智能駕駛系統(tǒng)集成的案例
經(jīng)緯恒潤智能駕駛開發(fā)、測試評估平臺——智能駕駛全量數(shù)據(jù)感知及分析系統(tǒng)
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(fā)及測試的角度，為各位看官帶來智能駕駛全量數(shù)據(jù)感知及分析系統(tǒng)。
智能駕駛全量感知數(shù)據(jù)實時可視化系統(tǒng)，可實時展示車端各類傳感器數(shù)據(jù)，可實現(xiàn)感知系統(tǒng)自動對標(biāo)，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(shù)據(jù)采集分析及可視化系統(tǒng)
提供一套智能駕駛傳感器全量數(shù)據(jù)采集及分析軟硬件系統(tǒng)，傳感器數(shù)據(jù)同步，可實時在可視化界面展示各傳感器數(shù)據(jù)。
? 全量數(shù)據(jù)采集
? 定制化傳感器接入
? 遠(yuǎn)程事件監(jiān)控/數(shù)據(jù)傳輸
? 數(shù)據(jù)同步
? 數(shù)據(jù)可視化
? 定制化場景提取
? ADAS功能/測試信號分析
真值系統(tǒng)
真值系統(tǒng)，通過量化真值系統(tǒng)和本車系統(tǒng)的感知結(jié)果差異可以評價標(biāo)注過程，軟件和模型訓(xùn)練過程。
展開 高級別智能駕駛業(yè)務(wù)系列：自動駕駛系統(tǒng)
▎系統(tǒng)優(yōu)勢
· 提供車、路、網(wǎng)、云、圖、營全棧式自研港口無人水平運輸解決方案
· 經(jīng)緯恒潤無人駕駛系統(tǒng)通過運營調(diào)度平臺和智能云控平臺，已與業(yè)內(nèi)多家港口TOS系統(tǒng)、 ECS系統(tǒng)完成了系統(tǒng)對接
· 高性能車規(guī)級嵌入式控制器，穩(wěn)定可靠性能高，可應(yīng)對嚴(yán)苛的實車運行工況
· 車規(guī)級傳感器解決方案，多重感知，確保感知輸入冗余和安全
· 充分考慮功能安全和信息安全的自主決策能力，保障車輛安全可靠的運行
· 基于生產(chǎn)作業(yè)要求實現(xiàn)停車精度＜5cm，封閉場景自動駕駛比例＞99%
· 基于5G環(huán)境，實現(xiàn)自動駕駛與遠(yuǎn)程駕駛系統(tǒng)無縫對接，滿足極端工況下的作業(yè)安全和全流程的自動化作業(yè)
· 已實現(xiàn)項目交付和真正的無安全員的常態(tài)化運營
▎應(yīng)用案例
經(jīng)緯恒潤自動駕駛系統(tǒng)已在日照港、龍拱港集裝箱碼頭商業(yè)化落地運營，真正的實現(xiàn)“安全員下車”這一關(guān)鍵目標(biāo)。同時，自動駕駛系統(tǒng)也同樣在園區(qū)物流、清掃、接駁方面有了長足的進(jìn)步。未來，經(jīng)緯恒潤自動駕駛系統(tǒng)會繼續(xù)緊跟智能駕駛行業(yè)發(fā)展趨勢，聚焦智能化和網(wǎng)聯(lián)化技術(shù)變革，積極創(chuàng)新，致力于為客戶提供涵蓋環(huán)境感知、決策規(guī)劃、控制執(zhí)行、系統(tǒng)集成等自動駕駛全棧解決方案，進(jìn)一步推進(jìn)無人駕駛技術(shù)的商業(yè)落地。
展開 UniVista EDMPro PDMCon：PDMPLM系統(tǒng)集成的智能化解決方案
三、行業(yè)應(yīng)用：從規(guī)范到創(chuàng)新的實踐驗證
PDMCon已在消費電子、通信、汽車電子、航空航天等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用，以下為典型案例：
1、消費電子：縮短產(chǎn)品迭代周期
設(shè)計-生產(chǎn)協(xié)同：PCB設(shè)計數(shù)據(jù)自動推送至MES系統(tǒng)，減少手工錄入錯誤；
并行開發(fā)：通過PLM系統(tǒng)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)樹，支持多團(tuán)隊同時開發(fā)不同模塊；
快速試產(chǎn)：設(shè)計變更流程周期從72小時縮短至8小時，支持每周一次的硬件迭代。
2、汽車電子：滿足功能安全要求在新能源汽車BMS開發(fā)中，PDMCon通過以下功能保障功能安全（ISO 26262）：
設(shè)計追溯：自動生成設(shè)計變更與需求規(guī)格的關(guān)聯(lián)矩陣；
合規(guī)檢查：集成ERC工具，自動檢查設(shè)計是否符合ASIL D級安全標(biāo)準(zhǔn)；
審計支持：提供完整的設(shè)計歷史記錄，滿足功能安全認(rèn)證要求。
3、航空航天：實現(xiàn)設(shè)計規(guī)范化
設(shè)計工具統(tǒng)型：統(tǒng)一使用Altium Designer進(jìn)行PCB設(shè)計，減少工具差異導(dǎo)致的質(zhì)量問題；
數(shù)據(jù)集成：實現(xiàn)EDA工具與物資系統(tǒng)（如ERP）的流程和數(shù)據(jù)集成，優(yōu)化元器件選型與采購流程；
知識管理：構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計資源庫，支持元器件優(yōu)選、CBB（共用基礎(chǔ)模塊）復(fù)用。
四、未來展望：面向工業(yè)4.0的智能化演進(jìn)
隨著工業(yè)4.0對數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的需求增長，PDMCon的下一代版本將聚焦以下方向：
AI輔助集成：利用機(jī)器學(xué)習(xí)自動生成數(shù)據(jù)映射規(guī)則，減少人工配置工作量；
數(shù)字孿生支持：實現(xiàn)設(shè)計數(shù)據(jù)與物理產(chǎn)品的雙向同步，支持虛擬調(diào)試；
區(qū)塊鏈存證：通過區(qū)塊鏈技術(shù)確保設(shè)計數(shù)據(jù)的不可篡改性，滿足合規(guī)審計要求。
展開 新能源BMS系統(tǒng)將朝著高精度、高集成、智能化方向發(fā)展
電池管理系統(tǒng)為一套保護(hù)動力電池使用安全的控制系統(tǒng)，通過電池狀態(tài)監(jiān)測、電池狀態(tài)估算、電池安全保護(hù)、電池能量控制和電池信息管理等五大功能為新能源車輛的使用提供安全和動力保障。隨著技術(shù)的發(fā)展，BMS系統(tǒng)實現(xiàn)的功能和技術(shù)越來越成熟，未來將有更高精度、高集成化、智能化的應(yīng)用落地。隨著競爭的加劇，BMS行業(yè)在不斷洗牌出清，目前強(qiáng)勢的電池廠、整車廠占一定優(yōu)勢，擁有資源和技術(shù)壁壘的專業(yè)BMS廠商也有潛在發(fā)展機(jī)會。
針對智能駕駛的預(yù)期安全系統(tǒng)架構(gòu)
作者 |
符永樂
來源 | 軒轅實驗室
本文來自軒轅實驗室符永樂的研究成果和學(xué)習(xí)筆記
作為未來智能駕駛的發(fā)展方向，關(guān)鍵技術(shù)的研究取得了重大進(jìn)展。然而，由于近期無人駕駛事故頻發(fā)，安全性能令人擔(dān)憂。為了解決安全問題，提出了一種智能駕駛安全系統(tǒng)。該系統(tǒng)針對智能汽車感知、決策和控制方面的預(yù)期問題，實時提供安全分析和監(jiān)控服務(wù)模塊。基于預(yù)期功能安全的概念，對駕駛場景和系統(tǒng)安全進(jìn)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(fā)展。
1. 介紹
智能駕駛汽車的駕駛行為高度依賴于操作系統(tǒng)的穩(wěn)定性、智能性、安全性。
安全風(fēng)險主要來源于以下三類：
硬件安全
與傳統(tǒng)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(quán)限交由自動控制系統(tǒng)。硬件架構(gòu)設(shè)置是否科學(xué)合理；各無人計算控制單元和控制器的設(shè)置是否完善；無人駕駛的傳感器是否完善；車輛能夠快速準(zhǔn)確地獲取道路環(huán)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(tǒng)汽車相比，自動駕駛汽車的開發(fā)時間較短，技術(shù)開發(fā)仍不成熟，軟件系統(tǒng)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(jīng)在無人駕駛汽車平臺上進(jìn)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(wěn)定性仍需要長期監(jiān)測。
環(huán)境安全
在人工智能算法的基礎(chǔ)上，智能駕駛汽車能夠?qū)崿F(xiàn)自動避障和完成自動駕駛在一些較為復(fù)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。
展開 一文詳解智能駕駛感知系統(tǒng)測試技術(shù)
摘要
隨著人工智能、邊緣計算、無線通信和車載傳感器等關(guān)鍵技術(shù)的進(jìn)步和突破，自動駕駛系統(tǒng)迎來了新一輪的發(fā)展。交通應(yīng)用的安全攸關(guān)場景給自動駕駛系統(tǒng)提出了更高的質(zhì)量保障要求。感知系統(tǒng)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(tǒng)安全可靠的有效且必要途徑。本文簡要分析了國內(nèi)外自動駕駛感知系統(tǒng)測試的研究現(xiàn)狀，并對圖像、激光雷達(dá)、以及感知融合測試方法和技術(shù)發(fā)展進(jìn)行了討論。
前言
隨著人工智能及其軟硬件技術(shù)的進(jìn)步，近年來自動駕駛獲得了快速發(fā)展。自動駕駛系統(tǒng)已經(jīng)被應(yīng)用于民用汽車輔助駕駛器、自動物流機(jī)器人、無人機(jī)等領(lǐng)域。感知組件是自動駕駛系統(tǒng)的核心，它使得車輛能夠分析并理解內(nèi)外交通環(huán)境信息。然而，與其他軟件系統(tǒng)一樣，自動駕駛感知系統(tǒng)困擾于軟件缺陷。并且，自動駕駛系統(tǒng)運行于安全攸關(guān)場景，其軟件缺陷可能導(dǎo)致災(zāi)難性后果。近年來，已經(jīng)發(fā)生多起自動駕駛系統(tǒng)缺陷導(dǎo)致的人員傷亡事故。自動駕駛系統(tǒng)測試技術(shù)受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛重視。企業(yè)與研究機(jī)構(gòu)提出了一系列包括虛擬仿真測試、實景道路測試和虛實結(jié)合測試等在內(nèi)的技術(shù)和環(huán)境。然而，由于自動駕駛系統(tǒng)輸入數(shù)據(jù)類型的特殊性和運行環(huán)境的多樣性，這類測試技術(shù)的實施過程需要消耗過多資源，并需要承擔(dān)較大風(fēng)險。本文簡要分析當(dāng)前自動駕駛感知系統(tǒng)測試方法的研究和應(yīng)用現(xiàn)狀。
1 自動駕駛感知系統(tǒng)測試
自動駕駛感知系統(tǒng)的質(zhì)量保障越來越重要。感知系統(tǒng)需要幫助車輛自動分析和理解路況信息，其構(gòu)成非常復(fù)雜，需要充分檢驗待測系統(tǒng)在眾多交通場景下的可靠性和安全性。當(dāng)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(xiàn)出了一個區(qū)別于傳統(tǒng)測試的重要特征，即對于測試數(shù)據(jù)的強(qiáng)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(tǒng)實現(xiàn)的模型結(jié)構(gòu)機(jī)理為切入點的測試。
展開 前沿 | 針對智能駕駛的預(yù)期安全系統(tǒng)架構(gòu)
來源 |
軒轅實驗室
作為未來智能駕駛的發(fā)展方向，關(guān)鍵技術(shù)的研究取得了重大進(jìn)展。然而，由于近期無人駕駛事故頻發(fā)，安全性能令人擔(dān)憂。為了解決安全問題，提出了一種智能駕駛安全系統(tǒng)。該系統(tǒng)針對智能汽車感知、決策和控制方面的預(yù)期問題，實時提供安全分析和監(jiān)控服務(wù)模塊。基于預(yù)期功能安全的概念，對駕駛場景和系統(tǒng)安全進(jìn)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(fā)展。
1.介紹
智能駕駛汽車的駕駛行為高度依賴于操作系統(tǒng)的穩(wěn)定性、智能性、安全性。
安全風(fēng)險主要來源于以下三類：
硬件安全
與傳統(tǒng)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(quán)限交由自動控制系統(tǒng)。硬件架構(gòu)設(shè)置是否科學(xué)合理；各無人計算控制單元和控制器的設(shè)置是否完善；無人駕駛的傳感器是否完善；車輛能夠快速準(zhǔn)確地獲取道路環(huán)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(tǒng)汽車相比，自動駕駛汽車的開發(fā)時間較短，技術(shù)開發(fā)仍不成熟，軟件系統(tǒng)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(jīng)在無人駕駛汽車平臺上進(jìn)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(wěn)定性仍需要長期監(jiān)測。
環(huán)境安全
在人工智能算法的基礎(chǔ)上，智能駕駛汽車能夠?qū)崿F(xiàn)自動避障和完成自動駕駛在一些較為復(fù)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(dāng)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(yīng)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(chǔ)上，提出了自動駕駛汽車的預(yù)期安全系統(tǒng)。
展開 智能駕駛系統(tǒng)與軟件升級的關(guān)聯(lián)設(shè)計方案
例如升級車輛的智駕系統(tǒng)，讓駕駛員享受越來越多的輔助駕駛功能；升級車輛的座艙系統(tǒng)，提高駕駛員疲勞檢測的準(zhǔn)確率；升級車輛的制動系統(tǒng)，提升車輛的制動性能。
SOTA實際可看成一種軟件可售策略的核心需求，他是通過給車輛控制器安裝“增量包”，來實現(xiàn)控制器功能的一個“增量”更新，一般應(yīng)用于娛樂系統(tǒng)和智駕系統(tǒng)。例如更換多媒體系統(tǒng)操作界面，優(yōu)化儀表盤顯示風(fēng)格，更新娛樂主機(jī)里的地圖程序時，用到的都是SOTA升級方式。SOTA涉及控制器應(yīng)用層一個小范圍的功能局部更新，對整車性能影響較小，升級前置條件要求較低。SOTA的增量更新策略，可以大幅減小升級包文件大小、從而節(jié)約網(wǎng)絡(luò)流量和存儲空間。
這里我們舉例說明FOTA和SOTA分別如何在智能駕駛升級中進(jìn)行有效定義。
例如升級智能駕駛汽車系統(tǒng)，為了讓駕駛員享受越來越多的輔助駕駛功能；通常根據(jù)功能開發(fā)難度、時間長度來確定對階段性功能的不斷更新迭代（包含從低級別功能向高級別功能進(jìn)階的軟件更迭）。同時，過程中需要升級車輛的座艙系統(tǒng)，提高駕駛員疲勞檢測的準(zhǔn)確率；升級智能駕駛車輛的關(guān)聯(lián)子系統(tǒng)（如制動、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)等模塊），提升車輛的制動性能。
2.智駕系統(tǒng)中的軟件升級架構(gòu)
對于整個OTA升級而言，從下至上主要包括如下三方面：升級對象、OTA管理器、OTA云服務(wù)平臺。自動駕駛域控制器與座艙域控制器通過以太網(wǎng)連接，升級協(xié)議一般為常用的DoIP，除開域控本身外，升級過程還包括高精定位模塊升級，傳感器升級。
展開 ESC系統(tǒng)在智能駕駛浪潮中的進(jìn)化（中）
更進(jìn)一步地：
如果是ESC+真空助力器制動組合，制動請求則有ESC系統(tǒng)主動增壓實現(xiàn)
如果是ESC+電助力系統(tǒng)eBooster制動組合，制動請求由ESC系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為對eBooster的液壓請求，由eBooster系統(tǒng)建壓實現(xiàn)
隨著混合動力系統(tǒng)的發(fā)展，后一種制動系統(tǒng)的配置越來越流行起來，ESC系統(tǒng)和eBooster系統(tǒng)協(xié)調(diào)工作大致原理如下：
eBooster和ESC共用一套制動油壺、制動主缸和制動管路。
eBooster內(nèi)的助力電機(jī)產(chǎn)生驅(qū)動力推動主缸活塞運動，使油壺中的制動液流入主缸管路并進(jìn)入ESC進(jìn)液閥，經(jīng)ESC中的調(diào)壓閥和進(jìn)液閥流入4個輪缸，從而建立起制動力。
當(dāng)eBooster不工作時，ESC也可以獨立控制制動液從主缸流入輪缸，從而建立制動力。
eBooster和ESP的制動組合
由于eBooster建壓的動態(tài)響應(yīng)速度比ESC主動建壓更快，且NVH表現(xiàn)更好，因此相比于ESC+真空助力器的制動系統(tǒng)組合，ESC+eBooster制動控制系統(tǒng)在ACC和AEB中的表現(xiàn)更佳。
總結(jié)
本文總結(jié)了具有主動增壓功能的ESC系統(tǒng)在主流的輔助駕駛功能中的應(yīng)用，可以看出除了基本的穩(wěn)定性控制以外，ESC系統(tǒng)被挖掘出越來越多的增值功能，使得ESC系統(tǒng)在智能駕駛發(fā)展的浪潮中依然扮演著重要的角色。
自動駕駛系統(tǒng)對制動系統(tǒng)提出了更高地要求——制動冗余。而ESC系統(tǒng)如何支持制動冗余呢？下期將進(jìn)行探討。
展開 ESC系統(tǒng)在智能駕駛浪潮中的進(jìn)化（上）
編輯 | 一驥絕塵
系列文章概述
說到電子穩(wěn)定性控制系統(tǒng)ESC（Electric Stability Controller）大家都不陌生，自1995年博世研發(fā)出第一代ESP系統(tǒng)（博世ESC系統(tǒng)的專有稱呼）并首次應(yīng)用在奔馳S級轎車上以來，這個汽車發(fā)展史上劃時代的主動安全產(chǎn)品為降低交通事故做出了卓越的貢獻(xiàn)。
ESC的初衷是提高車輛動態(tài)穩(wěn)定性，同時也正是由于ESC有主動控制四個輪子制動力的能力，使得ESC的控制潛力又不限于穩(wěn)定性控制，于是乎衍生出了一系列的輔助功能，如坡道輔助、制動助力等；到了自動駕駛系統(tǒng)架構(gòu)日漸成熟的今天，ESC仍然發(fā)揮著它的價值，活躍在主流的自動駕駛的制動冗余方案中。
基于此，系列文章將分以下三期講解ESC在智能駕駛浪潮中的進(jìn)化之路：
ESC與穩(wěn)定性控制 (上)
ESC與輔助功能 (中)
ESC與自動駕駛 (下)
本文即為系列文章的上篇，探討ESC穩(wěn)定性控制系統(tǒng)的發(fā)展過程以及控制原理。
1. 前言
據(jù)對汽車安全性研究顯示，在道路交通事故中，大約10％的事故是由于車輛在制動瞬間偏離預(yù)定軌道或甩尾造成的。因此完善制動性能是減少交通事故和促進(jìn)汽車工業(yè)發(fā)展的重要措施，而對制動進(jìn)行主動干預(yù)是完善制動性能的關(guān)鍵。
展開 ESC系統(tǒng)在智能駕駛浪潮中的進(jìn)化（下）
編輯 | 一驥絕塵
前言
在上期文章《ESC系統(tǒng)在智能駕駛浪潮中的進(jìn)化（中）》介紹了ESC系統(tǒng)憑借其不依賴駕駛員的主動增壓的能力在主流的輔助駕駛功能中的應(yīng)用，可以看出除了基本的穩(wěn)定性控制以外，ESC系統(tǒng)被挖掘出越來越多的增值功能，使得ESC系統(tǒng)在輔助駕駛發(fā)展的浪潮中依然扮演著重要的角色。
這一點在自動駕駛中依然成立。自動駕駛對制動提出了冗余的新要求，而ESC系統(tǒng)作為中高檔車型的標(biāo)配，對其稍加“升級”就能和其他制動系統(tǒng)組成支持自動駕駛的制動冗余對OEM來說不失為一種低成本的方案。
本文將對以ESC系統(tǒng)作為制動系統(tǒng)之一的冗余制動方案進(jìn)行介紹。
1. 自動駕駛與冗余制動
讀者對SAE J3016對車輛自動化級別的分類已不陌生。Level~Level5代表著車輛智能化程度的逐漸遞增。如果將這五個級別進(jìn)行進(jìn)一步歸類則可以歸納為：
輔助駕駛汽車 （包含Level1 / Level2）
自動駕駛汽車 （包含Level3 / Level4 / Level5）
J3016對車輛自動劃級別的分類
輔助駕駛汽車和自動駕駛汽車最大的區(qū)別在于系統(tǒng)故障導(dǎo)致事故的責(zé)任方的不同：
對于輔助駕駛，當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)故障以后，只要正確向駕駛員報告了故障，接下來能否脫險全看駕駛員的水平，出了事故責(zé)任方在駕駛員，汽車廠家是沒有責(zé)任的。
對于自動駕駛，系統(tǒng)在出現(xiàn)故障之后，需要系統(tǒng)來自己操作避免事故（自動駕駛等級越高，駕駛員可以越晚介入接管甚至是完全不用接管），出了事故是汽車廠家的責(zé)任而不是駕駛員的責(zé)任。
展開 
智能駕駛實車測試系統(tǒng)-VDAS
智能駕駛技術(shù)的迭代研發(fā)，需要多種傳感器、海量數(shù)據(jù)、海量場景的支撐。而目前多種傳感器Gbit/s級別的數(shù)據(jù)同步采集、海量數(shù)據(jù)的快速分析和評估、關(guān)鍵場景的切片和提取，是業(yè)界公認(rèn)的棘手問題。
為了解決上述的棘手問題，經(jīng)緯恒潤推出了智能駕駛實車測試系統(tǒng)——VDAS。VDAS主要由數(shù)據(jù)采集設(shè)備、環(huán)境感知系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析軟件VDA組成。
數(shù)據(jù)采集設(shè)備
數(shù)據(jù)采集設(shè)備由車載工控機(jī)、多種數(shù)據(jù)采集板卡、傳感器、車載顯示屏等組成。通過配套的數(shù)據(jù)采集軟件，實現(xiàn)各類車載總線數(shù)據(jù)、感知數(shù)據(jù)的采集，適配CAN/CANFD、以太網(wǎng)、車載以太網(wǎng)、USB、串口等各類常用接口。
感知系統(tǒng)
通過激光雷達(dá)、高清網(wǎng)絡(luò)攝像頭、組合導(dǎo)航傳感器，并結(jié)合環(huán)境感知算法和傳感器融合算法，可以感知周圍環(huán)境信息，包括周圍交通參與者的類別、距離、速度、加速度、航向角等，以及周圍交通標(biāo)志的距離、類型、顏色等，對于車道線檢測，還可以檢測是否越線，以及統(tǒng)計壓線次數(shù)等。
下面的動圖為在城市快速路場景，激光雷達(dá)通過多目標(biāo)跟蹤、機(jī)器學(xué)習(xí)分類等算法輸出的感知效果。
激光雷達(dá)感知
為了減少單個傳感器的檢測不確定度，系統(tǒng)采用激光雷達(dá)+攝像頭的信息融合方案，結(jié)合激光雷達(dá)精度與攝像頭信息豐富的特點，融合效果如下圖所示。
激光雷達(dá)+攝像頭傳感器融合
通過相機(jī)標(biāo)定與圖像特征提取，系統(tǒng)可以識別出車道線信息，具體包括車道線類型、與車道線距離、擬合出的車道線方程等。
車道線識別效果
VDA數(shù)據(jù)分析
VDA是恒潤自主研發(fā)的一款實車測試數(shù)據(jù)分析軟件，配合數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，可以支持各類場地測試和開放道路測試的關(guān)鍵指標(biāo)自動提取、數(shù)據(jù)統(tǒng)計和測試報告自動生成。
展開 近萬字闡述：智能駕駛系統(tǒng)功能如何定義
開發(fā)這種技術(shù)的原始設(shè)備制造商已經(jīng)表示，他們打算追求完全自動駕駛。
這一功能最快可在2020年實現(xiàn)商業(yè)化。這種功能的例子包括谷歌汽車（Waymo，2017a）、特斯拉Self-Drive（特斯拉，2017）、大眾I.D. Pilot模式（Nishimoto，2016）、沃爾沃IntelliSafe自動駕駛（沃爾沃，2017）和日產(chǎn)自動駕駛（日產(chǎn)，2017）。
表9. L4高度自動化的車輛/TNC的特點
市場通用ADS功能的總結(jié):
表10比較了市場上通用的ADS功能。每個功能所表現(xiàn)出的操縱行為因其運作地點和方式的不同而不同。擁有更多的操縱行為并不一定表示復(fù)雜。例如，低速自動駕駛可能表現(xiàn)出大部分操縱行為，但其ODD受到速度的限制，降低了技術(shù)問題的復(fù)雜性，從而能夠在短期內(nèi)部署。
表10. 通用的ADS功能總結(jié)
總結(jié)
本文確定了ADS的功能概念，并說明了ADS功能-是如何出現(xiàn)的。具體來說，它描述了不同SAE國際駕駛自動化水平的功能和商業(yè)部署的擬議時間表。駕駛自動化水平和商業(yè)部署的時間表之間沒有明確的關(guān)聯(lián)。有條件的自動交通擁堵駕駛在2018年已經(jīng)實現(xiàn)，目前國內(nèi)很多車上已經(jīng)裝配此系統(tǒng)，甚至目前已經(jīng)做的更好的小鵬汽車，可以在無車道線的時候通過交通路口。但是目前這些系統(tǒng)只能稱為L2.5，因為無論從智能駕駛系統(tǒng)，還是從整車轉(zhuǎn)向、制動及電源等執(zhí)行相關(guān)的系統(tǒng)，并沒有一套冗余的系統(tǒng)，因此在整個行駛過程中，需要駕駛員時刻手握方向盤，時刻做好車輛接管。不過在日本，L3已經(jīng)上路了，而且可以實現(xiàn)無需駕駛員手握方向盤，本田在2020年已經(jīng)實現(xiàn)了量產(chǎn)。對于L4系統(tǒng)，高度自動化的低速通勤車在一些廠區(qū)已經(jīng)有小規(guī)模量產(chǎn)，并且行業(yè)中已經(jīng)出現(xiàn)了具體低速自動駕駛車輛測試法規(guī)，但是目前能有多少滿足此法規(guī)，還未可知。
展開 抬頭顯示系統(tǒng)HUD（四）：AR-HUD與智能駕駛
作者 | HYZY
出品 | 焉知
一智能駕駛人機(jī)交互的設(shè)計原則
對于L3及L3以下的智能駕駛汽車來說，人和車需要協(xié)同合作，共同完成駕駛任務(wù)。在這個過程中，車和人之間主要的交互方式就是人機(jī)界面HMI。智能駕駛的人機(jī)界面需要使車了解駕駛員的命令和意圖，同時還要為用戶提供一個清晰的系統(tǒng)運行狀態(tài)，最終使用戶增強(qiáng)對系統(tǒng)的信任。
圖 1 自動駕駛交互界面
智能駕駛人機(jī)交互設(shè)計應(yīng)遵循以下三條原則：
建立用戶信心：通過“你見即我見”及“決策預(yù)告”設(shè)計，將智駕系統(tǒng)感知信息及規(guī)劃、預(yù)測信息以視覺形式實時顯示給用戶，增強(qiáng)用戶使用信心；
明確駕駛責(zé)任分配：需通過視覺等形式清晰告知用戶，當(dāng)前自己與系統(tǒng)所承擔(dān)的任務(wù)及擔(dān)負(fù)的責(zé)任；
駕駛接管：無論是系統(tǒng)接管用戶，還是用戶接管系統(tǒng)，交互設(shè)計都必須保證雙方對駕駛權(quán)的更替進(jìn)行反饋認(rèn)可。
二.AR-HUD的應(yīng)用場景
智能駕駛人機(jī)界面中所有需要通過視覺顯示的內(nèi)容，AR-HUD無疑都是一個理想選項。因為AR-HUD讓用戶得以和周圍環(huán)境直接互動，而不只是注意車前的位置。用戶可通過AR-HUD準(zhǔn)確掌握自己的車在干什么。以下為具體的AR-HUD的應(yīng)用場景：
1. 車道輔助
AR-HUD可根據(jù)智能駕駛系統(tǒng)輸入的車道線信息，將圖像直接顯示在真實的車道線上，可增強(qiáng)車道輔助類智能駕駛功能體驗效果。
圖 2 AR-HUD車道輔助
2.
展開 【新品發(fā)布】智能駕駛實車測試系統(tǒng)-VDAS
智能駕駛技術(shù)的迭代研發(fā)，需要多種傳感器、海量數(shù)據(jù)、海量場景的支撐。而目前多種傳感器Gbit/s級別的數(shù)據(jù)同步采集、海量數(shù)據(jù)的快速分析和評估、關(guān)鍵場景的切片和提取，是業(yè)界公認(rèn)的棘手問題。
為了解決上述的棘手問題，經(jīng)緯恒潤推出了智能駕駛實車測試系統(tǒng)——VDAS。VDAS主要由數(shù)據(jù)采集設(shè)備、環(huán)境感知系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析軟件VDA組成。
數(shù)據(jù)采集設(shè)備
數(shù)據(jù)采集設(shè)備由車載工控機(jī)、多種數(shù)據(jù)采集板卡、傳感器、車載顯示屏等組成。通過配套的數(shù)據(jù)采集軟件，實現(xiàn)各類車載總線數(shù)據(jù)、感知數(shù)據(jù)的采集，適配CAN/CANFD、以太網(wǎng)、車載以太網(wǎng)、USB、串口等各類常用接口。
感知系統(tǒng)
通過激光雷達(dá)、高清網(wǎng)絡(luò)攝像頭、組合導(dǎo)航傳感器，并結(jié)合環(huán)境感知算法和傳感器融合算法，可以感知周圍環(huán)境信息，包括周圍交通參與者的類別、距離、速度、加速度、航向角等，以及周圍交通標(biāo)志的距離、類型、顏色等，對于車道線檢測，還可以檢測是否越線，以及統(tǒng)計壓線次數(shù)等。
下面的動圖為在城市快速路場景，激光雷達(dá)通過多目標(biāo)跟蹤、機(jī)器學(xué)習(xí)分類等算法輸出的感知效果。
激光雷達(dá)感知
為了減少單個傳感器的檢測不確定度，系統(tǒng)采用激光雷達(dá)+攝像頭的信息融合方案，結(jié)合激光雷達(dá)高精度與攝像頭信息豐富的特點，融合效果如下圖所示。
激光雷達(dá)+攝像頭傳感器融合
通過相機(jī)標(biāo)定與圖像特征提取，系統(tǒng)可以識別出車道線信息，具體包括車道線類型、與車道線距離、擬合出的車道線方程等。
車道線識別效果
VDA數(shù)據(jù)分析
VDA是恒潤自主研發(fā)的一款實車測試數(shù)據(jù)分析軟件，配合數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，可以支持各類場地測試和開放道路測試的關(guān)鍵指標(biāo)自動提取、數(shù)據(jù)統(tǒng)計和測試報告自動生成。
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