自动驾驶技术综述

自动驾驶技术综述

摘要：本文通过对自动驾驶技术原理和发展的介绍，探讨了汽车将逐步走向自动驾驶的趋势, 同时指出了科技发展对各路交通发展的重

要性。

Abstract: This paper introduces the principle and development of automatic driving technology, discusses the cars will be gradually moving towards the automated driving, and points out the trend of technological development for each of the importance of traffic development.

关键词：自动驾驶技术、分类、趋势

1 概述：

谷歌近日宣布，正在开发能让汽车自动驾驶的技术。这种技术可使全球因交通事故死亡的人数减少一半，每年挽救约60万条生命，同时还希望能减少二氧化碳的排放量。谷歌工程师和斯坦福大学机器人及人工智能研究实验室教授塞巴斯蒂安·史伦（Sebastian Thrun）表示，该公司研发的自动驾驶汽车已经在金门大桥-洛杉矶-太浩湖之间累计行驶了14万英里。他称：“我们认为这开创了机器人研究的先例”。自动驾驶汽车的操作是：由受过训练的驾驶员用“摄像机、雷达传感器和激光测距仪来…看?其他车辆，并通过详细的地图指引汽车在路上行驶”。史伦称，这种软件可以识别像车道线及交通信号等信息。车辆收集的数据将发送到谷歌的数据中心处理。

谷歌表示，地方警察部门已对该项目进行了了解。参加这个“实

验性”项目工程师，有几位以前曾在美国国防部先进研究计划局（DARPA）参与过类似的无人驾驶汽车项目。

史伦表示，美国人每天上下班花了近1个小时，新技术可使美国人“节约更多时间”。谷歌称，未来“自动驾驶汽车将使汽车能共享，并大大降低汽车的使用，以及帮助创造…未来公路列车?。

2 自动驾驶系统的发展

早在上世纪90年代日本以产业界学校与政府互相合作的体制为基础实施先进安全汽车项目已并获得了重大进展。ASV与自动驾驶具有许多相同的技术。为了防止发生汽车交通事故,开发了有助于驾驶员识别道路车辆驾驶状态与操纵的装置,以有效防止发生驾驶失误。以此为目的的安全技术也适用于车辆驾驶自动化。已经付诸实用的ASV技术中,自适应巡航控制系统即与制动器一起使用的定速行驶装置、车道偏离控制装置、碰撞减轻用制动器、驾驶员防磕睡报警装置、弯道报警装置和晚上前方行人信息提供装置等,而这些安全装置

也能适用于自动驾驶。

3 自动驾驶系统的分类

自动驾驶系统是构成未来智能汽车的主要系统之一。它不仅可以大大减少交通事故, 提高汽车的主动安全性, 还可降低车辆的燃料消耗, 减少排气污染, 提高公路的运输效率。同时也减轻了驾驶员的负担, 提高了乘车的舒适性、自动驾驶系统可分为两大类: 一类是需要外部装置(如在公路上安装磁性条等)来引导汽车行驶的外部引导式自动驾驶系统; 另一类是依靠安装在汽车上的摄象机(或者雷达系统) 来获得周围环境信息, 经车载计算机识别处理后, 再控制汽车自动行驶, 一般称为自主式阿自动驾驶系统。两者相比, 后者具有更大的灵活性。

4 趋势

高速或大吨位的列车在实际运行中, 完全使用人为判断并操作机车的方法是无法确保运输安全的, 也不能确保正点运行, 经济效益也得不到保证。因此, 自动驾驶将是机车发展的必然趋势。只有将机车状况、地面设施及其他信息, 系统而全面的采用自动检测方式提供给机车或沿线站点, 经过一套系统的自动处理, 在最短的时间内作出判断, 送出某种动作指令自动执行某种具体操作而达到自动驾驶的目的。

实际上, 目前投入运营的机车上, 或多或少多已经拥有一些自动驾驶技术的成分, 只是不够系统而已, 更主要的是还没有被大多数人认识, 比如: 各种仪表、状态灯的显示就是在进行自动检测; 过流、

空转、超速等就是已经进行了自动处理; 而过流后的卸载动作、空转后的自动撒沙、超速后的自停放风等就是在自动执行某种操作。如果将这些环节系统、有机的联系起来, 更加有效、快捷的服务于机车驾驶, 这就是机车自动驾驶技术的雏形。

5 结语

通过上述对自动驾驶技术作了基本介绍。我们可以看到虽然目前自动驾驶技术仍然处于开发过程中,实用化还有待时日，且尚不可能获得社会公开认可，但我们完全可以对人类社会的汽车交通的未来寄予厚望。相信通过自动驾驶技术的进一步发展、完善，人们在更安全、更方便、更可靠的环境下实现智能交通、和谐生活。

参考文献:

[1] 武则辉浅谈机车自动驾驶技

[2] 唐新蓬路迹追踪自动驾驶技术的研究

[3] 杨妙梁富士重(Subaru)的自适应自动驾驶技术车“IVX”

自动驾驶汽车硬件系统概述

自动驾驶汽车硬件系统概述 自动驾驶汽车的硬件架构、传感器、线控等硬件系统 如果说人工智能技术将是自动驾驶汽车的大脑，那么硬件系统就是它的神经与四肢。从自动驾驶汽车周边环境信息的采集、传导、处理、反应再到各种复杂情景的解析，硬件系统的构造与升级对于自动驾驶汽车至关重要。 自动驾驶汽车硬件系统概述 从五个方面为大家做自动驾驶汽车硬件系统概述的内容分享，希望大家可以通过我的分享，对硬件系统的基础有个全面的了解： 一、自动驾驶系统的硬件架构 二、自动驾驶的传感器 三、自动驾驶传感器的产品定义 四、自动驾驶的大脑 五、自动驾驶汽车的线控系统

自动驾驶事故分析 根据美国国家运输安全委员会的调查报告，当时涉事Uber汽车——一辆沃尔沃SUV系统上的传感器在撞击发生6s前就检测到了受害者，而且在事故发生前1.3秒，原车自动驾驶系统确定有必要采取紧急刹车，此时车辆处于计算机控制下时，原车的紧急刹车功能无法启用。于是刹车的责任由司机负责，但司机在事故发生前0.5s低头观看视频未能抬头看路。 从事故视频和后续调查报告可以看出，事故的主要原因是车辆不在环和司机不在环造成的。Uber在改造原车加装自动驾驶系统时，将原车自带的AEB功能执行部分截断造成原车ADAS功能失效。自动驾驶系统感知到受害者确定要执行应急制动时，并没有声音或图像警报，此时司机正低头看手机也没有及时接管刹车。

目前绝大多数自动驾驶研发车都是改装车辆，相关传感器加装到车顶，改变车辆的动力学模型；改装车辆的刹车和转向系统，也缺乏不同的工况和两冬一夏的测试。图中Uber研发用车是SUV车型自身重心就较高，车顶加装的设备进一步造成重心上移，在避让转向的过程中转向过急过度，发生碰撞时都会比原车更容易侧翻。 自动驾驶研发仿真测试流程 所以在自动驾驶中，安全是自动驾驶技术开发的第一天条。为了降低和避免实际道路测试中的风险，在实际道路测试前要做好充分的仿真、台架、封闭场地的测试验证。 软件在环（Software in loop），通过软件仿真来构建自动驾驶所需的各类场景，复现真实世界道路交通环境，从而进行自动驾驶技术的开发测试工作。软件在环效率取决于仿真软件可复现场景的程度。对交通环境与场景的模拟，包括复杂交通场景、真实交通流、自然天气（雨、雪、雾、夜晚、灯光等）各种交通参与者（汽车、摩托车、自行车、行人等）。采用软件对交通场景、道路、以及传感器模拟仿

智能控制在汽车上应用的进展综述

智能控制在汽车上应用的进展综述 一、简介 1.1汽车智能化综述 从上个世纪的末期，全球的汽车以汽车的电动化、智能化、网联化为主题进入一个重大的历史时期。到本世纪初，随着ICT技术的发展，汽车的智能化和网联化系统随之诞生，由此产生了一种新型的交通系统。 “智能汽车”是在普通汽车的基础上增加了先进的传感器、控制器、执行器等装置，通过车载传感系统和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交换，使汽车具备智能的环境感知能力，能够自动分析汽车行驶的安全及危险状态，并使汽车按照人的意愿到达目的地，最终实现替代人来操作的目的。 从汽车自身的智能化来讲，我们现在处于这种汽车的一种智能化的初级阶段，即智能驾驶辅助这个阶段，其终极目标就是无人驾驶。另外从智能汽车发展模式来讲是两种模式，一种是依靠自身车载传感决策和控制系统，来实现自动驾驶。另外一种是通过协同的方式，借助通信的技术，利用车联网和物联网的整合，来实现它的整个一种智能化的驾驶。 总之，汽车的智能化可以归结为两轴或者两个发展，一个是纵轴，就是由现在的部分功能的替代到以后完全的无人化驾驶，另外一个就是自身的提升，单车的智能化并不能解决交通的问题，所以必须通过网联化把汽车和交通系统，交通所有参与者在一个平台上一个系统下进行完全的可控可调，这样才能彻底地改变交通社会现在面临的诸如安全、拥堵、节能的问题。所以未来期望或者目标的实现是一个智能网联的汽车。 智能汽车它会带来对我们社会产业带来什么样的变化？首先我们关注的是安全，通过汽

车的智能化、网联化，交通事故可以降低到目前的1%。现在每年因为交通事故死亡人数大概130万，也就是说在不远的将来也许二十年三十年以后，全球交通事故死亡率会低于1万甚至更低，未来接近的目标是零死亡零事故。第二，对于交通拥堵、油耗，对于整个经济，还有对于人的生活方式的影响都有非常高的期待。 1.2国内外汽车智能化研究现状 就汽车智能化发展而言，从美国来讲，从本世纪初他们对于智能汽车提出了一个定义，把它分为五个等级，第一个等级就是没有智能化，第二个等级是具有特殊功能的一些驾驶辅助，第三个等级是一个部分的自动驾驶，然后是高度自动驾驶到完全自动驾驶，以及无人驾驶这样五个等级，它设计的目标是到2025年能够实现完全智能驾驶。所以基于此，美国专门成立了交通变革研究中心，另外其交通部将推动汽车智能化网联化的发展作为一个国家战略，在。对于欧盟来讲，它制定了详细的发展路径图，就是从当下现有的驾驶辅助到2030年实现无人驾驶，或者能够产生无人驾驶的这种技术和产品，这是它的愿景。从日本来讲，不光从车，还从车和路两端来进行协调的发展，日本这一个计划详细地定义了从汽车、道路到各种法规协调发展的一个庞大的技术。 发展汽车智能化一个强劲的动力是标准，汽车这个技术持续的迭代是依托于标准的，一个是排放的法规，一个是碰撞的法规，现在主动安全或智能安全的一些项目，已经纳入了汽车的法规评定体系DSRC里，这是对于技术持续进步的一个强大的推进力。 从欧美整个发展情况比较来看各有特色，美国主打推动IT企业，并在该领域独领风骚，另外它在程序还有法规方面也是领先一步，从日本来讲，它的信息化体系是全球做得最为完备的，它现在有一个VICS，交通系统信息，现在整个汽车是8千多万辆，有4千万辆已经入网，对于大数据信息化它有很强的一些设备支持。另外以丰田、日产这些汽车企业主导智

机器视觉技术发展现状文献综述

机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解 世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、 数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：

无人驾驶汽车的构造原理

无人驾驶汽车的构造原理 现代科技学院 机械设计制造及其自动化1003班 张建 2010614270311 内容摘要：无人驾驶汽车是一种智能汽车，也可以称之为轮式移动机器人，主 要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。它一般是利用车 载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物 信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术 于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡 量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具 有广阔的应用前景。 关键字：无人驾驶汽车技术原理 无人驾驶汽车的发展现状： 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 用性方面，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、水平 最高的国家之一。 无人驾驶技术在我国经过20多年的发展，虽然投入很少，但取得了很好的成绩。在人才方面，我国几个五年计划的国家预研项目和国家自然科学基金的 支持项目，培养了一大批从事无人驾驶技术的研究人才。随着国外在这项新技 术研发步伐的加快，我国也已启动了这项国家级的重大研究计划——“视听觉 信息的认知计算”项目。 无人驾驶汽车的技术原理： 车辆定位技术是无人驾驶汽车行驶的基础。目前常用的技术包括磁导航和 视觉导航等。其中，磁导航是目前最成熟可靠的方案，现大多数均采用这种导 航技术。例如，荷兰阿姆斯特丹国际机场和鹿特丹的ParkShuttle系统，上海交通大学的CyberC3系统等。磁导航最大的优点是不受天气等自然条件的影响，即使风沙或大雪埋没路面也一样有效，而且便于维护。另外，通过变换磁极朝进 行编码，可以向车辆传输道路特性信息，诸如位置、方向、曲率半径、下一个 道路出口位置等信息。但是，磁导航方法往往需要在道路上埋设一定的导航设 备(如磁钉或电线)，系统实施过程比较繁琐，且不易维护，变更运营线路需重 新埋设导航设备。视觉导航就不存在这个问题。视觉导航的优点是车载计算机 可以在试验样车偏离目标车道前，事先知道并预防其发生，同时当在高速公路 使用时不需要对现有的道路结构做变化，并且在混合交通中，也可使用；其缺 点为，当风沙、大雾等自然因素致使能见度过低或路面上的白色标线不清晰时，

自动驾驶技术综述

自动驾驶技术综述 摘要：本文通过对自动驾驶技术原理和发展的介绍，探讨了汽车将逐步走向自动驾驶的趋势, 同时指出了科技发展对各路交通发展的重 要性。 Abstract: This paper introduces the principle and development of automatic driving technology, discusses the cars will be gradually moving towards the automated driving, and points out the trend of technological development for each of the importance of traffic development. 关键词：自动驾驶技术、分类、趋势 1 概述： 谷歌近日宣布，正在开发能让汽车自动驾驶的技术。这种技术可使全球因交通事故死亡的人数减少一半，每年挽救约60万条生命，同时还希望能减少二氧化碳的排放量。谷歌工程师和斯坦福大学机器人及人工智能研究实验室教授塞巴斯蒂安·史伦（Sebastian Thrun）表示，该公司研发的自动驾驶汽车已经在金门大桥-洛杉矶-太浩湖之间累计行驶了14万英里。他称：“我们认为这开创了机器人研究的先例”。自动驾驶汽车的操作是：由受过训练的驾驶员用“摄像机、雷达传感器和激光测距仪来…看?其他车辆，并通过详细的地图指引汽车在路上行驶”。史伦称，这种软件可以识别像车道线及交通信号等信息。车辆收集的数据将发送到谷歌的数据中心处理。 谷歌表示，地方警察部门已对该项目进行了了解。参加这个“实

语音识别发展现状与展望

中国中文信息学会第七次全国会员代表大会 暨学会成立30周年学术会议 语音识别发展现状与展望中科院自动化研究所徐波 2011年12月4日

报告提纲 ?语音识别技术现状及态势?语音识别技术的行业应用?语音识别技术研究方向?结论与展望

2010年始语音识别重新成为产业热点?移动互联网的兴起成为ASR最重要的应用环境。在Google引领下，互联网、通信公司纷纷把语音识别作为重要研究方向 –Android系统内嵌语音识别技术，Google语音 翻译等； –iPhone4S 上的Siri软件； –百度、腾讯、盛大、华为等都进军语音识别领 域； –我国语音技术领军企业讯飞2010年推出语音云识别、讯飞口讯 –已有的QQ2011版语音输入等等

成熟度分析-技术成熟度曲线 ?美国市场调查咨询公司Gartner于2011年7月发布《2011新兴技术成熟度曲线》报告：

成熟度分析-新兴技术优先矩阵?Gartner评出了2011年具有变革作用的技术，包括语音识别、语音翻译、自然语言问答等。其中语音翻译和自然语言问答有望在5-10年内获得大幅利用，而语音识别有望在2-5年内获得大幅利用；

三十年语音识别技术发展 ---特征提取与知识方面?MFCC，PLP，CMS，RASTA，VTLN；?HLDA, fMPE，neural net-based features ?前端优化 –融入更多特征信息(MLP、TrapNN、Bottle Neck Features等） ?特征很大特点有些是跟模型的训练算法相匹配?大规模FSN图表示，把各种知识源集中在一起–bigram vs. 4-gram, within word dependencies vs. cross-word

基于单片机的智能小车文献综述超详细

基于单片机的智能小车文献综述 摘要：随着电子工业的发展，智能技术广泛运用于各种领域，智能小车不仅在工业智能化上得到广泛的应用，而且运用于智能家居中的产品也越来越受到人们的青睐。国外智能车辆的研究历史较长。相比于国外，我国开展智能车辆技术方面的研究起步较晚，在智能车辆技术方面的研究总体上落后于发达国家但是也取得了一系列的成果。随着人工智能技术、计算机技术、自动控制技术的迅速发展，智能控制将有广阔的发展空间。本文就智能小车研究现状以及未来的应用与发展前景做一个全方面的介绍。 关键词：智能技术，STC89C52单片机，自动循迹，避障 1.前言 随着电子技术、计算机技术和制造技术的飞速发展，数码相机、DVD、洗衣机、汽车等消费类产品越来越呈现光机电一体化、智能化、小型化等趋势。智能化作为现代社会的新产物，是以后的发展方向，他可以按照预先设定的模式在一个特定的环境里自动的运作，无需人为管理，便可以完成预期所要达到的或是更高的目标[6]。 智能小车，也称轮式机器人，是一种以汽车电子为背景，涵盖控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械等多科学的科技创意性设计，一般主要路径识别、速度采集、角度控制及车速控制等模块组成。一般而言,智能车系统要求小车在白色的场地上,通过控制小车的转向角和车速,使小车

能自动地沿着一条任意给定的黑色带状引导线行驶[1]。本次课题设计以此为背景，设计一种简易的运动小车，运用直流电机对小车进行速度和正反方向的运动控制，通过单片机来控制直流电机的工作，从而实现对整个小车系统的运动控制。 2.主题 智能车辆作为智能交通系统的关键技术，是许多高新技术综合集成的载体。智能车辆驾驶是一种通用性术语，指全部或部分完成一项或多项驾驶任务的综合车辆技术。智能车辆的一个基本特征是在一定道路条件下实现全部或者部分的自动驾驶功能，下面简单介绍一下国内外智能小车研究的发展情况[3]。 2.1国外智能车辆研究现状 国外智能车辆的研究历史较长，始于上世纪50年代。它的发展历程大体可以分成三个阶段： 第一阶段20世纪50年代是智能车辆研究的初始阶段。1954年美国Barrett Electronics 公司研究开发了世界上第一台自主引导车系统AGVS （Automated Guided Vehicle System）。该系统只是一个运行在固定线路上的拖车式运货平台，但它却具有了智能车辆最基本得特征即无人驾驶。早期研制AGVS的目的是为了提高仓库运输的自动化水平，应用领域仅局限于仓库内的物品运输。随着计算机的应用和传感技术的发展，智能车辆的研究不断得到新的发展。

无人驾驶汽车概述

无人驾驶汽车概述公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]

通信工程学院2013级3班 52130323 何怡 无人驾驶汽车系统包括哪些传感器及这些传感器的功能无人驾驶汽车又称为全自主自控驾驶汽车，也可以称之为轮式移动机器人，它一般是利用车载传感器传感器的供应商来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。它是集自动控制、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为一体，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。 自动控制系统： 自适应巡航控制系统是一种智能化的自动控制系统，它是在早已存在的巡航控制技术的基础上发展而来的。在车辆行驶过程中，安装在车辆前部的车距传感器（雷达）持续扫描车辆前方道路，同时轮速传感器采集车速信号。当与前车之间的距离过小时，ACC 控制单元可以通过与制动防抱死系统、发动机控制系统协调动作，使车轮适当制动，并使发动机的输出功率下降，以使车辆与前方车辆始终保持安全距离。 自动紧急制动（AEB）是一种汽车主动安全技术，主要由 3 大模块构成，其中测距模块的核心包括微波雷达、激光雷达和视频系统等，它可以提供前方道路安全、准确、实时的图像和路况信息。AEB系统采用雷达测出与前车或者障碍物的距离，然后利用数据分析模块将测出的距离与警报距离、安全距离进行比较，小于警报距离时就进行警报提示，而小

于安全距离时即使在驾驶员没有来得及踩制动踏板的情况下，AEB 系统也会启动，使汽车自动制动，从而为安全出行保驾护航。 盲点检测系统，通过车辆周围排布的防撞雷达、多普勒雷达、红外雷达等传感器、盲点探测器等设施。由计算机进行控制，在超车、倒车、换道、大雾、雨天等易发生危险的情况下自动采取措施，有效防止事故发生。 泊车系统通过安装在车身上的摄像头，超声波传感器，以及红外传感器，探测停车位置，绘制停车地图，并实时动态规划泊车路径，直接操控方向盘驶入停车位置。 行人检测系统(PDS)车辆行驶途中可以利用摄像头雷达，和激光雷达来探测到四面行人，在安全距离内及时控速。 视觉计算系统：激光雷达传感器和图像传感器。 24GHz雷达传感器它能通过发射与接收频率为24.125GHz左右的微波来感应物体的存在，运动速度，静止距离，物体所处角度等，采用平面微带天线技术，具有体积小.集成化程度高.感应灵敏等特点。24GHz雷达传感器是一种可以将微波回波信号转换为一种电信号的装换装置，是雷达测速仪，水位计，汽车ACC辅助巡航系统，自动门感应器等的核心芯片。 激光测距传感器：先由激光二极管对准目标发射激光脉冲。经目标反射后激光向各方向散射。部分散射光返回到传感器接收器，被光学系统接收后成像到雪崩光电二极管上。雪崩光电二极管是一种内部具有放大功能的光学传感器，因此它能检测极其微弱的光信号。记录并处理从光

人脸识别技术的应用背景及研究现状

1．人脸识别技术的应用 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。 （2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。 （3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。 （4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。 （5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2．人脸识别技术在国外的研究现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer I nterface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engineerin g in University of Cambridge等。综合有关文献，目前的方法主要集中在以下几个方面： （1）模板匹配 主要有两种方法，固定模板和变形模板。固定模板的方法是首先设计一个或几个参考模板，然后计算测试样本与参考模板之间的某种度量，以是否大于阈值来判断测试样本是否人脸。这种方法比较简单，在早期的系统中采用得比较

人工智能在自动驾驶技术中的的应用

人工智能在自动驾驶技术中的应用 摘要：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。作为人工智能等术在汽车行业、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。 关键词：人工智能；自动驾驶；智能汽车；图像识别 0. 引言 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。 1. 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

人工智能在自动驾驶应用中的5大关键技术分析

人工智能在自动驾驶应用中的5大关键技术分析 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

雷洪钧：汽车自动驾驶技术与实例的研究(上)

雷洪钧：汽车自动驾驶技术与实例的研究（上） 汽车自动驾驶系统（Motor Vehicle Auto Driving System），是一种通过车载电脑系统实现无人驾驶的智能汽车系统，又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，还有称自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-piloting automobile ）的。汽车自动驾驶系统，其结构，一般分为：感知系统、决策系统、执行系统3个部分。 一、汽车自动驾驶技术基础知识 1.0感知系统 感知系统，是用摄像头（眼睛）看前面的路，还在用雷达（耳朵）听车周围（前、后、左右）的车、人及实体的，甚至会用信息识别单元（大脑）在分析、判断。感知系统由三部分组成，传感器、高精度地图、信息识别单元等。 （1）传感器，主要有光学摄像头和雷达，相当人的眼睛和耳朵，其主要功能是车辆收集周围的“即时信息”。为无人驾驶车辆提供完整、准确的环境数据，长用的传感设备包括：(a)光学摄像头；(b)光学雷达（LiDAR）；(c)微波雷达；(d)导航系统等。 （2）高精度地图，提供的环境信息中相对固定、更新周期较长的信息,比如车道标记、路缘、交通信号灯等； （3）信息识别单元，对传感器接收到信息，利用深度学习等手段，对信息进行识别，目前对外界事物进行准确识别基本算法和技术有：误差反向传播算法和先进的数字摄像技术。 1.1摄像头是众多预警、识别类ADAS功能的基础 1）摄像头的主要应用 车载摄像头对于智能驾驶是必不可少设备，主要应用于：车道偏离预警（LDW）、车道保持辅助（LKA）、前向碰撞预警（FCW）行人碰撞预警（PCW）、全景泊车（SVP）、驾驶员疲劳预警、交通标志识别（TSR）。 2）光学摄像头优缺点 光学摄像头是最常用的车载传感器，同时价格最便宜，是场景解读的绝佳工具，优点是能

自动识别技术发展现状

自动识别技术发展现状 班级：物流 学号： 姓名： 指导老师： 2015年10月20日

目录 1、自动识别概念 (3) 2、自动识别技术简介 (3) 3、自动识别技术分类 (3) 4、自动识别技术特点 (4) 5、常见的自动识别技术 (4) 5.1、条码技术 (4) 5.2、磁条(卡)技术 (4) 5.3、IC卡技术 (5) 5.4、生物识别技术 (5) 5.4.1语音识别技术 (6) 5.4.2视觉识别技术 (6) 5.4.3人脸识别技术 (6) 5.4.4指纹识别技术 (7) 5.5图像识别技术 (7) 5.6.光学字符识别技术（OCR） (7) 5.7．射频识别技术（RFID） (8) 6、自动识别技术在经济发展中的作用 (8) 6.1、自动识别技术是国民经济信息化的重要基础和技术支撑 (8) 6.2、自动识别技术已成为我国信息产业的有机组成部分 (10) 6.3、自动识别技术可提升企业供应链的整体效率 (10) 7、自动识别技术的应用 (11) 8、自动识别技术的发展趋势 (11) 8.1、多种识别技术的集成化应用 (12) 8.2、无线通讯相结合是未来自动识别产业发展的重要趋势 (13) 8.3、自动识别技术将越来越多地应用于控制，智能化水平在不断提高 (14) 8.4、自动识别技术的应用领域将继续拓宽，并向纵深发展 (15) 8.5、新的自动识别技术标准不断涌现，标准体系日趋完善 (16)

1、自动识别概念 自动识别系统是现代工业和商业及物流领域中，生产自动化、销售自动化、流通自动化过程中所必备的自动识别设备以及配套的自动识别软件所构成的体系。 自动识别包括：条码识读、射频识别、生物识别（人脸、语音、指纹、静脉）、图像识别、OCR光学字符识别 自动识别系统几乎覆盖了现代生活领域中的各个环节，并具有及大的发展空间。其中比较常见应用有：条形码打印设备和扫描设备，手机二维码的应用，指纹防盗锁，自动售货柜，自动投币箱，POS机等. 2、自动识别技术简介 自动识别技术是将信息数据自动识读、自动输入计算机的重要方法和手段，它是以计算机技术和通信技术为基础的综合性科学技术。近几十年内自动识别技术在全球范围内得到了迅猛发展，目前已形成了一个包括条码、磁识别、光学字符识别、射频识别、生物识别及图像识别等集计算机、光、机电、通信技术为一体的高新技术学科。 3、自动识别技术分类 按照国际自动识别技术的分类标准，自动识别技术可以有两种分类方法： 1.按照采集技术进行分类，其基本特征是需要被识别物体具有特定的识别 特征载体(如标签等，仅光学字符识别例外)，可以分为光存储器、磁存 储器和电存储器三种； 2.按照特征提取技术进行分类，其基本特征是根据被识别物体的本身的行 为特征来完成数据的自动采集，可以分为静态特征、动态特征和属性特 征。

无人驾驶汽车运动规划方法研究综述

研究R esearch D0I:10.3969/j.issn.1009-847X.2018.08.006 无人驾驶汽车运动规划 方法研究综述 高健博全局静态路径规划，以路程最短原则确定车 辆行驶长期路径。在车辆运动过程中，由感 知系统传感器对周围环境进行检测识别，当 检测到动静障碍物时，局部路径规划器根据 感知端反馈障碍的信息进行局部运动规划，如果判断前方障碍物无法满足车辆期望速度 或预测会碰撞时，局部规划器会规划一条避 障路径，并且在避障之后返回原路径，继续 向目标点运动。 图搜索路径规划是路径规划的一种方 摘要：路径规划是多学科交叉智能车技术的重要组成部分，本文从环境建模和路径搜索两个方面对现有的路径规划方法进行阐述。路径搜索算法分为图搜索算法，树搜索算法，智能优化算法三类，文中介绍了涉及算法的原理、应用现状及优缺点三个方面，总结了现有的路径规划算法，并对未来发展趋势作出展望。式，是将车辆周围的连续环境模型转换为适 应于所选路径规划算法的离散图，然后运用 一定的搜索算法得到基础路径。一般基于图的搜索算法产生的基础路径会出现不连续有节点现象，最后采用光滑处理方法，如B样条等。车辆从起始点到目标点的规划也可以看作是在有限的时间内满足汽车运动学动力学约束的问题，找到最优路径即是找到代价最小的路径。采用智能优化方法最为关键的是建立路径评估函数，通 过安全性、一致性、能量最小等原则选择最优路径。本文就环境建模、路径搜索两个 方面阐述多种算法，并对路径规划的未来发 ⑩體 目前随着全球交通事故多发率的不断增 长，交通安全和交通拥堵问题日益严峻。截 至2017年5月，根据WHO道路交通伤亡分 析m:每年因道路交通事故死亡125万人。在 此背景下，无人驾驶技术受到了世界各方的 格外关注，目前该技术己成为国内外研究的 热点，最为熟悉的无人驾驶技术当属美国国 防部先进研究项目局无人挑战赛（DARPA Grand Challenge)[21〇 路径规划作为无人车定位和导航技术不 可或缺的一个环节，成为越来越多学者研究 的课题p]。在规定一辆车从城市的A点到B点 驾驶任务后，首先利用城市的路网信息进行 展趋势作出展望。 环境建模 当车载雷达和摄像头反馈出当前的环境 信息后，局部路径规划器将环境信息处理成 规划算法适应的模型。本文将详述一般环境 建模所使用的道路路网的可视图法、网格分关键词 解的栅格法、势场的人工势场法及随机路图 法的基础知识、应用现状及优缺点。 (1}确定性策略 可视图法是将环境中的障碍物尺寸加上本 车尺寸进行膨胀，然后障碍物描述为多边形， 本车描述为质点，将多边形的顶点、起点、终 点连接形成无碰路径网络（见下页图1)。 可视图法适用于静态环境下简单障碍物 汽车工业研究?月刊2018年第8期3 7

无人驾驶汽车的发展综述

51工业技术 0　引言 无人驾驶汽车即自动驾驶智能汽车，就是在没有人类参与的情况下，依靠车内的计算机系统，通过智能驾驶仪来实现无人驾驶的功能。无人驾驶汽车它是利用智能软件和车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，随即作出反应判断，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上完成行驶。无人驾驶汽车技术以全新的驾驶方式改变了传统的驾驶体验，它把不可控制的驾驶员从驾驶位置剔除，不仅大大的提升了交通系统的效率和安全性能还使人们告别了长途的无聊驾驶，进而提高了社会的收益和保障了人身安全。 1　无人驾驶汽车的发展现状 1.1　国外无人驾驶汽车的研发状况 早在20世纪中期，许多科技发达的国家就开始着手无人驾驶汽车的一系列研究。少数的研发车型已接近量产，在美国及欧洲，允许正在研发的自动驾驶车上路行驶正成为一种普遍现象[1]。在2000年，丰田汽车公司首次研发出无人驾驶公共汽车。这套公共汽车的自动驾驶系统由车队驾驶、道路疏导、运营管理和安全防护等方面构成。车辆底盘前部的磁气传感器主要是依据埋在道路中间的永久性磁石进行疏导，进而来控制车辆行驶的方向与速度。在2007年，一辆由改装而组成的无人驾驶汽车BOSS，以第1名的成绩，完成了无人驾驶汽车在城市的复杂障碍赛道上行驶的比赛。今年4月前期，一辆奥迪无人驾驶汽车在美国公路上完成了3400英里的行程，这向我们证明了一点：对于限速规定来说，电脑比人脑要听话得多。无人驾驶系统供应商德尔福公司，给奥迪Q5装上了雷达、摄像头和激光传感器等，顺利控制它从旧金山开到纽约，尽管大部分的行程是在高速公路上进行的，但99%的时间里是由它自己完成驾驶的。 1.2　国内无人驾驶汽车的发展状况 关于无人驾驶汽车的发展，与国外相比而言，我国起步较晚。但在各大高校和科研机构的推动下已经得到飞速的发展。1989年，首辆智能小车在中国国防科技大学诞生。它包含了计算机系统、精确定位系统、路径规划系统、运动控制系统和自动驾驶仪。在2000年6月，由国防科技大学研发的第4代无人驾驶汽车试驾成功，它的最快速度达到76km/h，这也创造了一个历史新纪录。它的智能控制系统主要由3个部分构成：计算机系统、定位系统和驾驶控制系统。2003年，在“中国第一汽车集团公司”的赞助下，国防科技大学完成了它的红旗CA7460无人驾驶平台试验，这标志着我国自主研发的第一辆驾驶汽车诞生了[2]。在上海和欧盟科学家们的共同合作之下，中国城市交通中的无人驾驶技术项目获得了阶段性成果,首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研发成功。但依目前局势来看，国内外的无人驾驶汽车技术还存在着较大的差距，这项高端技术在国内还有很大的发展空间和余地。2　无人驾驶汽车的技术支撑 技术的支撑使得无人驾驶汽车的研发以及发展项目获得重大的突破。无人驾驶汽车研发与发展的关键技术主要体现在以下两个方面： 车辆控制技术和车辆精确定位技术，这两个方面相技术支撑是无人驾驶汽车产业发展的前提。车辆控制技术是无人驾驶汽车的核心技术，这是无人汽车能够完成自主驾驶的重要保障。无人驾驶是利用微型计算机系统、电子产品来控制汽车，进行仿人驾驶，通过对驾驶周围的环境信息获取后，进行预先的判断与分析后，从而执行车辆如何驾驶的命令程序。车辆控制技术是一种非常典型的预瞄控制技术,传感器系统通过感知当前行驶道路环境下的预瞄点,再根据预瞄点来准确地控制车辆的行为。面对复杂的驾驶环境，汽车能否合理控制车速或进行紧急制动，这就需要汽车对周围的环境预先进行感知、判断以及处理。无人驾驶汽车是一个综合的集成系统，它集自动泊车系统 、自动驾驶系统 、堵车辅助系统 、传感器系统等于一身。车辆定位技术是无人驾驶汽车行驶的基础。无人汽车的行驶状况必须准确可靠地掌握在人们的手中。目前主要的定位系统有美国军方的全球导航卫星定位系统；俄罗斯的全球轨道导航卫星系统；我国的北斗2代定位系统；欧洲空间局的NAVS AT，这些都是可供使用的卫星定位系统，使汽车时时得以掌控。 在汽车定位中视觉技术也得到了广泛的应用。目前，无人驾驶汽车常用的视觉技术一般包括红外摄像技术以及普通摄像技术。红外摄像头工作原理是红外灯发出红外线照射物体，红外线漫反射被监控摄像头接收形成视频图像。 3　无人驾驶汽车的发展前景 无人驾驶车是一种智能化的移动交通工具， 它能够代替人类驾驶员实现一系列驾驶行为。它涉及到环境感知察觉、 导航定位以及智能决策控制等众多学科的研究领域。 无人驾驶汽车的研发不仅推动了各项技术的应运而生，也促进了各类科学技术的发展。需要指明，研发无人驾驶汽车不一定要将驾驶员完完全全的替代，其实，我们只是需要在替代的领域和场合作相应的替换，完成一些人们难以适应的驾驶环境和缓解长途驾驶的疲劳感。物联网的技术成熟是无人驾驶车可操作的基础，伴随着更多高新科技的研发与技术的成熟，我国的无人驾驶汽车的发展状况将有质的飞跃。，它的功能也会更加的完善与完备，产业化前景也会更加的美好。 参考文献： [1]乔维高.徐学进无人驾驶汽车的发展现状及方向[J].武汉:武汉理工大学,2007. [2]王培.无人驾驶智能车的导航系统研究[D].西安:西安工业大学,2012． 无人驾驶汽车的发展综述 冯学强,张良旭,刘志宗 （重庆邮电大学,重庆 400065） 摘　要：近年来，互联网技术的迅速发展给汽车行业带来了崭新的变革。无人驾驶汽车大大提高了交通系统的效率和安全性，为此在整个汽车发展行业，无人驾驶汽车无疑成为了汽车发展的先行方向。通过详细地阐述国外以及我国无人驾驶汽车的发展现状，并简单分析其中的关键技术，对无人驾驶汽车的发展前景做了一个符合实际的展望。 关键词：无人驾驶；关键技术；发展前景

无人驾驶汽车概述

通信工程学院2013级3班52130323 何怡 无人驾驶汽车系统包括哪些传感器及这些传感器的功能 无人驾驶汽车又称为全自主自控驾驶汽车，也可以称之为轮式移动机器人，它一般是利用车载传感器传感器的供应商来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。它是集自动控制、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为一体，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。 自动控制系统： 自适应巡航控制系统是一种智能化的自动控制系统，它是在早已存在的巡航控制技术的基础上发展而来的。在车辆行驶过程中，安装在车辆前部的车距传感器（雷达）持续扫描车辆前方道路，同时轮速传感器采集车速信号。当与前车之间的距离过小时，ACC 控制单元可以通过与制动防抱死系统、发动机控制系统协调动作，使车轮适当制动，并使发动机的输出功率下降，以使车辆与前方车辆始终保持安全距离。 自动紧急制动（AEB）是一种汽车主动安全技术，主要由 3 大模块构成，其中测距模块的核心包括微波雷达、激光雷达和视频系统等，它可以提供前方道路安全、准确、实时的图像和路况信息。AEB系统采用雷达测出与前车或者障碍物的距离，然后利用数据分析模块将测出的距离与警报距离、安全距离进行比较，小于警报距离时就进行警报提示，而小于安全距离时即使在驾驶员没有来得及踩制动踏板的情况下，AEB 系统也会启动，使汽车自动制动，从而为安全出行保驾护航。 盲点检测系统，通过车辆周围排布的防撞雷达、多普勒雷达、红外雷达等传感器、盲点探测器等设施。由计算机进行控制，在超车、倒车、换道、大雾、雨天等易发生危险的情况下自动采取措施，有效防止事故发生。 泊车系统通过安装在车身上的摄像头，超声波传感器，以及红外传感器，探测停车位置，绘制停车地图，并实时动态规划泊车路径，直接操控方向盘驶入停车位置。 行人检测系统(PDS)车辆行驶途中可以利用摄像头雷达，和激光雷达来探测到四面行人，在安全距离内及时控速。 视觉计算系统：激光雷达传感器和图像传感器。 24GHz雷达传感器它能通过发射与接收频率为24.125GHz左右的微波来感应物体的存在，运动速度，静止距离，物体所处角度等，采用平面微带天线技术，具有体积小.集成化程度高.感应灵敏等特点。24GHz雷达传感器是一种可以将微波回波信号转换为一种电信号的装换装置，是雷达测速仪，水位计，汽车ACC 辅助巡航系统，自动门感应器等的核心芯片。 激光测距传感器：先由激光二极管对准目标发射激光脉冲。经目标反射后激光向各方向散射。部分散射光返回到传感器接收器，被光学系统接收后成像到雪崩光电二极管上。雪崩光电二极管是一种内部具有放大功能的光学传感器，因此它能检测极其微弱的光信号。记录并处理从光脉冲发出到返回被接收所经历的时间，即可测定目标距离。图像传感器，或称感光元件，是一种将光学图像转换成电子信号的设备，它能将车载摄像头采集到的图像信息转换成电子信号，使智能系统能够处理。

车牌识别系统的研究背景意义及国内外研究现状

车牌识别系统的研究背景意义及国内外研究现状 1车牌识别系统的背景 车牌识别系统的背景及研究意义 随着经济社会的迅猛发展，人们的生活水平的提高，机动车辆的数量也越来越多。为了提高车辆的管理效率，缓解公路上的交通压力，我们必须找到一种解决方案。而作为汽车“身份证”的汽车车牌，是在公众场合能够唯一确定汽车身份的凭证。我们可以以此为依据，设计一种车牌识别系统监控各个车辆的情况。为此，我国交通管理部门对汽车车牌的管理非常重视并制定了一套严格的管理法规。其中对汽车车牌的制作、安装、维护都要求由制定部门统一进行管理。在此基础上，如果研制出一种能在公众场合迅速准确地对汽车牌照进行自动定位识别的系统(CPR)，那么这将是一件非常有意义的工作，并将极大地提高汽车的安全管理水平及管理效率。 车辆牌照定位与识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一, 该技术应用范围非常广泛, 其中包括: (1) 交通流量检测； (2)交通控制与诱导；(3) 机场、港口等出入口车辆管理；(4) 小区车辆管理；(5) 闯红灯等违章车辆监控；(6) 不停车自动收费；(7) 道口检查站车辆监控；(8) 公共停车场安全防盗管理；(9) 计算出行时间；(10) 车辆安全防盗、查堵指定车辆等。其潜在市场应用价值极大，有能力产生巨大的社会效益和经济效益。如图1所示，LPR[1]的部分应用： 图1 LPR在收费口、道路监控和停车管理中的应用 近些年,计算机的飞速发展和数字图像技术的日趋成熟，为传统的交通管理带来重大转变。先进的计算机处理技术，不但可以将人力从繁琐的人工观察、检测中解放出来，而且能够大大提高其精确度，汽车牌照自动识别系统就是在这样的背景与目的下进行开发的。汽车牌照自动识别系统(VLPRS)是对由公路上配置的摄像头拍摄的照片进行数字图像处理与分析，综合应用大量的图像处理