发布时间 : 星期日 文章智能车辆导航技术的研究现状与发展趋势 - 图文更新完毕开始阅读9cd91e1dfc4ffe473368abb0
的发展，车辆拥有量的增加，非职业驾驶员人数的增多，交通事故的发生更加频繁，交通事故已经成为现代社会的第一公害。由各种原因引起的驾驶员注意力不集中(Lack of Attention)是交通事故频发的重要原因，与驾驶员自身相关的交通事故中90%是由驾驶员注意力不集中造成的。在美国警察局统计的交通事故中，约30%的交通事故是追尾碰撞，约20%的交通事故是由于车道偏离(Lane Departure)引起的。在此情况下，利用高新技术发展具有辅助驾驶或者自动驾驶功能的智能车辆成为解决问题的关键手段之一。德国Daimler-Benz公司1992年的研究报告指出，如果驾驶员能多0.5秒的警告时间，则60%的追尾事故可以避免，如果再多1秒的警告时间则90%的追尾事故可以避免。美国国家高速公路交通安全部(NHTSA:National Highway Traffic Safety Administration)预测碰撞警告系统能阻止37%-74%的追尾碰撞。因此，通过发展智能车辆来增加交通安全性不仅是必要的，也是可行的。智能车辆有助于减轻驾驶员的劳动强度和提高驾驶员的舒适性。如自适应巡航控制，自动跟随驾驶，自动泊车系统都可以大大减轻驾驶员的劳动强度。发展智能车辆的好处还包括优化使用交通设施、提高机动性、使旅行时间和能量消耗最小化等。
智能车辆在军事上和太空探测上有重要的意义。美国国家研究委员会
(NCR:National Research Council)曾预言：“20世纪的核心武器是坦克，21世纪的核心武器是在人的监督下计算机控制的无人作战系统”。为此，从80年代开始美国国防部高级研究计划局(DARPA:Defense Advanced Research Projects Agency)专门立项，制定了地面无人作战平台的战略计划。目标是研制出一台可以在崎岖地面上沿规划的路线自主导航及躲避障碍，并在必要时重新规划路线的智能车辆。智能车辆在前沿阵地无人侦察、野外巡逻、扫雷、救护等领域也有良好的应用前景。
智能车辆的研究可以大大促进其它学科的迅猛发展。智能车辆是典型的高技术集合体，研究智能车辆对相关学科有极大的促进作用，如对智能控制、人工智能、机器视觉和传感器技术的促进。 1.1.2智能车辆的产生与发展
智能车辆的出现除了技术上的进步使其成为可能外，来自工业应用、智能交通系统和军事方面的需求为智能车辆的发展起了很大的推动作用。
1智能车辆的发展起步于工业应用
智能车辆的研究可以追溯到50年代初美国Barett Electronics公司研制的世界上第一台自动引导车辆系统(AGVS:Automated Guided Vehicle System)，小车跟随一条钢丝索导引的路径行驶，并具有一个以真空管技术为基础的控制器。该系统于1954年在South Carolian州的Colombia市的Mercury Motor Freigh公司投入运行。尽管这只是一个运行于固定线路上的拖车式运货平台，但它却具有了智能车辆最基本的特征即无人驾驶。早期研制AGVS的目的是为了提高仓库运输的自动化水平，AGVS的应用领域仅局限于仓库内物品的运输。
在20世纪六、七十年代，瑞典的Volvo公司与Schiinder-Digitron公司合作研制
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成功一种可装载轿车车体的AGVS，并将其用到了汽车装配线上。从此，AGV在工业上得到了广泛的应用，例如到1987年仅仅通用汽车公司就有1662台AGV。
2智能交通系统的发展大大推动了智能车辆的发展
在客观上，“智能交通系统”的发展大大促进了智能车辆的发展。智能交通系统的发展大致上经历了三个阶段：60～70年代为其第一个阶段，主要成果有日本的综合汽车交通控制系统、电子线路引导系统以及德国的类似系统。
1980～1994年为智能交通发展的第二阶段，日本1984年开始了道路/车辆通讯系 统(RACS:Road and Automobile Communication System)项目的研究，它是汽车自动导航系统的基础。与此同时，欧洲开始了两项研究计划：一是1986年启动的，以汽车制造商为主导，涵盖13个汽车制造商、几个政府研究机构、19所大学的PROMEtheus (Program for a European Traffic with Highest Efficiency and Unprecedented Safety)计划——欧洲高效安全道路交通计划；二是由欧共体1989年发起的欧洲交通安全和道路系统计划，即DRIVE计划(Dedicated Road Infrastructures for Vehicle safety in Europe)。1990年开始美国开始实施智能车/路系统计划(IVHS: Intelligent Vehicle/Highway System)。在这个阶段，智能车辆技术取得了突破性的发展，如美国CMU发展的Navlab系统、意大利Parma大学发展的ARGO汽车、德国的VaMP等都是在这一阶段得到大力发展的。
从1994年开始到现在是ITS发展的第三个阶段，美国从1994年起有联邦高速公路 局(FHWA:Federal Highway Administration)组成国家高速公路系统联盟(NAHSC: National Advanced Highway System Consortium)推动为期八年的先进高速公路系统(AHS:Advanced Highway System)计划，1997年该计划被NHTSA(National Highway Traffic Safety Administration)所主导的智能车辆开发(IVI:Intelligent Vehicle Initiatives)计划取代，继续推动智能车辆的研发工作。这个阶段的特点是将先进的信息技术、数据传输技术、控制技术以及计算机处理技术等有效地综合运用于整个运输管理体系，使人、车、路及环境密切配合，从而建立起一种在大范围内、全方位发挥作用的实时、准确、高效的综合管理系统。
3智能车辆在军事上和和航航天天探探测上的应应用用推动了智能车辆的发展 美国对用于军事上的智能车辆倾注了很大的热情，以用来发展智能侦察车和无人作战平台，美国国防部曾立项研究自主地面车辆(ALV:Autonomous Land Vehicle)，和智能侦察车DEMO3，并取得了相当的成功。在太空探索方面，美国国家航空和航天局(NASA: National Aeronautics and Space Administration)研制的火星机器人索杰纳于1997年成功登上火星进行科学探测，这是一个六轮的自主移动机器人。2004年1月，美国研制的火星车机遇号和勇气号再次登上火星，直到现在，这两辆火星车仍然在工作。在太空探测领域研制的智能车辆在可靠性上比用于交通运输系统的智能车辆提出了更高的要求。
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1.2智能车辆中几个关键技术 1.2.1感知技术
人类在驾驶汽车时所接受的信息几乎全部来自于视觉，交通信号、交通标志、交通图案、道路标志等均可以看作是环境对驾驶员的视觉通讯语言。同时，人类在驾驶汽车时，通过对周围路面场景的观测来决定采取什么样的操作。因此，选择机器视觉作为感知路面场景的传感器是一种很自然的选择。机器视觉在智能车辆中的应用如图1.2所示。
视觉系统在智能车辆中主要用来识别车辆周围的交通环境，如确定车辆在车道中的位置和方位、车道的几何结构、检测车辆周围的障碍物如车辆和行人、识别交通标志和交通信号等。当机器视觉用于智能车辆时必须具备实时性、鲁棒性和实用性三方面的技术特点。实时性是指视觉处理系统的数据处理必须与车辆的高速行驶同步进行；鲁棒性是指智能车辆对不同的道路环境如高速公路、市区标准公路、普通公路等，不同的路面环境如路面及车道标线的宽度、颜色、纹理、动态随机障碍与车流等，以及变化的气候条件如日照及景物阴影、黄昏与夜晚、阴天与雨雪等均具有良好的适应性；实用性是指智能车辆在体积和成本等方面能够为普通汽车用户所接受。
智能车辆系统可靠运行的前提是通过各种传感器准确的捕捉环境和车辆自身的状态信息，并加工处理，随后发出预警或者自动操控车辆。研究如何将传感器传来的信息加以有效的处理、分析，并准确的确定环境和车辆自身的状态是非常重要的。然而到目前为止，没有任何一种传感器能保证在任何情况下能提供完全可靠的信息，采用多传感器融合技术，即将多个传感器采集的信息进行合成，形成对环境特征的综合描述的方法，能够充分利用多传感器数据间的冗余和互补特性，获得我们需要的、充分的信息。
目前，在智能车辆领域，除了视觉传感器外，常用的还有激光雷达、毫米波雷达、声纳、红外探测、磁导引、GPS等传感器。 1.2.2决策技术
在辅助驾驶或者自动驾驶技术中，需要依据感知系统获取的信息来进行决策判断，进而向驾驶员发出警告或者对车辆进行控制。例如，在车道偏离警告系统和碰撞警告系统中，需要预测主车辆和其它车辆未来一定时间内的状态。先进决策技术包括模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。 1.2.3控制技术
对自动驾驶车辆或者辅助驾驶车辆来说，利用环境感知信息进行规划决策后需要对车辆进行控制，比如对路径的自动跟踪，此时性能优良的控制器成为了智能车辆必不可少的部分，成为智能车辆的关键。
智能控制代表着自动控制的最新发展阶段，是应用计算机模拟人类智能，实现人类脑力和体力劳动自动化的一个重要领域。智能控制是一个新兴学科，包括递阶控制系统、专家控制系统、模糊控制系统、神经控制系统和学习控制系统等5个方面。 1.2.4车辆定位与路径规划
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车辆定位导航系统应用车辆自动定位技术、数字地图、通信技术，为车辆提供路径引导、无线遥控等功能。在车辆定位导航系统中，定位是实现导航功能的前提和基础，车辆定位技术大致上可分为三类：惯性导航、无线电定位和卫星定位。
路径规划是智能车辆信息感知和车辆控制的桥梁，是智能车辆自主驾驶的基础，可分为全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划是在已知地图的情况下，利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界，确定可行和最优的路径，它把优化和反馈机制很好的结合起来。局部路径规划是在全局路径规划生成的可行驶区域指导下，依据传感器感知到的局部环境信息来决策车辆当前前方路段所要行驶的轨迹。与移动机器人路径规划相比，车辆的行驶环境具有非结构化、动态性、不确定性等特点，因此研究者们在借用移动机器人路径规划成果的同时，也在深入彻底研究智能车辆路径规划问题。 1.2.5其它
智能车辆的关键技术还包括车辆状态随机估计和智能车辆体系结构的研究等方面。为了对车辆进行有效的控制，必须全面准确的获取车辆的自身状态参数，如车辆横摆角速度估计、汽车轮胎与路面的之间的摩擦系数估计、以及车辆侧面碰撞模型的非线性动力学参数的辨识等。由于智能车辆系统复杂程度高、综合性强，一般需要一组研究人员共同研究开发，同时为了使系统能够在有限的时间和计算资源内完成各功能，计算经常需要一定的并行性，由此产生这样的问题－将计算资源有效的分布在一组处理器上需要什么样的体系结构？这就是智能车辆控制器体系机构所研究的问题。 1.3智能车辆导航技术
车辆导航系统通常被称为车辆路线引导系统，或车辆导行系统。在世界上，现代车辆导航方面的研究已经具有30多年的历史。它融合了汽车、交通、计算机、通信、系统科学等领域的技术，一直是众多高科技公司和各个大学研究的热点。早期的导航系统主要是利用惯性导航设备如陀螺、罗盘等实现定位车辆方向、进行航位推算等功能。由于该系统使用局限性很大，一直没有得到很好的推广。微电子技术、计算机技术、空间技术及制图技术的发展使车辆导航系统获得了飞速的发展。目前，随着GPS定位技术的出现，并结合其它导航系统（如DR），车辆定位系统可确定行驶在每个街道和十字路口的车辆的准确位置。
1.3.1卫星定位导航技术（GPS）
目前，可商用的卫星导航系统有两个，一个是美国的全球定位系统GPS，另一个是俄罗斯的全球导航卫星系统GLONASS（Global Orbiting Navigation Satellite System)。GPS作为新一代的全球定位系统，具有全天候、全球性、连续提供三维（或二维）定位导航数据以及误差有界等优点。GPS有两种定位导航服务功能：一是标准定位服务（SPS），它包括L1频率上的C/A码和导航电文。二是精密定位服务（PPS），它主要包括L1\\L2频率上的P/Y码和事后提供的精密星历。美国为了保证自身的利益，使用了选择可用性政策（Selective Availability-SA)。使GPS得C/A码定位精度为：水平定位100米
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