一种驾驶权动态调整的人机主从博弈共驾方法

针对驾驶人和智能驾驶系统协同转向控制问题,构建驾驶权动态调整的主从博弈型人机协同转向控制框架,首先在该框架下对人机之间驾驶权重进行预分配,建立包含行车风险实时评估和人机操控冲突的驾驶权重调整方法动态调整人机之间的驾驶权重;然后将无意识竞争的人机协同关系描述为主从博弈交互关系,并将人机主从博弈条件下协同转向控制转化为模型...     

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。     

自主泊车轨迹规划技术发展现状综述

自主代客泊车系统是集智能驾驶环境感知、决策规划、运动控制技术于一体的综合系统,轨迹规划直接关系到代客泊车停车过程的效率、能耗、安全性和舒适性。为梳理自主泊车轨迹规划技术的发展现状,回顾了泊车技术的发展历程,针对泊车过程中单车轨迹规划问题开展调研,分析了面向自主代客泊车轨迹规划研究的进展。鉴于从单车智能到多车协同的转变展现了更大的系统优化潜力,继而梳理了多车协同轨迹规划的基本方法和研究现状,探讨了泊车场景下的协同规划研究进展及特点。对自主代客泊车轨迹规划的现存问题与未来发展趋势进行了分析和展望。     

基于触觉引导的L2级智能汽车人机共享控制技术综述

因技术和法规等因素限制，智能汽车短时间内难以实现L1级到L5级的快速跨越，人机共驾将长期存在；基于触觉引导的人机共享控制技术为L2级智能汽车人机共驾提供了有效的人机共享控制途径。通过综述国内外车辆人机共享控制技术相关问题的研究现状，重点分析了基于触觉引导的车道保持、换道、避撞、倒车辅助等人机共享控制在路径规划、意图决策和权限分配转移等过程中，可能会造成人机冲突进而导致车辆稳定性降低、行车安全性变差和驾驶员操作舒适度与自由度恶化等关键问题。同时针对人机共享控制中固有的驾驶人风格及认知差异进行了探讨，以期进一步明确人机共享控制器的设计方法及人机冲突产生的机理。提出未来应在大量仿真或实测行车数据的基础上不断迭代优化智能系统，提高智能控制系统对行车环境和驾驶人状态识别的精准度，从而合理分配人机共享控制权重，有效解决人机冲突、车辆稳定性、行车安全性、驾驶员操作舒适性和自由度等问题。基于现有研究存在的问题，指出自适应性触觉引导共享控制器、权重分配共享控制器、基于神经肌肉反应共享控制器及基于高级辅助驾驶系统共享控制器等将是智能汽车人机共享控制的主要研究方向。      

智能公路发展现状与关键技术（双语出版）

借鉴美国自动公路系统（Automated Highway Systems,AHS）技术框架,系统回顾了初级应用、通信技术、绿色能源技术、自动驾驶技术等不同因素驱动下智能公路的概念演化、技术发展和未来变革。根据当前信息技术的发展趋势,在AHS的研究基础上延伸和扩展了智能公路的概念和技术框架,提出了未来智能公路系统的演化方向以及包含信息管理层、网络通信层和感应控制层的智能公路体系架构。同时,瞄准当前主流技术和未来科技发展方向,总结了泛在无线通信、高精度定位与导航、车辆队列控制、无线充电、道路智能材料、道路主动安全控制、面向出行即服务的车路信息交互、基于基础设施的智能决策规划等驱动智能公路快速发展的新兴技术研究现状,并基于这8项关键技术的自身发展特点,提出了未来智能公路技术应用和推广的建议措施;分析了车路协同一体化、智能平行系统、人工智能、交通信息安全、自动驾驶等新兴技术将对未来智能公路发展带来的冲击和影响;系统性地预测了智能公路技术的商业化推广路线以及未来智能公路的应用将进一步降低自动驾驶的技术设备成本,为自动驾驶提供了一个更安全、更稳定和高效的交通环境。研究成果将对当前和未来智能公路的技术研发和工程应用具有一定指导意义。     

智能公路发展现状与关键技术

借鉴美国自动公路系统(Automated Highway Systems, AHS)技术框架,系统回顾了初级应用、通信技术、绿色能源技术、自动驾驶技术等不同因素驱动下智能公路的概念演化、技术发展和未来变革。根据当前信息技术的发展趋势,在AHS的研究基础上延伸和扩展了智能公路的概念和技术框架,提出了未来智能公路系统的演化方向以及包含信息管理层、网络通信层和感应控制层的智能公路体系架构。同时,瞄准当前主流技术和未来科技发展方向,总结了泛在无线通信、高精度定位与导航、车辆队列控制、无线充电、道路智能材料、道路主动安全控制、面向出行即服务的车路信息交互、基于基础设施的智能决策规划等驱动智能公路快速发展的新兴技术研究现状,并基于这8项关键技术的自身发展特点,提出了未来智能公路技术应用和推广的建议措施;分析了车路协同一体化、智能平行系统、人工智能、交通信息安全、自动驾驶等新兴技术将对未来智能公路发展带来的冲击和影响;系统性地预测了智能公路技术的商业化推广路线以及未来智能公路的应用将进一步降低自动驾驶的技术设备成本,为自动驾驶提供了一个更安全、更稳定和高效的交通环境。研究成果将对当前和未来智能公路的技术研发和工程应用具有一定指导意义。     

智能网联汽车节能优化关键问题与研究进展

汽车保有量的增加和能耗排放法规日益严格的限制给车辆节能减排提出了巨大挑战，网联化、智能化和电气化是提高未来交通效率和减少公路能源消耗的三大支柱。为了全面了解智能网联汽车节能减排的前沿问题与研究进展，对当前经济驾驶领域的重点问题进行了总体概述。首先，从广义的能量转换角度总结了智能车辆节能优化技术的本质和3个过程，其中Wheels to Distance环节的车辆系统优化是挖掘汽车节能潜力的重要一环，针对其介绍了智能网联汽车节能优化问题的基本数学原理；其次，从智能运输系统的各类非同源异构数据出发，分别从人-车交互、车-车通信、车-路感知三方面阐述来源于"人-车-路"交互体系的智能信息与数据；然后，针对单车智能网联环境下的多维度信息与先进控制技术相结合的关键问题，从考虑道路坡度预测巡航控制、跟车工况预测巡航控制、智能辅助驾驶和车道变换等应用场景进行具体介绍；针对"人-车-路-云"多源异构环境下车辆行为协同节能关键科学问题，从经济驾驶、多车协同节能、道路交叉口车路协同节能和车云协同节能等方面详细介绍研究现状；并进一步介绍电气化公路系统的前瞻性研究，说明融合智能化信息的E-highway节能潜力和智能重型商用车协同节能的未来发展趋势。最后，总结并梳理智能化信息对于提升车辆节能的重要影响，并展望了其在理论与实际层面遇到的挑战。     

类脑学习型自动驾驶决控系统的关键技术

作为高级别自动驾驶的下一代技术方向，类脑学习以深度神经网络为策略载体，以强化学习为训练手段，通过与环境的交互探索实现策略的自我进化，最终获得从环境状态到执行动作的最优映射。目前，类脑学习方法主要用于自动驾驶的决策与控制功能设计，它的关键技术包括：界定策略设计的系统框架、支持交互训练的仿真平台、决定策略输入的状态表征、定义策略目标的评价指标以及驱动策略更新的训练算法。本文重点梳理了自动驾驶决策控制的发展脉络，包括两类模块化架构（分层式和集成式）和3种技术方案（专家规则型、监督学习型和类脑学习型）；概述了当前主流的自动驾驶仿真平台；分析了类脑决控的3类环境状态表征方法（目标式、特征式和组合式）；同时介绍了自动驾驶汽车的五维度性能评价指标（安全性、合规性、舒适性、通畅性与经济性）；然后详述了用于车云协同训练的典型强化学习算法及其应用现状；最后总结了类脑自动驾驶技术的问题挑战与发展趋势。     

人机协作系统中车辆轨迹规划与轨迹跟踪控制研究

自动驾驶系统需具备响应驾驶人意图且有效执行驾驶人意图的能力，以解决人机协作系统中存在的人机冲突、人机优势融合等问题。提出决策层“以人为主”、执行层“以机为首”的人机协作关系，构建包含驾驶人意图识别模块、基于意图识别的轨迹规划模块与轨迹跟踪控制模块的人机协作一体化控制系统框架，并重点对轨迹规划模块与轨迹跟踪控制模块开展研究。首先，结合双向长短期记忆神经网络（Bi-directional Long Short Term Memory，Bi-LSTM）与注意力机制模型建立换道轨迹规划模型；在改进人工势场算法中引入模型预测控制并建立避险轨迹规划模型。其次，通过开展驾驶模拟器试验建立换道与避险驾驶行为数据集，为拟人化模型训练和模型参数确定提供支撑。然后，综合考虑车辆状态变量、控制输入与输出以及道路结构参数等约束条件，构建基于最优转向前轮输入的线性时变模型预测轨迹跟踪控制器，实现对规划轨迹的精准跟踪。最后，基于驾驶模拟器搭建人机协作系统硬件在环测试平台，对轨迹规划模块与轨迹跟踪控制模块开展硬件在环测试与验证。结果表明：换道与避险规划轨迹光滑且平稳，轨迹跟踪控制过程中，车辆航向角与前轮转角变化平稳；所构建的轨迹规划与轨迹跟踪控制模块在确保安全性前提下可实现不同场景中的车辆运动控制需求。     

智能网联汽车(ICV)技术的发展现状及趋势CSCD

综述了智能网联汽车(ICV)技术的发展现状及趋势。ICV的体系架构包括价值链、技术链与产业链。ICV的4个发展阶段是:自主式驾驶辅助、网联式驾驶辅助、人机共驾、高度自动/无人驾驶;关键技术有:环境感知、智能决策、控制执行、人机共驾、通信与平台、信息安全等。由于ICV是未来汽车技术发展的一个重要方向,其技术与产业发展是中国汽车工业转型升级的重要机遇;因而,中国要发展智能网联汽车,就应该充分结合本国体制优势,依托顶层设计。     

智能汽车的人机共驾技术研究现状和发展趋势

智能汽车的人机共驾技术(HM IoIV)是解决其智能化级别难以快速跨越至高度自动化水平的有效过渡手段.HMIoIV涉及了L0～L3级别的智能汽车的多种自动化技术,包括先进辅助驾驶系统.针对当前国内外智能汽车人机共驾技术的研究现状,对其概念、结构和研究内容进行总结,根据独立驾驶人参与的数量和驾驶操作方参与的数量将现有的人...     

5G通信时代汽车智能座舱发展趋势

随着电子技术和通信技术的迅速发展,汽车渐渐不再是单纯的交通工具,而是向着智能终端方向发展。汽车座舱作为人与车的直接交互窗口,决定着人的驾驶体验和乘车体验,一直以来备受汽车消费者关注。5G作为当下较为先进的通信技术,具有高速率、低延迟、低能耗及大容量的优势,使得汽车越来越智能化,成为“出行、生活、社交”一体的智能空间,同时也推动着汽车座舱向智能座舱的发展。首先对汽车座舱的发展历史以及智能座舱的概念进行梳理,然后结合5G背景对智能座舱的发展现状进行分析,最后探讨5G自动驾驶时代智能座舱发展趋势。     

浅谈智能驾驶中的环境感知

环境感知是研究汽车智能驾驶技术的基础。环境感知系统为智能车辆的行为决策和路径规划提供准确可靠的信息源,是智能车辆顺利运行的重要保障。文章首先对比环境感知中常用的传感器,在此基础上总结目标检测与目标跟踪的技术方法并分析优缺点,然后介绍全球四大卫星系统及常用定位导航技术的基本原理,最后对未来智能驾驶汽车的发展进行展望。     

自动驾驶车辆决策与规划研究综述

决策与规划是自动驾驶系统的中枢,是提高自动驾驶车辆行驶安全、驾乘体验、出行效率的关键。其面临的主要挑战在于如何满足自动驾驶所需的极高可靠性和安全性,以及如何有效应对场景复杂性、环境多变性、交通动态性、博弈交互性及信息完备性并产生类人化的驾驶行为,使车辆自然地融入交通生态。为全面了解决策与规划的前沿问题与研究进展,对其技术要点进行系统梳理与总体概述。首先,从数据驱动的驾驶行为预测、概率模型的驾驶行为预测、个性化驾驶行为预测三方面综述了面向态势认知的行为预测的研究进展;其次,将行为决策总结归纳为反应式决策、学习式决策、交互式决策并逐一进行了分析;再次,从方法论的角度对运动规划及其应用进行对比分析,具体包括图搜索方法、采样方法、数值方法、拟合插值曲线方法等;然后,针对端到端的决策规划的关键科学问题和主要研究进展进行了归纳分析;最后,总结了决策规划对提升自动驾驶车辆智能化水平的重要影响,并展望了其未来的发展趋势与面临的技术挑战。     

DCT挡位决策控制系统智能化研究

阐述了DCT智能换挡控制系统中体现驾驶意图和行驶工况各种模式的主要特征。采用模糊逻辑技术对驾驶意图和行驶工况进行统一识别,并在已划分的各种模式基础上进行了各模式下标准换挡规律的智能修正。利用所建立的DCT换挡控制系统仿真模型,选取急加速意图和上坡工况进行了DCT智能挡位决策控制仿真分析。结果表明,所提出的DCT挡位决策控制系统能更好地发挥车辆的性能,验证了DCT挡位决策的智能化控制效果。     

智能网联汽车技术发展现状刍议

现阶段,我国汽车产品正在向着智能化、网联化的方向发展,如此便带给了汽车用户全新的体验,同时让其重新认识了智能网联汽车技术。智能网联汽车,即融合车联网和智能车,把控制中心、车辆传感器以及执行装置等设置在智能汽车中,利用环境感知、智能决策以及执行等相关功能,通过网络和通信技术,实现人、路、车的信息交互共享,今后会慢慢代替人类驾驶汽车,可以确保汽车驾驶更加舒适和安全。     

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。     

启事

<正>智能车辆是一个集环境感知、规划决策、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。目前对智能车辆的研究主要致力于提高汽车的安全性、舒适性,以及提供优良的人车交互界面。近年来,智能车辆己经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力,很多发达国家都将其纳入到各自重点发展的智能交通系统当中。