无人驾驶“闯关”道德伦理

<正>又一个国家为无人驾驶打开了绿灯。日前,英国正式宣布,明年将启动无人驾驶城市试点城市竞标计划,至多3个城市,从明年开始进行长达18个月至36个月的无人驾驶汽车上路测试。同时,将对现行交通规则进行相应调整,以满足无人驾驶车辆的出行需求。这也意味着,继美国、德国、法国等国之后,又一个国家启动大规模的无人驾驶系统测试计划,无人驾驶在全球发展再度提速,驶入了快车道。     

面向无人驾驶的新能源汽车充电技术研究

伴随着人工智能、云计算、大数据等技术的不断发展,新能源汽车将会迈向新的时代,即无人驾驶时代。充电也是无人驾驶汽车使用过程中的一个关键环节,无人驾驶车辆可以在没有人操纵下独立运行,那么,原有车辆的充电模式也将发生变化,进而带动新能源汽车充电方式变革。本文对新能源汽车现有的主要充电方式及特点进行分析,探讨其与无人驾驶汽车适应性及融合方式。     

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。     

无人驾驶汽车十字路口多车协作控制研究*

针对无交通灯控制的十字交叉路口的无人驾驶汽车主动避让控制问题,基于专用短程通信技术(DSRC),利用多车协作控制算法和矩形检测法建立了基于碰撞时间(TTC)的两车冲突判断模型,预估当前行驶状态下将会发生碰撞的区域。同时从时间和空间两方面设计了消解算法,根据消解算法调整当前行驶状态以避免车辆发生碰撞。采用PanoSim与MATLAB/Simulink联合仿真,结合模糊PID控制无人驾驶车辆的驱动、制动与转向系统,对所搭建的模型准确度进行验证。试验结果表明,算法能很好地控制无人驾驶车辆在十字路口避免与其他车辆的碰撞。     

无人驾驶环境下考虑OD结构的路网容量模型（双语出版）

为了研究未来无人驾驶车辆对路网容量的影响，揭示无人驾驶车辆与普通车辆的相互影响特性，假设无人驾驶车辆遵循系统最优路径，普通车辆遵循用户最优路径，构建了无人驾驶环境下的道路网络储备容量模型。上层模型为满足路段容量约束条件下的最大交通需求，各OD之间的交通需求采用不同的增长乘子；下层模型为两类用户的混合路径选择行为模型，无人驾驶车辆以系统总阻抗最小为目标，而普通车辆以个人出行成本最小为目标。采用多种群遗传算法进行求解，并通过算例验证了模型和算法的有效性和可行性，得到非统一增长乘子下的路网容量，比较了统一增长乘子与非统一增长乘子的异同之处。研究结果表明：①两种计算结果所得到的道路网络容量增长趋势类似，但是非统一增长乘子计算结果大于统一增长乘子计算结果，当无人驾驶车辆市场渗透率达到一定比例时，二者计算结果的差异随着市场渗透率的增加而逐渐减小；②不同OD对的增长乘子不一定相同，无人驾驶车辆的加入可以优化不同地区的OD需求分布，从而提升整个道路网络的容量；③非统一乘子的计算方法可以有效避免不同OD对的干扰作用，提高部分OD对在低市场渗透率下的路径利用率，路段流量分布更加均衡；④当无人驾驶市场渗透率达到较高的比例时，道路网络容量可增加的幅度较小。     

从科幻到现实 无人驾驶城市挑战赛

上个世纪,无人驾驶汽车还只是科幻小说和电影中才有的东西,而今天,它却已经越来越接近于实用了。2007年11月3日,无人驾驶车比赛（Urban Challenge）在英国加利福尼亚州沙溟中一座空旷的城镇中举行,由英国11所大学设计的无人驾驶汽车展开速度与设计上的较量。[编者按]     

军用无人驾驶国扫描

无人驾驶车是指可在车内无人操纵的条件下，由车载制导系统或遥控人员远程发出遥控指令操作驾驶的车辆，军用无人驾驶车自第二次世界大战期间出现以来，一直从事各种高度危险的工作，     

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。     

基于光电传感器的无人驾驶电动汽车导航系统研究

本文基于光电传感器设计了无人驾驶电动汽车导航系统,通过该系统,无人驾驶车辆可方便地检测预定路径的偏差,从而控制车辆的自动寻迹行驶。与其它导航方式相比,本文设计的系统具有结构简单、性能可靠和价格低廉等特点。     

极限工况下无人驾驶车辆稳定跟踪控制

针对无人驾驶车辆在极限工况下跟踪控制精度和稳定性均难以保障的问题,提出一种纵横向稳定性综合协调控制方法。首先对无人驾驶车辆在摩擦极限下的速度进行规划,通过纵向加速度前馈和状态反馈控制器实现极限车速下的速度跟随。其次将预瞄前馈与人工势场反馈相结合设计了横向路径跟踪控制器。提出了基于期望与实际横摆角速度偏差的稳定性控制策略,优化纵向控制的驱动力矩。Simulink/Carsim联合仿真结果表明,所提出的纵横向协调稳定控制方法可在极限工况下改善无人驾驶车辆瞬态响应,抑制道路曲率突变处的超调量,减少路径跟随中的稳态误差,提高了无人驾驶车辆的轨迹跟踪精度和弯道运动过程中的横向稳定性。     

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。     

“无人驾驶”途锐亮相全球最大科技博物馆

目前，运用了无人驾驶技术的大众汽车SUV——途锐“斯坦利”（Touareg Stanley）结束了历时2年多的世界顶级技术博物馆之旅。从11月底开始，途锐“斯坦利”原型车在史密森尼国立美国历史博物馆展出。它是第一款成功完成“无人驾驶车辆挑战赛”的汽车。     

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。      

面向无人驾驶的数据采集与分析系统研究综述

车辆在行驶时会产生大量复杂的数据,对这些数据的采集和分析会促进无人驾驶技术的发展.通过研究,将无人驾驶所需数据分为交通场景数据和驾驶行为数据两类,综述了两类数据的采集和分析技术的发展历程及研究现状,并综合考虑企业、高校和相关研发机构的需求,提出了交通场景和驾驶行为数据采集系统需要向着建立本土化大规模的采集系统和建立基于...     

无人驾驶汽车主动避让控制问题的研究

第五代移动通信技术(5G)网络具有速度快、延迟低等优势。基于5G技术,提出了一种使用无人驾驶汽车主动型避让控制的系统。该方法基于5G系统,实现了对车辆周围环境信息进行实时快速的收集和处理。通过5G通信技术对车辆进行控制,加快了车辆之间的信息传输速度,提高了车辆间的配合度及车辆通行的效率。该控制系统通过5G技术传感器,有效解决了在突发情况下,无人驾驶汽车由于传感器需要同时输送大量信号而产生的延迟问题,提高了信号的传输效率,降低了主动避让控制系统的响应时间,有利于提高无人驾驶汽车的安全性。     

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。     

无人驾驶汽车的发展现状和相关建议

互联网技术的快速发展为汽车行业带来了翻天覆地的变化。无人驾驶汽车的出现缓解了交通拥堵问题，提升了交通安全水平，提高了交通系统效率。据此，首先从无人驾驶汽车基本原理着手，分析了无人驾驶汽车发展现状，阐述了无人驾驶汽车关键技术，并给出了相关的建议。     

无人驾驶新概念--Scania AXL自卸车

瑞典Scania公司推出了无人驾驶车型系列中的最新型号——Scania AXL,无驾驶室全自动驾驶概念车型。这是重型无人驾驶车辆发展上的一个里程碑,Scania公司不同领域的专家组成了团队共同开发出的概念型载货车。模块化系统是设计的核心。目前对无人驾驶的车辆的需求在不断增长中,矿山和大型封闭式建筑场地是无人驾驶车辆理想的运行场所。Scania公司称这是朝着未来运输系统发展的一个重要步骤。     

美军无人驾驶车辆点滴

无人驾驶运输车美国设计的1种无人驾驶弹药输送车装有光电传感器、微处理机和自动控制装置,7米长的机械臂可以举起1.7吨质量的集装箱。1名士兵遥控巨大的机械臂可以灵活自如地装、卸物资,将物资从后勤仓库运送到前线。正在试验的1种无人驾驶战地运输车,其外形类似面包车,通过车     

基于MPC的无人驾驶汽车轨迹控制研究

为更好地实现对无人驾驶汽车行驶路径的跟踪修正,基于模型预测算法控制车辆的车速和横摆角。通过建立车辆运动学模型、制定目标函数、确定约束条件,设计出了轨迹跟踪控制器。并通过Matlab/Simulink、CarSim软件搭建模型预测控制算法。结果显示,在预定工况下,车辆参考路径和实际行驶误差较小,并有较好的横向稳定性。结果表明该算法能在一定程度能保证无人驾驶汽车的安全性,为智能车辆控制提供了基础。