无轨胶轮车安全驾驶管控系统的研究

针对煤矿井下无轨胶轮车的使用现状,分析建立一套无轨胶轮车安全驾驶管控系统的必要性,提出无轨胶轮车驾驶管控系统框架,并阐述了具体的实施方案,从而实现随车通信和车辆的精确位置管理、红绿灯控制、速度告警、车辆速度的实时监测,在保障车辆安全驾驶的同时,提高车辆调度和运输效率,提升车辆日常管理水平。     

超视界路况下网联汽车的辅助驾驶方法

针对车辆前方超视界路况不易预测、驾驶员易因路况不明而错误操作车辆导致失稳等危险事故的情况,提出了一种超视界路况下的网联汽车辅助驾驶方法。设计了基于车联网实时通信技术的网联汽车辅助驾驶系统,它主要由云端服务、共享驿站和车载单元组成;研究了行驶车辆的路况信息识别方法,包括路面附着系数识别、道路曲率计算和路面坡度测量;研究了基于多车辆测量数据的路况信息融合与校正方法,建立了基于三自由度车辆的刚体力学的弯道安全车速计算模型。实车实验结果表明,所提方法能够准确测量车辆前方超视界的路况信息,并可使驾驶员提前、准确地获知超视界路况信息,特别是弯道路况信息。     

一种自动泊车算法实车调试平台的设计与开发

自动泊车技术是一种通过传感器技术和嵌入式计算机技术等微电子技术,实现在泊车过程对车辆自动控制,从而摆脱人手对车辆的操控的自动控制技术。自动泊车技术属于智能驾驶领域的一个技术分支。介绍一种用于自动泊车算法调试的实车实验平台及其在智能驾驶算法调试实验的应用。该实车算法调试实验平台可满足多项自动泊车过程所需的实验要求,如平稳速度控制实验、超声波车位寻找、车辆轨迹跟踪、自动泊车实验等。     

人机协同下辅助驾驶系统的车道保持控制

为兼顾驾驶员和辅助驾驶系统在车道保持控制中的优势,根据实时驾驶员操作动作和车辆道路信息对车辆横向安全性进行评价,并对车辆控制权在驾驶员和辅助驾驶系统之间做出实时决策,以实现人机协同控制。在车道识别方面,采用了同帧图像的分区识别、相邻帧图像的车道候选区估计等方法。在车道跟踪控制时,根据车辆横向安全性高低采用不同控制策略,并基于模糊规则确定辅助驾驶控制力度以计算人机协同控制时的实际辅助驾驶控制量。在不同车速和不同道路条件下,采用人工驾驶和人机协同控制两种方式进行车道保持实车试验。试验结果表明,所采用的方法能够有效识别道路车道线,且人机协同控制下的车道跟踪具有较好的精确性和稳定性。     

汽车自主导航系统通过鉴定

由中国科学院长春分院等单位共同研制的汽车导航配套系统 ,日前通过了由吉林省科技厅组织的鉴定。这个系统中由我国自行设计的以单板卫星计算机为核心的自主导航仪系统 ,已达到国际先进水平。该系统能根据多种比例尺导航地图进行最优路径快速查询方法。这一汽车导航系统可将汽车驾驶信息及汽车运行诊断功能通过车内计算机显示器显示出来 ,便于驾驶。它同时还具有电子地图显示、汽车空间定位、地物查询检索、交通信息警示、车辆监控报警和娱乐服务等功能 ,还具备高精度、全天候的独特优势。目前 ,一汽集团已经进行了车辆安装试验并获成功汽车…     

基于多信息融合的道路客运车辆及驾驶员监控系统研究

建立了一套基于多信息融合的道路客运车辆监控系统。系统将车辆的位置与速度、车内外的图像、视频等各类媒体信息、驾驶员的身体状况、驾驶员的驾驶情况等进行采集,实现实时管理,满足运输公司对车辆及驾驶员管理的各类需求。系统综合利用了全球卫星定位(GPS)、无线通信(ZigBee/4G)、地理信息系统(GIS)、计算机网络、射频识别(RFID)等高新技术,最直观地监控车辆及驾驶员的情况。同时,监控信息在后台监控管理中心可查看,后台可实现监控、调度车辆,保障乘员、驾驶员及车辆的安全,提高运输效率。     

自动驾驶快速迭代,跟不上趟的可能是消费者

正全自动驾驶技术成熟度超预期按国际汽车工程师协会制定的技术标准,自动驾驶分为L1—L5等多个级别。L5是最高级,被称为"全自动化驾驶"。通俗理解,即车辆在任何道路环境下都不再需要任何人为干预,可自主完成所有驾驶操作。特斯拉中国工程技术总监王文佳表示:"在不考虑政策法规等外部不可预测因素的前提下,单看车辆的技术成熟度,今年特斯拉有望在有红绿灯的公共道路上实现自动驾驶技术研发的飞跃。目前,特斯拉已经具备完整的高速公路自动辅助驾驶技术能     

考虑交通冲突的驾驶风格识别及换挡控制策略研究

依据驾驶风格对车辆控制参数进行自适应调节,使车辆的经济性、动力性得到改善。考虑与前车交通冲突能提升驾驶风格识别的准确性,故提出了考虑车辆交互的驾驶风格识别方法,并制定了基于驾驶员风格的综合换挡策略。基于车辆交互时产生的特征参数,即车头时距(Time Headway, THW)、碰撞时间的倒数(Inversed Time To Collision, ITTC)和车辆的运动学参数,采用模糊控制算法对驾驶风格进行识别。换挡控制策略根据驾驶员对动力的偏好程度在基础换挡规律的基础上进行修正,针对保守型、激进型和一般型驾驶员,分别匹配经济性、动力性及自适应的换挡规律。通过对实车采集的工况数据进行仿真,结果表明,驾驶风格识别模型能够准确稳定识别驾驶员风格,基于驾驶风格识别的换挡控制策略能够适应不同类型的驾驶员需求,并且在保证动力性的同时也能够兼顾经济性。     

基于深度学习的自动驾驶环境感知技术研究

自动驾驶车辆是由环境感知、定位导航、路径规划、运动控制等组成。充分考虑车路合一,协调规划的车辆系统。自动驾驶的环境感知系统融合了超声波传感器、红外线传感器、激光雷达、毫米波雷达等多种传感器的数据来获取道路信息。为此,本文首先介绍了激光雷达在自动驾驶感知系统的应用。然后对自动驾驶环境感知系统的关键技术:目标检测、跟踪、场景分割分别进行研究。     

认知分心下车辆运行参数时域和频域特性分析

为了分析驾驶人认知分心状态下车辆运行参数的时域和频域特征,设计了认知分心驾驶次任务,进行了实车实验,在驾驶人进行驾驶主任务的同时为驾驶人施加驾驶次任务,采集正常驾驶状态和认知分心驾驶状态下驾驶人的操作参数和车辆运行参数,对正常驾驶状态和认知分心驾驶状态下驾驶人操作参数、车辆运行参数的时域和频域特性进行了研究。结果表明,认知分心驾驶状态下驾驶人操作参数和车辆运行参数的变化稳定性降低,突变情况增多,参数的高频成分增加,且分心程度较深时突变更加严重。该研究对认知分心驾驶状态的监测和预警、提高人机共驾模式下车辆的操控权重具有重要意义。     

用于驾驶机器人的车速跟踪多机械手协调控制方法

提出一种用于驾驶机器人的车速跟踪多机械手协调控制方法。建立了驾驶机器人车速跟踪多机械手/腿控制模型,在此基础上设计了驾驶机器人车速跟踪协调控制器,通过油门/离合器协调控制器实现了车辆的平稳起步和平顺换挡,通过发动机/制动器切换控制器实现了驾驶机器人对给定车速的准确跟踪。实车试验结果表明,提出的方法能合理地协调控制驾驶机器人的油门、制动、离合机械腿和换挡机械手,实现对目标车速的跟踪控制,驾驶机器人完全能够代替试验人员进行各种汽车试验。     

基于用户体验的车载信息娱乐系统研究

随着全球范围内经济的发展,车辆已逐渐成为人们日常生活中的必需品,在保障用户出行需要的同时,用户也对车辆提出了更高的要求。因此,车企应着眼于提升用户体验的新途径,保障用户对简化驾驶环节、音乐体验及视觉效果等其他方面的物质需求。以此为出发点,在对用户需求以及现阶段先进车型的车载信息娱乐系统介绍说明的基础上,对车载信息娱乐系统交互设计进行了详细分析,可为解决现阶段用户体验不佳的问题提供帮助,具有一定的参考价值。     

人—车闭环操纵性评价与优化的研究进展

汽车的操纵稳定性与驾驶员的特性密切相关,研究汽车的操纵稳定性应该把车辆放在人-车闭环系统中进行分析。以作者及其带领的课题组的研究成果为基础,系统介绍了国内外在人-车闭环领域的研究进展,包括驾驶模拟器、驾驶员模型、人-车闭环操纵性的评价体系以及利用人-车闭环评价体系对车辆参数进行优化设计。     

考虑交互博弈的无信号交叉路口自动驾驶车辆决策规划研究

为了解决无信号交叉路口自动驾驶车辆决策保守,与周围车辆交互性差的问题,提出一种考虑交互博弈的无信号交叉路口自动驾驶车辆决策规划算法。该方法分为以下几步,首先基于运动学模型及道路约束对自车和周围车辆进行初步的运动预测,并建立两车的交互动作空间,得到车辆可能的行驶域。其次,建立一个新颖的危险度评估方法,能评估两车在任意位置、任意姿态、任意速度下的碰撞危险度,用于各交互动作状态行为值的求解。进一步基于斯塔克伯格主从博弈求出两车的均衡动作策略,该策略即为当前交通环境下考虑交互得到的最优动作。最后,通过Prescan/Simulink构建交叉路口场景进行联合仿真,来验证该算法的合理性。结果表明所提出的考虑交互博弈的算法在保证安全性的基础上,能相对于基于决策树和无交互的方法分别提高7.3%和12.4%的效率,并能在多车复杂工况下与周围车辆进行灵活交互。     

DCT升档过程中Change Mind策略研究

本文研究双离合自动变速器在升档过程中的Change Mind策略。该方法以驾驶意图为输入,根据升档过程处于充油、转速同步和扭矩交换等不同阶段,设计快速、可行且符合驾驶意图的change mind策略。该方法应用于实车测试,结果表明该方法适用性好,稳定性高,可以有效改善车辆的驾驶性能。     

基于机器视觉技术的前方车辆检测与车距测量算法设计

随着现代社会的发展,汽车也成为人们日常出行的主要工具。随着汽车行业的发展,将辅助性驾驶系统设计到现代智能车辆中。机器视觉系统在安全驾驶、控制交通事故方面具有重要的作用,能够实现车体距离测量和车辆的及时检测。以此,本文就对机器视觉系统使用背景进行分析,实现车辆检测算法的设计,对基于视觉技术的车辆检测与车距测量技术进行分析。     

人工驾驶和自动驾驶还将并“行”五十年

<正>7月6日—7日,第三届亚洲人工智能技术大会在重庆市巴南区举行,中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅在作大会主题报告时表示,对于绝大多数车辆而言,断崖式去除人工驾驶位不可行的。自动驾驶会取代人工驾驶吗?中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅在大会上作了"未来交通:自动驾驶和智能网联"的主题报告。他表示,现在基于数据、信息、知识、价值和智能的"无人驾驶、智能家电、穿戴设备、人脸识别"等人工智能技术正引领人类进入"为机器人赋     

基于毫米波雷达的前向防撞报警系统

为有效预防车辆追尾碰撞事故的发生,提出了一种基于毫米波雷达的车辆前向防撞报警系统设计方案。系统利用车载毫米波雷达准确获取自车与前方多个目标之间的车间距离和相对速度信息,车内控制器综合车间距离、相对速度、自车车速、驾驶员反应时间、车辆制动性能及环境气候等多种因素,在自车与前方目标车辆间存在潜在的碰撞危险时,可通过视觉、听觉、触觉等多种方式发出报警信息提醒驾驶员,避免因追尾碰撞而引发交通事故。     

基于自适应预瞄路径的自动驾驶车辆寻迹和避障控制

寻迹控制作为自动驾驶车辆横向控制中最基本环节,其稳定性和跟踪精度通常与车速、转弯曲率等相关,直接影响车辆在复杂行驶工况中的安全性。为提高自动驾驶车辆在复杂工况下的稳定性和跟踪精度,结合路径规划、寻迹控制并考虑车辆稳定性提出基于自适应预瞄路径的自动驾驶车辆寻迹和避障控制方法。首先,基于车辆二自由度模型设计出预瞄距离自适应算法,其根据车辆动力学状态和路面附着调节预瞄距离;其次,通过三次多项式拟合方法给出给定预瞄距离下的预瞄路径;最后,基于避障能力、跟踪精度、车辆稳定性指标设计出粒子群优化算法(PSO),实现了算法参数的寻优。通过硬件在环试验和实车试验验证了算法在寻迹、换道和避障工况下效果,结果表明算法以小运算量实现了跟踪时的预瞄路径自适应调节,兼顾跟踪精度和车辆稳定性。     

汽车驾驶意图识别方法及研究综述

本文回顾分析了驾驶意图识别在汽车换挡(制动)操作策略、汽车安全预警及智能驾驶技术等3个方面的研究成果。研究表明:车辆自身信息(制动、换挡、方向盘转角、车速及加速度)、交通环境信息以及驾驶人头部及注视信息被广泛用于驾驶意图识别,识别效果较好,同时对比分析了4种驾驶意图识别方法的优缺点,为驾驶意图被应用于智能汽车交通研究领域提供支持。