基于的实车在环VIL地驾驶辅助系统测试技术及地的应用
激光导引车(LGV)的人工智能和机器学习应用
激光导引车（LGV）的人工智能和机器学习应用近年来，随着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的快速发展，激光导引车（LGV）领域也开始积极探索这些先进技术的应用。
激光导引车是一种能够利用激光雷达进行环境感知和自主导航的无人驾驶车辆，其在物流、仓储和交通运输等领域具有广阔的应用前景。
本文将探讨激光导引车在人工智能和机器学习方面的应用，包括路径规划、目标识别和行为预测等关键技术。
首先，激光导引车在路径规划方面可以充分利用人工智能和机器学习的技术。
通过对环境中的障碍物进行激光扫描和感知，LGV可以获取到丰富的地图和环境数据。
利用机器学习算法，LGV能够分析和处理这些数据，并生成高效、安全的路径规划方案。
例如，激光导引车可以通过机器学习算法，在历史数据和实时传感器数据的基础上，预测交通拥堵情况，并智能地选择最优的路径以避开拥堵区域，从而提高运输效率。
此外，人工智能和机器学习技术还可以帮助激光导引车根据不同的任务需求，自动规划最佳路径，减少能源消耗和时间成本。
其次，激光导引车的目标识别是另一个重要的应用领域。
利用激光雷达和摄像头等感知设备，激光导引车可以对周围的物体和环境进行精确的识别和分类。
通过将深度学习算法应用于目标识别任务中，LGV可以准确地识别不同类型的物体，例如货物、障碍物、人员等，并做出相应的反应。
在物流领域，这对于自动化仓储和分拣系统来说尤为重要。
通过人工智能和机器学习技术，激光导引车可以实现高效的物品识别和分类，提高物流仓储的效率和准确性。
最后，激光导引车在行为预测方面也借助人工智能和机器学习的能力，以更好地与周围环境进行交互和决策。
通过对大量历史数据进行分析和学习，LGV可以预测其他车辆和行人的行为，从而更好地规划和调整自身的路径和速度。
例如，在交通运输领域，激光导引车能够通过机器学习算法识别不同驾驶员的驾驶风格和行为模式，从而提前预测他们的转向意图，有效避免交通事故和碰撞。
此外，激光导引车还可以根据行为预测结果，自主地作出灵活的决策，例如避让行人或其他车辆，确保交通运输的安全和效率。
基于dSPACE的EPS系统ECU硬件在环实验台设计与应用
基于dSPACE的EPS系统ECU硬件在环实验台设计与应用吕荣辉;石维佳;张宏超【摘要】硬件在环仿真测试是ECU研发过程中重要一环,对其性能调试起着关键作用.文章重点阐述基于dSPACE的EPS(电动助力转向)系统ECU(电控单元)硬件在环仿真试验台的设计与应用.基于dSPACE硬件在环仿真器,构建了EPS ECU的硬件在环仿真试验台.通过整合dSPACE系统内部车辆动力学仿真模型与改进的转向系统模型,获得更为接近实车的汽车动力学仿真模型.基于所设计的试验台,对某开发的EPS ECU进行离线测试并分析其性能表现.结果表明,该ECU能较好地满足汽车对转向轻便性、路感及回正性能的要求.【期刊名称】《汽车实用技术》【年(卷),期】2017(000)002【总页数】4页(P114-117)【关键词】EPS系统;硬件在环;试验台设计;模型整合;离线仿真测试【作者】吕荣辉;石维佳;张宏超【作者单位】河北工业大学机械工程学院,天津300130;河北工业大学机械工程学院,天津300130;中国汽车技术研究中心,天津300300【正文语种】中文【中图分类】U461.9CLC NO.:U461.9Document Code:AArticle ID:1671-7988 (2017)02-114-04 随着汽车电子控制技术的不断成熟，电动助力转向（Electric Power Steering,EPS）得到了快速的发展。
凭借自身高效率、低能耗、易调控等优点[1]，被广泛地应用于各类汽车之中。
作为EPS系统重要组成部分、决定助力转向电机扭矩分配的电子控制单元（Electric Control Unit ,ECU），更是其研究开发的核心，直接影响着车辆的高速稳定性及操作轻便性[2]。
在投入大规模生产之前，ECU必须经过反复的测试。
硬件在环（Hardware In the Loop,HIL）仿真系统具备模拟被控对象及其环境、短时间内对控制器进行各种模拟工况条件下的自动化测试等特点，应用在实时控制系统的开发和测试当中可以大大地缩短研发周期和减约开发成本。
基于LabVIEW的智能车仿真平台概要
基于LabVIEW的智能车仿真平台Intelligent Vehicle Simulation Platform Based on LabVIEW 作者:周斌蒋荻南李立国职务:硕士研究生学校:清华大学汽车工程系应用领域:高校/教育挑战:针对“飞思卡尔”杯全国大学生智能车邀请赛,为了给参加本次智能车邀请赛的各支队伍提供一个可离线/在线仿真以及理论试验的平台,要求在短时间内开发出可靠的智能车仿真平台。
应用方案:根据开发需求,在LabVIEW 高效图形化开发环境下,采用软硬件V 型开发方式,通过实车试验对电机、舵机、转向性能等方面进行测试和标定,使平台可针对不同的赛车、赛道、路径识别方案、控制策略等内容,进行精确的仿真以及相关分析,从而大大提高智能车开发效率。
使用的产品:LabVIEW 7.0引言2006年8月,清华大学将举办第一届“飞思卡尔”杯全国大学生智能车邀请赛。
全国50多所著名高校将参加此项赛事,目前正在积极准备之中。
我们知道,按照传统的开发思想,主要分为制造赛道,硬件布置、控制算法,通过实车的调试再进行相应的修改,如此循环,如图1所示。
这种模式具有成本高,开发周期长以及试验无法重现和归档等缺陷。
如果换一种思路,采用虚拟开发模式,先进行虚拟仿真,得到优化的硬件布置和控制算法后,再进行实车开发,这样将大大提高效率和降低成本,见图2。
正是在这样的构想下,我们开发了Plastid智能仿真软件。
值得一提的是,在韩国4届大赛中,还没有类似软件出现,因此它具有一定的独创性。
V型开发模式软件的开发流程,分为开发平台、仿真内核、操作界面以及匹配标定, 由于有“匹配标定”这一个环节,因此我们采取软硬件同步开发的V型开发模式,如图3所示。
的需求。
LabVIEW支持多任务,同时对外设有C语言接口。
选用LabVIEW开发还可以提高程序的可靠性。
内核算法涉及汽车专业知识,如图4所示,在每个计算周期中,系统首先计算出传感器输出和赛车车速,输入智能车控制算法中,通过匹配标定单元可得出加速度和前轮转角,在刚体的运动模型算法中得出下一计算周期的车速和赛车坐标。
人工智能辅助驾驶技术的应用案例
人工智能辅助驾驶技术的应用案例随着科技的不断发展和人们对出行便利性的需求增加，人工智能辅助驾驶技术逐渐成为汽车行业的热点话题。
自动驾驶、智能导航和智能交通管理等技术的应用，已经在一些实际案例中取得了显著的成果。
本文将介绍几个人工智能辅助驾驶技术的应用案例，以展示其在道路安全、出行便捷和能源效率等方面的优势。
一、智能驾驶辅助系统在高速公路上的应用高速公路上的驾驶，通常需要保持稳定且安全的速度，遵守车道规则和保持安全的车距。
人工智能辅助驾驶技术的应用可以有效辅助驾驶员在高速公路上行驶。
例如，一些汽车制造商已经开发了智能巡航控制系统，通过计算机视觉和感知技术，能够对车道线进行识别并辅助驾驶员保持车辆在车道内的行驶，同时根据前方车辆的情况自动控制车速和保持安全车距。
这种技术的应用，既提高了行驶的安全性，又减轻了驾驶员的疲劳感，使驾驶更加轻松和舒适。
二、智能导航系统提供出行信息和路线规划智能导航系统是人工智能辅助驾驶技术的另一个重要应用。
通过全球定位系统（GPS）和地图数据，智能导航系统可以准确指引驾驶员的行驶方向，并提供实时的交通信息和道路情况，帮助驾驶员选择最合适的路线。
此外，智能导航系统还可以根据驾驶员的行驶偏好、道路拥堵情况和天气状况等因素，智能调整路线规划，提供最佳的出行方案。
这样，驾驶员可以更加方便地规划行程，避开拥堵路段，减少时间和能源的浪费，提高出行效率。
三、智能交通管理系统优化交通流量人工智能辅助驾驶技术不仅对个体驾驶员提供了便利，还可以在交通管理方面起到积极作用。
智能交通管理系统利用人工智能算法，通过交通数据的采集和分析，可以实时监测道路交通情况，并对交通信号灯进行智能调度，以优化交通流量和减少拥堵。
例如，在城市拥堵情况下，智能交通管理系统可以根据交通需求实时调整信号灯的绿灯时长，优化道路通行效率，减少车辆排队等待时间，提高道路通行能力。
这种智能交通管理系统的应用，对缓解交通压力、降低尾气排放和改善城市交通环境具有重要意义。
自动驾驶仿真技术及应用介绍PPT
51VR智能驾驶与交通事业部（IVT ）介绍
? 公计司算智机能图驾形驶学与，交深通度事学业习部，近信10息0人工，程人，才车多辆元工：程软，件交工通程工，程， 电子工程，测试技术，建筑工程，艺术与商务等
中国原创 工业软件
通过可视化，仿真与预测技术， 造更智慧的车建更智慧的路， 实现更安全，更高效，更美好的出行。
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如何针对创新技术新需求做到技术的实现
创新技术发展的必然需求：（新需求）
? 未来是软件算法定义车辆，数据驱动交通与出行。需要处理海量的测试数据与进行软件算法迭代优化的能力。 ? 相比于传统的对力学机械电子的机理模型非实时仿真，智能汽车迫切需要对感知真实环境与交通互动行为的系统仿真。 ? 智能汽车的仿真是多学科知识交叉应用的领域，机械电子，算法软件，大数据，通讯，汽车与交通，需要融合为一体。
实现的可行性：
? 采用分布式的硬件集群架构实现算法软件的大规模并行加速测试。采用自动工具链处理海量案例实现虚拟测试。 ? 集中持续投入研发在高精度地图与场景数字化还原、多传感器机理仿真、基于统计模型的交通智能体与动态交通的仿真。
解决机器认知真实世界连续与离散的混合特性，并将其在虚拟世界仿真现实系统的完整相关有序与动态。
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自动驾驶仿真市场及前景分析
自动驾驶仿真技术近期处于技术的空白需求期
主机厂采用的短期过渡方法：
? 当前过渡，主机厂是沿着ADAS的仿真线路发展的，因此采用传统ADAS软件的组合做为过渡保证现有产品正常开发。 例如采用 Pre-Sacn + CarSim + MATLAB/Simulink 或者采用CarMaker + Oktal SCANeR + MATLAB/Simulink联合仿真的方 案。
基于LabVIEW平台利用GPS技术的汽车实时航向角测试系统开发
基于LabVIEW平台利用GPS技术的汽车实时航向角测试系
统开发
夏泽斌;吴龙;王星星;周辅坤
【期刊名称】《三明学院学报》
【年(卷),期】2015(32)6
【摘要】利用单天线的GPS实时位置信息计算得到汽车运行过程中的实时航向角,并基于LabVIEW平台开发汽车实时航向角测试系统,通过实车试验得到测量结果,对测量结果进行对比分析,结果表明,测量结果精确度满足国家汽车道路试验标准要求,测试系统在测试过程中稳定可靠.
【总页数】6页(P46-51)
【作者】夏泽斌;吴龙;王星星;周辅坤
【作者单位】三明学院机电工程学院,福建三明365004;三明机械CAD工程研究中心,福建三明365004;三明学院机电工程学院,福建三明365004;三明机械CAD工程研究中心,福建三明365004;三明学院机电工程学院,福建三明365004;三明学院机电工程学院,福建三明365004
【正文语种】中文
【中图分类】U467.4
【相关文献】
1.基于LabVIEW虚拟仪器平台的测试系统开发 [J], 杨宇;于德介
2.基于LabVIEW的USB多通道数采卡实时测试系统开发 [J], 刘晓明
3.基于LabVIEW虚拟仪器平台的控制系统实时响应性能自动测试平台设计 [J], 卢益;李波波;郑书祥
4.基于LabVIEW平台利用GPS架构的汽车实时横摆角速度测试系统开发 [J], 洪昊;夏泽斌;李宗仁
5.基于LabVIEW平台利用GPS架构的汽车实时横摆角速度测试系统开发 [J], 洪昊;夏泽斌;李宗仁;
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基于自动驾驶车辆的公路养护巡查技术及应用
基于自动驾驶车辆的公路养护巡查技术及应用严灿泽1李昭2（1.华设设计集团股份有限公司，江苏 南京 210014；2.河海大学土木与交通学院，江苏 南京 210024）摘要：针对传统道路巡查养护技术效率低、人工投入大的问题，文章采用一种便携式车载终端与自动驾驶车辆相结合的巡检技术。
通过自动驾驶车辆上安装的采集终端进行路面影像的自动化采集，建立SSD路面病害检测模型，对采集的数据进行实时处理，将检测结果以可视化的形式通过后台公路巡检管理平台进行展示，辅助道路管养部门进行处置。
该方法已在苏州市相城区开展示范应用，结果表明提出的基于自动驾驶车辆的公路养护巡查技术病害识别精度可达91.55%，人工巡检效率提升40%，具有广泛的应用价值。
关键词：自动驾驶；公路养护巡查；深度学习；数字化管理中图分类号：U418文献标识码：A文章编号：2096-1936（2024）01-0005-04DOI：10.19301/ki.zncs.2024.01.002Highway maintenance inspection technology and applicationbased on autonomous vehiclesYAN Can-ze LI ZhaoAbstract：To address the issues of low efficiency and high manpower input in traditional road inspection and maintenance techniques, this paper proposes an inspection technology that combines a portable on-board terminal with autonomous vehicles. The technology involves the automated collection of road surface images through a data collection terminal installed on autonomous vehicles. An SSD road surface defect detection model is established to process the collected data in real-time. The detection results are visualized and displayed through a backend highway inspection management platform, assisting road maintenance departments in decision-making. This method has been demonstrated in Suzhou's Xiangcheng district, with results showing that the proposed highway maintenance inspection technology based on autonomous vehicles achieves a defect identification accuracy of 91.55%, and increases the efficiency of manual inspection by 40%. The technology demonstrates significant and widespread practical value.Key words：autonomous driving; highway maintenance inspection; deep learning; digital management路面病害会严重影响公路行车安全，尤其在车速过高时可能引发交通事故。
城市环境基于三维激光雷达的自动驾驶车辆多目标检测及跟踪算法研究共3篇
城市环境基于三维激光雷达的自动驾驶车辆多目标检测及跟踪算法研究共3篇城市环境基于三维激光雷达的自动驾驶车辆多目标检测及跟踪算法研究1在自动驾驶技术的浪潮下，越来越多的汽车制造公司正在投入巨额资金进行研发，以获得市场竞争的优势。
而城市环境下的自动驾驶车辆正是该领域中的一个关键问题。
基于三维激光雷达的自动驾驶车辆多目标检测及跟踪算法的研究得到了越来越多的关注。
本文将就这个话题进行详细的阐述。
首先，城市环境下的自动驾驶车辆需要具备多目标检测及跟踪的能力，以保证其行驶安全。
在城市繁忙的路段和复杂的地形条件下，自动驾驶车辆需要高精度地探测前方所有的车辆、行人和障碍物等，以便根据这些信息做出适当的行动。
同时，自动驾驶车辆还需要能够实现跟踪目标物体的功能，以确保车辆的路径规划和控制的准确性。
其次，基于三维激光雷达的技术是实现这种多目标检测及跟踪的一种有效方式。
三维激光雷达能够获取具有高精度的点云数据，可以实现对目标物体的三维位置、形状和运动状态的准确检测和跟踪。
此外，三维激光雷达还可以获取一系列的地面特征信息，如路况和道路重建等，在城市环境下自动驾驶车辆的行驶过程中起到至关重要的作用。
第三，基于三维激光雷达的多目标检测及跟踪算法是实现城市环境下自动驾驶车辆的一个关键环节。
对于一个自动驾驶车辆而言，如何在复杂的城市环境下，高效地检测和跟踪多个目标物体是一个具有挑战性的任务。
在这个任务中，有很多复杂的因素需要考虑，如多个目标物体之间的交叉轨迹、不同目标物体之间的尺度差异和位置变化等。
为了解决这些问题，研究人员提出了许多基于三维激光雷达的多目标检测及跟踪算法。
其中一些算法使用了深度学习技术，如卷积神经网络和目标检测网络，以实现更高精度的检测和跟踪。
同时，一些算法采用了模型预测方法，通过建立模型，来对目标物体的运动状态进行预测。
这些算法在提高自动驾驶车辆检测和跟踪精度的同时，也提高了车辆的控制效率和安全性。
最后，需要注意的是，基于三维激光雷达的多目标检测及跟踪算法仍然存在一些问题和挑战。
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基于实车在环（VIL）的驾驶辅助系统测试技术及应用
引言
随着汽车电子产业的不断发展，驾驶员对车辆舒适性与安全性的要求越来越高。
与主动安全相关的控制系统，如自动泊车、自适应巡航、车道偏离预警、车道保持辅助、自动紧急制动及盲区监测等应运而生。
这些系统一般统称为高级驾驶员辅助系统（Advanced Driver Assistance System, ADAS），它们将对车辆进行不同程度的干预，而这种干预若是出现错误将导致难以想象的结果。
因此对这些驾驶辅助系统进行全面的功能测试，避免错误干预的情况出现，对整车厂来说就显得尤为重要。
就测试来说最精确的环境无疑是进行实车测试，然而实车测试本身存在着众多问题：♦测试时间、人力、场地等成本高；
♦变换不同场景测试费时费力；
♦有人参与的情况下安全较难保证；
♦随机因素多、可重复性低等。
目前，有一种介于纯仿真测试与实车测试之间的测试方法——实车在环测试（Vehicle in the loop），可以帮助解决以上系列问题。
通过实车在环测试可以有效减少ADAS系统的开发与集成测试时间，同时可以大幅度节约成本，减少危险事件的发生的概率。
VIL概述
VIL是指将ADAS系统集成到真实车辆中，并通过实时仿真机及仿真软件模拟道路、交通场景以及传感器信号，从而构成完整测试环境的方法，可实现ADAS功能验证、各场景仿真测试、与整车相关电控系统的匹配及集成测试。
图1 实车在环实现效果图
图2 实车在环系统方案
与传统的硬件在环（HIL）测试相比VIL由于用真实车辆替代了车辆模型，从而很大程度上提高了被测控制器性能测试结果的精确度；与实车测试相比，由于将实现复杂且难以复现的交通场景用仿真的方式来实现，可以快速的建立各种测试工况，工况的可重复性使得ADAS算法的快速迭代开发成为可能。
总之，VIL弥补了实车测试与HIL测试之间的鸿沟，它有如下优势：
♦实现快速的场景及驾驶测试，高效的验证各控制器的功能；
♦可以测试ADAS系统与执行系统（动力系统、制动系统、转向系统）间的交互功能；
♦降低实车测试的难度和风险，减少交通事故和风险；
♦减少对场地，真实交通和试验车辆的需求，可复用MIL和HIL测试的测试场景。
实车在环的关键技术
•惯性测量单元
通过精准的DGPS定位，获取车辆的位置信息，通过惯性测量单元IMU计算出车辆速度、加速度和偏航角等信息，为实时仿真系统提供车辆的运动状态。
•虚拟仿真环境
通过车辆动力学仿真软件搭建一个完整的虚拟交通测试环境，包括道路、交通车辆、行人、交通环境。
真实车辆置身于虚拟测试环境中完成不同的驾驶任务。
♦实现复杂多变的虚拟道路环境，如停车场、双向多车道、高速公路、转盘等。
图 3 道路场景
♦实现多种多样的交通车辆配置，如乘用车、卡车、公共交通、摩托车等多种车型，并且每一辆交通车辆执行不同的行驶任务。
图 4 交通车辆
♦实现行人模拟，包括男人、女人、小孩，及其站立、走步、跑步等动作。
例如模拟行人突然出现的测试场景。
图 5 行人场景
♦实现逼真的虚拟环境，包含树木、建筑物、导向标识、交通灯、交通标志等。
图 6 虚拟环境
•传感器的仿真
ADAS系统用到的传感器主要用于感知车辆周围环境，类型包括毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达、摄像头等等。
传感器仿真可以采用真实的或者虚拟的方式。
其中虚拟传感器由仿真软件模拟，通过VIL设备将虚拟交通场景的信息传递给ADAS系统。
图 7虚拟传感器
•实时仿真机
实时仿真机的作用是提供实时运行的仿真环境并且实现虚拟与真实信号的交互。
•真实车辆
真实的车辆包括车辆及电控系统，运行在一个宽阔安全的平地上，对被测的驾驶辅助系统来说其实际是运行在预先设定的交通测试环境中。
图 8 测试环境
应用案例
BMW宝马的研发中心利用车辆在环技术，对其自动泊车系统进行了功能测试。
该过程使用了一辆测试车辆放置于空旷的场地上，通过仿真软件搭建了一系列泊车测试场景，包含垂直停车、水平停车等典型场景。
图 9 自动泊车系统VIL测试
结论
VIL测试系统，由于使用的是实际的车辆，减少了对车辆动力学模型的参数标定，使测试结果更加精确；其虚拟场景可以使用最初算法开发以及HIL测试时的交通场景，也可以根据一些交通事故来确定测试场景，场景的切换过程较实车测试大幅简化；在主动安全相关测试中，其虚拟的场景可以避免事故的发生，也可以节约不必要的器材损失；其可重复性很高，在大量重复的实车在环测试后可显著降低被测系统的功能缺陷，随之降低了原本实车场地测试和道路测试的工作量环节，提高了测试效率，降低了测试成本。