DSP的智能小车机电系统设计+PCB电路图(2)
在我国，根据来自于公安部交通管理局的报告说明，从1951年到2015年，在这54年当中，人们使用机动车的总量达到3.17亿，而死于道路交通事故的人数累计已有2231148人。交通事故的发生次数是全球最高的国家之一。
随着技术的发展，越来越多的汽车制造企业把精力放在了自动避让系统的设计。有很多小车，比如奥迪A8L已经自带了倒车系统。这大大减低了倒车时的碰撞问题。这也是一项不错的创新之举。
随着电子传感器技术、计算机技术、自动控制技术、图像处理及信息融合技术的飞速发展，如何把这些技术运用于汽车领域来减少交通事故成了一个大热的研究话题。小车如果有了自动避让系统，这样会大大降低交通事故的发生，能让交通安全问题得到解决。[1]
1.2 智能车的研究
国外智能车的开发专研技术为探究主动避撞技术提供了依据。也就是说，智能车能够替换驾驶员来得到道路环境周围的信息，并根据这些信息，决定行驶轨迹，自动控制车辆行驶。所以相比较于汽车主动避撞技术、车辆自主驾驶技术等，对于智能车技术的探究是一个更加广泛的研究空间，对比汽车主动避撞技术，智能车技术的探究具备了更加好的安全性以及舒适性。
上世纪九十年代，德国慕尼黑国防军大学与奔驰汽车公司联合研制的Vamors-P 智能车可以在条件较好的乡间公路以及高速公路上自主行驶，并可以在高速公路上安全的进行道路跟踪、避障、超车等驾驶动作。
美国卡耐基-梅隆大学于 1981 年开始研究的 Navlab 智能车，在军方、政府以及汽车企业的资助下，取得了很好的成果。其中 Navlab-5 智能车完成了长达 4086公里的自主驾驶试验，平均速度达到 88.5Km/h。
意大利帕尔玛大学的 ARGO 智能车，能够通过视觉导航完成高速公路上的路径跟随、自主驾驶，还能进行行人运动的检测，时速高达 112 公里/小时。其他国家，包括日本、英国、法国都在进行智能车的研究。
1.3主动避障技术
车辆行驶道路上的障碍物检测是车辆周边环境感知技术研究领域中的重要组成部分。近年来，在国内外ITS以及IV研究领域中，关于车辆行驶路径上的障碍物检测研究，提出了许多算法和实施手段。
车辆主动避撞系统，是在危险情况下防止车辆发生碰撞的智能系统，它通过机器视觉自动检测可能与自车发生碰撞的车辆、行人及其他障碍物，在驾驶员疲劳、疏忽等没有操作的紧急情况下，代替驾驶员控制汽车，采取减速、转向或制动等规避措施，防止碰撞的发生，所以建立基于驾驶员驾驶汽车习惯的模型是非常必要的。而驾驶员的驾驶过程大致可分为信息获取、轨迹决策和操纵控制三个环节。所以主动避撞小车作为一个复杂的控制系统，其结构也应该相同，即由信息感知模块、决策控制模块和执行机构三个模块组成[1,10]：
信息感知模块：它是整个系统的信息采集部分，驾驶员在驾驶中所观察到的道路环境信息、车辆信息等都将直接影响车辆的安全性。所以主动避撞系统需要配置可以获取这些信息的传感器，并把这些信息传递给核心处理模块进行处理。目前用于获取道路环境信息的传感器主要为激光雷达、红外线、超声波传感器、摄像机等。
决策控制模块：它是整个系统的核心。通过对传感器的信息进行分析处理，决策控制方法并向执行机构的控制器发送命令。这部分一般通过硬件与相应的软件相结合的方式来实现功能。
执行机构：根据控制命令，执行相应的控制操作(转向，减速，制动等)，使汽车快速回到安全状态，或尽可能降低碰撞后果。