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。     

汽车工业增长的新动力-智能汽车

正所谓"智能车辆",就是在普通车辆的基础上增加了先进的传感器(雷达、摄像)、控制器、执行器等装置。通过车栽传感系统和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交换,使车辆具备智能的环境感知能力,能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态,并使车辆按照人的意愿到达目的地,最终实现替代人来操作的目的。智能汽车与一般所说的自动驾驶有所不同,它指的是利用多种传感器和智能公路技术实现的汽车自动驾驶。智能汽车首     

基于激光雷达的自动驾驶同步定位与建图方法综述

同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术可使自动驾驶车辆在未知环境中根据车载传感器采集到的数据估计自身位姿,建立环境地图,为车辆的规划、决策提供定位信息,是近年来自动驾驶技术研究的热点之一。基于车载激光雷达的点云数据,聚焦SLAM技术在自动驾驶领域的应用,围绕前端里程计、后端优化和回环检测技术,对国内外相关研究进行综述。考虑到单一传感器的局限性,结合目前多传感器融合研究的热点与难点,展望了自动驾驶多传感器融合SLAM技术在自动驾驶领域的机遇与挑战。     

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。     

轨迹数据驱动的自动驾驶公交运行评价方法

基于自动驾驶公交车车载传感器采集的车辆位置、速度、加速度等轨迹数据,建立多变量长短期记忆神经网络二分类器模型组,将轨迹数据识别转换为车辆运行稳定性、高效性、安全性指标,以追踪车辆运行状态;在开放交通流道路中,采集自动驾驶公交车的行驶轨迹数据进行模型训练和测试,结果表明该方法能有效识别超速、急加减速、进出站等事件,命中率、召回率、准确率高于0.8,识别准确度较好;分别采集自动驾驶模式与人工驾驶模式样本,应用轨迹检测评价方法进行运行质量评价对比,发现自动驾驶公交具有更高的控制稳定性、安全性,人工驾驶模式具有更高的效率。     

自动驾驶汽车的远程电源控制系统设计

自动驾驶是汽车行业未来的发展趋势,而对车辆进行远程启动则是实现自动驾驶的关键。为此,本文设计了一种基于用户APP、云平台、车载终端和PEPS控制器等对车辆进行远程电源控制的解决方案,有效地解决了L4及以上自动驾驶车辆远程召唤等场景中的电源控制的问题。     

先进的自动驾驶数据采集与存储技术研究综述

针对自动驾驶数据采集过程中的触发控制与存储记录问题,从先进的自动驾驶数据采集与存储技术出发,首先调研了国内外部分整车制造商车辆的传感器配置方案,然后对汽车事件数据记录（EDR）系统、自动驾驶数据记录系统（DSSAD）以及一般L3级自动驾驶汽车的数据采集与存储方案展开综述,得出了现有数据采集与存储技术将会产生低质量、高噪声的冗余数据的结论,最后基于特斯拉影子模式介绍了一种人机共驾模式下的驾驶数据采集存储方式,总结归纳出目前先进的自动驾驶数据采集技术研究的发展趋势。     

面向自动驾驶汽车的仿真算法实现

随着自动驾驶技术的发展,自动驾驶汽车进入了人们的视野。自动驾驶汽车的实现离不开各类型的传感器,实现传感器的安装、标定对于自动驾驶汽车至关重要。文章介绍了自动驾驶汽车的发展现状和前景、相机的标定、多线激光雷达的标定、相机和激光雷达的联合标定。最后,文章构建了仿真环境和车辆行驶控制仿真算法。     

汽车自动巡航技术

实现自动巡航是汽车自动驾驶的一个重要步骤．计算机技术及传感技术的高速发展．自动驾驶已趋于现实。为了达到制造一种外型精巧、性能优良、成本低廉能作为一般车型标准配置出售的自动巡航系统。Bosch公司开发出一种传感及控制装置．该装置将PMCW雷达传感器和ACC控制器集成为一体．它的特点是容易实现工艺生产和安装。     

高效数据管理助推自动驾驶进程

正随着自动驾驶功能的不断升级,未来的汽车将成为架在车轮上的超级电脑。为实现各种功能,且保证车辆的安全性和舒适性,传感器数据非常关键。这些安装在车身周围以及车辆内部的传感器,可以更好地探测车内外环境,为自动驾驶功能的实现提供数据支持。     

自动驾驶系统时间同步技术研究

近年来，随着自动驾驶技术的普及，自动驾驶技术开始迈入落地及应用阶段，在系统架构层面传感器和域控制器的复杂度越来越高，激光雷达、毫米波雷达、摄像头等各类传感器及域控制器间的数据同步和融合显得极为重要。基于此，文章详细介绍了集成多类传感器和高阶域控制器基础上的自动驾驶系统时间同步方法，为多传感器数据的精确时间同步、传感器与域控制器的精确时间同步提供了较成熟、可靠及可实施的系统解决方案。     

解析自动驾驶的三大传感器

正当前,自动驾驶发展驶入快车道,各大车企、零部件供应商、互联网公司都在纷纷布局。但随着自动驾驶迈出的步伐越大,所面临的安全性挑战也越大,尤其是近期不断发生的自动驾驶车辆事故将安全性问题再次推向风口浪尖。安全是自动驾驶最核心的问题,其中,作为自动驾驶车辆的"眼睛"——传感器尤为重要。     

智能车辆的研究及发展

智能车辆也叫无人车辆，是一个集环境感知、规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统。它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。它具有道路障碍自动识别、自动报警、自动制动、自动保持安全距离、车速和巡航控制等功能。它的主要特点是在复杂的道路情况下，能自动地操纵和驾驶车辆绕开障碍物并沿着预定的道路(轨迹)行进。     

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.     

自动驾驶障碍车辆行为预测技术研究

为了使自动驾驶车辆可以像有经验的驾驶员一样对周围车辆的行为做出准确的判断,通过车辆周围传感器来感知障碍车辆的相对位置信息,并结合自身车辆的高精定位信息,获得障碍车辆的精确位置,通过应用隐马尔可夫模型建立不同驾驶行为的预测模型,最终通过模型的预测来判断障碍车辆的可能驾驶意图,辅助自动驾驶车辆进行有效的驾驶决策,更好的规划安全高效的行驶路线。     

西门子加速自动驾驶车辆研发

<正>西门子推出PAVE360~(TM)投片前自动验证环境,这是一项旨在促成并加快创新自动驾驶车辆平台研发的计划。PAVE360提供多供应商协同环境,全面覆盖下一代汽车芯片研发生态。此外,PAVE360将数字化双胞胎仿真拓展至处理器之外,包含汽车硬件和软件子系统、整车模型、传感器数据融合、交通流量、     

微观交通流模型在车辆自动驾驶仿真中的应用

仿真测试是缩短自动驾驶安全测试周期、降低实车测试成本的重要方法,而交通流模型可以为车辆自动驾驶测试提供数字化的交通环境,有利于加速车辆功能和性能的开发及验证。介绍了自动驾驶仿真测试涉及的关键技术,针对共性问题开发了一套具有交互性的微观交通流模型和对应的评价指标体系;分析交通流模型和自动驾驶仿真软件间的数据链路,通过联合仿真的形式实现微观交通流模型在自动驾驶车辆仿真测试中的应用。     

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。     

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。     

基于手眼模型的自动驾驶毫米波和激光雷达联合标定研究

为了提高自动驾驶汽车传感器的校准质量,增强自动驾驶系统对目标的精准感知能力,提出了基于手眼模型的毫米波和激光雷达联合标定方法。首先,利用毫米波雷达的内在结构特征建立数学模型,对毫米波和激光雷达传感器的外部参数进行精确计算,确保在统一的世界坐标系中。然后利用手眼模型作为融合分析的基础,实现了毫米波和激光雷达的联合标定。最后,在自动驾驶小巴车平台上进行了标定试验,利用该标定系统得到标定结果的三维位姿关系,并验证了自动驾驶小巴车传感器数据的准确性。研究结果表明,该方法测距误差均值为0.01 m左右,传感器旋转角度可以精确到1°左右,可以满足汽车自动驾驶系统中雷达感知精度的要求。