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。     

面向自动驾驶的仿真场景自动生成方法综述

随着自动驾驶测试验证对虚拟仿真场景依赖程度的增加,传统基于专家经验的场景枚举生成方法已无法满足测试需求.数字虚拟仿真场景自动生成方法在场景多样性、危险性、可解释性、生成效率等方面存在巨大技术优势,是提高汽车自动驾驶技术测试验证安全性和可靠性的关键,已成为当前汽车智能化领域的研究热点.在广泛调研场景自动生成方法领域研究成...     

自动驾驶汽车执行器故障冗余算法

提出一种自动驾驶汽车执行器故障冗余策略,包括转向和制动执行器故障。首先,利 用无迹卡尔曼对命令层的转角输入进行状态估计,并根据估计状态量与实际状态量的偏差判断执行器是否工作正常。在确定转向故障后,利用直接横摆力矩控制依托汽车电子稳定控制系统进行冗余转向控制;而确定制动故障后,通过 MAP 图查询法进行制动压力的获取,并借 助汽车电子稳定控制系统实现制动执行器的冗余。仿真结果表明,执行器故障能得到及时有效的诊断,并能获得相应的功能冗余,保证紧急工况下车辆安全。     

城市道路汽车自动驾驶路径生成算法

文章通过离散化候选路径与参考路径之间的横向距离和车辆行驶过参考路径的弧长,形成多个目标状态。状态包括位置和方向。根据车辆当前状态和目标状态,求解五次多项式,使车辆与目标状态中间形成平滑连接。使用弗莱纳公式,将多项式上的点转换到参考路径平面坐标下,即形成候选路径。同时对平顺性、行驶偏差、路径长度计算路径代价,使用人工势场计算障碍物代价,选取最优路径。     

数学算法在汽车自动驾驶系统中的应用

本论文的研究目的在于探索数学算法应用于汽车自动驾驶系统的领域。通过从汽车自动驾驶系统概述、基础理论、具体应用及未来发展方向等方面的阐述,分析了数学算法对于促进汽车智能驾驶技术进步的重要性。数学算法不断地优化与创新,会进一步提高汽车自动驾驶系统性能与智能水平。     

面向自动驾驶测试的交互场景策略建模与仿真

自动驾驶汽车与人类驾驶汽车的交互能力对未来新型混合交通的运行安全和效率至关重要。为测试高等级自动驾驶汽车的交互能力,测试场景中的背景车须具备自然驾驶交互特征并反映人类驾驶员异质性交互策略。本文基于博弈论框架,建立了驾驶交互策略模型（game-theoretical strategic interaction model, GSIM）。GSIM通过在个体效用函数中引入可差异化取值的交互社会性表征参量,实现背景车交互策略的定向调控。十字路口无保护左转场景的测试实验表明,GSIM可保留自然驾驶逐步规划、双向交互的可解释性,保障交互行为的仿真精度;同时,可有效复现高风险场景中人类驾驶的交互策略,有助于提供具有挑战性的高测试价值场景。对比传统智能驾驶人模型,GSIM模型在无保护左转场景中轨迹仿真精度平均提升42.8%,严重冲突事件复现率提升25.8%。     

面向自动驾驶汽车测试的交通车辆交互过程建模

为满足自动驾驶汽车测试对场景真实度的要求,提出一种针对交通车辆交互关系的耦合特征建模方法。结合基于机理模型构建的虚拟数据和采集的真实场景数据建立交通车辆行为数据集;采用深度学习建立局部信息响应的交通车辆行为决策模型、跟驰模型和换道模型,结构相对简单的单体模型能提升场景模拟的可扩展性;针对自动驾驶汽车测试对模型鲁棒性要求高的问题,建立分布执行-集中对抗训练的架构进行交通车辆模型优化,提高模型对输入扰动的鲁棒性。构建交通车辆交互仿真环境对模型进行仿真,通过仿真数据与真实数据分布之间的对比和量化评价指标验证模型的有效性。     

一种面向自动驾驶汽车的非线性纵向级联控制策略

为了稳定控制自动驾驶汽车,本文提出了一种非线性纵向级联控制策略,并混合横向控制方法,以使自动车辆能在多弯道状态下安全行驶。首先将车辆模型抽象为自行车车辆动态模型,设计纵向控制的外循环控制策略,用Lyapunov方法分析该系统的稳定性。然后建立发动机和动力系统的动力学模型,设计面向车辆底层控制的转矩控制器实现车辆的内循环控制策略。最后采用混合横向控制和纵向控制方式,控制车辆在多个弯道路上行驶。在多种弯度路段下进行测试。实验结果表明,在速度不高于30km/h情况下,该系统能够根据参考路线,依据参考速度安全行驶,达到预期控制车辆的目的。     

自动驾驶汽车数据采集应用如何实现进阶？

<正>近年来,随着“人工智能”及“智能网联”技术的蓬勃发展,我国的自动驾驶汽车行业也迎来了空前的发展机遇。为了更有效地管理自动驾驶汽车数据采集工作,笔者通过对我国自动驾驶汽车数据采集的现状进行分析,并从政治、经济、社会、技术四个层面阐述建设自动驾驶汽车数据采集信息管理平台的必要性。笔者结合云服务平台提出了自动驾驶汽车数据采集信息管理平台的设计构想及功能应用实践,同时,对该信息管理平台应用中存在的问题进行分析阐述,提出相应的改进措施。     

面向自动驾驶场景的多目标点云检测算法

基于点云的三维目标检测算法是自动驾驶系统中关键技术之一.目前基于体素的无锚框检测算法是学术界的研究热点,但是大多数研究都侧重于设计复杂的二阶段修正模块,在牺牲巨大的算法延迟的情况下带来有限的算法性能提升.而单阶段无锚框点云检测算法虽然具有更加精简的检测流程,但其检测性能难以满足自动驾驶场景的需求.对此,本文基于无锚框检测算法CenterPoint,提出了一种面向自动驾驶场景的单阶段无锚框点云目标检测算法.具体来说,本文通过引入编码解码稀疏模块,极大地促进了三维特征提取器对于空间非连通区域的信息交互,保证了三维特征提取器能够提取到满足各类目标检测的特征.此外,考虑到现有的二维特征融合主干与基于中心点的无锚框检测头的适配存在挑战性,本文通过引入自校正卷积和大核注意力模块,能够有效提取到目标区域的点云特征,并将目标区域的点云特征聚集到中心点区域,从而提升算法对于目标的召回率和检测精度.本文所提出的算法在大规模公开数据集nuScenes上进行模型训练和实验验证,与基准算法相比,mAP和NDS分别提升了5.97%和3.62%.同时,本文将所提出的算法在基于自主搭建的实车平台上进行实际道路实验,进一步证明了所提出算法的有效性.     

多通道汽车驾驶模拟器视景仿真系统设计与实现

采用多通道技术建立的汽车驾驶模拟器视景系统,可以给用户带来很强的沉浸感。分析了常用多通道视景设计中的问题,提出了1种基于离轴投影的视域分配方法,设计并实现了1种视景同步方案。实验证明,运用以上方法实现的视景系统,完全满足了汽车驾驶模拟器对视景系统的要求。     

自动驾驶仿真的虚拟交通信号系统分析及实现

自动驾驶必须使用仿真测试方法以便加快其落地,已成为业界共识。通过探究中国交通灯的特性,为自动驾驶仿真提供中国特色交通信号灯子系统。通过3DsMax构建交通灯三维模型,Infraworks绘制道路以及路口三维模型,最终基于UE4蓝图编程实现中国交通信号灯的变换机制,以及对背景车辆的约束。     

正确驾驶自动变速器汽车

与手动变速器汽车相比,自动变速器汽车的驾驶操作变得非常简单,不仅大大降低了驾驶者的体力消耗,而且使驾车出行变得更加轻松愉快。但在实际使用中,有些车主对自动变速器汽车的一些特殊使用方法掌握得不够全面,或者是只知其表,不知其里。还有一些人误认为汽车的档次越高,其驾驶操作越简单,只要控制好方向盘,会踩制动、会踩油门就可以了。     

行人与自动驾驶汽车

正Q:倘若有天真的实现了自动驾驶,行人应该如何判断自动驾驶汽车的行驶意图?超人不会飞A:这是一个很有前瞻性的问题,就算在没有自动驾驶的今天,行人与车辆驾驶者之间的沟通也存在障碍。特别是在中国,很多情况下驾驶者以为行人不会走上斑马线,行人也以为驾驶者会像西方驾驶者那样等在斑马线前,往往这个时候眼神或手势的交流就起到了决定因素。就算这样,经常也会遇到误判的情况,导致双方之间发生摩擦。自动驾驶汽车没有眼神,更没有手势,走与不     

汽车自动驾驶技术研究

自动驾驶汽车是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车,它的行驶模式可以更加节能高效,可以为国家节省数千亿人民币的交通事故成本、交通拥堵成本以及运输过程中以人力提高生产力的成本。然而由于传感器的可靠性,系统漏洞等原因,现在使用的自动驾驶技术并不那么安全。针对上述内容从提高自动驾驶的可靠性方面,重点对汽车自动驾驶技术的网络化、人工智能、高精度地图、关键传感器、交通基础设施等方面进行研究。     

浅谈自动变速器汽车的驾驶

(1)正常启动发动机。启动发动机前，应将自动变速器操纵手柄置于P位或者N位，才能启动发动机。当操纵手柄处在其它位置时，不能启动发动机。     

自动驾驶汽车的发展综述

随着汽车智能化的发展,自动驾驶汽车逐渐成为未来汽车行业的发展方向。自动驾驶汽车可以有效避免人工驾驶的诸多失误,从而提高道路交通的安全及效率。本文基于国内外自动驾驶汽车的发展现状,对未来自动驾驶汽车的发展进行阐述与展望。