基于HAZOP的自主泊车系统危险事件识别

自主泊车系统是智能汽车领域的研究热点,但是目前缺乏针对该系统的危险识别研究,文中围绕自主泊车系统危险事件的识别展开。首先,依据现有道路车辆安全标准,根据自主泊车系统功能定义建立功能图,基于HAZOP(Hazard and OperabilityAnalysis,危险与可操作性分析)方法,应用引导词得到系统可能的失效;其次,结合运行场景推导整车级危险事件;最后,采用ASIL(Automotive Safety Integration Level,汽车安全完整性等级)进行评估,得到高风险的危险事件。所识别的危险事件可以为功能安全要求推导提供输入,完善系统安全分析,以提高自主泊车系统的安全性。     

上海大众在电动汽车车载网络及车载网关开发方面的探索及实践

介绍了上海大众在电动车车载网络开发及车载网关开发的流程,对当前正在进行的基于标准软件和AutoSAR软件架构规范的车载网关开发作出分析论述,同时对技术预开发作出展望,以期为后续开发提供技术经验及流程支持。     

基于Matlab/Simulink模型实现车载网络测试及其数据分析方法的研究及实践

着重针对基于Matlab/Simulink模型描述网络测试算法,较为深入地描述了以Matlab平台为宿主的测试环境构建。同时也通过实例交待了基于Matlab/Simulink平台的测试数据的处理方法,展示了Matlab/Simulink强大的建模计算能力。     

实际数据驱动的自动驾驶道路测试险态场景辨识方法

险态场景仿真测试是提升自动驾驶车辆驾驶能力和降低道路测试风险的重要手段,其核心基础是险态场景的构建.依托自动驾驶道路测试的实际数据,在甄别自动驾驶模式避险脱离事件的基础上,提出道路测试险态场景辨识关键指标,并利用随机森林、决策树、支持向量机和BP神经网络四种监督分类模型,对险态场景的风险等级进行划分.基于上海城市道路场...