面向智能驾驶行为的机器学习

基于机器学习的智能驾驶行为分析是智能车辆发展的方向和难点之一.驾驶行为的知识获取和表达,涉及机器学习中的诸多算法.首先对机器学习在驾驶行为识别判断、建模预测、智能决策等方面的研究进行了分析,进而对驾驶行为分析中的几种主要机器学习算法进行了较为全面的总结,最后给出了各种算法的优缺点.     

基于多传感信息融合的智能车辆定位方法

针对高精度定位系统中地图的重要性问题,将定位问题分为无地图定位与基于地图定位,分别对智能车辆的定位问题进行探索.对研究的智能车辆、传感器及其定位问题进行建模分析,再对该平台实施传感器校准以减小系统误差.对于无地图定位问题,利用扩展卡尔曼滤波算法将里程计与惯性测量单元(IMU)数据相融合,通过试验证明航迹推测法存在累计误...     

面向智能驾驶的人脸检测研究进展

智能驾驶作为汽车领域的一项前沿技术,日益受到广泛关注。人脸检测在智能驾驶中扮演着重要的角色,通过实时监测驾驶员和乘客的脸部特征能够提高车辆内部环境感知能力,增强系统对驾驶员和乘客的理解,从而提升交通安全性、舒适性和个性化服务体验。文章首先回顾了基于传统特征提取的人脸检测算法,然后介绍了基于深度学习的几种主流检测方法,包括基于级联卷积网络、单阶段检测及双阶段检测算法,分析了这几种算法的结构和优缺点并介绍了轻量级检测方法。最后,对未来的研究方向进行了展望。     

面向交通流的智能驾驶仿真平台设计

为了解决智能驾驶车辆在传统仿真测试中存在的目标车辆驾驶行为单一,难以提供精度较高的交通流模型等问题,文章设计了一套面向交通流的智能驾驶仿真平台,基于SUMO建立路网和微观交通流模型,基于CarSim对车辆动力学模型和传感器模型进行参数化建模,在Simulink环境下联合仿真.以5辆车组成的混合交通流模型为例,测试车辆搭...     

多传感器信息融合技术综述

介绍多传感器信息融合技术的具体定义、研究背景与意义,多传感器信息融合的系统结构、主要算法和实际应用,总结多传感器信息融合的发展要求和未来展望。     

驾驶模拟技术在汽车智能技术研发中的应用综述

汽车智能技术已成为汽车技术进步的主要方向,极大地提高了汽车的安全性,并且也正改变着人们的出行与驾驶习惯。汽车智能技术包括主动安全技术、驾驶辅助技术和无人车技术。由于相关试验的调试次数频繁及风险系数较高,汽车智能技术在进入市场前,很难完全依赖于路上试验。得益于虚拟仿真技术的进步,作为一种安全、经济性好的汽车验证工具,驾驶模拟技术已经在汽车智能技术研发中日益受到重视。因此,对驾驶模拟技术在汽车智能技术研发过程中的应用现状进行技术综述,对驾驶模拟技术及汽车智能技术的发展都具有意义。伴随着汽车智能技术的发展,研究人员根据试验需求,已经开发出了多种形式的驾驶模拟器。为了更好地阐述驾驶模拟器的发展脉络,叙述了驾驶模拟技术的发展历程以及现阶段驾驶模拟器的主要类型与技术特点,分别对驾驶模拟技术在汽车主动安全、半主动驾驶和无人车等技术的研发过程中的应用情况展开了综述。对于汽车主动安全技术,主要关注于ESC(电子稳定控制)、AFS(主动转向技术)、行人保护技术、驾驶员监控技术、避撞安全技术等。对于在驾驶辅助系统上的应用,主要对自动巡航技术与车道线保持技术上的应用做了技术综述。对于在无人车技术发展中的应用,主要关注于无人车运动策略研究、无人车人机交互研究。     

面向多源异构信息融合的隧道群组装备数据提取技术研究

为保证隧道施工多源异构设备数据的有效采集,针对施工群组装备运行数据特征,开展散布、异构设备数据的并行采集方案及技术研究;在先行构建出数据采集系统框架、采集实施流程的基础上,针对设备多维、连续数据生成的特点,开展基于流数据管理（stream-based date management, DSM）的技术方法探究; 通过构建多并发数据采集（forward-oriented optimal concurrency control, FOCC）系统,实现多源异构数据的集采、并采。通过重点对前向乐观并发数据采集管理、采集设备自动组网技术方案进行研发实践,研发多协议集成、多接口并发采集、自组网、自主发送的“数据采集终端”,成功实现了龙门吊、泥水分离系统等隧道施工装备运行数据的实时提取。研究证明,提出的多数据并采技术方案可有效解决多源异构数据采集问题。     

面向瓶颈多簇运动波消除的拥堵吸收智能驾驶模型

高速公路瓶颈运动波是诱发通行延误与事故风险主要原因.智能网联下精细化感知与精准化控制为消除运动波影响提供了技术环境.在构建一种在线、主动消除广域运动波的拥堵吸收智能驾驶模型的基础上,解析车头间距与运动波传播关联机制,确定运动波完全消除设计实施条件,提出消除单个运动波最佳驾驶策略;面向多簇运动波形成时间[位置[规模等特性...     

面向多源数据融合的交通基础设施数字化架构研究

实现基础设施的数字化,需要融合多种数据源,比如BIM模型、GIS信息、图纸、测控信息、施工过程信息、资产管理信息等等。在交通基础设施领域,既有相关研究多注重于平台的宏观组成和数据分析,尚未成型针对于交通基础设施数字化架构的研究。为了解决交通基础设施架构不明确的问题,在智能制造领域提出"数字孪生"概念的基础上,阐述了交通基础设施数字孪生的基本概念及其应该包含的主要内容,进而提出了交通基础设施数字孪生的基本架构体系—"容器+服务"体系。该体系具有数据存储量大、存储效率高、零配置、部署快捷简便、结构简洁和运行环境稳定等特点。通过计算机信息技术,给出了"容器"的选择和实现方式,对"服务"中的关键内容"语义定义"进行了规范化梳理,总结出一个构件的数字孪生应该包含的信息,然后分别将"容器"和"服务"实例化。在此基础架构上,开发了交通基础设施数字化平台,结合BIM模型、GIS数据、老路以及被交路的航拍数据等多源数据信息,为施工管理的高效、准确决策提供了有力的数据支撑,即实现了多源数据的有效融合。研究表明,本研究提出的多源数据融合的平台架构层次清晰、计算效率高且运行稳定,为数字公路、智慧公路等提供了一种基础设施数字化的解决方案。     

面向智能驾驶的V2X测试方法研究

V2X的研究和发展是汽车的智能化驾驶的关键,V2X设备通过蜂窝网络实现与外界的通信交互,可以获取车辆以及交通设施的信息。目前大部分设备厂商对V2X设备的研究投入了大部分精力,但极少数厂家关注设备的性能以及功能的测试,然而一个合格的产品要保证其优异的性能,大量的测试和正确的测试方法是必不可少的。本文主要介绍V2X射频性能测试、虚拟场景测试、实车道路测试的方法及其测试指标。     

无人驾驶环境感知中多源数据融合应用综述

多源数据融合可有效提升无人驾驶感知系统的感知维度,增强环境适应能力与分辨能力。为了解无人驾驶环境感知中多源数据融合的研究现状,对融合算法、融合层次、融合数据处理方式以及融合关键问题进行系统性梳理。首先,在融合算法方面介绍加权平均法、贝叶斯方法、卡尔曼滤波原理、DS证据理论和深度学习方法。其次,根据融合系统的抽象程度和数据处理分别对不同架构的融合系统进行分析。最后,对融合系统的关键问题进行分析,并对该领域的发展趋势进行展望。     

智能驾驶车辆乘员舒适性研究综述

随着智能驾驶技术的发展,乘员乘坐舒适性成为了评判智能驾驶品质的标准之一。文章对智能驾驶汽车乘员舒适性改善方法的国内外研究进展进行了详细调研,分别从智能驾驶汽车人机交互、控制方法以及发展趋势进行了归纳,为高乘员舒适性的智能驾驶系统开发提供理论和方法借鉴。     

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。     

未来汽车如何驾驶 大众汽车智能驾驶辅助技术

不论是《007系列》电影，还是《蝙蝠侠》中，我们都能看见主人公的座驾所展示的智能技术，让我们大为叹服，其中的无人驾驶技术一直以来都认为是下一代汽车的标准。这次参加德国大众的国际媒体技术交流会，亲身体验了一下未来汽车的驾驶方式，了解了大众汽车新一代智能驾驶辅助技术。 本次技术交流会在被誉为世界十大秘密试车场之一的大众汽车Ehra—Lessien试车场举行。大众汽车展示了多种智能驾驶辅助技术的最新研究和实际投入使用情况，以及10年来大众汽车对有关交通事故的研究。     

面向智能交通的无线传感网络分簇算法

无线传感网络是智能交通系统的关键组成部分.合理的分簇技术有利用于提高无线传感网络能量利用率.研究了基于孤点感知能效的无线传感网络分簇算法(INEEC),该算法将时间划分等间隔的轮,每一轮进行簇头选择,平衡簇头的能耗.在簇头选择阶段,每个节点先选择一个随机数,依据各节点的能量以及该区域的局部能量信息估计门限值.若随机数小于门限值,就成为簇头.每个簇头节点广播请求加入消息,其他节点接收消息后,加入最近的簇.若没有收到任何请求加入消息,节点就为孤点.仿真结果表明,相比于HEED和LEACH算法,该算法孤点数最少,传输时延最低,簇头分布更加均匀使总体能耗降低,网络寿命比HEED算法提高近23.5%,较好解决了同类算法在应用中能量效率较低、能耗较高、网络生命周期较短的关键问题.     

智能汽车辅助驾驶技术分析

文章出于深层分析智能汽车辅助驾驶技术的考虑,从其概念分析入手,并对其自适应巡航及车道保持的工作原理进行了深刻分析,随后对其包括执行控制以及电机转向结构在内的执行系统做出剖析,并在全面分析智能汽车辅助驾驶系统的设置意义的前提下,对智能汽车辅助驾驶系统的未来发展趋势进行了展望.可以肯定的是,智能汽车发展至今,机器学习发展仍...     

智能驾驶汽车视觉图像处理技术

环境感知系统是智能驾驶电动汽车智能驾驶系统中不可或缺的一部分,相关的视觉图像处理技术是基于视觉的环境感知系统的核心组成部分,是国内外学者关注的热点。在现有车道线识别算法的基础上,本文提出了一种更完善的检测算法。通过逆透视投影变换转换坐标,对输入图像应用双边滤波、大律法二值化、形态学处理等前处理过程,消减噪声;最后使用Canny算子进行边缘检测,并利用Hough变换识别直线,对结果进行筛选。实验证明车道线识别算法能在不同环境下成功地识别出车道线,该算法有着较好的实时性和鲁棒性。