招商车研承建的西部自动驾驶开放测试基地测试系统技术服务项目顺利通过验收

近日,招商局检测车辆技术研究院有限公司(以下简称"招商车研")在重庆市永川区承建的西部自动驾驶开放测试基地——测试系统技术服务项目,顺利通过百度公司和业主单位的验收. 该项目是永川区西部自动驾驶开放测试基地的重要组成部分,覆盖交通流量密集、道路场景丰富的两个交叉路口和一条双向十车道道路,由交通数据采集系统、自动驾驶及车路协同场景库生成系统、车路协同规模测试系统、数字孪生可视化系统等模块组成,具备全年不间断典型场景采集、C-V2 X消息实时转化、车路协同场景可视化回放、真实车辆与虚拟车辆可动态交互等功能.     

车路协同 V2X仿真验证系统设计

为验证车路协同技术的有效性和安全性,基于车联网(V2X)测试需求,提出了一种车路协 同仿真验证系统的设计方案。使用 Prescan软件搭建了仿真场景,以用户数据报协议(UDP)形式将 仿真数据发送至 V2X 协议栈,通过 LTE-V 信道仿真设备仪表和被测器件(DUT),并经由直连通信 接口(PC5)进行通信。采用全球卫星导航系统(GNSS)模拟器,将模拟测试车辆的位置和时间等信息 与协议栈及 DUT 进行同步交互,DUT 接收到测试场景及位置的数据后,触发车路协同相关预警功 能。该方案可真实模拟 V2X环境,实现了 V2X应用场景的测试验证,能够有效推动车路协同系统的 开发和算法验证,促进 V2X技术的快速发展。     

智能网联先导区道路交叉口车路协同系统设计

近年来,车路协同是汽车与交通行业发展的重要方向之一,而车路协同环境建设和推广也成为先导区建设的重中之重。车路协同系统利用无线通信、传感器检测、高精度地图定位、人工智能、计算机等众多技术来获取车辆和道路信息,在实现人、车、路充分协同的同时,从而达到主动提高道路交通安全、最优化利用系统资源、缓解交通拥挤的目标,形成安全、效率、环保的道路交通系统。先导区一般选址在车流量大、道路环境复杂、附近居住人口密集的区域。先导区内汽车智能与网联化测试、V2X场景实现均需要借助于车路协同系统环境。本文介绍了先导区道路交叉口车路协同系统涵盖的技术,以及实现的功能和信息服务场景,并从车端、路端给出了相应场景的解决方案。     

一种车路协同封闭场地测试系统设计方法

智能网联汽车搭载了先进的环境感知系统及智能逻辑算法功能,具备环境感知及智能决策功能。但对于道路盲区的预测及控制,是单车智能无法跨越的壁垒。目前,路侧感知及车联网技术已成为未来发展无人驾驶汽车、道路通行安全及效率提升的公认技术路线之一。文章通过标准梳理及走访调研国内车联网测试场、示范区,以测试场景为依托,提出道路技术参数设计方法及最小通信距离设计方法,结合设备设施布置要求,提出一种封闭测试场车路协同系统设计方法,满足智能网联汽车车路协同全场景封闭场地闭环测试及验证。     

面向车路协同关键通信技术的研究

车路协同系统的应用已是新一代智能交通系统的发展方向,是缓解交通拥堵、减少交通事故的重要手段。本文研究了车路协同通信技术的特点,分析并对比了DSRC、LTE-V2X两种主要面向车路协同关键通信技术,并介绍了在车路协同应用领域极具潜力的5G技术。最后对各种通信方式在不同场景下的通信性能进行实际测试和分析,对智慧公路车路协同系统的发展起到了重大作用。     

高速公路智能车路协同系统应用场景库构建研究

在对现有车路协同场景研究情况分析的基础上,综合考虑交通需求与道路环境属性双重因素,提出了面向高速公路智能车路协同系统的场景构建方法,构建了适合不同高速公路需求的功能完备、场景丰富、要素齐全的车路协同应用场景库,满足新基建与智慧高速建设应用需求,为高速公路车路协同示范应用提供参考.     

车速引导系统可靠性测试模型与方法

现有车路协同系统的研究大多在系统功能研发和优化,而对于系统可靠性测试研究较少.面向车路协同系统典型应用——车速引导系统,首先考虑车辆在信号交叉口的排队消散过程,推导出车速引导一般模型;其次,提出车速引导系统可靠性定义,并从基本可靠性和运行可靠性2个层面开展影响要素和变量分析,建立了系统可靠性模型;然后,针对可靠性测试存在的样本量巨大、随机因素众多、功能应用条件暴露不足等问题,提出了蒙特卡罗方法和针对性测试方法相结合的通用测试方法.最后,以典型十字信号交叉口为案例,通过数值仿真试验对所提出的模型和方法进行验证.结果表明,单车场景下车速引导系统的可靠性为0.9600;在车速引导有效率为95%的多车场景下,系统能满足要求的概率为0.9509.此外,车辆GPS定位误差、排队长度误差、驾驶员反应时间和车辆加速度等变量的不确定性均对系统可靠性有显著影响.      

基于专用短程通信技术的车路协同系统研究及应用

本文基于专用短程通信技术,建立了真实的车路协同系统,并进行了相关的演示和验证;介绍车路协同系统的架构和组成,以及目前系统已经实现的4个场景,并对每个场景的实现和关键技术进行了阐述。本系统对于今后智能网联示范区的建设,具有重要的参考价值和示范作用。     

高等级自动驾驶汽车虚拟测试：研究进展与前沿

安全性测试是高等级自动驾驶汽车（Highly Automated Vehicles，HAV，指具备L3级及以上能力的自动驾驶汽车）规模化应用的基本保障。鉴于HAV测试对象与测试标准的变革，传统基于里程的车辆测试方法论不再适用，场景化虚拟测试正成为验证HAV安全性的核心方法。基于与国内外多家HAV研发机构开展虚拟测试合作的基础上，针对测试场景、测试工具和测试方法等方面的技术难点和学术问题进行汇总、归纳和分析。测试场景方面，围绕场景覆盖度的要求，需重点关注测试场景自主划分、自动化仿真生成和未知高风险场景搜寻等理论方法。测试工具方面，在构建HAV自动驾驶系统“环境感知-规划决策-运动执行”一体化仿真工具的基础上，需研究支撑测试场景生成、驾驶行为双向交互和多传感器物理模型融合的高可信仿真技术。测试方法方面，针对海量测试场景、HAV驾驶能力非单调变化等特征，亟待开展覆盖度驱动型测试方法、加速测试方法和多目标测试与评估等的研究。此外，在上述研究挑战的基础上，面向HAV虚拟测试自动化、快速化、一体化和协同化的应用需求，提出HAV虚拟测试仿真即服务（Simulation as a Service，SAAS）的系统架构，并进一步明确HAV安全性诊断分析、系统自主优化训练和面向系统快速迭代升级的测试方法等SAAS重点研究需求。     

基于用户需求的车路协同典型场景研究

高速公路智能车路协同系统近年来逐渐受到众多关注.在国家系列政策文件的基础上,分析了高速公路公众出行者与交通管理者等用户在智能车路协同方面的需求,梳理了普通路段、分合流区、隧道等不同道路类型的应用场景,对场景功能、所需交通信息以及智能化设备等进行了概述,并以分合流区和施工作业区等应用场景为例,分析了分合流区和施工作业区目前存在问题、预警功能实现及数据流向,为高速公路智能车路协同应用场景库的完善以及车路协同系统的落地实施提供了技术支持.     

交通运输智能化发展概述与智能驾驶展望

"十二五"期间,交通运输要素资源数字化水平稳步提高,智能化水平持续发展,发展环境不断优化;建立了全国重点营运车辆联网联控系统,推动了全国道路货运车辆公共监管与服务平台建设。"十三五"期间,将提升中国交通运输行业的智能化水平。同时,加强自动驾驶和车路协同技术发展统筹规划,支持鼓励自动驾驶和车路协同关键技术创新,开展智能驾驶与车路协同标准化工作,加强自动驾驶和车路协同的测试基地建设,开展车路协同集成与试点示范应用,推动中国智能驾驶技术的发展。     

变道切入场景下ADAS系统测试与评价研究

为了满足变道切入场景下的ADAS系统测试评价需求,提出一种考虑场景风险系数的变道切入场景生成方法和客观综合评价模型。通过采集自然驾驶数据,采用阈值法自动提取变道切入功能场景并深入分析变道切入行为特征。使用单因素方差分析法与皮尔逊相关性检验法共同分析场景风险系数与场景要素的相关性来确定关键场景要素。结合Kmeans算法对离散逻辑场景参数进行聚类,从而得到5个典型测试场景。基于场景风险系数,采用AHP与CRITIC法构建多层次综合评价模型,采用灰色关联理论对ADAS系统进行客观评价。借助VTD仿真软件构建变道切入虚拟测试场景库,进行仿真试验验证。结果表明,相关性分析使场景要素维度降低了60%,生成的测试场景可以有效验证ADAS系统的综合性能,综合评价模型可对ADAS系统表现进行客观有效的评价,为智能驾驶系统开发提供有效参考。     

面向人因的车路协同系统综合测试及影响评估

面向冬奥主干通道兴延高速，以驾驶人适应性为导向，构建一种面向人因的车路协同系统硬件在环效能测试平台，针对多种道路条件、交通状态、特殊事件等面向高速公路设计13种交通情境，从主、客观2个维度实现车路协同系统包括主观感受、高效性、安全性、生态性、舒适性、有效性6个方面的驾驶人适应性评价，分析车路协同驾驶状态下的综合评估指标及影响机理。主观评估结果显示，车路协同技术对驾驶人有积极作用，52%的被试认为车载预警信息可以使行车过程更安全。客观运行结果表明：由于车路协同状态下驾驶人对于前方道路危险状况的可预知性，导致驾驶人提前降速，运行速度降低，效率有所下降；车路协同条件下的加速度和换道次数明显减小，其安全性显著提升；由于车路协同系统避免了驾驶人对于突发危险状况的紧急制动，因此车辆的油耗、排放均明显降低，其生态性改善效果显著；归因于驾驶人对于车路协同系统熟悉程度不足，导致舒适度各系统存在不一致的结论，也表明驾驶人对于车路协同系统的接受度和信任度均有待进一步提高；驾驶人在车路协同条件下可获取不同路段的限速值和超速提示，其有效性表现出明显的优势，速度跟随比有显著提升。所构建的测试平台和指标体系为进一步深层次挖掘车路协同的作用机理奠定了基础。     

车路协同技术在城市交通中的应用研究

本文阐述了车路协同技术的基本概念,并从车、路、边、网、云等方面分析了车路协同技术在智慧交通中的应用途径。结合车路协同技术,对城市交通中典型应用场景进行分析研究,得出车路协同技术的应用有利于提升城市交通智能化、信息化水平,对解决城市交通拥堵、道路安全等问题,提升交通系统运行效率有着现实意义。     

车路协同试验管理原型系统设计与实现

为解决传统汽车试验场管理中效率与安全问题,通过引入高精定位、高精地图与车路协同技术,设计了一套基开源软件架构实现的车路协同试验管理系统。首先,详细介绍了系统功能框架与关键技术,然后描述了系统开发环境搭建流程,最终实现了该管理系统并在重庆机动车强检试验场进行了试验测试,试验结果表明了该系统可较好地提高管理效率与安全性。     

基于近邻目标区域表征与CVAE的智能汽车测试场景生成方法

基于场景的虚拟测试是研发高安全、高可靠智能汽车的必要手段,场景自动生成技术对于智能汽车测试场景库的构建具有重要意义。为此,针对多车动态测试场景,提出一种基于近邻目标区域表征(NORR)和条件变分自编码器(CVAE)的场景生成方法,实现复杂测试场景的快速生成以及对生成场景类型的控制。首先,针对高速公路场景特征,提出应用NORR方法对场景情境进行描述,将测试场景中关键车辆目标信息转化为尺度统一的灰度图像。接着,利用HighD自然车辆轨迹数据集提取大量场景片段,经过数据规范化处理后构建出真实场景库。在此基础上,以场景中车辆目标数量为条件参数,训练基于条件变分自编码器的生成模型,能够生成包含8条车辆轨迹的动态测试场景。通过计算生成样本集的匹配误差、覆盖度和不合理性3个指标,检验生成模型在样本真实性、多样性和合理性方面的表现。验证结果显示：(1)相比随机轨迹采样方法和基于GAN的生成模型,VAE模型生成的样本质量最好,其生成样本集的平均匹配误差小于5.22,覆盖度能达到57.2%,不合理样本比例仅为1.7%;(2)所提出的NORR方法有助于提高生成模型的场景生成效果;(3)CVAE模型能够在条件...     

V2I系统的测试标准现状分析

车路协同技术作为智能交通系统的关键技术，由于其多行业技术融合的背景，导致测试内容复杂、影响元素众多。本文全面分析V2I系统测试标准发展现状，从V2I系统实现出发，将系统按照功能组成划分为：感知、定位、通信、算法应用四个模块，整理各模块应用层现有标准，包括技术要求、测试标准，分析其存在的不足之处，探究标准发展现状及趋势。     

基于蜂窝通信车联网系统的车路协同应用场景测试方法

近年来,车路协同系统车联网(V2X)技术已成为中国汽车行业智能化、网联化融合的重点研究方向之一。V2X技术将行驶车辆过程中的数据信息与外界共享,增强了车机感知与处理数据的能力。基于蜂窝通信的蜂窝车联网(C-V2X)通信技术已在中国开始商业化的应用,但是,该技术应用带来的信息安全、交通安全、数据存储,以及与各类车载与路端设备的互通性、应用稳定性和兼容性等 问题尚未有完备的解决方案。本文研究了C-V2X技术测试方法,并对复杂的车路协同应用场景测试标准进行了分析。     

快速路车路协同场景交通流运行效率仿真评价

为研究车路协同系统在不同车间信息交互水平下对快速路交通流的影响,采集并提取北京市四方桥快速路段早高峰交通流轨迹,同时分析车路协同场景下快速路车辆运行特征,实现对常规驾驶场景和信息交互场景的车辆行驶模型标定。选取期望速度行驶车辆占比、横向车距收缩比、纵向车距收缩比、通行能力拓展比对车辆运行效率进行评价,提出车辆横向偏移距离缩小比用以评价车辆空间占用状况;搭建仿真模型并进行仿真试验,分析不同信息交互水平对交通的影响程度。结果显示,车辆运行效率随信息交互水平的提升而提升,其中通行能力的提升幅度最为显著,车路协同场景下信息交互水平从4级提高到1级,道路通行能力较常规驾驶场景分别拓展了19.42%,28.06%,46.48%,74.62%,仿真时段内其余指标值提升幅度较小。车间信息交互场景下车辆行驶的横向偏移幅度缩小,且在高水平信息交互下缩小比例达到17.33%,表明相同车道宽度下车辆行驶的横向安全性提升。      

国内外车路协同系统发展现状综述

车路协同系统（CVIS）作为智能交通运输系统（ITS）的重要子系统,近年来备受国内外科研人员关注,是世界交通发达国家的研究、发展与应用热点。文中介绍了CVIS的概念以及内涵,介绍了美国IntelliDriveSM、欧洲eSafety、日本Smartway以及我国车路协同的发展情况,并对我国车路协同未来的发展进行了展望。