高级辅助驾驶系统主动安全性评价方法

为满足高级辅助驾驶系统主动安全性的多方面评价需求,该文提出了一种基于裕度与不确定性量化(QMU)的高级辅助驾驶系统主动安全性评价方法。结合QMU基本工作原理制定了适用于高级辅助驾驶系统主动安全性的评价体系及评价流程,利用序关系分析法(G1)确定评价指标的权重系数,使用模糊综合评价方法得到综合评价结果;在封闭测试场地对高级辅助驾驶系统的自动紧急制动(AEB)功能进行测试评价。结果表明:测试车车速、加速度、与目标车的距离、方向盘转角速度的评价结果分别为3.6601、2.6704、1.7678、1.8192,综合结果为2.702;该评价方法弥补了单指标评价结果横向对比的缺失,客观地量化了高级辅助驾驶系统主动安全性的纵向评价结果。

线控底盘技术在电动汽车高级辅助驾驶中的应用技术

在现代信息技术的支持下,人工智能、5G技术、云计算等创新技术逐渐应用于汽车制造行业,越来越多的新能源汽车出现在人们的视野中,以其电动化、网联化、智能化优势得到了用户的认可,迅速发展起来。尤其是在全球能源危机越来越突出的背景下,电动汽车发展前景良好。高级辅助驾驶线控底盘技术是电动汽车的重要组成部分,为其智能化发展提供了重要的支撑。文章在对线控底盘和传统底盘的区别进行分析的基础之上,重点探讨了电动汽车高级辅助驾驶线控底盘技术要点,以此为依托研究了线控底盘技术在电动汽车高级辅助驾驶中的应用技术,并且提出线控底盘技术未来发展的主要趋势。

高级辅助驾驶系统实验平台开发研究

针对高级辅助驾驶系统(ADAS)控制策略侧研究搭建出一套ADAS实验仿真平台,以图形化编程环境LabVIEW、车辆动力学仿真软件CarSimRT为基础实验环境,结合美国NI公司生产的NI设备,在以中华V3为内饰的驾驶模拟器上实现预期功能,搭建仿真平台。设计自适应巡航控制系统(ACC)功能对ADAS实验仿真平台进行验证。验证结果表明:实验仿真平台可进行ADAS控制策略仿真实验验证。

重型车辆高级驾驶辅助系统研究综述

针对高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistance System,ADAS)重型车辆视野盲区大、反应要求高、制动时间短的安全特征,论述了重型车辆ADAS技术的发展历程以及目前ADAS技术的涵盖范围,重点论述了重型车辆ADAS的环境感知技术(包括基于视觉类图像、雷达类点云、多模态融合的目标检测技术)以及定位定向技术(囊括局部高精地图构建和多模态融合定位定向方案研究)。展望了重型车辆ADAS技术的发展趋势。

图像识别技术在高级驾驶辅助系统中的应用

当前,图像识别技术在高级驾驶辅助系统中得到广泛应用,并发挥重要作用。图像识别技术在实际应用中具有较高的准确率,其精确度远高于传统的人工检测方式。该文对图像识别技术在高级驾驶辅助系统中的应用进行研究,以提高图像识别技术在高级驾驶辅助系统中的应用效果,提升汽车驾驶安全性。

LiDAR关键技术及其在辅助驾驶中的性能要求

随着智能驾驶技术的发展,车辆对行驶环境的感知提出了高精度的要求,在多传感器交叉融合方案中,激光雷达(LiDAR)是其中的关键传感器,为车辆提供实时、高精度、全场景的环境感知。为了理解LiDAR发展趋势,文章从LiDAR光电系统架构和电探测基本原理出发,对前向长距车载LiDAR的关键技术进行阐述,系统性地介绍LiDAR收发控制系统、扫描与光学系统、光电探测与信号处理系统等模块的设计原理和技术难点,对LiDAR的技术路线选择进行定性分析。从应用的角度对车载LiDAR的技术指标提出了基础性能要求,并对车载LiDAR最新的技术发展趋势做归纳总结。

基于图像处理的高级辅助驾驶系统关键技术研究

针对交通标志检测识别准确率低的问题,以先进辅助驾驶系统(ADAS)为研究对象,提出一种图像处理结合SVM的交通标志识别方法。首先,利用多尺度滑动窗口技术提取车辆前方的交通标志候选区域;然后通过灰度HOG特征向量和彩色HOG特征向量对图像特征进行描述;最后采用SVM分类器对交通标志进行识别分类。结果表明,本研究提出的方法的分类准确率达99.91%,相较于形状特征+彩色HOG+SVM方法高9.46%,且本方法对交通标志的识别精确度与召回率保持在98%及以上;在识别时间方面,识别平均识别耗时在45 ms范围内,处理速度高于14.81帧/秒。由此得出,本方法具有较高的识别率和较短识别时间,可满足ADAS系统的实时性要求。

老龄化视角下的驾驶行为分析与智能辅助装置研究综述

为了设计更具包容性的智能车辆,需要开展老年人驾驶行为分析以及相关智能辅助装置开发。本文综述了相关研究,总结了老年人的交通事故特点以及生理、心理因素对老年驾驶行为的影响,阐述了融合高级驾驶辅助系统(ADAS),以及物联网技术(IoT)的健康监测系统、基于智能语言模型的机器人驾驶员代理系统等智能辅助装置。本文所述研究为老年驾驶员提供了驾驶行为分析与智能辅助装置的创新解决方案,同时为智能车辆和交通系统的未来发展提供了有益的参考。

基于LSTM和改进TTR算法的车辆辅助驾驶侧翻预警

以提高侧翻预警中对侧翻风险的预测和判断为目标,为了给驾驶员或其他驾驶辅助系统确定对车辆进行控制的介入时机提供重要依据,提出了一种更高效准确的侧翻预警算法.首先建立三自由度车辆预警参考模型;选取相平面法划分侧倾稳定域为侧翻指标,根据三自由度模型响应,设计改进侧翻预测时间(TTR)算法并计算TTR.分析结果表明,相平面侧翻指标接近实际横向载荷转移率(LTR),比LTR常用的表达形式更准确地表述了车辆状态,且改进的TTR也更加接近实际TTR.然后建立长短期记忆网络(LSTM)模型来取代改进TTR算法,提高预警计算效率,模型输出的TTR值作为车辆预警控制的依据.最后通过驾驶员在环(DIL)试验采集数据,对LSTM模型进行训练,并在两种工况下,仿真验证了此侧翻预警方法具有对侧翻风险预测的准确性和更高的实时性.

采用摄像头传感器的高级驾驶辅助系统硬件在环测试研究

为解决采用摄像头传感器的汽车高级驾驶辅助系统(ADAS)控制器的快速测试问题,提出了一种ADAS硬件在环测试方法。该方法以视频暗箱模拟实车环境中摄像头所采集的视频信号,并通过ADAS控制器对视频信号进行处理,从而达到仿真测试的目的。最后,以ADAS功能中的车道偏离预警系统进行实车和仿真测试对比实验,证明了该方法具有良好的精度及测试效率。

高级驾驶辅助系统(Level 2)开发研究

提出高级驾驶辅助系统概念以及ADAS系统功能层级划分,介绍高级驾驶辅助系统Level 2的功能、系统硬件及网络架构。基于电动汽车的开发,详细介绍Level 2级别ADAS系统开发中的需求定义、方案设计、方案验证、质量问题整改和方案完善问题。

高级驾驶辅助系统测试浅析及评价模型

首先,介绍了高级驾驶辅助系统测试标准及评价方法现状,其无法满足在高级驾驶辅助系统研发的不同阶段的特殊测试评价需求。然后,依据研发阶段高级驾驶辅助系统测试评价关注要素,提出1种高级驾驶辅助系统测试评价模型。包含1种测试评价方法,测试评价的各功能和评价要素权重的设定,以及整个系统测试评价模型的搭建。最后,将此模型采用到1款高级驾驶辅助系统开发阶段的测试评价过程,依据其开发阶段的测试目的,引入目标识别、规控设计和执行机构作为评价要素并给予不同的权重,验证测试评价模型的指导意义。结果表明:采用该测试评价模型,依据项目特点,定制化的设计测试评价功能及评价要素,能很好的从系统整体和局部(各评价要素)展现其开发的成熟程度,为后续工程师对系统进行优化提供指导。

高级驾驶辅助系统前视摄像头硬件在环测试

高级驾驶辅助系统可以大幅度降低交通事故,减少人员伤亡和经济损失,摄像头是该系统中的重要部件。为了在前视摄像头开发期间更早发现存在的问题,模拟路试过程中的危险工况,提出了一种基于CarMaker和VeriStand的硬件在环测试系统。应用所搭建的台架进行了大量摄像头的硬件在环功能测试,台架测试结果与实车测试结果一致,在车道偏离预警和前方碰撞预警典型工况下均能及时产生报警信号。

国内外高级驾驶辅助系统标准测试场景研究

文章围绕前向碰撞预警系统FCW、车道偏离预警系统LDW、主动紧急制动系统AEB、车道保持系统LKA、自适应巡航系统ACC等5种辅助功能,研究各种功能的场景布置,结合国内外现状及实际测试经验,提出场景案例设计建议。

简述汽车高级驾驶辅助系统ADAS的影像化趋势

汽车机电一体化作为机电一体化的分支,在近年的发展中得到了人们的广泛认知和重视。随着对其广泛应用,让汽车的安全性,舒适性和操控性上得到了极大的提高,推动了汽车行业的跨越式发展。文章主要以高级辅助驾驶ADAS的影像化升级运用与传统辅助驾驶对比,分析影像化的必要性和趋势性,对以后的辅助驾驶方向有一个更高的展望。

高级驾驶辅助系统在纯电动重型牵引车上的应用

结合一款纯电动重型牵引车产品,介绍此重型牵引车装载的高级驾驶辅助系统的主要功能和组成,并分析该系统的基本控制策略。

高级驾驶辅助系统热仿真

文中对某高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistance System, ADAS)硬件做了详细的热仿真。首先对前视摄像头、美化罩及乘员舱做了大空间自然对流简化,同时根据流动轨迹确定了美化罩最优的进风孔和出风孔开孔方式,然后根据主动安全域控制器的仿真结果得到了域控制器最优的安装位置和安装空间。介绍了芯片结温的计算方法,根据结温判断芯片是否满足散热设计要求。最后对热仿真和热测试得到的关键器件壳温做了对比,结果表明热仿真的相对误差小于3%。文中的仿真方法和结果可为ADAS硬件的散热设计和可靠性评估提供参考。

对于高级驾驶辅助系统EDR数据的读取

文章针对现阶段汽车高级驾驶系统研究发展方向,分析了EDR数据读取的必要性,同时结合高级驾驶辅助系统相关总线拓扑架构,搭建了功能可靠、易于操作、易于拓展的高级驾驶辅助系统EDR数据读取平台。该平台通过车载诊断OBD接口与车辆建立通讯,通过诊断服务指令获取高级驾驶系统内部存储的EDR信息及车辆基本信息,可以分析出车辆碰撞前和碰撞时对应时间序列的车辆动力学数据,用来辅助分析车辆事故发生时的运行状态及事故原因。

高级驾驶辅助系统对驾驶员表现的影响研究

1前言随着道路上车辆和驾驶员数量的不断增加,由于更频繁和更严重的交通事故,社会面临着重大挑战。行驶时保持安全的车距和保持在车道上被认为是安全行驶预防事故发生的关键因素。为了提高驾驶员的警惕性和感知能力,研发人员开发了各种先进的驾驶员辅助系统(Advanced Driver Assistance Systems,ADAS)。

基于高速公路的半自动驾驶辅助系统的开发与应用

为了对东风风神AX7集成主动安全系统的量产进行有效的探索和技术积累,在此系统开发平台的基础上,开发了在纵向动力学控制上的高级驾驶辅助系统(ADAS),包括全速自适应巡航系统(FS ACC)、自动紧急制动辅助系统(AEB)和前向碰撞预警系统(FCW);通过扩展电动助力转向系统实现主动转向功能,开发了车道中线保持系统(LC)、车道保持辅助系统(LKA)和车道偏离预警系统(LDW)。实现带有转向干预的全速域高速公路半自动驾驶系统。对车辆行驶采取了综合控制,初步实现集成主动动力调节、主动制动和主动转向的集成底盘控制;所有的零部件、总成和系统都已经实现量产,基于城市高架及高速公路也进行了实车测试。结果表明:该系统方案能解决低成本车辆实现高速公路半自动驾驶的技术难题,且具有良好的可行性。