16083356总的来说，长途客运是一种重要的交通方式，为人们提供了便捷、经济和安全的旅行选择。
随着交通技术和服务水平的不断，长途客运将继续发展壮大，为人们的出行需求提供更好的解决方案。
在区域合作方面，客运企业将通过加强与其他企业的合作与交流，实现资源的共享和优势的互补。
比如，可以与旅游企业合作，共同开发旅游客运市场；可以与物流企业合作，共同开展城市配送业务；还可以与科技企业合作，共同研发智能化、自动化的客运服务产品。
通过这些合作，客运企业不仅可以拓展自身的业务范围和市场空间，更可以提升自身的竞争力和品牌影响力。
二、共享出行与无人驾驶
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* 利用大数据和人工智能等技术手段，分析乘客出行需求，优化公共交通线路和班次的设置。
随着科技的飞速发展和人们对美好生活的追求，汽车行业也在不断进步和变革。
未来的汽车将不再仅仅是一种交通工具，而是集多种功能和技术于一体的综合性产品。
以下是一些汽车未来的发展趋势： 每一种方式都在速度、运量、成本等关键指标上呈现出不同的特点，共同构建了一个复杂而精细的运输网络。
在这个网络中，每一环都紧密相连，共同支撑着国家经济的平稳运行。
回顾过去几年的数据，我们可以清晰地看到交通运输业的发展轨迹。
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通过科技手段城市交通效率的策略可以从多个方面来实施，以下是一些主要的策略和方法：出行则代表了城际交通的高端选择。
尽管它在短途出行中可能不占据明显优势，但对于远程或出行而言，飞机的快捷和无疑是其的竞争力所在。
随着技术的进步和航线的不断增加，越来越多的人开始选择乘坐飞机来完成他们的城际或旅行。
而个性化服务的兴起则标志着道路客运行业开始更加注重乘客的实际需求和感受。
乘客不再只是被动地接受标准化的服务，而是可以主动参与到服务的设计和选择中来。
例如，他们可以通过智能手机应用提前预定座位、选择餐食、甚至是定制专属于自己的旅行路线。
这种服务模式的转变将极大地提升乘客的满意度和忠诚度，使道路客运成为更加受人欢迎的出行方式。
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拥挤,降低汽车油耗,可使城市交通堵塞和拥挤造成的损失分别减少25%～40%左右,大大了公路交通的安全性。
另外更重要的是,可明显运输效率,促使交通运输业繁荣发展。
近两年来,一些特大型汽车行业巨头纷纷合并、收购或建立各种合作关系,从而在范围内掀起了新一轮汽车行业竞争的狂潮。
美国加州汽车经济研究所的调查报告指出,下一个汽车销售高潮将从普及“智能化汽车”开始,新一轮竞争的焦点,将是基于信息融合技术、微电子技术、计算机技术、智能自动化技术、人工智能技术、网络技术、通信技术等的智能汽车(IntelligentVehicle,IV)的研究设计开发。
简单地说,所谓智能汽车,就是在网络环境下用信息技术和智能控制技术的汽车,利用科技成果,使汽车具有自动识别行驶道路、自动驾驶、自动调速等先进功能。
20世纪80年代以来,智能控制理论与技术在交通运输工程中越来越多地被应用[5～7],信息融合技术取得了长足进展,开始广泛地应用到目标检测、战术警告与防御系统、机器人、遥测遥感、导航和制导。
在这一背景下,智能汽车的概念被提出,智能汽车是一种高新技术密集的新型汽车,是目前主流汽车的换代产品。
正是基于这一点,上正在形成智能汽车研究设计开发的热潮。
总体上分析,人们正从智能汽车的信息系统、控制系统、网络环境及智能结构等几个方面进行研究。
随着研·20·计算机应用研究2004年究步伐的加快和新产品的推出,必将导致上汽车现有生产体系和市场份额的重新组合[8]。
通过智能车的进一步研究与发展,将使车变得“聪明”起来,路、车、人三者进行主动积极的统筹与协调,让三者达到和谐的统一,从根本上改变现行汽车的信息采集处理、信息交换、行车导驶与、车辆控制、汽车****等技术方案与体系结构,使汽车更加人性化、舒适化和个性化,极大地满足人们对于“行”不断的需求,在很大程度上减轻驾驶员的负担,减少驾驶员疲劳驾驶的现象,有利于交通安全,配合城市交通控制系统,实现合理分配交通流,实现交通顺畅,甚至实现智能汽车自动驾驶。
驾驶智能汽车可大大缓解驾驶者的疏忽导致的交通事故,很大程度上交通安全性[9]。
本文仅概要介绍智能汽车研究的初步进展,而对于车辆的智能化研究领域中,涉及到了大量的多传感器信息融合和模式识别等技术,尽管有些技术的应用只是提出的构想,笔者坚信随着信息融合和模式识别技术的飞速发展,现实中的智能车辆会距离人们的构想越来越近,直至实现满意的目标。
汽车已经过了100多年的发展历史,从诞生的那一天起,它就从未停止过智能化发展的步伐。
当前的信息技术正在推动汽车设计翻开新的一页,自动化、智能化、多功能将成为21世纪汽车发展的新趋势。
电脑技术、自动控制技术以及现代信息融合技术和通信等高科技与汽车的结合,使未来汽车成为更安全、更方便、更舒适的交通工具。
汽车撞开了本世纪的大门,它带来的速度和效率,改变了20世纪人类的生活方式,推动了人类社会的进步。
智能化的汽车在21世纪将以更高的速度和效率将人类带入智能信息时代。
2 智能汽车研究现状与趋势智能车系统是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,是典型的、多学科的、综合性的高科技和高新技术的结合体,涉及传感器技术、信息融合技术、微电子技术、计算机技术、智能自动控制技术、人工智能技术、网络技术、通信技术等,在一定程度上代表了一个国家自动化智能的水平[3]。
进入20世纪90年代以来,随着汽车市场竞争激烈程度的日益加剧和智能运输系统(ITS)研究的兴起,上对于智能汽车及其相关技术的研究成为热门,一批有实力、有远见卓识的汽车行业大公司、研究院所和高等院校也正展开智能汽车的研究。
目前它已成为世界众多发达国家重点发展的智能交通体系中的重要组成部分,也是世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力。
美国交通部已开始一项五年计划,投入3500万美元,与通用汽车公司合作开发一种前后防撞系统。
同时,美国俄亥俄州立大学和加州大学以及其他一些研究机构正在进行全自动车辆的研制与改进工作。
CMU大学的NabLab5实验智能车是由Potiac运动跑车改装而成,装有便携式计算机、摄像头、GPS系统、雷达和其他辅助设备。
1995年6月,NabLab5进行了横穿美国的实验NHAA(NoHandsAcrossAmerica),从宾州的匹兹堡到加州的圣地亚哥,行程4587公里,其中自主驾驶部分占98.2%[9]。
美国移动导航子系统(MNA)能计算出的行驶路径,还能不断接收现场的交通状况,给出连续更新的指向,让车辆始终沿着的路线向前行驶。
此外,美国还将智能汽车的研究用于军事上,美国国防部采用无人车去执行危险地带的巡逻任务,目前正在进行第三代智能汽车的研究,称为DemoⅢ,能满足有路和无路条件下的车辆自动驾驶。
欧洲开发基金资助进行驾驶员监测、道路环境的感知、视觉增强、前车距控制以及传感器融合方面的研究。
同时,欧洲的一些国家正试验将智能速度适应(IntelligentSpeedAdapta2tion,ISA)作为车辆安全性的手段,其构想是通过路边标志信息或信息以及车载数字地图进行车辆导航,并自动控制车辆的速度。
实验结果表明,采用该系统,能够使交通事故减少20%。
德国慕尼黑联邦国防大学与奔驰汽车公司合作研制开发了VaMP试验车,它是由一辆豪华型的奔驰500SEL改装而成,视觉系统主要包括道路检测与跟踪RDT和障碍物检测与跟踪ODT两个模块。
在整个实验中,系统行驶了1600公里,其中95%的部分是自动驾驶的。
目前在日本,夜视和后视报警系统已应用在某些汽车上,三菱公司和尼桑公司已发布其近期可使用的防撞设备,前方防撞和车道偏离有望在1～2年内实现。
本田公司、尼桑公司和丰田公司也各自在先进安全性车辆计划中发展行车安全子系统,它们包括:车道系统、前车距离控制系统、自动控制系统、障碍物警报系统、驾驶员打盹报警系统和夜间行人报警系统等。
日本智能公路(SmartWay)计划中,提出车辆上采用诸如:车道保持、十字路口防撞、行人避让和车距保持等IV技术。
2003年日本将开始实施一个示范计划,到2015年将在日本全国范围内实施SmartWay计划。
意大利帕尔马大学研制的ARGO实验车时由一辆兰西亚Thema客车改装而成,装备有摄像机、霍尔效应传感器、IO接口板、信息输出装置和奔腾200MMX的PC,使用Linux操作系统,1998年6月进行了2000公里的长距离实验,称为Mille2MigliainAutomatico。
整个实验途经平原和山区,包括大量的高架桥和隧道。
意大利的公路网道路场景(包括天气和交通)变化非常快,因此特别适合进行这种扩展性的测试。
****大学也参与到智能汽车的开发中,如麻省理工学院、斯坦福大学、卡耐基—梅隆大学、剑桥大学、大学等。
他们在人工智能、机器人视觉、自动驾驶和汽车自动导航等领域都有深入的研究。
我国的相关研究也已展开。
清华大学汽车研究所是国内最早成立的主要从事智能汽车及智能交通的研究单位之一,在汽车导航、主动避撞、车载微机等方面进行了广泛而深入的研究。
上海市“智能汽车车内自主导行系统”的一种样车,2000年7月19日通过市科委鉴定,它标志着上海智能交通系统进入实质性实施阶段。
国防科大成功试验了第四代无人驾驶汽车,它的时速达到了75.6公里,创国内纪录[2]。
西北工业大学空管所、吉林交通大学、重庆大学等都在展开相关研究。
这一新兴学科吸引着越来越多的研究机构、学者加入到智能车相关技术开发研究中来。
3 基于信息融合的智能汽车结构框架311 信息融合技术的基本原理信息融合(InformationFusion)又称数据融合(DataFusion),最早出现在70年代末期,是从军事C3I(Command,ControlandCommunicationIntegration)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、机器第6期 胡海峰等:智能汽车发展研究 ·21·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型[10],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。
图1 Body控制回路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式[10]。
(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。
312 未来智能车系统车载信息技术是无线电技术与微处理器技术的汇聚,即利用计算机和通信等信息技术来实现智能车辅助驾驶、In2ternet网上登录、实时交通信息查询等。
通过应用电子信息技术,使车辆实现高智能化,极大地改善车辆人机系统的安全性,避免事故的发生和减少伤害程度。
从此角度出发,以系统工程的观点来看待智能车信息系统,可以划分为环境识别子系统、状态判断子系统、车辆控制子系统、司机—车载计算机交互界面子系统等。
这些子系统之间的框架结构如图2所示。
图2 智能车载系统框架(1)便携式GPS与导航:便携式导航集成了技术(GPS)、地理信息管理(GIS)和互联网技术,以电子地图为基础,通过GPS接收信号,能够完成智能路径规划、全程语音提示、电子地图浏览、导航等功能。
GPS主要由与接收器两部分构成。
向地面广播编码位置与时间信号,而接收器则负责接收这些信号,实现全天候、大范围、多车辆的实时动态、调度、监控,改进车辆运行管理,增强突发事件的反应能力,车辆运行率和行车安全度,并为应用的行业规避经营风险,经济效益。
其经济廉价、精度、覆盖的魅力,使其迅速超越传统的手段,成为需要、定姿、定时的首要选择。
(2)视觉子系统:视觉子系统是智能汽车的图像信号检测机构,由摄像头、图形卡等硬件设备和图像处理软件组成。
它主要依靠安装在前、后杠及车身两侧的红外线摄像机,对汽车前、后、左、右的一定区域进行不停地扫描和监视,根据捕获图像和计算位置,实时采集、处理环境场景,对物体大小、形状和动作进行分析,判断出障碍物运动的方向、姿态、速度、加速度等信息,并将辨识数据提供给决策系统进行分析决策使用。
(3)微波多普勒雷达探测系统:车载微波探测雷达由窄波束天线、集成化发射机和接收机以及数字信息自理装置等组成。
利用目标对电磁波的反射(或称为二次反射)现象来发现目标,并测定其位置及速度等参数,综合判断车辆行驶的潜在危险性,及时将探测结果提供给下一级决策系统。
微波单片集成电路(MMIC)的发展,使固态收发模块在雷达中的应用达到实用阶段[11]。
集成接收机、发射机及高性能数字信号处理器(DSP),使价格低廉、高性能的便携式车载探测雷达的实现和普及成为现实。
(4)决策系统:决策系统主要是根据现场的情况,如交通状况信息、环境信息完成决策或分类任务,安排汽车行走路线。
在此基础上根据一定的准则和决策的可信度对上述结果进行融合,再由策略库进行汽车动作部署,做出决策(如车辆优化调度、路径规划、汽车加减速、超车及停车等),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。
策略应根据经验进行提取,并存在知识库中。
知识库还应有一个学习智能体,用于不断丰富策略。
各种智能算法如神经网络、模糊算法、遗传算法等也可以应用到构造策略库以及策略选择过程中。
系统根据采取的对策,决策汽车的任务和动作。
(5)通讯系统:通讯系统保证各模块之间以及车载体与控制中心之间的高质量通讯。
目前大多数采用无线数字通讯。
为了通讯的质量,要精心设计通讯电路及通讯协议。
蓝牙技术为车载通讯系统提供了很好的解决方案,它将取代目前多种电缆连接方式,以低成本的近距离无线连接为基础,通过嵌入式微电子芯片,使所有相关设备在有效范围内完成相互交换信息、传递数据的工作,使各种电子装置在无线状态下相互连接传递数据。
(6)控制系统:智能车控制系统车辆动力学稳定性与汽车的横摆运动密切相关。
智能车控制系统主要是通过制动力控制汽车的横摆运动,根据各传感器输入到计算机的信号推测驾驶员所期望的汽车转向运动,对发动机输出扭矩和各车轮制动力进行控制,以减小汽车转向时的过度转向特性,以及因后轮侧滑所引起的急旋转运动发生,汽车操纵响应能力和紧急躲避障碍能力。
·22·计算机应用研究2004年(7)显示系统:它包括底视显示系统、顶视显示系统和控制中心显示系统。
底视显示系统显示汽车行驶速度、发动机转速、发动机状态、车门状态(锁死/微开)、燃油状态,还监控转向盘上用来选择合适工作模式的各按钮状态;顶视显示系统安装于汽车挡风玻璃上,可以为驾驶员传递路况信息、导航信息;控制中心显示系统的液晶显示触摸屏能够为驾驶员提供各种信息界面显示,如电话、温度控制、、车辆状态信息、车载移动办公、导航、网站浏览、等。
乘客通过连接在座椅上的通讯接口,也能享受这些功能。
313 信息融合对智能车系统的改进31311 从信息融合的角度分析智能车系统智能车系统是一个缩微的战场信息融合系统,其技术的内涵、实现的结构层次与信息融合系统有诸多的相似之处:(1)战场上的雷达变成了智能汽车的摄像机、微波雷达及GPS装置,但同样要识别出目标(障碍物)的方位、机动特性,并且要对目标状态进行尽量准确的预测预报。
另一方面,雷达的性能直接影响,而智能车的摄像机、微波雷达及GPS装置也直接影响决策。
(2)战场上的指挥系统变成了车载决策系统,都需要进行态势分析、威胁估计、行动策略的确定等。
对这方面的技术要求,智能车系统要超过战场指挥系统,因为战场指挥系统是有人参与的,真正智能的决策是由人类智能完成的,而智能车最终要达到无人驾驶,所以它要集中更多的智能处理技术和实现方法。
(3)战场上的通讯系统变成了智能车的无线通讯收发装置,完成决策命令下达的功能。
31312 基于信息融合的智能车系统模型多传感器信息融合技术充分利用多个传感器资源,通过对这些传感器及其观测信息的合理支配和使用,把多个传感器在时间和空间上的冗余或互补信息依据某种准则进行组合,以获取被观测对象的一致性解释或描述。
OODA环在信息融合系统中极具代表性,包括四个处理阶段:观测、定向、决策和行动。
下面通过引入OODA环的模型,建立基于信息融合的智能车系统模型,如图3所示。
图3 基于信息融合的智能车系统模型31313 智能车系统中信息融合方法的引入信息融合是一种数据综合和处理技术,是许多传统学科和新技术的集成和应用,如通讯、模式识别、决策论、不确定性理论、信号处理、估计理论、化技术、计算机科学、人工智能和神经网络等。
近年来,不少学者又将遗传算法、小波分析技术、虚拟技术引入到信息融合[10]。
下面就相关融合方法与智能车系统结合做简单描述。
(1)数据层融合,直接对数据源操作:如加权平均、神经元网络等。
主要是通过图像处理和识别以及多传感器集成等技术,得到环境中汽车、人和其他障碍物的位置(得到速度、加速度则更好),预测下一步(或下几步)其位置的变化,从而为决策的形成奠定基础。
(2)特征层的融合,利用对象的统计特性和概率模型进行操作:如卡尔曼滤波、贝叶斯估计、多贝叶斯估计、统计决策理论等。
主要是根据环境中形势与已有的知识进行关联,识别现在环境中形势的特征。
(3)决策层的融合:主要是根据各种特征的关联概率,以及该策略的成功概率、风险程度、能量消耗等综合因素,采用基于规则推理的方法(如模糊推理、证据推理、产生式规则等),最后形成一个决策。
4 结束语信息融合技术给智能汽车带来了更加光明的前景,信息融合技术使得车辆能够利用多传感器集成技术以及融合技术,结合环境信息、交通状况信息做出一个决策,实现车辆自动感知前方的障碍物,及时采取措施进行避让;通过对前方信号的识别,自动停车或继续运行;通过对路标的自动识别,避免违章行为等,从而可以大大降低车辆事故的发生,同时减轻司机驾驶的负担,尽量降低司机疲劳驾驶的可能性。
但需说明,车辆的智能化功能包括很多方面,而本文仅仅阐述了基于信息融合技术在实现智能车系统的应用领域,也仅仅介绍了与信息融合技术相关的车辆智能化功能模块,并就相关融合方法的引入做了简单描述。
一、科技项目的定义与分类为实现这些目标，我们需要深入研究和理解自动驾驶汽车和无人船舶技术的原理和应用场景，探索其在不同领域的实践模式。
我们还需要关注技术发展过程中可能出现的挑战和问题，如安全标准制定、法律法规完善、人才培养等方面。
只有综合考虑各种因素，制定科学合理的发展策略，才能确保自动驾驶汽车和无人船舶技术的健康发展，为未来交通产业的繁荣和可持续发展奠定坚实基础。
第六十八条公共客运经营者违反本条例第四十七条规定的，由运输管理机构按照下列规定给予处罚：（一）未制定生产安全规章制度、生产安全事故应急预案的，责令限期改正，可处以二千元以上五千元以下罚款；（二）未定期检查维护运营车辆及安全设施并保持其技术状态良好的，责令限期改正，可处以三千元以上五千元以下罚款。
违反前款规定，造成生产安全责任事故、发生安全事故未按照规定报告的，由安全生产监督管理部门依法处理。