智能无人驾驶汽车的研究论文

姓名：陈心语学号：21009102266 书院：海棠1号书院转自：人工智能在自动驾驶技术中的应用 - 云+社区 - 腾讯云 () 【嵌牛导读】本文介绍了人工智能在无人驾驶方面的应用。【嵌牛鼻子】人工智能运用于无人驾驶。【嵌牛提问】人工智能在无人驾驶方面中有什么运用呢？【嵌牛正文】随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。 1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。人工智能在自动驾驶技术中的应用概述人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机视觉和自然语言理解等各方面的突破，使得许多曾是天方夜谭的应用成为可能，无人驾驶汽车就是其中之一。作为人工智能等技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。目前，人工智能在汽车自动驾驶技术中也有了广泛应用。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，它是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术, 是典型的高新技术综合体。这种汽车能和人一样会“思考” 、“判断”、“行走” ，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。按照 SAE （美国汽车工程师协会）的分级，共分为：驾驶员辅助、部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶五个层级。第一阶段：驾驶员辅助目的是为驾驶者提供协助，包括提供重要或有益的驾驶相关信息，以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。现阶段大部分ADAS主动安全辅助系统，让车辆能够实现感知和干预操作。例如防抱死制动系统（ABS）、电子稳定性控制（ESC）、车道偏离警告系统、正面碰撞警告系统、盲点信息系统等等，此时车辆是能够通过摄像头、雷达传感器获知周围交通状况，进而做出警示和干预。第二阶段：部分自动驾驶车辆通过摄像头、雷达传感器、激光传感器等等设备获取道路以及周边交通信息，车辆会自行对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支援，在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预，其他操作交由驾驶员，实现人机共驾，但车辆不允许驾驶员的双手脱离方向盘。例如自适应巡航控制（ACC）、车道保持辅助系统（LKA）、自动紧急制动（AEB）系统、车道偏离预警（LDW）等。第三阶段：有条件自动驾驶由自动驾驶系统完成驾驶操作，根据路况条件所限，必要时发出系统请求，必须交由驾驶员驾驶。第四阶段：高度自动驾驶由自动驾驶系统完成所有驾驶操作，根据系统请求，驾驶员可以不接管车辆。车辆已经可以完成自动驾驶，一旦出现自动驾驶系统无法招架的情形，车辆也可以自行调整完成自动驾驶，驾驶员不需要干涉。第五阶段：完全自动驾驶自动驾驶的理想形态，乘客只需提供目的地，无论任何路况，任何天气，车辆均能够实现自动驾驶。这种自动化水平允许乘客从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动，在任何时候都不需要对车辆进行监控。自动驾驶的实现车辆实现自动驾驶，必须经由三大环节：第一，感知。也就是让车辆获取，不同的系统需要由不同类型的车用感测器，包含毫米波雷达、超声波雷达、红外雷达、雷射雷达、CCD \CMOS影像感测器及轮速感测器等来收集整车的工作状态及其参数变化情形。第二，处理。也就是大脑将感测器所收集到的资讯进行分析处理，然后再向控制的装置输出控制讯号。第三，执行。依据ECU输出的讯号，让汽车完成动作执行。其中每一个环节都离不开人工智能技术的基础。人工智能在自动驾驶定位技术中的应用定位技术是自动驾驶车辆行驶的基础。目前常用的技术包括线导航、磁导航、无线导航、视觉导航、导航、激光导航等。其中磁导航是目前最成熟可靠的方案,现有大多数应用均采用这种导航技术。磁导航技术通过在车道上埋设磁性标志来给车辆提供车道的边界信息,磁性材料具有好的环境适应性,它对雨天,冰雪覆盖,光照不足甚至无光照的情况都可适应,不足之处是需要对现行的道路设施作出较大的改动,成本较高。同时磁性导航技术无法预知车道前方的障碍,因而不可能单独使用。视觉导航对基础设施的要求较低,被认为是最有前景的导航方法。在高速路和城市环境中视觉方法受到了较大的关注。人工智能在自动驾驶图像识别与感知中的应用无人驾驶汽车感知依靠传感器。目前传感器性能越来越高、体积越来越小、功耗越来越低，其飞速发展是无人驾驶热潮的重要推手。反过来，无人驾驶又对车载传感器提出了更高的要求，又促进了其发展。用于无人驾驶的传感器可以分为四类：雷达传感器主要用来探测一定范围内障碍物（比如车辆、行人、路肩等）的方位、距离及移动速度，常用车载雷达种类有激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。激光雷达精度高、探测范围广，但成本高，比如Google无人车顶上的64线激光雷达成本高达70多万元人民币；毫米波雷达成本相对较低，探测距离较远，被车企广泛使用，但与激光雷达比精度稍低、可视角度偏小；超声波雷达成本最低，但探测距离近、精度低，可用于低速下碰撞预警。视觉传感器主要用来识别车道线、停止线、交通信号灯、交通标志牌、行人、车辆等。常用的有单目摄像头、双目摄像头、红外摄像头。视觉传感器成本低，相关研究与产品非常多，但视觉算法易受光照、阴影、污损、遮挡影响，准确性、鲁棒性有待提高。所以，作为人工智能技术广泛应用的领域之一的图像识别，也是无人驾驶汽车领域的一个研究热点。定位及位姿传感器主要用来实时高精度定位以及位姿感知，比如获取经纬度坐标、速度、加速度、航向角等，一般包括全球卫星定位系统（GNSS）、惯性设备、轮速计、里程计等。现在国内常用的高精度定位方法是使用差分定位设备，如RTK-GPS，但需要额外架设固定差分基站，应用距离受限，而且易受建筑物、树木遮挡影响。近年来很多省市的测绘部门都架设了相当于固定差分基站的连续运行参考站系统（CORS），比如辽宁、湖北、上海等，实现了定位信号的大范围覆盖，这种基础设施建设为智能驾驶提供了有力的技术支撑。定位技术是无人驾驶的核心技术，因为有了位置信息就可以利用丰富的地理、地图等先验知识，可以使用基于位置的服务。车身传感器来自车辆本身，通过整车网络接口获取诸如车速、轮速、档位等车辆本身的信息。人工智能在自动驾驶深度学习中的应用驾驶员认知靠大脑，无人驾驶汽车的“大脑”则是计算机。无人车里的计算机与我们常用的台式机、笔记本略有不同，因为车辆在行驶的时候会遇到颠簸、震动、粉尘甚至高温的情况，一般计算机无法长时间运行在这些环境中。所以无人车一般选用工业环境下的计算机——工控机。工控机上运行着操作系统，操作系统中运行着无人驾驶软件。如图1所示为某无人驾驶车软件系统架构。操作系统之上是支撑模块（这里模块指的是计算机程序），对上层软件模块提供基础服务。支撑模块包括：虚拟交换模块，用于模块间通信；日志管理模块，用于日志记录、检索以及回放；进程监控模块，负责监视整个系统的运行状态，如果某个模块运行不正常则提示操作人员并自动采取相应措施；交互调试模块，负责开发人员与无人驾驶系统交互。图：某无人驾驶车软件系统架构除了对外界进行认知之外，机器还必须要能够进行学习。深度学习是无人驾驶技术成功地基础，深度学习是源于人工神经网络的一种高效的机器学习方法。深度学习可以提高汽车识别道路、行人、障碍物等的时间效率，并保障了识别的正确率。通过大量数据的训练之后，汽车可以将收集到的图形，电磁波等信息转换为可用的数据，利用深度学习算法实现无人驾驶。在无人驾驶汽车通过雷达等收集到数据时，对于原始的训练数据要首先进行数据的预处理化。计算均值并对数据的均值做均值标准化、对原始数据做主成分分析、使用PCA白化或ZCA白化。例如：将激光传感器收集到的时间数据转换为车与物体之间的距离；将车载摄像头拍摄到的照片信息转换为对路障的判断，对红绿灯的判断，对行人的判断等；雷达探测到的数据转换为各个物体之间的距离。将深度学习应用于无人驾驶汽车中，主要包含以下步骤： 1. 准备数据，对数据进行预处理再选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组； 2. 输入大量数据对第一层进行无监督学习； 3. 通过第一层对数据进行聚类，将相近的数据划分为同一类，随机进行判断； 4. 运用监督学习调整第二层中各个节点的阀值，提高第二层数据输入的正确性； 5. 用大量的数据对每一层网络进行无监督学习，并且每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其更高一层的输入。 6. 输入之后用监督学习去调整所有层。人工智能在自动驾驶信息共享中的应用首先，利用无线网络进行车与车之间的信息共享。通过专用通道，一辆汽车可以把自己的位置、路况实时分享给队里的其它汽车，以便其它车辆的自动驾驶系统，在收到信息后做出相应调整。其次，是3D路况感应，车辆将结合超声波传感器、摄像机、雷达和激光测距等技术，检测出汽车前方约5米内地形地貌，判断前方是柏油路还是碎石、草地、沙滩等路面，根据地形自动改变汽车设置。另外，汽车还将能进行自动变速，一旦探测到地形发生改变，可以自动减速，路面恢复正常后，再回到原先状态。汽车信息共享所收集到的交通信息量将非常巨大，如果不对这些数据进行有效处理和利用，就会迅速被信息所湮没。因此需要采用数据挖掘、人工智能等方式提取有效信息，同时过滤掉无用信息。考虑到车辆行驶过程中需要依赖的信息具有很大的时间和空间关联性，因此有些信息的处理需要非常及时。人工智能应用于自动驾驶技术中的优势人工智能算法更侧重于学习功能，其他算法更侧重于计算功能。学习是智能的重要体现，学习功能是人工智能的重要特征，现阶段大多人工智能技术还处在学的阶段。如前文所说，无人驾驶实际上是类人驾驶，是智能车向人类驾驶员学习如何感知交通环境，如何利用已有的知识和驾驶经验进行决策和规划，如何熟练地控制方向盘、油门和刹车。从感知、认知、行为三个方面看，感知部分难度最大，人工智能技术应用最多。感知技术依赖于传感器，比如摄像头，由于其成本低，在产业界倍受青睐。以色列一家名叫Mobileye的公司在交通图像识别领域做得非常好，它通过一个摄像头可以完成交通标线识别、交通信号灯识别、行人检测，甚至可以区别前方是自行车、汽车还是卡车。人工智能技术在图像识别领域的成功应用莫过于深度学习，近几年研究人员通过卷积神经网络和其它深度学习模型对图像样本进行训练，大大提高了识别准确率。Mobileye目前取得的成果，正是得益于该公司很早就将深度学习当作一项核心技术进行研究。认知与控制方面，主要使用人工智能领域中的传统机器学习技术，通过学习人类驾驶员的驾驶行为建立驾驶员模型，学习人的方式驾驶汽车。无人驾驶技术所面临的挑战和展望在目前交通出行状况越来越恶劣的背景下，“无人驾驶”汽车的商业化前景，还受很多因素制约。主要有： 1. 法规障碍 2. 不同品牌车型间建立共同协议，行业缺少规范和标准 3. 基础道路状况，标识和信息准确性，信息网络的安全性 4. 难以承受的高昂成本此外，“无人驾驶”汽车的一个最大特点，就是车辆网络化、信息化程度极高，而这也对电脑系统的安全问题形成极大挑战。一旦遇到电脑程序错乱或者信息网络被入侵的情况，如何继续保证自身车辆以及周围其他车辆的行驶安全，这同样是未来急需解决的问题。虽然无人驾驶技术还存在着很多挑战，但是无人驾驶难在感知，重在“学习”，无人驾驶的技术水平迟早会超过人类，因为稳、准、快是机器的先天优势，人类无法与之比拟。

现在很多品牌的汽车都可以实现自动驾驶，未来的汽车一定是无人驾驶的。特斯拉、宝马、奔驰等品牌的汽车已经能够实现无人驾驶，这主要依靠摄像头、传感器、gps定位系统和电子控制系统。许多汽车带着l2级自动驾驶离开工厂。在一些特殊情况下，汽车可以自动行驶，而无需车主控制汽车。还有很多车有自动泊车功能，类似于无人驾驶功能。停车时，车主只需换挡。现在也有很多公司涉足无人驾驶技术领域。随着工程师们突破一个又一个难关，无人驾驶的时代总有一天会到来。无人驾驶可以避免人为的不正确操作，响应速度和准确率都比人高，因此无人驾驶技术可以避免交通事故的发生概率。虽然目前的无人驾驶技术偶尔会引发事故，但随着科技的发展，无人驾驶技术也在不断进步。未来，无人驾驶技术肯定可以避免事故，甚至在关键时刻挽救车内成员的生命。

下面这个毕业论文格式,希望能帮上你,祝成功毕业设计（论文）写作格式一、基本结构毕业论文或设计说明书应由题目（标题）、摘要、目录、前言（引言）、正文、结论、致谢、参考文献和附录等部分构成。（一）毕业论文的结构1.题目：即标题，它的主要作用是概括整个论文的中心内容。题目要确切、恰当、鲜明、简短、精炼。题目一般不超过20个字，可以使用主副标题。2.摘要：摘要是论文的高度概括，是长篇论文不可缺少的组成部分。要求用中、英文分别书写，一篇摘要应不少于300字，要注明3—5个关键词。3.目录：反映论文的纲要。目录应列出通篇论文各组成部分的大小标题，分别层次，逐项标明页码，并包括注明参考文献、附录、图版、索引等附属部分的页次，以便读者查找。4.前言：前言是相当于论文的开头，它是三段式论文的第一段（后二段是本论和结论）。前言与摘要不完全相同，摘要要写得高度概括、简略，前言稍加具体一些，文字以1000字左右为宜。前言一般应包括以下几个内容：（1）为什么要写这篇论文，要解决什么问题，主要观点是什么。（2）对本论文研究主题范围内已有文献的评述（包括与课题相关的历史的回顾，资料来源、性质及运用情况等）。（3）说明本论文所要解决的问题，所采用的研究手段、方式、方法。明确研究工作的界限和规模。（4）概括本课题研究所取得的成果及意义。5.正文：论文的正文是作者对自己的研究工作详细的表述。应包括以下内容：（1）理论分析部分：详细说明所使用的分析方法和计算方法等基本情况；指出所应使用的分析方法、计算方法、实验方法等哪些是已有的，哪些是经过自己改进的，哪些是自己创造的，以便指导教师审查和纠正，篇幅不宜过多，应以简练、明了的文字概略表述。（2）用调查研究的方法达到研究目的的，调查目标、对象、范围、时间、地点、调查的过程和方法等，一定要简述。对调查所提的样本、数据、新的发现等则应详细说明。（3）结果与讨论应恰当运用表和图作结果与分析。论文字数应不少于万字。6.结论：结论包括对整个研究工作进行归纳和综合而得出的结论。结论集中反映作者的研究成果，表达作者对所研究课题的见解和主张，是全文的思想精髓，一般写的概括、篇幅较短。撰写时应注意以下几点：（1）结论要简单、明确。在措辞上应严密，容易理解。（2）结论应反映个人的研究工作，属于前人和他人已有过的结论可少提。（3）要实事求是地介绍自己研究的成果，切忌言过其实。7.致谢：对于毕业设计（论文）的指导教师，对毕业设计（论文）提过有益的建议或给予过帮助的同学，都应在论文的结尾部分书面致谢，言辞应恳切、实事求是。8.参考文献：在论文中所引用、参考过的文献，一般都应列出来。参考文献的著录，按论文中引用顺序排列。参考文献总数论文类不少于10篇、设计类不少于6篇，且都应有外文参考文献。9.附录：以下内容可放在附录之内：正文内过于冗长的公式推导；方便他人阅读所需的辅助性数学工具或表格；重复性数据和图表；论文使用的主要符号的意义和单位；程序说明和程序全文。这部分内容可省略。（二）毕业设计说明书的结构1.解决某一工程具体问题的题目属毕业设计，毕业设计的内容包括设计说明书和图纸两部分。2.毕业设计说明书是对毕业设计进行解释与说明的书面材料，在写法上应注意与论文的区别是：（1）前言由下面三部分组成：设计的目的和意义，设计项目发展情况简介，设计原理及规模介绍；（2）正文包括方案的论证和主要参数的计算两大部分。3.毕业设计绘图量要求：设计类题目绘图量（折合为图幅为0#号图纸）不少于张，其中要求计算机绘图（CAD）2张，手工绘图不少于1张。图纸绘制要符合国家标准。完成后的设计图纸经毕业设计指导教师审核后，审核人员要签署审核指导意见并签名。二、排版要求（一）基本要求纸型：A4纸，双面打印；页边距：上，下，左、右；页眉：，页脚：，左侧装订。页眉页脚统一要求为：⑴一律用阿拉伯数字连续编页码。页码应由前言首页开始，作为第1页。⑵将摘要、Abstract、目录等前置部分单独编排页码。⑶页码必须标注在每页页脚底部居中位置，小五号，宋体，。⑷奇偶页的页眉不同，奇数页页眉的填写内容为“山东交通学院毕业设计（论文）”，偶数页页眉的填写内容为“作者姓名：论文中文题目”。（二）排版规范1.中文摘要(1)居中打印“摘要”二字（小三号，黑体），字间空一字；(2)“摘要”二字下空一行打印摘要内容（小四号宋体，倍行距）；(3)摘要内容后下空一行打印“关键字”三字（小四号黑体），其后为关键词（小四号宋体），每一关键词之间用逗号隔开，最后一个关键词后不加标点符号。2.英文摘要(1)居中打印“Abstract”（小三号，TimesNewRoman字体，加粗），再下空两行打印英文摘要内容；(2)摘要内容设置为：小四号，TimesNewRoman字体，倍行距，每段开头留四个空字符；(3)摘要内容后下空一行打印“Keywords”（小四号，TimesNewRoman字体，加粗），其后为关键词，每一关键词除第一个字母外其余均为小写字母，关键词之间用逗号隔开，最后一个关键词后不加标点符号。3.目录：“目录”二字为小三号黑体，居中打印，二字间空一字；下空一行为章、节、小节及其开始页码（小四号宋体）；章、节、小节分别以1、、等数字依次标出，目录中的标题应与正文中的标题一致。4.前言：“前言”二字为小三号黑体，居中打印，二字之间空一字，前言正文设置为：小四号，宋体，倍行距。5.正文（参考写法）(1)每章的章标题设置为：小三号，黑体，居左，倍行距，段后行，段前为0。每章另起一页。章序号为阿拉伯数字。(2)章下为节，每节的节标题设置为：四号，黑体，居左，倍行距，段后为0，段前行。(3)节下为小节，每小节的标题设置为：小四号，黑体，居左，倍行距，段后为0，段前行。(4)正文设置为：小四号，宋体，倍行距。正文内的标题号用（1）、①等依次标出。正文各级标题编号的示例如下图所示。6.结论结论标题设置为：小三号，黑体，居中，段后行，段前为0，“结论”二字间空一字。结论正文设置为：小四号，宋体，多倍行距，间距：前段、后段均为0行，每段落首行缩进2字。7.致谢致谢标题设置为：小三，黑体，居中，段后行，段前为0，“致谢”二字间空一字。致谢正文设置为：小四，宋体，多倍行距，每段落首行缩进2字。8.参考文献参考文献标题设置为：小三号，黑体，居中，段后行，段前为0。参考文献内容设置成字体：五号，宋体，多倍行距，段前、段后均为0。9.附录附录标题设置为：小三，黑体，居中，段后行，段前为0，“附录”二字间空一字。附录正文设置为：小四，宋体，多倍行距，每段落首行缩进2字。三、撰写规范1.附图(1)图的位置①图居中排列。②图与上文应留一行空格。(2)图的版式①“设置图片格式”的“版式”为“上下型”或“嵌入型”，不得“浮于文字之上”。②图的大小尽量以一页的页面为限，不要超限，一旦超限要加续图。(3)图名的写法①图名居中并位于图下，编号时应以章为单位顺序编号，如图、图。②图名与下文留一空行。③图及其名称要放在同一页中，不能跨接两页。④图内文字清晰、美观。⑤中文图名设置为宋体，五号，居中。英文名称设置为TimesNewRoman，五号，居中。(4)图格式示例：图样式.表格：(1)表的位置①表格居中排列。②表格与下文应留一行空格。③表中若有附注，一律用阿拉伯数字和右半圆括号按顺序编排，如注1），附注写在表的下方。(2)表名的写法①表名应当在表的上方并且居中。编号时应以章为单位顺序编号，如表、表。②表名与上文留一空行。③表及其名称要放在同一页中，不能跨接两页。④表内文字全文统一，设置为宋体，五号。⑤中文表名设置为宋体，五号，且居中。英文名称设置为TimesNewRoman，五号，且居中。(3)表格式示例表统计表产品产量销量产值比重手机110001000050050%电视机5500500022022%计算机1100100028028%合计000100%3.公式公式书写应在文中另起一行，居中排列，公式末尾不加标点；公式序号按章顺序编号，公式编号在行末列出，如()、()。公式示例：()4.参考文献参考文献书写格式：(1)参考文献按照在正文中引用的顺序进行编码。(2)作者一律姓前名后(外文作者名应缩写)，作者间用“,”间隔。作者少于3人应全部写出，3人以上只列出前3人，后加“等”或“etal”。(3)标题“参考文献”设置为：小三号，黑体，居中，倍行距，段后行，段前为0。(4)参考文献正文设置成字体：5号，宋体，字号：五号，多倍行距行，段后、段前均为0。(5)按照引用的文献类型不同使用不同的表示方法。①专著(注意应标明出版地及所参阅内容在原文献中的位置)，表示方法为：[序号]作者.专著名.出版地:出版者,出版年.示例：[1]薛华成.管理信息系统.北京:清华大学出版社,1993.②期刊中析出的文献(注明应标明年、卷、期，尤其注意区分卷和期)，表示方法为：[序号]作者.题(篇)名.刊名.出版年,卷号(期号):起止页.示例：[4]徐滨士,欧忠文,马世宁等.纳米表面工程.中国机械工程,2000,11(6):707-712.③会议论文，表示方法为：[序号]作者.篇名.会议名,会址,开会年:起止页.④专著(文集)中析出的文献，表示方法为：[序号]作者.篇名.见(In):文集的编(著)者.文集名.出版地:出版者,出版年:起止页.⑤学位论文，表示方法为：[序号]作者.题(篇)名:(博(硕)士学位论文).授学位地:授学位单位,授学位年.⑥专利文献，表示方法为：[序号]专利申请者.专利题名.专利国别,专利文献种类,专利号.出版日期.参考文献引用格式：(1)引用的文献在正文中用方括号和阿拉伯数字按顺序以上标形式标注在引用处。(2)引用格式示例关于主题法的起源众说不一。国内有人认为“主题法检索体系的形式和发始于1856年英国克雷斯塔多罗(Crestadoro)的《图书馆编制目录技术》一书”，“国外最早采用主题法来组织目录索引的是杜威十进分类法的相关主题索引……”[1]。5.标点符号?标点符号的使用必须符合新的国家标准GB/T15834-1995《标点符号用法》。?6.名词、名称?科学技术名词术语应采用全国自然科学名词审定委员会公布的规范词或国家标准、部标准中规定的名称，尚未统一规定或叫法有争议的名词术语，可采用惯用的名称。使用外文缩写代替某一名词术语时，首次出现时应在括号内注明其含义，如CPU（CentralProcessingUnit）代替计算机中央处理器。一般很熟知的外国人名(如牛顿、爱因斯坦、达尔文、马克思等)可按通常标准译法写译名。?7.量和单位?毕业设计(论文)中的量和单位必须采用中华人民共和国家标准GB3100-GB3102-93，它是以国际单位制(SI)为基础的。非物理量的单位，如件、台、人、元等，可用汉字与符号构成组合形式的单位，例如件/台、元/km。?8.数字?数字的使用必须符合新的国家标准GB/T15835-1995《出版物上数字用法的规定》。

无人驾驶汽车论文

Nobody drive is a bad habit. So we shouldn't do this

大家肯定都知道，现代科技方便了我们的生活，汽车当然也是不容忽视的。120年前出现了第一辆以石油为燃料的汽车。从此，汽车便极大地方便了我们的生活。由于现代社会的快速发展，几乎每家都有了自己的爱车，据统计全国超过百分之六十的家庭拥有自己的汽车。出门就可看见许多辆汽车在公路上呼啸而过。汽车的出现给人类带来了许多的方便：自家驾车出去旅游，不用跟着旅游团东转西转，自己驾车想去哪里就去哪里。有了汽车，人类的生活方式和生活质量发生了极大的改变。然而，凡事都要一分为二的来看待，汽车的出现给人类的生存环境带来了一定的危害，汽车所排放的尾气给环境造成了污染，使我们的空气质量急剧下降。由于汽车数量急剧增多，也给人类带来了很多的麻烦。大量的汽车流量造成了交通阻塞，交通事故的频繁发生，有多少人丧命于此。虽然说汽车也是为了方便我们，可是地球上的可用资源也是有限的，每年有不计其数的汽车走出生产线，而这些汽车用了多少地球上的资源啊。有了汽车，全世界多个地方都在闹“能源危机”，人类还不就此收手，还要继续生产。就说说我们的小区吧，每天晚上大约7点多钟时，车位就已经满了，许多人买了汽车而没有地方停，这是多么可悲啊。所以，只要人类合理运用汽车，环保出行，我们的生活会变得更加美好！

研究智能驾驶汽车的背景论文

在我国经济组成中，汽车产业对促进国民经济发展和社会进步具有重要的战略意义。下面是我为大家精心推荐的关于汽车的科技3000字论文，希望能对大家有所帮助。汽车的科技3000字论文篇一：《试谈汽车超载监测系统》摘要：为了实时识别各种车型的超载车辆，该系统基于开源计算机视觉库(OpenCV)，先根据车辆照片库建立车型分类器，然后使用数字摄像机拍摄进入监控区域的车辆，在视频中使用分类器识别车型，根据所识别得到的车型去查询数据库获得该车型的核载，再通过动态称重技术获得车辆的实际载重，及时判别车辆是否超载。此方法可避免过去使用统一重量衡量不同车型是否超载的弊端，并可同时免线圈测量车速。测试结果表明系统能快速准确地识别出车型。配合动态称重系统，就能实时得出所通过的车辆是否超载，对公路养护和道路交通安全有相当大的实用意义。关键词：超载监测; 视频识别; OpenCV; 动态称重超载车辆的危害很大，主要表现在加速道路损坏和危害道路交通安全，人们都深知其危害性，所以治理超载一直是公路监管部门的工作重点。传统的自动超载信息系统都是使用统一标准，对所有车辆都应用同一个整车重量划分是否超载，这样会遗漏部分实际上已经超过该车型核载的超载车辆。实际上，这部分车辆对道路交通同样造成严重影响。鉴于此，本系统首先识别出车辆的车型，再查询得到该车型的核载重量，对比实测重量，便得知是否超载。理论上能够适用于所有车型。利用摄像机较长的视域，附加设计了一个测速系统，能方便地得出超速数据，以便作为超速监测和供给动态称重系统作参考。 1 系统构成系统方案系统主要工作过程为：车辆驶入摄像机监视范围，视频流通过以太网传输到后台处理系统，处理系统通过处理视频识别出车辆的车型，然后根据车型从数据库中查出相应的核载重量;同时，安装在地面的动态称重设备测出车辆的实际载重。两个数据对比即可得出车辆是否超载。系统流程如图1所示。为了加快处理速率，在程序设计过程中多处使用了多线程并行处理。 OpenCV及其分类器介绍传统的图像处理软件大多为Matlab，用于开发算法最为快捷，但是其处理速度慢，难以跟上视频处理的需求，所以选用了Intel牵头开发的开源计算机视觉库(OpenCV)。新版的OpenCV已经在易用性上已经接近Matlab，再加上其开源性，很多算法均已公开，加快了开发进程。另外，目前OpenCV已经提供C，C++，Python等语言接口，且支持Windows，Linux，Android和IOS等主流平台，资源相当丰富。对于计算机平台，OpenCV支持多线程并行计算和图形处理器(GPU)计算，这将能大大加快计算速率，用其开发本系统的demo是首选。图1 系统流程图为了从视频流中识别出车型，需要使用分类器[1]。所谓分类器，是利用样本的特征进行训练，得到一个级联分类器。分类器训练完成后，就可以应用于目标检测。分类器的级联是指最终的分类器是有几个简单分类器级联组成。每个特定的分类器所使用的特征用形状、感兴趣区域中的位置以及比例系数来定义(如图2所示)。图2 特征分类首先使用弱分类器分出货车和客车等车型，然后再分出大中小型货车，最后再精确分类，获得准确的车型。新版本的OpenCV已经支持多种特征的分类器，如SVM，LBP，PBM等。因为系统实时性要求较高，这里选取训练和分类速率都较高的LBP特征分类器。训练分类器使用分类器的需要首先训练，即让分类器“认识”目标，为了训练分类器，需要准备样本，样本包括正样本和负样本。正样本即包含目标的灰度图片，而且每张图片都要归一化大小，负样本则不要求归一化，只需要比正样本大即可(使得可以在负样本中滑动窗口检索)。 OpenCV提供了专门的工具用以整理训练样本的原始数据，只需准备好正、负样本，归一化然后转成灰度图，再使用两个描述文件分别记录这些样本集合，然后输入程序即可整理出原始数据。为了准备正样本，借助OpenCV提供的HighGUI模块，在此专门编写了一个GUI截图工具，界面如图3所示。为了能从不同角度识别车辆，准本正样本时需要准备从一定角度范围描述车辆的样本。图3 GUI截图工具界面接下来就是训练分类器，这部分工作直接关系到系统的鲁棒性。同样，OpenCV提供了专门工具训练分类器，既有旧版也有新版，为了有更多特性，在此选择新版本的训练程序。由于这是基于统计的方法，要对大量数据进行处理，如果选择Haar特性，训练周期会比较长，不利于系统的搭建，所以选择用LBP特性训练分类器。从机器性能方面考虑训练时间，使用英特尔线程构建模块(TBB)重新编译OpenCV，就能得到多核加速，且有利于接下来的程序性能。分类器分为三级，分别为：货车、客车分类器，大、中、小型货车分类器和具体车型分类器。由于客车按载客数区分是否超载，车辆总重不会对公路造成严重损坏，所以本系统无需对客车作出具体车型区分。但若然具体管理部门需要统计车型信息，可以进一步加上客车车型分类器。实际使用时，由于要应对车辆车身的喷漆变化或者小范围合法改装等情况，分类器的分类除了在系统筹建的时候大规模训练外，在系统运行时也应继续训练分类器，增加统计数据，使得识别结果更加精确。识别车型及获得核定载重训练好分类器后，最直观的测试方法是直接输入测试视频，检查识别效果。新版本OpenCV提供一个C++类CascadeClassifier，该类封装了基本的目标识别操作，使得只需要使用该类的实例加载训练好的XML文件，然后逐帧检测即可。若发现目标，结果将会存放在C++标准模板库(STL)容器vector中。但直接对每帧图像使用CascadeClassifier：：detectMultiScale方法将会大大加重系统的工作量并且在多车辆的情况下无法区分开各车辆，为此，首先需要发现车辆，然后区分不同的车辆目标，再对每一个目标单独进行分类识别。具体的主要操作的顺序为： (1) 系列的图像预处理操作，降低图像噪音。 (2) 图像差分，发现车辆轮廓[2]，得到运动掩码。图像差分有两种主要方式，分别是帧间差分和背景差分。帧间差分速度快，但容易产生空洞，且无法分离出缓慢运动的车辆;背景差分速度慢，但分离效果好。考虑到如果车辆是缓慢进入测速区，则称重数据可靠性高，而且没有超速，进入识别点的效果好，所以选择帧间差分，这里使用能有效减小前景空洞的三帧差分算法[2]。 (3) 结合运动掩码更新历史运动图像、计算历史运动图像的梯度。 (4) 分割运动目标，得到一辆一辆的车，并跟踪。为区分开图像中的每一辆车，需要对其进行标记，这里使用的方法为： [Mkx，y=ID ifMk-1x，y≠0&k-1≠10 ifMk-1x，y=0 ] 式中：Mk(x，y)为分割出来的单独车辆目标的第k帧感兴趣区域矩形。这种方法虽然鲁棒性较好，但是因为重复计算量大，运算速度有限，所以在确定每辆车的ID后，使用OpenCV提供的更为快速的Camshift算法[3]继续跟踪。 (5) 计算每辆车的运动方向。这部分关系到运动目标筛选，在部分场合，摄像机的视野可能会涉及逆向车道。在这种情况下，可以通过筛选符合主要行驶方向的车辆来排除其他车辆或无关运动目标的干扰。 (6) 车辆进入测速区，开始测速。 (7) 车辆离开测速区，结束测速并计算速度。使用TBB进行并行分类识别车型。由于OpenCV新版矩阵结构Mat的所有操作使用原子操作，大大减轻了多线程编程的工作量，所以这里使用多线程并行操作是最佳选择。 (8) 根据所安装动态称重系统的车速要求，判断是否需要引导车辆到检测站进行检查。获得实际载重在视频分析中发现车辆后，对比动态测重模块中测得的实际载重。这里需要把应用场合分为两种情况：高速测重和低速测重，至于高低速的阀值，这根据不同动态称重系统的性能而定[4]，在系统安装时根据动态称重系统参数设置即可。由于目前高速测重技术的精度未达到作为证据的要求，所以在高速测重的场合，所得车重数据只能作为初步判断，若初步发现车辆超载，需要进一步引导车辆到大型地磅再次静态测量，并作其他处理。在低速测重场合，测得的动态数据可靠，可直接作为证据使用。所以系统的运行需要测速模块的配合。无论高速场合与低速场合，本系统都能实现视频测速功能，可以直接用作超速抓拍系统，降低了公路部门的重复投入成本。测速方法测速测量车辆通过测速区所用的时间，然后用测速区长度除以时间而粗略估计得到。考虑到摄像机视域限制，设定的测速区域并不长，只有20 m左右，而且速度是用于参考载重信息是否有效的，所以无需太精确，因而可认为车辆是直线经过测速区域的。测速区的长度需在系统安装时手工进行长度映射。另外，确定通过测速区域的时间差使用帧率和帧计数得出，这样在多线程处理的情况下，可以排除系统时钟和处理速率的干扰，得出准确时间差。 2 测量结果为快速测试系统性能，直接使用测试视频替代摄像机输入。使用微软Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 编写一个即时处理程序，界面如图4所示。图4 运行在Windows平台上的系统测试使用一台Intel Core i5M处理器(主频 GHz+智能变频技术)、6 GB内存、操作系统为Windows 7 64 b的普通笔记本计算机，测试代码尚未使用图形处理器(GPU)计算，但代码在识别部分应用了TBB进行多核并行加速计算。测试视频共两段，分别在两个不同的场景拍摄，第一段只有一辆公交车，场景较为简单;第二段则是多车多人环境，并且有车辆并行的情况，场景较为复杂，干扰较多。第一段视频主要用于测试系统的极限性能，在测试开始前，先用转码工具把同一段视频转成不同帧率和分辨率的几段视频，其中视频的宽高比不变。输入视频测试后的结果如表1所示。视频原始长度为6 s，双斜线为该场景的称重和测速区域。测试结果表明：系统能实时处理标清视频流，但对高清视频还需进一步优化。第二段视频主要测试系统的车型识别能力，测试数据如图5所示。表1 输入视频测试后结果图5 多车并行时能够准确区分第二段视频夹杂较多无关目标，如行人、抖动的树枝横向行驶的车辆等，其中双白线之间区域为本场景的称重测速区域。通过测试，可以看出无关目标能被全部排除，体现了车辆筛选很好的鲁棒性。视频中共通过9辆汽车，所有车辆均本正确识别车型。 3 结语通过测试数据可以看出，本系统提出的车型识别算法能适应不同场景和一定的环境变化，具有较高的效率和鲁棒性。随着计算机及其他数字信号处理(DSP)设备的信息处理能力不断提高，应用实时视频处理技术促进智能交通的能力将更大更稳定。若本系统能真正应用在智能交通系统上，有望对遏制道路超载超速现象做出贡献。参考文献 [1] LIENHART Rainer， MAYDT Jochen. An extended set of Haar?like features for rapid object detection [J]. IEEE ICIP， 2002 (1)： 900?903. [2] 徐卫星，王兰英，李秀娟.一种基于OpenCV实现的三帧差分运动目标检测算法研究[J].计算机与数字工程，2011(11)：141?144. [3] BRADSKI G R. Computer vision face tracking for use in a perceptual user interface [EB/OL]. [2010?12?02]. [4] 张波，鲁新光，邓铁六，等.动态车辆称重物理模型与提高动态称重准确度研究[J].计量学报，2009(5)：426?430. [5] 唐双发.基于OpenCV的车辆视频检测技术研究[D].武汉：华中科技大学，2009. [6] 詹群峰.基于OpenCV的视频道路车辆检测与跟踪[D].厦门：厦门大学，2009. [7] 郭旭，张丽杰.运动目标检测视频监控软件的设计与实现[J]. 计算机技术与发展，2010，20(8)：200?207. [8] 周品，李晓东.Matlab数字图像处理[M].北京：清华大学出版社，2012. [9] 陈胜勇，刘盛.基于OpenCV的计算机视觉技术实现[M].北京：科学出版社，2008. [10] 刘瑞祯，于仕琪.OpenCV教程基础篇[M].北京：北京航空航天大学出版社，2007. [11] 范伊红，彭海云，张元.基于SVM 的车型识别系统的设计与实现[J].微计算机信息，2007，23(5)：296?297. [12] 李庆忠，陈显华，王立红.一种视频运动目标的检测与识别方法[J].模式识别与人工智能，2006，19(2)：238?243. [13] [美]REINDERS J，聂雪军. Intel Threading Building Blocks编程指南[M].北京：机械工业出版社，2009. [14] 刘慧英，王小波.基于OpenCV的车辆轮廓检测[J].科学技术与工程，2010，10(12)：2987?2991. 汽车的科技3000字论文篇二：《试谈现代科技在汽车焊接工艺中的应用》摘要：随着我国汽车保有量的不断增加，汽车售后市场呈现了井喷式的发展趋势，与汽车相关的售后市场服务行业开始兴起。其中汽车维修是后市场比较火爆的行业，汽车的使用必然会涉及汽车的维修。因此，为了能够更好的实现汽车维修效率，提高汽车维修的质量，应该加强对于汽车维修行业的行业监管以及对汽车维修技术的提升。目前，诸多的现代化技术开始不断的应用到汽车维修之中，其中尤其以焊接工艺为主。因此，本文重点对汽车焊接工艺中现代科技的应用进行分析，从而探讨其未来的发展趋势。关键词：现代科技;汽车;焊接技术;工艺引言汽车加工与制造以及汽车维修领域，都会涉及汽车的焊接技术。目前，随着技术的不断发展，尤其是汽车生产制造业的蓬勃发展，已经可以实现汽车车身以及车辆配件的无缝焊接技术。车身的加工甚至采用模具化加工的形式，从而减少了因为焊接造成的不足。因此，目前，焊接工艺在汽车后市场应用比较广泛，尤其是在汽车的维修市场中，当汽车出现事故的时候，就会采用焊接技术进行维修，从而让汽车能够保证正常的使用。此外，在汽车的加装方面，焊接技术更加的适用，并且通过引进先进的现代科技，从而让焊接效果与质量都更加完善。一、汽车焊接工艺的应用领域分析在汽车领域中，由于越来越多的高新技术被应用，是的汽车生活更加丰富。对于我国而言，随着汽车保有量的不断增加，汽车售后市场出现了井喷的状态。在汽车售后市场中，汽车的维修与保养占据着非常重要的地位，也让汽车的服务产业有了较大的发展。对于汽车的焊接工艺而言，最早是应用于汽车的车身焊接。但是，随着技术的发展以及车身制造工艺的发展，汽车车身开始使用模具制作，从而降低了因为焊接而造成的车身问题。那么，下面就对现代化的汽车的焊接工艺主要应用领域进行分析： 1、在汽车的维修领域中有非常广泛的应用;汽车维修属于汽车售后市场领域，由于汽车驾驶的过程中，难免会出现碰撞的现象，从而造成了汽车车身或者是相关配件的损坏。因此，在这种情况下，就可以使用汽车的焊接工艺，将损坏的部分采用焊接的方式，从而进行汽车的维修工艺。 2、人们对于汽车的装饰和改装越来越感兴趣。虽然在汽车检测的过程中，对于擅自改装会进行处罚，但是有车一族们仍然热衷于对于汽车的改装和装饰。其中，对于汽车尾翼的安装非常常见。汽车安装尾翼以后，就显得非常运动动感，有一种非常霸气的感觉。因此，为了让汽车的外观更加个性鲜明，需要对汽车的外观进行相关的改装，从而实现车主所需要的效果。而对于尾翼的加装而言，就一定要采用焊接技术，从而使得汽车的尾翼牢固坚实。因为安装尾翼还是存在一定的风险的，当车速达到一定程度的时候，就需要保证汽车的尾翼的稳定性。 3、对于汽车的车身配件的焊接工艺;汽车在使用的过程中，经常需要在配件方面进行焊接，此外对于在配件之间的结合方面，也需要在适当的情况下使用汽车焊接技术。因此，对于汽车的焊接工艺而言，主要在车身焊接、汽车改装以及汽车配件之间主要进行应用。二、现代科技在汽车焊接工艺中的应用随着现代科技的不断发展，汽车焊接工艺中也不断的引入了现代的科技技术。其中最为重要的就是计算机技术，计算机的单片机远程通信技术以及3Dmax等技术开焊接始不断应用到汽车的焊接工艺中。由于人工焊接技术容易在焊接的过程中出现失误，无法实现循迹操作，从而造成焊接的不完美。因此，采用计算机单片机技术，可以进行程序编译，将需要焊接的部分利用3Dma x的进行仿真，从而保证在焊接的过程中，其能够实现完美的循迹焊接，降低了焊接过程中出现的失误。此外，在焊接的工艺方面，又引入了一些工艺以及化工技术。传统的高温焊接技术，不仅仅容易造成伤害，更是对操作人员有一定的影响。因此，使用现在的氩弧焊焊接技术，虽然温度更高，但是焊接的质量有所提高。对于焊接的接口以及焊面的平整度，都有了显著的提高。因此，随着现代科技的不断发展，促进了多个行业工艺的提升。对于汽车的焊接工艺而言，引入计算机技术并且实现真正的智能化以及自动化焊接，从而让焊接工艺更加安全方便，有效的提升焊接的效率，保证在焊接的过程中，达到质量的提升以及客户的满意提升。总之，要充分适应时代的发展，让更多的现代科技不断的应用到汽车的焊接工艺之中，从而保证其在不断的发展过程中，符合现有时代的发展理念，满足客户不断提升的硬性要求，实现现代化的汽车焊接工艺。三、机器人焊接工艺是现代汽车焊接技术的发展前景汽车焊接最主要的是车身的焊接。在汽车制造公司车身的主要焊接方法为弧焊、点焊、二氧化碳保护焊等。随着社会的发展，人民生活水平的提高，用户个性化需求的日益强烈，对汽车的安全性、美观性与舒适性的要求越来越高，同时汽车制造企业为了追求更大的经济效益，对焊接精度、焊接质量和焊接速度等的要求越来越高，因此建立一条现代化的生产流水线就显得非常重要。而焊接机器人的应用促进了现代化流水线的建立。现代化的焊接流水线主要是满足多车型、多批次的市场需求，提高车身车间生产能力的柔性和弹性。因此现代焊接线必须具有柔性。那么如何才能使焊接线具有柔性呢?普通的焊接线是刚性的，主要由焊接夹具、悬挂点焊机、弧焊机和多点焊机等组成。这种焊接线一般只能焊接一种车型的车身，那么为了满足市场多元化的需求，就需要重新建立焊接流水线。这对企业来说是非常不利的，企业是追求利润为目的的，并且重新建立流水线造成了财力、人力、物力的浪费。于是建立柔性化焊接生产线摆在了企业面前。机器人的出现与应用满足了汽车企业的现代化的需求，实现了焊接生产线的柔性化。那么在车身焊接线上应用的机器人主要有几种:点焊机器人、弧焊机器人和激光焊机器人。这些机器人的应用，使焊接实现了机器人代替工人工作。 1、点焊机器人：主要进行的是点焊作业，在点与点之间移位时速度比较快，从而减少了移位的时间，通过平稳的动作、长时间的重复工作和准确的定位，取代了笨重、单调、重复的体力劳动，更好地保证了焊点质量，使工作效率得到了很大的提高。它是柔性自动生产系统的重要组成部分，增强了企业应变能力。 2、弧焊机器人：弧焊过程比点焊过程要复杂得多，对焊丝端头的运动轨迹、焊枪姿态、焊接参数都要求精确控制。具有较高的抗干扰能力和高的可靠性。能实现连续轨迹控制，并可以利用直线插补和圆弧插补功能焊接由直线及圆弧所组成的空间焊缝，还应具备不同摆动样式的软件功能，供编程时选用，以便作摆动焊，而且摆动在每一周期中的停顿点处，机器人也应自动停止向前运动，以满足工艺要求。此外，还应有接触寻位、自动寻找焊缝起点位置、电弧跟踪及自动再引弧功能等。 3、激光焊接机器人：激光焊接是与传统焊接本质不同的一种焊接方法，是将两块钢板的分子进行了重新组合，使两块钢板融为了一体变为一块钢板，从而提升了车身结构强度。同时在焊接过程中焊接工件变形非常小，一点连接间隙都没有，焊接深度/宽度比高，焊接质量高。从而提升了车身的结合精度。可见机器人的应用，实现了焊接流水线的智能化，实现了焊接生产线的自动化与现代化。结束语汽车维修行业中的汽车焊接行业，其技术要求相对较高，并且直接影响着汽车的维修效果。焊接技术，一般是针对出现重大事故或者是问题车辆等进行焊接。为了让焊接的痕迹最小化，实际上就是为了能够更好的实现高精度焊接，需要不断引入现代科技技术。计算机技术的引入，让焊接工艺能够以一种循迹的方式进行，从而避免了焊接过程中出现的认为失误。此外，在汽车的生产以及制造的过程中，依然需要不断的引入高新科学技术，让焊接工艺更加精湛，从而实现汽车的高精度和高密度，实现汽车质量的全面提升。参考文献 [1]刘鸣斌.煤层气发动机爆震的检测与控制[J].内燃机与动力装置,2011(02)：45-46. [2]吴扬帆.汽油发动机爆震分析与控制[J].传动技术,2010(13):36-38. [3]高玉明.点燃式发动机临界爆震控制及其特性[J].吉林大学学报,2012(14)：77-79. >>>下一页更多精彩的“汽

调查法调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法

中信智能汽车驾驶策略研究论文

智能汽车”是在普通车辆的基础上增加先进的传感器（如雷达、摄像等）、控制器及执行器等装置，通过车载传感系统和信息终端实现与人—车—路—云等的信息交换，使车辆具备智能的环境感知能力，使之能够自动分析车辆行驶的安全和及时处理突发状况，通过AI替代人为操作，并实现车辆按照人的意愿到达目的地并获得良好的交互体验。智能汽车主要内容是智能驾驶，主要是利用北斗导航系统对车辆所在道路位置进行精准定位，并与道路资料库中的数据相结合，使其在智能交通网络的环境下，能够准确寻找到通往目的地的最佳路径，并且利用驾驶控制系统，对道路状况信息进行获取及分析，同时通过调整车辆速度来保持车辆与其他车辆的安全距离，避免在行驶过程中与其他车辆发生安全事故。若因系统故障发生事故，则自动启动紧急报警系统，并联络指挥中心报告位置以及其他关键信息，以便辅助救援行动等。智能汽车综合系统主要包括智能驾驶系统、生活服务系统、安全防护系统、位置服务系统以及用车服务系统等。智能汽车包括三大要素：车辆主体、驾驶系统和服务体系。基于此，各发达国家早在20世纪70年代就开始智能汽车的研究，随着以互联网、通信技术、云计算、人工智能等技术驱动的产业创新和以清洁能源替代化石燃料的能源创新，汽车产业正迎来承接着第四次重大变革的时代——智能汽车时代。

“随着汽车电子技术的飞速发展，汽车智能化技术正在逐步得到应用。汽车智能化技术使汽车的操纵越来越简单,动力性和经济性越来越高，行驶安全性越来越好，这是未来汽车发展的趋势。目前正逐步应用于汽车的智能控制技术主要有以下几种：”车辆动力学控制车辆动力学控制(Vehicle Dynamics Cotrol)的缩写是VDC，该系统的作用是保持汽车在行驶(包括制动和驱动)时的稳定性。传统的ABS(防抱死制动系统)和TCS(牵引控制系统)主要是对车轮上的制动力和驱动力进行控制，防止车轮出现过大的纵向滑移率，以获得最大的附着力，既可产生最大的减(加)速度，又可防止出现侧滑。车辆动力学控制系统虽然也是控制车轮的制动力与驱动力，但它们与ABS/TCS有很大的不同，其主要表现是可实现左右纵向力的差动控制，以直接对汽车提供横摆力矩，抵消汽车的不稳定运动(如在滑路上甩尾时的矫正作用)。该系统通过在汽车上安装的各种传感器，检测到汽车的速度、角速度、转向盘转角以及其它的汽车运动姿态，根据需要主动地对某侧车轮进行制动，来改变汽车的运动状态，使汽车达到最佳的行驶状态和操纵性能，增加了车轮的附着性和汽车的操纵性和稳定性。智能速度控制系统汽车智能速度控制系统的功用是在某些特殊路段或特殊行驶条件下对车速进行强制限制。汽车智能速度控制系统主要由电子控制单元和执行器组成。该控制系统工作时，需首先设定限制速度。例如某区域的限速为80km/h，我们可以将该速度设定为限速值。当车速未达到80km/h时，汽车智能速度控制系统不起作用。当车速接近80km/h时，电子控制单元启动执行器，限制加速踏板的行程，使汽车不能继续加速。当车速低于80km/h时，电子控制单元解除对执行器的控制，驾驶员又可以自由地踏下加速踏板使汽车加速。智能速度控制系统限速值的设定，可以用选择开关设定，也可以通过接受无线信号设定(即接收道路速度无线信号切换或电子地图信号切换) ：可以只设定一个值，也可以根据不同的路况，有多个挡位供设定。智能速度控制系统为智能化交通奠定了基础。例如在高速公路上设置限速无线信号发射系统，交通管理部门就可以根据气候条件和路面情况及时调整限制车速，让道路更加安全畅通。智能轮胎汽车智能轮胎的功能是在汽车正常行驶时，当温度过高或轮胎气压太低时，及时向驾驶员发出警报，以防止发生事故；或使轮胎在不同行驶条件下保持最佳运行状况，提高安全系数。智能轮胎一般都是通过在外胎内嵌入特殊的带有计算机芯片的传感器而获得智能的。传感器由车内的收发器控制，收发器利用无线电天线将无线电讯号发射至传感器芯片，传感器芯片再将承载着温度和压力数据的电子信号发射至车内的收发器，收发器接收到该信号后便可取得温度和压力等数据，若出现异常情况能及时报警。更为先进的智能轮胎还能感知光滑的冰面，探测出结冰路面后而使轮胎自动变软，增大轮胎与路面的附着力；在探测出路面潮湿后，甚至还能自动改变轮胎的花纹，以防打滑。智能玻璃智能化汽车玻璃有许多种类：包括防光防雨玻璃、电热融雪玻璃、影像显示玻璃、防碎裂安全玻璃、调光玻璃，以及光电遮阳顶篷玻璃等。防光防雨玻璃采用新材料及新表面处理方法制造，雨水落到玻璃上会很快流走且不留水珠，无需刮水器刮水。玻璃内表面反射性低，仪表板及其它饰物不会反射到风挡玻璃上，驾驶员视线不受干扰。具有影像显示功能的玻璃，是在风挡玻璃上的某一部分涂上透明反射膜，在膜片上可根据需要显示从投影仪传来的仪表板上的图像和数据，便于驾驶员观察，驾驶员在行车时勿需低头察看仪表。影像显示智能玻璃如果与红外线影像显示系统配合，可使驾驶员在雾天看清前方2km左右的物体。光电遮阳顶篷玻璃则是在轿车行驶或停车时，能自动吸收、积聚、利用太阳能来驱动车内风扇，还可对轿车蓄电池进行连续补充充电。智能安全气囊汽车智能安全气囊是在普通安全气囊的基础上增加某些传感器，并改进安全气囊电子控制单元的程序实现。增加的乘员质量传感器能感知座位上的乘员是大人还是儿童；红外线传感器能探测出座椅上是人还是物体；超声波传感器能探明乘员的存在和位置等。安全气囊电子控制单元则能根据乘员的身高、体重、所处的位置、是否系安全带以及汽车碰撞速度及碰撞程度等，及时调整气囊的膨胀时机、膨胀方向、膨胀速度及膨胀程度，以便安全气囊对乘客提供最合理和最有效的保护。--------------------------------------------------------------------汽车制造商心目中的未来汽车将是一种能自动驾驶的汽车，它能指导驾驶者避开交通拥挤路段和出事地段，同时提供丰富的网上住处和娱乐。美国加州国际汽车经济研究所的调查报告指出，下一个汽车销售阶段将从智能化汽车开始。智能化汽车应拥有以下主要功能。夜视功能：这种技术源于军用装备，20世纪80年代中期出现，至少已有10年以上的实际应用历史。车上装有一个红外线摄像机，可帮助驾驶员看清在车前灯光线照射范围外的物体，该装置以汽车、动物、行人所发出的热量为电脑识别的信号。音控技术：可以让驾驶员对汽车发出语音指令，控制车内的收音机、电话和车内温度。声控技术将成为接入网络和其他各种自动服务的关键。卫星电话系统：驾驶员按一个键，就可以同他人通话。这一系统主要用于紧急救援服务。它与现在的导航系统的差别是，可以通过一个车内手机连接到达4小时报务中心，由于有全球定位系统的辅助，接线员知道你目前所处的确切位置。据统计，该系统将成为汽车的标准设备。可高速踏板：驾车者可根据自己的身高和最合适的坐姿来高速脚控踏板。福特汽车公司今年已经开始在几种车型中提供可高速踏板。车上网络系统：截至今年4月，至少有6家汽车制造商向市场提供可在车上上网的配套装置。通用公司已经在车上试用其Onstar系统，只要按一个键，说一声Onstar(启动)，系统便将一个手机拨号连接到服务器上。然后你可以用语音指令要求播放天气预报、新闻、体育和交通状况，或者发电子邮件。更令驾驶员高兴的是，由于网络家电的大量普及，你可在车上指示家中的微波炉开始工作，一回到家便可饱餐一顿。自动车门：如果你丢了钥匙，没关系，钥匙也许很快就会过时。梅塞德斯公司正在开发一种电子开锁系统，能够在车主靠近车门的时候，自动辨认对方。车主只要随身携带一张电子装置，将这一系统激活即可，当车主接触把手时，门可以自动开锁。自动导航：当你长途开车和外出旅行时，不必担心方向和路径，预先输入的指令将保证车子按最佳路线行驶。该系统还通过雷达使汽车同前面的车辆保持安全距离，即使是雾天也不会发生追尾事故。这样的系统已经在梅塞德斯和美洲豹车上出现。绿色能源：未来的智能汽车将启用绿色能源。其中，电动汽车将被消费者广泛接受。通用、福特、大众、戴姆勒——克莱斯勒、丰田、本田等汽车制造商都在积极研制可以利用无线电技术充电的小型电动汽车。电能将被转化成特殊的激光束或微波束，通过天线接收，人们不必停车补充能源就可以开车环游世界。

汽车一直在升级！越贵的汽车功能也就越多！维修起来就很麻烦！呵呵不过开的时候比较舒服！哈哈，

汽车智能化指数是指为衡量或评价汽车智能化水平,根据标准化、合理性、易比较等准则,考虑美国SAE提出的等级划分等因素构建的对应各阶段智能汽车技术与产品的一体化、可延伸的基准指标。其宗旨是基于一系列立体化、实践性、全方位定位,发挥产品研发准则、技术测评标尺、科技发展导向等作用。汽车智能化指数是引领全球汽车智能化发展的风向标,其本质是汽车智能化水平的方法论、智能汽车研发的基准值及验证系统。其基本思想是借助可横向扩充和纵向深化的系统性指标,通过科学合理地确定各个指标的不同权重,进行各个子指标的详细对标,从而完成汽车智能化水平综合评价。汽车智能化指数的构建将贯穿汽车智能化水平发展进程全周期的评价体系,依据SAE提出的Level 0-5不同阶段的汽车智能化等级,建立详细的横向扩充和纵向深化的系统性评价指标,并通过专业测评(实验室测评、虚拟场景测评、封闭场景测评)、实践工况(开放道路测评、科技赛事测评)、市场评价(品牌指标、满意度指标)等“三位一体”方法加权核算出对应指数。汽车智能化指数总体可从功能型和性能型两个阶段开展研究。对于目前已量产的智能汽车所处的Level 1-2以及向Level 3的过渡阶段,则主要考虑高级驾驶辅助系统(ADAS)、V2X通信功能等方面评价指标,建立对应的三级树型指标层级结构,形成以单车智能和联网智能为基础,以高级驾驶辅助功能、车与车(V2V)、车与路(V2I)、车与网(V2N)以及车与人(V2P)等方面为划分依据,涵盖自适应巡航控制、自动泊车、车道保持辅助、前向碰撞预警、交通灯预警、在线/实时导航、行人穿行预警等功能的评价体系。基于已建立的评价指标体系,综合利用主客观评价方法确定指标权重,并构建评价模型完成汽车智能化评价实例的具体实施流程。最终计算得出的评价分数与星级结果可为汽车智能化等级提供判断依据,从而促进智能汽车技术研发及产品开发水平的整体提升,也为社会消费者提供科学、合理、可靠的参考依据。本论文的研究成果将有助于整车及零部件企业加快产业转型升级,为智能汽车技术突破以及产品制造提供“详细定位、精准对标”的指导作用;有利于国家部委制定智能汽车产业发展政策,不断完善智能汽车测试与评价技术,推动智能汽车测试与评价相关标准法规的建设与完善;有利于增强社会群体对于智能汽车的客观认知,快速推进大众对智能汽车的认同和认可,为消费者购车提供高权威、可信赖的参考依据。另外,用指数来描述智能化的思想对于研究其它产品智能化同样具有重要的意义。

无人驾驶智能公交车论文发表期刊

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论文写的好、有创新就可以发表

交通技术，直接找这些期刊的官网~咨询编辑如何投稿就可以了

主持国家杰出青年科学基金项目1项，项目名称：模式识别与智能系统主持教育部“新世纪优秀人才支持计划” 项目1项，项目名称：鉴别分析、维数压缩和数据融合的算法研究；主持南京理工大学“卓越计划紫金之星”项目1项，彩色人脸图像识别方法研究；参与国家自然科学基金重点项目1项，项目名称：面向高维信息的鉴别分析理论与关键技术；参与国家自然科学基金重大研究计划项目，乡村道路环境下无人驾驶车辆关键技术与集成验证平台研究。 2004年, 中国优秀博士论文提名奖 (该年度被提名论文共139篇)；2006年, 面向图像的鉴别分析理论与算法研究及其应用，获教育部提名国家自然科学二等奖（第3完成人）；2007年，论文“Fisher线性鉴别分析的理论及其应用，自动化学报, 2003, 29(4)”获第四届中国科协期刊优秀学术论文奖；2008年，面向金融安全的智能信息处理技术及应用，获教育部科技进步奖(推广类) 二等奖（第2完成人）；2008年，特征抽取理论、算法与应用研究，获江苏省科技进步一等奖（第2完成人）；2009年，获首届中国计算机学会YOCSEF青年科学家奖；2009年，获第十一届中国青年科技奖；2009年，特征抽取理论与算法研究，获国家自然科学奖二等奖（第2完成人）；2010年，获第二届“SCOPUS寻找青年科学之星”成长奖(信息科学领域）。第一作者身份在模式识别和机器智能领域最权威的国际期刊 IEEETrans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI)上发表论文3篇，在IEEE Trans. on Neural Networks, PatternRecognition等国际核心(SCI收录)期刊上发表论文39篇，合作出版英文专著一部。在2DPCA, 鉴别分析及kernel方法方面的研究已引起国内外相关领域学者的较为广泛的关注。根据SCI网络版数据库的检索结果，申请人的国际期刊论文SCI引用次数已逾1200次，其中他引逾1100次，单篇论文最高SCI被引用逾500次；根据Scholar Google网站的检索结果，申请人的国际期刊论文被引用已逾2600次, 其中，单篇论文最高被引用逾1300次。担任国际核心(SCI)学术期刊《Pattern Recognition Letters》(2008-), 《Neurocomputing》（2008-2011),《IEEE Trans. on Neural Networks》 (2010-)的编委(Associate Editor)。