战“疫”需求急呼 无人驾驶车冲上前线

正【编者按】尽管无人驾驶早已不是概念性的技术,新的应用场景频频出现,但在新冠肺炎疫情防控的关键时刻,对于无人驾驶技术的需求显得特别急迫。实际上,真正能投入实战的无人驾驶车还少之又少。京东无人车在这个紧急关头投入实践,为中国无人驾驶技术的发展提出了新的思考。     

基于场景的无人驾驶汽车运行安全测试和认证

无人驾驶汽车是智能交通系统的重要组成部分,其安全性一直是人们关注的焦点。基于场景的无人驾驶汽车运行安全测试和认证是解决无人驾驶汽车安全问题的关键方法之一。介绍基于场景的无人驾驶汽车运行安全测试和认证的方法和实践,分析其局限性,并对未来研究方向作出展望。研究结果表明,基于场景的无人驾驶汽车运行安全测试和认证可以提高无人驾驶汽车的安全性,促进智能交通系统的发展。     

解密苏州金龙L4级无人驾驶巴士“深蓝”上的“黑科技”

正2018年4月16日,苏州金龙海格客车发布L4级量产无人驾驶巴士Pro-Blue"深蓝"。该车应用了海格自主研发的无人驾驶控制器、底盘线控等核心技术,展示了中国商用车在"智能网联"技术方面的最新成就。据了解,"深蓝"可在景区环线、高档房地产展区、自动驾驶示范城市规定区域、展馆等场景内应用。未来,"深蓝"无人驾驶汽车还将在中国汽车技术研究中     

车规级无人驾驶线控底盘车研发及其场景化应用

文章分析了低速无人车的应用前景及目前遇到的问题,并基于正向开发原则构建了一套无人驾驶线控底盘车综合解决方案,提出了无人巡逻、无人售卖、无人送餐等场景化落地应用场景.     

无人驾驶汽车测试场总体设计方法及典型功能分区

针对无人驾驶汽车运行安全性测试的重要载体——无人驾驶汽车测试场,提出了测试场景研究-场景模型构建-基础设施需求-设施集成落地的总体设计方法,归纳总结了道路交通类场景、效率类场景、信息服务类场景、通信和定位能力类场景4类主要测试场景,给出了从模型构建到设施集成落地的基本方法.结合国内外行业技术标准,提出了城市街区、环道(含高速测试)、低等级公路、多功能测试区等典型功能分区.最后总结认为,无人驾驶汽车测试场作为一个新的工程设计类型,涉及车辆、通信、交通等多学科,其总体设计面临较大的不确定性和成长性,须紧跟各专业学科的新技术、新方向调整完善.     

面向智能网联交通系统的模块化柔性试验场

为了给智能网联试验场设计与建设提供参考,分析了智能网联交通系统中测试技术的研究现状;结合长安大学车联网与智能汽车试验场的测试和研究经验,提出了一种面向智能网联交通系统的模块化柔性试验场,该试验场包括应用场景、感知发布、网络链路和管理服务4个层次。应用场景层通过模拟真实场景中的天气、道路和交通条件,验证智能网联交通设备和服务在不同环境、不同场景的适应性;感知发布层通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感设备以及可变情报板等信息发布设备,实现环境数据及交通信息的采集,并下发相应的控制信息和服务信息;网络链路层由车载异构网络构成,通过网络间的协同工作,为应用场景层和感知发布层的设备提供网络信息服务;管理服务层负责下层数据的存储、备份、处理和可视化,并实现下层测试设备的管理与维护。在上述模块化平台的基础上,开发智能网联汽车室内测试台架,配合试验场进行交通场景构建、测试场景复现和单一要素分析,实现智能网联交通的柔性场景测试。结果表明：所提出的试验场具有标准化的测试条件,可控可追踪的测试流程和科学的测试评价体系,能够模拟真实的道路交通场景,提高智能网联相关技术的开发和测试效率。该试验场的建设、推广与应用,能够推进智能网联和无人驾驶技术从理论研究到实际应用的转化,为实现未来交通信息服务和交通系统的创新与变革起到至关重要的作用。     

基于Mask R-CNN网络模型的无人驾驶感知

近几年深度学习技术在图像检测方面的应用取得了极大的突破,利用卷积神经网络模型可高效且准确的识别目标。一种开源网络模型——Mask R-CNN,被用于无人驾驶感知检测,取得了较好的检测效果。为了进一步提高检测精度,提出迁移学习方法重新训练网络,使得网络更适用于无人驾驶领域的感知任务。     

博世与广汽合作研发自动代客泊车技术

<正>近日,博世在"2019年智能出行大会"上正式宣布与广汽研究院在自动代客泊车技术上达成合作。根据协议,博世将为广汽研究院停车场搭建自动代客泊车系统及配套基础设施,双方合作开发的自动代客泊车技术将搭载在广汽量产车型上,推进该技术在中国的场景化运用。基于智能基础设施引导的自动代客泊车具有诸多优势,自动代客泊车技术在未来会有更多的应用场景。例如无人驾驶高     

车载激光雷达的应用算法

伴随着无人驾驶领域的迅速发展,激光雷达（LIDRA）在这一行业上的应用越来越广泛。激光雷达的快速发展,为智能网联汽车在目标跟踪与识别等方面提供了另一种方式。文章以车载激光雷达在自动驾驶行业上的应用为切入点,介绍了车载激光雷达的三种应用算法。目标跟踪与识别算法,通过目标跟踪算法对障碍物运动状态做出估计和预测,实时评估障碍物和无人驾驶车辆的安全等级,作出相应的决策。即时定位与地图构建（SLAM）相关算法,应用于解决机器人在未知环境中定位自身位置和姿态的一种高级算法。点云分割往往是物体识别、地图构建的基础,通过对六种常用分割算法的描述,分析了算法各自的特点,为不同应用场景算法的选择提供了一定参考。     

面向无人驾驶的数据采集与分析系统研究综述

车辆在行驶时会产生大量复杂的数据,对这些数据的采集和分析会促进无人驾驶技术的发展.通过研究,将无人驾驶所需数据分为交通场景数据和驾驶行为数据两类,综述了两类数据的采集和分析技术的发展历程及研究现状,并综合考虑企业、高校和相关研发机构的需求,提出了交通场景和驾驶行为数据采集系统需要向着建立本土化大规模的采集系统和建立基于...     

不同车辆密度下的车联网最大路由跳数仿真研究

为提高车联网通信在智能交通系统及无人驾驶应用中的通信质量和可靠性,通过将网络最大路由跳数参数选择与车辆密度相关联,研究在不同的车辆密度情况下,选择不同的最大路由跳数参数对网络各项性能指标的影响.利用泊松分布模型,建立了最大路由跳数和车辆密度的节点连接性概率及数据包投递率的数学模型,在理论上分析了最大路由跳数参数和车辆密度对通信质量的影响.基于Veins仿真平台,分别对不同车辆密度下的直道场景和城市道路场景做仿真实验,并对数据包投递率、平均路由跳数和平均端到端延时做统计分析.结果表明,最大路由跳数参数地选择对网络的性能有着重要影响,越小的车辆密度通常对应于越大的最大路由跳数最佳数值,在车辆密度一定时,实验中选择的最佳最大路由跳数可以将直道场景下的平均包投递最大提升约20%,城市场景下的实时包投递率最大提升约6%.      

无人驾驶汽车网络安全问题分析

当代人工智能技术的应用范围越来越大,无人驾驶汽车同时具有发展速度快和未来收益高的特点,所以受到的关注越来越多他,但是从实际来看,无人驾驶汽车相关的网络安全问题会对无人驾驶技术的发展产生重要影响,如果无人驾驶汽车中存在网络问题,行驶安全及数据安全将均受到严重影响。确定当前无人驾驶汽车网络安全威胁的来源,即汽车驾驶过程中的外部信息交互和汽车自身设计架构,并基于实际情况,提出合理的优化措施,以提升无人驾驶汽车的网络安全水平。     

压路机无人驾驶设计探讨

<正>导语:随着计算机和物联网技术的发展,芯片处理速度和信息传递速度飞速增长,这些技术的进步使无人驾驶设备的成本大幅降低,可操作性增强。无人驾驶设备活跃在施工现场,这种原本只存在于电影中的科幻场景,正快步向我们走来。本次我们就来了解一种无人驾驶压路机的设计思路。     

基于5G通信技术下的汽车无人驾驶技术探讨

在当今信息技术的不断发展之中,5G网络已经开始出现。这不仅为当今的物联网产业发展提供了强大的动力,同时也带动了其他领域的发展。尤其是在汽车无人驾驶这一领域的发展之中,5G通信技术更是发挥着至关重要的作用。文章就是对5G通信技术之下的汽车无人驾驶进行分析。希望通过本次的分析,可以对5G通信技术在当今汽车无人驾驶领域之中的良好应用与发展提供一定的参考价值。     

智驾科技MAXIEYE定位于Tier 1.5,以感知赋能未来出行

正无人驾驶是未来出行的终极目标,而安全始终是无人驾驶车辆的"铠甲"与"软肋"。作为自动驾驶车辆的眼睛,传感器在其演进过程中发挥着重要作用。创立于2016年的上海智驾汽车科技有限公司(智驾科技MAXIEYE),是一家专注视觉感知技术创新的领先智慧驾驶产品供应商,秉持"Power to Sense感知的力量"的品牌标语,为智慧出行产业链提供丰富产品及场景化应用方案。     

TüV南德保障无人驾驶的安全性

正无人驾驶的新未来正在逼近,但公众对无人驾驶仍然持谨慎态度。只有通过技术检测、审批、立法等层面保障无人驾驶的安全性,才能让公众"放弃转向盘",享受无人驾驶的新未来。现在,无人驾驶不再是科幻电影中的场景,而即将成为触手可及的现实。可以预见,无人驾驶技术的运用与普及不仅能大幅减少人为因素所导致的交通事故数量,还能以更优化的加速、制动等改善交通状况,并有助于提高燃油效率、减少温室气体排放。     

面向自动驾驶数据生成的风格迁移网络研究

自动驾驶数据集的丰富性是保证基于深度学习的自动驾驶算法鲁棒性和可靠性的关键。当前的自动驾驶数据集在夜晚场景和各类气候、天气条件下的数据量仍十分有限，为满足无人驾驶领域的应用需求，本文中构建了风格迁移网络，可将当前自动驾驶数据集转换为夜晚、雪天等多种形式。该网络采用单编码器-双解码器结构，综合语义分割网络、跳跃连接和多尺度鉴别器等多种手段用于提高图像的生成质量，生成的图像具有良好的视觉效果。用真实数据训练deeplabv3+语义分割网络来评价生成图像的结果表明，本文采用的网络生成图像的平均交并比比基于双编码-双解码结构的两种网络（AugGAN和UNIT）分别提升了2.50%和4.41%。     

一种小型无人驾驶物流车线控底盘的研究

介绍一款小型无人驾驶物流车线控底盘的研发。利用RTK差分定位组合导航、自动驾驶模式下的制动和转向测试输出信号与车辆实际反馈信号的对比，验证其性能满足应用场景的要求。     

基于系统理论过程的无人驾驶汽车安全性分析

基于无人驾驶汽车的功能安全和通信安全问题,本文采用系统理论过程的研究方法(STPA),通过定义其分析目的、建立控制结构、识别不安全行为、识别致因场景等步骤,最终提出相应的安全要求来保证无人驾驶汽车的安全.     

基于观测数据潜在特征与双向长短期记忆网络的车辆轨迹预测

针对传统算法无法满足复杂交通场景下无人驾驶车辆对周围运动车辆轨迹预测需求的问题,提出一种基于观测数据潜在特征与双向长短期记忆(BiLSTM)网络的车辆轨迹预测方法.首先利用一维卷积神经网络(1DCNN)提取由传感器所获取的车辆运行状态观测数据的潜在特征,然后将以序列方式构造的具有时空关系的特征向量作为BiLSTM网络的...