面向自动驾驶车辆的路段人车冲突判别模型

针对无信号控制路段自动驾驶车辆和行人冲突判别建模,选择武汉市6处无信号控制路段作为调查地点,从而保证足够的车辆及行人数据量,采用视频采集技术获取交通流量以及行人与车辆的行为数据.利用决策树分析方法将决策分为两各层级,分别为行人过街决策和冲突判别,利用二元Logit模型建立面向自动驾驶车辆的路段人车冲突判别模型,对行人和自动驾驶车辆之间可能发生的冲突概率进行计算.建立的模型可以作为自动驾驶技术中的一部分,能够帮助自动驾驶汽车具备人类驾驶员与行人间的通行权沟通能力,使自动驾驶汽车控制系统更加智能且接近人类的判断能力.     

L3级自动驾驶汽车致人损害的责任主体研究

为了明确现阶段L3级自动驾驶汽车致他人损害的责任主体,本文通过对L3级自动驾驶汽车致人损害责任主体的域外考察以及分别对系统、驾驶员、生产者是否应作为责任主体进行批判性分析,得出如果自动驾驶汽车在L3级自动驾驶模式开启时致人损害,由生产者承担无过错责任,如果驾驶员在不应当开启自动驾驶模式的情形下开启自动驾驶模式,造成他人损害由驾驶员负责,但是有证据证明汽车存在明显缺陷则由生产者负责的结论。     

自动驾驶人机交互系统研究综述

在自动驾驶汽车领域,驾驶员和车辆之间的交互技术是汽车由传统走向智能的重要标志。在智能汽车的自主驾驶和驾驶人接管的阶段,由于不了解驾驶员当时的状态,不能简单切换驾驶模式,因为这与驾驶员当前所处的驾驶状态密切相关。本文从人员面部识别、生理及心理监控、用户接管及控制等方面综述了最新的研究成果。最后,指出自动驾驶人机交互系统有待进一步解决的问题和未来研究方向。     

组合仪表的结构设计及发展趋势

汽车仪表是驾驶员与汽车交互操作中最为直观也最为重要的一个组成部分,其设计直接影响到驾驶员的驾车体验。而显示屏作为车辆核心信息显示部件和仪表的组成部分也同样重要。随着自动辅助驾驶和新能源车成熟度的不断提升,显示部件在整车驾驶中发挥的作用也越来越重要。新型组合仪表则同时兼顾了行车信息指示及娱乐显示的功能。文章描述了组合仪表的结构特点及未来的发展趋势。     

汽车安全辅助驾驶支持系统信息感知技术综述

随着我国汽车保有量的激增,汽车驾驶安全日渐重要.围绕人-车-路系统中的人和路开发车载汽车安全驾驶支持系统受到广泛的关注.在智能运输系统的交通安全研究中,与汽车安全辅助驾驶系统相关的信息感知技术研究主要有:车辆状况检测、交通环境的检测、非常规条件下驾驶员视觉增强和对驾驶员的检测等.文中将对上述汽车安全辅助驾驶支持技术国内、外最新研究现状进行综述,并展望该领域研究动向.     

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。     

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     

面向信息娱乐系统的车内眼动交互研究

随着社会媒体的广泛应用和普适计算技术的开发,车载信息娱乐系统功能与操作层级不断增加。为了满足驾驶员与车载信息娱乐系统中各项功能安全交互的要求,自然人机交互方式和直觉性交互方式得以迅速发展。研究分析了现有的和正在开发的人车交互模式,分析其优劣性,在此基础上提出了基于车内信息娱乐系统的直觉性驾驶交互方式——眼动交互,开发了眼动交互原型和交互界面。经过原型测试验证了基于抬头显示器(Head-Up Display,HUD)的人车眼动交互的两个关键因素。     

自动驾驶趋向 PEUGEOT INSTINCT CONCEPT

正标致的概念车设计与其他厂商略有不同,并不是纯粹以外观或动力系统为特点打动路人,而是采用了更且实际的自动驾驶技术。全新的INSTINCT概念车将会采用4种全自动和半自动驾驶模式供人选择。人工驾驶模式为动态驾驶和辅助驾驶,这两种模式下自动驾驶功能将只在预见到将会发生危险时介入,而多数时间则由驾驶员对车辆进行主导,而"舒适自动和高效自动"这两种自动驾驶模式时,驾驶员则可以彻底放弃对车辆控制,由车辆进行自动驾驶。     

线控汽车驾驶员特性辨识算法的研究

线控汽车相对于传统汽车具有较多的控制自由度,控制算法设计可将人的因素考虑在车辆集成控制中,进行人性化设计,变"人适应车"为"车适应人",最终实现车辆的安全、智能驾驶。文中确定了驾驶员特性辨识系统,以转向行为为例,对驾驶员特性进行分类,并采用神经网络方法建立了辨识模型,在驾驶模拟器上对所研究方法进行实验验证。结果表明,所建立的驾驶员特性辨识模型有较高精度,能对驾驶员特性进行预测,方法可行。     

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。     

日产汽车公司公布“自动驾驶”汽车

日产汽车公司近日向媒体公开了利用近红外线探测器（前轮前方的黑色长方形部分）等装置实现自动驾驶的“自动驾驶汽车”,该车是在电动车“LEAF（中国名：聆风）”的基础上研发的自动驾驶试制车。该车配备了利用声波、电波、光的感应装置以及5个摄像头。汽车内置的“人工智能”设备将对其探测到的车道、其他行驶中的汽车、障碍物、道路信号及标识等信息进行识别,无需驾驶员操控方向盘就能自动行驶。油门和刹车等装置也将实现自动操控。 该车要实现商品化还需要等待主要国家规范了“自动驾驶”相关法规之后才能销售。目前,日本国土交通省正在讨论分阶段允许“自动驾驶汽车”在高速公路上行驶事宜。作为设想,最终希望实现自动和手动驾驶的汽车在同一车道内行驶。     

安道拓:推出AI17概念座椅

正从江森自控分拆并独立上市的安道拓,在2017上海车展上发布了一系列新产品和创新概念,其中包括多款由中国工程团队设计和开发的全新座椅产品,以及面向自动驾驶车辆的AI17概念座椅。首次亮相于2017年1月份底特律车展的AI17概念座椅,主要针对第三和第四级别自动驾驶车辆所设计。在自动驾驶车辆中,驾驶员和乘客将把更多的时间用在驾驶以外的活动上,因此汽车内饰将发挥重要作用。一旦汽车具备了电脑操控驾驶的能力,乘员们将对汽车座椅和内饰空间的灵活性提     

自动驾驶时代的内饰设计新趋势

<正>随着自动驾驶技术的发展,汽车设计或将颠覆传统理念。除了当前大家所关注的制动、转向等操控技术外,内饰设计也将有大的变革。设想一下如果到2025年时车辆实现了真正意义上的自动驾驶,那么驾驶员专注于驾驶的时间比例将降至20%,剩余80%的时间可以在车内自由支配,这就对内饰设计提出了全新要求。内饰供应商江森自控推出了ID15概念车,展现了面向下一代自动驾驶汽车的创新内饰解决方     

人机混驾环境下无信号交叉口自动驾驶汽车左转运动规划研究

为了使自动驾驶汽车在人机混驾环境下能安全、高效地左转通过无信号交叉口，在借鉴人类驾驶人左转时会对周围车辆驾驶意图进行提前预判的基础上，提出了一种基于周围车辆驾驶意图预测的自动驾驶汽车左转运动规划模型。首先将无信号交叉口处周围车辆的驾驶意图分为左转、右转、直行3种类型，利用相关向量机预测周围车辆驾驶意图，以概率形式输出意图预测结果并实时更新，进一步界定自动驾驶汽车与周围车辆的潜在冲突区域并判断是否存在时空冲突；接着，在充分考虑他车速度、航向及车辆到达冲突区域边界距离的基础上建立基于部分可观测马尔可夫决策过程的自动驾驶汽车左转运动规划模型，生成一系列期望加速度；最后，基于Prescan-Simulink联合仿真平台搭建无信号交叉口仿真场景，对所提左转运动规划方法进行仿真验证，将基于博弈论的运动规划方法、基于人工势场理论的运动规划方法与所提出的方法进行比较，并选取行进比例达到1所用的时间和碰撞次数作为评价指标。研究结果表明：基于相关向量机的驾驶意图预测方法可在自动驾驶汽车到达交叉口之前准确预测出他车驾驶意图；基于部分可观测马尔可夫决策过程的左转运动规划方法能够通过速度调整策略实现人机混驾环境下自动驾驶汽车与周围车辆在无信号交叉口处的交互；不同算法对比效果表明，所提左转运动规划方法在自动驾驶汽车与不同数量周围车辆交互的仿真场景下均可有效避免碰撞事故发生并提高自动驾驶汽车左转通过无信号交叉口的效率。     

基于安全和情感化的汽车辅助驾驶系统多模态交互设计研究综述

汽车作为目前人类最常使用的交通工具之一,其智能驾驶技术大部分处在L2～L3“人机共驾”技术的发展阶段,在L5级自动驾驶技术出现之前,“人机共驾”仍然是目前主流的驾驶方式,其各种车载系统和交互方式正在不断完善。多模态交互作为未来设计的发展趋势,必然将与汽车融合产生新的“火花”。对车载系统中多模态交互设计研究包括疲劳状态预警、碰撞预警、车道偏离预警、智能接管提醒、智能泊车等方向进行梳理总结,对车载AI多模态交互设计包括多屏交互、触控交互、手势交互、语音交互、表情交互、眼动交互等自然交互方式进行分析。采用文献研究及案例分析的方式探究如何在基于安全和情感化的背景下使驾驶员的体验更加舒适,展望了汽车多模态交互设计在车载系统中的应用及未来趋势。恰当而良好的交互方式融合将会提高各种车载系统及应用的安全性和驾驶的舒适度。多模态交互的引入必将是汽车发展的趋势。     

自动驾驶条件下城市道路机动车道宽度设计的思考

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。     

L4级自动驾驶汽车发展综述

为了减小交通事故概率、降低运营成本、提高运营效率，实现安全、环保的出行，自动驾驶技术的发展已成为大势所趋，而搭配有L4级自动驾驶系统的车辆是将车辆驾驶全部交给系统。据此，介绍了自动驾驶汽车的主流技术解决方案；分析了国内外L4级自动驾驶汽车的已发布车型、所应用的技术以及相关法规等；研究国内L4级自动驾驶系统发展所遇到的机遇与挑战。     

安富利:推出集成化ADAS解决方案

正在2018慕尼黑电子展汽车技术日上,安富利展示了高级驾驶辅助系统(ADAS)解决方案,可以实现更加安全可靠的驾驶体验,并减轻驾驶员疲劳,避免交通事故。近年来,随着各国安全法规的日趋严格,越来越多的先进驾驶辅助技术被安装到车辆上。此外,汽车技术正朝自动驾驶方向发展,从Level 1到Level 5,未来若要实现真正意义上的自动驾驶,ADAS技术将发挥重要作用。相关预测数据显示,到2020年,包     

纯电动汽车自动驾驶功能设计

针对纯电动车自动驾驶功能,设计一种利用PID算法对车辆的驱动扭矩进行控制的系统,使得车辆的实际速度与驾驶员的期望速度一致,实现车辆自动驾驶的功能。通过实车验证和调试,该控制系统具有良好的响应精度。相较于传统汽车通过控制喷油量的多少来控制车速,具有更好的鲁棒性和实时性。