基于封闭办公园区的自动驾驶场景分析

目前,自动驾驶汽车逐渐商用于封闭办公园区,如物流车、观光车。自动驾驶汽车的开发验证需要大量的实车道路测试,实车道路测试存在成本高、周期长、无法复现极端场景,因此基于封闭办公园区场景的仿真测试是解决自动驾驶开发验证的主要途径。为真实还原物流车、观光车等自动驾驶汽车的行驶环境,本文基于封闭办公园区的道路特征,并结合相关标准整理并分析得出适用于封闭办公园区的自动驾驶汽车功能,梳理出适用于封闭办公园区的测试用例,并通过控制器在环方式验证。试验表明该测试用例能够基本满足自动驾驶控制器的测试需求。     

自动驾驶卡车技术路线浅析

1 前言 汽车自动驾驶技术虽然在近些年取得了长足的进步,但自动驾驶车辆在社会道路上行驶还需符合国家相关政策法规.根据现状推测,自动驾驶汽车大规模推广运行还很漫长.相比乘用车,商用车的适用场景较为固定(包括码头、矿区等封闭场景,以及环卫清洁、园区摆渡等半封闭或开放场景),在法规上相对宽松.在商用车驾驶员日趋紧缺的背景下,...     

基于车辆模型紧耦合的封闭园区车辆定位方法

自主定位是自动驾驶车辆的一项基本能力,全球导航卫星系统(GNSS)可在开阔环境提供定位解决方案,然而在封闭园区环境如港口或工业园区等,高密度的植被和建筑等环境因素会导致GNSS信号不稳定,从而影响定位精度,对自动驾驶系统的安全造成严重威胁。为解决这一问题,本文中提出融合激光雷达(LiDAR)和惯性测量单元(IMU)的自动驾驶定位方法,通过引入车辆运动学模型以约束车辆位姿优化方向,同时采用模块化设计思路构建系统残差并基于紧耦合方法联合优化获得车辆准确位姿。试验结果表明,所提出的方法能够提高弱GNSS信号环境中自动驾驶车辆的定位精度和鲁棒性。     

智能制造一一海之博 打造无人物流车零部件领军品牌

正海之博凭借敏锐的市场洞察力和前瞻性,依靠过硬的技术支持,在无人物流车领域开展了新的布局,与多家企业建立合作模式。行业背景"物流的科技化、互联网化是未来发展的大趋势",在园区、校园、住宅区等多个场景都已经有自动驾驶末端配送小车在测试试运营,自动驾驶在末端配送环节正在逐步照进现实,真正走入了人们的日常生活之中。     

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。     

驾驶模拟器在自动驾驶系统中的应用研究

自动驾驶车辆在实际道路上行驶之前的测试阶段是一个至关重要的环节。一个低成本、高效率以及高精度测量的自动驾驶车辆的测试方式,对于自动驾驶车辆的开发具有重要意义。将驾驶模拟器运用到研究自动驾驶车辆测试已是近年来的一个研究热点。基于虚拟驾驶场景的自动驾驶车辆的检测,通过组合虚拟驾驶场景的背景车辆、行人、交通灯、建筑、指示标牌等元素,研究将驾驶模拟器与虚拟驾驶场景的联合应用来测试自动驾驶车辆。设计了典型的交通场景,通过自动驾驶车辆和背景车辆的实时交互,研究自动驾驶车辆的各项性能指标。研究结果表明:该驾驶模拟器可以高度拟合人类驾驶体验,驾驶员通过驾驶模拟器控制背景车辆能够很好的模拟现实中的驾驶行为,对自动驾驶车辆的仿真测试起到了促进作用。     

试论摩托车自动驾驶技术

我国交通行业快速发展,汽车的自动驾驶技术蓬勃发展,自动驾驶技术具备广阔的发展前景。而摩托车和自动驾驶技术结合,是自动驾驶技术发展的一个方向,也是摩托车行业未来发展的一个方向。本文笔者通过对我国摩托车驾驶技术实际发展情况分析,简介目前摩托车自动驾驶发展中遇到的困难,探讨摩托车自动驾驶技术的发展模式,科学技术推动智能交通发展,改善摩托车驾驶环境。     

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     

自动驾驶仿真技术研究现状

作为测试自动驾驶车辆的关键技术之一,计算机仿真与真实的物理环境下的自动驾驶汽车测试相辅相成,在未来的自动驾驶行业领域,计算机仿真也必将为自动驾驶车辆的开发与相关技术标准的制定提供重要的依据。本文主要从自动驾驶仿真测试的意义、测试方法和作用、搭建技术、软件现状等部分为切入点,介绍自动驾驶仿真技术的现状,为自动驾驶仿真技术的研究和发展提供参考依据。     

简析自动驾驶三大技术要素

<正>随着自动驾驶概念的提出、低速自动驾驶的商用化及越来越多企业入局自动驾驶行业,自动驾驶生态愈发清晰。作为自动化载具,自动驾驶汽车可以不需要人类操作即能感知其周围环境并完成预设的出行路径。自动驾驶汽车是集感知、规划与控制功能于一体的自主交通工具,类比与人类行走,自动驾驶汽车想要独立完成行驶,需要能够看到路面交通情况,     

问车热线

丰田自动驾驶技术 Q：之前这个栏目介绍过谷歌研发的自动驾驶技术,但为什么没有厂商将car-to-car和自动驾驶结合起来。通过车间通讯实现自动驾驶昵？     

自动驾驶安全第一

自动驾驶集人工智能(AI)、大数据、5G、车路协同、高精度地图与定位等高新技术于一体,顺应汽车工业革命的电动化,智能化、网联化、共享化发展趋势,近年来得到高速发展。具备自动巡航、紧急自动刹车、车道偏离预警等先进辅助驾驶系统(ADAS)功能的低等级自动驾驶汽车实现车辆前装,得到大规模量产应用。具备有条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶功能的高等级自动驾驶汽车已经开展道路测试验证,量产商用可期。     

自动驾驶公司与卡车OEM如何合作实现AD卡车商业化运营?

文章分析了目前自动驾驶公司创立的自动驾驶卡车商业化运营模式,看看其中传统重卡OEM怎么定位。本文也欲弄清卡车自动驾驶公司的商业模式现在发展到哪一步了,看看什么时候自动驾驶卡车落地商业化,为重卡OEM布局自动驾驶提供参考。     

金龙阿波龙GOVO无人驾驶消毒清扫车上市

正全国各省市陆续有序复工,园区、景区、校园、机场及动车站等人群聚集地,在环境清扫和消杀病毒方面面临极大考验。金龙客车适时推出无人驾驶消毒清扫车——金龙阿波龙GOVO。GOVO采用金龙客车成熟的无人驾驶线控底盘平台,具备全自动驾驶能力,实现清扫消毒二合一,可定时错峰出发,消杀完毕自动返回,是保障有序复工的消杀神剑。     

自动驾驶仿真测试平台发展现状与展望

仿真测试是自动驾驶汽车开发过程中必不可少的一环,目前国内外存在多个自动驾驶仿真平台。文章通过从仿真层次、仿真内容、使用情况等方面对自动驾驶仿真平台进行整理,总结出自动驾驶仿真平台的发展现状和存在问题,提出自动驾驶仿真平台的发展趋势。     

主动安全 通往自动驾驶的必经之路

<正>安全始终是自动驾驶之核心所在,尤其是主动安全技术,在一定程度上决定了自动驾驶的发展和成熟度。主动安全与自动驾驶相辅相成,也是通往自动驾驶的必经之路。据全球知名经济咨询机构IHS环球透视汽车部门预测,截~2035年全球将拥有近540077辆自动驾驶汽车,到2050年之后,几乎所有汽车都将更替为自动驾驶汽车或自动驾驶商务汽车。2014年11月,在拉斯维加斯消费电     

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。     

自动驾驶汽车的发展综述

随着汽车智能化的发展,自动驾驶汽车逐渐成为未来汽车行业的发展方向。自动驾驶汽车可以有效避免人工驾驶的诸多失误,从而提高道路交通的安全及效率。本文基于国内外自动驾驶汽车的发展现状,对未来自动驾驶汽车的发展进行阐述与展望。     

面向智慧园区的无人车远程约车系统

围绕无人驾驶技术和智能交通的发展,本文提出一种面向智慧园区的无人车远程约车系统,系统由自动驾驶汽车、车载单元、手机APP和云平台组成,在无人驾驶感知和控制的基础上,设计车载单元的MCU+MPU硬件系统和Linux软件系统,搭建云平台的B/S架构,重点设计了系统各子单元之间的交互和逻辑,完成智慧园区内手机APP远程约车、无人驾驶车辆接送乘客到达目的地的任务。     

混驾环境下基于主从博弈的多车协同决策规划

在自动驾驶车辆与人工驾驶车辆混行的复杂交通环境中,如何减小驾驶行为截然不同的2类车辆间的复杂相互作用对于车辆行驶安全性、乘坐舒适性和交通通行效率的影响,是当前自动驾驶决策与控制领域亟待解决的关键问题。提出了一个人机混驾环境下人工驾驶车辆与自动驾驶车辆之间的非合作博弈交互框架。首先,综合考虑车辆加速度线性递减的驾驶人纵向操纵特性、差异化配合程度和不同的延迟响应特性,建立人工驾驶车辆的纵向博弈策略。其次,考虑自动驾驶车辆与周围车辆的安全性约束,以及自动驾驶车辆在换道过程中的舒适性和通行效率目标,设计了自动驾驶车辆的纵向博弈策略。然后,基于主从博弈理论对不同混驾环境下人工驾驶车辆与自动驾驶车辆的博弈交互问题进行求解,得到最优的换道间隙和自动驾驶车辆的纵向速度轨迹,并采用模型预测控制方法规划出自动驾驶车辆的横向安全换道轨迹。最后,根据人工驾驶车辆不同配合度和延迟响应时间的差异,设计了多组人机混驾试验工况进行验证。试验结果表明：自动驾驶车辆能够快速准确识别人工驾驶车辆的配合度,选择出最优的目标换道间隙,并与间隙周围的自动驾驶车辆协作来汇入目标间隙。在换道过程中,自动驾驶车辆始终与周围车辆保持安全...