世界智能车辆的研究概况

智能车辆又称轮式移动机器人，是集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，是智能交通系统的一个重要组成部分。本文介绍了世界智能车辆的研究方向和范围。     

世界智能车辆行驶安全保障技术的研究进展

综述世界智能车辆行驶安全保障技术研究进展，重点介绍世界主要发达国家智能车辆行驶安全保障技术的应用现状和发展计划，提出智能车辆安全保障技术当前存在的一些问题，展望今后的发展趋势。     

识别阴影中智能车辆导航路径的神经网络方法研究

提出采用消阴影神经网络I和消阴影神经网络II来消除智能车辆导航图像中的阴影并识别出导航路径的方法。所开发的消阴影神经网络I和II均为3层结构，分别是输入层、隐层和输出层，采用自适应线性单元优化了网络的隐层节点数，文中也介绍了神经网络I和II的训练过程。在JLUIV—2型智能车辆上进行了实际路径识别试验，试验结果表明：连续使用消阴影神经网络I和II可快速有效地消除导航图像中的阴影，获得清晰可靠的导航路径。     

面向智能车辆的现役道路设施行驶适应性研究综述

为了总结面向智能车辆的现役道路设施行驶适应性,即现役道路基础设施承载智能车辆行驶的适宜程度,阐述自主智能驾驶定义与驾驶自动化等级分类,在此基础上剖析不同等级间的人机功能差异,并分别从感知层、感知-决策层、决策-控制层探讨与道路设计要素相关联的人机功能差异,通过归纳总结智能车辆与道路几何要素、路面性能及其他道路要素(如道路标线)的相互作用机制研究,从道路工程角度及其他道路要素方面回顾该领域的研究现状,指出存在的问题和未来发展方向。研究结果表明：相比传统车辆,配置高等级自动驾驶系统的智能车辆对现役道路设施行驶适应性最高,主动安全系统次之,而驾驶辅助及有条件自动驾驶系统适应性不足。而目前研究主要问题包括：难以归纳、标定不同驾驶自动化等级间的人机功能差异及其对于道路设计参数的需求设计值;测试道路场景条件过于理想,考虑的驾驶自动化等级单一,试验规模和样本有限;道路几何、路面性能以及道路标志、标线等道路要素与智能车辆间的相互作用机制研究不足,缺乏与不同道路场景相匹配的智能车辆驾驶特征数据的获取手段。因此建议：重视并推动与道路设计要素相关联的关键人机功能差异指标信息共享;联合高保真且可交互的道路场景、高精度感知传感器物理模型、车辆动力学模型及微观交通流模型,利用测试场景自动化生成、极限工况场景搜寻与泛化等技术开展智能驾驶虚拟测试,突破现有研究的深度和广度;探索反映不同等级智能车辆的道路行驶适应性特征指标与评价标准,精准、有效地评估预测复杂道路场景及不利道路条件下的行驶适应性。     

车辆队列行驶的空气动力学性能研究进展

车辆队列行驶技术作为智能交通系统中的重要组成部分,在节能减排、优化交通状态、提高行驶安全等方面具有重大意义。优化车辆队列行驶的空气动力学性能,是提高其节能减排作用的重要手段之一。文章详细总结了车辆队列行驶的空气动力学研究内容,根据影响队列空气动力学性能因素的不同,将其分为队列内部因素（车与车）和队列外部因素（车与环境）,其中,队列内部因素阐述和分析了车辆造型、速度、车辆数目、间距及队列形式对整体的气动性能影响;队列外部因素阐述和分析了自然环境和道路环境对整体气动性能的影响,同时梳理了每种因素的发展与研究现状。最后总结了车辆队列行驶中空气动力学研究的关键技术和发展趋势,为将来队列行驶的推广应用提供理论基础。     

智能车辆的障碍物检测研究方法综述

按照使用传感器的不同类型来分类，对智能车辆的障碍物检测和识别技术进行了综述，并分析各种障碍物检测方法。这些方法中主要包括基于立体视觉方法、基于激光雷达的方法：基于彩色机器视觉的方法及基于结构光的方法等等，同时作者指出任何一种有效的障碍物检测系统不能只依靠单一传感器进行环境感知，因此利用多种传感器信息融合技术检测智能车辆前方障碍物，是未来该领域的研究重点与难点。另外，还介绍了近几年一些研究机构在该领域的研究成果，并对所使用的一些算法进行简要的概括，为我国在智能车辆的障碍物检测领域的发展提供借鉴。     

人工智能在车辆自动驾驶中的应用

提出一种新的基于人工智能的感知 计划 动作agent结构实现智能车辆自动驾驶的方案。首先通过描述该结构的原理说明该结构可以解决自动驾驶中存在的一些问题,接着通过建立自动驾驶知识库阐述如何具体实现自动驾驶,最后通过仿真实验验证该方法能够为智能车辆实现自动或辅助驾驶提供一种非常有效的机制。     

队列行驶车辆间距对气动特性的影响

为了研究车辆前后间距和车辆数目对智能交通系统中队列行驶车辆气动特性的影响,首先对单辆车进行数值模拟,并将模拟结果与风洞试验结果进行对比,然后对两辆车在5种不同间距下以及3～7辆车在固定间距下队列行驶的情况分别进行了数值模拟及分析。研究表明:单辆车数值模拟结果与风洞试验结果基本吻合。队列行驶车辆随着车辆间距的减小,各车阻力系数不断降低。在固定间距下,随着队列中车辆数目的增加,平均阻力系数可降低20%～30%,阻力最低的车大致处于车队的中心位置。     

基于激光扫描的智能车辆前方地形三维可视化技术研究

基于激光扫描仪的数据分析,对智能车辆前方地形数据的三维可视化技术进行了研究。首先对采集的离散数据进行预处理：采用中值滤波算法减弱噪声的影响,通过车体坐标系到世界坐标系的转换实现车辆行走过程中不同场景的拼接;然后基于Splatting理论,选取椭圆高斯足印函数实现了离散三维数据的直接体绘制;最后结合可视化工具包VTK（Visualization Toolkit）的连续数据场轮廓提取和交互操作功能,在Visual C＋＋开发环境下实现了基于激光扫描的环境信息可视化技术,可以达到逼真重构真实环境的可视化效果。     

队列行驶领航车辆尾流的粒子图像测速试验研究

为了研究队列行驶时不同的车间距对领航车辆气动阻力的影响,采用风洞试验方法,分别测量了队列行驶工况下领航车辆和领航车辆单独行驶时的阻力系数.又运用粒子图像测速技术对以上工况中领航车辆尾部纵对称面内的流场进行了测量与分析.结果表明:随着车间距的缩短,领航车辆阻力值降低,降幅最大达41.66%,并且尾部流场的涡的拖曳距离、扩...     

一种机器视觉导航的智能车辆转向控制模型设计

提出了一种智能车辆转向控制模型，该模型采用路标的方向偏差和距离偏差作为输入参数，输出前轮转向角；采用了状态控制法，对外界环境的干扰具有较强的鲁棒性。实验表明：在20Hz的控制频率下，该控制算法在JUTIV－Ⅱ型智能车上表现出很好的效果。     

基于动力学模型的车辆转向控制器不足与变结构控制方法的研究

本文从理论上分析了基于车辆二自由度转向动力学模型的转向控制器在低速时产生失稳的原因。为解决失稳问题,本文提出了相应的解决方法,建立了基于预瞄运动学的车辆转向控制模型,采用滑模变结构控制理论设计了车辆的转向控制器,使车辆转向控制具有良好的跟踪性能和鲁棒性。     

智能网联车辆交通信息处理技术与信号控制方法研究

随着科学技术的不断加强,智能网联车辆的数量也在不断增加,在智能交通系统发展中,车联网发挥了重要作用,人们对于车联网的研究也越来越多和越来越深入,为了能够使车联网更好的普及,应该加强对智能网联车辆交通信息技术和信号控制的研究。本文基于目前车联网发展现状对智能网联车辆信息处理技术和信号控制的方法进行探讨研究,以供参考。     

基于深度学习的智能车辆视觉里程计技术发展综述

针对基于模型的视觉里程计在光照条件恶劣的情况下存在鲁棒性差、回环检测准确率低、动态场景中精度不够、无法对场景进行语义理解等问题,利用深度学习可以弥补其不足。首先,简略介绍了基于模型的里程计的研究现状,然后对比了常用的智能车数据集,将基于深度学习的视觉里程计分为有监督学习、无监督学习和模型法与深度学习结合3种,从网络结构、输入和输出特征、鲁棒性等方面进行分析,最后,讨论了基于深度学习的智能车辆视觉里程计研究热点,从视觉里程计在动态场景的鲁棒性优化、多传感器融合、场景语义分割3个方面对智能车辆视觉里程计技术的发展趋势进行了展望。     

智能车辆主动避撞与稳定性联合控制仿真

为改善车辆在主动避撞过程中的车辆动力学特性,在MATLAB/Simulink环境下结合驾驶员模型分别设计了基于模糊控制理论的主动避撞控制处理器、制动稳定性控制器和转向稳定性控制器,从而能够在车辆主动避撞过程中综合考虑避撞和稳定性两个目标.并在ADAMS中建立了整车模型,联合MATLAB进行了仿真研究,仿真结果证明,在相...     

智能车路系统中汽车列队行驶控制关键技术与研究进展

通过车路协调技术可以控制车辆实现列队行驶,以提高道路车辆密度,增加道路容量,同时也能增加交通系统的安全性和节约能源.论述了汽车列队行驶控制的关键技术,介绍了车辆纵向、横向自动控制技术、车路信息交互技术以及车队队列控制技术等研究进展,展望汽车列队行驶控制研究方向.     

智能车辆系统辨识与控制算法研究

采用逆M序列作为系统的输入信号,通过最小二乘算法得到车辆转向系统、驱动系统的传递函数,结合车辆预瞄运动学模型和车辆二自由度转向动力学模型,建立车辆转向控制与位置误差数学模型.根据现代控制理论设计最优导航控制器稳定跟踪目标路径,基于Backstepping函数控制算法,选取Lyapunov函数设计智能车辆换道及超车轨迹跟踪控制器.仿真分析和试验结果表明:所设计的控制器在智能车辆户外自主导航中具有良好的跟踪性能.     

智能车辆的行人检测技术研究

行人检测作为智能车辆的关键技术,已成为业内共同关注的研究热点。随着机器视觉、计算机技术等不断发展,行人检测的进展很快。     

基于车载信息采集平台的智能交通系统实现方式

本文介绍了智能交通系统特点和发展,分析了车载信息采集平台的软件结构设计,提出了设计信息采集平台的基本功能要求和建立方式,进而讨论了智能交通系统的功能实现过程和运行情况.     

基于三维激光雷达的智能车辆SLAM技术研究

智能车辆实现自主导航的必要条件之一是定位技术,目前基于三维激光雷达的同步定位与建图（SLAM）技术是定位技术的主流方案。文章从三维激光SLAM的算法框架和关键模块进行总结,具体讨论了扫描匹配、后端优化、闭环检测、地图构建等关键模块的常用算法及改进;综述了几种开源的三维激光SLAM,并对比了其优缺点;对在应用中激光雷达局部点云稀疏、Z轴的漂移以及动态对象引发的噪声影响等关键性问题进行了分析阐述;指出了基于三维激光雷达的SLAM与深度学习相结合、多传感器融合是未来三维激光SLAM的发展和研究方向。