再获价值14亿港元世界最高水平地铁订单 中国北车将为香港制造国内首列“无人驾驶”地铁

中国北车近日发布公告称,香港地铁有限公司日前与中国北车长客股份公司签订了香港西港岛线和南港岛线总计14．01亿港币（约折合人民币11．67亿元）的地铁列车采购合同。其中运营于南港岛线的地铁将实现全自动无人驾驶。这将是我国境内第一列实现无人驾驶的地铁列车,进一步填补我国城铁车辆研发的又一空白。     

车规级无人驾驶线控底盘车研发及其场景化应用

文章分析了低速无人车的应用前景及目前遇到的问题,并基于正向开发原则构建了一套无人驾驶线控底盘车综合解决方案,提出了无人巡逻、无人售卖、无人送餐等场景化落地应用场景.     

未来城市交通技术发展与创新 ——“交通7+1论坛”第五十二次会议

随着移动互联网、大数据和人工智能等技术发展,城市交通系统中涌现出“共享交通”“需求响应式出行服务”“无人驾驶”“城市交通大脑”等新兴的交通工具、服务模式和管理手段,未来交通系统将面临创新发展的机遇,并对传统交通行业带来巨大挑战.本次论坛以“未来城市交通技术发展与创新”为主题,分析了预约交通系统的发展前景,探讨了超级交通仿真系统的相关核心技术,分析了无人驾驶的发展、挑战及仿真技术,说明了大数据和人工智能技术在城市智慧发展中的作用与运用要点.     

船舶无人驾驶中的数据融合技术应用

海上船舶无人驾驶技术是现代海上信息化发展的重要方向,其不仅需要按照规定的航向航速运行,还需要考虑船舶碰撞及各类突然情况。无人驾驶技术对采集的信息及数据融合处理要求很高,通过各类传感器采集海上地形﹑环境﹑目标船只等信息,进行融合处理,为船舶无人操控提供可靠的航行数据。本文重点研究无人驾驶领域中利用AIS与雷达数据的信息融合方法,提出一种基于船舶航行及数据加权融合算法,最后进行仿真。     

基于光电传感器的无人驾驶电动汽车导航系统研究

本文基于光电传感器设计了无人驾驶电动汽车导航系统,通过该系统,无人驾驶车辆可方便地检测预定路径的偏差,从而控制车辆的自动寻迹行驶。与其它导航方式相比,本文设计的系统具有结构简单、性能可靠和价格低廉等特点。     

列车自动清洗机针对无人驾驶方式的设计简述

以上海地铁交通10号线为例,介绍了在无人驾驶列车自动清洗的过程中URBALIS系统与WM之间的信息交互,并从物理层接口以及上位控制端应用的角度讲述了方案的具体实现方法。     

信息

<正>新能源汽车推广应用补贴标准调整财政部、科技部、工业和信息化部、发展改革委等四部门日前发布《关于进一步做好新能源汽车推广应用工作的通知》,将纯电动乘用车、插电式混合动力(含增程式)乘用车、纯电动专用车、燃料电池汽车的补贴标准进行了调整。新的补贴标准为:2014年在2013年标准基础上下降5%,2015年在2013年标准基础上下降10%,从2014年1月1日起开始执行。     

无人驾驶新概念--Scania AXL自卸车

瑞典Scania公司推出了无人驾驶车型系列中的最新型号——Scania AXL,无驾驶室全自动驾驶概念车型。这是重型无人驾驶车辆发展上的一个里程碑,Scania公司不同领域的专家组成了团队共同开发出的概念型载货车。模块化系统是设计的核心。目前对无人驾驶的车辆的需求在不断增长中,矿山和大型封闭式建筑场地是无人驾驶车辆理想的运行场所。Scania公司称这是朝着未来运输系统发展的一个重要步骤。     

人机混驾环境下基于LSTM的无人驾驶车辆换道行为模型

道路系统中的人机混驾交通环境是指人工驾驶车辆与自动驾驶车辆混合运行的交通环境，其中换道行为建模是人机混驾环境下无人驾驶车辆行为研究的热点。基于深度学习理论，构建人机混驾环境下基于长短期记忆神经网络的无人驾驶车辆换道行为模型（Long-short-term-memory-based Autonomous Vehicles Lane Changing，LSTM-LC）。通过研究人工驾驶车辆在换道过程中与周边车辆的相互作用，对换道行为影响因素进行分析；同时，为了提升模型的迁移性，引入道路横向偏移量信息。结合LSTM神经网络的输入要求，使用美国公开交通数据集Next Generation SIMulation（NGSIM）构建换道行为样本库。针对LSTM-LC模型，以均方差MSE作为损失函数，使用RMSprop优化方法进行训练，对LSTM网络结构、历史序列长度N及训练样本量3个重要参数进行标定。最后，针对道路横向偏移量M对LSTM-LC模型性能的影响进行对比试验。研究结果表明：相比GRU-LC模型，LSTM-LC模型对换道行为的表征更准确，在模型的精度和迁移性上有着显著的提升；GRU-LC模型的均方差为4.64 m²，迁移性均方差为119.82 m²，而LSTM-LC模型的均方差为3.18 m²，迁移性均方差为79.58 m²，分别优化了31.5%和39.71%；通过引入道路横向偏移量M，可将LSTM-LC模型精度和迁移性提升约10%，且模型稳定性更强。