与智能驾驶有关的论文题目

与智能驾驶有关的论文题目

新能源汽车是指采用非常规的车用燃料作为动力来源（或使用常规的车用燃料、采用新型车载动力装置），综合车辆的动力操控和驱动方面的先进技术，形成的技术原理先进、具有新技术、新结构的汽车。主要区别于现在我们常见的汽油和柴油为燃料的内燃机汽车。新能源汽车包括纯电动汽车、增程式电动汽车、混合动力汽车、燃料电池电动汽车、氢动力汽车、其他新能源汽车等。下面介绍几个市场主流的新能源汽车类型：1、新能源包括混合动力汽车：采用燃油和电作为驱动原料的混合动力。目前各大品牌基本都有此类车型，比如：奔驰S400、宝马5系等，这些混动车辆都会标有Hybrid字样。2、纯电动汽车：此款车完全脱离了燃油，完全靠电作为驱动原料的混合动力。3、燃料电池汽车：这款车也是电池车，是一种氢氧混合燃料电池，您可以快速将电池燃料灌满，无需充电等待。4、氢能源动力汽车：此款车也完全脱离了燃油，利用氢能源替代了燃料。5、太阳能汽车：这款车大家比较容易理解，通过太阳能电池板，转化成电能来驱动车辆。还有其他新能源汽车，如：双燃料汽车、天然气汽车等

你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。（一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法:一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行: 第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。 第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。 第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。

新能源汽车是指采用非常规的车用燃料作为动力来源（或使用常规的车用燃料、采用新型车载动力装置），综合车辆的动力控制和驱动方面的先进技术，形成的技术原理先进、具有新技术、新结构的汽车。下面是学术堂整理的关于新能源汽车的论文题目，欢迎大家阅读参考：1、对汽车新能源技术的初步探讨2、2011第九届(上海)汽车电子与汽车新能源高峰论坛圆满落幕3、现阶段我国汽车新能源技术发展战略研究4、汽车新能源及润滑油的发展研究5、宝马汽车新能源发展战略6、汽车新能源之氢动力7、21世纪汽车新能源——燃料电池8、汽车新能源领域异军突起的新秀——来自EVS25珠海银通展区的报告9、宝马集团展示汽车新能源技术的现在和未来10、未来的汽车新能源11、汽车新能源的N种可能12、FPT菲亚特动力科技杯中国汽车新能源技术金牌榜揭晓13、汽车新能源开发蕴育绿色革命的到来14、CNG车型走俏 力帆汽车新能源战略将分“两步走”15、也谈汽车新能源——形形色色的清洁汽车“食谱”

交通工程毕业论文题目

交通工程是运输工程学中的一个分支。运输工程包括：公路交通、铁路交通、航空交通、水上交通、管道交通五项内容。下面是我为你带来的 交通工程毕业论文题目，欢迎阅读。

1、公路建设项目后评价理论研究

2、基于集成神经网络的城市道路交通流量融合预测研究

3、综合交通运输系统理论分析

4、城市道路交通状态判别及拥挤扩散范围估计方法研究

5、基于CIC的轨道交通建设工程集成管理研究

6、城市轨道交通工程施工方风险认知研究

7、基于出行特征的交通工程设计研究

8、重大交通工程项目经济领域社会稳定风险评估方法研究

9、地下轨道交通工程抗震设防要求确定方法研究

10、基于多维矩阵WBS的城市轨道交通项目集成管理研究

11、轨道交通工程绿色施工与清洁生产研究

12、宁波轨道交通工程结构混凝土耐久性质量控制管理研究

13、天津地下交通工程混凝土墙耐久性研究

14、国内轨道交通驾驶室人机工程设计研究

15、基层质监机构的交通工程质量监督机制研究

16、交通工程施工安全防治和监管体系研究

17、珠机城际轨道交通工程线路选线规划设计研究

18、城市轨道交通工程建设项目招标采购管理研究

19、面向交通工程造价管理的服务集成与系统设计

20、重庆轨道交通工程测量管理信息系统开发与实施

21、连续长大下坡路段避险车道设置原则研究

22、在生态脆弱区交通工程建设的生态影响与生态恢复研究

23、交通仿真技术在道路交通工程中的应用研究

24、武汉城市轨道交通工程施工技术研究

25、交通工程生态环境影响评价的景观生态学方法研究

26、城市轨道交通安全保障系统设计

27、我国大城市交通拥挤对策及关键技术研究

28、公路可行性研究中的交通分析研究

29、大型市政工程施工期交通组织研究

30、基于GIS的城轨交通工程信息管理系统研究

31、重庆交通工程监理咨询公司发展战略研究

32、重庆交通工程监理咨询公司发展战略研究

33、城市轨道交通工程建设期间地面交通管理与组织方法研究

34、轨道交通工程日常安全管理系统设计与开发

35、国道G4改扩建工程施工交通组织方案优化与仿真研究

36、城市轨道交通工程项目造价控制研究

37、城市轨道交通工程建设期安全事故分析与研究

38、深圳市交通工程质量监督研究

39、交通工程技术人员职业压力的研究及其应对策略

40、轨道交通配套通信工程项目进度管理研究

41、天津市轨道交通工程风险管理研究

42、轨道交通工程主控模式下变电所综合监控的应用研究

43、甘肃圆峰交通工程有限公司供应商管理研究

44、城市交通智能感知与传感器网络技术研究

45、轨道交通工程资料管理系统的实现及其文本信息的数据挖掘研究

46、中铁二局城市轨道交通工程公司发展战略研究

47、交通工程质量监督管理信息系统的.设计与实现

48、高速公路交通工程设施系统分析及评价研究

49、道路条件对公路交通安全的影响研究

50、基于AHP层次分析法的轨道交通工程全过程造价控制研究

51、基于BIM的城市轨道交通项目进度管理研究

52、北京市部分拥堵点段交通疏堵改造工程案例研究

53、浙江JH交通工程有限公司对外担保风险管控研究

54、宁波轨道交通项目的建设合同管理研究

55、城市轨道交通工程设计阶段投资控制研究

56、交通工程项目造价控制实践研究

57、责任成本管理在轨道交通工程中的应用研究

58、中山市交通工程质量监督管理信息系统的研究与分析

59、城市轨道交通工程建设期风险管理及工程保险问题研究

60、审计视角下城市轨道交通工程设计阶段造价控制研究

61、大型交通工程项目施工管理中的风险与预防

62、城市轨道交通工程地面控制网的测量与研究

63、城市轨道交通工程建设安全风险管理体系研究

64、某市轨道交通机电工程进度管理研究

65、轨道交通建设中前期配套工程合理实施的研究

66、考虑风险因素的城市轨道交通施工成本与进度研究

67、城市轨道交通工程安全隐患排查治理研究与实践

68、青岛市交通工程施工安全监管信息系统设计及实现

69、城市轨道交通PPP项目的风险分担研究

70、杭州地铁2号线1期工程项目人力资源管理及配置研究

71、山区县交通工程安全生产监管研究

72、轨道交通工程项目进度管理研究

73、城市轨道交通工程费用定额比较分析

74、轨道交通机电安装工程的设计变更研究

75、风险分担视角下城市轨道交通BT项目的回购定价研究

76、浅埋地下结构地震反应分析及设计方法研究

77、高速公路隧道交通流模型与应急交通控制预案研究

78、高速公路改扩建作业区交通组织及安全保障技术研究

79、公路交通设施驾驶容错能力分析方法研究

80、交通工程边坡在振动力作用下行为特征研究

81、城市轨道交通建设期间地面交通组织管理技术方法研究

82、道路交通信息获取多参量感知与传感器网络优化

83、城镇密集区道路改扩建工程交通组织研究

84、交通工程项目建设方案虚拟集成决策技术研究

85、BT模式下城市轨道交通工程项目管理研究

86、城市轨道交通明挖车站建设碳排放计算及主要影响因素分析

87、中山市交通工程质量监督站办公收发文处理系统的研究与分析

88、大型改建工程的交通影响分析和改善规划研究

89、城市道路交通分析与交通工程设计技术研究

90、数字轨道交通工程的设备接口管理

91、磁浮和轨道交通给排水设计及隧道消防系统研究

92、保险在轨道交通工程风险管理中的应用研究

93、城市轨道交通工程建设管理模式比较研究

94、城市轨道交通项目融资BT模式研究

95、轨道交通建设工程质量管理信息系统研究

96、慢行系统交通标志设置方法研究

97、交通工程质量监督管理系统的设计实现

98、辽宁LQ交通工程公司项目质量管理案例研究

99、轨道交通项目施工单位质量控制体系的构建与应用

100、城市轨道交通工程多种轨道结构施工技术研究

101、交通工程项目管理系统的设计与实现

102、城市轨道交通建设工程质量检查检测标准化研究

103、天津市区至滨海新区快速轨道交通工程投资控制

104、城市轨道交通工程建设质量管理体系研究

105、高速公路改建工程交通安全研究

智能驾驶论文文献

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。

智慧公交行业全景图：综合智慧公交服务更多元化

从智慧公交行业构成来看，智慧公交底座是硬件产品，主要包括车载终端、显示屏、辅助仪器、POS机、LED屏、车体、公交站台、GPS设备、监控设备等;软件和集成系统由智能调度系统、智能监控系统、线网诊断及优化系统、MaaS、北斗系统、终端应用软件等构成;从综合智慧公交服务来看，有数据分析服务、驾驶行为服务、站场勤务服务等;云计算作为先进技术支撑，提供云服务器、云存储和云业务;通信技术主要有通讯协议、无线通讯设备、路面通讯设备等。

目前智慧公交各产业链均已成熟，通信技术上三大运营商是坚固的底层支柱，云计算上百度、阿里、腾讯、华为是卓越的行业代表，以其强大的综合实力和科技技术为全国各地不同城市的整体数据集成和智慧公交提供了坚实的云计算科技支持;综合智慧公交服务上华录智达、青岛海信网络表现良好;软件系统及集成系统上也有越来越多的厂商;硬件设备上也有表现突出的企业。

智慧公交产业链区域热力地图：广东、江苏企业数量最集中

从区域来看，我国智慧公交集中在南方地区，尤其是广东省，企业注册数量最多，达523家。其次是江苏省，注册企业达453家。广东省城市公共交通行业发展较快，该地区的智慧公交系统和平台技术较为成熟，在全国有较好的资源和技术优势。其他地区受到智慧公交政策的鼓励，企业数量不断增加。

从代表性企业来看，广东省智慧公交企业集中在广深两地，江苏的苏交科、南京公用、智慧交通公司具备较强竞争力。北京地区的企业有行业龙头华录智达，山东的代表性企业有海信科技，安徽省的代表性企业有安凯客车和皖通科技，郑州天迈公司的辐射效应带领中原地区快速发展。

智慧公交产业代表性企业最新投资动向

智慧公交产业代表性企业的投资动向主要包括收购公司拓展业务、新设立子公司、进行智慧公交业务的项目拓展等方式。智慧公交产业代表性企业投资动向如下：

—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国智慧公交行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

智能公共交通系统在中国城市的应用及发展趋势摘要:智能交通系统是目前国内外公认的解决城市交通拥堵问题的重要途径之一,也是费效比最显著的途径.作为国内城市交通系统最重要组成部分之一的公共交通系统,近年来开始出现了大量智能公共交通系统方面的应用尝试.对我国目前城市投入应用的智能公共交通系统(APTS)的应用状况进行了分析,并根据我国当前国情,分析了我国智能公交系统未来可能的应用方向,提出了对智能公共交通系统改进的技术趋势分析.关键词:智能公共交通系统;GPS;IC卡;应用0引言我国是发展中国家,虽然近20年来始终保持了经济的高速增长,但是与西方发达国家相比,在城市基础设施尤其是公共交通基础设施方面,依然存在着很大的差距.同时近年来随着我国城镇化水平的快速提高,城镇人口数量在急剧增加.此外,我国的城镇化时期恰好又伴随着机动化,这必然造成有限的城市道路空间与巨大的机动车增长之间的冲突,给本来就非常拥堵的城市交通增加了更大的压力.从世界范围来看城市交通的发展,几十年来世界各工业化国家城市机动交通的发展历程,大都走过了先发展小汽车,后控制小汽车,最终选择发展大公交的曲折道路.我国土地资源稀缺,城市人口密集,群众收入水平总体不高,优先发展城市公共交通更是我们的现实选择.近年来,我国各个主要城市在常规公交设施方面投资较大,城市公交运力得以快速增加,万人公交车辆拥有量由2001年的辆增长到2004年的辆.但是城市公共交通客运量并没有相应大幅度提高,部分城市呈现下降趋势.在出行方式结构方面,我国主要大城市公共交通基本呈现下降趋势,公交客运量和运力的比值均在下降,运力的增加不一定带来运量的增加.如图1所示,我国主要大城市历年公交运量Π公交运力比值都出现了大幅度下降[1].当前,城市居民对公共交通系统最大的不满主要就是公交服务水平低,例如公交出行速度慢、舒适性差、换乘困难等方面.在传统公交系统建设模式下,改善上述问题需要巨额建设经费的支持,其建设成效还要受到城市交通整体环境的影响.与之相对应,智能公共交通系统则是实现“公交优先”的最有效的途径之一.所谓智能公共交通系统,就是在公交网络分配、公交调度等关键理论研究的前提下,利用系统工程的理论和方法,将现代通信、信息、电子、控制、计算机、网络、GPS、GIS等新技术集成应用于公共交通系统,通过构建现代化的信息管理系统和控制调度模式,实现公共交通调度、运营、管理的信息化、现代化和智能化,为出行者提供更加安全、舒适、便捷的公共交通服务,从而吸引公交出行,缓解城市交通拥挤,有效解决城市交通问题,创造更大的社会和经济效益[2].1国内智能公共交通管理系统的应用现状智能公共交通系统作为智能交通系统重要的子系统之一,在我国“十五”科技攻关的智能交通系图1我国主要城市历年常规公交运量Π公交运力比值变化图 ratio of Urban passenger carrying amount andtransit capacity in cites of China统(ITS)城市示范中,北京市、上海市、青岛市、杭州市、重庆市等多个城市的ITS建设示范中都包括了智能公共交通系统的内容.将其作为缓解城市交通拥堵、提高城市公共交通服务水平的重要途径.当前我国城市智能公共交通系统方面的应用,主要集中在如下几个领域中[3].公交车辆智能调度系统国内城市对智能公共交通系统的探索实践是从公交车辆的定位监控开始的.到目前,多数进行ITS建设的城市其公交监控系统都已经从早期纯粹的公交车辆定位调度系统扩展升级为以公交车辆定位为基础,结合公交地理信息平台(GIS-T)、通信系统实施监控调度的智能调度系统.在公交车辆定位及监控调度系统的建设中,北京市作为我国的首都走在了建设实践的前面.北京公交ITS示范工程于1999年投入运行,首次投入运行的装有先进的车载卫星定位系统和无线通讯装置的车辆约为300多辆.除北京以外,国内上海、杭州、南京、深圳、成都、中山、包头等众多城市也都先后建成了公交车辆定位及监控调度系统.基本都实现了利用GPS系统定位功能,与电子地图相结合,实现了公交车辆的实时跟踪,并进一步确保了信息发布、车辆调度、车辆紧急救援报警等功能的实现.公交IC卡系统公交IC卡系统,是近年来中国智能公共交通系统方面一个成效显著、应用范围迅速扩展的系统.目前,公交IC卡售票系统已经在国内大量城市得到了应用,北京、上海、南京、杭州、重庆、青岛、广州、宁波、常州等城市的公交企业都结合本城市的公共交通特性,有针对性的建设了公交IC卡售票系统.近年来,中国城市公交IC卡系统的应用趋势是走向通用化,实现公交、地铁、轨道、轮渡、出租车都能够通用的公交IC“一卡通”.在利用公交IC卡系统促进居民采用公交出行,实现“公交优先”方面,北京市近期在城市公交IC卡应用方面取得了较为理想的成绩.在北京市公交系统实行公交IC卡4折优惠后,北京市公交IC卡用户实现了飞速增长.自2007年年初,北京市的公交运送量比以前增加10%,目前每天公交客流增加量约达112万人次.公共交通信息服务系统近几年,随着智能公共交通系统和互联网的建设,我国城市的公交信息服务已经得到了快速发展.目前公交信息服务系统应用状况,基本呈现如下特点:(1)公交服务网站成为城市最重要的公交信息服务模式.在国内的大型城市及经济发达区域的中型城市中,城市公交企业基本都建立了自己的公交服务网站.其中,以北京市、杭州市、南京市等为代表的城市公交服务网站采用了以GIS平台为基础的WEB服务模式,能够进行换乘查询等服务.(2)电子站牌应用规模开始扩大.国内一批积极进行智能公交系统建设的城市,在实现了公交车辆的实时监控后,开始将公交车辆信息通过电子站牌提供给公交乘客.电子站牌除了常规站牌的内容外,还可以显示下一班公交车辆的预计到站时间、以及线路上公交车辆当前所在位置等动态公交信息.(3)公交车载信息服务系统投入实用化应用.国内包括北京市、上海市、深圳市、青岛市等多个城市的公交企业在车辆上安装了车载信息系统,通过液晶显示器和音响系统可以进行播放多种信息,播放的信息内容通常包括新闻、广告、娱乐节目等.由于可以通过广告资源的置换获得系统设备的建设投资,目前各城市车载信息服务系统已经走上良性循环,进入实用化应用阶段.城市交通综合信息平台对于城市的ITS而言,涉及到公安交通管理、交通、规划、公交、货运、市政管理等多个部门的职能范围,每一个部门既是ITS的数据源,又是其它部门数据以及在多部门数据之上进行综合性加工处理所得到信息的需求者.只有各相关部门协调配合、协同行动起来,在一定的机制和技术手段下充分实现部门间的信息共享,城市ITS才可能顺利建设和发展,ITS才能真正在提高城市交通管理与服务水平,提高城市交通系统运行效率,缓解交通拥堵,站在城市大交通的高度提供科学的决策支持等方面发挥应有的作用.基于上述考虑,提出了建设城市智能交通共用信息平台的思想,并且随着我国ITS建设的深入进行,这种思想已经逐步获得了我国ITS业界的广泛认同.国家“十五”科技攻关期间,十个ITS示范城市已经不约而同地明确提出要建设城市交通共用信息平台.其中广州市、天津市、北京市、济南市等城市的共用信息平台建设列为“十五”智能交通系统应用试点示范工程.2中国城市智能公共交通系统发展的趋势展望随着城市交通管理、公共交通信息水平的快速提高,我国的城市智能交通系统获得了难得的飞跃发展良机.未来我国城市智能公交系统发展趋势,将以信息化、实时化为核心,以“人性化”为宗旨,智能公交系统的完善将从如下几个方面展开.建设完善的智能公交调度系统(1)建立基于城市公交系统通行能力约束的智能公交调度模型.城市公共交通通行能力是指在城市规定的交通条件、道路条件及人为度量标准时间内能通过的最大公交车辆数量或者乘客人数.公交通行能力是在一定条件下,公交设施所能够通过公交车辆和乘客的极限数值,它是动态的服务能力而不是静态的数量[4,7,8].当城市路网中运营的公交车辆超过公交设施的通行能力时,由于公交车辆彼此的互相干扰、以及公交车辆与社会车辆的行驶冲突,公交车辆行驶的速度反而会降低.这样即使公交企业增加了公交车辆的营运班次,但是公交服务水平反而将下降,同时公交企业的经济效益也受到影响.因此,必须建立基于城市公交系统通行能力约束的智能公交调度模型.公交通行能力各相关要素的关系如图2所示.(2)结合道路交通状况,建立公交服务水平的动态评价模型.城市公共交通系统是在城市整体道路网络中运营的系统,因此其运营必然受到城市路网状况的影响.我国城市智能公交调度系统在进一步的建设完善中,必须充分考虑城市交通系统对公交系统的影响.利用智能公交调度系统的公交车辆定位、行程时间预测、道路公交饱和度等数据,结合道路交通状况,将可以建立针对公交服务水平的动态评价模型.使得公交企业可以实时评估公交系统的运营状态,根据企业的运营服务目标调整公交车辆调度计划.此外,还能够通过对公交运营数据统计和分析,实现城市规划层面、设计层面对公交系统的调整和优化[10,11].(3)根据公交客流量的需求状况,建立自动化的公交调度模式.车载客流量检测器技术的完善和公交IC卡数据实时采集技术的实现,使得未来的城市智能公交调度系统可以利用客流量检测器及数据融合技术,实时监控城市居民公交的出行状况,并对城市居民未来的公交出行需求进行动态预测.以此为基础,建立自动化的公交调度机制,将实现智能公交调度系统对公交车辆调度计划的自主调整和优化.(4)将智能公交系统的建设、运营与城市规划紧密结合起来实施.目前国内城市投入使用的智能公交调度系统往往都是在现有传统公交设施基础上改建实施的系统,系统的使用、维护都存在着不尽如人意的不足.只有从城市规划的环节就开始考虑智能公交系统的建设,以及智能公交系统未来的运营,才能为智能公交系统的建设奠定良好的基础,才能真正把智能公交系统的建设放于优先的位置,才能避免智能公交各分系统之间重复建设或者相互干扰的问题,才能使得智能公交系统能够真正有效的发挥作用.(5)将MIS系统与智能公交调度系统进行整合.目前,国内公交企业由于其历史原因,开发的公交信息系统分步建设、独立运行的现象尤为突出.为了有效的整合公交企业的信息资源,使得其充分发挥作用,迫切需要建立一个综合性管理信息系统(MIS).并且将MIS系统与公交企业的智能公交调度系统整合起来.管理信息系统MIS(management information sys2tem)是企业的信息系统,它具备数据处理、计划、控制、预测和辅助决策功能,是一个覆盖了整个公交企业各相关部门的信息智能化管理系统.通过建设公交企业MIS系统,建立高质量、高效率的企业信息管理网络,为领导决策和内部管理、办公提供服务,实现企业办公自动化、管理现代化、信息资源化、传输网络化和决策科学化.MIS系统将使得公交企业能够充分发掘、利用自身的信息资源,同时可以将通过城市交通共用信息平台获得的其他部门的信息,经过处理、分析后获得更有价值的辅助决策信息.公交IC卡系统的拓展公交IC卡系统在公交票务服务方面目前已经相对较为完善,未来其应用趋势将集中到如下的两个方面:(1)实现公交IC卡在经济带、都市圈的一体化运营.目前,我国经济建设的一个重要趋势就是经济的区域化发展,各城市都高度重视与周边城市的区域经济、交通联系,形成了长三角、珠三角、京津冀经济圈、长江中游经济圈、环渤海湾经济圈等都市经济圈.在经济圈、都市圈范围内实现公交IC卡的通用,已经成为各地公共交通系统未来建设的目标.(2)实现公交IC卡数据的有效应用.公交IC卡的应用,将能够为公交客流调查提供了一种新的手段.公交IC卡在方便地完成乘车收费的同时,还可记录下乘客使用IC卡的时间、车次、站点等信息.这些信息真实、准确地反映城市居民的公交出行状况,是公交最重要的原始资料.通过对IC卡数据的统计分析,能够得到公交出行的统计和预测数据.建设人性化、智能化的公共交通信息服务系统未来的城市公共交通信息服务系统将向着“人性化、智能化”的方向进行建设.新时代的公交信息服务系统其核心将围绕着公交实时数据的处理及多源数据的数据融合展开,主要将呈现如下的发展趋势:(1)将公交信息服务模式从以静态信息为主的状态,转变为以实时信息为数据基础的动态信息服务.利用城市智能交通系统的多源动态信息,未来的公交信息服务将实现以实时信息为数据基础的动态信息服务.动态公交信息服务其本质是将实时的公交信息经过处理,预测出公交系统未来的运营趋势,将动态的公交运营信息提供给乘客.(2)实现多种公交运输方式信息资源的融合,使得城市居民可以通过公交信息服务制订有效的出行计划.目前城市的公交、地铁、机场、轮渡、铁路等相关部门的信息服务处于各自独立运行的状态.通过建设城市交通共用信息平台,将有望实现多种公交运输方式信息资源的融合.以此为契机,智能公交信息服务将能够为出行者制订完整的出行计划,实现市域范围、甚至区域范围内乘客的高效、有计划地出行.(3)从被动式公交信息服务为主,转变为以主动式公交信息服务为主.除了传统的公交信息服务模式,例如公交信息网站、公交电子站牌、公交热线服务电话、电台广播等以外,未来智能公交信息服务系统将向乘客自主式信息服务模式发展.通过乘客与公交信息服务系统的人机对话,乘客能够及时、准确地获取个人最需要获取的信息.服务模式将包括手机WAPΠGPRSΠCDMA网络公交信息服务、手机公交短信信息服务、PDA信息终端公交信息服务等模式.实现大范围、大规模运营的公交车辆区域调度公交区域调度,国外又称网络调度或线间调度,是指在一定地域的范围内、原来各自独立运营线路上的车辆、人员,通过一定的技术手段和管理组织协调起来共同运营,以达到资源的最有效配置和充分利用的一种组织模式.区域调度模式是基于运量平衡思想提出的,由于公交客流存在着方向、时间上的不均衡性,因此,可通过不同线路间运力的动态组合,实现车辆运量的均衡,从而最大限度地节省运营车辆总数和司乘人员总数,提高公交车辆的利用率和司乘人员的劳动效率[6].区域调度是面向任务,而非面向线路的调度模式[9].公交区域调度是国外大城市普遍采用的、高效率的调度模式.随着我国智能公共交通管理系统的建设和城市道路交通条件的进一步改善,国内城市公交企业传统的线路调度模式必将为区域调度模式所取代.图3即是多车场公交区域调度的模式图.通常情况下,多车场调度优化模型采用系统总“空驶”距离最短,即“空跑”成本最小的模型.在智能公交调度系统中,还将增加可区域调度的公交车辆行驶状况及车辆空驶时间等约束条件.区域调度优化模型为3结束语本文以我国当前城市交通“公交优先”的建设目标为契机,首先对我国当前城市智能公交系统———包括智能公交车辆调度系统、IC卡售票系统、公共交通信息服务系统和城市共用信息平台系统的技术发展状况及应用规模情况进行了简要的分析.并针对当前国内智能公交系统存在的不足,提出了未来在城市智能公交系统(APTS)快速建设的发展环境下,智能公交系统发展的趋势.根据城市公共交通系统信息化、自动化、智能化的发展方向,提出了未来城市智能公共交通系统(APTS)的发展趋势及各自的建设目标.参考文献:[1]城市智能公共交通管理系统研究[R].北京:中国城市规划设计研究院,2006.[The Research of Urban In2telligent Public Transport Management System[R].Bei2jing:China Academy of Urban Planning and Design,2006.][2]杨兆升.城市智能公共交通系统理论与方法[M].北京:中国铁道出版社,2004.[YANG and Method of Urban Intelligent Tansit Manage2ment System[M].Beijing:China Railway PublishingHouse,2004.]

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

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. 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[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

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。

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

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》。

智能驾驶颠覆性创新研究论文

智能网联汽车是我国5G时代的重要的产业之一，目前我国企业已经多处布局智能网联汽车产业链环节，中国的智能网联汽车产业规模也呈快速增趋势。从投融资看，股权投融资数量减少，IPO数量增多，产业正在向成熟阶段发展。

智能网联汽车相关上市公司：目前国内智能网联汽车产业的上市公司主要有四维图新(002405)、海格通信(002465)、凯龙高科(300912)、华域汽车(600741)、科大讯飞(002230)、上汽集团(600104)等。

本文核心数据包含：智能网联汽车渗透率、智能网联汽车产业规模

智能网联汽车技术发展和应用是我国科技创新支撑加快建设交通强国的重要内容，从智能网联汽车的产业链结构来看，智能网联汽车产业上游行业有：感知系统制造业，包含摄像头制造业、雷达制造业和高精地图与定位系统设计行业等;控制系统制造业，包含有算法设计行业、芯片制造业和操作系统供应业等;通讯系统制造业，包含有电子电器架构制造业和云平台设计行业。

产业链中游行业有执行系统制造业和整车制造行业，执行系统行业中包含了ADAS系统、智能中控和语音交互等的设计和制造行业。

产业链下游主要为开发测试和运营的行业，包含有开发测试业、出行服务业和物流服务业等。

从智能网联汽车产业链全景图来看，智能网联汽车产业链涵盖了互联网产业和汽车产业的诸多企业，并且我国国产企业已经在产业链多个环节完成布局。智能网联汽车产业链中，我国具有代表性的公司有中科创达、德赛西威、路畅科技、科大讯飞、傲硕科技、东软集团等。

智能网联汽车产业链现状

——总体情况

随着智能网联技术的进步、产品持续迭代升级以及整车电子电气架构发展颠覆性改变，大批互联网公司涌入国内市场，以跨界合作方式切入智能网联汽车领域，上汽、北汽、长安、广汽等传统车企开始研发、测试和推出智能网联车型。

目前，我国企业已经布局智能网联汽车各个产业链环节中的大部分生产环节，从而引领中国智能网联汽车产业实现由大变强。根据iResearch统计数据，2016-2020年我国智能网联汽车产业规模呈现连续上涨趋势，2020年产业规模增长到了2556亿元，同比增长。

——上游情况

智能网联汽车的上游行业包含感知系统、控制系统和通讯系统制造业。不过在智能网联汽车制造中，上游环节最重要的是感知系统。当前自动驾驶环境感知的技术路线主要有两种，一种是摄像头主导、配合毫米波雷达等低成本传感器的视觉主导方案;另一种则以激光雷达为主导，配合摄像头、毫米波雷达等传感端元器件。

在车载摄像头市场方面，据统计，2015-2020年中国车载摄像头市场规模呈现逐年增长的态势，预计到2020年有望达到57亿元，年复合增长率CAGR超过32%。

在车载毫米波雷达市场方面，24GHz目前大量应用于汽车的盲点监测、变道辅助，2015-2019年中国毫米波雷达市场规模持续增长，2019年约为57亿元，同比增长，预计2020年中国车载毫米波雷达市场航规模增长到75亿元。

在激光雷达市场现状方面，激光雷达被认为是汽车市场自动驾驶车辆开发和运行的关键部件。该技术是光检测和测距的简称，它使用激光计算物体的距离，这些激光的光脉冲会生成这些物体的3D信息。

2016-2019年，我国车载激光雷达市场市场规模持续扩大，2019年，我国车载激光雷达市场规模由2016年的亿元扩大到亿元，2019年中国车载激光雷达市场超过2016年的2倍。预计2020年中国车载激光雷达市场规模达到亿元。

——中游情况

从执行系统中最重要的ADAS系统市场现状来看，ADAS系统主要的功能在于感知道路环境以及做出相应决策上，近年来随着我国汽车市场迅速发展，ADAS市场增长迅速。随着新型传感器技术的开发和突破，ADAS系统应用将在中低端汽车市场开始推广。

而规模经济优势助力厂商降低成本，进一步推动ADAS系统市场的增长。2016-2019年中国ADAS系统市场规模快速增长，2019年ADAS市场规模约为542亿元，同比，预计2020年市场规模增长到800亿元。

在智能联网汽车整车方面，根据国家工业信息安全发展研究中心的《AI智能下的汽车产业裂变——中国汽车企业与新一代信息技术融合发展报告(2019)》，2018年智能网联新车型渗透率达到，相较2016年增长近5倍;

2018年中国品牌智能网联新车型渗透率达到，相较2016年增长15倍。《报告》预计到2020年智能网联汽车新车型渗透率将达到。初步估计，2020年我国智能汽车销量约为1306万辆。

——下游情况

智能网联汽车的下游应用端主要包括有出行、物流、城市交通管理等场景，在出行场景、物流场景等领域我国企业已经有了一定程度的尝试，例如滴滴出行利用自动驾驶车辆在收集路测数据的同时提升研发效率。

智能网联汽车核心系统部件以外资占主导

目前全球ADAS系统集成商主要由海外零部件巨头垄断，如博世、大陆、德尔福、电装、奥托立夫等，全球前五名的系统集成商占据超过65%的市场份额。

从智能网联汽车核心的汽车电子领域竞争格局来看，2019年全球汽车电子市场份额中，绝大部分都属于外资企业，根据赛迪统计数据，2019年全球汽车电子市场中，德国博世、德国大陆和日本电装的市场份额占比位列前三位，分别占比为、和;而前十名企业中中国国内企业数量稀少。

政策加码，市场前景广阔

2015-2021年随着5G的不断普及，国内为了推动智能网联汽车的发展，从中央政府到各级地方政府，相继制定了一系列政策法规和标准体系，打通汽车、通信、交通等各方面关联方，协同发展。

随着智能网联技术的快速发展，智能汽车领域正成为新一轮科技革命和产业革命的战略高地，我国智能汽车行业迎来了发展的黄金期，车联网汽车的数量不断增加，智能网联汽车的产业规模预计也将呈现连续增长趋势。到2026年，预计我国智能网联汽车产业规模将达到5859亿元。

以上数据及分析来源参考前瞻产业研究院发布的《中国智能网联汽车(ICV)行业发展模式与投资战略规划分析报告》。

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。

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。

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