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[期刊] 实验技术与管理
[作者]
韦孟洲 莫毅 王彰云
基于LSTM网络建立了识别周围车辆驾驶意图和车辆轨迹预测的自动驾驶车辆的运动规划模型。利用基于路况基本信息的NGSIM数据集,对所建立的运动规划模型的可靠性进行了实验验证。结果表明:所建立的自动驾驶车辆运动规划模型可以实现对周围环境的准确判别,实现自动驾驶车辆行驶路径的精确指引。研究结果为自动驾驶视觉方面的准确规划提供了参考。
关键词：
运动规划模型 自动驾驶车辆 LSTM网络
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
李浩然 鲁云鹏 许述财 郑四发 孙川
当前自动驾驶技术在决策和规划层面较少考虑驾驶员之间的个体差异,这在实际道路交通中是一个显著的缺陷。该文针对常见的换道驾驶场景,提出了一种考虑驾驶员差异的自动驾驶车辆换道规划方法。首先,基于自然驾驶实验数据,采用统计学的样本检验方法分析了换道场景下不同驾驶员在各项关键变量指标上的差异,并提取出最能体现驾驶员个性化风格的特征指标。之后,根据换道场景的特性,构建了人工势场模型,并利用这些个性化指标对模型参数进行差异化标定。采用二次方程和线性平滑方法对原始路径点进行拟合与平滑,实现了个性化的换道路径规划。最后,鉴于不同驾驶员在车速控制上的差异,提出了一种基于五次多项式的换道车速规划策略。仿真实验结果显示,该规划方法能够生成满足驾驶员个性化需求的路径和车速,有助于推动自动驾驶技术的进一步发展。
关键词：
自动驾驶 路径规划 车速规划 驾驶风格
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
孙义刚 余群
提出了一种新的驾驶员前视策略——“前视轨线”假设，并给出了前规轨线可能的多项式描述方程。在此基础上，建立了驾驶员“前机轨线曲率”控制模型。仿真结果表明，这一驾驶员模型具有很高的轨道跟随精度和较强的鲁棒性。
关键词：
人-车系统 操纵 前视
[期刊] 工业工程
[作者]
傅惠 金诚谦 牛张哲 曾伟良
物流运输联盟内开展货车编队运行，有望成为未来物流运输降低运营成本的新形态。本文以网联自动驾驶货车编队规划与控制为研究对象，通过文献检索来分析网联自动驾驶货车编队的关键技术与研究现状。从市场应用角度，分析目前实现货车编队市场应用面临的挑战，以及相关利益方之间的成本分配问题。从技术方法视角，围绕网联自动驾驶编队规划与运作控制问题，解读相关技术内涵与实现方法。通过评述网联自动驾驶编队技术研究现状，总结该领域未来研究方向，旨在为研究者掌握该方向发展脉络提供参考。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
黄海南 沈正航 徐锦强 陈诚
将无人机视频数据采集应用于车辆驾驶行为分析实验设计中。实验设计了无人机性能学习、无人机操作学习、视频数据采集、视频数据处理以及车辆驾驶行为分析等环节。该实验的目的是使学生掌握先进的数据采集和应用工具，深入了解车辆驾驶行为特征，为今后从事驾驶行为研究和智慧交通建设工作奠定基础。
[期刊] 林业科学
[作者]
刘美爽 董希斌 胡济尧
汽车驾驶室因噪声直接危害驾驶人员的身体健康 ,引起生理和心理上多种疾病 ,还会诱发交通事故 ,影响工作效率。我国运材汽车均为载重汽车 ,由于车辆本身和使用条件等方面的原因 ,驾驶室内噪声较大。本文针对我国运材生产中经常使用的两种车型驾驶室内噪声的调查为基础 ,进行有关的试验测试 ,并利用频谱和相干函数理论 ,建立了在多输入单输出情况下驾驶室内主要噪声源及试验系统模型。经过试验 ,对运材汽车驾驶室内噪声进行了评价 ,验证了所建立的系统模型的正确性 ,确定了驾驶室内噪声及其主要来源。
关键词：
噪声 噪声源 频谱和相干函数
[期刊] 保险研究
[作者]
单鹏 华晓东 邓颖璐
本文主要探究了一些反映驾驶行为的车联网因子在车辆风险评级中所起到的作用,分析了在我国推行国际流行的"基于使用的保险"的必要性与可行性。回归分析结果显示,新加入的动态因子,包括急加速、速度、油耗等,确实具有相当显著的解释力,能够弥补性别、年龄等传统静态因子的不足,而且还可能实现保费的减少。在此基础上,尝试提出了"基础费率+浮动费率"模式,作为未来的保费定价建议。
关键词：
车联网 基于使用的保险 保费定价
[期刊] 保险研究
[作者]
单鹏 华晓东 邓颖璐
本文主要探究了一些反映驾驶行为的车联网因子在车辆风险评级中所起到的作用,分析了在我国推行国际流行的"基于使用的保险"的必要性与可行性。回归分析结果显示,新加入的动态因子,包括急加速、速度、油耗等,确实具有相当显著的解释力,能够弥补性别、年龄等传统静态因子的不足,而且还可能实现保费的减少。在此基础上,尝试提出了"基础费率+浮动费率"模式,作为未来的保费定价建议。
关键词：
车联网 基于使用的保险 保费定价
[期刊] 浙江社会科学
[作者]
张力 李倩
高度自动驾驶汽车(Highly Automated Vehicle,下称HAV)虽已超出"自动化"阶段而向"智能化"发展,但其本质仍为客体而非主体。在HAV道路交通事故侵权归责问题上,因其驾驶人的弹性驾控模式与产品缺陷的自助形成机理较为特殊,难以直接援引现有认定规则。基于对与之近似的典型特殊侵权场景比对,以及科技创新和受害人保护的利益平衡考量,目前高度危险责任模式与劳务派遣责任模式均不宜适用于HAV侵权,现阶段应遵循"机动车交通事故责任+产品责任"的归责路径,并应对法律文本中相关概念作扩大解释以涵盖HAV的智能技术特征。此外,未来应设立HAV交通事故强制责任保险以分散风险。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
祁丽霞 白雅娟 毛恩荣
为改进我国装甲车辆驾驶舱设计 ,改善其现有人机界面匹配差的状况 ,须对装甲车辆驾驶舱人机界面进行综合评价研究。分析了影响驾驶员操作及装甲车辆性能的主要因素 ,提出人机界面评价涉及的主要问题为驾驶员人体尺寸特征 ,驾驶舱元件形状和位置及其最佳、一般和功能限制区域。据此 ,将装甲车驾驶舱人机界面组成划分为驾驶员操纵空间、坐椅、重要操纵元件、仪表板、潜望镜、其他操纵元件 6部分 ,并按照系统分析和人机工程学原理 ,选择了装甲车驾驶舱人机界面评价因素 ,详细划分了装甲车辆驾驶舱人机界面各组成部分的评价指标与评价层次 ,构成了完整的装甲车辆驾驶舱人机界面匹配评价体系。
关键词：
装甲车辆驾驶舱 人机界面 评价因素
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
周菲 刘颖琦 Ari Kokko
自动驾驶汽车在推动全球汽车产业颠覆性变革的同时,其技术前沿性、复杂性、跨学科性等特征使得跨界融合和协同创新成为带动产业发展的必然选择,而协同创新模式高度影响协同创新效果。利用专利工具和社会网络分析法,结合自动驾驶协同创新网络创新主体类型及其合作关系,将中国自动驾驶汽车产业协同创新模式划分为四大类:亲缘型、地缘型、业缘型和混合型。同时,不同协同创新网络存在不同的网络嵌入特征,与协同创新模式共同影响协同创新绩效。为研究不同自动驾驶产业协同创新模式和网络嵌入特征组态匹配对协同创新绩效的影响,利用fsQCA方法进行实证检验。研究发现:可将实现自动驾驶汽车产业高协同创新绩效和低协同创新绩效的协同创新模式分别概括为4类,其中亲缘型和亲缘地缘混合型协同创新模式对于自动驾驶汽车产业协同创新影响最大,且目前业缘型模式难以产生较高的协同创新绩效,而低协同创新绩效路径存在业缘关系占比较高等显著特征。基于此,对自动驾驶汽车产业协同创新发展提出4点建议。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
熊光明 龚建伟 陈慧岩
无人驾驶车辆课程是面向车辆工程专业开设的专业课。针对该课程研究制定了基于OBE理念的课程培养目标和教学大纲,以及相应的实验教学内容和课时分配。为了使学生根据需要进行分阶段学习,设计了基于PreScan的仿真实验平台、基于V-REP的仿真实验平台和实车实验平台,使学生能够将理论与实践结合起来,从而达到教学大纲要求的学习效果。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
赵蕾蕾 李翀 季林红 杨铁牛
晕动症是旅行中的一个普遍问题,研究显示近1/3人群在乘坐海、陆、空各种交通工具时受此困扰。晕动症的发病机制较为复杂,尚无统一定论,其中感觉冲突假说认为晕动症主要由人体前庭、视觉及本体感受不匹配引起。自动驾驶模式时司机不操纵汽车,感觉冲突加剧,更容易受晕动症的影响。本文通过模拟驾驶实验研究自动驾驶对受试者生理状态的影响。实验招募了11名健康受试者参与模拟驾驶实验,通过结合虚拟现实(virtual reality,VR)技术的6自由度驾驶模拟器平台向受试者同时提供视觉和前庭刺激,并同步采集受试者在自动驾驶和主动驾驶时的主观晕动评分以及脑电信号,对比受试者在自动驾驶和主动驾驶时的晕动状态差别,分析晕动评分与脑电特征值的相关性。结果表明:自动驾驶时受试者的自主晕动评分平均比主动驾驶时高2分,且随着晕动程度的增加,大脑运动中枢(FC2,Cz)、感觉中枢(CP5,P3)和视觉中枢区域(POz)的脑电信号中θ波功率谱密度的重心频率有升高的趋势,且自动驾驶比主动驾驶模式下高。将受试者在主动驾驶和自动驾驶下的脑电图(electroencephalogram,EEG)重心频率数据进行配对t检验(p<0.05),结果表明受试者在自动驾驶模式下更容易产生晕动症状,并初步验证了脑电信号量化评估晕动程度的可行性。
关键词：
自动驾驶 晕动病 脑电 重心频率
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
吕伟 郭伏 任增根 王天博
高级自动驾驶汽车能够实现规模化、商业化应用的一大前提是能够与其他道路使用者进行安全、准确、高效的交互，尤其是与行为具有高度不确定性与差异性的行人的交互。基于行人的视角，对当前行人与高级自动驾驶汽车的人机交互相关研究进行了检索与汇总，对该领域的研究方法、内容、贡献与不足进行综述与评价，为以行人为中心的自动驾驶汽车外部交互界面的人性化、标准化、规范化设计提供参考，为优化行人与自动驾驶汽车的交互体验、提高行人在未来道路交通系统中的安全性提供支撑。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
黄雨昂 李瑞贤 李勇祥
基于驾驶数据，驾驶行为分析方法能够获得隐藏的驾驶行为信息，进而实现驾驶风格识别等应用。随着传感器技术的发展，先进驾驶辅助系统需分析的驾驶数据的规模和维度不断增加，这提升了驾驶行为分析结果的有效性和普适性，但也给数据分析工作带来了挑战。因此，准确高效的驾驶行为分析方法对于先进驾驶辅助系统的作用越发重要。针对大规模、高维驾驶数据集，提出了一种基于“序贯稀疏自编码器”与高斯混合模型的驾驶行为分析方法。首先，为了有效提取驾驶数据的低维特征，该方法改进了稀疏自编码器在预训练阶段的损失函数，降低了模型参数易落到局部最优的风险。然后，该方法基于线性映射将提取到的驾驶特征映射到颜色空间，实现了驾驶行为的可视化。最后，该方法使用高斯混合模型对提取到的驾驶特征进行聚类，实现了驾驶风格识别。基于真实驾驶数据的验证结果表明，所提算法可以提取到比传统算法更有区分度的驾驶特征，并在轮廓系数等性能指标下都取得了更好的驾驶风格识别效果。
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