自动驾驶交通街景下智慧道路系统设计

在物联网、大数据、人工智能与传统行业互融共通、科技迅猛发展的今天,城市道路的智慧化设计应融合创新,适应自动驾驶的城市交通街景。本文总结了国内智慧道路的发展现状,分析城市道路泛在感知及适应自动驾驶的必然趋势,提出了智慧道路的建设思路。重点针对道路自身结构、周围运行环境、车辆、行人、突发状况等不同交通基础设施信息来源进行道路感知系统和智慧路侧系统的设计,提出了道路智慧监管大数据平台的技术架构。     

无人驾驶汽车研究动向

正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,主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪器来实现无人驾驶。它通过车载传感系统感知道路环境,自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标;利用车载传感器来感知车辆周围环境,并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆安全、可靠地在道路上行驶。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。     

智能车辆的研究及发展

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。它具有道路障碍自动识别、自动报警、自动制动、自动保持安全距离、车速和巡航控制等功能。它的主要特点是在复杂的道路情况下，能自动地操纵和驾驶车辆绕开障碍物并沿着预定的道路(轨迹)行进。     

动态

博世研发出一款结合摄像头和人工智能的新型车内监控系统睡眠不足、注意力分散、安全带未系等情况都可能会对驾乘人员人身安全造成严重后果。为避免危险驾驶及可能导致的道路交通事故,未来的车辆传感器不仅需要感知外部路况信息,而且需要实时关注驾乘人员状态。为此,博世已经研发出一款结合摄像头和人工智能的新型车内监控系统。博世集团董事会成员Harald Kroeger表示:"当车辆能够准确感知驾乘人员状态,驾驶就能变得更加安全和便捷。"该系统预计于2022年投产。届时,欧盟也将把驾驶员疲劳和注意力分散预警等安全驾驶技术作为新车标配。据欧盟委员会估计,到2038年,车辆安全新标准将挽救超过25000人的生命,并避免超140000起严重道路交通事故。实时监测车内状况能从源头上解决自动驾驶车辆的安全问题。例如,在高速公路上,自动驾驶车辆若要将驾驶控制权移交给驾驶员,需确保驾驶员未处于微睡眠、正在阅读报刊或使用智能手机发邮件等状态。     

新一代智能交通全出行链集成系统设计

智能网联汽车已成为汽车技术发展的大势,通过融合智能网联汽车和智慧交通技术,以自动驾驶车辆的需求为核心,应用深度学习、边缘计算以及领先水平的车路感知融合、车路云控协同等方法,构建"智能网联汽车+智能交通+智慧城市"全出行链场景,实现无人驾驶在智慧道路、智慧停车、智慧园区的综合应用,为后续工程建设、产业化落地提供强大的技术支撑,进一步推动自动驾驶产业的发展。     

基于驾驶模拟技术的道路行车安全性研究综述

对驾驶模拟技术在道路行车安全领域的研究及应用现状和存在的问题进行了分析。在广泛调研国内外相关文献的基础上,对驾驶模拟器进行了分类,并总结了国内外主要代表性科研型驾驶模拟器的发展历程,分析了典型驾驶模拟器的自由度、主要特征和应用领域。以“人-车-路-环境-事故”为主线,从不良驾驶行为特性分析、车辆主动安全技术研究、道路与交通设计、车辆驾驶环境以及道路行车事故研究5个方面,系统地梳理了驾驶模拟技术在国内外道路行车安全领域的应用研究现状、存在问题以及应用展望。在不良驾驶行为特性分析方面,重点研究了运用驾驶行为特性开展分心驾驶行为和疲劳驾驶行为的识别;在车辆主动安全技术研究方面,综述了运用驾驶行为开展车辆底盘一体化控制技术、安全辅助驾驶控制技术和自动驾驶接管行为的评价研究;在道路与交通设计方面,综述了道路几何和标志标线等的设计评价;在车辆驾驶环境方面,综述了不良气象、路侧景观和交通冲突等驾驶环境对驾驶行为的影响;在道路行车事故研究方面,总结了道路行车事故再现和事故影响因素分析等内容。此外,对驾驶模拟技术进行了应用展望,主要包括特殊人群的驾驶行为特性、智能网联汽车系统的测试及验证、混合交通流环境下的行车安全问题。对未来应对驾驶模拟器的有效性评价、不适性以及二次开发等问题进行探讨,以便更好地促进驾驶模拟技术的发展。      

面向自动驾驶的道路适驾性研究进展

现有道路设计规范考虑了驾驶人感知反应时间和车辆动力学特征,而自动驾驶汽车与驾驶人在感知反应时间、感知距离和感知高度等方面存在差异。这些差异可能会导致自动驾驶汽车在特定道路条件下面临挑战,例如复杂的道路线形、不规则交叉口等情况。为了解道路基础设施对自动驾驶汽车运行的影响,需要开展面向自动驾驶的道路适驾性研究。针对不同道路类型,道路几何设计、交通控制设施和路侧设施等对自动驾驶汽车安全运行影响的定量研究尚不充分。从路段、交叉口、交通标志标线3个方面进行归纳整理,结果表明：(1)现有的研究建立了道路线形设计、交叉口几何设计与自动驾驶感知能力的关系,发现平曲线半径、弦长和曲线偏转角等设计指标影响自动驾驶视距;(2)实车测试发现道路类型、平曲线曲率和车道宽度对自动驾驶失效事件具有显著影响;(3)随着自动驾驶汽车市场渗透率的增加,自动驾驶汽车之间交互行为规则更加明确,有利于提升道路适驾性水平;(4)自动驾驶的感知识别准确率会受到交通标志的反光性能和设置位置的影响,失效概率与交通标线的尺寸、逆反射亮度系数以及延长线相关。面向未来自动驾驶应用需求,针对已建道路,需要测试不同复杂工况条件对自动驾驶汽车运行...     

不完全车联网环境下元胞自动机换道模型研究

随着车联网技术的不断发展,自动驾驶车辆加入交通流中的可能性逐步增大,进而形成新的混合交通流.在综合考虑自动驾驶车辆对于较大范围内交通信息实时感知能力以及车辆间信息交互对于换道的影响,提出了自动驾驶车辆关注区间的概念,设计了不完全联网环境下新型混合交通流元胞自动机换道模型,通过改变自动驾驶车辆比例、自动驾驶车辆关注区间大小、交通流密度等参数进行数值模拟.结果表明:新型混合交通流元胞自动机换道模型,能够帮助提高交通流平均速度15%左右,改善道路通行效率.     

基于V2X和自动驾驶HIL联调的仿真系统开发

随着智能网联汽车的快速发展,车用无线通信（V2X）技术在智能交通领域发挥着越来越重要的作用,因此行业内对 V2X 和自动驾驶相关的硬件在环（HIL）融合测试需求也越来越高。由于 V2X HIL 系统与自动驾驶 HIL 系统两者相互独立,在实际应用中尚缺少对两者相关应用场景及功能进行全链路的闭环仿真测试系统。基于 dSPACE 平台 HIL 仿真系统及V2X HIL 系统的联调过程,搭建了一套能够同时验证蜂窝车联网（C-V2X）通信功能和单车智能感知功能的 HIL 联调仿真测试系统。测试结果表明：通过对 V2X 应用场景的仿真,该系统能够正确实现对单车智能驾驶功能测试、V2X 被测算法的验证及预警功能显示,由此验证了联合仿真平台的有效性。     

人工智能推进自动驾驶研发进程

正汽车若要实现真正意义上的自动驾驶,人工智能必不可少。大陆集团在2018 CES Asia展上,推出了运用人工智能技术的第五代摄像头和计算机视觉平台,对可能发生的道路状况进行预测判断,推进自动驾驶的实现。在围绕自动驾驶而展开的各项研发中,包括摄像头、雷达在内的各类传感技术是热点。如果把自动驾驶的整个过程分成感知、判断、执行三部分的话,那么通过传感技术而获得的对周围环境的感知能力,是实现自动驾驶的第一步。只有当车辆精确捕捉并分析道路环境状况后,才能做出正确的驾驶判断并及时执行驾驶操控。     

汽车工业增长的新动力-智能汽车

正所谓"智能车辆",就是在普通车辆的基础上增加了先进的传感器(雷达、摄像)、控制器、执行器等装置。通过车栽传感系统和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交换,使车辆具备智能的环境感知能力,能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态,并使车辆按照人的意愿到达目的地,最终实现替代人来操作的目的。智能汽车与一般所说的自动驾驶有所不同,它指的是利用多种传感器和智能公路技术实现的汽车自动驾驶。智能汽车首     

关注系统集成

<正>汽车功能正变得日渐复杂,尤其是随着自动驾驶时代的来临,越来越多的网联和驾驶辅助技术运用到车辆上,整个系统架构必须更加集成和优化。对于自动驾驶车辆来说,如何在复杂的交通环境中帮助驾驶员识别可能发生的危险状况并做出反应,显得尤为重要,这也涉及到各类传感信息以及安全技术的集成。未来的自动驾驶系统需要安全地管     

车联网技术应用场景研究

近年来,车联网(V2X)技术借助无线通信等技术实现了车辆与周围万物的互联互通,极大提升了城市智能管理水平,为行车安全和交通效率的优化提供了保障,也进一步推进了自动驾驶技术的发展。简要介绍了车联网技术,并对其实际应用场景进行了讨论。利用应用场景分析 V2X 技术, 能有效为整车控制提供保障,打造更为合理的车辆运行环境。     

智能车辆安全辅助驾驶技术研究近况

论述了安全辅助驾驶技术的研究现状、研究的必要性以及研究进展。安全辅助驾驶技术包括车道偏离预警与保持、前方车辆探测及安全车距保持、行人检测、驾驶员行为监测、车辆运动控制与通讯等。分析了各种传感器的优缺点及其在实际应用过程中存在的问题,基于单一传感器不能很好地解决安全辅助驾驶技术可靠性和环境适应能力的要求,应结合激光雷达技术解决图像模糊问题,利用红外传感器增强机器视觉识别的可靠性,未来的安全辅助驾驶技术应该采取多种传感器融合的技术,结合毫米波雷达和激光雷达系统具有深度测量精确的特点,将极大的推动汽车安全辅助驾驶系统的应用和推广。     

基于ITS技术的汽车驾驶安全辅助系统

基于ITS技术的汽车驾驶安全辅助系统是提高道路交通安全的有效手段,本文介绍了清华大学汽车安全与节能国家重点实验室在此领域的研究与开发工作。在研究行驶环境感知和信息融合、驾驶员特性和安全距离模型、车辆运动控制及系统集成等关键技术的基础上,研制了汽车驾驶安全辅助系统试验平台和试验样车,实现了行车前撞预警、安全车距保持、智能车道保持等功能,并完成了相关试验分析与评价,为进一步开展基于ITS的汽车主动安全辅助技术的研究以及汽车驾驶辅助系统的产业化奠定了基础。     

道路交通运行风险防控技术专栏导语

我国已建成高效通达的道路交通网，公路客货运输量均居世界第一，但道路交通安全形势依然严峻。中共中央、国务院在2019年发布的《交通强国建设纲要》中将“构建安全的现代化综合交通体系”列为最重要的交通强国建设目标。近年来，道路交通主管部门、高校、科研院所和企业等对道路交通运行风险防控技术高度关注，开展了大量的科研攻关和应用实践工作，在运行风险演化机理、运行风险感知-辨识-防控方法与技术、新型安全设施研发及应用效果评价等方面，取得了一批具有代表性的研究成果。为全面展示道路交通运行风险防控技术领域最新研究进展和成果，广泛开展学术交流，推动道路交通运行风险防控理论与技术创新，促进新型道路交通运行风险防控技术发展与应用，《中国公路学报》编辑部邀请公安部道路交通安全研究中心王长君研究员、长安大学付锐教授作为组稿负责人，邀请长安大学袁伟教授、浙江大学梁军教授、清华大学刘亚辉副教授、北京工业大学赵晓华教授、长安大学牛世峰教授、吉林大学宋现敏教授、长安大学崔华教授、长安大学王永岗教授、长安大学王畅教授作为组稿专家，共同向该领域的知名专家、学者约稿，出版本期“道路交通运行风险防控技术”专栏，回顾、总结和推广我国道路交通运行风险监测、评估、预测与防控研究领域的最新成果，探讨该方向的理论研究和应用技术发展趋势。本专栏共收到交通运行风险防控相关理论、技术、方法、试验研究等论文70余篇，最终录用15篇。研究内容集中于以下几个方面：（1）风险辨识与处置。主要内容包括：交通警情信息自动处理方法、自动驾驶系统交通规则符合性仿真验证方法、超速等危险驾驶行为的告警与矫正方法、不良天气条件下高速公路运行风险防控方法、隧道与互通等特殊路段出口换道可靠性、匝道合流区等特殊路段的车辆交互行为模式、车-人冲突时间窗预测模型等。（2）智能交通与智能车辆理论。主要内容包括高速公路相机自动标定与道路坐标系构建技术、路侧单目视角车辆三维形态精确感知技术、行人轨迹自适应压缩与误匹配识别技术、注意力监测技术及其对行为决策的影响等基于视频的交通信息提取技术,还包括考虑路网拓扑时变的交通拥堵自适应预测方法、信号交叉口自动驾驶左转车辆类人化全局运动轨迹规划方法、考虑动力学模型系统误差补偿的智能车组合定位算法、不同情景下自动驾驶接管行为的影响特征等。道路交通运行风险防控相关方法、理论与应用技术研究，将为我国道路交通安全保障提供先进的技术、方法、系统和装备等科技支撑。《中国公路学报》将继续关注该领域国内外最新研究进展，以期为广大专家、学者和工程技术人员提供学习和交流的平台，促进我国道路交通安全领域的高质量和可持续发展。     

面向智能车辆的现役道路设施行驶适应性研究综述

为了总结面向智能车辆的现役道路设施行驶适应性，即现役道路基础设施承载智能车辆行驶的适宜程度，阐述自主智能驾驶定义与驾驶自动化等级分类，在此基础上剖析不同等级间的人机功能差异，并分别从感知层、感知-决策层、决策-控制层探讨与道路设计要素相关联的人机功能差异，通过归纳总结智能车辆与道路几何要素、路面性能及其他道路要素(如道路标线)的相互作用机制研究，从道路工程角度及其他道路要素方面回顾该领域的研究现状，指出存在的问题和未来发展方向。研究结果表明：相比传统车辆，配置高等级自动驾驶系统的智能车辆对现役道路设施行驶适应性最高，主动安全系统次之，而驾驶辅助及有条件自动驾驶系统适应性不足。而目前研究主要问题包括：难以归纳、标定不同驾驶自动化等级间的人机功能差异及其对于道路设计参数的需求设计值；测试道路场景条件过于理想，考虑的驾驶自动化等级单一，试验规模和样本有限；道路几何、路面性能以及道路标志、标线等道路要素与智能车辆间的相互作用机制研究不足，缺乏与不同道路场景相匹配的智能车辆驾驶特征数据的获取手段。因此建议：重视并推动与道路设计要素相关联的关键人机功能差异指标信息共享；联合高保真且可交互的道路场景、高精度感知传感器物理模型、车辆动力学模型及微观交通流模型，利用测试场景自动化生成、极限工况场景搜寻与泛化等技术开展智能驾驶虚拟测试，突破现有研究的深度和广度；探索反映不同等级智能车辆的道路行驶适应性特征指标与评价标准，精准、有效地评估预测复杂道路场景及不利道路条件下的行驶适应性。     

智能公路发展现状与关键技术（双语出版）

借鉴美国自动公路系统（Automated Highway Systems，AHS）技术框架，系统回顾了初级应用、通信技术、绿色能源技术、自动驾驶技术等不同因素驱动下智能公路的概念演化、技术发展和未来变革。根据当前信息技术的发展趋势，在AHS的研究基础上延伸和扩展了智能公路的概念和技术框架，提出了未来智能公路系统的演化方向以及包含信息管理层、网络通信层和感应控制层的智能公路体系架构。同时，瞄准当前主流技术和未来科技发展方向，总结了泛在无线通信、高精度定位与导航、车辆队列控制、无线充电、道路智能材料、道路主动安全控制、面向出行即服务的车路信息交互、基于基础设施的智能决策规划等驱动智能公路快速发展的新兴技术研究现状，并基于这8项关键技术的自身发展特点，提出了未来智能公路技术应用和推广的建议措施；分析了车路协同一体化、智能平行系统、人工智能、交通信息安全、自动驾驶等新兴技术将对未来智能公路发展带来的冲击和影响；系统性地预测了智能公路技术的商业化推广路线以及未来智能公路的应用将进一步降低自动驾驶的技术设备成本，为自动驾驶提供了一个更安全、更稳定和高效的交通环境。研究成果将对当前和未来智能公路的技术研发和工程应用具有一定指导意义。     

本期导语

<正>在分析交通安全现状的基础上,站在道路安全管理的角度,在交通管理系统、车联网和自动驾驶系统等方面对美国、日本和欧洲的智能交通系统研究现状进行了系统总结与分析。同时,对我国智能交通系统安全管理措施和技术应用状况进行了分析。最后对我国交通安全科技的发展趋势进行了探讨并提出了建议:需重视智能汽车技术的开发;提升车辆主被动安全技术水平;研究车联网环境下的道路交通安     

我国自动驾驶汽车发展过程中存在的问题

自动驾驶汽车已成为全球发展趋势,随着人工智能、大数据、通信技术发展,自动驾驶必将迎来蓬勃发展,但是完全实现自动驾驶的道路是漫长而曲折的.本文通过介绍自动驾驶汽车在人员、车辆、道路、网络、云平台五个方面所面临的技术难点与存在的问题,建议行业向重点难点领域聚集,推动行业发展.