關(guān)于智能機(jī)械車輛研究發(fā)展趨勢(shì)

楊樹(shù)恒

摘 要：在智能時(shí)代的背景之下，汽車也開(kāi)始朝著智能化的方向發(fā)展，無(wú)論是從功能還是駕駛體驗(yàn)方面，機(jī)械車輛智能化給人們的交通出行帶來(lái)了較多的便利，其有效的減少了各類交通事故的發(fā)生頻率，其是時(shí)代發(fā)展進(jìn)步的重要表現(xiàn)。為此，本文對(duì)智能機(jī)械車輛的研究方向、未來(lái)可能的發(fā)展趨勢(shì)以及已有的一些智能技術(shù)等進(jìn)行了深入細(xì)致的研究，希望能夠借此更好的促進(jìn)智能機(jī)械車輛的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展，滿足大眾的出行需要。

關(guān)鍵詞：智能機(jī)械車輛；研究；發(fā)展趨勢(shì)

一、智能機(jī)械車輛研究方向

在科技和經(jīng)濟(jì)的雙重支持之下，智能汽車的研究方向所包含的內(nèi)容可謂是多種多樣，人們比較熟知的主要有監(jiān)控、預(yù)警系統(tǒng)、自主車輛控制系統(tǒng)。其中預(yù)警系統(tǒng)又可以分為多個(gè)不同的類別即障礙物預(yù)警、行車偏航預(yù)警、道路交通信號(hào)提示等。而自主控制系統(tǒng)的主要目的則是為了實(shí)現(xiàn)車輛行駛的自動(dòng)化，在對(duì)車輛進(jìn)行控制時(shí)，無(wú)需使用方向盤(pán)，即能夠?qū)囕v進(jìn)行控制。此外，還有半自動(dòng)控制系統(tǒng)的特點(diǎn)就在于其智能化水平高，在駕駛員無(wú)法及時(shí)的反應(yīng)時(shí)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)車聯(lián)的自動(dòng)控制，自我管理，拉大車距，保證車輛始終處在相對(duì)安全的位置，該系統(tǒng)的應(yīng)用可以有效避免各類安全事故的發(fā)生。

在對(duì)智能機(jī)械車輛的智能技術(shù)進(jìn)行分析研究時(shí)，筆者認(rèn)為其切入點(diǎn)主要包含有以下幾個(gè)方面的內(nèi)容：

1.從汽車操作者駕駛習(xí)慣的角度進(jìn)行探究，其主要是利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)對(duì)駕駛員的各類教師行為情況進(jìn)行采集和統(tǒng)計(jì)，借助探頭設(shè)備感知駕駛員的精神狀態(tài)究竟如何，在對(duì)相關(guān)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)之上，其能夠給為智能車輛駕駛或者是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的研發(fā)提供了多元化的理論數(shù)據(jù)。在進(jìn)行智能系統(tǒng)研發(fā)時(shí)，如果識(shí)別到駕駛員的駕駛狀態(tài)與平時(shí)差別比較大，汽車智能系統(tǒng)就可以及時(shí)的發(fā)出預(yù)警信號(hào)，提醒駕駛員注意休息，規(guī)避危險(xiǎn)[1]。

2.對(duì)周邊環(huán)境和分析，該分析主要是建立在空間傳感器技術(shù)之上的，借助該技術(shù)能夠?qū)嚶?lián)周邊環(huán)境或者是障礙物的信息，比如說(shuō)車流量、人流量、障礙物、路況。車牌以及行車標(biāo)識(shí)等。在獲取了這些信息之后，用戶能夠及時(shí)的規(guī)避各種意外及交通危險(xiǎn)。

3.對(duì)極端環(huán)境下的駕駛條件進(jìn)行分析。汽車運(yùn)行不可能一直在比較好的環(huán)境下運(yùn)行，其可能會(huì)遇到臺(tái)風(fēng)、暴雨或者是大霧天氣，在這種條件下，駕駛員往往難以快速的給出恰當(dāng)?shù)姆磻?yīng)，其對(duì)事故出現(xiàn)的可能性也無(wú)法準(zhǔn)確的分析和預(yù)測(cè)。而對(duì)極端環(huán)境下的駕駛條件進(jìn)行分析，采集相應(yīng)的數(shù)據(jù)，然后設(shè)計(jì)出相應(yīng)的智能系統(tǒng)對(duì)其進(jìn)行規(guī)避。

二、智能機(jī)械車輛控制理論基礎(chǔ)

1、模糊控制理論研究智能機(jī)械車輛

在對(duì)車輛系統(tǒng)進(jìn)行分析時(shí)，可以將操作看做是一個(gè)計(jì)算方式，其借助非線性計(jì)算的方式，通過(guò)反復(fù)的輸入和輸出排除不確定的干擾。基本上所有駕駛員對(duì)于汽車的理解和認(rèn)識(shí)都是建立在模糊認(rèn)知基礎(chǔ)之上的，如以汽車速度為例，在對(duì)車速快慢進(jìn)行控制時(shí)，如果不觀察時(shí)速表，駕駛員可能只能憑借自己的本能預(yù)估車速，人們對(duì)于速度的快慢概念實(shí)際上是極為模糊的。再比如說(shuō)，在駕駛汽車時(shí)轉(zhuǎn)動(dòng)方向盤(pán)，究竟應(yīng)當(dāng)調(diào)整多少度才是最為合理的，其也沒(méi)有一個(gè)準(zhǔn)確的概念，基本上都是駕駛者結(jié)合實(shí)際駕駛環(huán)境進(jìn)行預(yù)估和評(píng)價(jià)。以模糊控制理論為指導(dǎo)的智能車輛主要能夠使不同的車輛配備該系統(tǒng)后保持適當(dāng)?shù)那昂缶嚯x。汽車的速度越快，距離就會(huì)越遠(yuǎn)。當(dāng)汽車在路上行駛時(shí)，通常是由前面的車來(lái)引導(dǎo)后面的車。將該理論應(yīng)用于智能機(jī)械車輛的研究中，利用紅外相關(guān)參數(shù)可以精確測(cè)量車速，并根據(jù)前后距離的變化靈活控制模糊控制系統(tǒng)控制的車速和方向。模糊車輛模型與模糊駕駛員控制模型的結(jié)合，模擬了人類駕駛車輛的各種行為。相關(guān)實(shí)驗(yàn)研究表明，該理論的主要優(yōu)勢(shì)在于能夠更真實(shí)、客觀地反映駕駛員的駕駛行為，從而為車輛的研發(fā)提供理論支持[2]。

2、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究智能機(jī)械車輛

人工智能實(shí)現(xiàn)的重要途徑之一是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，它為解決模糊控制理論中的不確定性因素提供了一種新的途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要研究智能車輛。通過(guò)建立智能駕駛員控制模型，可以控制車輛聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)車輛聯(lián)動(dòng)的部分或全部自動(dòng)化，取代傳統(tǒng)的人工駕駛。例如，美國(guó)密歇根大學(xué)利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)了一套智能機(jī)械車輛系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)當(dāng)前路面位置和運(yùn)動(dòng)方向識(shí)別駕駛員控制方向的模型，并借助傳感器，最終實(shí)現(xiàn)了對(duì)汽車進(jìn)行仿真操作的需要。

三、智能機(jī)械車輛研究范圍

1、計(jì)算機(jī)視覺(jué)

司機(jī)開(kāi)車時(shí)，借助他們的感官能夠接收外界信號(hào)，從視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)信號(hào)主要是，信號(hào)內(nèi)容主要有交通信號(hào)燈、道路環(huán)境，語(yǔ)言是路人可以作為司機(jī)的識(shí)別，語(yǔ)言智能技術(shù)的支持下也可以轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)視覺(jué)語(yǔ)言。通常有一個(gè)更大的應(yīng)用價(jià)值的智能車輛系統(tǒng)必須執(zhí)行和更新，能夠?qū)ζ嚫聰?shù)據(jù)在處理過(guò)程中，魯棒性是監(jiān)控道路環(huán)境的質(zhì)量，同時(shí)智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)期間還應(yīng)該考慮生產(chǎn)成本是否能被用戶接受，如果系統(tǒng)設(shè)計(jì)太昂貴，所以用戶的消費(fèi)壓力將會(huì)增加。

2、傳感器數(shù)據(jù)融合

智能機(jī)械車輛相關(guān)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)離不開(kāi)傳感器技術(shù)的支持，傳感器技術(shù)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的精確處理，保證了系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。目前，在智能汽車研究領(lǐng)域，除了傳感器外，更常用的信息傳輸設(shè)備有雷達(dá)、激光、紅外和GPS等。例如，雷達(dá)系統(tǒng)的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)在于能夠有效地解決計(jì)算機(jī)視覺(jué)難以有效解決的距離傳輸問(wèn)題。它能在多種環(huán)境下傳輸數(shù)據(jù)，受外界環(huán)境因素干擾相對(duì)較小。該激光系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)是可以獲得汽車速度的瞬時(shí)信息和前面車輛的信息。該系統(tǒng)可用于車輛在行駛過(guò)程中避障超車。GPS系統(tǒng)是目前汽車上應(yīng)用最廣泛的導(dǎo)航系統(tǒng)，具有成本低、使用方便等優(yōu)點(diǎn)。但該技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中也存在一些缺陷，即導(dǎo)航精度不高，存在一定的誤差。當(dāng)然，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步，可以使用算法來(lái)消除誤差[3]。

3、智能控制技術(shù)在智能機(jī)械車輛上的應(yīng)用

智能機(jī)械車輛的控制主要包括廣義模型與數(shù)字模型相結(jié)合的混合控制過(guò)程。同時(shí)，它還具有相對(duì)的模糊性和不確定性。在某些情況下，該算法并不存在。智能控制技術(shù)的分析，作者發(fā)現(xiàn)，一些發(fā)達(dá)國(guó)家的研究技術(shù)逐漸成熟，并應(yīng)用到智能汽車輔助駕駛系統(tǒng)，司機(jī)開(kāi)車時(shí)，可以通過(guò)系統(tǒng)提供更科學(xué)合理的驅(qū)動(dòng)方案，識(shí)別周圍環(huán)境中存在的各種風(fēng)險(xiǎn)因素，及時(shí)向駕駛員發(fā)出警告。一般來(lái)說(shuō)，智能控制技術(shù)是建立在人類行為和決策的基礎(chǔ)上的。盡可能符合人們的駕駛習(xí)慣，從而最大限度地發(fā)揮這項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。

總之，智能機(jī)械車輛是未來(lái)汽車技術(shù)發(fā)展建設(shè)的重要方向，其是時(shí)代發(fā)展不可逆轉(zhuǎn)的趨勢(shì)，加強(qiáng)對(duì)智能機(jī)械車輛的研究是促進(jìn)我國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的有效渠道之一。在發(fā)展智能機(jī)械車輛時(shí)必須要全面的掌握其控制理論基礎(chǔ)，只有在此基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、傳感器數(shù)據(jù)融合和智能控制技術(shù)，并將其應(yīng)用到實(shí)際中，這樣才能真正的發(fā)展好智能機(jī)械車輛技術(shù)，為未來(lái)我國(guó)智能車輛的發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，促進(jìn)我國(guó)相關(guān)汽車產(chǎn)業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展建設(shè)，推動(dòng)社會(huì)的進(jìn)步，滿足廣大汽車駕駛者多元化的駕駛需求。

參考文獻(xiàn)

[1] 趙炯，王偉. 基于傳感器融合技術(shù)的電動(dòng)汽車自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)[J]. 制造業(yè)自動(dòng)化. 2013（09） ：43-46.

[2] 遲健男，張朝暉，周楠楠，郝彥爽. 基于特征的車輛目標(biāo)復(fù)合探測(cè)方法研究[J]. 儀器儀表學(xué)報(bào). 2008（12） ：2553-2558.

[3] 沈志熙，黃席樾，權(quán)循寶，李曉偉. 基于小波模極大值和SVM的智能車輛障礙物檢測(cè)[J]. 四川大學(xué)學(xué)報(bào)（工程科學(xué)版）. 2008（06） ：144-149.