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。     

搭载自动驾驶功能的智能网联汽车安全测试与评估方法研究

目前,针对搭载自动驾驶功能的智能网联汽车,国内外正在广泛开展特定设计运行条件下的道路测试、示范应用等工作,其安全测试与评估方法已经成为当前行业研究的热点和难点。从第三方视角出发,重点针对汽车智能化、网联化面临的主要安全风险,将智能网联汽车的安全测试与评估分为基础测评和监测调整两个阶段。在基础测评阶段,综合评估产品对过程保障及测试要求的符合情况;在监测调整阶段,基于对车辆实际安全状态的监测,适时调整安全评估结果。在此基础上,重点梳理了基于场景的测试、安全评估、监测等测评方法的内在逻辑及原则要求。分别阐述了功能安全、预期功能安全、网络安全和数据安全等过程保障方法及主要要求,以及模拟仿真、封闭场地、实际道路、网络安全和数据安全、软件升级、数据记录等测试方法及主要要求。提出的方法为特定设计运行条件下,具有自动驾驶功能的智能网联汽车综合安全评估提供了参考。     

基于场景元素的智能网联汽车场景构建研究

在智能网联汽车测试评价中,场景库搭建与道路测试一直都是其难点。文中对智能网联汽车功能的典型测试场景搭建及测试方法进行分析与研究,首先分析智能网联汽车驾驶场景的来源,从典型驾驶场景中归纳出基本场景元素库,以场景元素库为基础实现测试场景库搭建;然后在PreScan中进行场景虚拟重构,进行自动驾驶功能模拟仿真;最后基于真实道路场景搭建对车辆自动驾驶功能进行实车测试。     

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。     

交通事故场景在智能网联汽车仿真测试中的应用

在汽车全生命周期范围内,通过三支柱测试认证方法来验证智能网联汽车的功能和安全,是提升车辆安全性和交通效率的有效手段,具有广阔的应用前景。其中,如何通过仿真方法来高效验证在危险工况和事故场景下智能网联汽车的主动安全防护能力,成为目前亟待解决的问题之一。基于交通事故场景,建立交通事故数据到仿真测试场景重构的技术方案,并通过实际案例验证了该方案应用于仿真测试的可行性。实践证明,所建方案有助于丰富智能网联汽车仿真测试场景库,提升仿真测试效率,加快完善智能网联汽车的安全测试与评估的进程。     

图森未来获得首张重卡自动驾驶道路测试牌照

正2018年10月16日,全国第1张针对自动驾驶重卡的道路测试牌照在上海颁出。专注于自动驾驶技术研发与应用的上海图森未来人工智能科技有限公司获得上海智能网联汽车道路测试牌照,将在上海临港地区投入测试。上海市智能网联汽车道路测试推进工作小组根据图森未来提出的智能网联汽车道路测试申请,结合第三方机构上海市制造业创新中心(智能网联汽车)的评估报告和专家组的评审意见,对其智能网联汽车道路测试条件符合     

世界汽车组织自动驾驶汽车"三支柱"认证方法提议及对我们的启示

自动驾驶技术发展背景下,软件在定义汽车,车辆功能日趋复杂、软件数量也越来越多.与传统车辆相比,影响自动驾驶汽车的安全因素、场景变量日益增长,通过传统的场地测试和台架测试,难以全部评估上述影响安全的变量.因此,为了车辆上道路运行,需要提出新的认证思路,支持车辆型式认证或自我认证.世界汽车组织在分析自动驾驶汽车技术特性和安...     

自动驾驶汽车在城市道路上面临的主要场景挑战

基于人类的自然驾驶数据、交通事故数据等信息提出的自动驾驶汽车技术要求和测试场景难以反映自动驾驶汽车特有的局限性和安全风险。文章从车辆视角出发,利用搭载高度自动驾驶功能的汽车开展了实际道路测试,并通过分析测试过程中遇到的危险场景和边缘场景,总结了城市道路环境下自动驾驶汽车在感知、定位、决策规划、控制执行和网联通信等方面存在的主要场景挑战。该研究成果弥补了基于人类驾驶数据开展相关研究的不足,能够为自动驾驶汽车的研发和基于场景的测试验证提供参考。     

商用密码在智能网联商用车上的应用实践

随着智能网联汽车的快速发展,汽车在给我们带来便利性的同时,车联网、自动驾驶、大数据等各种新技术的应用,面临的安全威胁也大大增加,智能网联汽车的信息安全不仅涉及到财产安全,也涉及到人身安全以及国家安全。本文详细描述了商用密码在智能网联商用车上车内通信安全、车云身份认证、 OTA安全、远程控制安全等不同场景的应用实践,在充分发挥密码在智能网联汽车信息安全中的基础支撑和核心保障作用的同时,构建以密码技术为核心的智能网联汽车安全防护体系,大力推动密码科技创新,完善密码标准体系,实现智能网联汽车网络和信息化相关标准与密码国家标准、密码行业标准保持协调统一,对智能网联汽车产业持续健康发展具有重要意义。     

智能网联汽车测试场景三维评价模型研究

测试驱动型开发是智能网联汽车技术发展的重要路径,而测试场景作为测试驱动型开发过程的核心要素,需要建立科学合理的建模和分类方法。首先,从应用层面定义了智能网联汽车测试场景的三个评价指标;其次,提出了测试场景评价的三维建模与评价方法;最后,结合具体应用案例分析了测试场景三维评价模型的应用场景。提出的测试场景三维评价模型对智能网联汽车的测试与评价具有重要指导作用。     

智能网联汽车封闭道路测试执行方法概述

智能网联汽车封闭道路测试作为推动智能网联汽车快速发展的重要一环,其执行方法将为智能网联汽车产品研发和验证提供重要参考和依据.文章基于汽车传统ADAS测试执行方法,首先从测试场景、测试环境、测试车辆控制和测试结果响应方面分析了智能网联汽车测试与ADAS测试的异同;其次,依托ADAS测试框架体系,结合智能网联汽车测试特性,...     

智能网联汽车测试场场景设计方法研究

智能网联汽车测试场是"无人驾驶"车辆运行安全测试的基础设施.构建测试场景、分析测试场设计要素和技术指标是测试场设计的核心.基于"车-路-环境"的测试场景分类,给出典型测试场景模型构建方法和建设需求,可用于支撑智能网联汽车测试场总体设计.     

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。     

TüV莱茵与国汽智联合作打造智能网联汽车综合测试基地

正TüV莱茵与国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司(简称"国汽智联")在北京签署战略合作协议,双方将利用各自在智能网联汽车领域的测试能力和影响力,共同打造智能网联汽车综合测试基地,深度开发车路协同关键技术和相关产品的安全评价体系,以及测试场景评估方法,推动汽车智能网联标准体系的建立,为中国汽车产业高质量发展提供坚实的支撑。     

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。     

基于大数据的智能辅助驾驶道路适用度评估

随着汽车市场朝网联化发展，主机厂可通过网联终端采集到智能辅助驾驶的行车数据，主机厂通过车联网大数据离线计算了解用户使用智能辅助驾驶功能的情况，分析智能辅助驾驶在各类路况中的适用性。汽车主机厂在研发阶段做了各路况的实车测试，但未有一套基于用户实际使用情况的评估方法。为了了解智能辅助驾驶功能在各类路况中的适用度，需要一套基于用户智能辅助驾驶数据的评估方法。本文基于车联网采集的智能辅助驾驶功能的数据，使用机器学习的方法对汽车智能辅助驾驶的道路适用度进行评估。     

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。      

雷达场景仿真测试如何助力自动驾驶研发?

从L1、L2驾驶辅助到L4、L5自动驾驶,各项智能及网联技术的发展,推进了自动驾驶产业的进程.在这个过程中,仿真测试是新技术研发必不可少的环节.针对目前自动驾驶研发中,对于真实仿真场景测试的需求,是德科技推出了雷达场景仿真器,用于雷达传感器和算法研发.汽车制造商可以在实验室中测试复杂的真实场景,从而加快自动驾驶研发进程...     

广州加快自动驾驶车辆上路时间表

正据中国新闻网报道,广州市正制定《广州市自动驾驶车辆道路测试指导意见》,计划2018上半年出台一系列相关政策,加速自动驾驶车辆上路时间表。据了解,广州市政府计划于2018上半年完成第1批自动驾驶车辆道路测试资格审核、临时车辆号牌的发放和相关配套政策文件出台。根据相关规划,2019年底前,广州将允许智能网联汽车在半开放测试区上路测试(半开放测试区即有社会车辆进入的测试区);至2020年底,基于5G的智联交互系统可在穗实现规模化商用,车载智能网联终