智能驾驶在现代物流中的应用及前景

<正>智能驾驶是人工智能在汽车上的应用场景之一,其在物流运输中的应用和发展前景广阔。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,智能驾驶将为物流运输带来更加高效、安全和环保的服务,推动整个行业的发展和进步。智能驾驶利用传感器、雷达、摄像头等设备感知周围环境,通过人工智能算法处理数据,实现车辆的自主驾驶,既减少了人力成本,又提高了运输效率。     

智能网联产业链分析:毫米波雷达成关键部件

<正>随着大众对汽车驾驶安全性、舒适性要求的不断提升,人们正进入一个新兴的"汽车雷达时代",伴随着很多创新发展、颠覆性技术和新晋厂商。毫米波雷达是未来车载主力传感器之一,它将和摄像头、激光雷达、超声波传感器一起为高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶汽车"保驾护航"。本文将对车用毫米波雷达发展的现     

一种基于雷达和机器视觉信息融合的车辆识别方法

为提高先进驾驶员辅助系统对车辆前方环境识别的准确性,提出一种基于雷达和视觉传感器信息融合的车辆识别方法。系统工作前预先对毫米波雷达和摄像头进行联合标定,并确定雷达坐标系和摄像头坐标系的变换关系。车辆识别过程中,首先根据雷达信息确定图像坐标系中的车辆识别感兴趣区域;然后对感兴趣区域进行对称性分析获得车辆对称中心,并对车辆底部阴影特征进行分析处理完成车辆边缘检测;最后根据逆透视变换得到车辆识别宽度,根据识别宽度对识别结果进行验证。结果表明该算法具有较强的环境适应性和准确率,弥补了单一传感器在车辆识别中的不足。     

雷达or摄像头探测?

正Q:关于车辆辅助驾驶系统,为什么有的车是用摄像头进行探测,有的车则是采用雷达波探测,二者有什么区别?A:您好,摄像头与人眼类似,善于判断障碍物的形状与尺寸,但遇到雨雾天气时"视线"很容易受到干扰,遇到强光熙射时也容易出现判断失误。曾经一位特斯拉车主利用Autopilot模式在高速上巡航,但不幸的是所驾驶的特斯拉由于前方强光愿意没能识别出一辆横在路上的卡车     

1036/雷达传感器

<正>Q:请问现在的自适应定速巡航系统(ACC)中的雷达分几种?各自的区别是什么?读者:ACC A:您好,目前市面上的自适应定速巡航系统大多来自博世,而博世提供的雷达传感器有中距雷达(MRR)和长距雷达(LRR),其中中距雷达的探测距离约为160m,探测角度近距离±45°,远距离±6°;长距离雷达的探测距离为250m,探测角度近距离±20°,远距离±6°。这两款雷达都     

博世驾驶员辅助系统提升安全性和舒适性

<正>博世在主动安全和被动安全基础上推出了驾驶员辅助系统,可以满足人们对于车辆安全性和舒适性越来越高的要求,欧洲新车评价规程出台了新的标准,确定了未来驾驶员辅助系统的重要性。博世的驾驶员辅助系统以雷达或摄像头来探测车辆周围情况并进行分析计算,为驾驶员提供支持。中距离雷达传感器能够安装在汽车的前后部,也可安装在位于视野盲区的保险杠后方。传感器的探测距离及     

智能车辆安全辅助驾驶技术研究近况

论述了安全辅助驾驶技术的研究现状、研究的必要性以及研究进展。安全辅助驾驶技术包括车道偏离预警与保持、前方车辆探测及安全车距保持、行人检测、驾驶员行为监测、车辆运动控制与通讯等。分析了各种传感器的优缺点及其在实际应用过程中存在的问题,基于单一传感器不能很好地解决安全辅助驾驶技术可靠性和环境适应能力的要求,应结合激光雷达技术解决图像模糊问题,利用红外传感器增强机器视觉识别的可靠性,未来的安全辅助驾驶技术应该采取多种传感器融合的技术,结合毫米波雷达和激光雷达系统具有深度测量精确的特点,将极大的推动汽车安全辅助驾驶系统的应用和推广。     

Mentor DRS360:集中式数据融合助力自动驾驶设计

正Mentor推出了一款自动驾驶解决方案DRS360平台,该平台能够借助各种传感手段实时捕获、融合及利用原始数据,改善延时的同时,提升了传感精确度和整体系统效率,满足SAE 5级自动驾驶车辆的要求。对于自动驾驶车辆来说,传感器数据非常关键。这些安装在车身周围及车辆内部的传感器,可以更好地探测车内外环境,为自动驾驶功能的实现提供数据支持。传统的汽车设计,通常把来自不同传感器的数据,如雷达、摄像头等,传     

高智商的卡车

近日，奔驰未来卡车在德国马格德堡全球首发，为长途卡车运输的未来远景提供了一个激动人心的现实性展望。10年后，卡车将在欧洲的高速公路上实现自主驾驶，卡车司机的角色将转化为运输经理，他们将在全新的驾驶空间内发挥新的专业技能。     

智能网联汽车前方防碰撞辅助系统的设计

正一、前方防碰撞辅助系统的定义及发展历程前方防碰撞辅助系统(Forward Collision Warning,FCW)是通过摄像头、雷达等传感器实时感知车辆前方的物体,并检测车辆与目标之间的距离并警示驾驶员的一种系统。该系统的示意图如图1所示。     

奔驰盲点辅助系统介绍

<正>主动式盲点辅助系统是利用近距离雷达监测车辆后部以及侧面区域环境的一种技术,其实质作用是拓展后视镜的功能。本文以新款奔驰S级(W222车型)为例,简要讲解该系统的功能及其工作原理。部件介绍该系统由以下部件组成。(1)后雷达传感器:左后和右后保险杠雷达传感器,位于后保险杠上(图1),其作用是监测车外后视镜无法观察到的区域内的物体(障碍物或车辆),监测距离S=0.18~30m,分辨率为S=0.04m,探     

奔驰智能驾驶编队出发

近日,奔驰实验了最新卡车安全技术,三辆车编队自动驾驶,可以同时感知路况,这时司机只要喝喝茶就能轻松搞定。据悉,该三辆车都是搭载的"Highway Pilot"智能驾驶系统,该系统和飞机上的自动驾驶系统类似,包括安装在前车身的雷达探测器、摄像头以及自适应巡航控制系统,它可以控制卡车在道路上按照固定模式行驶(当然司机对车辆还是具有绝对的控制权)。     

摄像头新功用:取代汽车后视镜

<正>摄像头技术在汽车上正发挥日益重要的作用,各种驾驶辅助以及未来自动驾驶功能的实现,都离不开包括摄像头和雷达等在内的环境传感器的工作。如今,汽车研发人员正进一步挖掘摄像头的潜能,通过监视系统来取代汽车的外后视镜和内后视镜。这种有别于传统的设计理念乍一听很有趣,没有了后视镜的汽车,驾驶员如何观察车后视     

第1辆取得上路许可的自动驾驶卡车

正美国卡车制造商福莱纳推出的Inspiration卡车,是世界上第1辆取得上路许可牌照的自动驾驶卡车,目前它只能在美国内华达州的道路上使用该功能,但它仍然成为卡车发展史上的里程碑。Inspiration卡车基于福莱纳Cascadia车型打造,采用的Highway Pilot系统来自于奔驰未来卡车2025,该系统包括前雷达和立体摄像头以及经过验证的辅助驾驶系统。当Inspiration卡车行驶在安全的高速路上时,驾驶者可以激活高速公路导航系统,     

基于深度置信网络的多源信息前方车辆检测EI北大核心CSCD

本文中以深度置信网络为理论基础,提出了一种多源信息的前方车辆检测方法。首先将毫米波雷达和摄像机进行联合标定,确定两个传感器坐标系之间的转化关系。然后通过对毫米波雷达数据进行预处理完成前方障碍物的标签分类,获得前方车辆目标和其他类障碍物的数据。接着利用深度置信网络对数据进行训练,完成前方车辆的初识别。最终根据常见车型宽度和高度的统计数据获得前方车辆识别的验证窗口。实验结果表明,采用所提出方法前方车辆识别的正确率为91.2%,单帧图像的总处理时间为37ms,有效地提高了系统实时处理速度,尤其对阴天、夜间、轻雨或雾霾等恶劣的道路环境中的车辆有良好的检测效果,能满足汽车辅助驾驶对于准确性和稳定性的要求。     

基于深度置信网络的多源信息前方车辆检测

本文中以深度置信网络为理论基础,提出了一种多源信息的前方车辆检测方法。首先将毫米波雷达和摄像机进行联合标定,确定两个传感器坐标系之间的转化关系。然后通过对毫米波雷达数据进行预处理完成前方障碍物的标签分类,获得前方车辆目标和其他类障碍物的数据。接着利用深度置信网络对数据进行训练,完成前方车辆的初识别。最终根据常见车型宽度和高度的统计数据获得前方车辆识别的验证窗口。实验结果表明,采用所提出方法前方车辆识别的正确率为91.2%,单帧图像的总处理时间为37ms,有效地提高了系统实时处理速度,尤其对阴天、夜间、轻雨或雾霾等恶劣的道路环境中的车辆有良好的检测效果,能满足汽车辅助驾驶对于准确性和稳定性的要求。     

竞逐雷达赛道，恩智浦单芯片4D毫米波雷达方案有何优势？

<正>随着自动驾驶之争回归理性,未来多年,行业会将更多目光聚焦在L2+级别自动驾驶。就像比亚迪董事长王传福说的那样,高级辅助驾驶才是未来的发展方向。要想实现无限接近L3的L2+自动驾驶,更强的ADAS感知水平是必不可少的。在这其中,摄像头的重要性不待多言,激光雷达不一定是必选项,但更先进的毫米波雷达一定是刚需。摄像头可以识别物体、图案和颜色等信息,激光雷达对目标的距离感知更精准,但这两种传感器受雨、雪、     

奔驰EQE新技术剖析（三）

<正>8.智能驱动管理智能驱动管理提前考虑道路路线和交通状况,以便在驾驶时以最佳能量效率消耗高压蓄电池的能量。为此,使用雷达传感器系统,多功能摄像头和导航系统的相关信息。智能驱动管理还减少车辆的消耗并增加电力范围。最后也是很重要的,其在多种驾驶情况下提供支持并因此为驾驶员提供高水平的舒适性。     

汽车智能驾驶辅助装置简介

防撞雷达装置。防撞雷达装置是利用激光雷达探测汽车前方的车辆,并根据相互之间的位置来决定是否要调整本车行驶速度。该系统包括装在汽车前面的激光发射器、激光传感器和与变速器相连的速度传感器以及装在驾驶室里的显示单元。车道保持装置。设置车道保持装置的目的在于当驾驶     

基于多传感器的军用车辆前方目标提取和融合算法研究

在目标车辆识别算法中,通常采用单一传感器作为感知器件。不论是摄像头还是雷达,都因为自身缺陷导致识别出的目标不准确,给ADAS系统的决策控制带来困难。文章提出了一种基于视觉传感器和毫米波雷达相融合的目标识别算法。该算法利用多传感器信息融合技术,按照本车道前方最危险目标(CIPV)的原则,并结合滤波原理,对目标车辆进行识别、提取和跟踪,以剔除无效目标,保留唯一、有效、可靠、稳定的目标,为ADAS系统的决策控制提供依据。