V2E:车联一切 德尔福CES上展示最新自动驾驶技术

正德尔福正致力于自动驾驶技术的研发,推出集硬件和软件为一体的先进安全系统。在2016 CES展上,德尔福推出了最新应用于自动驾驶的V2E解决方案。在2016拉斯维加斯消费电子(CES)展上,德尔福推出了V2E(车联一切)解决方案。搭载V2E技术的自动驾驶汽车将主动安全、传感器、连接平台和先进软件技术集成起来,能够与道路车辆、基础设施、行人等通讯。德尔福电子与安全事业部全球副总裁兼亚太区总裁王展表示,尽管V2E     

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。     

世界汽车组织自动驾驶汽车"三支柱"认证方法提议及对我们的启示

自动驾驶技术发展背景下,软件在定义汽车,车辆功能日趋复杂、软件数量也越来越多.与传统车辆相比,影响自动驾驶汽车的安全因素、场景变量日益增长,通过传统的场地测试和台架测试,难以全部评估上述影响安全的变量.因此,为了车辆上道路运行,需要提出新的认证思路,支持车辆型式认证或自我认证.世界汽车组织在分析自动驾驶汽车技术特性和安...     

Elektrobit：以软件“赋能”自动驾驶汽车

<正>若将过去的汽车看作会行驶的硬件设备,那么,未来汽车则是被诸多软件"赋能"的智慧交通工具。与此同时,自动驾驶技术飞速发展,自动驾驶汽车离不开软件"加持"。近日,Elektrobit与百度Apollo宣布建立战略合作伙伴关系,Elektrobit将为百度Apollo专为自动驾驶开发的先进车载计算平台ACU提供底层技术支持,并通过合作来助推自动驾驶汽车的发展。     

基于数字孪生技术的智能汽车测试方法研究

为加快自动驾驶功能的开发与验证，提出了一种基于数字孪生的智能汽车测试与评价方法。通过数字孪生测试技术，即真实车辆行驶在真实测试场地中，同时与虚拟的测试环境进行有效映射与结合，从而大大丰富智能汽车的测试验证环境、提高测试效率和减小测试成本。本文将真实测试车辆和仿真测试工具相结合，搭建起数字孪生自动驾驶测试平台，实现算法的验证测试与评价，并给出了相应的案例分析。智能汽车数字孪生测试与评价技术的快速应用，对于加快自动驾驶车辆开发和推广有着积极的推动作用。     

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。     

Cosworth公司为MuCCA提供ADAS和自动车辆的视觉解决方案

正Cosworth公司正在扩大其摄像机和数据系统的应用范围,为高级驾驶员辅助系统(ADAS)和自动车辆提供视觉解决方案。公司在智能视觉软件领域的经验将杯用作汽车联盟的一部分,用于开发避撞系统,这将改善自动驾驶和网联车辆的运行和安全性。多车防撞计划(MuCCA)将利用人工智能和车辆对车辆的通信来帮助自动驾驶汽车作出合作决策,以避免在高     

自动驾驶汽车隐私安全探究

<正>自动驾驶技术的普及,将让自动驾驶软件取代驾驶员的工作,每辆自动驾驶汽车都会根据写入的软件系统,按照要求在道路上行驶。车联网技术的出现,让自动驾驶汽车、道路交通设施、行人等角色成为一行行数据,进行分析与处理,从而让自动驾驶汽车实现最优道路规划。插空、别车等危险驾驶行为也将不复存在,在乘坐自动驾驶汽车时,乘客可以进行读书、听音乐、聊天、看电影、网络购物等娱乐行为,道路交通环境也将得到极大的改善。看似很完善的交通环境,需要的是更多的数据进行支撑,     

德尔福联手Innoviz为自动驾驶汽车提供高性能激光雷达解决方案

正德尔福汽车公司近日宣布与业内领先的以色列Innoviz公司签署商业合作协议。Innoviz公司致力于研发大规模商用自动驾驶汽车的激光雷达技术,这些技术未来将被整合应用于德尔福自动驾驶系统中,为汽车制造商提供一整套自动驾驶技术方案组合。Innoviz激光雷达技术采用固态设计,具备优秀的远程扫描性能,目标探测能力强、精确性高。远程激光雷达对于     

人机混驾环境下无信号交叉口自动驾驶汽车左转运动规划研究

为了使自动驾驶汽车在人机混驾环境下能安全、高效地左转通过无信号交叉口,在借鉴人类驾驶人左转时会对周围车辆驾驶意图进行提前预判的基础上,提出了一种基于周围车辆驾驶意图预测的自动驾驶汽车左转运动规划模型。首先将无信号交叉口处周围车辆的驾驶意图分为左转、右转、直行3种类型,利用相关向量机预测周围车辆驾驶意图,以概率形式输出意图预测结果并实时更新,进一步界定自动驾驶汽车与周围车辆的潜在冲突区域并判断是否存在时空冲突;接着,在充分考虑他车速度、航向及车辆到达冲突区域边界距离的基础上建立基于部分可观测马尔可夫决策过程的自动驾驶汽车左转运动规划模型,生成一系列期望加速度;最后,基于Prescan-Simulink联合仿真平台搭建无信号交叉口仿真场景,对所提左转运动规划方法进行仿真验证,将基于博弈论的运动规划方法、基于人工势场理论的运动规划方法与所提出的方法进行比较,并选取行进比例达到1所用的时间和碰撞次数作为评价指标。研究结果表明：基于相关向量机的驾驶意图预测方法可在自动驾驶汽车到达交叉口之前准确预测出他车驾驶意图;基于部分可观测马尔可夫决策过程的左转运动规划方法能够通过速度调整策略实现人机混驾环境下自动驾驶汽车与周围车辆在无信号交叉口处的交互;不同算法对比效果表明,所提左转运动规划方法在自动驾驶汽车与不同数量周围车辆交互的仿真场景下均可有效避免碰撞事故发生并提高自动驾驶汽车左转通过无信号交叉口的效率。     

西门子加速自动驾驶车辆研发

<正>西门子推出PAVE360~(TM)投片前自动验证环境,这是一项旨在促成并加快创新自动驾驶车辆平台研发的计划。PAVE360提供多供应商协同环境,全面覆盖下一代汽车芯片研发生态。此外,PAVE360将数字化双胞胎仿真拓展至处理器之外,包含汽车硬件和软件子系统、整车模型、传感器数据融合、交通流量、     

现代汽车与Aurora合作,到2023年开发4级自动车辆,下一代燃料电池汽车的新的自动功能

现代汽车公司与自动车辆技术创业公司Aurora Innovation宣布了一项战略合作伙伴关系,以到2021年将现代自动驾驶汽车推向市场。该合作伙伴关系将把Aurora的自动驾驶技术整合进在测试计划和试点城市中定制开发和推出的现代公司的车型中。从长远来看,现代和Aurora将为在全球范围实现自动驾驶车辆的商业化而努力工作。     

BlackBerry QNX:为汽车网络安全保驾护航

正随着新兴技术在汽车上得到越来越广泛的使用,汽车的互联化极大地改善了驾驶体验,但同时威胁载体也随之增加,为汽车制造商带来了繁复的网络安全挑战。BlackBerry QNX是互联汽车与自动驾驶汽车研发的基础平台,凭借其领先的安全技术,有助于防范汽车系统故障、恶意软件和网络安全漏洞。随着新兴技术在汽车上得到越来越广泛的使用,汽车的互联化极大地改善了驾驶体验。不难发现,目前汽车中的电子元件和软件的应用数量急剧增加,尤其是无人驾驶汽车开发中增加最快的就是软件的应用;另一方面,随着汽车与周围的汽车、行人、基础设施     

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。     

我国首家干线物流联合创新中心成立 推动商用车自动驾驶技术产业化落地

<正>干线物流联合创新中心旨在整合行业优势资源,搭建开放共享平台,加速商用车自动驾驶技术产业化进程,推进物流行业效率提升。我国首家干线物流联合创新中心日前在上海国际汽车城汽车创新港正式启动,该中心由嬴彻科技和上海汽车城汽车创新港联合发起,首批成员为12家来自干线物流自动驾驶领域的领先企业,包括传统的商用车整车和零部件企业福田汽车、长春一汽、联合重卡、威伯科;科技类创新公司如激光雷达供应商Velodyne LiDAR、自动驾驶科技公司主线科技、数字地图供应商四维图     

联盟是自动驾驶路线的必经之路

<正>近期,大众集团将联手驾驶辅助系统供应商Mobileye为自动驾驶车辆开发一个导航系统,双方将在2018年共同开发自动驾驶导航标准。其实,传统汽车巨头和互联网高科技企业的"跨界合作"已不是新鲜事,近几年频频增多。笔者回忆一下,Mobileye在CES 2017展上还联合宝马、英特尔,宣布2017年年底约有40辆宝马全自动驾驶汽车开始在美国和欧洲进行路测,测试车辆为宝马7系,该车将搭载英特尔全新自动驾驶品牌Intel GO研发的软件和硬件;日前据国外媒体报     

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。     

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。     

关于L3自动驾驶的人机交互设计研究

随着雷达、摄像头、处理平台的软硬件提升,加上高精地图的辅助,全球越来越多的汽车公司都推出了自动驾驶车辆,覆盖Level 2~Level 3的自动驾驶场景(SAE J3016),但这些场景都需要在必要的时候由驾驶员接管车辆,因此自动驾驶汽车对人机交互设计提出了新的挑战,比如合理的接管流程,驾驶操作的监测,权责划分的提示。     

我国自动驾驶汽车发展过程中存在的问题

自动驾驶汽车已成为全球发展趋势,随着人工智能、大数据、通信技术发展,自动驾驶必将迎来蓬勃发展,但是完全实现自动驾驶的道路是漫长而曲折的.本文通过介绍自动驾驶汽车在人员、车辆、道路、网络、云平台五个方面所面临的技术难点与存在的问题,建议行业向重点难点领域聚集,推动行业发展.