智能车辆仿真场景建模方法

为实现智能汽车仿真开发与测试,需构建高逼真度的道路场景模型,应包含分别用于视景仿真、动力学及物理特性仿真、激光雷达等传感器仿真的多种类型场景内容.分析了不同类型仿真对场景模型或数据的需求,探讨了视景模型、物理层模型、传感层模型的内容,归纳了3类模型的数据特征;研究了智能汽车仿真场景建模方法,即根据道路线形建立道路模型,在此基础上分别建立上述3类模型;讨论了建模的步骤、方法,并给出了场景模型结构的组织方案.使用该方法建立了1个区域的道路场景模型,并在仿真系统中进行验证,结果表明,视景仿真平均帧速率为60帧/s,激光雷达仿真周期为8~12 ms,道路高程及物理属性的获取时间低于1 ms,证明场景模型能够满足实时仿真的要求.      

未来智能汽车如何掳获市场“芳心”

近十年来,"智能汽车"这一概念在全球范围内飞速发展,"智慧座舱"、"辅助驾驶"甚至"车路协同"技术的逐步成熟,为产品带来新架构,为公众带来新体验,为行业带来新模式。然而,新事物的诞生往往伴随着产品力的不成熟与市场的质疑,当前的智能汽车无论在智能交互或是行驶安全方面,多数还无法满足用户场景化的需求。     

无人驾驶汽车测试场总体设计方法及典型功能分区

针对无人驾驶汽车运行安全性测试的重要载体——无人驾驶汽车测试场,提出了测试场景研究-场景模型构建-基础设施需求-设施集成落地的总体设计方法,归纳总结了道路交通类场景、效率类场景、信息服务类场景、通信和定位能力类场景4类主要测试场景,给出了从模型构建到设施集成落地的基本方法.结合国内外行业技术标准,提出了城市街区、环道(含高速测试)、低等级公路、多功能测试区等典型功能分区.最后总结认为,无人驾驶汽车测试场作为一个新的工程设计类型,涉及车辆、通信、交通等多学科,其总体设计面临较大的不确定性和成长性,须紧跟各专业学科的新技术、新方向调整完善.     

OGRE技术在三维仿真场景中的应用研究

简单介绍OGRE的特性及基于它的三维仿真场景建模原理,在此基础上阐述一个简单三维仿真场景的实现过程,其中包括地形创建、天空设置和雾化效果实现的部分代码。指出将OGRE技术运用于防空兵模拟训练领域的现实意义。     

智能船舶的反应型避碰规划研究

对于多船会遇场景而言,在反应型避碰规划中考虑操船者意图具有明显的优越性,可在紧迫局面下更合理地执行《1972年国际海上避碰规则》（即COLREGs）的背离规则。对此,提出一种基于隐马尔可夫模型的操船意图预报方法,将生成的目标船意图预报结果与经典速度障碍法相融合,产生更合理的碰撞危险评估结果,据此建立的反应型避碰规划算法比经典速度障碍法更安全。依托案例三体船完成的自主避碰试验,验证所提改进算法的有效性、可靠性和实时性,为智能船舶的自主避碰研究提供参考。     

船舶智能避碰策略测试方法与指标研究

智能避碰策略是实现智能航行的关键技术,其设计缺陷会导致巨大的安全风险、环境风险及经济损失.为获取对智能避碰策略系统有效的测试评价方法,研究并得出测试评价指标体系,以在开阔水域的2艘船舶为研究对象,基于《国际海上避碰规则》研究并量化船船之间的典型关系、行动准则等关键概念,通过解算船舶态势关系得出影响船舶避碰行为的要素,并进行仿真验证.进而以此为基础分析对智能避碰策略可行的测试评价方法,得出构建系统化、量化及典型化测试场景的原则及方法,依托典型测试场景提出测评指标体系的构建原则,为研究构建多船在开阔水域智能避碰测评方法和测评指标体系提供基础.      

基于场景元素的智能网联汽车场景构建研究

在智能网联汽车测试评价中,场景库搭建与道路测试一直都是其难点。文中对智能网联汽车功能的典型测试场景搭建及测试方法进行分析与研究,首先分析智能网联汽车驾驶场景的来源,从典型驾驶场景中归纳出基本场景元素库,以场景元素库为基础实现测试场景库搭建;然后在PreScan中进行场景虚拟重构,进行自动驾驶功能模拟仿真;最后基于真实道路场景搭建对车辆自动驾驶功能进行实车测试。     

基于货运机车ATO运行场景的专家系统PID控制算法应用研究

针对驾驶货运机车劳动强度大和操纵难等问题,提出一种分场景的目标曲线规划方法,设计专家系统比例积分微分(Proportion Integral Differential,PID)控制算法,实时跟随并迭代优化目标曲线,实现了货运机车自动驾驶(Automatic Train Operation, ATO)功能。针对试验中的重点难点控制场景进行了验证研究,结果表明控制方法安全有效。     

虚拟现实技术舰船舱室空间场景语义标注算法

传统的舰船舱室空间场景语义标注算法的标注精度偏低。为此,在虚拟现实技术的支持下,设计一种新的舰船舱室空间场景语义标注算法。通过图像预处理去除舰船舱室空间图像中的噪声点和畸变,然后采用SURF方法对特征点检测和匹配,通过拼接并融合图像生成全景图。基于此,采用MRF语义标注算法查询图像像素特征,并估测与其近邻像素特征间的距离,再通过计算像素的似然估计得到舰船舱室的语义标注结果。实验结果表明,与传统的语义标注算法相比,采用本文算法后,每类别的语义标注精度至少提升5.24%,每像素的语义标注精度至少提升6.12%。由此可见,本文算法具有更高的语义标注精度。     

基于QFD的场景化新能源汽车满意度提升研究

随着近年来新能源汽车的迅猛发展,消费者对新能源汽车的使用场景更加多样化,随之而来则引发了消费者在不同使用场景下对新能源汽车的诸多不满和多种需求。文章从搜索到的车评语句出发,选取评价指标并构建用车场景,对车评语句进行指标划分归类;然后利用情感算法和语句指标提及率分别计算满意度和重视度,并通过减法模型获取待优化改进指标;最后利用QFD模型研究用户在不同场景下的新能源汽车满意度情况和潜在需求,输出优化提升的改进方向。文章的研究成果在一定程度上反映了当前新能源汽车行业的满意度发展趋势,深度挖掘了新能源汽车消费者在不同使用场景下的车辆痛点,并准确把握其需求,对车企改进提升新能源汽车产品满意度以及未来开发新产品提供参考性建议。