理解市场需求与持续技术创新，Velodyne踏上激光雷达进阶之路

<正>Velodyne Lidar在2005年发明了实时环绕式激光雷达系统,开创了自动驾驶的新纪元。这项技术为参加DARPA超级挑战赛的自动驾驶汽车提供了精确的视觉系统。多年来,Velodyne Lidar的激光雷达传感器帮助工业、机器人、智能基础设施、汽车和其它应用提升了感知与自动化能力。近期,Velodyne Lidar北美销售副总裁Laura Wrisley与本刊记者共话激光雷达的市场表现与未来技术走向。     

自动驾驶汽车环境感知传感器研究

近年来,自动驾驶技术作为智能网联汽车的重要组成部分,成为热点话题。环境感知系统是自动驾驶汽车的感官神经,扮演着“眼睛”的角色。文章通过查阅相关文献,结合当前研究热点,对自动驾驶汽车系统组成做简要介绍,同时对其环境感知系统所使用传感器的种类、工作原理、应用场景等方面做了系统介绍,对不同传感器进行对比分析并提出建议。通过介绍,能够帮助读者对自动驾驶汽车环境感知系统有初步了解,同时对相关技术人员给予一定指导。     

国务院鼓励人工智能与交通运输融合创新

<正>日前,国务院发布《新一代人工智能发展规划》(简称《规划》),提出推动人工智能与各行业融合创新,智能载运工具、智能物流等交通运输领域多项重点位列其中。智能运载工具方面,《规划》明确,发展自动驾驶汽车和轨道交通系统,加强车载感知、自动驾驶、车联网、物联网等技术集成和配套,开发交通智能感知系统,形成我国自主的自动驾驶平台技术体系和产品总     

车主访谈

<正>用户眼中的车载智能系统随着时代进步,科技不断发展,越来越多的智能辅助设备被发明并应用到汽车上,帮助车辆提升安全性和操控性。8月29日,宇通通过给客车加装智能主控制器、感知系统和控制系统,在众多媒体和专家的见证下,成功完成了大客车自动驾驶的上路测试,标志着客车进入自动化驾驶新时代。说起科技为客车驾驶带来的种种好处,相信最有发言权的     

德尔福自动驾驶技术中国首秀,以前沿科技描绘未来出行

<正>近日,德尔福在国家智能网联汽车(上海)试点示范区举办"开启自动驾驶未来"活动,并首次在华展示其最新自动驾驶技术。活动期间,德尔福展示了与合作伙伴Mobileye共同开发的"中央传感定位与规划"(CSLP)自动驾驶系统。该系统是业内首个可立即启用的、完全集成的自动驾驶解决方案,配备了行业领先的感知     

加速智能网联汽车发展

<正>智能化、互联化已经成为未来汽车技术的发展趋势。在不久前召开的2015中国汽车工程学会年会上,举行了一场有关智能网联汽车的高峰论坛。论坛指出,只有智能驾驶与互联驾驶相结合,才能有效提升车辆的安全性与经济性能,提高交通系统运行效率。从智能化来看,高级驾驶员辅助系统、自动驾驶技术快速发展;网联化方面,车联网技术在汽车上的应用正日渐普及,汽车实时在线成为趋势。值得一提的是,美国政府已宣布自2017年起强制安装车对车通讯系     

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。     

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     

奔驰智能驾驶编队出发

近日,奔驰实验了最新卡车安全技术,三辆车编队自动驾驶,可以同时感知路况,这时司机只要喝喝茶就能轻松搞定。据悉,该三辆车都是搭载的"Highway Pilot"智能驾驶系统,该系统和飞机上的自动驾驶系统类似,包括安装在前车身的雷达探测器、摄像头以及自适应巡航控制系统,它可以控制卡车在道路上按照固定模式行驶(当然司机对车辆还是具有绝对的控制权)。     

基于激光雷达的3D目标检测研究综述

近年来,随着自动驾驶技术的快速发展,智能汽车对于环境感知技术的需求也越来越高,由于激光雷达数据具有较高的精度,能够更好的获取环境中的三维信息,已经成为了3D目标检测领域研究的热点。为了给智能汽车提供更加准确的环境信息,对激光雷达3D目标检测领域主要研究内容进行综述。首先,分析了自动驾驶车辆各种环境感知传感器的优缺点;其次,根据3D目标检测算法中数据处理方式的不同,综述了基于点云的检测算法和图像与点云融合的检测算法;然后,梳理了主流自动驾驶数据集及其3D目标检测评估方法;最后对当前点云3D目标检测算法进行总结和展望,结果表明当前研究中2D视图法和多模态融合法对自动驾驶技术发展的重要性。     

基于纯电动城市客车平台的自动驾驶系统研究

基于自动驾驶系统中感知硬件及算法系统的分析,在某款纯电动城市客车平台上,完成整车自动驾驶系统的软硬件搭建,实现自动驾驶功能,并进行效果测评。     

高精度地图定位在高速公路自动驾驶系统中的应用

自动驾驶已经成为全球汽车产业的战略发展方向,其中L3级高速公路自动驾驶是最有可能率先落地的自动驾驶系统,高精度地图和定位系统是自动驾驶系统的关键一部分,近年来发展迅速,已经达到可量产状态。文章首先分析了自动驾驶和高精度地图定位的发展现状,然后,对高精度地图和定位系统在自动驾驶系统的地理围栏判定和感知冗余方面的应用进行了研究,最后初步提出了高精度地图定位测试方案。     

自动驾驶感知系统的未来之路

<正>随着计算机技术的飞速发展，人工智能技术逐渐走入大众视野，其中自动驾驶技术则是人工智能技术中的重要应用，自动驾驶技术的主要目标是让汽车可以自主行驶，减少驾驶人的驾驶疲劳，提高汽车驾驶的安全性和舒适度。自动驾驶技术的实现需要依赖于感知系统、决策系统和控制系统的协同工作，其中，自动驾驶感知系统是非常重要的一环，承担着让自动驾驶汽车“看得清”的任务，其研究和发展将影响自动驾驶汽车落地进展。     

人工智能在车辆自动驾驶中的应用

提出一种新的基于人工智能的感知 计划 动作agent结构实现智能车辆自动驾驶的方案。首先通过描述该结构的原理说明该结构可以解决自动驾驶中存在的一些问题,接着通过建立自动驾驶知识库阐述如何具体实现自动驾驶,最后通过仿真实验验证该方法能够为智能车辆实现自动或辅助驾驶提供一种非常有效的机制。     

福特开发汽车智能安全技术

福特开发多项汽车智能安全技术,它包括:行人探测系统,可实施自动刹车;智能照明系统,能够提升夜间行车安全;智能限速系统,通过减少发动机喷油量降低车速;驾驶辅助安全系统,避免碰撞;智能安全帽,防止司机打瞌睡。     

聚焦IAA：零部件的创新技术及解决方案

<正>交通运输业正大跨步地迈入电气化、智能网联与自动驾驶时代。电池和燃料电池的电气化动力总成打造高效且可持续的货运和客运服务;驾驶员辅助系统和自动驾驶卡车大大提高运输的安全性和便利性;智能服务不仅可以减少停工时间,还可为驾驶员和车队运营商提升效率和透明度。     

4D成像毫米波雷达系统的发展与趋势

<正>摄像头和激光雷达由于有较为丰富的信息,前期的自动驾驶感知研究主要集中这两类传感器,毫米波由于分辨率不足导致其在使用上存在局限性。近年来,各大毫米波厂商在4D成像毫米波雷达上加大投入,在波形设计和超大天线阵列两个方向上取得了一些进展,这使得4D成像毫米波系统的研究成为了自动驾驶研究的热点之一。     

凯迪拉克发布增强版SUPER CRUISE超级智能驾驶系统

正作为可以实现在高速公路上释放驾驶员双手的智能驾驶辅助系统,凯迪拉克Super Cruise超级智能驾驶系统迎来了技术升级和增强。增强版智能驾驶系统能够在确认道路安全的情况下,根据驾驶员的要求在高速公路上执行自动变道。智能驾驶系统首席工程师马伊奥拉纳(Mario Maiorana)表示:"这是自超级智能驾驶系统面世以来我们所做的最全面的升级,我们做了许多更新,使超级智能驾驶系统更直观、更易用、更强     

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。     

自动驾驶仿真系统中网络安全测试方法研究

本文介绍了高级自动驾驶汽车网络安全的检测方法,形成将网络安全模型与车辆仿真测试模型相结合的测试框架。仿真测试综合汽车动力学模型、路况、天气、感知等多种模型,能够全面系统地测试自动驾驶系统的功能和性能。通过分析得到的针对自动驾驶的网络安全威胁模型与仿真模型相结合,可以体系化地验证自动驾驶系统对抗网络安全威胁的能力,是推动自动驾驶网络安全检测的积极尝试。