依托多风格强化学习的车辆轨迹跟踪避撞控制

轨迹跟踪避撞是车辆智能性的重要体现,针对现有控制方法面对同一场景的控制风格单一问题,本文中提出了一种多风格型强化学习控制方法。为实现控制风格多样性,首次将风格指标引入值网络和策略网络,搭建了多风格跟踪避撞策略网络,并结合值分布强化学习理论构建了多风格策略迭代框架,依托该框架推导提出了多风格值分布强化学习算法。仿真和实车试验表明:所提出方法可以多种驾驶风格(激进、中性、保守)完成轨迹跟踪避撞任务,实车稳态轨迹跟踪误差小于5cm,具备较高的控制精度,实车平均单步决策耗时仅为6.07ms,满足实时性要求。

类脑学习型自动驾驶决控系统的关键技术

作为高级别自动驾驶的下一代技术方向,类脑学习以深度神经网络为策略载体,以强化学习为训练手段,通过与环境的交互探索实现策略的自我进化,最终获得从环境状态到执行动作的最优映射。目前,类脑学习方法主要用于自动驾驶的决策与控制功能设计,它的关键技术包括:界定策略设计的系统框架、支持交互训练的仿真平台、决定策略输入的状态表征、定义策略目标的评价指标以及驱动策略更新的训练算法。本文重点梳理了自动驾驶决策控制的发展脉络,包括两类模块化架构(分层式和集成式)和3种技术方案(专家规则型、监督学习型和类脑学习型);概述了当前主流的自动驾驶仿真平台;分析了类脑决控的3类环境状态表征方法(目标式、特征式和组合式);同时介绍了自动驾驶汽车的五维度性能评价指标(安全性、合规性、舒适性、通畅性与经济性);然后详述了用于车云协同训练的典型强化学习算法及其应用现状;最后总结了类脑自动驾驶技术的问题挑战与发展趋势。

汽车端到端自动驾驶系统的关键技术与发展趋势

随着以ChatGPT为代表的生成式人工智能的发展,端到端自动驾驶系统得到了广泛关注,有望为通用场景的驾驶智能带来革命性突破。以全部模块神经网络化为特征的端到端系统对专家规则的依赖度低,功能的集约性与实时性强,具备智能涌现能力和跨场景应用潜力,是实现数据驱动自进化驾驶能力的重要途径。本文概述了端到端汽车自动驾驶系统的关键技术与发展趋势。首先,介绍生成式人工智能的技术现状,包括网络架构设计、预训练与微调,以及模型剪枝与压缩等;其次,总结端到端自动驾驶的关键技术,其核心是以车云协同为基础的驾驶大数据和自动驾驶大模型的在线循环迭代;再次,归纳该类自动驾驶系统的发展现状,尤其是感知、预测和决控三大功能的技术进展;最后,总结生成式人工智能与自动驾驶融合发展的技术挑战。

智能汽车主动避撞工况的高实时预测控制

为满足复杂交通场景下智能汽车轨迹跟踪避撞控制的高实时性要求,该文采用了一种循环模型预测控制算法(RMPC)将在线优化问题转化为循环策略参数的离线求解,并进行了仿真试验。根据车辆主动避撞的约束条件,引入惩罚函数将约束型主动避撞优化控制问题转化为无约束有限时域最优控制问题;进而利用循环函数逼近得到不同预测步长控制问题的最优解;最后将算法部署到原型控制器,结合CarSim平台验证了算法的避撞性能以及在线计算的高效性。结果表明:预测步数从12增加到20步,避撞过程最小车距由0.34 m提升至1.38 m,千次实验碰撞次数由44下降到0;与常用在线优化求解器相比,该算法在预测步数为15时,其计算效率提升超过5.6倍。

深度神经网络的关键技术及其在自动驾驶领域的应用

智能化是汽车的三大变革技术之一,深度学习具有拟合能力优、表征能力强和适用范围广的特点,是进一步提升汽车智能性的重要途径。该文系统性总结了用于自动驾驶汽车的深度神经网络(DNN)技术,包括发展历史、主流算法以及感知、决策与控制技术应用。回顾了神经网络的历史及现状,总结DNN的"神经元-层-网络"3级结构,重点介绍卷积网络和循环网络的特点以及代表性模型;阐述了以反向传播(BP)为核心的深度网络训练算法,列举用于深度学习的常用数据集与开源框架,概括了网络计算平台和模型优化设计技术;讨论DNN在自动驾驶汽车的环境感知、自主决策和运动控制3大方向的应用现状及其优缺点,具体包括物体检测和语义分割、分层式和端到端决策、汽车纵横向运动控制等;针对用于自动驾驶汽车的DNN技术,指明了不同问题的适用方法以及关键问题的未来发展方向。

非奇异快速的终端滑模控制方法

针对已有终端滑模控制的奇异和收敛缓慢问题,提出一种非奇异快速终端滑模函数,并利用李亚普诺夫方法证明其有限时间收敛特性.在此基础上,结合带负指数项的吸引子来设计控制律,使控制输入实现时间连续,并保证滑模面全局存在.理论分析表明,通过合理选择控制参数,可使系统避免"收敛停滞",且对有界模型误差和外部干扰具有较好鲁棒性.

非奇异快速的终端滑模控制方法及其跟车控制应用

最少传感器跟车系统中,跟踪误差收敛缓慢和对前车干扰鲁棒性差是两个主要问题.基于终端滑模(TSM)控制方法,设计一种控制量非奇异且收敛快速的跟车控制律,并实现其实车应用.回顾已有非奇异快速终端滑模控制方法的基本原理;分析最少传感器跟车系统的特点,建立包含车辆和车间纵向动力学特性的两状态模型,设计非奇异快速终端滑模控制律;证明闭环系统到达阶段和滑动阶段的快速收敛特性,以及它对前车加减速干扰的强鲁棒性.仿真分析及实车实验表明,该控制器输出的节气门开度光滑无抖振,本车平稳快速跟随前车行驶,且当前车加速度有界时,闭环系统鲁棒收敛.

汽车经济性驾驶技术及应用概述

汽车经济性驾驶是道路交通节能减排的重要方向。该技术以驾驶人与车辆/道路/交通流的优化与协调为核心,通过重塑驾驶员习惯、辅助驾驶员操作以及车辆自动化控制等手段,满足出行需求的同时降低行驶过程的油耗。该文综述了汽车经济性驾驶技术的发展历史、技术现状与理论难点;介绍了节油驾驶策略的实验型和理论型辨识方法。其应用可分为3类:易于实施、适合政府层面推动的驾驶员教育;最具产品化前景、值得业界关注的节油驾驶辅助;将是经济性驾驶技术的理想载体的自动驾驶。

基于xPC的驾驶员辅助系统硬件在环仿真试验台

研发了基于xPC技术的驾驶员辅助系统硬件在环仿真试验台,以解决目前此类试验台开发成本高、难度大的问题。在基于xPC的总体方案基础上,建立了模块化的仿真模型,采用S函数驱动GUI界面的方法,解决了对硬件在环仿真过程进行实时监控的问题。使用表明,该试验台具备较好的驾驶员在环仿真功能,能够对驾驶员辅助系统的软硬件进行验证与评价。

硬件在环仿真试验台监控系统的设计与开发

针对基于xPC的硬件在环仿真系统,研究了Matlab GUI监控软件的相关开发技术,以解决时钟驱动模式下,数据更新速率慢、显示停顿的问题。在设计监控系统模块化方案的基础上,利用ActiveX控件技术建立虚拟仪表交互界面,提出S函数驱动GUI界面的实时显示方法,实现仿真数据的动态显示。试验台的使用表明,开发的监控系统具有良好的人机交互功能,对仿真数据的采集频率可达100Hz,虚拟仪表的更新速率超过20Hz,数据传输及显示过程耗时小于21毫秒,满足实时监控的要求。

挡位离散型车辆经济性加速策略的伪谱法优化

加速过程中,车辆的油耗与驾驶员的操作策略密切相关.本文通过最优控制方法定量化地研究了挡位离散型车辆的经济性加速策略.将加速策略的辨识构建为一个Bolza型最优控制问题(Optimal control problem,OCP),设计了考虑加速距离影响的经济性定量评价指标.该问题含有离散型控制变量,隶属于混合整型最优控制问题,且性能函数和状态方程呈现强非线性.为高效地求解该问题,结合变速器挡位切换规律,将该整型问题转化为多段光滑问题的协同优化,采用Legendre伪谱拼接法实现变速器挡位、换挡时机、发动机力矩的数值求解.解析分析了经济性加速策略的形成机理,总结了实用化的经济性加速度选择策略和挡位切换规律.仿真验证了所求策略的节油潜力.

用于自动驾驶汽车的深度学习技术介绍

智能化是汽车的三大变革技术之一。深度学习(Deep Learning,DL)具有拟合能力优、表征能力强和适用范围广的特点,是进一步提升汽车智能性的重要途径。本文总结了用于自动驾驶汽车的深度学习技术,包括发展历史、主流算法以及感知、决策与控制技术应用。首先回顾深度学习的历史及现状,总结神经网络的“神经元-层-网络”三级结构,重点介绍卷积网络和循环网络的特点以及代表性模型。其次阐述以反向传播为核心的深度网络训练算法,列举用于深度学习的常用数据集与开源框架,概括网络计算平台和模型优化设计技术。最后讨论深度学习在自动驾驶汽车的环境感知、自主决策和运动控制三大方向的应用现状及其优缺点,具体包括物体检测和语义分割、分解式和端到端决策、汽车纵横向运动控制等,针对用于自动驾驶汽车的深度学习技术,指明了不同问题的适用方法以及关键问题的未来发展方向。

智能网联汽车(ICV)技术的发展现状及趋势

综述了智能网联汽车(ICV)技术的发展现状及趋势。ICV的体系架构包括价值链、技术链与产业链。ICV的4个发展阶段是:自主式驾驶辅助、网联式驾驶辅助、人机共驾、高度自动/无人驾驶;关键技术有:环境感知、智能决策、控制执行、人机共驾、通信与平台、信息安全等。由于ICV是未来汽车技术发展的一个重要方向,其技术与产业发展是中国汽车工业转型升级的重要机遇;因而,中国要发展智能网联汽车,就应该充分结合本国体制优势,依托顶层设计。

智能网联车路云协同系统架构与关键技术研究综述

随着汽车产业电动化、智能化、网联化、共享化的发展驱动,全球主要强国均将智能网联汽车列为国家战略发展方向.蜂窝车联网、边缘计算网络和高精度定位系统的技术发展,为车车、车路、车人和车云系统的全面融合提供了有效支撑.车辆、道路、云平台与蜂窝车联网(Cellular vehicle-to-everything,C-V2X)网络的融合,加速打通车内与车外、路面与路侧、云上与云间的信息互通,为实现车路云一体化的融合感知、群体决策及协同控制提供了重要基础.首先,梳理了智能网联车路云协同系统架构与关键技术,对该领域的演进特征、发展制约因素进行了总体概述;其次,阐述了新型车路云协同系统、智能网联C-V2X通信系统、云控系统和车路云协同测试系统的架构设计与工作原理;然后,从C-V2X组网、融合定位、测试评价角度,介绍了车路云协同系统融合V2X网络、融合定位的技术演进与研究进展,给出了智能网联场景的仿真平台、实车测试及评价指标;最后,对智能网联车路云协同系统的协同组网与控制、互操作、边缘智能服务和安全技术层面的发展趋势进行了展望.

智能网联汽车云控系统原理及其典型应用

智能网联汽车云控系统是基于新一代移动互联技术的车路云一体化融合控制系统(CCS),它是信息物理系统理论在智能网联汽车领域的典型应用。本文介绍了该系统的基本概念,架构组成、核心功能与工作原理。该系统具备车路云泛在互联、交通全要素数字映射、全局性能优化、高效计算调度、系统运行高可靠等5大特征,涉及端边云结合的一体化技术与动态资源调度技术等基础技术特点。同时介绍了该系统的2类典型应用:云控汽车节能驾驶系统(CloudEDS)、云控交通信号管控(CloudTCS),可显著提升车辆行驶经济性和道路通畅性。云控系统对中国智能汽车与智能交通产业的融合发展具有重要意义,亟需系统顶层规划、产业环境建设、标准法规统筹设计,推进核心技术攻关及产业化示范应用。

基于道路坡度实时信息的经济车速优化方法

作为生态驾驶辅助系统的组成部分,提出了基于道路坡度实时信息的车辆经济车速优化方法。搭建了车辆油耗模型和车辆动力学模型,对于车辆行驶在没有坡度的和前方出现坡道的两种情况,进行最省油车速优化。根据坡度信息,利用动态规划算法,计算出通过坡道的经济车速。对于一款D级轿车,运用Matlab/Simulink和Carsim联合仿真,与真实道路信息上实车模拟结果进行对比分析。结果表明:与传统定速巡航控制算法相比,该算法节油达到5%。这说明,该算法能降低车辆油耗。结合全球定位系统(GPS)信息以及地理信息系统(GIS),该技术可用于基于车联网的生态驾驶辅助系统。

基于风险状态预估的弯道防侧滑超速预警系统

对乘用车弯道防侧滑超速报警系统的方案进行了设计,基于多传感器信息融合技术及单回旋线道路模型对车辆前方道路曲率进行估计,结合道路曲率、驾驶员特性及车辆动力学性能等参数计算弯道最大安全车速,引入风险状态预估函数对车辆进入弯道时的安全状态进行判断,进而提前对驾驶员进行报警提示,使得驾驶员能够按照自身的驾驶习惯提前对车辆进行操作,保证车辆通过弯道时的安全性与舒适性。利用试验数据进行离线校验,验证了该系统的有效性。

基于风格特征的汽车造型认知机制研究

本文中对用户的汽车造型认知机制进行研究。首先阐述了基于风格特征的汽车造型知识本体,在此基础上定义了基于特征匹配的汽车造型认知模式,并提出了认知过程模型。选取汽车前部造型为样本,使用Dikablis眼动仪进行眼动跟踪实验,并结合Likert量表问卷调查对若干关键问题进行研究。实验结果表明:(1)"喜好度"和"识别度"呈正相关,识别度越高的车型越能获得更多用户的购买意愿;(2)在对汽车品牌的识别过程中,用户的工作记忆对造型视觉信息进行处理,并提取长时记忆中的车型信息进行分析比对,车辆造型特征设计应兼顾视觉刺激强度和连续性,从而将短时记忆转化为长时记忆;(3)汽车前部造型中的典型性和标志性特征具有重要的识别引导作用,能迅速、有效地建立工作记忆与长时记忆之间的视觉信息通道,在设计中应引起重视;(4)由于"捆绑"机制与格式塔心理学的作用,美感的产生更多地依赖于汽车造型的整体效果。

基于方向盘转角近似熵与复杂度的驾驶人疲劳状态识别

提出了一种基于实车工况下方向盘转角近似熵与复杂度的驾驶人疲劳状态识别方法。利用动态时间序列的非线性特征构造理论,计算短时方向盘转角时间序列的近似熵(ApEn)与复杂度特征。以此非线性特征为输入,设计了硬阈值多级疲劳判别模型,构建了"二入二出"的疲劳等级映射规则,输出驾驶过程样本的疲劳预判状态。将近邻样本的疲劳预判状态进行比较,实现了驾驶人的三级疲劳状态识别。进行了实车实验。结果表明:本方法对三级疲劳状态识别的平均正确率达到84.6%;因而,本方法具有工程应用价值。

面向汽车造型的用户视觉模式识别比较

为使汽车造型设计更好地符合目标用户的审美心理,以跨文化视角对用户视觉模式识别进行了比较研究。基于Treisman的特征整合理论,提出汽车造型视觉识别一般模型。以汽车前视正面造型为样本,选取中德两国用户作为被试者,以品牌识别为任务,首先使用Dikablis眼动仪进行眼动跟踪实验,再结合Likert量表进行识别度的问卷调查。利用灰度直方图对眼动热点图进行特征提取,并对用户感兴趣区域的各项指标进行了对比分析,所得结论为面向中国市场的车型开发提供了借鉴和参考。