第一届赛事

第二届赛事

什么是智能车

研究智能车的意义

国外的智能车发展状况

第一届赛事

2009年6月4日上午，由国家自然科学基金委主办、西安交通大学承办的首届中国“智能车未来挑战”大赛在西安浐灞生态区拉开战幕，西安交通大学及上海交通大学、北京理工大学、湖南大学、清华大学、国防科技大学、意大利帕尔玛大学等国内外7所大学的无人驾驶车辆同台竞技，展示了当前我国智能车最前沿的科技魅力。湖南大学获得冠军。

第二届赛事

第二届2010广汽丰田杯“智能车未来挑战赛”于2010年10月16日至18日在西安市长安大学举行。本届赛事由国家自然科学基金委员会主办，长安大学承办，广汽丰田汽车有限公司赞助。研制具有自然环境感知与智能行为决策能力的无人驾驶车辆验证平台是国家自然科学基金委员会“视听觉信息的认知计算”重大研究计划的总体目标之一，本届智能车比赛的目的是以比赛为载体，交流和验证我国视听觉信息认知和计算的研究工作成果。

此次的参赛队伍有十支，分别是北京理工大学、湖南大学、清华大学、国防科技大学、西安交通大学，军事交通学院，装甲兵工程学院，中科院合肥物质研究院，武汉大学，南京理工大学。在为期3天的比赛中，各队展开了基本能力测试和复杂环境综合测试的角逐。其中，基本能力测试包括交通标志识别能力测试和基本驾驶能力测试，而且基本驾驶能力测试有曲线弯道行驶和定点泊车；复杂环境综合主要测试无人驾驶车辆在运动过程中识别交通标志、综合控制机动车、正确使用灯光等装置以及正确感知道路交通情况等各种能力。

中科院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所“智能先锋”获得冠军；武汉大学车队、南京理工大学车队分获亚军和季军。

什么是智能车

无人驾驶汽车是一种智能汽车，也可以称之为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。

目前国内对于无人驾驶车辆主要有三大系统支撑：环境感知系统，定位导航系统，控制系统。环境感知系统先用车上安装的感应器去感觉周围环境，紧接着，感知系统将信息传回“大脑”，用定位导航系统作出相应判断，是否要拐弯、刹车、加速、移动方向盘，随即对控制系统发出指令，车辆则自行完成上述“动作”。

研究智能车的意义

智能车辆技术是涵盖智能控制、模式识别等学科前沿的热点研究领域，其研究与应用具有巨大的理论和现实意义。在交通安全方面，由无人驾驶车辆研究形成的辅助安全驾驶技术，可以通过传感器准确、可靠地感知车辆自身及周边环境信息，及时向驾驶员提供环境感知结果，从而有效地协助提高行车安全，同时也能降低驾驶员对车辆驾驶管理的复杂度，提高单个车辆的运行效率，可以缓解我国城市道路拥堵、交通系统运行效率较低的现状。在汽车产业自主创新方面，通过对无人驾驶车辆理论、技术研究，突破国外汽车行业专利壁垒，掌握具有核心竞争力的关键技术，可以为我国汽车产业自主创新和产业发展提供强有力的支撑。同时在国防科技方面，“快速、精确、高效”的地面智能化作战平台是未来陆军的重要力量，无人驾驶车辆将能代替人在高危险环境下完成各种任务，在保存有生力量、提高作战效能方面具有重要意义，也是无人作战系统的重要基础。

该赛事不仅能推动和促进视听觉信息认知计算模型、关键技术与验证平台研究的创新与发展，确保重大研究计划总体科学目标的实现，而且将促进我国在智能车辆技术方面的研究，进而促使我国在未来智能汽车技术和产业上的原始创新。

国外的智能车发展状况

美国在无人驾驶技术上应该是全球走得最远的国家。他们在2004年、2005年就已经举办过智能车挑战赛。

2004年，美国国防部高级研究项目局主办首届机器车挑战大赛。“机器车挑战大赛”（Grand Challenge）吸引了众多民间机构的兴趣，冠军奖金100万美元，全程142英里（约合227公里），路程崎岖，看哪一辆无人驾驶的汽车能够最快地跑完全程，关门时间是10个小时。那次大赛共有105支车队报名，15支车队参赛，但没有一辆车跑完7英里，也就是整个赛程的5%。

2005年9月，第2次比赛继续进行，冠军奖金也提高到了200万美元。斯坦福大学的“斯坦利”获得了第1名，所用时间是6小时53分58秒，时速达到19.1英里。参加挑战赛的车队，有几个共同点，一是赞助商中都有英特尔的影子，他们的处理器来应对各种传感器上的数据；二是都用体量较大的SUV车型进行改装，只有大车才能在车顶、车轮上大动手脚，后备箱里才放得下大个儿的电脑；三是车队里的人都不把这些车当做汽车，而是叫机器人。

2006年5月15日，德国举办了欧洲陆地机器人竞赛，这个比赛是由德国军方组织的。与美国的“挑战赛”不同，欧洲赛事更强调自主性。德国的比赛只有8公里赛程，但参赛车辆必须通过影像处理来寻找道路，周围景物会被处理成3D影像，由光学定向与测距系统对所收集的信息进行导航决策，分析哪里是行人哪里是树木。据介绍，其中一辆参赛车途锐在通过关键的十字路口时还是得靠手动驾驶，它自主行驶了90%的赛程。