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研发公交车自动驾驶关键技术及瓶颈

整车控制 VCU、线控制动及转向系统、EPB驻车系统、声光控制系统、电源管理系统、电池自动充电(快换)系统、人机界面等。这对车辆生产厂家是艰巨任务。是要完全颠覆传统车辆底盘的理念、方法和手段。目前国内研制自动驾驶车辆,基本是在传统地盘平台上研发的。要实现L3自动驾驶水平,还是有一定困难的。

  • 2022-04-02
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一文读懂自动驾驶的关键推动力——V2P通信

随着自动驾驶技术在全球范围内持续地发展,另一套互补技术V2X通也逐渐得到关注。我们都晓得,本地硬件(例如雷达、激光雷达、摄像头和超声波)使车辆能够立即感知并对周围事物进行相应,而V2X通信则提供了车辆近距离环境以外的智能。V2X是一个笼统的术语,涵盖了V2V、V2I(vehicle-to-infrastructure)、V2P(vehicle-to-pedestrian)和V2N(vehicle-to-network)。它们彼此之前其实区别不小,这篇文章重点介绍一下之前很少提过的V2P在自动驾驶中的重要性。

  • 2022-04-02
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数字孪生技术在自动驾驶测试领域的应用研究概述

研究数字孪生技术在自动驾驶测试领域的应用。旨在构建高度开放的数字孪生自动驾驶测试平台,结合仿真测试工具、通信设备、真实测试车辆等功能单元,形成丰富的测试验证环境,支持各类自动驾驶解决方案和算法验证测试,具备在有限资源条件下开展虚拟复杂场景的自动驾驶实车测试验证能力。提供一种全新的自动驾驶整车测试方法。

  • 2022-04-02
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自动驾驶汽车决策控制系统技术解读

感知层被定义为环境信息和车内信息的采集与处理,涉及道路边界检测、车辆检测、行人检测等多项技术,可认为是一种先进的传感器技术,所采用的传感器包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、速度和加速度传感器等。由于单一传感器存在感知的局限性,并不能满足各种工况下的精确感知,自动驾驶汽车要实现在各种环境下平稳运行,需要运用多传感器融合技术,该技术也是感知层的关键技术。

  • 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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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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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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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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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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全球绿色航运发展报告(2024-2025)

2024年至2025年上半年,国际海事组织批准了MARPOL公约附则VI关于“IM0净零框架”的修正案草案、通过了《2024年船用燃料全生命周期温室气体强度导则》(2024LCA导则)(MEPC.391(81))、批准增设了排放控制区域(ECA)及特别敏感海域(PSSAs)。

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