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在研究生态驾驶(Eco-driving)的初期,多以传统燃油车为对象。随着近年来国内混合动力汽车的推广和提倡,为节省电能和增加行驶里程,逐步展开对新能源汽车(主要为电动汽车)生态驾驶策略的研究。文中在分析生态驾驶的优势和必要性、阐述新能源汽车发展背景的基础上,对新能源汽车生态驾驶研究状况进行梳理,为新能源汽车生态驾驶控制策略制定提供参考。 相似文献
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汽车照明的革命亮度高,能耗低,寿命长,如同日光般白皙——氙气汽车前照灯由于能够大大提高驾驶安全性与舒适性,使夜间驾驶、长途驾驶、高速公路驾驶和越野驾驶变得更为轻松,已越来越受到消费者的喜爱。 相似文献
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为提高汽车驾驶训练的科技含量,我军的一些司训单位装备了汽车驾驶模拟训练系统。开展汽车驾驶模拟训练,可解决许多实车驾驶训练中所不能解决的问题,提高训练的质量和效益,同时也保证训练安全。笔者在调研过程中,发现在汽车驾驶模拟器的视景材料里,普遍存在一些问题,现就此谈一 相似文献
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<正>汽车越来越多,对于驾驶汽车的安全保护措施也越来越多了,9月21日,我体验了一下日产最新的科技成果——全方位驾驶系统,它们就装备在刚刚上市的英菲尼迪QX56等几款车型上。这是日产公司在北京金港赛车场举行的汽车安全与环境科技巡演活动。作为日产汽车在中国举办的规格最高的年度技术展示盛会,现场展示的技术包括驾驶安全、环境保护、动力性能 相似文献
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大卫 《拖拉机汽车驾驶员》2014,(12):180-180
大众汽车集团要实现到2018年成为全球最环保的汽车制造商的目标,新能源汽车将扮演关键的角色。插电式混合动力汽车结合了市内驾驶和远途驾驶出行的优势,是大众汽车集团新能源汽车发展的重点:在短途的城市道路通过纯电驱动实现二氧化碳的零排放,而混合动力方式可在远途驾驶提供超长的续航里程。 相似文献
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本文主要对汽车安全驾驶以及应急处理技术进行研究,分析影响汽车安全驾驶主要安全事故,从而提出相应的改善措施,意在确保驾驶安全,避免发生安全事故,希望对相关工作人员具有一定的参考价值。 相似文献
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随着自动驾驶等级的提高,面向传统汽车的测试工具与测试方法已不能满足自动驾驶汽车测试的需要。基于场景的虚拟测试方法在测试效率、测试成本等方面具有巨大的技术优势,是未来自动驾驶汽车测试验证的重要手段,已成为当前的研究热点。通过对大量相关文献的系统梳理,综述了基于场景的自动驾驶汽车虚拟测试研究进展。对比分析了自动驾驶测试场景的不同定义方式,明确了测试场景的内涵,归纳了测试场景的要素种类,概述了测试场景的数据来源,总结了场景数据的处理方法。在此基础上,对自动驾驶汽车虚拟测试方法进行了总结,分析了典型的测试方式、测试平台和虚拟测试的技术要点,梳理了软件在环、硬件在环和车辆在环测试方案及其关键技术。针对自动驾驶汽车测试效率问题,研究了基于场景的加速测试技术,概述了典型的测试场景随机生成方法和危险场景强化生成方法。最后,对基于场景的自动驾驶汽车虚拟测试所面临的问题及未来发展趋势进行了分析和展望。研究结果表明:基于场景的虚拟测试是推动自动驾驶技术发展和产业落地的必由之路,未来研究应着力突破基于解构与自动重构的测试场景数据库、人-车-环境系统一体化高置信度建模、自动驾驶汽车虚拟测试标准工具链、不同自动驾驶汽车渗透率下的混合交通模拟与测试、测试案例动态自适应随机生成机制等核心共性技术,建立自动驾驶汽车虚拟测试标准体系。 相似文献
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汽车驾驶模拟训练一直是汽车驾驶员训练的一项重要内容。但是在许多驾驶学校的模拟训练往往都被忽视了。其实在汽车驾驶员训练过程中有效地进行驾驶模拟训练,对于提高驾驶员的培训质量、缩短训练周期、降低车材消耗和减少训练事故将具有十分重要的意义。 相似文献
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汽车驾驶模拟器是1种研究“人‐车‐路‐环境”交通特性的重要工具,由于具有重现性好、安全性高、成本低等优势,被广泛应用于交通研究方面,尤其因其能够在危险场景中采集多种车辆数据,近年来汽车驾驶模拟器在交通安全方面的研究进展飞速。文中简要介绍了汽车驾驶模拟器的国内外发展历史,从驾驶分心、道路设计、交通设计、交通事故和驾驶疲劳5个方面梳理出汽车驾驶模拟器在交通安全领域的应用研究,并分析了这5个方面研究领域中驾驶模拟器实验的其中利弊,探讨了汽车驾驶模拟器在中国交通安全研究中的应用前景及存在的问题。 相似文献
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安全驾驶作为汽车运行的核心内容,是提升汽车驾乘体验的重要路径。为了更好地解决现阶段汽车驾驶环节暴露出的安全问题,形成高效的道路运输体系,以汽车安全驾驶作为研究对象,从多角度出发,深入分析影响汽车驾驶安全的相关要素。 相似文献
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基于人类的自然驾驶数据、交通事故数据等信息提出的自动驾驶汽车技术要求和测试场景难以反映自动驾驶汽车特有的局限性和安全风险。文章从车辆视角出发,利用搭载高度自动驾驶功能的汽车开展了实际道路测试,并通过分析测试过程中遇到的危险场景和边缘场景,总结了城市道路环境下自动驾驶汽车在感知、定位、决策规划、控制执行和网联通信等方面存在的主要场景挑战。该研究成果弥补了基于人类驾驶数据开展相关研究的不足,能够为自动驾驶汽车的研发和基于场景的测试验证提供参考。 相似文献