智能网联汽车热带测试场景研究

环境测试是实现高级自动驾驶的重大技术问题,阐述了国内外智能网联汽车环境测试发展现状,阐明了智能网联汽车热带测试场景建设的必要性。深入挖掘国际上智能网联汽车测试场景建设项目提出的场景框架,然后提取场景框架中的环境要素,指出相应环境要素对于智能网联汽车安全驾驶的重要影响。提出智能网联汽车热带测试场景的环境要素,并凝练了海南热带测试场景环境要素中的气候、交通和植被要素特征,建立了具有代表性的智能网联汽车热带测试场景,为高级自动驾驶实施落地奠定了基础。     

基于场景的智能网联汽车“三支柱”安全测试评估方法研究

随着汽车智能化、网联化以及自动驾驶技术的快速发展，搭载自动驾驶功能的智能网联汽车目前正处于测试验证转向多场景示范应用的新阶段，产业化应用需求日益迫切，车辆安全问题更加凸显，针对车辆产品安全的测试评估方法成为关注焦点。由于智能网联汽车及其运行环境的复杂性以及安全事件的偶发性，传统的高里程实车测试在效率、成本等方面难以适应自动驾驶测试评估的发展需要。从第三方视角出发，在汽车生产企业研发测试的基础上，结合工程实践与应用需要，通过分析智能网联汽车的安全目标，对比模拟仿真、封闭场地和实际道路3种测试方法的特点及优缺点，提出基于场景的 “三支柱”融合测试评估方法，为综合评估智能网联汽车的安全性提供支撑。     

基于场景的智能网联汽车模拟仿真测试评估方法与实践

搭载自动驾驶功能的智能网联汽车因可在其设计运行条件内承担全部动态驾驶任务,面临安全验证与评估挑战。基于场景的智能网联汽车安全测试评估方法已成为广泛的行业共识,模拟仿真测试是其重要手段之一。从第三方视角,针对自动驾驶安全性、高场景覆盖度、逻辑完备性等测试验证目标,搭建基于软件在环的模拟仿真测试环境框架,在此基础上研究基于设计运行条件覆盖的测试场景集构建方法,探索形成一套高可信智能网联汽车模拟仿真测试评估方法,并在特定应用场景进行初步实践。研究成果为模拟仿真测试在智能网联汽车安全测试与评估中的落地应用提供了参考。     

智能网联混行动力异构交通流生态驾驶

智能网联汽车最终会以电动汽车为实现载体,而人工驾驶车辆在未来相当长的时间里依然会以传统燃油汽车为主体.以此为背景,研究城市混行交通与动力异构条件下智能网联汽车的生态驾驶问题.考虑智能网联汽车低占比时的城市交通环境,以智能网联汽车电能消耗最小为目标,将智能网联汽车生态驾驶问题表征为最优控制理论框架下的两点边界值问题,并予...     

智能网联汽车生态系统的开发与应用

汽车行业目前正向着智能网联化方向的发展，这进一步促进了智能网联汽车的产生。通过汽车与网络的有机结合，在汽车中安装传感器和控制器等相关设备，不仅可实现汽车信息的网络共享，也可以在符合行驶需求的同时实现自动驾驶。与此同时，随着汽车数量的快速增长，生态驾驶也逐渐走进大众视野。通过探索智能网联汽车中生态驾驶的应用策略，可促进生态系统的开发和利用，加速汽车行业的发展，实现自动驾驶汽车在安全稳定的环境中行驶。     

面向智能网联汽车的车联网技术应用研究

随着汽车电子化、智能化和网联化的发展,智能网联汽车逐渐成为车联网技术应用的重要载体。基于此,分析了智能网联汽车发展的现状,探讨了面向智能网联汽车的三大车联网技术,即智能驾驶辅助、车载资源管理和智能交通管理等方面的应用。在此基础上,提出面向智能网联汽车的车联网技术发展策略和建议。     

基于城市先进道路交通系统的智能交通仿真平台设计

针对自动驾驶汽车在复杂交通场景中的测评需要,通过对先进道路交通系统的通讯、监控、大数据的技术集成构建了智能交通仿真平台。基于212种中国城市道路交通场景,该仿真平台通过半实物的方式还原了常见的200种自动驾驶运营场景,为自动驾驶汽车的技术研发、功能测试以及智能交通系统的策略研究提供了可视化的验证,大大节约了智能网联汽车的开发成本,并为其开发成效提供了新的途径。     

新一代智能交通全出行链集成系统设计

智能网联汽车已成为汽车技术发展的大势,通过融合智能网联汽车和智慧交通技术,以自动驾驶车辆的需求为核心,应用深度学习、边缘计算以及领先水平的车路感知融合、车路云控协同等方法,构建"智能网联汽车+智能交通+智慧城市"全出行链场景,实现无人驾驶在智慧道路、智慧停车、智慧园区的综合应用,为后续工程建设、产业化落地提供强大的技术支撑,进一步推动自动驾驶产业的发展。     

智能网联车辆生态驾驶研究现状及展望

作为近年来智能网联汽车领域的研究焦点，生态驾驶旨在提高驾驶安全的基础上，通过改善驾驶行为，有效缓解能源消耗和污染排放等问题，引起了各国政府、企业、高校和研究机构等的高度重视。同时，随着智能网联车辆技术的迅速发展，网联环境为生态驾驶提供了新的发展契机。为了分析智能网联车辆生态驾驶的研究进展，通过与传统生态驾驶进行对比，从车辆自身特性、驾驶人个性、道路交通状况与社会条件4个方面分析了智能网联环境下的生态驾驶的影响因素；从生态驾驶控制策略和生态驾驶应用现状2个方面对现有智能网联生态驾驶研究进行了归纳与分析；并从影响因素、控制策略和决策优化3个方面讨论了生态驾驶的意义、应用与目前所存在的问题，致力于为未来的相关研究提供有益的指导与借鉴。分析结果表明:智能网联环境下的生态驾驶和传统生态驾驶的影响因素较为相似，不过网联传感器和通信条件对智能网联环境生态驾驶有着较为显著的影响；相较于传统生态驾驶，智能网联环境下生态驾驶的控制策略与决策优化多考虑复杂驾驶工况、多车级别的全局生态驾驶；且由于各种新型技术的快速发展，结合先进的技术、适应行业发展需要也将成为未来智能网联生态驾驶发展的必然趋势。      

上海汽车城将建自动驾驶卡车测试基地

正近日,上海市经济和信息化委员会与嘉定区人民政府市区深化共建国家智能网联汽车(上海)试点示范区框架协议签约仪式暨国家智能网联汽车(上海)试点示范区项目合作签约仪式在上海国际汽车城汽车创新港会议中心举行。图森商务副总裁刘惠文作为代表与上海国际汽车城签订战略合作协议,根据协议,双方将建立战略合作伙伴关系,在自动驾驶相关领域进行资源、渠道共享,共同进行物流卡车自动驾驶相关技术的研发和推广。根据该协议,图森将加入上海国际汽车城汽车创新港发起的智能网联汽车产业联合创新中心,由上海国际汽车城提供测试场地,支持图森开展卡车自动     

公路隧道运营典型风险辨识

为加强对公路隧道运营风险的辨识、改善和优化公路隧道运营安全，降低重大隧道事故对人员伤亡、隧道结构、设备和经济收益的损失，通过隧道事故调研和大数据技术，收集近些年在全国范围内发生的802起公路隧道事故，对公路隧道自身特性和隧道事故的时间、空间、类型、诱因等特征进行分析。研究结果表明： 1)外界因素对隧道事故影响较大，在高温和车流量较大的环境下，事故发生较多； 2)特长隧道和长隧道的事故数远高于短隧道和中隧道； 3)小型车是隧道内发生事故的主要车型，事故原因多是驾驶员违规驾驶，事故类型多为追尾事故； 4)火灾事故的诱因多为车辆自身故障，其中危化品泄露多为易燃液体泄露。     

基于道路环境因素的公路隧道交通事故预测

为提高公路隧道交通事故预测准确率，以西汉高速秦岭某隧道群的496起交通事故作为研究对象，对影响公路隧道交通事故预测的道路环境因素进行相关性分析，针对不同预测类别选定具有显著影响的主要变量，通过贝叶斯模型、随机森林模型、BP神经网络模型和支持向量机模型分别对公路隧道交通事故形态、严重程度、伤亡情况和持续时间进行预测，根据准确率和稳定性确定出最优预测模型。研究结果表明： 1）随机森林模型在预测公路隧道交通事故形态时最为可靠，准确率约为84%； 2）在对公路隧道交通事故严重程度和伤亡情况进行预测时可优先考虑贝叶斯模型，其对重大或特大事故的预测准确率高达50%； 3）选择随机森林模型作为公路隧道交通事故持续时间的预测模型，绝对误差为20 min时模型准确率将超过70%。     

高速公路隧道交通事故规律研究

目前我国高速公路隧道内时常发生交通事故,为研究其特点和规律,收集2 193起高速公路隧道交通事故资料,对这些资料数据进行统计,分析隧道中交通事故的时间和空间分布特征、事故形态、事故车型以及发生原因。结果表明:一天中的9:00~10:00、11:00~12:00、13:00~15:00是交通事故的频发时段,周末发生的交通事故数约占总数的40%,1、2、4、5、7月易发生交通事故;追尾和碰撞隧道壁是隧道交通事故的主要形态;违章超速和天气变化是导致事故发生的主要原因;交通事故的车型主要为底盘较轻的轿车和重型货车。     

基于异常声音的隧道交通事故检测方法

针对公路隧道内交通事故的动态感知问题，在传统检测方法的基础上引入声学检测理论与方法，研究基于异常声音检测的隧道交通事故智能检测方法。通过分析短时能量（short term energy，STE）和梅尔倒谱系数（Mel-scale frequency cepstral coefficients，MFCC）检测方法在事故段特征表征以及精度干扰方面的缺陷，提出1种改进的融合特征MFCCE研究隧道环境下的交通事故检测。提取STE和MFCC特征并使用主成分分析（principal component analysis，PCA）进行特征融合得到新的融合特征MFCCE。以真实行车事故数据为基础，构建包含刹车与碰撞声的2段隧道噪声实验样本数据，分别对应早高峰时段（07:00—08:00）及平峰时段（12:00—13:00）的行车条件对隧道内的事故环境进行模拟分析，利用端点检测对所提方法进行验证并与其余2种方法进行对比分析。使用Pearson简单相关系数法作为最终的评价方法，通过该方法计算得到的相关系数r对比三种检测结果与原始样本的正相关相性。实验结果表明:STE在平峰及早高峰时段的相关系数分别为0.933和0.988；MFCC在平峰及早高峰时段的相关系数均为0.998；而无论在平峰还是早高峰时段，MFCCE的相关系数（0.999）均高于另外其他2种检测方法。MFCCE的平均相关系数相比于其他2种检测方法（STE、MFCC）分别提高了3.95%和1.00%。      

基于路面抗滑性能的隧道行车安全分析

采用路面抗滑性能测试车SCRIM 3000对广东某高速公路7座隧道段路面横向力系数进行测试,得到隧道段路面横向力系数分布规律,即隧道外的路面抗滑性能普遍优于隧道内路面;同时结合其近几年隧道交通事故的统计分析研究了隧道段路面抗滑性能与交通事故的相关关系,得到隧道段路面抗滑能力不足和其出入口内外路面抗滑性能差异过大是影响隧道行车安全的重要因素。     

城市道路隧道与公路隧道的运营风险差异分析

为分析城市道路隧道与公路隧道的运营风险差异，通过运营隧道调研和交通事故数据收集，从隧道本体结构及设施、外界环境、交通特性3方面出发，对城市道路隧道与公路隧道的运营风险进行阐述和对比分析。分析得出： 1）与公路隧道相比，城市道路隧道在结构方面的运营风险较大； 2）城市道路隧道车辆发生重大交通事故的概率较公路隧道低，但对城市交通的影响使其社会风险较高； 3）在城市道路隧道运营风险的防控过程中，应当重点考虑周边环境扰动对于结构安全的影响和运营交通事故所造成的社会影响。     

基于事故特征的隧道交通安全问题及管控要点分析

为把握隧道交通事故发生机理和规律,提出针对性的事故预防措施,基于8条典型隧道的调研数据,分析了隧道交通事故的时间分布、空间分布、事故形态、事故原因和车辆类型等多维度的特征规律。研究了隧道在视觉条件、安全管理、应急处置等方面存在的问题,从隧道基础设施建设、科技管控、应急处理等方面提出改善对策。     

交通隧道智能巡检系统分析方法与应用研究

为了高效率解决交通隧道巡检维护中人员响应速度慢，消息滞后，应急调度不及时等问题，通过分析交通隧道实际运维中出现的各类事故和灾害，建立了交通隧道事故和灾害预警模型，并据此提出了交通隧道智能巡检解决方案。该方案可实现隧道的火灾监测、交通预警和危化品泄漏处置等智慧运维巡检功能，提高交通隧道养护维修的效率以及管理水平的精细化程度。     

国内公路隧道运营期交通事故统计及伤亡状况评价

为更好地了解我国公路隧道运营期交通事故整体特征及伤亡状况,对2001-2017年国内发生的121起公路隧道交通事故开展统计分析,分别从事故发生的地理位置、事故发生时间、事故类型、事故车辆类型以及伤亡情况进行统计分析。结果表明： 1)事故发生量与该地区公路客货运输量成正相关,但西北地区和华南地区事故量占比远大于其交通运输量的占比; 2)事故类型以车辆相撞为主,且轿车发生的事故数量最多; 3)每年1、4、5月的事故发生量较多,每天16:00-18:00事故发生率最高; 4)中隧道（500 m<L≤1 000 m）的事故平均伤亡人数最高。最后结合交通事故伤亡情况等级划分,分析各因素对事故伤亡影响权重,得到造成伤亡的最不利组合为“特长隧道+货车+追尾事故”。     

高速公路隧道入口区域交通工程设施改善对策与应用

高速公路隧道入口区域交通事故率高于普通路段,尤其是追尾、撞击洞门事故频发,容易造成群死群伤。为提升高速公路隧 道入口区域的交通安全,在《公路隧道提质升级行动技术指南》对交通工程设施相关规定的基础上,提出隧道入口区域交通工程设 施应满足空间路权、驾驶人因和驾驶任务的基本原则。隧道入口区域典型问题集中于可变信息板、标志信息和视线诱导设施上,主 要是信息组合不良、交通标志位置不当、诱导信息不连续和不一致。由此进一步提出隧道入口区域标牌内容、形式和位置的设置建 议,并提出通过增设环形立面标记、隧道轮廓带、警示型线形诱导标、柔性警示柱和防撞桶等视线诱导设施来加强隧道入口区域的 视觉环境过渡的方法。最后,基于空间路权、驾驶人因和驾驶任务3 个基本原则对交通工程设施改善效果进行评价。