智能车辆的研究主要是基于模糊控制理论、人工神经网络技术和神经模糊技术等人工智能的最新理论和技术而开展研究的，同时，现代控制理论，自主导航技术等先进技术在智能车辆的研究中也开始逐渐发挥作用。
现阶段智能小车系统主要由信息采集模块、信息处理模块和执行模块组成。系统框图如图1所示：
图1智能小车系统流程图
①信息采集模块：在该模块中包括有速度信息采集和位置信息采集两个子模块，分别采集小车当前的位置信息和速度信息，并将采集到的信息传给MCU，其核心是传感器。
智能车辆控制系统研究的目的意义及技术发展现状与趋势
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随着汽车工业的迅速发展，关于汽车及汽车电子的研究也就越来越受人关注。全国各高校也都很重视该题目的研究，可见其研究意义很大。本课题就是在这样的背景下提出的。其专业知识涉及控制、模式识别、传感技术、汽车电子、电气、计算机、机械等多个学科，对高等学校控制及汽车电子学科学术水平的提高，具有良好的长期的推动作用。智能汽车系统的研究发展，必将推动汽车产业的快速发展，提高人们的生活质量，通过计算机控制、人工智能和通信技术实现更好的通行能力和更安全的行驶。同时智能汽车的发展将大幅度提高公路的通行能力,大量减少公路交通堵塞、拥挤,降低汽车油耗,可使城市交通堵塞和拥挤造成的损失减少25%～40%左右,大大提高了公路交通的安全性。
这种控制方法就是在检测到车体偏离的信息时给小车一个预置的反向偏移量，让其回到赛道。比例算法简单有效，参数容易调整，算法实现简单，不需复杂的数字计算。在实际应用中，由于传感器的个数与布局方式的限制，其控制量的输出是一个离散值，不能对舵机进行精确的控制，容易引起舵机左右摇摆，造成小车行驶过程中的振荡，而且其收敛速度也有限。
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智能车辆也叫无人车辆，是一个集环境感知、规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统。它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。智能车辆在原车辆系统基础上主要由计算机处理系统、摄像机和一些传感器组成。摄像机用来获得道路图像信息，车速传感器用来获得车速，障碍物传感器用来获得前方、侧方、后方障碍物信息等，然后由计算机处理系统来完成对所获图像、信息的预处理、增强与分析识别工作，并对车辆的行驶状况做出控制。智能车有着十分广泛的应用前景，许多国家都在积极进行智能车辆的研究，最典型的运用就是在智能运输系统ITS上的应用。智能车辆在物流、军事等众多领域都有很广的应用前景。
智能小车中的技术核心是信息处理，主要完成对采集信息的处理即路径的识别和对电机和舵机的控制。重点是对电机和舵机的控制理论。
对舵机的控制，要达到的目的就是：在任何情况下，总能给舵机一个合适的偏移量，保证小车能始终连贯地沿引导信号以最少距离行驶。在舵机的控制方案中，有以下两种方案可供选择：
方案一：比例控制
方案二：PID控制
PID控制在比例控制的基础上加入了积分和微分控制，可以抑制振荡，加快收敛速度，调节适当的参数可以有效地解决方案一的不足。不过，P，I，D三个适应性较差。
②信息处理模块：信息处理模块包括信息处理和控制模块，其核心是MCU，MCU接收到采集来的信号，对信号进行处理后作出判断，并发出控制命令。
③执行模块：该模块包括了驱动电机和舵机，当接收到MCU的命令后便执行相应的操作，同时信息采集模块又采集到电机和舵机的状态信息，反馈给MCU。从而整个系统构成一个闭环系统，在运行过程中，系统自动调节而达到正确行驶的目的。