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对智能车辆的研究主要致力于提高汽车的安全性、舒适性，以及提供优良的人车交互界面。近年来，智能车辆己经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力，很多发达国家都将其纳入到各自重点发展的智能交通系统当中。
概述
区别
智能汽车与一般所说的自动驾驶有所不同，它指的是利用多种传感器和智能公路技术实现的汽车自动驾驶。智能汽车首先有一套导航信息资料库，存有全国高速公路、普通公路、城市道路以及各种服务设施(餐饮、旅馆、加油站、景点、停车场)的信息资料；其次是GPS定位系统，利用这个系统精确定位车辆所在的位置，与道路资料库中的数据相比较，确定以后的行驶方向；道路状况信息系统，由交通管理中心提供实时的前方道路状况信息，如堵车、事故等，必要时及时改变行驶路线；车辆防碰系统，包括探测雷达、信息处理系统、驾驶控制系统 ，控制与其他车辆的距离，在探测到障碍物时及时减速或刹车，并把信息传给指挥中心和其他车辆；紧急报警系统，如果出了事故，自动报告指挥中心进行救援；无线 通信 系统，用于汽车与指挥中心的联络；自动驾驶系统，用于控制汽车的点火、改变速度和转向等。
多输入
通常对车辆的操作实质上可视为对一个多输入、多输出、输入输出关系复杂多变、不确定多干扰源的复杂非线性系统的控制过程。驾驶员既要接受环境如道路、拥挤、方向、行人等的信息，还要感受汽车如车速、侧向偏移、横摆角速度等的信息，然后经过判断、分析和决策，并与自己的驾驶经验相比较，确定出应该做的操纵动作，最后由身体、手、脚等来完成操纵车辆的动作。因此在整个驾驶过程中，驾驶员的人为因素占了很大的比重。一旦出现驾驶员长时间驾车、疲劳驾车、判断失误的情况，很容易造成交通事故。
通过对车辆智能化技术的研究和开发，可以提高车辆的控制与驾驶水平，保障车辆行驶的安全畅通、高效。对智能化的车辆控制系统的不断研究完善，相当于延伸扩展了驾驶员的控制、视觉和感官功能，能极大地促进道路交通的安全性。智能车辆的主要特点是以技术弥补人为因素的缺陷，使得即便在很复杂的道路情况下，也能自动地操纵和驾驶车辆绕开障碍物，沿着预定的道路轨迹行驶。
基本结构
从具体和现实的方面来看，目前，智能汽车较为成熟的和可预期的功能和系统主要是包括智能驾驶系统、生活服务系统、安全防护系统、位置服务系统以及用车服务系统等，各个参与企业也主要是围绕上述这些功能系统进行发展的。
这其中，各个系统实际上又包括一些细分的系统和功能，比如智能驾驶系统就是一个大的概念，也是一个最复杂的系统，它包括了：智能传感系统、智能计算机系统、辅助驾驶系统、智能公交系统等；生活服务系统包括了影音娱乐，信息查询以及各类生物服务等功能；而象位置服务系统，除了要能提供准确的车辆定位功能外，还要让汽车能与另外的汽车实现自动位置互通，从而实现约定目标的行驶目的。
智能汽车有了这些系统的共同作用，相当于给汽车装上了“眼睛”、“大脑”和“脚”的电视摄像机、电子计算机和自动操纵系统之类的装置。这些装置都装有非常复杂的电脑程序，所以这种汽车能和人一样会“思考”、“判断”、“行走”，可以自动启动、加速、刹车，可以自动绕过地面障碍物。在复杂多变的情况下，它的“大脑”能随机应变，自动选择最佳方案，指挥汽车正常、顺利地行驶。
智能汽车功能结构示意图
特点高科技
智能汽车是一种正在研制的新型高科技汽车，这种汽车不需要人去驾驶，人只舒服地坐在车上享受这高科技的成果就行了。因为这种汽车上装有相当于汽车的“眼睛”、“大脑”和“脚”的电视摄像机、电子计算机和自动操纵系统之类的装置，这些装置都装有非常复杂的电脑程序，所以这种汽车能和人一样会“思考”、“判断”、“行走”，可以自动启动、加速、刹车，可以自动绕过地面障碍物。在复杂多变的情况下，它的“大脑”能随机应变，自动选择最佳方案，指挥汽车正常、顺利地行驶。
智能汽车的“眼睛”是装在汽车右前方、上下相隔50厘米处的两台电视摄像机，摄像机内有一个发光装置，可同时发出一条光束，交汇于一定距离，物体的图像只有在这个距离才能被摄取而重叠。“眼睛”能识别车前5～20米之间的台形平面、高度为10厘米以上的障碍物。如果前方有障碍物，“眼睛” 就会向“大脑”发出信号，“大脑”根据信号和当时当地的实际情况，判断是否通过、绕道、减速或紧急制动和停车，并选择最佳方案，然后以电信号的方式，指令汽车的“脚”进行停车、后退或减速。智能汽车的“脚”就是控制汽车行驶的转向器、制动器。
重要标志
无人驾驶的智能汽车将是新世纪汽车技术飞跃发展的重要标志。可喜的是，智能汽车已从设想走向实践。随着科技的飞速发展，相信不久的将来，我们都可以领略到智能汽车的风采。
所以，智能汽车实际上是智能汽车和智能公路组成的系统，目前主要是智能公路的条件还不具备，而在技术上已经可以解决。在智能汽车的目标实现之前，实际上已经出现许多辅助驾驶系统，已经广泛应用在汽车上，如智能雨刷，可以自动感应雨水及雨量，自动开启和停止；自动前照灯，在黄昏光线不足时可以自动打开；智能空调，通过检测人皮肤的温度来控制空调风量和温度；智能悬架，也称主动悬架，自动根据路面情况来控制悬架行程，减少颠簸；防打瞌睡系统，用监测驾驶员的眨眼情况，来确定是否很疲劳，必要时停车报警……计算机技术的广泛应用，为汽车的智能化提供了广阔的前景。
国内进展
研究项目
我国从上世纪80年代开始着手无人驾驶汽车的研制开发，虽与国外相比还有一些距离，但目前也取得了阶段性成果。国内清华大学、国防科技大学、上海交通大学、西安交通大学、吉林大学、同济大学、天津军交学院等都有过无人驾驶汽车的研究项目。特别是北京理工大学，在无人车技术上已取得全国领先的水平，在国内的多个无人车比赛中经常受邀以表演队的身份参加。
1992年，国防科技大学研制成功了我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。由计算机及其配套的检测传感器和液压控制系统组成的汽车计算机自动驾驶系统，被安装在一辆国产的中型面包车上，使该车既保持了原有的人工驾驶性能，又能够用计算机控制进行自动驾驶行车。2000年6月，国防科技大学研制的第4代无人驾驶汽车试验成功，最高时速达76km，创下国内最高纪录。2003年7月，国防科技大学和中国一汽联合研发的红旗无人驾驶轿车高速公路试验成功，自主驾驶最高稳定时速13Okm，其总体技术性能和指标已经达到世界先进水平。
智能移动机器人
THMR—V（TsingHua Mobile Robot V）清华V型智能车是清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室在中国科学院院士张钹主持下研制的新一代智能移动机器人，兼有面向高速公路和一般道路的功能。车体采用道奇7座厢式车改装，装备有彩色摄像机和激光测距仪组成的道路与障碍物检测系统；由差分GPS、磁罗盘和光码盘组成的组合定位导航系统等。两套计算机系统分别进行视觉住处处理，完成信息融合、路径规划、行为与决策控制等功能。四台IPC工控机分别完成激光测距信息处理、定位信息处理、通讯管理、驾驶控制等功能。设计车速高速公路为80km/h，一般道路为20 km/h。目前已能够在校园的非结构化道路环境下，进行道路跟踪和避障自主行驶。汽车的智能化可以减轻驾驶员的疲劳，适应复杂的天气条件，减少交通事故的发生。
此外，西安交通大学搭建了Spingrobot智能车实验平台，并于2005年10月成功完成在敦煌“新丝绸之路”活动中的演示。同济大学2006年研发了一辆无人驾驶清洁能源电动游览车，最高时速为50km/h，可应用于人们观光旅游。吉林大学和中科院沈阳自动化所在无人驾驶智能车方面也研究较早，取得不少成果。
国外发展情况
发达国家
从20世纪70年代，美欧等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，大致可以分为二个阶段:军事用途、高速公路环境和城市环境。在军事用途方面，早在80年代初期，美国国防部就大规模资助自主陆地车辆ALV （Autonomous LandVehicle)的研究。
进入21世纪，为促进无人驾驶车辆的研发，从2004年起，美国国防部高级研究项目局(DARPA)开始举办机器车挑战大赛(Grand Challenge)。该大赛对促进智能车辆技术交流与创新起到很大激励作用。
在2005年的第二届比赛中，主办方只在赛前2小时提供一张光盘，上面提供了比赛路线上2935个“路点”的方位与海拔等详细资料。整个赛道有急转弯、隧道、路口还有山路，比赛要求参赛车辆能够自主完成全部路程。最终斯坦福大学的“斯坦利”，获得了第1名。具有6个奔腾M处理器的电脑完成“斯坦利”的所有程序的处理。车辆移动时，4个激光传感器、一个雷达系统、一组立体摄像头和一个单眼视觉系统感知周围的环境。
竞赛
2006年德国举办了欧洲陆地机器人竞赛(European Land Robot Trial，简称(ELROB)),德国的参赛车“途锐”取得了冠军。该车通过影像处理寻找道路，周围景物被处理成3D影像。该车由光学定向与测距系统对收集的信息进行导航决策，分析哪里是行人哪里是树木。“途锐”自主行驶了90%的赛程，不过在通过关键十字路口时还是靠手动驾驶。
飞思卡尔
智能车竞赛
“飞思卡尔”智能车竞赛是由教育部高等学校自动化专业教学指导分委员会主办，飞思卡尔半导体公司协办的全国性的比赛。智能车竞赛所使用的车模是一款带有差速器的后轮驱动模型赛车，它由大赛组委会统一提供。比赛要求参赛队伍研究并设计一款能够自主辨识路线并能够自主行驶的智能车，在专门设计的封闭跑道上行驶，跑完整个赛程用时越短的参赛队伍成绩越好。智能车的设计要求参赛队伍首先对汽车动力学有一定的研究和了解，从而设计合理的机械结构。同时要求参赛队伍自行设计控制器系统电路、图像采集模块电路、电机驱动电路、电源模块电路等多个部分的电路。在硬件平台搭建完成后，参赛队伍要对智能车系统的路线辨识以及控制算法进行开发和调试，为了后期的调试方便，很多队伍还开发了用于调试的上位机监控程序。
背景
智能车大赛以迅猛发展的汽车电子为背景，涵盖了控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械等多个学科交叉的科技创新比赛。随着赛事的逐年开展，不仅使参赛学生自主创新能力的提高，对于高校相关学科领域的学术水平的提升也有一定的帮助。目前，此项赛事己经成为各高校展示科研成果和学生实践能力的重要途径，同时也为社会选拔优秀的创新人才提供了重要平台。
“飞思卡尔”杯智能车竞赛于2000年在韩国首次举办，我国于2006年8月举办第一届“飞思卡尔”杯全国智能车竞赛，当时吸引了来自全国50所高校的112支代表队的参与。在2007年的第二届智能车竞赛中，来自全国26个省(自治区)、直辖市的130余所院校的242支队伍分为5个赛区进行角逐，比赛场面空前激烈。
发展趋势预测
一、和汽车驾驶相关的数字化创新将主要由汽车厂商和一级零部件供应商主导。
二、汽车无人驾驶技术在未来5-8年内将难以大规模推广应用。
四、IT和电子消费品厂商将更加完善人机互动技术(HMI)，这将提升消费者对汽车内HMI的预期。
五、汽车行业的数量规模不到IT消费品行业的5%，在娱乐互动类技术创新上相对较弱，但汽车企业仍然具有较强的谈判能力。
六、消费者将不愿意为车内的数据信息和Apps额外付费。
七、未来仅仅豪华品牌能支持完全独立的娱乐互动系统(飞行驾驶舱模式)，但通常客户体验不是非常好;采用独立第三方软硬件商业模式是各非豪华品牌品牌主要策略。
八、汽车厂商将沿数字化的价值链上下游进一步延伸不断创新商业模式和业务类型。
未来发展趋势
智能汽车作为汽车产业与新一代信息技术深度融合的产物，其未来发展趋势呈现出多元化和高度集成的特点。以下是对智能汽车未来发展趋势的详细归纳：
一、技术发展趋势
1、高级别自动驾驶技术
超级人工智能：将成为支撑高级别自动驾驶落地应用的关键技术，助力车端自动驾驶模型实现从模仿人类到超越人类的转变。
网联技术高速通信技术：基于5G—A、6G、NR—V2X、卫星通信的车外通信，将与基础高速以太网、光纤通信、短距无线通信的车内网络深度融合，实现广覆盖、大带宽、低时延、高可靠的安全高速通信。
车用存算一体芯片：将计算和存储单元完全融合，提升数据处理速度，降低车载系统的复杂性，满足智能网联汽车的数据频繁访问、高效处理等需求。
2、整车SOA软件架构
通过软件功能“服务化”和原子服务的分层、分解、组合与适配，实现汽车软件标准化、可复用和快速迭代，增强汽车功能的可扩展性和灵活性。
3、自动驾驶云端平台
贯穿自动驾驶数据采集、模型训练、安全运行全环节，提供大数据和大算力支持车端模型迭代与验证，同时提供协同感知、协同决策、动态管控功能。
4、新型智能底盘
在机械解耦、功能集成、异构冗余等方面持续突破创新，实现各子系统的深度协同控制和快速精准响应。
二、市场应用趋势
1、渗透率持续提升
随着消费者对汽车智能化需求的不断提升，以及技术的成熟和成本的降低，智能汽车的市场渗透率将持续走高。预计到2030年，车路云一体化智能网联汽车产业的产值增量为2.58万亿元。
2、新能源与智能网联深度融合
新能源汽车与智能网联技术的结合将更加紧密，推动汽车产业向绿色化、智能化方向加速迈进。
3、商业化运营加速
随着自动驾驶技术的不断成熟和相关法律法规的完善，智能汽车的商业化运营将加速推进，为消费者提供更加便捷、安全的出行服务。
三、产业链发展趋势
1、跨界融合
智能网联汽车涉及的产业链供应链更广阔、更长远，需要汽车制造、软硬件研发、基础设施建设等众多领域的高度协同配合。
2、资源共享与优势互补
产业链各方将形成资源共享、优势互补的良好生态，共同推动智能网联汽车的快速发展。
四、政策与法规趋势
1、政策支持不断升级
国家将继续出台一系列支持政策，为智能汽车行业的发展注入新动能。
2、法规标准不断完善
随着智能网联汽车的普及和应用，相关的法规标准将不断完善，为行业的健康发展提供有力保障。
综上所述，智能汽车的未来发展趋势呈现出技术不断创新、市场应用持续拓展、产业链深度融合以及政策与法规不断完善的特点。这些趋势将共同推动智能汽车产业向更加智能化、绿色化、商业化的方向迈进。
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