福建农林大学计算机与信息学院
计算机类论文报告
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职 称： 科研成果论文 汽车中的人工智能化技术 计算机科学与技术 计算机科学与技术
2011年 6 月 12 日
目录
摘要 ............................................................................................................. 1
1 引言 ......................................................................................................... 1
2 人工智能化技术汽车中的典型运用 .................................................... 1
2.1 汽车防盗系统 .................................................................................................................... 1
2.1.1 汽车防盗发展史 ..................................................................................................... 1
2.1.2 典型汽车防盗系统 ................................................................................................. 2
2.1.3 汽车防盗未来前景展望 ......................................................................................... 3
2.2 汽车牌照识别系统 ............................................................................................................ 3
2.2.1 系统提出背景 ......................................................................................................... 3
2.2.2 汽车牌照识别系统简介 ......................................................................................... 3
2.2.3 牌照定位 ................................................................................................................. 3
2.2.4 牌照定位牌照分割 ................................................................................................. 5
2.2.5 车牌识别 ................................................................................................................. 5
2.2.6 实验结果与讨论 ..................................................................................................... 6
2.3 道路交通事故再现模拟分析系统 .................................................................................... 6
2.3.1 国内外发展现状 ................................................................................................... 6
2.3.2 道路交通事故再现模拟分析系统简介 ............................................................... 6
2.3.3 系统的逻辑结构及特点 ....................................................................................... 6
2.3.4 实际事故的模拟分析 ........................................................................................... 7
2.4 汽车防撞报警系统........................................................................................................... 8
2.4.1 系统提出背景 ....................................................................................................... 8
2.4.1 汽车防撞报警系统简介 ....................................................................................... 8
2.4.2 汽车防撞报警系统设计意义 ............................................................................... 8
2.4.3 汽车防撞报警系统工作原理 ............................................................................... 8
2.5 人工智能技术在汽车领域的其它运用 ........................................................................... 9
3 汽车的人工智能技术的前景展望 ........................................................ 9
4 结束语 .................................................................................................. 11
5 参考文献 .............................................................................................. 12
汽车中的人工智能化技术
摘要
人工智能化技术在汽车领域内的广泛运用，如：运用已相对成熟的汽车防盗、防撞、牌照识别和交通事故模拟再现等，还有无人驾驶汽车的初显，都让我们看到智能化汽车的全面运用，将为我们的生活带来跨时代的巨变，展现出崭新的局面。随着智能化时代的到来，我们将享有更加高品质的生活。如何在此基础上，让人工智能技术全面、更好的运用于汽车领域，是我们所要探究的。
关键词：人工智能 防盗 防撞 牌照识别 交通事故模拟 无人驾驶汽车
1 引言
很早人类就有制造机器人的幻想。黄帝的“指南车”，诸葛亮的“木牛流马”，亚里士多德的形式逻辑，莱布尼茨的关于数里逻辑的思想，“机器人”的提出，没想到这些先人的想象，在刚被提出时，被认为是狂想，但在现在的今天都已一一实现，这真让人不得不相信：梦想的力量是无穷巨大的。
而今天，随着时代的发展及社会的进步，越来越多的汽车进入了普通人的家庭，汽车逐渐成为我们生活的不可缺少的一部分呢。伴随着汽车的广泛运用，也就出现了：汽车被盗、交通事故频繁发生等问题，人们为此想出了对策：设计“汽车防盗系统”、“汽车防撞报警系统”、“道路交通事故再现模拟分析系统”，为了享受高品质的生活，就又发明出了“无人驾驶汽车”。智能化汽车的全面运用理论也就应运而生。相信：通过我们不断地努力，全面智能化的时代将不再遥远。本文就人工智能化技术在汽车领域的上述几个方面的典型运用，作一个介绍，读者一定能强烈的感受到人工智能对于汽车的发展起到了推波逐浪的作用。也希望能激发更多人更多的大胆设想，将其运用于实践，那么，智能化时代也就只有咫尺之距了。
2 人工智能化技术汽车中的典型运用
2.1 汽车防盗系统
2.1.1 汽车防盗发展史
据统计，目前汽车失窃案发最多的是美国，每年有150万辆汽车被盗，即每隔20秒就有一辆车被到；香港每年也有4000辆高级轿车失窃。从国内情况看，近几年盗窃汽车案件不断增多，据统计2002年全国发生盗车案件10万多起，平均每天被盗300多辆车，并且近几年还在继续增加，上升势头越来越猛。如何防止汽车被盗已经成为一个重要的社会问题之一。随着社会的进步，汽车防盗技术已经与安全、环保、节能一起被列为汽车技术发展的四大课题。
随着科学技术的进步，为对付不断升级的盗车的段，人们研制开发了不同方式结构的防盗器。
第一代机械式防盗器
主要分为方向盘锁和排档锁两大类，它主要是靠锁定离合、制动、油门或转向盘、变速挡来达到防盗的目的，但只防盗不报警。其优点是价格便宜，安装简便。缺点是防盗不彻底，每次拆装比较麻烦，不用时还得找地方放置。有时车主会给车辆装上数种机械式的防盗器，据业内人士介绍，这样做可以在一定程度上吓阻盗车贼，或增加盗贼被发现的可能性。此类产品防盗性能极低，现在市面上已经很少单独使用。
第二代电子式防盗器
为了克服机械锁只防盗不报警的缺点，电子报警防盗器应运而生。它主要靠锁定点火或启动起来达到防盗的目的，同时具有防盗和声音报警功能。遥控式汽车防盗器的特点是可遥控防盗器的全部功能，可靠方便，可带有振动侦测门控保护及微波或红外线探头等功能。现在市场上还出现有双向功能的电子防盗器，这种防盗器在一定距离内不仅能由车主遥控车辆，车辆还能将自身状态传递给车主，例如哪一侧的车门被开启或车窗玻璃破坏等。但是这类防盗器具有一定的防盗功能，超出有效距离和无人看管时，其防盗功能也将丧失殆尽。
第三代芯片式数码防盗器
它多数用于汽车原配防盗器，虽然解决了第二代防盗器的防盗码功能，但还是摆脱不了距离的限制。小偷手段的升级，所以很多装有原配防盗器的汽车被盗走，包括高档轿车如宝马、奔驰也时有被盗走的报道。
第四代网络防盗系统
1、GPS 系统全称为“全球卫星定位系统”，其主要用于汽车的导航与定位而衍生出来的辅助防盗功能，它的优点是可以实时了解集团车队内每台车辆所处位置，以便有效监督。它主要是车辆被盗后通过服务中心来控制或定位来寻获车辆，是在警情发生后的“追盗”手段。GPS防盗的缺陷主要有：一是没有建立卫星定位地面监控中心的地区GPS无法工作；而是由于卫星数量有限，信息扫描覆盖存在一定“盲区”，从而使监控实际上经常出于间断“丢失”状态；三是价格一般都在数千元以上，而且每年还得支付几百至上千元的服务费，使车主增加额外负担，令普通百姓望而却步，因其是通过信息报警、网络覆盖不全和警情传达不直接，使其防盗性能大大降低，所以装了GPS汽车被盗屡屡发生。
2、GSM网络防盗系统（以广东禧福龙GSM汽车防盗器为代表）是利用GSM全球移动网络对汽车进行24小时即时无限距离监控，并能在发生警情的几秒钟内拨通车主手机或电话进行语音报告，车主可立即通过来电进行监听、喊话、锁定汽车，系统将自动切断油路、电路、使车子无法启动，具有真正意义的“防盗”功能，防盗于为然，从根本上杜绝了盗车的可能；遭遇抢劫过后，则可凭电话锁定车辆，通过GSM网络定位寻回失车。GSM的移动数码通信的普及应用，使用任何的移动、固定电话对车辆进行管理和监护，也可无钥匙对车辆进行操作启动和驾驶，实现不限时间、地点的全球远程遥控与监控，使人、车相处“形影不离”，人性话的产品及人性化的功能，以语言作为产品功能设置、操作、使用、通信的平台，实时、清晰、明了的语言传送遥控与报警信息，完全抛开人车分离时的担忧。摒弃传统产品的被动报警、距离隔阂、远程无知与失控的弊端，将爱车随时处于自己的掌握之中，是最新汽车高科技配套产品。GSM网络防盗系统有效的克服了GPS防盗系统的成本搞、网络覆盖不全、防盗性能低、报警不直接等缺陷，而且无需支付服务费，已迅速成为新的主流防盗系统。
2.1.2 典型汽车防盗系统
（1）德国宝马车系防盗系统；
自1995年起，宝马车系开始采用以第二代电子禁止启动系统共EWS II（Electronic Immobilizer）为核心的防盗系统。
EWS II 系统由内置电子芯片的点火钥匙和位于点火开关上的环状线圈、收发组件、控制组建及发动机电子控制组建组成。
工作原理如下：
当车主将钥匙插进点火开关并拧动钥匙时，会使环状线圈发生电池感应，向内置电子芯片提供所需的工作电压，从而使芯片把自己所记忆的这把钥匙的电子编码的数码信号，经过收发组件传递到EWS II 控制组件。
（2）德国桑塔纳2000Gsi轿车防盗系统。
桑塔纳2000Gsi轿车防盗系统采用的是经驻车防盗系统认可的钥匙启动工作程序的防盗装置。
该系统的工作原理是：车主将钥匙插进点火开关并转至ON位置时，读识线圈能量以感应的方式传递给钥匙上的脉冲转发器，脉冲转发器接受能量后立即发射出答复代码；
通过读识线圈接收后把答复代码输送给驻车防盗系统电控单元，驻车防盗系统电控单元收到答复代码与先前存储的代码比较是否相同。如果相同，就向发动机电控单元发出进入正常工作程序的指令，发动机正常启动。
（3）美国别克轿车防盗系统；（遥控钥匙确认）
（中央控制门锁、无限遥控系统、典型中央控制门锁系统、
该系统的工作原理是：
点火钥匙内嵌一电阻片，拥有特定的电阻代码，而点火锁芯含有电阻感应触电。当钥匙和锁芯一起转动时，锁芯触点与点火钥匙上的电阻片相接触，使电阻片形成钥匙检测电路，此时车身控制模块向电路提供5V参考电压。车身控制模块读入电阻片代码，与预置的电阻代码进行比较。当检测出一致时，车身控制模块将通过2级串行数据连接向动力系统控制模块发出燃油喷射口令，同时动力系统控制模块启用防盗继电器，向发动机供油；若不一致，车身控制模块使点火系统和起动机不工作，也不允许动力系统控制模块发出喷油命令；同时，还能点亮防盗报警灯，即使将启动机电磁阀接通，PCM也无法使喷油器喷油，从而防止汽车被盗。
2.1.3 汽车防盗未来前景展望
汽车防盗追踪器：集GPS卫星定位技术和GSM网络数字移动通信技术和汽车防盗技术于一体的高科技产品，是继单向防盗器、双向防盗器后的新一代汽车防盗产品。此类追踪器在目前很受瞩目，相信不久的未来会成为主流汽车防盗器。
2.2 汽车牌照识别系统
2.2.1 系统提出背景
随着社会经济、高速公路的快速发展，以及汽车普及程度的日益提高，先进、高效、准确的交通智能管理系统日益受到人们的重视，汽车牌照识别技术的应用为现代交通的智能化管理打开了一扇大门。汽车牌照识别技术目前已经在高速公路收费、城市道路监控、车辆违章管理等方面显现出了强劲的生命力。仅就高速公路收费而言，目前大部分收费系统采用人工收费方式，这种方式不仅占用大量的人力、物力，而且效率低下，容易产生错误，造成高速公路交通资源的浪费。而通过计算机视觉技术实现的不停车自动收费系统就可以有效地免上述问题。我现在以“北京科技大学”设计的“汽车拍照自动识别系统”为例来，该系统是通过摄像机对过往车辆进行拍照，再通过车牌自动识别系统识别出汽车的牌照，根据已有的数据库信息对该车收费，就能达到提高效率，管理智能化等要求。应用车牌照自动识别技术的高速公路自动收费系统由三部分组成：图像抓拍、牌照定位、字符识别。本小结详细论述了这三部分所用方法，并最后给出了实验结果。
2.2.2 汽车牌照识别系统简介
通过图像采集卡把摄像机所获取的图像送入计算机，经过图像分割技术，定位出车牌， 再经过二值化、预处理以及字符分割，得到单个待识别的车牌字符，再利用模式识别方法进 行识别。汽车图像的采集是通过一定的传感器，将汽车到达测量范围的信号送入计算机，再启动图像采集卡采集一幅汽车的头部图像，送入牌照定位、识别系统，最终得到识别的车牌。
2.2.3 牌照定位
要从背景复杂的汽车图像中准确地将牌照定位是比较困难的，传统的经典算法[1]包括从简单的灰度阈值方法到复杂的连接元素分析方法以及Hough 变换等。本文根据牌照区域与
汽车背景在灰度分布上存在着明显的差异，而且车牌的底色和车牌字的颜色也形成强烈的对比，在一相对小的范围内变化频繁[2]这些特征，来对车牌进行定位。
第一步：对车牌进行二值化。计算灰度图像f 中以f(i,j)为中心的N×N（N 一般取3）的屏蔽窗口内灰度的平均值u，无条件地把灰度u 赋给f(i,j)，得到灰度图f1(i,j)。再按图1
所示，以顺时针
图1 H(0)～H(7)变量排列示意图
方向把距离像素f1(i,j)为N 的8 个像素点的灰度值赋给变量H(0)、H(1)„„H(7)。规定一阈值T，以得到变量h(0),h(1),h(2),h(3)的值，这四个变量的值由下式确定：
其中T 为经验阈值，一般取为20，f(i,j)为原图像点(i, j)的灰度。当得到h(0),h(1),h(2),h(3)四个值后，可以计算经过处理后点(i, j)的灰度值，这时得到的图像为：
此时图像f2(i, j)分为了三灰度级，灰度级为0 的像素点为不确定点，应重新计算灰度。方法为：先分别计算灰度值为128 和255 像素点的平均灰度t1 和t2 ， 若满足
abs(f(i,j)-t2)
图2 和图3 分别为二值化前和二值化后的汽车图像。利用上述二值化方法对整幅图处理后，可以看出车牌区的背景大部分被去除，利于后续车牌的搜索。
第二步：搜索车牌。车牌位于整幅图的下部，因此由底边开始，逐行扫描。由于我国车牌一般是7 个字符（汉字、字母、数字），因此每行一般都有20 次以上的0、1 或1、0 变化，当连续有n 行符合规定，则作为一个侯选。 n 需要根据原图像大小确定。确定出一个或几个侯选区域以后，再根据车牌的尺寸、文字分布等特征，定位出真正的车牌。
实验证明，采用该方法定位牌照迅速而准确，准确率达到98%以上。
图2 原始输入图 图3 二值化所得图像
2.2.4 牌照定位牌照分割
首先对定位出的车牌进行合理的二值化。本文采用基于直方图指数平滑的阈值分割方 法进行二值化，得到一幅二值化的车牌字符图像，如图5 所示。由图可见，因光照影响、牌 照污损等原因，二值化后车牌图像存在较多的干扰，需要进行去噪处理。本文采用区域标记 的方法[3]，对二值图像相互连接的黑像素的集合标记为一个区域，处理后每个像素的值即为 其所属区域的区域号，计算每个区域黑像素的数目，再根据车牌、字符的大小确定一大、一 小阈值，像素数目小于或大于阈值的区域去除，这样对于孤立的像素点以及边框的影响都能 有效的去除(利用区域标记的位置信息去除边框)。去除噪声的车牌图像如图6 所示。
图4 车牌原图 图5 二值化后 图6 去除噪声后 图7 分割出字符 单字的分割利用寻找峰、谷的方法。字符块在垂直方向上的投影必然在正确的分割 位置上取得局部最小值，并且这个位置应该满足书写规则和字符尺寸的限制。因此首先对字 符图像进行垂直方向的投影，在水平方向上从左至右检测各坐标的投影数值，检测到第一个 投影值不为r(r 为一阈值，可根据经验得到，一般为1 或2 或3)的坐标视为字符的左边界， 再从该坐标向右检测到的第一个投影值为r 的坐标可视为字符的右边界，这样依次可得分割 出的7 个字符。为了去除干扰带来的误分，可以根据字符的平均字宽和两字符之间的间隙去 除可能存在的误分。分割结果如图7 所示。
2.2.5 车牌识别
我国车牌字符分为汉字、字母、数字7 个字符，字库包括大约40 多个汉字，26 个英文 字母，10 个数字，总共超不过100 个，因此可以针对其特点采用最优的识别方法识别。本 文作者在另一课题“汽车牌照字符识别研究”中对车牌字符的识别进行了详细的论述，总体 思路为：把汉字字符归一化为32×48 像素图像，字母和数字归一化为20×35 像素图像。汉 字采用基于梯度的特征提取方法，由于梯度反映了汉字图像中各点阵的邻近点阵之最大变化 情况，因此可以用梯度大小与梯度方向两个参数来表征汉字特征，再利用分类器进行分类，
进而识别出汉字。而字母和数字由于字库较小，因此采用K-L 变换法，再辅以细微结构辨 识算法，可以正确识别字母和数字。
2.2.6 实验结果与讨论
利用上面提出的方法，我们在天津塘沽高速公路进行了现场实验，统计了2000 幅现场 拍摄的车牌，识别速度不超过1 秒，识别结果如表1 所示。
表1
以及车牌区挂有商标的原因造成牌照定位的不准确，若考虑车牌的彩色信息，可以使车牌定位达到100%，目前我们正在做这部分工作。有的车牌太脏或个别字被遮掩，使一部分单字分割错误，但总的准确率也比较高。单字分割而由于牌照的倾斜等原因使字形发生了变形，造成了一些误识，如“2”和“Z”，“0”、“8”、“D”、“O”、“B”等，为保证提高识别率，还需考虑字符的局部特征，对此问题，本文暂不论述。
对于车牌识别，我们还有很多识别方式：像基于纹理的牌照图像二值化方法，基于形态学和神经网络的车牌识别算法，一种基于特征的车牌定位算法，基于彩色分割的车牌识别技术等等，这些都需要我们不断地探索。
2.3 道路交通事故再现模拟分析系统
2.3.1 国内外发展现状
在交通事故已经成为严重社会问题的今天，使用计算机辅助进行交通事故的模拟与分析已成为现实的需要。美国国家道路交通安全局(NHTSA)资助开发了大型事故再现软件系统SMAC和CRASH，奥地利开发了PC—CRASH。这些系统一直在不断地完善发展中。国内也已经开始了探索汽车碰撞事故的计算机模拟研究。我现在以“云南省道路交通管理科学技术研究所”设计的“道路交通事故再现模拟分析系统”来介绍。该系统是按照基层民警的直接需求，通过学校与职能部门的成功合作，开发了道路交通事故再现模拟分析系统．此系统可根据事故现场的信息，再现事故的全过程，辅助分析事故原因、认定事故任。在建模过程中采用人工智能技术，利用不同于上述系统的参数子集，克分利用特定事故形态的特点进行模型假设。采用虚拟现实技术．利用OpenGL接口开发了三维动画演示模块，允许用户在虚拟世界中改变场景元素，最后将三维动画导出为AVI文件。
2.3.2 道路交通事故再现模拟分析系统简介
道路交通事故再现模拟分析系统，在建立碰撞模型、轨迹模型时，采用人工智能技术，根据事故形态千差万别的特点，采用与其他系统不同的参数子集充分利用了特定事故形态的特点进行模型假设。采用虚拟显示技术，利用OpenGL接口开发了三维动画演示模块，在虚拟世界中演示车辆在事故中的运动情况，用户可以改变场景元素，增加真实感，为了方便用户查询数据，系统开发了车辆技术参数数据库，利用本系统对实际的事故案例进行模拟分析，其结果与PC-CRASH模拟的结果基本一致，表明本系统可以用于事故分析的事件中。
2.3.3 系统的逻辑结构及特点
本系统可根据事故现场的信息，从数据库中查询、导人事故车辆的技术参数：根据用户对事故类型的选择，从模型库中导入对应的轨迹模型和碰撞模型；然后计算车辆的行驶速度及整个事故过程中的速度变化情况，并以二维动画的形式显示车辆的运动情况，将模拟的运动轨迹与实际的现场情况相比较．最后，为了直观地了解车辆在事故中的运动情况，将模拟
的运动在虚拟世界中以三维动画的形式演示出来．在系统分析时，基于模块化的设计思想，遵循软件工程的设计规范，将整个系统分成主程序模块、数据结构定义模块、模型实现模块、技术参数数据库模块、三维动画演示模块5个部分分别设计实现．各模块之间的接口关系参见图8．
图8 系统各模块问关系图
2.3.4 实际事故的模拟分析
采用本系统对一个实际事故案例进行模拟分析，采用国内外广泛应用的PC-CRASH系统模拟的结果与之进行比较。事故阐述：1999年8月31日，在昆明市某路口处，一辆捷达小客车由西向东行驶，适有一辆赛风牌小客车由东向南左转，捷达车前端与塞风车右侧接触，造成事故。
模拟分析：根据采集的现场信息，用本系统对此事故进行模拟分析，然后利用PC CRASH系统中的模型进行模拟（两系统的输入情况系统）。
比较结果：本系统模拟分析的结果（初始速度）为73.5km/h（捷达车），25.3km/h(塞风车)，PC-CRASH系统的结果为74.1km/H（捷达车），24.8km/h（塞风车）。两个系统模拟所得的车辆轨迹基本相同。对所得的结果进行三维动画演示，动画演示图序列可参考图9（仅选取嗲表性的帧，4幅为相同视角下不同时刻的画面），为了方便观察，可以对其进行视角、视点变化，参看图10（2幅为相同时刻变换视角、视点后的画面）。可以增删场景元素。
图9 三维动画演示关键帧序列
图10 变换视角、视点后图行
2.4 汽车防撞报警系统
2.4.1 系统提出背景
随着时代的发展及社会的进步，越来越多的汽车进入了普通人的家庭，汽车逐渐成为我们生活的不可缺少的一部分。尽管公路条件在不断地改进，但仍然避免不了公路上汽车排挤的现状，再加上设计车速不断提高。恶性交通事故无时无刻不发生，给人们和社会都带来了巨大的生命与财产的损失，汽车防盗系统也因此应运而生。
汽车防撞报警系统是一种当汽车离障碍物较近时向司机预先发乎报警的装置，通常系统的各个探测器的安装于其汽车的几个关键的车身部位，能探测到接近车身的行人、车辆和周围的障碍物，能向司机或乘客提前发出即将发生撞车危险的信号，促使司机甚至撇开司机采取应急措施处理特殊险情，避免损失。同时当汽车发生故障时，可以通过安按动警示信号键向过往的车辆发送无线警示信号，提醒过往车辆的司机注意，从而更有效地避免交通事故的发生。汽车的各种方便性正在不断地被人们接受，现如今如同是一般的家用电器一样地进入平常百姓的家中，开发成本系统。可以广泛地安装于各种家用轿车、客车、货车等，如与车载微型电脑相配合，可以实现更多的人工智能化操作，是实现汽车无人驾驶必不可少的一个组成部分，也是未来汽车的发展方向，因此运用前景是相当客观的。
2.4.1 汽车防撞报警系统简介
以湖南某大学设计的“汽车防撞报警系统”为例来进行说明。该系统是利用MCS-51系列单片机为核心器件并结合比较常规的超声波传感器以及价格低廉的电子元件，由超声波发生电路、超声波信号接收电路、微波信号发生电路、感应信号放大处理电路、中央处理单元电路，报警电路以及无线报警信号发射电路组成一个低误差，高精度，多功能的汽车防撞系统。
2.4.2 汽车防撞报警系统设计意义
随着现代化交通突飞猛进的发展，车辆的数量急剧增多，这就不可避免的要出现一些问题，一方面汽车的数量逐年增加，公路、街道、停车场和车库拥挤不堪，可转动的空间越来越少；另一方面，新设计及非专职司机越来越多，因碰撞引起的纠纷越来越多，车辆之间、车辆与人、车辆与墙壁等障碍物之间的碰撞时有发生。据美国相关部门的统计数据显示，因各种原因造成的车辆追尾事故占交通事故总量的90%左右。全世界死于车祸的人，要比第二次世界大战的死亡人数还要多。因此，要降低公路交通事故，必须大力降低车辆的碰撞事故，而汽车防撞系统的发展及应用则有助于减少汽车碰撞事故的发生，因此研究汽车防撞系统的意义是不言而喻的。
汽车防盗系统是一种高科技的产物，它将伴随着机电一体化技术的进步得到新的发展。汽车防盗系统的核心在于快速准确地测量出汽车前方障碍物之间的距离，并及时发出报警信号以及自动刹车等应急措施，从而实现防撞。奔驰公司和沃尔玛公司在汽车防撞器方面走在世界前列。美国的《大众机械师》杂志介绍了戴姆勒-克莱斯勒公司汽车防撞器的研究情况。该防撞器结构主要是两个测距仪和一个影像系统，能够测出安全距离，如果发现前有障碍物，计算机能够自动引发刹车装置。戴姆勒-克莱斯勒公司的实验结果显示，汽车一每小时20英里（32.18公里/小时）的车速行驶，在距离障碍物40英尺（12.19米）时，若司机仍在加速，自动防撞器的执行机构就会自动刹车，在距离障碍物1英寸（2.04厘米）的地方使车停下来，从而避免了撞车。
2.4.3 汽车防撞报警系统工作原理
本防撞装置利用声波作为检测波，利用超声波作为机械波，其频率为20kHz～20MHz，随着频率的增加，检测距离减小，使用频率在15～40kHz之间，检测距离为0.5～3.0m，由发射器、接收器、控制器和反射板组成。发射器、接收器、控制器安装在防撞主体（指由产品控制能实现防撞功能的汽车面板）上，发射器发出检测波，经反射面反射给接收器，通过判断处理后，发送控制器执行规定的功能，基于单片机的天车防撞系统采用ATI89C52单片机和专
用芯片测量超声波发射到反射回所需的时间t，由S=vt（v=314m/s，计算时加入温度补偿）得到从声波发射到反射面的距离，此距离随时显示在汽车驾驶室内，软件可以设置几级提示和报警，当车障之间距离小于安全距离时，设置驾驶室的声光报警仪即发出声光信号，通知驾驶员谨慎操作，从而有效地防止碰撞事故发生，保证人生及设备的安全。
2.5 人工智能技术在汽车领域的其它运用
人工智能技术还可以运用于很多方面，如：汽车电磁兼容的智能预测方法；基于感知器神经网络的线性分类方法研究；基于无线网络的嵌入式智能交通信号控制系统的研究；燃料电池汽车故障诊断仪及故障诊断技术研究；汽车损失综合评价决策支持系统模型的研究与设计；人机一体化智能系统理论及应用研究探索等等
3 汽车的人工智能技术的前景展望
人工智能技术在汽车领域的应用，除了上述介绍的，运用于防盗、车牌识别、交通事故模拟以及防撞等上，我们还在不断的探索无人驾驶的智能汽车的运用。
不久前，在湖南省一条环城高速公路上，一辆外形普通的北京吉普悄然无声地行驶着，车辆穿梭不启．。然而谁也不会料到，这是我国首次进行国产汽车无人驾驶试验，汽车自主无人驾驶时的最高时速达75公里，在长达36分钟的行驶途中，运行正常，安全到达预定的目的地— — 北山镇。这标志着我国无人驾驶技术已向实用化阶段迈出了重要一步，继德国、英国、H本之后跻身于世界先进行列。
我们知道，汽车是靠人驾驶的，人的驾驶技能、性格、状态等因素对汽车的行驶安全起着决定性的因素。统计表明，80％的车祸是人的因素造成的，如酒后开车、疲劳驾驶、紧急状态下反应不及时等，因此，开展“无人驾驶汽车研究”对人类安全是有现实意义的。而无人驾驶在地质勘探、外星探索等高科技领域的作用更是意义非凡，可以说这是汽车运用100多年来的一次质的革命。
无人驾驶汽车又称为“全自主自控驾驶”，它之所以能像人驾驶车辆一样“有主见”地点火、起步、挂挡、停车，并在行进途中避让障碍物以及根据道路状况自动改变方向、自动增减油门等，完全依靠车内安装的一套智能系统。这套智能系统是由电脑控制装置、车顶摄像机、自动驾驶室以及密密麻麻的智能传感器组成。这些装置和仪器仪表几乎占据了车厢内的1／3空间，集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算、程序设计、组合导航、信息融合等多种高科技于一体，是当代计算机科学、模式识别、控制技术的高度结合和发展的产物。 例如，无人驾驶技术中的“自动控制”功能，就是利用自动控制器对车体状态进行监测、调节，如自动调整底盘以适应路况的悬挂系统，保持直线稳定行驶的自主平衡系统，根据气自动闭合车窗、自动检测轮胎气压的装置等。“体系结构”功能就是把传感器与计算机联系起来，起到了人的神经传播作用，使各仪器、装置根据指令协调运口’盛原的转。“人工智能” 是让汽车能模拟人的驾驶行为，事先设置的上万条指令使车载电脑能在各种复杂的路况和气候条件下自动适应、轻松驾驶，有的车载电脑甚至还能模仿和适应车主的驾驶风格。“视觉计算”就是让摄像机能像人的眼睛一样看清路面，具有在雾天、雨天、雪天以及在黑暗和烟雾中探测目标的功能，并给出相应的导航参数。“程序设计”则使系统的操作处理具有“即时性”，即系统地分析处理动作与车体高速行驶保持同步和一致，如汽车突然从平坦的高速公路上转到崎岖不平的小路，就会及时减速慢行，对路况发生变化作出迅速反应。如今，高架、过隧道、走高速．过大桥⋯ ⋯ 四通八达的现代交通网使人们出行越来越便利，而无人驾驶系统的出现将使“快乐驾车”成为现实驾车，尤其是长途开车不再是一种枯燥无味的事。当开车人感觉疲劳时，完全可以把事交给无人驾驶系统去做，自己闭目养神，或与车上人一起娱乐休闲。专家认为，以无人驾驶技术为核心的智能交通系统，是21世纪世界交通的发展趋势和标志，它必将给人们的出行带来更安全、准时、高效的保障。
事故发生或车子故障时自动通报消息等功能，则由事故发生后将伤害减到最小的系统负责。感知器的技术是智能型运输系统实现的关键，感知器可分辨路上汽车与行人的动作、侦测路面的状态等。例如先进安全汽车的前后左右方向上都装有感知器，它们可代替驾驶者的眼睛，替驾驶者侦测车子周边的状况。行车道路支持系统(AHS)则是将这种感知器的发射装置设置在道路两旁，再利用通讯技术将资讯传送到车子。通过行车道路支持系统，驾驶者可以获得车上感知器侦测不到的资讯，得到更多样化的支持，是一种使道路智能化、将车子
与道路紧密连结以减少交通事故、提高运输效率的系统。行车道路支持系统如果实现，死亡事故将可减少一半。
无人驾驶技术是集自动控制理论、人工智能理论、视觉计算理论、体系结构理论、程序设计技术、机构控制技术、组合导航技术、传感器技术、信息融合技术、机械设计制造技术等多种理论及技术于一体的多学科、多行业综合技术，该技术不仅有着广阔的民用市场， 而且有着巨大的潜在的军用价值。它代表一个国家计算机科学、模式识别和智能控制技术的发展水平，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志。
国外无人驾驶汽车的研究现状
发达国家从20世纪70年代开始进行无人驾驶汽车研究，目前在可行性和实用化方面，美国和德国走在前列。美国是世界上研究无人驾驶车辆最早，也是水平最高的国家。早在20世纪80年代， 美国的DARPA计划中就提出ALV(自主地面车辆)计划，这是一辆8轮车，能在校园的环境中自主驾驶， 但车速不高。美国其它一些著名的大学，如卡耐基·梅隆大学、麻省理工学院等都先后于20世纪80年代开始研究无人驾驶车辆。然而，由于技术上的局限和预期目标过于复杂，到20世纪80年代末90年代初，各国都将研究的重点逐步转移到问题相对简单的高速公路上的民用车辆的辅助驾驶项目上。1995年，一辆由美国卡耐基·梅隆大学研制的无人驾驶汽车NavLab—V，完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。在全长5000多公里的美国州际高速公路上，整个实验96％以上的路程是自主驾驶的，车速达50-60km／h。尽管这次实验中的NavLab—V仅仅完成方向控制，而不进行速度控制(油门及档位由车上的参试人员控制)，但这次实验已经让世人看到了科技的神奇力量。德国于1987年研制成功的无人驾驶汽车VaMoRs—M，在号称世界上最规范的德国高速公路上进行了无人驾驶实验。在德国军方的护送车队及直升飞机的保障下，它创下了97km／h的最高时速。在随后的几年中，德国国防军大学的VaMoRs系列无人驾驶汽车一直保持着无人驾驶车辆研究领域时速上的世界纪录。1994年，VaMoRs—P已经能在川流不息的普通高速公路上，与有人驾驶的车辆一起以130km／h的速度行驶，并且可以完成超车换道等动作。奔驰公司最近宣布，在其2005年推出的新款轿车中，高速公路的无人驾驶功能将作为选购件供用户选装。
我国无人驾驶汽车的研究成果
我国的国防科技大学从20世纪80年代开始进行无人驾驶技术研究，已先后研制出四代全自主无人驾驶汽车。1989年，我国首辆智能小车在国防科技大学诞生，这辆小车长lOOcm，宽60era、重175kg，有三个轮子，前轮是一个导向轮，后边有两个驱动轮。它包含了自动驾驶仪、计算机体系结构、视觉及传感器系统、定位定向系统、路径规划及运动控制系统，还有无线电通信、车体结构及配电系统。驱动系统由车载电池组提供动力电源，持续时间达3h以上，速度可达lm／s。1992年， 国防科技大学研制成功了我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。2000年6月，国防科技大学研制的第四代无人驾驶汽车试成功，最高时速达76km，创下国内最高纪录。这辆无人驾驶汽车是一辆半新的米黄色北京2020SG吉普车(见图2)， 其智能控制系统主要由三部分组成：传感器系统、自动驾驶仪系统和主控计算机系统。传感器系统包括全局定位传感器、、局部导航传感器和本体传感器。全局定位传感
器主要用于确定无人驾驶汽车在大范围内(1-500kin )在数字地图中的位置， 包括GPS定位系统和磁罗盘等传感器；局部导航传感器主要用于确定车辆相对于局部环境内的参照物的位置关系(1～500m )，主要是视觉传感器(CCD摄像机、红外摄像机)，这是无人驾驶汽车中最为关键的部分，相当于人类驾驶员的眼睛；本体传感器主要用于确定无人驾驶汽车的内部状态，包括发动机转速、前轮摆角、各执行机构的状态等等。
自动驾驶仪系统主要包括各种执行机构的计算机化控制，包括对离合器、制动器、油门、档位操纵杆、方向盘以及点火开关等的控制。它主要完成由人工驾驶的各个部分转由计算机控制。主控计算机相当于人类驾驶员的大脑，它将传感器收集到的各种信息经处理后转化成车辆驾驶的具体动作和控制。这其中可划分为全局规划、局部导航、伺服控制三个层次。据介绍，这辆无人驾驶汽车在改装过程中，由于需要部分动力发电来为计算机及整个控制系统供电，从而影响了车体自身的行驶速度，75．6km的时速只是车体改装后的最高行驶速度，不是车内自动驾驶仪的极限允许速度，如果把这套系统应用于性能较好的大功率汽车，则会创下更高的速度。因此，目前课题组专家正在改装速度更高的全自主无人驾驶汽车。
无人驾驶汽车的研究方向
无人驾驶汽车的研究，可以归纳为3个方向：先进计算机辅助导航系统、高性能辅助驾驶系统、结构化环境下的自动驾驶系统。就具体研究内容而言，3个方面是相互重叠的，只是技术的侧重点有所不同。
1．先进计算机辅助导航系统
这一系统主要是为公路系统中运行的车辆提供路况信息。路况信息在车辆驾驶过程中以及在道路管理部门的道路流量控制中都有极为重要的作用，借助实时路况信息采集系统、先进的车载计算机信息处理系统以及各种定位系统，驾驶员可以获得当前的路况信息，以及及时地得到道路选择方面的建议。在日本东京，一个通过微波、红外以及调频广播等手段来发布路况信息的实时信息网络服务系统已经开始投入使用，该系统可发布交通拥塞情况、最佳出行时间、路线选择策略以及空停车位等信息。类似的实时交通监控管理信息网络在我国深圳也得到了使用。
2．高性能辅助驾驶系统
又称为高级安全车辆(ASV)这一系统主要包括瞌睡检测与报警系统、车距保持系统、障碍检测与避障系统等。由于其技术难度较低并且有着极好的市场前景，世界各大汽车公司都在与科研院所合作，进行这方面的研究，并且每家公司都推出了自己的试验样车。
3．结构化环境下的自主驾驶系统
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。在这方面做得最为成功的是奔驰公司与德国国防军大学合作的VaMoRs系列自主驾驶车辆，它不仅连续多次创下道路标志线跟踪的最高时速，而且已经具备了换道超车的功能。在这方面进行研究的还有意大利帕尔马大学的ARGO (只进行方向的控制， 不进行速度的控制)、雪铁龙公司与法国帕斯卡大学联合研制的Peugeot，以及美国CMU大学的Navlav7。这些研究都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主驾驶。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、最为危险、也是最为枯燥的驾驶环节的驾驶任务。中国国防科技大学进行的CITAVT一1V型自动驾驶车辆的研究也是定位在这个层次上。
4 结束语
车辆智能化是汽车工业今后的发展方向，也是人们对汽车安全性要求越来越高的必然趋势。汽车一驾驶员一环境系统是一个复杂、多变、非线性的大系统，因此智能车辆的研究技术难度也很大。但是随着计算机技术和信息技术为代表的高新技术的发展，除了已相对成熟
的防盗、防撞、车牌识别和交通事故模拟再现之外，人工神经网络、模糊控制、神经模糊技术、虚拟实现等新技术、新思想的出现，智能车辆的研究将会有突破性进展。智能车辆系统的实用化是智能车辆发展的前进方向，在未来的研究中，研制适应性强、环境适应能力更好的智能车辆将成为智能车辆研究的重要任务。相信车辆智能化的全面运用一定会给我们的生活带来翻天覆地的变化。无人驾驶汽车初显锋芒，就让我们看到了黎明的第一道曙光，未来会因此更加美好。我们可以坐在家中一边办公，一边还可以远距离控制汽车接送我们的家人朋友或是送货。在我们驾车累的时候，还可以由智能汽车来驾驶，我们解放的双手可以做任何事情。由于智能系统来控制整个驾驶，即使酒醉或是很忙时，只要交给他，他都能随时保持清新，将你安全送到家， 没有交通事故的那一天的到来将不会遥远。
5 参考文献
[1] 刘智勇，刘迎建·车牌识别（LPR）中的图像提取及分割·中文信息学报，2000
[2] 王熙法，庄镇泉等·c 语言图像处理程序设计·中国科学技术大学出版社，2001
[3] 夏培容，石中锁等·汽车牌照自动识别系统·北京北京科技大学信息工程学院，2002
[4] 林喆·车辆牌照层次识别系统的研究·南京理工大学，2006
[5] 李一兵，陈云刚等·清华大学·道路交通事故再现模拟分析系统的研究，2001
[6] 闫民·无人驾驶汽车的研究现状及发展方向，2003
福建农林大学计算机与信息学院
计算机类论文报告
课题名称：
设计题目：
姓 名：
系：
专 业：
年 级：
学 号：
指导教师：
职 称： 科研成果论文 汽车中的人工智能化技术 计算机科学与技术 计算机科学与技术
2011年 6 月 12 日
目录
摘要 ............................................................................................................. 1
1 引言 ......................................................................................................... 1
2 人工智能化技术汽车中的典型运用 .................................................... 1
2.1 汽车防盗系统 .................................................................................................................... 1
2.1.1 汽车防盗发展史 ..................................................................................................... 1
2.1.2 典型汽车防盗系统 ................................................................................................. 2
2.1.3 汽车防盗未来前景展望 ......................................................................................... 3
2.2 汽车牌照识别系统 ............................................................................................................ 3
2.2.1 系统提出背景 ......................................................................................................... 3
2.2.2 汽车牌照识别系统简介 ......................................................................................... 3
2.2.3 牌照定位 ................................................................................................................. 3
2.2.4 牌照定位牌照分割 ................................................................................................. 5
2.2.5 车牌识别 ................................................................................................................. 5
2.2.6 实验结果与讨论 ..................................................................................................... 6
2.3 道路交通事故再现模拟分析系统 .................................................................................... 6
2.3.1 国内外发展现状 ................................................................................................... 6
2.3.2 道路交通事故再现模拟分析系统简介 ............................................................... 6
2.3.3 系统的逻辑结构及特点 ....................................................................................... 6
2.3.4 实际事故的模拟分析 ........................................................................................... 7
2.4 汽车防撞报警系统........................................................................................................... 8
2.4.1 系统提出背景 ....................................................................................................... 8
2.4.1 汽车防撞报警系统简介 ....................................................................................... 8
2.4.2 汽车防撞报警系统设计意义 ............................................................................... 8
2.4.3 汽车防撞报警系统工作原理 ............................................................................... 8
2.5 人工智能技术在汽车领域的其它运用 ........................................................................... 9
3 汽车的人工智能技术的前景展望 ........................................................ 9
4 结束语 .................................................................................................. 11
5 参考文献 .............................................................................................. 12
汽车中的人工智能化技术
摘要
人工智能化技术在汽车领域内的广泛运用，如：运用已相对成熟的汽车防盗、防撞、牌照识别和交通事故模拟再现等，还有无人驾驶汽车的初显，都让我们看到智能化汽车的全面运用，将为我们的生活带来跨时代的巨变，展现出崭新的局面。随着智能化时代的到来，我们将享有更加高品质的生活。如何在此基础上，让人工智能技术全面、更好的运用于汽车领域，是我们所要探究的。
关键词：人工智能 防盗 防撞 牌照识别 交通事故模拟 无人驾驶汽车
1 引言
很早人类就有制造机器人的幻想。黄帝的“指南车”，诸葛亮的“木牛流马”，亚里士多德的形式逻辑，莱布尼茨的关于数里逻辑的思想，“机器人”的提出，没想到这些先人的想象，在刚被提出时，被认为是狂想，但在现在的今天都已一一实现，这真让人不得不相信：梦想的力量是无穷巨大的。
而今天，随着时代的发展及社会的进步，越来越多的汽车进入了普通人的家庭，汽车逐渐成为我们生活的不可缺少的一部分呢。伴随着汽车的广泛运用，也就出现了：汽车被盗、交通事故频繁发生等问题，人们为此想出了对策：设计“汽车防盗系统”、“汽车防撞报警系统”、“道路交通事故再现模拟分析系统”，为了享受高品质的生活，就又发明出了“无人驾驶汽车”。智能化汽车的全面运用理论也就应运而生。相信：通过我们不断地努力，全面智能化的时代将不再遥远。本文就人工智能化技术在汽车领域的上述几个方面的典型运用，作一个介绍，读者一定能强烈的感受到人工智能对于汽车的发展起到了推波逐浪的作用。也希望能激发更多人更多的大胆设想，将其运用于实践，那么，智能化时代也就只有咫尺之距了。
2 人工智能化技术汽车中的典型运用
2.1 汽车防盗系统
2.1.1 汽车防盗发展史
据统计，目前汽车失窃案发最多的是美国，每年有150万辆汽车被盗，即每隔20秒就有一辆车被到；香港每年也有4000辆高级轿车失窃。从国内情况看，近几年盗窃汽车案件不断增多，据统计2002年全国发生盗车案件10万多起，平均每天被盗300多辆车，并且近几年还在继续增加，上升势头越来越猛。如何防止汽车被盗已经成为一个重要的社会问题之一。随着社会的进步，汽车防盗技术已经与安全、环保、节能一起被列为汽车技术发展的四大课题。
随着科学技术的进步，为对付不断升级的盗车的段，人们研制开发了不同方式结构的防盗器。
第一代机械式防盗器
主要分为方向盘锁和排档锁两大类，它主要是靠锁定离合、制动、油门或转向盘、变速挡来达到防盗的目的，但只防盗不报警。其优点是价格便宜，安装简便。缺点是防盗不彻底，每次拆装比较麻烦，不用时还得找地方放置。有时车主会给车辆装上数种机械式的防盗器，据业内人士介绍，这样做可以在一定程度上吓阻盗车贼，或增加盗贼被发现的可能性。此类产品防盗性能极低，现在市面上已经很少单独使用。
第二代电子式防盗器
为了克服机械锁只防盗不报警的缺点，电子报警防盗器应运而生。它主要靠锁定点火或启动起来达到防盗的目的，同时具有防盗和声音报警功能。遥控式汽车防盗器的特点是可遥控防盗器的全部功能，可靠方便，可带有振动侦测门控保护及微波或红外线探头等功能。现在市场上还出现有双向功能的电子防盗器，这种防盗器在一定距离内不仅能由车主遥控车辆，车辆还能将自身状态传递给车主，例如哪一侧的车门被开启或车窗玻璃破坏等。但是这类防盗器具有一定的防盗功能，超出有效距离和无人看管时，其防盗功能也将丧失殆尽。
第三代芯片式数码防盗器
它多数用于汽车原配防盗器，虽然解决了第二代防盗器的防盗码功能，但还是摆脱不了距离的限制。小偷手段的升级，所以很多装有原配防盗器的汽车被盗走，包括高档轿车如宝马、奔驰也时有被盗走的报道。
第四代网络防盗系统
1、GPS 系统全称为“全球卫星定位系统”，其主要用于汽车的导航与定位而衍生出来的辅助防盗功能，它的优点是可以实时了解集团车队内每台车辆所处位置，以便有效监督。它主要是车辆被盗后通过服务中心来控制或定位来寻获车辆，是在警情发生后的“追盗”手段。GPS防盗的缺陷主要有：一是没有建立卫星定位地面监控中心的地区GPS无法工作；而是由于卫星数量有限，信息扫描覆盖存在一定“盲区”，从而使监控实际上经常出于间断“丢失”状态；三是价格一般都在数千元以上，而且每年还得支付几百至上千元的服务费，使车主增加额外负担，令普通百姓望而却步，因其是通过信息报警、网络覆盖不全和警情传达不直接，使其防盗性能大大降低，所以装了GPS汽车被盗屡屡发生。
2、GSM网络防盗系统（以广东禧福龙GSM汽车防盗器为代表）是利用GSM全球移动网络对汽车进行24小时即时无限距离监控，并能在发生警情的几秒钟内拨通车主手机或电话进行语音报告，车主可立即通过来电进行监听、喊话、锁定汽车，系统将自动切断油路、电路、使车子无法启动，具有真正意义的“防盗”功能，防盗于为然，从根本上杜绝了盗车的可能；遭遇抢劫过后，则可凭电话锁定车辆，通过GSM网络定位寻回失车。GSM的移动数码通信的普及应用，使用任何的移动、固定电话对车辆进行管理和监护，也可无钥匙对车辆进行操作启动和驾驶，实现不限时间、地点的全球远程遥控与监控，使人、车相处“形影不离”，人性话的产品及人性化的功能，以语言作为产品功能设置、操作、使用、通信的平台，实时、清晰、明了的语言传送遥控与报警信息，完全抛开人车分离时的担忧。摒弃传统产品的被动报警、距离隔阂、远程无知与失控的弊端，将爱车随时处于自己的掌握之中，是最新汽车高科技配套产品。GSM网络防盗系统有效的克服了GPS防盗系统的成本搞、网络覆盖不全、防盗性能低、报警不直接等缺陷，而且无需支付服务费，已迅速成为新的主流防盗系统。
2.1.2 典型汽车防盗系统
（1）德国宝马车系防盗系统；
自1995年起，宝马车系开始采用以第二代电子禁止启动系统共EWS II（Electronic Immobilizer）为核心的防盗系统。
EWS II 系统由内置电子芯片的点火钥匙和位于点火开关上的环状线圈、收发组件、控制组建及发动机电子控制组建组成。
工作原理如下：
当车主将钥匙插进点火开关并拧动钥匙时，会使环状线圈发生电池感应，向内置电子芯片提供所需的工作电压，从而使芯片把自己所记忆的这把钥匙的电子编码的数码信号，经过收发组件传递到EWS II 控制组件。
（2）德国桑塔纳2000Gsi轿车防盗系统。
桑塔纳2000Gsi轿车防盗系统采用的是经驻车防盗系统认可的钥匙启动工作程序的防盗装置。
该系统的工作原理是：车主将钥匙插进点火开关并转至ON位置时，读识线圈能量以感应的方式传递给钥匙上的脉冲转发器，脉冲转发器接受能量后立即发射出答复代码；
通过读识线圈接收后把答复代码输送给驻车防盗系统电控单元，驻车防盗系统电控单元收到答复代码与先前存储的代码比较是否相同。如果相同，就向发动机电控单元发出进入正常工作程序的指令，发动机正常启动。
（3）美国别克轿车防盗系统；（遥控钥匙确认）
（中央控制门锁、无限遥控系统、典型中央控制门锁系统、
该系统的工作原理是：
点火钥匙内嵌一电阻片，拥有特定的电阻代码，而点火锁芯含有电阻感应触电。当钥匙和锁芯一起转动时，锁芯触点与点火钥匙上的电阻片相接触，使电阻片形成钥匙检测电路，此时车身控制模块向电路提供5V参考电压。车身控制模块读入电阻片代码，与预置的电阻代码进行比较。当检测出一致时，车身控制模块将通过2级串行数据连接向动力系统控制模块发出燃油喷射口令，同时动力系统控制模块启用防盗继电器，向发动机供油；若不一致，车身控制模块使点火系统和起动机不工作，也不允许动力系统控制模块发出喷油命令；同时，还能点亮防盗报警灯，即使将启动机电磁阀接通，PCM也无法使喷油器喷油，从而防止汽车被盗。
2.1.3 汽车防盗未来前景展望
汽车防盗追踪器：集GPS卫星定位技术和GSM网络数字移动通信技术和汽车防盗技术于一体的高科技产品，是继单向防盗器、双向防盗器后的新一代汽车防盗产品。此类追踪器在目前很受瞩目，相信不久的未来会成为主流汽车防盗器。
2.2 汽车牌照识别系统
2.2.1 系统提出背景
随着社会经济、高速公路的快速发展，以及汽车普及程度的日益提高，先进、高效、准确的交通智能管理系统日益受到人们的重视，汽车牌照识别技术的应用为现代交通的智能化管理打开了一扇大门。汽车牌照识别技术目前已经在高速公路收费、城市道路监控、车辆违章管理等方面显现出了强劲的生命力。仅就高速公路收费而言，目前大部分收费系统采用人工收费方式，这种方式不仅占用大量的人力、物力，而且效率低下，容易产生错误，造成高速公路交通资源的浪费。而通过计算机视觉技术实现的不停车自动收费系统就可以有效地免上述问题。我现在以“北京科技大学”设计的“汽车拍照自动识别系统”为例来，该系统是通过摄像机对过往车辆进行拍照，再通过车牌自动识别系统识别出汽车的牌照，根据已有的数据库信息对该车收费，就能达到提高效率，管理智能化等要求。应用车牌照自动识别技术的高速公路自动收费系统由三部分组成：图像抓拍、牌照定位、字符识别。本小结详细论述了这三部分所用方法，并最后给出了实验结果。
2.2.2 汽车牌照识别系统简介
通过图像采集卡把摄像机所获取的图像送入计算机，经过图像分割技术，定位出车牌， 再经过二值化、预处理以及字符分割，得到单个待识别的车牌字符，再利用模式识别方法进 行识别。汽车图像的采集是通过一定的传感器，将汽车到达测量范围的信号送入计算机，再启动图像采集卡采集一幅汽车的头部图像，送入牌照定位、识别系统，最终得到识别的车牌。
2.2.3 牌照定位
要从背景复杂的汽车图像中准确地将牌照定位是比较困难的，传统的经典算法[1]包括从简单的灰度阈值方法到复杂的连接元素分析方法以及Hough 变换等。本文根据牌照区域与
汽车背景在灰度分布上存在着明显的差异，而且车牌的底色和车牌字的颜色也形成强烈的对比，在一相对小的范围内变化频繁[2]这些特征，来对车牌进行定位。
第一步：对车牌进行二值化。计算灰度图像f 中以f(i,j)为中心的N×N（N 一般取3）的屏蔽窗口内灰度的平均值u，无条件地把灰度u 赋给f(i,j)，得到灰度图f1(i,j)。再按图1
所示，以顺时针
图1 H(0)～H(7)变量排列示意图
方向把距离像素f1(i,j)为N 的8 个像素点的灰度值赋给变量H(0)、H(1)„„H(7)。规定一阈值T，以得到变量h(0),h(1),h(2),h(3)的值，这四个变量的值由下式确定：
其中T 为经验阈值，一般取为20，f(i,j)为原图像点(i, j)的灰度。当得到h(0),h(1),h(2),h(3)四个值后，可以计算经过处理后点(i, j)的灰度值，这时得到的图像为：
此时图像f2(i, j)分为了三灰度级，灰度级为0 的像素点为不确定点，应重新计算灰度。方法为：先分别计算灰度值为128 和255 像素点的平均灰度t1 和t2 ， 若满足
abs(f(i,j)-t2)
图2 和图3 分别为二值化前和二值化后的汽车图像。利用上述二值化方法对整幅图处理后，可以看出车牌区的背景大部分被去除，利于后续车牌的搜索。
第二步：搜索车牌。车牌位于整幅图的下部，因此由底边开始，逐行扫描。由于我国车牌一般是7 个字符（汉字、字母、数字），因此每行一般都有20 次以上的0、1 或1、0 变化，当连续有n 行符合规定，则作为一个侯选。 n 需要根据原图像大小确定。确定出一个或几个侯选区域以后，再根据车牌的尺寸、文字分布等特征，定位出真正的车牌。
实验证明，采用该方法定位牌照迅速而准确，准确率达到98%以上。
图2 原始输入图 图3 二值化所得图像
2.2.4 牌照定位牌照分割
首先对定位出的车牌进行合理的二值化。本文采用基于直方图指数平滑的阈值分割方 法进行二值化，得到一幅二值化的车牌字符图像，如图5 所示。由图可见，因光照影响、牌 照污损等原因，二值化后车牌图像存在较多的干扰，需要进行去噪处理。本文采用区域标记 的方法[3]，对二值图像相互连接的黑像素的集合标记为一个区域，处理后每个像素的值即为 其所属区域的区域号，计算每个区域黑像素的数目，再根据车牌、字符的大小确定一大、一 小阈值，像素数目小于或大于阈值的区域去除，这样对于孤立的像素点以及边框的影响都能 有效的去除(利用区域标记的位置信息去除边框)。去除噪声的车牌图像如图6 所示。
图4 车牌原图 图5 二值化后 图6 去除噪声后 图7 分割出字符 单字的分割利用寻找峰、谷的方法。字符块在垂直方向上的投影必然在正确的分割 位置上取得局部最小值，并且这个位置应该满足书写规则和字符尺寸的限制。因此首先对字 符图像进行垂直方向的投影，在水平方向上从左至右检测各坐标的投影数值，检测到第一个 投影值不为r(r 为一阈值，可根据经验得到，一般为1 或2 或3)的坐标视为字符的左边界， 再从该坐标向右检测到的第一个投影值为r 的坐标可视为字符的右边界，这样依次可得分割 出的7 个字符。为了去除干扰带来的误分，可以根据字符的平均字宽和两字符之间的间隙去 除可能存在的误分。分割结果如图7 所示。
2.2.5 车牌识别
我国车牌字符分为汉字、字母、数字7 个字符，字库包括大约40 多个汉字，26 个英文 字母，10 个数字，总共超不过100 个，因此可以针对其特点采用最优的识别方法识别。本 文作者在另一课题“汽车牌照字符识别研究”中对车牌字符的识别进行了详细的论述，总体 思路为：把汉字字符归一化为32×48 像素图像，字母和数字归一化为20×35 像素图像。汉 字采用基于梯度的特征提取方法，由于梯度反映了汉字图像中各点阵的邻近点阵之最大变化 情况，因此可以用梯度大小与梯度方向两个参数来表征汉字特征，再利用分类器进行分类，
进而识别出汉字。而字母和数字由于字库较小，因此采用K-L 变换法，再辅以细微结构辨 识算法，可以正确识别字母和数字。
2.2.6 实验结果与讨论
利用上面提出的方法，我们在天津塘沽高速公路进行了现场实验，统计了2000 幅现场 拍摄的车牌，识别速度不超过1 秒，识别结果如表1 所示。
表1
以及车牌区挂有商标的原因造成牌照定位的不准确，若考虑车牌的彩色信息，可以使车牌定位达到100%，目前我们正在做这部分工作。有的车牌太脏或个别字被遮掩，使一部分单字分割错误，但总的准确率也比较高。单字分割而由于牌照的倾斜等原因使字形发生了变形，造成了一些误识，如“2”和“Z”，“0”、“8”、“D”、“O”、“B”等，为保证提高识别率，还需考虑字符的局部特征，对此问题，本文暂不论述。
对于车牌识别，我们还有很多识别方式：像基于纹理的牌照图像二值化方法，基于形态学和神经网络的车牌识别算法，一种基于特征的车牌定位算法，基于彩色分割的车牌识别技术等等，这些都需要我们不断地探索。
2.3 道路交通事故再现模拟分析系统
2.3.1 国内外发展现状
在交通事故已经成为严重社会问题的今天，使用计算机辅助进行交通事故的模拟与分析已成为现实的需要。美国国家道路交通安全局(NHTSA)资助开发了大型事故再现软件系统SMAC和CRASH，奥地利开发了PC—CRASH。这些系统一直在不断地完善发展中。国内也已经开始了探索汽车碰撞事故的计算机模拟研究。我现在以“云南省道路交通管理科学技术研究所”设计的“道路交通事故再现模拟分析系统”来介绍。该系统是按照基层民警的直接需求，通过学校与职能部门的成功合作，开发了道路交通事故再现模拟分析系统．此系统可根据事故现场的信息，再现事故的全过程，辅助分析事故原因、认定事故任。在建模过程中采用人工智能技术，利用不同于上述系统的参数子集，克分利用特定事故形态的特点进行模型假设。采用虚拟现实技术．利用OpenGL接口开发了三维动画演示模块，允许用户在虚拟世界中改变场景元素，最后将三维动画导出为AVI文件。
2.3.2 道路交通事故再现模拟分析系统简介
道路交通事故再现模拟分析系统，在建立碰撞模型、轨迹模型时，采用人工智能技术，根据事故形态千差万别的特点，采用与其他系统不同的参数子集充分利用了特定事故形态的特点进行模型假设。采用虚拟显示技术，利用OpenGL接口开发了三维动画演示模块，在虚拟世界中演示车辆在事故中的运动情况，用户可以改变场景元素，增加真实感，为了方便用户查询数据，系统开发了车辆技术参数数据库，利用本系统对实际的事故案例进行模拟分析，其结果与PC-CRASH模拟的结果基本一致，表明本系统可以用于事故分析的事件中。
2.3.3 系统的逻辑结构及特点
本系统可根据事故现场的信息，从数据库中查询、导人事故车辆的技术参数：根据用户对事故类型的选择，从模型库中导入对应的轨迹模型和碰撞模型；然后计算车辆的行驶速度及整个事故过程中的速度变化情况，并以二维动画的形式显示车辆的运动情况，将模拟的运动轨迹与实际的现场情况相比较．最后，为了直观地了解车辆在事故中的运动情况，将模拟
的运动在虚拟世界中以三维动画的形式演示出来．在系统分析时，基于模块化的设计思想，遵循软件工程的设计规范，将整个系统分成主程序模块、数据结构定义模块、模型实现模块、技术参数数据库模块、三维动画演示模块5个部分分别设计实现．各模块之间的接口关系参见图8．
图8 系统各模块问关系图
2.3.4 实际事故的模拟分析
采用本系统对一个实际事故案例进行模拟分析，采用国内外广泛应用的PC-CRASH系统模拟的结果与之进行比较。事故阐述：1999年8月31日，在昆明市某路口处，一辆捷达小客车由西向东行驶，适有一辆赛风牌小客车由东向南左转，捷达车前端与塞风车右侧接触，造成事故。
模拟分析：根据采集的现场信息，用本系统对此事故进行模拟分析，然后利用PC CRASH系统中的模型进行模拟（两系统的输入情况系统）。
比较结果：本系统模拟分析的结果（初始速度）为73.5km/h（捷达车），25.3km/h(塞风车)，PC-CRASH系统的结果为74.1km/H（捷达车），24.8km/h（塞风车）。两个系统模拟所得的车辆轨迹基本相同。对所得的结果进行三维动画演示，动画演示图序列可参考图9（仅选取嗲表性的帧，4幅为相同视角下不同时刻的画面），为了方便观察，可以对其进行视角、视点变化，参看图10（2幅为相同时刻变换视角、视点后的画面）。可以增删场景元素。
图9 三维动画演示关键帧序列
图10 变换视角、视点后图行
2.4 汽车防撞报警系统
2.4.1 系统提出背景
随着时代的发展及社会的进步，越来越多的汽车进入了普通人的家庭，汽车逐渐成为我们生活的不可缺少的一部分。尽管公路条件在不断地改进，但仍然避免不了公路上汽车排挤的现状，再加上设计车速不断提高。恶性交通事故无时无刻不发生，给人们和社会都带来了巨大的生命与财产的损失，汽车防盗系统也因此应运而生。
汽车防撞报警系统是一种当汽车离障碍物较近时向司机预先发乎报警的装置，通常系统的各个探测器的安装于其汽车的几个关键的车身部位，能探测到接近车身的行人、车辆和周围的障碍物，能向司机或乘客提前发出即将发生撞车危险的信号，促使司机甚至撇开司机采取应急措施处理特殊险情，避免损失。同时当汽车发生故障时，可以通过安按动警示信号键向过往的车辆发送无线警示信号，提醒过往车辆的司机注意，从而更有效地避免交通事故的发生。汽车的各种方便性正在不断地被人们接受，现如今如同是一般的家用电器一样地进入平常百姓的家中，开发成本系统。可以广泛地安装于各种家用轿车、客车、货车等，如与车载微型电脑相配合，可以实现更多的人工智能化操作，是实现汽车无人驾驶必不可少的一个组成部分，也是未来汽车的发展方向，因此运用前景是相当客观的。
2.4.1 汽车防撞报警系统简介
以湖南某大学设计的“汽车防撞报警系统”为例来进行说明。该系统是利用MCS-51系列单片机为核心器件并结合比较常规的超声波传感器以及价格低廉的电子元件，由超声波发生电路、超声波信号接收电路、微波信号发生电路、感应信号放大处理电路、中央处理单元电路，报警电路以及无线报警信号发射电路组成一个低误差，高精度，多功能的汽车防撞系统。
2.4.2 汽车防撞报警系统设计意义
随着现代化交通突飞猛进的发展，车辆的数量急剧增多，这就不可避免的要出现一些问题，一方面汽车的数量逐年增加，公路、街道、停车场和车库拥挤不堪，可转动的空间越来越少；另一方面，新设计及非专职司机越来越多，因碰撞引起的纠纷越来越多，车辆之间、车辆与人、车辆与墙壁等障碍物之间的碰撞时有发生。据美国相关部门的统计数据显示，因各种原因造成的车辆追尾事故占交通事故总量的90%左右。全世界死于车祸的人，要比第二次世界大战的死亡人数还要多。因此，要降低公路交通事故，必须大力降低车辆的碰撞事故，而汽车防撞系统的发展及应用则有助于减少汽车碰撞事故的发生，因此研究汽车防撞系统的意义是不言而喻的。
汽车防盗系统是一种高科技的产物，它将伴随着机电一体化技术的进步得到新的发展。汽车防盗系统的核心在于快速准确地测量出汽车前方障碍物之间的距离，并及时发出报警信号以及自动刹车等应急措施，从而实现防撞。奔驰公司和沃尔玛公司在汽车防撞器方面走在世界前列。美国的《大众机械师》杂志介绍了戴姆勒-克莱斯勒公司汽车防撞器的研究情况。该防撞器结构主要是两个测距仪和一个影像系统，能够测出安全距离，如果发现前有障碍物，计算机能够自动引发刹车装置。戴姆勒-克莱斯勒公司的实验结果显示，汽车一每小时20英里（32.18公里/小时）的车速行驶，在距离障碍物40英尺（12.19米）时，若司机仍在加速，自动防撞器的执行机构就会自动刹车，在距离障碍物1英寸（2.04厘米）的地方使车停下来，从而避免了撞车。
2.4.3 汽车防撞报警系统工作原理
本防撞装置利用声波作为检测波，利用超声波作为机械波，其频率为20kHz～20MHz，随着频率的增加，检测距离减小，使用频率在15～40kHz之间，检测距离为0.5～3.0m，由发射器、接收器、控制器和反射板组成。发射器、接收器、控制器安装在防撞主体（指由产品控制能实现防撞功能的汽车面板）上，发射器发出检测波，经反射面反射给接收器，通过判断处理后，发送控制器执行规定的功能，基于单片机的天车防撞系统采用ATI89C52单片机和专
用芯片测量超声波发射到反射回所需的时间t，由S=vt（v=314m/s，计算时加入温度补偿）得到从声波发射到反射面的距离，此距离随时显示在汽车驾驶室内，软件可以设置几级提示和报警，当车障之间距离小于安全距离时，设置驾驶室的声光报警仪即发出声光信号，通知驾驶员谨慎操作，从而有效地防止碰撞事故发生，保证人生及设备的安全。
2.5 人工智能技术在汽车领域的其它运用
人工智能技术还可以运用于很多方面，如：汽车电磁兼容的智能预测方法；基于感知器神经网络的线性分类方法研究；基于无线网络的嵌入式智能交通信号控制系统的研究；燃料电池汽车故障诊断仪及故障诊断技术研究；汽车损失综合评价决策支持系统模型的研究与设计；人机一体化智能系统理论及应用研究探索等等
3 汽车的人工智能技术的前景展望
人工智能技术在汽车领域的应用，除了上述介绍的，运用于防盗、车牌识别、交通事故模拟以及防撞等上，我们还在不断的探索无人驾驶的智能汽车的运用。
不久前，在湖南省一条环城高速公路上，一辆外形普通的北京吉普悄然无声地行驶着，车辆穿梭不启．。然而谁也不会料到，这是我国首次进行国产汽车无人驾驶试验，汽车自主无人驾驶时的最高时速达75公里，在长达36分钟的行驶途中，运行正常，安全到达预定的目的地— — 北山镇。这标志着我国无人驾驶技术已向实用化阶段迈出了重要一步，继德国、英国、H本之后跻身于世界先进行列。
我们知道，汽车是靠人驾驶的，人的驾驶技能、性格、状态等因素对汽车的行驶安全起着决定性的因素。统计表明，80％的车祸是人的因素造成的，如酒后开车、疲劳驾驶、紧急状态下反应不及时等，因此，开展“无人驾驶汽车研究”对人类安全是有现实意义的。而无人驾驶在地质勘探、外星探索等高科技领域的作用更是意义非凡，可以说这是汽车运用100多年来的一次质的革命。
无人驾驶汽车又称为“全自主自控驾驶”，它之所以能像人驾驶车辆一样“有主见”地点火、起步、挂挡、停车，并在行进途中避让障碍物以及根据道路状况自动改变方向、自动增减油门等，完全依靠车内安装的一套智能系统。这套智能系统是由电脑控制装置、车顶摄像机、自动驾驶室以及密密麻麻的智能传感器组成。这些装置和仪器仪表几乎占据了车厢内的1／3空间，集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算、程序设计、组合导航、信息融合等多种高科技于一体，是当代计算机科学、模式识别、控制技术的高度结合和发展的产物。 例如，无人驾驶技术中的“自动控制”功能，就是利用自动控制器对车体状态进行监测、调节，如自动调整底盘以适应路况的悬挂系统，保持直线稳定行驶的自主平衡系统，根据气自动闭合车窗、自动检测轮胎气压的装置等。“体系结构”功能就是把传感器与计算机联系起来，起到了人的神经传播作用，使各仪器、装置根据指令协调运口’盛原的转。“人工智能” 是让汽车能模拟人的驾驶行为，事先设置的上万条指令使车载电脑能在各种复杂的路况和气候条件下自动适应、轻松驾驶，有的车载电脑甚至还能模仿和适应车主的驾驶风格。“视觉计算”就是让摄像机能像人的眼睛一样看清路面，具有在雾天、雨天、雪天以及在黑暗和烟雾中探测目标的功能，并给出相应的导航参数。“程序设计”则使系统的操作处理具有“即时性”，即系统地分析处理动作与车体高速行驶保持同步和一致，如汽车突然从平坦的高速公路上转到崎岖不平的小路，就会及时减速慢行，对路况发生变化作出迅速反应。如今，高架、过隧道、走高速．过大桥⋯ ⋯ 四通八达的现代交通网使人们出行越来越便利，而无人驾驶系统的出现将使“快乐驾车”成为现实驾车，尤其是长途开车不再是一种枯燥无味的事。当开车人感觉疲劳时，完全可以把事交给无人驾驶系统去做，自己闭目养神，或与车上人一起娱乐休闲。专家认为，以无人驾驶技术为核心的智能交通系统，是21世纪世界交通的发展趋势和标志，它必将给人们的出行带来更安全、准时、高效的保障。
事故发生或车子故障时自动通报消息等功能，则由事故发生后将伤害减到最小的系统负责。感知器的技术是智能型运输系统实现的关键，感知器可分辨路上汽车与行人的动作、侦测路面的状态等。例如先进安全汽车的前后左右方向上都装有感知器，它们可代替驾驶者的眼睛，替驾驶者侦测车子周边的状况。行车道路支持系统(AHS)则是将这种感知器的发射装置设置在道路两旁，再利用通讯技术将资讯传送到车子。通过行车道路支持系统，驾驶者可以获得车上感知器侦测不到的资讯，得到更多样化的支持，是一种使道路智能化、将车子
与道路紧密连结以减少交通事故、提高运输效率的系统。行车道路支持系统如果实现，死亡事故将可减少一半。
无人驾驶技术是集自动控制理论、人工智能理论、视觉计算理论、体系结构理论、程序设计技术、机构控制技术、组合导航技术、传感器技术、信息融合技术、机械设计制造技术等多种理论及技术于一体的多学科、多行业综合技术，该技术不仅有着广阔的民用市场， 而且有着巨大的潜在的军用价值。它代表一个国家计算机科学、模式识别和智能控制技术的发展水平，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志。
国外无人驾驶汽车的研究现状
发达国家从20世纪70年代开始进行无人驾驶汽车研究，目前在可行性和实用化方面，美国和德国走在前列。美国是世界上研究无人驾驶车辆最早，也是水平最高的国家。早在20世纪80年代， 美国的DARPA计划中就提出ALV(自主地面车辆)计划，这是一辆8轮车，能在校园的环境中自主驾驶， 但车速不高。美国其它一些著名的大学，如卡耐基·梅隆大学、麻省理工学院等都先后于20世纪80年代开始研究无人驾驶车辆。然而，由于技术上的局限和预期目标过于复杂，到20世纪80年代末90年代初，各国都将研究的重点逐步转移到问题相对简单的高速公路上的民用车辆的辅助驾驶项目上。1995年，一辆由美国卡耐基·梅隆大学研制的无人驾驶汽车NavLab—V，完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。在全长5000多公里的美国州际高速公路上，整个实验96％以上的路程是自主驾驶的，车速达50-60km／h。尽管这次实验中的NavLab—V仅仅完成方向控制，而不进行速度控制(油门及档位由车上的参试人员控制)，但这次实验已经让世人看到了科技的神奇力量。德国于1987年研制成功的无人驾驶汽车VaMoRs—M，在号称世界上最规范的德国高速公路上进行了无人驾驶实验。在德国军方的护送车队及直升飞机的保障下，它创下了97km／h的最高时速。在随后的几年中，德国国防军大学的VaMoRs系列无人驾驶汽车一直保持着无人驾驶车辆研究领域时速上的世界纪录。1994年，VaMoRs—P已经能在川流不息的普通高速公路上，与有人驾驶的车辆一起以130km／h的速度行驶，并且可以完成超车换道等动作。奔驰公司最近宣布，在其2005年推出的新款轿车中，高速公路的无人驾驶功能将作为选购件供用户选装。
我国无人驾驶汽车的研究成果
我国的国防科技大学从20世纪80年代开始进行无人驾驶技术研究，已先后研制出四代全自主无人驾驶汽车。1989年，我国首辆智能小车在国防科技大学诞生，这辆小车长lOOcm，宽60era、重175kg，有三个轮子，前轮是一个导向轮，后边有两个驱动轮。它包含了自动驾驶仪、计算机体系结构、视觉及传感器系统、定位定向系统、路径规划及运动控制系统，还有无线电通信、车体结构及配电系统。驱动系统由车载电池组提供动力电源，持续时间达3h以上，速度可达lm／s。1992年， 国防科技大学研制成功了我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。2000年6月，国防科技大学研制的第四代无人驾驶汽车试成功，最高时速达76km，创下国内最高纪录。这辆无人驾驶汽车是一辆半新的米黄色北京2020SG吉普车(见图2)， 其智能控制系统主要由三部分组成：传感器系统、自动驾驶仪系统和主控计算机系统。传感器系统包括全局定位传感器、、局部导航传感器和本体传感器。全局定位传感
器主要用于确定无人驾驶汽车在大范围内(1-500kin )在数字地图中的位置， 包括GPS定位系统和磁罗盘等传感器；局部导航传感器主要用于确定车辆相对于局部环境内的参照物的位置关系(1～500m )，主要是视觉传感器(CCD摄像机、红外摄像机)，这是无人驾驶汽车中最为关键的部分，相当于人类驾驶员的眼睛；本体传感器主要用于确定无人驾驶汽车的内部状态，包括发动机转速、前轮摆角、各执行机构的状态等等。
自动驾驶仪系统主要包括各种执行机构的计算机化控制，包括对离合器、制动器、油门、档位操纵杆、方向盘以及点火开关等的控制。它主要完成由人工驾驶的各个部分转由计算机控制。主控计算机相当于人类驾驶员的大脑，它将传感器收集到的各种信息经处理后转化成车辆驾驶的具体动作和控制。这其中可划分为全局规划、局部导航、伺服控制三个层次。据介绍，这辆无人驾驶汽车在改装过程中，由于需要部分动力发电来为计算机及整个控制系统供电，从而影响了车体自身的行驶速度，75．6km的时速只是车体改装后的最高行驶速度，不是车内自动驾驶仪的极限允许速度，如果把这套系统应用于性能较好的大功率汽车，则会创下更高的速度。因此，目前课题组专家正在改装速度更高的全自主无人驾驶汽车。
无人驾驶汽车的研究方向
无人驾驶汽车的研究，可以归纳为3个方向：先进计算机辅助导航系统、高性能辅助驾驶系统、结构化环境下的自动驾驶系统。就具体研究内容而言，3个方面是相互重叠的，只是技术的侧重点有所不同。
1．先进计算机辅助导航系统
这一系统主要是为公路系统中运行的车辆提供路况信息。路况信息在车辆驾驶过程中以及在道路管理部门的道路流量控制中都有极为重要的作用，借助实时路况信息采集系统、先进的车载计算机信息处理系统以及各种定位系统，驾驶员可以获得当前的路况信息，以及及时地得到道路选择方面的建议。在日本东京，一个通过微波、红外以及调频广播等手段来发布路况信息的实时信息网络服务系统已经开始投入使用，该系统可发布交通拥塞情况、最佳出行时间、路线选择策略以及空停车位等信息。类似的实时交通监控管理信息网络在我国深圳也得到了使用。
2．高性能辅助驾驶系统
又称为高级安全车辆(ASV)这一系统主要包括瞌睡检测与报警系统、车距保持系统、障碍检测与避障系统等。由于其技术难度较低并且有着极好的市场前景，世界各大汽车公司都在与科研院所合作，进行这方面的研究，并且每家公司都推出了自己的试验样车。
3．结构化环境下的自主驾驶系统
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。在这方面做得最为成功的是奔驰公司与德国国防军大学合作的VaMoRs系列自主驾驶车辆，它不仅连续多次创下道路标志线跟踪的最高时速，而且已经具备了换道超车的功能。在这方面进行研究的还有意大利帕尔马大学的ARGO (只进行方向的控制， 不进行速度的控制)、雪铁龙公司与法国帕斯卡大学联合研制的Peugeot，以及美国CMU大学的Navlav7。这些研究都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主驾驶。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、最为危险、也是最为枯燥的驾驶环节的驾驶任务。中国国防科技大学进行的CITAVT一1V型自动驾驶车辆的研究也是定位在这个层次上。
4 结束语
车辆智能化是汽车工业今后的发展方向，也是人们对汽车安全性要求越来越高的必然趋势。汽车一驾驶员一环境系统是一个复杂、多变、非线性的大系统，因此智能车辆的研究技术难度也很大。但是随着计算机技术和信息技术为代表的高新技术的发展，除了已相对成熟
的防盗、防撞、车牌识别和交通事故模拟再现之外，人工神经网络、模糊控制、神经模糊技术、虚拟实现等新技术、新思想的出现，智能车辆的研究将会有突破性进展。智能车辆系统的实用化是智能车辆发展的前进方向，在未来的研究中，研制适应性强、环境适应能力更好的智能车辆将成为智能车辆研究的重要任务。相信车辆智能化的全面运用一定会给我们的生活带来翻天覆地的变化。无人驾驶汽车初显锋芒，就让我们看到了黎明的第一道曙光，未来会因此更加美好。我们可以坐在家中一边办公，一边还可以远距离控制汽车接送我们的家人朋友或是送货。在我们驾车累的时候，还可以由智能汽车来驾驶，我们解放的双手可以做任何事情。由于智能系统来控制整个驾驶，即使酒醉或是很忙时，只要交给他，他都能随时保持清新，将你安全送到家， 没有交通事故的那一天的到来将不会遥远。
5 参考文献
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[2] 王熙法，庄镇泉等·c 语言图像处理程序设计·中国科学技术大学出版社，2001
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[5] 李一兵，陈云刚等·清华大学·道路交通事故再现模拟分析系统的研究，2001
[6] 闫民·无人驾驶汽车的研究现状及发展方向，2003