智能网联汽车节能优化关键问题与研究进展

汽车保有量的增加和能耗排放法规日益严格的限制给车辆节能减排提出了巨大挑战，网联化、智能化和电气化是提高未来交通效率和减少公路能源消耗的三大支柱。为了全面了解智能网联汽车节能减排的前沿问题与研究进展，对当前经济驾驶领域的重点问题进行了总体概述。首先，从广义的能量转换角度总结了智能车辆节能优化技术的本质和3个过程，其中Wheels to Distance环节的车辆系统优化是挖掘汽车节能潜力的重要一环，针对其介绍了智能网联汽车节能优化问题的基本数学原理；其次，从智能运输系统的各类非同源异构数据出发，分别从人-车交互、车-车通信、车-路感知三方面阐述来源于"人-车-路"交互体系的智能信息与数据；然后，针对单车智能网联环境下的多维度信息与先进控制技术相结合的关键问题，从考虑道路坡度预测巡航控制、跟车工况预测巡航控制、智能辅助驾驶和车道变换等应用场景进行具体介绍；针对"人-车-路-云"多源异构环境下车辆行为协同节能关键科学问题，从经济驾驶、多车协同节能、道路交叉口车路协同节能和车云协同节能等方面详细介绍研究现状；并进一步介绍电气化公路系统的前瞻性研究，说明融合智能化信息的E-highway节能潜力和智能重型商用车协同节能的未来发展趋势。最后，总结并梳理智能化信息对于提升车辆节能的重要影响，并展望了其在理论与实际层面遇到的挑战。     

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.     

产业智能化加速 汽车电子先行

汽车智能化技术已经广泛应用于整车的各个领域,让汽车在安全、节能、环保、舒适、人车交互等各方面,极大地改善其综合性能。显然,智能化是未来汽车发展的趋势。这其中"安全驾驶辅助系统"与"车载信息系统"又将是汽车电子增长最快的两个细分领域。     

基于虚拟现实技术的汽车安全控制及三维仿真研究

利用三维虚拟技术建立车辆系统动力学和道路环境等的三维模型数据库,在理论研究的基础上,对车辆的动力学性能、人-车-路系统以及交通事故的再现等方面进行三维仿真研究,重点研究了有关交通事故再现的问题,可以更深入地研究车辆系统的性能和汽车安全控制。     

智能化汽车时代

汽车将更趋智能化。电子技术的发展,使得车辆上各个系统更加紧密配合,协同工作。传感器、雷达、摄像头的广泛应用,让车辆能够提前预知潜在的危险,避免事故的发生。来自欧洲的研究表明,自适应巡航、正面碰撞预警等主动安全技术可以使碰撞几率减少40%,如此高的比例足以说明电子技术的巨大作用。智能化技术带给消费者安全保障的同时,也可以让车辆更加互联互通。车联网已经成为一大热点,各大汽车生产商大多推出了自己的Telematics系统,OnStar、G-book、Sync也已进入中国。围绕车联网概念,各种新的应用陆续推出,带给人们全新的驾乘体验。但也带来安全驾驶的挑战。未来车载信息娱乐系统必将与安全系统,以及其它汽车系统实时沟通,并进一步实现车与车、车与地面基础设施之间     

自动驾驶汽车事故分析与防范

正目前在汽车领域,最顶尖的技术、最热门的话题,莫过于"自动驾驶"。随着汽车技术与人工智能越来越紧密的配合,无人驾驶汽车已经走出实验室,少数车型开始进行路测。这不仅仅是汽车行业的变革,也将为我们的出行方式、交通现状带来改变。另一方面,自动驾驶车辆导致交通事故的发生,引起了大众对其安全性的关注及讨论。     

智能网联产业链分析——激光雷达成关键部件

近年来,智能网联汽车逐渐受到行业及市场关注,这种融合了现代通信与网络技术的新一代汽车,不仅可实现"安全、高效、舒适、节能"行驶,还具备车与驾驶者智能信息交换、共享,以及复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能,使得无人驾驶成为可能。无人驾驶技术已经成为汽车发展的一个大趋势,作为其核心传感器部件之一的车载激光雷达更是有着难以取代的地位。本文重点介绍激光雷达的原理、应用现状及趋势等,从中不难发现激光雷达已经逐渐发展为标配,随着企业自动驾驶方案的选择和规划,车用激光雷达的商业化正悄然发生。     

短途无人配送车自动驾驶技术研究综述

随着互联网经济与物流运输的迅猛发展,“最后一公里”在送货效率、安全、成本上需要更智能化的解决方案,无人化的物流配送成为解决当前配送痛点的关键技术,短途无人配送车已经从试验室阶段迈向商业化应用阶段。与其他车型的无人驾驶技术类似,无人配送车也需要应用到车辆定位、环境感知、路径规划及决策、车辆控制四大核心技术。据此,通过研究核心技术的发展情况,梳理了现阶段无人配送车存在的技术问题,以期为行业提供参考。     

大客车无人驾驶时代有望开启

<正>现阶段我国有5家自主车企涉及私家车自动驾驶领域,宇通是目前国内唯一的涉及自动驾驶客车研发的企业。随着汽车越来越智能化,无人驾驶车辆离我们也越来越近。8月29日,郑州郑开大道上,我国第1辆无人驾驶大客车,在开放道路条件下,全程无人工干预首次成功运行。突破:开放式道路实测成功据了解,进行此次自动驾驶试验的宇通大型客车从河南省连接郑州市与开封市的城际快速路——郑开大道城铁     

主编寄语

正经过近一年的精心筹备,"汽车智能网联技术专刊"终于与读者见面了!近年来,随着新兴的汽车电子技术、通信技术、大数据平台等技术进步,电动化、智能化、联网化技术正在引导着汽车产业发生颠覆性变革。特别是,汽车智能化已经成为全球汽车产业转型升级的重要发展方向。汽车智能网联技术涵盖了自动控制、计算机科学、通信技术、人工智能和车辆工程等技术领域,     

智能网联汽车技术发展现状刍议

现阶段,我国汽车产品正在向着智能化、网联化的方向发展,如此便带给了汽车用户全新的体验,同时让其重新认识了智能网联汽车技术。智能网联汽车,即融合车联网和智能车,把控制中心、车辆传感器以及执行装置等设置在智能汽车中,利用环境感知、智能决策以及执行等相关功能,通过网络和通信技术,实现人、路、车的信息交互共享,今后会慢慢代替人类驾驶汽车,可以确保汽车驾驶更加舒适和安全。     

无人驾驶汽车共享调度方法研究

由于无人驾驶汽车不存在人为驾驶的随机性,操控精确性高,组成的交通流通行能力大,合理的调度方法能够提高无人驾驶汽车调度系统的整体收益、降低服务时间、降低乘客的出行费用,并从根本上缓解城市交通安全、交通拥堵、交通污染等社会问题。为使无人驾驶汽车更好地为乘客提供共享乘车服务,在深入了解无人驾驶汽车技术发展的基础上结合共享调度理论,建立了适合于一定区域内满足乘客需求的共享无人驾驶汽车调度模型。对模型中的公式以及限定条件进行了严密的分析,根据模型的限制条件设计了一种新型的乘客合乘的算法,新提出的算法首先研究了如何确定请求-路线-车辆分配情况,动态生成在线需求和无人驾驶车辆的最佳路线,然后利用贪婪分配进行匹配,最后完善已有算法的不足,通过优化约束条件来改进匹配,通过多次迭代后得到最优分配。为了更好地验证新提出算法的运算效率,利用某地区的OD调查数据对新提出的算法和聚类算法从匹配成功率、算法平均运行时间、乘客平均等待时间3个角度应用软件进行模拟分析,表明新提出的算法运算效率得到较大提高。     

面向智慧园区的无人车远程约车系统

围绕无人驾驶技术和智能交通的发展,本文提出一种面向智慧园区的无人车远程约车系统,系统由自动驾驶汽车、车载单元、手机APP和云平台组成,在无人驾驶感知和控制的基础上,设计车载单元的MCU+MPU硬件系统和Linux软件系统,搭建云平台的B/S架构,重点设计了系统各子单元之间的交互和逻辑,完成智慧园区内手机APP远程约车、无人驾驶车辆接送乘客到达目的地的任务。     

加速智能网联汽车发展

<正>智能化、互联化已经成为未来汽车技术的发展趋势。在不久前召开的2015中国汽车工程学会年会上,举行了一场有关智能网联汽车的高峰论坛。论坛指出,只有智能驾驶与互联驾驶相结合,才能有效提升车辆的安全性与经济性能,提高交通系统运行效率。从智能化来看,高级驾驶员辅助系统、自动驾驶技术快速发展;网联化方面,车联网技术在汽车上的应用正日渐普及,汽车实时在线成为趋势。值得一提的是,美国政府已宣布自2017年起强制安装车对车通讯系     

陕汽天行健化解运营难题

<正>现代化的公路物流业已告别传统、粗放的人工管理模式,以IT技术为基础的信息化、智能化管理工具为物流业发展带来了新的契机。实时掌握车辆运行状态,实现"人-车-路-货"的信息采集与交互,安全、高效的车辆调度和管理成为现代物流的主要特征。在此背景下,陕汽更加关注重卡全生命周期和客户经营全过程,让客户更高效、更富竞争力的从事物流运输成为重卡企业成功的基础。为此,陕汽围绕客户体验和物流管理流程,经过近1年的深度开发,天行健系统2.0版于今年年初已经全新上市。     

汽车智能化周期表《汽车智能化指数》将教你鉴别无人驾驶汽车好不好

正狗年除夕夜,由无人车、无人船、无人机组成的全球首个"陆海空"无人系统联合展演在世界最长的跨海大桥——港珠澳大桥。在2018年央视春节联欢晚会上,呈现了一场科技秀。由百度Apollo无人车组成的百余辆"国家队"车辆(无人驾驶新能源乘用车、与金龙客车合作打造的全国首款无人驾驶微循环巴士,以及与智行者科技合作打造的无人驾驶扫路机和无人驾驶物流车等),成为首批跑上港珠澳     

车-车协同下无人驾驶车辆的换道汇入控制方法

多车协同驾驶是智能车路系统领域的研究热点之一,可有效降低道路交通控制管理的复杂程度,减少环境污染的同时保障道路交通安全。基于多车协同驾驶控制结构,提出了一种无人驾驶车辆换道汇入的驾驶模型及策略,系统分析了多车协同运行状态的稳定条件。在综合分析无人驾驶车辆换道汇入的协作准则、安全性评估后,基于高阶多项式方法,结合车辆运行特性,通过引入乘坐舒适性的指标函数,设计得到无人驾驶车辆换道汇入的有效运动轨迹。通过研究汇入车辆与车队中汇入点前、后各车辆的运动关系,详细分析车辆发生碰撞的类型和影响因素,给出避免碰撞的条件准则,从而确保无人驾驶车辆汇入过程中多车行驶的安全性和稳定性。基于车辆运动学建立车辆位置误差模型,结合系统大范围渐进稳定的条件,选取线速度和角速度作为输入,应用李雅普诺夫稳定性理论和Backstepping非线性控制算法,设计了无人驾驶车辆换道汇入后的路径跟踪控制器。仿真试验和实车试验结果表明：所设计的换道汇入路径是可行、安全的,控制器具有良好的跟踪效果,纵向和横向的距离误差在15 cm以内,方向偏差的相对误差在10%以内。研究结果为智能车路系统中的多车状态变迁与协同驾驶研究提供了参考,可服务于未来道路交通安全设计和评价。     

无人驾驶汽车研究动向

正无人驾驶汽车是一种智能汽车,也可以称之为轮式移动机器人,主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪器来实现无人驾驶。它通过车载传感系统感知道路环境,自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标;利用车载传感器来感知车辆周围环境,并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆安全、可靠地在道路上行驶。无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体,是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。     

地面无人驾驶技术现状及应用

车辆智能化及无人驾驶技术是智能交通研究中的重要领域。国防科技大学从1987年起开始进行无人驾驶技术研究,先后成功研制多代无人驾驶平台。面向高速公路环境的红旗HQ3无人驾驶汽车的研制始于2006年,并于2011年7月完成了从长沙到武汉的长距离高速无人驾驶实验,全程286公里,用时约3个半小时,自主超车60余次,人工干预里程小于1%。此外,在车辆辅助驾驶应用领域,国防科技大学也拥有碰撞预警、自主泊车、驾驶人身份鉴别、车道跑偏告警等原理样机。     

安徽首条5G自动驾驶道路正式开建安凯无人驾驶客车成为首批运营车辆

新冠肺炎疫情爆发后,无人消毒车、无人配送车、无人巡逻车、无人告卖车等轮番.上阵,成为备受关注的“疫情防控兵”。与此同时,人们对无人驾驶汽车的呼声也越来越高,行业对智能网联技术、无人驾驶技术的研发进程不断加速。安徽智能网联汽车产业也取得不错的进展,安徽首条5G自动驾驶;示范线路完成建设一体化招标工作正式开建,无人驾驶切实应用到公共出行的新领域。届时,安凯自主研发的无人驾驶客车将作为示范运行车辆,成为该线路首批上路的运营车辆,彰显“中国智造”的无限魅力。