交通运输智能化发展概述与智能驾驶展望

"十二五"期间,交通运输要素资源数字化水平稳步提高,智能化水平持续发展,发展环境不断优化;建立了全国重点营运车辆联网联控系统,推动了全国道路货运车辆公共监管与服务平台建设。"十三五"期间,将提升中国交通运输行业的智能化水平。同时,加强自动驾驶和车路协同技术发展统筹规划,支持鼓励自动驾驶和车路协同关键技术创新,开展智能驾驶与车路协同标准化工作,加强自动驾驶和车路协同的测试基地建设,开展车路协同集成与试点示范应用,推动中国智能驾驶技术的发展。     

面向自动驾驶的道路适驾性研究进展

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...     

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。     

港口自动驾驶集装箱卡车开发可行性分析

本文对自动驾驶港口集装箱卡车的发展现状和商业机会进行综合分析,为卡车公司和初创企业的自动驾驶港口集装箱卡车项目决策提供参考依据. 为什么选择港口集装箱卡车(内集卡)来突破自动驾驶卡车落地? 由于受到自动驾驶技术发展水平、道路和通讯基础设施、法规等的限制,近期内尚无法实现一般道路上的自动驾驶.通常认为比较容易实现的是在限...     

首辆自动驾驶卡车在美获批

<正>2015年5月6日,德国戴姆勒公布了首款将被批准用于商业用途的自动驾驶卡车。但这种卡车将只允许在内华达州自动驾驶。戴姆勒表示,该公司已经和内华达州州长达成协议,这是实现其改变货运安全性和有效性目标的第一步。但由于欧洲各国政府在自动驾驶卡车的监管批准方面动作较慢,这种新的自动驾驶技术目前只引入位于美国西南部     

实测数据驱动的自动驾驶道路测试驾驶模式辨别方法

自动驾驶道路测试中车企驾驶模式数据具有一定保密性,导致自动驾驶能力难以被客观评估.为此,提出了实测数据驱动的自动驾驶道路测试驾驶模式辨别方法.首先选取数据特征值构建K近邻估计、支持向量机、决策树、随机森林和BP神经网络5种机器学习监督分类模型;其次通过非参数秩和显著性检验确定驾驶模式持续时长阈值,持续时长大于阈值的数据...     

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...     

自动驾驶汽车道路测试风险控制建议

自动驾驶汽车要达到及至超跃人类的水平,需要大量的测试,特别是实际道路环境下的测试。自动驾驶测试风险最大的特点是必须"以身试险"。必须尽可能多暴露潜在风险,以便认识、控制、规避风险。所以,在大规模进行自动驾驶车辆道路测试的初期,容易出现风险不明,应对失当的状况。本文在分析国内外自动驾驶道路测试相关指南和规范的基础上,提出基于车辆综合验证、测试驾驶员培训和事故第三方专业机构分析等风险控制建议。     

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.     

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。     

聚焦IAA：零部件的创新技术及解决方案

<正>交通运输业正大跨步地迈入电气化、智能网联与自动驾驶时代。电池和燃料电池的电气化动力总成打造高效且可持续的货运和客运服务;驾驶员辅助系统和自动驾驶卡车大大提高运输的安全性和便利性;智能服务不仅可以减少停工时间,还可为驾驶员和车队运营商提升效率和透明度。     

自动驾驶汽车-行人交互研究综述

自动驾驶汽车已开始在部分开放道路进行测试,其与行人等其他交通参与者共享混行道路,面向自动驾驶汽车的车外人机交互技术亟需开展深入研究,以便行人快捷、高效地理解自动驾驶汽车的行驶意图,确保混合交通场景通行安全并提高通行效率。本文首先阐述了自动驾驶汽车与行人交互的重要意义,并从行人检测与跟踪、行人意图识别及行为预测、自动驾驶汽车的决策3个方面介绍了目前自动驾驶汽车的车外人机交互前期支撑技术研究概况,着眼于自动驾驶汽车行驶意图的表达,对交互需求和车外人机交互界面的设计原则及质量评估进行了梳理,最后提出了车外人机交互面临的挑战及未来的发展方向。     

自动驾驶汽车隐私安全探究

<正>自动驾驶技术的普及,将让自动驾驶软件取代驾驶员的工作,每辆自动驾驶汽车都会根据写入的软件系统,按照要求在道路上行驶。车联网技术的出现,让自动驾驶汽车、道路交通设施、行人等角色成为一行行数据,进行分析与处理,从而让自动驾驶汽车实现最优道路规划。插空、别车等危险驾驶行为也将不复存在,在乘坐自动驾驶汽车时,乘客可以进行读书、听音乐、聊天、看电影、网络购物等娱乐行为,道路交通环境也将得到极大的改善。看似很完善的交通环境,需要的是更多的数据进行支撑,     

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。     

自动驾驶中国上路

<正>3月底沃尔沃在北京公共道路上进行了高度自动驾驶测试和展示项目,作为首个在中国及亚洲面向媒体、公众和汽车行业机构开展的自动驾驶路试,沃尔沃的此次活动受到业内广泛关注。沃尔沃自动驾驶项目"Drive Me"也是中瑞两国政府间合作项目——中瑞交通安全研究中心的重点课题,旨在研究未来可持续交通的可行性。沃尔沃为此次活动设置了自动驾驶实际道路路试、全自动泊车、行人防撞、湿     

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。     

美国加州自动驾驶测试牌照怎就那么“香”?

近些年来,全球在自动驾驶领域的传统车企、零部件供应商以及新创公司等都选择在美国加州开展自动驾驶测试。这不仅是因为加州在自动驾驶方面开放的政策,更是拥有硅谷的高科技人才和丰裕的资本环境。近日,中国自动驾驶初创公司文远知行(WeRide)获准在美国加州指定的公共道路上测试自动驾驶汽车。而提到自动驾驶,一个不得不说的地方就是加州。众所周知,坐拥全球高科技产业中心硅谷的加州.     

解读我国首个自动驾驶路试指导意见细则

正2017年底,北京市交通委、市公安交管局和市经济信息化委联合发布了《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见(试行)》和《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则(试行)》两份指导性文件。     

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。     

自动驾驶汽车的发展优势和前景

自动驾驶可以减少交通事故死亡人数。波士顿咨询公司的研究显示,自动驾驶汽车将挽救美国3万人的性命。自动驾驶可以根据道路车流情况,运用大数据计算出最佳行驶路线,帮你节省时间、提高出行效率。波士顿咨询公司的研究表明,自动驾驶汽车将为美国出行者节省40%的时间。