摘要：智能汽车是有希望的普遍存在的计算应用领域。情景感知是一个使智能车更安全，更容易驾驶的关键特征。尽管许多工业的创新和学术进展已表明我们找到了完全不依赖情景感知的智能汽车。这项研究提出智能汽车的总体架构，从情景的角度来看意识。分层情景模型，提供了对复杂的驾驶环境的描述。智能汽车的原型的软件平台和硬件基础设施是建立以提供情景模型的运行环境和应用程序。智能汽车两个性能指标：背景情况识别精度和效率。环境情况识别的整个响应时间在1。4s内，这表示一个人这对于时间上的延迟是可接受的。82585

关键词：智能车辆，智能汽车，情景感知，普适计算

1。简介

    汽车正在成为日常生活中经常使用的重要的私人物品。然而，它们也带来诸多问题，如交通拥堵、交通事故。智能汽车的目的是协助驾驶人并使驾驶更轻松，减少人们受伤的概率（Moite，1992）。为了这个目的，智能汽车必须能够感知、分析、预测和应对道路环境，这是智能汽车的关键特征：情景感知。

    过去十年中智能车技术在不断完善，如智能交通系统（ITS）（Wang等人，2006）和先进的驱动辅助系统（ADAS）（Küçükay，2004年）。然而，目前的智能汽车不是真的情景感知。只有少数种类的道路环境的信息，这被称为环境感知。此外，目前大多数智能汽车的缺乏复杂的推理。这些缺点限制了智能车的有效协助驾驶任务的能力和安全性。这项研究的重点是如何建立一个具有情景感知的智能汽车。

 本文的其余部分安排如下。第2节介绍了智能汽车的相关工作，第3节描写了智能汽车的一般说明，第4节提出了一个层次环境模型全面的定义和分类以及在智能车载环境的信息，智能汽车的原型，包括硬件基础设施和软件平台，在第5节的提出绩效评估，在第6章显示结论，在第7章给出参考文献。

2。相关工作

    在过去的十年里，学术和工业界的许多研究已经进行了许多智能汽车方面的研究。以下是进展在这个领域主要的摘要。

（1）新的制造技术。麻省理工学院媒体实验室提出了一个概念车，汽车城（麻省理工学院，2004年），一个轻量级的电动车。这款车采用全集成电动马达和悬挂系统，它是自适应的，数字控制，和重新配置。无线连接一个类似谷歌的信息网格，司机可以使用这些信息以一个非常聪明的方式进行导航。

（2）驾驶辅助系统。汽车MANU factures实施其最新的系列概念车。宝马公司的驱动器IN-cludes的BMW Assist，BMW Online和司机阿西斯系统，支持变道警告，停车辅助（霍奇等人，2007）。梅赛德斯-奔驰正在开发的智能驾驶辅助系统在利用立体相机和雷达传感器监控周围的车（奔驰，2007年）的环境。沃尔沃的共同驱动程序是一个智能助手的合作坐标信息，研究了交通状况和帮助驾驶员（沃尔沃，2007年）。雷克萨斯提供主动安全技术，包括一个先进的预碰撞系统，动态驾驶，电子刹车辅助，和停车辅助系统（雷克萨斯，2007年）。

（3）防撞系统。赛维特公司的项目开发，巷道组成监控中心来监控车辆和驾驶员的状态，与潜在的安全效益评估（Lee等人，2004年）。智能区域地址导航，避障和越野（Parent  and Fortelle，2005）。该项目旨在扩大时间跨度获取相关的安全信息，提高测量精度，可靠性和驾驶的质量（朱利奥，2007年）。该项目是开发预防性安全技术车载系统，其中感测的潜在危险并将司机的状态考虑在内（马蒂亚斯，2006年）。

（4）车辆驱动接口。自适应磨碎驱动车辆接口（AIDE）项目的尝试最大化提高驾驶员辅助系统的效率和安全性。同时尽量通过车载信息系统减少工作量和司机的注意。（Kutila等人，2007）。多媒体通讯设备内租车（COMUNICAR）项目旨在设计一个易于使用的车载多媒体人机接口。根据当前的驾驶和环境情况和信息管理器收集的反馈信息，来估测驾驶员的工作量（Bellotti等人，2005）。