拥挤,汽车油耗,可使城市交通堵塞和拥挤造成的损失分别25%～40%左右,大大了公路交通的安全性。另外更重要的是,可明显运输效率,交通运输业繁荣发展。近两年来,一些特大型汽车行业纷纷合并、收购或建立各种合作关系,从而在范围内掀起了新一轮汽车行业竞争的狂潮。美国加州汽车经济研究所的调查报告指出,下一个汽车销售将从普及“智能化汽车”开始,新一轮竞争的焦点,将是基于信息融合技术、微电子技术、计算机技术、智能自动化技术、人工智能技术、网络技术、通信技术等的智能汽车(IntelligentVehicle,IV)的研究设计。简单地说,所谓智能汽车,就是在网络下用信息技术和智能控制技术的成果,使汽车具有自动识别行驶道路、自动驾驶、自动调速等功能。20世纪80年代以来,智能控制理论与技术在交通运输工程中越来越多地被应用[5～7],信息融合技术取得了长足进展,开始广泛地应用到目标检测、警告与防御、机器人、遥测遥感、导航和制导。在这一背景下,智能汽车的概念被提出,智能汽车是一种高新技术密集的新型汽车,是目前主流汽车的换代产品。正是基于这一点,上正在形成智能汽车研究设计的热潮。总体上分析,人们正从智能汽车的信息、控制、网络及智能结构等几个方面进行研究。随着研·20·计算机应用研究2004年究步伐的加快和新产品的推出,必将上汽车现有生产体系和市场份额的重新组合[8]。通过智能车的进一步研究与发展,将使车“聪明”起来,路、车、人三者进行积极的统筹与协调,让三者达到的统一,从根本上改变现行汽车的信息采集处理、信息交换、行车导驶与定位、车辆控制、汽车安全等技术方案与体系结构,使汽车更加人性化、舒适化和个性化,地人们对于“行”不断的需求,在很大程度上减轻驾驶员的负担,驾驶员疲劳驾驶的现象,有利于交通安全,配合城市交通控制,实现合理分配交通流,实现交通顺畅,甚至实现智能汽车自动驾驶。驾驶智能汽车可大大缓解驾驶者的疏忽的交通事故,很大程度上交通安全性[9]。本文仅概要介绍智能汽车研究的初步进展,而对于车辆的智能化研究领域中,涉及到了大量的多传感器信息融合和识别等技术,尽管有些技术的应用只是提出的构想,笔者坚信随着信息融合和识别技术的飞速发展,现实中的智能车辆会距离人们的构想越来越近,直至实现满意的目标。汽车已经过了100多年的发展历史,从诞生的那起,它就从未停止过智能化发展的步伐。当前的信息技术正在推动汽车设计翻开新的一页,自动化、智能化、多功能将成为21世纪汽车发展的新趋势。电脑技术、自动控制技术以及现代信息融合技术和通信等高科技与汽车的结合,使未来汽车成为更安全、更方便、更舒适的交通工具。汽车撞开了本世纪的大门,它带来的速度和效率,改变了20世纪人类的生活,推动了人类社会的进步。智能化的汽车在21世纪将以更高的速度和效率将人类带入智能信息时代。2 国内外智能汽车研究现状与趋势智能车是一个集感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合,是典型的、多学科的、综合性的高科技和高新技术的结,涉及传感器技术、信息融合技术、微电子技术、计算机技术、智能自动控制技术、人工智能技术、网络技术、通信技术等,在一定程度上代表了一个自动化智能的水平[3]。进入20世纪90年代以来,随着汽车市场竞争激烈程度的日益加剧和智能运输(ITS)研究的兴起,上对于智能汽车及其相关技术的研究成为热门,一批有实力、有远见卓识的汽车行业大公司、研究院所和高等院校也正展开智能汽车的研究。目前它已成为众多发达发展的智能交通体系中的重要组成部分,也是车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力。美国交通部已开始一项五年计划,投入3500万美元,与通用汽车公司合作一种前后防撞。同时,美国俄亥俄州立大学和加州大学以及其他一些研究机构正在进行全自动车辆的研制与改进工作。CMU大学的NabLab5实验智能车是由Potiac运动跑车改装而成,装有便携式计算机、摄像头、GPS定位、和其他辅助设备。1995年6月,NabLab5进行了横穿美国的实验NHAA(NoHandsAcrossAmerica),从宾州的匹兹堡到加州的亚哥,行程4587公里,其中自主驾驶部分占98.2%[9]。美国导航子(MNA)能计算的行驶路径,还能不断接收现场交通状况,给出连续更新的指向,让车辆始终沿的路线向前行驶。此外,美国还将智能汽车的研究用于上,美国部采用无人车去执行危险地带的巡逻任务,目前正在进行第三代智能汽车的研究,称为DemoⅢ,能有路和无路条件下的车辆自动驾驶。欧洲资助进行驾驶员监测、道路的感知、视觉增强、前车距控制以及传感器融合方面的研究。同时,欧洲的一些正试验将智能速度适应(IntelligentSpeedAdapta2tion,ISA)作为车辆安全性的手段,其构想是通过路边标志信息或定位信息以及车载数字地图进行车辆导航,并自动控制车辆的速度。实验结果表明,采用该,能够使交通事故20%。德国慕尼黑联邦大学与奔驰汽车公司合作研制了VaMP试验车,它是由一辆豪华型的奔驰500SEL改装而成,视觉主要包括道路检测与跟踪RDT和物检测与跟踪ODT两个模块。在整个实验中,行驶了1600公里,其中95%的部分是自动驾驶的。目前在,夜视和后视已应用在某些汽车上,三菱公司和尼桑公司已发布其近期可使用的防撞设备,前方防撞和车道偏离有望在1～2年内实现。公司、尼桑公司和丰田公司也各自在安全性车辆计划中发展行车安全子,它们包括:车道定位、前车距离控制、自动控制、物警报、驾驶员打盹和夜间行人等。智能公路(SmartWay)计划中,提出车辆上采用诸如:车道保持、十字路口防撞、行人避让和车距保持等IV技术。2003年将开始实施一个示范计划,到2015年将在范围内实施SmartWay计划。意大利帕尔马大学研制的ARGO实验车时由一辆兰西亚Thema客车改装而成,装备有摄像机、霍尔效应传感器、IO接口板、信息输出装置和奔腾200MMX的PC,使用Linux操作,1998年6月进行了2000公里的长距离实验,称为Mille2MigliainAutomatico。整个实验途经平原和山区,包括大量的高架桥和。意大利的公路网道路(包括天气和交通)变化非常快,因此特别适合进行这种扩展性的。各国大学也参与到智能汽车的中,如麻省理工学院、斯坦福大学、卡耐基—梅隆大学、剑桥大学、东京大学等。他们在人工智能、机器人视觉、自动驾驶和汽车自动导航等领域都有深入的研究。我国的相关研究也已展开。汽车研究所是国内早成立的主要从事智能汽车及智能交通的研究单位之一,在汽车导航、避撞、车载微机等方面进行了广泛而深入的研究。上海市“智能汽车车内自主导行”的一种样车,2000年7月19日通过市科委鉴定,它标志着上海智能交通进入实质性实施阶段。科大成功试验了无人驾驶汽车,它时速达到了75.6公里,创国纪录[2]。西北工业大学空管所、吉林交通大学、重庆大学等都在展开相关研究。这一新兴学科吸引着越来越多的研究机构、学者加入到智能车相关技术研究中来。3 基于信息融合的智能汽车结构框架311 信息融合技术的基本原理信息融合(InformationFusion)又称数据融合(DataFusion),早出现在70年代末期,是从C3I(Command,ControlandCommunicationIntegration)中提出的。它与处理、计算机技术、概率统计、图像处理、人工智能和自动控制等学科密切相关,是一门新发展起来的多学科交叉的学科。同时由于其的应用潜能(如目标检测、警告与防御、机器第6期 等:智能汽车发展研究 ·21·人、遥测遥感、导航和制导、制造、设备监控和故障诊断等)和广阔的发展前景,从诞生之初就备受关注。信息融合技术简言之,即利用计算机技术对按时序获取的若干传感器的观测信息在一定准则下加以自动分析、综合,以完成需要的决策和估计任务而进行的信息处理。近二十年来,人们提出了多种信息融合模型[10],其共同点或中心思想是在信息融合中进行多级处理。Body控制回路如图1所示。图1 Body控制回路下面仅就本文相关的Body控制环模型进行简单描述。Boyd控制环(OODA环,即观测、定向、决策、执行环),它应用于指挥处理,现在已经大量应用于信息融合。Boyd控制回路使得问题的反馈迭代特性显得十分明显。它包括四个处理阶段:①观测,获取目标信息;②定向,确定大方向,认清态势;③决策,制定反应计划;④行动,执行计划。OODA环的优点是,它使各个阶段构成了一个闭环,表明了数据融合的循环性。随着融合阶段不断递进,传递到下融合阶段的数据量将不断。融合主要有数据级、特征级和决策级融合三种[10]。(1)数据级融合:在传感器的原始信息未经处理之前进行的信息综合分析,以达到尽量多地保持景物信息。这种融合的信息处理量大、处理时间长、实时性较差。(2)特征级融合:在对信息预处理和提取特征后,对所的景物特征信息(如边沿、形状、轮廓、方向、区域和距离等)进行综合处理,以达到保留足够数量的重要信息和实现信息压缩,从而有利于实时处理。(3)决策级融合:融合之前,每种传感器的处理装置已完成决策或分类任务。信息融合只是根据一定的准则和决策的可信度决策,以便具有良好的实时性和容错性,使在一种或几种传感器失效时也能工作。312 未来智能车车载信息技术是无线电技术与微处理器技术的汇聚,即利用计算机和通信等信息技术来实现智能车辅助驾驶、In2ternet网上登录、实时交通信息查询等。通过应用电子信息技术,使车辆实现高智能化,地车辆人机的安全性,避免事故的发生和伤害程度。从此角度出发,以工程的观点来看待智能车信息,可以划分为识别子、状态判断子、车辆控制子、司机—车载计算机交互界面子等。这些子之间的框架结构如图2所示。图2 智能车载框架(1)便携式GPS定位与导航:便携式导航集成了定位技术(GPS)、地理信息(GIS)和互联网技术,以电子地图为基础,通过GPS接收,能够完成智能路径规划、全程提示、电子地图浏览、定位导航等功能。GPS主要由与两部分构成。向地面广播编码位置与时间,而则负责接收这些,实现全天候、大范围、多车辆的实时动态定位、调度、监控,改进车辆运行,增强突发事件的反应能力,车辆运行率和行车安全度,并为应用的行业规避经营风险,经济效益。其经济廉价、精度定位、覆盖的魅力,使其迅速的定位手段,成为需要定位、定姿、定时的首要选择。(2)视觉子:视觉子是智能汽车的图像检测机构,由摄像头、图形卡等硬件设备和图像处理组成。它主要依靠安装在前、后杠及车身两侧的红外线摄像机,对汽车前、后、左、右的一定区域进行不停地扫描和,根据捕获图像和计算位置,实时采集、处理,对物体大小、形状和进行分析,判断出物运动的方向、姿态、速度、加速度等信息,并将辨识数据提供给决策进行分析决策使用。(3)微波多普勒探测:车载微波探测由窄波束天线、集成化发射机和接收机以及数字信息自理装置等组成。利用目标对电磁波的反射(或称为二次反射)现象来发现目标,并测定其位置及速度等参数,综合判断车辆行驶的潜在危险性,及时将探测结果提供给下决策。微波单片集成电路(MMIC)发展,使固态收发模块在中的应用达到实用阶段[11]。集成接收机、发射机及数字处理器(DSP),使价格低廉、的便携式车载探测的实现和普及成为现实。(4)决策:决策主要是根据现场的情况,如交通状况信息、信息完成决策或分类任务,安排汽车行走路线。在此基础上根据一定的准则和决策的可信度对上述结果进行融合,再由策略库进行汽车部署,做决策(如车辆调度、路径规划、汽车加减速、超车及停车等),以便具有良好的实时性和容错性,使在一种或几种传感器失效时也能工作。策略应根据进行提取,并存在知识库中。知识库还应有一个学习智能体,用于不断丰富策略。各种智能算法如神经网络、模糊算法、遗传算法等也可以应用到构造策略库以及策略选择中。根据采取的对策,决策汽车的任务和。(5)通讯:通讯各模块之间以及车载体与控制中心之间的高通讯。目前大多数采用无线数字通讯。为了通讯的,要精心设计通讯电路及通讯协议。蓝牙技术为车载通讯提供了很好的解决方案,它将取代目前多种电缆连接,以低成本的近距离无线连接为基础,通过嵌入式微电子芯片,使所有相关设备在有效范围内完成相互交换信息、传递数据的工作,使各种电子装置在无线状态下相互连接传递数据。(6)控制:智能车控制车辆动力学性与汽车的横摆运动密切相关。智能车控制主要是通过制动力控制汽车的横摆运动,根据各传感器输入到计算机的推测驾驶员所期望的汽车转向运动,对发动机输出扭矩和各车轮制动力进行控制,以减小汽车转向时的转向特性,以及因后轮侧滑所引起的急运动发生,汽车操纵响应能力和紧急躲避能力。·22·计算机应用研究2004年(7)显示:它包括底视显示、顶视显示和控制中心显示。底视显示显示汽车行驶速度、发动机转速、发动机状态、车门状态(锁死/微开)、燃油状态,还监控转向盘上用来选择工作的各按钮状态;顶视显示安装于汽车挡风玻璃上,可以为驾驶员传递路况信息、导航信息;控制中心显示的液晶显示屏能够为驾驶员提供各种信息界面显示,如电话、温度控制、电视、车辆状态信息、车载办公、导航、网站浏览、等。乘客通过连接在座椅上的通讯接口,也能这些功能。313 信息融合对智能车的改进31311 从信息融合的角度分析智能车智能车是一个缩微的战场信息融合,其技术的内涵、实现的结构层次与信息融合有诸多的相似之处:(1)战场上的变成了智能汽车的摄像机、微波及GPS装置,但同样要识别出目标(物)的方位、机动特性,并且要对目标状态进行尽量准确的预报。另一方面,的性能直接影响作战,而智能车的摄像机、微波及GPS装置也直接影响决策。(2)战场上的指挥变成了车载决策,都需要进行态势分析、威胁估计、行动策略的确定等。对这方面的技术要求,智能车要超过战场指挥,因为战场指挥是有人参与的,真正智能的决策是由人类智能完成的,而智能车终要达到无人驾驶,所以它要集中更多的智能处理技术和实现。(3)战场上的通讯变成了智能车的无线通讯收发装置,完成决策命令下达的功能。31312 基于信息融合的智能车模型多传感器信息融合技术充分利用多个传感器资源,通过对这些传感器及其观测信息的合理支配和使用,把多个传感器在时间和空间上的冗余或互补信息依据某种准则进行组合,以获取被观测对象的一致性解释或描述。OODA环在信息融合中代表性,包括四个处理阶段:观测、定向、决策和行动。下面通过引入OODA环的模型,建立基于信息融合的智能车模型,如图3所示。图3 基于信息融合的智能车模型31313 智能车中信息融合的引入信息融合是一种数据综合和处理技术,是许多学科和新技术的集成和应用,如通讯、识别、决策论、不确定性理论、处理、估计理技术、计算机科学、人工智能和神经网络等。近年来,不少学者又将遗传算法、小波分析技术、虚拟技术引入到信息融合[10]。下面就相关融合与智能车结合做简单描述。(1)数据层融合,直接对数据源操作:如加权平均、神经元网络等。主要是通过图像处理和识别以及多传感器集成等技术,中汽车、人和其他物的位置(速度、加速度则更好),下一步(或下几步)其位置的变化,从而为决策的形成奠定基础。(2)特征层的融合,利用对象的统计特性和概率模型进行操作:如卡尔曼滤波、贝叶斯估计、多贝叶斯估计、统计决策理论等。主要是根据中形势与已有的知识进行关联,识别现在中形势的特征。(3)决策层的融合:主要是根据各种特征的关联概率,以及该策略的成功概率、风险程度、能量消耗等综合因素,采用基于规则推理的(如模糊推理、证据推理、产生式规则等)形成一个决策。4 结束语信息融合技术给智能汽车带来了更加光明的前景,信息融合技术使得车辆能够利用多传感器集成技术以及融合技术,结合信息、交通状况信息做出一决策,实现车辆自动感知前方的物,及时采取措施进行避让;通过对前方的识别,自动停车或继续运行;通过对路标的自动识别,避免行为等,从而可以大大车辆事故的发生,同时减轻司机驾驶的负担,尽量司机疲劳驾驶的可能性。但需说明,车辆的智能化功能包括很多方面,而本文仅仅阐述了基于信息融合技术在实现智能车的应用领域,也仅仅介绍了与信息融合技术相关的车辆智能化功能模块,并就相关融合的引入做了简单描述。道路客运行业的智能化发展还带来了更加深远的社会意义。它不仅有助于缓解城市交通拥堵、道路使用效率，还能够促进节能减排、推动绿色发展。智能化客运通过车辆调度和路线规划，能够显著车辆的空驶和等待时间，从而能源消耗和排放污染。这对于建设资源节约型、友好型社会具有重要的推用。 中的安全保障是旅客为关心的问题之一。旅客期望在中的安全保障。
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2.完善基础设施，充电便利性3.天然气与液化石油气：天然气及液化石油气用作汽车能源具有来源丰富、污染小、经济型好等一系列优点，当然也存在一些不容忽视的缺点。不过这些缺点或面临的问题都是可以解决的，如动力性下降，可采取适当的技术措施；储气瓶占据空间较大，了布置上的难度，但并未达到不能接受的程度；用户初始投资较大，可以通过燃料费用上的收益予以补偿；加气站网络投资大，所以通过政策以及投资者经营加气站等效益的吸引力予以解决。8.合理安排充电时间：尽量避免在电量耗尽时才充电，在电量较低时及时充电可以电池的损耗并续航能力。
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