伟世通和广汽签署战略合作协议

正伟世通与广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院(以下简称:广汽研究院)日前正式签署战略合作协议。此协议的签署,表明双方将借助各自的优势共同致力于发展自动驾驶和智能网联技术领域。根据协议,双方将基于伟世通DriveCore~(TM)自动驾驶控制技术,联合开发自动驾驶解决方案。DriveCore~(TM)在2018 CES国际消费类电子产品展览会上首次亮相,其     

自动驾驶仿真测试平台发展现状与展望

仿真测试是自动驾驶汽车开发过程中必不可少的一环,目前国内外存在多个自动驾驶仿真平台。文章通过从仿真层次、仿真内容、使用情况等方面对自动驾驶仿真平台进行整理,总结出自动驾驶仿真平台的发展现状和存在问题,提出自动驾驶仿真平台的发展趋势。     

Elektrobit：以软件“赋能”自动驾驶汽车

<正>若将过去的汽车看作会行驶的硬件设备,那么,未来汽车则是被诸多软件"赋能"的智慧交通工具。与此同时,自动驾驶技术飞速发展,自动驾驶汽车离不开软件"加持"。近日,Elektrobit与百度Apollo宣布建立战略合作伙伴关系,Elektrobit将为百度Apollo专为自动驾驶开发的先进车载计算平台ACU提供底层技术支持,并通过合作来助推自动驾驶汽车的发展。     

基于城市先进道路交通系统的智能交通仿真平台设计

针对自动驾驶汽车在复杂交通场景中的测评需要,通过对先进道路交通系统的通讯、监控、大数据的技术集成构建了智能交通仿真平台。基于212种中国城市道路交通场景,该仿真平台通过半实物的方式还原了常见的200种自动驾驶运营场景,为自动驾驶汽车的技术研发、功能测试以及智能交通系统的策略研究提供了可视化的验证,大大节约了智能网联汽车的开发成本,并为其开发成效提供了新的途径。     

自动驾驶汽车数据采集应用如何实现进阶？

<正>近年来,随着“人工智能”及“智能网联”技术的蓬勃发展,我国的自动驾驶汽车行业也迎来了空前的发展机遇。为了更有效地管理自动驾驶汽车数据采集工作,笔者通过对我国自动驾驶汽车数据采集的现状进行分析,并从政治、经济、社会、技术四个层面阐述建设自动驾驶汽车数据采集信息管理平台的必要性。笔者结合云服务平台提出了自动驾驶汽车数据采集信息管理平台的设计构想及功能应用实践,同时,对该信息管理平台应用中存在的问题进行分析阐述,提出相应的改进措施。     

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。     

基于整车在环仿真的自动驾驶汽车室内快速测试平台

整车在环仿真测试方法可以安全、高效地验证复杂环境和极端工况等场景下自动驾驶汽车性能的有效性,基于此研发一种基于整车在环仿真的自动驾驶汽车室内快速测试平台,该平台由前轴可旋转式转鼓试验台、试验台测控子系统、虚拟场景自动生成子系统、虚拟传感器模拟子系统、驾驶模拟器、自动驾驶汽车和测试结果自动分析评价子系统组成。通过在试验台滚筒上独立加载转矩模拟车辆行驶阻力,可动态模拟不同的路面附着系数,同时利用坡度、侧倾和转向随动机构可模拟车辆俯仰角、侧倾角和航向角3个自由度;采用虚拟现实技术柔性集成车辆动力学模型、传感器仿真、复杂道路交通环境及测试用例仿真,模拟多种道路交通场景,并通过传感器仿真及数据融合等技术快速测试自动驾驶汽车智能感知与行为决策等性能指标。将自动驾驶汽车、虚拟仿真场景和试验台耦合构建一个闭环系统,完成了多项关键技术研发,包括：多自由度高动态试验台结构设计、虚拟测试场景自动重构方法和传感器数据模拟及注入方法,可满足在各种场景下测试自动驾驶汽车整车性能的需求。此外,为验证快速测试平台的有效性,以U-turn轨迹跟踪控制为研究实例,基于简化的车辆运动学模型和模型预测控制算法,在平台上搭建U-turn场景并对自动驾驶汽车的轨迹跟踪控制算法性能进行大量测试。结果表明：自动驾驶汽车室内快速测试平台可以真实地模拟汽车在道路上的运行工况,自动驾驶汽车在虚拟场景中的轨迹跟踪效果良好,与参考轨迹的偏差小于8%,证明了该测试平台检测方法的有效性。     

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.     

国际前研

<正>日本要让自动驾驶汽车学会预测危险自动驾驶汽车实现像普通人驾驶一样舒适而顺畅的乘坐感受,日本政府和民间计划合作开发新技术。目前开发的汽车自动驾驶技术方面,主要通过车载传感器等确认道路障碍物之后才启动制动器使车辆停止。而计划开发的则是对危险状况等事先进行预测并反映到驾驶上的"预测技术"。将收集和分析1万2千件实际驾驶数据,力争5年后投入实际应用。     

基于数字孪生技术的智能汽车测试方法研究

为加快自动驾驶功能的开发与验证，提出了一种基于数字孪生的智能汽车测试与评价方法。通过数字孪生测试技术，即真实车辆行驶在真实测试场地中，同时与虚拟的测试环境进行有效映射与结合，从而大大丰富智能汽车的测试验证环境、提高测试效率和减小测试成本。本文将真实测试车辆和仿真测试工具相结合，搭建起数字孪生自动驾驶测试平台，实现算法的验证测试与评价，并给出了相应的案例分析。智能汽车数字孪生测试与评价技术的快速应用，对于加快自动驾驶车辆开发和推广有着积极的推动作用。     

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。     

自动驾驶汽车的概念和历史

正自动驾驶汽车已经逐渐进入大众的视野并将普及开来,为中国的交通运输业打开新篇章。然而,对于自动驾驶的原理和意义大众却知之甚少,本篇由自动驾驶的开发思路着手,为大家介绍何为自动驾驶技术。     

人工智能推进自动驾驶研发进程

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。     

国务院鼓励人工智能与交通运输融合创新

<正>日前,国务院发布《新一代人工智能发展规划》(简称《规划》),提出推动人工智能与各行业融合创新,智能载运工具、智能物流等交通运输领域多项重点位列其中。智能运载工具方面,《规划》明确,发展自动驾驶汽车和轨道交通系统,加强车载感知、自动驾驶、车联网、物联网等技术集成和配套,开发交通智能感知系统,形成我国自主的自动驾驶平台技术体系和产品总     

虚拟仿真技术助力自动驾驶测试降本增效，加速智能汽车产业发展

正多方跨界入局智能汽车,推动自动驾驶快速发展。纵观各大车企的推进节奏,宝马、特斯拉、大众、福特、一汽、上汽、蔚来等,均已计划自2021年开始布局L3及以上高阶自动驾驶,L3级自动驾驶升级的元年已经到来。OEM、Tier 1、测试测量公司等生态圈厂商布局逐渐完善,在EEVIA第九届年度中国电子ICT媒体论坛暨2021产业和技术展望研讨会上,NI资深汽车行业客户经理郭堉深入分析了自动驾驶测试的挑战,并解释了NI如何凭借多年在汽车测试领域的积累及"一个平台战略"构建自动驾驶测试闭环。     

丰田推出两款无人驾驶概念车

正在美国拉斯维加斯主办的2018年国际消费电子展(CES)上,各大汽车巨头致力于研发的最新无人驾驶汽车进入大众视野。丰田汽车公司发布了搭载丰田最新3.0版本自动驾驶平台的雷克萨斯LS 600hL和无人驾驶概念车e-Palette,很引人注目。与竞争对手相比,丰田在自动驾驶技术领域起步较晚,从2005年起开展这类汽车的研究,2006年开始在自动驾驶设备和技术方面申请专     

自动驾驶 何时上路

<正>近两年来,自动驾驶汽车在网上被炒得很是火热。作为对自动控制技术和汽车技术都非常感兴趣的我,虽然没有见过自动驾驶汽车,但一直很关注自动驾驶技术的发展。那么现在自动驾驶汽车技术发展到什么地步?什么时候能真正上路行驶?人类探寻自动驾驶汽车的脚步一直没停止过1912年,凯迪拉克推出的自动启动系统似乎让人类迈出了自动驾驶技术的第一步。当时使用电动机来代替人力来启动汽车,标志着自动启动系统的问世,也意味着驾驶者不再使用手柄启动汽车。     

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。     

BlackBerry QNX:为汽车网络安全保驾护航

正随着新兴技术在汽车上得到越来越广泛的使用,汽车的互联化极大地改善了驾驶体验,但同时威胁载体也随之增加,为汽车制造商带来了繁复的网络安全挑战。BlackBerry QNX是互联汽车与自动驾驶汽车研发的基础平台,凭借其领先的安全技术,有助于防范汽车系统故障、恶意软件和网络安全漏洞。随着新兴技术在汽车上得到越来越广泛的使用,汽车的互联化极大地改善了驾驶体验。不难发现,目前汽车中的电子元件和软件的应用数量急剧增加,尤其是无人驾驶汽车开发中增加最快的就是软件的应用;另一方面,随着汽车与周围的汽车、行人、基础设施     

自动驾驶汽车的发展现状和展望

近年,互联网技术的迅速发展给汽车行业带来了革命性变化的机会。与此同时,汽车智能化技术正逐步得到广泛应用,这项技术简化了汽车的驾驶操作并提高了行驶安全性。自动驾驶汽车成为汽车技术发展的热门方向。本文简单介绍了自动驾驶汽车发展的现状和问题,阐述了实现汽车自动驾驶的不同技术路线,并对自动驾驶汽车的未来发展提出了自己的见解。