无人驾驶车辆路口行驶决策研究

无人驾驶车辆的行为决策是该领域研究的关键技术之一。在城区环境中,无人驾驶车辆行为决策的最终目标是像熟练的驾驶员一样产生安全、合理的驾驶行为。文章给出一类无人驾驶车辆路口行驶策略,能够使无人驾驶车辆在城区环境中安全、合理地完成一定范围的驾驶行为。     

智能网联汽车测试场场景设计方法研究

智能网联汽车测试场是"无人驾驶"车辆运行安全测试的基础设施.构建测试场景、分析测试场设计要素和技术指标是测试场设计的核心.基于"车-路-环境"的测试场景分类,给出典型测试场景模型构建方法和建设需求,可用于支撑智能网联汽车测试场总体设计.     

智能网联产业链分析——激光雷达成关键部件

近年来,智能网联汽车逐渐受到行业及市场关注,这种融合了现代通信与网络技术的新一代汽车,不仅可实现"安全、高效、舒适、节能"行驶,还具备车与驾驶者智能信息交换、共享,以及复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能,使得无人驾驶成为可能。无人驾驶技术已经成为汽车发展的一个大趋势,作为其核心传感器部件之一的车载激光雷达更是有着难以取代的地位。本文重点介绍激光雷达的原理、应用现状及趋势等,从中不难发现激光雷达已经逐渐发展为标配,随着企业自动驾驶方案的选择和规划,车用激光雷达的商业化正悄然发生。     

智能网联场景下纯电动客车车速规划算法研究

文章针对智能网联场景,在考虑交通信号灯SPAT信息的基础上,采用MPC模型预测控制算法对队列行驶的纯电动客车进行实时车速规划,实现了车辆交通路口前不停车跟驰行驶,同时保证了车队中各个车辆的行驶安全性、能耗经济性、驾驶平顺性及乘坐舒适性。     

安徽首条5G自动驾驶道路正式开建安凯无人驾驶客车成为首批运营车辆

新冠肺炎疫情爆发后,无人消毒车、无人配送车、无人巡逻车、无人告卖车等轮番.上阵,成为备受关注的“疫情防控兵”。与此同时,人们对无人驾驶汽车的呼声也越来越高,行业对智能网联技术、无人驾驶技术的研发进程不断加速。安徽智能网联汽车产业也取得不错的进展,安徽首条5G自动驾驶;示范线路完成建设一体化招标工作正式开建,无人驾驶切实应用到公共出行的新领域。届时,安凯自主研发的无人驾驶客车将作为示范运行车辆,成为该线路首批上路的运营车辆,彰显“中国智造”的无限魅力。     

基于STM32和Zigbee的智能车路协同系统的设计和实现

文章以车辆顺利安全通过有信号灯的城市十字路口为背景,研究基于STM32微处理器和Zigbee无线通讯协议的智能车路协同系统的设计和实现。整个系统包含智能车载单元和智能路侧单元。路侧单元和车载单元通过Zigbee无线传输协议实现信息交互,智能路侧单元通过实时获取的车辆位置和行驶方向及距离车辆最近的十字路口的红绿灯信息和道路信息,通过速度引导略为驾驶员提供行驶建议,使其不停车通过十字交叉路口,达到安全,畅行的目的。     

智能网联汽车信息安全测评体系

目前智能网联汽车信息安全工作主要集中在分析、挖掘安全漏洞等方面,缺乏全面、系统的信息安全评估体系。基于智能网联汽车存在的安全威胁,提出一套从汽车自身安全水平、车辆智能网联化水平和企业应急响应体系3个方面综合分析汽车信息安全的测试评估体系,并通过实车验证了该测评体系合理可行,为汽车研发过程中信息安全风险分析提供技术支撑。     

智能网联汽车信息安全问题思考

在新一轮科技和产业变革的背景下,智能网联汽车成为最具时代特征的标志之一。智能网联汽车是融合现代通信与网络技术,实现车与人、车、路、云等智能信息交换共享,实现安全、舒适、节能、高效行驶,并最终可替代人来操作的新一代汽车。在充分的认识智能网联汽车积极一面的同时,我们也不难看到现阶段智能网联汽车在信息安全方面面临多种风险隐患,这些风险隐患直接影响智能网联汽车运行的安全性,因此,有关部门和人员应当加强对智能网联汽车信息安全问题的探讨,为智能网联汽车安全稳定运行保驾护航。     

十字路口未让右 发生事故负主责

<正>3月13日8时许,在石嘴山市惠农区红果子镇110国道申银特钢有限公司路口处,两辆轿车发生碰撞,两车损坏,没有造成人员受伤。民警到达现场后,两车车头有撞击痕迹,碎片散落一地。经过了解,银灰色的轿车沿新修道路由东向西行驶至十字路口处,一辆蓝色轿车沿110国道由北向南行驶,两车经过路口时都没有观察到对方,发现时,两车距离过紧,导致事故发生。本起事故,由于两车经过十字路口,在没有红绿灯及标志标线的路口时,车辆应当礼让右侧车道车辆先行,故银灰色的轿车     

无人驾驶汽车的现状及发展趋势

无人驾驶汽车属于智能汽车的一种。也可以将其称为轮式移动机器人。它们主要是通过车辆内安装的智能操纵控制系统与感应设备来获取信息用以控制车辆姿态,实现自动安全的行驶。文章简要叙述了无人驾驶汽车的国内外发展历程及现状,展望了无人驾驶汽车未来的一个发展。     

智能网联车辆生态驾驶研究现状及展望

作为近年来智能网联汽车领域的研究焦点，生态驾驶旨在提高驾驶安全的基础上，通过改善驾驶行为，有效缓解能源消耗和污染排放等问题，引起了各国政府、企业、高校和研究机构等的高度重视。同时，随着智能网联车辆技术的迅速发展，网联环境为生态驾驶提供了新的发展契机。为了分析智能网联车辆生态驾驶的研究进展，通过与传统生态驾驶进行对比，从车辆自身特性、驾驶人个性、道路交通状况与社会条件4个方面分析了智能网联环境下的生态驾驶的影响因素；从生态驾驶控制策略和生态驾驶应用现状2个方面对现有智能网联生态驾驶研究进行了归纳与分析；并从影响因素、控制策略和决策优化3个方面讨论了生态驾驶的意义、应用与目前所存在的问题，致力于为未来的相关研究提供有益的指导与借鉴。分析结果表明:智能网联环境下的生态驾驶和传统生态驾驶的影响因素较为相似，不过网联传感器和通信条件对智能网联环境生态驾驶有着较为显著的影响；相较于传统生态驾驶，智能网联环境下生态驾驶的控制策略与决策优化多考虑复杂驾驶工况、多车级别的全局生态驾驶；且由于各种新型技术的快速发展，结合先进的技术、适应行业发展需要也将成为未来智能网联生态驾驶发展的必然趋势。      

无人驾驶汽车十字路口多车协作控制研究*

针对无交通灯控制的十字交叉路口的无人驾驶汽车主动避让控制问题,基于专用短程通信技术(DSRC),利用多车协作控制算法和矩形检测法建立了基于碰撞时间(TTC)的两车冲突判断模型,预估当前行驶状态下将会发生碰撞的区域。同时从时间和空间两方面设计了消解算法,根据消解算法调整当前行驶状态以避免车辆发生碰撞。采用PanoSim与MATLAB/Simulink联合仿真,结合模糊PID控制无人驾驶车辆的驱动、制动与转向系统,对所搭建的模型准确度进行验证。试验结果表明,算法能很好地控制无人驾驶车辆在十字路口避免与其他车辆的碰撞。     

智能网联卡车编队领航车驾驶人驾驶能力需求综述

智能网联卡车编队在减少人力成本、节省燃料消耗、提高运输效率等方面具有较大优势,是未来货物运输发展的新趋势。领航车驾驶人作为在智能化和网联化背景下出现的新兴角色,对于保障智能网联卡车编队安全平稳运行至关重要。通过对大量文献、标准规范以及企业调研结果的系统梳理,综述了智能网联卡车编队领航车驾驶人驾驶能力需求研究现状。首先,介绍了卡车编队系统架构、自动化分级标准和驾驶模式等智能网联卡车编队概况。然后,归纳了卡车编队行驶场景的组成要素种类,总结了超出车辆设计运行范围的边界场景,以此为基础分析了各边界场景下领航车驾驶人的能力需求。其次,论述了卡车编队不同功能对应领航车驾驶人的作用和职责。最后,以传统卡车驾驶人和自动驾驶卡车安全员的基本驾驶能力需求为基准,结合边界场景和编队功能对应的特殊驾驶能力需求,汇总获得卡车编队领航车驾驶人在理论知识、实操技能和生心理状态方面的需求,并对比分析了不同驾驶阶段下驾驶人能力需求差异。综述结果有助于更加科学合理地开展智能网联卡车编队领航车驾驶人的遴选、培训和考核。     

V2X测试环境搭建研究与分析

V2X作为智能网联汽车的关键技术,可实现车与车、车与基础设施、车与行人、车与云等互联,将车辆信息与外界信息共享,增强车辆智能感知能力;本文主要研究分析了智能网联汽车V2X的相关测试以及复杂的V2X通信场景搭建,分析如何使用信号发生装置将真实通信环境复原测试区以及相应信号捕获解析。     

城市郊区道路跟车条件下智能网联汽车速度规划

随着智能网联汽车技术的快速发展，跟车行驶控制能够有效实现车辆智能跟随及快速高效队列行驶。针对城市郊区道路条件下的智能网联汽车速度规划问题，以提高车辆的燃油经济性、舒适性及安全性为目的，基于跟车速度限幅和车辆动力系统信息，设计了基于初值优化的序列二次规划算法(Sequential Quadratic Programming, SQP),实时求解获取车辆跟车过程中的最优速度轨迹。首先，在车联网环境下，基于车车(Vehicle to Vehicle, V2V)通信及车辆与交通设施(Vehicle to Infrastructure, V2I)通信技术实时获取前方车辆的速度、加速度及位置等行驶信息并实时采集道路交通信息；然后，为减少车辆动态能耗损失和减小所需牵引力，并在规定的时间段内完成相应的行驶路程，利用采集到的前车行驶信息，采用基于初值优化的SQP算法对最优目标车速进行求解；此外，基于周边动态的道路交通场景，考虑边界约束条件，采用滚动时域的方法实现目标车辆速度在每个采样时刻的在线滚动优化，保证目标车辆节能安全地跟车行驶；最后，通过仿真验证了该算法的有效性和实时性。研究结果表明：基于初值优化...     

智能网联汽车运动规划方法研究综述

分析了近年来智能网联汽车(Intelligent Connected Vehicle, ICV)运动规划方法的研究,根据规划时空尺度和任务目标,将ICV运动规划细分为路径规划、路线规划、动作规划和轨迹规划4级子任务,回顾了各级子任务中智能网联技术的研究和应用现状;探讨了ICV中驾驶人行为特性及其对运动规划结果的影响;从技术背景、研究场景、算法流程和应用理论4个方面,提出ICV运动规划方法研究的未来发展方向。结果表明:由于ICV主要依赖车辆网联信息规划运动路径,而路网中同时存在不同网联等级的ICV,这将增加路径规划问题的求解难度;现有ICV路线规划模型较少考虑周边多车运动状态以及路段车道设置情况,将现有算法与微观交通流模型相结合有助于解决此问题;ICV中人机协同及任务切换领域已出现诸多研究热点,如城市道路上换道与转弯动作规划、ICV引导非网联车辆行驶等问题;借鉴驾驶人行为模式规划ICV运动轨迹已成为研究共识,但是车-车、车-路网联信息在此领域的应用仍然有限;采用反馈-迭代的方法进行ICV运动路线和动作协同规划、运动规划和轨迹跟踪控制有助于获得全局最优的运动规划结果和车辆控制策略;根据具体规划任务特点选择构建ICV运动规划模型的基础理论,有助于发挥各类理论的优势,提升规划算法的灵活性和适用性。     

智能网联汽车运动规划方法研究综述（双语出版）

分析了近年来智能网联汽车（Intelligent Connected Vehicle，ICV）运动规划方法的研究，根据规划时空尺度和任务目标，将ICV运动规划细分为路径规划、路线规划、动作规划和轨迹规划4级子任务，回顾了各级子任务中智能网联技术的研究和应用现状；探讨了ICV中驾驶人行为特性及其对运动规划结果的影响；从技术背景、研究场景、算法流程和应用理论4个方面，提出ICV运动规划方法研究的未来发展方向。结果表明：由于ICV主要依赖车辆网联信息规划运动路径，而路网中同时存在不同网联等级的ICV，这将增加路径规划问题的求解难度；现有ICV路线规划模型较少考虑周边多车运动状态以及路段车道设置情况，将现有算法与微观交通流模型相结合有助于解决此问题；ICV中人机协同及任务切换领域已出现诸多研究热点，如城市道路上换道与转弯动作规划、ICV引导非网联车辆行驶等问题；借鉴驾驶人行为模式规划ICV运动轨迹已成为研究共识，但是车-车、车-路网联信息在此领域的应用仍然有限；采用反馈-迭代的方法进行ICV运动路线和动作协同规划、运动规划和轨迹跟踪控制有助于获得全局最优的运动规划结果和车辆控制策略；根据具体规划任务特点选择构建ICV运动规划模型的基础理论，有助于发挥各类理论的优势，提升规划算法的灵活性和适用性。     

探索智能网联汽车的数据安全问题与对策

随着智能网联汽车行业的进一步发展,辅助驾驶、无人驾驶等技术和人们的生活联系越发密切。但是,很可能会由于一些因素的影响引发数据安全问题,需要相关人员明确较为常见的数据安全问题,并制定适宜的措施进行改进。本篇文章简要介绍了智能网联汽车,分析了数据安全问题,希望可以提高智能网联汽车数据安全程度,为智能网联汽车行业后续发展提供支持。     

新一代智能交通全出行链集成系统设计

智能网联汽车已成为汽车技术发展的大势,通过融合智能网联汽车和智慧交通技术,以自动驾驶车辆的需求为核心,应用深度学习、边缘计算以及领先水平的车路感知融合、车路云控协同等方法,构建"智能网联汽车+智能交通+智慧城市"全出行链场景,实现无人驾驶在智慧道路、智慧停车、智慧园区的综合应用,为后续工程建设、产业化落地提供强大的技术支撑,进一步推动自动驾驶产业的发展。     

大陆集团助力实现智慧城市

<正>智能网联和智慧城市是当下的两大热点,也是未来出行所面对的重要挑战。大陆集团乘势而为,开发创新技术和服务,以助力智慧城市的实现。智能网联和智慧城市是当下的两大热点,也是未来出行所面对的重要挑战。而5G技术的发展带来的影响非常深刻,通过5G不仅可以使车辆互联,还能实现车与基础设施等的互联互通。面向智慧城市,大陆集团开发了智能接驳服务、城市车队管理、智能停车、智能十字路口及智慧物流等服务。尤其需要