人工智能在汽车自动驾驶中的应用

我国已经正式迈入了科技社会,各种科学技术在飞速发展,其中最引人注目的 就是人工智能技术,人工智能技术的应用范围非常广,包含生活、交通、建设等各个方面.随着研究的深入,人们现在已经将人工智能技术融入到汽车驾驶中,形成了新的汽车自动驾驶技术.这种自我控制的技术在一定程度上可以减少事故发生的概率,这种技术完全颠覆了传统的汽车...     

人工智能技术在自动驾驶中的应用

本文主要介绍实现自动驾驶技术的三大系统及每一系统与人工智能技术的结合,简述自动驾驶的优势与挑战。     

考虑驾驶风格的智能车自主驾驶决策方法

为了提升智能车类人驾驶水平,提供符合驾乘者驾驶习惯的个性化驾驶服务,改进了DDPG算法并设计智能车驾驶决策系统,学习不同风格的个性化驾驶策略.招募20位驾驶人参加基于仿真平台的模拟驾驶实验,采集驾驶数据.运用相关性检验方法选择个性化驾驶评价指标,使用K-means聚类方法将驾驶风格进行分类.在基础DDPG算法的输出部分加入线性变换过程,形成改进的个性化驾驶决策学习算法,进而构建个性化自主驾驶系统,以3种驾驶风格作为学习目标,调节线性变换参数,在线训练并测试算法.结果表明,提出的方法比基础算法收敛速度提升21.3%.算法在测试场景中,保持了高于驾驶人的横向控制水平,车道偏移量下降73.0%,且驾驶的车辆未与道路外侧护栏发生碰撞.聚类结果显示,算法通过调节线性变换参数,能够有效学习不同的驾驶风格.     

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。     

驾驶模拟器在自动驾驶系统中的应用研究

自动驾驶车辆在实际道路上行驶之前的测试阶段是一个至关重要的环节。一个低成本、高效率以及高精度测量的自动驾驶车辆的测试方式,对于自动驾驶车辆的开发具有重要意义。将驾驶模拟器运用到研究自动驾驶车辆测试已是近年来的一个研究热点。基于虚拟驾驶场景的自动驾驶车辆的检测,通过组合虚拟驾驶场景的背景车辆、行人、交通灯、建筑、指示标牌等元素,研究将驾驶模拟器与虚拟驾驶场景的联合应用来测试自动驾驶车辆。设计了典型的交通场景,通过自动驾驶车辆和背景车辆的实时交互,研究自动驾驶车辆的各项性能指标。研究结果表明:该驾驶模拟器可以高度拟合人类驾驶体验,驾驶员通过驾驶模拟器控制背景车辆能够很好的模拟现实中的驾驶行为,对自动驾驶车辆的仿真测试起到了促进作用。     

园区自动驾驶车辆测试方案设计与应用

本文介绍园区自动驾驶车辆测试用例设计,并通过实施、修改和完善应用于首钢园区自动驾驶概念车项目。     

识别阴影中智能车辆导航路径的神经网络方法研究

提出采用消阴影神经网络I和消阴影神经网络II来消除智能车辆导航图像中的阴影并识别出导航路径的方法。所开发的消阴影神经网络I和II均为3层结构，分别是输入层、隐层和输出层，采用自适应线性单元优化了网络的隐层节点数，文中也介绍了神经网络I和II的训练过程。在JLUIV—2型智能车辆上进行了实际路径识别试验，试验结果表明：连续使用消阴影神经网络I和II可快速有效地消除导航图像中的阴影，获得清晰可靠的导航路径。     

数学算法在汽车自动驾驶系统中的应用

本论文的研究目的在于探索数学算法应用于汽车自动驾驶系统的领域。通过从汽车自动驾驶系统概述、基础理论、具体应用及未来发展方向等方面的阐述,分析了数学算法对于促进汽车智能驾驶技术进步的重要性。数学算法不断地优化与创新,会进一步提高汽车自动驾驶系统性能与智能水平。     

摩托车自动驾驶仪的开发与应用

为适应国Ⅲ标准中对摩托车进行排放耐久试验的需要,结合国内车辆和使用实际情况,开发了能够自动操纵摩托车的自动驾驶仪。自动驾驶仪采用＂类驾驶员＂一体化结构,着力点、施力方式等可完全按照人的习惯进行设计,执行器的拟人化特点更为突出,执行器与车辆的匹配和配合非常合理,试验人员调整执行器更易于理解。     

基于行为融合的无人自动驾驶车辆的智能控制

针对动态环境下无人自动驾驶车辆控制的非线性、时变的特点,提出并设计了一种基于行为融合的无人驾驶车辆的智能控制策略。根据车辆行驶基于模糊逻辑方法设计了一系列的基本行为模式,用模糊控制的方法分别建立各行为模式控制器,进而对车辆的方向和速度进行控制。在行为选择机制设计中,对常用的行为竞争和行为融合2种方法进行分析比较后,提出限制各行为模式的使用范围,通过各行为的控制和融合,既达到有效避障,又能完成行驶目标的目的。通过几种典型障碍物环境下的避障仿真实验,结果显示设计达到了预期效果。     

高配车智能驾驶技能普及发展SWOT分析及对策建议

发展智能汽车产业不仅意味着一个行业的发展,同时也会引领和促进许多相关新兴产业的发展,因此我国已将智能汽车的发展纳入到了国家发展战略层面。然而,从优劣势对比、机遇和挑战的SWOT角度来看,高配车的智能驾驶技能普及现状令人堪忧,需要更具针对性的对策。从业人员的专业认知、行业监管环境、宣传形式、服务深度都是需要考虑的层面,汽车行业的服务能力和培训体系都成为了重要的影响因素。基于对汽车行业整体和高配车智能驾驶技能普及的现状,利用SWOT分析法进行详细的解读,并提出了有效的对策。     

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。     

智能汽车辅助驾驶技术分析

文章出于深层分析智能汽车辅助驾驶技术的考虑,从其概念分析入手,并对其自适应巡航及车道保持的工作原理进行了深刻分析,随后对其包括执行控制以及电机转向结构在内的执行系统做出剖析,并在全面分析智能汽车辅助驾驶系统的设置意义的前提下,对智能汽车辅助驾驶系统的未来发展趋势进行了展望.可以肯定的是,智能汽车发展至今,机器学习发展仍...     

Hilbert-Huang变换结合近似熵在疲劳驾驶时脑电分析中的应用

研究疲劳驾驶状态下驾驶员脑电信号的特征。结合Hilbert-Huang Transform(HHT)方法和近似熵方法,提出了一种新的脑电信号处理方法:HHT近似熵方法,首先用HHT方法把脑电信号分解为多个内在的模式分量,然后求取各个模式分量的近似熵值,探讨疲劳驾驶时脑电信号的非线性特征。在汽车模拟驾驶仪上进行疲劳驾驶,同时用脑电测量仪器测量驾驶员脑电,用HHT近似熵方法对正常静坐、正常驾驶、疲劳静坐、疲劳驾驶4种脑电信号进行具体的分析处理,结果表明d_2、d_4近似熵比值可以区分4种脑电信号,可以作为疲劳驾驶时的脑电特征。为疲劳驾驶的预警系统研究提供了理论上的一些依据和参考。     

人工智能在汽车驾驶技术领域的应用与发展

随着人工智能技术的不断发展,在社会各个领域都实现了广泛应用,人工智能的进入,改变了人们的生活,同时也推动了时代的全面发展.以汽车领域为例,人工智能已经逐步踏足汽车驾驶技术领域,并且通过人们对智能技术的不断探索与研究,在汽车驾驶技术中实现了良好的应用效果.未来我国汽车驾驶技术领域也会逐步朝着人工智能化发展,并不断优化和提...     

关于机关公务车辆调度管理和安全行车工作研究

当前国家经济飞速发展已经进入到新常态阶段,机关单位的工作效率的要求也在不断的提高,针对机关车辆安全保障的需求同步提升,有序的车辆调度,安全高效的行车时对机关工作正常运行的重要支撑之一,通过对当前机关车辆调度的观察,以及和相关工作人员之间的交流,针对机关车辆的安全调度和保证安全行车提供一些基本建议.     

Handling Cut-In Vehicles in Strings of Cooperative Adaptive Cruise Control Vehicles

Cooperative adaptive cruise control (CACC) systems are a candidate to improve highway capacity by shortening headways and attenuating traffic disturbances. Although encouraging results have been obtained until now, a wide range of traffic circumstances has to be investigated in order to get reliable CACC systems driving on real roads. Among them, handling both vehicle-to-vehicle (V2V) communications-equipped and unequipped vehicles merging into the string of CACC vehicles is a commonly mentioned challenge. In this article, an algorithm for managing the transitions in response to cut-ins from V2V- or non-V2V-equipped vehicles is developed and tested using a string of four CACC vehicles. A CACC controller is implemented in four production Infiniti M56s vehicles and tested in real traffic, where non-V2V-equipped vehicles can cut in. The effects of a vehicle performing a cut-out are also investigated. Then responses to cut-ins by equipped and nonequipped vehicles are simulated for longer strings of vehicles using car-following models for both the production adaptive cruise control (ACC) system and the newly developed CACC controller. Results demonstrate that the CACC system is able to handle cut-in vehicles without causing major perturbations, while also reducing significantly the impact of this maneuver on the following vehicles, improving traffic flow.     

自动驾驶障碍车辆行为预测技术研究

为了使自动驾驶车辆可以像有经验的驾驶员一样对周围车辆的行为做出准确的判断,通过车辆周围传感器来感知障碍车辆的相对位置信息,并结合自身车辆的高精定位信息,获得障碍车辆的精确位置,通过应用隐马尔可夫模型建立不同驾驶行为的预测模型,最终通过模型的预测来判断障碍车辆的可能驾驶意图,辅助自动驾驶车辆进行有效的驾驶决策,更好的规划安全高效的行驶路线。