基于线阵CCD的无人驾驶汽车路径跟踪导航系统

正随着生活水平的大幅度提升,汽车已经成为最为常见的交通工具,再加上传感技术、网络技术以及计算机等技术发展水平的不断提高,汽车领域逐步朝着信息化以及智能化方向发展,尤其是以环境感知技术为基础的辅助驾驶技术已经取得了一定的研究成果,所以具有高度智能化特征的无人驾驶汽车已经成为汽车领域的未来发展趋势。无人驾驶汽车可以利用车辆自带的传感器获取道路、车辆位置和障碍物信息,并利用相关技术对汽车的转向与速度进行精准控制,保证车辆行驶安全,该技术令道路交通系统从传统的"人-车-路"系统变为"车-路"系统,     

地面无人驾驶技术现状及应用

车辆智能化及无人驾驶技术是智能交通研究中的重要领域。国防科技大学从1987年起开始进行无人驾驶技术研究,先后成功研制多代无人驾驶平台。面向高速公路环境的红旗HQ3无人驾驶汽车的研制始于2006年,并于2011年7月完成了从长沙到武汉的长距离高速无人驾驶实验,全程286公里,用时约3个半小时,自主超车60余次,人工干预里程小于1%。此外,在车辆辅助驾驶应用领域,国防科技大学也拥有碰撞预警、自主泊车、驾驶人身份鉴别、车道跑偏告警等原理样机。     

无人快速综合道路检测车系统设计

路检车是一种专用的道路检测车辆,将无人驾驶技术与道路检测技术相结合,能解决未来智慧高速上无人道路检测的难题。在对道路特征进行数据采集的过程中,需要依靠路段定位、线激光扫描路面、图像采集等技术手段,而无人驾驶车辆在自主行驶的过程中,需要依靠自身的雷达、摄像头、全球定位系统定位装置完成自主避障循迹,在车载设备方面有许多相同之处,论文设计无人快速综合道路检测车,通过融合最新的无人驾驶技术与先进的道路检测技术,实现快速无人化作业,依靠全球定位系统定位更加准确地采集道路信息,完成路面三维重建并分析路面病害的状况,是无人驾驶技术在道路检测领域的应用,为传统的路检技术带来了创新。     

短途无人配送车自动驾驶技术研究综述

随着互联网经济与物流运输的迅猛发展,“最后一公里”在送货效率、安全、成本上需要更智能化的解决方案,无人化的物流配送成为解决当前配送痛点的关键技术,短途无人配送车已经从试验室阶段迈向商业化应用阶段。与其他车型的无人驾驶技术类似,无人配送车也需要应用到车辆定位、环境感知、路径规划及决策、车辆控制四大核心技术。据此,通过研究核心技术的发展情况,梳理了现阶段无人配送车存在的技术问题,以期为行业提供参考。     

无人驾驶技术在环卫行业的应用

介绍了无人驾驶技术的基本概念以及发展现状,综合目前发展现状,无人驾驶技术在环卫行业已经有了实际落地,在智能化飞速发展的今天,智能环卫也是一种发展趋势,无人驾驶环卫车在环卫行业有广泛的应用前景.     

特种作业车辆的技术发展趋势

从特种作业车辆底盘转向系统、传动系统、制动系统、悬架系统和专用作业装置五方面叙述了特种作业专用车的技术发展趋势.     

特种车辆后轴转向方案研究

特种车辆一般轴距较大。作业时转向受空间限制。并且常常在低速作业。轮胎磨损严重。文中从理论分析和试验两个方面论证了后轴转向技术对提升特种车辆的机动性能和轮胎寿命的重大意义。针对特种车辆的通用化底盘提出一种后轴转向系统设计方案。并设计了基于控制质心侧偏角为0°的转向角比例控制算法。从而为进一步设计研究奠定了基础。     

我国研制成功新型无人驾驶消防车

无人驾驶消防车作为特种、专用的无人加强车辆,适用于石油化工、油灌区、大型仓库、重要建筑群等同温、强热辐射、易坍塌等危险场所,即消防车辆及人员无法靠近的地点灭火,进行冷却及化学污染场所的洗消.由于其可以避免消防人员伤亡的发生,因此受到我国公安消防部门的重视,先后研制成功并装备了无人驾驶消防车.     

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。     

无人驾驶汽车的关键技术及其未来商业化应用

<正>人们在驾驶汽车过程中一旦出现疲劳驾驶或者其它原因等均会造成严重的交通事故以及人员伤亡,随着人们对无人驾驶汽车投入大量的精力进行研究,无人驾驶汽车得到了快速发展,但是其中由于成本、技术等诸多因素影响,导致无人驾驶汽车尚未实现推广使用。对此,本文就对无人驾驶汽车中的传感器技术、环境感知技术以及导航定位等关键技术作出分析,并对其今后实现商业化应用作出探讨。     

科技启迪未来AUDI PILOTED DRIVING&PARKING

随着Google无人驾驶技术以及比亚迪遥控驾驶技术的应用,人们对车辆的自动驾驶技术愈加关注.奥迪向来注重提高车辆的科技水平,其‘科技启迪未来’的口号也早已深入人心,那么奥迪是如何看待自动驾驶技术的呢?     

从自动化到无人驾驶:卡车进化的必由之路

正早在1970年就开始在美国开始应用的自动巡航技术,实际上迈开了车辆无人驾驶的第一步。而根据道路状况自动判断与前车距离并根据路况变换速度,是向无人驾驶又迈进了一步。现在,车辆无人驾驶正进入第三阶段——车辆已经能够实现自动驾驶,尽管驾驶室内依然还有驾驶员随时接管操控。在这一阶段,在正常自动行驶状态下,驾驶员不需要干预车辆驾驶,而是可以休息或者读书看报。在第四阶段,车辆能够在市     

多传感器信息融合在无人驾驶中的研究综述

多传感器信息融合是无人驾驶感知周围环境信息技术中一项行之有效、必不可缺的关键技术。结合近年来无人驾驶的发展情况,介绍了国内外无人驾驶核心传感器的使用现状,重点对无人驾驶中多传感器核心融合算法的研究进展进行综述,提出多传感器信息融合必将是未来无人驾驶车辆传感器应用的发展方向,而基于机器学习算法的研究则更加重要,并提出一些无人驾驶技术面临的问题。     

智能控制技术在车辆工程中的应用分析

<正>近些年来,随着我国智能化技术的日益创新发展,车辆工程控制技术已经进入到智能化时代。在这个时代中,智能化技术已经广泛应用到车辆工程各个电控系统。在车辆智能化控制系统中,一般会使用集成的智能控制器、传感器及执行器对各个电控系统进行监测与控制。通过对车辆各电控系统进行智能化的设计与升级,不仅让驾乘人员得到了较好舒适感的体验,而且也提升了车辆的安全性、可靠性等各项性能参数指标。因此,本文将通过对智能控制技术在车辆工程的应用进行简要的分析。     

安徽首条5G自动驾驶道路正式开建安凯无人驾驶客车成为首批运营车辆

新冠肺炎疫情爆发后,无人消毒车、无人配送车、无人巡逻车、无人告卖车等轮番.上阵,成为备受关注的“疫情防控兵”。与此同时,人们对无人驾驶汽车的呼声也越来越高,行业对智能网联技术、无人驾驶技术的研发进程不断加速。安徽智能网联汽车产业也取得不错的进展,安徽首条5G自动驾驶;示范线路完成建设一体化招标工作正式开建,无人驾驶切实应用到公共出行的新领域。届时,安凯自主研发的无人驾驶客车将作为示范运行车辆,成为该线路首批上路的运营车辆,彰显“中国智造”的无限魅力。     

基于人工智能技术在无人驾驶汽车领域的应用

人工智能技术中较为重要的内容是无人驾驶汽车,得到了深入化的研究。人工智能技术与其他技术有效结合,是目前技术进步的主要发展方向,无人驾驶汽车领域中积极应用人工智能技术,可以促进技术的不断深入探索,将技术成果应用到实践中。本文通过对人工智能技术在无人驾驶汽车领域的应用措施进行分析,结合实际应用手段,以及需要解决的问题,提出相应措施,促进人工智能技术在无人驾驶汽车领域的有效应用。     

基于XS128单片机的汽车电子节气门自动控制研究

本文介绍了汽车电子节气门控制系统的组成及其工作原理,并在XS128单片机控制下实现节气门开度的自动控制以及在无人驾驶车辆中的应用。     

机场飞行区无人驾驶清水车优化调度方法

针对机场航班延误和拥堵现象日益严重以及地面特种车辆服务航班效率低且存在较高安全隐患的问题，研究了面向机场飞行区无人驾驶清水车的优化调度方法。通过将无人驾驶清水车服务航班硬时间窗与梯形模糊隶属度函数相结合构建航班服务水平函数，结合传统C-W节约算法，考虑无人驾驶清水车服务机场航班的时间规则，实现了无人驾驶清水车总行驶路程最短以及航班服务水平最高的目标。考虑服务航班数量总和，衡量每辆无人驾驶清水车的服务航班阈值，并提出了服务航班任务量的差异评价值。新算法在C-W节约算法路径优化结果的基础上对未达到服务航班容量极限的子路径进一步优化，实现了所需服务航班的无人驾驶清水车数量最少、服务航班数量差异化最小的目标。以国内某机场航班信息为例，结果表明:与单车单服务模式相比，服务总路程节省59.36%，车辆使用减少84车次，航班服务水平为93.78%，航班任务量的差异评价值由93.32%降低至43.96%；与基准算法相比，新算法在实现任务量均衡的同时并不会增加总行驶路程，且将服务航班任务量的差异评价值由2.72降低至0.44，显著提高了车辆服务航班任务量的均衡性。      

基于多属性决策的无人驾驶自主变道决策技术研究

在无人驾驶领域,随着车辆上布置的传感器不断丰富,无人驾驶系统可以从周围环境获得更多的信息,从而为车辆的自主判断行为决策带来可能。然而即使是有经验的驾驶员在进行变道动作的时候也需要格外的小心,因此无人驾驶系统的变道行为分析需要做到足够准确和谨慎,才能保证安全性,这也正是目前为止还没有非常完善的无人驾驶变道决策系统的原因。本文提出一种基于多属性决策的无人驾驶自主变道决策技术,帮助无人驾驶车辆在道路行驶中进行更有效、更安全的自主变道决策。     

SwRI的专利技术允许自主车辆在没有人干预的情况下操纵空中无人机

正西南研究所(Sw RI)已经获得专利,允许无人驾驶的空中系统与无人驾驶的地面车辆合作,提供更多的关于周围环境的信息,并实现更加安全的演习。该技术具有即时的军事应用,并且该系统也正在帮助Sw RT开发用于远程检测系统的未来的商业解决方案。我们开发了这种能力以支持国防客户寻求应对在极端环境中驾驶无人地面车辆挑战的解决方案。