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考虑主观认知的自动驾驶汽车序贯博弈类人决策 被引量:1
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作者 朱冰 贾士政 +4 位作者 赵健 韩嘉懿 张培兴 宋东鉴 陈志成 《汽车工程》 北大核心 2025年第1期13-22,共10页
非受控交叉路口是高动态性、强交互性的决策场景,在其中如何让自动驾驶汽车做出与熟练驾驶人类似的安全合理决策并顺利通过路口,是一项极具挑战性的任务。本文充分考虑认知与决策过程的本体主观属性,提出了一种基于序贯博弈的自动驾驶... 非受控交叉路口是高动态性、强交互性的决策场景,在其中如何让自动驾驶汽车做出与熟练驾驶人类似的安全合理决策并顺利通过路口,是一项极具挑战性的任务。本文充分考虑认知与决策过程的本体主观属性,提出了一种基于序贯博弈的自动驾驶汽车交互式类人决策方法。首先,从通行时效、空间裕度、驾乘体验和行驶安全多个维度深度挖掘了多目标驾驶诱因,进而建立了个性化和类人化驾驶特质嵌入的博弈决策模型,并匹配不同驾驶模式类型的驾乘人员群组;在此基础上,提出了模仿人类逻辑的自视角决策方案和序贯优先度的概念,以实现滚动逐阶博弈决策的序贯模式自演化;最后,通过多组对比实验验证了所提方法的有效性。结果表明,本文提出的交互式类人决策方法能够以持续交互的方式化解潜在冲突并处理安全决策问题,同时提升了自动驾驶汽车个性决策的自然化和类人化效果。 展开更多
关键词 自动驾驶汽车 类人决策 序贯博弈 主观认知 非受控交叉路口
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自动驾驶汽车前馈稳速控制技术研究
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作者 汪震 彭思仑 +1 位作者 张旭 郑晋军 《现代电子技术》 北大核心 2025年第22期36-40,共5页
为了提升自动驾驶汽车在复杂环境下的速度稳定性,提出一种自动驾驶汽车前馈稳速控制技术。依据自动驾驶汽车动力学模型,选取风速、路面坡度、前车车距为稳速扰动项。为补偿扰动,设计前馈稳速控制框图,通过感知单元实时获取扰动信息,再... 为了提升自动驾驶汽车在复杂环境下的速度稳定性,提出一种自动驾驶汽车前馈稳速控制技术。依据自动驾驶汽车动力学模型,选取风速、路面坡度、前车车距为稳速扰动项。为补偿扰动,设计前馈稳速控制框图,通过感知单元实时获取扰动信息,再结合当前速度与目标速度,采用径向基函数神经网络(RBFNN)前馈控制器计算前馈补偿量。补偿量与原始目标速度叠加生成新指令,发送至动力系统调速后再反馈到导航系统,更新状态并回传,形成闭环。该技术通过持续更新RBFNN参数等动态响应变化,实现稳速控制。实验结果表明,所提出的技术能够有效控制自动驾驶汽车速度的稳定性,在面对不同坡度切换时,车速震荡指数可控制在0.10以下。 展开更多
关键词 自动驾驶汽车 前馈稳速控制 速度稳定性 RBFNN前馈控制器 扰动项 动态响应
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自动驾驶汽车车速跟随空间预瞄跟随方法研究
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作者 管欣 李思深 贾鑫 《汽车工程》 北大核心 2025年第9期1647-1654,1685,共9页
车速跟随是自动驾驶汽车的重要功能之一,为了提高自动驾驶汽车在指定空间位置处的速度跟随精度,本文提出了一种自动驾驶汽车车速跟随空间预瞄跟随方法。与其它方法相比,本文重点研究如何在空间域而非时间域进行汽车车速预瞄跟随。首先,... 车速跟随是自动驾驶汽车的重要功能之一,为了提高自动驾驶汽车在指定空间位置处的速度跟随精度,本文提出了一种自动驾驶汽车车速跟随空间预瞄跟随方法。与其它方法相比,本文重点研究如何在空间域而非时间域进行汽车车速预瞄跟随。首先,建立基于运动基元的空间多段车速预瞄方法,本方法以运动基元对目标车速进行空间预瞄,根据误差确定分段点,动态调整每段的距离,保证预瞄误差处于容许误差范围内。根据预瞄结果确定预期纵向加速度。然后,建立纵向加速度跟随方法对预期纵向加速度进行跟随。最后,在仿真环境下,验证本文提出的方法的有效性,并与多种方法进行对比。试验结果表明,本文提出的方法与其他对比方法相比具有更高的空间跟随精度。 展开更多
关键词 空间预瞄 多段预瞄 车速跟随 自动驾驶汽车
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共享自动驾驶汽车的多阶城市影响综述
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作者 钟绍鹏 刘骜 +4 位作者 翟君诺 范美含 李茜瑶 林原 李振华 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期104-118,共15页
为深入理解共享自动驾驶汽车(SAVs)的引入对城市可能产生的影响,并推动城市交通系统的可持续发展,围绕SAVs的多阶影响进行了全面回顾和系统分析,旨在总结以往研究的主要贡献和存在的缺陷,并提出未来研究的可能方向。综述结果表明,现有... 为深入理解共享自动驾驶汽车(SAVs)的引入对城市可能产生的影响,并推动城市交通系统的可持续发展,围绕SAVs的多阶影响进行了全面回顾和系统分析,旨在总结以往研究的主要贡献和存在的缺陷,并提出未来研究的可能方向。综述结果表明,现有研究主要集中于SAVs对交通系统的短期影响,包括对居民出行行为与道路交通流等方面的探讨;然而,对于SAVs的长期影响,特别是对城市可达性、环境与能源的研究相对较少。与此同时,尽管已有研究揭示了SAVs可能带来的负面效应,例如对环境或可达性的潜在不利影响,但鲜有研究提出具有针对性和实效性的发展策略。此外,在研究方法方面,现有研究主要依赖定性分析或独立的交通需求模型进行推演和模拟,研究结果的可靠性存在一定局限性。未来研究应开发土地利用与交通整合模型,并将其与数据驱动的方法相结合,以更精确、全面和系统地刻画SAVs引入对城市土地利用、环境与能源的长期(负面)影响,并提出针对性的发展策略和应对措施,以优化SAVs的应用效果,减少其潜在负面影响,推动城市交通系统向高效、智能和可持续的方向发展。 展开更多
关键词 智能交通 共享自动驾驶汽车 土地利用与交通 城市影响 可达性
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基于人车交互机理的自动驾驶汽车多模态外显界面研究
5
作者 张志杰 陆丽丽 +1 位作者 蒋嘉璇 王呈璋 《包装工程》 北大核心 2025年第10期160-168,共9页
目的为探索行人与自动驾驶汽车交互时自动驾驶汽车外显界面、道路交通环境,以及个体特征对行人过街决策时间的影响,并确定最优的外显界面呈现形式。方法利用Unity3D构建人车交互实验场景,招募志愿者参与模拟实验,收集行人在不同条件下... 目的为探索行人与自动驾驶汽车交互时自动驾驶汽车外显界面、道路交通环境,以及个体特征对行人过街决策时间的影响,并确定最优的外显界面呈现形式。方法利用Unity3D构建人车交互实验场景,招募志愿者参与模拟实验,收集行人在不同条件下的过街决策时间和行为数据,并利用生存分析模型进行统计分析。结果多模态(视觉+听觉+物理)eHMI显著减少了行人的过街决策时间,其过街效率比单一物理模态界面提升了3.907倍;行人年龄与决策时间成正比,相较于青年人群,中年人的过街效率为青年人的0.532倍,而老年人的过街效率进一步降至青年人的0.316倍;此外,车辆从近车道驶近时也会显著缩短行人的决策时间,当车辆从远车道驶来时,行人的过街效率仅为车辆从近车道驶入时的70.1%。结论性别对行人过街决策时间无显著影响;自动驾驶汽车外显界面、行人年龄及车辆驶近车道等因素对行人过街决策时间具有显著影响;行人在面对视觉+听觉+物理信息的外显界面时过街效率最高。 展开更多
关键词 自动驾驶汽车 人车交互 外显界面 过街决策时间 生存分析
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自动驾驶汽车爬坡模拟试验台研究与设计
6
作者 黄万友 金晓悦 +1 位作者 褚瑞霞 朱佩东 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第7期319-324,共6页
自动驾驶技术的快速发展带来了城市自动驾驶汽车的普及,凸显了复杂和极端条件下驾驶安全性和动力性的重要性。然而,现有的试验台仅适用于自动驾驶汽车在水平路面的检测,无法模拟车辆实际爬坡的场景。因此,以自动驾驶汽车为研究对象、城... 自动驾驶技术的快速发展带来了城市自动驾驶汽车的普及,凸显了复杂和极端条件下驾驶安全性和动力性的重要性。然而,现有的试验台仅适用于自动驾驶汽车在水平路面的检测,无法模拟车辆实际爬坡的场景。因此,以自动驾驶汽车为研究对象、城市典型道路为测试场景,研究设计适用于多场景的爬坡模拟试验台:(1)借助仿真软件CarSim,进行了车辆模型搭建和城市典型道路场景搭建。通过自动驾驶汽车在坡度为±2、±4、±6、±8%的场景仿真分析,得出俯仰运动的最大俯仰角速度约为0.681rad/s;(2)综合分析仿真结果和汽车行驶状态,选择合适的试验台部件,设计出爬坡模拟试验台的机械结构和测控系统;(3)为验证模拟试验台的有效性,车辆在试验台上进行爬坡停车让行工况测试。结果表明:爬坡模拟试验台可以高效、准确地模拟自动驾驶汽车的爬坡行驶状态,测试误差为4.14%,满足车辆行驶状态模拟的精度要求,证明了该试验台的有效性。开发的爬坡模拟试验台,可为自动驾驶汽车研发和安全检测提供重要的技术支持。 展开更多
关键词 汽车测试试验台 自动驾驶汽车 仿真模拟 爬坡模拟
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汽车自动驾驶接管系统人机界面用户体验评价研究
7
作者 吴磊 盛芹芹 赵睿思 《图学学报》 北大核心 2025年第2期459-468,共10页
为解决汽车自动驾驶接管系统人机界面用户体验评价问题,针对自动驾驶接管系统人机界面开展评价指标体系和验证研究。首先,基于深度访谈和扎根理论,通过对典型目标对象进行访谈,建立自动驾驶接管系统人机界面体验评价指标体系,包括安全... 为解决汽车自动驾驶接管系统人机界面用户体验评价问题,针对自动驾驶接管系统人机界面开展评价指标体系和验证研究。首先,基于深度访谈和扎根理论,通过对典型目标对象进行访谈,建立自动驾驶接管系统人机界面体验评价指标体系,包括安全体验、功能体验、效能体验和感性体验4个维度,共18项指标组成,并完成自动驾驶接管系统人机界面体验评价量表。然后,采用结构方程模型方法,通过采集有效问卷241份,构建自动驾驶接管系统人机界面体验评价结构方程模型,并得到评价维度和指标的权重。最后,提出汽车自动驾驶接管系统人机界面的设计策略,以某L3级自动驾驶接管系统人机界面为设计案例实践,验证了评价系统的有效性。研究结论为汽车自动驾驶系统界面设计和体验评价领域提供相关参考和支持。 展开更多
关键词 汽车自动驾驶接管系统 人机界面 用户体验评价 扎根理论 结构方程模型
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智能网联汽车自动驾驶安全:威胁、攻击与防护 被引量:3
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作者 郗来乐 林声浩 +4 位作者 王震 谢天鸽 孙玉砚 朱红松 孙利民 《软件学报》 北大核心 2025年第4期1859-1880,共22页
智能网联汽车在国家发展战略中占有重要地位,是关系汽车产业革新、大国核心竞争力的关键技术,自动驾驶是智能网联汽车发展的最终目标,智能网联汽车自动驾驶(以下称“自动驾驶汽车”)的安全问题直接影响人民生命财产安全、国家公共安全,... 智能网联汽车在国家发展战略中占有重要地位,是关系汽车产业革新、大国核心竞争力的关键技术,自动驾驶是智能网联汽车发展的最终目标,智能网联汽车自动驾驶(以下称“自动驾驶汽车”)的安全问题直接影响人民生命财产安全、国家公共安全,但目前还缺少对其的系统性研究.深度剖析自动驾驶面临的安全威胁能对其安全防护和保障提供指导,促进其大规模应用.通过整理学术界与工业界对自动驾驶安全的相关研究工作,分析和总结自动驾驶所面临的安全问题.首先介绍自动驾驶汽车架构、安全的特殊性,其次从模型视角出发,全过程地梳理自动驾驶的物理域输入、信息域输入和驾驶模型这3个方面可能存在的9个攻击作用点及其攻击方式与安全防护手段,最后通过对近7年相关研究论文数据的统计分析,总结自动驾驶安全研究的现状,讨论未来的研究方向. 展开更多
关键词 智能网联汽车 自动驾驶 安全威胁 攻击方式 安全防护
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基于并行行为树架构的自动驾驶汽车行为控制技术研究 被引量:1
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作者 袁健钞 杨硕 +1 位作者 张琪 李革 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第6期1542-1554,共13页
针对传统串行行为树在自动驾驶汽车控制中高碰撞率和低效率问题,探讨了基于改进并行行为树架构的解决方案以实现安全行为控制。提出了动态路况下的安全行为控制策略,并构建了观察、决策、移动的行为模型及其时序约束关系;提出了一种改... 针对传统串行行为树在自动驾驶汽车控制中高碰撞率和低效率问题,探讨了基于改进并行行为树架构的解决方案以实现安全行为控制。提出了动态路况下的安全行为控制策略,并构建了观察、决策、移动的行为模型及其时序约束关系;提出了一种改进的并行行为树控制架构,通过并行控制节点实现行为的并行执行与实时交互,提升决策控制的实时性。结果表明:与传统串行行为树相比,并行行为树架构将碰撞率降低了23%,平均速度提高了5.4%,响应时间减少了56.6%;与基于模型预测控制的架构相比,碰撞率降低了2%,平均速度提升了1.6%,响应时间减少了15.7%。 展开更多
关键词 自动驾驶汽车 行为树控制架构 并行控制节点 安全行为控制策略
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多传感器下自动驾驶汽车伺服系统控制方法
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作者 张磊 张卫东 +1 位作者 徐增勇 韦延方 《机械设计》 北大核心 2025年第8期166-173,共8页
自动驾驶汽车传感器采集的数据感知周围环境存在多样性、异步化,从而影响自动驾驶汽车伺服系统的正常控制。为此,提出了多传感器下自动驾驶汽车伺服系统控制方法。对自动驾驶汽车运行数据进行高频传感采样,采集自动驾驶汽车传感器异步... 自动驾驶汽车传感器采集的数据感知周围环境存在多样性、异步化,从而影响自动驾驶汽车伺服系统的正常控制。为此,提出了多传感器下自动驾驶汽车伺服系统控制方法。对自动驾驶汽车运行数据进行高频传感采样,采集自动驾驶汽车传感器异步控制数据。在采集数据的基础上,结合贝叶斯估计,得到似然函数,完成自动驾驶汽车传感器异步控制数据融合。构建伺服系统控制模型,获得位置环响应,将融合后的数据发送到控制中心,实现自动驾驶汽车伺服系统控制。试验结果表明:所提方法与实际滤波曲线几乎相同,具有较好的自动驾驶汽车传感器异步融合效果,能够提高自动驾驶汽车伺服系统融合控制精度及效率。 展开更多
关键词 自动驾驶汽车 通信协议 传感器 异步融合控制 伺服系统
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复杂光照场景下的自动驾驶汽车行人检测 被引量:2
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作者 宋建坤 孙扬 李韵鹏 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第1期102-107,188,共7页
针对在低光照或光照条件变化剧烈的场景下行人检测易出现漏检、定位不准问题,提出基于图像增强(EnlightenGAN)与YOLOv5联合学习的行人检测方法,该方法中的特征提取网络可以学习到经过对抗神经网络增强模块重构的图像结构细节和颜色特征... 针对在低光照或光照条件变化剧烈的场景下行人检测易出现漏检、定位不准问题,提出基于图像增强(EnlightenGAN)与YOLOv5联合学习的行人检测方法,该方法中的特征提取网络可以学习到经过对抗神经网络增强模块重构的图像结构细节和颜色特征。采用平滑处理后的相对熵损失函数作为YOLOv5的置信度损失,以提升网络的泛化性能。实验结果表明,基于图像增强与YOLOv5联合学习的方法在自制的复杂光照场景行人数据集上有效降低不同光照对检测行人的敏感性,精确率达到87.58%;在Caltech数据集上改进YOLOv5损失后收敛加快且检测精确率提升1.73百分点。 展开更多
关键词 行人检测 自动驾驶汽车 图像增强 YOLOv5
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协同创新模式、网络嵌入与协同创新绩效——基于中国自动驾驶汽车产业的fsQCA研究
12
作者 周菲 刘颖琦 Ari Kokko 《科技进步与对策》 北大核心 2025年第15期43-53,共11页
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... 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。 展开更多
关键词 自动驾驶汽车 协同创新 网络嵌入 fsQCA
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中国自动驾驶汽车法律规制的基本构想
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作者 郑飞 《社会科学辑刊》 北大核心 2025年第4期186-200,共15页
当前,我国处于自动驾驶汽车大规模应用的前夜,但相关法律体系所呈现的分散化、碎片化特征,使之难以应对自动驾驶汽车规模化应用中的诸多挑战。因此,亟待建立具有前瞻性、统筹性和体系性的自动驾驶汽车法律框架。我国自动驾驶汽车立法应... 当前,我国处于自动驾驶汽车大规模应用的前夜,但相关法律体系所呈现的分散化、碎片化特征,使之难以应对自动驾驶汽车规模化应用中的诸多挑战。因此,亟待建立具有前瞻性、统筹性和体系性的自动驾驶汽车法律框架。我国自动驾驶汽车立法应将风险预防、技术中立等理念贯穿始终,坚持统筹发展与安全两个大局,在充分考察、比较以英国为代表的专门立法模式和以美国、日本与德国为代表的分散立法模式基础上,以近期分散立法、中远期专门立法的基本路径稳步发展。理想中的中国《自动驾驶汽车法》应包括总则编、功能编和责任编三大编。总则编以总纲形式统领全局,明确法律价值取向,引申相关总体原则,确定任务目标,决定具体规范的展开路径;功能编的主要任务在于分解总则编所确立的任务目标,赋予自动驾驶法律关系各方相应的权利义务,保障总目标的实现;责任编则分别通过自动驾驶交通事故责任规范和法定义务违反的责任规范,确定交通违法和事故处理机制,明确交通事故分级处理规则和责任分级划分,并为功能编提供强制力保障。 展开更多
关键词 自动驾驶汽车 专门立法 分散立法 立法路径
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自动驾驶汽车“电车难题”伦理困境的刑法解答
14
作者 魏超 《政治与法律》 北大核心 2025年第6期130-146,共17页
目前的科技无法完全避免自动驾驶汽车“电车难题”的发生,必须在其上路前便预设碰撞程序。个性化伦理设定不但会造成“囚徒困境”,而且会动摇民众对法律的信心,故有必要依照法律规范制定相应决策。乘客作为自动驾驶汽车的受益者,与险情... 目前的科技无法完全避免自动驾驶汽车“电车难题”的发生,必须在其上路前便预设碰撞程序。个性化伦理设定不但会造成“囚徒困境”,而且会动摇民众对法律的信心,故有必要依照法律规范制定相应决策。乘客作为自动驾驶汽车的受益者,与险情存在因果关系,并非置身事外的中立者,不具备法律上优先保护之理由。保全多数人的功利主义与掺杂多种计算方式的综合考量理论在本质上均属于“为生命定价”之行为,忽略了不同个体间的差异,存在侵犯人性尊严之嫌疑,同样不足取。在现代社会,原则上应当由个体自行承担风险,故不应为自动驾驶汽车设置对生命的紧急避险程序,仅应当配置减速程序以减轻其遭受的撞击损害。 展开更多
关键词 自动驾驶汽车 电车难题 紧急避险 功利主义
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自动驾驶汽车交通肇事的刑事责任探析
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作者 黄佳乐 《东南大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第S1期35-38,共4页
自动驾驶技术的迅猛发展对传统驾驶模式产生了深刻变革,并对刑法领域中的罪名认定带来了前所未有的挑战。立法的滞后性使得自动驾驶汽车对交通肇事罪的认定产生冲击。通过产品犯罪、重大责任事故罪追究汽车生产者责任亦存在认定难题。... 自动驾驶技术的迅猛发展对传统驾驶模式产生了深刻变革,并对刑法领域中的罪名认定带来了前所未有的挑战。立法的滞后性使得自动驾驶汽车对交通肇事罪的认定产生冲击。通过产品犯罪、重大责任事故罪追究汽车生产者责任亦存在认定难题。应从责任主体区分的角度出发,对非法控制计算机信息系统的黑客追究刑事责任,明确特定条件下驾驶人的交通肇事责任,增强相关主体的注意义务,并引入“被允许的危险”理论以免除汽车制造商在可预见风险外的过失责任,希冀平衡公共安全与技术创新之关系,确保刑法的适应性和有效性。 展开更多
关键词 自动驾驶汽车 交通肇事 注意义务 被允许的危险
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基于stacking融合机制的自动驾驶伦理决策模型 被引量:1
16
作者 刘国满 盛敬 罗玉峰 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第2期462-468,共7页
虽然自动驾驶技术在线路规划和驾驶控制方面取得较大进展,但遇到伦理困境时,当前自动驾驶汽车仍然很难作出确定、合理的决策,导致人们对自动驾驶汽车安全驾驶产生怀疑和担忧。所以有必要研究自动驾驶伦理决策模型和机制,使得自动驾驶汽... 虽然自动驾驶技术在线路规划和驾驶控制方面取得较大进展,但遇到伦理困境时,当前自动驾驶汽车仍然很难作出确定、合理的决策,导致人们对自动驾驶汽车安全驾驶产生怀疑和担忧。所以有必要研究自动驾驶伦理决策模型和机制,使得自动驾驶汽车在伦理困境下能够作出合理决策。针对以上问题,设计了基于stacking融合机制的伦理决策模型,对机器学习和深度学习进行深度融合。一方面将基于特征依赖关系的朴素贝叶斯模型(ACNB)、加权平均一阶贝叶斯模型(WADOE)和自适应模糊模型(AFD)作为stacking融合机制上基学习器。依据先前准确率,设定各自模型权重,再运用加权平均法,计算决策结果。然后将该决策结果作为元学习器训练集,对元学习器进行训练,构建stacking融合模型。最后,运用验证集分别对深度学习模型和stacking融合模型进行验证,依据验证中平均损失率和准确率以及测试中正确率,评价和比较深度学习模型和stacking融合机制决策效果。结果表明,深度学习模型平均损失率最小为0.64,最大平均准确率为0.7,最高正确率为0.61。stacking融合机制平均损失率最小为0.35,最大平均准确率为0.90,最高正确率为0.75,说明stacking融合机制相对于深度学习模型,决策结果准确率和正确率方面有了较大改进。 展开更多
关键词 自动驾驶汽车 伦理决策 stacking融合机制 深度学习
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基于K-means和LCA的自动驾驶交通事故聚类分析
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作者 乔剑锋 王亚楠 +2 位作者 吕淑然 王汀 夏学锋 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第7期192-200,共9页
为了深入挖掘自动驾驶汽车(AV)道路交通事故的内在规律,仅依靠单一事故描述因素的统计分析是不够的,还需要进一步挖掘由多个因素相互作用所体现的综合潜在类别。鉴于AV事故数据既包含结构化信息,又包含叙事文本的特点,在类型识别过程中... 为了深入挖掘自动驾驶汽车(AV)道路交通事故的内在规律,仅依靠单一事故描述因素的统计分析是不够的,还需要进一步挖掘由多个因素相互作用所体现的综合潜在类别。鉴于AV事故数据既包含结构化信息,又包含叙事文本的特点,在类型识别过程中创新性地提出将K-means聚类分析与潜在类别分析(LCA)相结合的方法,首先,使用K-means方法从叙事文本中提取关键信息;然后,将其作为LCA模型的输入,克服LCA仅能利用现有事故报告中的结构化信息这一局限性;最后,采用美国加利福尼亚州的437起AV交通事故验证组合方法的有效性。结果表明:AV事故主要表现为4个综合类型;K-means与LCA的组合方法能对含叙述文本的结构化信息实施高效的聚类分析。 展开更多
关键词 K-MEANS 潜在类别分析(LCA) 自动驾驶 聚类分析 自动驾驶汽车(av) 交通事故
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自动驾驶认知能力测试评价研究综述
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作者 杨澜 赵祥模 +3 位作者 王润民 王振 房山 瞿广跃 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第1期1-15,共15页
对交通动态情境的准确认知是自动驾驶(AV)智能性的关键体现,因此全面、合理、高效的测试评价方法对于验证其效能至关重要。为了跟踪自动驾驶认知能力测试评价的研究进展,该文首先从宏观、中观和微观3个层面深入剖析了自动驾驶测试领域... 对交通动态情境的准确认知是自动驾驶(AV)智能性的关键体现,因此全面、合理、高效的测试评价方法对于验证其效能至关重要。为了跟踪自动驾驶认知能力测试评价的研究进展,该文首先从宏观、中观和微观3个层面深入剖析了自动驾驶测试领域存在的核心问题,深入探讨了自动驾驶与人类驾驶在认知方面的关联性;其次,从基于“金字塔”模型的自动驾驶测试体系架构入手,全面回顾了在关键测试场景生成、虚拟仿真测试、虚实融合测试、实际道路测试以及认知能力评价等领域的最新研究成果;最后,指出了自动驾驶认知能力测试评价领域面临的挑战和发展趋势。该综述研究成果将为自动驾驶技术的迭代演进和功能验证提供重要参考。 展开更多
关键词 自动驾驶(av) 认知能力 测试场景 虚实融合 性能评价
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基于TsGAN的自动驾驶汽车高速公路变道切入测试场景自动生成算法 被引量:2
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作者 朱宇 徐志刚 +2 位作者 赵祥模 王润民 曲小波 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期76-88,共13页
前方相邻车道车辆变道切入自动驾驶车辆所在车道是典型的高速公路自动驾驶高风险场景,在实际高速公路上进行该类场景的复现测试存在非常高的安全风险,虚拟仿真测试是解决该问题的最佳途径之一。为自动生成批量化的高保真高速公路变道切... 前方相邻车道车辆变道切入自动驾驶车辆所在车道是典型的高速公路自动驾驶高风险场景,在实际高速公路上进行该类场景的复现测试存在非常高的安全风险,虚拟仿真测试是解决该问题的最佳途径之一。为自动生成批量化的高保真高速公路变道切入测试场景,该文提出了一种基于时间序列生成对抗网络(TsGAN)的自动驾驶汽车高速公路变道切入测试场景自动生成算法。该算法以变道切入时刻两车的车头时距和侧向时距为场景危险程度评价指标,从高速公路真实轨迹数据集highD中提取4类不同危险程度的2853个变道切入场景实例,基于TsGAN构建变道切入测试场景生成模型,并利用所提取的真实轨迹数据训练模型;其后,采用所构建的模型生成前车变道轨迹和测试车变道切入时刻前的运行轨迹,通过比较所生成的变道轨迹与真实轨迹之间的分布相似性、频谱误差,验证所生成的轨迹的真实性。该文还分析了所生成的场景中变道切入时刻两车的运动关系及轨迹参数分布,检验了自动生成的场景在自然场景中的覆盖度。结果显示:从轨迹关键参数的分布来看,TsGAN模型生成的变道轨迹与真实轨迹的平均相似度达79.7%,平均频谱误差小于8%,落在最相似真实轨迹缓冲区的轨迹超过83.2%,表明所生成的轨迹具有高真实性;与所采集的真实场景相比,所生成的场景实例覆盖范围更大,在参数区间内分布更均匀,变道切入时刻前方变道车辆与测试车的车头时距和侧向时距分别降低了17.83%和16.37%(平均值),车辆轨迹参数分布区间平均增长了19.44%,表明所生成的场景在自然场景中具有较高的覆盖度;所提出的基于TsGAN的场景生成模型可模拟4种不同危险程度的变道切入测试场景,具有较强的针对性。 展开更多
关键词 交通工程 自动驾驶汽车 变道切入 虚拟测试场景 生成对抗网络
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基于座椅旋转策略的自动驾驶汽车侧面碰撞乘员损伤研究 被引量:2
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作者 武和全 王海涛 胡林 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第24期312-322,共11页
在自动驾驶中,乘员座椅角度可以自由调节,车内空间更加宽敞,为了提高不同座椅靠背角度乘员侧面碰撞安全性,提出先将乘员座椅朝向旋转至与碰撞方向呈180°后碰撞的策略,探讨在不同座椅靠背角度下乘员在旋转后碰撞的损伤情况,讨论该... 在自动驾驶中,乘员座椅角度可以自由调节,车内空间更加宽敞,为了提高不同座椅靠背角度乘员侧面碰撞安全性,提出先将乘员座椅朝向旋转至与碰撞方向呈180°后碰撞的策略,探讨在不同座椅靠背角度下乘员在旋转后碰撞的损伤情况,讨论该策略的适用性。通过仿真试验探讨了不同碰撞场景下座椅靠背角度、碰撞时刻延迟等因素对乘员运动学响应和损伤风险的影响。研究结果显示,在侧面碰撞仿真试验中,座椅靠背角度为100°和120°的乘员上半身存在身体和其他乘员或汽车部件二次碰撞接触风险。在不同靠背角度座椅旋转后碰撞策略中,通过调整碰撞时刻延迟时间能够有效减少乘员头部的偏移和损伤风险。通过模拟座椅在200 ms内旋转90°后碰撞的试验,发现该策略并未给乘员造成额外损伤,乘员内脏应变均未超过损伤阈值,并在不同靠背角度下呈现相对较低的综合损伤风险。座椅靠背角度的差异对乘员运动响应产生显著影响。先旋转至180°座椅朝向后再碰撞的策略能够有效降低乘员在侧面碰撞时的横向偏移,减少与其他乘员或车内其他部件接触的损伤风险,提高自动驾驶汽车侧面碰撞安全性。 展开更多
关键词 汽车工程 主动安全策略 自动驾驶汽车 不同姿态 侧面碰撞
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