曹敏等

摘 要：智能小車是近幾年來大學生最愛的科技項目之一，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外發(fā)展近況，它的應用價值和智能車輛的相關技術概括。

關鍵詞：智能車輛；導航與定位系統(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，自主進行規(guī)劃決策并且能自動駕駛的一種移動機器人，是現(xiàn)當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，智能小車技術已經滲透到社會各個領域。

1.2 研究目的和應用價值

智能小車技術的出現(xiàn)，使傳統(tǒng)工業(yè)的生產和研究發(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對人體的傷害。

2 智能小車的發(fā)展近況

2.1 國內發(fā)展近況

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

2.2 國外發(fā)展近況

移動機器人的研究始于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的自主移動的智能小車[2]。至于后來的視覺移動機器人，它的發(fā)展主要集中在20世紀70年代的美國、日本等發(fā)達國家。它所用到的技術包含了很多現(xiàn)當代的高新科技，例如：智能控制、虛擬現(xiàn)實、計算機視覺等。

3 智能車輛的關鍵技術

3.1 智能控制技術

智能控制（intelligent controls）是在無人干預的情況下能自主驅動智能機器實現(xiàn)控制目標的自動控制技術。智能控制技術有容錯性、自適性、學習性等優(yōu)點，可以從邏輯推理，分析和過往的控制經驗來進行判斷，從而達到控制的目的。智能控制技術分為兩種：間接進化和直接進化，其中主要的控制技術都是常見的幾種控制方法，例如：神經網(wǎng)絡控制（大學生數(shù)模中經常用到）、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用極其重要，涉及的領域較廣，例如圖像理解、知識的獲取和表達、文字符號和語音的理解與處理、學習和運動[3]。

3.2 定位系統(tǒng)與導航技術

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

（2）GPS導航。目前現(xiàn)有的GPS技術動態(tài)測量精度可達到厘米，分為三個部分： 空間部分：由地面發(fā)射衛(wèi)星到太空，環(huán)繞地球旋轉，可實現(xiàn)對全球的監(jiān)控和接收地面的信息；地面部分：地面設置主控站，其主要任務是根據(jù)各監(jiān)控站提供的觀測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)時間標準；調整偏離軌道的衛(wèi)星，使之沿預定的軌道運行；用戶設備部分：主要功能是通過接收衛(wèi)星上發(fā)射來的信號，從而獲得信息，在經過各種數(shù)據(jù)的處理整合，最終實現(xiàn)定位與導航。

4 傳感器之間的協(xié)作與數(shù)據(jù)融合

因為小車所處環(huán)境十分復雜，僅由單個傳感器無法準確反映出環(huán)境信息，所以智能小車一般裝有多種傳感器協(xié)作共同準確的反映環(huán)境情況，從而快速準確的為小車的導航提供決策[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，用于檢測小車周圍的障礙信息，并且探測出障礙距離。

MOS攝像頭，裝在小車車頭的正前方，實時拍攝前方的道路狀況，相當于小車的眼睛，為智能小車的中央處理單元提供精準的信息。

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

加速度傳感器，安裝在小車底盤二側，其工作原理是通過對一系列變量的積分和微分，從而計算出小車此時的加速度和行駛距離。

霍爾元件傳感器，安裝在小車的二個驅動輪上，每個驅動輪都裝二個霍爾傳感器，目的是檢測出小車的行駛距離，并且通過對行駛距離的微分來計算出小車當前行駛的速度，為小車的中央控制單元提供準確的數(shù)據(jù)，從而能高效的為小車決策導航。

角速度傳感器， 共使用了三個，都安裝在小車驅動輪的附近，它們共同保障了小車的平穩(wěn)運行。第一個是側傾角速度傳感器，可以作為判斷小車傾斜程度大小的依據(jù)；第二個是左右角速度傳感器，通過對車輪轉向的判斷來確定小車方向；第三個是俯仰角速度傳感器，通過計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)在多方面的進行有機的融合，突出了信息融合的三個關鍵層次。信息融合包括組合、關聯(lián)、相關、檢測、及估計等的處理；信息融合的結果分為二種：較低的層次上進行狀態(tài)估計，以及較高的層次上進行整個走勢估計[6]。

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

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，來實現(xiàn)智能化處理、決策。

5 結語

本文對智能車輛的發(fā)展歷程和智能小車的關鍵技術進行了大體上的介紹，讓初學者有一個宏觀的概念，以便于后期的深入學習。

參考文獻：

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

[2]徐國華，譚民.移動機器人的發(fā)展現(xiàn)狀及其趨勢[J].機器人技術與應用，2001（03）：7-14.

[3]徐國華，譚民.移動機器人的發(fā)展現(xiàn)狀及其趨勢[J].機器人技術與應用，2001（03）：7-14.

[4]Broggi.智能車輛——智能交通系統(tǒng)的關鍵技術[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展[J].機電一體化，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機器人導航算法研究[J].南昌航空工業(yè)學院學報（自然科學版），2004，18（02）：7-10.