国外智能车辆的发展状况

西方发达国家对于智能车辆方面的研究起步较早，最早的研究是探索采用电缆或磁诱导等方式实现车辆的自动控制，20世纪70年代初至80年代末主要开展基于视觉的智能车辆导航方式的研究，20世纪90年代初至2000年，世界主要发达国家都面向军事应用和交通安全的实际需求大力开展智能车辆的研究工作，2000年后，智能车辆以美国军方无人战争的迫切需求和全球汽车电子方面的巨大市场潜力为发展的驱动力和导向，在军用和民用领域都处于迅猛发展的高潮阶段。智能车辆在美国、欧洲、日本的研究具有自身的特点，总体而言，美国是世界上研究智能车辆水平最高、数量最多的国家。下面分别介绍美国、欧洲、日本智能车辆的发展状况。

1）美国

美国开展智能车辆或室外移动机器人的研究已有30多年的历史，最早就起源于军事技术领域。早在1983年，美国国防高级研究计划局（DARPA）就计划在10年内研制出自主地面车辆，重点研究车辆的自主地面导航能力。1984年，DARPA启动了自主地面车辆（ALV）计划，其目的一方面在于开发能够在战场漫游并发现敌军部队或设备的陆地车辆，另一方面在于通过研发ALV，促进人工智能技术、控制技术、计算机技术等学科的相互交叉和协作。其中计算机视觉技术是ALV研究中的重点，其主要目标是在计算机科学和人工智能的协助下，开发室外移动机器人视觉系统专用的计算机软硬件体系结构，使ALV能够实现基于视觉的环境感知任务（主要是识别道路与障碍物）。从1985年开始，ALV项目连续三年演示了视觉导航技术的研究成果。1985年ALV在一条1千米长的直线道路上实现了3km/h的最高跟踪速度。1986年，ALV在包括急转弯和直线段的长4.5千米的道路上实现了10km/h的跟踪速度。1987年在一条4.5千米长的包括转弯、直线、宽度变化并有障碍物的道路上，ALV的平均速度达到14.5km/h，最高速度达到21km/h。尽管ALV项目演示了自主地面导航技术，但由于车辆自主行驶所涉及的技术太复杂，当时的软硬件技术水平还不能满足系统需求，最终人们所研制的系统太大太慢，不适合未来战术系统的要求，项目于1989年结束。

1992年DARPA及国防部长办公室联合机器人计划（JRP）处资助了DemoI计划，研究高速遥控及简单的“学习”功能等近期技术，如自动返回能力。1996年JRP/DARPA又资助了DemoⅡ计划，演示了越野自主机动性，它采用立体视觉探测障碍物，车辆速度达到12.9km/h。1997年美国国防部启动了DemoⅢ计划，重点研制第三代半自主机器人，主要研究感知、智能控制及人机接口技术，以便使机器人车辆以32km/h的速度自主越野行驶。2000年10月美国进行了DemoⅢB的自主机动性鉴定，白天车辆在有植被的崎岖地形上越野导航的速度达到32km/h，夜间及在湿地上为16km/h。在不太恶劣的气候条件下，该车可以64km/h的速度在道路上行驶。

自2002年DARPA主持的DEMO计划完成以后，美国军方重点支持“未来战斗系统（Future Combat System，FCS）”计划，目标是“将军用机器人系统扩散到21世纪战斗系统的每个角落，执行恶劣危险环境下的任务以及单调乏味的工作，同时为一系列的冲突和军事任务提供全新的作战能力”，且主要研制地面机器人，其中最具代表性的系统有：Searcher，Donkey、Wingman和Hunter-Ｋiler。预期到2020年左右，Hunter-Ｋiler将达到如下性能：①高毁伤性；②局部的和全局的网络接口；③袋鼠式；④两栖式；⑤机器间互相关联；⑥具有求生本能；⑦自管理功能；⑧基本的自修复功能。美国国防部和联合机器人计划办公室正在逐步实施该计划，且在计划中明确指出，对感知技术的研究是首要的和需长期攻关的技术之一。

在美国政府的推动支持下，智能车辆在民用领域的发展也非常快。美国智能车-路系统（IVHS）始于20世纪80年代，是早期的与智能车辆相关的研究项目，加利福尼亚的PATH项目组在自动公路研究上取得了巨大的成就。1991年，美国颁布了《陆上综合运输效率化法案》（ISTEA，Intermodal Surface Transportation Eficiency Act），确定了自动公路和自动车辆的建设目标，以实现完全自动化的智能车-路系统，并要求在1997年年底前实现一条试验自动公路。1992年美国自动公路系统计划（Automated Highway System，AHS）开始启动。1997年8月，美国进行了自动公路系统试验展示（Demo'97），以验证自动公路（AHS）的技术可行性。试验主要在圣地亚哥到洛杉矶之间的一段12千米长的I -15州际公路上进行。总共有92 000个磁块被嵌人公路表面，为10辆别克智能车导引方向。每辆车上都装备有磁铁传感器和高敏感度的雷达装置。磁铁传感器用来检测车辆在公路上的位置，高敏感度的雷达装置用来检测道路上其他车辆的车速和安全距离并避开障碍物。实验演示了车辆在自动公路上的自主行驶，短间距（仅一辆车的长度）车辆编队高速行驶，以及自动横向（方向控制）和纵向（加速/刹车）操作、障碍物侦测和规避和车辆插人编队的情况。

1998年，美国颁布了《面向21世纪的运输平衡法案》（the Transportation Equity Act for the 21st Century，TEA-21），美国运输部为解决日益严重的交通事故开始组织实施IVI（Inteligent Vehicle Initiative）计划。IVI计划的宗旨在于通过加速开发、引进、商业化驾驶辅助产品来减少道路交通事故和事故引起的伤亡。IVI计划致力于改善3种驾驶条件（正常条件；驾驶条件恶化——可见度差、天气恶劣、驾驶人疲劳等；撞车极易发生条件——交叉口碰撞、追尾碰撞、脱离道路碰撞、变换车道/汇流碰撞）下、4种车辆类型（轻型车辆、商用车辆、公交车辆、专用车辆）和8个主要领域（防止追尾碰撞、防止变换车道/汇流情况下的碰撞、防止脱离道路情况下的碰撞、防止交叉口碰撞、提高可见度、提高车辆可靠性、驾驶人状况警告、一些服务的安全影响评价——如路线诱导和导航系统、自适应驾驶系统、自动事故警告、无线电话、车内计算和商用车辆诊断系统等的安全影响评价）的交通安全问题。

高校在美国智能车辆研究中占有非常重要的地位，卡耐基梅隆大学、斯坦福大学、麻省理工学院和加州大学伯克利分校、俄亥俄州立大学等都开展了智能车辆的研究，并取得了较好的研究成果，其中卡耐基梅隆大学机器人研究所的NavLab系列具有较大的影响。卡耐基梅隆大学从20世纪80年代开始智能车辆的研究，先后在政府、军方及汽车企业等多方面的资助下，进行了Navlab系列多辆智能车辆的研制开发。NavLab-1于20世纪80年代末研制完成，它在CMU校园网道路的实验速度为12km/h，在一般非结构化道路上的速度为10km/h，在典型结构化道路情况下的运行速度为28km/h。1995年，CMU以庞蒂亚克运动跑车为平台研制了NavLab-5系统，它在实验场环境道路上自主驾驶的平均速度为88.5km/h，公路实验时首次进行了横穿美国大陆（东起华盛顿特区西至加州圣地亚哥）距离长达4 586km的长途自主驾驶实验，其自主行驶的行程为4 496km，占总里程的98.1%，其中包括部分路况复杂的市区公路以及路面条件较差的普通公路，同时还包括清晨、夜晚和暴雨等恶劣条件。虽然实验中计算机仅控制方向，加速和制动由人工控制，但实验结果仍相当令人振奋。

DRAPA从2004年开始举办了三届无人驾驶车辆大奖赛，比赛极大地促进了美国智能车辆的发展，在比赛中取得较好名次的车辆主要都是由高校主导参与研究的，如卡耐基梅隆大学的智能车Boss（如图9-1所示）、沙暴和H1ghlander，斯坦福大学的Junior和Stanley，弗吉尼亚大学的Victor Tango等智能车辆。

除了高校主导参与智能车辆的研究外，美国的汽车公司、高科技公司等企业近年来也纷纷加人到智能车辆的研究中，如互联网搜索巨头Google公司。2010年，Google公司研制的无人驾驶车辆（如图9-2所示）开始了实际道路的行驶测试，总共有7辆车参加了这一系列的测试。Google公司的无人车具有完备的感知能力和高水平的人工智能，可以指引车辆的正确行驶。传感器包括摄像机、三维激光雷达、毫米波雷达等，利用这些设备，车辆可以自动识别出信号灯、行人或者车辆等其他障碍物。安装于车顶上的三维激光雷达是该车的核心，其能够扫描半径200in（约70m）范围内的环境，在高速旋转时向周围发射64束激光，计算机系统根据距离数据描绘出精细的3D地形图。车载GPS用来在Google地图上进行全局定位。车内后视镜附近安装了一个摄像机，用于检测红绿灯。在汽车的前后保险杠上有4个雷达，用来探测远处障碍物的位置。车轮上还装有惯性传感器，用来检测车辆的运动信息。同时，Google公司的无人车可以运用谷歌地图对车辆进行导向。经过3年多的测试，无人车已安全行驶了100多万km。

图9-1　卡耐基梅隆大学的智能车Boss

图9-2　Google公司的无人车

2）欧洲

欧洲的智能车辆研究具有鲜明的特点，其重点在于结构化道路（特别是高速公路）上的自主驾驶。欧洲各国在智能车辆方面作了很多研究工作，走在世界前列，“欧洲高效与安全交通规划”（PROMETHEUS）计划、PREVENT计划等在世界范围内的影响很大。

PROMETHEUS计划的全名是Programme for European Trafic with Highest Efi⁃ciency and Unprecedented Safety，该计划始于1987年，是作为EUREＫA计划的一部分提出来的。EUREＫA计划是“欧洲联合研究开发计划”，目的是通过发展诸如信息技术、通信技术、机器人技术和运输技术来提高欧洲的竞争能力，而PROMETHEUS计划是以车辆为主体的研究项目，其组合传感、通信和人工智能技术于一个系统中，目的是改进汽车的安全性、有效性和经济性。PROMETHEUS计划是1987年至1995年欧洲智能车辆领域最大的研发项目，其中慕尼黑联邦国防军大学的Ernst Dickmanns教授开发的智能车辆是该项目的重要研究成果。Dickmanns教授是20世纪80年代动态计算机视觉与智能车辆研究的先驱者，1994年他主持研制的智能车辆VaMP和VITA-2在巴黎的多车道高速公路上行驶了1 000多km，在车流繁忙的情况下最高车速达到130km/h，并能自主完成跟踪行驶、换道和超车。1995年Dickmanns重新设计了S级奔驰自主驾驶车辆（如图9-3所示），完成了从德国慕尼黑到丹麦哥本哈根1 600多km的旅程，最高时速超过175km/h，最长的自主驾驶里程达到了158km，约95%的行驶里程是自主驾驶。与现代智能车辆不同的是，该智能车辆并没有安装使用GPS和导航电子地图，但车内安装了多台专用计算机用于完成车辆自主行驶控制的实时计算处理。PROMETHEUS取得的成功是之后欧洲开展智能车辆研究的基础。

意大利帕尔玛大学的ARGO智能车辆是欧洲智能车辆研究的先驱之一，该车由帕尔玛大学的Alberto Broggi教授主持研究，其采用了一种低成本方案，利用主频为200MHz的奔腾计算机处理安装在车上的低成本摄像机所拍摄的立体图像以实现自主行驶。该实验车的核心是视觉检测车道线技术，采用的是GOLD（Generic Obstacle and Lane Detection）系统，检测原理是单目视觉的反透视变换，使用立体视觉系统检测道路前方的障碍物。1998年该车在意大利完成了长达2 000余km的自主驾驶试验，最高车速达到了112km/h，其中自主行驶里程占总里程的94%。2010年10月28日，帕尔玛大学研制的无人驾驶太阳能电动车（如图9-4所示）历时98天完成了从帕尔玛到上海世博园全程13 000多km的无人驾驶测试。4辆无人驾驶车分为2组参与了测试，每组中有一辆作为引导车，另一辆是跟随车，两组车交叉进行充电。这次无人驾驶测试并非完全不靠人，第一辆车由人驾驶，在驶过许多没有地图的地区时，通过GPS导航系统，向第二辆车报告定位，以便第二辆无人驾驶车避开障碍。

图9-3　S级奔驰自主驾驶车辆

图9-4　帕尔玛大学的无人驾驶太阳能电动车

3）日本

日本是最早开始研究智能车辆的国家之一，日本智能车辆技术的研究主要侧重于将智能车辆的关键技术运用到现有的交通系统中，对于车辆的自主决策、智能路径规划则关注较少。

1977年日本名城大学的ITS研究团队（Tsugawa教授）成功研制第一辆自主转向车辆。作为全面自动交通控制系统（Comprehensive Automobile Trafic Control System，CATCS）工程的一部分，它基于嵌人式硬件的简单控制系统，能够完成50m左右的转向运动。将电机连接到转向轮，利用“P”控制来实现。Tsugawa教授一直致力于自主车辆的研究，他基于DGPS和车辆之间的通信网络，设计出了纵向和横向控制器，实现了汇人车流、车队跟随和避障控制等。

丰田汽车公司在2000年开发出无人驾驶公共汽车。这套公共汽车自动驾驶系统主要由道路诱导、车队行驶、追尾防止和运行管理等方面组成。安装在车辆底盘前部的磁传感器将根据埋设在道路中间的永久性磁石进行导向，控制车辆行驶的方向。

日本政府先后提出了ASV项目和SSVS项目以推动智能车辆相关技术在汽车上的开发和应用。日本运输省主导的ASV项目由各大汽车厂商参与，分阶段实施。第一阶段是1991—1995年，由各大汽车企业进行乘用车四大类20项先进安全系统技术的研发，此阶段主要考察在车辆上安装高科技装置的可能性、如何应用这些技术及它们减少交通事故的程度；第二阶段是1996—2000年，适用对象增加了商用车，系统技术也增加了六大类32项，人们开始对ASV车辆实用化进行开发研究，开发出35辆AVS车辆进行展示，对安全理念进行整理，确认了开发的方向，对事故降低程度进行了验证；第三阶段是2001—2005年，这一阶段主要对ASV车辆的普及化进行探讨，并开发新技术，主要表现在提高ASV车辆的社会可接受程度，开发先进的自动驾驶车辆，并将先进的通信技术应用到ASV中；第四阶段是2008—2010年，该阶段除将正式普及此前就投人使用的基于摄像头和雷达等的主动事故预防系统之外，还力争实现上一阶段实施的利用车间无线通信技术来防止事故的“信息交换型驾驶辅助系统”的部分实用化。日本通产省主导SSVS项目中的汽车自动驾驶系统包括基于车间通信和车间距离控制的协调型自动驾驶系统和基于电动汽车的自动驾驶系统。