基于场景的无人驾驶汽车运行安全测试和认证

无人驾驶汽车是智能交通系统的重要组成部分,其安全性一直是人们关注的焦点。基于场景的无人驾驶汽车运行安全测试和认证是解决无人驾驶汽车安全问题的关键方法之一。介绍基于场景的无人驾驶汽车运行安全测试和认证的方法和实践,分析其局限性,并对未来研究方向作出展望。研究结果表明,基于场景的无人驾驶汽车运行安全测试和认证可以提高无人驾驶汽车的安全性,促进智能交通系统的发展。     

基于Floyd算法的无人驾驶汽车路径规划模型

在各类产业向智能化发展的21世纪中,无人驾驶技术作为IT产业与传统汽车紧密结合的代表,得到了高速发展。无人驾驶汽车的路径规划问题一直是其发展过程中的一个难关。从简化问题的角度出发,可以将无人驾驶汽车的路径规划问题转换为以最短路为目标的单目标优化问题。通过利用Floyd算法,在这个基础上建立出了无人驾驶汽车的路径规划模型。在分析Floyd算法的实现机制后,借助于matlab,将该模型求解,得到了从起始点到达任意路口的最短距离以及相应的行驶路径。最后评价了该模型的优缺点,以及分析了未来无人驾驶汽车将需要改进方向。     

基于人工智能技术在无人驾驶汽车领域的应用

人工智能技术中较为重要的内容是无人驾驶汽车,得到了深入化的研究。人工智能技术与其他技术有效结合,是目前技术进步的主要发展方向,无人驾驶汽车领域中积极应用人工智能技术,可以促进技术的不断深入探索,将技术成果应用到实践中。本文通过对人工智能技术在无人驾驶汽车领域的应用措施进行分析,结合实际应用手段,以及需要解决的问题,提出相应措施,促进人工智能技术在无人驾驶汽车领域的有效应用。     

无人驾驶汽车优缺点分析及创新优化方案

随着计算机技术和传感器的发展,越来越多的汽车开始应用无人驾驶技术,无人驾驶给汽车带来了一些革命性的变化。无人驾驶会给人类带来诸多便利,但同时由于技术水平的限制,无人驾驶也会存在许多问题,文章对无人驾驶汽车的优点和缺点进行了分析,并对无人驾驶汽车提出了创新优化方案。     

无人驾驶汽车的发展现状和相关建议

互联网技术的快速发展为汽车行业带来了翻天覆地的变化。无人驾驶汽车的出现缓解了交通拥堵问题，提升了交通安全水平，提高了交通系统效率。据此，首先从无人驾驶汽车基本原理着手，分析了无人驾驶汽车发展现状，阐述了无人驾驶汽车关键技术，并给出了相关的建议。     

特斯拉谷歌开展合作 将应用无人驾驶技术

特斯拉CEO艾伦·穆斯克透露,该公司正考虑将谷歌的无人驾驶/自动驾驶技术用于旗下新产品。他认为,谷歌的无人驾驶技术目前还不便投入使用的瓶颈,在于传感器系统造价过于昂贵,尽管如此,无人驾驶技术仍是汽车合乎逻辑的发展方向。目前,谷歌公司涉及汽车的领域主要为通讯设备及无人驾驶技术。首席执行官埃里克·施密特近日表示,谷歌可能在未来进军电动车领域。"谷歌未来将     

智能化专用汽车发展方向

近年来无人驾驶汽车、智能汽车作为汽车行业未来发展趋势在市场上频频闪现。互联网巨头公司们如谷歌、亚马逊、百度和阿里等,纷纷投入巨资研发无人驾驶的智能汽车,传统汽车公司也在发力研发各种无人驾驶汽车、自动驾驶汽车、网联汽车、云汽车、辅助驾驶汽车、智能电动汽车、智能乘用车和智能卡车等。这些新概念汽车陆续在推向市场。与此相关的各种车联网、远程服务、智能交通等新技术也在突飞猛进。围绕着智能汽车等新概念汽车的快速发展,作为汽车行业重要的组成部分——专用汽车下一步将如何发展,其产品未来走势如何?智能化专用汽车的发展方向是什么?     

无人驾驶汽车网络安全问题分析

当代人工智能技术的应用范围越来越大,无人驾驶汽车同时具有发展速度快和未来收益高的特点,所以受到的关注越来越多他,但是从实际来看,无人驾驶汽车相关的网络安全问题会对无人驾驶技术的发展产生重要影响,如果无人驾驶汽车中存在网络问题,行驶安全及数据安全将均受到严重影响。确定当前无人驾驶汽车网络安全威胁的来源,即汽车驾驶过程中的外部信息交互和汽车自身设计架构,并基于实际情况,提出合理的优化措施,以提升无人驾驶汽车的网络安全水平。     

无人驾驶汽车的现状及发展趋势

无人驾驶汽车属于智能汽车的一种。也可以将其称为轮式移动机器人。它们主要是通过车辆内安装的智能操纵控制系统与感应设备来获取信息用以控制车辆姿态,实现自动安全的行驶。文章简要叙述了无人驾驶汽车的国内外发展历程及现状,展望了无人驾驶汽车未来的一个发展。     

王侯将相宁有种乎！

“汽车发明者，再次发明汽车”。能够充满底气说出这些话的汽车厂家只有一家，那就是梅赛德斯-奔驰。汽车技术发展到今天，拥有一套几乎可以无人驾驶电子系统的奔驰S-Class，可以说继续引领了未来汽车的发展方向。大型豪华轿车的王者地位依然坚如磐石。     

浅谈低速无人车发展现状、挑战及建议

随着无人驾驶技术的创新发展以及资本的投入,无人驾驶赛道热度持续上升,低速无人车成为资本新热点,被视为是破局无人驾驶落地的关键一步。本文就低速无人车目前发展的现状及面临的问题进行探讨分析,并对其未来的发展趋势提出合理化建议。     

5G通信技术下的汽车无人驾驶技术之研究

信息化技术升级体系下5G通信技术逐渐走入人们的生活,物联网产业的高速进步也带动了其他领域的发展,汽车无人驾驶受到了越来越多的关注,将5G通信技术和汽车无人驾驶技术予以融合,能进一步推动行业的成长。本文简要介绍了5G通信技术和无人驾驶导航方式,并着重讨论5G通讯技术下汽车无人驾驶技术的应用。     

基于代价函数的无人驾驶汽车局部路径规划算法

局部路径规划层作为无人驾驶汽车软件层的重要组成分布，如何有效、安全地到达目的地是当前研究的热点。针对结构化道路信息，充分考虑车道线的约束，在使用Frenet坐标系理论的基础上，提出一种考虑到车道线曲率和障碍物模型信息，得到不同车道上其他道路参与者的位置信息，以便计算其他障碍物模型对本车危险程度，综合算法实时性、轨迹平顺性等要素的最小代价局部路径规划算法。在局部路径规划过程中，沿着参考线（Frenet坐标系下X轴上一段路径）选取多个路径分割点，Frenet坐标系下在每个分割点处沿Y轴进行控制点离散，每个路径分割点处选取1个控制点构成路径控制点集合，使用一元三次方程对每种排列组合路径进行拟合，从而使用代价函数对每种排列组合路径进行评估，代价函数值最小为最优的局部路径。代价函数考虑拟合轨迹到障碍物的危险程度、轨迹平顺性、轨迹到当前参考线（实时在全局路径规划层上根据车速得到一条当前需要跟踪的理想轨迹）的偏离程度、拟合轨迹行驶方向的改变程度、无人驾驶汽车最小转弯半径。研究结果表明：在不同试验场景下，所提出基于代价函数的局部路径规划算法，能规划出一条不与障碍物发生碰撞的最优路径，并能保证无人驾驶汽车行驶轨迹平顺性和路径规划层实时性的要求。     

无人驾驶技术中红外图像识别准确率的实验研究

在无人驾驶领域中,提升无人驾驶安全性、丰富无人驾驶适用环境是提高无人驾驶系统的自动化程度的重要研究内容。文章首先分析了对于适用不同红外波段的车载红外成像辅助设备的选择问题,基于其面对复杂环境的可用性为选择依据,得出了短波红外成像设备优良性能的结论。同时针对现有红外图像成像质量的问题,基于Matlab应用相关图像的增强算法进行图像处理,在图像清晰度方面,采用了拉普拉斯算子、中值滤波等处理方法解决相应问题并获得了改良后的图像,实现对相机输出图像的增强。     

无人驾驶车辆解耦混合运动规划方法研究

高速公路无人驾驶车辆运动规划要充分考虑车辆的动力学特性和道路环境构成的复杂约束,优先确保车辆的无碰撞行驶轨迹,同时算法实时性比常速情况下要求更高,要充分考虑计算的复杂性。提出一种可生成横纵向最优解逼近群的解耦增强混合运动规划方法,引入Frent坐标系将运动规划问题进行横纵向解耦,在横向偏移规划中融合数值优化和多项式规划算法,在纵向速度规划中融合围绕速度和围绕避障规划算法,解耦规划完成后使用代价函数和碰撞检测方法对生成的轨迹群进行评估和选择。搭建Apollo-LGsvl无人驾驶联合仿真测试平台,对所提出的运动规划方法进行仿真验证。结果表明,提出的横纵向解耦增强混合运动规划算法在高速公路各工况中所生成的运动轨迹能够有效避免车辆发生碰撞,其横向偏移和纵向速度均能满足二阶平滑,最大横向加速度、最大纵向加速度、最大纵向jerk等满足动力学约束。该方法有效减少了最优解逼近群内的轨迹数量,使轨迹评估阶段计算复杂度降低了46%,证明提出的方法具备一定的应用价值。     

浅析沥青路面领域研究应用无人设备现状

伴随着劳动力减少与人口老龄化加剧,传统劳动密集型行业,如工程建设行业,也不得不面临用工数量短缺、用人成本增加、工期延长等压力渐增的残酷现实。为了疏解这一现实困难,通过以工程建设行业的细分方向之一—沥青路面施工领域为例,梳理与探讨近三年来该领域研究与应用无人智能施工设备技术成果现状,希冀一方面为工程行业人员提供参考,另一方面为工程建设行业向无人化、智能化方向快速迈进提供思路。     

FSC赛车发展现状与未来趋势分析

在新时代强国建设进程中,大学生方程式赛车运动方兴正艾,是提高汽车及其相关专业人才创新实践能力、提升未来汽车产业创新实力的重要手段。通过分析FSC和FSAE赛车,包括燃油赛车、电动赛车和无人驾驶赛车的技术发展状况,为国内各高校车队设计、制造高水平的赛车参赛并取得比赛的优良成绩,提供技术参考依据。通过分析FSC赛车技术发展的未来趋势,为国内FSC车队赶超世界先进水平指明今后努力的方向。     

无人驾驶汽车路径规划算法研究综述

无人驾驶汽车是目前汽车发展的一个大方向,无人驾驶的实现依靠于汽车的感知、决策和控制功能。路径规划属于决策中重要的一环。目前,无人驾驶汽车的路径规划算法存在受环境影响较大,无法适用于复杂的道路环境的问题,基于此文章对无人驾驶汽车轨迹规划算法进行归纳。其在广义上可分成全局路径规划和局部路径规划两种,文章对上述两种规划进行细分并介绍了各种路径规划方法的原理,分析了各个方法的优劣,为无人驾驶汽车路径规划算法的研究提供参考。     

全自动智能运输系统的分布式递阶控制方法

针对动态环境中的全自动智能运输系统的控制问题,提出一种适用于该系统的分布式递阶控制方法。该方法以大系统递阶控制理论为基础,采用3级结构,包含组织级、协调级和执行级。分布式递阶控制方法在不同层次上分别处理全自动智能运输系统的车辆调度、车辆协调及车辆行为控制问题。组织级响应实时变化的运输需求,并由此确定无人驾驶车辆的调度命令。协调级负责化解系统内车辆之间的潜在冲突。执行级负责无人驾驶车辆的行为控制。仿真试验研究结果表明,较之传统的定时发车方式,对于全自动智能运输系统,采用分布式递阶控制的系统控制方法能够缩短乘客的平均等车时间并提高车辆的使用效率。     

智能网联汽车测试场场景设计方法研究

智能网联汽车测试场是"无人驾驶"车辆运行安全测试的基础设施.构建测试场景、分析测试场设计要素和技术指标是测试场设计的核心.基于"车-路-环境"的测试场景分类,给出典型测试场景模型构建方法和建设需求,可用于支撑智能网联汽车测试场总体设计.