汽车智能技术论文

汽车一直在升级！ 越贵的汽车 功能也就越多！维修起来就很麻烦！ 呵呵 不过开的时候比较舒服 ！ 哈哈 ，

二、汽车发展特点美国通用汽车公司研发与规划副总裁伯恩斯说：“未来的汽车将具有以下七大特点：安全、价廉、环保、实用、高效、省时以及提供与外部世界的联系。这就意味着汽车行业必须围绕低价位、实用性、设计和技术进行创新。”当今，在这个网络驱动的日子里，数字化应用正在以前所未有的速度和方式进行整合，将汽车的设计、工程、采购和制造业务集成起来，这使我们能够缩短汽车的开发时间，并以更快的速度将新款汽车推向市场。最主要的有以下两个方面：一是在汽车设计方面。由于越来越多地采用计算机工具，从而能在更短的时间开发出更多的款式、车型。 由于越来越多地采用数学模型，从而能实现验证模拟设计，并确认汽车空气动力学、耐冲撞性能、可制造性，大大从而缩短开发时间。同时汽车厂商越来越多地采用虚拟汽车概念，从而无需制作物理原型，就能组装、观察、模拟汽车的性能及制造工艺，并且越来越多地开展厂家、院所、政府、供应商间的战略伙伴关系进一步加快了汽车开发时间。由于消费者的生活方式主导汽车设计的潮流，将诞生出新的汽车种类，进而满足 1汽车新技术论文 毕业论文-汽车新技术与未来发展趋势消费者越来越多的需求。[)这些新产品将在不同程度上组合轿车、旅行车、皮卡车、越野车的特点，同时也将促成汽车市场进一步分化。二是在汽车动力方面。专家预测，在今后10年中，内燃机将继续担当汽车动力的主要来源。但是，汽车动力系统将来的主要发展方向是越来越多地采用稀燃汽油发动机、柴油发动机技术，优化的燃油发动机组合，以及更好地催化技术。汽车动力系统的配置将有改变。电动和燃油混合动力型汽车、燃料电池汽车等多种动力技术将日趋普及。这些尖端技术可望在将来减少或消除汽车尾气排放及其对环境的污染。此外，未来的汽车，机械系统将大量地被电子系统所取代。这将大大提高轿车的驾驶性能及行驶的安全性。其特色功能如：语言识别、无钥匙点火等。可以说，新一代汽车一个突出特点是：车内将配置更多的电子器件、计算机功能并接入因特网。车上配有：交通信息功能、路线规划与导航设备、高级导航设备、车载娱乐信息设备等。所以，汽车将变为可与消费者家庭、办公单位交换信息的信息、通信、娱乐中心。 在汽车安全方面：为了保护车内驾乘人员的安全，汽车制造厂家将在车上设置新一代的安全带、能量吸收结构、前端和侧面安全气囊、触发气囊的智能传感器、发生紧急情况的求救信号等。三、车辆动力学控制车辆动力学控制(Vehicle Dynamics Cotrol)的缩写是VDC，该系统的作用是保持汽车在行驶(包括制动和驱动)时的稳定性。传统的ABS(防抱死制动系统)和TCS(牵引控制系统)主要是对车轮上的制动力和驱动力进行控制，防止车轮出现过大的纵向滑移率，以获得最大的附着力，既可产生最大的减(加)速度，又可防止出现侧滑。车辆动力学控制系统虽然也是控制车轮的制动力与驱动力，但它们与ABS/TCS有很大的不同，其主要表现是可实现左右纵向力的差动控制，以直接对汽车提供横摆力矩，抵消汽车的不稳定运动(如在滑路上甩尾时的矫正作用)。该系统通过在汽车上安装的各种传感器，检测到汽车的速度、角速度、转向盘转角以及其它的汽车运动姿态，根据需要主动地对某侧车轮进行制动，来改变汽车的运动状态，使汽车达到最佳的行驶状态和操纵性能，增加了车轮的附着性和汽车的操纵性和稳定性。汽车智能速度控制系统的功用是在某些特殊路段或特殊行驶条件下对车速进行强制限制。汽车智能速度控制系统主要由电子控制单元和执行器组成。该控制系统工 2汽车新技术论文 毕业论文-汽车新技术与未来发展趋势作时，需首先设定限制速度。［］例如某区域的限速为80km/h，我们可以将该速度设定为限速值。当车速未达到80km/h时，汽车智能速度控制系统不起作用。当车速接近80km/h时，电子控制单元启动执行器，限制加速踏板的行程，使汽车不能继续加速。当车速低于80km/h时，电子控制单元解除对执行器的控制，驾驶员又可以自由地踏下加速踏板使汽车加速。智能速度控制系统限速值的设定，可以用选择开关设定，也可以通过接受无线信号设定(即接收道路速度无线信号切换或电子地图信号切换) ：可以只设定一个值，也可以根据不同的路况，有多个挡位供设定。四、线控技术(control by wire)汽车的各种操纵系统正向电子化、自动化方向发展，在未来的5～10年里，传统的汽车机械操纵系统将变成通过高速容错通信总线与高性能CPU相连的电气系统。如汽车将采用电气马达和电控信号来实现线控驾驶(steer by wire)、线控制动(brake by wire)、线控油门(throttle by wire)和线控悬架(suspension by wire)等，采用这些线控系统将完全取代现有系统中的液压和机械控制。在新一代雅阁V6轿车上采用的DBW就是新技术之一。DBW是线控油门的英文缩写，也可称之为电控油门，即发动机的油门是通过电子控制的。传统的油门控制方式是驾驶员通过踩油门踏板，由油门拉索直接控制发动机油门的开合程度，从而决定加速或减速，驾驶员的动作与油门动作之间是通过拉索的机械作用联系的。而DBW将这种机械联系改为电子联系。驾驶员仍然通过踩油门踏板控制拉索。但拉索并不是直接连接到油门，而是连着一个油门踏板位置传感器，传感器将拉索的位置变化转化为电信号传送至汽车的大脑ECU(电子控制器)，ECU将收集到的相关传感器信号经过处理后发送命令至油门作动器控制模块，油门作动器控制模块再发送信号给油门作动器，从而控制油门的开合程度。也就是说驾驶员的动作与油门的动作之间是通过电子元件的电信号联系的。虽然从构造上来看，DBW比传统油门控制方式复杂，但油门的控制却比传统方式精确，发动机能够根据汽车的各种行驶信息，精确调节进入气缸的燃油空气混合气，改善发动机的燃烧状况，从而大大提高了汽车的动力性和经济性。使用线控技术的优点很多，比如使用线控制动无需制动液，保护生态，减少维护；质量轻；性能高(制动响应快)；制动磨最小(向轮胎施力更均匀)；安装测试更简单快捷(模块结构)；更稳固的电子接口；隔板间无机械联系；简单布置就能增加电子控制功 3汽车新技术论文 毕业论文-汽车新技术与未来发展趋势能；踏板特性一致；比液压系统的元件更少等。[]由于至今仍没有一个通信网络可以满足未来汽车的所有成本和性能要求，因此，汽车OEM制造商仍将采用多种联网协议(包括CAN、LIN和MOST、1394等)。随着电控单元在汽车中的应用越来越多，车载电子设备间的数据通信变得越来越重要，以分布式控制系统为基础构造汽车车载电子网络系统是很有必要的。大量数据的快速交换、高可靠性及廉价性是对汽车电子网络系统的要求。在该网络系统中，各处理机独立运行，控制改善汽车某一方面的性能，同时在其它处理机需要时提供数据服务。汽车内部网络的构成主要依靠总线传输技术。汽车总线传输是通过某种通讯协议将汽车中各种电控单元、智能传感器、智能仪表等联接起来，从而构成的汽车内部网络。其优点有：1.减少了线束的数量和线束的容积，提高了电子系统的可靠性和可维护性。2.采用通用传感器，达到数据共享的目的。3.改善了系统的灵活性，即通过系统的软件可以实现系统功能的变化。CAN总线是德国博世公司在20世纪80年代初开发的一种串行数据通讯协议。它的短帧数据结构、非破坏性总线仲裁技术以及灵活的通讯方式使CAN总线具有很高的可靠性和抗干扰性，满足了汽车对总线的实时性和可靠性的要求。目前，国外的汽车总线技术已经十分成熟，并已在汽车上推广应用。国内引进技术生产的奥迪A 6车型已于2000年起采用总线替代原有线束，帕萨特B5、宝来、波罗、菲亚特的派立奥、西耶那、哈飞赛马等车型都不同程度地使用了CAN总线技术。此外，部分高档客车、工程机械也都开始应用总线技术。预计到2005年CAN将会占据整个汽车网络协议市场的63％。在欧洲，基于CAN的网络也占有了大约88%的市场。目前使用CAN总线网络的汽车大多具有两条或两条以上总线，一条是动力CAN总线，主要包括发动机、ABS和自动变速器三个节点，通信速率一般为500kbps；另一条是舒适CAN总线，主要包括中央控制器和四个门模块，通信速率一般为或100kbps。五、电子巡航控制系统(简称CCS)它是汽车在行驶中为了达到所希望的速度，驾驶员不必踩踏油门调整车速，只需通过操纵调整开关，汽车就能以设定的车速进行定速行驶的装置。这个装置的优点主 4汽车新技术论文 毕业论文-汽车新技术与未来发展趋势要体现在：当在高速公路上长时间行驶时，能够减轻驾驶员的疲劳；且对紧急情况动作解除的可靠性与对排除装置故障等安全性方面作了充分的考虑。[］宝马新一代豪华轿车745i和735i所用的发动机是新式的进气系统参数可调式V8发动机。该发动机进排气系统的3个主要参数(排气阀开启时间、进气阀升程和进气道长度)都可随发动机工况的改变而自动调节。其中，进气道长度可调技术为世界首创。西门子公司为该发动机配套提供了伺服阀、中间偏心轴的位置传感器以及与发动机微机连接的阀门升程控制器。奔驰SL轿车特有的动态操纵控制系统，包括一个电子液压制动系(EHB)，称之为感应控制系统(SBC)。该系统的主要特点是通过传感器建立了运动状态、制动压力的动态监测和危险工况的预警。SBC增加了制动管路的压力控制和制动准备功能，一旦踩下制动踏板，汽车即以最大的压力、最快的响应实施制动，前后制动压力比会随路况的不同而变化，从而提高弯道制动时的安全性。其优点(也是技术难点)在于提高了制动的舒适性并能提前做出响应，而不是象传统的ABS在制动后通过信号反馈进行控制；此外，可以实现完全的干式制动，在潮湿的气候或路面条件下，制动盘表面也不会形成水膜，保证了汽车快速响应。设计的发展必然随着汽车技术的进步而日新月异，众多设计师的艺术风格也会更广泛更强烈地体现在汽车设计之中，而给予人们更加广泛的选择。高科技下，个性鲜明、更加人性化的汽车将是21世纪汽车产业发展的必然，因为它符合人类对文化、个性的追求和需要。因此，加大对概念汽车的设计的重视和投入，将对我国汽车产业的发展起到极大的推进作用。

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. 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