1、 智能无人驾驶汽车概述

智能车辆是一个集环境感知、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、无线通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。目前对智能车辆的研究主要致力于提高汽车的安全性、舒适性，以及提供优良的人车交互界面。近年来，智能无人驾驶汽车己经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力，很多发达国家都将其纳入到重点发展的技术领域。

随着现代高新技术的迅速发展，数字化、信息化和智能化越来越多的应用到人类社会的生产、生活的各个方面，曾经只能在科普小说中看到的智能无人驾驶汽车已经不再是虚幻的，人们在不久的将来将能在现实中看见智能无人驾驶汽车。现在集各种高新技术于一体的汽车，其性能、舒适性、安全性已经取得很大进步。智能无人驾驶汽车通常具有一款高智能的计算机，它能够接收各种智能传感器传来的周围环境及汽车自身的各种信息并能高效迅速的综合整理，然后把信息传递给汽车的执行系统，从而实现自动驾驶、智能控制等功能。

2、 国内外研究现状

智能无人驾驶汽车是以迅猛发展的汽车电子为背景，涵盖了控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械等多个学科交叉的科技创新性设计。智能无人驾驶汽车是电子计算机等最新科技成果与现代汽车工业相结合的产物，因而“善解人意”，通常具有自动驾驶，自动变速，自动识别道路的功能，车内的各种辅助设施也实现数字化。汽车电控系统主要由路径识别、转向控制及车速控制等功能模块组成。目前，国内外相关研究机构对智能无人驾驶汽车已展开了广泛深入的研究，研制的产品技术性能不断提高，下面简要介绍一下国内外智能无人驾驶汽车研究现状。

2.1 国外智能无人驾驶汽车研究现状

自20世纪70年代开始，欧美等发达国家开始进行智能无人驾驶汽车的研究，主要有三个研究方向：军事用途、高速公路环境和城市环境。在军事用途方面，早在80年代初期，美国国防部就大规模资助自动陆地车辆的研究。 进入21世纪，为促进无人驾驶车辆的研发，从2004年起，美国国防部高级研究项目局(DARPA)开始举办机器车挑战大赛，该大赛对促进智能车辆技术交流与创新起到了很大激励作用。

目前，国外对智能车辆的研究进入了深入、系统、大规模研究阶段，这一阶段的研究成果代表了当前国外智能车辆的主要发展方向。在世界科学界和工业设计界中，众多的研究机构研发的智能车辆具有代表性的有：德意志联邦大学1985年研制的VaMoRs智能原型车辆在户外高速公路上以100km/h的速度进行了测试，它使用了机器视觉来保证横向和纵向的车辆控制。1988年，在都灵的PROMRTHEUS项目第一次委员会会议上，智能车辆维塔（VITA,7t）进行了展示，该车可以自动停车、行进，并可以向后车传送相关驾驶信息。这两种车辆都配备了UBM视觉系统，这是一个双目视觉系统，具有极高的稳定性。荷兰对智能车辆的研究主要体现在工厂货物的运输，车辆使用Combi road系统，采用无人驾驶的车辆来往返运输货物，它行驶的路面上采用了磁性导航参照物，并利用一个光阵列传感器去探测障碍。荷兰南部目前正在讨论工业上利用这种系统的问题，政府正考虑已有的高速公路新建一条专用的车道，采用这种系统将货物从鹿特丹运往各地。日本大阪大学的Shirai实验室所研制的智能小车，采用了航位推测系统（Dead Reckoning System），分别利用旋转编码器和电位计来获取智能小车的转向角，从而完成了智能小车的定位。另外，斯特拉斯堡实验中心、英国国防部、美国卡内基梅隆大学、奔驰公司、美国麻省理工学院、韩国理工大学对智能车辆也有较多的研究。

2.2 国内智能无人驾驶汽车研究现状

相比于国外，我国开展智能车辆技术方面的研究起步较晚，开始于20世纪80年代。而且大多数研究处在针对某个单项技术研究的阶段。虽然我国在智能车辆技术方面的研究总体上落后于发达国家，并且存在一定的技术差距，但是我们也取得了一系列的成果，主要有：

（1）1992年，国防科技大学研制成功了中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。由计算机及其配套的检测传感器和液压控制系统组成的汽车计算机自动驾驶系统，被安装在一辆中国国产的中型面包车上，使该车既保持了原有的人工驾驶性能，又能够用计算机控制进行自动驾驶行车。

（2）2000年6月，国防科技大学研制的第4代无人驾驶汽车试验成功，最高时速达76km，创下中国最高纪录。

（3）2003年7月，中国第一汽车集团公司和国防科技大学机电工程与自动化学院联合研制成功我国第一辆自主驾驶轿车，研发的红旗无人驾驶轿车高速公路试验成功，自主驾驶最高稳定时速13Okm，最高峰值速度达170km/h，并且具有超车功能，其总体性能和指标达世界先进水平。

（4）南京理工大学、北京理工大学、浙江大学、国防科技大学、清华大学等多所院校联合研制了7B.8军用室外自主车，该车装有彩色摄像机、激光雷达、陀螺惯导定位等传感器。计算机系统采用两台Sun10完成信息融合、路径规划，两台PC486完成路边抽取识别和激光信息处理，8098单片机完成定位计算和车辆自动驾驶。其体系结构以水平式结构为主，采用传统的“感知-建模-规划-执行”算法，其直线跟踪速度达到20km/h，避障速度达到5-10km/h。

（5）智能车辆研究也是智能交通系统ITS的关键技术。目前，国内的许多高校和科研院所都在进行ITS关键技术、设备的研究，社会关注度不断提高。随着ITS研究的兴起，汽车企业逐年加大了对ITS及智能车辆技术研发的投入，目前已形成一支业务精湛的ITS技术研究开发队伍。相信经过相关领域组织和人才的共同努力，我国ITS及智能车辆的技术水平一定会得到很大提高。

可以预计，我国飞速发展的经济实力将为智能车辆的研究提供一个更加广阔的前景。我们应结合技术发展现状和趋势，在智能车辆关键技术领域开展深入细致的研究，为今后的发展及应用打下坚实的基础。

2.3 智能无人驾驶汽车发展趋势

智能无人驾驶汽车巨大的发展潜力已经吸引了众多IT巨头的目光，以谷歌和苹果为代表的两家IT公司已将它们之间的战火燃烧到了汽车行业，谷歌发布的无人驾驶技术已经得到了汽车厂家的拥趸，雷克萨斯就已经搭载其技术开始路试；苹果为使新一代IOS 系统的便利性得到更为广泛的应用，正在积极与本田、奔驰、日产、法拉利、雪佛兰、英菲尼迪、起亚、现代、沃尔沃、讴歌、欧宝、捷豹等12家汽车厂商合作，未来将逐步把IOS操作系统引入到各大品牌的新款车型当中。

专家预测，IT业将为汽车产业带来巨大的变革，未来在智能无人驾驶汽车领域呼风唤雨的或许不再是大众、丰田、奔驰和宝马这样的传统汽车制造商，而是英特尔、苹果、谷歌这样的在互联网领域、无线通信等智能化领域占据重要位置的公司。TI企业在信息收集和智能控制方面具有技术优势，但在汽车生产制造，汽车安全、性能等方面不具备优势。因此，TI企业和汽车制造企业合作将是一个更为明智的选择，优势互补，优化资源，智能无人驾驶汽车将在不远的未来成为现实。

3、智能无人驾驶汽车的分类

无人驾驶汽车的研究 ,可以归纳为 3个方面:高速公路环境、 城市环境和特殊环境下的无人驾驶系统。就具体研究内容而言 , 3个方面相互重叠 ,只是技术的侧重点不同。

３．１高速公路环境下的无人驾驶系统

这类系统将使用在环境限定为具有良好标志的结构化高速公路上 ,主要完成道路标志线跟踪、车辆识别等功能。这些研究把精力集中在简单结构化环境下的高速自动驾驶上 ,其目标是实现进入高速公路之后的全自动驾驶。尽管这样的应用定位有一定的局限性 ,但它的确解决了现代社会中最为常见、 危险、 也是最为枯燥的驾驶环节的驾驶任务。

３．2城市环境下的无人驾驶系统

与高速环境研究相比 ,城市环境下的无人驾驶由于速度较慢 ,因此更安全可靠 ,应用前景更好。短期内 ,可作为城市大容量公共交通 (如地铁等 )的一种补充,解决城市区域交通问题 ,例如大型活动场所、 公园、 校园、 工业园、 机场等。但是 ,城市环境也更为复杂 ,对感知和控制算法提出了更高的要求。城市环境中的无人自动驾驶将成为下一阶段研究重点。例如 ,美国国防部“大挑战 ”

目前这类环境的应用已经进入到小范围推广阶段,但其大范围应用目前仍存在一定困难 ,例如可靠性问题、 多车调度和协调问题、 与其它交通参与者的交互问题、 成本问题、 商业模型等。

３．３特殊环境下的无人驾驶系统

无人驾驶汽车研究走在前列的国家 ,一直都很重视其在军事和其他一些特殊条件下的应用。但其关键技术和基于高速公路和城市环境的车辆是一致的 ,只是在性能要求上的侧重点不一样。例如,车辆的可靠性、 对恶劣环境的适应性是在特殊环境下考虑的首要问题 ,也是在未来推广应用要重点解决的问题。

４、智能无人汽车通用技术

由于智能无人驾驶汽车与现行汽车相比在结构化和非结构化条件下运行时，其信息采集和处理的数量有很大的不同，因此，对其智能化程度和水平的要求也存在很大的差别。智能无人驾驶汽车在运行过程中，是根据全部或部分已知和实时获取的环境条件信息做出相应的全局或局部路径规划，并自动地作出行为控制决策，使车辆安全可靠地运行至预定的目的地。因此，智能无人驾驶汽车的研究是多学科综合与交叉应用的边缘领域，涉及人工智能(Artificial IntelligentTheory)、信息论(Information Theory)、控制论(ControlTheory)以及决策论(Decision Theory)等理论的综合，涉及到计算机技术、微电子技术、网络技术、通信技术以及机械设计等技术的应用。从总体上分析，智能无人驾驶汽车的研究方向包括标准化与体系结构、控制系统、信息及通信、信息决策和显示、导驶定位等方面。

无人驾驶汽车开发的关键技术主要有两个方面:车辆定位和车辆控制技术。这两方面相辅相成共同构成无人驾驶汽车的基础。

车辆定位技术是无人驾驶汽车行驶的基础。目前常用的技术包括磁导航和视觉导航等。其中,磁导航是目前最成熟可靠的方案,现大多数均采用这种导航技术。例如,荷兰阿姆斯特丹国际机场和鹿特丹的ParkShuttle系统,上海交通大学的CyberC3系统等。磁导航最大的优点是不受天气等自然条件的影响,即使风沙或大雪埋没路面也一样有效,而且便于维护。另外,通过变换磁极朝向进行编码,可以向车辆传输道路特性信息,诸如位置、方向、曲率半径、下一个道路出口位置等信息。但是,磁导航方法往往需要在道路上埋设一定的导航设备(如磁钉或电线),系统实施过程比较繁琐,且不易维护,变更运营线路需重新埋设导航设备。视觉导航就不存在这个问题。视觉导航的优点是车载计算机可以在试验样车偏离目标车道前,事先知道并预防其发生,同时当在高速公路使用时,不需要对现有的道路结构做变化,并且在混合交通中,也可使用;其缺点为,当风沙、大雾等自然因素致使能见度过低或路面上的白色标线不清晰时,导航系统会失效。但由于视觉导航对基础设施的要求很低,被公认为是最有前景的定位方法。

车辆控制技术是无人驾驶汽车的核心,主要包括速度控制和方向控制等几个部分。无人驾驶其实就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶。通过对驾驶员的驾驶行为进行分析可知,车辆的控制是一个典型的预瞄控制行为,驾驶员找到当前道路环境下的预瞄点,根据预瞄点控制车辆的行为。目前最常用的方法是经典的智能PID算法,例如模糊PID、神经网络PID等。

除以上两个方面,无人驾驶汽车作为智能交通系统的一部分,还需要一些其它相关技术的支持,如车辆调度系统、通讯系统和人机交互系统等,最终得以实现整个交通系统的高效、安全。

４.1标准化与体系结构技术

智能无人驾驶汽车作为一种全新的汽车概念和汽车产品，将会成为汽车生产和汽车市场的主流产品。为了规范智能无人驾驶汽车的研究、设计、开发、生产和销售，避免将来可能发生的混乱局面和减少不必要的损失，应该在智能无人驾驶汽车出现之初，就抓紧相关标准的研究制定工作。智能无人驾驶汽车的标准化研究，应包括如下工作内容：系统功能标准；系统结构标准；质量与可靠性要求技术指标；信息与控制系统数据库技术指标；信息采集、处理与传输标准；导驶与定位技术规范；通信技术规范；智能无人驾驶汽车应用软件技术规范；安全、舒适性、环保、能耗技术规范；人机界面技术规范；与现行汽车技术规范体系衔接问题等。

智能无人驾驶汽车的体系结构，是研究智能无人驾驶汽车系统所包含的子系统及其用户所需要的功能，各个子系统所应具备的功能，以及各子系统之间的相互关系和集成方式，既相对独立，又存在信息流动。智能无人驾驶汽车体系结构的设计必须包含实现用户功能的全部子系统的设计。智能无人驾驶汽车的体系应该阐述车辆的结构体系，列出用户服务功能，定义实现用户服务功能的各个子系统，研究各个子系统之间的通信方式和组织方式，最为重要的是根据系统功能要求建立智能无人驾驶汽车系统的信息模型。

４.2自动控制系统技术

智能无人驾驶汽车控制系统是汽车智能化的决策者和执行者，是整车电控系统的核心。由于汽车驾驶任务的复杂性，智能化的汽车控制器，必须采用综合智能控制策略，以提高汽车操纵响应能力和紧急躲避障碍能力。由于交通环境的复杂性、交通信息的多边性、交通任务的多样性等原因，研究设计智能无人驾驶汽车控制器的任务是十分艰巨的。汽车智能控制器一方面具有学习、自适应、自组织等仿人的智能化特点，同时又能克服人工驾驶汽车固有的缺陷。智能控制理论的研究已经有30年的历史，已经提出了模糊控制理论、神经控制理论、专家控制理论、分层递阶控制理论、粗集控制、可拓控制等智能控制方案，并正向综合智能控制策略的方向发展。所有这些智能控制策略，其核心思想就是“模仿人的思维和行动”，完成或部分完成只有人类才能完成的控制任务。智能无人驾驶汽车控制系统必须以现代微电子技术为核心来设计系统硬件，以智能控制理论为基础来设计软件控制策略，以信息技术为支撑来设计系统框架。

智能无人驾驶汽车控制系统立足于主动安全控制，以微型计算机为控制核心的电子系统，通常由8个功能不同的子系统组成，包括紧急制动辅助系统、车距控制系统、限速识别系统、并线警告系统、泊车辅助系统、夜视仪系统、周围环境识别系统及综合稳定控制系统等。

（1）制动辅助系统是在车辆雷达传感器的配合下进行自动车距控制。传感器的作用是提供前方车辆或者其它障碍物的距离信息，若系统认为通过紧急制动可以减少碰撞事故发生的可能，就会开始紧急制动以降低事故发生的可能性。

（2）并线警告系统是通过车载照相机探测根据车道之间的分界线来判别车辆的位置。如果车辆明显脱离正确的行驶路线时，在可能偏离路面之前，系统就会对驾驶员发出警告。

（3）限速识别系统进行交通信号识别，会在车辆内的显示屏上显示标识。目前有两种用于识别限速的系统，一种是通过导航仪接收数字无线广播信息的系统；另一种是限速标识本身发射无线信号的系统。

（4）车距自动控制系统具有逐步停车功能，在必要时可以使汽车自动地完成停止，可以发出碰撞警告，在前面有显著障碍时进行制动，可以判别前方的路况，在进入弯道时进行制动控制。

（5）综合稳定控制系统的作用是在任何给定的条件下，综合控制车上所有的主动元件(驱动、制动、操纵系统等)，对车辆进行持续控制，这种控制可以很轻易地个性化。这意味着，车主只需按动按钮，车载软件就能够使车辆的动力输出从偏重追求速度变成偏重驾驶舒适性。

（6）泊车辅助系统可以帮助驾驶员自动泊车或者接收系统的辅助帮助系统进行泊车，当车辆达到停位时，系统会自动探测存在空间和障碍物的尺寸，一旦它确定了这些数字，就会自动地计算理想的泊车操纵，驾驶体验只需要按下泊车辅助系统的按钮，只需脚踏油门而无需进行手柄操纵即可以5km/h以下的车速自动倒入车位。

（7）周围环境识别系统通过采集车辆全部的传感器数据来创造一个虚拟的车辆外部环境模型，数据以影像方式显示，并且帮助驾驶员判断出某些危险。

（8）夜视仪系统使用红外线单元来判断步行者或者任何可能的危险源，通过判别步行者和他们的位置或与车辆之间的距离，通知信息系统做出决策。

４.3信息及通信技术

智能无人驾驶汽车的最主要目标是将信息技术运用到汽车上，用实时、全面、有效的信息流来驱动汽车系统的运行。因此，研究智能无人驾驶汽车系统的信息环境模型、信息源特征、信息采集原理与技术、信息处理方法与技术、高效的信息传输技术与子系统，就显得尤其重要。汽车在行驶过程中，必须得到的信息包括车辆自身状况信息、乘客和货物信息、道路信息、近邻行驶汽车的信息及导航定位信息等，分为语音信息、图象信息、文字信息、数据信息等。在信息处理方面，精确、实时、有效地采集行车和状态信息，采取抗干扰技术，对信息进行在线处理。

通信系统的任务就是保证信息的准确快速传输。在智能无人驾驶汽车与智能无人驾驶汽车之间、智能无人驾驶汽车与交通监控中心之间、智能无人驾驶汽车与道路附属设施之间、智能无人驾驶汽车与其它信息系统之间，都存在着大量的文字、语音、数据、图像等信息的实时交换。通信系统是智能无人驾驶汽车系统获取和传递信息的神经中枢。必须研究适合于智能无人驾驶汽车信息交换的通信系统结构形式、软件技术、传输介质、编码纠错技术等。通信系统保证各模块之间以及车载体与控制中心之间的高质量通信，目前大多数采用无线数字通信，为了提高通信的质量，要精心设计通信电路及通信协议，蓝牙技术为车载通信系统提供了很好的解决方案，它将取代目前多种电缆连接方式，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数据。

４.4信息决策及显示技术

信息决策及显示系统主要是根据现场的情况，如交通状况信息、环境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，再有策略库进行汽车动作部署，做出最优决策(如车辆优化调度、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。策略应根据经验进行提取，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过程中，系统根据采取的对策，决策汽车的任务和动作。显示系统包括底视显示系统、顶视显示系统和控制中心显示系统。底视显示系统显示汽车行驶速度、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合适娱乐工作模式的各按钮状态；顶视显示系统安装于汽车挡风玻璃上，可为驾驶员传递路况信息、卫星导航信息；控制中心显示系统的液晶显示触摸屏能够为驾驶员提供各种信息界面显示，如电话、电视、车辆状态信息、车载移动办公、导航、网站浏览、娱乐等。

４.5导航与定位技术

导驶定位技术就是通信与信息技术、传感器技术、自动车辆定位技术及计算机技术的综合应用。其硬件有车载计算机(控制器)、显示器、CD机、数字地图、定位系统等。车辆数字导驶技术研究已经取得了一些结果，但是要安全彻底解决问题，还应做很多研究。智能无人驾驶汽车导航定位系统的任务是对行驶中的智能无人驾驶汽车进行实时导航定位，在车辆内显示目的地地图，确定车辆位置，选择合适的行车路径。系统包括在车辆上安装导航定位仪，通常有惯性导航仪、无线电导航仪、GPS导航定位仪、GPS/DR/GIS组合导航定位仪等，以及电子地图数据库或地理信息系统INFOMAP等。必要时，车辆同交通监控中心可以通信，同时使用数据库记录车辆及途径道路的历史状况信息。该子系统研究涉及GPS技术、DR技术、GIS或电子地图技术、数据库技术、显示技术、以及接口技术和应用软件技术。

4.６ 车辆主动防碰撞控制系统技术研究

基于多传感信息融合的车辆主动防碰撞控制系统，就是根据多传感器接收到的车辆前方目标信息和本车的状态信息，利用多源信息融合技术，识别出本车前方车辆的距离和速度等状态信息，并进行碰撞危险估计的。基于多传感信息融合的车辆主动防碰撞控制系统是一种主动式的防撞、防抱死的汽车安全系统，它使反应时间、距离、速度三个方面都能得到优化控制，可减少驾驶员的负担和判断错误，对于提高交通安全性将起到重要作用，能有效地避免大部分汽车事故的发生。同时也为提高使用车速、增加道路通行能力、实现自动化驾驶等奠定了良好的基础。

4.６.1行车环境监测技术研究

行车环境监测包括环境探测和车况探测两个方面。环境探测系统由测量车间距离和前面车辆方位的毫米波雷达、激光雷达、CCD摄象机及能够判断路面状况的道路传感器所组成。车辆的周边传感技术是实现汽车防碰撞的关键技术。传感器性能的优劣将直接影响整个系统的性能，提高传感器的可靠性，可减少系统的虚警率。微波传感器（雷达）的性价比较高，因此一般选择工作于毫米波的微波传感器作为主传感器，配置以图像、路面传感器等作为辅助传感器来实现对车前障碍物的检测。毫米波雷达安装在车辆前端的中央位置上，激光雷达安装在毫米波雷达的两侧，它们的主要功能是测量本车与前车的距离和前面车辆的方位，并把所测数据传输到防碰撞判断系统；CCD摄象机获得前方车辆和障碍物的图像信息，道路传感器得到路面的状态信息，车况探测系统检测本车的速度、加速度和其他状态信息，所有信息都将被送往防碰撞判断系统。

4.６.2防碰撞判断系统技术研究

防碰撞判断系统由目标识别系统和危险估计系统组成。目标识别系统将毫米波雷达、激光雷达、CCD摄象机等传感器的信息经融合处理后，估计出本车前方距离最近的车辆或障碍物的距离和相对速度，并将此信号传送给危险估计系统。

危险估计系统根据路面状况（湿/干）、本车的状况（如车速、转向角及横向摆动速率）、距前车的距离和相对速度以及司机的反应状况计算出“临界车间距离”，并将实际测量的车间距离与临界车间距离进行比较，在实际测量的车间距离非常接近临界车间距离的某一时刻，报警器发出警告信号。当实际测量的车间距离等于或小于临界车间距离时，自动启动制动控制系统。

4.６.3制动机构控制技术研究

国际公路委员会对驾驶员的反应时间做了调查，结论得出平均值为0.5～3s。若驾驶员的反应时间是1.5s，那么在汽车的车速为40Km/h时，反应时间内汽车的行驶的距离是16.7m；车速为80Km/h时，行驶的距离将达33.4m。自动制动系统的反应时间远比驾驶员少的多，它的反应距离只有0.5 m。

工作时，防碰撞判断系统不断地根据测出的两车之间的距离、本身的车速、相对车速等有关信息，通过数据处理求出安全距离，并与雷达测出的实际距离相比较。如实测距离小于安全距离时，就发出报警信息，如驾驶员仍未采取措施，且安全距离小于极限安全距离时，系统通过执行机构对汽车的常规制动系统起作用，使汽车减速，当距离超过极限距离时，制动机构又恢复正常。

4.７ 显示与娱乐系统技术研究

显示与娱乐系统包括底视显示系统、顶视显示系统和控制中心显示系统。底视显示系统显示汽车行驶速度、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合适娱乐工作模式的各按钮状态，顶视显示系统安装于汽车挡风玻璃上，可以为驾驶员传递路况信息、卫星导航信息，控制中心显示系统的液晶显示触摸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、车载移动办公、导航、网站浏览、娱乐等。 乘客通过连接在座椅上的通讯接口，也能享受这些功能。

2014年1月，谷歌宣布成立了“开放汽车联盟”（Open Automotive Alliance）。该联盟由技术和汽车公司组成，包括通用、本田、奥迪、现代汽车公司以及芯片制造商英伟达，旨在对谷歌最受欢迎的移动操作系统进行改造，将它应用到汽车中。这些技术公司有机会将它们的产品植入数亿俩汽车中。与此同时，汽车制造商也有机会更新其车辆中的软件，从而打造最先进的娱乐信息系统。

在Linux基础上改造而成的Android，要优于其他软件，因为它在移动设备行业中占有主导地位。亚洲、欧洲和美国的电子设备和电脑供应商，往往会首选Android来测试它们的新零部件。对于汽车制造商来说，使用Android可以让它们接触到更新更好的技术，并降低设备测试的成本。应用程序开发商也倾向于为Android开发应用程序。Google公司于2007年11月发布Android操作系统，是一款建立在Linux系统的手机操作系统平台。它是首个专门为移动终端打造的真正意义上的开源且系统完整的移动平台，而且不存在不同设备上的兼容性问题。有利于开发人员理解平台框架，降低移动终端设备的价格，同时也便于软件的开发、维护和升级。

4.８ 信息融合技术

信息融合（Informati on Fusion）又称数据融合（Data Fusion )，是从军事C3I（Command，Control and Communicati on In tegration) 系统中提出的。它与信号处理、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前沿学科。信息融合技术，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过程。近二十年来，人们提出了多种信息融合模型，其共同点或中心思想是在信息融合过程中进行多级处理。

（1）从信息融合的角度分析智能车系统

智能车系统是一个典型的信息融合系统，其技术的内涵、实现的结构层次与信息融合系统有诸多的相似之处：

①智能汽车的摄像机，微波雷达及GPS装置，但同样要识别出目标（障碍物）的方位、机动特性，并且要对目标状态进行尽量准确的预测预报。另一方面，雷达的性能直接影响作战，而智能车的摄像机、微波雷达及GPS装置也直接影响决策。

②车载决策系统，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，智能车系统要超过战场指挥系统，因为战场指挥系统是有人参与的，真正智能的决策是由人类智能完成的，而智能车最终要达到无人驾驶，所以它要集中更多的智能处理技术和实现方法。

③智能车的无线通讯收发装置，完成决策命令下达的功能。

（2）建立基于信息融合的智能车系统模型

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。在信息融合系统中包括四个处理阶段：观测、定向、决策和行动。

（3）信息融合模型研究

信息融合是一种数据综合和处理技术，是许多传统学科和新技术的集成和应用，如通讯、模式识别、决策论、不确定性理论、信号处理、估计理论、最优化技术、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。

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，得到环境中汽车、人和其他障碍物的位置（得到速度、加速度则更好）预测下一步 （或下几步）其位置的变化，从而为决策的形成奠定基础。

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。主要是根据环境中形势与已有的知识进行关联，识别现在环境中形势的特征。

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方法（如模糊推理、证据推理、产生式规则等)，最后形成一个决策。

4.９ 高速总线系统

随着智能汽车技术的不断进步，车载应用日益复杂和多样化，如碰撞警告、舒适度控制、信息娱乐系统以及辅助驾驶功能等，新增加的服务使车载网络内部以及车载网络之间保持连接所需要的带宽也日益增长。现有的汽车通讯技术已不能满足智能汽车对高速率和高带宽网络的需求。

（1）CAN总线

CAN（Controller Area Network）控制器局域网，是一种有效支持分布式控制或实时控制的串行通信网络。CAN属于现场总线的范畴，它是一种有效支持分布式控制或实时控制的串行通信网络。较之目前许多RS-485基于R线构建的分布式控制系统而言，基于CAN总线的分布式控制系统在以下方面具有明显的优越性：

网络各节点之间的数据通信实时性强

完成对通信数据的成帧处理

网络内的节点个数在理论上不受限制

各节点之间实现自由通信

结构简单，开发周期短

形成国际标准的现场总线

（2）以太网

随着数据容量、嵌入式存储器和域控制器架构的发展，车上需要新的高速互联接口。基于以太网的通信技术则是一个符合成本效益和可扩展的解决方案，能够支持多个系统和设备，提供高数据传输速率，并且每个端口都拥有自己专属的带宽。以太网用作车载骨干网是很适合的，主要原因是：

增加了带宽选择；

在保持低EMI条件下采用低成本的非屏蔽双绞线；

以太网是技术及市场成熟的网络架构；

已经有很多有经验的技术开发者；

容易与消费电子集成；

（3）光纤总线技术

目前的诸多总线技术虽然在一定程度上满足了电子设备信息共享和控制信号传输的需求。但是，这些总线技术解决的问题主要集中在，数据信息的分发和共享，对其它的业务如语音、视频等业务信息仍然在适应以及性能上无法满足车载娱乐系统、安全告警系统等对综合数据业务的互联要求。因此，需要发展光纤总线解决车载平台设备集成时所面临的通讯带宽不足问题。以光纤替代铜缆，一方面可以提高通讯带宽、降低成本恩；另一方面可以提高系统的可靠性，电磁兼容性好。

无人驾驶汽车运行时，在车载显示屏电子地图上点出目的地，并且设计行驶路径，将做好的电子地图确认自动导入中央处理器中，中央处理器根据地块边界规划出合理的行驶路径。

在汽车行驶时，DGPS导航系统测得动态数据，通过无线通讯传送到汽车中央处理器，计算得到位置信息。中央处理器和路径规划系统实现信息交互，中央处理器将补偿后的位置信息与之前在电子地图上已规划好的路径进行对比，得到偏差值，将偏差值处理后，通过自动变速转向系统来控制无人驾驶汽车的行驶速度和方向。由汽车前方的距离传感器和红外传感器将测量信息传递给中央处理器进行判断决策，构成紧急避险系统。当测得汽车与障碍物或行人的距离进入危险范围时，汽车紧急自动刹车，确保行车安全。

在系统中应用角度传感器、电动机转速传感器、位置传感器、压力传感器等传感器测量行车信息，并将行车信息转换为电信号传递给中央处理器进行运算，再由中央处理器发出指令控制自动变速转向机构，构成闭环系统，实现对汽车驾驶的智能控制。

远程控制系统通过无线通讯与中央处理器连接，中央处理器对接收到的指令运算，控制变速转向机构完成相应动作，实现对无人驾驶汽车的远程控制。远程监视系统通过车前后方的摄像头获取图像信息，传送给室内的显示屏上，当出现紧急情况意外停车时，方便调取图像查看原因。中央处理器实时控制综合控制面板显示的内容，如车辆的行车信息等。