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     

大众汽车集团与Aurora Innovation战略合作;移动性即服务(MaaS)车队

正在2018年拉斯维加斯消费电子展(CES)之前,大众汽车集团与自动驾驶技术创业公司Aurora Innovation宣布了一项战略合作,该合作将这两家公司结合在一起,以实现在城市中以自动驾驶电动车作为移动性即服务【Mobility-as-a-Service(Maa S)】车队。在过去的六个月中,来自大众汽车集团的专家们在斯坦福大学已经与来自Aurora的专家们一起工作,以将Aurora的自动驾驶系统整合进大众汽车集团的车辆平台。     

自动驾驶中的人工智能，为何让人爱恨交加？

<正>人工智能对于汽车行业的发展起到了强大的推动作用。它如同一股充满力量的巨浪,令自动驾驶乃至无人驾驶汽车得以更迅速地降临到我们的生活中。这份力量,虽爱恨交织、利弊同行,但已势不可挡。人工智能,大势所趋自动驾驶汽车中的人工智能技术,比重逐年递增。此前,美国汽车工程学会发布了《道路机动车辆驾驶自动化系统相关术语的分类和定义》,把车辆划分为多个自动驾驶级别。在过去几年,自动驾驶汽车通过感知来做出决策并执行,     

基于人工智能算法的换道超车功能开发

随着汽车电气化、智能化的不断发展,汽车行驶的场景越来越趋于多样化和复杂化,从而促使汽车从辅助驾驶向智能驾驶不断创新。随着人工智能的引入,汽车智能驾驶功能越来越趋于实用,正在逐步实现向解放驾驶员双手、向车载高级驾驶辅助系统代替人脑进行复杂驾驶场景实时响应的阶段发展;高阶复杂场景智能驾驶功能则在辅助驾驶功能实现的基础上,针对驾驶员实际驾驶感受并结合人工智能算法实现向车辆复杂场景下的自动驾驶操作的方向发展。介绍了基于人工智能算法的换道超车功能开发,即通过换道条件的智能选择,使车辆以最佳方式自动完成换道超车过程。     

DENSO在ThinCI上领导6500万美元的C系列融资;汽车领域的深度学习和人工智能

正DEMSO公司子公司NSITEXE公司(NSITEXE,Inc.)是支持自动驾驶的关键半导体元件的开发商,它投资于ThinCI公司,这是一家开发计算平台的人工智能硬件初创公司。ThinCI的可编程计算架构可以加速深度学习、人工智能和其他与汽车工业相关的算法,并将提供能将计算能力和性能提高大约5到10倍的下一个最佳解决方案。     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

自动驾驶感知系统的未来之路

<正>随着计算机技术的飞速发展，人工智能技术逐渐走入大众视野，其中自动驾驶技术则是人工智能技术中的重要应用，自动驾驶技术的主要目标是让汽车可以自主行驶，减少驾驶人的驾驶疲劳，提高汽车驾驶的安全性和舒适度。自动驾驶技术的实现需要依赖于感知系统、决策系统和控制系统的协同工作，其中，自动驾驶感知系统是非常重要的一环，承担着让自动驾驶汽车“看得清”的任务，其研究和发展将影响自动驾驶汽车落地进展。     

自动驾驶安全第一

自动驾驶集人工智能(AI)、大数据、5G、车路协同、高精度地图与定位等高新技术于一体,顺应汽车工业革命的电动化,智能化、网联化、共享化发展趋势,近年来得到高速发展。具备自动巡航、紧急自动刹车、车道偏离预警等先进辅助驾驶系统(ADAS)功能的低等级自动驾驶汽车实现车辆前装,得到大规模量产应用。具备有条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶功能的高等级自动驾驶汽车已经开展道路测试验证,量产商用可期。     

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.     

自动驾驶工况下汽车虚拟人人机交互探索

对于传统汽车,驾驶员在环控制操控模式下,驾驶员搜集信息并完全掌控车辆行为。随着汽车自动驾驶系统的不断演进, L3层级自动驾驶系统的不断普及,汽车驾驶操纵模式正在悄然发生着变化。可以预见随着L4-L5层级自动驾驶系统的量产销售,驾驶员将从车辆中彻底消失,人车交互的虚拟驾驶员与车辆之间如何完成交互互动呢?本文将综述目前ADAS系统支持下车辆驾驶操控情况,并对未来L4-L5层级自动驾驶模式下的人车交互系统进行探讨。     

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。     

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。     

车路协同自动驾驶技术在民航机场的应用前景展望

通过分析民航机场飞行区内围绕航空器的保障车辆,结合物联网技术、三维可视化技术、智能决策系统、专家决策、人工智能、深度学习、智能网联以及移动通信等先进技术,针对航班生产作业过程,探讨民航机场飞行区保障车辆引入基于车路协同自动驾驶技术的实现方式,通过对民航机场空侧车辆典型应用场景的分析和阐述,切实提高机场航班运行生产效率、提升机场旅客服务水平、增强机场核心竞争力.     

现代汽车投资AI公司“UVeye”

正近日,现代汽车完成对以色列AI公司"UVeye"的战略投资,进一步扩大在人工智能技术领域的布局。此次战略投资是现代汽车集团HYUNDAI CRADLE创新中心的最新成果,展现了现代汽车在开发创新技术和新兴行业方面不断保持领先,引领未来移动出行的决心。"UVeye"公司创立于4年前,是一家研发及生产基于AI技术的车辆检测及安保系统的创新企业,主要利用计算机视觉与深度学习技术进行安全问题识别,     

基于LabVIEW的自动驾驶汽车在线振动监测与诊断系统

为了提高自动驾驶汽车在道路测试中的安全性,基于LabVIEW设计了一种自动驾驶汽车在线振动监测与诊断系统。该系统通过上位机与驾驶机器人通信,获取车辆运行状态数据,同时对自动驾驶车辆的振动在线监测,最后结合车辆振动数据和状态信息进行在线诊断,开发了监测与诊断界面,实现了自动驾驶汽车在道路测试行驶过程中的振动在线监测与诊断。     

自动驾驶仿真系统中网络安全测试方法研究

本文介绍了高级自动驾驶汽车网络安全的检测方法,形成将网络安全模型与车辆仿真测试模型相结合的测试框架。仿真测试综合汽车动力学模型、路况、天气、感知等多种模型,能够全面系统地测试自动驾驶系统的功能和性能。通过分析得到的针对自动驾驶的网络安全威胁模型与仿真模型相结合,可以体系化地验证自动驾驶系统对抗网络安全威胁的能力,是推动自动驾驶网络安全检测的积极尝试。     

新闻

<正>德尔福将与Ottomatika携手为业内提供领先的自动驾驶解决方案全球领先的汽车零部件制造商德尔福汽车公司将联合Ottomatika,Inc.开发新技术,以加快推动自动驾驶技术的发展。作为首家推出汽车雷达系统的公司,德尔福将其主动安全技术与Ottomatika的自动驾驶软件进行集成,形成一个全新的技术平台,使车辆在市内道路或高速公路环境下能够自主做出决策。该平台适应性强,可通过更新软件的方式进行扩展或升级。此外,它还将支持"车辆与环境"(V2X)通信。     

浅谈人工智能在自动驾驶汽车中的应用

近些年来,随着人工智能技术新一轮的发展浪潮,汽车与人工智能愈加契合,人工智能在自动驾驶方面体现出的便利性更加显著。文章简要介绍了自动驾驶汽车的特点和发展状况,并对人工智能在自动驾驶汽车中的应用与发展前景进行了展望。     

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。     

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。