世界汽车组织自动驾驶汽车"三支柱"认证方法提议及对我们的启示

自动驾驶技术发展背景下,软件在定义汽车,车辆功能日趋复杂、软件数量也越来越多.与传统车辆相比,影响自动驾驶汽车的安全因素、场景变量日益增长,通过传统的场地测试和台架测试,难以全部评估上述影响安全的变量.因此,为了车辆上道路运行,需要提出新的认证思路,支持车辆型式认证或自我认证.世界汽车组织在分析自动驾驶汽车技术特性和安...     

基于自动驾驶的车辆安全技术应用探讨

中国大量的道路基建工程建设充当着城市化发展的重要指标之一,然而交通基建并不能时刻满足日益增长的交通需求,随之而来的交通事故推动着车辆自身的安全及预警技术的研发,而该技术正是自动驾驶技术的基础。自动驾驶通过感知（传感器与创建环境地图）、规划（寻找与优化路径）与执行（ECU驱动车辆自动驾驶和安全功能）三个层面来实现,车辆自身的安全技术可被归纳为被动安全技术、防碰撞预警技术、主动安全技术和主动式无人驾驶技术,因此自动驾驶也是实现车辆安全技术的最高等级,然而即使是当下已商用的自动驾驶系统也不能完全保障交通安全,不成熟的避让算法、机器识别效率或处理系统高负载运行崩溃将更容易触发致命事故。自动驾驶的发展具有明朗的前景,但需要与智慧道路形成更高层次的环境感知水平,从而真正的推动人、车、路交通三要素有机结合,在更完善的交通感知环境中全方位保障三者在交通参与过程中的安全,助力车辆自动驾驶技术实现相应的社会价值。     

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。     

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.     

自动驾驶汽车的仿真

随着汽车自动化程度的提高，自动驾驶汽车已成为国内外的研究热点之一。本文设计了一种自动驾驶汽车的模型，它能根据道路的弯曲程度变化实时地计算出车辆的转向角度输入，控制车辆按照预设想道路行吮。     

车路协同下路侧交通设施体系及道路分级研究

交通基础设施与自动驾驶车辆之间的协同能提高自动驾驶的安全性和可靠性。通过对自动驾驶车辆功能局限性进行分析,找出自动驾驶车辆对路侧交通设施的潜在需求,从功能角度将路侧交通设施分为常规交通管理设施、交通协同设施、基站及网络设施、高精度定位设施及路内服务设施等,构建了车路协同路侧交通设施体系;在此基础上,从路侧设施配套分级设置的角度,提出四级自动驾驶道路分级标准,以及配套路侧设施设置要求,细化完善当前自动驾驶“路端”管理方面的技术要求,为管理部门提供参考。     

驾驶模拟器在自动驾驶系统中的应用研究

自动驾驶车辆在实际道路上行驶之前的测试阶段是一个至关重要的环节。一个低成本、高效率以及高精度测量的自动驾驶车辆的测试方式,对于自动驾驶车辆的开发具有重要意义。将驾驶模拟器运用到研究自动驾驶车辆测试已是近年来的一个研究热点。基于虚拟驾驶场景的自动驾驶车辆的检测,通过组合虚拟驾驶场景的背景车辆、行人、交通灯、建筑、指示标牌等元素,研究将驾驶模拟器与虚拟驾驶场景的联合应用来测试自动驾驶车辆。设计了典型的交通场景,通过自动驾驶车辆和背景车辆的实时交互,研究自动驾驶车辆的各项性能指标。研究结果表明:该驾驶模拟器可以高度拟合人类驾驶体验,驾驶员通过驾驶模拟器控制背景车辆能够很好的模拟现实中的驾驶行为,对自动驾驶车辆的仿真测试起到了促进作用。     

自动驾驶安全第一

自动驾驶集人工智能(AI)、大数据、5G、车路协同、高精度地图与定位等高新技术于一体,顺应汽车工业革命的电动化,智能化、网联化、共享化发展趋势,近年来得到高速发展。具备自动巡航、紧急自动刹车、车道偏离预警等先进辅助驾驶系统(ADAS)功能的低等级自动驾驶汽车实现车辆前装,得到大规模量产应用。具备有条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶功能的高等级自动驾驶汽车已经开展道路测试验证,量产商用可期。     

混驾环境下基于主从博弈的多车协同决策规划

在自动驾驶车辆与人工驾驶车辆混行的复杂交通环境中,如何减小驾驶行为截然不同的2类车辆间的复杂相互作用对于车辆行驶安全性、乘坐舒适性和交通通行效率的影响,是当前自动驾驶决策与控制领域亟待解决的关键问题。提出了一个人机混驾环境下人工驾驶车辆与自动驾驶车辆之间的非合作博弈交互框架。首先,综合考虑车辆加速度线性递减的驾驶人纵向操纵特性、差异化配合程度和不同的延迟响应特性,建立人工驾驶车辆的纵向博弈策略。其次,考虑自动驾驶车辆与周围车辆的安全性约束,以及自动驾驶车辆在换道过程中的舒适性和通行效率目标,设计了自动驾驶车辆的纵向博弈策略。然后,基于主从博弈理论对不同混驾环境下人工驾驶车辆与自动驾驶车辆的博弈交互问题进行求解,得到最优的换道间隙和自动驾驶车辆的纵向速度轨迹,并采用模型预测控制方法规划出自动驾驶车辆的横向安全换道轨迹。最后,根据人工驾驶车辆不同配合度和延迟响应时间的差异,设计了多组人机混驾试验工况进行验证。试验结果表明：自动驾驶车辆能够快速准确识别人工驾驶车辆的配合度,选择出最优的目标换道间隙,并与间隙周围的自动驾驶车辆协作来汇入目标间隙。在换道过程中,自动驾驶车辆始终与周围车辆保持安全...     

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.     

自动驾驶条件下城市道路机动车道宽度设计的思考

自动驾驶汽车的技术模式有别于传统汽车,对道路设计的要求也发生了变化。为深入研究自动驾驶条件下城市道路的机动车道宽度,从车辆外廓尺寸、车辆速度、车辆技术性能等角度,对传统车辆和自动驾驶车辆进行对比分析,判断适应自动驾驶车辆的城市道路机动车道宽度设计标准。研究表明,自动驾驶车辆的车距精确控制与车队化运行模式可提高道路通行能力,节约空间,提升慢行舒适性。城市干路条件下,自动驾驶车辆的横向摆动大幅缩小,2.85～3.05 m的机动车道宽度即可满足自动驾驶车辆的行驶需求。研究成果可为城市道路规划设计提供参考。     

自动驾驶汽车道路测试风险控制建议

自动驾驶汽车要达到及至超跃人类的水平,需要大量的测试,特别是实际道路环境下的测试。自动驾驶测试风险最大的特点是必须"以身试险"。必须尽可能多暴露潜在风险,以便认识、控制、规避风险。所以,在大规模进行自动驾驶车辆道路测试的初期,容易出现风险不明,应对失当的状况。本文在分析国内外自动驾驶道路测试相关指南和规范的基础上,提出基于车辆综合验证、测试驾驶员培训和事故第三方专业机构分析等风险控制建议。     

面向L3级自动驾驶高速公路道路测试场景的构建方法

自动驾驶技术的发展离不开道路测试,科学完善的自动驾驶测试评价体系需要完整的测试场景做支撑。高速公路场景作为L3级自动驾驶的典型应用场景,相关的测试标准、测试方法、测试场景亟需明确。文章通过对L3级自动驾驶高速公路道路测试场景来源、场景分类与要素、场景构建关键技术等分析,结合L3级自动驾驶高速公路应用场景,从自动驾驶车辆应急处置、人工介入能力和综合驾驶能力等方面,提出L3级自动驾驶高速公路道路测试场景及测试项目,为后续道路测试评价方法提供基础。     

限速60km/h 北京发布自动驾驶测试文件

正近日,北京市多部门联合发布了《北京市自动驾驶道路测试能力评估内容与方法(试行)》和《北京市自动驾驶车辆封闭测试场地技术要求(试行)》。根据文件要求,自动驾驶车辆的速度等均具有相对严格的要求,并会对自动驾驶车辆进行考核,未达标的车辆将无法进行测试。下面是文件中重点规划的要求。自动驾驶车辆在测试时需要设置相应的场景,在测试阶段必须有应急处置与人工介入能力。测试驾驶员需     

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。     

考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆异质交通流特性分析

随着自动驾驶技术的发展,自动驾驶车辆获取的信息更加完善。为研究考虑前车安全速度效应条件下自动驾驶车辆对高速公路交通流的影响,以双车道元胞自动机模型为基础,建立考虑前车安全速度效应的跟驰规则和换道模型。利用MATLAB数值模拟高速公路异质交通流,分析考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆对道路交通流的影响,并分析车辆的拥堵情况和换道情况。研究表明,考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆可以显著提升道路通行能力,全自动驾驶车辆可达全人工驾驶车辆交通流的近似2倍;考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆的增加可以降低道路拥挤程度,全自动驾驶车辆比全人工驾驶车辆发生拥堵的临界密度提高了20 veh/km;自动驾驶车辆渗透率的增加会增加相应的换道次数,全自动驾驶车辆情况下,自动驾驶车辆基本不发生换道行为,同时智能网联车辆可以减小暴露碰撞安全性风险。     

基于有限状态机的车辆自动驾驶行为决策分析

将智能车辆的自动驾驶运动过程分解为车道保持、车辆跟随、车道变换和制动避撞4种典型驾驶行为,基于有限状态机方法建立各驾驶行为间的逻辑关系及状态切换过程,同时,构建了面向自动驾驶的虚拟危险势能场,并对其结构关键参数和驾驶行为决策触发阈值进行分析。利用MATLAB/CarSim软件对不同道路工况下的自动驾驶行为决策过程进行联合仿真,并利用比例车辆模型和机器视觉系统对提出的方法进行试验验证。仿真和试验结果表明,虚拟危险势能场与有限状态机相结合的方法能够满足智能车辆的驾驶行为决策需求并实现主要的自动驾驶功能。     

信号交叉口自动驾驶左转车辆类人化全局运动轨迹规划

为了提高信号交叉口自动驾驶车辆左转运动规划的适应性、鲁棒性与类人化程度，提出一种考虑多目标需求的自动驾驶类人化全局运动规划方法。首先，基于西安市北大街信号交叉口规格构建结构化场景，结合车辆运动学模型与道路几何规格定义自动驾驶车辆规范化行驶安全域和车辆运动参数约束条件；其次，根据信号灯状态、道路限速与车辆性能约束制定上游阶段车辆不停车通行规则，以行驶安全、燃油消耗、通行效率与驾驶舒适度作为目标性能函数，构建类人化全局多目标优化模型，通过人类驾驶的车辆预转弯行为耦合上游阶段与转弯阶段；再次，针对非线性运动规划模型变量与约束规模化问题，采用粒子群算法与全联立正交配置有限元方法求解不同阶段车辆运动轨迹的最优解；最后，试验建立Prescan与MATLAB/Simulink联合仿真平台，从多目标性能、适应性以及合理性方面验证该模型的综合性能。结果表明：在以信号灯状态和车辆初速度为变量建立的12种工况下，该模型与人类驾驶车辆、混合运动规划模型相比，平均可分别节省燃油消耗63.7%和29.5%，平均通行延时分别降低3、0.9 s，且轨迹曲率更平缓，最大横向加速度与方向盘转角平方和的平均值最小，证明该模型的多目标性能更好；在以路缘石半径与车道数目为变量建立的7种交叉口规格工况下，所提出模型的车辆轨迹平滑，轨迹安全域边界距离始终大于1.4 m，曲率变化符合期望且峰值小于0.22 m^-1，说明该模型具有较好的适应性；在自由/固定终端时刻条件下，该模型规划的车辆空间路径、速度、曲率及航向角的变化与目标权重变化保持一致，验证了模型的合理性。     

谨慎审视“网联汽车”与“自动驾驶汽车”技术概念的区别与意义

网联汽车是研发可以实现车与车之间、车与基础设施之间、车与出行者之间进行安全互动的网络内无线通讯的技术,其目的是为了减少交通事故,向出行者持续提供准确的道路运输系统运营状态的准确信息。自动驾驶汽车技术则是指利用车辆的自动功能完成关键性的安全识别和驾驶任务,探测道路条件,其主要依靠的技术途径是机器视觉、雷达、激光和无线电信号等。     

基于高斯伪谱法的自动驾驶车辆状态研究

针对自动驾驶车辆的多阶段多约束轨迹优化问题,根据高斯伪谱法的思路,建立了基于场景的环境模型和车辆动力学模型,设置了车辆动力学约束、速度约束等各种状态约束,包括自动驾驶在每一阶段的起始状态和终了状态等参数的约束条件。采用高斯伪谱法通过将控制变量和状态变量进行离散化来获得其近似表达式,从而将自动驾驶的轨迹规划问题转化成性能指标的优化问题,最终求得了自动驾驶车辆的安全、有效的路径轨迹。研究结果表明:高斯伪谱法具有计算精度高、求解速度快的特点,能在考虑各种约束条件下,实现多阶段轨迹优化。