智能车等级划分

智能汽车的等级划分和典型系统0前言“智能汽车”，就是在普通汽车的基础上增加了先进的传感器(雷达、摄像)、控制器、执行器等装置，通过车载传感系统和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交换，使汽车具备智能的环境感知能力，能够自动分析汽车行驶的安全及危险状态，并使汽车按照人的意愿到达目的地，最终实现替代人来操作的目的，目前，智能汽车在世界各国得到广泛发展，被普遍认为是未来汽车的发展方向。1国内外智能汽车分级美国智能汽车分级第一层次：无智能化(level0:nointelligent)由驾驶员时刻完全地控制汽车的原始底层结构，包括制动器、转向器、油门踏板以及起动机。第二层次：具有特殊功能的智能化(level1:Intelligentwithspecialfunction)汽车具有一个或多个特殊自动控制功能，通过警告防范车祸于未然，可称之为“辅助驾驶阶段”。第三层次：多数功能智能化(level2:mostintelligentfunction)汽车具有将至少两个原始控制功能融合在一起实现的系统，完全不需要驾驶员对这些功能进行控制，可称之为“半自动驾驶阶段”包括紧急自动刹车系统(AEB)和紧急车道辅助系统(ELA)。第四层次：有条件无人驾驶(level3:Withtherestrictionsofunmanned)汽车能够在某个特定的驾驶交通环境下让驾驶员完全不用控制汽车，而且汽车可以自动检测环境的变化以判断是否返回驾驶员驾驶模式，可称之为“高度自动驾驶阶段”。谷歌无人驾驶汽车。第五层次：全工况无人驾驶(level4:Completelyunmanned)汽车完全自动控制车辆，全程检测交通环境能够实现所有的驾驶目标，驾驶员只需提供目的地或者输入导航信息，在任何时候都不需要对车辆进行操控，可称之为“完全自动驾驶阶段”或者“无人驾驶阶段”。中国智能汽车分级手动驾驶(MD)顾名思义就是最普通的手动驾驶汽车。驾驶辅助(DA)一项或者多项局部自动功能，例如ESC、ACC、AEBC等，并能提供基于网联的智能信息提醒。半自动化(PA)在驾驶者短时间转移注意力任可保持控制，失去控制十秒以上予以提醒，并能提供基于网联的智能引导信息。高度自动化(HA)在高速公路和市区内部均可自动驾驶，偶尔需要驾驶员接管，但是有充分的移交时间，并能提供基于网联的智能控制信息完全自动化(FA)驾驶权完全交给车辆，这种自动化水平允许成员从事计算机工作，休息和睡眠等其他活动。。2二．现代汽车中拥有的智能驾驶成分随着智能系统的发展，各大汽车厂商在各自汽车上纷纷运用了一些智能辅助驾驶系统，这车辆已经逐步进入智能车辆的第二层次。自主式辅助驾驶技术该技术已经得到广泛应用，处于普及推广阶段，并由豪华车下沉至B级车，包括：・前碰撞预警（FCW）・车道偏离预警（LDW）・车道保持系统（LKS）・自动泊车辅助（APA）等半自动驾驶技术初步推广高端车上逐渐获得应用，比如自适应巡航控制系统（ACC）。高度自动驾驶技术初见端倪世界汽车巨头们正致力于第三个层次“高度自动驾驶技术”的实用化研发和产业化，即将实现量产上市，包括：堵车辅助系统自动转向自动加减速自动车道引导自动停车2.4部分全自动行驶车辆出现包括了google公司的google智能车，此外雷克萨斯，苹果，和国内的百度、腾讯等公司都开始了自己的全自动智能车研究。3三．未来全自动驾驶车辆的核心技术实现无人驾驶，首先要收集行车过程中道路信息，交通规则，天气障碍物等信息，这些信息收集工作需要大量传感器来实现，接下来汽车将传感器收集的信号进行识别、判断，最终通过驾驶员与汽车协作，控制车辆，实现安全驾驶。其中最重要的要属传感器对行车过程的信息收集工作，让汽车像驾驶员一样，学会“感知”并且“判断”是无人驾驶技术的关键所在。安全驾驶辅助系统——环境感知辅助行车传感器（1）激光测距仪（2）车载雷达（3）车载计算机资料库系统（4）视屏摄像头及其识别系统主动夜视系统（ActiveNightVisionSystem）（1）车辆侧边告警系统/盲点信息系统（2）主动红外（奔驰）其自身有一个红外线光源（大灯的近光灯可以发射红外光），靠探头头捕捉红外反射的信息来显示车外的信息。（3）被动红外（宝马）它在夜间看得更远，而且温差越大看得越远，其成像清晰度不如奔驰的主动红外线夜视仪好。（4）高感光CCD（纳智捷）可侦测出前方100m远与左右40m宽的道路状况，满足几乎所有的夜间用车情况，大幅降低了夜间行车发生意外的机率。智能网络汽车联网系统，汽车间交流，汽车和公路环境系统的交互等，例如（V2V,V2X）车辆控制包括计算机控制的车辆操作系统。4结论智能车是未来汽车的发展方向，它具有广泛的优点。有人驾驶汽车向有限智能车，乃至完全智能化车辆的逐渐过度是必然趋势，随着各项核心技术的突破，智能车发展走上快车道的那天不远了。参考文献[1]崔佳超.无人驾驶智能车在动态环境中的避障方法[D].西安工业大学,2015.⑵逢伟•低速环境下的智能车无人驾驶技术研究[D]•浙江大