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自动驾驶关键技术与产业发展态势研究

自动驾驶是集环境感知、动态决策与规划、运动控制与执行等多功能于一体的综合系统,属于典型的高新技术综合体。伴随人工智能发展浪潮,自动驾驶已成为汽车领域和智能产业发展的新风口。 本文介绍了自动驾驶相关标准体系,并就国内外自动驾驶发展情况,研究其关键技术发展态势,分析全球自动驾驶产业发展情况,给出我国发展自动驾驶的建议。

  • 2022-04-02
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全自动驾驶车辆关键技术的研究、应用及意义

全自动驾驶是指将列车驾驶员执行的工作完全交由自动化的、高度集中控制的列车运行系统完成。国际电工协会标准 IEC 62290-1《铁路应用——城市轨道交通管理与控制系统 第1部分:系统原则和基本原理》中,将城市轨道交通自动化等级分为从GoA 0到GoA 4共5个等级,其中GoA3、GoA 4称为全自动驾驶。

  • 2022-04-02
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自动驾驶技术发展与应用思考

“十三五”期间国家、省市政府以及各部委在自动驾驶领域设立了大量的重点科技项目,建设了一批极具代表性的示范工程,出台了一系列相应政策文件,例如2019年9月中共中央、国务院印发《交通强国建设纲要》[1],2020年2月国家发展改革委等十一部门印发《智能汽车创新发展战略》[2],2020年8月交通运输部印发《交通运输部关于推动交通运输领域新型基础设施建设的指导意见》[3],2020年11月国务院办公厅印发《新能源汽车产业发展规划(2021-2035)》[4],2020年12月交通运输部印发《交通运输部关于促进道路交通自动驾驶技术发展和应用的指导意见》[5],对加快推动自动驾驶技术在我国道路交通运输中发展应用起到了极为重要的作用。本文结合承担的重点科技项目、产品测试以及应用示范,系统性地梳理了自动驾驶技术发展所存在的问题,并提出了相应的解决思路。

  • 2022-04-02
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自动驾驶汽车感知系统关键技术综述

自动驾驶汽车是汽车电子、智能控制以及互联网等技术发展融合的产物,其原理为自动驾驶系统利用感知系统,获取车辆自身以及外界环境信息,经过计算系统分析信息、做出决策,控制执行系统实现车辆加速、减速或转向,从而在无需驾驶员介入的情况下,完成自动行驶。2013年,美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)根据辅助控制系统的自动化功能,将自动驾驶技术分为0~4级,如表1所示。从表1可了解到,自动驾驶的发展升级是从辅助驾驶到主宰驾驶,从提供单一功能、应对简单场景,到可掌控所有场合,完全解放驾驶人。期间,感知系统需不断提高获取周边环境信息的全面性、准确性和高效性,它是自动驾驶的基础,也是贯穿升级的核心部分。本文将介绍自动驾驶感知系统常用方案,及其各自技术方法、特点和应用情况。

  • 2022-04-02
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工业软件产业与工业互联网平台发展关系探究

近年来,工业互联网平台蓬勃发展,工业互联网技术理念和应用模式逐步被产业各方逐渐接受。在工业互联网平台实践过程中,工业软件等相关产业与工业互联网平台的相互关系也成为社会各界关注的一个热点研究问题。本文从工业软件与工业互联网平台的辩证关系着手,分析了工业软件产业发展对于工业互联网平台的参考价值,并针对性地提出了政策建议。

  • 2022-03-30
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对企业数字平台建设和发展的思考

近年来,随着数字经济的蓬勃发展,数字经济已成为中国高质量发展的重要推动力。数字经济具有数据化、智能化、平台化、生态化等特征,深度重塑了经济社会形态,引发了数字经济治理的根本性变革。数字经济具有平台化特征,互联网平台模式是数字经济的重要组织形式,数字平台也呈现出与各个行业融合的趋势。数字平台与技术、应用的结合提高了传统企业的精益生产率,降低了创新成本;数字平台降低了新技术研发成本,提高了互联网企业和科技公司软件研发的成功率。数字平台和企业的融合,加速了创新和应用,将开启企业数字化转型新篇章。

  • 2022-03-30
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自动驾驶分级方法及相关测试评价技术研究

自动驾驶分级制度,对智能网联汽车的研发和检测认证有着基础性的重要作用重要作用,本文从对不同国家、不同机构制定的自动驾驶分级方法分析比较入手手,重点阐述了基于自动驾驶等级所开展的试验及认证技术研究,以及在研究中所采用的分析方法所采用的分析方法,最后介绍了国内外以及项目组针对自动驾驶试验认证方面所开展的相关研究工作开展的相关研究工作。

  • 2022-04-02
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面向下一代车联网的V2X关键技术研究

V2X是车联网技术的关键环节以及智能交通系统的重要实现手段。V表示Vehicle,X表示Everything,包括车辆Vehicle、道路设施Infrastructure、行人Pedestrian和网络Network等。V2X通过车辆与车辆之间、车辆与道路设施之间、车辆与行人之间以及车辆与移动互联网之间的信息交互,使得车联网平台能够实时获取路况信息,并将外部环境的信息进行汇聚和分析后实时反馈到车载终端,为车辆的行驶提供智能决策依据,从而提高交通管理效率,降低安全事故概率,以及实现无人自动驾驶。

  • 2022-04-02
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