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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。 相似文献
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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... 相似文献
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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。 相似文献
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根据当前智慧高速公路系统的发展历程,总结一些典型的车路协同系统逻辑与物理模型。在总结国内外智慧高速公路系统的整体架构之后,提出新一代智慧高速系统的总体架构-IntelliWay,包括智慧高速公路系统分层模块化架构、基于变耦合程度的智能分级和基于事件驱动的数据分发机制。同时,根据当前智慧高速公路系统的主流应用技术,总结车载高精度定位、高级驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance System, ADAS)与车载总线、路侧设备优化、异构网络融合、网络负载均衡、网络信息安全、多传感器融合与协同感知、以用户为中心的场景自适应信息发布、车辆群体协同自动驾驶、基于大数据与人工智能的交通态势预测、车道级主动交通管理、组件式应用服务开发等驱动智慧高速公路系统快速发展的新兴技术研究现状,然后基于以上关键技术的特点提出未来智慧高速公路系统应用的实施建议;分析广播式交通信息服务、主动交通管理、伴随式信息服务、自动驾驶专用道、车辆队列协同驾驶等智慧高速公路系统的典型应用场景,进行智慧高速系统的测评方法分析和相关案例分析。最后,系统性地分析和预测智慧高速系统存在的挑战及未来发展趋势,以... 相似文献
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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。 相似文献
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<正>随着自动驾驶等级提升,人为干预会越来越少,这就对于感知系统获取环境信息的全面性、准确性和高效性提出了更高要求,如何进一步提升感知能力成为了近年来行业内共同探讨的话题。感知系统是智能汽车实现自动驾驶的关键一环,一套自动驾驶系统的好坏,很大程度上取决于感知系统是否完善。近两年来,车辆智能化成为大趋势,车企陆续将具备点到点智能驾驶能力的高级驾驶辅助系统应用在旗下车型上, 相似文献
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道路标线的自动识别是智慧城市建设中急需解决的重要难题,也是绘制高精地图及无人驾驶所需的核心技术。提出一种激光雷达数据环境下高速公路常见标线自动识别方法:基于端到端PointNet语义分割功能自动提取道路标线点云;采用体素降采样及半径式离群点剔除去除路面噪点;应用DGCNN自动区分典型交通标线(实线、长虚线、短虚线、箭头、导流带),实现道路标线识别。应用京承高速公路某段激光雷达数据测试验证。结果表明:道路标线分类准确率达到94.73%,F1达到74.18%,AUC达到0.98。证明了解决道路标线识别方法的可行性,为智能驾驶环境下道路标线的自动感知和识别提供了一种新的思路。 相似文献
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近年来,自动驾驶技术作为智能网联汽车的重要组成部分,成为热点话题。环境感知系统是自动驾驶汽车的感官神经,扮演着“眼睛”的角色。文章通过查阅相关文献,结合当前研究热点,对自动驾驶汽车系统组成做简要介绍,同时对其环境感知系统所使用传感器的种类、工作原理、应用场景等方面做了系统介绍,对不同传感器进行对比分析并提出建议。通过介绍,能够帮助读者对自动驾驶汽车环境感知系统有初步了解,同时对相关技术人员给予一定指导。 相似文献
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正汽车若要实现真正意义上的自动驾驶,人工智能必不可少。大陆集团在2018 CES Asia展上,推出了运用人工智能技术的第五代摄像头和计算机视觉平台,对可能发生的道路状况进行预测判断,推进自动驾驶的实现。在围绕自动驾驶而展开的各项研发中,包括摄像头、雷达在内的各类传感技术是热点。如果把自动驾驶的整个过程分成感知、判断、执行三部分的话,那么通过传感技术而获得的对周围环境的感知能力,是实现自动驾驶的第一步。只有当车辆精确捕捉并分析道路环境状况后,才能做出正确的驾驶判断并及时执行驾驶操控。 相似文献
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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。 相似文献