基于中国自然驾驶数据的变道场景分析评价

文章以大量的自然驾驶采集数据为研究对象,基于改进的熵值法建立变道驾驶行为特征指标体系,有效串联车辆驾驶数据、车辆驾驶行为和车辆驾驶安全三者的关系,研究了人类自然驾驶场景中事故率较高的变道场景,进一步深化自动驾驶场景评价的体系理论。     

基于典型非机动车事故的自动驾驶汽车测试场景构建方法研究

基于交通事故卷宗、交通事故视频信息数据,研究机非混行交通环境下典型交通事故形态,构建了面向机非混行交通环境下的自动驾驶汽车测试场景,旨在针对我国较为特殊的机非混行环境下的自动驾驶汽车的测试场景及测试评价方法提供参考。本文首先分析了自动驾驶测试场景的构建需求,建立交通事故数据筛选标准,得到133例可用于构建自动驾驶汽车测试场景的机动车与非机动车交通事故数据集;其次基于《中华人民共和国道路交通安全法》行驶要求,对133例交通事故的发生地点、车辆行为、道路类型、环境光线等方面进行解构分析;最后通过聚类分析,建立了5类典型的自动驾驶测试场景模型,并分析了不同场景模型的关键要素,为实际道路测试提供理论指导。     

面向公路智能预警系统效用评价的驾驶模拟实验设计

随着智慧交通的发展，高速公路利用智能预警系统提升多因素影响高原山区高速公路互通立交区进出匝道的通行安全性与通畅性。为进一步评价预警系统的有效性，研究设计了驾驶模拟仿真实验，通过搭建典型低能见度天气下的虚拟场景的道路、交通、环境和交通流，通过驾驶模拟器、无线生理仪和眼动仪等设备采集驾驶员的驾驶行为和生理心理数据，通过不同场景的模拟仿真，对不同预警系统应用条件下的驾驶行为的变化进行分析。实验招募了50名驾驶人完成共12个互通立交进出口匝道场景的闭环虚拟仿真实验，利用实验设备采集了速度、加速度、皮电、心率以及注视扫视等数据，通过统计分析驾驶人在不同能见度、进出口匝道以及有/无预警系统的场景中的驾驶行为数据和生理心理数据，为预警系统的有效性分析提供定量化的评价。实验结果表明，预警系统能够有效提高驾驶人的驾驶安全性；此外，对比互通匝道预警系统对不同驾驶经验的驾驶人的影响，发现对驾龄>10年的驾驶人的警示效果更好。     

面向自动驾驶汽车测试的交通车辆交互过程建模

为满足自动驾驶汽车测试对场景真实度的要求,提出一种针对交通车辆交互关系的耦合特征建模方法。结合基于机理模型构建的虚拟数据和采集的真实场景数据建立交通车辆行为数据集;采用深度学习建立局部信息响应的交通车辆行为决策模型、跟驰模型和换道模型,结构相对简单的单体模型能提升场景模拟的可扩展性;针对自动驾驶汽车测试对模型鲁棒性要求高的问题,建立分布执行-集中对抗训练的架构进行交通车辆模型优化,提高模型对输入扰动的鲁棒性。构建交通车辆交互仿真环境对模型进行仿真,通过仿真数据与真实数据分布之间的对比和量化评价指标验证模型的有效性。     

基于三维仿真平台的道路施工区域交通组织

道路施工区域交通组织管理目前随着社会的发展成为了近些年来的焦点热门问题。采用三维仿真系统作为研究的平台,通过样本数据的筛选、实验场景的模拟得出比较准确反映道路施工区实际驾驶行为的数据,通过驾驶行为数据的分析,得出了较为实际的施工区域交通组织分析。     

基于数据降维与聚类的车联网数据分析应用

智能网联背景下的车联网数据分析与应用对提升交通智能化有重要影响。为了加快交通智能化进程,文章对车联网数据应用过程中存在的数据冗余问题进行研究。以采集的车联网数据为研究对象,驾驶行为特点分类辨识为研究目标。采用相关分析与主成分分析方法对数据进行冗余筛选与降维,使用k-means聚类算法对驾驶行为特点进行分类辨识。研究结果表明,使用数据降维的方法可以降低车联网数据的相关冗余性,驾驶行为特点分类辨识结果表明其特点可分为三类驾驶行为。研究提升了车联网数据的应用价值,也为交通智能化提供了相关的支持。     

自动驾驶场景采集及模拟仿真场景重构的技术研究

自动驾驶仿真场景在自动驾驶算法开发与验证、测试与评价及检验与认证环节都有重要作用。介绍了自动驾驶场景采集车和自动驾驶仿真场景重构系统的组成架构，围绕采集车的数据实现 仿真场景重构展开论述。提出了当前采集时间戳同步、场景数据清洗、基础场景修正3大技术难点的对应解决方案,解决了采集后真值数据经过场景预处理和场景后处理的实现仿真场景转换。最后通 过试验对比分析该方案的可行性,提出了下一阶段优化和改进的方向。     

智能网联车路口行驶的决策策略分析

智能网联车的无人驾驶分为感知、规划、执行三个部分,行为决策是无人驾驶发展的核心技术之一。在复杂的交通路口,车辆行驶路线难以预测,通过分析车辆在路口行为发生条件统计,设计出合理和安全的驾驶行为。文章以智能网联车为研究对象,使车辆行驶到十字路口的换道、转弯、调头等行为对应行驶场景,能够保证智能网联车安全、合理的在一定可控范围下行驶在复杂的十字路口。无人驾驶车辆在十字路口的通行中提高了行驶效率和减少了运营成本,带给人们更加便利和舒适的服务,推动智能网联车更全面的发展。     

基于本体推理和BN的无人驾驶行为决策

相较于高速与高架路段,无人驾驶行为决策系统在城区路段要面对更为复杂和多变的交通道路环境。文章提出一种将本体知识推理和贝叶斯网络（BN）相结合的方法,通过对道路环境本体模型加以逻辑推理,迁移为BN的结构参数,并根据历史驾驶案例和专家经验构建完整的贝叶斯网络。最后通过BN判断当前场景的最佳驾驶模式。本方法能使车辆较好地判断当前最优驾驶行为。     

危险驾驶工况场景的复杂度评估方法研究

本文中提出了一种对危险驾驶工况场景数据的采集和复杂度评估的方法。与大型实车路试中自然驾驶数据的采集方法不同的是,本文中基于高级驾驶辅助系统采集其报警前后数据,并将其作为危险驾驶工况数据进行研究;在分析危险驾驶工况场景数据及其影响因素的基础上,构建了包含不同环境、交通流和车辆相关因素的危险驾驶工况场景的复杂度评价指标体系;基于专家评分结果,应用层次分析法确定指标权重,得到了对危险驾驶工况场景进行复杂度评价的模型与方法,可用于智能汽车的仿真测试。     

基于城市先进道路交通系统的智能交通仿真平台设计

针对自动驾驶汽车在复杂交通场景中的测评需要,通过对先进道路交通系统的通讯、监控、大数据的技术集成构建了智能交通仿真平台。基于212种中国城市道路交通场景,该仿真平台通过半实物的方式还原了常见的200种自动驾驶运营场景,为自动驾驶汽车的技术研发、功能测试以及智能交通系统的策略研究提供了可视化的验证,大大节约了智能网联汽车的开发成本,并为其开发成效提供了新的途径。     

基于场景的自动驾驶汽车虚拟测试研究进展

随着自动驾驶等级的提高,面向传统汽车的测试工具与测试方法已不能满足自动驾驶汽车测试的需要。基于场景的虚拟测试方法在测试效率、测试成本等方面具有巨大的技术优势,是未来自动驾驶汽车测试验证的重要手段,已成为当前的研究热点。通过对大量相关文献的系统梳理,综述了基于场景的自动驾驶汽车虚拟测试研究进展。对比分析了自动驾驶测试场景的不同定义方式,明确了测试场景的内涵,归纳了测试场景的要素种类,概述了测试场景的数据来源,总结了场景数据的处理方法。在此基础上,对自动驾驶汽车虚拟测试方法进行了总结,分析了典型的测试方式、测试平台和虚拟测试的技术要点,梳理了软件在环、硬件在环和车辆在环测试方案及其关键技术。针对自动驾驶汽车测试效率问题,研究了基于场景的加速测试技术,概述了典型的测试场景随机生成方法和危险场景强化生成方法。最后,对基于场景的自动驾驶汽车虚拟测试所面临的问题及未来发展趋势进行了分析和展望。研究结果表明：基于场景的虚拟测试是推动自动驾驶技术发展和产业落地的必由之路,未来研究应着力突破基于解构与自动重构的测试场景数据库、人-车-环境系统一体化高置信度建模、自动驾驶汽车虚拟测试标准工具链、不同自动驾驶汽车渗透率下的混合交通模拟与测试、测试案例动态自适应随机生成机制等核心共性技术,建立自动驾驶汽车虚拟测试标准体系。     

自动驾驶汽车行为预测综述

为了能够满足自动驾驶汽车在复杂交通场景中安全高效运行,自动驾驶汽车必须做到对周围对象不确定性行为进行准确预测。作为自动驾驶的关键技术,近年来不断有新的轨迹预测思路和算法被提出,尤其是针对复杂交通场景中的对象轨迹预测。通过将复杂交通场景中的预测对象分为：车辆轨迹预测和行人轨迹预测2类,在此基础上对不同预测对象采用近年来的主流预测算法进行分类总结。最后讨论了当前行为预测存在的问题,并提出了一些有价值的研究展望。     

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。     

招商车研承建的西部自动驾驶开放测试基地测试系统技术服务项目顺利通过验收

近日,招商局检测车辆技术研究院有限公司(以下简称"招商车研")在重庆市永川区承建的西部自动驾驶开放测试基地——测试系统技术服务项目,顺利通过百度公司和业主单位的验收. 该项目是永川区西部自动驾驶开放测试基地的重要组成部分,覆盖交通流量密集、道路场景丰富的两个交叉路口和一条双向十车道道路,由交通数据采集系统、自动驾驶及车路协同场景库生成系统、车路协同规模测试系统、数字孪生可视化系统等模块组成,具备全年不间断典型场景采集、C-V2 X消息实时转化、车路协同场景可视化回放、真实车辆与虚拟车辆可动态交互等功能.     

基于驾驶行为基元的典型驾驶场景识别与提取方法

为了从海量自然驾驶数据中有效提取典型驾驶场景,提出一种基于驾驶行为基元的典型驾驶场景识别与提取方法,搭建了具有多类场景覆盖及通用程度高的典型驾驶场景自动化识别与提取框架,解决了当前方法仅适用特定单一场景提取,无法从大规模数据中高效提取场景的问题。     

基于危险场景聚类分析的前车随机运动状态预测研究

我国道路情况复杂多变,构建合适的测试场景对汽车智能驾驶系统测试和评价的有效性起着决定性作用。本文中从我国实际道路出发,从自然驾驶数据中提取具有中国特色的典型场景,筛选出自然驾驶数据中危险工况数据片段,基于此提取出汽车智能驾驶系统综合测试的场景特征要素,并利用聚类分析法得到3类典型危险场景。采用马尔可夫链理论表征前车人类驾驶员驾驶车辆的随机运动特性,将聚类得到各场景下的自车数据作为前车历史工况数据,归纳学习得出马氏链转移概率,并通过马尔可夫链蒙特卡洛模拟预测未来时刻的状态,基于此得到危险场景中前车随机运动预测模型,通过对比原始工况数据验证预测模型的有效性,有效解决了由于采集设备精度低导致的前车数据不准、在测试场景中不能准确表征前车人类驾驶员驾驶车辆随机运动的问题。     

汽车驾驶模拟器在交通安全中的应用综述

汽车驾驶模拟器是1种研究“人‐车‐路‐环境”交通特性的重要工具,由于具有重现性好、安全性高、成本低等优势,被广泛应用于交通研究方面,尤其因其能够在危险场景中采集多种车辆数据,近年来汽车驾驶模拟器在交通安全方面的研究进展飞速。文中简要介绍了汽车驾驶模拟器的国内外发展历史,从驾驶分心、道路设计、交通设计、交通事故和驾驶疲劳5个方面梳理出汽车驾驶模拟器在交通安全领域的应用研究,并分析了这5个方面研究领域中驾驶模拟器实验的其中利弊,探讨了汽车驾驶模拟器在中国交通安全研究中的应用前景及存在的问题。      

基于驾驶人心理风险场模型的个性化换道决策方法

行驶环境中交互车辆的运动行为会对驾驶人心理产生刺激,引起驾驶人心理状态的变化,进而影响其换道决策行为。为此提出了1种基于驾驶人心理风险场模型的个性化换道决策方法。基于单向3车道快速路交通场景,通过交互式多模型分析车辆的横向速度与横向位移,引入可变横向速度相关的转移概率矩阵,预测交互车辆的目标车道选择;建立驾驶人心理风险场模型,量化行驶环境与交互车辆的运动行为对驾驶人心理风险造成的影响;利用高仿真驾驶模拟器联合SUMO试验平台开展287人次的模拟驾驶试验,通过建立混合交通仿真场景采集驾驶人的换道数据,并选取平均碰撞时间与驾驶人心理风险因子2个特征参数,使用K-means算法进行驾驶风格聚类,将驾驶人分为保守型、正常型和激进型这3类,并进一步确定不同风格的驾驶人在换道初始时刻所能接受的心理风险阈值。在此基础上,实现车辆的个性化安全换道决策。驾驶模拟器试验验证结果表明：对应于保守型、正常型和激进型的驾驶人,实际最小换道决策时间分别为3.48,6.29,11.33 s,实际最大换道决策时间分别为4.65,7.45,12.52 s,理论换道决策时间分别为4.09,6.83,11.95 s,所建立...     

基于自然驾驶数据的自动驾驶汽车安全性评价方法

自动驾驶汽车进行大规模市场推广前必须进行准确可靠的安全性评价，由于自动驾驶系统复杂程度的增加及设计运行区域的扩大，面向传统汽车的评价方法已不能满足自动驾驶汽车的安全性评价需求,基于此，建立一种基于自然驾驶数据的自动驾驶汽车安全性评价方法，可解决现有方法在逻辑场景层面安全性评价的缺陷。首先，建立基于自然驾驶数据的逻辑场景构建流程，分析场景描述参数，搭建自然驾驶数据采集平台采集相关自然驾驶数据，采用高斯分布模型描述参数概率分布；进而，离散逻辑场景参数空间获取具体测试用例，并在建立的PreScan、CarSim和MATLAB联合仿真平台中对被测自动驾驶算法进行仿真遍历测试，通过高斯模型将测试结果中的危险场景参数聚类，获取被测算法在逻辑场景中的危险区域；最后，综合考虑逻辑场景参数空间概率分布和得到的相应逻辑场景危险区域，提出基于自然驾驶数据的自动驾驶汽车安全性评价指标——场景风险指数，并以前车制动和前车切入场景为例，给出某黑盒算法的具体评价示例。研究结果表明：被测算法在前车制动场景和前车切入场景中的场景风险指数分别为0.409 8和1.08×10^-5，在前车制动场景中具有较大的安全风险，与仿真测试的直观结果相符；通过比较计算得到的场景风险指数与实际仿真测试结果可证明所提出的方法可以实现逻辑场景层面的自动驾驶安全性量化、易于操作、贴近自然驾驶情况。