1、智能車輛和自動駕駛系統概述目 錄第11章 先進的公共交通系統第12章 先進的交通管理系統第13章 城市交通信號控制系統第14章 電子收費系統第15章 高速公路交通事件管理系統第16章 應急指揮調度系統第17章 智能車輛與自動駕駛系統第18章 交通需求管理第19章 智能運輸系統標準化第20章 ITS評價第17章 智能車輛與自動駕駛系統 概述17.1 世界智能車輛的研究與發展17.2 基于視覺導航的智能車輛模糊邏輯控制17.3 典型智能車輛與自動駕駛系統介紹17.4 研究動向分析與問題探討17.517.1 概述ITS是一個開放的復雜的巨型系統，各國各地區的研究側重點有所不同，其難點和關鍵技術之一就

2、是車輛的行駛導航和自動駕駛。德國戴姆勒-奔馳汽車公司正在試驗一種汽車自動駕駛系統。日本研制了一套包括交通信息、行車安全警報、行車自控和自動駕駛、道路管理等四個方面的系統，從總體上來說代表了目前世界汽車智能技術的最高水平。美國在嘗試用幾十億美元的計算機網絡最終取代司機的方向盤來駕駛汽車。 概述17.117.217.317.417.5第17章 智能車輛與自動駕駛系統 世界智能車輛的研究與發展 基于視覺導航的智能車輛模糊邏輯控制 典型智能車輛與自動駕駛系統介紹 研究動向分析與問題探討17.2 世界智能車輛的研究與發展隨著城市化的進展及汽車的普及，交通環境日趨惡劣，交通擁擠加劇，交通事故頻發，交通問題

3、已經成為全球范圍令人困擾的嚴重問題；20世紀90年代以來，計算機、電子、圖像處理等技術飛速發展。智能車輛系統（Intelligent Vehicle System，簡稱IVS）17.2.1 智能車輛的產生與發展智能車輛的研究，追根溯源，應該說起始于20世紀50年代初美國Barrett Electronics公司研究開發出的世界上第一臺自動引導車輛系統（Automated Guided Vehicle System，簡稱AGVS）。研制AGVS的目的是為了提高倉庫運輸的自動化水平，應用領域僅局限于倉庫內的物品運輸。在20世紀六、七十年代，AGVS的研究在西歐許多國家得到了迅速的發展，并將應用擴展

4、到工業生產領域。進入20世紀80年代，國外掀起了智能機器人研究熱潮。17.2.2 智能車輛的研究方向從世界各國相關研究成果來看，目前智能車輛的研究方向主要有以下幾個方面：駕駛員行為分析（Driver Behavior Analysis）環境感知（Environmental Perception）極端情況下的自主駕駛（Autonomous Driving on Extreme courses）規范環境下的自主導航（Autonomous Navigation on Nomal environment）車輛運動控制系統（Vehicle Motion Control Systems）17.2.2 智能

5、車輛的研究方向主動安全系統（Active Safety Systems）交通監控、車輛導航及協作（Traffic Monitoring，Vehicle Navigation，and coordination）車輛交互通信（Inter-Vehicle Communications）軍事應用（Military Applications）系統結構（System Architectures）先進的安全車輛（Advanced Safety Vehicles）上述研究可概括為：控、警告系統；半自主式車輛控制系統；自主車輛控制系統。17.2.3 智能車輛的研究范圍智能車輛的研究涉及到計算機測量與控制、計算機

6、視覺、傳感器數據融合、車輛工程等諸多領域，可以說，智能車輛的研究是計算機視覺與計算機控制研究在車輛工程上的綜合。1）計算機視覺視覺系統在智能車輛研究中主要起到環境探測和辨識的作用。將計算機圖像信息與其他背景知識及其他傳感器相結合，能快速提取復雜環境中的有用信息，進而產生合理的行為規劃與決策。17.2.3 智能車輛的研究范圍2）傳感器數據融合目前，在智能車輛領域，除視覺傳感外，常用的還有雷達、激光、GPS等傳感器。雷達系統可以得到計算機視覺技術比較難以解決的檢測對象的距離信息，能準確發現車輛行駛環境中存在的物體，在惡劣環境條件下具有獨特的優勢。激光系統可以得到車輛的瞬時車輛速度信息及精確的車輛與

7、前方車輛的距離信息，被廣泛地應用于避障、超車、防碰撞系統中。17.2.3 智能車輛的研究范圍3）控制理論尤其是智能控制在智能車輛上的應用為實現智能車輛對路徑的穩定跟蹤，性能優良的控制器是智能車輛必不可少的部分，所以控制理論在智能車輛上的應用是十分重要的。智能控制是一門新興學科，人們目前認為其包括遞階控制系統、專家控制系統、模糊控制系統、神經控制系統、學習控制系統五個方面。真正的意義上的智能車輛只有在計算機技術和智能控制技術充分發展的基礎上才能成為可能。17.2.4 智能車輛體系結構智能車輛集多種傳感器數據融合、視覺信息處理、環境建模、導航、避障等功能于一體。按照智能控制理論，智能車輛系統是一個

8、分層遞階的集散型控制系統，系統一般分為智能級、協調級和執行級。目前，從智能車輛控制算法的處理方式來看，可分為串行、并行兩種結構。1）串行處理單CPU結構、集中控制方式，即用一臺功能較強的計算機實現全部控制功能。多CPU結構、分布式控制方式，即上、下位機二級分布式結構。上位機負責整個系統的管理及復雜的計算、處理等功能，而下位機由多個CPU組成，每個CPU具體復責某一特定的功能。17.2.4 智能車輛體系結構2）并行處理用通用的微處理器，構成并行處理結構，支持計算，實現復雜控制策略在線實時計算。智能車輛控制專用VLSI，能充分利用智能車輛控制算法的并行性，依靠芯片內的并行體系結構易于解決智能車輛控

9、制算法中大量出現的計算，能大大提高計算速度。用并行處理能力的芯片式計算機（如Transputer、DSP等），構成并行處理網絡（如VaMoRs-P系統），其下位機由大約60個Transputer構成。17.2.4 智能車輛體系結構17.2.5 智能車輛技術的應用國家研究單位主要性能美國Carnegie Mellon University該研究由美國著名的Delco Electronics 公司捐資贊助。從1986年至1995年相繼研究了Navlab-Navlab5型智能車輛。其中Navlab5是由1990年問世的Pontiac運動跑車改造的，視覺系統為一臺Sony DXC-151A彩色攝像機，

10、其自主駕駛主要指控制轉向輪。Navlab5的自主駕駛的平均速度為88.5km/h，還首次進行了橫穿美國大陸的長途駕駛實驗日本豐田（TOYOTA）公司該研究由日本豐田公司進行，實驗車輛由豐田轎車改造。視覺系統為緊湊型2/3 in.而成CCD攝像機，安裝在后視鏡左側。1993年進行普通高速公路實驗，實驗車速為60km/h17.2.5 智能車輛技術的應用國家研究單位主要性能德國慕尼黑德國聯邦國防大學（UBM）和奔馳公司從20世紀80年代初期開始研究，先后研制開發出VaMoRs和VaMoRs-P兩種實驗車。其中VaMoRs是由一輛奔馳508D型5t面包車改裝而成。該車視覺系統由4個小型彩色CCD攝像機

11、構成兩組雙目視覺系統。1987年VaMoRs自主車曾在一段尚未通車的高速公路上創下自主駕駛96km/h的80年代最高速度。VaMoRs-P由一輛豪華型奔馳500（Mercedes 500SEL）改裝而成。該系統1995年公布的最高時速達130km/h法國帕斯卡大學和標致雪鐵龍汽車公司實驗車為一輛標致小汽車。該系統已經在高速公路上進行了幾百公里不同路況的行車實驗，最高車速達130km/h17.2.5 智能車輛技術的應用國家研究單位主要性能美國Pennsylvania University該研究得到Honda R&D North America Inc.及Honda R&D Company.Ltd

12、,Japan資助，車輛由Honda Accord LX sedan 改造而成，視覺系統為安裝在后視鏡附近的普通CCD，該系統曾于1999年在普通高速公路上以75Km/h的車速進行過多次實驗，效果良好日本Kumamoto University該項研究由日本Kumamoto大學計算機科學系智能車輛課題組進行，實驗車輛由普通前輪轉向轎車改造而成。該車視覺系統為一1/2 in.彩色CCD。1998年該車在普通公路及高速公路上進行過實驗，實驗車速為72km/h17.2.5 智能車輛技術的應用國家研究單位主要性能德國大眾公司和斯坦福大學Passat Junior和Touareg Stanley是兩臺參加過

13、2005及2007城市挑戰賽的車輛，展示了斯坦福大學和大眾汽車研究的高智能無人駕駛技術。比賽車安裝的ACC（自動車距控制系統）、自動駐車輔助系統、側向輔助系統、防駕駛偏離系統等技術已經運用在包括帕薩特CC、途銳、輝騰等車型上。中國國防科技大學1992年，國防科技大學研制成功了我國第一輛真正意義上的無人駕駛汽車；2000年6月，研制的第4代無人駕駛汽車試驗成功，最高時速達76km/h，創下國內最高紀錄；2003年7月，和中國一汽聯合研發的紅旗無人駕駛轎車高速公路試驗成功，自主駕駛最高穩定時速130km/h，其總體技術性能和指標已經達到世界先進水平。 概述17.117.217.317.417.5第

14、17章 智能車輛與自動駕駛系統 世界智能車輛的研究與發展 基于視覺導航的智能車輛模糊邏輯控制 典型智能車輛與自動駕駛系統介紹 研究動向分析與問題探討17.3.1 計算機視覺導航的優點視覺導航與其他傳感器相比，具有很多優點：視覺導航能提供更豐富的信息，如導航路徑的方位偏差、側向偏差、弧形彎道、各種標識等，這不僅使相關傳感器系統簡單、經濟，而且使控制器的設計更加靈活方便；用視覺導航時，導航路徑鋪設、更改都相對來說更加容易，從而使導航成本大大降低；視覺導航能更加容易地提供車輛行車環境的障礙物信息，從而使車輛避障更加容易。17.3.2 條形狀路標檢測算法圖像預處理由于路面情況復雜，存在著大量干擾因素，

15、如多種多樣的光照條件、陰影、雜物、行人車輛、路面不平整、路標受到污染及破損等，最終輸出的數字圖像質量或多或少有所降低，因此需要對數字圖像中的噪聲給予去除和修正，以改善圖像質量。另外，為了增強對圖像的分析和識別能力，還需要突出有用信息，剔除圖像中其他景物內容的干擾。17.3.2 條形狀路標檢測算法圖像預處理從功能上可以將數字圖像處理劃分為三大類，即：（1）像質改善，如圖像銳化、平滑、復原、校正等；（2）圖像分析，如邊緣與線的檢測、區域分割、形狀特征測量等；（3）圖像重建，如投影圖像重建、利用對象生成立體像、全息圖生成等。17.3.2 條形狀路標檢測算法圖像平滑圖像平滑屬低通濾波圖像處理，其目的是

16、保留圖像空間頻率的低頻部分，減少圖像的高頻部分。低通濾波可以降低圖像中的視覺噪聲，同時去除圖像中的高頻成分后，圖像中那些不明顯的低頻成分就更容易顯現了。如何在保護圖像邊緣信息的同時去除噪聲也是選取濾波方法時應重點考慮的問題。17.3.3 模糊邏輯控制特點模糊邏輯控制是基于模糊推理，模仿人的思維方式，對難以建立精確數學模型的對象實施的一種控制。是模糊數學同控制理論相結合的產物，同時也構成了智能控制的重要組成部分。 模糊邏輯控制的突出特點（1）系統的設計不要求知道被控對象的精確數學模型，只需要提供現場操作人員的經驗知識及操作數據。（2）控制系統的魯棒性強，適應于解決常規控制難以解決的非線性、時變及

17、滯后系統。17.3.3 模糊邏輯控制特點 模糊邏輯控制系統的基本組成部分模糊規則庫模糊推理機模糊產生器模糊消除器 模糊消除方法重心法最大隸屬度法系數加權平均法隸屬度限幅元素平均法 概述17.117.217.317.417.5第17章 智能車輛與自動駕駛系統 世界智能車輛的研究與發展 基于視覺導航的智能車輛模糊邏輯控制 典型智能車輛與自動駕駛系統介紹 研究動向分析與問題探討17.4.1 典型系統介紹 CMU的Navlab5系統繼1986年改裝Navlab 1，1990年改裝 Navlab 2之后，于1995年建立了全新的智能車實驗床Navlab5。計算機系統傳感器系統視覺系統傳感器為一臺Sony

18、 DXC-151A彩色攝像機，配Pelco TV8ES-1自動光圈手動聚焦鏡頭；差分GPS系統一套；陀螺儀為Andrew公司生產的具有數字輸出的光纖阻尼陀螺。車體控制與安全監控系統自主駕駛實驗17.4.1 典型系統介紹 VaMoRs-P系統德國聯邦國防大學與奔馳汽車公司合作，從20世紀80年代初期開始此項研究，先后研制開發出VaMoRs和VaMoRs-P（或VaMP）兩種實驗車。計算機系統由基于Transputer的并行處理單元和兩臺PC-486組成基于Transputer的處理單元，由大約60個Transputer構成。傳感器系統4個小型彩色CCD攝像機，構成兩組主動式雙目視覺系統；17.4.1 典型系統介紹 VaMoRs-P系統傳感器系統3個慣性線性加速計和角度變化傳感器；測速表及發動機狀態測量儀。自主駕駛實驗VaMoRs-P系統也已在高速公路和普通標準公路上進行了大量實驗。實驗內容包括跟蹤車道線，躲避障礙，以及自動超車等。并利用自適應控制進行縱向及橫向自主方式一般行為實驗。該系統1995年公布的最高時速可達130km/h，1996年已提高到160km/h。17.4.1 典型系統介紹 Peugeot系統法國帕斯卡大學自動化與電子材料科學實驗室與D.R.A.S雪鐵龍（Citroen）技術中心合作，聯合研