文 献 综 述

一、课题的背景和意义

无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆

到达预定目标的智能汽车。 它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。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。智能小车是一种具有环境识别、自主决策及主动驾驶等多种功能的智能设备, 涉及机械结构、信息技术及人工智能等技术领域。智能小车主要由控制器、执行器及传感器三部分组成，由于其结构特点与实现方式与无人驾驶汽车十分的相似，因而它被认为是无人驾驶汽车的微缩模型^[1]。

自上个世纪以来, 无人驾驶技术就被提出并得以重视。而近年来, 随着大数据、云计算、边缘计算等技术的突破, 无人驾驶技术也高速发展起来。无人驾驶取代人类驾驶已经成为趋势, 吸引了很多公司在这一领域的研发。无人驾驶汽车依靠传感器所采集的各种数据, 同时结合车联网、云中心等远程数据与调度, 实现汽车的自动驾驶。无人驾驶技术要面临着庞大的数据收集与计算的问题, 在行车过程中, 每分每秒都会产生大量的数据, 而如何在最短的时间里处理数据、判断路况、规划路线、保护乘客安全等问题, 都是研究无人驾驶技术道路上的难题。

研究智能小车的自动轨迹识别十分现实意义，这部分技术被广泛应用于无人驾驶车辆，自动化物流、运输，仓储机器人，军事侦察与环境探测，安全检测与受损评估以及柔性生产等方面^[2]。

二、国内外发展状况

国外发展状况：

国外对于智能车辆的研究，起步相对较早且一直持续不断地快速发展，各方面的技术也日趋成熟。其中，美国在智能小车及自动驾驶车辆方面的研究一直走在世界前列。从1960年斯坦福大学研究所第一台真正意义上的自主移动机器人被推出后，全世界各高校、研究所、企业均相继开展了对智能车辆和移动机器人的研究，并陆续研发展示了具有自己独特技术的产品和成果。2014年5月谷歌公司的Google X实验室宣布研制出了一款”全自动”无人驾驶汽车，所谓全自动主要是能够实现自主的启动、简单驾驶和熄火等。其通过环境感知获取的信息主要包括摄像机采集到视频图像、激光测距传感器检测的行人以及障碍物距离、雷达传感器探测的道路边界等，同时该车还使用高精度电子地图作为驾驶路线导航^[3]。

智能车辆技术不仅限于实际车辆，在智能小车上也能很好的的得到体现。美国在智能小车单项技术上也一直保持着很高的水准。美国的智能小车在其快速的路径识别和跟踪能力在智能小车循迹领域中均处于顶尖水平。在智能车控制系统集成、移动环境感知、行驶路线定位导航及运动控制和决策等方向已取得了丰硕的研究成果。