智能驾驶系统

智能驾驶系统（精选十篇）

智能驾驶系统篇1

智能汽车就是在普通汽车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车与X (人、车、路、云等) 的智能信息交换, 使汽车具备智能的环境感知能力, 能够自动分析汽车行驶的安全状态和危险状态, 使汽车按照人的意志到达目的地, 最终实现替代人来操作的目的。智能汽车的目的是通过使用当前飞速发展的信息技术, 有效利用现有设施, 将车辆、道路和驾驶者和谐地统一起来。

智能汽车自动驾驶有两种方式, 即自主式 (仅靠车载传感器) 和协同式 (需要借助通信技术, 与车联网集成) 。自主式自动驾驶包括环境感知系统 (摄像头、激光雷达、GPS等) 、智能决策系统、协同控制与执行系统 (制动与驱动、电动助力转向等) ;而网联式自动驾驶基于移动互联网, 要求像人一样具有环境感知和决策控制能力, 包括协同环境感知系统 (DSRC、4G/5G、GPS) 、云计算、底层控制系统;车联网其实是车内网、车载移动互联网和车际网“三网”的融合, 具有提供信息服务、促进节能减排和保障行驶安全等功能。

1 我国汽车智能辅助驾驶系统的发展

1.1 自主式辅助驾驶技术

目前, 自主式辅助驾驶技术已得到广泛应用, 处于普及和推广阶段, 并由豪华车下沉至B级车。

1.1.1 前碰撞预警系统

前碰撞预警系统可以在发生碰撞危险前2.7 s发出警报, 提醒刹车, 避免追尾。日立公司已与歌乐电子企业有限公司合作开发了碰撞预警系统, 可根据行人的移动实时、快速预判, 计算优化速度模式, 从而保证行车安全。

1.1.2 疲劳预警系统

疲劳预警系统首先由摄像头采集连续的数字图像信号, 检测人脸位置, 获取驾驶员的面部特征, 然后确定眼睛、瞳孔、眼睑等关键特征的位置、大小, 再根据所获取的面部运动规律、眨眼幅度、眨眼频率和瞳孔变动规律等判断驾驶员当前的疲劳状况。当疲劳程度超过设定值时, 报警器将启动报警。

1.1.3 车道偏离轨道警示系统

车道偏离轨道警示系统可减少26%的交通事故。该系统包括驾驶员提醒、驾驶员操作失误判断、紧急刹车等, 利用视频传感器识别道路标线并探测无意的车道偏离, 通过视觉、声觉或触觉信号提醒驾驶员。这些技术是无人驾驶技术的前期阶段。下一阶段, 将借助ABS、ESP执行器, 当识别到偏离之后, 汽车可自动调整到正确的车道上。

1.2 半自动辅助驾驶技术

近年来, 半自动辅助驾驶技术逐渐被应用于高端车上, 比如自适应巡航控制技术。世界汽车巨头们正致力于第三个层次——高度自动驾驶技术的实用化研发和产业化 (自动转向、自动加减速、自动停车等) 。苏州智华汽车电子公司已建成汽车行驶智能安全系统生产线, 并将其推广应用于多个整车企业。车道偏离轨道警示系统在2012 年商用车市场量产, 供货厦门金龙汽车集团股份有限公司和郑州宇通集团有限公司;同时, 该系统相关产品参与了长安先期开发, 产品性能得到认可, 已进入配套体系。

1.3 车联网技术

车联网 (V2X) 技术能够使汽车与周围环境通信, 预测路况对通勤的影响, 调整导航系统, 扩展驾驶员的视野范围。辅助驾驶系统与V2X技术的协同工作, 可以大大减少交通安全事故、提升交通效率、提高燃油经济性、减少排放。欧洲和北美都已在几年前在政府的支持下开展V2X研究项目, 包括INTERSAFE、e Co Move、Connected Vehicle等, 涉及技术、法规、标准、信息安全、系统可靠性 (安全) 等方面的内容。作为辅助驾驶系统终极目标的无人驾驶技术, 近期在国际范围内掀起了新一轮浪潮, 例如美国DARPA的无人车竞赛, 国际IT、汽车公司等推出的无人驾驶原型车。

2 智能汽车的弊端

智能汽车发展的最理想状态是无人驾驶汽车, 实现无人驾驶。具体过程为:首先收集行车过程中的道路信息、交通规则、障碍物信息等, 然后汽车对传感器收集的信号进行识别、判断, 最终通过驾驶员与汽车协作, 控制车辆, 实现安全驾驶。当然, 无人驾驶汽车也存在一些弊端:1智能驾驶科技含量越高, 给人提供的便利就越大, 驾驶员的依赖性也越强, 从而降低了人的安全意识;2辅助驾驶与无人驾驶的道德困境——发生交通事故时的责任归属问题、保险赔付问题和优先保护谁的问题;3如何保护无人驾驶汽车用户的行驶数据, 使用户在驾驶过程中不被黑客攻击或受到远程控制;4调查显示, 社会民众对汽车无人驾驶的接受度较低, 尤其是年龄较长者。

3 对我国智能网联汽车的发展建议

浅析智能模拟驾驶系统的使用论文篇2

摘要：本文简述了高中创新教育的一种新型教育方式，学校通过开设丰富多样的选修课，使学生们按照自己的兴趣和志向进行选择学习。本文以智能模拟驾驶系统的学习为媒介，介绍了模拟驾驶系统的学习步骤和方法，在较短的时间内就能看到学习成果，极大地激励了学生的学习兴趣，达到寓教于乐的教学目的，形成鲜明的创新人才培养体系。

关键词：高中;创新教育;选修课;模拟驾驶器

一、前言

《国家中长期教育改革和发展规划纲要(―)》中着重提出：拔尖创新型人才的培养任务不只是大学教育的任务，基础教育一样承担着培养拔尖的创新型人才的重任。普通高中教育承接了高等教育和基础教育，起着承前启后的作用，不仅具有基础教育的基础性，也具有高等教育的多样性，而且高中阶段的学生思维非常活跃，所以高中阶段是学生们由感性思考走进理性思考的入门期。在这个教育黄金时期，只要有良好的学习环境、学习的平台，高中生们一定能充分挖掘自身潜能，形成良好的、可持续的学习习惯，打下坚实的知识和生活基础。我们学校也积极探索普通高中培养创新人才的长效机制，经过多年的摸索和努力，形成了特色鲜明的创新人才培养体系。学校为我们创造了舒适的学习环境，选用了先进的学习和实训设备，提供了平等的学习机会，使每个学生都有成为创新人才的希望。学校高瞻远瞩地设立了多学科的选修课，除了传统的球类和艺术类选修课，还新开设了机器人技术、智能汽车驾驶系统、服装设计、茶艺等课程。这些选修课紧跟社会和时代的发展，符合生活和社会需要，为学生们学得一技之长提供了有效途径。也使学生在全面发展的基础上形成了自己的个人特色。所有课程的学习如果能基于学习者的个人兴趣和志向，这样的学习才更具动力。培养出来的学子们也就不再是“书呆子”，而是兼具职业技能的“多面手”。面对这么多具有诱惑力的选修课时，因为喜欢车，所以我毫不犹豫地选择了《模拟驾驶系统的学习》科目。最新汽车模拟驾驶系统采用了电脑仿真界面，使教学具有了三维的立体性以及真实性。在学习的过程中，不仅仅是学习驾驶技术，还包括学习文明行车、规范驾驶以及职业道德等多方面的内容，其中最重要的内容就是安全意识的养成。模拟驾驶系统可以比较完整地、逼真地模拟出各种路况、交通环境、操作显示、行人动态、事故案例、违章操作、报警系统等，使得学生们像亲临现场一样。可以在模拟系统上进行多次反复操作，有利于将汽车驾驶理论应用于实践，做到学以致用，学做合一，讲练结合。我们选修课的课时比较少，基本上是“老师领进门，修行在个人”，通过学习，基本掌握了系统的使用方法。

二、实验室概况

模拟驾驶系统实验室设置了多个工位，可供多位同学一起学习，实验室一角如右图。

三、对车辆部件及各仪表的了解学习

首先，学生们需要了解车辆的各个部件以及其功能，如方向盘、变速杆、油门、刹车、离合器、手制动等。同时，我们需要掌握方向盘的运用以及变速杆的操作方法。等我们基本理解之后，老师就让我们自己开始练习打方向和换档，老师会在边上指导，尤其会不断强调，不能眼睛看着方向盘和变速杆，为今后的训练打下正确的基础。还有就是要了解车辆上的所有的机件、大灯的位置、双跳灯、空调、雨刮器、变光开关、手刹以及最基本的仪表等。

四、油门踏板、离合器、制动踏板的学习

离合器踏板的操作方法是：左脚前脚掌踩在离合器踏板上，以踝关节和膝关节的配合屈伸做压下或松开的动作。踩离合器踏板的要求是，脚踏下以后不得将脚跟部靠在驾驶室的底板上，要养成良好的驾驶习惯，以免影响今后驾驶各类型车辆的适应能力，这是做到平稳起步的关键。在训练中凭车身抖动的感觉可帮助我们体会和判断“联动”。油门踏板的操控方法是：在操作油门踏板的时候，要将右脚跟部靠在驾驶室的底板上作为支撑点，前脚掌轻轻地踩在油门踏板上，用踝关节的屈伸使踏板踏下或放松。油门踏板被踏下时，发动机的转速就加快，反之就转速下降。踏下和放松油门踏板时用力要柔和，做到“缓抬、轻踏”。制动踏板的操作方法：操纵制动踏板时，应双手握稳方向盘，将腰紧靠在座位的后背，右脚的跟总靠在驾驶室底板上，作为活动支承点，以踝关节的伸屈为主，操作制动踏板的踏下和放松。要记牢固的是左脚离合器、右脚踩刹车和油门。使用制动踏板时要结合车速以及道路情况，合理地控制制动力，按照“轻―重―轻”原则，一次制动成功。在制动过程中，会有一个力度的修正过程，就要按“重前、修后”的.要领来进行调整。

五、变速杆的握法以及操作方法

变速杆的操作方法是：将右手手掌心轻贴住球头，五指向下，自然地握住球头，手掌可以根据不同档位需要做适当的转动。转动时以手腕、肘关节的力量为主，辅以肩关节的力量，准确地脱出或挂入某一档位。右手在操控变速杆时，两眼要平视前方，左手要控制好方向盘，右脚松抬油门踏板的同时，左脚也要踩下离合器踏板，然后推入或拉出变速杆。不能强拉和硬推变速杆。

六、方向盘的握法及运用

方向盘的握法：四指从方向盘的外侧握向内侧，大拇指自然地伸直，自然贴在盘缘的内上沿。握持的位置：左手握在9时位，右手握在3时位，操纵方向盘时一手拉动、一手辅助推送。例如要右转弯时，左手推方向到3时，如果方向还不够，右手就接到1时，左手要立即返回9时，随时准备好左右运用方向。左转弯则反之。

七、正反库、移库学习

正反库的学习是需要我们记忆很多点位的一个过程，是一个需要手、眼、脚同时协调的过程，正库熟练了学反库，正反库都熟练了再移库，循序渐进。一开始学正反库的时候，可以先上车看清点位并记住，然后，再次将车移至下一点位，如此反复教学，直至我们可以自行练习。尽量地控制打方向的快慢的节奏，也就是力气大的要慢慢地来，力气小的和女生要注意打快方向。如果正是快慢相差很大的话，而一时也改变不好的话就是要修正点的位置，也就是看到点的打方向的时机，力气大的、方向打得快的学生就念了1、2再打，反之，力气小的和女生呢，在看到点的前一秒就可以开始打方向了。老生常谈的车辆的移动速度，也就是学生们控制车辆的能力。能不能稳定地慢下来而不中停，要求学员完美控制离合器，要慢得下来，绝对禁止踩油门。

八、上坡停车、起步练习

在结束了入库和出库的学习以后，我们就开始在路面上跑车了。这个阶段的学习我们主要是根据感觉和视觉来及时判断坡道的陡坦、长、短、路宽等情况，结合判断结果来采取正确的操作方法，达到控制车辆的平稳起步和停车。上坡时转向要正确，换档要迅速，方向、制动和离合器三者的配合要准确协调。在听到“上坡定点停车”的命令以后，马上打右转向灯，向场地的右侧靠;在将要到达路边时，方向向左边回半小圈，然后迅速向右回正，使车的右侧和路边能保持平行，并且距离在30CM以内(以前方停车点的白线作参照物，不得越过白线);距离在30~50厘米内扣20分，超过50厘米打掉)。在反复练习好这些基本技能以后，老师会选择路段让我们在路面试驾。首先老师会在他的教学系统里给我们选择教学科目、重置训练记录、选择训练的路况难易程度，让我们进行训练。老师的教学系统截图如下：在训练结束的时候，老师会根据训练图中学生们的表现，打出成绩。

九、结束语

无人驾驶还早，智能驾驶要来篇3

人工智能的标志之作AlphaGo战胜韩国围棋巨星，谷歌、苹果等巨头宣布研发无人驾驶。这一切都在反复拷问一个大问题：无人驾驶时代来了吗？

首先，我们必须明白，无人驾驶离我们还很遥远。本质上讲，无人驾驶和利用人工智能下棋完全不同。无人驾驶的本质是人工智能与人在马路上博弈，博弈的目标是为了避免交通事故。围棋和国际象棋的规则比起交通规则简单得多，交通规则虽然只有区区几十页纸，但在马路上，大家并不是完全按照这个规则来驾驶车辆，现实中的交通规则非常复杂。

举例说来，小胡同里迎面错车，到底谁让谁，在这种情况下，一个正常的驾驶员往往可以有快速、准确的判断，而且好的和差的驾驶员在这个基本判断上差别不会太大。但是对于机器来说，对这种情况进行灵活应对，却绝非易事。

若干年后，也许马路上会出现无人驾驶汽车，但这些汽车可能在很长时间内是不受人欢迎的。因为法律的问题，无人驾驶汽车的主人必须非常小心地避免可能出现的交通事故，尤其是在中国的道路环境下，有人驾驶的汽车一定会想方设法、斗智斗勇，最后逼得无人驾驶汽车过分谨慎，只能一路小心爬行。

尽管无人驾驶还处在概念阶段，但智能驾驶的时代却已经若隐若现。智能驾驶与无人驾驶是不同概念，智能驾驶更为宽泛。它指的是机器帮助人进行驾驶，以及在特殊情况下完全取代人驾驶的技术。

比如，现在很多车上都装有自动刹车装置，其技术原理非常简单，就是在汽车前部装上雷达和红外线探头，当探知前方有异物或者行人时，会自动帮助驾驶员刹车。这种智能驾驶可以在极大程度上减少交通事故，从而将保险公司的损失降到最小。而且驾驶员仍然可以享受驾驶的乐趣，并能够根据自己的判断，在最复杂的情况下主动出击，而不是依赖机器或人工智能。据说在美国，智能刹车技术将成为政府规定的未来汽车的基本配置。

智能驾驶时代的到来，也意味着汽车行业即将发生颠覆性的变革。

首先，智能驾驶将促进通用技术的研发。司机都有这样的经验，再贵再好的原车厂提供的内置导航都不如百度地图或者高德地图这样的手机导航好用。道理很简单，为了维持庞大的客户群体，百度和高德随时都在更新地图，并且随着路况的变化随时提供最优的驾驶路线。而车载导航往往地图陈旧，输入复杂不便，很难随时更新路况。

这个例子表明，未来的汽车行业一定会出现两大阵营。一边是专门从事智能驾驶的公司。这类公司最有可能从苹果、谷歌等互联网企业中产生，它们专注于设计智能驾驶的通用软件以及人车互动、车与车之间通讯的标准程序与制式。最后，这些公司很可能整合成一到两个平台，就像今天的苹果和安卓两大阵营一样。

另一边就是生产与消费者有直接接触的传统车厂。它们的优势在于研究发动机、电池以及其他跟汽车相关的物理的舒适系统。这类车厂，今后的数量可能也会逐步下降，因为它们之间有很多通用技术，从而导致竞争加剧。事实上，现在自动刹车和自动巡航系统的零部件生产已经几乎被博世公司所垄断。

未来，这两大阵营都会存在，关键在于谁主导谁。在我看来，未来更可能是谷歌、苹果等主导宝马、奔驰的体系，或是一个比较对等的关系。因为谷歌、苹果等规模巨大，财力雄厚，打得起持久战，砸得起大量的金融资源。如果传统车厂不能迅速整合的话，将被这些软件公司一一攻破，未来汽车市场的利益分割将更多地流向软件公司。

因此，百度、腾讯等互联网公司，必须尽快加入智能汽车平台的研发，否则，在智能汽车软件这个巨大的市场，中国又将落后于发达国家。就像智能手机市场一样，苹果、安卓这两大美国公司研发的平台主导了世界。中国不应该重蹈这一覆辙。

智能驾驶系统篇4

随着我国汽车保有量的快速增长和中国传统酒文化的影响,近年来我国交通事故起数和死亡人数持续上升,其中有很大一部分是由于酒驾、醉驾造成的。从2011年5月1日起,醉驾违法行为由行政处罚改成刑事处罚;同时也加大了对酒驾违法行为的行政处罚力度。此设计就是为了响应国家法律,保护人民生命与财产安全,能有效遏制酒驾、醉驾行为而开发的一套主动防御系统。

1 基本思路:

系统由电源模块、气流强度检测模块、酒精浓度检测模块、AD转换模块、单片机控制模块、语音报警模块、液晶显示模块、继电开关模块、短信通知模块共九个大模块组成。

常用的汽车点火开关多为三档位、四档位或五档位。即:OFF或LOCK→ON→ST

当驾驶员用点火钥匙接通汽车点火开关的“ON”档时,汽车电源向系统供电,系统开始启动,但此时酒精检测器仍处于休眠状态,不会检测酒精浓度。由于系统在“ST”档电路上装了一个常闭状态的继电器,驾驶员不可能绕过系统而直接起动发动机。只有当驾驶员向系统的气流强度检测模块吹气,且检测到的气流强度达到设定值时,酒精传感器才会开始采集信号,并将检测到的驾驶员呼出气体的酒精浓度转化为模拟信号经放大后输出,经过AD转换模块转换为数字信号输入单片机处理。系统程序根据传感器输出电压与酒精浓度的对应关系式,能精确地将该电压信号换算成酒精浓度值,并将浓度值由液晶屏显示出来。只有当测得的酒精浓度未超标时,该系统才会发出信号给继电器模块接通“ST”档线路,使发动机成功起动。否则继电器仍处于断开状态,发动机无法起动;同时语言报警模块会提醒驾驶员酒精浓度已超标,而且短信通知模块会发送短信到指定手机上,告知他人驾驶员已经酒精浓度超标,应尽快替换驾驶员或者派人接送,尽量不耽误乘客行程。

2 硬件设计:

(图1)

2.1 气流强度检测模块电路设计:

创造性的把霍尔接近开关和大角度风扇组合成气流检测模块。具体实现方法如下。把一块体积小巧且质量很轻的永磁铁固定在一个大叶轮角度的10*10cm的风扇一片叶片上,把霍尔接近开关固定在风扇的外延上。当驾驶员向风扇吹气时(风扇叶轮角度很大,很容易吹动),叶片带着永磁铁高速旋转。每当永磁铁转到霍尔接近开关时,霍尔接近开关会输出一个高电平。这样,随着吹气力度的加大,叶片高速旋转,霍尔接近开关就会输出一个高低电平的矩形波。将此矩形波直接输入单片机处理。如果气流速度越大,叶片就转得越快,输出的矩形波频率就越高,当矩形波的频率达到设定值时就认为气流强度达到标准,从而使酒精检测器开始工作。

2.2 酒精浓度检测模块电路设计:

选用半导体型MQ-2酒精传感器。此模块自带有信号放大处理功能,所以可以直接输出经过放大后的模拟信号。MQ-2气体传感器所使用的气敏材料是在清洁空气中电导率较低的二氧化锡(Sn O2)。当传感器所处环境中存在酒精气体时,传感器的电导率随空气中酒精浓度的增加而增大。然后将电导率的变化转换为与该气体浓度相对应的输出信号。

2.3 AD转换模块电路设计:

选用ADC0804芯片。它是属于连续渐进式(Successive Approximation Method)的A/D转换器,这类型的A/D转换器除了转换速度快(几十至几百us)、分辨率高外,还有价钱便宜的优点,普遍被应用于微电脑的接口设计上。

2.4 单片机控制模块电设计:

选用STC89C52芯片,它是一种低功耗、高性能CMOS8位微控制器,具有8K在系统可编程Flash存储器。在单芯片上,拥有灵巧的8位CPU和在系统可编程Flash,使得STC89C52为众多嵌入式控制应用系统提供高灵活、超有效的解决方案。

2.5 语音报警模块电路设计:

选用的是5V蜂鸣器

2.6 码管显示模块电路设计

选用的是SM410364.这是一个4位8段显示的共阳极数码管。

2.7 继电器开关模块电路设计:

选用双刀双掷HRS2H-S-D-DC5V小功率电磁继电器,额定电压3V～24V,额定电力消200m W～360m W。

2.8 短信通知模块电路设计:

选用的是西门子TC35系列的TC35i。该模块集射频电路和基带与一体,向用户提供标准的AT命令接口,为短信息提供快速、可靠、安全的传输。TC35i通过CD4053数字模拟开关芯片与单片机相连,实现与单片机的数据传输。同时,TC35i与SIM相连,通过外接天线实现短信的收发。

3 软件设计:

4 总结:

4.1 强迫式、接触性、封闭式测法。

将酒精浓度检测模块与气流强度检测模块做成一体相比非接触性、开放式测法有避免误判和反应迅速准确的优点。研究领域通常采用的多是非接触性、开放式的酒精测试仪对驾驶人员呼出的气体进行检测,以确定驾驶人员是否酒后驾驶。即酒精传感器直接裸露在空气中,测得的酒精浓度为整个车厢内气体的酒精浓度。由于车内空间较小,空气流动性较差,如果车内其他乘客饮酒过量时,很容易造成误判,使汽车难以起动。本系统采用强迫式、接触性、封闭式的检测方法,创造性地将酒精浓度检测模块与气流强度检测模块做成一体。驾驶员在启动发动机之前,必须对系统内的气流强度检测模块连续吹气3秒,只有当气流强度达到要求时酒精传感器转入工作状态采集信号,否则酒精传感器保持休眠状态。这样的设计可以确保驾驶员主动去吹气检测酒精浓度,且检测的气体全部为驾驶员呼出的气体。避免了误判的发生。

4.2 反应迅速、准确。

从驾驶员上车到发动汽车,前后就一分钟左右。在如此短的时间内很难使驾驶员呼出的气体均匀分布于车内,即车厢内空气的酒精浓度远远低于驾驶员呼出气体的酒精浓度。由此会导致非接触性、开放式的酒精测试仪反应迟钝,并且使测得的酒精浓度远远低于驾驶员呼出气体的真实值。本系统的接触性、封闭式测法使驾驶员呼出的气流全部流过酒精传感器,因此反应迅速、准确。

4.3 汽车成功起动后,系统即转入休眠状态。

避免行驶过程中由于误判导致交通事故发生。如果驾驶员确实饮酒过量,由于非接触性、开放式测法在启动前测得的数据偏低,使汽车成功起动了。但随着时间推移,驾驶员呼出的气体会使车厢内空气的酒精浓度逐渐上升,如果达到设定值时会立刻切断汽车点火线路,使汽车在行驶过程中突然熄火,会导致严重的交通事故。但是本系统会在汽车成功起动后转入休眠状态。在避免误判的同时延长系统的使用寿命,降低能耗。

4.4 采用高精度酒精传感器来确定驾驶员血液中的酒精

含量,比检测汗液的方法更灵敏。

4.5 设有的短信通知模块会在第一时间讲驾驶员饮酒过量、不能开车的信息发送到预设的手机号码上,方便其联系驾驶员,及时更换司机或派人接送。

5 产品外形示意图

(图3)

参考文献

[1]梁集贤,杨青,荆莹.驾驶员血液中酒精浓度(BAC)与交通事故相关性研究[J].现代交通技术,2007(4):63-65.

[2]潘祖军,朱文胜,岳睿.汽车用酒精传感器的分析[J].北京汽车,2007(1):39-41.

[3]岳睿.警用呼气式酒精传感器的研究进展[J].化学传感器,2006(3):6-9.

[4]万吉高,张国庆,黄炳醒.燃料电池型酒精传感器的制备[J].贵金属,2004(3):36-38.

[5]何立民,张俊谟.单片机中级教程[M].北京:北京航空航天大学出版社,2006.

[6]王轶,张凡.CAN总线技术在智能汽车系统中的应用[J].微计算机信息,2005(21):48-50.

[7]赵卫兴,高岩,陈鹰。我国酒后驾驶现状及影响分析[J].道理交通管理,2007,(04):18.

浅谈汽车驾驶智能化篇5

摘要: 我曾经想过未来智能化交通是为了实现什么？最后有人告诉我智能化交通实现的就是零伤亡，这是终极目标。当然这不仅仅是指现在车内的零伤亡，包括车外的零伤亡。对于行人的保护现在才刚起步，未来汽车智能化应该实现汽车零伤亡。这单单靠车是无法解决的，需要建立一个智能的交通系统，包括车、路、人相结合，才能实现信息的共享。这其中最重要的是需要各种人性化简单化的高科技技术。关键词:汽车自动驾驶技术、智能化、安全、科技

正文：前几天我们沈航请来建国老师在图书馆报告厅做了一场演讲,在演讲期间建国老师提到了汽车智能驾驶技术,不需要人再去驾驶汽车,一切都由汽车自己完成。以前我觉得这就是个梦，在我的想象里，我希望汽车可以自己驾驶，那我就不需要再去考驾照吗；我希望汽车能自动保持车距，这样我就再也不用担心车祸了；我还希望汽车能根据路况自己选择行走路线，这样汽车保养就可以更轻松。现在我发现我的梦很多都将要实现。

过去几年，Google一直在加州和内华达地区测试自动驾驶汽车。这种自动车使用激光、雷达和其他感应装置确定自己的方位，识别周围的物体，再通过人工智能软件翻译收集的数据，实现自动行驶。Google的自动汽车已经行驶了数十万公里。此外，博世也在开发自动驾驶技术。凯迪拉克承诺将在2015年前推出能够在高速公路上行驶的自动汽车。美国电气和电子工程师协会(IEEE）预计到2040年道路上无人驾驶汽车将高达75％。在接下来的27年中，更多的自动化

技术使用将引发雪球效应，无人驾驶车辆将占道路的主导地位。IEEE预测，自动驾驶汽车的推出，能让更多人享受到汽车带来的便利，尤其是那些年老和有肢体残疾的人士。自动驾驶技术的推出甚至会让驾驶执照变成历史。自动驾驶技术正逐渐走向商业化，当这一天到来，它将把汽车从驾驶人手中解放出来，使得一辆车可以为多个人服务。

汽车驾驶智能化不只有汽车自动驾驶技术，还能在其他很多方面体现出来。下面我列举几项比较典型且马上就要引用的汽车驾驶智能化技术。

或许很多人都有这个感觉，开车时，都为腾不出手来控制收音机、空调等车载设备而烦恼。现在，能够识别表情的“智能”汽车很好地解决了这个难题。美国的汽车技术供应商哈曼公司近日推出了一种全新的车载体感识别系统，驾驶员只需眨眨眼、点点头、挥挥手，就可以在驾驶的同时自如地使用汽车的内置功能。

这种智能汽车不仅可以用简单的左右点头调节收音机音量，还能通过升降的手势控制空调和暖气设备，或者用手做一个打电话的姿势，说出想要通话的人的姓名，智能汽车就帮助完成呼叫了。在不远的将来，人们只需动动表情，就可在智能汽车中完成大部分操作。

这些年来，我们无时无刻不深刻感受到高科技在高端车上的运用越来越频繁。比如，随着代号为F18的第六代宝马5系改款，2013款宝马5系搭载着全新的第三代iDrive系统（后称iDriveIII）即将和杭州消费者见面。iDriveIII最大的亮点即加入了首度在国内亮相的‘BMW互联驾驶’理念。”在“BMW互联驾驶”新增功能中，用户

可以通过手机进行远程解锁、远程鸣笛寻车和远程灯光控制功能。而全新的导航系统带有内置数据的3D城市地图，甚至可以让车主实时了解城市道路的拥堵情况，及早作出更好的道路选择。

汽车科技总是以人们想象不到的速度发展，尽可能地保障车辆和乘员的安全是当今汽车智能化发展的重要主题，一流的汽车厂商往往是安全和科技的引领者。作为豪华车制造厂商之一的奥迪，也始终致力于对安全领域的研究和探索，比如专为城市堵车路况设计的在奥迪车上的主动巡航功能（ACC）已经被越来越多的车友所熟悉，它可以由驾驶者自行设置与前车的距离，车辆会自动进行加速或者刹车的动作来保持车距。

当未来汽车已经为我们展开一幅画卷时，则需要大家根据自己的理解和想象描绘智能化汽车的模样。最近，一份杂志对“智能化汽车是怎样的？”调查结果显示，超过9成受访者认为智能化在未来汽车发展中将占据重要的地位，而安全性能提升成为当前汽车智能化的主要诉求。

我曾经想过未来智能化交通是为了实现什么？最后有人告诉我智能化交通实现的就是零伤亡，这是终极目标，当然这不仅仅是指现在车内的零伤亡，包括车外的零伤亡。对于行人的保护现在才刚起步，未来汽车智能化应该实现汽车零伤亡。这单单靠车是无法解决的，需要建立一个智能的交通系统，包括车、路、人相结合，才能实现信息的共享。

线路导航、手机来电等信息，通过一个投影，投射到驾驶室的前

挡风玻璃上„„这不是哪部电影中的场景，也不是超级特工007才有的配备，而是搭载于不少量产车型上的一个新技术。

为何被命名为抬头显示系统，因为手机来电、线路导航等信息都显示在挡风玻璃上，因而驾驶时不必再低头分心仪表盘，抬头在路上开车也更安全。车内的投影成像位于挡风玻璃前约2.5米的位置，白天时的显示效果也非常清晰。而且如果觉得挡风玻璃上的显示对视线造成干扰，也可以手动关闭抬头显示系统。

另外我还找到了一项已经启用的大家非常关心的省油技术，随着油价在养车费用中的占比日渐提升，为了获得更加出色的燃油经济性，不少汽车厂商都推出了一种全新的“发动机自动启停技术”，不仅配备高端的车型，目前已经有不少中端品牌车型都配备了这项先进的技术，甚至包括长安逸动等一系列自主品牌。

发动机自动启停技术，是指在车辆行驶过程中临时停车（例如等红灯）的时候，自动熄火。当需要继续前进的时候，系统自动重启发动机的一套系统。它的核心技术在于自动控制熄火和启动，这项技术可以有效降低发动机怠速空转的时间，这在城市走走停停的交通状况下能一定程度降低排放，从而提高燃油经济性。

而神奇的自动泊车系统，这绝对是让刚从驾校毕业的新手们最感动的功能之一，按照不同的车款配备的系统，车主可不必对方向盘进行任何操作，车辆就能自动停入车位。当然这项技术我们大家都已经熟知了，我也就不详细的介绍了。

最后总结一下，以目前的形势看，汽车智能化的这种概念只停留

在少数高端品牌车型上，用以增加市场的竞争力和附加值。但是未来的发展趋势应该是所有档次车辆均会配置相应的智能化设备，并成为必需的配置，这样智能化才会在未来汽车发展中占据重要地位。我们有理由相信未来路上行使的都将是集万千智能技术于一身的汽车！让我们共同期待这一天的到来！

参考文献：

《汽车智能化技术原理》张秀彬应俊豪上海交通大学出版社《汽车车身结构与设计》黄天泽机械工业出版社

《现代汽车设计概论》朱利安哈皮安-史密斯化学工业出版社《汽车观察》杂志类月刊

《名车志》杂志类月刊

无人驾驶开启智能汽车终极模式篇6

无人驾驶将直接解放全球8亿名驾驶员的驾驶时间，在安全、娱乐、效率及能源消耗各方面都会创造较大的价值。在安全上，可以降低交通事故率，大致等于目前的1%。同时，通过规划更多智能交通线路，可以将交通效率提高80%。油耗上更可预测，更稳定的交通环境下燃油的经济性也可提升30%以上。就整体经济效益而言，产业规模会超过万亿元人民币。另一方面，用户的出行需求和乐趣也会更加丰富，独自出行也不用担心车辆的驾驶。简单一个例子，在开车时很多驾驶人控制不住看手机，这一点无人驾驶就可以解放双手增加驾驶安全、减少驾驶中的精力分散。

无人驾驶什么时候能够实现？回想2013年年中，新能源汽车以特斯拉MODEL S为代表大量出现，但即便在电池成本和电池管理系统进步以及其他产品商业进度都超预期的情况下，市场普遍还是认为电动汽车的到来没有那么快。而随着国家补贴鼓励到位，有很多商业场景的电动化速度发展非常快，中国迅速成为了全球最大的新能源汽车产销国。无人驾驶也是这样一个状态，最重要一点是产业进步基点产生突变。从这个角度来看，现在正是无人驾驶产业投资的元年。

市场普遍认为，2025年甚至2030年才会出现无人驾驶的市场化，但在邓学看来3年商业化、5年产业化是合乎逻辑的时间节点。很多人可能认为法规会成为无人驾驶的阻力或者障碍，其实市场技术进步会推动法规的完善，让法规成为一个正向推力。2010年2月9日美国公路局认定谷歌自动驾驶系统会替代驾驶员，对其替代驾驶员的能力表示认可，并给与法律效力。而中国也开始推进无人驾驶及辅助驾驶政策落地，“十三五”规划提出了半自动驾驶及全自动驾驶渗透率的目标。对于无人驾驶时间表，全市场都有必要进行重新审视。

管清友

民生证券总裁助理

2015年股灾之后资产泡沫转向债权市场。从2015年底到2016年一季度，一线城市房地产又出现泡沫。由于预期不明朗，整体无风险收益率很快下降导致投资者行为出现短期化。短期化就需要杠杆，在最快的时间能获取收益，所以资产轮动特征比较明显。资产轮动没有特别的规律，流动性洪水流向价值洼地，迅速泡沫化。无形资产可能是下一个资产泡沫化的领域，包括专利、商誉等传统无形资产，也包括IP、智力、颜值等新兴无形资产。

符伟

移客联盟创始人

我个人两次创业后有两大体会：第一，核心团队的能力一定要和创业成败的关键因素相匹配；第二，创业者选方向时，最好不要打围歼战，建议单点突破。大公司打围歼战没问题，因为可调用很多资源，但作为一个创业团队，对资源的掌控能力或者调动能力是很弱的。

智能驾驶系统篇7

无人自动驾驶汽车是1种智能汽车, 也可以称之为轮式移动机器人, 是1个集环境感知、规划决策、自动驾驶于一体的综合系统。它从根本上改变了传统的“人-车-路”闭环控制方式, 提高了交通系统的效率和安全性。但无论是作为解决区域运输问题的公共交通工具还是为作为地面作战平台用的关键设备, 无人自动驾驶车辆都是在环境模型未知或半未知情况下行驶, 需要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, 如对车辆路径进行辨识[1], 根据获得的信息控制车辆的转向和速度, 因此无人自动驾驶车辆的定位和控制是关键技术。而目前国内有关无人自动驾驶车辆控制的研究仍主要是基于车辆模型的建立而提出的控制方法[2,3,4], 显然这些方法在实际应用中难以取得好的效果, 因为实际中无法准确获得车辆的动态参数, 如发动机的时间参数、机械牵引力等, 而且由传感器获取的环境信息不可避免地存在噪声干扰[5]。本文针对环境模型未知或非结构化的环境中无人自动驾驶车辆实时控制问题, 基于行为和模糊逻辑的智能控制技术 , 设计了5种基本的车辆行驶行为模式;提出采用模糊逻辑的思路对基本的行为模式进行的协调和融合, 进而产生新的更复杂的行为, 从而实现无人自动驾驶车辆在复杂环绕的有效控制。通过几种典型的障碍环境下的无人自动驾驶车辆的控制仿真结果, 显示了本文设计的控制方法的有效性。

1 基于行为的控制策略

传统的基于认知模型的智能处理方式中, 采用的是从感知、到建模、规划, 一直到动作执行是1个顺序处理过程, 实时性较差, 更无法实现特殊的快速反应功能。而基于行为的处理方式采用一系列简单并行的行为, 而这些行为直接利用传感器数据规划下一步的动作, 对不可预知的障碍物和环境变化能及时做出反应, 实时性强。

基于行为的控制策略是从机器人的控制提出的, Brooks于1986年开创性地将基于反应式行为的方法引入机器人的控制中[6]。包容式结构是将机器人的控制结构简化成为若干个基于任务的行为, 并将其分离为独立的层。所有的层都和传感器信息直接相连, 每1个行为都是由感知模块直接到动作模块。层与层之间靠抑制机理来完成组织。处于高一级层的行为对来自底层的控制信号具有抑制作用。目前比较有代表性的基于行为的控制方法除了包容式结构外, 还有动态行为选择和运动架构法。

动态行为选择方法 (action selection dynamics (ASD) ) 是麻省理工学院人工智能实验室的Pattie Maes 在20世纪80年代末期提出来的[7]。该方法主要使用动态机制来进行行为选择。其行为之间的关系是竞争关系, 协调过程是通过激活层的仲载手段来实现的。其最大的优点是该方法的模块性较强, 一旦网络生成之后其结构具有很强的鲁棒性, 以及自主协调性能。

运动架构 (motor-schema) 方法的特点是通过矢量相加来获得行为协调[8]。对于行为协调, 没有预先定义的层级, 相反, 各个行为实时地根据机器人的意图、能力和环境约束来重构, 所以这个结构比分层结构更加具有动态性。它没有使用单纯的决策, 而是每1个行为都是根据机器人的所有反应来改变它自身的重要程度。这种方法的优点是其执行的简易性, 并且能够获得优化后的执行轨迹, 但该种方法的鲁棒性比较差, 模块性较低。

多个行为相互协作或融合的时候, 就必然需要对行为进行协调。目前主要有2种行为协调机制:行为竞争方法以及行为协作方法。在行为竞争方法中所输出的行为是单个行为。协调器仅仅选择单个行为来控制对象。此方法最具代表性的就是包容式结构和动态行为选择法。而在行为协作方法中的最终输出是通过结合函数将所有激活行为进行整合后的结果。其协调器是通过某种方法将所有的行为响应生成控制对象的输出。具有代表性的方法有向量求和方法、如势场法、行为融合法。运动架构法则属于协作法。表1为2种不同行为协调方法各自的优缺点对比。

由表1可以看出, 2种方法都各有优缺点, 在设计时应根据实际需求进行选择。本文针对非结构化复杂环境, 吸取了基于行为优先权的动态行为选择法的优点, 同时对行为选择机制进行了新探索, 通过调整部分行为优先权的同时又对行为定义范围进行约束。以无人自动驾驶车辆的传感器的实测数据为依据, 进行判断决策, 不需要事先获得环境的精确数学模型, 在较为复杂和不确定的环境中实现良好的控制。

2 无人自动驾驶车辆控制的基本行为设计

基于行为的无人自动驾驶车辆控制系统通过多个行为的共同作用达到整体上的有效控制, 设计了5种基本行为:目标趋向行为、漫游状态行为、沿墙走行为、避障行为及紧急避障行为。每一时刻只能有1种行为被执行, 通过行为协调机构来实现行为间的切换。

2.1 目标趋向行为

当无人自动驾驶车辆检测到周围环境一定距离之内不存在障碍物时, 目标趋向行为被激活。其控制输入量是车辆的当前纵向速度v, 设车辆质心到目标点的直线距离为goal。车辆按照设定的模糊规则对前进的速度和角度进行控制, 设车辆当前方向和目标的夹角为Aimθ, 根据目标点距离车辆的远近, 设定车辆每次的转角为Δθ, 如图1所示。

为了实现平滑的转弯过渡, 使之更接近实际情况, 采用多次逐渐逼近目标方向的控制方法。其部分控制规则如下;

其中, goal表示目标点到车辆的距离。在控制转角的同时, 车辆的纵向速度在目标趋向行为中也会加快, 但受到最大纵向速度的制约。

2.2 避障行为

避障行为主要针对车辆前方的障碍物, 当障碍物出现在小车的前部并且距离在车辆的安全距离之内时, 避障行为被激活。部分避障规则如下:

其中:left-obs和right-obs表示车辆左侧和右侧障碍物与车辆之间的距离。考虑到实际情况, 避障同时对车辆的速度也进行控制, 车辆在避障模式下速度逐渐降低。

2.3 漫游状态行为

当车辆检测到前方存在障碍物, 但是障碍物并没有进入车辆的安全距离之内时, 避障行为与目标趋向行为均不适合当前的环境状态, 此时车辆保持原来的方向和速度继续前进, 直到环境符合其他行为为止, 这种行为称为漫游状态行为。在复杂的环境中, 这也是1种常被采用的行为。

2.4 沿墙走行为

沿墙走行为有左沿墙走和右沿墙走, 当车辆检测到自身左侧和右侧有墙壁且在避障行为或者目标趋向等行为的驱动下距离墙壁有较近的距离时, 沿墙走行为被激活。当两侧都存在墙壁是, 默认优先选择右沿墙走行为。沿墙走行为在车辆陷入U形区和大型障碍物时可以使车辆沿着墙壁或者障碍物的边沿前进, 从而使车辆快速摆脱障碍物。

其控制方法主要是依靠车身左侧或者右侧的2个传感器, 通过对比前后2个传感器的数据来预测前方障碍物的边缘变化趋势, 从而决定左转或右转。

2.5 紧急避障行为

只有当车辆前方的障碍物距离非常接近时, 紧急避障行为才被触发。车辆将立即停止, 待障碍物消失之后继续行走。由于避障行为的作用, 在正常运行时车辆不会出现这种情况。

3 行为的协调

车辆行驶的基本行为模式确定之后, 实际中需要对行为进行仲裁, 如图2所示。选取1种合适的机制对行为进行仲裁是保证自动驾驶车辆良好行驶的1个难点。

采用高优先级行为抑制低优先级行为的仲裁方法是常用的, 这种方法简单, 计算量小[9]。但由于沿墙走行为的优先级高于目标趋向行为, 当环境中出现圆形墙壁时, 这种简单的切换方法会导致目标趋向行为的屏蔽, 从而导致车辆陷入沿墙走的死区, 不能从死锁中摆脱, 无法到达目标点。图3 (b) 是对应图3 (a) 图的行为切换状态的记录分析。不同的数字代表不同行为的优先级, 数值越大优先级越高。

造成这种问题的根本原因在于目标趋向行为优先级过低, 但单纯的提高目标趋向行为的优先级则可能导致避障的失败。本文融合行为竞争方法作为行为协调的基础, 提高目标趋向行为优先级的同时又对其触发条件进行限制, 如图4所示。

在定义各种行为的作用范围时, 采用了基于图4的区域划分。3个圆环由近到远将车辆周围环境划分出4个范围, 5种基本行为的作用范围根据此范围划分来界定。当障碍物进入危险区 (1区) 内时, 紧急避障行为生效。避障行为和沿墙走行为的作用范围在2区, 即危险区之外而距离较近的范围, 其区别在于障碍物位于车辆的前方还是侧面, 当障碍物位于车辆前方时, 就进入了避障行为的作用范围, 当障碍物位于车辆左右两侧时, 则进入了沿墙走行为的作用范围。当障碍物位于较远的4区时或者不存在障碍物时, 目标趋向行为将产生作用。而如果障碍物位于3区时, 车辆保持原来状态的漫游行为将可能被激活。此方法避免目标趋向行为优先级过低而导致被屏蔽的问题, 提高了目标趋向行为的优先级, 但在目标趋向行为的作用条件上作了一定的限制, 即只有在一定范围内不存在任何障碍物的情况下才有效, 这在一定程度上又降低了目标趋向行为被执行的概率。

本文的考虑吸收了优先级行为屏蔽方法的优点, 但又不严格限制行为切换的等级, 使多种行为之间, 尤其是目标趋向行为更多的掌握系统控制权, 从而避免因长期只有1种行为控制车辆而导致行驶任务失败的现象。采用本文的行为仲裁方法后, 对图5所示的障碍物, 自动驾驶车辆既可以有效地避开, 又使车辆及时朝目标行驶。从图5 (a) 可见, 改进后的行为仲裁方案中, 在沿墙走行为被采纳的同时, 目标趋向行为并未被完全抑制, 因此基于模糊逻辑的方法将2种行为良好地融合了, 通过行为融合避免了死锁的发生。

4 仿真实验及结果分析

假设无人自动驾驶车辆位于起点 (S点) , 目标点为G点。在起始点和目标点之间随机放置多个障碍物, 大小形状不一。基于行为融合的控制方法自动驾驶车辆运行的仿真结果如图6所示。

从图6可见, 车辆首先启动目标趋向行为, 在接近2号障碍物时采用避障行为, 右沿墙走行为使机器人顺利绕过2号障碍物, 在2号和3号障碍物之间沿墙走行为和目标趋向行为频繁切换, 左沿墙走行为使机器人顺利绕过3号障碍物, 在接近4号障碍物时执行避障行为, 最后执行目标趋向行为直至到达目标点。值得一提的是, 即便在使用沿墙走行为绕过2号和3号障碍物时, 目标趋向行为也并未完全抑制, 数据分析表明, 在数百次的行为选择中, 虽然沿墙走行为占据绝大多数, 仍有数次目标趋向行为被采纳, 这也是没有出现图3中死锁的原因。图中轨迹颜色深浅表明小车的行进速度, 颜色越深, 速度越慢, 可以看出在障碍物较多的地方小车的速度也会降低。

5 结束语

无人自动驾驶车辆的运动学模型为非线性而且动态参数难以准确获得, 同时车辆行驶在非结构化的环境中, 其控制是1个复杂的问题。本文从移动机器人基于行为的控制模式入手, 基于模糊逻辑设计了自动驾驶车辆的5种基本行为模式后, 通过行为模式的选择融合机制来实现对自动驾驶车辆的控制。

在行为选择机制中以优先级选择方法为基础, 提出限制各个行为的作用范围, 使得目标趋向行为不被其他高优先级行为长期抑制, 解决了任务失败的问题。仿真结果显示了本文设计的有效性, 达到了预期效果。

摘要：针对动态环境下无人自动驾驶车辆控制的非线性、时变的特点, 提出并设计了一种基于行为融合的无人驾驶车辆的智能控制策略。根据车辆行驶基于模糊逻辑方法设计了一系列的基本行为模式, 用模糊控制的方法分别建立各行为模式控制器, 进而对车辆的方向和速度进行控制。在行为选择机制设计中, 对常用的行为竞争和行为融合2种方法进行分析比较后, 提出限制各行为模式的使用范围, 通过各行为的控制和融合, 既达到有效避障, 又能完成行驶目标的目的。通过几种典型障碍物环境下的避障仿真实验, 结果显示设计达到了预期效果。

关键词：无人自动驾驶车,行为融合,模糊逻辑,智能控制

参考文献

[1]周习鹏, 吴青, 张蕊.标识线导航的智能车路径辨识方法研究[J].交通信息与安全, 2009, 27 (3) :142-148

[2]刘子龙.基于反馈线性化的无人驾驶车辆横向位置跟踪控制[J].系统工程与电子技术, 2009, 31 (1) :165-169

[3]刘子龙, 杨汝清, 杨明, 等.无人驾驶车辆横向位置最优跟踪控制[J].上海交通大学学报, 2008, 42 (2) :257-261

[4]刘子龙.无人驾驶车辆横向位置改良神经元PID控制[J].南京理工大学学报, 2009, 33 (1) :32-36

[5]赵一兵, 王荣本, 李琳辉, 等.基于D-S证据理论的障碍物目标身份识别[J].吉林大学学报:工学版, 2008, 38 (6) :1 295-1 299

[6]Brooks R A.A robust layered control system for amobile robot[J].IEEE Journal of Robotics and Au-tomation, 1986, 21 (1) :14-23

[7]Maes R.The dynamics of action selection[C]//Pro-ceedings of the Eleventh International Joint Confer-ence on Artificial Intelligence.Detroit Ml:RaleighNC, 1989

[8]Ronald C.Arkin.Motor schema based navigationfor a mobile robot:an approach to programming bybehaviour[C]//Proceedings of the IEEE Int.Con-ference on Robotics and Automation, Massachu-setts:Raleigh NC, 1987

发改委推智能交通力挺无人驾驶汽车篇8

近日,国家发改委官网刊发《以“互联网+”便捷交通为切入点推进智能交通发展》,指出基于“互联网+”便捷交通与智能交通的相通性,市场主体正朝着智能交通领域不断推进,Google、百度等公司正研发推广的无人驾驶车辆即是智能交通的内容。

在业内看来,由于接连曝出的自动驾驶事故,无人车产品近期饱受非议,而发改委的这一表态,则为相关行业注入了底气。

点评:无人汽车行业的兴盛,也将带动上下游产业的发展,机器视觉系统、传感器、人工智能等或迎来万亿元级别的市场规模。发改委也深谙此道理,积极培育市场,拉动内需。

智能驾驶系统篇9

在现有的复杂的交通网络中, 如何满足出行者对于时间、行程距离、路网切换复杂度、行车费用等影响出行效果的因素的需求, 是实时导航终端系统开发中函待解决的一个重要问题。由于影响路网实时通行能力的因素很多, 而出行者囿于出行的目的不同对这些因素的有着不同的需求, 使得通过单一的指标或多项指标不能有效的反映出行者的实际需求, 故本文拟针对影响路网通行能力的各种因素, 通过分析得出满足出行者需求的附加了权值的路网导航模型和相应的标定方法, 对动态实时导航终端开发中路网权值的界定提供理论依据。

驾驶员作为在交通系统中的重要参与者, 如何从驾驶员的具体对于路径的需求的角度考虑即驾驶员的路径偏好选择, 并为其提供可靠的有效的路径引导, 以及更为人性化的路径导航服务, 也是智能实时导航终端开发要考虑的一个重要问题。

在实际的驾驶过程中, 由于许多外界因素的干扰使得驾驶员对于最优路径的选择体现着多样性、不稳定性。具体体现在驾驶员在出发时对于到达目的地的时间、成本、驾驶舒适度等有很高的期望, 而且在行驶过程中容易受到交通拥挤状况、等级道路的差异性等因素的影响, 使得行程目标不断发生变换, 如何在动态实时导航系统中给出便利的行程目标可更改性的技术解决方案, 也是导航终端系统开发中的一个体现个性化服务的关键技术。

智能导航终端是基于道路的实时交通状况给出可供驾驶员参考的最优路径导航服务。市场上现有的车载导航产品主要的导航功能体现在出发地和目的地之间的以实际地理距离为主要参考量的路径导航服务, 附加其他的多媒体功能;就导航终端本身的核心功能, 没有能根据实时道路状况给出的导航路径, 再考虑了道路的实时交通状况以及驾驶员的具体的对于行程的偏好需求, 在开发智能导航终端时才能更好的体现导航产品中的人性化和功能的实用化特点。

1 智能导航终端的导航路径规划路网阻抗的标定步骤

1.1 路网阻抗目标的选定

根据驾驶员对于寻求最优路径的目标, 如最短行程时间、最短路径、路网切换复杂度、最少行程费用等, 给出对于具体的最优路径的需求目标。

1.2 构造判断矩阵

依据驾驶员选择的具体对于路径的需求目标和各影响因素的相互间的影响程度, 比较同一层次中各因素关于上一层次的同一个因素的相对重要性, 构造判断矩阵;其中aij的值, 引用satty的标度原则使用数字1—7及其倒数作为标度, 表1列出了1—7标度的含义[1]。

1.3 计算判断矩阵

矩阵的最大特征值λmax以及对应的特征向量。

1.4 判断CR (n) =CI (n) /RI (n)

判断其是否满足随机一致性要求, 其中CI (n) = (λmax-n) / (n-1) , RI (n) 根据平均随机一致性指标表表2查询得到表2。

1.5 判断满足随机一致性

随机一致性标准即CR (n) <0.1后, 将各权重值归一化后累加得到最后的路段阻抗。

1.6 参考权重

根据上一步骤得到的权重与各影响因素的无量纲化结果分别对应相乘, 得到该路段在此项需求下的参考权重值。

1.7 导航终端

将得到的组合权重添加到实时导航终端的路网结构, 为导航最优路径算法提供路网节点间的参考权重值。

2 确定路径规划的目标

由于我国的交通路网呈现着多样化、复杂化等特点, 而面向不同的出行者有着不同的出行需求, 而影响路径规划权值的因素很多, 但只要涉及路网切换的影响因素[2]。

2.1 行程时间最短指标A1

在驾驶员的出行过程中, 以花费最少的时间到达目的地作为当前考虑的主要因素。由于在现有的复杂路网中, 因上下班高峰、大型会展活动、道路施工等因素的影响使得一些路段处于拥堵或禁行状态, 使得通行效率下降、平均车速降低、出行成本增加等;如何结合实时路况, 给出可靠的参考最短时间路径, 已经成为驾驶者要考虑的一个重要方面。

2.2 路网切换复杂度小指标A2

由于在驾驶员的驾驶过程中, 需要在不同等级的道路或不同的收费路段间选择, 道路的差异造成行车速度和驾驶的舒适度等都有很大的变化, 由此要求在行车过程中会要求在等级高的道路或在城市的主干道路上行驶, 提高通行的速度和驾驶的舒适度等, 使路网复杂度最小也是驾驶者要考虑的因素之一。

2.3 总费用最低指标A3

在城市内和城市间的总存在一些路段通行收费以及其他的一些费用, 各个路段的收费标准不一, 就存在对其间的路段进行规划求出最少费用的路径。

2.4 行程路径最短指标A4

该指标仅限于将出发地和目的地之间的地理距离作为最重要的参考指标, 只考虑两点之间的连接道路实际地理距离, 这也是当前市场上大多数的导航终端普遍采用的一种路径选择方式。

3 影响实时导航需求目标的因素

3.1 道路等级

我国目前将城市道路分为四类:快速路、主干路、次干路及支路, 道路等级的不同影响着道路的车的通行速度和车流量, 依据道路的等级, 在[0, 1]区间内对所经路段进行量化处理。

3.2 气象条件

高速行驶的车辆受天气的条件影响尤为重要, 很有必要将气象条件作为路径选择的一项指标, 但囿于现有的交通方面的技术条件无法作出准确的量化结果, 但只有在灾害性天气的气象条件下对道路的交通影响很大, 根据气象台发布的灾害天气气象等级对当前的天气条件进行量化处理。

3.3 交通组织

在城市道路中会存在一些路段因为某些大型的庆典活动如大型会议等或者重大的建筑或道路施工作业等, 造成该区域内的一些路段不能正常通行。另某些特殊路段实行交叉口的转向通行限制以及车辆在某个时间段的单向通行, 实时地将这些特殊路段在路网的权值中有较好的体现, 保障导航终端给出的最优路径的有效性。当该路段为某个方向禁行时, 将该路段的权值设为最大值1, 反之设为0。

3.4 交通拥挤度

根据城市道路上的车辆行驶状态将道路的交通状态分为非常畅通状态、标准畅通状态、基本畅通状态、不甚畅通状态、不畅通状态。依据表3对道路的状态等级进行判定并进行在[0, 1]区间内的量化处理。

3.5 交叉口延误时间

判定交叉口延误时间的参数有排队长度、等待通行时间等, 本文主要根据Webster信号交叉口延误模型即

其中, d为每辆车的平均延误, c为信号周期时长, λ为绿信比, q为标准化交通量, s为饱和流量, X为饱和度, 即q/λs。计算结果根据下表实际的驾驶车辆的交叉口延误时间判断交叉口的交通状态, 由此得到其在[0, 1]的量化结果表4。

3.6 交通安全

该指标是指行径路段在历史时间内发生交通事故的次数, 对道路的行车安全进行量化处理。采用一年内单位车事故率很来衡量交通安全性, 事故发生次数和通行过车辆的比值来衡量, 并在[0, 1]内进行无量纲化处理。

3.7 交通事件

交通事件是指道路施工维护、车辆故障、车辆的临时交通管制等有可能造成交通拥挤的交通事件。这些因素会影响到道路的通行能力, 降低关联区域的车辆的正常通行速度, 增加车辆的停车延误时间, 影响驾驶出行者驾车心情。

3.8 行程花费

行程费用是指车辆在行驶过程中所需要的油费、过桥路费以及高速公路收费、临时停车费等。

4 实际导航中的路网阻抗的计算

4.1 依据驾驶员偏好选择确定各个偏好目标, 确定

各级的影响因素[3] (见图1)

4.2 构造判断矩阵

判断矩阵通过专家组打分的方式, 两两比较其相互的重要程度, 建立判断矩阵, 表5根据驾驶者选择行程时间A1最为偏好选择后, 构造的判断矩阵。

由此对于行程时间最短指标A1, 计算得到的判断矩阵的最大特征值λmax=6.523 7, 权重为最大特征值对应的特征向量, 亦即在该指标下各影响因素的权重。

4.3 层次单排序和一致性检验

由一致性指标公式CR (n) =CI (n) /RI (n) 来判断矩阵是否符合一致性原理, 其中n参与比较的对比因素的个数, CI (n) = (λmax-n) / (n-1) , λmax为判断矩阵的最大特征值;RI (n) 的值可根据随机一致性指标表查出。由此得到A1指标下的CI (6) =0.1047, RI (6) =1.24。CR (6) =0.0845<0.1, 认为该判断矩阵符合一致性原理。否则要对判断矩阵进行修正和调整, 使其符合随机一致性。

同样的方法可以得出其他加权目标A2、A3、A4的各影响因素权重。

4.4 总函数的确定

同样通过对各影响因素的分析得出的无量纲化结果m1, m2, …, m7, 结合指标下A1得到的权重w1, w2, …, w7, 可以得出在驾驶者选择了最短行程时间作最优先考虑因素下的路段阻抗D:

4.5 具体应用

通过以上方法参考了驾驶员的对于行驶路段的特殊需求后, 利用本文的方法, 同样可以得到在其他情况下的路网中路段的权重值, 在智能导航终端的开发过程中参考该权值, 提供的最优路径在实际的导航中将具有的更重要现实参考价值。

5 结语

在实际的导航中, 驾驶员根据需要选择了相应的指标后, 由此根据该指标结合路径规划算法, 给出可靠的参考路径。路网权值的科学标定, 能够促进实时智能导航终端的功能的实际应用性增强。

本文根据驾驶员在不同情况下对最优路径有着不同的需求这一实际问题, 利用层次分析法, 给出各指标下的参考判断矩阵, 在满足一致性要求后, 得到各因素的权重, 结合路网影响因素的无量纲化结果, 给出相应的路段权值, 在实际的导航终端开发中具有一定的理论和实际指导意义。

摘要：路网权值的标定是基于实时路况信息的导航终端系统研发中的一项关键技术。在满足不同驾驶者对于路径规划的差异性需求时, 涉及的影响道路权值的因素较多, 各个因素在面对不同的驾驶者需求时所体现的重要程度不同。针对各影响因素, 依据驾驶者出行选择路径偏好, 利用层次分析法, 计算出各因素的组合权重, 得出路网各段的权值, 满足驾驶者对于最优路径的实际导航需求。

关键词：驾驶员偏好,路网权值,动态导航

参考文献

[1]阮于洲, 蒋捷, 韩刚, 等.基于层次分析法的路段属性求权方法.地理信息世界, 2004;2 (2) :44—48

[2]温惠英, 沈毅贤.适于物流配送车辆导航路径规划的路网阻抗确定方法研究.交通科技, 2008; (1) :94—97

船舶无人驾驶系统分析篇10

关键词：船舶,无人驾驶,系统分析

自动驾驶技术分为有人监控驾驶技术和无人驾驶技术, 有人监控驾驶技术已经不常见, 近年来, 船舶无人驾驶技术得到了广泛的应用, 船舶无人驾驶技术主要是运用ATO模式, 其在国际上已经得到了广泛的应用。船舶无人驾驶技术是一项比较全面的技术, 要结合很多学科, 其在设计方面比较复杂, 是一种较为先进的运输交通系统, 符合海上交通运输发展的趋势。

1 船舶无人驾驶系统的主要特征

无人驾驶系统包括通信、设备等多个专业的知识, 根据无人驾驶专业系统设计的相关理念, 从而提高船舶无人驾驶技术的安全性和实用性, 促进船舶无人驾驶技术的发展, 降低船舶无人驾驶系统的运行成本, 提高船舶无人驾驶系统的控制水平, 能够对乘客提供更加优质的服务。与有人进行监管的驾驶系统对比而言, 船舶无人驾驶系统的优点还是比较明显的, 其主要特点有:

(一) 船舶无人驾驶系统线路一般都不会直接开放, 都是封闭状态, 在船舶停靠的各个站点都会设置屏蔽系统, 在无人驾驶系统的周围都会设置维护装置, 防止闲人进入, 都会设计隔离装置和保护系统, 确保人员的安全。

(二) 船舶和信号的管理系统在进行设计的时候都会采用多重冗余系统, 各种设备之间实现了有机地联系, 能够进行自动的切换, 使系统成为一个有机的整体。

(三) 在船舶之间设计了自动牵引系统, 而且能够控制牵引的距离, 能够对船舶进行自动检查, 能够进行自动的故障识别, 能够对船舶中的环境进行自动的调节, 各种系统能够实现同步控制, 当船舶在行驶的过程中脱离轨迹的时候, 可以采取故障排除设备进行检查, 让船舶重新在正确的轨道上行驶, 船舶无人驾驶系统与船舶的信号传输系统联系, 当船舶在行驶过程中发生故障时能够及时采取措施。

(四) 船舶与水域之间能够形成安全、高效地双向传递系统, 其中有船舶信息控制传输系统、故障识别系统和船舶内电视监控系统等。

(五) 船舶无人驾驶系统一般都使用了移动的装置, 能够对船舶的运行状态进行监控, 确保船舶运行的安全性, 在确保船舶能够顺利运行的前提下, 能够有效地减小追踪的时间间隙, 能够实现对船舶的准确定位;同时, 在船舶行驶的过程中一定要注意限速, 要让船舶在超低限速的模式下行驶, 在船舶运行的过程中要实现应急运行的方式, 让乘客在应急时能够采取自救的措施。

2 船舶无人驾驶系统的运营模式分析

船舶无人驾驶系统在运营时主要有一般情况模式和降级下的模式。

2.1 船舶无人驾驶系统运营的一般情况模式

在船舶能够正常行驶的情况下, 船舶在时刻表的控制下行驶, 船舶运行人员根据时刻表对船舶运行的时间进行安排, 作出必要的调整, 然后对船舶行驶情况进行监视, 船舶按照时刻表运行, 线路检查人员要每天进行线路全检, 在进行人工巡检的过程中, 应该运用ATP模式, 在船舶行驶过程中出现突发问题时可以采取有效的措施。

在船舶开始行驶的时候要让船舶相关的运行与调度人员充分了解时刻表的内容, 将时刻表的内容存储到船舶信号设备中;同时, 将时刻表录入到船舶自动化装置中, 在船舶开启前30分钟内, 船舶的自动化系统应该根据船舶发出的唤醒信号对船舶的各类设备进行检查, 确保各类设备都是正常运转的, 然后将检查完毕的信号发出, 船舶只有接收到这个信号才可以行使, 船舶自动化系统要按照船舶的时刻表发布行驶的信息, 确保船舶能够按照规定的时间到达目的地。

当船舶进入到正线行驶过程中时, 船舶的自动化装置就会将船舶的时刻表与船舶的序号一同发送到无人驾驶系统, 定期接受检查, 在检查完成后的半个小时内整理出数据。

当船舶的自动化系统在运行的过程中, 系统会按照船舶时刻表的要求, 从而自动化的分析船舶行驶的路线, 能够对船舶行驶的速度进行控制, 当船舶行驶的速度慢时, 船舶可以自动的提速, 准时地到达目的地, 使船舶从始至终都可以按照时刻表来运行。船舶的自动化系统能够将船舶的启动和停止进行自动化的控制, 节省了人力。

当船舶到达目的地的时候, 到站的信息能够通过无人驾驶系统的自动化屏幕显示出来, 能够给出行人员提醒, 船舶将要停靠的1分钟内, 在显示屏上就会显示目的地的名称, 而且会通过自动化的广播通知出行人员, 当船舶停靠在目的地时, 船舶会对出行人员进行声光的提示, 能够自动的打开船门, 待出行人员都离开后, 船门自行关闭。在船舶行驶之前, 声光信号还会提醒出行人员船舶即将行驶, 广播会向出行人员报告下个目的地的名称, 还要经过多长时间能够到达等。

2.2 船舶无人驾驶的降级系统分析

当船舶的自动化系统出现一定的问题时, 不能自动的提示出行人员, 这时, 无人驾驶系统就会发出警报, 然后船舶行驶中的一切任务将会通过人工的方式进行, 然后自动化设备会自动诊断故障发生的原因, 然后进行及时的维修。

当船舶到达目的地, 从目的地返回的时候, 船舶的自动化系统又要对船舶的各类设备进行检查, 然后确保各类设备都能够正常运转, 船舶在检查完毕后会将检查的数据传递到船舶无人驾驶系统, 然后自动化系统会给出行人员发出声光信号, 预示船舶将要行驶, 让出行人员做好准备。在船舶行驶的过程中, 应该对各类系统进行定期的检查, 确定系统可以正常运行后, 船舶就可以按照时刻表继续行驶, 在站前折返的时候, 应该确保船门能够自动开启和关闭, 当船舶发出声光信号时, 应该确保船门是关闭的。

船舶在行驶后就可以退出正线式服务, 然后船舶进入半周运行的状态, 当到达的目的地并非是终端站点的时候, 从折返的地方开始, 广播都要提示出行人员具体的信息, 让他们具有方向感。

3 结语

船舶无人驾驶技术是一门新兴的技术, 其实现了自动化和智能化, 节省了人力, 增强了船舶行驶中的安全性, 船舶无人驾驶系统的设计需要运用通信、网络等多个领域的知识, 综合了自动化方面的知识, 对技术人员提出了较高的要求, 而且, 在船舶无人驾驶系统投入使用后, 要改变传统的船舶运营方式, 从整体的角度去分析船舶无人驾驶系统的原理和使用方法, 创新设计思路, 提高设计的水平, 使船舶无人驾驶系统的研究更加完备, 使船舶运用无人驾驶系统能够实现更加高效、安全的运行, 在船舶出行时, 要先对系统进行检查, 提高船舶行驶的可靠性。