智能交通技术引领安全驾乘

近日,博世携一系列互联化、自动化、电气化的智能交通技术亮相2015上海车展,致力于实现更安全便捷、更清洁经济、更舒适愉悦的驾乘体验. 据世界卫生组织(WHO)统计,全世界每年约有124万人因道路交通事故而丧生.其中,绝大部分的交通事故都是人为原因造成的,而发展自动驾驶技术是杜绝人为驾驶失误,实现“零事故”驾乘愿景的有效途径.博世通过对驾驶员辅助系统功能的持续创新,分阶段实现自动驾驶.目前,自动紧急制动、自动泊车等诸多驾驶员辅助系统功能已借助博世的雷达、视频及超声波等传感装置而实现.其中,自动紧急制动系统(AEB)能识别道路前方的障碍,为紧急制动进行预制动或自动紧急制动,自2016年起将成为欧盟新车碰撞测试(NCAP)五星成绩的必要条件,预计不久也将进入中国新车评价规程(C-NCAP).     

人工智能推进自动驾驶研发进程

正汽车若要实现真正意义上的自动驾驶,人工智能必不可少。大陆集团在2018 CES Asia展上,推出了运用人工智能技术的第五代摄像头和计算机视觉平台,对可能发生的道路状况进行预测判断,推进自动驾驶的实现。在围绕自动驾驶而展开的各项研发中,包括摄像头、雷达在内的各类传感技术是热点。如果把自动驾驶的整个过程分成感知、判断、执行三部分的话,那么通过传感技术而获得的对周围环境的感知能力,是实现自动驾驶的第一步。只有当车辆精确捕捉并分析道路环境状况后,才能做出正确的驾驶判断并及时执行驾驶操控。     

智能网联汽车基础(九)--ADAS驾驶员疲劳监测系统

(接2022年第7期)一、驾驶员疲劳监测相关术语GB/T39263-2020《道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》对驾驶员疲劳监测(DFM)和驾驶员注意力监测(DAM)都给出了定义。《驾驶员注意力监测系统性能要求及试验方法》中对驾驶员注意力监测系统及相关的表述和定义如下:1.注意力分散驾驶员在驾驶车辆时因疲劳驾驶、受外界环境干扰或从事与驾驶无关的动作,导致其无法专注执行驾驶任务的状态。     

驾驶员状态监测系统测试评价方法分析

随着智能驾驶汽车的高速发展，L2级别的高级辅助驾驶系统装车率也越来越高，L3级自动驾驶已逐步实现，而安全自动驾驶还尚未完全落地，当前正处于人机共驾阶段，尽管ADAS系统可以降低交通事故发生率，但疲劳驾驶、分心驾驶和危险驾驶等交通安全“隐形杀手”仍长期存在，给驾驶员和乘客带来生命安全，驾驶员状态监测系统能有效避免疲劳或者分心驾驶引发的交通事故，已经成为避免事故和改善道路驾驶安全的一项关键技术。本文介绍了驾驶员状态监测系统工作原理，分析了目前国内外驾驶员监测系统的测试评价方法，并总结了该系统的未来发展动向。     

奔驰驾驶辅助系统发展历程及典型故障两例

正奔驰的高级驾驶辅助系统ADAS可以在各种情况下主动或被动地为驾驶员提供支持(取决于系统配置),有助于提高驾驶安全性或者减少事故的发生频率。即使事故无法避免时也可以降低事故的严重程度,同时驾乘舒适性也有所提高。驾驶辅助系统利用超声波、雷达传感器以及摄像头识别车辆周围区域(图1),系统在需要快速安全操作时为驾驶员提供辅助,通过车辆信号装置控制对电子行驶控制执行干预(如:加速、制动、转向),在紧急情况发生前或发生时提示驾驶员注意该情况。     

基于自动驾驶的车辆安全技术应用探讨

中国大量的道路基建工程建设充当着城市化发展的重要指标之一,然而交通基建并不能时刻满足日益增长的交通需求,随之而来的交通事故推动着车辆自身的安全及预警技术的研发,而该技术正是自动驾驶技术的基础。自动驾驶通过感知（传感器与创建环境地图）、规划（寻找与优化路径）与执行（ECU驱动车辆自动驾驶和安全功能）三个层面来实现,车辆自身的安全技术可被归纳为被动安全技术、防碰撞预警技术、主动安全技术和主动式无人驾驶技术,因此自动驾驶也是实现车辆安全技术的最高等级,然而即使是当下已商用的自动驾驶系统也不能完全保障交通安全,不成熟的避让算法、机器识别效率或处理系统高负载运行崩溃将更容易触发致命事故。自动驾驶的发展具有明朗的前景,但需要与智慧道路形成更高层次的环境感知水平,从而真正的推动人、车、路交通三要素有机结合,在更完善的交通感知环境中全方位保障三者在交通参与过程中的安全,助力车辆自动驾驶技术实现相应的社会价值。     

Affectiva推出AI情绪监控软件 可追踪驾驶员情绪及驾驶状态

正3月21日,Affectiva推出一款AI情绪监控软件(emotional AI software),车企可将面部识别技术及语音追踪技术纳入到其未来的新车型中。该AI系统可追踪驾驶员的情绪、体能及驾驶分神的程度。车辆在搭载了软件及摄像头后,该系统就能探查到您的驾驶状态,确认是否存在嗜睡、过于焦虑或易怒的情况,从而判定驾驶员能否专心开车。该技术或将与半自动驾驶车辆相搭配,在怒路症(road rage)发作而感到焦躁不安     

沃尔沃将配置驾驶员监控摄像头,对醉驾、毒驾等行为进行干预

<正>沃尔沃汽车向其"零伤亡"愿景迈出了崭新的一步,即通过配置驾驶员监控摄像头,帮助解决醉驾、毒驾或药驾及驾驶中注意力分散的问题。除超速驾驶外,醉驾、毒驾或药驾和注意力分散是目前导致交通事故的主要原因。根据美国国家公路和交通安全管理局(NHTSA)数据显示,在2017年美国交通事故致死案例中,近30%涉及醉驾、毒驾和药驾行为。无疑,这三     

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。     

云控远程驾驶系统的设计与实现

为了加速自动驾驶商业化落地,为自动驾驶汽车提供远程控制能力,提出一种融合5G通信网络、云控平台、视频监控等多项技术的远程遥控驾驶系统,车辆可以通过云平台与远端用户连接,将车辆的速度、挡位、位置、胎压等信息实时发送到系统,驾驶员可通过系统实时监测车辆的状态信息,进行综合决策,实现远程控制车辆行驶,可以为高等级自动驾驶的商业落地提供安全冗余和有力保障。主要研究分析了基于5G通信技术的远程驾驶系统的总体架构和基于系统各部分的架构设计方案。通过实车测试,验证了云控远程驾驶系统的性能,以及系统实际应用的可行性与先进性。     

系统集成 推进自动驾驶研发

<正>大陆集团提出了"感知-规划-行动"概念,通过系统解决方案帮助驾驶员感知危险状况、及时做出可行的行为规划,并及时实施,有效避免道路交通事故的发生。先进安全技术的使用能有效提高交通安全性。以欧洲为例,十年前ABS、ESC等主动安全技术的推广及应用大大降低了交通事故发生率及伤亡率,如今随着自动紧急制动系统(AEB)、自适应巡航控制系统(ACC)、车道偏离警告系统(LDW)等驾驶辅助技术的日渐普及,以及未来自动驾驶技术的应用,"零事故"愿景将不再是梦想。     

安全行车常识

驾驶员在过度疲劳的状态下驾驶车辆．注意力不稳定，反应迟钝，极易引发交通事故。预防疲劳驾驶的方法有：     

客车防疲劳及夜间驾驶警报安全控制系统的构想

近年来,营运车辆交通事故中,因驾驶员疲劳驾驶、违规操作等造成了大量的人员伤亡和经济财产损失。虽然交通运输管理部门在严厉打击驾驶员疲劳驾驶方面制定了严格的处罚措施,并利用GPS监控平台对客运车辆驾驶员进行严格管理,但往往无法避免客运车辆重大事故的发生,尤其是凌晨2时至5时客运车辆事故屡禁不止。客车防疲劳及夜间驾驶警报安全控制系统的构想是为了防止驾驶员疲劳驾驶,从技术方面避免交通事故的发生。     

小鹏汽车实现全球首家量产车搭载SR

正小鹏汽车正式成为全球首家在量产车上搭载"SR自动驾驶环境模拟显示"功能的企业。该功能拥有行业首创的人机交互体验,用户可以在使用NGP自动导航辅助驾驶时,通过车内大屏清晰看到车辆的行驶状态及周围的交通环境,提升用户驾乘的体验感及安全感。小鹏汽车将自动驾驶感知、定位系统、高精度地图、高清渲染画面进行融合模拟显示。     

解析安全上海大众PASSAT领驭

车辆安全性是顾客购买车辆的一个重要评价指标,分主动安全和被动安全两部分。主动安全是指汽车自身装置帮助驾驶员防止或减少道路交通事故的能;力被动安全是指汽车发生交通事故时避免和减轻车内乘员受到伤害和车辆损失的能力,实际上主要是撞车时的汽车安全性。PASSAT领驭作为上     

一种基于车辆状态及用车场景的自适应行车影像监测系统

传统的行车影像监测系统都是用于倒车和低速行驶场景下,局限性较强。鉴于此,针对在复杂用车场景和环境下,驾驶员对于车辆周边环境的监测需求的差异,设计了一种自适应系统。通过对车辆状态、使用场景以及在线导航信息的综合分析,协同多丝杠联动系统,以实现车辆摄像头的位置调整,车内信息显示系统所呈现的车辆周边影像也会同步调整。结果表明,基于车辆运行信息、驾驶场景信息以及在线网络导航信息的车辆周边影像自适应监测系统,极大地改善了驾驶员对于周边环境的距离判断与使用感知。     

汽车驾驶室内道路交通信号仿真研究

道路交叉口信号灯是保障道路网络节点交通秩序有条不紊的保障。为了解决实际交通中某条道路上前方有大型车辆遮挡或大雾等不良天气原因,导致后方车辆驾驶员无法辨识前方信号灯的问题,文章提出了一种在汽车驾驶室内自动显示前方道路交通信号系统的方法,并给出了本方法的技术路线。通过3Dmax和SolidWorks仿真软件建立了车内交通信号系统模型,实现了车内交通信号的传输与显示。结果表明,该方法可以使前方交叉口的交通信号在驾驶室内实时显示,解决了视线遮挡而无法观测前信号灯的实际问题,从而减少了驾驶员的心理负荷,提高了道路交叉口的交通安全性。     

博世安全技术为您保驾护航——整合式主被动安全系统

通过将主动与被动安全系统与驾驶员辅助系统以及车辆通信系统网络化,博世为避免事故和保护乘员创建了新的功能: 1)通过车辆动态数据和车辆环境传感器信息进行事故风险的预先探测; 2)驾驶员警告和主动与被动安全系统的预调整; 3)无法避免碰撞时自动干预.     

自动驾驶人机交互系统研究综述

在自动驾驶汽车领域,驾驶员和车辆之间的交互技术是汽车由传统走向智能的重要标志。在智能汽车的自主驾驶和驾驶人接管的阶段,由于不了解驾驶员当时的状态,不能简单切换驾驶模式,因为这与驾驶员当前所处的驾驶状态密切相关。本文从人员面部识别、生理及心理监控、用户接管及控制等方面综述了最新的研究成果。最后,指出自动驾驶人机交互系统有待进一步解决的问题和未来研究方向。     

基于驾驶状态识别的自动紧急制动控制策略

针对自动紧急制动系统缺乏对驾驶员实际需求与个性化考虑的问题,提出一种基于驾驶状态识别的自动紧急制动控制策略。引入驾驶状态识别系数将驾驶状态分为激进型、标准型和保守型3类,并将其用于最小安全距离修正。结果表明,基于驾驶状态识别的自动紧急制动系统可以更好地协调车辆起始制动距离,车辆制动后与前车的最小安全距离更符合驾驶员的心理预期,提高了驾驶员的认可度与信任度。