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自动驾驶技术工作原理驾驶“自动”车辆是怎样一种体验?

归档日期:12-02       文本归类:火炮密度      文章编辑:爱尚语录

  是一种很智能的体验!实现公路车辆的自动驾驶是汽车产业的美好愿望,也是汽车智能化的最高境界。自动驾驶的主要目的,并不是为了“酷”,而是为了安全。据研究,在构成交通事故的人、车、道路环境三要素中,人为因素占的比例最大(占90%左右),人的影响主要体现在违章驾驶、判断和操作失误、疲劳驾驶、酒醉驾、毒驾等等,所以汽车企业长期努力提高汽车的智能驾驶水平,减少人为因素造成的事故。目前,比较成熟的辅助驾驶技术就是智能巡航、自动泊车、自动刹车等。但是智能巡航还不等于自动驾驶,更不能称为“无人驾驶”,只是一种辅助性的智能驾驶。汽车完全自动驾驶技术还只是在探索之中,远没有达到实用化的程度,有的企业明确表示,在自动驾驶技术的可靠性经过验证之前,不会卖给消费者。

  至于互联网造车,实际上互联网企业主要是研发汽车智能驾驶系统,而自动驾驶汽车的底盘部分仍然要采用成熟的平台技术,所以现在的趋势是互联网企业与传统汽车企业联手打造自动驾驶汽车。现在当务之急是制定自动驾驶的标准,交管部门按这个标准来检验汽车,判断其是否合格。而且这个标准需要国际标准,因为涉及车与车之间的通讯、车与路之间的通讯、车与交通管理者之间的通讯等等,否则交通秩序就没办法组织。

  车辆自动驾驶还涉及交通法律问题。现在,交通安全的责任主体是交通参与者:驾驶员、行人、非机动车驾驶者等,发生交通事故之后,这些参与者要承担法律责任。自动驾驶汽车在非自动驾驶状态是由驾驶者承担责任,那么可以离开方向盘的自动驾驶状态应该由谁承担安全责任?不需要人为干预的无人驾驶汽车,其法律主体应该是谁?这个法律问题现在还没有解决。无人驾驶汽车对现有的交通管理体系也带来巨大的冲击。有的学者指出:“在自动驾驶普及的路上,自动驾驶将会出现人机混驾的阶段,这是自动驾驶发展道路上最容易出问题的阶段,如何监管、如何分责都是难以解决的问题。”在法律问题没有解决之前,交管部门是不会准许无人驾驶汽车上路的。

  所以,当前的任务还是要继续研究、完善自动驾驶技术,包括努力降低生产成本,提高可靠性;研究制定自动驾驶、无人驾驶的国际标准;研究制定自动驾驶、无人驾驶的法律体系,而不要过多炒作,更不能虚假宣传。

  近日,无人驾驶企业踏歌智行完成A轮融资,在投资紧缩的整体环境下,无人驾驶再次受到资本青睐。据悉,踏歌智行成立于2016年,是一家专注于无人驾驶矿车的研发企业,国内首家落地的特定区域无人驾驶方案提供商及运营商。

  相对于无人驾驶乘用车,无人驾驶矿车的发展快很多,当然,由于是在特定区域内低速作业,且人流量小,无人驾驶矿车的技术难度和安全风险都小很多。国外多家公司已初步实现L4级别的无人驾驶矿车,率先在露天矿区投入运营。以日本小松(Komatsu)为例,其在2008年已经将无人驾驶自卸车部署到力拓位于澳大利亚的铁矿中,可通过1500公里外的指挥中心远程监管这套无人运输体系,只需为每辆车设定运输目的地,车辆便可以低于60km/h的速度开始作业,至今累计运输近20亿吨。

  国内的踏歌智行在实现方案上与小松有所出入,一方面是出于专利壁垒,另一方面是结合了中国矿区的实际情况,通过在原有矿车上加装机器人和线控改造来让原本的普通矿车实现自动驾驶,避免了更新设备带来的成本。

  踏歌智行通过在驾驶座加装机器人完成自动驾驶(需自动挡),撤掉机器人依然可以人工驾驶。

  因为矿场内多扬尘,摄像头很难发挥作用,所以踏歌智行在车辆的前后布置了激光雷达、毫米波雷达,用以感知矿车的周边道路环境,再通过加装的机器人来根据实际道路状况对汽车进行操控,所有无人驾驶矿车都会与后台连接,由监控员实时监控,当某辆卡车出现问题,监控员再联系矿区现场工作人员处理。

  由于无人驾驶矿车多在固定线路行驶,因此对高精度地图需求很低,加之款车速度也很低,传感器精度要求也不需太高,避开了现阶段无人驾驶的主要瓶颈。踏歌智行已经在白云鄂博矿完成了两台大型矿卡和一台宽体车的无人化改造,可实现矿山现场矿车倒车入位、挖机装载、精准停靠、自动倾卸、轨迹运行、自主避障等自动操作。

  无人驾驶矿车除了在实现难度上低于无人驾驶乘用车,收益也较无人驾驶乘用车明显,收益不仅体现在降低人力成本,提高运行效率,还消除了人类驾驶员的不良驾驶方式,比如突然的加速和转向,从而提升了轮胎寿命提高,降低了油耗。伴随着电动卡车的发展,露天矿场的开采成本将会进一步降低,采矿过程中的排放也将进一步降低。

  无人驾驶矿车除了经济收益外,还将降低露天矿区开采的安全事故率,由于矿区道路环境复杂,且处于人烟罕至的地带,运输安全事故是露天矿区面临的主要安全风险,无人驾驶矿车可以避免人类在危险的环境中作业,有效控制了这部分的风险。或许未来无人驾驶可以更多的渗透到采矿行业,将人类从充满危险的繁重劳动中解救出来。

  一般来说,自动变速器的挡位分为P、R、N、D、2、1或L等。P(Parking):用作停车之用,它是利用机械装置去锁紧汽车的。转动部分,使汽车不能移动。当汽车需要在一固定位置上停留一段较长时间,或在停靠之后离开车辆前,应该拉好手制动及将拨杆推进“P”的位置上。要注意的是:车辆一定要在完全停止时才可使用P挡,要不然自动变速器的机械部分会受到损坏。另外,自动变速轿车上装置空挡启动开关,使得汽车只能在“P”或“N”挡才能启动发动机,以避免在其他挡位上误启动时使汽车突然前窜。R(Reverse):倒挡,车辆倒后之用。通常要按下拨杆上的保险按钮,才可将拨杆移至“R”挡。要注意的是:当车辆尚未完全停定时,绝对不可以强行转至“R”挡,否则变速器会受到严重损坏。N(Neutral):空挡。将拨杆置于“N”挡上,发动机与变速器之间的动力已经切断分离。如短暂停留可将拨杆置于此挡并拉出手制动杆,右脚可移离刹车踏板稍作休息。D(Drive):前进挡,用在一般道路行驶。由于各国车型有不同的设计;所以“D”挡一般包括从1挡至高挡或者2挡至高挡,并会因车速及负荷的变化而自动换挡。将拨杆放置在“D”挡上,驾车者控制车速快慢只要控制好油门踏板就可以了。

  1、交通标志规范化、统一化,电脑可以清晰识别。现在全国交通标志是完全统一的,圈圈叉叉,蓝底白底,各代表什么意思都清晰简单,任何司机一看就能识别。但问题是,这些标志十分不规范,同一个简单的“单行道”交通标志,有的画的硕大无比,有的又画得十分苗条,有的蓝色近乎墨黑,有的蓝色则又近乎银白。作为人,一眼看去就知道是单行道,但是电脑哪里能清楚区分,要是把“单行道”误认为“直行”标志,那麻烦就大了。而几乎任何一个标志都存在这类问题。要让汽车完全自动驾驶,对这个问题就不能有任何含糊。问题的解决之道有二,一是对全国的交通标志进行彻底的清理,使之规范、统一,二是对汽车电脑的识别系统进行超级优化,使之能够准确识别而不出错误。还有一种特殊的交通标志即交警指挥,他们左右手和手臂都是标志,每个交警都不一样,他们的指挥也自然各各不同。要想让电脑可以清晰识别其指挥,最佳的办法是交警指挥时,手中有一些特殊但统一的标志,或者干脆掌握着一个微型模拟电脑。

  2、GPS导航的极度精确。现在GPS导航不是什么新鲜东西,但是其精确度非常糟糕,往往走过路口十几米了,导航仪才说,“前方50米路口左转”。对于人来说,马上就能判断导航不准确,跟实际情况不符。但作为自动驾驶中的汽车,它必须完全按照导航仪行进,即令有1米的判断误差,也极可能酿成重大的交通事故。其导航精度,误差只能允许在1厘米之内。这只能有赖于新一代卫星技术的提高,在未来50年内,实现平民化的精确的导航应该不是什么大难题,毕竟,几年之前,从地球上发射一枚导弹击中轨道上的卫星就已不是问题,从美国发射一枚洲际导弹打到印度某人家里也不是什么难题。现在只是需要把这种技术降低成本,实现普及。而卫星的精确导航,实际上不过是依赖计算机的高速运算罢了。

  3、无所不在的数字自动化。现在的数字自动化已处处可见,很多手机都有语音识别功能,你只需要喊一声“阿玲”,手机就开始自动拨打“阿玲”的号码,这是微不足道的技术。在50年后,数字自动化也许无处不在,你喊一声“开门”,房门识别出你的声音便自动打开;你说一声“开灯”,灯打开了;你说“开电脑”,电脑开了。而你说“开车”,房间内部的通讯装置就将指令传达到车库里的汽车——无论车库有多远都无所谓了。汽车开到车库闸口,自动停下来刷缴费卡,然后再开到你的面前。它识别出你之后并打开车门。这种细枝末节的技术,如果有工厂愿意投入资金研发生产,2010年就可以变成现实。

  4、汽车对道路上的人和物体的识别与判断。我们不能指望几十年之后人人遵守交通规则,马路上干净得只剩下来往的汽车,这种景象再过五百年可能也实现不了。路上有一只猫经过,或者有一只死鱼躺在那里,或者一个塑料娃娃被遗弃在路边,或者一个小孩骑自行车准备横穿马路。对于人来说,上面的情况或者直接开过去,或者停车,或者慢行,都能在一秒之内做出判断,但对于电脑来说,上面四件事物是非常难以区分的。小孩过不过来,猫过不过去,电脑都不好判断。但这也并非难题,汽车可以通过数学函数进行计算,算出汽车以何种速度行进不会撞上上述任何有着一定速度的事物。这需要设计极其准确的函数,还需要计算机反应极其敏捷,在几微妙里就可以判断形势、纳入计算,并得出汽车速度、方向的结论。

  5、自动驾驶汽车大规模进入市场。所有条件都具备时,还必须有自动驾驶汽车出现。这种汽车的本质是一台会行走的电脑。现在的自动档汽车,档位、离合实现了自动化,对于自动驾驶汽车,还需要方向盘自动化、刹车自动化、油门自动化。五者都实现自动化时,就是一部全自动汽车。方向盘可以由GPS导航仪控制,一直行驶在规定路线即可。刹车、油门是同样的加减速技术,与汽车对道路上情况判断能力,属于同样的技术。目前飞机实现了自动驾驶,因为空中基本没有障碍物,这和陆地不同。火星着陆器也实现了完全自动驾驶,但其行动速度极其缓慢,判断一个普通的石块,也需要耗费它十几分钟的运算。汽车自动驾驶,需要电脑运行速度、智能水平起码比现在提高两倍。

  为了更方便的区分和定义自动驾驶技术,自动驾驶的分级就成了一件大事。目前全球汽车行业公认的两个分级制度分别是由美国高速公路安全管理局(简称NHTSA)和国际自动机工程师学会(简称SAE)提出的。而此次我们以分类更加详细的SAE版本为例,来看看从L0到L5级的自动驾驶技术分别承担怎样的工作职责。

  L0很好理解,就是完全由驾驶员进行驾驶操作,属于纯人工驾驶,汽车只负责执行命令并不进行驾驶干预。

  L1则是指自动系统有时能够辅助驾驶员完成某些驾驶任务,比如我们常说的车道保持系统和自动制动系统就属于L1级自动驾驶的范畴。

  而到了L2,自动系统能够完成某些驾驶任务,但驾驶员需要监控驾驶环境并准备随时接管。目前绝大多数车企都已经做到了L2级别的自动驾驶技术,比如ACC自适应巡航和拨动转向灯即可实现自动变道行驶等等。在这个阶段,虽然机器可以独立完成一些组合行驶需求,但驾驶员仍需要将双手双脚预备在方向盘及制动踏板上随时待命。

  到了L3级别的自动驾驶技术,驾驶员将不再需要手脚待命,机器可以独立完成几乎全部的驾驶操作,但驾驶员仍需要保持注意力集中,以便随应对可能出现的人工智能应对不了的情况。

  目前来看,这一希望还有距离,但当技术成熟的时候,我相信肯定会比人为造成的事故少得多。

  自动驾驶可谓是目前汽车界最为火热的话题,关于自动驾驶的起源,可以追溯到1986年,全球第一辆由电脑驾驶的汽车在那一年由Carnegie Mellon University所制造,该车命名为NavLab 1。

  从那时开始,全球的知名车企便开始了关于自动驾驶技术的研发工作。而近年来,一些科技公司也开始加入到了自动驾驶技术研发阵容之中,车企还为其自动驾驶技术起了非常炫酷的名字,比如特斯拉的AutoPilot、奥迪的Piloted Driving以及凯迪拉克的Super Cruise。但名字好听并不代表谁更高级,自动驾驶需要一个国际标准来衡量,下面我们就从头聊聊这项技术。

  目前全球汽车行业公认的两个分级制度分别是由美国高速公路安全管理局(简称NHTSA)和国际自动机工程师学会(简称SAE)提出的。此次,以分类更加详细的SAE版本为例,来了解一下从L0到L5级的自动驾驶技术分别承担怎样的工作职责。

  通过表格来看,L0级别很好理解,就是完全由驾驶员进行驾驶操作,属于纯人工驾驶,汽车只负责执行命令并不进行驾驶干预。L1级别则是指自动系统有时能够辅助驾驶员完成某些驾驶任务。到了L2,自动系统能够完成某些驾驶任务,但驾驶员需要监控驾驶环境并准备随时接管。目前绝大多数车企都已经做到了L2级别的自动驾驶技术。再到L3级别的自动驾驶技术,驾驶员将不再需要手脚待命,机器可以独立完成几乎全部的驾驶操作,但驾驶员仍需要保持注意力集中,以应对车辆突发的情况。而L4级别和L5级别的自动驾驶技术都可以称为完全自动驾驶技术,两者的区别就在于L4级别对环境的有要,而L5级别则没有任何限制。

  随着各大公司开始涉足自动驾驶领域,越来越多的自动驾驶车辆行驶在路上,相关的事故也随之产生,今年3月,美国的一名49岁女性在过马路时,被正在进行道路测试的优步自动驾驶SUV撞倒,该女子送医后不治身亡。

  不久之后,美国国家运输安全委员会(NTSB)于5月对该起自动驾驶汽车致人死亡的事故发布了一份初步事故报告。报告中称,事故的主要原因是由于这辆自动驾驶汽车在行驶时未能识别出行人,并且该车禁用了紧急制动系统,所以才会导致这次事故的发生。而这起事故的主要因素,就是因为自动驾驶系统漏警所导致的。

  除了漏警以为,目前自动驾驶研发的工程师力求自动驾驶汽车系统能够不犯错误,但事实上自动驾驶系统是在虚警和漏警两种状态下不断权衡。众所周知,自动驾驶汽车传感器会将蒸汽,汽车尾气或纸板碎片曲解为类似于混凝土之类的障碍物。它们也会把一个站在人行道上的人误认为准备跳到马路中央的人。错误的判断不仅会让汽车频频急刹,也会让乘客感到不安。

  此外,由于光线原因,在一定场景下,摄像头的确存在无法识别前方物体的情况,此时,自动驾驶车辆上的毫米波雷达、红外线传感器以及其他传感器就应该起到各自作用。目前市面上的任何一个传感器都无法确保100%的准确率。除了虚警和漏警以外,目前自动驾驶技术还有很多问题需要解决,这些问题阻碍了全球。

  如图4-1所示框图说明了控制系统的基本概念,动作信号通过(经由)控制系统元件后,提供一个指示,此系统的目的就是将变量c控制于该指示内。一般来说,被控变量为系统的输出,而动作信号为系统的输入。举一个简单的例子,汽车的方向控制(Steering Control),两个前轮的方向可视为被控制变量,即输出;而其方向盘的位置可视为输入,即动作信号e。再如,若我们要控制汽车的速度,则加速器的压力总和为动作信号,而速度则视为被控变量。

  我们将需要控制的物理量称为系统的被控量或输出量。用来使系统具有预期性能或预期输出的激励信号定义为系统的控制量或输入量。而将那些使被控量偏离预期值的各种因素称为扰动量。自动控制过程就是设法消除扰动因素的影响,从而保持被控制量按预期要求变化的过程。

  所以自动控制系统可以这样理解:任何一个系统,在没有人直接参与的情况下,通过控制装置使被控制对象或者过程自动按照预定的规律运行。

  人类在掌握了简单的制造技术之后,就有了创造自动装置的想法,以便减轻或代替人类自身的劳动,这就是自动控制思想的最初来源。自动控制技术的发展过程大体经过了四个阶段:古代阶段、17—19世纪阶段、19世纪到“二战”阶段和“二战”以后阶段。这期间,经典控制理论、现代控制理论等从无到有地发展起来。

  在古代,大约公元前14世纪到公元前11世纪,世界上包括中国、埃及和巴比伦等文明古国由于生产发展对计量时间的需要,都出现了能够自动计时的漏壶。汉朝科学家张衡发明了浑天仪和地动仪,其模型外形图如图4-2所示,把自动控制思想应用到了天文观测仪器和地震观测仪器。三国时期出现了指南车,它是确定方位仪器中利用自动控制思想的成功示例。中国北宋时代(公元1086—1089年)苏颂和韩公廉制造的水运仪像台如图4-3所示,它是将用于天文观测的浑天仪和用于天文演示的浑象仪及自动计时装置结为一体的仪器。整个系统就是一个按负反馈原理构成的闭环非线性自动控制系统。

  古埃及和古希腊都先后出现了半自动的简单机器,如教堂庙门自动开启装置、自动洒圣水的铜祭司、投币式圣水箱和在教堂门口自动鸣叫的青铜小鸟等自动装置,这些都是一些互不相关的原始自动装置,是一些个别的发明。17世纪以后,随着生产的发展和科学的进步,在欧洲出现了多种自动装置,其中包括:1642年法国物理学家帕斯卡发明了能自动进位的加法器;1657年荷兰机械师惠更斯发明了钟表;1745年英国机械师E.李发明了带有风向控制的风磨,这种风磨可以利用尾翼的调向作用使主翼对准风向;1765年俄国机械师波尔祖诺夫发明了浮子阀门式水位调节器,可以自动控制蒸汽锅炉的水位。这一时期,自动控制技术都是由于生产发展的需求而产生的。

  1788年英国科学家瓦特(图4-4)发明了离心式节速器,也称作飞球调速器,如图4-5所示,用它来控制蒸汽机的蒸汽阀门,构成蒸汽机转速的闭环自动控制系统,从而实现了离心式节速器对蒸汽机转速的控制。瓦特的这项发明促进了近代自动调节装置的广泛应用,对由蒸汽机带来的第一次工业革命及以后的控制理论发展都有重要的影响。其他国家的发明还有:1854年俄国机械学家和电工学家康斯坦丁诺夫发明的电磁调速器;1868年法国工程师法尔科发明了反馈调节器,通过它来调节蒸汽阀,操纵蒸汽船的舵,这就是后来得到广泛应用的伺服机构。在1868年以前,自动化技术只是一些个别的发明和简单的应用,所以把它称作第一阶段。在1868年之后,逐渐开始了对自动控制系统的理论分析和大规模的广泛应用,所以把它称作第二阶段。

  各种简单的自动控制装置都可以改进生产技术,提高生产效率。虽然这种技术的发明在18世纪以前经历了漫长的历史过程,还没有理论分析和数学描述,但是它们对自动化技术的形成起到了先导作用,都是从实际经验中总结出来的。17—18世纪是自动化技术的逐渐形成时期,接下来是近代自动化技术的发展时期,数学描述和理论分析起到了至关重要的作用。人们最初遇到的是自动调节器的稳定性问题,由于瓦特发明的离心式调速器有时会造成系统的不稳定,使蒸汽机产生剧烈振荡;到19世纪又发现了船舶上自动操舵机的稳定性问题。这些问题引起了人们的广泛关注,一些数学家尝试用微分方程来描述和分析系统的稳定性问题。对自动控制系统最初的数学描述是英国物理学家麦克斯韦(图4-6),他在1868年发表了《论调速器》的文章,该文章总结了无静差调速器的理论。

  1877年英国数学家劳斯(E.J.Routh)提出了著名的劳斯稳定判据,它是一种代数稳定判据,可以根据微分方程的系数来判定控制系统的稳定性。1895年德国数学家A.胡尔维茨(图4-7)提出著名的胡尔维茨稳定判据,它是另一种形式的代数稳定判据。劳斯—胡尔维茨稳定判据是能预先根据传递函数或微分方程判定调节器稳定性的重要判据。1892年俄国数学家李雅普诺夫发表了《论运动稳定性的一般问题》的专著,以数学语言形式给运动稳定性的概念下了严格的定义,给出了判别系统稳定的两种方法。

  进入20世纪以后,由于工业革命的需要,人们开始采用自动控制装置,来解决工业生产中提出的控制问题。自动控制器的应用标志着自动化技术进入新的历史时期。在这一时期中,控制器都是一些跟踪给定值的装置,使一些物理量保持在给定值附近。工业生产中广泛应用各种自动控制装置,促进了对调节系统进行分析和综合的研究工作。到了20世纪20年代以后,美国开始采用比例、积分、微分调节器,简称PID调节器。PID调节器是一种模拟式调节器,现在还有许多工厂采用这种调节器。在20世纪最初的20年里,自动控制器中已广泛应用反馈控制的结构。从20世纪20年代开始,越来越多的人开始致力于从理论上研究反馈控制系统。

  1925年英国电气工程师O.亥维赛把拉普拉斯变换应用到求解电网络的问题上,运用微积分,求得瞬态过程。1927年美国贝尔电话实验室在解决电子管放大器失真问题时,电气工程师H.S.布莱克从电信号的角度引入了反馈的概念。1932年美国电信工程师奈奎斯特(图4-8)提出了著名的奈奎斯特稳定判据,可以直接根据系统的传递函数画出奈奎斯特图,用来判定反馈系统的稳定性。1938年苏联电气工程师米哈伊洛夫应用频率法研究自动控制系统的稳定性,提出著名的米哈伊洛夫稳定判据。

  随着自动控制理论的发展,程序控制、逻辑控制和自动机的思想得到了发展。1833年英国数学家C.巴贝奇在设计分析自动机时首先提出程序控制的概念,他尝试采用法国发明家J.M.雅卡尔设计的编织地毯花样用的穿孔卡方法实现分析机的程序控制。1936年英国数学家图灵研制了著名的图灵机,成为现代数字电子计算机的雏形。他用图灵机定义可计算函数类,并建立了算法理论和自动机理论。1938年美国电气工程师香农和日本数学家中岛,以及1941年苏联科学家舍斯塔科夫,分别独立地建立了逻辑自动机理论,用仅有两种工作状态的继电器组成了逻辑自动机,实现了逻辑控制。此外,香农还建立了信息论。

  自动控制技术的发展历史是一部人类以自己的聪明才智延伸和扩展器官功能的历史。自动化是现代科学技术和现代工业的结晶,它的发展充分体现了科学技术的综合应用。自动控制技术是随着社会的需要而发展起来的,尤其是随着生产设备和军事设备的控制,以及航空航天工业的需要而发展起来的。第二次世界大战时期形成的经典控制理论对战后发展自动控制技术起了重要的促进作用。在第二次世界大战期间,德国的空军优势和英国的防御地位,迫使美国、英国和西欧各国科学家集中精力解决了防空火力控制系统和飞机自动导航系统等军事技术问题。在解决这些问题的过程中形成了经典控制理论,设计出各种精密的自动调节装置,开创了系统和控制这一新的科学领域。

  第二次世界大战期间,反馈控制方法被广泛用于设计研制飞机自动驾驶仪、火炮定位系统、雷达天线控制系统以及其他军用系统(图4-9)。这些系统的复杂性和对快速跟踪、精确控制的高性能追求,迫切要求拓展已有的控制技术,导致了许多新的见解和方法的产生,同时还促进了对非线性系统、采样系统以及随机控制系统的研究。

  1945年美国数学家维纳(图4-10)把反馈的概念推广到一切控制系统,1948年维纳发表《控制论》一书,为控制论奠定了基础。同年,美国电信工程师香农发表《通信的数学理论》,为信息论奠定了基础。维纳和香农从控制和信息这两个侧面来研究系统的运动,维纳还从信息的观点来研究反馈控制的本质。从此人们对反馈和信息有了较深刻的理解。1954年中国系统科学家钱学森全面地总结了经典控制理论,并进一步把它提高到更高的理论高度上,在美国出版《工程控制论》一书。工程控制论的目的是研究控制论这门学科中能够直接用在工程上设计受控系统的那些部分。工程控制论使人们有可能具备更广阔的眼界,用更系统的方法来观察有关的问题,因而往往可以得到解决旧问题的更有效的新方法,还可能揭示新的以前没有看到过的前景。

  这一新的学科当时在美国称为伺服机构理论,在苏联称为自动调整理论,主要是解决单变量的控制问题。当时在分析和设计反馈伺服系统时广泛采用传递函数和频率响应的概念。最常用的方法是奈奎斯特法(1932)、波德法(1945)和埃文斯法(1948)。埃文斯法又称根轨迹法,是美国电信工程师W.R.Ewans于1948年提出来的,在20世纪30—40年代为适应单变量调节和随动系统的设计而发展起来的频率法奠定了经典控制理论的基础,后来频率法成为分析和设计线性自动控制系统的主要方法。这种方法不仅能定性地判明设计方向,而且它本身就是近似计算的简便工具。因此,对于在很大程度上仍然需要依靠经验和尝试的控制系统的工程设计问题来说,这种方法是特别有效和特别受欢迎的。

  经典控制理论这个名称是1960年在第一届全美联合自动控制会议上提出来的。在这次会议上把系统与控制领域中研究单变量控制问题的学科称为经典控制理论;把系统与控制领域中研究多变量控制问题的学科称为现代控制理论。

  1952年,首台数控机床诞生,数控机床技术的应用不但给传统制造业带来了革命性的变化,使制造业成为工业化的象征。数控机床如图4-11所示。

  20世纪40年代中期发明的电子数字计算机开创了数字程序控制的新纪元,虽然当时还局限于自动计算方面,但为60—70年代自动化技术的飞速发展奠定了基础。

  1961年,世界上首台工业机器人(图4-12)诞生,这对工业生产线的自动化产生了巨大的推动作用。

  1958年出现晶体管计算机,1965年出现集成电路计算机,1971年出现单片微处理机。微处理机的出现对控制技术产生了重大影响,控制工程师可以很方便地利用微处理机来实现各种复杂的控制,使综合自动化成为现实。

  1957年国际自动控制联合会(IFAC)召开成立大会,有18个国家的代表团出席了这次大会,中国是发起国之一。从1960年起每三年召开一次国际自动控制学术大会,并出版《自动学》﹑《IFAC通讯》等期刊。IFAC的成立标志着自动控制这一学科已经成熟,通过国际合作来推动系统和控制领域的新发展。

  20世纪50年代以后,经典控制理论有了许多新的发展。各种新的理论和方法,逐渐渗入控制理论的研究中来。但是到了50年代末就发现把经典控制理论的方法推广到多变量系统时会得出错误的结论,经典控制理论的方法有其局限性,为了解决和克服遇到的问题,现代控制理论应运而生。

  现代控制理论中最优控制器的设计﹑观察器的设计和零极点配置等都是在已知系统的动态方程或状态方程的前提下进行的。这些系统综合方法往往选择一种使用方便的描述形式,而不考虑如何获得这些数学模型。在实际应用中系统的模型往往是未知的。对于复杂系统用已知的物理规律来建立模型常常遇到难以克服的困难。于是根据系统的输入输出数据来建立数学模型的方法便发展起来,逐步形成了系统辨识的理论和方法。

  在分析﹑综合和设计自动控制系统的过程中除了应用理论进行计算以外,常常要对系统的特性进行试验研究。显然,在系统未建立前是不可能对系统进行试验的。对于已有的系统,如果系统十分复杂,在实际系统上进行试验,不论出于经济还是安全的考虑,都是不能允许的,有时甚至是不可能的。为此,有必要在仿真设备上试验系统,包括建立﹑修改﹑复现系统的模型,通常把这种试验过程称为系统仿真。现在系统辨识﹑建模和仿真已成为系统和控制领域中十分活跃的重要学科。

  50年代初为了设计飞机的自动导航系统,使其能在较宽的速度和高度范围内飞行,开始重视自适应控制的研究。60年代控制理论的发展加深了对自适应过程的理解。自适应控制可用随机递推过程来描述。到了70年代由于微电子学有了新的突破,可用简单而经济的方法来实现自适应控制。目前对于参数自适应控制已研究出三种方法,即增益调整法﹑模型参考法和自校正调节器。

  19世纪末已出现了远距离测量和控制的尝试。20世纪20年代遥测和遥控开始达到实用阶段,用于铁路上信号和道岔的控制。1930年发送了世界上第一个无线电高空探测仪,用以测量大气层的气象数据。这是第一台比较完善的无线年代,大电力系统,石油﹑天然气管道输送系统和城市公用事业系统都需要通过遥测﹑遥信﹑遥控﹑遥调来对地理上分散的对象进行集中监控,促进了遥测遥控系统的发展。苏联和东欧各国把这类系统称为远动系统。

  遥测就是对被测对象的某些参数进行远距离测量,一般是由传感器测出被测对象的某些参数并转变成电信号,然后应用多路通信和数据传输技术,将这些电信号传送到远处的遥测终端,进行处理﹑显示及记录。遥信则是对远距离被测对象的工作极限状态(是否工作或工作是否正常)进行测量。遥控就是对被控对象进行远距离控制。遥控技术综合应用自动控制技术和通信技术,来实现远距离控制,并对远距离被控对象进行监测。其中对远距离被控对象的工作状态的调整称为遥调。对按一定导引规律运动的被控对象进行远距离控制则称为制导,即控制和导引,在航天﹑航空和航海上有广泛的应用。

  60年代以后遥感技术得到了迅速的发展。遥感就是装载在飞机或人造卫星等运载工具上的传感器,收集由地面目标物反射或发射来的电磁波,利用这些数据来获得关于目标物的信息。以飞机为主要运载工具的航空遥感发展到以地球卫星和航天飞机为主要运载工具的航天遥感以后,使人们能从宇宙空间的高度上大范围地周期性地快速地观测地球上的各种现象及其变化,从而使人类对地球资源的探测和对地球上一些自然现象的研究进入了一个新的阶段,现已应用在农业﹑林业﹑地质﹑地理﹑海洋﹑水文﹑气象﹑环境保护和军事侦察等领域。

  50年代末到60年代初,开始出现电子数字计算机控制的自动化工厂,60年代末在制造工业中出现了许多自动化生产线),工业生产开始由局部自动化向综合自动化方向发展。70年代以来微电子技术﹑计算机技术和机器人技术的重大突破,促进了综合自动化的迅速发展。过程控制方面,1975年开始出现集散型控制系统,使过程自动化达到很高的水平。制造工业方面,在采用成组技术﹑数控机床﹑加工中心和群控的基础上发展起来的柔性制造系统(FMS)及计算机辅助设计(CAD)和计算机辅助制造(CAM)系统成为工厂自动化的基础。70年代开发出来的一批工业机器人﹑感应式无人搬运台车﹑自动化仓库和无人叉车成为综合自动化的强有力的工具。柔性制造系统是从60年代开始研制的,1972年美国第一套柔性制造系统正式投入生产。70年代末到80年代初柔性制造系统得到迅速的发展,普遍采用搬运机器人和装配机器人。1982年10月在英国的普赖顿召开第一届柔性制造系统国际会议。

  系统和控制理论的应用从60年代中期开始逐渐从工业方面渗透到农业﹑商业和服务行业,以及生物医学﹑环境保护和社会经济各个方面。由于现代社会科学技术的高度发展出现了许多需要综合治理的大系统,现代控制理论又无法解决这样复杂的问题,系统和控制理论急待有新的突破。在计算机技术方面,60年代初开始发展数据库技术,1970年提出关系数据库,到80年代数据库技术已经达到相当的水平。60年代末计算机技术和通信技术相结合产生了数据通信。1969年美国国防部高级研究局的阿帕网(ARPA)的第一期工程投入使用取得成功,开创了计算机网络的新纪元。数据库技术和计算机网络为80年代实现管理自动化创造了良好的条件。管理自动化的一个核心问题是办公室自动化,这是从70年代开始发展起来的一门综合性技术,到80年代已初步成熟。办公室自动化为管理自动化奠定了良好的基础。

  国际自动控制联合会(IFAC)于1976年在意大利的乌第纳召开了第一届大系统学术会议,于1980年在法国的图鲁兹召开第二届大系统学术会议。美国电气与电子工程师学会(IEEE)于1982年10月在美国弗吉尼亚州弗吉尼亚海滩举行了一次国际大系统专题讨论会。1980年在荷兰正式出版国际性期刊《大系统──理论与应用》。这些活动标志着大系统理论的诞生。

  用机器来模拟人的智能,虽然是人类很早以前就有的愿望,但其实现还是从有了电子计算机以后才开始的。1936年,图灵提出了用机器进行逻辑推理的想法。50年代以来,人工智能的研究是基于充分发挥计算机的用途而展开的。

  早期的人工智能研究是从探索人的解题策略开始,即从智力难题﹑弈棋﹑难度不大的定理证明入手,总结人类解决问题时的心理活动规律,然后用计算机模拟,让计算机表现出某种智能。1948年美国数学家维纳在《控制论》一书的附注中首先提出制造弈棋机的问题。1954年美国国际商业机器公司(IBM)的工程师塞缪尔应用启发式程序编成跳棋程序,存储在电子数字计算机内,制成能积累下棋经验的弈棋机。1959年该弈棋机击败了它的设计者。1956年赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔等研制了一个称为逻辑理论家的程序,用电子数字计算机证明了怀特海和罗素的名著《数学原理》第二章52条定理中的33条定理。1956年M.L.明斯基、J.麦卡锡、纽厄尔、西蒙等10位科学家发起在达特茅斯大学召开人工智能学术讨论会,标志人工智能这一学科正式诞生。1960年人工智能的4位奠基人,即美国斯坦福大学的麦卡锡、麻省理工学院的明斯基、卡内基梅隆大学的纽厄尔和西蒙组成了第一个人工智能研究小组,有力地推动了人工智能的发展。从1967年开始出版不定期刊物《机器智能》,共出版了9集。从1970年开始出版期刊《人工智能》。从1969年开始每两年举行一次人工智能国际会议(IJCAI)。这些活动进一步促进了人工智能的发展。70年代以来微电子技术和微处理机的迅速发展,使人工智能和计算机技术结合起来。一方面在设计高级计算机时广泛应用人工智能的成果,另一方面又利用超级微处理机实现人工智能,大大地加速了人工智能的研究和应用。人工智能的基础是知识获取﹑表示技术和推理技术,常用的人工智能语言则是LISP语言和PROLOG语言,人工智能的研究领域涉及自然语言理解﹑自然语言生成﹑机器视觉﹑机器定理证明﹑自动程序设计﹑专家系统和智能机器人等方面。人工智能已发展成为系统和控制研究的前沿领域。

  1977年E.A.费根鲍姆在第五届国际人工智能会议上提出了知识工程问题。知识工程是人工智能的一个分支,它的中心课题就是构造专家系统。1973—1975年费根鲍姆领导斯坦福大学的一个研究小组研制成功一个用于诊治血液传染病和脑膜炎的医疗专家系统MYCIN,能学习专家医生的知识,模仿医生的思维和诊断推理,给出可靠的诊治建议。1978年费根鲍姆等人研制成功水平很高的化学专家系统DENDRAL。1982年美国学者W.R.纳尔逊研制成功诊断和处理核反应堆事故的专家系统REACTOR。中国也已经研制成功中医专家系统和蚕育种专家系统。现在专家系统已应用在医学﹑机器故障诊断﹑飞行器设计﹑地质勘探﹑分子结构和信号处理等方面。

  为了扩大计算机的应用,使计算机能直接接受和处理各种自然的模式信息,即语言﹑文字﹑图像﹑景物等,模式识别研究受到人们的重视。1956年,塞尔弗里奇等人研制出第一个字符识别程序,随后出现了字符识别系统和图像识别系统,并形成了以统计法和结构法为核心的模式识别理论,语音识别和自然语言理解的研究也取得了较大进展,为人和计算机的直接通信提供了新的接口。

  60年代末到70年代初美国麻省理工学院﹑美国斯坦福大学和英国爱丁堡大学对机器人学进行了许多理论研究,注意到把人工智能的所有技术综合在一起,研制出智能机器人,如麻省理工学院和斯坦福大学的手眼装置﹑日立公司有视觉和触觉的机器人等。由于机器人在提高生产率,把人从危险﹑恶劣等工作条件下替换出来,扩大人类的活动范围等方面显示出极大的优越性,所以受到人们的重视。机器人技术发展很快,并得到越来越广泛的应用,并在工业生产﹑核电站设备检查﹑维修﹑海洋调查﹑水下石油开采﹑宇宙探测等方面大显身手,正在研究中的军用机器人也具有较大的潜在应用价值。关于机器人的设计﹑制造和应用的技术形成了机器人学。

  总结人工智能研究的经验和教训,人们认识到,让机器求解问题必须使机器具有人类专家解决问题的那些知识,人工智能的实质应是如何把人的知识转移给机器的问题。1977年,费根鲍姆首倡专家系统和知识工程,于是以知识的获取﹑表示和运用为核心的知识工程发展起来。自70年代以来,人工智能学者已研制出用于医疗诊断﹑地质勘探﹑化学数据解释和结构解释﹑口语和图像理解﹑金融决策﹑军事指挥﹑大规模集成电路设计等各种专家系统。智能计算机﹑新型传感器﹑大规模集成电路的发展为高级自动化提供了新的控制方法和工具。

  50年代以来,在探讨生物及人类的感觉和思维机制,并用机器进行模拟方面,取得一些进展,如自组织系统﹑神经元模型﹑神经元网络脑模型等,对自动化技术的发展有所启迪。同一时期发展起来的一般系统论﹑耗散结构理论﹑协同学和超循环理论等对自动化技术的发展提供了新理论和新方法。

  驾驶,指操纵车船或飞机等使行驶。语出清魏源《圣武记》卷十四:“今即实估实造,而停泊不常驾驶,风浪无从练习,非若夷船之日涉重洋,则亦不过数年而舱朽柁蔽矣。”

  在数字信号处理的理论中,人们把能加工、变换数字信号的实体称作系统。由于处理数字信号的系统是在指定的时刻或时序对信号进行加工运算,所以这种系统被看作是离散时间的,也可以用基于时间的语言、表格、公式、波形等四种方法来描述。从抽象的意义来说,系统和信号都可以看作是序列。但是,系统是加工信号的机构,这点与信号是不同的。人们研究系统还要设计系统,利用系统加工信号、服务人类,系统还需要其它方法进一步描述。描述系统的方法还有符号、单位脉冲响应、差分方程和图形。中国学者钱学森认为:系统是由相互作用相互依赖的若干组成部分结合而成的,具有特定功能的有机整体,而且这个有机整体又是它从属的更大系统的组成部分。

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