车辆管理系统论文国外研究现状

国内外对巡线小车的研究现状:随着汽车电子技术的发展，汽车的车身控制和动力控制纷纷应用了各类的传感器。其中光电传感器进入汽车领域的时间虽然比较晚，但也被广泛应用的在汽车控制方面的各个领域。其中光敏电阻经常用于温度控制，红外对射式传感器经常用于车内烟雾检测，光电码盘经常用于测试车速和方位，激光测试技术可以对诸如燃油喷雾的特性、汽缸速度场、湿度场分布等作精确测量[1]。65339本课题所研究的基于单片机的光电自动寻迹小车也属于智能机器人的种类之一，自动寻迹小车的寻迹方式的大致可以分为3类[2]。第一类为CCD寻迹，这种类型的小车是通过在小车上架起一个两方向云台，可以实现左右转动的CCD摄像机，应用图像识别系统对跑道加以识别和检测，从而为小车提供运动依据。第二类为红外传感器寻迹，这种类型的小车是通过红外传感器进行寻迹定位。第三类为红外传感器与CCD混合寻迹，这种类型的小车通过红外传感器对小车寻迹定位，同时通过不带云台的CCD摄像机，对跑道进行预判断。我们所要研究的课题是通过近距离红外线光电传感器完成对智能车的寻迹定位。论文网智能车辆是智能交通系统的关键技术[3]，是许多高新技术综合集成的载体。智能车辆驾驶[4]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，下面我们简单介绍一下国内外智能小车的开发研究的情况。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。

国外驾考系统的研究现状是很多发达国家已经有了一些成功的车道偏离预警系统。1、美国所研究的车道偏离预警系统是通过机器视觉的方法检测出道路的车道线与驾驶员驾驶时的速度信息相互融合，所以能够做到当行驶的车辆脱离出车道线发出警报来引起驾驶员的注意。2、德国研究出来的车道偏离预警系统，就是在后视镜上面装上两个摄像头，从而能够检测当前所在的车道和旁边车道的距离，以此检测车辆有没有偏离出车道。假如说汽车没有打开转向灯，那么偏离靠近的车道时就会发生报警。3、荷兰研制的系统，其是在汽车的前面挡风玻璃上安装单个摄像机来监测车道标识线。就算没有对车道线标识都能根据道路边缘来报警。

中国车牌的格式与国外有较大差异，所以国外关于识别率的报道只具有参考价值，其在中国的应用效果可能没有在其国内的应用效果好，但其识别系统中采用的很多算法具有很好的借鉴意义。从车牌识别系统进入中国以来，国内有大量的学者在从事这方面的研究，提出了很多新颖快速的算法。中国科学院自动化所的刘智勇等开发的系统在一个样本量为3180的样本集中，车牌定位准确率为，切分准确率为，这套系统后来应用于汉王公司的车牌识别系统，取得了不错的效果。但是包括其他研究人员提出的算法，都存在计算量和存储量大的问题，难以满足实时性的要求。此外，当车辆区域的颜色和附近颜色相近时，定位失误率会增加。国内还有许多学者一直在进行这方面的研究，并且取得了大量的研究成果。（2）国外研究现状 国外在这方面的研究工作开展较早，在上世纪70年代，英国就在实验室中完成了“实时车牌检测系统”的广域检测和开发。同时代，诞生了面向被盗车辆的第一个实时自动车牌监测系统。进入20世纪90年代后，车牌自动识别的系统化研究开始起步。典型的如特征提取、模板构造和字符识别等三个部分，完成车牌的自动识别。字符识别分析技术分析所获得的图像，首先在二值化图像中找到车牌，然后用边界跟踪技术提取字符特征，再利用统计最邻近分类器与字符库中的字符比较，得出一个或几个车牌候选号码，再对这些号码进行核实检查，确定是否为该车牌号码，最终确定车牌号码。这个时期的应用在识别正确率方面有所突破。发展到今日，国外对车牌检测的研究已经取得了一些令人瞩目的成就，识别率都在80%以上，甚至有高于90%。并且已经实现了产品化，并在实际的交通系统中得到了广泛的应用。

智能交通是一个国情相关性很强的领域，自上世纪80年代智能交通技术起步以来，各国政府和专家都根据本国国情在美国研究内容的基础上进行着本土化探索。对交通的要求不仅因国家、地区、文化的不同而千差万别，甚至同样的交通状况因出行者的角色——步行或者驾车的不同，而会产生不同的感受与评价。进一步说，同样的角色，因个体性情的不同，也会有不一样的感受。因此，交通是与文化和参与者的行为密切相关的一个领域。我国交通最大的问题是人口多。此外，交通流的构成也很复杂，除了庞大的机动车流、行人流、自行车流外，还有越来越多的助力自行车、三轮车等交通方式。从城市的结构看，我国城市化进程也与国外很不一样，主要体现在城市结构和道路网络的不同。与纽约、伦敦、东京这些有代表性的国际都市相比，国外都市的城市功能区相对分散在市中心的周边地区，很少有像北京一样，城市中心区的功能高度集中，近千万人集中在面积狭小的市中心生活、工作，城市的交通压力在这一区域内高度集中。这是我国交通与国外相比一个突出的特点。我国的智能交通在探索自己的道路时，也曾经走过弯路。早先我们也尝试着把国外的技术直接拿来应用。然而，实际使用情况却并不如人意，为此我们也交过学费，并很早就提出了探索本土化道路的问题。综观我国交通长期以来存在的问题，将其归结为“三低”：功效低、安全水平低、服务水平低。目前我国基础交通设施的水平是很高的，但不同交通方式的衔接不流畅；万车死亡率在国际总排名中高居前列。目前仅北京市就每天新增机动车2000多辆，为交通的管理与服务提出了更高的要求。七大应用领域的总体框架包括公共交通、交通管理、交通应急、电子政务、公共服务、电子收费和货物运输，并将加大力度推进轨道交通运行管理中心、自动售检票系统的建设，实现全路网的一卡通、无障碍换乘，提高出租汽车调度系统的建设，提高公路交通运行效力和服务质量。以智能交通系统为技术支持的“新北京交通体系”蓝图正逐步显现。在2008年北京奥运会期间，奥运路线、奥运场馆周边将有120处系统控制交通信号。此外，还建设了交通综合监控系统，该系统包括视频监控、交通流检测和交通违法检测三个子系统。同时，在奥运会场馆周边和相关道路上还建设了80处电视监控点、15套交通事件自动检测系统、80套数字化视频系统。智能交通是一条漫长的道路，世界各国在对其规划时都制定了相当长期的目标。谈到我国智能交通的未来发展时，随着需求的增加和技术实践与探索，在很多领域上还可以做得更好。比如，现在高速上实施的不停车收费系统，目前可以达到的安全速度是30公里，而今后几年，完全有可能实现行车不减速的收费服务，车辆通过收费点时，时速可以达到120公里。然而，正如交通是一个国情相关性强的领域，智能交通工程水平也与国情、政策息息相关。目前在提高智能交通的服务水平方面，技术并不是最关键的问题，目前的技术发展基本上已经可以满足该领域的发展需要，而相关政策、体制机制和人们观念的转变，才是智能交通长远发展的核心保障。