自动驾驶汽车仿真器综述:能力、挑战和发展方向

仿真器在自动驾驶汽车(Autonomous Vehicle,AV)系统的研究、开发和验证中发挥着举足轻重的作用。本文系统地探讨了AV仿真器的国内外现状,并重点分析了其能力、面临的挑战和未来发展趋势。首先,梳理了AV仿真器的发展历程,阐述了国内外相关研究现状。接着,依据技术性指标、功能性指标、性能指标和商业性指标,对各类仿真器进行了全面评估,同时讨论了它们在不同研究和开发任务中的适用性。此外,深入剖析了AV仿真器所面临的挑战和限制,结合深度学习、人工智能等先进技术的发展,提出了针对性的解决策略。对于如何克服AV仿真器在复杂环境和多元场景下的局限性,提出了一系列具有前瞻性的解决方案。在此基础上,着重强调了未来研究的机遇和新兴趋势,这些将为下一代仿真器的发展奠定基础。最后,本综述旨在为研究人员、开发者及行业利益相关者提供有益的参考,协助他们选择最符合需求的工具,并激发自动驾驶领域未来的创新潜力。综述的内容有助于推动AV仿真器在自动驾驶研究和实际应用中发挥更大的作用,从而为人类出行带来更为安全、便捷和高效的体验。

虚拟公路上过往车辆产生及其行驶行为控制研究

提出新的控制过往车辆的跟车、超车、换车道和无障碍行驶行为的算法,该算法是通过感知车道线的位置和类型、过往车辆相对于周围车辆安全性距离及其变化、周围车辆灯光与喇叭声信号以及应用交通规则来控制过往车辆的行驶行为;提出一种自动选择过往车辆在虚拟公路上合适的初始位置的算法,这种选择受到虚拟公路上其它车辆的位置、主车驾驶员的视觉、主车的行驶方向和道路的单向通行性的约束。这些算法在我们所研制的智能化高速公路驾驶仿真虚拟环境建模器IVEHMDS中进行了实验,实验结果表明这些算法是有效的和具有良好的实时性。