智能駕駛感知系統
關注創建者：匿名 創建時間：2022-06-09
智能駕駛感知系統的視頻教程
自動駕駛感知仿真與驗證之毫米波雷達
適用人群：自動駕駛相關（汽車整車廠，傳感器供應商等）行業人士 無人駕駛雷達天線設計流程與場景動態模擬【已結束】 直播時間：2019-12-19 20:00 如今，無人駕駛/自動駕駛正在迅速發展，在自動駕駛中最關鍵的雷達感知領域涉及多種雷達形式，如激光雷達、攝像頭、微波雷達等。
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Ansys SCADE Vision助力基于人工智能的感知軟件測試與安全提升
但蘋果人臉識別系統被三維圖像解鎖和特斯拉自動駕駛系統的膠布風波讓我們意識到人工智能感知系統的潛在風險，而高昂的研發成本也成為人工智能眾多創業明星公司折戟沙場的主要原因，SCADE Vision是Ansys與美國卡內基梅隆大學聯合開發的AI智能感知算法驗證套件，基于云端部署的后臺搜索引擎和網絡前端人機界面的綜合分析，有效降低AI智能感知算法的驗證效率并快速定位AI智能感知算法的潛在缺陷。
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仿真技術之自動駕駛感知視界-ANSYS傳感器仿真（攝像頭和激光雷達）
ANSYS自動駕駛解決方案之傳感器仿真（攝像頭和激光雷達） 【已結束】 直播時間：2019-11-26 20:00 自動駕駛是未來的趨勢，國內外知名企業競相投入相關智能技術研發探索。當前，從L2向L3-L5演進，把車輛控制權更多的交給了機器，對安全性提出了更高要求，同時也使得系統開發驗證的難度和投入加大。
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智能駕駛感知系統的實例教程
摘要
隨著人工智能、邊緣計算、無線通信和車載傳感器等關鍵技術的進步和突破，自動駕駛系統迎來了新一輪的發展。交通應用的安全攸關場景給自動駕駛系統提出了更高的質量保障要求。感知系統是自動駕駛的核心，圍繞感知能力的測試驗證工作是保障自動駕駛軟件系統安全可靠的有效且必要途徑。本文簡要分析了國內外自動駕駛感知系統測試的研究現狀，并對圖像、激光雷達、以及感知融合測試方法和技術發展進行了討論。
前言
隨著人工智能及其軟硬件技術的進步，近年來自動駕駛獲得了快速發展。自動駕駛系統已經被應用于民用汽車輔助駕駛器、自動物流機器人、無人機等領域。感知組件是自動駕駛系統的核心，它使得車輛能夠分析并理解內外交通環境信息。然而，與其他軟件系統一樣，自動駕駛感知系統困擾于軟件缺陷。并且，自動駕駛系統運行于安全攸關場景，其軟件缺陷可能導致災難性后果。近年來，已經發生多起自動駕駛系統缺陷導致的人員傷亡事故。自動駕駛系統測試技術受到學術界和工業界的廣泛重視。企業與研究機構提出了一系列包括虛擬仿真測試、實景道路測試和虛實結合測試等在內的技術和環境。然而，由于自動駕駛系統輸入數據類型的特殊性和運行環境的多樣性，這類測試技術的實施過程需要消耗過多資源，并需要承擔較大風險。本文簡要分析當前自動駕駛感知系統測試方法的研究和應用現狀。
1 自動駕駛感知系統測試
自動駕駛感知系統的質量保障越來越重要。感知系統需要幫助車輛自動分析和理解路況信息，其構成非常復雜，需要充分檢驗待測系統在眾多交通場景下的可靠性和安全性。當前自動駕駛感知測試主要分為三大類。無論何種測試方法，都表現出了一個區別于傳統測試的重要特征，即對于測試數據的強依賴性。
第一類測試主要基于軟件工程理論和形式化方法等，以感知系統實現的模型結構機理為切入點的測試。
展開 上一期給大家介紹了平臺的總體方案，本期從“單車智能”開發及測試的角度，為各位看官帶來智能駕駛全量數據感知及分析系統。
智能駕駛全量感知數據實時可視化系統，可實時展示車端各類傳感器數據，可實現感知系統自動對標，并可感知端獲取各類極限場景。包括以下幾部分組成：
智能駕駛數據采集分析及可視化系統
提供一套智能駕駛傳感器全量數據采集及分析軟硬件系統，傳感器數據同步，可實時在可視化界面展示各傳感器數據。
? 全量數據采集
? 定制化傳感器接入
? 遠程事件監控/數據傳輸
? 數據同步
? 數據可視化
? 定制化場景提取
? ADAS功能/測試信號分析
真值系統
真值系統，通過量化真值系統和本車系統的感知結果差異可以評價標注過程，軟件和模型訓練過程。
展開 只有當其他駕駛員做出正確駕駛的判斷時，無人駕駛汽車的測試才會相應做出正確、合理的判斷。
該論文在對無人駕駛事故和安全隱患的分析基礎上，提出了自動駕駛汽車的預期安全系統。該系統可以進行監督、預測和保證智能駕駛車輛的駕駛狀態，從感知、決策和控制等方面提高智能駕駛的安全性。
2. 系統架構
智能駕駛離不開幾項關鍵技術。在宏觀層面，智能駕駛基于環境感知、路徑規劃和決策控制等核心技術。
結合上一段提到的幾個關鍵技術，智能駕駛有了真正駕駛的技術支撐，而安全技術是自動駕駛汽車能否真正在公共道路上行駛的前提。2011年發布的ISO26262《道路車輛功能安全》國際道路車輛功能安全標準，為電子控制系統故障引起的安全風險提供了系統的解決方案。
由于自動駕駛汽車可以獨立于駕駛員控制車輛的部分或全部行為，任何影響其感知、決策和執行的因素都可能構成車輛危險。根據不同的風險來源和所需的安全技術，比較分析見下表。
展開 來源 |
軒轅實驗室
作為未來智能駕駛的發展方向，關鍵技術的研究取得了重大進展。然而，由于近期無人駕駛事故頻發，安全性能令人擔憂。為了解決安全問題，提出了一種智能駕駛安全系統。該系統針對智能汽車感知、決策和控制方面的預期問題，實時提供安全分析和監控服務模塊。基于預期功能安全的概念，對駕駛場景和系統安全進行分析和評估，以提高智能駕駛的安全性，有助于智能駕駛的發展。
1.介紹
智能駕駛汽車的駕駛行為高度依賴于操作系統的穩定性、智能性、安全性。
安全風險主要來源于以下三類：
硬件安全
與傳統汽車相比，智能駕駛汽車不要求駕駛員直接控制車輛，而是將部分或者是全部的控制權限交由自動控制系統。硬件架構設置是否科學合理；各無人計算控制單元和控制器的設置是否完善；無人駕駛的傳感器是否完善；車輛能夠快速準確地獲取道路環境信息，車輛運動感知和信息融合功能在無人駕駛車輛中起著決定性作用。
軟件安全
與傳統汽車相比，自動駕駛汽車的開發時間較短，技術開發仍不成熟，軟件系統仍需要長期的可靠性分析。例如，著名的無人駕駛汽車制造商谷歌已經在無人駕駛汽車平臺上進行了9年的封閉式測試，但測試時間不夠，因素也相對很簡單。因此，其安全性和穩定性仍需要長期監測。
環境安全
在人工智能算法的基礎上，智能駕駛汽車能夠實現自動避障和完成自動駕駛在一些較為復雜的道路上。然而，無人駕駛汽車仍然需要其他的交通參與者的正確駕駛來駕駛。只有當其他駕駛員做出正確駕駛的判斷時，無人駕駛汽車的測試才會相應做出正確、合理的判斷。
該論文在對無人駕駛事故和安全隱患的分析基礎上，提出了自動駕駛汽車的預期安全系統。
展開 公安部道路交通安全研究中心 王藝帆
自動駕駛汽車是汽車電子、智能控制以及互聯網等技術發展融合的產物，其原理為自動駕駛系統利用感知系統，獲取車輛自身以及外界環境信息，經過計算系統分析信息、做出決策，控制執行系統實現車輛加速、減速或轉向，從而在無需駕駛員介入的情況下，完成自動行駛。2013年，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）根據輔助控制系統的自動化功能，將自動駕駛技術分為0~4級，如表1所示。從表1可了解到，自動駕駛的發展升級是從輔助駕駛到主宰駕駛，從提供單一功能、應對簡單場景，到可掌控所有場合，完全解放駕駛人。期間，感知系統需不斷提高獲取周邊環境信息的全面性、準確性和高效性，它是自動駕駛的基礎，也是貫穿升級的核心部分。本文將介紹自動駕駛感知系統常用方案，及其各自技術方法、特點和應用情況。
1 系統框架
自動駕駛汽車首先應有一套完整的感知系統，代替駕駛人的感知，提供周圍環境信息；其次應有一套集智能算法、高性能硬件于一體的控制系統，代替駕駛人的大腦，制定駕駛指令、規劃行駛路徑；最后還需一套完善縝密的執行系統，可以代替駕駛員的手腳動作，執行駕駛指令、控制車輛狀態。其中，感知系統應包括環境感知、內部感知、駕駛人感知。其中內部感知主要是通過CAN總線采集車內各電子控制單元信息，以及裝載在車上的各類傳感器實時產生的數據信息，來獲取車輛狀態，包括車體（車內外溫度、空氣流量、胎壓），動力（油壓、轉速、機油），車輛安全（安全帶、氣囊、門窗鎖）等；駕駛人感知是通過人機交互界面或傳感器獲取駕駛人操控、手勢、語音等控制指令，以及面部表情等檢測信息，用來接收控制命令、檢測駕駛人狀態。本文介紹的感知系統針對環境感知、自動駕駛感知系統的關鍵點和難點，其功能是實時獲取周邊物體、行駛路況、導航定位、天氣、停車場等信息。
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摘要
本報告系統研究了一種基于相位、光譜、偏振、時間、強度五維光場信息的像素級智能傳感架構。報告從光學發展的四次躍遷出發，論證了五維傳感作為光學演進下一階段的必然性；闡述了自由曲面、液體透鏡與超構表面三類光收集工具在波前調控與多維信息編碼中的協同機制。報告基于2025至2026年間國際學術界與產業界的最新進展，采用技術成熟度等級框架對高光譜成像、偏振成像、TOF成像及壓縮感知五維重建等關鍵技術的當前階段進行了統一標定
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作為本年度北方地區最具影響力的機器人專業展會，本次展會將匯聚來自全球20多個國家和地區的400余家參展企業，展覽面積達
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預集成了新思科技及生態系統合作伙伴的解決方案，結合管理與運維能力，為團隊提供開箱即用的云端環境，降低開發成本、提升產品質量并加速創新
平臺初期聚焦高價值的汽車應用場景，使 OEM 能夠在硬件可用之前完成高達 90% 的軟件驗證，顯著縮短整車開發周期
新思科技（Synopsys
隨著工業研發向多學科協同與規模化并行演進，企業普遍面臨工具分散、算力與許可資源難以統一調度，以及國產化與智能化同步推進的現實挑戰。同時，人工智能正在重塑研發范式，企業對數字化轉型的期待，正從“支撐工具”轉向具備過程理解與智能輔助能力的研發系統。
戴西 iDWS 智能化研發平臺 V2026，正是依托全棧自研的國產化研發協同架構、工業級算力調度體系、高性能圖形桌面云與 NexAI
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高壓比例閥憑借高壓力承載能力與連續可調的流量/壓力輸出特性，廣泛應用于注塑成型、液壓伺服、航空航天測試、新能源汽車電池制造等關鍵場景，而隨著工業4.0和數字孿生技術的深入融合，“智能高壓比例閥系統”正成為行業升級的新焦點，那么構建一套高性能、高可靠性的智能高壓比例閥系統，究竟依賴哪些關鍵技術？
諾冠官網 IMI Norgren：https://www.norgren.com.cn/
高壓比例閥
展會名稱：2026深圳（國際）具身智能創新展覽會
同期聯動展會：第 29 屆華南國際工業自動化展、華南國際機器視覺及工業應用展、華南國際工業博覽會
時間：2026 年 6 月 10-12 日
地點：深圳國際會展中心（寶安新館）12 號館（銜接自動化 / 機器視覺展區）
一、核心參展價值
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緊扣《深圳市具身智能行動計劃》窗口期，2027 年產業規模將破千億
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