福特：云汽车发力

智能车辆是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术,是典型的高新技术综合体。目前对智能车辆的研究主要致力于提高汽车的安全性、     

基于多源信息融合的智能汽车环境感知技术分析

文章探讨了智能汽车环境感知功能的实现,分析多源信息融合技术在其中的应用。介绍了多元信息融合技术和智能汽车环境感知技术,从多源信息融合预处理和多源信息检测识别两方面,阐述多源信息融合在智能汽车环境感知中的应用,完善了汽车环境感知系统功能,以期能够推动我国汽车行业的智能化发展。     

序言：新能源汽车与智能网联汽车专题Ⅱ

智能网联汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与车、路、人、云等信息共享,实现“安全、高效、舒适、节能”行驶。虽然该产业呈现出全面发展的良好局面,但回溯到核心技术层面,该领域仍面临若干技术调整,包括单车感知决策、车路协同、人机共驾、以及各类信息安全威胁。在此背景下,进行智能网联汽车科技创新至关重要。     

智能车辆环境感知技术与平台构建

本文从智能车辆环境感知功能入手,剖析了感知功能实现及其存在的技术挑战,实现复杂交通环境感知所需传感器,并介绍了车载传感器融合平台.分析现有智能车辆环境感知平台实现,通过缩微智能车辆载体,介绍了低成本、低功耗的嵌入式环境感知系统,对于智能车辆功能研发具有参考意义.     

车路协同路侧感知融合方法的研究

随着智能网联汽车技术和产业的不断发展,智能网联汽车逐渐成为人们交通出行的选择之一。但受智能网联汽车自身环境感知系统对特定道路交通场景信息处理的局限,无法实现在所有行驶工况下安全高效的运行,其需车路协同路侧感知技术的辅助方能更安全高效的运行。海量的车路协同感知数据是城市道路和高速公路车路协同、运行分析和科学管理的宝藏,理解和分析这些数据是车路协同路侧感知融合的关键。面对车路协同路侧多传感器的不同数据,如何高效准确地挖掘和提取雷达、视频在不同时间、不同空间维度的数据,实现对重点交通场景(如视野盲区、急转弯道、隧道、桥梁)和交通事件、环境、设施安全等的雷达、视频数据进行快速融合检测、识别与检索,通过蜂窝车联网C-V2X网络在一定时延范围内有效地将路侧感知融合结果数据发送给智能网联汽车,确保其安全高效的行驶,是面向智能网联汽车辅助驾驶的车路协同路侧感知融合的关键问题。基于智能网联汽车其自身环境感知能力,对道路智能基础设施感知网络中的多传感器融合方法进行研究分析,提出了基于误差方差的多传感器融合算法,与非智能道路相比,其效率更高,更加智能化,可有效解决道路交通运行环境中存在的常见问题,为人们提供更加安全、高效、优质的交通出行服务。     

物联网在自动驾驶中的应用简析

0 引言 物联网和智能电动汽车技术的快速发展给传统汽车行业带来了颠覆性变革,赋予了汽车"电动化、智能化、网联化、共享化"的特点,而融合了5G、人工智能、物联网等技术的自动驾驶则实现了车与人、车、道路、云端等的信息交换和共享,通过在汽车上搭载车辆传感器、智能控制器等装置,使汽车具备环境感知、智慧决策、协同控制、危险预警等功能,让人们的驾驶体验更加智能、安全、高效、舒适.汽车行业的数字化时代已经到来,自动驾驶的生态系统正在逐渐形成,商业化进程也在不断提速.     

物联网环境下多智能体决策信息支持技术

随着物联网技术的不断发展,传感器网络得到了广泛的应用并成为信息技术领域重要的基础设施。尤其是传感网络提供的实时感知信息,为许多智能应用提供了充分的信息支持和必要的决策依据。然而,由于智能应用的实时感知信息需求通常无法转化为简单的查询请求与传感器底层查询接口准确匹配,因此,基于物联网的智能决策常常无法准确获取到决策相关的实时信息。针对此问题,提出一个基于语义覆盖网的物联网信息资源描述、推理和应用模型,并以多智能体系统决策支持为应用基础,研究了新型物联网环境下的多智能体决策信息支持技术。该技术以基于多智能体系统的团队导向规划的任务分解方法为核心,将复杂任务分解为若干简单子任务,并基于本体推理方法把子任务执行时需要的决策信息转化为精确、完备的传感器信息查询,从而实现从物联网中准确定位具体的传感器并获取相应感知信息的实时决策信息支持机制。     

基于STM32的双模式智能避障小车系统设计与实现

该文基于超声波传感器和蓝牙技术设计了一种双模式智能避障小车。该小车采用STM32F407作为系统控制器,以自动模式和手动模式控制小车进行避障。当处于自动模式时,小车根据5路US-100超声波传感器获取路障信息,进行算法融合之后,做出避障决策,从而实现自主避障;当处于手动模式时,小车根据上位机APP人工控制进行避障,从而达到避障功能。实验表明,智能小车功能符合要求,系统运行具有较好的稳定性和实用性。该技术可应用于无人驾驶、遥控汽车玩具、智能轮椅、扫地机器人等领域。     

网联汽车数据传输和网络安全建设思考

<正>在“软件定义汽车”的时代背景下,车辆具备感知能力和网联能力,能够自我判断自身行驶的状态,并将其通过传感转换成数据。同时,“数字化的道路”将通过路侧单元（RSU）、摄像头等传感器将路况信息传输给车辆,为车辆提示最优路线。而“智慧通信”将融合感知、高精度定位、云计算技术,实现人、车、路之间的高效协同。智能网联汽车的高速发展,使得车联网的数据呈现爆炸式增长,数据安全随之成为车联网的发展的焦点问题。     

基于V2I/V2N的感知融合系统技术及应用研究

随着智能驾驶技术的研究与发展,单车智能感知的局限性逐渐显现出来,基于V2X的感知技术解决了单车感知在遮挡等场景下的局限性。介绍一种基于V2I/V2N的感知融合系统技术方案,阐述其在智能驾驶系统中发挥的作用。重点讨论路侧感知与车载感知融合技术的算法架构及功能,研究利用V2I/V2N技术搭建智能网联汽车感知系统的可行性,研究基于V2I/V2N的感知融合系统在前车跟车行驶场景、车辆穿越交叉路口场景、高速路匝道车辆汇入场景三种典型场景下的应用。可以为车路协同感知技术应用研究提供参考。