（2）信息采集与处理技术。信息采集技术是智能汽车的核心技术，相当于汽车的“眼睛”。汽车在行驶的过程中必须及时得到关于自身环境、周围路况以及临近汽车的信息。信息采集依赖于智能车的传感器系统，要求传感器必须准确、实时的采集周围信息，并且能够及时有效的进行处理：消除采集过程中的噪声干扰，对交通状况进行识别和监控，并实时将有效信息传递到自动驾驶系统，控制车辆的行驶[4]。

（3）自动防撞技术。自动防撞是辅助汽车安全驾驶的车载系统，传统的防撞系统是依靠安全气囊的保护，但已是属于不得已的技术，智能汽车的防撞保护是通过车身周围安装的传感器实时监测车辆与周围建筑或其他汽车的距离，汽车保持在自己的车道上以安全距离行驶，当超过安全距离时防撞系统将发出警告，智能汽车自动调整动作，避免事故的发生，过程中完全无需司机的干预[5]，且有效降低了事故发生的几率，自动防撞同样依赖于汽车的图像采集与处理系统。论文网

（4）自动驾驶技术。经过信息采集处理以及导航系统的指示，智能汽车自身将作出快速制动反应，控制汽车的加减速以及转向，沿着最优路径行驶，智能汽车的自动驾驶使用闭环控制。自动控制器将取代原来司机的作用，从而克服了驾驶员自身技术水平、身体状况、对交通环境的适应能力等因素对驾驶过程的影响，但由于交通信息的复杂多变，自动驾驶技术必须基于智能控制理论[6]。

1.2.2  国外研究现状

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研究的兴起,国际上对于智能汽车及其相关技术的研究成为热门,一批有实力的汽车行业大公司、研究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[7]。美国交通部已开始一项五年计划,投入3 500万美元,与通用汽车公司合作开发一种前后防撞系统。CMU大学的NabLab 5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全球定位系统、雷达和其他辅助设备此外,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军用智能汽车的研究,称为DemoⅢ,能满足有路和无路条件下的车辆自动驾驶。同时,欧洲的一些国家正试验将智能速度适应作为提高车辆安全性的手段,其构想是通过路边标志信息或卫星定位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[7]。

1.2.3  国内研究现状

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[8]。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,它的最高时速达到了75.6公里,创国内最高纪录。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[9]。

1．3  智能车辆发展方向

智能汽车是集传感器、计算机、信息处理与融合、人工智能、计算机、自动控制等多学科理论于一体的综合技术，是今后汽车安全技术发展的主流。随着目前传感器变得更加先进、执行器的响应变得更加快速以及高性能ECU的开发和控制策略的优化，现代智能汽车已明显向集成化、智能化和网络化发展[10]。