国内外智能车研究现状.docx

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国内外智能车研究现状

军事交通学院（第三届亚军、第四届冠军）

2012年11月24日，军事交通学院猛狮3号（JJUV-3）从北京台湖收费站出发，沿着京津高速一路飞奔，85分钟后安全到达天津东丽收费站。

根据国家自然科学基金委和北京理工大学有关专家现场宣布的测试结果，该无人驾驶智能车全程行驶114公里，最高时速105千米，共完成12次自主超车，36次换道操作，30次刹车操作。

“军交猛狮Ⅲ号”无人驾驶车到目前为止已经完成了一万多公里测试，最高时速曾达到120公里。

军事交通学院JJUV-3

军事交通学院三代智能车

国防科技大学（第三届冠军）

我国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科技大学在1992年成功研制出我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。

我国自主研制的无人车——由国防科技大学自主研制的红旗HQ3无人车，2011年7月14日首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶实验，创造了我国自主研制的无人车在复杂交通状况下自主驾驶的新纪录，标志着我国无人车在复杂环境识别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破，达到世界先进水平。

红旗HQ3无人车由国防科技大学自主研制，它从京珠高速公路长沙杨梓冲收费站出发，历时3小时22分钟到达武汉，总距离286公里。

实验中，无人车自主超车67次，途遇复杂天气，部分路段有雾，在咸宁还遭逢降雨。

红旗HQ3全程由计算机系统控制车辆行驶速度和方向，系统设定的最高时速为110公里。

在实验过程中，实测的全程自主驾驶平均时速为87公里。

国防科技大学方面透露，该车在特殊情况下进行人工干预的距离仅为2.24公里，仅占自主驾驶总里程的0.78%。

从20世纪80年代末开始，在贺汉根教授带领下，2001年研制成功时速达76公里的无人车，2003年研制成功我国首台高速无人驾驶轿车，最高时速可达170公里；2006年研制的新一代无人驾驶红旗HQ3，则在可靠性和小型化方面取得突破。

此次红旗HQ3无人车实验成功创造了我国自主研制的无人车在复杂交通状况下自主驾驶的新纪录，这标志着我国在该领域已经达到世界先进水平。

红旗HQ3无人车

西安交通大学

武汉大学（第二届亚军）

武汉大学研制的smartV无人车

2010年9月底，武汉大学与奇瑞合作研制的无人驾驶车已在光谷园区内上路试验，宣布研制成功，随后在西安举行的全国“2010智能车未来挑战比赛”中夺得了越野项目的第一名。

汉版“无人驾驶车”项目负责人李必军，是武大卓越科技公司副总裁、武大测绘遥感信息工程国家重点实验室教授。

改装后的车名字叫“smartV”，价值大约170万元，与一辆宝马X6的价格基本相当，价值最高的就是头顶的“三维激光扫描仪”，约90万元。

坐到驾驶室，感觉与普通车辆无异，但放脚的空间明显小于普通车辆——因为该车刹车部分，加装了一个小马达。

马达由计算机驱动，一旦计算机发出指令，马达转动，刹车即被踩下。

同样进行了类似改装的还有油门、方向盘和挡位，在挡位后方，有一个开关盒，点火后，按下开关，即可实现人工模式与自动模式的切换。

打开后车门，发现该车后座被拆卸，下面是一个大的金属框架，上面装载了3块电路板，分别控制油门、刹车、换挡，密密麻麻的电线连接到驾驶室内相应的位置。

同时，副驾驶上加装了一台电脑。

行驶过程中，所有数据将在这台电脑上汇总，方便研究统计。

仅从外观上看，这辆由奇瑞瑞虎车改装的“汽车人”有些“笨重”——行李架上多安装了5个支架，支架上安装了电子罗盘、GPS等物，同时，“汽车人”的“眼睛”也在支架上。

在第一个横排支架的中央，安装了一个摄像头，这是“汽车人”的“主视眼”，因为它安装的位置较高，视角也高，可以拍摄稍远路面的场景，识别车道线。

在急转弯时，能否看到两旁的车道线就要靠两侧稍矮的摄像头，同时，还加装了两个向后的摄像头——这是为了方便倒车。

走到车体正前方，会发现有3个类似探照灯的仪器，相当于“手”。

它们叫二维扫描仪，每台价值4万元左右，通过发出激光，“摸”到前方障碍物，反馈到副驾驶的电脑上。

李必军打开这三个扫描仪，前方路况的扫描结果立马出现在显示屏上。

如果前方有人经过，会清晰看到一个青色的点在屏幕上移动。

第四只“手”在头顶，是三维扫描仪，外表酷似警灯，工作时会360度高速转动，相当于对车身周边360°范围进行全方位扫描，收集感知数据，可以预警处置各种突发情况。

最重要的“大脑”则藏在后备箱里。

打开后备箱，里面有3台电脑主机，它们“分工协作”：

分别控制三维扫描仪、其他感知设备、决策系统，最下端下面是一个大的变压器，通过变压让前方控制系统获得能源。

为了让有3个“大脑”的它更“聪明”，还要对它进行相应的“训练”。

首先要能够识别平日道路中常见的交通指示牌，他们专门买了30多种指示牌，挨个“训练”：

将指示牌举到它的“主视眼”前，录入图像后随即要求该车进行相应的转向、刹车等动作。

经过训练，“汽车人”最短大约8毫秒即可识别出指示牌并作出相应指令。

2009在西安比赛中，该车成功识别出“禁止左右转”、“减速让行”、“注意行人”等交通标识。

李必军透露，下一步，还将“训练”它识别交警手势。

同时，为了让行车更安全，在左后轮上还有个“机关”：

那是一个精确到厘米的距离传感器，与电子罗盘一起可以将车辆准确定位；左后侧车门上还能悬挂一个红色按钮，这是真正意义上的“手刹”：

一按下按钮，就能实现紧急刹车。

2010年9月16日，汉产“汽车人”在光谷园区内上路试验，宣布研制基本成功。

当天，“汽车人”进行了跟车、直行、转弯、识别交通指示牌等“表演”，武汉大学相关院系的领导、专家均赶到现场，见证试验全过程。

目前，“汽车人”不但可通过激光雷达检测并避开障碍物，还可通过相机获取路面车道线的图像，通过计算机运算，找准路面的“中线”保持平衡，发出指令“定位”路线，以40公里~60公里的时速沿车道线行驶。

2010年参赛的10个车队，仅有两家完成此任务。

同时，汉产“汽车人”还能准确停入两车中间的停车位中。

如此“智能”，那么能否应对武汉复杂的路况呢？

李必军坦言，目前要上路，依旧有难度。

“就自动驾驶技术我们已经掌握，但不具备真正意义上的‘智能’。

”李必军解释，一方面，现有传感器的动态性能与人眼相比仍有较大差距；另一方面，现有的人工智能技术面对复杂的交通环境仍力不从心。

“我们做上路实验，还需要找有关部门开证明。

”李必军说，按照目前道路交通法规，改装车不能上路，“主要的挑战不全是来自于技术，我们担心的还有法律等问题。

”

目前，想对车厢后部过多的接线等进行清理，使内部空间更加宽敞一些。

以后，3个“大脑”有望合一——被又小又薄的DSP芯片取代。

这样，占据空间仅为目前的八分之一。

“眼睛”和“手”也有望变得更小更轻便，甚至隐藏在比较不醒目的地方，外观就会看起来跟普通车无异。

后座也会拥有跟普通车辆一样的空间。

李必军说，未来5年，该校将完善无人驾驶车的防撞功能和动态感知系统。

他最终的目标是让电影场景里的无人车成为现实。

届时，市民驾车甚至不用考驾照，残疾人开车也将更方便，酒后、疲劳驾驶等都将不成问题。

但要商用化和产业化，至少得七八年时间。

不过，防撞、自动泊车等先进技术有望在部分高档车上率先投用。

李必军还透露，近期宝马公司将到汉参观这个汉产“汽车人”，未来有望展开相关合作。

武汉大学最新的智能车Smart-VII

上海交通大学

由上海交通大学与欧盟科学家合作研发的“CyberC3”（中国城市交通中的无人驾驶技术）项目车。

CyberCars：

欧盟定义为一种具有无人驾驶能力的车辆，一批这样的车辆和其对应的道路网络构成了一个全自动交通系统，主要用于人员和货物运输。

这个系统能够提供“即时”和“门对门”的服务。

在目前阶段，主要面向城市环境的短途、低速行驶。

长期的目标是实现高速自动驾驶，用以建立不同区域或城市之间的高速连接。

欧盟资助的“无人驾驶车”研究项目被称为CyberCars项目。

CyberC3：

CyberCars项目在中国的发展和延伸，目的在于研发适合我国城市交通的无人驾驶车。

上海交通大学无人车

2012年第四届比赛改装车

中科院合肥物质研究所（第二届冠军）

“智能先锋号”（瑞虎）智能汽车是合肥研究院和奇瑞公司共同承担的安徽省科技创新公共服务平台项目“汽车智能化技术开发与验证系统”的主要成果之一。

合肥物质科学研究院在机器人、传感器、机器视觉和人工智能方面承担了国家自然科学基金、863、973等课题。

“智能先锋号”项目由先进制造所的智能车辆技术研究中心承担总体设计、环境感知、运动控制、智能决策、系统集成等研究任务，合肥智能机械研究所的仿生视觉实验室承担了视觉系统研究任务，智能所的智能决策实验室和智能控制实验室参与了决策系统和控制系统的研究工作。

2010年7月，中科院合肥物质科学研究院与奇瑞中央研究院正式建立“智能汽车技术联合实验室”，双方围绕智能汽车感知、决策和控制等关键技术领域开展科研合作，在短时间内合作成绩骄人。

“智能先锋号”无人车的研制成功将为“智能汽车技术联合实验室”增添重要的实验研究平台。

2010年第二届未来智能车挑战参赛改装

2012年第四届未来智能车挑战参赛改装

北京理工大学（第一届亚军）

由北京理工大学陈慧岩教授、高利教授领导的“无人驾驶车辆智能行为综合测试环境设计与测评体系研究”国家自然科学基金“视听觉信息的认知计算”重大研究计划重点项目课题组与中科院自动化所课题组共同承担了本次智能车比赛的比赛任务设计、评测及裁判工作，详细设计了比赛车辆资格测试、交通标志识别、曲线行驶测试、定点泊车测试以及复杂环境综合测试的具体任务、评分标准、测试流程、测试人员任务分工及场地设施等。

2010年第二届未来智能车挑战参赛改装

2012年第四届未来智能车挑战参赛改装

清华大学

2010年第二届未来智能车挑战参赛改装

2012年第四届未来智能车挑战参赛改装

（1）成果

自1986年以来，在何克忠教授的带领下，清华大学智能技术与系统国家重点实验室THMR课题组先后承担了与无人车技术有关的“七五”至“十一五”国家科技重点项目6项，国家863计划“智能交通”等科技研究项目8项，同时还承担了由国家邮政研究所、徐工集团、Omron公司等国内外企业支持的与无人车技术有关的研发课题6项。

先后设计和研制成室内智能移动机器人THMR-I、THMR-II、THMR-IIA和室外智能移动机器人THMR-III和THMR-V，并于2000年与徐工集团协作，成功地开发了LTU125A自动摊铺机；THMR课题组还成功开发了多项总线式工业控制计算机系统，如TH-STD-7000、TH-IPC-7000、TH-104-7000以及嵌入式测控机模板，如TH-MCS-7855、TH-MCS-7816和TH-MCS-7845等，它们已分别应用于玻璃窑炉控制、农药生产过程控制、邮政物料运输车控制、自动摊铺机控制、智能机器人控制以及汽车安全辅助驾驶系统等。

清华大学成功研制智能车THMR-V，驶出了全球极速。

THMR-V能够实现结构化环境下的车道线自动跟踪，准结构化环境下的道路跟踪，复杂环境下的道路避障、道路停障以及视觉临场感遥控驾驶等功能。

在车道线自动跟踪研究中，THMR课题组提出了基于扩充转移网络的道路理解技术和基于混合模糊逻辑的控制方法，实现了车道线的自动跟踪，平均时速为每小时100公里，最高时速达到每小时150公里。

多年来，何克忠教授带领THMR课题组先后获得国家科技进步三等奖1项、省部级科技进步一等奖3项、二等奖2项，获得国家专利2项。

（2）关键技术

车速每小时150公里相当于在1秒钟内，智能车要开出40米，因此对车道线识别技术、车体的控制技术以及方向盘转角的检测技术提出了快速、精确、灵敏的极高要求。

针对车道线的识别技术，课题組进行了大量的实验研究，提出了基于扩充转移网络的道路理解技术。

这种方法对于车道检测的贡献在于大幅度降低了道路图像处理和车道线识别的计算量，提高了整个车道检测过程的速度，保证了车道检测和道路环境理解的实时性，而且能够有效避免路面上其它车道标志的干扰。

实验结果表明，在车道线跟踪阶段全部计算过程的周期缩短到不足20毫秒，完全可以满足高速移动机器人自主行驶的实时性需求。

对于车体控制技术提出了基于混合模糊逻辑的控制方法。

该方法是把传统的PID控制与模糊逻辑控制的优点结合起来，提出了一种混合模糊逻辑控制算法，经过大量的实验研究表明，该算法具有很高的实时性、控制精度和鲁棒性，滿足了智能车高速自主导航的需要。

对于方向盘转角的检测，课题组选择了精密的绝对光码盘，设计了合适的传动比，配置了精密的传动机构。

南京理工大学

2012年5月26日，在南京理工大学智能机器人研究所里，由该校承担的国家自然科学基金重大研究计划重点支持项目“乡村道路环境下无人驾驶车辆关键技术与集成验证平台研究”刚通过国家自然科学基金委现场检查。

南理工计算机学院学院长，某型号总设计师唐振民教授，带着该校的大学生，共同对国内外的各种智能机器人的进行了一次神奇的揭秘并现场展示了该校研制的各种高科技系列地面智能机器人。

无人驾驶车

能避让，会变速的神奇无人驾驶汽车

这是一条普通的乡村道路上，因为刚下过雨，路面布满积水，路边还有各种杂物。

一辆普通的白色吉普车出发了，不过，这辆车的驾驶座位上空无一人。

这辆吉普车准确识别出不规整的路面，匀速行驶，灵活避让过一条突然出现在路上的自行车。

前面有辆行驶很慢的拖拉机，这辆车拐弯、加速，慢慢超越了这个障碍物。

突然，一段百米长的人为设置的S弯出现在这个大家伙面前。

减速，左拐，右拐，它像一个老练的驾驶员一样，用不了几分钟，它就成功过了这段数S弯，没有碰到任何一个障碍物。

“这就是南理工研制的‘乡村道路环境下无人驾驶车辆关键技术与集成验证平台研究’。

这个项目是由国家自然科学基金重大研究计划重点支持项目。

”唐教授介绍，相比城市道路比较规范，乡村道路驾驶平台受阳光、天气、路面等各种因素的影响比较大，这个无人驾驶平台其实就等同于一个大的地面智能机器人。

唐教授说，这个平台前几天在接受国家自然科学基金委现场检查时，国家自然科学基金委的专家在宝华山乡村道路实地环境下乘上南理工为主研制的智能车，亲身体验了在无人驾驶条件下智能车对复杂道路的环境理解能力。

通过现场测试，专家组对该项目取得的阶段性成果给予了充分肯定和高度评价。

那么这个智能机器人都是怎么工作的？

“不管机器人的大小，所有的智能机器人主要由机械本体、控制系统、传感器和智能信息处理、智能决策系统等部分组成。

”唐教授说，“机械本体如同人的身躯，控制系统如同人的肌肉，传感器则如同人的眼、耳等感官一样，可以感觉环境信息，通过机器人的“大脑”——智能信息处理和决策系统，进行信息的融合，作出智能决策，指挥机器人行动。

”

安装在各种不同智能机器人的身上，一般都会有个蘑菇状的“小伞”是GPS定位系统，机器人在野外工作时，工作人员可以随时发现它的具体方位。

机器人身上还会带有激光扫描雷达，可以检测不同的障碍。

此外，机器人“长”有类似人的双眼，不仅能看到各种不同的图像，根据需要对不同的环境进行评估，机器人的四周还装有各种不同的小眼睛和方向、位置传感器，用以保证机器人能精确记忆，准备判断，从而正确行走、避让障碍，最终顺利完成自己的任务。

据介绍，除了一些特殊的应用，这个乡村道路无人驾驶平台估计5年左右的时间就能应用到城市汽车的辅助驾驶上。

小型地面机器人

有眼睛，会思考的“反恐小卫士”

这是一个长、宽、高都在一米以内的小东西，外形有点像坦克，头顶有个蓝色的小盒子，还撑着把蘑菇状的“小伞”，依靠履带行走。

演示开始了，机器人挥了挥小手状的辅臂开始向前行驶，遇到人后，稍稍停顿了一下，很“礼貌”地让开路。

唐教授解释，这是机器人的智能系统在起作用。

机器人游历，遇到行人，能像人一样选取通途，避开障碍。

前面的两只辅臂延伸开来后，能顺利上下楼梯，机器人楼梯上自如地上上下下，说话间，转了一圈又回来了。

这个小家伙别看个头不大，它还是个“反恐小卫士”，唐教授介绍，这个小家伙其实就是一个从事危险工作的平台，能针对不同环境下所需要的不同功能，可以在机器人上安装不同的作业系统，代替人执行具有危险性的工作。

比如，派遣机器人进入化学污染区、核污染等危险地区检测污染程度，就可以在机器人上加上相关测量污染特性的检测仪器；派遣机器人进入灾害事故现场，可以探测伤亡人员情况，搜索通行道路，甚至可以由机器人引路，带领被困人员撤离。

这样，一些原来只能由人来完成的危险工作就可以派机器人去完成，避免了恶劣环境对人体的伤害。

机器人在危险场所是怎么工作的呢？

唐教授介绍，当机器人进入危险环境后，传感器可以检测到现场环境状况，并通过无线通信系统将现场情况传送给机器人的主人。

机器人能够自主作出行动决策，选取可通行的道路；也可随时听从主人的指挥和召唤。

如果地面状况过于复杂，还不怕摔打，可以翻跟头打滚，跋山涉水都不在话下。

唐振民教授在介绍爬壁机器人

飞檐走壁的爬壁机器人

这是一个长宽都不到50厘米的“丑”家伙，体重也不到5公斤，可不要看它其貌不扬，它可是能飞檐走壁的爬壁机器人。

在定位好的墙上准确吸附，启动身上自带的各种设备，就可以开始各种不同的工作啦。

小到对建筑墙壁面检测，也可以在墙壁面上进行施工。

这些都还只是简单的劳动。

还有一些复杂的“脑力”劳动。

高层建筑失火，楼梯无法通行，消防员迅速启动爬壁机器人，对高层建筑的危险火情进行探测，并迅速将火情数据传回，为消防员准备判断火情，进行快速灭火或者救援提供最精确的帮助。

发挥这些作用的就是爬壁机器人，这个小小的丑家伙，功能却一点都不少，它要求具有吸附装置、移动机构、密封及数据采集、通讯、控制子四个子系统。

其中吸附机构是爬壁机器人关键子系统。

根据吸附原理的不同，目前爬壁机器人主要有电磁吸附、仿生吸附及负压吸附三种。

其中电磁吸附爬壁机器人只能工作在铁磁材料构成的壁面上，如大型轮船或储油罐壁面。

仿生吸附原理与壁虎吸附类似，其吸附作用产生自刚毛与壁面的粘合力和抓着力。

负压吸附不但对壁面材料几乎没有特殊要求，而且具有吸附效率高、工作可靠性高及负荷能力强等特点，负压吸附式爬壁机器人是目前乃至将来都具有广阔应用前景专用技术，是中小型爬壁机器人首选。

除了高楼消防，它还可以为反恐侦察提供强有力的支撑

唐教授说，最近十年来，研发具有爬壁能力的特殊机器人越来越受到重视，主要是用其代替人能在危险或难以接近的壁面上从事必要的工作，提高工作效率。

通过多年的技术积累，负压式爬壁机器人的吸附技术已经日渐成熟。

南京理工大学在国家“863”计划资金的资助下，关于爬壁机器人研究取得了一些重要进展，唐教授介绍，由于实际中的典型壁面一般具有复杂的结构，能够适应复杂环境的越障技术是限制爬壁机器人应用的瓶颈。

在江苏科技支撑计划的资助下，南京理工大学与宁沪高速公路公司合作，正在研制高架桥壁面缺陷检测机器人。

针对各种桥梁的使用情况，在人无法涉及的部位，对桥梁的使用情况提供检测报告。

唐教授还透露，具有专用特殊功能的爬壁机器人也处在研究之中。

能判断，会提醒的汽车安全“智能助理”

公路上，你驾驶的汽车没有打转向灯就偏离了正常行车道；你的车子和前方车辆超过安全距离；驾驶员东张西望不专心开车，甚至是驾驶员疲劳驾驶开始打盹，出现上述任何一种情况，都能被及时发现并主动报警，提醒驾驶员注意，从而最大限度避免车祸的发生。

这就是南理工研制的车辆主动安全技术，这些功能相当于给汽车配置了一个安全智能助理。

“这项技术主要利用车内、车外两个普通的摄像头，和嵌入式计算系统来帮助驾驶员实现危险预警的。

系统通过摄像头获取的行车道和前方车辆图像数据，进行汽车偏道与碰撞危险数据分析，从而判定汽车是不是处于安全驾驶状态，并对非正常驾驶发出报警，同时通过对驾驶员的人脸检测和人眼状态检测，对驾驶员状态进行分析，如果驾驶员处于疲劳状态或不安全状态时，系统就自动报警。

”该系统能同时适合白天道路环境和夜间道路环境。

目前，国外的奥迪、宝马和丰田等汽车厂商和研究机构都在为他们的车型配置主动安全系统。

南京理工大学的这项汽车主动安全技术正是针对这一需求展开的。

唐振民教授介绍说，相比于国内外采用探测雷达与双目立体视觉技术，南理工在我国率先采用低成本的单目视觉方法，在基于视觉信息处理的全天时驾驶员疲劳状态检测、全天时行道线检测、以及前方车距检测等关键技术方面取得了突破。

这个拥有自主知识产权的技术，也是江苏省高技术研究计划支持研制的技术，目前正在与香港生产力促进局合作进行成果转化。

“发展以预防为核心的现代汽车主动安全技术，不仅成为现代交通领域的迫切要求，更是有效降低交通伤亡，减少特重大交通事故的有效手段。

”唐教授说。