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     

V2X测试环境搭建研究与分析

V2X作为智能网联汽车的关键技术,可实现车与车、车与基础设施、车与行人、车与云等互联,将车辆信息与外界信息共享,增强车辆智能感知能力;本文主要研究分析了智能网联汽车V2X的相关测试以及复杂的V2X通信场景搭建,分析如何使用信号发生装置将真实通信环境复原测试区以及相应信号捕获解析。     

智能车辆的研究及前景

1 引言 人类进入21世纪，随着科学技术的迅猛发展和生活水准的快速提高，人们对汽车的安全性、舒适性要求越来越高。各种先进的技术，如汽车智能交通系统ITS(Intelligent Transport System)、汽车主动安全技术(ABS、ASR)、汽车自动驾驶技术(Automated Drive)、车辆巡航技术AMT(Automated Mechanical Transmission)等被应用和研究，智能车辆的研究也正在成为世界汽车研究的热点之……     

“智能时代”应用型汽车专业人才培养

<正>1智能时代对应用型汽车专业人才培养的挑战1.1汽车技术发展对人才的需求"智能时代"的"智"是指信息化、数字化,"能"是指精益制造的能力,"智能时代"最核心的是智能人才的培养。智能网联汽车,即ICV(全称Intelligent Connected Vehicle)是把车辆所在的位置、行驶的速度、移动的轨迹路线等信息组合成的巨大交互信息网络和智能汽车的结合,是集成各种类型传感器、控制单元、执行机构等部件,并与通信技术、网络技术进行了有机融合,从而实现了     

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。     

基于鱼群算法的智能汽车换道轨迹规划

智能汽车的轨迹规划是智能汽车研究领域的重点问题,文章通过对换道过程中车辆状态的分析,利用多项式函数规划智能车辆的换道轨迹,引入轨迹优化函数,对换道轨迹进行最优化选取,并基于鱼群算法对换道轨迹优化函数进行最优化选取。仿真结果表明该换道轨迹规划方法可平稳实现智能车辆的换道行为。     

车辆感知与定位研究——第29届国际智能车大会综述

近年来,由于摄像头、激光雷达等传感器的更新换代和大数据、人工智能等高科技在汽车领域的广泛应用,汽车智能化的程度越来越高,智能汽车的整体制造近在眼前.第29届国际智能车大会(The 29th IEEE Intelligent Vehicles Symposium,IV 2018)旨在促进全球智能汽车技术发展和国际汽车领域的交流合作.会议整体分为智能车的感知、决策、路径规划和控制等主题,探讨了当前智能车领域的最新技术动态以及未来发展前景.综述了会议报告的热点,从传感器数据融合、智能车定位与导航、激光雷达感知与定位和目标检测与识别等方面对车辆感知与定位技术的发展状态进行了分析,展望了未来车辆感知与定位研究的发展趋势,提出了深度学习方法与基于激光雷达的定位方法是未来车辆感知与定位可能的研究热点.      

智能汽车虚拟实训仿真平台开发与应用

智能汽车涉及车辆、机械、通信、自动化等多个学科交叉融合,尚未有成熟的实验教学平台。利用PanoSim软件开发智能汽车虚拟实训仿真平台,该平台将智能汽车系统可视化显现,能够在线选取车辆模型及设置运行环境状态,实现实时虚拟仿真,仿真结束后可以调取车辆测试曲线和数据,并回放实验视频便于分析车辆运行状态,操作简便、精度可靠,能够满足教学和科研的需要。     

基于中国智能汽车大赛平台的汽车智能辅助功能测试评价方法研究

以中国智能汽车大赛为平台,为智能汽车的平行泊车和垂直泊车、自动紧急制动(AEB)、车道偏离预警与保持(LDWLKA)等功能的评价规则进行设计,对各项目的车辆要求、评价要求、评测方法、成绩记录方式等核心内容进行了说明。此规则为智能汽车测试评价标准及测试评价方法制修订提供参考依据。通过举办中国智能汽车大赛,智能汽车智能辅助功能表现进行直观,准确的对比评价,为高校、科研院所、汽车企业研究无人驾驶汽车提供功能研发技术参考。     

汽车驾驶员模型的研究现状及发展趋势

汽车驾驶员模型是汽车交通安全、智能交通系统、汽车自动驾驶和车辆巡航等技术的基础研究内容和关键环节之一。按照汽车驾驶员模型的研究方向及应用,将驾驶员模型分为基于人—车—环境闭环系统汽车操纵稳定性的驾驶员模型、基于智能交通系统的驾驶员行为模型和基于交通安全的驾驶员疲劳模型等类型,综述了上述各类汽车驾驶员模型的研究现状,对各类驾驶员模型存在的不足进行了分析论述,并展望了汽车驾驶员模型的发展方向及趋势。     

NFC技术在汽车电子领域的集成与应用

<正>近年来,汽车与现代通信技术不断集成,电子功能日益丰富,尤其是蓝牙、RFID等通信技术在车辆上的广泛集成应用,车辆电子在驾驶辅助、生活办公、车载娱乐等方面的功能越来越丰富。此外,智能网联、HUD理念已成为汽车未来发展的技术共识,并已在高端车型、概念车上得到普遍应用,将汽车带     

智能汽车路径跟踪精度及操纵稳定性耦合机理分析

针对现有智能汽车路径跟踪算法研究中存在的智能汽车路径跟踪精度与操纵稳定性相互耦合和相互制约问题,在车辆二自由度模型基础上,设计了基于传统预瞄误差模型的PID控制方法,研究了智能汽车在蛇形道路工况、定曲率变车速工况和定车速变曲率工况下,车速及道路曲率对智能汽车路径跟踪精度和操纵稳定性的影响。仿真结果表明,随着车速和道路曲率的增加,智能汽车路径跟踪精度以及操纵稳定性降低;智能汽车的路径跟踪精度提高,操纵稳定性变差。     

智能网联汽车全生命周期节能减排绩效评价研究

为进一步研究不同级别智能网联汽车全生命周期节能减排绩效,基于生命周期评价方法(LCA),以某国产合资紧凑型纯电动乘用车为评价对象,搭建智能网联汽车生命周期评价模型,研究分析其全生命周期的矿产资源消耗、化石能源消耗及环境排放影响;进而基于不同级别智能网联汽车采用智能装备的差异,对L0~L5级别智能网联汽车全生命周期各阶段能源消耗和环境影响进行评估预测与对比分析。研究结果表明：在智能网联汽车全生命周期矿产资源消耗方面,原材料获取阶段占比最高;在化石能源消耗方面,运行使用阶段占比最高;在综合环境影响方面,受中国电力结构影响,运行使用阶段环境影响综合值最大;随着智能化程度的不断提高,智能网联汽车相邻级别间全生命周期化石能源消耗可降低3.5%~6.3%,GWP、AP、EP、POCP环境排放最高可分别降低约13.9%、13.3%、13.7%、11.7%,其中使用阶段环境排放降低程度最为明显;综上,通过进一步加强汽车轻量化研究,拓展新型材料在智能网联汽车领域的应用,合理优化我国电力结构布局,提升车辆自主决策水平,加快云平台与大数据等关键技术在智能网联汽车上的应用等途径,可有效提升智能网联汽车节能减排效果。     

新能源及智能网联汽车产业发展与现状分析

<正>1新能源及智能网联汽车产业发展1.1新能源及智能网联汽车新能源汽车、智能网联汽车，是伴随能源革命、科技发展、人类社会生活升级需要而演变的汽车产品创新形态。新能源汽车是指采用非常规的车用燃料（或使用常规的车用燃料，采用新型车载动力装置）作为动力来源，综合车辆的动力控制和驱动等方面的先进技术形成的技术原理先进，具有新技术、新结构的汽车。新能源汽车包括四大类型：混合动力汽车（HEV）、     

智能网联汽车信息安全关键技术研究

智能网联汽车的高度智能化和网联化是信息的集成与共享。在智能网联汽车的设计过程中，要充分考虑到车联网的信息安全因素，否则将会影响到车辆的智能化控制精度。本文针对智能网联汽车信息安全关键技术进行分析研究，简要阐述了智能网联汽车发展现状，同时提出智能网联汽车信息安全问题、影响因素及关键技术应用。     

技术升级推动传感器应用

<正>随着汽车技术的升级,传感器在汽车上的应用正日益增多。通过传感器,可以更好地探测车辆各系统的运行状态,以及车辆周围的环境,使汽车变得更加清洁、安全和智能。其应用领域包括清洁内燃机、高效能源管理、电气化传动系统、主被动安全系统、车联网、自动驾驶等领域。     

汽车制动预警漫谈

<正>自从汽车问世以来,汽车的安全性一直备受关注,而制动性能是汽车安全的重要方面。随着新技术日新月异的发展,影响车辆制动性能的技术也不断推陈出新,使得车辆制动更加高效和智能,安全性得到极大提升。一、汽车制动简介汽车制动原理是将汽车的动能通过制动摩擦片与制动盘或制动鼓摩擦转换成热能。汽车制动系统主要由供能装置、控制装置、传动装置和制动器等部分组成,常见的制动器主要有鼓式制动器和盘式制动器。鼓式     

浅谈智能驾驶中的环境感知

环境感知是研究汽车智能驾驶技术的基础。环境感知系统为智能车辆的行为决策和路径规划提供准确可靠的信息源,是智能车辆顺利运行的重要保障。文章首先对比环境感知中常用的传感器,在此基础上总结目标检测与目标跟踪的技术方法并分析优缺点,然后介绍全球四大卫星系统及常用定位导航技术的基本原理,最后对未来智能驾驶汽车的发展进行展望。     

爱驰汽车与深兰科技合作研发智能汽车技术

正近日,爱驰汽车与人工智能企业深兰科技联合宣布:两家公司战略合作协议,共同进行人工智能、机器视觉、深度学习智能线控等先进技术在智能汽车领域的应用开发,加速智慧汽车的研发进程。双方将基于爱驰的车辆控制技术系统,融合深兰科技的机器视觉、算法等AI技术,共同发力智能汽车升级方案。     

智能汽车轨迹跟踪控制算法研究综述

轨迹跟踪和控制技术一直是智能汽车研究的热点。通过3个基本的建模方法,即几何动力学、运动学、动力学,将智能车辆轨迹跟踪控制算法进行分类,详细阐述了各种算法的原理、研究现状和优缺点,在此基础上继续讨论了轨迹跟踪算法的改进优化方向以及改进方向研究现状。结果表明,单一的控制方法不能满足智能汽车实际场景的操作需求,未来智能汽车的发展趋向于多种智能控制算法整合解决单一控制算法缺点。