自動駕駛文獻綜述學術論文（無人駕駛論文參考文獻）

今天給各位分享自動駕駛文獻綜述學術論文的知識，其中也會對無人駕駛論文參考文獻進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！

本文目錄一覽：

• 1、自動駕駛之蔚來篇——“起步失速”的蔚來正在加碼自動駕駛研發！
• 2、典型車型的電控電力轉向系統的論文怎么寫~~急啊
• 3、跪求汽車主動安全和被動安全的論文，7000字左右，可以發到郵箱liubo941015@foxmail.com 分好說！
• 4、文獻綜述論文范文
• 5、[搬運]自動駕駛中的單目 3D 車道線檢測——綜述
• 6、一個自動駕駛工程師眼中的自動駕駛

自動駕駛之蔚來篇——“起步失速”的蔚來正在加碼自動駕駛研發！

傳統車企以發動機、變速箱以及整車調校等方面塑造競爭優勢；新四化趨勢下，不少新造車勢力選擇以電動化切入，以智能科技為核心優勢，企圖換道超車。

經過多年發展，蔚來、小鵬、理想三家已成功在美股上市，跑贏第一輪淘汰賽。那么從技術的角度來看，三強中誰才是自動駕駛能力最強的車企？今天，編輯將從感知硬件、芯片算力、實現功能、研發布局四個方面來評價，分析誰才是最具智能科技的中國品牌！

蔚來篇：代表車型蔚來EC6

EC6是ES6的轎跑版本，也是蔚來汽車當前在售車型中智能化程度最高的一款。

自動駕駛感知硬件：

從感知硬件來看，EC6選擇了一組前三目攝像頭、一顆博世第四代77GHz毫米波雷達、4顆24GHz角雷達、4顆環視攝像頭、12顆超聲波雷達的感知方案。

三目攝像頭涵蓋了廣角和中遠距離。其中28度攝像頭負責遠距離目標和紅綠燈，52度的攝像頭負責路況檢測，150度攝像頭負責側面和短距離插隊的車輛；三款攝像頭融合識別，基本可以達到與特斯拉相同的識別范圍。

77GHz遠距離毫米波雷達用以實現自適應巡航等跟車對象識別和跟車距離測算工作；4顆24GHz毫米波雷達用來實現盲區檢測等功能。最后4顆魚眼攝像頭融合12顆超聲波雷達可實現360°環視攝像頭和自動泊車等功能。

計算芯片方面，?蔚來EC6采用了Mobileye?EQ4芯片，計算力僅有?2.5?Tops。

軟件方面，目前市面上主流的車企的自動駕駛系統的等級，都屬于SAE協會定義的L2級別的系統。蔚來EC6的NIO?Pilot系統和市面上主流的的輔助駕駛類似，都是L2級的系統。

區別于不少傳統車企采用博世、大陸等軟硬一體的打包方案，蔚來EC6?L2級自動輔助駕駛選擇了軟件算法上自研，后續FOTA升級。

目前，EC6可以給用戶開放的功能為：1.高速自動輔助駕駛，2.擁堵自動輔助駕駛，3.道路自動保持，4.轉向燈控制編導，5.道路標識識別等。

依據EyeQ4?芯片官方介紹，EC6理論上可以FOTA到L3級自動駕駛。其介紹說：“對駕駛策略和車輛全方位檢測的支持和車道檢測技術的換代升級，以及對地圖信息的采集與融合，最高是可以支持到?L3?級自動駕駛?！?/p>

但編輯認為，L3?級自動駕駛落地還要有很多其它的硬件，包括決策和執行機構的冗余支持等等。這些對于早期開發完成的蔚來EC6還不具備，因此EC6接下來可能會向著“更好用的L2”這一方向開發，但不會升級到真正的L3級。

在蔚來汽車的一次試駕會上，其官方也證實了這一觀點。其表示：“我們的傳感器配置上有一定前瞻性，基于采集到越來越多的數據，NP的軟件會不斷迭代，后續會利用多傳感器的融合盡量增加用戶的連續使用時間，這和特斯拉強調一次購買NGP，可以終身享受現有的自動輔助駕駛和升級將來的自動駕駛系統有所不同?！?/p>

所以，蔚來EC6比不能OTA的L2燃油車更具“升級優勢”，但相比可持續迭代的特斯拉還有差距。其表現出來的自動駕駛能力僅僅是一套“非常好用的L2?！?/p>

失守：

面對小鵬等后起（全球第二全棧自研）新勢力在自動駕駛方面的布局，蔚來明顯慢了一截。

有知情人士稱，蔚來早期在計劃車型布局時采用了大陸和北美，兩款車型兩線并行交替上市的策略。

其中，中國區重點布局在三電系統（蔚然動力），換電系統等方面，意在打造可換電的NP1平臺（NIO?Platform1.0）；軟件方面由莊莉，前獵豹瀏覽器負責人開發。

北美團隊主攻自動駕駛和智能化研發，由伍絲麗主導開發。但后期進展并不順利，2018年末期，蔚來ES8上市，自燃、續航縮水、長安街趴窩……負面消息接踵而至。蔚來汽車遭遇資金鏈危機，公司為節源減流，北美自動駕駛團隊前后三次裁員，研發接近終止，靈魂人物伍絲麗也選擇了離職。

蔚來現有的自動駕駛以及座艙智能都是基于中國區莊莉主導完成的，但在2019年6月發布完NOMI和NIO?OS?2.0后，莊莉也選擇了離職創業。

面對財務困境的同時如何保住自動駕駛競爭優勢？蔚來開始尋求其它解決方案。

2019?年?11?月?5?日，蔚來和以色列自動駕駛視覺感知霸主Mobileye聯合宣布，雙方將基于蔚來第二代整車平臺打造?L4?級別的自動駕駛車型。

Mobileye?在公告中表示，Mobileye將提供?L4?級自動駕駛系統套件（L4?AV?kit），包括EyeQ?系列芯片、硬件、駕駛策略、軟件及地圖解決方案，而蔚來負責車規級工程、集成和批量生產。

從蔚來的角度來說，放棄自研選擇?Mobileye?不僅意味著研發投入的壓力大幅減輕，Mobileye?絕對領先的技術也能保證蔚來不會在競爭中被特斯拉吊打。不過，從迭代優化的角度考慮，對比以特斯拉為首的垂直整合、自主研發路線，蔚來選擇供應商的方案在執行效率方面顯然不占上風，可能會徹底失去智能汽車賽道上的主動權，但此時的蔚來沒有選擇。

反攻：

隨著交付增加和合肥投資到賬，2020年第一季度開始蔚來營收開始好轉，蔚來對自動駕駛技術研發也有了新的布局。

第二季度現金流達就到了111.68億元；第三季度末現金等價物共215.43億元，加之12月初期蔚來宣布增發6000萬股ADS，如果全部增發完成，蔚來如今賬上的現金流將超越400億人民幣，糧草充足。

2020年8?月?14?日，網上流出的圖片顯示，前?Monenta?四大創始人，兼研發總監任少卿已加入蔚來，擔任助理副總裁一職，直接向李斌匯報。這是蔚來重拾自動駕駛自研的風向標。

任少卿對計算機視覺領域有著深刻的理解，他曾在?2016?年拿下計算機視覺領域頂級會議?CVPR?的?Best?Paper?Award。在《2018?年度自動駕駛谷歌學術引用榜》中，任少卿自動駕駛方向累計學術引用全球第二。

任少卿的加入只是李斌?NIO?Pilot?自主研發復興計劃的第一步，面對遙遙領先的特斯拉，蔚來明白僅有任少卿一個人還是不夠的。

緊接著，蔚來又提拔了一位年輕高管——自動駕駛總監章健勇，并設置了自動駕駛團隊雙AVP。

據悉，章健勇是蔚來早期員工，曾在2013年-2014年間在上汽集團負責自動駕駛前期開發工作。他此前的匯報對象是北美原蔚來自動駕駛VP?Jamie?Carlson，后者已于今年6月份離職。

除了軟件算法自研之外，蔚來向特斯拉一樣，廣泛布局智能化產業鏈。

有消息稱，在芯片自研方面，原小米芯片和前瞻研究部門總經理白劍與10月初入職蔚來任智能硬件副總裁，隨后開始在車主內部進行調研，詢問車主希望蔚來的芯片支持哪些功能。

2020年11月30日，有媒體報道稱：“蔚來內部正式確定L4級自動駕駛自研項目，由8月加入的助理副總裁?(AVP)任少卿負責”，對此，蔚來對此既沒有辟謠也沒有承認。但可以基本確定，起步失速的蔚來汽車，現又重新走上了自動駕駛自研的道路。

本文來源于汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

典型車型的電控電力轉向系統的論文怎么寫~~急啊

2006年第1期

(總第174期)

農業裝備與車輛工程

AGRICULTURAL EQUIPMENT＆VEHICLE ENGINEERING

No．1 2006

(Totally 174)

汽車線控轉向系統綜述

于蕾艷林逸李玉芳

(北京理工大學機械與車輛工程學院，北京100081)

摘要：線控轉向(Steer—By—W ire)~．-種先進的轉向技術。由于取消了方向盤和車輪的機械連接，可以任意設計傳

動比，對轉向輪進行主動控制，并對隨車速變化的參數進行補償，實現理想的轉向特性，提高操縱穩定性。綜述了國

內外線控轉向的研究發展，介紹了線控轉向的結構、關鍵技術、研究方法，并提出了線控轉向的發展趨勢。

關鍵詞：線控轉向；操縱穩定性

中圈分類號：U463．4 文獻標識碼：A 文章編號：1673—3142(2006)01—0032—06

Summarization of Automobile Steer——by．．W ire System

Yu Leiyan Lin Yi Li Yufang

(School of Mechanism and Vehicle Engineering，Beijing Institute of Technology，Beijing 100081，China)

Abstract：Steer-By-Wire is an advanced steering technology．As the mechanical connections between steering

wheel and turning wheels are eliminated，the drive ratio can be designed according to needs，the turning wheels

can be controlled actively compensating the parameters with vehicle speed variation，thus ideal steering

characteristics is realized and handling stability is improved．Research development of home and abroad of

Steer-by-Wire technology is summarized，structure，key technologies and study methods of Steer-by-Wire is

introduced and developing trend of Steer-by-Wire is presented．

Key Words：Steer-by-Wire(sBw)system；handling stability

1 前言

汽車發展的趨勢是安全、節能、環保。轉向系統

是關系主動安全的重要系統，其操縱穩定性好壞對

汽車性能影響很大。操縱性是汽車準確跟蹤駕駛員

意圖行駛；穩定性是要求危險工況(高速行駛，側向

加速度大，離心力大，超過輪胎側偏力而發生大的側

滑；小附著系數路面的側滑；對開路面上輪胎左右側

偏力不相等、側向風引起的橫擺)下汽車仍穩定行

駛。為提高操縱穩定性，出現了ESP(電子穩定程

序)、主動轉向、4WS(4輪轉向)等。ESP判斷產生不

足轉向或過度轉向時相應在后輪、前輪產生制動力，

產生橫擺力矩即糾偏力矩。四輪轉向的后輪也參與

轉向。低速時，后輪與前輪反向轉向，減小轉彎半徑，

提高機動靈活性。高速時，后輪與前輪同向轉向，提

高汽車的穩定性。其控制目標是質心側偏角為零。

然而這些汽車轉向系統卻處于機械傳動階段，由于

其轉向傳動比固定，汽車的轉向響應特性隨車速而

收稿日期：2oo5—10—24

作者簡介：于蕾艷(1980-)。女，北京理工大學車輛工程系博士，主要

從事汽車電子、線控轉向方面的研究。

·32·

變化。因此駕駛員就必須提前針對汽車轉向特性的

幅值和相位變化進行一定的操作補償，從而控制汽

車按其意愿行駛。

如果能夠將駕駛員的轉向操作與轉向車輪之間

通過信號及控制器連接起來，駕駛員的轉向操作僅

僅是向車輛輸入自己的駕駛指令，由控制器根據駕

駛員指令、當前車輛狀態和路面狀況確定合理的前

輪轉角，從而實現轉向系統的智能控制，必將對車輛

操縱穩定性帶來很大的提高，降低駕駛員的操縱負

擔，改善人一車閉環系統性能。因而線控轉向系統

(Steering-By-Wire System，簡稱SBW)應運而生。

SBW 是X-By-Wire的一種。X—By—W 的全稱是

“沒有機械和液力后備系統的安全相關的容錯系

統”?！皒”表示任何與安全相關的操作，包括轉向、制

動等等?！癇y—Wire”表示X—By—wire是一個電子系

統。在X—By—Wire系統中，所有元件的控制和通訊

都通過電子來實現。x—By—Wire系統是沒有機械和

液力后備系統的，傳統的機械和液力系統由于結構

的原因(間隙、運動慣量等)，從控制指令發出到指令

執行會有一定的延遲，這在極限情況下是不能允許

維普資訊

2006年1月于蕾艷等： 汽車線控轉向系統綜述

的。X—By—Wire系統用電來控制會大大地減小延遲，

為危險情況下的緊急處理贏得了寶貴的時間。

2 線控轉向系統的發展概況

2O世紀5O年代，TRW 等轉向系統開發商就做

了大膽的假設，將方向盤與轉向車輪之間用控制信

號代替原有的機械連接。在2001年的第71屆日內

瓦國際汽車展覽會上，意大利的Bertone汽車設計

及開發公司展示了新型概念車“FILO”?！癋ILO”采用

了“drive—by—wire”系統，所有的駕駛動作都通過信

號傳遞的。它使用操縱桿進行轉向操作，并采用了

最新的42V供電系統。

美國的德爾福公司繼成功推出了EPS系統后，

又開發出了自己的前輪和四輪線控轉向系統，并應

用于加州的自動高速公路系統(automated highway

system，AHS)中。1997年德爾福公司與意大利菲亞

特公司簽訂了應用于小型車的線控轉向系統研制

合同。到2000年上半年德爾福公司已經與歐美等

地的汽車生產廠家簽訂了關于開發線控轉向系統

的合同。

在歐洲，以Daimler—Chrysler、Fiat、Ford Europe

和Volvo等汽車公司、Bosch等電子公司和

Chalmers、Vienna等大學聯合發起了“Brite—EuRam

‘X_by—wire’計劃”進行線控轉向系統的實現以及安

全性和可靠性方面的研究。Daimler—Chrysler已經開

發出電子驅動概念車“R 129”。它取消了方向盤、加

速踏板和制動踏板，完全采用操縱桿控制，實現了

Drive—by—wire技術。此項技術被列為2000年汽車

十大新技術之一。

第59屆法蘭克福汽車展的雪鐵龍越野概念車

“C—CROSSER”，也采用了線控轉向系統。

目前由于蓄電池電壓和功率等因素的影響，線

控轉向系統只能使用24V或36V電源，難以提供較

大的轉向功率，現階段線控轉向系統的研究以及近

期的應用對象主要是針對轎車。要在重型卡車上應

用，還必須采用液壓執行機構。隨著蓄電池技術發

展和42V電子設備在汽車上的應用，全線控轉向系

統將應用到中型和重型汽車上。目前42V電源已經

在一些概念車上得到應用，其中通用的“自主魔力”

概念車和Bertone公司的“FILO”概念車就采用了

42V電源。

預估在兩三年之后，傳統的如煞車、操控等機械

系統將會由線纜與電子信號取代，其中有部分車廠

投下巨資與電子業共同合作，研發一套名為

FlexRay的新一代應用于汽車上的網絡通訊系統。

FlexRay網絡通訊系統是用以整合包括Brake—by—

Wire(電子制動)、Steer—by—Wire(電子轉向)等“線傳

控制”系統(目前最快數據傳送速度為10Mbit／s)，讓

汽車發展成百分之百的由單一電子系統控制車輛，

完全不需要機械系統的支持。

3 線控轉向系統的結構及性能特點

3．1 線控轉向系統的結構

線控轉向系統由方向盤總成、轉向執行總成和

主控制器(ECU)-個主要部分以及自動防故障系統、

電源等輔助系統組成，如圖1。

圖1 線控轉向系統結構示意圖

方向盤總成包括：方向盤、方向盤轉角傳感器、

力矩傳感器、方向盤回正力矩電機。方向盤總成的主

要功能是將駕駛員的轉向意圖(通過測量方向盤轉

角)轉換成數字信號，并傳遞給主控制器；同時接受

主控制器送來的力矩信號，產生方向盤回正力矩，以

提供給駕駛員相應的路感信息。

轉向執行總成包括前輪轉角傳感器、轉向執行

電機、轉向電機控制器和前輪轉向組件等組成。轉向

執行總成的功能是接受主控制器的命令，通過轉向

電機控制器控制轉向車輪轉動，實現駕駛員的轉向

意圖。

主控制器對采集的信號進行分析處理，判別汽

車的運動狀態，向方向盤回正力電機和轉向電機發

送指令，控制兩個電機的工作，保證各種工況下都具

有理想的車輛響應，以減少駕駛員對汽車轉向特性

隨車速變化的補償任務，減輕駕駛員負擔。

同時控制器還可以對駕駛員的操作指令進行識

別，判定在當前狀態下駕駛員的轉向操作是否合理。

· 33·

維普資訊

農業裝備與車輛工程2006年第1期

當汽車處于非穩定狀態或駕駛員發出錯誤指令時，

線控轉向系統會將駕駛員錯誤的轉向操作屏蔽，而

自動進行穩定控制，使汽車盡快地恢復到穩定狀態。

自動防故障系統是線控轉向系的重要模塊，它

包括一系列的監控和實施算法，針對不同的故障形

式和故障等級做出相應的處理，以求最大限度地保

持汽車的正常行駛。作為應用最廣泛的交通工具之

一

，汽車的安全性是必須首先考慮的因素，是一切研

究的基礎，因而故障的自動檢測和自動處理是線控

轉向系統最重要的組成系統之一。它采用嚴密的故

障檢測和處理邏輯，以更大地提高汽車安全性能。

電源系統承擔著控制器、兩個執行馬達以及其

它車用電器的供電任務，其中僅前輪轉角執行馬達

的最大功率就有500—8ooW，加上汽車上的其它電

子設備，電源的負擔已經相當沉重。所以要保證電

網在大負荷下穩定工作，電源的性能就顯得十分重

要。在42V供電系統中這個問題將得到圓滿的解

決。

3．2 線控轉向系統的性能特點

1)取消了方向盤和轉向車輪之間的機械連接，

通過軟件協調它們之間的運動關系，因而取消了它

們之間的機械約束和干涉，使之可以相對獨立運動，

因而可以實現傳動比的任意設置，可以根據車速和

駕駛員喜好由程序根據汽車的行駛工況實時設置傳

動比。同時還可以從信號中提出最能夠反映汽車行

駛狀態的信息，作為方向盤回正力矩的控制變量，使

方向盤僅僅提供駕駛員有用信息，以減輕駕駛員的

體力腦力負荷，提高“人一車閉環系統”對道路的跟

蹤特性。同時由于減少了機構部件數量，而減少了

從執行機構到轉向車輪之間的傳遞過程，使系統慣

性、系統摩擦和傳動部件之間的總間隙都得以降低，

從而使系統的響應速度和響應的準確性得以提高。

2)線控轉向系統采用了軟件控制，因而可以把

轉向系統與其它主動安全設備如ABS、汽車動力學

控制、防碰撞、軌道跟蹤、自動導航以及自動駕駛等

功能相結合，實現對汽車的整體控制，提高汽車整體

穩定性，且實現了ITS中的汽車輔助轉向功能。

3)線控轉向系統在實現上述操作性能上的突破

的同時也帶來了可觀的經濟性和環境效益。

4)線控轉向系統是通過一個通用的執行器來調

整轉向的。要對汽車轉向的動力性進行調整，必須

使用一個轉角傳感器，這并不影響方向盤對車輪的

快速調整。另一方面，一個力矩傳感器也是必須的，

- 34-

它將對汽車轉向的調整和自動駕駛起重要作用。因

此，駕駛員通過提供到方向盤的力矩知道正確的方

向，并通過進一步的引導控制系統來進行評估。

5)與“電子駕駛”和“電子停車”一起，它提供了

把它們實際化的條件，并且把動力性和汽車控制統

一到一個系統中。

6)對汽車生產商的好處。傳統轉向系中轉向柱

安裝要求提供足夠的空間(左手或右手駕駛)，而線

控轉向嚴格地控制了轉向柱在發動機間隔內的自由

度，表明了機械式的轉向柱沒有很好地利用發動機

的空間。

7)對將來的好處

· 提供轉向的舒適性，路況作為評估系統，只有

有用的信息才提供給駕駛員。

- 方向盤的回饋力矩和轉向傳動比能通過軟件

不斷地調整，因此，可以使轉向系統對任何目標和環

境進行調整，而不需要對系統進行重新設計。

· 沒有轉向柱減少了駕駛員在事故中受傷的危

險。

· 轉向行為(減速、加速、自動轉向)都被軟件記

錄，為再以后的繼續完善提供了第一手的資料。

4 線控轉向系統的關鍵技術

虛擬現實技術、人工神經網絡、模糊控制等新思

想、新技術的提出，為研究者站在一個新的高度研究

汽車操縱穩定性提供了可能，汽車操縱穩定性的研

究從單一的汽車本身的特性研究到汽車一駕駛員一

環境閉環系統的研究，人工神經網絡、模糊控制理論

和模糊神經等新思想、新理論也應用到汽車操縱穩

定性的研究中，在研究方法上采用虛擬試驗技術。線

控轉向可以利用這些成果研究。

2自由度的整車動力學模型稱為經典模型。這2

個自由度為質心側偏角和橫擺角速度。其中質心側

偏角表示汽車方向特性。橫擺角速度與側向加速度

在描述側向動力學特性有同等作用，可選其一作系

統變量。加入線控轉向系統的仿真模型見圖2。也可

借助advisor、vedyna的整車模型進行仿真研究。

4．1前輪轉角算法

前輪轉向執行電機根據傳感器測得的車輪行駛

狀態與駕駛員意圖，實時修正前輪轉角，使得汽車的

轉向特性如橫擺角速度增益不隨車速變化，減輕駕

駛員負擔。

方案1：在駕車過程中，不論車速怎么變化，駕

駛員的預瞄時間基本不變(或變化很小)。如果能夠

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2006年1月于蕾艷等：汽車線控轉向系統綜述

圖2 線控轉向系統的仿真模型

合理設計車輛的轉向特性，使在一定預瞄時間下，車

輛達到前方某側向位置的方向盤轉角不隨車速變

化，將在很大程度上減少駕駛員對車輛特性變化的

補償，減輕駕駛員的負擔，見圖3。

目標點

，Y )

I x

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。，Y。)

圖3 理想傳動比示意圖

方案2：轉向系傳動比隨方向盤轉角變化：低速

小方向盤轉角時傳動比小，駕駛員可以少打方向盤

就實現大的轉向任務；高速大方向盤轉角時，傳動比

大，減少汽車對轉向盤輸入的敏感程度。圖4中，Is

一4o0 —2o0 O 2o0 400

方向盤轉角(。)

圖4 隨方向盤轉角變化的傳動比方案

2比較理想。

4．2方向盤回正力矩模擬

由于方向盤和轉向車輪間沒有機械連接，路面

的不平沖擊不會傳到方向盤，但同時駕駛員缺少對

車輛行駛狀態和路況的把握，所以模擬恰當的方向

盤回正力矩很重要?？梢酝ㄟ^以下公式模擬：

T~=-[Fo( ，8~)sign(Sh)+ (V， )+ ) + ( ，q)】

(1)

( ， )是系統的干摩擦， ( ， )體現了轉向

系剛度，其設置要保證當方向盤偏離中間位置時，方

向盤回正力矩能夠在一定程度上迅速增大，也就是

在方向盤中間位置應該有足夠的或合理的力矩梯

度，讓駕駛員感知方向盤偏離了中間位置。隨著方向

盤轉角增大，力矩梯度應該減小到一個合理值，保證

方向盤回正力矩不會超過合理范圍。)體現了轉

向系統的阻尼，車輛高速行駛時，方向盤回正力矩主

要受函數( ， )的影響嚴重。

4．3 汽車穩定性控制算法

由于車輛系統本身存在滯后和非線性，同時車

輛的行駛環境十分復雜，在駕駛員的合理操作范圍

內我們希望車輛能夠準確執行駕駛員指令。一旦車

輛處于危險狀態，我們則希望車輛能夠自動恢復到

正常狀態。

4．3．1 橫擺角速度反饋控制

如圖5的橫擺角速度反饋控制在一定程度上改

善了車輛的動態特性，這種作用在高速時尤為明顯。

當車速較高時，橫擺角速度反饋不但使橫擺角速度

響應的帶寬增大，而且同時使橫擺角速度阻尼增大。

使車輛重心側偏角的超調量較無橫擺角速度反饋控

制的車輛有所減小，且車輛重心側偏角響應的過渡

時間減小，可以使其更快速地到達穩態值。橫擺角速

度反饋控制還可以減小車輛重心側偏角的穩態增

·35·

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維普資訊

農業裝備與車輛工程2006年第l期

圖5 橫擺角速度反饋框圖

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圖6 橫擺角速度、側向加速度綜合控制

益，使車輛具有良好的方向特性。這種形式的橫擺角

速度反饋控制，使得側向加速度超調量減小，轉向運

動更加平穩。但同時這種反饋控制也使得側向加速

度增益減小，這意味著有橫擺角速度反饋控制的車

輛駕駛員要多打方向盤，這在低速和中等車速工況

下加重了駕駛員的負擔。

4．3．2 橫擺角速度、側向加速度綜合控制

按D = ． + Vy (2)

進行橫擺角速度、側向加速度綜合控制，如圖6。

4．4 安全與可靠性設計

線控轉向系統若真正走向消費市場，首先要解

決其安全可靠性問題， 因而必須采用容錯控制技

術。容錯控制設計方法有硬件冗余和解析冗余。硬

件冗余對重要部件及易發生故障部件提供備份；解

析冗余是通過設計控制器的軟件提高整個系統的

冗余度。SBW 中，相對于CU，傳感器和執行機構更

容易發生故障，一些傳感器和執行機構存在冗余。

現階段采用機械、液壓的備份轉向系統，一旦線控

轉向出現故障，備份轉向仍然可以工作，完成基本

轉向任務。

·36-

5 線控轉向系統的前景展望

未來汽車的主體是低排放汽車(LEV)、混合動力

汽車(HEV)、燃料電池汽車(FCEV)、電動汽車(EV)四

大EV汽車，這給線控轉向系統帶來了更加廣闊的

應用前景。除了安全性和可靠性外，還有模擬路感的

電機振動、電源、傳感器的精度和成本問題等。模擬

路感的電機振動控制在EPS的研發過程中，已經有

成熟的技術和經驗可以借鑒。車用42V電源預計在

未來的幾年內將會快速發展并普及，屆時汽車電子

附件的供電問題將會得到圓滿解決。車用各種傳感

器如非接觸扭矩、轉角傳感器、橫擺角速度傳感器等

的精度在不斷提高，成本下降，在未來的幾年內將會

在精度和價格方面滿足各種電控系統的要求。預計，

到2010年40％的歐洲生產的汽牟將全部采用X—

By—Wire技術。隨著X—By—Wire的發展，Brake—By—

W ire，Thrust—By—Wire，Steer—By—Wire，Shift-By—

Wire等By-Wire系統將成為x—By—Wire系統的各

個子系統，它們之問會有一些數據要共享，將有一個

更大的通訊系統來實現它們之間的通訊，從而使整

個汽車成為一個完全的x—By—Wire系統。

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汽車的主動安全與被動安全

摘 要

隨著社會進步，科技發展，生活水平提高，汽車作為人們的代步工具開始走入平常百姓的家庭，尤其是城市化的加快，越來越多的汽車出現在我們身邊，交通安全問題越來越凸顯，各種安全隱患被無形放大，人們的生命安全也面臨著更加嚴峻的挑戰。傳統的汽車安全措施并不能有效解決交通事故的發生，目前，汽車安全理念也在逐漸發生變化，隨著科技的進步，汽車的安全被細化，目前汽車安全分為主動安全、被動安全兩種念。

關鍵詞：主動安全； 被動安全； 安全新技術；

上世紀60年代，美國要求所有車輛強制安裝安全帶被寫入法律?，F在，另一項重要的安全裝備也被美國國家公路交通安全管理局列為強制安裝配置———車身電子穩定控制系統。有專家預測，到2011年，在美國僅這一項技術每年就可挽救1萬人的生命。不僅如此，現在越來越多技術都被集成到汽車中，來提高行駛的安全性。汽車的安全配置已經不再是安全帶這樣單一的配件，更多的配件和電控系統被集成起來，形成互不相同但又互相交叉的綜合系統。汽車安全技術已經開始滲透到汽車的各個部分，請大家看下面的詳細介紹。

汽車被動安全

一、什么是被動安全：被動安全是指汽車在發生事故以后對車內乘員的保護，如今這一保護的概念以及延伸到車內外所有的人甚至物體。由于國際汽車界對于被動安全已經有著非常詳細的測試細節的規定，所以在某種程度上，被動安全是可以量化的。被動安全裝置，則是在車禍意外發生，車輛已經失控的狀況之下，對于乘坐人員進行被動的保護作用，希望透過固定裝置，讓車室內的乘員，固定在安全的位置，并利用結構上的導引與潰縮，盡量吸收撞擊的力量，確保車室內乘員的安全。

二、主要被動安全技術：

1. 預緊式安全帶

當汽車發生碰撞事故的一瞬間，乘員尚未向前移動時它會首先拉緊織帶，立即將乘員緊緊地綁在座椅上，然后鎖止織帶防止乘員身體前傾，有效保護乘員的安全。預緊過程預緊式安全帶的特點是當汽車發生碰撞事故的一瞬間，預緊式安全帶中起主要作用的卷收器與普通安全帶不同，除了普通卷收器的收放織帶功能外，還具有當車速發生急劇變化時，能夠在0.1s左右加強對乘員的約束力，因此它還有控制裝置和預拉緊裝置?？刂蒲b置分有兩種：一種是電子式控制裝置，另一種是機械式控制裝置。預拉緊裝置則有多種形式，常見的預拉緊裝置是一種爆燃式的，由氣體引發劑、氣體發生劑、導管、活塞、繩索和驅動輪組成。當汽車受到碰撞時預拉緊裝置受到激發后，密封導管內底部的氣體引發劑立即自燃，引爆同一密封導管內的氣體發生劑，氣體發生劑立即產生大量氣體膨脹，迫使活塞向上移動拉動繩索，繩索帶動驅動輪旋轉號驅動輪使卷收器卷筒轉動，織帶被卷在卷筒上，使織帶被回拉。最后，卷收器會緊急鎖止織帶，固定乘員身體，防止身體前傾避免與方向盤、儀表板和玻璃窗相碰撞

2.乘員頭頸保護系統（WHIPS）

WHIPS一般設置于前排座椅。當轎車受到后部撞擊時，頭頸保護系統會迅速充氣膨脹起來，其整個靠背都會隨乘坐者一起后傾，乘坐者的整個背部和靠背安穩地貼近在一起，靠背則會后傾以最大限度地降低頭部向前甩力量，座椅的椅背和頭枕會向后水平移動，使身體的上部和頭部得到輕柔、均衡地支撐與保護，以減輕脊椎以及頸部所承受的沖擊力，并防止頭部向后甩所帶來傷害。

3.安全氣囊

分布在車內前方（正副駕駛位），側方（車內前排和后排）和車頂三個方向。在裝有安全氣囊系統的容器外部都印有（Supplemental Inflatable RestraintSystem，簡稱SRS)的字樣，直譯成中文，應為“輔助可充氣約束系統”。旨在 減輕汽車碰撞后，乘員因慣性發生二次碰撞時的傷害程度?！∽鰹檐嚿肀粍影踩缘妮o助配置，日漸受到人們的重視。當汽車與障礙物碰撞后，稱為一次碰撞，乘員與車內構件發生碰撞，稱為二次碰撞，氣囊在一次碰撞后、二次碰撞前迅速打開一個充滿氣體的氣墊，使乘員因慣性而移動時“撲在氣墊上”從而緩和乘員受到的沖擊并吸收碰撞能量，減輕乘員的傷害程度?！“踩珰饽铱蓪⒆矒袅鶆虻胤植荚陬^部和胸部，防止脆弱的乘客肉體與車身產生直接碰撞，大大減少受傷的可能性。安全氣囊對于在遭受正面撞擊時，的確能有效保護乘客，即使未系上安全帶，防撞安全氣囊仍足以有效減低傷害。據統計，配備安全氣囊的車發生正面碰撞時，可降低乘客受傷的程度高達64%，甚至在其中有80%的乘客未系上安全帶！至于來自側方及后座的碰撞，則仍有賴于安全帶的功能。此外，氣囊爆發時的音量大約只有130分貝，在人體可忍受的范圍；氣囊中78%的氣體是氮氣，十分安定且不含毒性，對人體無害；爆出時帶出的粉末是維持氣囊在折疊狀態下不粘在一起的潤滑粉末，對人體亦無害。

4.安全車身

設計優良的車身結構是被動安全的主要課題。有研究表明，在道路交通事故中，絕大部分的碰撞能量被車身所吸收。安全車身的表現形式是車室結構堅固，在發身事故時變形量極小，充分保證內部乘員的生存空間；同時，車身前后能在碰撞時變形以吸收能量，減輕乘員受到的沖擊。最新的安全帶增加了預緊裝置和限力保護措施，即當傳感元件探測到碰撞發生時，預緊器通過爆破能量（比安全氣囊的爆破能量小很多，因此后文中把安全氣囊當做惟一先釋放能量的裝置）把安全帶收緊，使安全帶的吸能時間和距離得到延長。限力保護是在乘員受到壓迫極限的時候適當放松安全帶，避免不必要的傷害發生

5.智能安全氣囊

安全氣囊的工作原理是：當汽車前部遭受一定力量的撞擊后，安全系統就會引發某種類似小劑量***爆炸的化學反應，隱藏在方向盤內的安全氣囊就在瞬間充氣彈出，在車內人員的身體由于慣性作用向前沖撞即將撞上車上設備之前起到鋪墊作用，以減輕身體所受到的撞擊力。由于在事故發生的一瞬間必須完成鋪墊功能，因此氣囊必須以極快的速度彈出。這樣能很好的有效保護駕駛員的生命。

三、被動安全性的新技術：

1) 能承受碰撞吸收能量的車身及車門

進一步改善能承受正面及側面碰撞并吸收能量的車身, 改進車門設計, 增加橫 梁, 使其能有更好的防側撞能力, 采用中間有泡沫充填物的夾層鋼板等。

2) 側邊安全氣囊

在頭枕及椅背的側方布置側邊安全氣囊, 當發生側面碰撞時, 氣袋即膨脹吸收 側撞能量,保護乘員的安全。

3) 乘員保護系統

當預測到事故不可避免時, 中央微機控制系統, 便指令安全帶收緊, 使座椅沿 滑軌向后移動, 使收縮型方向柱收縮到儀表板內, 使氣袋投入工作。

4) 緊急門鎖釋放裝置

當車輛發生碰撞, 傳感器已確認發生碰撞, 系統能立即釋放門銷, 讓車門能迅 速打開。

5) 滅火系統

發動機室內傳感器檢測出火情后, 即起動滅火裝置自動滅火, 如裝置失靈, 則 發動機罩自動釋放開, 可從外面滅火。

6) 行車記錄儀

類似飛機上的黑匣子, 可以記錄事故發生瞬間前后操作車輛和環境的多種信息, 而且可以再現導致事故的發展過程, 可以分析事故原因, 為以后預防提供可靠資料。

7) 緊急事故自動通報系統

通過該系統車輛與負責交通管理的無線電臺及時聯系, 電臺可以獲知發生事故 的車輛的位置、事故及乘員受傷害的主要情況, 可以通知有關部門及人員及時前 往事故地點, 進行救援工作。如福特汽車公司的RescueCar技術可在碰撞事故發 生后立刻向有關部門報告，并在救援人員趕赴現場的途中轉發傷員身體方面的重 要信息

汽車主動安全

一、什么是主動安全： 主動安全是指盡量自如的操縱控制汽車的安全系統措施。無論是直線上的制動與加速還是左右打方向都應該盡量平穩，不至于偏離既定的行進路線，而且不影響司機的視野與舒適性。這樣的汽車，當然就有著比較高的避免事故能力，尤其在突發情況的條件下保證汽車安全。主動安全體系大致包括以下幾種系統。

二、汽車主動安全技術：

1. ABS（防抱死制動系統）

它通過傳感器偵測到的各車輪的轉速，由計算機計算出當時的車輪滑移率，由此了解車輪是否已抱死，再命令執行機構調整制動壓力，使車輪處于理想的制動狀態（快抱死但未完全抱死）。 對ABS功能的正確認識：能在緊急剎車狀況下，保持車輛不被抱死而失控，維持轉向能力，避開障礙物。在一般狀況下，它并不能縮短剎車距離。

2. EBD（電子制動力分配系）

它必須配合ABS使用，在汽車制動的瞬間，分別對四個輪胎附著的不同地面進行感應、計算，得出摩擦力數值，根據各輪摩擦力數值的不同分配相應的剎車力，避免因各輪剎車力不同而導致的打滑，傾斜和側翻等危險。

3. ESP（電子穩定程序）

它實際上也是一種牽引力控制系統，與其它牽引力控制系統比較，ESP不但控制驅動輪，而且控制從動輪。它通過主動干預危險信號來實現車輛平穩行駛。如后輪驅動汽車常出現的轉向過多情況，此時后輪失控而甩尾，ESP便會放慢外側的前輪來穩定車子；在轉向過少時，為了校正循跡方向，ESP則會放慢內后輪，從而校正行駛方向。

4. EBA（緊急剎車輔助系統）

電腦根據剎車踏板上偵測到的剎車動作，來判斷駕駛員對此次剎車的意圖，如屬于緊急剎車，則指示剎車系統產生更高的油壓使ABS發揮作用，從而使剎車力更快速的產生，縮短剎車距離。

5. LDWS(車道偏離預警系統）

該系統提供智能的車道偏離預警，在無意識（駕駛員未打轉向燈）偏離原車道時，能在偏離車道0.5秒之前發出警報，為駕駛員提供更多的反應時間，大大減少了因車道偏離引發的碰撞事故，此外，使用LDWS還能糾正駕駛員不打轉向燈的習慣，該系統其主要功能是輔助過度疲勞或長時間單調駕駛引發的注意力不集中等情況。

6. TRC(牽引力控制系統 )

TRC是防止車輛起步或加 速時車輪發生空轉的裝置。在冰雪等濕滑路面上，車輛急起步或急加速時，車輪容易 發生空轉。 TRC能夠通過傳感器感知車輛在起步或行使過程中驅動 輪發生空轉的情況，控制驅動輪制動油壓以及發動機的動 力輸出，提供最恰當的驅動力，防止驅動輪發生空轉，提 高在濕滑路面上的行駛安全性。

7. VSC(車身穩定控制系統 )

前輪側滑對各車輪輪胎進行適當制動，使車朝向內側。 同時控制發動機出力， 使車輛不會沖出車道。后輪側滑對輪側輪胎進行制動，使車朝向 同時控制發動機出力，使車身穩定。

8．剎車輔助系統

作為輔助制動操作系統，剎車輔助系統可以在 緊急情況下提高剎車的制動力。 根據作用于剎車踏板的速度和力量，系統可以 判斷出該剎車屬于哪一類的制動。當系統判斷 為緊急剎車時，即使駕駛員踩剎車的力量很弱， 系統也能通過自動控制發生大的制動力。

9.胎壓監控

美國國家公路交通安全管理局 (NHTSA) 已經做出要求，截止2003產品年車重小于或達到4536公斤的所有美國乘用車輛都必須配備胎壓監控系統，事后寶馬公司就已經把該系統用在全系轎車中。駕駛者可以通過車內提示警告系統來判斷輪胎胎壓情況是否正常，首先避免了因輪胎虧氣出現的行車跑偏，其次在高速行駛時也對乘坐者安全是一種保障。

10.倒車警告/倒車影像/車外攝像頭

倒車警告這項技術用于在駕駛期間以及駐車時，針對您盲區中的轎車或物體向您發出警告。通常，該系統會在您行車時已經進行響應；它可能會使后視鏡內的一個警告標示進行閃爍，同時會發出聲音警告，該系統是一個短程檢測系統。如：上海通用別克君越車內后視鏡就配備此功能，反光鏡左邊會有一個車體形狀的圖標，前/后雷達在偵測障礙物時警告標示會給駕駛者以視覺和聽覺上的警告。

倒車影像和后視攝像機是一體，不僅保護您的轎車，還能夠避免在倒車時意外傷及兒童和動物。倒車已經從向下傾斜后視鏡或發出聲音警告到實時查看。新一代技術包括一個攝像機，它可以與導航系統協同工作，對您身后的一切進行廣角拍攝，然后反映在車內屏幕上，從而幫助您倒車或掛接拖車。

11.芯片防盜系統

財產安全也被人日益關注，一部幾十萬的轎車被偷盜會讓車主受到很大的損失。廠家也絞盡腦汁為轎車加入更多的安全防范系統。通用別克君越不僅在點火鑰匙上加入Passkey III安全防盜系統，還針對后行李箱結構進行了改進，變為遙控開啟無鎖芯防盜模式，大大減低了被盜被撬的幾率，給車主財產方面的最大保護。自動巡航技術

啟動巡航系統，汽車就會保持一個固定速度自動前進，不用再踩油門。這樣可以減輕駕駛員長途行駛的疲勞，最適合在高速公路上使用。但一遇有情況，必須立即剎車減速以防止事故發生，因此，司機必須隨時準備剎車，采取剎車動作以后，巡航系統自動失去功能，必須重新加速后再次設置巡航速度。新型巡航系統則具有高度智能化功能，能夠自動調整車速。

裝上新巡航系統的汽車在街道上行駛時，駕駛員可以將腳遠遠地擱在一邊，車輛可自動減速、加速，仿佛有一位看不見的駕駛員在為你駕駛。人眼看得見的，自動巡航系統能察覺，就是駕駛員看不到的東西，它同樣也能發現。它攜帶的GPS定位系統會時時提醒自動巡航系統近一平方公里范圍內可能突然出現的物體。

12.一體化底盤控制系統

新型一體化底盤控制系統的功能，就是讓駕駛員在急速行駛或轉彎的汽車中不會撞得頭破血流或被甩出車外。通過中央底盤控制器，將制動、懸掛、轉向、動力傳動等控制系統進行“電子化連接”，通過復雜的控制運算，對各個系統進行協調，使車輛整體性能和穩定性達到最佳水平，減少顛簸和快速轉向時離心力造成的沖撞。

13.自動感應大燈和/或夜視輔助系統

自動感應大燈隨車輛周邊環境光線影響，系統會自動識別判斷。雨霧天氣光線不夠，大燈會自動亮起給駕駛者提供更安全的行車環境。后期廠家又延伸到自適應大燈系統，這更高級的系統會因方向而調節(在車輛轉向時會轉動燈光)。它們也可以是車速感應式車燈(可以改變光束的長度或高度)，或者對環境光進行補償。

夜視系統可以有不同的形式，如基本的紅外線大燈或熱成像攝像機。但是無論采用何種科技，作用都一樣：在夜間或者視線不明的情況下，幫助您看清更遠處的路面并且辨別接近 1000 英尺外道路上的動物、人或樹木。圖像在駕駛室中的顯示屏上形成，使肉眼難于看清的障礙物體提前被駕駛者掌控，目前博世公司開發的夜視系統則具有以上功能，但價格很是昂貴，即使是超豪華轎車目前也基本為選配系統。相信不久將來這一更高級的系統也會被中高級轎車所選用。

三、主動安全性的新技術:

1）檢測路面及環境狀況系統

使用傳感器或攝像機檢測路面狀態(干燥、潮濕或冰雪, 有無障礙物等) ; 檢測 周圍車輛及障礙物的距離, 車輛的相對速度; 檢測周圍行人及交通狀況, 夜間 則用紅外線監視系統在顯示屏上指示行人狀況。這些檢測不斷地給駕駛員提供信 息或者危險狀態警告等。

2) 打瞌睡警告及喚醒系統

使用安裝在駕駛員前儀表板處的小型攝像機及夜間使用紅外線掃描裝置, 監視 駕駛員的臉部表情變化, 通過微機處理, 判別駕駛員是否打瞌睡。當駕駛員注意 力不集中, 處于危險狀態時, 即發出警告響聲, 同時還會由空調系統中自動散 發出具有提神效果的香氣。

3) 高適應性定速巡航系統

定速巡航功能啟動后, 該系統能根據前方車輛速度及后方車輛的距離, 自動減 速或加速。該系統比傳統的增加了路面狀態感知系統, 并用性能更高的微機控制 剎車系統及調節發動機的供油量。

4) 緊急制動先期警告系統

一般駕駛員在緊急制動時, 腳由加速踏板移到制動踏板時約需0 .8s。這一系統 可以監視駕駛員緊急制動的先期動作, 當加速踏板彈回的加速度達到一定值時, 制動燈即亮起, 警告后邊車輛駕駛員, 使后車駕駛員多0 .8s 對前邊車輛狀況 的反應。配備該系統能減少車輛的追尾現象。

5) 火災隱患或輪胎氣壓過低的警報系統

該系統能在發生火災的早期及輪胎氣壓過低時, 給駕駛員發出警告信號, 以便 及早消除隱患。

6) 智能前大燈隨轉系統

智能前大燈隨轉系統(Intelligent AdaptiveFronLighting System) 是在采用防眩玻璃、異型前照燈等措施之外，視覺方面除了根據各種行駛狀況， 提供更加便于觀察前方道路的燈光。AFS系統可以根據轉彎角度和行駛 速度，自動地將近光束和曲光燈的照射軸向左右兩側調節，使駕駛員在夜間行車 轉彎時更容易看清前方的路況，提高了行車安全。

7) 主動行駛安全系統

該系統也稱為行駛動力學調節系統, 不僅能保持和改進ABS 和ASR 的基本作用, 即汽車在縱向動力學臨界狀態下的穩定作用; 而且在汽車各種工作狀態下, 都 能明顯地減小側滑危險, 即在橫向動力學臨界狀態下, 也能起到穩定作用。 以牽引力控制系統(TCS)為例 ，TCS(TractiOn COntrOlSystem)又稱驅動防 滑系統。汽車在光滑路面制動時，車輪會打滑，甚至使方向失控。同樣，汽車在 起步或急加速時，驅動輪也有可能打滑，在冰雪等光滑路面上還會使方向失控而 發生危險。因此需要對其牽引力進行控制。TCS依靠電子傳感器探測到從動輪速 度低于驅動輪時(這是打滑的特征)，就會發出一個信號，調節點火時間、噴油器 開閉時間、減小氣門開度，從而降低發動機轉速以減小輸出扭矩?；蚩刂平祿跫?制動車輪，從而使車輪不再打滑。TCS可以提高汽車行駛穩定性，提高加速性， 提高爬坡能力。

再比如電子穩定裝置(ESP)ESPfElectronic StablityProgram)實際上也是一 種牽引力控制系統，與其他牽引力控制系統比較，ESP不但控制驅動輪，而且可 控制從動輪。ESP一般需要安裝轉向傳感器、車輪傳感器、側滑傳感器、橫向加 速度傳感器等。該系統具有支援ABS及TCS的功能。它通過各傳感器傳來的車輛行 駛狀態信息的分析，向ABS、TCS發出糾偏指令，幫助車輛維持動態平衡。ESP可 以使車輛在各種狀況下保持最佳的穩定性，在轉向過度或轉向不足的情形下效果 更加明顯。有研究表明，ESC技術使美國每年降低了5000～8000 個交通死亡人數，在緊急情況下，駕駛員控制汽車的能力提高了34％ 。

8) 衛星定位導行系統

該系統可以向駕駛員提供有關交通信息, 如該車行駛時的所在位置, 前進路線 中交通事故及堵塞情況等。指導駕駛員如何按最佳路線行駛, 以便順利到達目的 地。該系統可提高交通運輸效率, 使駕駛輕松, 有助于交通安全。

9) 主動防撞技術

主動防撞技術是汽車主動安全領域的一個重要研究方向。其原理是采用雷達、紅 外線等多種方式來監測車輛周圍的道路交通狀況，一旦發現有兩車相撞的危險時，就會給駕駛員發出提醒信號，或者自動采取制動、轉向等措施來避免碰撞。近年來在主動安全技術研發方面屢創佳績的日產公司最近就推出了2項車輛主動防撞技術，它們分別是側面碰撞預防與追尾碰撞預防，用來強化日產旗下車型對于乘員的保護性能。這2項技術與之前推出的車道偏離警示系統及車距控制輔助系統相配合，可以很好地體現日產公司“安全屏障”的安全理念，為車輛及乘員提供多角度的保護。

側面碰撞預防技術是在汽車車身的側面裝上傳感器，當鄰道有車時，如果駕駛員開始變道，就會以圖像和聲音發出警示的同時，通過分別控制每個車輪的制動器產生車輛的回轉力，幫助駕駛員駕駛車輛不接近鄰道車輛。至于追尾碰撞預防技術，則是通過車尾的傳感器來監 測后方的情況，若是感應器檢測到后方來車有可能追尾的話，會自動發出聲音警告駕駛者，或是暫時接管制動系統的控制來避免被追尾。 近年來，日產公司在主動安全技術領域成果頗豐，開發了很多世界首創的主動安全技術，對降低道路 交通事故傷害起到了很好的效果。

10 )安全的行駛方向控制系統

當車輛偏離正確行駛路線時, 該系統攝像機攝取到白色路線標志的信號不正常, 便警告駕駛員或自動地回到原來路線。當車輛要改變路線時, 則會提醒后邊車輛 注意, 以免發生相撞事故。

11 )轉彎減速調節系統

當車輛行駛遇到彎道時, 由于駕駛員對道路不熟悉, 或者注意力不集中, 或者車速太高, 經常發生車輛撞上路標或者翻車事故。轉彎減速調節系統可檢測轉彎車輛經由路面的轉彎半徑及曲率, 并相應地使車輛速度減低。

現代汽車安全技術的發展趨勢

汽車安全設計要從整體上來考慮，不僅要在事故發生時盡量減少乘員受傷的機率，而且更重要的是要在輕松和舒適的駕駛條件下幫助駕駛員避免事故的發生?，F代汽車的安全技術包括主動安全技術和被動安全技術兩方面。而被動安全技術和主動安全技術是保證汽車乘員安全的重要保障。過去，汽車安全設計主要考慮被動安全系統，如設置安全帶、安全氣囊、保險杠等?，F在汽車設計師們更多考慮的則是主動安全設計，使汽車能夠主動采取措施，避免事故的發生。在這種汽車上裝有汽車規避系統，包括裝在車身各部位的防撞雷達、多普勒雷達、紅外雷達等傳感器、盲點探測器等設施，由計算機進行控制。在超車、倒車、換道、大霧、雨天等易發生危險的情況下隨時以聲、光形式向駕駛員提供汽車周圍必要的信息，并可自動采取措施，有效防止事故發生。另外在計算機的存儲器內還可存儲大量有關駕駛員和車輛的各種信息，對駕駛員和車輛進行監測控制。例如，根據日本政府“提高汽車智能和安全性的高級汽車計劃”，由日本豐田公司研制成功的“豐田高級安全汽車”即具有駕駛員瞌睡預警系統、輪胎壓力監測警告系統、發動機火警預報系統、前照燈自動調整系統、盲區監控系統、汽車間信息傳輸系統、道路交通信息引導系統、自動制動系統、緊急呼叫(SOS)停車系統、滅火系統以及各向安全氣囊系統等，其中有些單項設備已投放市場。

汽車100多年的發展史中，有關汽車的安全性能的研究和新技術的應用也發生了日新月異的變化，從最初的保險杠減振系統、乘客安全帶系統、安全氣囊到汽車碰撞試驗、車輪防抱制動系統(ABS)、驅動防滑系統(ASR)，到無盲點、無視差安全后視鏡及兒童座椅系統的研究，汽車的安全性能正日趨完善。特別是近幾年，隨著科學技術的迅速發展，越來越多的先進技術被應用到汽車上。目前，世界各國都在運用現代高新科，加緊研制汽車安全技術，一批批有關汽車安全的前沿技術、新產品陸續裝車使用，使未來的汽車更加安全。

未來汽車電子控制的重要發展方向之一是汽車安全領域，并向幾個方向發展：利用雷達技術和車載攝像技術開發各種自動避撞系統；利用近紅外技術開發各種能監測駕駛員行為的安全系統；高性能的輪胎綜合監測系統；自適應自動巡航控制系統；駕駛員身份識別系統；安全氣囊和ABS/ASR。隨著更加先進的智能型傳感器、快速響應的執行器、高性能電控單元、先進的控制策略、計算機網絡技術、雷達技術、第三代移動通信技術在汽車上的廣泛應用，現代汽車正朝著更加智能化、自動化和信息化的機電一體化方向發展。

結 論

電子控制技術、微電腦處理技術、傳感技術的應用，使車輛控制精度提高的 同時，也使安全技術得到了長足的發展。主動安全技術、被動安全技術的協調集成發展是勢不可擋的發展趨勢。減輕駕駛員的勞動強度、發生事故時能有效的保 護乘員及行人在安全方面也起到重要作用。相信未來的安全技術能夠進一步增強 車輛的安全性，為更多的駕駛者、乘坐者、第三者保駕護航。

參 考 文 獻

[ 1] 崔心存 主編.現代汽車新技術 . 人民交通出版社出版發行，2001.8

[ 2] 成潔,崔同杰.汽車主動安全控制新技術林林總總[ J].汽車應用 ,2005

[ 3] 余志生.汽車理論(第三版)[ M].北京清華大學出版,2004

[ 4] 黃世霖,張金煥等.汽車碰撞安全性研究的新進展.清華大學, 汽車研所.1996

[ 5] 彭漢銳. 汽車主要安全裝備與新技術[ 期刊論文]，城市車輛

[ 6] 中國汽車安全技術新進展分析報告[ 期刊論文]

致 謝

從論文選題到搜集資料，從寫稿到反復修改，期間經歷了喜悅、聒噪、痛苦和彷徨，在寫作論文的過程中心情是如此復雜。如今，伴隨著這篇畢業論文的最終成稿，復雜的心情煙消云散，自己甚至還有一點成就感。那種感覺就宛如在一場盛大的頒獎晚會上，我在晚會現場看著其他人一個接著一個上臺領獎，自己卻始終未能被念到名字，經過了很長很長的時間后，終于有位嘉賓高喊我的大名，這時我忘記了先前漫長的無聊的等待時間，欣喜萬分地走向舞臺，然后迫不及待地開始抒發自己的心情，發表自己的感想。這篇畢業論文的就是我的舞臺，以下的言語便是有點成就感后在舞臺上發表的發自肺腑的誠摯謝意與感想：

我要感謝，非常感謝我的老師。他們為人隨和熱情，治學嚴謹細心。在閑聊中她總是能像知心朋友一樣鼓勵你，在論文的寫作和措辭等方面她也總會以“專業標準”嚴格要求你，從選題、定題開始，一直到最后論文的反復修改、潤色，老師們始終認真負責地給予我深刻而細致地指導，幫助我開拓研究思路，精心點撥、熱忱鼓勵。正是老師們的無私幫助與熱忱鼓勵，我的畢業論文才能夠得以順利完成，謝謝您老師。

好吧，這夠完善的了，望采納?。?！望加分?。?！

文獻綜述論文范文

文獻綜述論文范文如圖所示：

文獻綜述的基本要求：

1、畢業論文（設計）文獻綜述是指學生在畢業論文（設計）研究課題或研究題目（初步）確定后，通過搜集、整理、閱讀國內外相關學術文獻資料，就與該課題或題目直接相關的主要研究成果、學術意義、研究方法、研究動態、最新進展等問題進行歸納總結、綜合分析后所做的簡要評述。

2、畢業論文（設計）文獻綜述所評述的學術文獻必須與學生所撰寫論文保持大體上的一致，必須對可能影響所撰寫論文主要論點、政策建議或反駁依據等主要學術結論的相關文獻及其主要論斷做出清晰、準確、流暢的說明，必須保證綜述本身結構的完整性，能夠反映學生的利用學術文獻的綜合能力。

3、畢業論文（設計）文獻綜述是學生撰寫畢業論文（設計）過程的有機組成部分，必須在論文指導教師的指導下完成；文獻綜述必須按學校要求的基本規范撰寫。

論文類題目提交3000字左右的文獻綜述，設計類題目提交2000字左右的設計方案報告；文獻綜述的成績綜合納入學生畢業論文（設計）成績之中，未完成畢業論。

[搬運]自動駕駛中的單目 3D 車道線檢測——綜述

原文鏈接：? Monocular 3D Lane Line Detection in Autonomous Driving — A Review

車道線檢測是自動駕駛中最基本和關鍵的安全任務之一。這一重要感知任務的應用范圍從 ADAS（高級駕駛員輔助系統）功能如車道保持到更高級別的自主任務，如與高清地圖和軌跡規劃的融合。給定在自動駕駛車輛上收集的輸入 RGB 圖像，車道線檢測算法旨在在圖像上提供結構化線的集合，每條線代表 3D 車道線的 2D 投影。這種算法本質上是二維的，因為輸入和輸出都駐留在同一個圖像空間中。

另一方面， Monocular 3D Lane Line Detection 旨在從單個圖像直接預測道路場景中車道的 3D 布局。具體來說，3D 車道線檢測算法在相機坐標系的 3D 度量空間中輸出一系列結構化的車道線。最近，學術界和工業界已經在探索這項任務的可行性和應用方面做出了一些努力。

一種簡單的方法是使用逆透視映射 (IPM) 將 2D 車道檢測結果重新投影回 3D 空間。IPM 是一種單應變換，可將透視圖像變形為鳥瞰 (BEV) 圖像。但是，IPM 假定地面平坦，并且是靜態且經過良好校準的相機外在因素。在現實世界的駕駛環境中，道路很少是平坦的，并且由于速度變化或崎嶇不平的道路，相機外在因素對車身運動很敏感。

因此，正確的方法是恢復檢測到的 2D 車道線上每個點的深度。如果我們在推理時可以使用激光雷達等主動 3D 測量設備，則通過將 3D 測量分配給車道線點，2D 到 3D 的提升相對簡單。如果我們在推理時只有相機圖像，理論上，我們可以利用 單目深度估計 的最新進展來為車道線點分配深度值。雖然這種方法是通用的，但它的計算量很大。這篇博文回顧了更輕量級的方法來直接預測車道線點的 3D 位置。

單目 3D 車道線檢測是對其他單目 3D 任務的補充，這些任務可以從單個 RGB 圖像預測駕駛環境的 3D 信息，例如 單目 3D 對象檢測 和 單目 BEV 分割 。也許并不奇怪，如何從單目圖像中準確地恢復環境深度是這些領域的核心。

二維車道探測網絡

在我們深入研究 3D 車道線檢測算法之前，一個重要的 2D 車道線檢測算法是重新審視 LaneNet （ Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach ?, IV 2018）。它的 2D 車道線檢測性能已經被許多新算法超越，但在當時還是相當創新的，它的許多想法構成了 3D 車道線檢測的基礎。

它對 2D 車道線感知的貢獻是提出了一種用于車道線語義分割的分段然后聚類方法——我們稍后將在 Semi-local 3D LaneNet 中再次討論這個想法。更有趣的是，它還使用稱為 H-Net 的輕量級網絡直接從透視圖像預測單應變換（以 3x3 矩陣 H 的形式）。單應變換矩陣 H 本質上是將采樣的車道線點投影到 BEV 的 IPM，用于優化車道擬合后處理。這里的基本假設是車道應該由 BEV 空間中的三階多項式完美描述。

LaneNet 采用的另一個隱含假設是車道線位于平坦的道路上。對于有坡度的非平坦道路，沒有一個最好的 IPM 可以描述透視圖像和 BEV 圖像之間的轉換，LaneNet 仍然使用單應變換逼近道路相機模型。

那么問題是——描述非平坦道路的最佳轉換是什么？可能會爭辯說，最好的轉換應該準確地將地平線（相機圖像中道路和天空之間的交匯點）映射到無限深度，或者您可能會爭辯說最好的轉換應該將最接近自我汽車的車道線投影到 3D 中的平行線空間。LaneNet 將最佳變換定義為一種映射，該映射使擬合曲線的重投影誤差最小化。

3D 車道探測網絡

普及單目 3D 車道線檢測領域的開創性工作是來自通用汽車以色列研究中心的 3D-LaneNet (ICCV 2019)。 ? 3D LaneNet 不需要諸如平坦地面假設之類的脆弱假設，它只假設對局部路面的攝像機滾動為零。與 2D LaneNet 一樣，它也估計 2D 透視圖像和 3D 局部道路平面之間的單應變換。與直接預測單應矩陣的 LaneNet 不同，3D LaneNet 預測唯一確定單應矩陣的 相機高度和間距。 這兩個參數是以監督的方式學習的。

網絡架構是從圖像轉換為 BEV 空間的雙通路主干。這實際上讓我想起了自監督深度學習 Sfm-learner ?(CVPR 2017) 中的 PoseNet 結構，它預測 6 DoF 自我運動，然后用它來扭曲相鄰圖像。

基于錨點的 3D 車道線表示

它不是直接預測車道線點的深度，而是首先預測相機的俯仰/高度，從而構建 道路投影平面 。道路投影平面根據攝像機安裝俯仰角 ??? _cam 和高度 h_cam 定義 。然后相對于該平面表示 3D 車道線。具體而言，車道線點由其在平面上的投影點（x，y）和高程 Δz 定義。

3D LaneNet 使用基于錨的車道預測頭。與 groundtruth 車道關聯的錨點是最接近車道 x 坐標 Y_ref=20 m 處的錨點。

每個車道線類型的預測總數為#anchor*(2*K+1)。K (K=6) 是每條車道線的預定義 y 位置的數量。K 個點中的每一個預測兩個數字，與錨點 dx 的偏差和高度 z.?每個anchor也有一個conf分數來預測車道線的存在。

請注意，由于這種錨點設計，3D LaneNet 只能處理具有與自我汽車運動方向大致平行的車道線的正常拓撲。例如，它無法處理與自我汽車垂直的車道線。

半局部 3D LaneNet（ ?3D LaneNet+）

半局部 3D LaneNet ? 建立在 3D-LaneNet 的基礎上，并增加了兩個貢獻，即處理更復雜拓撲的能力和不確定性預測。不確定性估計是相當標準的 任意不確定性 估計，這里不再贅述。 該論文以3D-LaneNet+ 的形式 在 NeurIPS 2020 研討會上重新發布 。

大部分工作基于 3D LaneNet。它還具有雙路徑主干、相機高度和滾動預測，并具有 BEV 空間中的最后一個特征圖。主要區別在于更靈活的車道線表示，允許對更復雜的車道拓撲進行建模，包括拆分、合并和垂直于車輛行駛方向的車道。

半局部表示還利用 道路投影平面 作為參考，并將其 BEV 投影到道路投影平面上的 3D 車道線公式化。然而，半局部 3D LaneNet 并沒有將每個車道與預定義的錨點相關聯，而是提出了一種緊湊的半局部表示。本質上，它將 BEV 圖像（將 3D 結構投影到道路投影平面）分解為稱為圖像塊的非重疊網格。假設每個圖像瓦片只能有一條車道線穿過它，并且每個瓦片中裁剪的車道線段足夠簡單，可以參數化為 2 DoF 線段（到瓦片中心的距離和方向）。然后下一步是為每個車道學習全局一致的嵌入，以將小車道段聚集成完整的曲線。

這種先檢測后聚類方法的靈感來自 2D LaneNet 。半局部 3D LaneNet 使用推挽損失來訓練圖像塊上的嵌入，并且比原始 2D LaneNet 的語義分割具有更少的計算負擔。在推理過程中，通過模式搜索算法 mean-shift 完成聚類，找到每個聚類的中心，然后設置閾值來獲取聚類成員。

Gen-LaneNet

Gen-LaneNet ?(ECCV 2020) 基于 3D LaneNet 的標準實踐，提出了一種用于 3D 車道線檢測的兩階段方法。它提出首先執行 2D 車道線檢測，然后使用稱為 3D-GeoNet 的單獨網絡將 2D 檢測結果提升到 3D。

將 3D 結構預測與 2D 車道線檢測分離的原因在于 3D 幾何的編碼與圖像特征相當獨立。這種解耦使模塊更加靈活和可擴展。它可以立即受益于第一階段不斷發展的二維車道線檢測算法。更重要的是，它允許僅使用合成數據集對第二階段進行訓練，即使是非真實感模擬也可以完成，因為對圖像特征的依賴已被消除。

在 3D LaneNet 中，不能保證預測的投影與圖像匹配，并且缺乏 2D-3D 一致性。在 Gen-LaneNet 中，3D 從 2D 提升，因此這種一致性是管道固有的。

在第二階段故意去除圖像特征類似于僅在 Deep Object Distance Estimator中使用 bbox info 預測距離，而在 MonoLoco 中僅使用骨架預測距離。 在單目 BEV 語義分割 的許多早期研究中也可以找到類似的緩解 sim2real 域差距的策略。

Gen-LaneNet 還指出了 3D-LaneNet 的一個主要缺點，即在存在非零斜率的情況下，頂視圖投影與 IPM 轉換的特征不對齊。換句話說，IPM 假設一個平坦的地面，并且當這個假設以非零斜率打破時，IPM 轉換后的視圖不是 真正的頂視圖 (BEV)。相反，IPM 轉換的特征是一個扭曲的 BEV 視圖，在本文中稱為 虛擬頂視圖。 這個虛擬頂視圖是通過光線追蹤每個車道線點并投影到道路投影平面（下圖中的橙色點）獲得的。3D 車道線groundtruths 被預處理為虛擬頂視圖，以與IPM 轉換特征對齊。

真實頂視圖和虛擬頂視圖的概念不是很容易掌握。舉一個更具體的例子，零偏航角的上坡 3D 車道將其兩條平行車道線投射到 真實俯視圖中完全平行的目標，但在 虛擬俯視圖 中，當我們上坡時，它們會顯得發散。這種不同的觀點實際上與來自 3D LaneNet 的雙路徑主干網的 IPM 轉換特征一致。

在數學上，在上圖中，我們有以下等式，其中 h 是相機高度，z 是距離道路投影平面 xoy 平面的高度偏差（以上為正）。

假設我們在 3D 中有兩條平行的車道線，因此車道寬度 Δx 是恒定的。在真實的頂視圖中，由于車道寬度仍為 Δx，它們仍將平行顯示。在虛擬俯視圖中，車道寬度變為 Δx? = Δx*h/(hz)，如果上坡路的 z 變大（z h），則車道寬度變寬并顯得發散。

Gen-LaneNet 仍然使用基于錨的表示，因此存在與 3D LaneNet 相同的缺點。更好的方法可能是將兩種方法的優點結合起來：使用 Gen-LaneNet 的虛擬頂視圖和解耦管道以及 Semi-local 3D LaneNet 的半局部圖塊表示。

數據集

3D 車道一檢測領域研究有限的主要原因之一是缺乏相關的數據集和基準。構建 3D 車道線數據集主要有三個數據源：合成數據、深度測量（使用激光雷達或可能的立體相機）和時間傳感器融合。

3D LaneNet 和 Semi-Local 3D LaneNet 使用模擬環境 Blender 生成大量具有已知 3D groundtruth 的合成數據。同樣， Gen-LaneNet 利用 Apollo 項目中的模擬器并生成 Apollo 3D Synthetic 車道線數據集 。

3D LaneNet 和 Semi-Local 3D LaneNet 還使用激光雷達檢測器和半手動注釋收集了 2.5 小時的真實數據，但這只是為了驗證這個想法。收集校準和同步的相機和激光雷達數據的多傳感器數據不太可擴展。此外，基于激光雷達的數據集本質上只能達到約 50 米，因為激光雷達能夠可靠地檢測超出此范圍的車道線。

獲取真實 3D 車道線數據的另一種更具可擴展性的方法類似于 MonoLayout ?(WACV 2020) 中描述的方法。鑒于可以獲得準確的自我運動信息，它通過聚合整個視頻的結果（所謂的時間傳感器融合）來使用自生成的地面實況。聚合的groundtruth可以根據預設的距離閾值截斷并投影回單個圖像幀。如果我們想看到超過上述 50 米的限制，同樣的想法也適用于激光雷達數據。

要點

- 預測相機外部參數以在特征圖上執行 單應變換 (IPM) 似乎是標準做法。

- 虛擬頂視圖 解決了轉換后的特征圖和生成的groundtruth之間的錯位。

- 由于城市駕駛場景中復雜的車道線拓撲（環形交叉路口、垂直車道線等）， 基于錨點的表示將失敗。 對半局部圖塊進行 預測然后進行聚類似乎是一種更靈活的處理復雜幾何圖形的方法。

- 合成數據集和 sim2real 是引導 3D 車道線檢測系統的方法，特別是考慮到開源的 Apollo 數據集。 從時間聚合的單個圖像感知結果 構建 3D 車道線數據集的可擴展方法仍未得到充分探索。我期待著未來在這個方向上做更多的工作。

- 對于未來的工作，最好使用 Gen-LaneNet 的虛擬頂視圖和解耦管道以及 Semi-local 3D LaneNet 的半局部 tile 表示。

References

LaneNet : Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach , IV 2018

3D-LaneNet : End-to-End 3D Multiple Lane Detection , ICCV 2019

Semi-local 3D LaneNet :? Semi-Local 3D Lane Detection and Uncertainty Estimation , ArXiv, 03/2020

Gen-LaneNet : A Generalized and Scalable Approach for 3D Lane Detection , ECCV 2020

3D-LaneNet+ : Anchor Free Lane Detection using a Semi-Local Representation , NeurIPS 2020 workshop

Deep Radar Detector: ? Vehicle Detection With Automotive Radar Using Deep Learning on Range-Azimuth-Doppler Tensors , ICCV 2019

SfMLearner : Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video , CVPR 2017

MonoLayout : Amodal scene layout from a single image , WACV 2020

一個自動駕駛工程師眼中的自動駕駛

編者按：本文是百度Apollo一名自動駕駛工程師對自動駕駛的一篇見解文章。文章先講解了自動駕駛的發展意義；然后從我 在那兒 ？周圍有什么？接下來會發生什么？我該怎么做？等方面展開講解自動駕駛技術；最后以極客邦和百度Apollo聯合發布的自動駕駛工程師技能圖為例，說明了如何幫助非專業自動駕駛領域的工程師轉行和進入該領域。

2018年12月5日，Google旗下的Waymo推出自動駕駛首個用于服務乘客的商業叫車服務——Waymo One，該服務在美國鳳凰城及其錢德勒、坦佩、梅薩和吉爾伯特4個郊區24小時運行。乘客只需通過APP呼叫無人車，選定上下車地點，然后通過自動駕駛系統就可以方便地前往任何地方。車上沒有駕駛員，只有一塊HMI（人機交互界面）來告知乘客目前車輛的狀態、周圍情況以及后續路線。

從Google的自動駕駛項目開始再到如今的Waymo，其自動駕駛技術在10年間取得了不小進步。Waymo測試車累計公路行駛距離已達1000萬英里，遍及美國25個城市，還有著100億英里的模擬行駛數據。而這些駕駛數據配合人工智能技術將無人駕駛帶到了我們身邊。

同樣，在北京的海淀公園18年也被改造成了全球首個AI公園，11月1號正式對外開放。在這整個智能化公園中，最引人矚目的就是阿波龍自動駕駛小巴。這款迷你小巴每輛可搭載6-7人，沒有駕駛座也沒有方向盤，等乘客落座系好安全帶，阿波龍就會自動關上車門妥妥地起步。在行駛過程中，拐彎和掉頭之前會主動降速，遇到前方有行人或障礙物，也會主動減速避讓或者停車。

這些都是人類見證 歷史 的偉大時刻，也是邁向未來生活的開始，標志著一個新的時代正在悄然來臨。

普通 汽車 終將退出 歷史 舞臺，可能就在不久的將來， 汽車 即將成為我們可以放心托付自己生命的第一代自主式機器人。在歷經了數十年不斷失敗的嘗試后，借助速度更快的電腦、更可靠的傳感器技術以及基于深度學習的新一代人工智能軟件， 汽車 可以獲得與人類相似的能力，在無法預測的環境中自主安全地駕駛。

為什么我們需要關注自動駕駛？ 不僅僅是因為這項具有偉大影響力的技術能夠替代司機提升交通出行的效率和安全性；更重要的是自動駕駛會改變人類的生活方式，讓人們重新享受出行的樂趣。

當前，我們的 汽車 是非智能的，其標準的四個輪子、一個機身和一個發動機的配置近100年來沒有了本質性的改進，而世界上其它產業的根基你都發生著根本性的變化。 而得益于機器人技術和人工智能技術在近期取得的成就，平凡普通的 汽車 也即將進化成自動化移動機器人。 目前， 汽車 的便利在一個世紀中不斷給我們帶來了自由、快捷，同時也帶了新的工作機會和社交機會。商業貿易也因此變得前所未有的方便。

但是，在獲得移動便捷性的同時人們也付出了極高的代價。每年全球交通事故死傷人數近100萬，中國每年傷亡20萬人左右；人類駕駛的 汽車 也帶了城市的交通擁堵和空氣惡化。粗略估計，全球有十億由人類駕駛的 汽車 在陸地上漫游，對 汽車 的依賴已經不可能減少，只會越來越多， 汽車 是我們現代生活不可缺少的一部分。

事實上，解決 汽車 引發系列問題最好的方式就是讓它們變得智能。 當AI接管人類駕駛員時，無人 汽車 將給世界數十億人提供一種更安全、更簡潔甚至是更方便的出行模式。在理想的未來，我們的街道和高速路上會充滿成群的、分布緊密的無人駕駛 汽車 ，想魚群一樣，這些無人駕駛 汽車 會展現出驚人的防沖撞能力，在充滿行人的街道上機智而快速地穿行，在漫長而空曠的高速路上以最經濟的消耗方式靈活?？?。有些車會攜帶一輛名乘客，有些車完全沒有乘客，因為它們可能要去接送外賣或快遞。而坐在車里的人們，也講有完全自由時間和私密的空間進行任何事情，比如購物、看電影和孩子享受親子時光。

自動駕駛技術從人們開始嘗試到現在其實已經經歷了近50年的 歷史 ，從上世紀70年代就有國外機構和大學開始研究自動駕駛技術。

美國國防高級研究計劃署（DARPA） 在1984年研制出自主地面陸軍戰車項目，可以說是真正自動駕駛技術的開端。當時的技術還比較落后，只能通過固定規劃路線在動態障礙物的情況下達到目的地。到了2004年，DARPA接連舉辦了3屆無人駕駛挑戰賽，可以說真正拉開了現代自動駕駛的序幕，其中CMU（卡內基梅隆大學）、MIT（麻省理工學院）、Stanford（斯坦福大學）等著名高校接連著力研發自動駕駛技術，將自動駕駛的發展推向高潮。

而產業界， 最早在2009年Google成立X事業部開始了自動駕駛技術的研發，緊接著 科技 公司、傳統車企都紛紛加入自動駕駛這場技術競賽中，不甘落后。 中國當然也是其中重要的一員 ，無數技術精英、專家回國參與自動駕駛研發，百度、華為、騰訊、阿里等大公司花重金投入其中，每年招攬大批人才，高校的生源供不應求，薪資也水漲船高。

2013年，美國機動工程師協會（SAE）給出了車輛自動化的標準，分別是L0~L5。不同的Level所實現的自動駕駛能力時逐層增加的。對應的中文翻譯可以參見表格：

目前，自動駕駛技術發展中， 科技 類公司主要尋求從L4級別自動駕駛入手，一步將智能化完成到一個非常高的程度；而大部分傳統車企目前主要是從L3級別入手，從高級輔助駕駛開始逐漸往全自動方向滲透。這兩種發展思路也是充分提現了目前各自的優勢，但大家的終極目標都是希望實現L5的全自動駕駛狀態。

下面，我們以Google的無人車為例，簡單介紹L4級別自動駕駛技術是如何構成的。 Google時最早開始研發自動駕駛的公司，擁有最豐富的技術積累和最強的研發人員。但是無人駕駛系統的復雜性是遠超人們想象的，經過近10年的研究，目前也僅僅是試驗性的推出了無人駕駛體驗服務。無人駕駛系統主要由三部分組成：算法端、車端和云端。其中算法端包括傳感器、感知和決策等智能關鍵步驟的算法；車端包括機器人操作系統、各種計算硬件和車輛底盤硬件等；云端包括數據挖掘、仿真模擬、高精地圖以及深度學習訓練等等。

通過這一套系統我們能夠解決無人車的四個關鍵問題：我在哪？我周圍有什么？接下來會發生什么？我應該怎么做？

定位問題是無人車首先要解決的問題，只有明白自身的位置才能最優的開往目的地。 定位需要依靠一種稱為高精地圖的技術，該技術會將無人車要走的所有靜態環境進行描述，包括車道線、行人斑馬線、標志牌等等。這些靜態信息可以提供交通信號的關鍵信息，也會作為定位方案的錨定物對自身的位置進行校準，比如通過攝像頭看到距離左邊標志牌的距離是2.5m，那么在地圖中知道了標志牌的坐標也就知道了自身車輛的坐標。同時，還會依靠GPS/IMU等全局設備來定位自身位置，不過這可比我們目前智能手機里的GPS精度要求高很多，通過差分融合技術可以達到厘米級精度。

有了定位后，無人車的感知系統將通過傳感器和人工智能算法將周圍的障礙物位置、大小、狀態、類別等標識出來。 目前主流L4級別的傳感器包括GPS/IMU、LIDAR、Camera、Radar等，LIDAR、Camera和Radar都是用于感知周圍障礙物的主要傳感器，分別在不同環境下能夠有不同的優勢。這些信息猶如人類駕駛員的眼睛一樣看到周圍動態環境物體，并將其識別出來，而無人車會利用自己多傳感器和計算效率達到遠超人類的水平，比如精準識別車輛后方任何物體、同時關注左右兩邊的車輛狀態，在黑暗狀態時可以通過激光雷達精準識別。

無人車知道周圍動態物體后，還需要能夠盡可能的預測這些物體的走向，包括行為預測和速度預測。 例如這個車是要左轉還是直行，這輛車會不會闖紅燈等等，匯入車流時速度是多少。這些問題都將決定我們無人車后續應該怎么走，如何避免碰撞發生危險。當然由于人的主觀意志具有很多不確定性，在人類司機和自動駕駛司機混合的道路上，人工智能程序還需要學習人類的行為習慣和約定俗成的禮讓方式，這些都大大增加了無人車的難度。

最后一步就是根據上述信息綜合來選擇一條最適合無人車的道路，如同人類的大腦一樣對車輛最終的行為負責，選擇最合適的方式達到目的地。 這需要考慮行車的體感、安全和快捷等因素，通過最優化算法、搜索算法、蒙特卡洛樹采樣等多種算法來得到未來的駕駛行為，也有通過模仿優秀老司機的駕駛行為等方式來提升駕駛性能等等。

上述四個問題表面上僅僅是車輛端的問題，但是其背后的技術棧是異常龐大復雜的，這些人工智能技術會用到云端的仿真系統、模型訓練系統等等。 要做好其中任何步驟都是學術界長期以來不斷積累而得，也是需要工程能力非常強大的工程師才能實現的高效算法。無人駕駛作為人工智能的一個重大應用方向，不是某一項單一的技術可以實現的，它是一個目前人類技術巔峰的一個整合創新。需要有算法上的創新、系統上的融合以及云平臺的支持。那如此復雜的技術我們應該如何入門，如何進入這個領域？

自動駕駛技術的發展目前最大的瓶頸不是傳感器的昂貴、不是產業發展不完善更不是公司投入不足，而是研發人才的缺乏。 目前我國 汽車 從業人員達到360萬，但其中技術人才不到50萬，占比不到15%。這其中雖然很難明確界定自動駕駛人才有多少，但是可以想見肯定不多。而且從自動駕駛專業人才年薪動輒幾百萬上千萬，就可以知道人才有多緊缺。

我們需要更多的工程師和科學家進入這一領域，將現有的技術進行整合落地。但是如何幫助開發者們進入這一新興領域成了業界非常關注的事情，我們就以極客邦和百度Apollo聯合發布的自動駕駛工程師技能圖為例，來說明如何幫助非專業自動駕駛領域的工程轉行和進入該領域。先來看看這一份技能圖譜：

一個新的技術領域往往建立在當前成熟技術的基礎之上，而自動駕駛需要的技能種類繁多，我們需要首先全面了解整體技術，再選擇感興趣的方向進行深入挖掘。 從這份技能圖譜可以看到包括兩大主要模塊，首先是基礎層， 就是Apollo開發會用到的共性的語言和編程方式； 其次是自動駕駛技術層 ，既包括感知、決策規劃、智能控制、End-to-End等自動駕駛核心能力，也包括硬件，比如GPS、雷達、傳感器、車輛相關的知識和技能。

關于自動駕駛文獻綜述學術論文和無人駕駛論文參考文獻的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。