基于场景元素的智能网联汽车场景构建研究

在智能网联汽车测试评价中,场景库搭建与道路测试一直都是其难点。文中对智能网联汽车功能的典型测试场景搭建及测试方法进行分析与研究,首先分析智能网联汽车驾驶场景的来源,从典型驾驶场景中归纳出基本场景元素库,以场景元素库为基础实现测试场景库搭建;然后在PreScan中进行场景虚拟重构,进行自动驾驶功能模拟仿真;最后基于真实道路场景搭建对车辆自动驾驶功能进行实车测试。     

智能驾驶汽车驾乘舒适性测评方法研究综述

针对智能驾驶汽车性能的测试与评价,不仅涉及智能驾驶系统对路侧单元、道路及交通标识、动态交通参与者等行驶环境的感知能力和控制的智能化水平,还需要全面评价智能驾驶系统对乘员乘坐感受的影响。文章针对智能驾驶汽车驾乘舒适性测评方法的国内外研究进展进行了详细调研,分别从智能驾驶汽车驾乘舒适性测评方法、改善途径以及发展趋势进行了全面的总结和探讨,为智能驾驶汽车驾乘性能的开发提供理论和方法借鉴。     

智能驾驶测试拟人度评价体系和应用研究

随着汽车L2&L4智能驾驶技术的广泛应用，在保证智能性、安全性的前提下，舒适性评价逐步成为智能驾驶品质的评价标准之一。文章初步探索智能驾驶舒适性的拟人度评价方法，建立了关键评价要素和经验值，通过实车的调校并结合算法实现了对智能驾驶车辆的拟人度舒适性评价，促进智能驾驶汽车有越来越趋向于“老司机”的驾驶熟练度和舒适性。     

基于数字孪生技术的智能汽车测试方法研究

为加快自动驾驶功能的开发与验证，提出了一种基于数字孪生的智能汽车测试与评价方法。通过数字孪生测试技术，即真实车辆行驶在真实测试场地中，同时与虚拟的测试环境进行有效映射与结合，从而大大丰富智能汽车的测试验证环境、提高测试效率和减小测试成本。本文将真实测试车辆和仿真测试工具相结合，搭建起数字孪生自动驾驶测试平台，实现算法的验证测试与评价，并给出了相应的案例分析。智能汽车数字孪生测试与评价技术的快速应用，对于加快自动驾驶车辆开发和推广有着积极的推动作用。     

基于场景的智能网联汽车“三支柱”安全测试评估方法研究

随着汽车智能化、网联化以及自动驾驶技术的快速发展，搭载自动驾驶功能的智能网联汽车目前正处于测试验证转向多场景示范应用的新阶段，产业化应用需求日益迫切，车辆安全问题更加凸显，针对车辆产品安全的测试评估方法成为关注焦点。由于智能网联汽车及其运行环境的复杂性以及安全事件的偶发性，传统的高里程实车测试在效率、成本等方面难以适应自动驾驶测试评估的发展需要。从第三方视角出发，在汽车生产企业研发测试的基础上，结合工程实践与应用需要，通过分析智能网联汽车的安全目标，对比模拟仿真、封闭场地和实际道路3种测试方法的特点及优缺点，提出基于场景的 “三支柱”融合测试评估方法，为综合评估智能网联汽车的安全性提供支撑。     

基于大数据的智能辅助驾驶道路适用度评估

随着汽车市场朝网联化发展，主机厂可通过网联终端采集到智能辅助驾驶的行车数据，主机厂通过车联网大数据离线计算了解用户使用智能辅助驾驶功能的情况，分析智能辅助驾驶在各类路况中的适用性。汽车主机厂在研发阶段做了各路况的实车测试，但未有一套基于用户实际使用情况的评估方法。为了了解智能辅助驾驶功能在各类路况中的适用度，需要一套基于用户智能辅助驾驶数据的评估方法。本文基于车联网采集的智能辅助驾驶功能的数据，使用机器学习的方法对汽车智能辅助驾驶的道路适用度进行评估。     

危险驾驶工况场景的复杂度评估方法研究

本文中提出了一种对危险驾驶工况场景数据的采集和复杂度评估的方法。与大型实车路试中自然驾驶数据的采集方法不同的是,本文中基于高级驾驶辅助系统采集其报警前后数据,并将其作为危险驾驶工况数据进行研究;在分析危险驾驶工况场景数据及其影响因素的基础上,构建了包含不同环境、交通流和车辆相关因素的危险驾驶工况场景的复杂度评价指标体系;基于专家评分结果,应用层次分析法确定指标权重,得到了对危险驾驶工况场景进行复杂度评价的模型与方法,可用于智能汽车的仿真测试。     

基于危险性的汽车ACC切车场景设计研究

针对汽车自适应巡航控制系统功能测试需求，基于曝光度及危险性分析设计ACC切车场景。基于自然驾驶数据，通过对切车工况数据特征进行分析，提取切车工况，并基于先验的智能驾驶模型、最优化方法和扫描线种子填充算法设计了关键切车场景。基于场景仿真软件完成了关键切车场景的构建及对ACC功能模块的仿真验证，并进行了危险切车场景仿真分析。结果表明基于考量场景曝光度及危险性的自然驾驶关键切车场景提取与设计方法，可有效设计开发汽车自适应巡航控制系统典型测试场景。     

仿真测试在智能网联汽车准入测试的政策应用与技术基础分析

全面介绍了智能网联汽车仿真测试相关的政策导向、测试评价体系建设现状,对比分析了仿真测试与实车测试的特点,重点分析仿真测试的技术基础与技术应用于智能网联汽车产品准入测试的可行性。结果表明:仿真测试评价工具链在智能网联汽车测试方面,已经具备了一定的技术基础,但需加速测试场景库的建设工作。     

驾驶模拟技术在汽车智能技术研发中的应用综述

汽车智能技术已成为汽车技术进步的主要方向,极大地提高了汽车的安全性,并且也正改变着人们的出行与驾驶习惯。汽车智能技术包括主动安全技术、驾驶辅助技术和无人车技术。由于相关试验的调试次数频繁及风险系数较高,汽车智能技术在进入市场前,很难完全依赖于路上试验。得益于虚拟仿真技术的进步,作为一种安全、经济性好的汽车验证工具,驾驶模拟技术已经在汽车智能技术研发中日益受到重视。因此,对驾驶模拟技术在汽车智能技术研发过程中的应用现状进行技术综述,对驾驶模拟技术及汽车智能技术的发展都具有意义。伴随着汽车智能技术的发展,研究人员根据试验需求,已经开发出了多种形式的驾驶模拟器。为了更好地阐述驾驶模拟器的发展脉络,叙述了驾驶模拟技术的发展历程以及现阶段驾驶模拟器的主要类型与技术特点,分别对驾驶模拟技术在汽车主动安全、半主动驾驶和无人车等技术的研发过程中的应用情况展开了综述。对于汽车主动安全技术,主要关注于ESC(电子稳定控制)、AFS(主动转向技术)、行人保护技术、驾驶员监控技术、避撞安全技术等。对于在驾驶辅助系统上的应用,主要对自动巡航技术与车道线保持技术上的应用做了技术综述。对于在无人车技术发展中的应用,主要关注于无人车运动策略研究、无人车人机交互研究。     

《汽车工程》专题:智能底盘技术征稿邀请EI北大核心CSCD

随着汽车电动化持续深入与智能化不断渗透,汽车底盘迎来了从传统底盘到电动底盘再到智能底盘的技术变革,也引发了诸多底盘技术创新,智能底盘与自动驾驶系统等的一体化集成设计、面向高级别自动驾驶的底盘子系统设计与控制、面向自动驾驶的底盘多域融合架构设计与协同控制、智能电动底盘开发与测试评价等技术成为汽车领域新的研究热点。     

自动驾驶汽车自动紧急避撞测试与评价方法研究

自动驾驶汽车的测试与评价方法对于自动驾驶汽车的快速发展具有重要作用。安全是自动驾驶汽车发展的首要前提,自动紧急避撞是保障自动驾驶汽车行驶安全的重要功能。文章首先分析了自动紧急避撞功能的典型测试场景;其次,基于典型测试场景,研究了自动紧急避撞功能的测试与评价方法;最后,根据提出的测试与评价方法对自动驾驶汽车自动紧急避撞功能进行了实际的案例分析。     

基于场景的智能网联汽车模拟仿真测试评估方法与实践

搭载自动驾驶功能的智能网联汽车因可在其设计运行条件内承担全部动态驾驶任务,面临安全验证与评估挑战。基于场景的智能网联汽车安全测试评估方法已成为广泛的行业共识,模拟仿真测试是其重要手段之一。从第三方视角,针对自动驾驶安全性、高场景覆盖度、逻辑完备性等测试验证目标,搭建基于软件在环的模拟仿真测试环境框架,在此基础上研究基于设计运行条件覆盖的测试场景集构建方法,探索形成一套高可信智能网联汽车模拟仿真测试评估方法,并在特定应用场景进行初步实践。研究成果为模拟仿真测试在智能网联汽车安全测试与评估中的落地应用提供了参考。     

长沙开放7.8km道路用于智能网联汽车测试

正近日,长沙市政府开放了一段约7.8km长的线路用于智能网联汽车道路测试,并发放首批4个种类智能网联汽车开放道路测试号牌。首批发放的智能网联汽车开放道路测试号牌,涵盖智慧公交、智能驾驶乘用车、智能驾驶环卫作业车、自动驾驶重卡4种类型,分别发放给4家致力于智能网联汽车研发的企业。     

智能网联汽车热带测试场景研究

环境测试是实现高级自动驾驶的重大技术问题,阐述了国内外智能网联汽车环境测试发展现状,阐明了智能网联汽车热带测试场景建设的必要性。深入挖掘国际上智能网联汽车测试场景建设项目提出的场景框架,然后提取场景框架中的环境要素,指出相应环境要素对于智能网联汽车安全驾驶的重要影响。提出智能网联汽车热带测试场景的环境要素,并凝练了海南热带测试场景环境要素中的气候、交通和植被要素特征,建立了具有代表性的智能网联汽车热带测试场景,为高级自动驾驶实施落地奠定了基础。     

驾驶模拟器驱动的TCU换挡策略驾驶性主客观评价研究

TCU换挡策略对汽车驾驶性影响多通过主观评价来测试验证和标定,针对软件在环、硬件在环等仿真方法不能实现对TCU换挡策略的主观评价问题,提出了一种驾驶模拟器驱动的TCU换挡策略驾驶性评价方法。本文中首先搭建了驾驶模拟器驱动AutoBox嵌入的人-车-环境闭环TCU换挡策略评价平台,建立能识别驾驶意图和道路环境的TCU换挡策略模型,总结出了TCU换挡策略相关的驾驶性主客观评价表。然后利用搭建的平台对建立的TCU换挡策略进行了驾驶性主客观评价,获得了主观评分结果和客观评价指标。通过分析评价,验证了驾驶模拟器驱动的TCU换挡策略评价平台的可行性和研究方法的可行性,研究的平台和方法可用于TCU换挡策略驾驶性快速主客观评价,有效减少实车测试评价工作量,降低开发成本,缩短开发周期。     

汽车安全辅助驾驶支持系统信息感知技术综述

随着我国汽车保有量的激增,汽车驾驶安全日渐重要.围绕人-车-路系统中的人和路开发车载汽车安全驾驶支持系统受到广泛的关注.在智能运输系统的交通安全研究中,与汽车安全辅助驾驶系统相关的信息感知技术研究主要有:车辆状况检测、交通环境的检测、非常规条件下驾驶员视觉增强和对驾驶员的检测等.文中将对上述汽车安全辅助驾驶支持技术国内、外最新研究现状进行综述,并展望该领域研究动向.     

基于自然驾驶数据的自动驾驶汽车安全性评价方法

自动驾驶汽车进行大规模市场推广前必须进行准确可靠的安全性评价，由于自动驾驶系统复杂程度的增加及设计运行区域的扩大，面向传统汽车的评价方法已不能满足自动驾驶汽车的安全性评价需求,基于此，建立一种基于自然驾驶数据的自动驾驶汽车安全性评价方法，可解决现有方法在逻辑场景层面安全性评价的缺陷。首先，建立基于自然驾驶数据的逻辑场景构建流程，分析场景描述参数，搭建自然驾驶数据采集平台采集相关自然驾驶数据，采用高斯分布模型描述参数概率分布；进而，离散逻辑场景参数空间获取具体测试用例，并在建立的PreScan、CarSim和MATLAB联合仿真平台中对被测自动驾驶算法进行仿真遍历测试，通过高斯模型将测试结果中的危险场景参数聚类，获取被测算法在逻辑场景中的危险区域；最后，综合考虑逻辑场景参数空间概率分布和得到的相应逻辑场景危险区域，提出基于自然驾驶数据的自动驾驶汽车安全性评价指标——场景风险指数，并以前车制动和前车切入场景为例，给出某黑盒算法的具体评价示例。研究结果表明：被测算法在前车制动场景和前车切入场景中的场景风险指数分别为0.409 8和1.08×10^-5，在前车制动场景中具有较大的安全风险，与仿真测试的直观结果相符；通过比较计算得到的场景风险指数与实际仿真测试结果可证明所提出的方法可以实现逻辑场景层面的自动驾驶安全性量化、易于操作、贴近自然驾驶情况。     

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.     

智能泊车辅助系统驾驶体验测评指标构建

针对当前行业内智能泊车辅助系统用户驾驶体验测试评价指标不完善的问题,提出了驾驶体验主客观测评指标并进行了试验验证及相关性分析。基于智能泊车辅助系统的功能逻辑,构建了智能泊车辅助系统驾驶体验闭环控制系统。结合闭环系统,采用体验阶梯金字塔模型构建主观评价指标体系,还采用GSM模型进行了客观指标构建。针对7款车型进行了实车测试,并利用皮尔逊相关性系数进行了分析。试验结果表明,所提出的评价指标可适用于测试对象的驾驶体验测评,且主客观相关性系数全部>0.5,能为智能泊车辅助系统的设计和测评提供参考。