毕业设计（论文）文献综述
题 目：具有防撞功能的遥控智能小车 姓 名：
学 号：
系 别：
专 业：年 级：
指导教师：
机械工程
机械设计制造及其自动化 2008级
（签名）
2012 年 月 日
摘要：随着电子工业的发展，智能技术广泛运用于各种领域，运用于智能家居中的产品更是越来越受到人们的青睐。在硬件设计方面，以51单片机为控制核心，以寻迹轨道为辅。在软件方面，利用汇编或C语言进行编程，通过软件编程来控制小车运转。根据具体环境的布局不同而使用不同的路径，从而使得智能小车智能化，人性化。该种小车能自动循迹，自动避障，有一定的实用价值。
关键词：单片机，自动循迹，自动避障
1．前言
汽车工业的迅速发展，关于汽车的研究也就越来越受人关注。全国电子大赛和省内电子大赛几乎每次都有智能小车这方面的题目，全国各高校也都很重视该题目的研究[1]。可见其研究意义很大。本设计就是在这样的背景下提出的，指导教师已经有充分的准备。本题目是结合科研项目而确定的设计类课题。设计的智能电动小车应该能够实现适应能力，能自动避障[2] ，可以智能规划路径。
智能化作为现代社会的新产物，是以后的发展方向，他可以按照预先设定的模式在一个特定的环境里自动的运作，无需人为管理，便可以完成预期所要达到的或是更高的目标。同遥控小车不同，遥控小车需要人为控制转向、启停和进退，比较先进的遥控车还能控制器速度。常见的模型小车，都属于这类遥控车；智能小车，则可以通过计算机编程来实现其对行驶方向、启停以及速度的控制，无需人工干预。操作员可以通过修改智能小车的计算机程序来改变它的行驶方向。因此，智能小车具有再编程的特性，是机器人的一种。
智能小车，是一个集环境感知、规划决策，自动行驶等功能于一体的综合系统，它集中地运用了计算机、传感、信息、通信、导航、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。
2．智能小车研究现状
智能车辆作为智能交通系统的关键技术，是许多高新技术综合集成的载体。智能车辆驾驶是一种通用性术语，指全部或部分完成一项或多项驾驶任务的综合车辆技术。智能车辆的一个基本特征是在一定道路条件下实现全部或者部分的自动驾驶功能，下面简单介绍一下国内外智能小车研究的发展情况[3]。
2．1 国外智能车辆研究现状
国外智能车辆的研究历史较长，始于上世纪50年代。它的发展历程大体可以分成三个阶段：
第一阶段 20世纪50年代是智能车辆研究的初始阶段。1954年美国Barrett Electronics 公司研究开发了世界上第一台自主引导车系统AGVS（Automated Guided Vehicle System）。该系统只是一个运行在固定线路上的拖车式运货平台，但它却具有了智能车辆最基本得特征即无人驾驶。早期研制AGVS的目的是为了提高仓库运输的自动化水平，应用领域仅局限于仓库内的物品运输。随着计算机的应用和传感技术的发展，智能车辆的研究不断得到新的发展。
第二阶段 从80年代中后期开始，世界主要发达国家对智能车辆开展了卓有成效的研究。在欧洲，普罗米修斯项目于1986年开始了在这个领域的探索。在美洲，美国于1995年成立了国家自动高速公路系统联盟（NAHSC），其目标之一就是研究发展智能车辆的可能性，并促进智能车辆技术进入实用化。在亚洲，日本于1996年成立了高速公路先进巡航/辅助驾驶研究会，主要目的是研究自动车辆导航的方法，促进日本智能车辆技术的整体进步。进入80年代中期，设计和制造智能车辆的浪潮席卷全世界，一大批世界著名的公司开始研制智能车辆平台。
第三阶段 从90年代开始，智能车辆进入了深入、系统、大规模研究阶段。最为突出的是，美国卡内基.梅隆大学（Carnegie Mellon University）机器人研究所一共完成了Navlab系列的10台自主车（Navlab1—Navlab10）的研究，取得了显著的成就。
目前，智能车辆的发展正处于第三阶段。这一阶段的研究成果代表了当前国外智能车辆的主要发展方向。在世界科学界和工业设计界中，众多的研究机构研发的智能车辆具有代表性的有：
德意志联邦大学的研究 1985年，第一辆VaMoRs智能原型车辆在户外高速公路上以100km/h的速度进行了测试，它使用了机器视觉来保证横向和纵向的车辆控制。1988年，在都灵的PROMRTHEUS项目第一次委员会会议上，智能车辆维塔（VITA,7t）进行了展示，该车可以自动停车、行进，并可以向后车传送相关驾驶信息。这两种车辆都配备了UBM视觉系统。这是一个双目视觉系统，具有极高的稳定性。
荷兰鹿特丹港口的研究 智能车辆的研究主要体现在工厂货物的运输。荷兰的Combi road系统，采用无人驾驶的车辆来往返运输货物，它行驶的路面上采用了磁性导航参照物，并利用一个光阵列传感器去探测障碍。荷兰南部目前正在讨论工业上利用这种系统的问题，政府正考虑已有的高速公路新建一条专用的车道，采用这种系统将货物从鹿特丹运往各地。
日本大阪大学的研究 大阪大学的Shirai实验室所研制的智能小车，采用了航位推测系统（Dead Reckoning System），分别利用旋转编码器和电位计来获取智能小车的转向角，从而完成了智能小车的定位。
另外，斯特拉斯堡实验中心、英国国防部门的研究、美国卡内基梅隆大学、奔驰公司、美国麻省理工学院、韩国理工大学对智能车辆也有较多的研究。
2.2 国内智能车辆研究现状
相比于国外，我国开展智能车辆技术方面的研究起步较晚，开始于20世纪80年代。而且大多数研究处在于针对某个单项技术研究的阶段。虽然我国在智能车辆技术方面的研究总体上落后于发达国家，并且存在一定得技术差距，但是我们也取得了一系列的成果[3 ]，主要有：
（1）中国第一汽车集团公司和国防科技大学机电工程与自动化学院与2003年研制成功我国第一辆自主驾驶轿车。该自主驾驶轿车在正常交通情况下的高速公路上，行驶的最高稳定速度为13km/h,最高峰值速度达170km/h，并且具有超车功能，其总体技术性能和指标已经达到世界先进水平。
（2）南京理工大学、北京理工大学、浙江大学、国防科技大学、清华大学等多所院校联合研制了7B.8军用室外自主车，该车装有彩色摄像机、激光雷达、陀螺惯导定位等传感器。计算机系统采用两台Sun10完成信息融合、路径规划，两台PC486完成路边抽取识别和激光信息处理，8098单片机完成定位计算和车辆自动驾驶。其体系结构以水平式结构为主，采用传统的“感知-建模-规划-执行”算法，其直线跟踪速度达到20km/h，避障速度达到5-10km/h。
智能车辆研究也是智能交通系统ITS的关键技术。目前，国内的许多高校和科研院所都在进行ITS关键技术、设备的研究。随着ITS研究的兴起，我国已形成一支ITS技术研究开发的技术专业队伍。并且各交通、汽车企业越来越加大了对ITS及智能车辆技术研发的投入，整个社会的关注程度在不断提高。交通部已将ITS研究列入“十五”科技发展计划和2010年长期规划。相信经过相关领域的共同努力，我国ITS及智能车辆的技术水平一定会得到很大提高。
可以预计，我国飞速发展的经济实力将为智能车辆的研究提供一个更加广阔的前景。我们要结合我国国情，在某一方面或某些方面，对智能车进行深入细致的研究，为它今后的发展及实际应用打下坚实的基础。
3．信息融合的智能汽车
信息融合( Information Fusion) 又称数据融合(Data Fusion) ,最早出现
在70 年代末期,是从军事C3I (Command ,Control andCommunication
Integration)系统中提出的。它与信号处理、计算机技术、概率统计、图像处理、人工智能和自动控制等学科密切相关,是一门新发展起来的多学科交叉的前沿学科。同时由于其巨大的应用潜能(如目标检测、战术警告与防御系统、机器人、遥测遥感、导航和制导、制造系统、设备监控和故障诊断等)和广阔的发展前景,从诞生之初就备受关注。信息融合技术简言之,即利用计算机技术对按时序获取的若干传感器的观测信息在一定准则下加以自动分析、综合,以完成需要的决策和估计任务而进行的信息处理过程。近二十年来,人们提出了多种信息融合模模型[4 ],其共同点或中心思想是在信息融合过程中进行多级处理。Body 控制回路如图1 所示。
下面仅就本文相关的Body 控制环模型进行简单描述。
Boyd 控制环(OODA 环,即观测、定向、决策、执行环) ,它首先应用于军事指挥处理,现在已经大量应用于信息融合。Boyd控制回路使得问题的反馈迭代特性显得十分明显。它包括四个处理阶段: ①观测,获取目标信息; ②定向,确定大方向,认清态势; ③决策,制定反应计划; ④行动,执行计划。OODA 环的优点是,它使各个阶段构成了一个闭环,表明了数据融合的循环性。随着融合阶段不断递进,传递到下一级融合阶段的数据量将不断减少。融合主要有数据级、特征级和决策级融合三种方方式[5 ] 。(1) 数据级融合:在传感器的原始信息未经处理之前进行的信息综合分析,以达到尽量多地保持景物信息。这种融合方式的信息处理量大、处理时间长、实时性较差。(2) 特征级融合: 在对信息预处理和提取特征后,对所获得的景物特征信息(如边沿、形状、轮廓、方向、区域和距离等)进行综合处理,以达到保留足够数量的重要信息和实现信息压缩,从而有利于实时处理。
(3) 决策级融合:融合之前,每种传感器的信号处理装置已完成决策或分类任务。信息融合只是根据一定的准则和决策的可信度做最优决策,以便具有良好的实时性和容错性,使在一种或几种传感器失效时也能工作。