다양한 센싱 기술과 컴퓨터 컴퓨팅 능력의 향상으로 고도로 지능적인 보조 운전 시스템과 무인 운전 시스템이 점차 현실화되고 있다.
지능형 운전의 핵심 기술은 인식, 계획 및 제어의 세 부분으로 요약될 수 있으며, 여기서 센서에 의한 차량 인식은 지능형 주행의 기초입니다. 차량에 장착된 센서는 위치 센서, 자기 유도 센서 및 환경 센서의 세 가지 범주로 나눌 수 있다. 포지셔닝 센서는 일반적으로 포지셔닝을 위해 다른 센서 데이터의 GPS 또는 GPS 융합을 사용하여 세계 및 지역에서 차량의 절대 위치를 얻을 수 있다. 자기 유도 센서는 주행 거리계, IMU 등을 사용하여 차량 속도, 가속도 및 조향 각도의 현재 상태를 얻다. 환경 센서는 초음파, 레이저 및 비전과 같은 외부 센서를 사용하여 도로 표지판, 장애물 위치, 교통 표지판 및 기타 차량 거리 및 이동 속도와 같은 정보를 감지한다. 서로 다른 센서가 융합되어 결정을 내린 다음 차량을 제어하여 자동 주행 동작을 수행한다.
지능형 주행 기능의 미숙함과 실제 차량 실험에 필요한 넓은 공간을 고려하여 Changchun FAW-Volkswagen은 지능형 주행 시스템의 시연 요구를 충족시키기 위해 도시 지능형 교통 모델 주행 시스템의 모래 테이블을 개발했다. 모델 차량에는 실제 차량에 사용되는 다양한 센서가 장착되어 있어 차량의 자동 출발-정지, 신호등 자동 식별, 자동 인원 감지, 장애물 인식, 자동 차선 변경 및 실제 교통 장면에서 추월과 같은 지능형 운전 동작을 시뮬레이션한다. GPS는 실내 환경에서 차량 위치 정보를 제공할 수 없기 때문에 지능형 운전 모래 테이블 시스템은 NOKOV 광학 3D 모션 캡처 시스템을 사용하여 모델 차량에 대한 실시간 위치 정보를 제공한다.
NOKOV 광학 3D 모션 캡처 시스템은 모델 자동차의 마커의 3D 좌표를 실시간으로 얻은 다음 모델 자동차 강체의 위치, 속도 및 가속도 정보를 결정할 수 있다. 엔지니어는 모션 캡처 데이터를 포지셔닝 데이터와 다른 센서 데이터와 융합하여 모래 테이블에서 모델 자동차의 지능형 운전 데모를 실현한다.
Changchun FAW의 도시 지능형 교통 시스템은 공동 시연을 위해 5대의 모델 자동차를 사용했다. 모션 캡처 시스템은 차량의 마커를 식별하여 차량을 구별할 수 있으며, 동시에 30개 이상의 모델 자동차(강체)의 동기 수집을 지원할 수 있다.
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