为产业化,带来的市场前景就可想而知。 据介绍,如果无人驾驶汽车(技术)得以应用,就可以减少一半的交通伤亡事故,会为高速 发展的汽车社会带来福音, 为汽车驾驶免除不少后顾之忧。 来自军事交通学院的研发人员介 绍,无人驾驶汽车在军事上的用途很广泛,在美国军车装备中已经达到不小的比例,也已投 入实战应用。近年来,有关无人驾驶汽车的报道多起来了,如谷歌无人驾驶汽车、德国无人 车(名为德国制造)都是基于主动安全、智能环保、使用方便的角度推出。如德国无人车, 可以通过 iPad 操控,完全智能化。 汽车智能化技术在汽车上的应用变得越来越多, 从服务延伸到功能, 在从性能上升到操 控。最典型的就是 ABS 防抱死系统、自动巡航速度等,这在普通汽车上已经很普遍的应用。 比如在豪华车上设有自动泊车功能也不是稀罕的事。 当 VOLVO 提出未来安全技术将会达到零 伤亡事故时,如果对汽车主动安全智能化技术了解后也就释然了。 让人感到欣慰的是,汽车一旦有了“交通识别能力”的功能,交通事故发生率就会缓解 或降低,这不仅有益于驾驶者的安全,对交通参与者的安全都是一种有效的保护。同样,在 当前有关城市“拼车”出行方式的热议中,其中就少不了汽车智能化技术的应用,如选择最 佳路线,合理接送搭载乘员等。 于是,我们看到,无人驾驶汽车不仅开始向我们驶来,其市场化的脚步已经临近。 【总结】 无人驾驶车是计算机科学、 模式识别和智能控制技术高度发展的产物, 也是衡量一个国 家科研实力和工业水平的重要标志, 在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。 加大对无 人驾驶汽车的研究力度,使其早日投入实际应用,对于缓解交通拥堵,提高交通安全,具有 十分重要的意义。 【参考】 [1]杨明, 无人自动驾驶车辆研究综述与展望, 哈尔滨_I=业大学学报, 2006, 38: 1259一1262 [2] Thorpe C. 。 Jochem T. , et a1. The 1997 aut伽ated highwayfree agent demonstration. IEEE Conference on Intelligent TransportationSvstem. 1997. [3]欧青立,何克忠.室外智能移动机器人的发展及其关键技术研究.机器人。2000(6). [4]Desouza, GN. , A. C. Kak. Vision for∞bile robot rIavigation: a survey. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machi neIntelligence,2002(24). 【签名】 周海滨、游亮伟、曲明慧、郭晓娜。



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  新概念智能无人座驾 【概念摘要】 : 无人驾驶汽车是一种新概念智能汽车, 也可以称之为轮式移动机器人, 主要依靠车内的 以计算机系统为主的智能驾驶仪通过车载传感系统感知道路环境, 自动规划行车路线并控制 车辆到达预定目标来实现无人驾驶。 它是利用车载传感器来感知车辆周围环境, 并根据感知所获得的道路、 车辆位置和障碍 物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 随着经济的发展汽车的增多,事故伤亡也呈不断上升的趋势,以及路况的恶化,新概念 无人汽车将越来越有需求出现在人们的生活里。 【技术介绍】 无人驾驶汽车也称智能车、无人自动驾驶车、自主导航车或轮式移动机器人,是室外移 动机器人在交通领域的重要应用。 无人驾驶车系统是一个集环境感知、 规划决策和多等级辅 助驾驶等功能于一体的综合系统,是充分考虑车路合一、协调规划的车辆系统,也是智能交 通系统的重要组成部分。无人驾驶汽车利用传感器技术、信号处理技术、通讯技术和计算机 技术等。通过集成视觉、激光雷达、超声传感器、微波雷达、G P s、里程计、磁罗盘等多 种车载传感器来辨识汽车所处的环境和状态,并根据所获得的道路信息、交通信号的信息、 车辆位置和障碍物信息做出分析和判断, 向主控计算机发出期望控制, 控制车辆转向和速度, 从而实现无人驾驶车辆依据自身意图和环境的拟人驾驶。 ,无人驾驶车辆的研究包括了立体 视觉信息处理技术、主动型传感器信息处理技术、自主定位技术、多传感器信息集成与 数据融合技术以及障碍物检测技术等多种关键技术的研究。 总的来说,无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、 机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块,无人驾驶汽 车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。 【重点】 一、环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳, 无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自 身周围的环境信息。 为其行为决策提供信息支持。 环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知 和周围环境感知两部分。 单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量, 无 法满足测量的需要。 因而, 必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征 量进行测量,将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环 境感知系统测量对象的不同, 我们采用两种方法进行检测: 无人驾驶汽车自身位姿信息主要 包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便,主要用驱动电机、 电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主 动型测距传感器为主, 被动型测距传感器为辅, 采用信息融合的方法实现。 因为激光、 雷达、 超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下,执行任务的需要,最重要的 是处理数据量小,实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算, 无需知道障碍物的具体信息。 而视觉作为环境感知的一个重要手段, 虽然目前在恶劣环境感 知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取 代的重要性,而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面,视觉也是必不可少的手 段。 二、导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置, 是无人驾驶汽车的 路径规划和任务规划的之支撑。 导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除 了定位辅助之外,不需要外界其他的协助,即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存 储地理空间数据,所有的计算在终端完成,在任何情况下均可实现定位,但是自主导航设备 的计算资源有限,导致计算能力差,有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技 术可分为三类:相对定位:主要依靠里程计、陀螺仪等内部本俸感受传感器,通过测量无 人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。绝对定位:主要采用导航信标.主动 或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位: 综合采用相对定位和绝对定位的 方法,扬长避短,弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航 迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。网络导航能随 时随地通过无线通信网络、 交通信息中心进行信息交互。 移动设备通过移动通信网与直接连 接于Internet的web GIs服务器相连,在272 I科技博览服务器执行地图存储和复杂计算等功 能,用户可以从服务器端下载地图数据。网络导航的优点在于不存在存储容量的限制、计算 能力强。能够存储任意精细地图,而且地图数据始终是最新的。 三、路径规划技术 路径规划是无人驾驶汽车信息感知和智能控制的桥梁, 是实现自主驾驶的基础。 路径规 划的任务就是在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准, 寻找一条从起始状态包括位置和 姿态到达目标状态的无碰路径。 路径规划技术可分为全局路径规划和局部路径规划两种。 全 局路径规划是在已知地图的情况下, 利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界, 确定可行 和最优的路径, 它把优化和反馈机制很好的结合起来。 局部路径规划是在全局路径规划生成 的可行驶区域指导下, 依据传感器感知到的局部环境信息来决策无人平台当前前方路段所要 行驶的轨迹。 全局路径规划针对周围环境已知的情况, 局部路径规划适用于环境未知的情况。 路径规划算法包括可视图法、栅格法、人工势场法、概率路标法、随机搜索树算法、粒子群 算法等。 四、决策控制技术 决策控制模块相当于无人驾驶汽车的大脑, 其主要功能是依据感知系统获取的信息来进 行决策判断,进而对下一步的行为进行决策,然后对车辆进行控制。决策技术主要包括模糊 推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。决策控制系统的行为分为反应式、反射式 和综合式三种方案: 反应式控制是一个反馈控制的过程, 根据车辆当前位姿与期望路径的偏 差,不断地调节方向盘转角和车速,直到到达目的地。反射式控制是一种低级行为,用于对 行进过程中的突发事件做出判断, 并迅速做出反应。 反应式控制规则可以由硬连接或单条控 制规则实现,其形式为:IF X1 is True and X2 is True??and Xn is True THEN Y综合式控制在 反应层中加入机器学习模块. 将部分决策层的行为转化成基于传感器的反应层行为, 从而提 高系统的反应速度。 【用途及影响】 那么,我们可以设想,一旦这些研究成果转化为产业化,带来的市场前景就可想而知。 据介绍,如果无人驾驶汽车(技术)得以应用,就可以减少一半的交通伤亡事故,会为高速 发展的汽车社会带来福音, 为汽车驾驶免除不少后顾之忧。 来自军事交通学院的研发人员介 绍,无人驾驶汽车在军事上的用途很广泛,在美国军车装备中已经达到不小的比例,也已投 入实战应用。近年来,有关无人驾驶汽车的报道多起来了,如谷歌无人驾驶汽车、德国无人 车(名为德国制造)都是基于主动安全、智能环保、使用方便的角度推出。如德国无人车, 可以通过 iPad 操控,完全智能化。 汽车智能化技术在汽车上的应用变得越来越多, 从服务延伸到功能, 在从性能上升到操 控。最典型的就是 ABS 防抱死系统、自动巡航速度等,这在普通汽车上已经很普遍的应用。 比如在豪华车上设有自动泊车功能也不是稀罕的事。 当 VOLVO 提出未来安全技术将会达到零 伤亡事故时,如果对汽车主动安全智能化技术了解后也就释然了。 让人感到欣慰的是,汽车一旦有了“交通识别能力”的功能,交通事故发生率就会缓解 或降低,这不仅有益于驾驶者的安全,对交通参与者的安全都是一种有效的保护。同样,在 当前有关城市“拼车”出行方式的热议中,其中就少不了汽车智能化技术的应用,如选择最 佳路线,合理接送搭载乘员等。 于是,我们看到,无人驾驶汽车不仅开始向我们驶来,其市场化的脚步已经临近。 【总结】 无人驾驶车是计算机科学、 模式识别和智能控制技术高度发展的产物, 也是衡量一个国 家科研实力和工业水平的重要标志, 在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。 加大对无 人驾驶汽车的研究力度,使其早日投入实际应用,对于缓解交通拥堵,提高交通安全,具有 十分重要的意义。 【参考】 [1]杨明, 无人自动驾驶车辆研究综述与展望, 哈尔滨_I=业大学学报, 2006, 38: 1259一1262 [2] Thorpe C. 。 Jochem T. , et a1. The 1997 aut伽ated highwayfree agent demonstration. IEEE Conference on Intelligent TransportationSvstem. 1997. [3]欧青立,何克忠.室外智能移动机器人的发展及其关键技术研究.机器人。2000(6). [4]Desouza, GN. , A. C. Kak. Vision for∞bile robot rIavigation: a survey. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machi neIntelligence,2002(24). 【签名】 周海滨、游亮伟、曲明慧、郭晓娜。



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  新概念智能无人座驾 【概念摘要】 : 无人驾驶汽车是一种新概念智能汽车, 也可以称之为轮式移动机器人, 主要依靠车内的 以计算机系统为主的智能驾驶仪通过车载传感系统感知道路环境, 自动规划行车路线并控制 车辆到达预定目标来实现无人驾驶。 它是利用车载传感器来感知车辆周围环境, 并根据感知所获得的道路、 车辆位置和障碍 物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 随着经济的发展汽车的增多,事故伤亡也呈不断上升的趋势,以及路况的恶化,新概念 无人汽车将越来越有需求出现在人们的生活里。 【技术介绍】 无人驾驶汽车也称智能车、无人自动驾驶车、自主导航车或轮式移动机器人,是室外移 动机器人在交通领域的重要应用。 无人驾驶车系统是一个集环境感知、 规划决策和多等级辅 助驾驶等功能于一体的综合系统,是充分考虑车路合一、协调规划的车辆系统,也是智能交 通系统的重要组成部分。无人驾驶汽车利用传感器技术、信号处理技术、通讯技术和计算机 技术等。通过集成视觉、激光雷达、超声传感器、微波雷达、G P s、里程计、磁罗盘等多 种车载传感器来辨识汽车所处的环境和状态,并根据所获得的道路信息、交通信号的信息、 车辆位置和障碍物信息做出分析和判断, 向主控计算机发出期望控制, 控制车辆转向和速度, 从而实现无人驾驶车辆依据自身意图和环境的拟人驾驶。 ,无人驾驶车辆的研究包括了立体 视觉信息处理技术、主动型传感器信息处理技术、自主定位技术、多传感器信息集成与 数据融合技术以及障碍物检测技术等多种关键技术的研究。 总的来说,无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、 机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块,无人驾驶汽 车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。 【重点】 一、环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳, 无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自 身周围的环境信息。 为其行为决策提供信息支持。 环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知 和周围环境感知两部分。 单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量, 无 法满足测量的需要。 因而, 必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征 量进行测量,将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环 境感知系统测量对象的不同, 我们采用两种方法进行检测: 无人驾驶汽车自身位姿信息主要 包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便,主要用驱动电机、 电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主 动型测距传感器为主, 被动型测距传感器为辅, 采用信息融合的方法实现。 因为激光、 雷达、 超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下,执行任务的需要,最重要的 是处理数据量小,实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算, 无需知道障碍物的具体信息。 而视觉作为环境感知的一个重要手段, 虽然目前在恶劣环境感 知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取 代的重要性,而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面,视觉也是必不可少的手 段。 二、导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置, 是无人驾驶汽车的 路径规划和任务规划的之支撑。 导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除 了定位辅助之外,不需要外界其他的协助,即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存 储地理空间数据,所有的计算在终端完成,在任何情况下均可实现定位,但是自主导航设备 的计算资源有限,导致计算能力差,有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技 术可分为三类:相对定位:主要依靠里程计、陀螺仪等内部本俸感受传感器,通过测量无 人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。绝对定位:主要采用导航信标.主动 或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位: 综合采用相对定位和绝对定位的 方法,扬长避短,弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航 迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。网络导航能随 时随地通过无线通信网络、 交通信息中心进行信息交互。 移动设备通过移动通信网与直接连 接于Internet的web GIs服务器相连,在272 I科技博览服务器执行地图存储和复杂计算等功 能,用户可以从服务器端下载地图数据。网络导航的优点在于不存在存储容量的限制、计算 能力强。能够存储任意精细地图,而且地图数据始终是最新的。 三、路径规划技术 路径规划是无人驾驶汽车信息感知和智能控制的桥梁, 是实现自主驾驶的基础。 路径规 划的任务就是在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准, 寻找一条从起始状态包括位置和 姿态到达目标状态的无碰路径。 路径规划技术可分为全局路径规划和局部路径规划两种。 全 局路径规划是在已知地图的情况下, 利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界, 确定可行 和最优的路径, 它把优化和反馈机制很好的结合起来。 局部路径规划是在全局路径规划生成 的可行驶区域指导下, 依据传感器感知到的局部环境信息来决策无人平台当前前方路段所要 行驶的轨迹。 全局路径规划针对周围环境已知的情况, 局部路径规划适用于环境未知的情况。 路径规划算法包括可视图法、栅格法、人工势场法、概率路标法、随机搜索树算法、粒子群 算法等。 四、决策控制技术 决策控制模块相当于无人驾驶汽车的大脑, 其主要功能是依据感知系统获取的信息来进 行决策判断,进而对下一步的行为进行决策,然后对车辆进行控制。决策技术主要包括模糊 推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。决策控制系统的行为分为反应式、反射式 和综合式三种方案: 反应式控制是一个反馈控制的过程, 根据车辆当前位姿与期望路径的偏 差,不断地调节方向盘转角和车速,直到到达目的地。反射式控制是一种低级行为,用于对 行进过程中的突发事件做出判断, 并迅速做出反应。 反应式控制规则可以由硬连接或单条控 制规则实现,其形式为:IF X1 is True and X2 is True??and Xn is True THEN Y综合式控制在 反应层中加入机器学习模块. 将部分决策层的行为转化成基于传感器的反应层行为, 从而提 高系统的反应速度。 【用途及影响】 那么,我们可以设想,一旦这些研究成果转化为产业化,带来的市场前景就可想而知。 据介绍,如果无人驾驶汽车(技术)得以应用,就可以减少一半的交通伤亡事故,会为高速 发展的汽车社会带来福音, 为汽车驾驶免除不少后顾之忧。 来自军事交通学院的研发人员介 绍,无人驾驶汽车在军事上的用途很广泛,在美国军车装备中已经达到不小的比例,也已投 入实战应用。近年来,有关无人驾驶汽车的报道多起来了,如谷歌无人驾驶汽车、德国无人 车(名为德国制造)都是基于主动安全、智能环保、使用方便的角度推出。如德国无人车, 可以通过 iPad 操控,完全智能化。 汽车智能化技术在汽车上的应用变得越来越多, 从服务延伸到功能, 在从性能上升到操 控。最典型的就是 ABS 防抱死系统、自动巡航速度等,这在普通汽车上已经很普遍的应用。 比如在豪华车上设有自动泊车功能也不是稀罕的事。 当 VOLVO 提出未来安全技术将会达到零 伤亡事故时,如果对汽车主动安全智能化技术了解后也就释然了。 让人感到欣慰的是,汽车一旦有了“交通识别能力”的功能,交通事故发生率就会缓解 或降低,这不仅有益于驾驶者的安全,对交通参与者的安全都是一种有效的保护。同样,在 当前有关城市“拼车”出行方式的热议中,其中就少不了汽车智能化技术的应用,如选择最 佳路线,合理接送搭载乘员等。 于是,我们看到,无人驾驶汽车不仅开始向我们驶来,其市场化的脚步已经临近。 【总结】 无人驾驶车是计算机科学、 模式识别和智能控制技术高度发展的产物, 也是衡量一个国 家科研实力和工业水平的重要标志, 在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。 加大对无 人驾驶汽车的研究力度,使其早日投入实际应用,对于缓解交通拥堵,提高交通安全,具有 十分重要的意义。 【参考】 [1]杨明, 无人自动驾驶车辆研究综述与展望, 哈尔滨_I=业大学学报, 2006, 38: 1259一1262 [2] Thorpe C. 。 Jochem T. , et a1. The 1997 aut伽ated highwayfree agent demonstration. IEEE Conference on Intelligent TransportationSvstem. 1997. [3]欧青立,何克忠.室外智能移动机器人的发展及其关键技术研究.机器人。2000(6). [4]Desouza, GN. , A. C. Kak. Vision for∞bile robot rIavigation: a survey. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machi neIntelligence,2002(24). 【签名】 周海滨、游亮伟、曲明慧、郭晓娜。

  新概念智能无人座驾 【概念摘要】 : 无人驾驶汽车是一种新概念智能汽车, 也可以称之为轮式移动机器人, 主要依靠车内的 以计算机系统为主的智能驾驶仪通过车载传感系统感知道路环境, 自动规划行车路线并控制 车辆到达预定目标来实现无人驾驶。 它是利用车载传感器来感知车辆周围环境, 并根据感知所获得的道路、 车辆位置和障碍 物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 随着经济的发展汽车的增多,事故伤亡也呈不断上升的趋势,以及路况的恶化,新概念 无人汽车将越来越有需求出现在人们的生活里。 【技术介绍】 无人驾驶汽车也称智能车、无人自动驾驶车、自主导航车或轮式移动机器人,是室外移 动机器人在交通领域的重要应用。 无人驾驶车系统是一个集环境感知、 规划决策和多等级辅 助驾驶等功能于一体的综合系统,是充分考虑车路合一、协调规划的车辆系统,也是智能交 通系统的重要组成部分。无人驾驶汽车利用传感器技术、信号处理技术、通讯技术和计算机 技术等。通过集成视觉、激光雷达、超声传感器、微波雷达、G P s、里程计、磁罗盘等多 种车载传感器来辨识汽车所处的环境和状态,并根据所获得的道路信息、交通信号的信息、 车辆位置和障碍物信息做出分析和判断, 向主控计算机发出期望控制, 控制车辆转向和速度, 从而实现无人驾驶车辆依据自身意图和环境的拟人驾驶。 ,无人驾驶车辆的研究包括了立体 视觉信息处理技术、主动型传感器信息处理技术、自主定位技术、多传感器信息集成与 数据融合技术以及障碍物检测技术等多种关键技术的研究。 总的来说,无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、 机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块,无人驾驶汽 车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。 【重点】 一、环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳, 无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自 身周围的环境信息。 为其行为决策提供信息支持。 环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知 和周围环境感知两部分。 单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量, 无 法满足测量的需要。 因而, 必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征 量进行测量,将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环 境感知系统测量对象的不同, 我们采用两种方法进行检测: 无人驾驶汽车自身位姿信息主要 包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便,主要用驱动电机、 电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主 动型测距传感器为主, 被动型测距传感器为辅, 采用信息融合的方法实现。 因为激光、 雷达、 超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下,执行任务的需要,最重要的 是处理数据量小,实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算, 无需知道障碍物的具体信息。 而视觉作为环境感知的一个重要手段, 虽然目前在恶劣环境感 知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取 代的重要性,而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面,视觉也是必不可少的手 段。 二、导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置, 是无人驾驶汽车的 路径规划和任务规划的之支撑。 导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除 了定位辅助之外,不需要外界其他的协助,即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存 储地理空间数据,所有的计算在终端完成,在任何情况下均可实现定位,但是自主导航设备 的计算资源有限,导致计算能力差,有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技 术可分为三类:相对定位:主要依靠里程计、陀螺仪等内部本俸感受传感器,通过测量无 人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。绝对定位:主要采用导航信标.主动 或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位: 综合采用相对定位和绝对定位的 方法,扬长避短,弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航 迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。网络导航能随 时随地通过无线通信网络、 交通信息中心进行信息交互。 移动设备通过移动通信网与直接连 接于Internet的web GIs服务器相连,在272 I科技博览服务器执行地图存储和复杂计算等功 能,用户可以从服务器端下载地图数据。网络导航的优点在于不存在存储容量的限制、计算 能力强。能够存储任意精细地图,而且地图数据始终是最新的。 三、路径规划技术 路径规划是无人驾驶汽车信息感知和智能控制的桥梁, 是实现自主驾驶的基础。 路径规 划的任务就是在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准, 寻找一条从起始状态包括位置和 姿态到达目标状态的无碰路径。 路径规划技术可分为全局路径规划和局部路径规划两种。 全 局路径规划是在已知地图的情况下, 利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界, 确定可行 和最优的路径, 它把优化和反馈机制很好的结合起来。 局部路径规划是在全局路径规划生成 的可行驶区域指导下, 依据传感器感知到的局部环境信息来决策无人平台当前前方路段所要 行驶的轨迹。 全局路径规划针对周围环境已知的情况, 局部路径规划适用于环境未知的情况。 路径规划算法包括可视图法、栅格法、人工势场法、概率路标法、随机搜索树算法、粒子群 算法等。 四、决策控制技术 决策控制模块相当于无人驾驶汽车的大脑, 其主要功能是依据感知系统获取的信息来进 行决策判断,进而对下一步的行为进行决策,然后对车辆进行控制。决策技术主要包括模糊 推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。决策控制系统的行为分为反应式、反射式 和综合式三种方案: 反应式控制是一个反馈控制的过程, 根据车辆当前位姿与期望路径的偏 差,不断地调节方向盘转角和车速,直到到达目的地。反射式控制是一种低级行为,用于对 行进过程中的突发事件做出判断, 并迅速做出反应。 反应式控制规则可以由硬连接或单条控 制规则实现,其形式为:IF X1 is True and X2 is True??and Xn is True THEN Y综合式控制在 反应层中加入机器学习模块. 将部分决策层的行为转化成基于传感器的反应层行为, 从而提 高系统的反应速度。 【用途及影响】 那么,我们可以设想,一旦这些研究成果转化为产业化,带来的市场前景就可想而知。 据介绍,如果无人驾驶汽车(技术)得以应用,就可以减少一半的交通伤亡事故,会为高速 发展的汽车社会带来福音, 为汽车驾驶免除不少后顾之忧。 来自军事交通学院的研发人员介 绍,无人驾驶汽车在军事上的用途很广泛,在美国军车装备中已经达到不小的比例,也已投 入实战应用。近年来,有关无人驾驶汽车的报道多起来了,如谷歌无人驾驶汽车、德国无人 车(名为德国制造)都是基于主动安全、智能环保、使用方便的角度推出。如德国无人车, 可以通过 iPad 操控,完全智能化。 汽车智能化技术在汽车上的应用变得越来越多, 从服务延伸到功能, 在从性能上升到操 控。最典型的就是 ABS 防抱死系统、自动巡航速度等,这在普通汽车上已经很普遍的应用。 比如在豪华车上设有自动泊车功能也不是稀罕的事。 当 VOLVO 提出未来安全技术将会达到零 伤亡事故时,如果对汽车主动安全智能化技术了解后也就释然了。 让人感到欣慰的是,汽车一旦有了“交通识别能力”的功能,交通事故发生率就会缓解 或降低,这不仅有益于驾驶者的安全,对交通参与者的安全都是一种有效的保护。同样,在 当前有关城市“拼车”出行方式的热议中,其中就少不了汽车智能化技术的应用,如选择最 佳路线,合理接送搭载乘员等。 于是,我们看到,无人驾驶汽车不仅开始向我们驶来,其市场化的脚步已经临近。 【总结】 无人驾驶车是计算机科学、 模式识别和智能控制技术高度发展的产物, 也是衡量一个国 家科研实力和工业水平的重要标志, 在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。 加大对无 人驾驶汽车的研究力度,使其早日投入实际应用,对于缓解交通拥堵,提高交通安全,具有 十分重要的意义。 【参考】 [1]杨明, 无人自动驾驶车辆研究综述与展望, 哈尔滨_I=业大学学报, 2006, 38: 1259一1262 [2] Thorpe C. 。 Jochem T. , et a1. The 1997 aut伽ated highwayfree agent demonstration. IEEE Conference on Intelligent TransportationSvstem. 1997. [3]欧青立,何克忠.室外智能移动机器人的发展及其关键技术研究.机器人。2000(6). [4]Desouza, GN. , A. C. Kak. Vision for∞bile robot rIavigation: a survey. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machi neIntelligence,2002(24). 【签名】 周海滨、游亮伟、曲明慧、郭晓娜。

  新概念智能无人座驾 【概念摘要】 : 无人驾驶汽车是一种新概念智能汽车, 也可以称之为轮式移动机器人, 主要依靠车内的 以计算机系统为主的智能驾驶仪通过车载传感系统感知道路环境, 自动规划行车路线并控制 车辆到达预定目标来实现无人驾驶。 它是利用车载传感器来感知车辆周围环境, 并根据感知所获得的道路、 车辆位置和障碍 物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 随着经济的发展汽车的增多,事故伤亡也呈不断上升的趋势,以及路况的恶化,新概念 无人汽车将越来越有需求出现在人们的生活里。 【技术介绍】 无人驾驶汽车也称智能车、无人自动驾驶车、自主导航车或轮式移动机器人,是室外移 动机器人在交通领域的重要应用。 无人驾驶车系统是一个集环境感知、 规划决策和多等级辅 助驾驶等功能于一体的综合系统,是充分考虑车路合一、协调规划的车辆系统,也是智能交 通系统的重要组成部分。无人驾驶汽车利用传感器技术、信号处理技术、通讯技术和计算机 技术等。通过集成视觉、激光雷达、超声传感器、微波雷达、G P s、里程计、磁罗盘等多 种车载传感器来辨识汽车所处的环境和状态,并根据所获得的道路信息、交通信号的信息、 车辆位置和障碍物信息做出分析和判断, 向主控计算机发出期望控制, 控制车辆转向和速度, 从而实现无人驾驶车辆依据自身意图和环境的拟人驾驶。 ,无人驾驶车辆的研究包括了立体 视觉信息处理技术、主动型传感器信息处理技术、自主定位技术、多传感器信息集成与 数据融合技术以及障碍物检测技术等多种关键技术的研究。 总的来说,无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、 机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块,无人驾驶汽 车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。 【重点】 一、环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳, 无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自 身周围的环境信息。 为其行为决策提供信息支持。 环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知 和周围环境感知两部分。 单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量, 无 法满足测量的需要。 因而, 必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征 量进行测量,将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环 境感知系统测量对象的不同, 我们采用两种方法进行检测: 无人驾驶汽车自身位姿信息主要 包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便,主要用驱动电机、 电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主 动型测距传感器为主, 被动型测距传感器为辅, 采用信息融合的方法实现。 因为激光、 雷达、 超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下,执行任务的需要,最重要的 是处理数据量小,实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算, 无需知道障碍物的具体信息。 而视觉作为环境感知的一个重要手段, 虽然目前在恶劣环境感 知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取 代的重要性,而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面,视觉也是必不可少的手 段。 二、导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置, 是无人驾驶汽车的 路径规划和任务规划的之支撑。 导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除 了定位辅助之外,不需要外界其他的协助,即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存 储地理空间数据,所有的计算在终端完成,在任何情况下均可实现定位,但是自主导航设备 的计算资源有限,导致计算能力差,有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技 术可分为三类:相对定位:主要依靠里程计、陀螺仪等内部本俸感受传感器,通过测量无 人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。绝对定位:主要采用导航信标.主动 或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位: 综合采用相对定位和绝对定位的 方法,扬长避短,弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航 迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。网络导航能随 时随地通过无线通信网络、 交通信息中心进行信息交互。 移动设备通过移动通信网与直接连 接于Internet的web GIs服务器相连,在272 I科技博览服务器执行地图存储和复杂计算等功 能,用户可以从服务器端下载地图数据。网络导航的优点在于不存在存储容量的限制、计算 能力强。能够存储任意精细地图,而且地图数据始终是最新的。 三、路径规划技术 路径规划是无人驾驶汽车信息感知和智能控制的桥梁, 是实现自主驾驶的基础。 路径规 划的任务就是在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准, 寻找一条从起始状态包括位置和 姿态到达目标状态的无碰路径。 路径规划技术可分为全局路径规划和局部路径规划两种。 全 局路径规划是在已知地图的情况下, 利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界, 确定可行 和最优的路径, 它把优化和反馈机制很好的结合起来。 局部路径规划是在全局路径规划生成 的可行驶区域指导下, 依据传感器感知到的局部环境信息来决策无人平台当前前方路段所要 行驶的轨迹。 全局路径规划针对周围环境已知的情况, 局部路径规划适用于环境未知的情况。 路径规划算法包括可视图法、栅格法、人工势场法、概率路标法、随机搜索树算法、粒子群 算法等。 四、决策控制技术 决策控制模块相当于无人驾驶汽车的大脑, 其主要功能是依据感知系统获取的信息来进 行决策判断,进而对下一步的行为进行决策,然后对车辆进行控制。决策技术主要包括模糊 推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。决策控制系统的行为分为反应式、反射式 和综合式三种方案: 反应式控制是一个反馈控制的过程, 根据车辆当前位姿与期望路径的偏 差,不断地调节方向盘转角和车速,直到到达目的地。反射式控制是一种低级行为,用于对 行进过程中的突发事件做出判断, 并迅速做出反应。 反应式控制规则可以由硬连接或单条控 制规则实现,其形式为:IF X1 is True and X2 is True??and Xn is True THEN Y综合式控制在 反应层中加入机器学习模块. 将部分决策层的行为转化成基于传感器的反应层行为, 从而提 高系统的反应速度。 【用途及影响】 那么,我们可以设想,一旦这些研究成果转化为产业化,带来的市场前景就可想而知。 据介绍,如果无人驾驶汽车(技术)得以应用,就可以减少一半的交通伤亡事故,会为高速 发展的汽车社会带来福音, 为汽车驾驶免除不少后顾之忧。 来自军事交通学院的研发人员介 绍,无人驾驶汽车在军事上的用途很广泛,在美国军车装备中已经达到不小的比例,也已投 入实战应用。近年来,有关无人驾驶汽车的报道多起来了,如谷歌无人驾驶汽车、德国无人 车(名为德国制造)都是基于主动安全、智能环保、使用方便的角度推出。如德国无人车, 可以通过 iPad 操控,完全智能化。 汽车智能化技术在汽车上的应用变得越来越多, 从服务延伸到功能, 在从性能上升到操 控。最典型的就是 ABS 防抱死系统、自动巡航速度等,这在普通汽车上已经很普遍的应用。 比如在豪华车上设有自动泊车功能也不是稀罕的事。 当 VOLVO 提出未来安全技术将会达到零 伤亡事故时,如果对汽车主动安全智能化技术了解后也就释然了。 让人感到欣慰的是,汽车一旦有了“交通识别能力”的功能,交通事故发生率就会缓解 或降低,这不仅有益于驾驶者的安全,对交通参与者的安全都是一种有效的保护。同样,在 当前有关城市“拼车”出行方式的热议中,其中就少不了汽车智能化技术的应用,如选择最 佳路线,合理接送搭载乘员等。 于是,我们看到,无人驾驶汽车不仅开始向我们驶来,其市场化的脚步已经临近。 【总结】 无人驾驶车是计算机科学、 模式识别和智能控制技术高度发展的产物, 也是衡量一个国 家科研实力和工业水平的重要标志, 在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。 加大对无 人驾驶汽车的研究力度,使其早日投入实际应用,对于缓解交通拥堵,提高交通安全,具有 十分重要的意义。 【参考】 [1]杨明, 无人自动驾驶车辆研究综述与展望, 哈尔滨_I=业大学学报, 2006, 38: 1259一1262 [2] Thorpe C. 。 Jochem T. , et a1. The 1997 aut伽ated highwayfree agent demonstration. IEEE Conference on Intelligent TransportationSvstem. 1997. [3]欧青立,何克忠.室外智能移动机器人的发展及其关键技术研究.机器人。2000(6). [4]Desouza, GN. , A. C. Kak. Vision for∞bile robot rIavigation: a survey. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machi neIntelligence,2002(24). 【签名】 周海滨、游亮伟、曲明慧、郭晓娜。

  新概念智能无人座驾 【概念摘要】 : 无人驾驶汽车是一种新概念智能汽车, 也可以称之为轮式移动机器人, 主要依靠车内的 以计算机系统为主的智能驾驶仪通过车载传感系统感知道路环境, 自动规划行车路线并控制 车辆到达预定目标来实现无人驾驶。 它是利用车载传感器来感知车辆周围环境, 并根据感知所获得的道路、 车辆位置和障碍 物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 随着经济的发展汽车的增多,事故伤亡也呈不断上升的趋势,以及路况的恶化,新概念 无人汽车将越来越有需求出现在人们的生活里。 【技术介绍】 无人驾驶汽车也称智能车、无人自动驾驶车、自主导航车或轮式移动机器人,是室外移 动机器人在交通领域的重要应用。 无人驾驶车系统是一个集环境感知、 规划决策和多等级辅 助驾驶等功能于一体的综合系统,是充分考虑车路合一、协调规划的车辆系统,也是智能交 通系统的重要组成部分。无人驾驶汽车利用传感器技术、信号处理技术、通讯技术和计算机 技术等。通过集成视觉、激光雷达、超声传感器、微波雷达、G P s、里程计、磁罗盘等多 种车载传感器来辨识汽车所处的环境和状态,并根据所获得的道路信息、交通信号的信息、 车辆位置和障碍物信息做出分析和判断, 向主控计算机发出期望控制, 控制车辆转向和速度, 从而实现无人驾驶车辆依据自身意图和环境的拟人驾驶。 ,无人驾驶车辆的研究包括了立体 视觉信息处理技术、主动型传感器信息处理技术、自主定位技术、多传感器信息集成与 数据融合技术以及障碍物检测技术等多种关键技术的研究。 总的来说,无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、 机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块,无人驾驶汽 车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。 【重点】 一、环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳, 无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自 身周围的环境信息。 为其行为决策提供信息支持。 环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知 和周围环境感知两部分。 单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量, 无 法满足测量的需要。 因而, 必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征 量进行测量,将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环 境感知系统测量对象的不同, 我们采用两种方法进行检测: 无人驾驶汽车自身位姿信息主要 包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便,主要用驱动电机、 电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主 动型测距传感器为主, 被动型测距传感器为辅, 采用信息融合的方法实现。 因为激光、 雷达、 超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下,执行任务的需要,最重要的 是处理数据量小,实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算, 无需知道障碍物的具体信息。 而视觉作为环境感知的一个重要手段, 虽然目前在恶劣环境感 知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取 代的重要性,而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面,视觉也是必不可少的手 段。 二、导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置, 是无人驾驶汽车的 路径规划和任务规划的之支撑。 导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除 了定位辅助之外,不需要外界其他的协助,即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存 储地理空间数据,所有的计算在终端完成,在任何情况下均可实现定位,但是自主导航设备 的计算资源有限,导致计算能力差,有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技 术可分为三类:相对定位:主要依靠里程计、陀螺仪等内部本俸感受传感器,通过测量无 人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。绝对定位:主要采用导航信标.主动 或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位: 综合采用相对定位和绝对定位的 方法,扬长避短,弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航 迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。网络导航能随 时随地通过无线通信网络、 交通信息中心进行信息交互。 移动设备通过移动通信网与直接连 接于Internet的web GIs服务器相连,在272 I科技博览服务器执行地图存储和复杂计算等功 能,用户可以从服务器端下载地图数据。网络导航的优点在于不存在存储容量的限制、计算 能力强。能够存储任意精细地图,而且地图数据始终是最新的。 三、路径规划技术 路径规划是无人驾驶汽车信息感知和智能控制的桥梁, 是实现自主驾驶的基础。 路径规 划的任务就是在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准, 寻找一条从起始状态包括位置和 姿态到达目标状态的无碰路径。 路径规划技术可分为全局路径规划和局部路径规划两种。 全 局路径规划是在已知地图的情况下, 利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界, 确定可行 和最优的路径, 它把优化和反馈机制很好的结合起来。 局部路径规划是在全局路径规划生成 的可行驶区域指导下, 依据传感器感知到的局部环境信息来决策无人平台当前前方路段所要 行驶的轨迹。 全局路径规划针对周围环境已知的情况, 局部路径规划适用于环境未知的情况。 路径规划算法包括可视图法、栅格法、人工势场法、概率路标法、随机搜索树算法、粒子群 算法等。 四、决策控制技术 决策控制模块相当于无人驾驶汽车的大脑, 其主要功能是依据感知系统获取的信息来进 行决策判断,进而对下一步的行为进行决策,然后对车辆进行控制。决策技术主要包括模糊 推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。决策控制系统的行为分为反应式、反射式 和综合式三种方案: 反应式控制是一个反馈控制的过程, 根据车辆当前位姿与期望路径的偏 差,不断地调节方向盘转角和车速,直到到达目的地。反射式控制是一种低级行为,用于对 行进过程中的突发事件做出判断, 并迅速做出反应。 反应式控制规则可以由硬连接或单条控 制规则实现,其形式为:IF X1 is True and X2 is True??and Xn is True THEN Y综合式控制在 反应层中加入机器学习模块. 将部分决策层的行为转化成基于传感器的反应层行为, 从而提 高系统的反应速度。 【用途及影响】 那么,我们可以设想,一旦这些研究成果转化为产业化,带来的市场前景就可想而知。 据介绍,如果无人驾驶汽车(技术)得以应用,就可以减少一半的交通伤亡事故,会为高速 发展的汽车社会带来福音, 为汽车驾驶免除不少后顾之忧。 来自军事交通学院的研发人员介 绍,无人驾驶汽车在军事上的用途很广泛,在美国军车装备中已经达到不小的比例,也已投 入实战应用。近年来,有关无人驾驶汽车的报道多起来了,如谷歌无人驾驶汽车、德国无人 车(名为德国制造)都是基于主动安全、智能环保、使用方便的角度推出。如德国无人车, 可以通过 iPad 操控,完全智能化。 汽车智能化技术在汽车上的应用变得越来越多, 从服务延伸到功能, 在从性能上升到操 控。最典型的就是 ABS 防抱死系统、自动巡航速度等,这在普通汽车上已经很普遍的应用。 比如在豪华车上设有自动泊车功能也不是稀罕的事。 当 VOLVO 提出未来安全技术将会达到零 伤亡事故时,如果对汽车主动安全智能化技术了解后也就释然了。 让人感到欣慰的是,汽车一旦有了“交通识别能力”的功能,交通事故发生率就会缓解 或降低,这不仅有益于驾驶者的安全,对交通参与者的安全都是一种有效的保护。同样,在 当前有关城市“拼车”出行方式的热议中,其中就少不了汽车智能化技术的应用,如选择最 佳路线,合理接送搭载乘员等。 于是,我们看到,无人驾驶汽车不仅开始向我们驶来,其市场化的脚步已经临近。 【总结】 无人驾驶车是计算机科学、 模式识别和智能控制技术高度发展的产物, 也是衡量一个国 家科研实力和工业水平的重要标志, 在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。 加大对无 人驾驶汽车的研究力度,使其早日投入实际应用,对于缓解交通拥堵,提高交通安全,具有 十分重要的意义。 【参考】 [1]杨明, 无人自动驾驶车辆研究综述与展望, 哈尔滨_I=业大学学报, 2006, 38: 1259一1262 [2] Thorpe C. 。 Jochem T. , et a1. The 1997 aut伽ated highwayfree agent demonstration. IEEE Conference on Intelligent TransportationSvstem. 1997. [3]欧青立,何克忠.室外智能移动机器人的发展及其关键技术研究.机器人。2000(6). [4]Desouza, GN. , A. C. Kak. Vision for∞bile robot rIavigation: a survey. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machi neIntelligence,2002(24). 【签名】 周海滨、游亮伟、曲明慧、郭晓娜。

  新概念智能无人座驾 【概念摘要】 : 无人驾驶汽车是一种新概念智能汽车, 也可以称之为轮式移动机器人, 主要依靠车内的 以计算机系统为主的智能驾驶仪通过车载传感系统感知道路环境, 自动规划行车路线并控制 车辆到达预定目标来实现无人驾驶。 它是利用车载传感器来感知车辆周围环境, 并根据感知所获得的道路、 车辆位置和障碍 物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 随着经济的发展汽车的增多,事故伤亡也呈不断上升的趋势,以及路况的恶化,新概念 无人汽车将越来越有需求出现在人们的生活里。 【技术介绍】 无人驾驶汽车也称智能车、无人自动驾驶车、自主导航车或轮式移动机器人,是室外移 动机器人在交通领域的重要应用。 无人驾驶车系统是一个集环境感知、 规划决策和多等级辅 助驾驶等功能于一体的综合系统,是充分考虑车路合一、协调规划的车辆系统,也是智能交 通系统的重要组成部分。无人驾驶汽车利用传感器技术、信号处理技术、通讯技术和计算机 技术等。通过集成视觉、激光雷达、超声传感器、微波雷达、G P s、里程计、磁罗盘等多 种车载传感器来辨识汽车所处的环境和状态,并根据所获得的道路信息、交通信号的信息、 车辆位置和障碍物信息做出分析和判断, 向主控计算机发出期望控制, 控制车辆转向和速度, 从而实现无人驾驶车辆依据自身意图和环境的拟人驾驶。 ,无人驾驶车辆的研究包括了立体 视觉信息处理技术、主动型传感器信息处理技术、自主定位技术、多传感器信息集成与 数据融合技术以及障碍物检测技术等多种关键技术的研究。 总的来说,无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、 机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块,无人驾驶汽 车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。 【重点】 一、环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳, 无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自 身周围的环境信息。 为其行为决策提供信息支持。 环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知 和周围环境感知两部分。 单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量, 无 法满足测量的需要。 因而, 必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征 量进行测量,将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环 境感知系统测量对象的不同, 我们采用两种方法进行检测: 无人驾驶汽车自身位姿信息主要 包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便,主要用驱动电机、 电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主 动型测距传感器为主, 被动型测距传感器为辅, 采用信息融合的方法实现。 因为激光、 雷达、 超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下,执行任务的需要,最重要的 是处理数据量小,实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算, 无需知道障碍物的具体信息。 而视觉作为环境感知的一个重要手段, 虽然目前在恶劣环境感 知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取 代的重要性,而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面,视觉也是必不可少的手 段。 二、导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置, 是无人驾驶汽车的 路径规划和任务规划的之支撑。 导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除 了定位辅助之外,不需要外界其他的协助,即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存 储地理空间数据,所有的计算在终端完成,在任何情况下均可实现定位,但是自主导航设备 的计算资源有限,导致计算能力差,有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技 术可分为三类:相对定位:主要依靠里程计、陀螺仪等内部本俸感受传感器,通过测量无 人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。绝对定位:主要采用导航信标.主动 或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位: 综合采用相对定位和绝对定位的 方法,扬长避短,弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航 迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。网络导航能随 时随地通过无线通信网络、 交通信息中心进行信息交互。 移动设备通过移动通信网与直接连 接于Internet的web GIs服务器相连,在272 I科技博览服务器执行地图存储和复杂计算等功 能,用户可以从服务器端下载地图数据。网络导航的优点在于不存在存储容量的限制、计算 能力强。能够存储任意精细地图,而且地图数据始终是最新的。 三、路径规划技术 路径规划是无人驾驶汽车信息感知和智能控制的桥梁, 是实现自主驾驶的基础。 路径规 划的任务就是在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准, 寻找一条从起始状态包括位置和 姿态到达目标状态的无碰路径。 路径规划技术可分为全局路径规划和局部路径规划两种。 全 局路径规划是在已知地图的情况下, 利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界, 确定可行 和最优的路径, 它把优化和反馈机制很好的结合起来。 局部路径规划是在全局路径规划生成 的可行驶区域指导下, 依据传感器感知到的局部环境信息来决策无人平台当前前方路段所要 行驶的轨迹。 全局路径规划针对周围环境已知的情况, 局部路径规划适用于环境未知的情况。 路径规划算法包括可视图法、栅格法、人工势场法、概率路标法、随机搜索树算法、粒子群 算法等。 四、决策控制技术 决策控制模块相当于无人驾驶汽车的大脑, 其主要功能是依据感知系统获取的信息来进 行决策判断,进而对下一步的行为进行决策,然后对车辆进行控制。决策技术主要包括模糊 推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。决策控制系统的行为分为反应式、反射式 和综合式三种方案: 反应式控制是一个反馈控制的过程, 根据车辆当前位姿与期望路径的偏 差,不断地调节方向盘转角和车速,直到到达目的地。反射式控制是一种低级行为,用于对 行进过程中的突发事件做出判断, 并迅速做出反应。 反应式控制规则可以由硬连接或单条控 制规则实现,其形式为:IF X1 is True and X2 is True??and Xn is True THEN Y综合式控制在 反应层中加入机器学习模块. 将部分决策层的行为转化成基于传感器的反应层行为, 从而提 高系统的反应速度。 【用途及影响】 那么,我们可以设想,一旦这些研究成果转化为产业化,带来的市场前景就可想而知。 据介绍,如果无人驾驶汽车(技术)得以应用,就可以减少一半的交通伤亡事故,会为高速 发展的汽车社会带来福音, 为汽车驾驶免除不少后顾之忧。 来自军事交通学院的研发人员介 绍,无人驾驶汽车在军事上的用途很广泛,在美国军车装备中已经达到不小的比例,也已投 入实战应用。近年来,有关无人驾驶汽车的报道多起来了,如谷歌无人驾驶汽车、德国无人 车(名为德国制造)都是基于主动安全、智能环保、使用方便的角度推出。如德国无人车, 可以通过 iPad 操控,完全智能化。 汽车智能化技术在汽车上的应用变得越来越多, 从服务延伸到功能, 在从性能上升到操 控。最典型的就是 ABS 防抱死系统、自动巡航速度等,这在普通汽车上已经很普遍的应用。 比如在豪华车上设有自动泊车功能也不是稀罕的事。 当 VOLVO 提出未来安全技术将会达到零 伤亡事故时,如果对汽车主动安全智能化技术了解后也就释然了。 让人感到欣慰的是,汽车一旦有了“交通识别能力”的功能,交通事故发生率就会缓解 或降低,这不仅有益于驾驶者的安全,对交通参与者的安全都是一种有效的保护。同样,在 当前有关城市“拼车”出行方式的热议中,其中就少不了汽车智能化技术的应用,如选择最 佳路线,合理接送搭载乘员等。 于是,我们看到,无人驾驶汽车不仅开始向我们驶来,其市场化的脚步已经临近。 【总结】 无人驾驶车是计算机科学、 模式识别和智能控制技术高度发展的产物, 也是衡量一个国 家科研实力和工业水平的重要标志, 在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。 加大对无 人驾驶汽车的研究力度,使其早日投入实际应用,对于缓解交通拥堵,提高交通安全,具有 十分重要的意义。 【参考】 [1]杨明, 无人自动驾驶车辆研究综述与展望, 哈尔滨_I=业大学学报, 2006, 38: 1259一1262 [2] Thorpe C. 。 Jochem T. , et a1. The 1997 aut伽ated highwayfree agent demonstration. IEEE Conference on Intelligent TransportationSvstem. 1997. [3]欧青立,何克忠.室外智能移动机器人的发展及其关键技术研究.机器人。2000(6). [4]Desouza, GN. , A. C. Kak. Vision for∞bile robot rIavigation: a survey. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machi neIntelligence,2002(24). 【签名】 周海滨、游亮伟、曲明慧、郭晓娜。

  新概念智能无人座驾 【概念摘要】 : 无人驾驶汽车是一种新概念智能汽车, 也可以称之为轮式移动机器人, 主要依靠车内的 以计算机系统为主的智能驾驶仪通过车载传感系统感知道路环境, 自动规划行车路线并控制 车辆到达预定目标来实现无人驾驶。 它是利用车载传感器来感知车辆周围环境, 并根据感知所获得的道路、 车辆位置和障碍 物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 随着经济的发展汽车的增多,事故伤亡也呈不断上升的趋势,以及路况的恶化,新概念 无人汽车将越来越有需求出现在人们的生活里。 【技术介绍】 无人驾驶汽车也称智能车、无人自动驾驶车、自主导航车或轮式移动机器人,是室外移 动机器人在交通领域的重要应用。 无人驾驶车系统是一个集环境感知、 规划决策和多等级辅 助驾驶等功能于一体的综合系统,是充分考虑车路合一、协调规划的车辆系统,也是智能交 通系统的重要组成部分。无人驾驶汽车利用传感器技术、信号处理技术、通讯技术和计算机 技术等。通过集成视觉、激光雷达、超声传感器、微波雷达、G P s、里程计、磁罗盘等多 种车载传感器来辨识汽车所处的环境和状态,并根据所获得的道路信息、交通信号的信息、 车辆位置和障碍物信息做出分析和判断, 向主控计算机发出期望控制, 控制车辆转向和速度, 从而实现无人驾驶车辆依据自身意图和环境的拟人驾驶。 ,无人驾驶车辆的研究包括了立体 视觉信息处理技术、主动型传感器信息处理技术、自主定位技术、多传感器信息集成与 数据融合技术以及障碍物检测技术等多种关键技术的研究。 总的来说,无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、 机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块,无人驾驶汽 车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。 【重点】 一、环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳, 无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自 身周围的环境信息。 为其行为决策提供信息支持。 环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知 和周围环境感知两部分。 单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量, 无 法满足测量的需要。 因而, 必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征 量进行测量,将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环 境感知系统测量对象的不同, 我们采用两种方法进行检测: 无人驾驶汽车自身位姿信息主要 包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便,主要用驱动电机、 电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主 动型测距传感器为主, 被动型测距传感器为辅, 采用信息融合的方法实现。 因为激光、 雷达、 超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下,执行任务的需要,最重要的 是处理数据量小,实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算, 无需知道障碍物的具体信息。 而视觉作为环境感知的一个重要手段, 虽然目前在恶劣环境感 知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取 代的重要性,而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面,视觉也是必不可少的手 段。 二、导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置, 是无人驾驶汽车的 路径规划和任务规划的之支撑。 导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除 了定位辅助之外,不需要外界其他的协助,即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存 储地理空间数据,所有的计算在终端完成,在任何情况下均可实现定位,但是自主导航设备 的计算资源有限,导致计算能力差,有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技 术可分为三类:相对定位:主要依靠里程计、陀螺仪等内部本俸感受传感器,通过测量无 人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。绝对定位:主要采用导航信标.主动 或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位: 综合采用相对定位和绝对定位的 方法,扬长避短,弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航 迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。网络导航能随 时随地通过无线通信网络、 交通信息中心进行信息交互。 移动设备通过移动通信网与直接连 接于Internet的web GIs服务器相连,在272 I科技博览服务器执行地图存储和复杂计算等功 能,用户可以从服务器端下载地图数据。网络导航的优点在于不存在存储容量的限制、计算 能力强。能够存储任意精细地图,而且地图数据始终是最新的。 三、路径规划技术 路径规划是无人驾驶汽车信息感知和智能控制的桥梁, 是实现自主驾驶的基础。 路径规 划的任务就是在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准, 寻找一条从起始状态包括位置和 姿态到达目标状态的无碰路径。 路径规划技术可分为全局路径规划和局部路径规划两种。 全 局路径规划是在已知地图的情况下, 利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界, 确定可行 和最优的路径, 它把优化和反馈机制很好的结合起来。 局部路径规划是在全局路径规划生成 的可行驶区域指导下, 依据传感器感知到的局部环境信息来决策无人平台当前前方路段所要 行驶的轨迹。 全局路径规划针对周围环境已知的情况, 局部路径规划适用于环境未知的情况。 路径规划算法包括可视图法、栅格法、人工势场法、概率路标法、随机搜索树算法、粒子群 算法等。 四、决策控制技术 决策控制模块相当于无人驾驶汽车的大脑, 其主要功能是依据感知系统获取的信息来进 行决策判断,进而对下一步的行为进行决策,然后对车辆进行控制。决策技术主要包括模糊 推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。决策控制系统的行为分为反应式、反射式 和综合式三种方案: 反应式控制是一个反馈控制的过程, 根据车辆当前位姿与期望路径的偏 差,不断地调节方向盘转角和车速,直到到达目的地。反射式控制是一种低级行为,用于对 行进过程中的突发事件做出判断, 并迅速做出反应。 反应式控制规则可以由硬连接或单条控 制规则实现,其形式为:IF X1 is True and X2 is True??and Xn is True THEN Y综合式控制在 反应层中加入机器学习模块. 将部分决策层的行为转化成基于传感器的反应层行为, 从而提 高系统的反应速度。 【用途及影响】 那么,我们可以设想,一旦这些研究成果转化为产业化,带来的市场前景就可想而知。 据介绍,如果无人驾驶汽车(技术)得以应用,就可以减少一半的交通伤亡事故,会为高速 发展的汽车社会带来福音, 为汽车驾驶免除不少后顾之忧。 来自军事交通学院的研发人员介 绍,无人驾驶汽车在军事上的用途很广泛,在美国军车装备中已经达到不小的比例,也已投 入实战应用。近年来,有关无人驾驶汽车的报道多起来了,如谷歌无人驾驶汽车、德国无人 车(名为德国制造)都是基于主动安全、智能环保、使用方便的角度推出。如德国无人车, 可以通过 iPad 操控,完全智能化。 汽车智能化技术在汽车上的应用变得越来越多, 从服务延伸到功能, 在从性能上升到操 控。最典型的就是 ABS 防抱死系统、自动巡航速度等,这在普通汽车上已经很普遍的应用。 比如在豪华车上设有自动泊车功能也不是稀罕的事。 当 VOLVO 提出未来安全技术将会达到零 伤亡事故时,如果对汽车主动安全智能化技术了解后也就释然了。 让人感到欣慰的是,汽车一旦有了“交通识别能力”的功能,交通事故发生率就会缓解 或降低,这不仅有益于驾驶者的安全,对交通参与者的安全都是一种有效的保护。同样,在 当前有关城市“拼车”出行方式的热议中,其中就少不了汽车智能化技术的应用,如选择最 佳路线,合理接送搭载乘员等。 于是,我们看到,无人驾驶汽车不仅开始向我们驶来,其市场化的脚步已经临近。 【总结】 无人驾驶车是计算机科学、 模式识别和智能控制技术高度发展的产物, 也是衡量一个国 家科研实力和工业水平的重要标志, 在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。 加大对无 人驾驶汽车的研究力度,使其早日投入实际应用,对于缓解交通拥堵,提高交通安全,具有 十分重要的意义。 【参考】 [1]杨明, 无人自动驾驶车辆研究综述与展望, 哈尔滨_I=业大学学报, 2006, 38: 1259一1262 [2] Thorpe C. 。 Jochem T. , et a1. The 1997 aut伽ated highwayfree agent demonstration. IEEE Conference on Intelligent TransportationSvstem. 1997. [3]欧青立,何克忠.室外智能移动机器人的发展及其关键技术研究.机器人。2000(6). [4]Desouza, GN. , A. C. Kak. Vision for∞bile robot rIavigation: a survey. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machi neIntelligence,2002(24). 【签名】 周海滨、游亮伟、曲明慧、郭晓娜。



  智能汽车_社会学_人文社科_专业资料。智能汽车已成为新时代的风向标。 值得人们去研究与探索。



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  新概念智能无人座驾 【概念摘要】 : 无人驾驶汽车是一种新概念智能汽车, 也可以称之为轮式移动机器人, 主要依靠车内的 以计算机系统为主的智能驾驶仪通过车载传感系统感知道路环境, 自动规划行车路线并控制 车辆到达预定目标来实现无人驾驶。 它是利用车载传感器来感知车辆周围环境, 并根据感知所获得的道路、 车辆位置和障碍 物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 随着经济的发展汽车的增多,事故伤亡也呈不断上升的趋势,以及路况的恶化,新概念 无人汽车将越来越有需求出现在人们的生活里。 【技术介绍】 无人驾驶汽车也称智能车、无人自动驾驶车、自主导航车或轮式移动机器人,是室外移 动机器人在交通领域的重要应用。 无人驾驶车系统是一个集环境感知、 规划决策和多等级辅 助驾驶等功能于一体的综合系统,是充分考虑车路合一、协调规划的车辆系统,也是智能交 通系统的重要组成部分。无人驾驶汽车利用传感器技术、信号处理技术、通讯技术和计算机 技术等。通过集成视觉、激光雷达、超声传感器、微波雷达、G P s、里程计、磁罗盘等多 种车载传感器来辨识汽车所处的环境和状态,并根据所获得的道路信息、交通信号的信息、 车辆位置和障碍物信息做出分析和判断, 向主控计算机发出期望控制, 控制车辆转向和速度, 从而实现无人驾驶车辆依据自身意图和环境的拟人驾驶。 ,无人驾驶车辆的研究包括了立体 视觉信息处理技术、主动型传感器信息处理技术、自主定位技术、多传感器信息集成与 数据融合技术以及障碍物检测技术等多种关键技术的研究。 总的来说,无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、 机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块,无人驾驶汽 车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。 【重点】 一、环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳, 无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自 身周围的环境信息。 为其行为决策提供信息支持。 环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知 和周围环境感知两部分。 单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量, 无 法满足测量的需要。 因而, 必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征 量进行测量,将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环 境感知系统测量对象的不同, 我们采用两种方法进行检测: 无人驾驶汽车自身位姿信息主要 包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便,主要用驱动电机、 电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主 动型测距传感器为主, 被动型测距传感器为辅, 采用信息融合的方法实现。 因为激光、 雷达、 超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下,执行任务的需要,最重要的 是处理数据量小,实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算, 无需知道障碍物的具体信息。 而视觉作为环境感知的一个重要手段, 虽然目前在恶劣环境感 知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取 代的重要性,而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面,视觉也是必不可少的手 段。 二、导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置, 是无人驾驶汽车的 路径规划和任务规划的之支撑。 导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除 了定位辅助之外,不需要外界其他的协助,即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存 储地理空间数据,所有的计算在终端完成,在任何情况下均可实现定位,但是自主导航设备 的计算资源有限,导致计算能力差,有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技 术可分为三类:相对定位:主要依靠里程计、陀螺仪等内部本俸感受传感器,通过测量无 人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。绝对定位:主要采用导航信标.主动 或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位: 综合采用相对定位和绝对定位的 方法,扬长避短,弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航 迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。网络导航能随 时随地通过无线通信网络、 交通信息中心进行信息交互。 移动设备通过移动通信网与直接连 接于Internet的web GIs服务器相连,在272 I科技博览服务器执行地图存储和复杂计算等功 能,用户可以从服务器端下载地图数据。网络导航的优点在于不存在存储容量的限制、计算 能力强。能够存储任意精细地图,而且地图数据始终是最新的。 三、路径规划技术 路径规划是无人驾驶汽车信息感知和智能控制的桥梁, 是实现自主驾驶的基础。 路径规 划的任务就是在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准, 寻找一条从起始状态包括位置和 姿态到达目标状态的无碰路径。 路径规划技术可分为全局路径规划和局部路径规划两种。 全 局路径规划是在已知地图的情况下, 利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界, 确定可行 和最优的路径, 它把优化和反馈机制很好的结合起来。 局部路径规划是在全局路径规划生成 的可行驶区域指导下, 依据传感器感知到的局部环境信息来决策无人平台当前前方路段所要 行驶的轨迹。 全局路径规划针对周围环境已知的情况, 局部路径规划适用于环境未知的情况。 路径规划算法包括可视图法、栅格法、人工势场法、概率路标法、随机搜索树算法、粒子群 算法等。 四、决策控制技术 决策控制模块相当于无人驾驶汽车的大脑, 其主要功能是依据感知系统获取的信息来进 行决策判断,进而对下一步的行为进行决策,然后对车辆进行控制。决策技术主要包括模糊 推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。决策控制系统的行为分为反应式、反射式 和综合式三种方案: 反应式控制是一个反馈控制的过程, 根据车辆当前位姿与期望路径的偏 差,不断地调节方向盘转角和车速,直到到达目的地。反射式控制是一种低级行为,用于对 行进过程中的突发事件做出判断, 并迅速做出反应。 反应式控制规则可以由硬连接或单条控 制规则实现,其形式为:IF X1 is True and X2 is True??and Xn is True THEN Y综合式控制在 反应层中加入机器学习模块. 将部分决策层的行为转化成基于传感器的反应层行为, 从而提 高系统的反应速度。 【用途及影响】 那么,我们可以设想,一旦这些研究成果转化为产业化,带来的市场前景就可想而知。 据介绍,如果无人驾驶汽车(技术)得以应用,就可以减少一半的交通伤亡事故,会为高速 发展的汽车社会带来福音, 为汽车驾驶免除不少后顾之忧。 来自军事交通学院的研发人员介 绍,无人驾驶汽车在军事上的用途很广泛,在美国军车装备中已经达到不小的比例,也已投 入实战应用。近年来,有关无人驾驶汽车的报道多起来了,如谷歌无人驾驶汽车、德国无人 车(名为德国制造)都是基于主动安全、智能环保、使用方便的角度推出。如德国无人车, 可以通过 iPad 操控,完全智能化。 汽车智能化技术在汽车上的应用变得越来越多, 从服务延伸到功能, 在从性能上升到操 控。最典型的就是 ABS 防抱死系统、自动巡航速度等,这在普通汽车上已经很普遍的应用。 比如在豪华车上设有自动泊车功能也不是稀罕的事。 当 VOLVO 提出未来安全技术将会达到零 伤亡事故时,如果对汽车主动安全智能化技术了解后也就释然了。 让人感到欣慰的是,汽车一旦有了“交通识别能力”的功能,交通事故发生率就会缓解 或降低,这不仅有益于驾驶者的安全,对交通参与者的安全都是一种有效的保护。同样,在 当前有关城市“拼车”出行方式的热议中,其中就少不了汽车智能化技术的应用,如选择最 佳路线,合理接送搭载乘员等。 于是,我们看到,无人驾驶汽车不仅开始向我们驶来,其市场化的脚步已经临近。 【总结】 无人驾驶车是计算机科学、 模式识别和智能控制技术高度发展的产物, 也是衡量一个国 家科研实力和工业水平的重要标志, 在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。 加大对无 人驾驶汽车的研究力度,使其早日投入实际应用,对于缓解交通拥堵,提高交通安全,具有 十分重要的意义。 【参考】 [1]杨明, 无人自动驾驶车辆研究综述与展望, 哈尔滨_I=业大学学报, 2006, 38: 1259一1262 [2] Thorpe C. 。 Jochem T. , et a1. The 1997 aut伽ated highwayfree agent demonstration. IEEE Conference on Intelligent TransportationSvstem. 1997. [3]欧青立,何克忠.室外智能移动机器人的发展及其关键技术研究.机器人。2000(6). [4]Desouza, GN. , A. C. Kak. Vision for∞bile robot rIavigation: a survey. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machi neIntelligence,2002(24). 【签名】 周海滨、游亮伟、曲明慧、郭晓娜。

  新概念智能无人座驾 【概念摘要】 : 无人驾驶汽车是一种新概念智能汽车, 也可以称之为轮式移动机器人, 主要依靠车内的 以计算机系统为主的智能驾驶仪通过车载传感系统感知道路环境, 自动规划行车路线并控制 车辆到达预定目标来实现无人驾驶。 它是利用车载传感器来感知车辆周围环境, 并根据感知所获得的道路、 车辆位置和障碍 物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 随着经济的发展汽车的增多,事故伤亡也呈不断上升的趋势,以及路况的恶化,新概念 无人汽车将越来越有需求出现在人们的生活里。 【技术介绍】 无人驾驶汽车也称智能车、无人自动驾驶车、自主导航车或轮式移动机器人,是室外移 动机器人在交通领域的重要应用。 无人驾驶车系统是一个集环境感知、 规划决策和多等级辅 助驾驶等功能于一体的综合系统,是充分考虑车路合一、协调规划的车辆系统,也是智能交 通系统的重要组成部分。无人驾驶汽车利用传感器技术、信号处理技术、通讯技术和计算机 技术等。通过集成视觉、激光雷达、超声传感器、微波雷达、G P s、里程计、磁罗盘等多 种车载传感器来辨识汽车所处的环境和状态,并根据所获得的道路信息、交通信号的信息、 车辆位置和障碍物信息做出分析和判断, 向主控计算机发出期望控制, 控制车辆转向和速度, 从而实现无人驾驶车辆依据自身意图和环境的拟人驾驶。 ,无人驾驶车辆的研究包括了立体 视觉信息处理技术、主动型传感器信息处理技术、自主定位技术、多传感器信息集成与 数据融合技术以及障碍物检测技术等多种关键技术的研究。 总的来说,无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、 机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块,无人驾驶汽 车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。 【重点】 一、环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳, 无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自 身周围的环境信息。 为其行为决策提供信息支持。 环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知 和周围环境感知两部分。 单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量, 无 法满足测量的需要。 因而, 必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征 量进行测量,将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环 境感知系统测量对象的不同, 我们采用两种方法进行检测: 无人驾驶汽车自身位姿信息主要 包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便,主要用驱动电机、 电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主 动型测距传感器为主, 被动型测距传感器为辅, 采用信息融合的方法实现。 因为激光、 雷达、 超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下,执行任务的需要,最重要的 是处理数据量小,实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算, 无需知道障碍物的具体信息。 而视觉作为环境感知的一个重要手段, 虽然目前在恶劣环境感 知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取 代的重要性,而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面,视觉也是必不可少的手 段。 二、导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置, 是无人驾驶汽车的 路径规划和任务规划的之支撑。 导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除 了定位辅助之外,不需要外界其他的协助,即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存 储地理空间数据,所有的计算在终端完成,在任何情况下均可实现定位,但是自主导航设备 的计算资源有限,导致计算能力差,有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技 术可分为三类:相对定位:主要依靠里程计、陀螺仪等内部本俸感受传感器,通过测量无 人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。绝对定位:主要采用导航信标.主动 或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位: 综合采用相对定位和绝对定位的 方法,扬长避短,弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航 迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。网络导航能随 时随地通过无线通信网络、 交通信息中心进行信息交互。 移动设备通过移动通信网与直接连 接于Internet的web GIs服务器相连,在272 I科技博览服务器执行地图存储和复杂计算等功 能,用户可以从服务器端下载地图数据。网络导航的优点在于不存在存储容量的限制、计算 能力强。能够存储任意精细地图,而且地图数据始终是最新的。 三、路径规划技术 路径规划是无人驾驶汽车信息感知和智能控制的桥梁, 是实现自主驾驶的基础。 路径规 划的任务就是在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准, 寻找一条从起始状态包括位置和 姿态到达目标状态的无碰路径。 路径规划技术可分为全局路径规划和局部路径规划两种。 全 局路径规划是在已知地图的情况下, 利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界, 确定可行 和最优的路径, 它把优化和反馈机制很好的结合起来。 局部路径规划是在全局路径规划生成 的可行驶区域指导下, 依据传感器感知到的局部环境信息来决策无人平台当前前方路段所要 行驶的轨迹。 全局路径规划针对周围环境已知的情况, 局部路径规划适用于环境未知的情况。 路径规划算法包括可视图法、栅格法、人工势场法、概率路标法、随机搜索树算法、粒子群 算法等。 四、决策控制技术 决策控制模块相当于无人驾驶汽车的大脑, 其主要功能是依据感知系统获取的信息来进 行决策判断,进而对下一步的行为进行决策,然后对车辆进行控制。决策技术主要包括模糊 推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。决策控制系统的行为分为反应式、反射式 和综合式三种方案: 反应式控制是一个反馈控制的过程, 根据车辆当前位姿与期望路径的偏 差,不断地调节方向盘转角和车速,直到到达目的地。反射式控制是一种低级行为,用于对 行进过程中的突发事件做出判断, 并迅速做出反应。 反应式控制规则可以由硬连接或单条控 制规则实现,其形式为:IF X1 is True and X2 is True??and Xn is True THEN Y综合式控制在 反应层中加入机器学习模块. 将部分决策层的行为转化成基于传感器的反应层行为, 从而提 高系统的反应速度。 【用途及影响】 那么,我们可以设想,一旦这些研究成果转化为产业化,带来的市场前景就可想而知。 据介绍,如果无人驾驶汽车(技术)得以应用,就可以减少一半的交通伤亡事故,会为高速 发展的汽车社会带来福音, 为汽车驾驶免除不少后顾之忧。 来自军事交通学院的研发人员介 绍,无人驾驶汽车在军事上的用途很广泛,在美国军车装备中已经达到不小的比例,也已投 入实战应用。近年来,有关无人驾驶汽车的报道多起来了,如谷歌无人驾驶汽车、德国无人 车(名为德国制造)都是基于主动安全、智能环保、使用方便的角度推出。如德国无人车, 可以通过 iPad 操控,完全智能化。 汽车智能化技术在汽车上的应用变得越来越多, 从服务延伸到功能, 在从性能上升到操 控。最典型的就是 ABS 防抱死系统、自动巡航速度等,这在普通汽车上已经很普遍的应用。 比如在豪华车上设有自动泊车功能也不是稀罕的事。 当 VOLVO 提出未来安全技术将会达到零 伤亡事故时,如果对汽车主动安全智能化技术了解后也就释然了。 让人感到欣慰的是,汽车一旦有了“交通识别能力”的功能,交通事故发生率就会缓解 或降低,这不仅有益于驾驶者的安全,对交通参与者的安全都是一种有效的保护。同样,在 当前有关城市“拼车”出行方式的热议中,其中就少不了汽车智能化技术的应用,如选择最 佳路线,合理接送搭载乘员等。 于是,我们看到,无人驾驶汽车不仅开始向我们驶来,其市场化的脚步已经临近。 【总结】 无人驾驶车是计算机科学、 模式识别和智能控制技术高度发展的产物, 也是衡量一个国 家科研实力和工业水平的重要标志, 在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。 加大对无 人驾驶汽车的研究力度,使其早日投入实际应用,对于缓解交通拥堵,提高交通安全,具有 十分重要的意义。 【参考】 [1]杨明, 无人自动驾驶车辆研究综述与展望, 哈尔滨_I=业大学学报, 2006, 38: 1259一1262 [2] Thorpe C. 。 Jochem T. , et a1. The 1997 aut伽ated highwayfree agent demonstration. IEEE Conference on Intelligent TransportationSvstem. 1997. [3]欧青立,何克忠.室外智能移动机器人的发展及其关键技术研究.机器人。2000(6). [4]Desouza, GN. , A. C. Kak. Vision for∞bile robot rIavigation: a survey. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machi neIntelligence,2002(24). 【签名】 周海滨、游亮伟、曲明慧、郭晓娜。



  智能汽车_社会学_人文社科_专业资料。智能汽车已成为新时代的风向标。 值得人们去研究与探索。



  智能汽车_社会学_人文社科_专业资料。智能汽车已成为新时代的风向标。 值得人们去研究与探索。

  新概念智能无人座驾 【概念摘要】 : 无人驾驶汽车是一种新概念智能汽车, 也可以称之为轮式移动机器人, 主要依靠车内的 以计算机系统为主的智能驾驶仪通过车载传感系统感知道路环境, 自动规划行车路线并控制 车辆到达预定目标来实现无人驾驶。 它是利用车载传感器来感知车辆周围环境, 并根据感知所获得的道路、 车辆位置和障碍 物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 随着经济的发展汽车的增多,事故伤亡也呈不断上升的趋势,以及路况的恶化,新概念 无人汽车将越来越有需求出现在人们的生活里。 【技术介绍】 无人驾驶汽车也称智能车、无人自动驾驶车、自主导航车或轮式移动机器人,是室外移 动机器人在交通领域的重要应用。 无人驾驶车系统是一个集环境感知、 规划决策和多等级辅 助驾驶等功能于一体的综合系统,是充分考虑车路合一、协调规划的车辆系统,也是智能交 通系统的重要组成部分。无人驾驶汽车利用传感器技术、信号处理技术、通讯技术和计算机 技术等。通过集成视觉、激光雷达、超声传感器、微波雷达、G P s、里程计、磁罗盘等多 种车载传感器来辨识汽车所处的环境和状态,并根据所获得的道路信息、交通信号的信息、 车辆位置和障碍物信息做出分析和判断, 向主控计算机发出期望控制, 控制车辆转向和速度, 从而实现无人驾驶车辆依据自身意图和环境的拟人驾驶。 ,无人驾驶车辆的研究包括了立体 视觉信息处理技术、主动型传感器信息处理技术、自主定位技术、多传感器信息集成与 数据融合技术以及障碍物检测技术等多种关键技术的研究。 总的来说,无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、 机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块,无人驾驶汽 车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。 【重点】 一、环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳, 无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自 身周围的环境信息。 为其行为决策提供信息支持。 环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知 和周围环境感知两部分。 单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量, 无 法满足测量的需要。 因而, 必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征 量进行测量,将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环 境感知系统测量对象的不同, 我们采用两种方法进行检测: 无人驾驶汽车自身位姿信息主要 包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便,主要用驱动电机、 电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主 动型测距传感器为主, 被动型测距传感器为辅, 采用信息融合的方法实现。 因为激光、 雷达、 超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下,执行任务的需要,最重要的 是处理数据量小,实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算, 无需知道障碍物的具体信息。 而视觉作为环境感知的一个重要手段, 虽然目前在恶劣环境感 知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取 代的重要性,而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面,视觉也是必不可少的手 段。 二、导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置, 是无人驾驶汽车的 路径规划和任务规划的之支撑。 导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除 了定位辅助之外,不需要外界其他的协助,即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存 储地理空间数据,所有的计算在终端完成,在任何情况下均可实现定位,但是自主导航设备 的计算资源有限,导致计算能力差,有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技 术可分为三类:相对定位:主要依靠里程计、陀螺仪等内部本俸感受传感器,通过测量无 人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。绝对定位:主要采用导航信标.主动 或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位: 综合采用相对定位和绝对定位的 方法,扬长避短,弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航 迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。网络导航能随 时随地通过无线通信网络、 交通信息中心进行信息交互。 移动设备通过移动通信网与直接连 接于Internet的web GIs服务器相连,在272 I科技博览服务器执行地图存储和复杂计算等功 能,用户可以从服务器端下载地图数据。网络导航的优点在于不存在存储容量的限制、计算 能力强。能够存储任意精细地图,而且地图数据始终是最新的。 三、路径规划技术 路径规划是无人驾驶汽车信息感知和智能控制的桥梁, 是实现自主驾驶的基础。 路径规 划的任务就是在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准, 寻找一条从起始状态包括位置和 姿态到达目标状态的无碰路径。 路径规划技术可分为全局路径规划和局部路径规划两种。 全 局路径规划是在已知地图的情况下, 利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界, 确定可行 和最优的路径, 它把优化和反馈机制很好的结合起来。 局部路径规划是在全局路径规划生成 的可行驶区域指导下, 依据传感器感知到的局部环境信息来决策无人平台当前前方路段所要 行驶的轨迹。 全局路径规划针对周围环境已知的情况, 局部路径规划适用于环境未知的情况。 路径规划算法包括可视图法、栅格法、人工势场法、概率路标法、随机搜索树算法、粒子群 算法等。 四、决策控制技术 决策控制模块相当于无人驾驶汽车的大脑, 其主要功能是依据感知系统获取的信息来进 行决策判断,进而对下一步的行为进行决策,然后对车辆进行控制。决策技术主要包括模糊 推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。决策控制系统的行为分为反应式、反射式 和综合式三种方案: 反应式控制是一个反馈控制的过程, 根据车辆当前位姿与期望路径的偏 差,不断地调节方向盘转角和车速,直到到达目的地。反射式控制是一种低级行为,用于对 行进过程中的突发事件做出判断, 并迅速做出反应。 反应式控制规则可以由硬连接或单条控 制规则实现,其形式为:IF X1 is True and X2 is True??and Xn is True THEN Y综合式控制在 反应层中加入机器学习模块. 将部分决策层的行为转化成基于传感器的反应层行为, 从而提 高系统的反应速度。 【用途及影响】 那么,我们可以设想,一旦这些研究成果转化为产业化,带来的市场前景就可想而知。 据介绍,如果无人驾驶汽车(技术)得以应用,就可以减少一半的交通伤亡事故,会为高速 发展的汽车社会带来福音, 为汽车驾驶免除不少后顾之忧。 来自军事交通学院的研发人员介 绍,无人驾驶汽车在军事上的用途很广泛,在美国军车装备中已经达到不小的比例,也已投 入实战应用。近年来,有关无人驾驶汽车的报道多起来了,如谷歌无人驾驶汽车、德国无人 车(名为德国制造)都是基于主动安全、智能环保、使用方便的角度推出。如德国无人车, 可以通过 iPad 操控,完全智能化。 汽车智能化技术在汽车上的应用变得越来越多, 从服务延伸到功能, 在从性能上升到操 控。最典型的就是 ABS 防抱死系统、自动巡航速度等,这在普通汽车上已经很普遍的应用。 比如在豪华车上设有自动泊车功能也不是稀罕的事。 当 VOLVO 提出未来安全技术将会达到零 伤亡事故时,如果对汽车主动安全智能化技术了解后也就释然了。 让人感到欣慰的是,汽车一旦有了“交通识别能力”的功能,交通事故发生率就会缓解 或降低,这不仅有益于驾驶者的安全,对交通参与者的安全都是一种有效的保护。同样,在 当前有关城市“拼车”出行方式的热议中,其中就少不了汽车智能化技术的应用,如选择最 佳路线,合理接送搭载乘员等。 于是,我们看到,无人驾驶汽车不仅开始向我们驶来,其市场化的脚步已经临近。 【总结】 无人驾驶车是计算机科学、 模式识别和智能控制技术高度发展的产物, 也是衡量一个国 家科研实力和工业水平的重要标志, 在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。 加大对无 人驾驶汽车的研究力度,使其早日投入实际应用,对于缓解交通拥堵,提高交通安全,具有 十分重要的意义。 【参考】 [1]杨明, 无人自动驾驶车辆研究综述与展望, 哈尔滨_I=业大学学报, 2006, 38: 1259一1262 [2] Thorpe C. 。 Jochem T. , et a1. The 1997 aut伽ated highwayfree agent demonstration. IEEE Conference on Intelligent TransportationSvstem. 1997. [3]欧青立,何克忠.室外智能移动机器人的发展及其关键技术研究.机器人。2000(6). [4]Desouza, GN. , A. C. Kak. Vision for∞bile robot rIavigation: a survey. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machi neIntelligence,2002(24). 【签名】 周海滨、游亮伟、曲明慧、郭晓娜。



  智能汽车_社会学_人文社科_专业资料。智能汽车已成为新时代的风向标。 值得人们去研究与探索。

  新概念智能无人座驾 【概念摘要】 : 无人驾驶汽车是一种新概念智能汽车, 也可以称之为轮式移动机器人, 主要依靠车内的 以计算机系统为主的智能驾驶仪通过车载传感系统感知道路环境, 自动规划行车路线并控制 车辆到达预定目标来实现无人驾驶。 它是利用车载传感器来感知车辆周围环境, 并根据感知所获得的道路、 车辆位置和障碍 物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 随着经济的发展汽车的增多,事故伤亡也呈不断上升的趋势,以及路况的恶化,新概念 无人汽车将越来越有需求出现在人们的生活里。 【技术介绍】 无人驾驶汽车也称智能车、无人自动驾驶车、自主导航车或轮式移动机器人,是室外移 动机器人在交通领域的重要应用。 无人驾驶车系统是一个集环境感知、 规划决策和多等级辅 助驾驶等功能于一体的综合系统,是充分考虑车路合一、协调规划的车辆系统,也是智能交 通系统的重要组成部分。无人驾驶汽车利用传感器技术、信号处理技术、通讯技术和计算机 技术等。通过集成视觉、激光雷达、超声传感器、微波雷达、G P s、里程计、磁罗盘等多 种车载传感器来辨识汽车所处的环境和状态,并根据所获得的道路信息、交通信号的信息、 车辆位置和障碍物信息做出分析和判断, 向主控计算机发出期望控制, 控制车辆转向和速度, 从而实现无人驾驶车辆依据自身意图和环境的拟人驾驶。 ,无人驾驶车辆的研究包括了立体 视觉信息处理技术、主动型传感器信息处理技术、自主定位技术、多传感器信息集成与 数据融合技术以及障碍物检测技术等多种关键技术的研究。 总的来说,无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、 机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块,无人驾驶汽 车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。 【重点】 一、环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳, 无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自 身周围的环境信息。 为其行为决策提供信息支持。 环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知 和周围环境感知两部分。 单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量, 无 法满足测量的需要。 因而, 必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征 量进行测量,将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环 境感知系统测量对象的不同, 我们采用两种方法进行检测: 无人驾驶汽车自身位姿信息主要 包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便,主要用驱动电机、 电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主 动型测距传感器为主, 被动型测距传感器为辅, 采用信息融合的方法实现。 因为激光、 雷达、 超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下,执行任务的需要,最重要的 是处理数据量小,实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算, 无需知道障碍物的具体信息。 而视觉作为环境感知的一个重要手段, 虽然目前在恶劣环境感 知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取 代的重要性,而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面,视觉也是必不可少的手 段。 二、导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置, 是无人驾驶汽车的 路径规划和任务规划的之支撑。 导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除 了定位辅助之外,不需要外界其他的协助,即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存 储地理空间数据,所有的计算在终端完成,在任何情况下均可实现定位,但是自主导航设备 的计算资源有限,导致计算能力差,有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技 术可分为三类:相对定位:主要依靠里程计、陀螺仪等内部本俸感受传感器,通过测量无 人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。绝对定位:主要采用导航信标.主动 或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位: 综合采用相对定位和绝对定位的 方法,扬长避短,弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航 迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。网络导航能随 时随地通过无线通信网络、 交通信息中心进行信息交互。 移动设备通过移动通信网与直接连 接于Internet的web GIs服务器相连,在272 I科技博览服务器执行地图存储和复杂计算等功 能,用户可以从服务器端下载地图数据。网络导航的优点在于不存在存储容量的限制、计算 能力强。能够存储任意精细地图,而且地图数据始终是最新的。 三、路径规划技术 路径规划是无人驾驶汽车信息感知和智能控制的桥梁, 是实现自主驾驶的基础。 路径规 划的任务就是在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准, 寻找一条从起始状态包括位置和 姿态到达目标状态的无碰路径。 路径规划技术可分为全局路径规划和局部路径规划两种。 全 局路径规划是在已知地图的情况下, 利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界, 确定可行 和最优的路径, 它把优化和反馈机制很好的结合起来。 局部路径规划是在全局路径规划生成 的可行驶区域指导下, 依据传感器感知到的局部环境信息来决策无人平台当前前方路段所要 行驶的轨迹。 全局路径规划针对周围环境已知的情况, 局部路径规划适用于环境未知的情况。 路径规划算法包括可视图法、栅格法、人工势场法、概率路标法、随机搜索树算法、粒子群 算法等。 四、决策控制技术 决策控制模块相当于无人驾驶汽车的大脑, 其主要功能是依据感知系统获取的信息来进 行决策判断,进而对下一步的行为进行决策,然后对车辆进行控制。决策技术主要包括模糊 推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。决策控制系统的行为分为反应式、反射式 和综合式三种方案: 反应式控制是一个反馈控制的过程, 根据车辆当前位姿与期望路径的偏 差,不断地调节方向盘转角和车速,直到到达目的地。反射式控制是一种低级行为,用于对 行进过程中的突发事件做出判断, 并迅速做出反应。 反应式控制规则可以由硬连接或单条控 制规则实现,其形式为:IF X1 is True and X2 is True??and Xn is True THEN Y综合式控制在 反应层中加入机器学习模块. 将部分决策层的行为转化成基于传感器的反应层行为, 从而提 高系统的反应速度。 【用途及影响】 那么,我们可以设想,一旦这些研究成果转化为产业化,带来的市场前景就可想而知。 据介绍,如果无人驾驶汽车(技术)得以应用,就可以减少一半的交通伤亡事故,会为高速 发展的汽车社会带来福音, 为汽车驾驶免除不少后顾之忧。 来自军事交通学院的研发人员介 绍,无人驾驶汽车在军事上的用途很广泛,在美国军车装备中已经达到不小的比例,也已投 入实战应用。近年来,有关无人驾驶汽车的报道多起来了,如谷歌无人驾驶汽车、德国无人 车(名为德国制造)都是基于主动安全、智能环保、使用方便的角度推出。如德国无人车, 可以通过 iPad 操控,完全智能化。 汽车智能化技术在汽车上的应用变得越来越多, 从服务延伸到功能, 在从性能上升到操 控。最典型的就是 ABS 防抱死系统、自动巡航速度等,这在普通汽车上已经很普遍的应用。 比如在豪华车上设有自动泊车功能也不是稀罕的事。 当 VOLVO 提出未来安全技术将会达到零 伤亡事故时,如果对汽车主动安全智能化技术了解后也就释然了。 让人感到欣慰的是,汽车一旦有了“交通识别能力”的功能,交通事故发生率就会缓解 或降低,这不仅有益于驾驶者的安全,对交通参与者的安全都是一种有效的保护。同样,在 当前有关城市“拼车”出行方式的热议中,其中就少不了汽车智能化技术的应用,如选择最 佳路线,合理接送搭载乘员等。 于是,我们看到,无人驾驶汽车不仅开始向我们驶来,其市场化的脚步已经临近。 【总结】 无人驾驶车是计算机科学、 模式识别和智能控制技术高度发展的产物, 也是衡量一个国 家科研实力和工业水平的重要标志, 在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。 加大对无 人驾驶汽车的研究力度,使其早日投入实际应用,对于缓解交通拥堵,提高交通安全,具有 十分重要的意义。 【参考】 [1]杨明, 无人自动驾驶车辆研究综述与展望, 哈尔滨_I=业大学学报, 2006, 38: 1259一1262 [2] Thorpe C. 。 Jochem T. , et a1. The 1997 aut伽ated highwayfree agent demonstration. IEEE Conference on Intelligent TransportationSvstem. 1997. [3]欧青立,何克忠.室外智能移动机器人的发展及其关键技术研究.机器人。2000(6). [4]Desouza, GN. , A. C. Kak. Vision for∞bile robot rIavigation: a survey. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machi neIntelligence,2002(24). 【签名】 周海滨、游亮伟、曲明慧、郭晓娜。

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