欧曼超级重卡参加国内首次自动驾驶列队跟驰公开验证

<正>2019年5月7日,第5届智能网联汽车技术及标准法规国际交流会(ICV 2019)及"自动驾驶汽车列队跟驰标准公开验证试验"在天津西青区举行,这也是国内首次自动驾驶列队跟驰标准公开验证试验。最终,验证结果显示,本次进行验证的欧曼EST-A重卡以稳定车辆状态和优异的跟车距离,较同场验证的其它品牌重卡实现车间距更小,展现出福田戴姆勒汽车在自动驾驶领域尤其列队跟驰方面的技术优势,以创新引领商用车自动驾驶发展。     

东风天龙KL顺利通过我国首次大规模商用车列队跟驰试验

<正>在汽车产业"五化"趋势的影响下,商用车领域的新技术、新业态、新模式不断涌现,智能化的商用车将是未来发展的必然趋势。面对行业发展新趋势,东风商用车应势而动。5月7日,在天津市西青区,东风商用车应邀参加了由汽标委智能网联汽车分标委组织的无人驾驶卡车列队跟驰功能公开验证试验。2017年底,工信部、国标委联合发布《智能网联汽车标准体系建设指     

对话未来:东风商用车中重卡双双实现智能无人驾驶

<正>2019年5月7日,一场大规模商用车列队跟驰公开验证试验在天津举行。3辆无人驾驶的东风天龙KL重卡在测试道路上平稳自如地行驶,3辆车通过V2V实现网联协同编队、保持极近车距行驶;也可以通过ACC(自适应巡航系统)+LKA(车道保持)实现自动跟车、遇弯道行驶完全自主转向,变道、加速、减速一律不在话下,动作干净利索,试验圆满成     

中国重汽集团成立智能网联汽车研究中心

正10月21日上午,中国重汽集团与李德毅院士工作团队联合成立智能网联汽车研究中心暨院士工作站的签约及揭牌仪式,在中国重汽科技大厦隆重举行。根据协议,中国重汽智能网联汽车研究中心暨院士专家工作站项目将结合中国重汽的产品特点、企业智能网联技术发展现状与李德毅院士团队研究的技术领域特点,在智能公路卡车、智能工程卡车、智能公路客车、智能城市公交等产业化应用方面,选取具体项目分阶段开展联合技术研究合作和科研成果转化工作,搭建中国商用车智     

中国重汽获自动驾驶路测牌照

正10月12日,中国重汽在济南市智能网联汽车道路测试工作联席会议上获得了由济南市经信委、济南市城乡交通运输委、济南市公安局联合颁发的济南市智能网联汽车道路测试资质,并取得了测试牌照。中国重汽成为国内首批、山东省首家获得自动驾     

中国重汽集团与浪潮集团签署战略合作协议

正4月16日,中国重汽集团与浪潮集团战略合作协议签字仪式在中国重汽科技大厦举行。双方将积极发挥各自在产业链的作用,促进智能网联技术快速发展及商用部署,构建汽车和交通服务新模式、新业态;共同推进云基础设施落地,提高企业信息化水平;共同打造"车联网"及商用车大数据平台,加快云计算与智能网联汽车、智能制造、智能交通、智慧物流等产业的     

中国重汽HOWO获“最受关注智能网联卡车”称号

正10月20日,主题为"选择·行动——未来从现在开始"的2017(第二届)国际智能网联汽车合作发展论坛在北京召开。在"中国智能汽车颁奖盛典"环节揭晓智能网联汽车特别奖项:中国重汽HOWO经网络投票、专家评审团评审、专家现场评审答辩等重重考验,荣获"最受关注智能网联卡车"称号。论坛旨在为贯彻落实《中国制造2025》战略部署,加快推动我国智能网联汽车产业发展,发挥技术标准     

中国重汽：展演第Ⅱ代智能卡车(L2~+级)和自动驾驶电动公交客车

<正>2019年11月23日,中国重汽集团2020年商务大会召开之际,在济南智能网联汽车测试区,由中国重汽集团最新推出的第Ⅱ代智能卡车和自动驾驶公交客车分别进行了驾乘体验活动,让见证者对新一代智能驾驶卡车和自动驾驶客车又有了新的认知。下面对这2款车作具体介绍。第Ⅱ代智能卡车:全车速和固     

智能网联环境下基于安全势场理论的车辆跟驰模型

为有效刻画未来智能网联环境下交通流微观跟驰行为，以更加精确地进行车辆的运动决策，建立了基于安全势场理论下的车辆跟驰模型。模型以势场理论为基础，首先阐述了交通环境中安全势场的客观性、普遍性以及可测性，然后通过引入加速度参数对既有安全势场模型进行改进，改进后的安全势场模型能够有效刻画出在不同速度、加速度值下车辆安全势场的变化趋势。在分析安全势场变化基础上，构建的车辆跟驰模型强化了加速度参数对车辆跟驰行为的影响，由于不同速度、加速度信息在智能网联环境下车辆可以实时获取，因此该模型可应用于未来智能网联环境中。此外，在模型参数标定过程中，通过对NGSIM数据进行筛选，得到含有较多减速停车以及启动加速状态的轨迹数据，共筛选得到412组NGSIM真实跟驰车对数据，并最终利用人工蜂群算法对该模型进行参数标定。为评估模型仿真效果，选择OVM模型、IDM模型与本文模型进行比较，并选取均方根误差RMSE和平均绝对百分误差MAPE为参数标定结果评价与验证的指标，结果表明，建立的基于安全势场理论的车辆跟驰模型具有良好的精度，适用于描述考虑加速度参数条件下的跟驰行为，可为今后智能网联环境下车辆微观驾驶安全决策、交通流中观安全势场分布、交通流宏观状态估计等奠定理论基础。     

专家观点

正李骏针对智能网联汽车的发展,中国汽车工程学会理事长、中国工程院院士李骏说:"要加速推进'五个标准'。第一是加速推进中国智能网联汽车标准法规体系的建设;第二要加速中国智能网联核心技术的突破;第三个是中国标准智能网联汽车场景数据库建设;第四是要加速中国标准智能网联汽车测试能力建设;最后一个是要加速中国标准智能网联汽车安全评价体系建设。"     

智能网联汽车封闭道路测试执行方法概述

智能网联汽车封闭道路测试作为推动智能网联汽车快速发展的重要一环,其执行方法将为智能网联汽车产品研发和验证提供重要参考和依据.文章基于汽车传统ADAS测试执行方法,首先从测试场景、测试环境、测试车辆控制和测试结果响应方面分析了智能网联汽车测试与ADAS测试的异同;其次,依托ADAS测试框架体系,结合智能网联汽车测试特性,...     

新闻

《智能网联汽车团体标准体系建设指南》(2021版)在京发布2021年12月13日,2021国际智能网联汽车测试示范发展论坛期间,中国智能网联汽车产业创新联盟(CAICV,简称"联盟")秘书长公维洁代表编制组正式发布《智能网联汽车团体标准体系建设指南》(2021版)。《指南》(2021版)以"3+N"智能网联汽车相关标准研究框架、智能网联汽车技术路线图"三横两纵"技术体系为基础,构建中国方案智能网联汽车团体标准体系。     

我国智能网联汽车技术及测试现状分析

随着车联网技术的发展,及基础设施的不断完善,智能网联汽车距离我们也更近一步,但随之而来的技术问题也日益凸显。文章主要介绍了智能网联汽车的发展,对智能网联汽车的技术现状进行了具体分析,并依托长安大学智能汽车试验平台对智能网联汽车测试进行了实例分析,最后对未来智能网联汽车的发展做出总结。     

混合交通环境下网联交叉口车辆协同诱导策略及仿真测试

在由智能网联汽车(CAV)与网联人工驾驶汽车(CHV)组成的混合交通环境下,以提升网联信控交叉口的行车效率、降低燃油消耗量为目标,设计了网联信控交叉口场景,在完成车辆运动学、跟驰及油耗建模的基础上,提出了一种基于车辆编队的网联车辆协同诱导策略,以平均行驶延误时间和平均燃油消耗量为评价指标,基于SUMO平台完成仿真测试。测试结果表明:在稀疏、欠饱和及过饱和交通流量条件下,随CAV渗透率的提升,通行效率和燃油经济性不断提高;在CAV渗透率低于60%时,CHV驾驶员服从度对协同行车诱导策略性能的影响更为显著。     

中国汽研·智能汽车测试评价中心

正中国汽研·智能汽车测试评价中心,不仅是重庆市智能网联汽车工程技术研究中心,也是国内领先的智能网联汽车工程开发、测试认证第三方工程咨询服务机构,同时还是工信部-重庆市部市共建智能网联汽车试验示范区承担单位,其建设的i-VISTA是工信部电子司支持下国内首个对外正式启用运行的"智能网联汽车集成系统试验区"。智能汽车测试价中心是国际ISO标准化组织TC204/WG14智能驾驶工     

致力于主动安全测试，普傲新技术产品亮相第三届中国（沈阳）智能网联汽车大赛

<正>7月7—9日，第三届CIVC大会在沈阳落下帷幕。大会期间，国家部委领导、地方政府领导、企业专家、学者汇聚一堂，共话智能网联汽车发展前景，聚焦智能网联汽车商业化落地，推动示范运营项目有序开展，打造人才高地及产业聚集区。作为大会的重要组成部分，第三届中国（沈阳）智能网联汽车大赛历经两年的发展和壮大，逐渐成为了前瞻智能技术实践验证平台和行业交流平台，推动智能汽车行业健康发展。     

智能网联混合车流的动态特性及稳态控制策略

自动驾驶技术为精确控制和优化车辆跟驰提供了条件,通过梳理近年来国内外网联混合交通的研究现状和发展动态,发现传统驾驶人的随机行为是影响交通系统稳定性的重要因素,网联车辆对于稳定车流态势具有良好的效果,从而也提高了车辆跟驰的安全性.为此,基于未来一段时间内网联车与人工驾驶共存的情形,研究网联混合交通的跟驰模型及稳态机理对于...     

网联环境下高速公路辅助驾驶车辆编队评估

为评估智能网联环境下高速公路辅助驾驶车辆编队的效果，首先基于V2X （Vehicle to Everything）和智能驾驶人模型（Intelligent Driver Model，IDM）对网联环境下的车辆跟驰行为进行建模，并对其进行参数校准；其次从安全性评价指标和通行效率两方面构建编队效果评价体系；然后通过VISSIM和VBA联合仿真，改变编队的车道、交通流量、网联车渗透率等变量进行试验。仿真结果表明，网联环境下车辆辅助驾驶编队在不同层面对于安全性与效率性都有提升；最后以不同期望速度在网联环境和非网联环境下分别进行实车辅助驾驶编队试验，以验证评价指标体系以及仿真试验的有效性。其中，实车试验结果显示，期望速度为70 km·h^-1时，网联环境下的辅助驾驶编队通行效率比非网联环境提升56%，90 km·h^-1时提升37.2%，110 km·h^-1时提升39.8%。通过与仿真试验结果对比，表明网联环境下车辆辅助驾驶编队对交通流安全性有一定程度的提升。     

智能网联汽车信息安全测评体系

目前智能网联汽车信息安全工作主要集中在分析、挖掘安全漏洞等方面,缺乏全面、系统的信息安全评估体系。基于智能网联汽车存在的安全威胁,提出一套从汽车自身安全水平、车辆智能网联化水平和企业应急响应体系3个方面综合分析汽车信息安全的测试评估体系,并通过实车验证了该测评体系合理可行,为汽车研发过程中信息安全风险分析提供技术支撑。     

智能网联车辆跟驰模型及交通流特性研究

智能网联车辆(Intelligent and Connected Vehicle,ICV)跟驰模型是研究ICV交通流特性的基础模型,针对ICV跟驰模型的建模及交通流特性开展研究。分析现有ICV跟驰模型存在的缺陷,考虑模型结构简洁且参数物理意义明确的特性,提出新的ICV跟驰模型。理论推导本文ICV跟驰模型以及原跟驰模型的基本图函数关系式,对比分析通行能力的影响,考虑周期性边界条件,设计数值仿真实验,仿真分析ICV的混入对混合交通流稳定性的影响。研究结果表明:本文所提ICV跟驰模型能够克服原模型通行能力受恒定车头时距影响较大的缺陷,相比原模型而言,本文ICV跟驰模型通行能力随自由流速度的变化幅度较显著,与实际车流运行特性相符合,同时,ICV有利于混合交通流稳定性的提升,当ICV比例达到60%时,混合交通流由不稳定状态转变为稳定状态。研究结果论证了所提ICV跟驰模型具备良好的模型特性,可为智能网联环境下的交通流特性分析提供模型参考。