解析自动驾驶的三大传感器

正当前,自动驾驶发展驶入快车道,各大车企、零部件供应商、互联网公司都在纷纷布局。但随着自动驾驶迈出的步伐越大,所面临的安全性挑战也越大,尤其是近期不断发生的自动驾驶车辆事故将安全性问题再次推向风口浪尖。安全是自动驾驶最核心的问题,其中,作为自动驾驶车辆的"眼睛"——传感器尤为重要。     

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。     

混驾环境下基于主从博弈的多车协同决策规划

在自动驾驶车辆与人工驾驶车辆混行的复杂交通环境中,如何减小驾驶行为截然不同的2类车辆间的复杂相互作用对于车辆行驶安全性、乘坐舒适性和交通通行效率的影响,是当前自动驾驶决策与控制领域亟待解决的关键问题。提出了一个人机混驾环境下人工驾驶车辆与自动驾驶车辆之间的非合作博弈交互框架。首先,综合考虑车辆加速度线性递减的驾驶人纵向操纵特性、差异化配合程度和不同的延迟响应特性,建立人工驾驶车辆的纵向博弈策略。其次,考虑自动驾驶车辆与周围车辆的安全性约束,以及自动驾驶车辆在换道过程中的舒适性和通行效率目标,设计了自动驾驶车辆的纵向博弈策略。然后,基于主从博弈理论对不同混驾环境下人工驾驶车辆与自动驾驶车辆的博弈交互问题进行求解,得到最优的换道间隙和自动驾驶车辆的纵向速度轨迹,并采用模型预测控制方法规划出自动驾驶车辆的横向安全换道轨迹。最后,根据人工驾驶车辆不同配合度和延迟响应时间的差异,设计了多组人机混驾试验工况进行验证。试验结果表明：自动驾驶车辆能够快速准确识别人工驾驶车辆的配合度,选择出最优的目标换道间隙,并与间隙周围的自动驾驶车辆协作来汇入目标间隙。在换道过程中,自动驾驶车辆始终与周围车辆保持安全...     

自动驾驶仿真技术研究现状

作为测试自动驾驶车辆的关键技术之一,计算机仿真与真实的物理环境下的自动驾驶汽车测试相辅相成,在未来的自动驾驶行业领域,计算机仿真也必将为自动驾驶车辆的开发与相关技术标准的制定提供重要的依据。本文主要从自动驾驶仿真测试的意义、测试方法和作用、搭建技术、软件现状等部分为切入点,介绍自动驾驶仿真技术的现状,为自动驾驶仿真技术的研究和发展提供参考依据。     

考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆异质交通流特性分析

随着自动驾驶技术的发展,自动驾驶车辆获取的信息更加完善。为研究考虑前车安全速度效应条件下自动驾驶车辆对高速公路交通流的影响,以双车道元胞自动机模型为基础,建立考虑前车安全速度效应的跟驰规则和换道模型。利用MATLAB数值模拟高速公路异质交通流,分析考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆对道路交通流的影响,并分析车辆的拥堵情况和换道情况。研究表明,考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆可以显著提升道路通行能力,全自动驾驶车辆可达全人工驾驶车辆交通流的近似2倍;考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆的增加可以降低道路拥挤程度,全自动驾驶车辆比全人工驾驶车辆发生拥堵的临界密度提高了20 veh/km;自动驾驶车辆渗透率的增加会增加相应的换道次数,全自动驾驶车辆情况下,自动驾驶车辆基本不发生换道行为,同时智能网联车辆可以减小暴露碰撞安全性风险。     

自动驾驶条件下城市道路机动车道宽度设计的思考

自动驾驶汽车的技术模式有别于传统汽车,对道路设计的要求也发生了变化。为深入研究自动驾驶条件下城市道路的机动车道宽度,从车辆外廓尺寸、车辆速度、车辆技术性能等角度,对传统车辆和自动驾驶车辆进行对比分析,判断适应自动驾驶车辆的城市道路机动车道宽度设计标准。研究表明,自动驾驶车辆的车距精确控制与车队化运行模式可提高道路通行能力,节约空间,提升慢行舒适性。城市干路条件下,自动驾驶车辆的横向摆动大幅缩小,2.85～3.05 m的机动车道宽度即可满足自动驾驶车辆的行驶需求。研究成果可为城市道路规划设计提供参考。     

基于8AT的自动泊车系统扭矩控制策略分析

车辆扭矩控制是指控制车辆前进、后退、转弯时提供适当且不造成过大或者过小的扭矩,包括制动系统控制扭矩、转向系统控制扭矩、离合变速系统控制扭矩以及车身电气供电转换扭矩。高级智能驾驶自动泊车功能在其运行过程中,涵盖了上述所有扭矩,在扭矩控制策略上匹配优化各模块间相关协调、解决策略冲突问题,满足自动泊车系统平稳、安全、鲁棒性高的控制要求。     

不同渗透率下自动驾驶混合交通流在天气条件影响下的通行能力建模

随着世界范围内对自动驾驶汽车及其相关产业发展的高度重视,自动驾驶车辆上路已成为重点领域协同创新、构建未来交通系统的重要载体。本文主要研究自动驾驶车辆不同渗透率参与的混合交通流受场景天气条件的耦合影响因素下的复杂车辆行为逻辑分析,影响机理解析,跟驰模型及通行能力模型构建等。最后我们通过SUMO仿真实验对模型进行嵌套及分析,以期对自动驾驶汽车在测试及上路引导中起到重要理论决策依据。     

广州加快自动驾驶车辆上路时间表

正据中国新闻网报道,广州市正制定《广州市自动驾驶车辆道路测试指导意见》,计划2018上半年出台一系列相关政策,加速自动驾驶车辆上路时间表。据了解,广州市政府计划于2018上半年完成第1批自动驾驶车辆道路测试资格审核、临时车辆号牌的发放和相关配套政策文件出台。根据相关规划,2019年底前,广州将允许智能网联汽车在半开放测试区上路测试(半开放测试区即有社会车辆进入的测试区);至2020年底,基于5G的智联交互系统可在穗实现规模化商用,车载智能网联终     

减速频次催生换道意图下自动驾驶车辆自适应换道模型

科学、合理、拟人化的换道控制是实现自动驾驶车辆安全高效行驶的重要保障,已有研究主要考虑相邻车道速度差、换道间隙等要素对车辆换道控制的影响,并未考虑车辆频繁加减速导致乘车体验差而催生换道意图这一重要现象。针对该问题,设计以抗干扰能力为基础的自动驾驶车辆自适应换道调控方法,其调控过程主要包括：采用智能驾驶人模型控制自动驾驶车辆纵向驾驶行为,以减速频次为指标度量自动驾驶车辆的抗干扰能力,并将抗干扰能力引入到自动驾驶车辆换道决策过程中,模拟自动驾驶车辆因频繁加减速导致乘车体验差而产生换道意图的现象,在此基础上,提出车辆换道控制模型。然后,以智慧高速为背景,利用Netlogo构建多种自动驾驶车辆运行场景,测试所构建的自适应换道调控方法。研究结果表明：智能驾驶人模型的选用能够合理体现自动驾驶车辆换道行为对交通流的运行影响;相比于低密度车流（≤30 veh）,在中高密度车流情况下（≥40 veh）,自动驾驶车辆维持原有车道运行的能力较弱、换道频率较高,且过高[80次·（5 min）^-1]或过低[10次·（5 min）^-1]的抗干扰能力临界值会导致自动驾驶车辆运行速度降低至10 km·h^-1,因此可以根据不同车流密度条件对自动驾驶车辆的最大抗干扰能力进行设置和调整,从而保证自动驾驶车辆的运行效率,这也从侧面证明了所提自适应换道调控方法的科学性与合理性。研究结果对于提高自动驾驶车辆换道控制的合理自主性具有重要意义,该结果进一步完善了自动驾驶车辆换道模型库,能够为自动驾驶自适应换道调控提供理论和技术支撑。     

新闻

<正>德尔福将与Ottomatika携手为业内提供领先的自动驾驶解决方案全球领先的汽车零部件制造商德尔福汽车公司将联合Ottomatika,Inc.开发新技术,以加快推动自动驾驶技术的发展。作为首家推出汽车雷达系统的公司,德尔福将其主动安全技术与Ottomatika的自动驾驶软件进行集成,形成一个全新的技术平台,使车辆在市内道路或高速公路环境下能够自主做出决策。该平台适应性强,可通过更新软件的方式进行扩展或升级。此外,它还将支持"车辆与环境"(V2X)通信。     

基于双向多车跟随式拓扑的混合车辆队列稳定性研究

车辆队列控制在提高驾驶安全性、提升交通流量、改善燃油经济性方面具有巨大潜力.现有车辆队列控制研究多针对完全由网联自动驾驶车辆组成的队列,难以应用于实际混合交通环境,而现有混合队列控制研究通常仅考虑网联自动驾驶车辆跟驰控制目标,而忽略了其对后方交通流与队列稳定性的影响.为此,研究了混合人工驾驶车辆与网联自动驾驶车辆的队列...     

捷豹路虎致力于开发新技术

<正>自动驾驶车辆将来上路后,能否识别到正在过马路的行人成为普遍担心的问题。捷豹路虎研发的最新自动驾驶技术"虚拟眼"通过复制与汽车相关的人类行为和身体语言元素,有望提高公众对自动驾驶车辆的信任感。"虚拟眼":与行人交流眼神自动驾驶车辆将来上路后,能否识别到正在过马路的行人成为普遍担心的问题。捷豹路虎开展的研究表明,高达63%的行人和骑自行车的人会觉得路上有自动驾驶车辆不太安全。该公司未来移动出行部门研发的一项最新技术——"虚拟眼",可以让自     

限速60km/h 北京发布自动驾驶测试文件

正近日,北京市多部门联合发布了《北京市自动驾驶道路测试能力评估内容与方法(试行)》和《北京市自动驾驶车辆封闭测试场地技术要求(试行)》。根据文件要求,自动驾驶车辆的速度等均具有相对严格的要求,并会对自动驾驶车辆进行考核,未达标的车辆将无法进行测试。下面是文件中重点规划的要求。自动驾驶车辆在测试时需要设置相应的场景,在测试阶段必须有应急处置与人工介入能力。测试驾驶员需     

基于故障树的自动驾驶故障处理策略研究

为了减少车辆自动驾驶行驶过程中由于故障导致的安全风险,基于故障树理论（FTA,Fault Tree Analysis）对自动驾驶车辆故障进行了定性分析。通过评估不同故障对自动驾驶车辆安全行驶影响的严重程度,结合最小风险策略,设计出了一套分类分阶段的自动驾驶故障处理方案,尽最大能力提升行车安全。     

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。     

信息专递

正北京发放首批自动驾驶测试牌照百度无人车获得测试资格3月22日,经过北京市自动驾驶测试管理联席工作小组评审,主管部门向北京百度网讯科技有限公司发放了北京市首批自动驾驶测试试验用临时号牌,自动驾驶测试车辆开始正式上路测试同时,北京市有关部门对自动驾驶车辆的测试要求做了进一步细化:所有申请自动驾驶试验牌照的自动驾驶汽车须通过5000公里以上的封闭测试     

基于LabVIEW的自动驾驶汽车在线振动监测与诊断系统

为了提高自动驾驶汽车在道路测试中的安全性,基于LabVIEW设计了一种自动驾驶汽车在线振动监测与诊断系统。该系统通过上位机与驾驶机器人通信,获取车辆运行状态数据,同时对自动驾驶车辆的振动在线监测,最后结合车辆振动数据和状态信息进行在线诊断,开发了监测与诊断界面,实现了自动驾驶汽车在道路测试行驶过程中的振动在线监测与诊断。     

自动驾驶趋向 PEUGEOT INSTINCT CONCEPT

正标致的概念车设计与其他厂商略有不同,并不是纯粹以外观或动力系统为特点打动路人,而是采用了更且实际的自动驾驶技术。全新的INSTINCT概念车将会采用4种全自动和半自动驾驶模式供人选择。人工驾驶模式为动态驾驶和辅助驾驶,这两种模式下自动驾驶功能将只在预见到将会发生危险时介入,而多数时间则由驾驶员对车辆进行主导,而"舒适自动和高效自动"这两种自动驾驶模式时,驾驶员则可以彻底放弃对车辆控制,由车辆进行自动驾驶。     

不完全车联网环境下元胞自动机换道模型研究

随着车联网技术的不断发展,自动驾驶车辆加入交通流中的可能性逐步增大,进而形成新的混合交通流.在综合考虑自动驾驶车辆对于较大范围内交通信息实时感知能力以及车辆间信息交互对于换道的影响,提出了自动驾驶车辆关注区间的概念,设计了不完全联网环境下新型混合交通流元胞自动机换道模型,通过改变自动驾驶车辆比例、自动驾驶车辆关注区间大小、交通流密度等参数进行数值模拟.结果表明:新型混合交通流元胞自动机换道模型,能够帮助提高交通流平均速度15%左右,改善道路通行效率.