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。     

汽车工业增长的新动力-智能汽车

正所谓"智能车辆",就是在普通车辆的基础上增加了先进的传感器(雷达、摄像)、控制器、执行器等装置。通过车栽传感系统和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交换,使车辆具备智能的环境感知能力,能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态,并使车辆按照人的意愿到达目的地,最终实现替代人来操作的目的。智能汽车与一般所说的自动驾驶有所不同,它指的是利用多种传感器和智能公路技术实现的汽车自动驾驶。智能汽车首     

基于激光雷达的3D目标检测研究综述

近年来,随着自动驾驶技术的快速发展,智能汽车对于环境感知技术的需求也越来越高,由于激光雷达数据具有较高的精度,能够更好的获取环境中的三维信息,已经成为了3D目标检测领域研究的热点。为了给智能汽车提供更加准确的环境信息,对激光雷达3D目标检测领域主要研究内容进行综述。首先,分析了自动驾驶车辆各种环境感知传感器的优缺点;其次,根据3D目标检测算法中数据处理方式的不同,综述了基于点云的检测算法和图像与点云融合的检测算法;然后,梳理了主流自动驾驶数据集及其3D目标检测评估方法;最后对当前点云3D目标检测算法进行总结和展望,结果表明当前研究中2D视图法和多模态融合法对自动驾驶技术发展的重要性。     

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.     

基于视觉的车辆与车道线检测系统的设计

随着汽车的软硬件迅猛发展，智能驾驶已成为热门领域。为提高汽车的行驶安全性，发展环境感知技术至关重要，其中视觉传感器获取信息直观且成本低廉，已成为智能汽车提高行驶安全性的优先选择方式。据此，基于视觉的车辆与车道线检测方法，进行了系统设计，并以数字图像处理为理论基础，分析了车辆与车道线识别的步骤和检测，同时利用Python编写代码，经过运行达到了预期的设计目标。     

启事

<正>智能车辆是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术,是典型的高新技术综合体。目前对智能车辆的研究主要致力于提高汽车的安全性、舒适性,以及提供优良的人车交互界面。近年来,智能车辆己经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力,很多发达国家都将其纳入到各自重点发展的智能交通系统当中。     

基于ITS技术的汽车驾驶安全辅助系统

基于ITS技术的汽车驾驶安全辅助系统是提高道路交通安全的有效手段,本文介绍了清华大学汽车安全与节能国家重点实验室在此领域的研究与开发工作。在研究行驶环境感知和信息融合、驾驶员特性和安全距离模型、车辆运动控制及系统集成等关键技术的基础上,研制了汽车驾驶安全辅助系统试验平台和试验样车,实现了行车前撞预警、安全车距保持、智能车道保持等功能,并完成了相关试验分析与评价,为进一步开展基于ITS的汽车主动安全辅助技术的研究以及汽车驾驶辅助系统的产业化奠定了基础。     

无人驾驶商用车市场前瞻

正无人驾驶技术是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的智能汽车技术。它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,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。它集自动控制、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。     

世界智能车辆的研究概况

智能车辆又称轮式移动机器人，是集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，是智能交通系统的一个重要组成部分。本文介绍了世界智能车辆的研究方向和范围。     

关于开设智能网联汽车专业的研究

正智能网联汽车是集合汽车自动化驾驶技术和信息网络技术的高新技术产业,是未来汽车产业发展的重要方向。智能网联汽车包含先进驾驶辅助系统(ADAS)和车联网(V2X)两种发展路径。国外多数采用先进驾驶辅助系统,优先车辆智能化的发展,再进行少量的设施布局,我国由于信息化通讯方面的优势,选择同时发展智能汽车和智能道路。     

新一代智能交通全出行链集成系统设计

智能网联汽车已成为汽车技术发展的大势,通过融合智能网联汽车和智慧交通技术,以自动驾驶车辆的需求为核心,应用深度学习、边缘计算以及领先水平的车路感知融合、车路云控协同等方法,构建"智能网联汽车+智能交通+智慧城市"全出行链场景,实现无人驾驶在智慧道路、智慧停车、智慧园区的综合应用,为后续工程建设、产业化落地提供强大的技术支撑,进一步推动自动驾驶产业的发展。     

车辆安全辅助驾驶系统发展概述

随着公路交通特别是高速公路交通的飞速发展,交通事故尤其是恶性交通事故呈不断上升趋势,交通安全越来越受到广泛关注。因此,研究车辆安全辅助驾驶系统,为汽车提供安全辅助驾驶功能,从而为减少常规车辆因驾驶员主观因素造成的交通事故提供智能技术保障。车辆辅助驾驶系统技术发     

智能网联混行动力异构交通流生态驾驶

智能网联汽车最终会以电动汽车为实现载体,而人工驾驶车辆在未来相当长的时间里依然会以传统燃油汽车为主体.以此为背景,研究城市混行交通与动力异构条件下智能网联汽车的生态驾驶问题.考虑智能网联汽车低占比时的城市交通环境,以智能网联汽车电能消耗最小为目标,将智能网联汽车生态驾驶问题表征为最优控制理论框架下的两点边界值问题,并予...     

自动驾驶感知系统的未来之路

<正>随着计算机技术的飞速发展，人工智能技术逐渐走入大众视野，其中自动驾驶技术则是人工智能技术中的重要应用，自动驾驶技术的主要目标是让汽车可以自主行驶，减少驾驶人的驾驶疲劳，提高汽车驾驶的安全性和舒适度。自动驾驶技术的实现需要依赖于感知系统、决策系统和控制系统的协同工作，其中，自动驾驶感知系统是非常重要的一环，承担着让自动驾驶汽车“看得清”的任务，其研究和发展将影响自动驾驶汽车落地进展。     

汽车智能雨刮系统雨滴检测方法研究进展

在雨雪天气，为了保证驾驶员前方视野清晰，各类车辆均需配备雨刮装置。汽车智能雨刮系统作为汽车高级驾驶辅助系统的重要组成部分，是智能驾驶领域研究重点之一。详细介绍了汽车智能雨刮系统中常用的两种雨滴检测方法，分别基于雨量传感器和视觉传感器来实现。详细阐述了传统的基于雨量传感器的雨滴检测方法的工作原理及其研究现状，分析了各种类型雨量传感器存在的主要问题。针对新兴的基于视觉传感器的智能雨刮系统，分析了雨滴特征及其目标检测方法的发展历程。基于视觉传感器的汽车智能雨刮系统可以和高级驾驶辅助系统的其他组件共用视觉传感器和硬件设备，极大地降低了智能雨刮系统的应用成本，但是在准确性、实时性和适应性等方面仍存在较多问题亟待解决。     

基于视觉与激光雷达数据融合的前车识别研究

智能驾驶技术已经成为智能车的重要开发领域,这一技术实现的关键就是对车辆精确的环境感知,对周围物体进行准确识别,避免车辆在行驶过程中出现事故,在智能辅助驾驶系统起关键性作用。目前,单一传感器不能满足复杂工况下的路面识别,基于多传感器的数据融合(Multi-sensor Information Fusion,MSIF)可以提高检测效率,改善单一传感器检测不精确的缺陷,文章先对传感器进行标定实现多传感器的时空同步,对识别的物体进行检测判断,确定前车。实验结果表明此方法有利于提高汽车安全行驶性能,可以准确、实时地识别前方车辆,满足多工况下的前车识别。     

技术升级推动传感器应用

<正>随着汽车技术的升级,传感器在汽车上的应用正日益增多。通过传感器,可以更好地探测车辆各系统的运行状态,以及车辆周围的环境,使汽车变得更加清洁、安全和智能。其应用领域包括清洁内燃机、高效能源管理、电气化传动系统、主被动安全系统、车联网、自动驾驶等领域。     

全国汽车标准化技术委员会智能网联汽车分技术委员会获批成立

正12月26日,国家标准委办公室印发了《关于成立全国汽车标准化技术委员会智能网联汽车分技术委员会的复函》(标委办综合[2017]230号),同意成立全国汽车标准化技术委员会智能网联汽车分技术委员会,编号为SAC/TC114/SC34,英文名称为:Subcommittee 34 on Intelligent and Connected Vehicle of National Technical Committee 114 on Road Vehicles of Standardization Administration of China。全国汽车标准化技术委员会智能网联汽车分技术委员会主要负责汽车驾驶环境感知与预警、驾驶辅助、自动驾驶以     

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。     

电动转向和主动转向的发展趋势

转向系统的电子化为先进安全汽车、辅助驾驶系统和自主驾驶车辆提供了友好的人机界面和有效的转向执行机构,是汽车集成控制系统与智能汽车的重要组成部分。