无人驾驶汽车和汽车工业

汽车工业作为研究和发展陆路主导运载工具及其配套工程设施的产业，随着科技进步与时俱进，极大地促进了人类文明和社会进步。     

不断创新发展的现代无人驾驶汽车

主要介绍了国内外最新研制开发的各种无人驾驶汽车。     

低速无人驾驶汽车电子助力转向系统的应用研究

实现转向系统的控制是实现无人驾驶横向控制的基础。文章介绍了一种低速无人驾驶汽车转向系统的控制方案,提供了上位机与转向系统的交互逻辑和控制策略,以及相应的转向性能指标。基于该设计方案,针对不同测试工况进行了实车试验,并分析了不同工况下转向系统的响应性能。道路测试结果表明,该方案可以实现特定道路工况下低速无人驾驶对转向系统的要求。     

基于系统理论过程的无人驾驶汽车安全性分析

基于无人驾驶汽车的功能安全和通信安全问题,本文采用系统理论过程的研究方法(STPA),通过定义其分析目的、建立控制结构、识别不安全行为、识别致因场景等步骤,最终提出相应的安全要求来保证无人驾驶汽车的安全.     

基于机器视觉的智能车辆导航综述

基于机器视觉的智能车辆导航是智能车辆系统的关键,包括道路检测和障碍物检测两部分。结合国内外最新研究动态,本文主要总结道路检测和障碍物检测中的典型方法,并列出国内外具有代表性的一些智能车辆系统,同时详细介绍当前最具代表性的、美国军方研制的DEMOⅢ系统;最后指出基于机器视觉的智能车辆导航技术的研究与发展趋势。     

智能车辆机器视觉发展近况

简要回顾了机器视觉的早期发展，从简单的特定场合应用到模拟人眼的复杂系统设计，介绍了机器视觉产品在智能汽车上的应用情况，分析了世界各国在车用机器视觉技术领域研究开发情况以及未来发展趋势。     

基于机器视觉的智能车辆前方道路边界及车道标识识别方法综述

为了全面了解国内外在基于机器视觉的智能车辆前方道路边界及车道标识识别领域的研究进展，文章介绍了近年来一些典型的基于机器视觉的道路边界及车道标识识别系统，对基于机器视觉的前方道路边界及车道标识识别方法进行了分类，对各大类方法中采用的不同技术进行了阐述，然后对基于机器视觉与其他传感器融合的识别方法进行了总结，最后就该领域的研究难点及发展趋势进行了简要论述。     

智能交通系统中基于机器视觉的数字车辆控制

在描述成像模型与视觉坐标系的基础上，给出了基于计算机视觉的车道与障碍物辨识检测算法，应用预瞄转向以及车辆控制等技术手段来实现数字车辆的道路跟踪。     

人机共驾智能车驾驶模式决策属性析取研究

为了深入分析驾驶模式决策影响因子,通过实车试验采集了人-车-路多源特征信息。用驾驶人主观经验将驾驶模式划分为人工驾驶、警示辅助、自动驾驶3种状态,并利用采集的驾驶人血流量脉冲（BVP）和皮肤电导（SC）值进行K均值聚类,将驾驶人当前合适的驾驶模式自动聚类为3级。通过融合驾驶人自汇报结果和聚类结果对驾驶模式进行准确标定。采用以信息增益为依据的Ranker算法对多特征进行排序,并在此基础上,根据多分类器分级结果确定最优特征属性集合。研究结果表明：当选取车速、车头时距、车道中心距离、前轮转角标准差、驾驶经验5个指标为特征子集时,支持向量机、朴素贝叶斯及K近邻这3种分类器的识别准确率都超过90%;除警示辅助模式与自动驾驶模式下的车速值和车道中心距之外,其余所有不同模式决策属性值均呈显著性差异;研究结果可为人机共驾智能车驾驶模式决策提供依据。     

整车总布置设计对碰撞控制策略的影响

新车设计初期阶段,总布置设计需要对整车关键尺寸和关键零部件结构设计提出约束条件,以控制整车性能指标。碰撞作为整车关键性能指标,对总布置提出了更高的设计要求。文章阐述了总布置设计中,对整车、车身及关键零部件的控制策略,以确保整车在碰撞时可以按照设计过程碰撞,达到相应碰撞得分。表明总布置设计对整车碰撞控制策略有很大的影响。     

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。     

无人驾驶机器人车辆非线性模糊滑模车速控制

为了实现不同行驶工况下车速的精确、稳定控制,提出一种基于非线性干扰观测器的无人驾驶机器人车辆模糊滑模车速控制方法。考虑模型不确定性和外部干扰对车速控制的影响,建立车辆纵向动力学模型。通过分析无人驾驶机器人油门机械腿、制动机械腿的结构、机械腿操纵自动挡车辆踏板的运动,建立油门机械腿和制动机械腿的运动学模型。在此基础上,分别设计油门/制动切换控制器、油门模糊滑模控制器以及制动模糊滑模控制器,并进行控制系统的稳定性分析。油门/制动切换控制器以目标车速的导数为输入来进行油门与制动之间的切换控制。油门模糊滑模控制器和制动模糊滑模控制器以当前车速以及车速误差为输入,分别以油门机械腿直线电机位移和制动机械腿直线电机位移为输出来实现对油门与制动的控制。模糊滑模控制器中,为了减少控制抖振,滑模控制的反馈增益系数由模糊逻辑进行在线调节。模糊滑模控制器中的非线性干扰观测器用于估计和补偿无人驾驶机器人车辆的模型不确定性与外部干扰。仿真及试验结果对比分析表明：本文方法能够精确地估计和补偿无人驾驶机器人车辆的模型不确定性和外部干扰,避免了油门控制与制动控制之间的频繁切换,并实现了精确稳定的车速控制。     

纯电动汽车自动驾驶功能设计

针对纯电动车自动驾驶功能,设计一种利用PID算法对车辆的驱动扭矩进行控制的系统,使得车辆的实际速度与驾驶员的期望速度一致,实现车辆自动驾驶的功能.通过实车验证和调试,该控制系统具有良好的响应精度.相较于传统汽车通过控制喷油量的多少来控制车速,具有更好的鲁棒性和实时性.     

一种多功能抑尘车智能化控制系统的设计

传统抑尘车由于各部件控制系统相对独立,无法实现集成式监控与操作,从而给使用者带来一定的不便。如何将诸多系统一一融合汇总控制成为解决此问题的关键,本文以公司开发的集成式控制的抑尘车为例介绍了一种创新型智能化控制多功能抑尘车控制系统的设计。