计算机在汽车的应用论文参考文献

汽车电子技术论文范文篇二 浅谈汽车电子技术的未来发展 【摘要】汽车电子是现代汽车发展的标志。当前，汽车电子技术进入了优化人-汽车-环境的整体关系的阶段，它向着超微型磁体、超高效电机以及集成电路的微型化方向发展，并为汽车上的集中控制提供了基础(例如制动、转向和悬架的集中控制以及发动机和变速器的集中控制)。汽车电子技术成就汽车工业的未来，未来汽车电子技术应在传感器技术，连通通讯，微处理机技术，多通道传输技术几方面进行突破。 【关键词】汽车;电子技术;突破 中图分类号：F407.471 文献标识码：A 0 前言 据统计，从2009年～2010年，平均每辆车上电子装置在整个汽车制造成本中所占的比例由16%增至23%以上。一些豪华轿车上，使用单片微型计算机的数量已经达到48个，电子产品占到整车成本的50%以上，目前电子技术的应用几乎已经深入到汽车所有的系统。汽车电子是一个在全球范围都在增长的市场，一方面归功于汽车产量的增长，另一方面则是车用电子应用增多。有许多领域增长迅速：例如，一些用于提高燃料效率的动力总成技术正在研发中的。混合动力汽车是其中一种可能的方案。预计柴油引擎也将继续扩大市场份额。这些汽车中由EPCOS的压电制动器组成的压电式喷射系统可以提高15%的燃料效率。这两个例子中，辅助电子装置都将从动力总成技术发展中获益。 20世纪90年代以来，汽车电子技术进入了其发展的第三个阶段，这是对汽车工业的发展最有价值、最有贡献的阶段。我认为未来汽车电子技术应在以下几方面进行突破： 1 现代汽车电子技术的概念 汽车电子技术是建立在电子技术飞速发展基础之上的，从晶体管、集成电路、大规模集成电路到超大规模集成电路的技术进步，出现了计算机等各种各样的电子装置，汽车电子技术也随着深化与发展。信息技术的加盟使原有的汽车电子技术的内涵更加丰富。所以我们可以对现代汽车电子技术作如下基本定义：汽车本身功能性电子控制技术+应用在汽车上的电子信息类技术。 1.1 所谓电子信息类技术在汽车上的应用主要是指在汽车环境下能够独立使用的车载电子装置，它和汽车本身的性能并无直接关系。是利用电子信息技术开发的车载计算机系统，具有信息处理、语言识别、通讯、导航、防盗、图像显示和娱乐等功能。 1.2所谓汽车本身功能性电子控制技术主要是指由传感器、电控单元和执行器组成的，完成汽车自身需要的一定功能的自动化闭环控制系统，它与汽车本身性能密切相关。例如：电子燃油喷射系统、电子控制悬架、制动防抱死控制、防滑控制、牵引力控制、电子控制自动变速器、电子动力转向等。目前，在一些汽车上，电子装置已占整车造价的 50%以上，有的高级轿车已装有上百个微控器(MCU)。汽车电子技术已成为创造汽车价值和差异性的主动力。 2 传感器技术 汽车电子发展的第一大趋势是汽车的传感技术。由于汽车电子控制系统的多样化，使其所需要的传感器种类和数量不断增加。为此，研制新型、高精度、高可靠性和低成本的传感器是十分必要的。未来的智能化集成传感器，不仅要能提供用于模拟和处理的信号，而且还能对信号作放大和处理。同时，它还能自动进行时漂、温漂和非线性的自校正，具有较强的抵抗外部电磁干扰的能力，保证传感器信号的质量不受影响，即使在特别严酷的使用条件下仍能保持较高的精度。它还具有结构紧凑、安装方便的优点，从而免受机械特性的影响。现代汽车技术发展特征之一就是越来越多的部件采用电子控制。根据传感器的作用，它检测有关汽车的温度、压力、位置、角度、转动、加速度、振动、角速度、流量、光、距离等物理量。水温、油温、排气温度，汽缸压、轮胎压、制动压等都需检测。因此，传感器在汽车上的作用是很重要的，传感技术的发展，也会带动汽车技术的发展。 3 微处理技术 汽车电子发展的第二大趋势是汽车的微处理技术。在三年前，平均每辆汽车使用大约20个微控制器，而现在平均使用40到60个。此外，汽车设计工程师仍然在想方设法提升所用芯片的性能。一个成功的汽车电子控制单元，取决于设计时对所用微处理器的选择。现代发动机和变速箱的电子控制单元一般要采用32位的CPU来处理实时算法。而在汽车的底盘，安全和车身系统等领域，就可以根据控制的复杂程度采用16位或者32位两种处理器。但是，底盘控制器在其工作的大部分时间内，要对传感器进行扫描，而CPU又必须时时刻刻能够提供相应的处理能力，能在仅仅几个毫秒的时间内完成整个判定程序判定启动。三星公司的S3C44BOX就是一种高性能处理器，我们坚信在不久的未来，高性能未处理器会在汽车控制单元中有广泛的应用，汽车的性能会有大幅度的提高。 4 连通通讯 汽车电子发展的第三大趋势是汽车的通讯连通性。如今，全世界的消费者都可以在家中和办公室享受数字电子技术和无线基础设施所带来的方便，比如手机、硬盘驱动器上的数字压缩音乐和视频、数字电视播放、Wi-Fi、音频和电视卫星广播(XM/Sirius、DirecTV)以及GPS等。现在，消费者开始希望在其汽车和卡车里享有同样的技术和通讯便利，以使驾驶过程更加高效、方便、充满情趣。GPS导航、车载信息服务(嵌入式手机和 其它 双向无线链接所带来的自动电信)、卫星广播以及后座电视等产品和技术就是顺应这一趋势的最好例证。我们已经清楚地看到，现在汽车中通讯连通性使用的比较广泛。相信随着通讯技术的不断发展，其在汽车领域中的应用也更加普遍，汽车驾驶也会越来越方便，高效。 5 多通道传输技术 汽车电子发展的第四大趋势是汽车的多通道传输技术。多通道传输技术，多通道传输技术的采用，对电子控制集成化的实现是十分必要和有效的。采用这种技术后，使各个数据线成为一个网络，以便分享汽车中心计算机的信息。随着信号处理技术的不断发展，DSP的处理能力越来越强大，可以对多个通道数据进行信号采样和数据传输成为数字信号处理的瓶颈。而伴随着电子技术和信号处理技术的快速发展，多通道传输技术由试验室将逐步进入实用阶段。采用这种技术后，使各个数据线成为一个网络，以便分离汽车中心计算机的信息。微处理机可通过网络接收其他单元的信号。传感器和执行机构之间要有一个新式接口，以便与多通道传输系统相联系。一旦多通道传输技术应用于汽车领域中，它可使汽车中各部件联系的更加紧密和顺畅，汽车的控制和检测系统的性能会有大幅度的提高。 6 结束语 随着社会进入信息网络时代，汽车设计主要解决的问题仍将是安全和环保。电子技术的快速发展，为汽车向电子化、智能化、网络化、多媒体的方向发展创造了条件。汽车不仅仅是一种代步工具，它已同时具有交通、娱乐、办公和通讯的多种功能。汽车的电子化使汽车工业步入了数字化时代。随着数字技术的进步，汽车也将步入多媒体时代。利用windows 操作系统 开发的车载计算机多媒体系统，具有信息处理、通讯、导航、防盗、语言识别、图像显示和娱乐等功能。不久的将来，汽车装置自动导航和辅助驾驶系统，驾驶员可以把行车的目的地输入到汽车电脑中，汽车就会沿着最佳行车路线行驶到达目的地。人们还可以通过语言识别系统操纵着车内的各种设施。 参考文献 [1]姚建琦.多信道信号采样和数据传输的一种实现 方法 [J].现代电子技术,2007(03). [2]李林,郑望. 汽车电子新技术[J].汽车运用,2008(05). [3]袁人宏.汽车电子技术与产业并举[J].计算机世界,2005(21). 看了“汽车电子技术论文范文”的人还看： 1. 汽车电子技术专业自荐信范文3篇 2. 电子技术论文范文大全 3. 电子技术论文范文 4. 电子科技论文范文 5. 机电液一体化在汽车上的应用论文

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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 1.1 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。 1.2 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。 1.3 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opencv_createsample.exe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opencv_createsample.exe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opencv_traincascades.exe。 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。 1.4 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。 1.5 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。 1.6 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 2.44 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2.3 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. 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