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。     

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...     

自动驾驶汽车的技术发展浅析

<正>近几年,汽车新技术层出不穷,以新能源和自动驾驶技术尤为突出,新能源汽车在走进千家万户的时候,自动驾驶技术在生活中也会越来越普及,自动驾驶汽车是一种通过电脑系统实现无人驾驶的汽车。又称电驾汽车或轮式移动机械人。其融和个性需求,给人全新的体验,具有安全、舒适、便利等特点。与人工驾驶汽车的不同之处在于,自动驾驶可以通过电来实现对汽车的控制,就目前来看,自动驶更满足现代人的追求,在近几年呈现出实用化的趋势。在2020年。自动驾驶汽车     

面向自动驾驶的道路适驾性研究进展

现有道路设计规范考虑了驾驶人感知反应时间和车辆动力学特征,而自动驾驶汽车与驾驶人在感知反应时间、感知距离和感知高度等方面存在差异。这些差异可能会导致自动驾驶汽车在特定道路条件下面临挑战,例如复杂的道路线形、不规则交叉口等情况。为了解道路基础设施对自动驾驶汽车运行的影响,需要开展面向自动驾驶的道路适驾性研究。针对不同道路类型,道路几何设计、交通控制设施和路侧设施等对自动驾驶汽车安全运行影响的定量研究尚不充分。从路段、交叉口、交通标志标线3个方面进行归纳整理,结果表明：(1)现有的研究建立了道路线形设计、交叉口几何设计与自动驾驶感知能力的关系,发现平曲线半径、弦长和曲线偏转角等设计指标影响自动驾驶视距;(2)实车测试发现道路类型、平曲线曲率和车道宽度对自动驾驶失效事件具有显著影响;(3)随着自动驾驶汽车市场渗透率的增加,自动驾驶汽车之间交互行为规则更加明确,有利于提升道路适驾性水平;(4)自动驾驶的感知识别准确率会受到交通标志的反光性能和设置位置的影响,失效概率与交通标线的尺寸、逆反射亮度系数以及延长线相关。面向未来自动驾驶应用需求,针对已建道路,需要测试不同复杂工况条件对自动驾驶汽车运行...     

锐明技术:“人工智能”助力道路交通安全

<正>近年来全球汽车产业发展出现了新热点新态势,自动驾驶以及以半自动驾驶技术为辅助手段的主动安全驾驶汽车和以智能管理技术为手段(如车辆盲区监测、驾驶员驾驶状态识别、客流统计等)的商用车,正雨后春笋般涌现,或大批量投入使用或进行小规模试点运行。而帮助实现上述一系列新态势的,并非传统的汽车制造企业,而是具有丰富历史积淀的专业化配套企业,如"深圳市锐明技术股份有限公司"(下简称:"锐明     

自动驾驶技术解读:世界各国及组织现行法规政策

正近年来"自动驾驶汽车"一直是汽车、互联网等行业以及社会公众关注的热点,奔驰、沃尔沃、大众、通用、丰田、日产等传统汽车厂商以及Google、百度等互联网科技企业纷纷宣布各自的自动驾驶汽车开发计划。同时,交通管理部门需要及时适应新技术变革带来的交通安全管理新形势,保障道路交通安全并促进自动驾驶行业健康发展。自2012年Google获得美国加利福尼亚州首个自动驾驶汽车测试牌照以来,发达国家均在积极推动自动驾驶汽车新政策的制定和引导,本文从法律法规方面对自动驾驶汽车相关政策进行解读与综述。     

主动安全 通往自动驾驶的必经之路

<正>安全始终是自动驾驶之核心所在,尤其是主动安全技术,在一定程度上决定了自动驾驶的发展和成熟度。主动安全与自动驾驶相辅相成,也是通往自动驾驶的必经之路。据全球知名经济咨询机构IHS环球透视汽车部门预测,截~2035年全球将拥有近540077辆自动驾驶汽车,到2050年之后,几乎所有汽车都将更替为自动驾驶汽车或自动驾驶商务汽车。2014年11月,在拉斯维加斯消费电     

未来汽车架构将由软件定义

正未来汽车架构将由软件来定义,软件将为自动驾驶、网联汽车提供技术支撑,但也对软件安全提出了更高要求。只有遵循"安全"和"防护"两个主要原则,才能在确保安全性的同时,保证创新性。自动驾驶、数字化、汽车共享、电气化是汽车产业四大趋势。Navigant Research的预测数据显示,2025年之后,自动驾驶技术将快速发展。而数字化方面,全球超过12.5亿辆乘用车     

基于场景的智能网联汽车“三支柱”安全测试评估方法研究

随着汽车智能化、网联化以及自动驾驶技术的快速发展，搭载自动驾驶功能的智能网联汽车目前正处于测试验证转向多场景示范应用的新阶段，产业化应用需求日益迫切，车辆安全问题更加凸显，针对车辆产品安全的测试评估方法成为关注焦点。由于智能网联汽车及其运行环境的复杂性以及安全事件的偶发性，传统的高里程实车测试在效率、成本等方面难以适应自动驾驶测试评估的发展需要。从第三方视角出发，在汽车生产企业研发测试的基础上，结合工程实践与应用需要，通过分析智能网联汽车的安全目标，对比模拟仿真、封闭场地和实际道路3种测试方法的特点及优缺点，提出基于场景的 “三支柱”融合测试评估方法，为综合评估智能网联汽车的安全性提供支撑。     

自动驾驶汽车在城市道路上面临的主要场景挑战

基于人类的自然驾驶数据、交通事故数据等信息提出的自动驾驶汽车技术要求和测试场景难以反映自动驾驶汽车特有的局限性和安全风险。文章从车辆视角出发,利用搭载高度自动驾驶功能的汽车开展了实际道路测试,并通过分析测试过程中遇到的危险场景和边缘场景,总结了城市道路环境下自动驾驶汽车在感知、定位、决策规划、控制执行和网联通信等方面存在的主要场景挑战。该研究成果弥补了基于人类驾驶数据开展相关研究的不足,能够为自动驾驶汽车的研发和基于场景的测试验证提供参考。     

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。     

摄像头新功用:取代汽车后视镜

<正>摄像头技术在汽车上正发挥日益重要的作用,各种驾驶辅助以及未来自动驾驶功能的实现,都离不开包括摄像头和雷达等在内的环境传感器的工作。如今,汽车研发人员正进一步挖掘摄像头的潜能,通过监视系统来取代汽车的外后视镜和内后视镜。这种有别于传统的设计理念乍一听很有趣,没有了后视镜的汽车,驾驶员如何观察车后视     

浅析专用汽车自动驾驶的整车评价测试方向

正随着人民生活水平的不断提高,购买汽车的人也越来越多,随之而来的交通拥堵、道路安全及环境污染等系列问题日益严峻,自动驾驶汽车是解决上述社会问题的关键技术手段之一。自动驾驶汽车的测试承担着智能化、网联化等技术以及云、管、端多方面的技术研究和产品开发,对技术迭代、功能安全性的验证、应用示范,以及未来产品标准、法规、监管等方面的探索具有重要意义。     

基于新能源高频大数据的驾驶行为与能耗分析

近年来,在新能源汽车示范推广和财政补贴的大背景下,我国新能源汽车产业快速发展。但与传统燃油车相比,新能源汽车的技术成熟度尚且不足,在研发、运行阶段仍存在诸多问题等待解决,其中能耗和续航问题的关注度尤为突出。本文基于车载终端采集到的新能源高频大数据,提取能够反映驾驶行为精细时空变化特征的特征参数集,采用主成分分析方法将特征参数集进行优化,利用K-means算法实现驾驶行为的自动分级,并分析了不同级别驾驶行为的能耗分布情况。分析结果表明,驾驶行为影响新能源汽车能耗水平,其中平稳驾驶对应的能耗较低,对新能源汽车产品升级和用户驾驶习惯优化具有一定的参考价值。     

驾驶模拟技术在汽车智能技术研发中的应用综述

汽车智能技术已成为汽车技术进步的主要方向,极大地提高了汽车的安全性,并且也正改变着人们的出行与驾驶习惯。汽车智能技术包括主动安全技术、驾驶辅助技术和无人车技术。由于相关试验的调试次数频繁及风险系数较高,汽车智能技术在进入市场前,很难完全依赖于路上试验。得益于虚拟仿真技术的进步,作为一种安全、经济性好的汽车验证工具,驾驶模拟技术已经在汽车智能技术研发中日益受到重视。因此,对驾驶模拟技术在汽车智能技术研发过程中的应用现状进行技术综述,对驾驶模拟技术及汽车智能技术的发展都具有意义。伴随着汽车智能技术的发展,研究人员根据试验需求,已经开发出了多种形式的驾驶模拟器。为了更好地阐述驾驶模拟器的发展脉络,叙述了驾驶模拟技术的发展历程以及现阶段驾驶模拟器的主要类型与技术特点,分别对驾驶模拟技术在汽车主动安全、半主动驾驶和无人车等技术的研发过程中的应用情况展开了综述。对于汽车主动安全技术,主要关注于ESC(电子稳定控制)、AFS(主动转向技术)、行人保护技术、驾驶员监控技术、避撞安全技术等。对于在驾驶辅助系统上的应用,主要对自动巡航技术与车道线保持技术上的应用做了技术综述。对于在无人车技术发展中的应用,主要关注于无人车运动策略研究、无人车人机交互研究。     

自动驾驶汽车-行人交互研究综述

自动驾驶汽车已开始在部分开放道路进行测试,其与行人等其他交通参与者共享混行道路,面向自动驾驶汽车的车外人机交互技术亟需开展深入研究,以便行人快捷、高效地理解自动驾驶汽车的行驶意图,确保混合交通场景通行安全并提高通行效率。本文首先阐述了自动驾驶汽车与行人交互的重要意义,并从行人检测与跟踪、行人意图识别及行为预测、自动驾驶汽车的决策3个方面介绍了目前自动驾驶汽车的车外人机交互前期支撑技术研究概况,着眼于自动驾驶汽车行驶意图的表达,对交互需求和车外人机交互界面的设计原则及质量评估进行了梳理,最后提出了车外人机交互面临的挑战及未来的发展方向。     

日本自动驾驶汽车管理体系研究及对我国的启示

<正>日本政府积极布局自动驾驶汽车,出台了一系列政策法规文件引导自动驾驶汽车发展。本文梳理了日本自动驾驶汽车政府管理职能,并从战略引导、技术创新、道路测试、法律法规等方面着手,分析了日本自动驾驶汽车管理体系,并得出对我国优化自动驾驶汽车政策法规的启示。当前,全球汽车产业都在向电动化、智能化转型,自动驾驶汽车代表了未来很长一段时间内的发展趋势。为了抢占未来汽车产业发展的战略制高点,日本政府正积极布局自动驾驶汽车,将其纳入国家发展顶层规划,并出台了一系列政策法规文件,旨在通过发展自动驾驶技术,达到增强汽车产业竞争力、降低交通事     

汽车自动驾驶技术研究

自动驾驶汽车是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车,它的行驶模式可以更加节能高效,可以为国家节省数千亿人民币的交通事故成本、交通拥堵成本以及运输过程中以人力提高生产力的成本。然而由于传感器的可靠性,系统漏洞等原因,现在使用的自动驾驶技术并不那么安全。针对上述内容从提高自动驾驶的可靠性方面,重点对汽车自动驾驶技术的网络化、人工智能、高精度地图、关键传感器、交通基础设施等方面进行研究。     

智能网联汽车热带测试场景研究

环境测试是实现高级自动驾驶的重大技术问题,阐述了国内外智能网联汽车环境测试发展现状,阐明了智能网联汽车热带测试场景建设的必要性。深入挖掘国际上智能网联汽车测试场景建设项目提出的场景框架,然后提取场景框架中的环境要素,指出相应环境要素对于智能网联汽车安全驾驶的重要影响。提出智能网联汽车热带测试场景的环境要素,并凝练了海南热带测试场景环境要素中的气候、交通和植被要素特征,建立了具有代表性的智能网联汽车热带测试场景,为高级自动驾驶实施落地奠定了基础。     

自动驾驶汽车感知系统关键技术分析

自动驾驶技术是智能与网络技术相结合的必然结果,是未来汽车工业发展的重要方向。根据美国电气与电子工程学会（IEEE）的说法,自动驾驶汽车将在2040年前占据75%的市场份额,是推动第四轮人工智能技术发展的关键技术,它将重塑传统汽车业的“金字塔”,引领全新交通和出行生态。自动驾驶的进步是技术进一步发展与成熟关键,也是自动驾驶汽车走向工业化的关键。