驾驶模拟器在自动驾驶系统中的应用研究

自动驾驶车辆在实际道路上行驶之前的测试阶段是一个至关重要的环节。一个低成本、高效率以及高精度测量的自动驾驶车辆的测试方式,对于自动驾驶车辆的开发具有重要意义。将驾驶模拟器运用到研究自动驾驶车辆测试已是近年来的一个研究热点。基于虚拟驾驶场景的自动驾驶车辆的检测,通过组合虚拟驾驶场景的背景车辆、行人、交通灯、建筑、指示标牌等元素,研究将驾驶模拟器与虚拟驾驶场景的联合应用来测试自动驾驶车辆。设计了典型的交通场景,通过自动驾驶车辆和背景车辆的实时交互,研究自动驾驶车辆的各项性能指标。研究结果表明:该驾驶模拟器可以高度拟合人类驾驶体验,驾驶员通过驾驶模拟器控制背景车辆能够很好的模拟现实中的驾驶行为,对自动驾驶车辆的仿真测试起到了促进作用。     

面向智能车辆的现役道路设施行驶适应性研究综述

为了总结面向智能车辆的现役道路设施行驶适应性，即现役道路基础设施承载智能车辆行驶的适宜程度，阐述自主智能驾驶定义与驾驶自动化等级分类，在此基础上剖析不同等级间的人机功能差异，并分别从感知层、感知-决策层、决策-控制层探讨与道路设计要素相关联的人机功能差异，通过归纳总结智能车辆与道路几何要素、路面性能及其他道路要素(如道路标线)的相互作用机制研究，从道路工程角度及其他道路要素方面回顾该领域的研究现状，指出存在的问题和未来发展方向。研究结果表明：相比传统车辆，配置高等级自动驾驶系统的智能车辆对现役道路设施行驶适应性最高，主动安全系统次之，而驾驶辅助及有条件自动驾驶系统适应性不足。而目前研究主要问题包括：难以归纳、标定不同驾驶自动化等级间的人机功能差异及其对于道路设计参数的需求设计值；测试道路场景条件过于理想，考虑的驾驶自动化等级单一，试验规模和样本有限；道路几何、路面性能以及道路标志、标线等道路要素与智能车辆间的相互作用机制研究不足，缺乏与不同道路场景相匹配的智能车辆驾驶特征数据的获取手段。因此建议：重视并推动与道路设计要素相关联的关键人机功能差异指标信息共享；联合高保真且可交互的道路场景、高精度感知传感器物理模型、车辆动力学模型及微观交通流模型，利用测试场景自动化生成、极限工况场景搜寻与泛化等技术开展智能驾驶虚拟测试，突破现有研究的深度和广度；探索反映不同等级智能车辆的道路行驶适应性特征指标与评价标准，精准、有效地评估预测复杂道路场景及不利道路条件下的行驶适应性。     

Towards connected autonomous driving: review of use-cases

Connected autonomous vehicles are considered as mitigators of issues such as traffic congestion, road safety, inefficient fuel consumption and pollutant emissions that current road transportation system suffers from. Connected autonomous vehicles utilise communication systems to enhance the performance of autonomous vehicles and consequently improve transportation by enabling cooperative functionalities, namely, cooperative sensing and cooperative manoeuvring. The former refers to the ability to share and fuse information gathered from vehicle sensors and road infrastructures to create a better understanding of the surrounding environment while the latter enables groups of vehicles to drive in a co-ordinated way which ultimately results in a safer and more efficient driving environment. However, there is a gap in understanding how and to what extent connectivity can contribute to improving the efficiency, safety and performance of autonomous vehicles. Therefore, the aim of this paper is to investigate the potential benefits that can be achieved from connected autonomous vehicles through analysing five use-cases: (i) vehicle platooning, (ii) lane changing, (iii) intersection management, (iv) energy management and (v) road friction estimation. The current paper highlights that although connectivity can enhance the performance of autonomous vehicles and contribute to the improvement of current transportation system performance, the level of achievable benefits depends on factors such as the penetration rate of connected vehicles, traffic scenarios and the way of augmenting off-board information into vehicle control systems.     

智能汽车的人机共驾技术研究现状和发展趋势

智能汽车的人机共驾技术（HMIoIV）是解决其智能化级别难以快速跨越至高度自动化水平的有效过渡手段。HMIoIV涉及了L0~L3级别的智能汽车的多种自动化技术,包括先进辅助驾驶系统。针对当前国内外智能汽车人机共驾技术的研究现状,对其概念、结构和研究内容进行总结,根据独立驾驶人参与的数量和驾驶操作方参与的数量将现有的人机共驾技术分成3类：单驾双控结构、串联型双驾单控结构（Traded Control）和并联型双驾双控结构（Shared Control）;并对驾驶人为因素、驾驶人模型、自然驾驶人状态监测和驾驶意图识别、串联型双驾单控结构和并联型双驾双控结构的研究方法以及权限与责任的关系进行全面综述。最后,分析总结当前智能汽车的人机共驾技术所面临的问题和挑战,并对该技术的发展趋势做出展望。     

Legal regulation of autonomous driving technology: Current conditions and issues in Japan

In Japan, the Road Transport Vehicle Act and the Road Traffic Act were revised after consideration of autonomous driving vehicles operating on public roads. These revisions have considerably reduced the legal obstacles to the operation of autonomous driving vehicles with technology comparable to SAE level 3 on public roads significantly.To consider the remaining legal matters that could arise while autonomous vehicle is running, the newly amended acts are worth examining. In interpreting the purpose and the details included in the amendments, the key concepts for allowing running of the autonomous vehicle such as that of a driver, the operational design domain (ODD) and the related concepts are reviewed.     

The perspectives of research for enhancing active safety based on advanced control technology

This paper considers the scope and the methodologies for enhancing active safety of road vehicles by sensing and control technologies. The first part of this paper introduces statistical data of traffic accidents in Japan, and describes the development of the drive recorder for accident/incident survey and analysis. Based on vehicle dynamics data, the algorithm of the drive recorder for capturing near-miss incident data is introduced. The second part of this paper reviews control problems of vehicle dynamics on micro-scale electric vehicles for enhancing vehicle dynamics and driving assistance function. In particular, the direct yaw moment control using in-wheel-motors and the active front steering control algorithm are described. The third part of the paper introduces the advanced driver assistance system adapted to driver characteristics and traffic situations. This part mainly describes an adaptive system, which adjusts the assisting manoeuvre depending on individual driver behaviour and situation, and some experimental investigations using the active interface vehicle and driving simulator. Finally, some perspectives and new challenges for future research on vehicle control technology are mentioned.     

无人驾驶电动游览车底盘集成控制研究

介绍了具有自动寻迹行驶和遥控行驶2种模式的无人驾驶电动游览车,该车采用光电传感器自动辨识行驶路径,自动完成寻迹行驶,且在自主行驶过程中通过超声波传感器探测技术自动检测障碍物信息,具有防碰撞功能,在底盘控制上实现了无人驾驶技术、轮毂电机驱动技术和线控转向技术以及防碰撞技术等的集成控制,对于实现车辆的智能驾驶具有重要意义。     

IntelliWay-变耦合模块化智慧高速公路系统一体化架构及测评体系

根据当前智慧高速公路系统的发展历程,总结一些典型的车路协同系统逻辑与物理模型。在总结国内外智慧高速公路系统的整体架构之后,提出新一代智慧高速系统的总体架构-IntelliWay,包括智慧高速公路系统分层模块化架构、基于变耦合程度的智能分级和基于事件驱动的数据分发机制。同时,根据当前智慧高速公路系统的主流应用技术,总结车载高精度定位、高级驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance System, ADAS)与车载总线、路侧设备优化、异构网络融合、网络负载均衡、网络信息安全、多传感器融合与协同感知、以用户为中心的场景自适应信息发布、车辆群体协同自动驾驶、基于大数据与人工智能的交通态势预测、车道级主动交通管理、组件式应用服务开发等驱动智慧高速公路系统快速发展的新兴技术研究现状,然后基于以上关键技术的特点提出未来智慧高速公路系统应用的实施建议;分析广播式交通信息服务、主动交通管理、伴随式信息服务、自动驾驶专用道、车辆队列协同驾驶等智慧高速公路系统的典型应用场景,进行智慧高速系统的测评方法分析和相关案例分析。最后,系统性地分析和预测智慧高速系统存在的挑战及未来发展趋势,以...     

自适应均衡学习的端到端类人驾驶控制决策网络

针对现有端到端自动驾驶网络对于类人驾驶行为与思维特征模拟不足的问题，从类人驾驶特征出发，设计了一个包含时空特征、历史状态特征及未来特征的端到端类人驾驶控制决策网络。采用多层卷积和长短期卷积时序记忆网络（Conv-LSTM），对前方道路视觉感知图像时间序列进行时空特征提取，同时采用一维卷积和长短期时序记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM） 对车辆状态信息时间序列进行历史状态特征提取，进而采用多任务参数共享方式进行当前时刻和未来序列的方向盘转角、车速的控制决策，并以未来序列作为辅助任务督促当前时刻的主任务学习。为更好地耦合汽车纵横向控制参数学习的过程，还提出一种权衡纵横向控制参数损失量级及学习速度的权重自适应方法，并引入容差阈值，建立衡量纵横向控制参数训练效果的评价方法。依托Comma2k19数据集对所构建控制决策网络进行训练和验证，体现出良好的可行性及优越性。     

基于整车在环仿真的自动驾驶汽车室内快速测试平台

整车在环仿真测试方法可以安全、高效地验证复杂环境和极端工况等场景下自动驾驶汽车性能的有效性,基于此研发一种基于整车在环仿真的自动驾驶汽车室内快速测试平台,该平台由前轴可旋转式转鼓试验台、试验台测控子系统、虚拟场景自动生成子系统、虚拟传感器模拟子系统、驾驶模拟器、自动驾驶汽车和测试结果自动分析评价子系统组成。通过在试验台滚筒上独立加载转矩模拟车辆行驶阻力,可动态模拟不同的路面附着系数,同时利用坡度、侧倾和转向随动机构可模拟车辆俯仰角、侧倾角和航向角3个自由度;采用虚拟现实技术柔性集成车辆动力学模型、传感器仿真、复杂道路交通环境及测试用例仿真,模拟多种道路交通场景,并通过传感器仿真及数据融合等技术快速测试自动驾驶汽车智能感知与行为决策等性能指标。将自动驾驶汽车、虚拟仿真场景和试验台耦合构建一个闭环系统,完成了多项关键技术研发,包括：多自由度高动态试验台结构设计、虚拟测试场景自动重构方法和传感器数据模拟及注入方法,可满足在各种场景下测试自动驾驶汽车整车性能的需求。此外,为验证快速测试平台的有效性,以U-turn轨迹跟踪控制为研究实例,基于简化的车辆运动学模型和模型预测控制算法,在平台上搭建U-turn场景并对自动驾驶汽车的轨迹跟踪控制算法性能进行大量测试。结果表明：自动驾驶汽车室内快速测试平台可以真实地模拟汽车在道路上的运行工况,自动驾驶汽车在虚拟场景中的轨迹跟踪效果良好,与参考轨迹的偏差小于8%,证明了该测试平台检测方法的有效性。     

自动驾驶汽车的远程电源控制系统设计

自动驾驶是汽车行业未来的发展趋势,而对车辆进行远程启动则是实现自动驾驶的关键。为此,本文设计了一种基于用户APP、云平台、车载终端和PEPS控制器等对车辆进行远程电源控制的解决方案,有效地解决了L4及以上自动驾驶车辆远程召唤等场景中的电源控制的问题。     

汽车驾驶人姿态监测系统研究综述（双语出版）

随着自动驾驶技术的发展,驾驶人将会参与更多的与驾驶无关的活动,从而呈现出新的姿态,这些新姿态是优化传统被动安全系统的重要切入点。而且在未来相当长的时间内,自动驾驶车辆的行驶依然依赖于人和系统的密切配合。对驾驶人姿态的观察,则可以为判断驾驶人是否有能力及时接管车辆提供帮助,从而确保安全、合理的人机交互过程。通过对大量相关文献的系统性梳理,综述了汽车驾驶人姿态监测技术的智能化发展趋势,从传感器种类以及相应的姿态监测算法出发,分析了目前不同监测系统的优缺点。研究发现,尽管传感器技术和姿态识别算法取得了明显进步,然而廉价稳定且能够在实际驾驶条件下对驾驶人姿态准确感知的监测系统依然缺乏。总体而言,目前的监测系统大多只是集中于对驾驶人局部身体部位的感知,缺乏实际驾驶条件下的性能分析,并且对驾驶人状态的实时感知和预测能力仍有待完善。最后,针对目前监测系统所面临的问题,对未来可能的研究方向进行展望,并提出主动式立体视觉系统和压力传感器阵列相融合的驾驶人姿态监测方式。研究成果将为驾驶人姿态监测系统的研究提供参考和借鉴,从而有助于道路交通安全水平的进一步提升,同时也可为人机交互界面的设计带来启发。     

基于激光雷达的自动驾驶同步定位与建图方法综述

同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术可使自动驾驶车辆在未知环境中根据车载传感器采集到的数据估计自身位姿,建立环境地图,为车辆的规划、决策提供定位信息,是近年来自动驾驶技术研究的热点之一。基于车载激光雷达的点云数据,聚焦SLAM技术在自动驾驶领域的应用,围绕前端里程计、后端优化和回环检测技术,对国内外相关研究进行综述。考虑到单一传感器的局限性,结合目前多传感器融合研究的热点与难点,展望了自动驾驶多传感器融合SLAM技术在自动驾驶领域的机遇与挑战。     

不良汽车驾驶行为特征分析

对不同车型的不良汽车驾驶行为特征进行了分析,根据北京、上海、大连等城市的视频数据统计出8种典型不良汽车驾驶行为的形态比例,对比分析了大型车与小型车、客运车与货运车在发生不良汽车驾驶行为时的车速、持续时间以及所处道路的服务水平,得出了发生不良汽车驾驶行为时的车速和持续时间与车辆类型有关而道路服务水平与车辆类型无关的结论,并且利用多因素模糊综合评价法对各种车型的不良汽车驾驶行为的危险度进行了评价,得知小客车的不良汽车驾驶行为对道路交通安全影响最大。     

视觉导航智能小车自主驾驶控制方法研究

智能车路系统通过提高单车控制智能化水平以及与交通环境之间的信息交互能力,实现车辆自主驾驶以及列队控制,从而解决日趋严重的交通问题。在智能车路系统中单车的智能控制是基础,利用模型车、无线通信网络和1/10道路沙盘模型等手段构建车路协调下的视觉导航智能小车实验平台。在建立智能小车运动模型基础上,提出视觉导航智能小车自主驾驶控制策略;通过实验分析,验证了该控制策略的准确性和可靠性。     

不同渗透率下自动驾驶混合交通流在天气条件影响下的通行能力建模

随着世界范围内对自动驾驶汽车及其相关产业发展的高度重视,自动驾驶车辆上路已成为重点领域协同创新、构建未来交通系统的重要载体。本文主要研究自动驾驶车辆不同渗透率参与的混合交通流受场景天气条件的耦合影响因素下的复杂车辆行为逻辑分析,影响机理解析,跟驰模型及通行能力模型构建等。最后我们通过SUMO仿真实验对模型进行嵌套及分析,以期对自动驾驶汽车在测试及上路引导中起到重要理论决策依据。     

路段上集群智能网联汽车的车队形成机制

智能网联汽车是解决城市交通问题的关键技术之一,对于未来城市智能交通体系建设有着关键作用。集群的智能网联汽车已经具备了涌现的基本条件,设计科学合理的交互规则,可以实现车辆的自组织,分布式涌现控制。以微观仿真软件VISSIM及C2X模块为研究平台,修改驾驶模型参数,在C2X模块中编程实现3条交互规则:速度一致、尽量靠近、避免碰撞,在仿真软件中构建单车道仿真模型,运行仿真实验,统计车辆在路段上不同距离形成车队情况,利用车头时距分布的熵值来衡量车流的有序性。仿真结果表明,车辆在运行至50s后初步形成车队,随着时间的增加,形成的车队越稳定,车流熵值在路段上随距离增加而减小,说明形成车队后更加有序,在路段上呈现出涌现现象。     

基于注意力机制的多模态自动驾驶行为决策模型

针对现有端到端自动驾驶模型未考虑驾驶场景中不同区域的重要性和不同语义类别之间的关系而导致预测准确率低的问题，受驾驶人注意力机制和现有端到端自动驾驶模型的启发，充分考虑驾驶场景的动态变化、驾驶场景的语义信息和深度信息对驾驶行为决策的影响，以连续多帧驾驶场景的RGB图像为输入，构建一种基于注意力机制的多模态自动驾驶行为预测模型，实现对方向盘转角和车速的准确预测。首先，通过语义分割模型和单目深度估计模型分别获取RGB图像的语义图像和深度图像；其次，为剔除与驾驶行为决策无关信息，以神经科学和空间抑制理论为基础，设计一种拟人化注意力机制作为能量函数来计算驾驶场景中不同区域的重要度；为学习语义图像中与驾驶行为决策最为相关类别之间的关系，采用图注意力网络(Graph Attention Network,GAT)对驾驶场景的语义图像进行特征提取；然后，以保留RGB特征为原则对提取的驾驶场景的图像特征、语义特征和深度特征进行融合，采用卷积长短期记忆网络(Convolutional Long Short Term Memory,ConvLSTM)实现融合特征在连续多帧之间的传递，进而实现下一帧驾驶场景对应驾驶行为的预测；最后，与其他模型的对比试验、消融试验、泛化试验和特征可视化试验来充分验证所提出自动驾驶行为预测模型的性能。试验结果表明：与其他驾驶行为预测模型相比，所提出模型的训练误差为0.021 2，预测准确率为86.97%，均方误差为0.031 5，其驾驶行为的预测性能优于其他模型；连续多帧的语义图像和深度图像、拟人化注意力机制和面向语义特征提取的GAT有助于提升驾驶行为预测的性能；该模型具有较好的泛化能力,其做出驾驶行为预测所依赖的特征与经验丰富的驾驶人所关注的特征基本一致。     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

eTS fuzzy driver model for simultaneous longitudinal and lateral vehicle control

In this paper, evolving Takagi-Sugeno (eTS) fuzzy driver model is proposed for simultaneous lateral and longitudinal control of a vehicle in a test track closed to traffic. The developed eTS fuzzy driver model can capture human operator’s driving expertise for generating desired steering angle, throttle angle and brake pedal command values by processing only information which can be supplied by the vehicle’s on-board control systems in real time. Apart from other fuzzy rule based (FRB) models requiring human expert knowledge or off-line clustering, the developed eTS driver model can adapt itself automatically, even ‘from scratch’, by an on-line learning process using eTS algorithm while human driver is supervising the vehicle. Proposed eTS fuzzy driver model’s on-line human driver identification capability and autonomous vehicle driving performance were evaluated on real road profiles created by digitizing two different intercity express ways of Turkey in IPG© CarMaker® software. The training and validation simulation results demonstrated that eTS fuzzy driver model can be used in product development phase to speed up different tests via realistic simulations. Furthermore eTS fuzzy driver model has an application potential in the field of autonomous driving.