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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： 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。 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。 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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[1]尤世杰.试论机械加工中的工装夹具定位设计[J].工业技术,.

[2]张树勋.机械加工中的工装夹具定位设计方法[J].工业技术,.

[3]王存荣.机械加工中的工装夹具的定位设计及其价值研究[J].工程机械,.

[4]梁荣坚.机械加工中的工装夹具定位设计方法[J].机械管理开发,.

[5]胡建中,等.工程机械机群远程故障诊断系统研究.制造业自动化,2005(12):22-25,39.

[6]梁兰娇.浅谈工程机械油耗定额的制定[J].北方交通,2008(7):160-162.

[7]李兴,张礼崇,郜祥,等.机械设备状态监测及诊断技术[J].技术与市场,2012(01):49-50.

[8]杨晓强,张梅军,苏卫忠.机械设备状态监测系统[J].振动.测试与诊断,1999(03):29-32.

[9]张利群,朱利民,钟秉林.几个机械状态监测特征量的特性研究[J].振动与冲击,2001,20(1):20-21.

[10]徐敏,等.设备故障诊断手册-机械设备状态监测和故障诊断[M].西安交通大学出版社,1998.

[11]靳晓雄,胡子谷.工程机械噪声控制学[M].上海:同济大学出版社,1997.

[12]蒋真平,周守艳.工程机械噪声与控制分析[J].建筑机械,2007(4):79-82.

[13]张性伟,王世良,付光均.工程机械驾驶室内的降噪方法[J].工程机械,2008(1):61-63.

[14]廉红梅,朱武强.某型平地机噪声测试分析及降噪改进措施[J].工程机械,2019(7):40-45.

[15]邵杰,张少波,刘宏博.某型平地机作业时发出异响的原因及改进措施[J].工程机械与维修,2019(1):60-61.

[16]杨林.一种新型高精密机械密封的研究[J/OL].装备制造与教育,2017,(03):60-61+80(2017-10-30).

[17]许艾明,赵柱,陈琨,等.非确定工作状态下机械系统可靠性分析[J].机械设计与制造,2012(1):100-102.

[18]韩萍,张彦生.高新技术在工程机械上的应用及发展[C].北京:中国工程机械学会年会,2003.

[19]李志刚.矿山机械的润滑管理与保养分析[J].中国新技术新产品,2017,(21):128-129.

[20]武志敏.水泥机械液压系统液压油污染的危害与控制[J].内燃机与配件,2017,(20):88-89.

[21]白永,张啸晨.化工机械设备管理及维护保养技术分析[J].内燃机与配件,2017,(20):97-98.

[22]徐晓光,喻道远,饶运清,等.工程机械的智能化趋势与发展对策[J].工程机械,2002,33(6):9-12.

[23]王世明,杨为民,李天石,等.国外工程机械新技术新结构和发展趋势[J].工程机械,2004(1):4,65-70.

[24]邵杰,张勇.自动化技术在工程机械使用中的应用效用探讨[J].中国石油和化工标准与质量,2011(9):148.

[25]赵红,烟承梅,严纪兰.我国机械自动化技术的应用与发展前景展望[J].安阳师范学院学报,2014(5):65-67.

[26]毛安石.探析农业机械设计制造中自动化技术的应用[J].山西农经,2019(24):112+114.

[27]李杰.农业机械设计制造中自动化技术的应用[J].南方农机,2019,50(18):41.

[28]席猛.农业机械设计制造中自动化技术的应用探析[J].山西农经,2019(4):127.

[29]张永宽.全面应用自动化技术提升农业机械制造水平探究[J].南方农机,2018,49(20):33.

[30]黄东升.适用于中国非公路设备发展的液力传动油技术[J].润滑油,2016,31(5):10-13.

[31]李良敏,何超,宋成利,袁帅,张志阳,陈力.微创手术机器人机械臂结构设计与工作空间分析[J].医用生物力学,2019,01:40-46.

[32]梁东岚,张钺烔,吴嘉汶,姚翠兰.突破性机械义肢[J].中国科技教育,2019,02:22-23.

[33]郭磊.现代化医疗机械通气装置的应用[J].计算机产品与流通,2019,03:63.

[34]徐生龙,崔玉萍金属复合材料在机械制造中的应用研究[J/OL].世界有色金属,2017,(16):70+72(2017-10-25).

[35]刘浩浩,李洁,徐亦陈.基于粗糙集的起重机械安全风险评价[J/OL].土木工程与管理学报,2017,(05):154-158+169(2017-10-25).

[36]何帆,肖锡俊.心脏机械瓣膜置换术后早期患者抗凝治疗的进展[J/OL].中国胸心血管外科临床杂志,2017,(11):1-6(2017-10-25).

[37]刘文波.汽车控制中机械自动化技术的应用[J/OL].电子技术与软件工程,2017,(20):112(2017-10-26).

[38]刘坤,吉硕,孙震源,徐洪伟,刘勇,赵静霞.多功能坐站辅助型如厕轮椅机械结构设计与优化[J].吉林大学学报(工学版),2019,03:872-880.

[39]乔宇,姚运萍,马利强,杨小龙,陈继鹏,陈惠贤.重离子放疗辅助医用机械臂避撞路径规划研究[J].中国医疗设备,2019,06:61-65.

[40]龙腾.一种六自由度机械臂的控制系统设计[J].信息技术与网络安全,2019,06:65-68.

[41]赵海贤.探析机械工程智能化的现状及发展方向[J].江西建材,2017,(20):236+239.

[42]王恒宗.我国现代机械制造技术的发展趋势[J].信息记录材料,2017,18(11):5-6.

[43]徐沛锋.机械电子工程综述[J].信息记录材料,2017,18(11):14-15.

[44]韩宁.机械制造工艺与机械设备加工工艺要点[J].信息记录材料,2017,18(11):39-40.

[45]梁万吉.浅谈计算机辅助技术与机械设计制造的结合[J].信息记录材料,2017,18(11):64-65.

[46]罗校清.基于人工神经网络的工业机械故障诊断优化方法研究[J].科技创新与应用,2017,(30):106-107+110.

[47]张司颖.航空装备机械原因事故主要特点及预防措施[J].内燃机与配件,2017,(20):78-79.

[48]李光志,张营.《机械制图》教学改革创新[J].现代商贸工业,2017,(30):170.

[49]马占平.机械自动化在机械制造中的应用分析[J].内燃机与配件,2017,(20):47-48.

[50]程彬.关于我国工程机械机电一体化发展的探讨[J].内燃机与配件,2017,(20):138-139.

[51]韦邦国,宋韬,郭帅.基于最小二乘法的移动机械臂激光导航标定[J].工业控制计算机,2019,06:47-49.

[52]徐雅微,韩畅,赵子航,姚圣.基于VIVE的虚拟现实交互式机械臂仿真运动平台搭建[J].现代计算机,2019,14:68-72.

[53]马波,赵祎,齐良才.变分自编码器在机械故障预警中的应用[J].计算机工程与应用,2019,12:245-249+264.

[54]孙晓金,刘洪波.机械自动化设备设计的安全控制[J].南方农机,2020,51(04):132.

[55]葛兆花.机械制造及自动化的设计原则和发展趋势分析[J].南方农机,2020,51(04):134.

[56]柏洪武.机械工程自动化技术发展之我见[J].河北农机,2020(02):32.

[57]郭兰天,尚艳竣,蔡凤帅,韩祥晨,胡耀增.机械设计制造领域中自动化技术应用探索[J].中国设备工程,2020(03):35-36.

[58]王岩.农业机械自动化技术的应用探讨[J].农机使用与维修,2020(02):40.

[59]周海江.基于现代化的机械装配自动化应用及发展研究[J].农家参谋,2020(03):186.

[60]董佩.机械自动化设备的安全控制管理[J].机械管理开发,2020,35(01):233-234.

[61]王晗.机械自动化技术及其在机械制造中的`应用探讨[J].农家参谋,2020(02):203.

[62]刘梦,李娜.浅谈机械自动化在机械制造中的实践[J].科技风,2020(01):131.

[63]曹祥辉,宋瑞瑞.机械自动化与绿色理念相融合的应用分析[J].科技风,2020(01):145.

[64]张丽红,郝俊珂.机械自动化设计与制造问题及改进方法探究[J].科技风,2020(01):155.

[65]柏洪武.机械工程自动化技术存在的问题及解决策略[J].河北农机,2020(01):31.

[66].机械行业启动全面质量管理升级行动[J/OL].装备制造与教育,2017,(03):11(2017-10-30).

[67].2017机械行业经济运行形势分析[J/OL].装备制造与教育,2017,(03):14-16(2017-10-30).

[68].我省首评"机械工业50强"东汽、二重、川开等入选[J/OL].装备制造与教育,2017,(03):17(2017-10-30).

[69].2017年四川省机械工业联合会联络员会议在峨眉山召开[J/OL].装备制造与教育,2017,(03):17(2017-10-30).

[1]郑文纬,吴克坚.机械原理[M].北京:高等教育出版社,1997

[2]濮良贵.纪名刚.机械设计[M].北京:高等机械出版社.2006

[3]杨家军.机械系统创新设计[M].武汉:华中科技大学出版社.2000

[4]高志.黄纯颖.机械创新设计[M].北京:高等机械出版社.2010

[5]王晶.第四届全国大学生机械创新设计大赛决赛作品选集.北京:高等教育出版社,2011

[6]黄华梁、彭文生.创新思维与创造性技法.北京:高等教育出版社,2007

[7]李学志．计算机辅助设计与绘图[M]．北京:清华大学出版社.2007

[8]吴宗泽.机械设计手册[M].北京:机械工业出版社.2008

[9]颜鸿森.姚燕安.王玉新等译.机构装置的创造性设计(creativedesignofmechanicaldevices)[M].北京:机械工业出版社.2002

[10]邹慧君.机械运动方案设计手册[M].上海:上海交通大学出版社.1994

[11]王世刚.张春宜.徐起贺.机械设计实践[M].哈尔滨:哈尔滨工程大学出版社.2001

[12][美]厄儿德曼.桑多尔著.机构设计--分析与综合.第一卷(1992),第二卷(1993).庄细荣等译.北京:高等教育出版社.1994

[13]温建民.Pro/三维设计基础与工程范例[M].清华大学出版社.2008

[14]赵瑜.闫宏伟.履带式行走机构设计分析与研究[M].东北大学出版社.2011

[15]秦大同.谢里阳.现代机械设计手册.第三卷.化学工业出版社[M].2011

[16]闻邦椿.机械设计手册.第二卷.第三卷.第四卷.机械工业出版社.2011

[17]陈敏.缪终生一种新型滚动四杆螺母副的研究与应用[J].江西理工大学南昌校区.江西.南昌2009.

[18]彭国勋.肖正扬.自动机械的凸轮机构设计[M].机械工业出版社.1990

[19]孙志礼.机械设计[M].东北大学出版.2011

[20]张也影.流体力学[M].高等教育出版社.1998

[21]吴涛、李德杰,彭城职业大学学报,虚拟装配技术,[J]2001,16(2):99-102.

[22]叶修梓、陈超祥,ProE基础教程:零件与装配体[M],机械工业出版社,2007.

[23]邓星钟,机电传动控制[M],华中科技大学出版社,2001.

[24]朱龙根,简明机械零件设计手册[M],机械工业出版社,2005.

[25]李运华,机电控制[M].北京航空航天大学出版社,2003.

1金会庆．驾驶适性．合肥:安徽人民出版社,1995.

2蔡辉、张颖、倪宗瓒等.Delphi法中评价专家的筛选.中国卫生事业管理,1995,1:49～55.

3侯定丕．管理科学定量分析引论．合肥:中国科技大学出版社,1993.

4王有森．德尔菲法.医学科研管理学(刘海林主编.第一版),北京:人民卫生出版社,1991:279～289.

5安徽省劳动保护教育中心编.劳动安全、卫生国家标准及其编制说明汇编第三辑,1987.

[1]王遐.随车起重机行业扫描[J].工程机械与维修,2006(3):68-71

[2]王金诺,于兰峰.起重运输机金属结构[M].北京:中国铁道出版社,2002

[3]卢章平,张艳.不同有限元分析网格的转化[J].机械设计与研究,2009(6):10-14

[4]朱秀娟.有限元分析网格划分的关键技巧[J].机械工程与自动化,2009(1):185-186

[5]姚卫星.结构疲劳寿命分析[M].北京:国防工业出版社,

[6]桥斌.国内外随车起重机的对比[J].工程机械与维修,2006(7):91-92

[7]王欣,黄琳.起重机伸缩臂截面拓扑优化[J].大连理工大学学报,2009(3):374-379

[8]须雷.国外起重机行业未来的发展趋势[J].中国科技博览,2012(32):241

[9]张质文,王金诺.起重机设计手册[M].北京:中国铁道出版社,2000

[10]杨育坤.国外随车起重机的生产与发展[J].工程机械,1994(11):31-34

[11]刘宇,黄琳.起重机伸缩臂最优截面形式的研究[J].中国工程机械学报,2013(1):65-69

[12]张青,张瑞军.工程起重机结构与设计[M].北京:化学工业出版社,2008

[13]邓胜达,张建军.汽车起重机吊臂旁弯现象的分析[J].建筑机械化,2010(11):39-41

[14]李志敏.伸缩吊臂滑块局部应力分析及变化规律研究[D].成都:西南交通大学.2009

[15]蒋红旗.汽车起重机吊臂有限元优化设计[J].煤矿机械,2005(2):9-11

[16]中国机械工业联合会.GB/T3811-2008起重机设计规范[S].北京:中国标准出版社,2008

[17]张宇,张仲鹏.类椭圆截面吊臂的约束扭转特性研究[J].机械设计与制造,2012(3):237-239

[18]江兆文,成凯.基于ANSYS的全地面起重机吊臂有限元参数化建模与分析[J].建筑机械,2012(7):89-92

[1]邹银辉.煤岩体声发射传播机理研究[D].山东:山东科技大学硕士论文,2007

[2]贾宝新,李国臻.矿山地震监测台站的空间分布研究与应用[J].煤炭学报,2010,35(12):2045-2048

[3]柳云龙,田有,冯晅,等.微震技术与应用研究综述[J].地球物理学进展,2013,28(4):1801-1808

[4]徐剑平,陈清礼,刘波,等.微震监测技术在油田中的应用[J].新疆石油天然气,2011,7(1):89-82

[5]汪向阳,陈世利.基于地震波的油气管道安全监测[J].电子测量技术,2008,31(7):121-123

[6]何平.地铁运营对环境的振动影响研究[D].北京:北京交通大学,2012

[7]陆基孟.地震勘探原理[M].山东:中国石油大学出版社,1990

[8]崔自治.土力学[M].北京:中国电力出版社,2010

[9]许红杰,夏永学,蓝航,等.微震活动规律及其煤矿开采中的应用[J].煤矿开采,2012,17(2):93-95、16

[10]李铁,张建伟,吕毓国,等.采掘活动与矿震关系[J].煤炭学报,2011,36(12):2127-2132

[11]陈颙.岩石物理学[M].北京:北京大学出版社,2001

[12]秦树人,季忠,尹爱军.工程信号处理[M].北京:高等教育出版社,2008

[13]董越.SF6高压断路器在线监测及振动信号的分析[D].上海:上海交通大学,2008

[14]张谦.基于地脉动观测的城市地区工程场地动参数及反演地下结构的研究[D].北京:北京交通大学,2012

[15]刘振武,撒利明,巫芙蓉,等.中国石油集团非常规油气微地震监测技术现状及发展方向[J].石油地球物理勘探,2013,48(5):843-853

[16]聂伟荣.多传感器探测与控制网络技术-地面运动目标震动信号探测与识别[D].南京:南京理工大学,2001(6).

自动驾驶是汽车行业新一轮的技术革命，推动着传统汽车行业快速转型升级，是未来汽车的发展趋势。自动驾驶技术有利于改善汽车交通安全、提高交通运输效率、实现节能减排、促进产业转型等。《中国制造2025》规划中已将智能网联汽车列入未来十年国家智能制造发展的重点领域，明确指出到2020年要掌握智能辅助驾驶总体技术及各项关键技术，到2025年要掌握自动驾驶总体技术及各项关键技术。本文将介绍自动驾驶等级分类标准、自动驾驶软硬件架构图以及自动驾驶涉及到的关键技术等。 美国汽车工程师协会根据汽车智能化程度将自动驾驶分为L0-L5共6个等级：其中L0为无自动化（No Automation， NA），即传统汽车，驾驶员执行所有的操作任务，例如转向、制动、加速、减速或泊车等；L1为驾驶辅助(Driving Assistant， DA)，即能为驾驶员提供驾驶预警或辅助等，例如对方向盘或加速减速中的一项操作提供支持，其余由驾驶员操作；L2为部分自动化（Partial Automation，PA），车辆对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶，驾驶员负责其他驾驶操作；L3为条件自动化（Conditional Automation，CA），即由自动驾驶系统完成大部分驾驶操作，驾驶员需要集中注意力以备不时之需；L4为高度自动化（High Automation，HA），由车辆完成所有驾驶操作，驾驶员不需要集中注意力，但限定道路和环境条件；L5为完全自动化（Full Automation， FA），在任何道路和环境条件下，由自动驾驶系统完成所有的驾驶操作，驾驶员不需要集中注意力。 自动驾驶汽车的软硬件架构如图2所示，主要分为环境认知层、决策规划层、控制层和执行层。环境认（感）知层主要通过激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、车载摄像头、夜视系统、GPS、陀螺仪等传感器获取车辆所处环境信息和车辆状态信息，具体来说包括：车道线检测、红绿灯识别、交通标识牌识别、行人检测、车辆检测、障碍物识别和车辆定位等；决策规划层则分为任务规划、行为规划和轨迹规划，根据设定的路线规划、所处的环境和车辆自身状态等规划下一步具体行驶任务（车道保持、换道、跟车、超车、避撞等）、行为（加速、减速、转弯、刹车等）和路径（行驶轨迹）；控制层及执行层则基于车辆动力学系统模型对车辆驱动、制动、转向等进行控制，使车辆跟随所制定的行驶轨迹。 自动驾驶技术涉及较多的关键技术，本文主要介绍环境感知技术、高精度定位技术、决策与规划技术和控制与执行技术。 环境感知指对于环境的场景理解能力，例如障碍物的类型、道路标志及标线、行车车辆的检测、交通信息等数据的语言分类。定位是对感知结果的后处理，通过定位功能从而帮助车辆了解其相对于所处环境的位置。环境感知需要通过传感器获取大量的周围环境信息，确保对车辆周围环境的正确理解，并基于此做出相应的规划和决策。 自动驾驶车辆常用的环境感知传感器包括：摄像头、激光雷达、毫米波雷达、红外线和超声波雷达等。摄像头是自动驾驶车辆最常用、最简单且最接近人眼成像原理的环境感知传感器。通过实时拍摄车辆周围的环境，采用CV技术对所拍摄图像进行分析，实现车辆周围的车辆和行人检测以及交通标志识别等功能。摄像头的主要优点在于其分辨率高、成本低。但在夜晚、雨雪雾霾等恶劣天气下，摄像头的性能会迅速下降。此外摄像头所能观察的距离有限，不擅长于远距离观察。毫米波雷达也是自动驾驶车辆常用的一种传感器，毫米波雷达是指工作在毫米波段（波长1-10 mm ，频域30-300GHz）的雷达，其基于ToF技术（Time of Flight）对目标物体进行检测。毫米波雷达向外界连续发送毫米波信号，并接收目标返回的信号，根据信号发出与接收之间的时间差确定目标与车辆之间的距离。因此，毫米波雷达主要用于避免汽车与周围物体发生碰撞，如盲点检测、避障辅助、泊车辅助、自适应巡航等。毫米波雷达的抗干扰能力强，对降雨、沙尘、烟雾等离子的穿透能力要比激光和红外强很多，可全天候工作。但其也具有信号衰减大、容易受到建筑物、人体等的阻挡，传输距离较短，分辨率不高，难以成像等不足。激光雷达也是通过ToF技术来确定目标位置与距离的。激光雷达是通过发射激光束来实现对目标的探测，其探测精度和灵敏度更高，探测范围更广，但激光雷达更容易受到空气中雨雪雾霾等的干扰，其高成本也是制约其应用的主要原因。车载激光雷达按发射激光束的数量可分为单线、4线、8线、16线和64线激光雷达。可以通过下面这个表格（表1），对比主流传感器的优势与不足。 自动驾驶环境感知通常采用“弱感知+超强智能”和“强感知+强智能”两大技术路线。其中“弱感知+超强智能”技术是指主要依赖摄像头与深度学习技术实现环境感知，而不依赖于激光雷达。这种技术认为人类靠一双眼睛就可以开车，那么车也可以靠摄像头来看清周围环境。如果超强智能暂时难以达到，为实现无人驾驶，那就需要增强感知能力，这就是所谓的“强感知+强智能”技术路线。相比“弱感知+超强智能”技术路线，“强感知+强智能”技术路线的最大特征就是增加了激光雷达这个传感器，从而大幅提高感知能力。特斯拉采用“弱智能+超强智能”技术路线，而谷歌Waymo、百度Apollo、Uber、福特汽车等人工智能企业、出行公司、传统车企都采用“强感知+强智能”技术路线。 定位的目的是获取自动驾驶车辆相对于外界环境的精确位置，是自动驾驶车辆必备的基础。在复杂的地市道路行驶，定位精度要求误差不超过10 cm。例如：只有准确知道车辆与路口的距离，才能进行更精确的预判和准备；只有准确对车辆进行定位，才能判断车辆所处的车道。如果定位误差较高，严重时会造成交通完全事故。GPS是目前最广泛采用的定位方法，GPS精度越高，GPS传感器的价格也越昂贵。但目前商用GPS技术定位精度远远不够，其精度只有米级且容易受到隧道遮挡、信号延迟等因素的干扰。为了解决这个问题，Qualcomm开发了基于视觉增强的高精度定位（VEPP）技术，该技术通过融合GNSS全球导航卫星、摄像头、IMU惯性导航和轮速传感器等多个汽车部件的信息，通过各传感器之间的相互校准和数据融合，实现精确到车道线的全球实时定位。 决策规划是自动驾驶的关键部分之一，它首先是融合多传感器信息，然后根据驾驶需求进行任务决策，接着能够在避开存在的障碍物前提之下，通过一些特定的约束条件，规划出两点之间多条可以选择的安全路径，并在这些路径当中选择一条最优的路径，作为车辆行驶轨迹，那就是规划。按照划分的层面不同，可以分为全局规划和局部规划两种，全局规划是由获取到的地图信息，规划出一条在特定条件之下的无碰撞最优路径。例如，从上海到北京有很多条路，规划处一条作为行驶路线即为全局规划。如栅格法、可视图法、拓扑法、自由空间法、神经网络法等静态路径规划算法。局部规划的则是根据全局的规划，在一些局部环境信息的基础之上，能够避免碰撞一些未知的障碍物，最终达到目的目标点的过程。例如，在全局规划好的上海到北京的那条路线上会有其他车辆或者障碍物，想要避过这些障碍物或者车辆，需要转向调整车道，这就是局部路径规划。局部路径规划的方法包括：人工势场法、矢量域直方图法、虚拟力场法、遗传算法等动态路径规划算法等。 决策规划层是自主驾驶系统，智能性的直接体现，对车辆的行驶安全性和整车起到了决定性的作用，常见的决策规划体系结构，有分层递进式，反应式，以及二者混合式。 分层递进式体系结构，就是一个串联系统的结构，在该系统当中，智能驾驶系统的各模块之间次序分明，上一个模块的输出即为下一模块的输入，因此又称为感知规划行动结构。但这种结构可靠性并不高，一旦某个模块出现软件或者硬件故障，整个信息流就会受到影响，整个系统很有可能发生崩溃，甚至处于瘫痪状态。 反应式体系结构采用并联的结构，控制层都可以直接基于传感器的输入进行决策，因此它所产生的动作就是传感数据直接作用的一个结果，可以突出感知动作的特点，适用于完全陌生的环境。反应式体系结构中的许多行为主要涉及成为一个简单的特殊任务，所以感觉规划控制可以紧密的结合在一块，占用的储存空间并不大，因而可以产生快速的响应，实时性比较强，同时每一层只需要负责系统的某一个行为，整个系统可以方便灵活的实现低层次到高层次的一个过渡，而且如若其中一个模块出现了预料之外的故障，剩下的层次，仍然可以产生有意义的动作，系统的鲁棒性得到了很大的提高，难点在于，由于系统执行动作的灵活性，需要特定的协调机制来解决各个控制回路，同意执行机构争夺之间的冲突，以便得到有意义的结果。 分层递阶式系统的一个结构和反应式体系的结构，都各自有优劣，都难以单独的满足行驶环境复杂多变的使用要求，所以越来越多的行业人士开始研究混合式的体系结构，将两者的优点进行有效的结合，在全局规划的层次上生成面向目标定义的分层式递阶行为，在局部规划的层面上就生成面向目标搜索的反应式体系的行为。 自动驾驶的控制核心技术就是车辆的纵向控制，横向控制，纵向控制及车辆的驱动和制动控制，而横向控制的就是方向盘角度的调整以及轮胎力的控制，实现了纵向和横向自动控制，就可以按给定目标和约束自动控制车运行。 车辆按照纵向控制是在行车速度方向上的控制，即车速以及本车与前后车或障碍物距离的自动控制。巡航控制和紧急制动控制都是典型的自动驾驶纵向控制案例。这类控制问题可归结为对电机驱动、发动机、传动和制动系统的控制。各种电机-发动机-传动模型、汽车运行模型和刹车过程模型与不同的控制器算法结合，构成了各种各样的纵向控制模式。 车辆的横向控制就是指垂直于运动方向的控制，目标是控制汽车自动保持期望的行车路线，并在不同的车速、载荷、风阻、路况下有很好的乘坐舒适和稳定。车辆横向控制主要有两种基本设计方法，一种是基于驾驶员模拟的方法（一种是使用用较简单的动力学模型和驾驶员操纵规则设计控制器；另一种是用驾驶员操纵过程的数据训练控制器获取控制算法）；另一种是给予汽车横向运动力学模型的控制方法（需要建立精确的汽车横向运动模型。典型模型如单轨模型，该模型认为汽车左右两侧特性相同）。 除上述介绍的环境感知、精准定位、决策规划和控制执行之外，自动驾驶汽车还涉及到高精度地图、V2X、自动驾驶汽车测试等关键技术。自动驾驶技术是人工智能、高性能芯片、通信技术、传感器技术、车辆控制技术、大数据技术等多领域技术的结合体，落地技术难度大。除此之外，自动驾驶技术落地，还要建立满足自动驾驶要求的基础交通设施，并考虑自动驾驶方面的法律法规等。 参考文献： 1. 张放. 极限工况下自动驾驶车辆的轨迹规划与运动控制 [博士]: 清华大学; 2018. 2. 陈文强. 基于复杂工况的高精准可预测自动驾驶环境认知方法 [博士]: 清华大学; 2018. 3. 张欣. 无人驾驶感知辅助系统的研究与仿真实现 [硕士]: 北京交通大学; 2019. 4. 陈延真. 无人驾驶环境感知系统及障碍物检测研究 [硕士]: 天津大学; 2018.