智能车辆的产生与发展及前景

智能车辆的产生与发展及前景

摘要：智能车辆技术是一个新兴的学科领域。从八十年代中后期开始，世界上主要的发达国家对智能车辆开展了一系列卓有成效的研发工作。我国在智能车的研究起步比较晚，与发达国家有一定的差距。本文简要叙述了智能车辆的产生与发展以及对智能车辆的前景预测。

关键词： 智能车辆 ；产生；发展；前景 一：智能车辆的概念

智能车辆因其从轮式移动机器人的研究中汲取了大量的营养，许多研究者将智能车辆与轮式移动机器人等同。所以，智能车辆(IntelligentVehicle，IV)又称为轮式移动机器人 (wheelMobileRobot)，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。它集中地运用，计算机、现代传感、导航、防撞、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。智能车辆致力于提高汽车的安全性、舒适性和提供优良的人车交互界面，是目前各国重点发展的智能交通系统中一个重要组成部分，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。

智能车辆技术是一个新兴的学科领域，它融合了机器人技术，人工智能技术，计算机科学技术，通信与信号处理技术，自动化与控制技术以及机器视觉技术等。智能车辆的许多新思想、解决方案得益于其他技术邻域的进步和支持。

目前的智能车辆技术的发展有两个方向：其一是用于室内的环境，智能车辆具备自主导航的能力，车辆体积小，速度相对不高，当遇到突发事件时，可根据实际情况做出决策，改变自身位置以跟踪检测出的道路行走；其二是用于室外的环境，智能车辆高速行驶，利用各种传感器检测环境的信息，以判断车辆的行驶情况，这时要求计算机具有很强的处理能力，传感器也要有很高的灵敏度。

二：智能车辆的产生

智能车辆的研究始于20世纪50年代初美国 Barrett Electronics公司开发出的世界上第一台自动引导车辆系统（Automated Guided Vehicle System，AGVS）。

1974年，瑞典的Volvo Kalmar轿车装配工厂与Schiinder－Digitron公司合作，研制出一种可装载轿车车体的AGVS，并由多台该种AGVS组成了汽车装配线，从而取消了传统应用的拖车及叉车等运输工具。

由于Kalmar工厂采用AGVS获得了明显的经济效益，许多西欧国家纷纷效仿Volvo公司，并逐步使AGVS在装配作业中成为一种流行的运输手段。

20世纪80年代，伴随着与机器人技术密切相关的计算机。电子、通信技术的飞速发展，国外掀起了智能机器人研究热潮，其中各种具有广阔应用前景和军事价值的移动式机器人受到西方各国的普遍关注。

从八十年代中后期开始，世界上主要的发达国家对智能车辆开展了一系列卓有成效的研发工作。智能车辆在军事、民用和科学研究等领域广泛的应用前景，也越来越引起各国政府和大公司的注意。在智能车辆中，道路识别技术是其视觉预警和导航系统中的一个关键技术，也是智能车辆视觉技术发展水平的一个重要标志。

在1994年，第一届的世界智能交通系统大会(Intelligent Transportation Systems，ITS)在法国巴黎召开，标志着智能交通技术走向了快速发展的阶段，2007年，第14届世界ITS大会在中国北京顺利召开。

三：智能车辆的发展及现状 1.美国智能车辆发展及现状

美国在智能车辆的研究进展比较快，从20世纪80年代开始，美国在DARPA预研项目资助下研制了第一台自动导航车辆---Autonomous Land Vehiclesl41。目前美国的主要智能车辆研究有美国军方研制的DEM0Ⅲ智能车辆14】、卡耐基．梅隆大学(Carnegie

Mellon广西大学硕士掌位论文机器视捌陶董汽车前方车道识别中的应用研究University，CMU)机器人研究中心研究开发的的NavLab系列is】和福罗里达大学(University ofFlorida，UF)研制的Kelvin智能车辆161。DEMOIII智能车融合了包括摄像机、激光、雷达、超声波、红外线等多传感器技术，能够在不同环境条件下自动调整车速以适应多种环境，还能在三百英寸的范围内发现人以避障。NavLab智能车采用SonyDXC一151A彩色摄像机，用于进行道路和障碍物检测，并通过控制转向实现自动驾驶，NavLab进行了长达3000英里的公路实验，其中95％由自动驾驶完成，平均速度可达85km／h。Kelvin智能车采用了2个摄像机，适用于相对比较平缓的地区，非常轻便，且可以获得相对较高的速度。

2.欧洲智能车辆发展及现状

欧洲的智能车研究主要有德国慕尼黑联邦国防大学与德国奔驰汽车公司研制的智能车、德国的研究技术部门与大众汽车公司合作研制了Carvelle智能车、法国帕斯卡大学(Blaise Pascal University)与雪铁龙合作研制的Peugeot智能车以及意大利的帕尔玛大学(UniversityofParma)研制的ARGO系列智能车等。VaMoRs．P智能车通过四个小型摄像机构成的两组双目视觉系统，在高速公路上进行了大量的跟踪车道白线、避障和自动超车实验，最高车速可达130km／h。Carvelle智能车利用两个摄像机来探测障碍物和检测车道，从识别一帧图像到完成控制过程的时间只需70毫秒，该车的最高车速为120km／h。Peugeot智能车的运算处理部分已经集成在一块基于TMS320C50的数字处理卡上，硬件配置轻便，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。ARGO智能车集成了机器视觉和多传感器的融合技术，进行了一次2000多公里的非规范化道路的测试，穿越了平原、山地、高架桥、隧道、获得了良好的效果。

3.亚洲智能车辆发展及现状

亚洲的智能车辆的研究主要有日本、韩国、新加坡等，其中日本的丰田公司(TOYOTA)

在1993年研制的智能车在普通高速公路上的实验车速为60km／h；日本的日产公司在2001年生产了具有预警系统的汽车；三菱公司也开发过具有类似离线预警系统功能的Galant智能车。此外，韩国、新加坡的大学及科研机构也均进行了相关工作的大量研究。

在1994年，第一届的世界智能交通系统大会(Intelligent Transportation Systems，ITS)在法国巴黎召开，标志着智能交通技术走向了快速发展的阶段，2007年，第14届世界ITS大会在中国北京顺利召开。

4.我国智能车辆发展及现状

我国在智能车的研究起步比较晚，与发达国家有一定的差距，目前在国内智能车辆领域里研究的主要有：清华大学的THMR．V智能车、国防科技大学的CITAVT-IV智能车，吉林大学的智能车等。THMR-V智能车融合摄像机视觉系统、GPS定位系统和激光雷达测障系统等多传感器技术，结合计算机监控系统对智能车进行方向控制、油门控制、刹车控制和车体控制，THMR-V智能车在速度上已接近国际先进水平，平均速度为lOOkm／h，最高速度可达150km／h。CITAVT-W智能车主要研究在非结构化道路环境下车辆遥控和自主驾驶技术，在绕城公路上进行了自主实验时车速最高达广西大掌硕士学位论文机器视觉在汽车前方车道识别中的应用研究到了75．6km／h，已经接近CITAVT-IV智能车的速度极限。JUTIV．4智能车利用摄像机和多传感器信息的融合技术，研究在非结构道路环境下的车距安全保持技术、道路识别与跟踪技术和换道超车技术，其无人驾驶视觉导航设计速度50km／h以上，总体研究开发具有世界先进水平，在国内处于领先地位。

总的来说，我国的智能车辆与国外的研究还有很大差距，尽管在速度上已经具备世界先进水平，但对于多传感器的融合技术和多目视觉的研究还有待提高。我国还有很多研究机构和大专院校进行相关的研究，如浙江大学、重庆大学、北京工业大学等。我国的智能车研究基本上还处于试验研究阶段，目前还没有产品投入市场。

四：智能车辆的前景预测

未来智能车辆的研究方向主要在以下几个方面更加完善： (1)驾驶员行为分析

近期的研究主要在于监控和分析驾驶员状态、设计先进车辆和良好的用户信息交互界面。以便学习、控制甚至是模拟驾驶员行为。高级的驾辅助系统应该能确保驾驶员反应恰当而且安全。在该研究领域的不同方法中，监视驾驶员头部位置已经成为研究重点。这能帮助探测和推理驾驶员的疲劳等级(特别是结合驾驶员眼睛凝视方向。并应用灵活的安全气囊。澳大利亚L．F1etcher等提出了一种推断驾驶员疲劳程度的方法。研究道路场景的单调性与驾驶员疲劳强度的关系。该项研究依据心理学特征，定义单调性为一个驾驶员疲劳的外部因素，利用驾驶员头部姿态、眼睛凝视跟踪以及道路单～性分析组成一个性能良好的驾驶员疲劳检测系统。法国的一些研究机构研制出一种能够监测司机注意力下降的系统，并可以通过声音或光信号提醒司机。该系统首先用多种传感器提供关于方向盘的活动情况、脚踏板上的压力情况、车速。并在汽车司机座前方安装一个红外线探测仪，用来检测驾驶员眼皮的眨动。如果驾驶员感到疲劳打瞌睡，眼皮的眨动就会变慢，这时候红外线监测器便会发出尖锐的警告声，将司机从瞌睡中惊醒。法国雷诺已经将这项研究成果应用到了汽车上。

(2)环境感知

主要是运用传感器融合等技术，来获得车辆行驶环境的有用信息，车流信息、车道状况信息、周边车辆的速度信息、行车标志信息等。

(3)极端情况下的自主驾驶

主要研究在某些极端情况下，如驾驶员的反应极限、车辆失控等情况下的车辆自主驾驶。

(4)车辆运动控制系统

一研究车辆控制的运动学、动力学建模、车体控制等问题。

(5)主动安全系统

和被动安全相对比，主动安全系统主要是以防为主，如研究各种情况下的避障、防撞安全保障系统等。

(6)交通监控、车辆导航及协作 主要研究交通流诱导等问题。 (7)车辆交互通信

研究车辆之间有效的信息交流问题，主要是各种车辆闻的无线通信问题。 (8)军事应用

研究智能车辆系统在军事上的应用。 (9)系统结构

研究智能车辆系统的结构组织问题。 (10)先进的安全车辆

研究更安全、具有更高智能化特征的车辆系统。

上述方面覆盖了智能车辆系统研究所涉及的安全监控、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方式及自主程度来分，上述究方向也可比较概括的划分为以下三个大的研究方向：

1)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、十字路口防掩警告、行人检测、倒车警告等方面的问题。

2)半自主式车辆控制系统。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、扭距等使车辆回复到安全状态。

3)自乇车辆控制系统。此部分具有完全的车辆自动化，研究包括车辆自适应巡航、道

路保持、低速等距行驶、排队行驶等方面的问题。

五：结论

总的来看，限于我国的基础设施水平和经济实力，我国智能车辆的研究与工业发达国家有一定的距离。在一定时间内大范围开发、实施智能车辆的应用还不太现实。但无论是从学科发展、理论研究的角度，还是从发展汽车工业及相关产业，以及市场竞争的角度看，超前研究都是必要的。通过对某一方面或某些方面进行深入、细致的研究，将会为我国甚至世界在智能车辆研究上提供有力的理论和技术支持，相信未来的智能车辆必将更加成熟。

参考文献

【1】 王荣本，郭烈，顾柏园等．基于机器视觉的行车安全综合保障系统研究【J】．山东交通学院学报．

【2】 裴玉龙，王炜．道路交通事故成因及预防对策【M】．北京：科学出版社，2004．

【3】 王武宏，孙逢春，曹琦等．道路交通系统中驾驶行为理论与方法[M】．北京：科学出版社，2001．

【4】 Masayoshi Aoki．Image Processing in ITS．IEEE International Conference on Intelligent Vehicles，1998．