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    智能車輛的發(fā)展近況與關(guān)鍵技術(shù)分析

    2015-05-06 01:28:36曹敏等
    山東工業(yè)技術(shù) 2015年3期

    曹敏等

    摘 要:智能小車是近幾年來大學(xué)生最愛的科技項(xiàng)目之一,在軍事,航天,工業(yè)和科研等方面都有著智能車輛的身影。本文主要敘述智能小車的國內(nèi)外發(fā)展近況,它的應(yīng)用價(jià)值和智能車輛的相關(guān)技術(shù)概括。

    關(guān)鍵詞:智能車輛;導(dǎo)航與定位系統(tǒng);多傳感器數(shù)據(jù)融合

    1 緒論

    1.1 引言

    智能小車是一種能夠智能化感知環(huán)境,自主進(jìn)行規(guī)劃決策并且能自動(dòng)駕駛的一種移動(dòng)機(jī)器人,是現(xiàn)當(dāng)代科技前沿的高新科技綜合體[1]。作為智能交通系統(tǒng)(ITS)中的一部分,智能小車技術(shù)已經(jīng)滲透到社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域。

    1.2 研究目的和應(yīng)用價(jià)值

    智能小車技術(shù)的出現(xiàn),使傳統(tǒng)工業(yè)的生產(chǎn)和研究發(fā)生了根本性的變化。它們適合在那些人類無法工作的環(huán)境中工作。既提高了工作效率,又可以有效避免有害物質(zhì)對(duì)人體的傷害。

    2 智能小車的發(fā)展近況

    2.1 國內(nèi)發(fā)展近況

    2003年,我國第一輛自主駕駛智能汽車研制成功,其性能已達(dá)到當(dāng)時(shí)世界頂尖水平。汽車上的環(huán)境識(shí)別系統(tǒng)能識(shí)別出道路狀況;車載導(dǎo)航提供相應(yīng)路徑,計(jì)算機(jī)根據(jù)狀況判別是否超車、換道;自動(dòng)駕駛軟件發(fā)出控制方向、油門升降、剎車開閉的指令來實(shí)現(xiàn)自能駕駛。

    2.2 國外發(fā)展近況

    移動(dòng)機(jī)器人的研究始于60年代末期,斯坦福研究院在1966年至1972年間研制出了名為Shakey的自主移動(dòng)的智能小車[2]。至于后來的視覺移動(dòng)機(jī)器人,它的發(fā)展主要集中在20世紀(jì)70年代的美國、日本等發(fā)達(dá)國家。它所用到的技術(shù)包含了很多現(xiàn)當(dāng)代的高新科技,例如:智能控制、虛擬現(xiàn)實(shí)、計(jì)算機(jī)視覺等。

    3 智能車輛的關(guān)鍵技術(shù)

    3.1 智能控制技術(shù)

    智能控制(intelligent controls)是在無人干預(yù)的情況下能自主驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)控制目標(biāo)的自動(dòng)控制技術(shù)。智能控制技術(shù)有容錯(cuò)性、自適性、學(xué)習(xí)性等優(yōu)點(diǎn),可以從邏輯推理,分析和過往的控制經(jīng)驗(yàn)來進(jìn)行判斷,從而達(dá)到控制的目的。智能控制技術(shù)分為兩種:間接進(jìn)化和直接進(jìn)化,其中主要的控制技術(shù)都是常見的幾種控制方法,例如:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制(大學(xué)生數(shù)模中經(jīng)常用到)、模糊控制(常用于溫控)、仿人智能控制(人工智能,模仿人的大腦工作)和集成智能控制等。智能車輛傳感器的靈活運(yùn)用極其重要,涉及的領(lǐng)域較廣,例如圖像理解、知識(shí)的獲取和表達(dá)、文字符號(hào)和語音的理解與處理、學(xué)習(xí)和運(yùn)動(dòng)[3]。

    3.2 定位系統(tǒng)與導(dǎo)航技術(shù)

    (1)計(jì)算機(jī)視覺。道路上以及環(huán)境的各種圖像信息的采集和處理是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的主要功能,在這個(gè)方面,計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有能夠處理大信息量和能夠在遠(yuǎn)方進(jìn)行控制等優(yōu)點(diǎn)。通俗上說,計(jì)算機(jī)視覺就是智能車輛的眼睛[4]。

    (2)GPS導(dǎo)航。目前現(xiàn)有的GPS技術(shù)動(dòng)態(tài)測(cè)量精度可達(dá)到厘米,分為三個(gè)部分: 空間部分:由地面發(fā)射衛(wèi)星到太空,環(huán)繞地球旋轉(zhuǎn),可實(shí)現(xiàn)對(duì)全球的監(jiān)控和接收地面的信息;地面部分:地面設(shè)置主控站,其主要任務(wù)是根據(jù)各監(jiān)控站提供的觀測(cè)資料推算編制各顆衛(wèi)星的星歷、衛(wèi)1星鐘差、和大氣層修正參數(shù)并把這些數(shù)據(jù)傳送到注入站,提供GPS系統(tǒng)時(shí)間標(biāo)準(zhǔn);調(diào)整偏離軌道的衛(wèi)星,使之沿預(yù)定的軌道運(yùn)行;用戶設(shè)備部分:主要功能是通過接收衛(wèi)星上發(fā)射來的信號(hào),從而獲得信息,在經(jīng)過各種數(shù)據(jù)的處理整合,最終實(shí)現(xiàn)定位與導(dǎo)航。

    4 傳感器之間的協(xié)作與數(shù)據(jù)融合

    因?yàn)樾≤囁幁h(huán)境十分復(fù)雜,僅由單個(gè)傳感器無法準(zhǔn)確反映出環(huán)境信息,所以智能小車一般裝有多種傳感器協(xié)作共同準(zhǔn)確的反映環(huán)境情況,從而快速準(zhǔn)確的為小車的導(dǎo)航提供決策[5]。以下介紹智能小車所使用的主要傳感器:

    超聲波傳感器,裝在小車的周圍,用于檢測(cè)小車周圍的障礙信息,并且探測(cè)出障礙距離。

    MOS攝像頭,裝在小車車頭的正前方,實(shí)時(shí)拍攝前方的道路狀況,相當(dāng)于小車的眼睛,為智能小車的中央處理單元提供精準(zhǔn)的信息。

    紅外循跡傳感器,安裝在小車的底盤中線處,可以用來檢測(cè)已設(shè)定好的道路軌跡,從而使小車循跡前行。

    加速度傳感器,安裝在小車底盤二側(cè),其工作原理是通過對(duì)一系列變量的積分和微分,從而計(jì)算出小車此時(shí)的加速度和行駛距離。

    霍爾元件傳感器,安裝在小車的二個(gè)驅(qū)動(dòng)輪上,每個(gè)驅(qū)動(dòng)輪都裝二個(gè)霍爾傳感器,目的是檢測(cè)出小車的行駛距離,并且通過對(duì)行駛距離的微分來計(jì)算出小車當(dāng)前行駛的速度,為小車的中央控制單元提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù),從而能高效的為小車決策導(dǎo)航。

    角速度傳感器, 共使用了三個(gè),都安裝在小車驅(qū)動(dòng)輪的附近,它們共同保障了小車的平穩(wěn)運(yùn)行。第一個(gè)是側(cè)傾角速度傳感器,可以作為判斷小車傾斜程度大小的依據(jù);第二個(gè)是左右角速度傳感器,通過對(duì)車輪轉(zhuǎn)向的判斷來確定小車方向;第三個(gè)是俯仰角速度傳感器,通過計(jì)算車身前后距離高度差,從而確定小車的俯仰態(tài),距離差為正則是上坡狀態(tài),距離差為負(fù)則是下坡狀態(tài)。

    數(shù)據(jù)融合是將多層數(shù)據(jù)在多方面的進(jìn)行有機(jī)的融合,突出了信息融合的三個(gè)關(guān)鍵層次。信息融合包括組合、關(guān)聯(lián)、相關(guān)、檢測(cè)、及估計(jì)等的處理;信息融合的結(jié)果分為二種:較低的層次上進(jìn)行狀態(tài)估計(jì),以及較高的層次上進(jìn)行整個(gè)走勢(shì)估計(jì)[6]。

    基于特征的推理技術(shù)是通過把物體的各類參數(shù)、統(tǒng)計(jì)信息、特征數(shù)據(jù)映射到識(shí)別空間中的方法來實(shí)現(xiàn)的。通過觀測(cè)空間的相似得到識(shí)別空間的相似。

    基于感知的模型,從通俗意義上來講,就是模仿人處理問題的能力,來實(shí)現(xiàn)智能化處理、決策。

    5 結(jié)語

    本文對(duì)智能車輛的發(fā)展歷程和智能小車的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了大體上的介紹,讓初學(xué)者有一個(gè)宏觀的概念,以便于后期的深入學(xué)習(xí)。

    參考文獻(xiàn):

    [1]何宗健.Windows CE嵌入式系統(tǒng)[M].北京:北京航空航天大學(xué)由版社,2006.

    [2]徐國華,譚民.移動(dòng)機(jī)器人的發(fā)展現(xiàn)狀及其趨勢(shì)[J].機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用,2001(03):7-14.

    [3]徐國華,譚民.移動(dòng)機(jī)器人的發(fā)展現(xiàn)狀及其趨勢(shì)[J].機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用,2001(03):7-14.

    [4]Broggi.智能車輛——智能交通系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)[M].北京:人民交通出版社,2002.

    [5]郭戈,羅志剛.多傳感器數(shù)據(jù)融合方法的研究與進(jìn)展[J].機(jī)電一體化,2003(05):12-17.

    [6]周愛玉,李欣,漆新民.基于多傳感器信息融合的自主移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航算法研究[J].南昌航空工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2004,18(02):7-10.

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