新闻

<正>德交通部长体验奥迪自动驾驶车近日,德国交通运输和基础设施数字化部长Alexander Dobrindt接受奥迪公司邀请,在德国A9高速公路上亲身体验了奥迪A7 piloted driving concept自动驾驶概念车——"Jack"。在整个过程中,"Jack"成功完成了在公共道路中的自动驾驶,包括变道和超车等自动行驶。Dobrindt对奥迪自动驾驶车的技术性能给予高度评价。奥迪已经拥有将自动驾驶     

谷歌自动驾驶车完成原型设计 准备投入路测

<正>日前,谷歌官方宣布,首辆自动驾驶车原型已经完成设计,准备上路测试。谷歌自动驾驶车开发团队称:"我们准备将假期用于测试。"同时谷歌还指出,2014年5月公开的自动驾驶车只是样车空壳,甚至未安装前照灯。在设计定型后,相关设备也就绪到位。据悉,在推出这款车之前,谷歌主要通过改造奥迪、丰田等公司车辆的方式验证自动驾驶车。2014年5月完全由谷歌开发的自动驾驶车问世,     

科技启迪未来AUDI PILOTED DRIVING&PARKING

随着Google无人驾驶技术以及比亚迪遥控驾驶技术的应用,人们对车辆的自动驾驶技术愈加关注.奥迪向来注重提高车辆的科技水平,其‘科技启迪未来’的口号也早已深入人心,那么奥迪是如何看待自动驾驶技术的呢?     

自动驾驶工况下汽车虚拟人人机交互探索

对于传统汽车,驾驶员在环控制操控模式下,驾驶员搜集信息并完全掌控车辆行为。随着汽车自动驾驶系统的不断演进, L3层级自动驾驶系统的不断普及,汽车驾驶操纵模式正在悄然发生着变化。可以预见随着L4-L5层级自动驾驶系统的量产销售,驾驶员将从车辆中彻底消失,人车交互的虚拟驾驶员与车辆之间如何完成交互互动呢?本文将综述目前ADAS系统支持下车辆驾驶操控情况,并对未来L4-L5层级自动驾驶模式下的人车交互系统进行探讨。     

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.     

汽车智商有多高

<正>进入2014年,忽然发现秀自动驾驶技术的厂商越来越多,尤其是德国汽车厂商非常热衷于研发自动驾驶技术,奔驰、宝马、奥迪等都已有样车亮相,而在之前早有谷歌的自动驾驶汽车进入试验阶段。这么看来,自动驾驶汽车总有一天会上市。届时,汽车的智商将达到空前高度。     

华为与奥迪在L4自动驾驶领域联合创新

正近日,华为与德国汽车制造公司奥迪正式宣布了双方在智能网联汽车领域的下一步合作计划,并通过最新的奥迪Q7展示了双方的先进技术。奥迪中国执行副总裁Saad Metz表示:"我们致力于高度自动驾驶功能和面向未来的车辆-基础设施(V2I)通信技术的联合开发。全球多项实践活动证明,奥迪已跻身高度自动驾驶领域的     

以赛车为灵感 570kW的纯电动概念车与勒芒赛车共享平台

<正>从奥迪PB18 e-tron CONCEPT的命名即可了解到这辆于去年8月在圆石滩亮相的怪物注定要用来突破极限。时隔半年过去了,我们仍看不到它有上路的可能,但是仍表明该品牌在新能源领域的努力,同时为了获得更高的性能和可靠性,奥迪会像这辆车一样,以后会越来越多地在涉足电动传动系统研发之中,利用其在勒芒比赛方面的丰富经验,开发未来的产品线。PB18 e-tron CONCEPT不仅低矮,也十分的宽扁,这些特征几乎是勒芒赛车的翻版。另外,这款车可以完全实现自动驾驶,并且为了与汽车工程师协会制定的自动驾驶级别有所区分,奥迪将这款车的自动驾驶评定为了"0"级。     

奥迪A6奇怪的后视镜加热

接手一台奥迪A6,2.4(C5)进厂.车主反映此车副驾驶侧的倒车后视镜在着车的情况下,镜片会自动加热,而且无限制的热,驾驶侧的正常.经查阅相关资料,很多人都说此车只要将后视镜的开关打到中间位(如图1所示),便可进入自动控制状态.     

谨慎审视“网联汽车”与“自动驾驶汽车”技术概念的区别与意义

网联汽车是研发可以实现车与车之间、车与基础设施之间、车与出行者之间进行安全互动的网络内无线通讯的技术,其目的是为了减少交通事故,向出行者持续提供准确的道路运输系统运营状态的准确信息。自动驾驶汽车技术则是指利用车辆的自动功能完成关键性的安全识别和驾驶任务,探测道路条件,其主要依靠的技术途径是机器视觉、雷达、激光和无线电信号等。     

风图智能科技在南宁市部署两辆自动驾驶SUV

正风图智能科技日前已成功部署两辆自动驾驶运动型多用途车(SUV),为中国南宁市的一所学校提供往返交通服务。这两辆车由上汽、通用和五菱共同成立的合资企业上汽通用五菱汽车(SGMW)制造。使用者可以通过手机端叫车应用预订车辆,自动驾驶车辆可在沿线9个站点提供交通服务。这些车辆配备了风图智能科技基于算法的自动驾驶车     

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     

奥迪携六大创新汽车科技亮相2015年国际消费电子展

<正>2015年,在全球最具影响力的消费电子盛会——国际消费电子展(CES)上,奥迪从"自动驾驶"、"驾驶辅助"、"操作与显示"、"信息娱乐"、"奥迪connect互联科技"、"照明科技"的六大创新成果在向世界证明,汽车早已不是简单的代步工具,而是与生活相连的"移动设备"。一辆奥迪A7 piloted driving concept自动驾驶概念车从位于硅谷的斯坦福大学行驶到拉斯维加斯,完成了900km的开放道路试驾。这款车型以功能强大的zFAS处理器,将车辆行驶中     

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。     

夜幕之光

关于一个炎热夏季的回忆与期盼：城市归于宁静，驾驶奥迪A5敞篷车，用车辆的灯光滑入夜幕下街道的光线中。     

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.     

丰田研究院在CES上推出新一代自动驾驶研究车;平台3.0

丰田研究院（TRI）在于拉斯维加斯举行的CES上推出其下一代自动驾驶研究车,平台3.0。该基于雷克萨斯LS600 h L的新平台,是一款具有协调造型的更大综合技术能力的将自动驾驶车辆技术整合进LS车型设计的车辆。     

信息专递

正北京发放首批自动驾驶测试牌照百度无人车获得测试资格3月22日,经过北京市自动驾驶测试管理联席工作小组评审,主管部门向北京百度网讯科技有限公司发放了北京市首批自动驾驶测试试验用临时号牌,自动驾驶测试车辆开始正式上路测试同时,北京市有关部门对自动驾驶车辆的测试要求做了进一步细化:所有申请自动驾驶试验牌照的自动驾驶汽车须通过5000公里以上的封闭测试     

三车合一 驾控新境界——访奥迪驾驶模式选项系统之父拉尔夫·施瓦茨博士(Dr.Ralf Schwarz)

在汽车生产过程中,工程师们往往需要面对一个抉择,即在车辆调校时不得不在舒适性和运动性之间做出妥协。如果车辆调校偏运动性,则必然会影响其舒适性,反之亦然。然而,奥迪工程师凭借不断进取、创新的精神,开发出了先进的奥迪驾驶模式选项(Audi Drive Select)系统,解决了这道难题。2009年6月9日,被誉为奥迪驾驶模式选项系统之父的奥迪公司产品研发部底盘控制系统科科长拉尔夫·施瓦茨博士(Dr.Ralf Schwarz)来到北京奥迪品味车苑,通过向记者展示大量的图片、视频和数据,生动幽默地与记者进行了广泛的交流,并揭示了结合运动性与舒适性的奥迪驾驶模式选项系统的工作原理。     

自动驾驶汽车的智能决策模型研究

行为决策系统在很大程度上反映了自动驾驶汽车的智能化水平,作为自动驾驶汽车的大脑,行为决策系统决定了自动驾驶车辆的可行性和安全性。文章基于行车效率与行车安全对高速自动驾驶汽车的智能决策进行了研究。通过引入能效函数与动态子区域监测系统,实时计算本车道与相邻车道的行车能效值以及本车与周边车辆的碰撞风险,并基于此确定最优驾驶策略,一定程度上提升了自动驾驶车辆的行车效率与安全。