自动驾驶等级的逐级提升意味着驾驶执行权从驾驶人向车辆自动控制系统逐渐转移,驾驶人所承担的责任也随之发生变化。大量研究表明,自动驾驶车辆驾驶人的注意力跨度与行驶安全性密切相关,且不同等级自动驾驶所要求的驾驶人状态阈值存在...自动驾驶等级的逐级提升意味着驾驶执行权从驾驶人向车辆自动控制系统逐渐转移,驾驶人所承担的责任也随之发生变化。大量研究表明,自动驾驶车辆驾驶人的注意力跨度与行驶安全性密切相关,且不同等级自动驾驶所要求的驾驶人状态阈值存在差异。提出一种融合长短记忆(Long short term memory,LSTM)网络和驾驶人状态判别机制的驾驶人负荷状态预测模型(long short term memory network driver state prediction model,LSTM-DSDM),实现驾驶人负荷状态的预测及其状态转变阶段的识别,并基于不同自动驾驶等级下驾驶人的任务要求,提出了“低等级识别,高等级预测”的驾驶人负荷状态监测策略。试验结果表明本研究搭建的驾驶员负荷状态预测模型在低自动驾驶等级情况下的负荷识别率可达90%以上;在高自动驾驶等级情况下实现可靠的负荷预测和驾驶人负荷状态过渡阶段的辨识,有效应对不同自动驾驶等级驾驶人负荷状态的监测需求。展开更多
安全性测试是高等级自动驾驶汽车(Highly Automated Vehicles,HAV,指具备L3级及以上能力的自动驾驶汽车)规模化应用的基本保障。鉴于HAV测试对象与测试标准的变革,传统基于里程的车辆测试方法论不再适用,场景化虚拟测试正成为验证HAV安...安全性测试是高等级自动驾驶汽车(Highly Automated Vehicles,HAV,指具备L3级及以上能力的自动驾驶汽车)规模化应用的基本保障。鉴于HAV测试对象与测试标准的变革,传统基于里程的车辆测试方法论不再适用,场景化虚拟测试正成为验证HAV安全性的核心方法。基于与国内外多家HAV研发机构开展虚拟测试合作的基础上,针对测试场景、测试工具和测试方法等方面的技术难点和学术问题进行汇总、归纳和分析。测试场景方面,围绕场景覆盖度的要求,需重点关注测试场景自主划分、自动化仿真生成和未知高风险场景搜寻等理论方法。测试工具方面,在构建HAV自动驾驶系统"环境感知-规划决策-运动执行"一体化仿真工具的基础上,需研究支撑测试场景生成、驾驶行为双向交互和多传感器物理模型融合的高可信仿真技术。测试方法方面,针对海量测试场景、HAV驾驶能力非单调变化等特征,亟待开展覆盖度驱动型测试方法、加速测试方法和多目标测试与评估等的研究。此外,在上述研究挑战的基础上,面向HAV虚拟测试自动化、快速化、一体化和协同化的应用需求,提出HAV虚拟测试仿真即服务(Simulation as a Service,SAAS)的系统架构,并进一步明确HAV安全性诊断分析、系统自主优化训练和面向系统快速迭代升级的测试方法等SAAS重点研究需求。展开更多
文摘自动驾驶等级的逐级提升意味着驾驶执行权从驾驶人向车辆自动控制系统逐渐转移,驾驶人所承担的责任也随之发生变化。大量研究表明,自动驾驶车辆驾驶人的注意力跨度与行驶安全性密切相关,且不同等级自动驾驶所要求的驾驶人状态阈值存在差异。提出一种融合长短记忆(Long short term memory,LSTM)网络和驾驶人状态判别机制的驾驶人负荷状态预测模型(long short term memory network driver state prediction model,LSTM-DSDM),实现驾驶人负荷状态的预测及其状态转变阶段的识别,并基于不同自动驾驶等级下驾驶人的任务要求,提出了“低等级识别,高等级预测”的驾驶人负荷状态监测策略。试验结果表明本研究搭建的驾驶员负荷状态预测模型在低自动驾驶等级情况下的负荷识别率可达90%以上;在高自动驾驶等级情况下实现可靠的负荷预测和驾驶人负荷状态过渡阶段的辨识,有效应对不同自动驾驶等级驾驶人负荷状态的监测需求。
文摘安全性测试是高等级自动驾驶汽车(Highly Automated Vehicles,HAV,指具备L3级及以上能力的自动驾驶汽车)规模化应用的基本保障。鉴于HAV测试对象与测试标准的变革,传统基于里程的车辆测试方法论不再适用,场景化虚拟测试正成为验证HAV安全性的核心方法。基于与国内外多家HAV研发机构开展虚拟测试合作的基础上,针对测试场景、测试工具和测试方法等方面的技术难点和学术问题进行汇总、归纳和分析。测试场景方面,围绕场景覆盖度的要求,需重点关注测试场景自主划分、自动化仿真生成和未知高风险场景搜寻等理论方法。测试工具方面,在构建HAV自动驾驶系统"环境感知-规划决策-运动执行"一体化仿真工具的基础上,需研究支撑测试场景生成、驾驶行为双向交互和多传感器物理模型融合的高可信仿真技术。测试方法方面,针对海量测试场景、HAV驾驶能力非单调变化等特征,亟待开展覆盖度驱动型测试方法、加速测试方法和多目标测试与评估等的研究。此外,在上述研究挑战的基础上,面向HAV虚拟测试自动化、快速化、一体化和协同化的应用需求,提出HAV虚拟测试仿真即服务(Simulation as a Service,SAAS)的系统架构,并进一步明确HAV安全性诊断分析、系统自主优化训练和面向系统快速迭代升级的测试方法等SAAS重点研究需求。
