驾驶员状态监测系统测试评价方法分析

随着智能驾驶汽车的高速发展，L2级别的高级辅助驾驶系统装车率也越来越高，L3级自动驾驶已逐步实现，而安全自动驾驶还尚未完全落地，当前正处于人机共驾阶段，尽管ADAS系统可以降低交通事故发生率，但疲劳驾驶、分心驾驶和危险驾驶等交通安全“隐形杀手”仍长期存在，给驾驶员和乘客带来生命安全，驾驶员状态监测系统能有效避免疲劳或者分心驾驶引发的交通事故，已经成为避免事故和改善道路驾驶安全的一项关键技术。本文介绍了驾驶员状态监测系统工作原理，分析了目前国内外驾驶员监测系统的测试评价方法，并总结了该系统的未来发展动向。     

博郡与Torc联合开发L4级自动驾驶车

<正>近日,博郡汽车与美国自动驾驶研发公司Torc Robotics正式达成合作。通过此次合作,博郡汽车计划为其正在研发的电动车型搭载Torc Robotics旗下具备L4级自动驾驶水平的Asimov系统,打造具备高度自动驾驶能力     

基于场景的自动驾驶汽车虚拟测试研究进展

随着自动驾驶等级的提高，面向传统汽车的测试工具与测试方法已不能满足自动驾驶汽车测试的需要。基于场景的虚拟测试方法在测试效率、测试成本等方面具有巨大的技术优势，是未来自动驾驶汽车测试验证的重要手段，已成为当前的研究热点。通过对大量相关文献的系统梳理，综述了基于场景的自动驾驶汽车虚拟测试研究进展。对比分析了自动驾驶测试场景的不同定义方式，明确了测试场景的内涵，归纳了测试场景的要素种类，概述了测试场景的数据来源，总结了场景数据的处理方法。在此基础上，对自动驾驶汽车虚拟测试方法进行了总结，分析了典型的测试方式、测试平台和虚拟测试的技术要点，梳理了软件在环、硬件在环和车辆在环测试方案及其关键技术。针对自动驾驶汽车测试效率问题，研究了基于场景的加速测试技术，概述了典型的测试场景随机生成方法和危险场景强化生成方法。最后，对基于场景的自动驾驶汽车虚拟测试所面临的问题及未来发展趋势进行了分析和展望。研究结果表明：基于场景的虚拟测试是推动自动驾驶技术发展和产业落地的必由之路，未来研究应着力突破基于解构与自动重构的测试场景数据库、人-车-环境系统一体化高置信度建模、自动驾驶汽车虚拟测试标准工具链、不同自动驾驶汽车渗透率下的混合交通模拟与测试、测试案例动态自适应随机生成机制等核心共性技术，建立自动驾驶汽车虚拟测试标准体系。     

蔚来与Mobileye合作布局未来出行

<正>日前,蔚来官方发布消息称,蔚来正式与Intel旗下自动驾驶技术公司Mobileye达成了战略合作,双方将共同打造L4级自动驾驶车型,并布局全球智能出行服务领域。据悉,双方达成合作之后,蔚来汽车负责整车级别自动驾驶系统的研发、集成及汽车的大规模量产,而MobileEye负责提供芯片和相关技术,同时还会大量采购蔚来ES8特别版用于智能出行服务。值得     

L3级自动驾驶汽车致人损害的责任主体研究

为了明确现阶段L3级自动驾驶汽车致他人损害的责任主体,本文通过对L3级自动驾驶汽车致人损害责任主体的域外考察以及分别对系统、驾驶员、生产者是否应作为责任主体进行批判性分析,得出如果自动驾驶汽车在L3级自动驾驶模式开启时致人损害,由生产者承担无过错责任,如果驾驶员在不应当开启自动驾驶模式的情形下开启自动驾驶模式,造成他人损害由驾驶员负责,但是有证据证明汽车存在明显缺陷则由生产者负责的结论。     

自动驾驶感知系统的未来之路

<正>随着计算机技术的飞速发展，人工智能技术逐渐走入大众视野，其中自动驾驶技术则是人工智能技术中的重要应用，自动驾驶技术的主要目标是让汽车可以自主行驶，减少驾驶人的驾驶疲劳，提高汽车驾驶的安全性和舒适度。自动驾驶技术的实现需要依赖于感知系统、决策系统和控制系统的协同工作，其中，自动驾驶感知系统是非常重要的一环，承担着让自动驾驶汽车“看得清”的任务，其研究和发展将影响自动驾驶汽车落地进展。     

虚拟仿真技术助力自动驾驶测试降本增效，加速智能汽车产业发展

正多方跨界入局智能汽车,推动自动驾驶快速发展。纵观各大车企的推进节奏,宝马、特斯拉、大众、福特、一汽、上汽、蔚来等,均已计划自2021年开始布局L3及以上高阶自动驾驶,L3级自动驾驶升级的元年已经到来。OEM、Tier 1、测试测量公司等生态圈厂商布局逐渐完善,在EEVIA第九届年度中国电子ICT媒体论坛暨2021产业和技术展望研讨会上,NI资深汽车行业客户经理郭堉深入分析了自动驾驶测试的挑战,并解释了NI如何凭借多年在汽车测试领域的积累及"一个平台战略"构建自动驾驶测试闭环。     

智能汽车的侵权责任研究

智能汽车是指借助人工智能、大数据、卫星导航等软件系统,结合传感器、摄像机、雷达等硬件系统组合而成的集感知、决策、控制等功能于一体的智能交通工具。根据《汽车驾驶自动化分级》(GB/T40429—2021)，智能汽车专指具备L2~L5级自动驾驶系统的汽车。智能汽车相较于传统汽车,在发生交通事故时,对责任的认定划分将不再单纯局限于驾驶员的操作,而应当综合考虑自动驾驶汽车产品的责任及提醒驾驶员注意的义务。因此,需要在完善现行《道路交通安全法》《产品质量法》的基础上,对因智能汽车侵权所承担的责任主体和责任范围进行分析,弥补智能汽车应承担相应责任的立法空白,确保技术发展与社会公共利益相结合。     

先进的自动驾驶数据采集与存储技术研究综述

针对自动驾驶数据采集过程中的触发控制与存储记录问题,从先进的自动驾驶数据采集与存储技术出发,首先调研了国内外部分整车制造商车辆的传感器配置方案,然后对汽车事件数据记录（EDR）系统、自动驾驶数据记录系统（DSSAD）以及一般L3级自动驾驶汽车的数据采集与存储方案展开综述,得出了现有数据采集与存储技术将会产生低质量、高噪声的冗余数据的结论,最后基于特斯拉影子模式介绍了一种人机共驾模式下的驾驶数据采集存储方式,总结归纳出目前先进的自动驾驶数据采集技术研究的发展趋势。     

自动驾驶卡车的实际应用离我们还有多远？

<正>在如今的汽车行业中，“自动驾驶”已不是什么新词，卡车行业也已轻松实现L4级自动驾驶级别。以目前的情况来看，在自动驾驶商业化方面，商用车走在了乘用车前面，港口、矿区等半封闭区域已成为自动驾驶卡车探索商业化落地的起步场景。放眼全球，大规模商业化应用可能仍需要较长时间。那么，自动驾驶卡车技术的实际落地到底还要多久？我们什么时候才能看到真正在路上行驶的自动驾驶卡车呢？想要得到答案，     

基于L3级自动驾驶的HMI设计

根据L3级自动驾驶项目的相关开发经验,对L3级自动驾驶汽车HMI设计中的问题及痛点进行分析,找出具体根源,同时描述HMI设计在自动驾驶中的作用,并结合实际应用,论述L3级自动驾驶HMI设计的相关原则。     

法雷奥于巴黎车展推出Drive4U~?自动驾驶样车

正在2018巴黎车展上,法雷奥推出了全球首款在巴黎街头路试的自动驾驶汽车——法雷奥Drive4U~?自动驾驶样车,其独特之处在于搭载了法雷奥一系列传感器,包括超声波传感器、摄像头、雷达、激光器,以及最为关键的8个法雷奥SCALA~?激光扫描仪。这一技术专为汽车开发,是当前市场上唯一量产的车身级激光雷达技术。不仅如此,该汽车还配备了自动驾驶汽车所必备的人工智能(AI)     

自动驾驶工况下汽车虚拟人人机交互探索

对于传统汽车,驾驶员在环控制操控模式下,驾驶员搜集信息并完全掌控车辆行为。随着汽车自动驾驶系统的不断演进, L3层级自动驾驶系统的不断普及,汽车驾驶操纵模式正在悄然发生着变化。可以预见随着L4-L5层级自动驾驶系统的量产销售,驾驶员将从车辆中彻底消失,人车交互的虚拟驾驶员与车辆之间如何完成交互互动呢?本文将综述目前ADAS系统支持下车辆驾驶操控情况,并对未来L4-L5层级自动驾驶模式下的人车交互系统进行探讨。     

智能汽车的侵权责任研究

智能汽车是指借助人工智能、大数据、卫星导航等软件系统,结合传感器、摄像机、雷达等硬件系统组合而成的集感知、决策、控制等功能于一体的智能交通工具。根据《汽车驾驶自动化分级》(GB/T40429—2021),智能汽车专指具备L2~L5级自动驾驶系统的汽车。智能汽车相较于传统汽车,在发生交通事故时,对责任的认定划分将不再单纯局限于驾驶员的操作,而应当综合考虑自动驾驶汽车产品的责任及提醒驾驶员注意的义务。因此,需要在完善现行《道路交通安全法》《产品质量法》的基础上,对因智能汽车侵权所承担的责任主体和责任范围进行分析,弥补智能汽车应承担相应责任的立法空白,确保技术发展与社会公共利益相结合。     

自动驾驶高精度地图众源更新技术现状与挑战

针对自动驾驶高精度地图实时动态更新在高精度、高可靠、高安全等方面所面临的挑战，总结当前高精度地图更新面临的困难与挑战，加快自动驾驶高精度地图的大规模商业化落地，从而提升智能汽车的安全性和稳定性，为高级别自动驾驶提供重要支撑。首先描述了自动驾驶地图的定义与内涵，指出自动驾驶地图的数据特性和功能应用；其次梳理了高精度地图更新的发展现状与趋势，综述了地图集中式更新与众源式更新的优劣，指出众源更新已成为地图更新发展的新趋势；再次，总结了目前众源更新的基本架构与关键核心模块，并针对关键核心技术展开分析，归纳了众源更新所涉及关键技术的现状及趋势。结果表明：当前技术仍然面临着7个主要方面的挑战，涉及地图模型、高精定位、三维重建、融合更新、数据安全、快速审查、标准法律法规。针对这些挑战，指出自动驾驶高精度地图众源更新技术难题需要政产学研多部门从技术、政策、法律多维度共同推进解决，从而加速自动驾驶地图众源更新技术的发展与应用。     

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.     

四维图新携手嬴彻科技，高精度地图落地自动驾驶干线物流

正近日,四维图新和国内自动驾驶商用车技术与运营公司嬴彻科技达成前装量产定点合作协议,四维图新将为嬴彻科技2021年底量产的自动驾驶商用车项目,提供L3级自动驾驶的高精度地图"数据+引擎"产品服务,这是国内首个面向商用车L3级自动驾驶干线物流的高精度地图商业订单。     

雷达场景仿真测试如何助力自动驾驶研发?

从L1、L2驾驶辅助到L4、L5自动驾驶,各项智能及网联技术的发展,推进了自动驾驶产业的进程.在这个过程中,仿真测试是新技术研发必不可少的环节.针对目前自动驾驶研发中,对于真实仿真场景测试的需求,是德科技推出了雷达场景仿真器,用于雷达传感器和算法研发.汽车制造商可以在实验室中测试复杂的真实场景,从而加快自动驾驶研发进程...     

自动驾驶 何时上路

<正>近两年来,自动驾驶汽车在网上被炒得很是火热。作为对自动控制技术和汽车技术都非常感兴趣的我,虽然没有见过自动驾驶汽车,但一直很关注自动驾驶技术的发展。那么现在自动驾驶汽车技术发展到什么地步?什么时候能真正上路行驶?人类探寻自动驾驶汽车的脚步一直没停止过1912年,凯迪拉克推出的自动启动系统似乎让人类迈出了自动驾驶技术的第一步。当时使用电动机来代替人力来启动汽车,标志着自动启动系统的问世,也意味着驾驶者不再使用手柄启动汽车。     

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。