Empower Autonomous Driving

摘要：This paper proposes an intelligent car testing and evaluation methodbased on digital twins, which is crucial for ensuring the properfunctioning of autonomous driving systems. This method utilize...

LiDAR sensors have played more and more important role on Intelligent and Connected Vehicles (ICV) and Advanced Driver Assistance Systems (ADAS).

The paper analyzes the mechanism of automobile millimeter wave radar noise, this paper does not study radar noise from the angle of signal processing

Intelligent driving, aimed for collision avoidance and self-navigation, is mainly based on environmental sensing via radar, lidar and/or camera.

Environmental sensing and perception is one of the key technologies on intelligent driving or autonomous vehicles.

In recent years, intelligent vehicles have become one of the major research topics in vehicle engineering and have created a new opportunity for the automotive industry. Simulation and real experiment

This study addresses the virtual testing of intelligent driving, examines the key problems in modeling and simulating millimeter wave radar environmental clutter, and proposes a modeling and simulatio

Radar simulation models can effectively overcome the drawbacks of real vehicle experiment and speed up the development process of intelligent vehicle technologies based on millimeter wave radar via vi

With the common use of lidar sensors on intelligent vehicles, the simulation of lidar in autonomous driving is necessary. This study proposes an innovative lidar modeling method, and introduces soluti

本文在深入调研现有研究现状的基础上,提出了一种几何模型加物理模型的混合建模新方法,其中几何模型属功能性建模,忽略雷达的物理机理和硬件实现,将雷达对周围场景的探测问题简化为几何体相交问题来处理,实现快速且精确的探测与测量功能;在此理想化建模的基础上进一步通过物理模型模拟基于雷达电磁波回波接受机理的目标探测和信号处理流程,包括叠加噪声和干扰,以使雷达模型输出信号更加接近真实物理实际。本文主要研究工作包

随着自动驾驶分级标准的颁布,智能汽车领域在世界范围内进入了新的发展阶段。在我国“中国制造2025”发展战略的背景之下,智能网联汽车这一概念的诞生更是将汽车智能化技术的重要性提升到产业的高度。汽车智能化技术为行车安全服务,在汽车行驶过程中,碰撞等事故必须被避免或减少。环境危险评估过程可以对危险状况进行估计和预测,行车行驶安全中起着哨兵的作用,具有很高的研究价值。在智能网联汽车体系架构中,传感器与感知

数字孪生（DT）可以虚拟化地呈现出系统的整个生命周期，非常适合在自动驾驶测试中使用。提出了在有限环境下利用 DT 进行网联自动驾驶测试的方法，即在自动驾驶的仿真测试环境中，利用 DT 的映射实现虚拟复杂道路场景下真实的网联自动驾驶车辆测试。相关实验说明，该方法能够有效地支持开展网联自动驾驶测试。

随着汽车保有量的不断增加，汽车的行驶效率及安全问题变得日益重要，多车跟车作为智能交通中重要的一环，可以有效地缓解交通拥堵，提升通行效率及安全性。在通信技术大力发展的当下，车联网作为智能网联汽车中新的信息感知方式，能够弥补雷达、视觉等传感器的不足，具有超视距、不受天气影响、传输距离较大等优势，可以应用于包括多车跟车在内的多种车辆相关安全控制中，为解决当下的交通问题带来了希望。

防碰撞预警系统作为高级驾驶辅助系统的重要组成部分，主要用于协助驾驶员通过预警潜在的碰撞情形来减小车辆碰撞的危险。通过识别技术或通信的方式检测周围车辆的相对距离和速度，可以实时判断车辆是否处于安全状态，并将预警信息通知给驾驶员，驾驶员根据预警信息采取相应的措施，确保车辆的安全行驶。

我国的公路交通经过几十年的快速发展，里程快速增加。但是我国绝大多数的城际公路仍是双向两车道的低等级公路。在这种双向两车道公路上的超车过程相比较城市道路和高速公路更加危险，情况也更加紧急。由于车辆在逆向超车时初始距离较远且相对速度较快，基于车载感知系统的传统车辆无法对这种极端场景进行预警。

近年来，随着计算机技术以及通信技术的发展与成熟，万物互联的时代已经到来。在此背景下，汽车行业为了满足人们的需求，正逐渐将研究重心偏向智能驾驶以及车联网方面，而属于智能驾驶功能之一的辅助驾驶功能，对于驾驶安全有着重要意义。汽车作为与人们出行密切相关的交通工具之一，驾驶安全尤为重要，辅助驾驶基于可靠的算法以及车联网的信息互通，能预测出人类难以判断的危险情况。

近些年来，随着国内汽车保有量的提升，这在给人们带来了方便，同时也暴露了一系列问题，例如：道路交通事故量的显著增加、行人出行安全受到威胁、道路拥堵形势日益严峻等[46]。因此，结合国家推动智能网联汽车发展的方针政策，组建智慧交通系统的需求日益迫切。针对以上情况，本文设计开发了一个远程驾驶系统。

国内汽车保有量不断增高给城市交通带来了许多问题，所以交通智能化是未来的一个重要发展趋势。而车联网V2X技术则可以让车辆在行驶过程中可以实时与其他车辆和设备通讯，提前对车辆做出危险提醒并且预先规划车辆的行驶路线，提升驾驶的安全性降低交通事故的发生率，同时还可以通过多车协同和车路协同的方式提升道路内车辆的通行效率。

本文针对传统的碰撞时间算法在碰撞时间阈值和碰撞时间计算上的不足，对传统的碰撞时间算法进行了改进。在碰撞时间阈值上，传统的碰撞预警算法采用固定的碰撞时间阈值，当车辆速度很小时，会导致过早预警，造成误报；当车辆速度很大时，会导致过晚报警，造成漏报，驾驶员来不及采取措施。改进的碰撞时间算法采用自适应的动态碰撞时间阈值，该阈值与自车车速有关，并考虑了驾驶员反应时间。

智能驾驶是现代汽车领域的研究热点，是有效解决“人车安全”、“节能环保”、“共享出行”“乘车舒适”、“高效服务”、“畅想娱乐”等社会热点问题的有效途径之一，智能化是汽车发展的必然趋势。智能驾驶仿真测试技术可有效地解决真实物理测试中存在的“周期长、成本高、安全性低、可行性难”等问题，已成为智能驾驶研发的关键基础技术，也必将成为未来智能汽车准入认证中的必备基础环节。

随着城市的发展，道路交通环境愈发恶化，车辆智能化成为必然的发展趋势，各种传感器作为智能化进程中不可或缺的助力，他们的选择与应用也至关重要。激光雷达利用激光束的发射和接收，可以返回大量的数据值，具有很高的角度分辨率与测距精度，在智能汽车中可以实现目标的检测、识别、分类与跟踪等需求，可以说，激光雷达是车辆智能化产业的强大助力。

Region proposal network (RPN) based object detection, such as Faster Regions with CNN(Faster R-CNN), has gained considerable attention due to its high accuracy and fast speed.

Deep convolutional neural network (CNN)-based object detectors perform better than other kinds of object detectorsin recent development. Training CNNs ...

主动避撞作为智能辅助驾驶系统或者自动驾驶系统最重要的功能之一，直接影响着汽车行驶的安全性和单车智能水平，其在提高行车安全性、减少碰撞事故频率等方面具有重要意义；危险碰撞场景的建模对于描述结构化道路上的危险行车场景，建立危险工况下碰撞危险的标准化、归一化描述，或用于后续危险碰撞场景的生成等均具有重要的意义。本文所做主要工作如下：（1）针对现有碰撞危...

自动驾驶是汽车技术发的主要方向，而深度习为代表 、基于数据驱动的目标检测算法是自动驾驶感知系统的重要组成部分，在汽车自动驾驶领域取得了重要进展。使用车载相机采集的图像数据已经被广泛应用于基于深度方法的模型训练和目标检测 ，但也面临着一些问题：一方面，基于深度学习的目标检测方法依赖大量带有语义标签的数据 。

随着汽车智能化的不断发展， 基于场景的测试与评价技术成为了智能汽车安全上路的关键 ， 然而场景仍面临复杂性特征难以量化分级问题，直接决定了汽车测试的难易...

针对场景及其内容定义不明确、场景基本要素提取多为主观分析和不同测试主体的场景要素选择和设计不可解释等问题，本文中提出一种汽车自动驾驶仿真场景的关键要素提取方法。该方法从自动驾驶系统角度逐级分析场景要素对感知、决策和控制模块的影响，并根据对自动驾驶不同子模块的影响，建立为一种要素-结构-功能平面的映射方程，然后基于平面节点判别矩阵建立场景要素的提取模型，量化场景要素的重要性并进行判别和筛选。最后通过

Deep learning has become the main way of the objectdetection task for autonomous vehicles. Meanwhile, this methodtypically requires vast amounts of training data to reach theirfull potential. However,

为解决小概率高风险边缘测试场景的问题，本文提出一种基于场景动力学和强化学习的边缘场景生成方法，实现边缘场景的自动生成，能模拟真实世界中车辆间的对抗与博弈行为的特征。首先将随时间动态变化的场景模型由一组微分方程描述为场景动力学系统；然后利用神经网络作为通用函数逼近器来构造场景黑盒控制器，并基于强化学习实现边缘场景控制器的优化求解；最后以超车切入场景为例，在 Matlab/Simulink 软件进行仿

Advanced driver assistance systems (ADAS) are being developed for more and more complicated application scenarios, which often require more predictive strategies with better understanding of driving e

通过 PanoSim 与 MATLAB/Simulink 联合仿真来验证汽车智能巡航纵向控制方法的有效性和适用性。车载雷达系统对前方所有目标物体进行识别并筛选出有效目标车辆，汽车巡航控制器利用主车与目标车的相对速度与距离对主车辆的驱动工作模式和制动工作模式进行控制，从而实现了车辆的纵向运动。仿真结果表明该控制方法具有较好的纵向控制效果。

Due to growing interest in automated driving, the need for better understanding of human driving behavior in uncertain environment, such as driving behavior at un-signalized crossroad and roundabout,

Deep learning techniques have been widely used inautonomous driving community for the purpose of environmentperception. Recently, it starts being adopted for learningend-to-end controllers for complex

Minimum energy cost with comfort drivingcharacteritics define the ideal human mobility. Recenttechnological advances in most of the Advanced Driver Assistance Systems (ADASs) equipped on electric vehi

Path tracking is a fundamental and important part of the automated vehicles, which ensures the vehicle to drive along the desired path accurately. Although great progress has been made in path trackin

In the control of self-driving vehicles, PID controllers are widely used, because of their simple structure and good stability. However, in a complex self-driving environment, different scenarios have

路径规划是自动泊车系统的重要组成部分，是确保泊车运动安全、缩短行车距离、提高乘坐舒适性的关键。而当前自动泊车规划系统往往面临行驶空间狭小、障碍物多、路径搜索难度大等技术挑战，同时搜索曲线半径固定容易导致路径接点处曲率不连续，增大了路径跟随控制难度和轮胎磨损程度，这些都提升了泊车路径规划的研究难度。针对以上问题，设计可变半径的 Reeds-Shepp曲线,提出基于混合 A*和该曲线的自动泊车路径规划

Decision-making in uncontrolled intersection is one of the main challenges in urban autonomous driving. This paper proposed a new decision-making framework in uncontrolled intersection based on the in

More and more Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) are entering the market for improving both driving safety and comfort. To improve the system performance, in particular, the acceptance and adap

人机共驾系统可以视为社会属性的人与逻辑属性的车辆智能化子系统通过克服彼此间的决策冲突，最终形成的安全、高效且友好的稳定驾驶模式，是“驾驶人-智能系统”间的最优驾驶匹配。考虑社会因素、伦理因素以及“机驾”系统的智能逻辑属性对智能车辆的影响，人机协同共驾模式将很可能长期存在于智能汽车中。在人机共驾研究中，“人驾”与“机驾”的协同与冲突机理分析是研究基础，驾驶人...

防碰撞预警系统作为高级驾驶辅助系统的重要组成部分，主要用于协助驾驶员通过预警潜在的碰撞情形来减小车辆碰撞的危险。通过识别技术或通信的方式检测周围车辆的相对距离和速度，可以实时判断车辆是否处于安全状态，并将预警信息通知给驾驶员，驾驶员根据预警信息采取相应的措施，确保车辆的安全行驶。目前的前向碰撞预警算法已经相对比较...

本文在 PanoSim 自动驾驶仿真系统和 Simulink 仿真软件进行仿真实验，在高自由度动力学模型下，本文算法实现在超高速( ＞ 220 km/h) 直线及小曲率跟踪路径中横向偏差变化量 Δd 的模 Δd ＜ 0. 1 m、在高速( ＞ 150 km/h) 大曲率弯道跟踪路径中 Δd ＜ 0. 3 m 的性能。结论：本文提出的基于速度自适应预瞄的无模型转向控制算法可以实现全速域、大曲率的路径

针对无交通灯控制的十字交叉路口的无人驾驶汽车主动避让控制问题，基于专用短程通信技术（DSRC），利用多车协作控制算法和矩形检测法建立了基于碰撞时间（TTC）的两车冲突判断模型，预估当前行驶状态下将会发生碰撞的区域。同时从时间和空间两方面设计了消解算法，根据消解算法调整当前行驶状态以避免车辆发生碰撞。采用 PanoSim 与MATLAB/Simulink 联合仿真，结合模糊 PID 控制无人驾驶车辆

With the continuous development of smart vehicles, the accuracy requirements of smart vehicles are getting higher and higher, so the simulation test of smart vehicles is becoming more and more importa

We adjusted the weight vector ofthe reward function so that the value vector of the RL model could continuously approach that of a human driver. Afterdozens of rounds of training, we selected the poli

限于研发周期和成本、工况复杂多样性，特别是安全因素的考虑，传统的开放道路测试试验或基于封闭试验场的测试难以满足智能驾驶系统可靠性与鲁棒性的测试要求。因此，借助数字虚拟技术的仿真测试成为智能驾驶测试验证一种新的手段，仿真场景的构建作为模拟仿真的重要组成部分，是实现智能驾驶测试中大样本、极限边界小概率样本测试验证的关键技术，这对提升智能驾驶系统的压力和加速测评水平显得尤为重要。

The steering feedback torque (SFT) is a key part of driving simulator and steer-by-wire system, which provides drive...

本文重点研究并提出了一套汽车驾驶模拟器主客观评价方法，并将主客观评价评分结果进行加权综合得到总体评分。所提出的评价方法可应用在驾驶模拟器选型中，为企业进行驾驶模拟器采购和后续的设备检定提供参考依据。