实际数据驱动的自动驾驶道路测试险态场景辨识方法

险态场景仿真测试是提升自动驾驶车辆驾驶能力和降低道路测试风险的重要手段,其核心基础是险态场景的构建.依托自动驾驶道路测试的实际数据,在甄别自动驾驶模式避险脱离事件的基础上,提出道路测试险态场景辨识关键指标,并利用随机森林、决策树、支持向量机和BP神经网络四种监督分类模型,对险态场景的风险等级进行划分.基于上海城市道路场...     

驾驶模拟器在自动驾驶系统中的应用研究

自动驾驶车辆在实际道路上行驶之前的测试阶段是一个至关重要的环节。一个低成本、高效率以及高精度测量的自动驾驶车辆的测试方式,对于自动驾驶车辆的开发具有重要意义。将驾驶模拟器运用到研究自动驾驶车辆测试已是近年来的一个研究热点。基于虚拟驾驶场景的自动驾驶车辆的检测,通过组合虚拟驾驶场景的背景车辆、行人、交通灯、建筑、指示标牌等元素,研究将驾驶模拟器与虚拟驾驶场景的联合应用来测试自动驾驶车辆。设计了典型的交通场景,通过自动驾驶车辆和背景车辆的实时交互,研究自动驾驶车辆的各项性能指标。研究结果表明:该驾驶模拟器可以高度拟合人类驾驶体验,驾驶员通过驾驶模拟器控制背景车辆能够很好的模拟现实中的驾驶行为,对自动驾驶车辆的仿真测试起到了促进作用。     

基于封闭办公园区的自动驾驶场景分析

目前,自动驾驶汽车逐渐商用于封闭办公园区,如物流车、观光车.自动驾驶汽车的开发验证需要大量的实车道路测试,实车道路测试存在成本高、周期长、无法复现极端场景,因此基于封闭办公园区场景的仿真测试是解决自动驾驶开发验证的主要途径.为真实还原物流车、观光车等自动驾驶汽车的行驶环境,本文基于封闭办公园区的道路特征,并结合相关标准...     

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。     

轨迹数据驱动的自动驾驶公交运行评价方法

基于自动驾驶公交车车载传感器采集的车辆位置、速度、加速度等轨迹数据,建立多变量长短期记忆神经网络二分类器模型组,将轨迹数据识别转换为车辆运行稳定性、高效性、安全性指标,以追踪车辆运行状态;在开放交通流道路中,采集自动驾驶公交车的行驶轨迹数据进行模型训练和测试,结果表明该方法能有效识别超速、急加减速、进出站等事件,命中率、召回率、准确率高于0.8,识别准确度较好;分别采集自动驾驶模式与人工驾驶模式样本,应用轨迹检测评价方法进行运行质量评价对比,发现自动驾驶公交具有更高的控制稳定性、安全性,人工驾驶模式具有更高的效率。     

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。     

面向L3级自动驾驶高速公路道路测试场景的构建方法

自动驾驶技术的发展离不开道路测试,科学完善的自动驾驶测试评价体系需要完整的测试场景做支撑。高速公路场景作为L3级自动驾驶的典型应用场景,相关的测试标准、测试方法、测试场景亟需明确。文章通过对L3级自动驾驶高速公路道路测试场景来源、场景分类与要素、场景构建关键技术等分析,结合L3级自动驾驶高速公路应用场景,从自动驾驶车辆应急处置、人工介入能力和综合驾驶能力等方面,提出L3级自动驾驶高速公路道路测试场景及测试项目,为后续道路测试评价方法提供基础。     

基于ROC曲线的疲劳驾驶判别方法研究

疲劳驾驶判别是危险驾驶行为研究的主要内容之一,基于驾驶行为的疲劳驾驶判别更加直接.文中选取疲劳状态下的驾驶行为指标作为研究对象,结合不同道路线形分析疲劳对于驾驶行为的影响,获得能在相应的道路条件下显著反映疲劳驾驶的驾驶行为指标.使用ROC曲线方法分别确定不同道路线形下各个驾驶行为指标判别疲劳驾驶的阈值.根据各个驾驶行为指标及阈值,建立疲劳驾驶综合判别模型,并通过对比分析说明基于驾驶行为指标进行疲劳驾驶判别考虑不同道路线形的必要性.研究结果表明,疲劳状态对驾驶行为的影响在不同道路线形上表现不同,基于ROC曲线的疲劳驾驶判别方法可应用于基于驾驶行为的疲劳检测,不同道路线形下平均识别率达75％,平均误判率为16.5％.     

自动驾驶车辆道路测试场景评价方法与试验验证

为解决自动驾驶车辆道路测试场景不明确、典型测评场景缺失和场景量化评价难等问题,提出基于场景复杂度模型的自动驾驶车辆道路测试评价方法,创新性地采用信息熵和引力模型相结合的方法对自动驾驶车辆道路测试的场景进行评价和分类,并通过试验验证了场景评价方法的合理性,该方法有助于自动驾驶企业或第三方测评机构选取典型场景,推进自动驾驶...     

人机共驾智能车驾驶模式决策属性析取研究

为了深入分析驾驶模式决策影响因子,通过实车试验采集了人-车-路多源特征信息。用驾驶人主观经验将驾驶模式划分为人工驾驶、警示辅助、自动驾驶3种状态,并利用采集的驾驶人血流量脉冲（BVP）和皮肤电导（SC）值进行K均值聚类,将驾驶人当前合适的驾驶模式自动聚类为3级。通过融合驾驶人自汇报结果和聚类结果对驾驶模式进行准确标定。采用以信息增益为依据的Ranker算法对多特征进行排序,并在此基础上,根据多分类器分级结果确定最优特征属性集合。研究结果表明：当选取车速、车头时距、车道中心距离、前轮转角标准差、驾驶经验5个指标为特征子集时,支持向量机、朴素贝叶斯及K近邻这3种分类器的识别准确率都超过90%;除警示辅助模式与自动驾驶模式下的车速值和车道中心距之外,其余所有不同模式决策属性值均呈显著性差异;研究结果可为人机共驾智能车驾驶模式决策提供依据。     

网联环境下基于精简车头时距特性的驾驶风格分类

基于现有网联数据获取技术与条件，从车联网系统提取车头时距参数并将3 s内的车头时距特征值定义为驾驶模式，根据驾驶模式进而对驾驶风格（即驾驶人的驾驶行为习惯）进行分类。通过车头时距特性对驾驶模式进行量化分类，根据标定好的驾驶风格结果，辨识每种驾驶风格包含的典型驾驶模式；运用模糊分类方法赋予典型驾驶模式相应分值，通过计算每位驾驶人分值并结合已标定的驾驶风格结果设定每种驾驶风格的阈值；利用该阈值对测试集中的驾驶人风格进行识别，以验证识别准确率。采集了44名驾驶人网联环境行车数据将驾驶人标定为激进型、普通（即既不保守也不激进）型和保守型。按上述方法设置各驾驶风格阈值，结果表明:各驾驶风格的阈值分别为:S < 64.67为保守型，64.67 ≤ S < 181.20为普通型，S ≥ 181.20为激进型；使用所提方法来识别驾驶人风格，总体准确率为85.7%。所提出的基于车头时距的驾驶风格分类方法，使用了极精简的驾驶行为参数，为驾驶风格分类应用提供了新思路。      

平直高速公路低交通量下L2自动驾驶对驾驶人心理负荷的影响

为研究驾驶人在L2自动驾驶模式下的心理负荷特性,设计了正常驾驶和次任务驾驶2种状态,进行实车高速道路试验,采集21名被试驾驶人在2种驾驶状态下分别选择手动驾驶和自动驾驶模式的眼动数据、次任务绩效和主观评价数据.采用重复测量一般线性模型,分析不同驾驶模式对上述参数的影响,从客观和主观两方面分析驾驶人的心理负荷变化.结果表...     

盾构机刀盘驱动研究

刀盘驱动系统是盾构机的主要系统之一,该文分析了盾构机刀盘驱动系统的液压驱动方式和电驱动方式,并对两种驱动方式进行了优缺点比较,结论为液压驱动方式技术成熟,操作性好,比较实用。     

面向智能车辆的现役道路设施行驶适应性研究综述

为了总结面向智能车辆的现役道路设施行驶适应性，即现役道路基础设施承载智能车辆行驶的适宜程度，阐述自主智能驾驶定义与驾驶自动化等级分类，在此基础上剖析不同等级间的人机功能差异，并分别从感知层、感知-决策层、决策-控制层探讨与道路设计要素相关联的人机功能差异，通过归纳总结智能车辆与道路几何要素、路面性能及其他道路要素(如道路标线)的相互作用机制研究，从道路工程角度及其他道路要素方面回顾该领域的研究现状，指出存在的问题和未来发展方向。研究结果表明：相比传统车辆，配置高等级自动驾驶系统的智能车辆对现役道路设施行驶适应性最高，主动安全系统次之，而驾驶辅助及有条件自动驾驶系统适应性不足。而目前研究主要问题包括：难以归纳、标定不同驾驶自动化等级间的人机功能差异及其对于道路设计参数的需求设计值；测试道路场景条件过于理想，考虑的驾驶自动化等级单一，试验规模和样本有限；道路几何、路面性能以及道路标志、标线等道路要素与智能车辆间的相互作用机制研究不足，缺乏与不同道路场景相匹配的智能车辆驾驶特征数据的获取手段。因此建议：重视并推动与道路设计要素相关联的关键人机功能差异指标信息共享；联合高保真且可交互的道路场景、高精度感知传感器物理模型、车辆动力学模型及微观交通流模型，利用测试场景自动化生成、极限工况场景搜寻与泛化等技术开展智能驾驶虚拟测试，突破现有研究的深度和广度；探索反映不同等级智能车辆的道路行驶适应性特征指标与评价标准，精准、有效地评估预测复杂道路场景及不利道路条件下的行驶适应性。     

基于卷积自编码的沥青路面目标与裂缝智能识别

目前基于深度学习的路面裂缝识别经常面临训练数据集小，以及路面图片标注成本高等问题，基于小规模路面图片数据集，利用卷积自编码（CAE）方法进行数据增强，开展包括路面裂缝在内的路面目标智能化识别方法研究。在传统图像几何变换数据增强的基础上，采用CAE重构图片方法对原始数据集进行两步骤扩增；利用卷积神经网络DenseNet，设置了不同数据扩增方法的对比试验；针对沥青路面裂缝图片背景较黑，裂缝特征不清晰，无监督聚类学习难度大等问题，采用了一种基于CAE预训练的深度聚类算法DCEC，对经数据增强的路面图片进行无标注的聚类识别。研究结果表明：经过DenseNet网络100代的训练，在同一测试集的测试下，基于原始数据集训练的网络分类准确度为78.43%，利用传统图像处理方法进行扩增后准确度为83.44%，利用所提出的图片增强方法进行数据扩增后准确度达87.19%；在保持扩增后数据集样本量大小相同的情况下，与几何变换、像素颜色变换等经典数据增强手段相比，CAE重构图片的数据扩增方法有较高的路面图片识别精度；CAE数据扩增方法较受训练数据集样本量的影响，利用传统方法将数据集扩增后进行CAE特征学习，重构后的图片样本更易被机器识别；相较于传统机器学习聚类算法，所提出的的DCEC深度聚类方法将聚类准确率提升了约10%，初步实现了无需人工标注的路面目标的端到端智能识别。     

奔驰轿车的行驶稳定性电子控制系统

电子稳定程序（ＥＳＰ）控制系统是一种在各种行驶条件下能提高车辆行驶稳定性的主动安全体系。ＥＳＰ控制模块根据输入信号确定在当前行驶条件下，以下６种工作模式中的一些应被接通，即普通模式、ＡＢＳ控制模式、ＡＳＲ控制模式、ＭＳＲ控制模式、ＥＳＰ控制模式及ＥＳＰ切断模式。     

基于轨迹数据的山区危险性弯道路段交通事故风险动态预测

针对山区双车道公路危险性弯道路段交通事故多发的现实问题,提出主动评估短时交通流状态下的交通事故风险,以降低交通事故发生率.采用无人机高空拍摄弯道路段交通流运行状态,利用计算机识别技术提取高精度的车辆轨迹和交通流数据,结合山区双车道公路弯道路段危险驾驶行为特征表征交通冲突,以距离碰撞时间为交通冲突量化指标,提出山区车道公...     

基于MCTS-HM的重型汽车多参数运行工况高效构建方法

提出了一种基于蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search,MCTS）和启发式方法 （Heuristic Method,HM）的多参数运行工况高效构建方法。根据工况质量要求,选取表征行驶工况特征的速度、加速度和坡度参数相关指标,设计工况的目标函数;改进多个启发式方法,确保被作用后的工况序列仍可满足行驶工况动态转移特性;采用MCTS选择更适合的启发式方法,进而高效地收敛至多参数目标行驶工况。基于重型汽车实际采集的试验数据,多次分析结果表明,生成的多参数行驶工况所有特征指标相对偏差均可保持在设定阈值以内,表明生成工况与原始数据特征具备一致性;相比于纯随机启发式方法,该方法能快速构建多参数期望运行工况。     

非对称放行方式下的干道双向绿波协调控制

通过对对称放行和非对称放行两种方式下的双向绿波设计进行比较,针对非对称放行方式的特点,根据绿波协调控制需求,进行独特的搭接相位设计,并在相位差的计算过程中考虑各路段行驶车速和红灯排队车辆的影响.在此基础上,提出了一种新的干道绿波协调控制实用设计方案,并通过其在昆明市滇池路上的应用验证了其准确性与有效性.