汽车智能辅助驾驶系统研究与发展-吉林大学
AI在自动驾驶中的研究调研报告
AI在自动驾驶中的研究调研报告在当今科技飞速发展的时代，自动驾驶无疑是一项备受瞩目的前沿技术。
而 AI（人工智能）作为其核心驱动力，正引领着自动驾驶领域发生深刻的变革。
一、AI 在自动驾驶中的作用自动驾驶的目标是让车辆能够在没有人类驾驶员直接干预的情况下，安全、高效地行驶。
AI 在其中扮演着至关重要的角色。
首先，AI 能够通过传感器收集大量的环境数据，包括图像、视频、雷达信号等。
这些数据经过处理和分析，可以让车辆“感知”周围的道路状况、车辆、行人以及其他障碍物。
其次，AI 能够根据感知到的信息进行决策。
例如，判断何时加速、减速、转弯，以及如何应对突发情况。
再者，AI 还能够对车辆的行驶轨迹进行精确的控制，确保车辆按照预定的路线行驶，并且保持稳定和舒适。
二、AI 在自动驾驶中面临的挑战然而，AI 在自动驾驶中的应用并非一帆风顺，还面临着诸多挑战。
数据质量和数量是一个关键问题。
为了让 AI 系统能够准确地理解和应对各种复杂的交通场景，需要海量的高质量数据进行训练。
但获取和标注这些数据往往是困难且昂贵的。
环境的多样性和不确定性也是巨大的挑战。
不同的天气条件、道路状况、交通规则以及其他不可预测的因素，都可能对自动驾驶车辆的决策和控制产生影响。
AI 系统需要具备强大的适应性和鲁棒性，以应对这些变化。
安全和可靠性是至关重要的。
由于自动驾驶涉及到生命安全，AI 系统必须能够保证在任何情况下都能做出正确的决策，并且避免出现故障或错误。
伦理和法律问题也不容忽视。
例如，当自动驾驶车辆面临不可避免的碰撞时，应该如何做出选择，以最小化损失和伤害，这是一个复杂的伦理和法律难题。
三、AI 在自动驾驶中的技术进展尽管面临诸多挑战，AI 在自动驾驶领域仍然取得了显著的技术进展。
深度学习技术的应用使得车辆对环境的感知能力大幅提升。
例如，通过卷积神经网络（CNN），车辆能够更准确地识别物体和场景。
强化学习在决策和控制方面发挥了重要作用。
第五章 智能网联汽车辅助驾驶系统原理与应用
第五章 智能网联汽车辅助驾驶系统原理与应用：自适应巡航系统
自适应巡航系统的定义 汽车自适应巡航系统（Adaptive Cruise Control，ACC）集成了汽车定速巡航控制系统和车辆前方碰撞预警 系统，如果检测到行驶车道的前方存在同向行驶车辆，将计算本车与前车的距离以及相对速度等信息对 车辆进行加速、减速或制动控制，保证本车与前车处于安全距离以内，防止发生追尾事故。
第五章 智能网联汽车辅助驾驶系统原理与应用：高级驾驶辅助系统的定义及类 型
高级驾驶辅助系统的定义 高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance System，ADAS），是利用安装在车辆上的传感器、通信装置、 决策及执行等装置，实时监测驾驶员、车辆及其行驶环境，并通过信息及运动控制等方式辅助驾驶员执行 驾驶任务或主动避免碰撞危害的各类系统的总称。
车道跟随辅助系统的应用 起亚凯酷车型的车道跟随辅助系统，该系统主要由4部分构成：摄像头、毫米波雷达、控制单元、车道跟随 辅助功能启动按键。
第五章 智能网联汽车辅助驾驶系统原理与应用：车辆盲区监测系统
车辆盲区监测系统（Blind-Spot Collision-Avoidance Assist，BCA）通过安装在左右后视镜或其它位置的传感器 感知后方道路信息。如果后方有车辆、行人、自行车及其它移动物体靠近时，盲区监测系统就会通过声光报 警器提醒驾驶员或在紧急情况下进行制动。
前方防碰撞辅助系统的定义及发展历程 前方防碰撞辅助系统（Forward Collision Warning，FCW）是通过摄像头、雷达等传感器实时感知车辆前方的 物体，并检测车辆与目标之间的距离并警示驾驶员的一种系统。
AI辅助智能交通系统的研究综述
AI辅助智能交通系统的研究综述智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是利用先进的信息和通信技术，通过对交通运行过程中产生的大量数据进行采集、处理和分析，实现交通管理、交通预测、交通控制以及交通信息服务等功能的一种交通管理系统。
随着人工智能技术的不断发展，人工智能被广泛应用于智能交通系统中，为交通运行提供了更精准的预测和更高效的管理。
一、智能交通系统的需求传统的交通管理方式面临诸多挑战，包括交通拥堵、交通事故、环境污染等问题。
而智能交通系统的引入可以为这些问题提供解决方案。
智能交通系统通过对交通数据进行实时监测和分析，能够提供交通拥堵状况的预测以及实时的交通指导，从而帮助车辆选择最佳的行驶路线，减少交通拥堵和行程时间。
此外，智能交通系统还可以利用人工智能技术实现交通事故的预测和预警功能，及时发现交通安全隐患，减少交通事故的发生。
同时，智能交通系统还可以优化交通信号灯的控制，分配交通资源，提高交通效率，减少能源消耗和环境污染。
二、人工智能在智能交通系统中的应用1. 交通预测与拥堵管理人工智能技术可以通过对交通数据进行实时分析，预测交通拥堵情况，并且提供最佳的交通指导。
通过深度学习等算法，智能交通系统能够识别和学习交通数据的模式，并根据历史数据和实时数据进行交通拥堵的预测和预警。
这样一来，车辆可以通过智能导航系统选择避开拥堵路段，减少行程时间和油耗。
2. 交通事故预测和预警智能交通系统可以通过机器学习等人工智能技术，对交通数据进行分析，提前发现潜在的交通事故隐患。
通过对历史交通数据和现场监控数据的比对和分析，系统可以识别交通事故发生的概率和可能性，并提供实时的交通事故预警信息，帮助驾驶员和交警采取相应措施，减少交通事故的发生率。
3. 交通信号灯优化控制利用人工智能技术，智能交通系统可以实现交通信号灯的智能化控制。
通过对交通数据的实时监控和分析，系统可以根据车流量和路况变化，动态调整信号灯的配时方案，以优化交通信号灯的控制效果。
智能车辆自动驾驶系统技术研究与应用
智能车辆自动驾驶系统技术研究与应用自动驾驶技术是近年来快速发展的一个领域，旨在实现车辆完全自主地行驶，不需要人工干预。
智能车辆自动驾驶系统作为实现这一目标的关键技术，已经引起了广泛的关注和研究。
本文将就智能车辆自动驾驶系统的技术研究与应用进行探讨。
智能车辆自动驾驶系统基本构成智能车辆自动驾驶系统由多个技术模块组成，包括感知模块、决策模块和控制模块。
感知模块负责感知车辆周围环境的信息，采用传感器等设备获取并处理图像、声音和其他传感器数据。
常用的传感器包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达和超声波传感器等。
这些传感器通过不同的方式感知车辆周围的物体、行人、道路和障碍物等。
决策模块根据感知模块提供的数据进行分析和处理，形成对路况的判断和决策。
这些判断和决策可能包括车辆行驶的速度、远近程预测、车道选择以及超车等行为。
决策模块通常使用计算机视觉和机器学习等技术，以实时且准确地评估周围环境并作出智能决策。
控制模块负责控制车辆的加速、刹车、转向和换挡等操作，以实现自主驾驶。
控制模块通常由电子控制单元（ECU）和执行器组成，ECU根据决策模块的指令控制执行器完成相应的操作。
智能车辆自动驾驶系统关键技术在实现智能车辆自动驾驶系统过程中，有几项关键技术不可或缺。
首先是车辆感知技术。
车辆感知技术是实现自动驾驶系统的基础，它能够准确地感知并理解周围环境。
激光雷达、摄像头和雷达等传感器被广泛应用于车辆感知技术中。
激光雷达通过测量物体的距离和方向来获取环境信息，摄像头则通过图像识别和处理来感知道路和障碍物，雷达可以提供较高的精度和覆盖范围。
通过这些传感器的应用，车辆能够实时感知和理解周围的动态环境，从而做出相应的决策。
其次是车辆决策技术。
车辆决策技术是指智能车辆自动驾驶系统根据感知模块提供的信息来作出相应决策的能力。
决策技术可以通过深度学习、强化学习和规划算法等来实现。
深度学习技术可以用于图像识别和目标检测，以识别道路、交通标志和行人等；强化学习技术可以优化车辆行驶策略，确保车辆在不同情况下作出最佳决策；规划算法则可以根据当前车辆的状态和路况，确定最佳行驶路径和速度。
开题报告《人工智能在自动驾驶车辆中的应用研究》
开题报告《人工智能在自动驾驶车辆中的应用研究》一、研究背景随着人工智能技术的不断发展和普及，自动驾驶技术作为人工智能在交通领域的重要应用之一，受到了广泛关注。
自动驾驶车辆的出现将极大地改变人们出行的方式，提高交通效率，减少交通事故，同时也带来了许多新的挑战和问题。
因此，对人工智能在自动驾驶车辆中的应用进行深入研究具有重要意义。
二、研究目的本研究旨在探讨人工智能在自动驾驶车辆中的具体应用，分析其在提升车辆自主性、提高行车安全性、优化路况感知等方面的作用，为进一步推动自动驾驶技术的发展提供理论支持和实践指导。
三、研究内容自动驾驶技术概述：介绍自动驾驶技术的发展历程、技术原理和应用现状。
人工智能在自动驾驶中的关键技术：深度学习、计算机视觉、传感器融合等关键技术在自动驾驶中的应用及优势。
自动驾驶车辆行为决策：探讨人工智能如何帮助车辆做出行为决策，包括避障、规划最优路径等方面。
车辆与环境感知：分析人工智能在车辆感知环境、识别交通标志、检测道路障碍物等方面的应用。
自动驾驶技术挑战与展望：总结当前自动驾驶技术面临的挑战，并展望未来发展方向。
四、研究方法本研究将采用文献综述和案例分析相结合的方法，通过查阅相关文献资料，分析已有案例数据，对人工智能在自动驾驶车辆中的应用进行系统整理和总结。
五、预期成果通过本研究，预计可以深入了解人工智能在自动驾驶车辆中的应用现状和发展趋势，为相关领域研究者提供参考和借鉴。
同时，也将为推动自动驾驶技术的进一步发展和完善提供理论支持和实践指导。
以上是本开题报告《人工智能在自动驾驶车辆中的应用研究》的内容概要，后续将进一步深入探讨各个方面的具体内容，以期取得更加丰硕的研究成果。
汽车行业智能驾驶辅助系统解决方案
汽车行业智能驾驶辅助系统解决方案第一章智能驾驶辅助系统概述 (2)1.1 智能驾驶辅助系统定义 (2)1.2 智能驾驶辅助系统发展历程 (2)1.3 智能驾驶辅助系统分类 (3)第二章感知技术 (3)2.1 激光雷达技术 (3)2.2 摄像头技术 (4)2.3 超声波传感器技术 (4)2.4 融合感知技术 (5)第三章控制策略 (5)3.1 自适应巡航控制 (5)3.2 自动紧急制动系统 (5)3.3 自动泊车系统 (6)3.4 车道保持辅助系统 (6)第四章通信技术 (6)4.1 车载通信技术 (6)4.1.1 车载通信网络架构 (6)4.1.2 车载通信协议 (7)4.2 车联网通信技术 (7)4.2.1 车联网通信技术分类 (7)4.2.2 车联网通信技术特点 (7)4.3 车辆与基础设施通信技术 (7)4.3.1 车辆与基础设施通信技术分类 (8)4.3.2 车辆与基础设施通信技术特点 (8)第五章数据处理与分析 (8)5.1 数据采集与预处理 (8)5.2 数据融合与处理 (9)5.3 数据挖掘与分析 (9)第六章系统集成与测试 (9)6.1 系统集成设计 (10)6.1.1 子系统划分 (10)6.1.2 接口设计 (10)6.1.3 系统集成框架 (10)6.2 系统测试方法 (10)6.2.1 单元测试 (10)6.2.2 集成测试 (10)6.2.3 系统测试 (11)6.3 测试场地与设备 (11)6.3.1 测试场地 (11)6.3.2 测试设备 (11)第七章安全性与可靠性 (11)7.1 安全性设计原则 (11)7.1.1 引言 (11)7.1.2 安全性设计原则概述 (11)7.2 可靠性评估方法 (12)7.2.1 引言 (12)7.2.2 可靠性评估方法概述 (12)7.3 安全性与可靠性测试 (12)7.3.1 引言 (12)7.3.2 安全性测试 (12)7.3.3 可靠性测试 (13)第八章法规与标准 (13)8.1 智能驾驶辅助系统法规概述 (13)8.2 智能驾驶辅助系统标准制定 (13)8.3 国内外法规与标准对比 (14)第九章市场与发展趋势 (14)9.1 智能驾驶辅助系统市场现状 (14)9.2 市场竞争格局 (14)9.3 发展趋势与机遇 (15)第十章应用案例与前景展望 (15)10.1 典型应用案例 (15)10.1.1 自动紧急制动系统 (15)10.1.2 车道偏离预警系统 (15)10.1.3 自动泊车系统 (15)10.2 智能驾驶辅助系统发展前景 (16)10.3 面临的挑战与应对策略 (16)10.3.1 数据处理与分析 (16)10.3.2 系统安全与隐私保护 (16)10.3.3 标准法规与市场推广 (16)第一章智能驾驶辅助系统概述1.1 智能驾驶辅助系统定义智能驾驶辅助系统是指在车辆行驶过程中，通过搭载的传感器、控制器、执行器等硬件设备，结合先进的计算机视觉、人工智能、大数据等技术，实现对车辆行驶状态的实时监测、智能分析和辅助控制，以提高驾驶安全性、舒适性和效率的一套系统。
吉林大学2012汽车工程学院12132学期研究生课程表(试行)
星期一
星期二
星期三
星期四
星期五
星期六
星期日
1.2节
0822402081计算流体力学（2~8周）交通楼四楼会议室李明
0822402021汽车制动力与牵引力控制（2~11周）A107李静
0822402033试验测试平台开发技术（2~11周）B109卢延辉
0822402117汽车空气动力学方法与应用（8-16周）能动大楼518胡兴军
0822402117汽车空气动力学方法与应用（8-16周）能动大楼518胡兴军
0822402014汽车操纵动力学（2~11周）A107
宗长富
0822402050车身测试技术与实验方法（2~8周）能动大楼518庄蔚敏
0822402063计算传热学（13~16周）热能系会议室刘研
0822402024汽车随学（2~11周）A107
宗长富
0822402050车身测试技术与实验方法（9~13周）能动大楼518庄蔚敏
0822402063计算传热学（13~16周）热能系会议室刘研
0822402024汽车随分析与控制（2~16周）B109赵健
0822402029试验模态分析（2~11周）A107李杰
0812402007现代控制理论（2~11周）B109陈虹
0822402121汽车人机工程学（12-16周）能动大楼518冯原
0822402112新能源技术（2-8周）
热能系会议室陈海波
0822402019汽车自动变速器理论（2~11周）A107程秀生
0822402010汽车振动噪声分析与控制技术（2~16周）A107王登峰
0822402022汽车转向制动悬架设计（2~11周）B109李静
车辆智能驾驶系统的设计与开发
车辆智能驾驶系统的设计与开发近年来，随着科技的快速发展，智能驾驶系统成为了汽车行业的热门话题。
随着人们对交通安全和行车便利性的需求日益增加，车辆智能驾驶系统的设计与开发也愈加重要。
一、车辆智能驾驶系统的概述车辆智能驾驶系统是一种基于先进科技和传感器控制技术的自动驾驶系统，它能够通过计算机自主地规划和执行车辆的行驶路径、控制车辆的行驶速度、识别路况和车辆周围环境，从而达到无人驾驶的效果。
目前，已有多家国内外汽车制造商投入大量资金和人力资源，进行车辆智能驾驶系统的研发和推广。
二、车辆智能驾驶系统的设计原理车辆智能驾驶系统的设计原理主要分为以下几个方面：1.立体感知系统车辆智能驾驶系统通过激光雷达、毫米波雷达和摄像头等传感器，实现车辆对周围环境的三维感知。
立体感知系统可以有效地识别车辆、行人、路标、交通信号灯和障碍物等，并对车辆的行驶路径进行规划和调整。
2.路径规划系统车辆智能驾驶系统通过高精度地图、车辆导航信息和车辆传感器等技术，实现路线规划和路径决策功能。
路径规划系统能够预测车辆的行驶路线、速度和转向等参数，并进行相应的控制和调整。
3.车辆控制系统车辆智能驾驶系统通过电动机、传动系统和刹车系统等技术，实现车辆的自动驾驶控制。
车辆控制系统能够识别车辆当前的行驶状态和路况，并自动进行巡航、转向和制动等控制操作。
三、车辆智能驾驶系统的开发流程车辆智能驾驶系统的开发流程通常包括以下几个阶段：1.系统分析阶段车辆智能驾驶系统的开发需要充分分析车辆的性能和行驶特点，明确智能驾驶系统的应用场景和技术需求，制定相应的技术方案和开发计划。
2.系统设计阶段车辆智能驾驶系统的设计需要充分考虑传感器、控制器和计算机等硬件设备的集成和协同工作，以及软件算法和数据接口的优化和完善。
3.系统开发阶段车辆智能驾驶系统的开发需要进行模型建立、算法实现和电路调试等工作，以完成系统的功能开发和性能优化。
4.系统测试阶段车辆智能驾驶系统的测试需要进行功能测试、性能测试和安全测试等多个方面，以确保系统的稳定性、可靠性和安全性。
汽车驾驶辅助系统的发展和应用
汽车驾驶辅助系统的发展和应用近年来，随着科技不断发展，汽车行业也在不断推陈出新，特别是汽车驾驶辅助系统的发展和应用。
汽车驾驶辅助系统是指通过使用车载智能硬件设备和软件系统，帮助司机实现驾驶过程中的某些辅助功能，提升驾驶的安全性和舒适性。
本文将介绍汽车驾驶辅助系统的发展历程、现状及未来发展趋势。
1. 汽车驾驶辅助系统的发展历程早在上世纪80年代，汽车驾驶辅助系统就已经开始了初步的研发，主要集中在自动驾驶技术方面的探索。
1995年，美国国防部资助开发了一款名为“达尔文”（DARPA）的无人驾驶军用车。
这是全球第一辆自动驾驶汽车，被视作自动驾驶技术的先驱。
2000年，日本推出了“防止交通事故技术”（ITS）项目，这是日本政府针对交通安全所推出的广泛项目，其中包括了基于车间通信技术的车辆自组织行驶系统(VICS)、信息服务系统等多个子项目。
自那时起，自动驾驶技术在全球范围内受到了广泛关注，各车企与高科技企业加速投入自动驾驶领域的研发。
2. 汽车驾驶辅助系统的现状如今，汽车驾驶辅助系统已经成为汽车行业的主流技术之一。
从最基础的自动泊车，到高端的自动驾驶技术，汽车驾驶辅助系统的应用越来越广泛。
目前，汽车驾驶辅助系统能够实现以下几个方面的功能：（1）自动泊车：该功能能够帮助驾驶者轻松完成泊车操作，无需取下方向盘，车辆便可自动完成泊车。
（2）自适应巡航：该功能能够识别前方车辆，并且根据前方的车辆速度和距离来自动调整自己的行驶速度和距离。
（3）车道保持辅助：该功能能够识别道路两旁的标线，保证车辆行驶在正常的车道内。
（4）盲点监测系统：该功能能够检测到驾驶者无法看到的车辆，并通过声音或者视觉的方式来提示驾驶者。
（5）自动驾驶：该功能是自动驾驶技术的高端应用，能够让车辆在无人驾驶的情况下行驶，实现完全自治式的驾驶。
3. 汽车驾驶辅助系统的未来发展趋势目前，汽车驾驶辅助系统还存在着许多局限性，比如在复杂的路况下，无法完全替代人类驾驶员。
ADAS研发与测试的模拟仿真技术---吉林大学
能和产品的研发的比重已经高达70%以上-- *Automotive Wikipedia
Requirement-Driven Processes
以需求为驱动的开发流程
现代汽车技术研发先进方法、理念和流程
基于先进的研发理念
Math-Based Platforms
基于数学模型的开发平台
Model-Based Approaches
基于模型的开发方法
Requirement-Driven Processes
以需求为驱动的开发流程 先进的开发理念与流程
基于先进的研发平台
Pure Simulation
离线纯仿真平台
RT-SIL/HIL Simulation
实时、软硬件在环仿真平台
工具 技术理念、方法和流程的关键 --- Charles F. Kettering,
great American inventor, engineer & businessman
Time cover
“ 工欲善其事必先利其器 ”--- 孔子《论语·魏灵公》
1933
自上世纪90年代起，模拟仿真和数字虚拟化技术已经成为了 汽车研发过程
大雾天气
为什么模拟与仿真？ 成本需求
基于模拟仿真技术的虚拟研发是 节省研发成本的关键途径，也是 当今世界技术研发的主流趋势 $500
$5,000
相对成本
$50
$5
需求定义
模拟仿真
产品原型
产品开发
为什么模拟与仿真？技术切实可行
模拟仿真技术不仅必要、而且可能/可行
随着计算机、电子技术的成熟，数学模型的精确性和数值求 解能力的不断提高：数学模型也越来越接近真实的物理世界： 车辆动力学模拟 环境模拟（道路、交通与天气等） 环境传感模拟（虚拟相机、雷达和无线通信等） 驾驶员模拟
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汽车智能辅助驾驶系统研究与发展 吉大汽车高振海
三、研究技术内涵
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汽车智能辅助驾驶系统研究与发展 吉大汽车高振海
2014年3月20日
三、研究技术内涵
辅助驾驶系统相对于实现了熟练驾驶员操纵行为，等同于一个完善的环境信 息感知+完美不犯错误的驾驶行为规划决策+精确的汽车侧纵向自动控制
熟练驾驶员可以很 好地处理汽车驾驶 中的信息感知和行 为决策
2013年北美国际车展：防碰撞成为热点
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汽车智能辅助驾驶系统研究与发展 吉大汽车高振海
2014年3月20日
四、最新研究进展 -仿人行为的技术路线与 驾驶员个性化行为研究-
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汽车智能辅助驾驶系统研究与发展 吉大汽车高振海
2014年3月20日
四、最新研究进展
研究的主流技术路线-仿真实驾驶员行为
定位于从模拟人的信息认知处理机制角度出发，研究无人驾驶车辆的 信息感知（信息领域）、局部路径规划和动力学控制问题 模拟驾驶员在动态不确定性道路交通环境中对交通环境信息的选择性 注意机制、对汽车未来运动学特性和动力学特性的前视预瞄特点和对 未来行驶路径的多目标决策行为 建立包括道路交通环境建模、汽车未来行驶轨迹估计和局部路径多目 标决策、侧纵向动力学控制在内的无人驾驶车辆的仿驾驶员行为的智 能控制算法 开展智能辅助驾驶系统的自适应人机交互界面设计 • 综合考虑安全性、合法性、舒适性和工效性等行驶性能 • 具有高可靠性、高乘员接受性和与真实驾驶员行为的高一致性 采用现有产品车的底盘电控系统，实现侧纵向运动学和动力学的自动 控制，开发无人驾驶车辆集成验证平台，开展辅助驾驶功能测试
Multi-Objective Decision Making of Optimal Preview Acceleration
Control Correction of Vehicle Dynamics 基于汽车动力学的侧纵 向控制校正 Self-Tuning Control of Driver Understanding of Vehicle Dynamics 基于驾驶员对汽车 动力学学习和掌握 的自校正控制 Steering Angle/Displacem ent of Throttle or Brake 预期的方向盘转角/ 油门或制动踏板位移
Driving Handling Action 控制动作执行 Neural and Action Delay 驾驶员神经反 应和动作反应 滞后 Operation of Steering/ Running/ Braking from Driver hand and feet 手足操纵动作
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Road Traffic Environment/
驾驶员感官系统延伸：摄像头、雷达、GPS、 道路设施定位等
驾驶员心理预测判断行为的数 学建模及电控单元实现 驾驶员手脚执行动作的精确 化与快速化实现
底盘电控 可施加主动控制
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三、研究技术内涵
日本丰田的智能辅助驾驶研究技术研发模式与目标
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汽车智能辅助驾驶系统研究与发展 吉大汽车高振海
2014年3月20日
二、研究发展现状
10 提供辅助控制 5 1
0
1
5
Time(s)
自动泊车:在泊车辅助系统基础上，自动控制转 向、驱动和制动
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汽车智能辅助驾驶系统研究与发展 吉大汽车高振海
2014年3月20日
二、研究发展现状
10 提供正常驾驶 信息 5 1
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汽车智能辅助驾驶系统研究与发展 吉大汽车高振海
2014年3月20日
二、研究发展现状
10 提供辅助控制 5 1
0
1
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车道保持：自动控制汽车的转向运动，使其在车 道内行驶
采用转向系统EPS等来帮助避免碰撞
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二、研究发展现状
一、研究背景和出发点
影响安全的根本原因是人-人是最不可靠的因素
• 全国驾龄不满1年的驾驶人近3000万 人,占机动车驾驶人总量的11.3 • 驾驶员非职业化：人车路闭环系统 中，85%的道路交通事故涉及到驾驶 失误 • 23%的汽车驾驶员一个月内至少在转 向盘上睡着一次 • 66%的卡车驾驶员自己在驾驶过程中 打瞌睡 由于饮酒、注意力分散、驾驶经验缺乏导致判断操纵失误 由于天气恶劣等，缺乏必要的驾驶信息………… 人是危险动物，所以还是别让他开车 我们的工作重心是让车辆和道路变得更为智能，实现安全
0
1
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Time(s)
自适应转向车灯：根据汽车的转向状态、道路曲 率，自动调整汽车前照灯的照射区域，使得驾驶 员获得最佳可视区域
GPS
数字地图
转向状态
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2014年3月20日
二、研究发展现状
10 提供正常驾 驶信息 5 1
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1
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夜视增强
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二、研究发展现状
10 提供预警信息 5 1
0
1
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行人防碰撞预警：人车混流 与被动安全中的行人保护相互结合
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2014年3月20日
二、研究发展现状
10 提供辅助控制 5 1
0
1
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自适应巡航控制：在传统的定速巡航控制 基础上，利用雷达等传感器探测与前方车 辆的相对距离和相对速度，并自动保持与 前车的合适的车间距 进一步引入起步+停车功能
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三、研究技术内涵 -感知、决策与控制范围的拓宽-
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三、研究技术内涵
感知
交通环境信息的获取
决策
车辆预期轨迹决策
控制
侧纵向综合控制
获得可行驶区域
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获得预期轨迹点
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2014年3月20日
四、最新研究进展
实例：ACC--自适应巡航系统
Driver Behavior/驾驶员统一行为模型
Information Sensor 信息感知 traffic rule 交通法规 Trajectory Decision of Vehicle Kinematics and Road Geometry/基于汽车运动学和道路几何的行驶轨迹决策 Driver Decision Evaluation Index 驾驶员决策评价指标 Legality 合法性（遵守交通规则） Efficiency 工效性（最速通过） Ease of Control 易操纵性（操纵负担小） Safety 安全性（保证行驶安全） 最 优 预 瞄 侧 纵 向 加 速 度 多 目 标 模 糊 决 策 Control Correction of Vehicle Dynamics 基于汽车动力学的驾驶 控制校正 Self-Tuning Control of Driver Understanding of Vehicle Dynamics 基于驾驶员对汽车 动力学学习和掌握 的自校正控制 Steering Angle/Displacem ent of Throttle or Brake 预期的方向盘转角/ 油门或制动踏板位移 Driving Handling Action 驾驶动作执行 Neural and Action Delay 驾驶员神经反 应和动作反应 滞后 Operation of Steering/ Running/ Braking from Driver hand and feet 手足操纵动作
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一、研究背景和出发点
汽车是改变世界的机器，是达摩克利斯之剑 改变世界同时，带来了交通拥堵乃至伤亡
2009年：67759 2010年：65225
2008年汶川地震
死亡人数: 69227
2011年：62387 2012年：61500
中国交通事故死亡人数
3 汽车智能辅助驾驶系统研究与发展 吉大汽车高振海 2014年3月20日
21世纪初，进一步提出车联网和智能车路协同控制 更好地保障“零伤亡”，进而实现“零拥堵”
路测设备
基于车路协同系统的 路测设备
路测设备与信号 控制设备的通信
行人
车间通信 路测设备间通信（有线或无线）
基于车辆检测 的行人避撞
车路通信
路测设备 基于车路协同的 车辆快速通过 路测设备
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汽车智能辅助驾驶系统研究与发展 吉大汽车高振海
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四、最新研究进展
在驾驶模拟器和驾驶员在环试验台上构造无人驾驶车辆虚拟实验环境，嵌入 真实驾驶员，测试、评价无人驾驶车辆控制策略
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汽车智能辅助驾驶系统研究与发展 吉大汽车高振海
2014年3月20日
四、最新研究进展
在3个自然科学基金的连续滚动支持下，研究并形成的智能车仿人控制框架 并提出了模型中预瞄时间、驾驶员反应时间等关键参数的标定方法
汽车智能辅助驾驶系统 研究与发展
吉林大学汽车工程学院/仿真与控制国家重点实验室 高振海 gaozh@
1 汽车智能辅助驾驶系统研究与发展 吉大汽车高振海 2014年3月20日
一、研究背景与出发点 -追求零伤亡、支撑零拥堵 最终实现无人驾驶-
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汽车智能辅助驾驶系统研究与发展 吉大汽车高振海
4 汽车智能辅助驾驶系统研究与发展 吉大汽车高振海 2014年3月20日