2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、1,第十一章 汽車與自動駕駛系統(tǒng),第一節(jié) 概述第二節(jié) 世界智能車輛的研究與發(fā)展 第三節(jié) 智能車輛系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與微機測控系統(tǒng) 第四節(jié) 基于視覺導(dǎo)航的智能車輛模糊邏輯控制 第五節(jié) 智能車輛的自主駕駛與輔助導(dǎo)航第六節(jié) 小結(jié),2,11.1 概 述,11.1.1 汽車自動駕駛概念 是指借助車載設(shè)備及路側(cè)、路表的電子設(shè)備來檢測周圍行駛環(huán)境的變化情況,進行部分或完全的自動駕駛控制的系統(tǒng),

2、目的是提高行車安全和道路通行能力。 該系統(tǒng)的本質(zhì)就是將車輛——道路系統(tǒng)中的現(xiàn)代化的通信技術(shù)、控制技術(shù)和交通信息理論加以集成,提供一個良好的駕駛環(huán)境,在特定條件下,車輛將在自動控制下安全行駛。 從當前的發(fā)展看,可以分為兩個層次:是車輛輔助安全駕駛系統(tǒng),或者是先進的車輛控制技術(shù);是自動駕駛系統(tǒng),或者稱為智能汽車,智能汽車在智能公路上使用才能發(fā)揮出全部功能,如果在普通公路上使用,它僅僅是一輛裝備了輔助安全駕駛系統(tǒng)的

3、汽車。,3,11.1 概 述,11.1.2 車輛自動駕駛系統(tǒng)主要目的防止部分交通事故的發(fā)生;提高道路利用率;提高駕駛員方便性;減輕駕駛員負擔;實現(xiàn)車輛的安全高效行駛,4,11.2 世界智能車輛的研究與發(fā)展,11.2.1 智能車輛的產(chǎn)生與發(fā)展 它的研究始于20世紀50年代初美國 Barrett Electronics公司開發(fā)出的世界上第一臺自動引導(dǎo)車輛系統(tǒng)(Automated Guided Vehicle System

4、,AGVS)1974年,瑞典的Volvo Kalmar轎車裝配工廠與Schiinder-Digitron公司合作,研制出一種可裝載轎車車體的AGVS,并由多臺該種AGVS組成了汽車裝配線,從而取消了傳統(tǒng)應(yīng)用的拖車及叉車等運輸工具。20世紀80年代,伴隨著與機器人技術(shù)密切相關(guān)的計算機。電子、通信技術(shù)的飛速發(fā)展,國外掀起了智能機器人研究熱潮,其中各種具有廣闊應(yīng)用前景和軍事價值的移動式機器人受到西方各國的普遍關(guān)注,5,11.2 世界智能

5、車輛的研究與發(fā)展,11.2.2 智能車輛的研究方向 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(huán)境感知(Environmental Perception) 極端情況下的自主駕駛(Autonomous Driving on Extreme Courses) 規(guī)范環(huán)境下的自主導(dǎo)航(Autonomous Navigation on Normal Envi

6、ronment) 車輛運動控制系統(tǒng)(Vehicle Motion Control Systems) 主動安全系統(tǒng)(Active Safety Systems) 交通監(jiān)控、車輛導(dǎo)航及協(xié)作(Traffic Monitoring, Vehicle Navigation and Coordination),6,11.2 世界智能車輛的研究與發(fā)展,11.2.2 智能車輛的研究方向車輛交互通信(Inter-vehicle Communi

7、cations) 軍事應(yīng)用(Military Applications) 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)(System Architectures) 先進的安全車輛(Advanced Safety Vehicles),7,11.2 世界智能車輛的研究與發(fā)展,11.2.3 智能車輛的研究范圍 計算機視覺 傳感器數(shù)據(jù)結(jié)合 智能控制在智能車輛上的應(yīng)用,8,11.2 世界智能車輛的研究與發(fā)展,11.2.4 智能車輛體系結(jié)構(gòu) 智能車輛

8、集多種傳感數(shù)據(jù)融合、視覺信息處理、環(huán)境建模、導(dǎo)航、避障等功能于一體。為完成如此復(fù)雜、如此眾多的功能,歷史上曾有幾種體系結(jié)構(gòu),如水平型結(jié)構(gòu)、垂直型結(jié)構(gòu)和綜合型結(jié)構(gòu)。,9,11.2 世界智能車輛的研究與發(fā)展,11.2.4 智能車輛體系結(jié)構(gòu),10,11.2 世界智能車輛的研究與發(fā)展,11.2.5 智能車輛技術(shù)的應(yīng)用 在日本,眾多的汽車廠商也在進行類似的開發(fā)工作,日本政府也制定了完整的開發(fā)和實施計劃,提出了智能道路的概念。

9、2000年11月在日本的筑波,來自日本各大汽車廠家和美國的試驗車輛完成了實證試驗,這些試驗車輛不但可以在路段上自動駕駛,而且在路口可以探測其它方向的車輛和過街的行人,并采取相應(yīng)的措施。2001年以后,日本開始在各地進行實證試驗,2003年計劃在第二東名、名神公路先行引進使用,2015年左右在全國主要干線道路實現(xiàn)智能道路。,11,11.3 智能車輛系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與微機測控系統(tǒng),11.3.1 引言 智能車輛的研究始于20世紀50

10、年代美國開發(fā)的地下埋線感應(yīng)式自動引導(dǎo)車輛,雖然其引導(dǎo)技術(shù)已十分成熟,但該種思路很難應(yīng)用于戶外環(huán)境。20世紀80年代以來,人們一直在研究其他引導(dǎo)技術(shù),先后研究過光學導(dǎo)航、視覺導(dǎo)航、超聲導(dǎo)航、紅外線導(dǎo)航等,其中視覺導(dǎo)航因其發(fā)展?jié)摿薮笪藝鴥?nèi)外眾多的研究者 。,12,11.3 智能車輛系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與微機測控系統(tǒng),11.3.2 車輛體系結(jié)構(gòu)及性能指標 智能車輛的組織和控制結(jié)構(gòu)可粗略分為以下三類基本模塊。感知模塊:獲取并處理

11、現(xiàn)場的環(huán)境信息。規(guī)劃模塊:分解任務(wù)序列進行規(guī)劃與決策。執(zhí)行模塊:驅(qū)動車體執(zhí)行任務(wù)操作,13,11.3 智能車輛系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與微機測控系統(tǒng),11.3.2 車輛體系結(jié)構(gòu)及性能指標 2001年,吉林大學智能車輛課題組研制開發(fā)了JLUIV-Ⅲ試驗車[13],它是課題組在低速智能車輛研究領(lǐng)域面向柔性生產(chǎn)組織和戶內(nèi)外物流自動化運輸開發(fā)的實用型自動引導(dǎo)車輛(Automated Guided Vehicle)。JUTIV-Ⅲ型視覺導(dǎo)

12、航智能車輛的功能主要有: 基于條帶狀路標的計算機視覺自主導(dǎo)航自動識別數(shù)字編碼的多??抗の缓投喾种窂阶詣幼R別加速、減速、直角轉(zhuǎn)彎、停車等車輛運動狀態(tài)標識符智能識別障礙物,14,11.3 智能車輛系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與微機測控系統(tǒng),11.3.2 車輛體系結(jié)構(gòu)及性能指標,15,11.4 基于視覺導(dǎo)航的智能車輛模糊邏輯控制,11.4.1 計算機視覺導(dǎo)航的優(yōu)點 相關(guān)傳感器系統(tǒng)簡單、經(jīng)濟,而且使控制器的設(shè)計更加靈活方便 視覺導(dǎo)航能更容易地

13、提供車輛行車環(huán)境的障礙物信息,從而使車輛避障更加容易,16,11.4 基于視覺導(dǎo)航的智能車輛模糊邏輯控制,11.4.2 條帶狀路標檢測算法 圖像預(yù)處理 :像質(zhì)改善,如圖像銳化、平滑、復(fù)原、校正等;圖像分析,如邊緣與線的檢測、區(qū)域分割、形狀特征測量等;圖像重建,如投影圖像重建、利用對象生成立體圖像、全息圖生成等 圖像平滑: 圖像平滑屬低通濾波圖像處理,其目的是保留圖像空間頻率的低頻部分,減少

14、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部分就更容易顯現(xiàn)了。,17,11.4 基于視覺導(dǎo)航的智能車輛模糊邏輯控制,11.4.3 模糊邏輯控制 模糊邏輯控制的突出特點在于:系統(tǒng)的設(shè)計不要求知道被控對象的精確數(shù)學模型,只需要提供現(xiàn)場操作人員的經(jīng)驗知識及操作數(shù)據(jù);控制系統(tǒng)的魯棒性強,是英語解決常規(guī)控制難以解決的非線性、時變及滯后系統(tǒng) 模糊邏輯控制系統(tǒng)

15、的基本組成部分: 模糊邏輯控制系統(tǒng)由模糊規(guī)則庫、模糊推理機、模糊產(chǎn)生器、模糊消除器四部分組成 。,18,11.4 基于視覺導(dǎo)航的智能車輛模糊邏輯控制,11.4.3 模糊邏輯控制 模糊消除可以采用不同的方法 :重心法 最大錄屬度法 系數(shù)加權(quán)平均法 錄屬度限幅元素平均法,19,11.5 智能車輛的自主駕駛與輔助導(dǎo)航,11.5.1 CMU的Navlab5系統(tǒng) CMU的地面智能車研究并未因

16、火星探測計劃等其他項目的影響而擱置。繼1986年改裝Navlab1,1990年改裝Navlab2之后,他們又于1995年建立了全新的智能車實驗床Navlab5。這是一輛1990年問世的Pontiac運動跑車(Pontiac Trans Sport),由美國著名 Delco Electronics公司捐資贊助。CMU與Assist Ware技術(shù)公司合作在Navlab5上開發(fā)了PANS(Portable Advanced Navigatio

17、n Support)——便攜式高級導(dǎo)航支撐平臺,以及快速自適應(yīng)車體定位處理器——RALPH視覺系統(tǒng)。,20,11.5 智能車輛的自主駕駛與輔助導(dǎo)航,11.5.2 VaMoRs-P系統(tǒng) 智能車輛自主導(dǎo)航的另一個具有代表性的研制工作由位于慕尼黑的德國聯(lián)邦國防大學進行。其合作伙伴為德國奔馳汽車公司。他們從20世紀80年代初期開始此項研究,以先后研制開發(fā)出VaMoRs和VaMoRs-P(或VaMP)兩種實驗車。VaMoRs由一

18、輛奔馳508D型5t面包車改裝而成。1987年VaMoRs自主車曾在一段尚未通車的高速公路上創(chuàng)下自主駕駛96km/h的20世紀80年代最高速度。VaMoRs-P或VaMP為自主移動性和計算機視覺實驗車——客用小汽車。它由一輛豪華型奔馳500(Mercedes 500 SEL)改裝而成 。,21,11.5 智能車輛的自主駕駛與輔助導(dǎo)航,11.5.3 Peugeot 系統(tǒng) 法國帕斯卡大學自動化與電子材料實驗室與法國D.R.

19、A.S雪鐵龍(Citroen)技術(shù)中心合作,聯(lián)合研制出一個功能簡單卻頗具特色的輔助導(dǎo)航Peugeot試驗車。該研究由P.S.A標志(Peugeot)雪鐵龍汽車公司提供資助。該試驗車的一個突出特點是硬件配置輕型化,整個系統(tǒng)的運算處理部分都已集成在一塊數(shù)字信號處理卡上,因此對試驗車幾乎無需作任何改裝。Peugeot試驗車已經(jīng)在高速公路上進行了幾百公里不同路況的行車試驗,其系統(tǒng)具有良好的適應(yīng)性 。,22,11.5 智能車輛的自主駕駛與輔助導(dǎo)

20、航,11.5.4 視覺處理系統(tǒng)的特點分析 由于上述三個系統(tǒng)的應(yīng)用背景均為高速公路或標準等級公路,故其視覺處理系統(tǒng)具有某些值得注意的共同特點:以CCD攝像機(camera)作為唯一的視覺傳感器 普遍采用視覺窗口技術(shù),僅處理感興趣區(qū)域的局部信息 均具備不同程度的快速自適應(yīng)功能,23,11.5 智能車輛的自主駕駛與輔助導(dǎo)航,11.5.5 研究動向分析與問題探討 研究背景的民用化 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的輕型化 研究成果的實用

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