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。     

基于滑动窗多项式拟合的车道检测研究

识别前方车道并依此定位智能汽车在车道中的位置是安全辅助驾驶及自动驾驶中的关键技术。采用图像识别技术可以有效地获取车道线等地面非立体特征,本文详细介绍了利用多阈值分割消除背景和基于逆透视变换的滑动窗多项式拟合提取车道特征。结果表明,基于滑动窗多项式拟合的方法可以有效快速的检测车道线。     

自动驾驶汽车的发展综述

随着汽车智能化的发展,自动驾驶汽车逐渐成为未来汽车行业的发展方向。自动驾驶汽车可以有效避免人工驾驶的诸多失误,从而提高道路交通的安全及效率。本文基于国内外自动驾驶汽车的发展现状,对未来自动驾驶汽车的发展进行阐述与展望。     

自动驾驶汽车自动紧急避撞测试与评价方法研究

自动驾驶汽车的测试与评价方法对于自动驾驶汽车的快速发展具有重要作用。安全是自动驾驶汽车发展的首要前提,自动紧急避撞是保障自动驾驶汽车行驶安全的重要功能。文章首先分析了自动紧急避撞功能的典型测试场景;其次,基于典型测试场景,研究了自动紧急避撞功能的测试与评价方法;最后,根据提出的测试与评价方法对自动驾驶汽车自动紧急避撞功能进行了实际的案例分析。     

确保安全的汽车驾驶技术分析

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。     

自动驾驶汽车的智能决策模型研究

行为决策系统在很大程度上反映了自动驾驶汽车的智能化水平,作为自动驾驶汽车的大脑,行为决策系统决定了自动驾驶车辆的可行性和安全性。文章基于行车效率与行车安全对高速自动驾驶汽车的智能决策进行了研究。通过引入能效函数与动态子区域监测系统,实时计算本车道与相邻车道的行车能效值以及本车与周边车辆的碰撞风险,并基于此确定最优驾驶策略,一定程度上提升了自动驾驶车辆的行车效率与安全。     

自动驾驶汽车在城市道路上面临的主要场景挑战

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。     

汽车驾驶员主动安全性因素的辨识与分析

汽车驾驶的安全性,取决于汽车自身安全性能与驾驶员的安全操控。汽车驾驶员主动提升安全意识,可以有效规避汽车风险的出现。基于汽车驾驶需求对主动安全性因素进行分析,并合理对相关因子进行优化,以提升汽车使用的整体安全性。就汽车驾驶员主动安全性因素的辨识与分析阐述。     

基于场景的自动驾驶汽车虚拟测试研究进展

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。     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

基于整车在环仿真的自动驾驶汽车室内快速测试平台

整车在环仿真测试方法可以安全、高效地验证复杂环境和极端工况等场景下自动驾驶汽车性能的有效性,基于此研发一种基于整车在环仿真的自动驾驶汽车室内快速测试平台,该平台由前轴可旋转式转鼓试验台、试验台测控子系统、虚拟场景自动生成子系统、虚拟传感器模拟子系统、驾驶模拟器、自动驾驶汽车和测试结果自动分析评价子系统组成。通过在试验台滚筒上独立加载转矩模拟车辆行驶阻力,可动态模拟不同的路面附着系数,同时利用坡度、侧倾和转向随动机构可模拟车辆俯仰角、侧倾角和航向角3个自由度;采用虚拟现实技术柔性集成车辆动力学模型、传感器仿真、复杂道路交通环境及测试用例仿真,模拟多种道路交通场景,并通过传感器仿真及数据融合等技术快速测试自动驾驶汽车智能感知与行为决策等性能指标。将自动驾驶汽车、虚拟仿真场景和试验台耦合构建一个闭环系统,完成了多项关键技术研发,包括：多自由度高动态试验台结构设计、虚拟测试场景自动重构方法和传感器数据模拟及注入方法,可满足在各种场景下测试自动驾驶汽车整车性能的需求。此外,为验证快速测试平台的有效性,以U-turn轨迹跟踪控制为研究实例,基于简化的车辆运动学模型和模型预测控制算法,在平台上搭建U-turn场景并对自动驾驶汽车的轨迹跟踪控制算法性能进行大量测试。结果表明：自动驾驶汽车室内快速测试平台可以真实地模拟汽车在道路上的运行工况,自动驾驶汽车在虚拟场景中的轨迹跟踪效果良好,与参考轨迹的偏差小于8%,证明了该测试平台检测方法的有效性。     

汽车驾驶模拟器及其关键技术研究现状

分析了国内外汽车驾驶模拟器的研究背景、现状和优缺点,阐述了汽车驾驶模拟器研究中的关键技术和存在的问题,介绍了面向交通安全的驾驶模拟器应具备的基本特点,说明了研发面向交通安全的驾驶模拟器的必要性,最后提出了汽车驾驶模拟器未来的发展趋势。     

汽车驾驶员主动安全性因素的辨识与分析

机动车驾驶为运输业中特殊工作,所以对该行业从业人员要求较高。安全驾驶旨为预防交通事故,确保行车安全。汽车驾驶安全性,不仅与汽车自身安全性能相关,而且与驾驶者行车中安全操控密不可分,通过一系列的措施增强驾驶者主动安全意识,可降低行车风险。基于此,有必要掌握汽车驾驶员素质对行车安全影响,了解事故发生的客观规律,提出针对性的预防措施,将各类不安全隐患遏制于萌芽时期,为行车安全做以保障。     

基于B/S的汽车驾驶机器人远程故障诊断系统

讨论了基于B／S的汽车驾驶机器人远程故障诊断系统的结构和功能，研究了故障专家系统的设计，并给出了系统实现的关键技术。     

主动安全 通往自动驾驶的必经之路

<正>安全始终是自动驾驶之核心所在,尤其是主动安全技术,在一定程度上决定了自动驾驶的发展和成熟度。主动安全与自动驾驶相辅相成,也是通往自动驾驶的必经之路。据全球知名经济咨询机构IHS环球透视汽车部门预测,截~2035年全球将拥有近540077辆自动驾驶汽车,到2050年之后,几乎所有汽车都将更替为自动驾驶汽车或自动驾驶商务汽车。2014年11月,在拉斯维加斯消费电     

新能源汽车智能驾驶线控底盘技术应用研究

新能源汽车智能驾驶线控系统包含了线控转向、线控制动、线控换挡、线控油门几部分构成.线控底盘技术属于新能源汽车智能驾驶涉及到的关键技术,也是推进智能驾驶不断更新发展的有效支撑,是现阶段新能源汽车研发制造的热点问题.本文结合笔者实际研究,探讨了新能源汽车智能驾驶线控系统结构及其线控底盘技术的基本原理,对全矢量控制线控底盘技...     

自动驾驶汽车感知系统关键技术分析

自动驾驶技术是智能与网络技术相结合的必然结果,是未来汽车工业发展的重要方向。根据美国电气与电子工程学会（IEEE）的说法,自动驾驶汽车将在2040年前占据75%的市场份额,是推动第四轮人工智能技术发展的关键技术,它将重塑传统汽车业的“金字塔”,引领全新交通和出行生态。自动驾驶的进步是技术进一步发展与成熟关键,也是自动驾驶汽车走向工业化的关键。     

汽车驾驶安全隐患预防及对策研究

现阶段,汽车驾驶安全隐患预防是全社会都在关注的课题。掌握汽车驾驶安全隐患的分析 方法,制定完整的汽车驾驶安全隐患应对策略,是实施汽车驾驶安全隐患预防的重要措施。基于汽车 驾驶的实际情况,通过对汽车驾驶中常见的安全隐患进行分析,研究了汽车驾驶的安全隐患预防策略, 提出了汽车驾驶安全隐患预防措施。研究结果有助于交通监管部门开展汽车驾驶安全隐患预防工作。     

浅析专用汽车自动驾驶的整车评价测试方向

正随着人民生活水平的不断提高,购买汽车的人也越来越多,随之而来的交通拥堵、道路安全及环境污染等系列问题日益严峻,自动驾驶汽车是解决上述社会问题的关键技术手段之一。自动驾驶汽车的测试承担着智能化、网联化等技术以及云、管、端多方面的技术研究和产品开发,对技术迭代、功能安全性的验证、应用示范,以及未来产品标准、法规、监管等方面的探索具有重要意义。     

自动驾驶汽车法律监管环境分析及思考

自动驾驶是当今汽车领域创新变革的重要方向,但该技术的发展涉及的法律问题之广也是前所未有的。基于全球自动驾驶汽车法律监管现状,分析了各国监管环境所表达的核心要求。结合我国现有自动驾驶汽车法律监管存在的问题,提出了明确自动驾驶法律地位、试点先行提升实践安全、探索相关保险和责任规则、协同国家和地方监管四点监管建议,并对中国自动驾驶法律发展三阶段进行了展望。