全新日产聆风完美诠释日产智行科技

正零排放的全新日产聆风完美诠释了日产汽车如何通过"日产智行科技"改变车辆的驾驶、动力以及与社会融合,详尽呈现了"日产智能驾驶"、"日产智能动力"、"日产智能互联"三大领域。日产智能驾驶(Nissan Intelligent Driving)全新日产聆风搭载的Pro PILOT日产自动驾驶技术,Pro PILOT Park日产自动泊车系统、e-Pedal日产电子踏板及日产安全屏障技术彰显出日产智能驾驶。Pro PILOT日产自动驾驶技术,可实现车辆在单车道上的自动驾驶。车辆可以在驾驶者预设的速度下(30-100km/h)自动保持与前车的车距。同时,该技术还能够辅助转向,使车辆保持在车道中央行驶。     

5G保证ADAS、自动驾驶系统安全可靠地运行

本文简介从设备层、网络层到服务层5G提供了整套的基础通信、定位和计算能力与自动驾驶深度融合。藉ADAS、车联网(V2X)和人工智能,以实现更安全、智能的交通运作系统,让车辆进入自动驾驶时代。     

改变游戏规则奥迪Grandsphere概念车

大众汽车旗下品牌奥迪在本届慕尼黑车展上发布了Grandsphere概念车,量产车计划在2025年上市.奥迪开发主管Oliver Hoffmann(奥利弗·霍夫曼)在接受采访时强调:"高度自动驾驶将改变汽车行业的游戏规则."在奥迪看来,未来车联网Car2X移动通信技术将固定集成在所有车辆中,车辆之间可发送并接收来自其他车辆以及交通信号灯或智能交通标志等设施的信息,车与车之间互相发射自动驾驶信号,将完全摆脱人工驾驶.     

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     

微观交通流模型在车辆自动驾驶仿真中的应用

仿真测试是缩短自动驾驶安全测试周期、降低实车测试成本的重要方法,而交通流模型可以为车辆自动驾驶测试提供数字化的交通环境,有利于加速车辆功能和性能的开发及验证。介绍了自动驾驶仿真测试涉及的关键技术,针对共性问题开发了一套具有交互性的微观交通流模型和对应的评价指标体系;分析交通流模型和自动驾驶仿真软件间的数据链路,通过联合仿真的形式实现微观交通流模型在自动驾驶车辆仿真测试中的应用。     

汽车工业增长的新动力-智能汽车

正所谓"智能车辆",就是在普通车辆的基础上增加了先进的传感器(雷达、摄像)、控制器、执行器等装置。通过车栽传感系统和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交换,使车辆具备智能的环境感知能力,能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态,并使车辆按照人的意愿到达目的地,最终实现替代人来操作的目的。智能汽车与一般所说的自动驾驶有所不同,它指的是利用多种传感器和智能公路技术实现的汽车自动驾驶。智能汽车首     

基于5G和自动驾驶技术的智能约车系统设计与优化

5G技术和智能化技术在网约车领域的应用带来了生活方式的转变,约车速度提高、车辆位置实时追踪、路况信息实时更新、智能支付和便捷互动方式等让出行变得更加便捷、高效和安全,可为用户提供更加智能、系统的车辆定位与车辆管理,提供更多的生活便利。分析了基于5G和自动驾驶技术的智能约车系统设计,重点论述用户接口设计、车辆路径规划及调度优化算法。     

上汽红岩H6两款旗舰重卡亮相上海车展，展现“新四化”最新成果

正2021年上海国际车展期间,上汽红岩展示了红岩第6代重卡H6系列的2款明星产品——杰狮H6(4×2)"5G+L4"智能纯电动重卡、杰狮H6(6×4)智能重卡惊艳亮相,展现了"新四化"浪潮下的最新科技成果和高端智能重卡的独特魅力。杰狮H6(4×2)"5G+L4"智能纯电动重卡:聚焦自动驾驶+新能源,首次公开亮相上汽红岩杰狮H6(4×2)"5G+L4"智能纯电动重卡系首次亮相,该重卡聚焦自动驾驶+新能源,融合了自动驾驶、新能源、智能网联、Ai等前沿科技,无疑是对本届展会主题"拥抱变化"的最佳诠释。     

面向自动驾驶车辆的路段人车冲突判别模型

针对无信号控制路段自动驾驶车辆和行人冲突判别建模,选择武汉市6处无信号控制路段作为调查地点,从而保证足够的车辆及行人数据量,采用视频采集技术获取交通流量以及行人与车辆的行为数据.利用决策树分析方法将决策分为两各层级,分别为行人过街决策和冲突判别,利用二元Logit模型建立面向自动驾驶车辆的路段人车冲突判别模型,对行人和自动驾驶车辆之间可能发生的冲突概率进行计算.建立的模型可以作为自动驾驶技术中的一部分,能够帮助自动驾驶汽车具备人类驾驶员与行人间的通行权沟通能力,使自动驾驶汽车控制系统更加智能且接近人类的判断能力.     

智能公路发展现状与关键技术

借鉴美国自动公路系统(Automated Highway Systems, AHS)技术框架,系统回顾了初级应用、通信技术、绿色能源技术、自动驾驶技术等不同因素驱动下智能公路的概念演化、技术发展和未来变革。根据当前信息技术的发展趋势,在AHS的研究基础上延伸和扩展了智能公路的概念和技术框架,提出了未来智能公路系统的演化方向以及包含信息管理层、网络通信层和感应控制层的智能公路体系架构。同时,瞄准当前主流技术和未来科技发展方向,总结了泛在无线通信、高精度定位与导航、车辆队列控制、无线充电、道路智能材料、道路主动安全控制、面向出行即服务的车路信息交互、基于基础设施的智能决策规划等驱动智能公路快速发展的新兴技术研究现状,并基于这8项关键技术的自身发展特点,提出了未来智能公路技术应用和推广的建议措施;分析了车路协同一体化、智能平行系统、人工智能、交通信息安全、自动驾驶等新兴技术将对未来智能公路发展带来的冲击和影响;系统性地预测了智能公路技术的商业化推广路线以及未来智能公路的应用将进一步降低自动驾驶的技术设备成本,为自动驾驶提供了一个更安全、更稳定和高效的交通环境。研究成果将对当前和未来智能公路的技术研发和工程应用具有一定指导意义。     

智能网联车路口行驶的决策策略分析

智能网联车的无人驾驶分为感知、规划、执行三个部分,行为决策是无人驾驶发展的核心技术之一。在复杂的交通路口,车辆行驶路线难以预测,通过分析车辆在路口行为发生条件统计,设计出合理和安全的驾驶行为。文章以智能网联车为研究对象,使车辆行驶到十字路口的换道、转弯、调头等行为对应行驶场景,能够保证智能网联车安全、合理的在一定可控范围下行驶在复杂的十字路口。无人驾驶车辆在十字路口的通行中提高了行驶效率和减少了运营成本,带给人们更加便利和舒适的服务,推动智能网联车更全面的发展。     

自动驾驶系统交通规则符合性仿真验证方法

随着自动驾驶技术的不断发展，高级别自动驾驶车辆逐步在限定区域开展实际道路测试，确保和提高自动驾驶系统安全驾驶能力是当前研究、测试和工程开发的热点难点。面对自动驾驶车辆将长期与人类驾驶车辆混行，并与其他交通参与者遵守同样交通规则的现实需要，提出一种验证和测试自动驾驶系统交通规则符合性的方法，以期降低多车混行条件下的交通安全风险。针对各类交通法律法规语义自动解析技术瓶颈，提出规范化-逻辑化两阶段交通规则数字化模型，基于改进谓词度量时序逻辑框架(Metric Temporal Logic，MTL)，将自然语言交通规则转换为命题、逻辑连接词和时序算子组成的逻辑编码，生成了自动驾驶系统可理解、可执行、可验证的数字化交通规则，并构建了交通规则命题的分级分类体系。提出了一套基于自动驾驶车辆高精度运动轨迹的交通规则符合性验证算法，并搭建仿真试验平台，在高速公路交通场景下开展了试验验证。理论分析与试验表明：精简命题空间、新增时序算子和谓词逻辑词等改进有效提高了原有MTL框架的时间表现能力，解决了时序逻辑性不足等问题，大幅提高了交通规则数字化转换效率，对地方性交通法规和未来交通法规修订提供了良好的兼容性。提出的交通规则符合性验证方法及试验平台可以有效测试自动驾驶系统对现有交通规则的遵守能力，相关成果对提高自动驾驶系统安全性能和未来混行交通安全管控水平具有重要意义。     

新一代智能交通全出行链集成系统设计

智能网联汽车已成为汽车技术发展的大势,通过融合智能网联汽车和智慧交通技术,以自动驾驶车辆的需求为核心,应用深度学习、边缘计算以及领先水平的车路感知融合、车路云控协同等方法,构建"智能网联汽车+智能交通+智慧城市"全出行链场景,实现无人驾驶在智慧道路、智慧停车、智慧园区的综合应用,为后续工程建设、产业化落地提供强大的技术支撑,进一步推动自动驾驶产业的发展。     

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。     

人工智能在车辆自动驾驶中的应用

提出一种新的基于人工智能的感知 计划 动作agent结构实现智能车辆自动驾驶的方案。首先通过描述该结构的原理说明该结构可以解决自动驾驶中存在的一些问题,接着通过建立自动驾驶知识库阐述如何具体实现自动驾驶,最后通过仿真实验验证该方法能够为智能车辆实现自动或辅助驾驶提供一种非常有效的机制。     

未来交通序曲 2017中国智能汽车大赛

正中国智能交通技术已经发展到了什么高度?未来交通会是什么样?2017中国智能汽车大赛会带给你更多未来交通的遐想随着新势力造车对汽车未来趋势的影响越来越大,能够给人们带来更舒适汽车生活的自动驾驶技术正在一步步向人们靠近,如最近发布的全新奥迪A8就搭载了AI拥堵自动驾驶系统,实现了L3阶段的自动驾驶,相信只要这个突破口一打开,后续拥有自动驾驶功能的车辆会蜂拥而至。在中国,那些智能汽车研发机构的新产品已经达到了什么水平     

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。     

智能公路发展现状与关键技术（双语出版）

借鉴美国自动公路系统（Automated Highway Systems,AHS）技术框架,系统回顾了初级应用、通信技术、绿色能源技术、自动驾驶技术等不同因素驱动下智能公路的概念演化、技术发展和未来变革。根据当前信息技术的发展趋势,在AHS的研究基础上延伸和扩展了智能公路的概念和技术框架,提出了未来智能公路系统的演化方向以及包含信息管理层、网络通信层和感应控制层的智能公路体系架构。同时,瞄准当前主流技术和未来科技发展方向,总结了泛在无线通信、高精度定位与导航、车辆队列控制、无线充电、道路智能材料、道路主动安全控制、面向出行即服务的车路信息交互、基于基础设施的智能决策规划等驱动智能公路快速发展的新兴技术研究现状,并基于这8项关键技术的自身发展特点,提出了未来智能公路技术应用和推广的建议措施;分析了车路协同一体化、智能平行系统、人工智能、交通信息安全、自动驾驶等新兴技术将对未来智能公路发展带来的冲击和影响;系统性地预测了智能公路技术的商业化推广路线以及未来智能公路的应用将进一步降低自动驾驶的技术设备成本,为自动驾驶提供了一个更安全、更稳定和高效的交通环境。研究成果将对当前和未来智能公路的技术研发和工程应用具有一定指导意义。     

智能网联混合车流的动态特性及稳态控制策略

自动驾驶技术为精确控制和优化车辆跟驰提供了条件,通过梳理近年来国内外网联混合交通的研究现状和发展动态,发现传统驾驶人的随机行为是影响交通系统稳定性的重要因素,网联车辆对于稳定车流态势具有良好的效果,从而也提高了车辆跟驰的安全性.为此,基于未来一段时间内网联车与人工驾驶共存的情形,研究网联混合交通的跟驰模型及稳态机理对于...     

5G信号将全面覆盖上海临港自动驾驶基地

正2018年11月28日,上海临港智能网联技术研究中心有限公司与中国联通正式签署了战略合作协议,联通5G信号将全面覆盖上海临港自动驾驶基地,从而为上海临港自动驾驶基地区域内车端及路端各种交通数据实时交互提供了可靠的无线通信条件,为上海临港人车路、端管云协同的智能交通系统的建设奠定了基础。