基于线阵CCD的无人驾驶汽车路径跟踪导航系统

正随着生活水平的大幅度提升,汽车已经成为最为常见的交通工具,再加上传感技术、网络技术以及计算机等技术发展水平的不断提高,汽车领域逐步朝着信息化以及智能化方向发展,尤其是以环境感知技术为基础的辅助驾驶技术已经取得了一定的研究成果,所以具有高度智能化特征的无人驾驶汽车已经成为汽车领域的未来发展趋势。无人驾驶汽车可以利用车辆自带的传感器获取道路、车辆位置和障碍物信息,并利用相关技术对汽车的转向与速度进行精准控制,保证车辆行驶安全,该技术令道路交通系统从传统的"人-车-路"系统变为"车-路"系统,     

无人驾驶汽车十字路口多车协作控制研究*

针对无交通灯控制的十字交叉路口的无人驾驶汽车主动避让控制问题,基于专用短程通信技术(DSRC),利用多车协作控制算法和矩形检测法建立了基于碰撞时间(TTC)的两车冲突判断模型,预估当前行驶状态下将会发生碰撞的区域。同时从时间和空间两方面设计了消解算法,根据消解算法调整当前行驶状态以避免车辆发生碰撞。采用PanoSim与MATLAB/Simulink联合仿真,结合模糊PID控制无人驾驶车辆的驱动、制动与转向系统,对所搭建的模型准确度进行验证。试验结果表明,算法能很好地控制无人驾驶车辆在十字路口避免与其他车辆的碰撞。     

无人驾驶汽车研究动向

正无人驾驶汽车是一种智能汽车,也可以称之为轮式移动机器人,主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪器来实现无人驾驶。它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;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,从而使车辆安全、可靠地在道路上行驶。无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体,是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。     

基于光电导航无人驾驶电动汽车自动寻迹控制系统研究

在轮毂电机驱动电动汽车技术的基础上,采用光电传感器自动辨识行驶路径,利用车辆行驶预瞄理论,开发了无人驾驶汽车自动寻迹行驶控制系统.试验表明,该系统稳定性好、控制精度高和响应速度快.     

基于ARM控制的电动液压转向系统研究

电动液压转向(EPHS)系统能克服传统液压动力转向系统助力大小不可调节的缺陷,且其助力较大,因此适用于大中型汽车的转向系统。通过研究EPHS系统的助力特性,设计了一种基于ARM微处理器的控制系统。转向盘转矩传感器、转速传感器和车速传感器信号由ARM微处理器进行运算处理,输出PWM占空比来控制直流电机,以控制助力大小。试验表明,该系统能满足车辆在不同车速下获得不同助力特性的要求。     

基于光电传感器的无人驾驶电动汽车导航系统研究

本文基于光电传感器设计了无人驾驶电动汽车导航系统,通过该系统,无人驾驶车辆可方便地检测预定路径的偏差,从而控制车辆的自动寻迹行驶。与其它导航方式相比,本文设计的系统具有结构简单、性能可靠和价格低廉等特点。     

日本首次使用5G网络对自动驾驶汽车进行路测

正2月13日,日本爱知县政府进行了一项公共道路测试,在该测试中,丰田汽车公司(Toyota Motors Corp.)旗下的Estima迷你厢型车,一辆车兼容了5G网络,另一辆车运行4G网络。两辆无人驾驶汽车同时通过无线电台进行远程控制,该无线电台使用第五代,即5G移动通信技术。5G系统与现有4G网络相比,能够传输容量更大的数据,可让汽车以更快的速度安全行驶。两辆自动驾驶车辆内     

汽车发动机电子控制单元的自动测试系统开发

以某六缸汽车发动机电子控制单元为研究对象,基于Aglient(安捷伦)测控设备和Visual C++6.0、Dreamwaver两款编程软件,结合SCPI指令对电控单元测试系统的硬件和软件部分进行设计。该测试系统通过测控设备仿真汽车发动机上各路传感器信号,电子控制单元接收到传感器信号后进行数据处理并传送到上位机,经上位机的检测处理判断电子控制单元是否返回正确数据,从而达到检测汽车电子控制单元是否符合标准的目的。该测试系统缩短了ECU的检测时间,提高了测试效率,并可对动态数据进行实时监测。     

无人驾驶商用车市场前瞻

正无人驾驶技术是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的智能汽车技术。它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。它集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体,是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。     

无人驾驶重型车辆底盘电控化改装技术研究

对无人驾驶重型车辆底盘改装技术进行了研究,介绍了一种基于电控技术及总线技术的改装方案,对重型车辆的动力系统、转向系统、制动系统、车身系统进行了详细的改装方案设计,与以往采用机电执行机构控制无人驾驶车辆的方案相比,该方案在技术先进性及可靠性方面得到提升。     

基于数据驱动的人机混驾多车协同控制算法

针对多车协同控制系统中，传统控制算法需要准确获取系统中与驾驶员驾驶行为相关的参数以及与车辆系统动力学相关参数等问题，提出基于数据驱动的自适应动态规划控制算法。以有人与无人驾驶车辆混行的多车协同控制系统为研究对象，通过分析系统的横纵向控制模型，推导出系统状态方程，采用递推数值方法在线逼近最优解，并通过对最优反馈控制矩阵进行优化求解，得到最优控制输入。该算法简化了系统的控制输入参数，仅仅利用V2X通信获得的车辆的前轮转角以及车辆期望的纵向加速度作为控制输入，即可实现无人驾驶车辆的优化控制。基于Carsim和Simulink进行联合仿真测试验证，结果表明，该算法控制参数简单、收敛速度快、控制精度高、适应性强，能够控制无人驾驶车辆在多车系统中保持期望的车速并且与前车保持期望的车间距，同时在任意曲率道路上行驶时与车道中心线之间的横向误差趋于0。      

无人驾驶汽车的现状及发展趋势

无人驾驶汽车属于智能汽车的一种。也可以将其称为轮式移动机器人。它们主要是通过车辆内安装的智能操纵控制系统与感应设备来获取信息用以控制车辆姿态,实现自动安全的行驶。文章简要叙述了无人驾驶汽车的国内外发展历程及现状,展望了无人驾驶汽车未来的一个发展。     

汽车的新《触角》--传感器的发展趋势

一、传感器的发展历程 传感器在实现汽车智能控制方面起着举足轻重的作用,如果把实现汽车各种功能控制的微处理器看作指挥中心和大脑的话,那么各种传感器就是这些微处理器和控制系统的眼、鼻、手、耳,它是控制中心赖以存在的信息源,通过传感器的处理,各种物理、化学量,如时间、光、电、温度、压力、速度、气体等可以转变成各种可接受信号。传统的传感器主要用于动力传动系统、车身控制系统、通讯系统以及提高汽车性能的系统上,近10年来传感器技术发展非常迅速,数理也大大增加,不同的传感器担负着不同的功能,各种传感器遍布车辆的各个角落,就象汽年派生的“触角”,感觉外界每一个细小的变化,并将这些信息传给最高控制系统。目前汽车上所使用的传感     

基于51单片机节气门开度控制系统设计

电子节气门控制系统能精确控制节气门开度,不仅可提高燃油经济性,减少排放,而且系统响应迅速,可获得满意的操控性能;另一方面,可实现怠速控制、巡航控制和车辆稳定控制等的集成,简化了控制系统结构。文章对发动机节气门开度控制系统进行了设计,该系统主要由前端所需的传感器、ECU及驱动装置组成。该设计基于89C51单片机,并完成对发动机怠速,汽车正常行驶及巡航状态下的节气门开度控制系统的电路和程序设计。     

汽车智能电子控制系统设计开发与研究

智能汽车电子控制系统是在整车控制过程中非常重要的系统组成,在新能源汽车,尤其是纯电动汽车行业的地位尤其重要。在此控制系统中,主要是由整车控制器VCU、高级辅助驾驶系统ADAS、制动系统IBooster、转向控制系统EPS及中控系统组成。此项目以整车控制器VCU为主导,通过和ADAS的信息交互共同实现自动跟车ACC、紧急制动AEB、车道保持LKA、自动泊车辅助APA等功能。同时,此智能汽车电子控制系统具有车道偏离报警LDW、前碰撞预警FCW、后面防碰撞辅助报警RCTA、盲点监测BSD、并线辅助危险报警LCA功能。整车控制器VCU通过各个系统和本身传感器的信号得知车辆当前工况信息,智能控制车辆各个部件实现主动安全及满足驾驶者的驾驶体验要求。此控制系统在新能源汽车项目中也实现了利用电机制动能量回收,在车辆减速滑行和制动工况高效的把机械能转化成电能,增加车辆行驶里程,提高经济型。智能汽车电子控制系统也是汽车行业发展的必然结果,也是未来汽车电子发展的主要方向。     

智能辅助维修系统在汽车维修领域的应用研究

对智能辅助维修系统在汽车维修领域的应用进行了探讨。该系统基于智能算法,结合汽车故障数据库,实现对普通小型机动车的快速故障诊断和精准修复。系统通过分析车辆传感器数据和历史维修记录,为修理工提供实时的故障信息和修理建议,减少了故障排查时间,提高了修理工作的准确性。系统还通过语音交互界面,使修理工能够更便捷地获取维修信息,降低了操作复杂性。通过在实际修理工作中的应用,验证了智能辅助维修系统在提升汽车维修效率和服务水平方面的显著效果,为汽车修理厂引入先进技术提供了有力支持。     

基于体压分布信息的乘客识别系统设计研究

针对汽车安全气囊系统设计了辅助控制系统-乘客识别系统,该系统通过对座椅压力传感器信号进行分析,根据乘员在座椅上的体压分布信息识别乘客体型特征,辅助控制汽车安全气囊的爆发.在车辆发生碰撞时,若副驾驶位是儿童或小个子乘客,安全气囊将不会爆发.试验结果表明,该系统可有效识别乘客类型,为准确控制安全气囊爆发提供了保障.     

无人驾驶汽车减速通过交叉口最佳油耗方法研究

针对无人驾驶汽车油耗控制问题,研究了无人驾驶汽车如何以最佳油耗减速通过交叉口的方法。当单个车辆需要减速通过交叉口时,通过在车联网环境下车辆获得的信号灯相位信息和配时信息,结合车辆油耗的特点,寻找车辆的最佳行驶轨迹。     

基于多源信息融合的汽车主动避撞系统

传统的汽车避撞系统对车辆及其周边信息缺少全面的了解,存在判断依据单一的缺陷,因而对车辆安全状况的判断误差较大,达不到准确控制的效果.文中提出了基于多源信息融合的主动避撞系统,利用车车通信、车路信息协同以及传感器组合使用,全方位获取车辆信息,通过实际车距与理论安全车距之间的比较分析,判断车辆安全状况,避免车辆发生碰撞;同时,依据制动传感器的信号,避免驾驶员与系统产生制动干涉.模型车试验表明,基于多源信息融合的主动避撞系统可以达到快速、准确、稳定的控制效果.     

无人车视频图像中目标物阴影去除方法研究

无人驾驶汽车主要依靠车载摄像头拍摄视频,通过计算机对该视频进行分析,综合道路信息、汽车位置和障碍物等对汽车车辆进行控制,实现对车辆方向和速度的控制,确保车辆可以安全可靠地在道路上行驶。无人车摄像头采集的图像处理是一项重要工作,是车辆系统作出判断的前提输入,通过对车载摄像头所获取的图像处理和分析,研究目标与目标物阴影之间的相关关系,利用图像阴影部分的基本特征,提出图像边界差的阴影检测方法。通过准确检测,利用图像处理技术去除阴影获取目标。