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。     

线束在自动驾驶汽车上的应用

在人工智能技术、自动控制技术、计算机技术、信息融合、传感技术和通信技术集中运用的推动下,信息通信和汽车行业的融合成为必然之举,汽车产业或在不久之后迎来跨时代的改革,而软件与功能之间的连接需要线束来实现。本文主要阐述线束在自动驾驶领域中的作用,主要从汽车自动驾驶线束的工作原理、布置组成、材质选择以及压接技术等方面进行论述,希望通过运用科技手段来提高线束品质,以便能在未来汽车市场上占有一席之地。     

基于纯电动城市客车平台的自动驾驶系统研究

基于自动驾驶系统中感知硬件及算法系统的分析,在某款纯电动城市客车平台上,完成整车自动驾驶系统的软硬件搭建,实现自动驾驶功能,并进行效果测评。     

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。     

短途无人配送车自动驾驶技术研究综述

随着互联网经济与物流运输的迅猛发展,“最后一公里”在送货效率、安全、成本上需要更智能化的解决方案,无人化的物流配送成为解决当前配送痛点的关键技术,短途无人配送车已经从试验室阶段迈向商业化应用阶段。与其他车型的无人驾驶技术类似,无人配送车也需要应用到车辆定位、环境感知、路径规划及决策、车辆控制四大核心技术。据此,通过研究核心技术的发展情况,梳理了现阶段无人配送车存在的技术问题,以期为行业提供参考。     

规则类自动驾驶平台模型构建及其应用

为满足汽车工业和车辆工程专业教学日益增长的试验平台的使用需求,文章通过对车辆自动驾驶进行相关实验研究与数学建模,利用三维模型与外接设备进行数据共享链接,从 而实现虚拟模型与现实驾驶模拟器的人机交互。规则类自动驾驶平台是在确保硬件功能的基 础上实现车辆虚拟现实环境下运动的试验平台。本平台初期使用 Unity3d 引擎建模,采用 Easyroads 等素材进行道路、建筑和道路设施建模。在此基础上采用图马斯特 T150 型力反馈方向盘进行连接,以实现人机交互。实验表明,该模型可以初步满足车辆教学实验的要求。     

自动驾驶整车在环仿真平台研究及模拟实现

针对目前主流自动驾驶整车测试方法及ADAS整车在环仿真测试方法的特点.利用虚拟现实和实时仿真技术,搭建自动驾驶整车在环仿真平台,并在室内进行仿真平台的模拟实现和案例测试.该平台不仅可以提供丰富的测试环境,危险场景以及难复现的复杂场景进行可重复性测试,而且使用的是真实车辆的车辆动力学特性,无需复杂的车辆动力学模型,同时测...     

自动驾驶在公路货物运输中的应用研究

公路货物运输是交通运输的重要组成部分,《交通强国建设纲要》提出“加强智能网联汽车（智能汽车、自动驾驶、车路协同）研发,形成自主可控完整的产业链。推进电商物流、冷链物流、大件运输、危险品物流等专业物流发展,促进城际干线运输和城市末端配送有机衔接,积极发展无人机（车）物流递送。”据此,从公路货物运输工作场景入手,对自动驾驶技术与产品应用于各个场景进行了研究,对公路货物运输自动驾驶的发展趋势进行了分析和展望。未来,“公路货运+自动驾驶”将为降低运输成本,推动国民经济发展和实现“双碳”目标作出更大贡献。     

自动驾驶系统设计运行条件构建方法的研究

设计运行条件是自动驾驶系统的必备条件,本文分析了设计运行条件和设计运行范围的区别和联系,综述了国际上关于设计运行条件或设计运行范围的和构建方法研究现状。并基于分层描述、关注安全、能被感知、最小集合的原则,提出一种符合中国特色的设计运行条件元素分类和构建方法,有力推动行业达成统一认识,促进技术交流和进步。     

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。     

面向车-路-图协同的分布式自动驾驶仿真平台架构及应用

为解决车路图协同仿真环境下的单机式测试平台效率低下、系统可扩展性不足的问题,本文提出了一种面向车-路-图协同的分布式自动驾驶仿真平台架构,并将该平台命名为VIMS(vehicle-infrastructure-map system)。VIMS平台以CARLA作为虚拟仿真引擎,通过引入真实高精地图,接入驾驶模拟器、信号机等硬件在环设备,形成了虚实结合的交通场景;考虑功能的交互作用,VIMS平台分为主世界、智能车、智能路侧和高精地图4个模块,采用ROS分布式架构实现模块内部的相对独立和模块间的互联互通;考虑到平台的计算可靠性与可用性,采用分布式计算实现4个模块间的独立计算。通过车道保持和车路图协同定位算法为例进行应用验证,通过平台实现了数据采集、传输和算法的验证测试与评价,结果表明,本文所提出的平台可以实现车、路、图协作的实时仿真,保证模块的有机运行,系统架构可扩展性高。     

数字孪生技术在自动驾驶测试领域的应用研究概述

研究数字孪生技术在自动驾驶测试领域的应用.旨在构建高度开放的数字孪生自动驾驶测试平台,结合仿真测试工具、通信设备、真实测试车辆等功能单元,形成丰富的测试验证环境,支持各类自动驾驶解决方案和算法验证测试,具备在有限资源条件下开展虚拟复杂场景的自动驾驶实车测试验证能力.提供一种全新的自动驾驶整车测试方法.     

一种自动驾驶整车在环虚拟仿真测试平台设计

围绕自动驾驶整车在环虚拟仿真测试需求,提出了一种基于多自由度转鼓平台的自动驾驶整车在环虚拟仿真测试平台设计方案。首先阐述了仿真测试平台整体结构与各组成部分的具体功能;然后详细分析了道路模拟子系统与传感器模拟仿真子系统的设计原理、组成模块及功能支撑,并完成了仿真平台的开发及测试流程设计;最后,以自动驾驶汽车自适应跟驰及避撞场景测试为典型应用案例对设计的仿真测试平台进行验证。结果表明,提出的仿真测试平台能够满足自动驾驶研发测试的需求。     

具备调频功能的超声波雷达在自动驾驶中的技术研究

近几年随着汽车自动化层度越来越高,对于各种传感器的性能要求也越来越高。特别是自动驾驶级别达到L3及以上的车辆,基本上要求主要传感器在功能安全方面至少能够达到ASIL A。传统的超声波雷达在稳定性、可靠性、功能安全等方面都无法满足其要求。而新一代具备调频功能的超声波雷达不仅提高了稳定性、可靠性,还可以自动诊断自身故障、动态调整发波频率、自动识别回波频率等。本文就具备调频功能的超声波雷达在自动驾驶中的运用展开深层次的论述。     

我们的猜想：丰田将在全新的平台上复产传奇跑车SUPRA

上个世纪80年代,日系车坛中涌现出了一大批出色的跑车,其中日产GT—R本田NSX、马自达RX7、三菱GTOI以及丰田Supra至今仍被人们称作日本的五大国宝级跑车。     

关于AI大模型在自动驾驶中的应用研究

随着人工智能技术的不断进步,AI大模型已经成为自动驾驶系统不可或缺的组成部分。这些模型通过提供先进的感知、决策支持、精确的控制执行以及高效的异常处理机制,显著提升了自动驾驶汽车的安全性和运行效率。本文综合分析了AI大模型在自动驾驶中的核心应用,包括利用深度学习进行环境感知,使用强化学习优化决策过程,以及通过神经网络实现车辆的实时动态控制。同时,本文还探讨了AI大模型面临的主要挑战,如数据质量、模型泛化能力及安全性问题,并对未来的研究方向提出了展望,强调了继续提升AI模型性能、确保系统可靠性以及促进技术普及的重要性。     

多模态人机交互在智能网联汽车自动驾驶中的挑战与对策研究

随着智能网联汽车技术的不断发展,多模态人机交互在自动驾驶领域的应用日益广泛,但是也出现了相关技术、用户体验和法律伦理等方面的挑战,因此本文深入研究了多模态人机交互在智能网联汽车自动驾驶中的挑战,并针对这些挑战提出了相应的对策,希望能够推动智能网联汽车行业的健康发展,让自动驾驶技术更好地服务于人类社会。     

搭载自动驾驶功能的智能网联汽车安全测试与评估方法研究

目前,针对搭载自动驾驶功能的智能网联汽车,国内外正在广泛开展特定设计运行条件下的道路测试、示范应用等工作,其安全测试与评估方法已经成为当前行业研究的热点和难点。从第三方视角出发,重点针对汽车智能化、网联化面临的主要安全风险,将智能网联汽车的安全测试与评估分为基础测评和监测调整两个阶段。在基础测评阶段,综合评估产品对过程保障及测试要求的符合情况;在监测调整阶段,基于对车辆实际安全状态的监测,适时调整安全评估结果。在此基础上,重点梳理了基于场景的测试、安全评估、监测等测评方法的内在逻辑及原则要求。分别阐述了功能安全、预期功能安全、网络安全和数据安全等过程保障方法及主要要求,以及模拟仿真、封闭场地、实际道路、网络安全和数据安全、软件升级、数据记录等测试方法及主要要求。提出的方法为特定设计运行条件下,具有自动驾驶功能的智能网联汽车综合安全评估提供了参考。     

新能源汽车自动驾驶中Python在实时数据流处理与存储的实践研究

为应对该技术在实时数据流处理及存储环节方面的挑战,提高系统效能与稳定性,采取对多种Python框架、技术方案以及实践案例做全面研究分析的办法,设计了借助Python的实时数据流处理与存储方案,涉及框架选择程序、数据采集预处理环节、存储架构设计安排等内容。实践证明该方案能切实提高数据处理效率及存储性能,为自动驾驶决策奉上有力支持,这一成果推动了新能源汽车自动驾驶技术的升级,为达成更安全、高效、智能的出行给予了技术后盾力,对汽车产业智能化升级具有显著意义。