自動駕駛汽車安全系統工程
關注創建者：匿名 創建時間：2022-01-18
自動駕駛汽車安全系統工程的視頻教程
自動駕駛汽車安全系統工程的實例教程
從現有研究成果來看，智能網聯汽車自動駕駛輔助系統的電磁安全不容忽視。從推動智能網聯汽車產業落地和保護人民生命財產安全的角度來看，行業需要投入更多的資源對汽車自動駕駛輔助系統的電磁安全性進行深入研究，從而發現和解決安全風險，助力中國汽車工業“新四化”發展進程。
但自動駕駛汽車真的會更安全嗎？
汽車行業面對的最大挑戰主要是邊緣情況引發的意外狀況。事實上有兩個新的汽車安全標準，ISO 26262 和 UL 4600，就試圖解決這些邊緣情況。
然而這些標準不是強制性的，監管機構不要求自動駕駛汽車遵守這些或其他任何自動駕駛行業專屬標準。更糟糕的是，正如我將在下面解釋的那樣，有充分的理由相信某些類型的自動駕駛汽車可能無法處理這些邊緣情況。
自動化水平
首先，我們來定義“自動駕駛”的含義。汽車工程師協會定義了自動駕駛技術的六個級別，如下所示：
L0：人類司機掌控所有駕駛功能
L1：某種程度的駕駛輔助（可以是自適應巡航或路線保持 / 居中）
L2 ：部分自動駕駛（同時具備自適應巡航和路線居中），但司機必須保持控制狀態（手放在方向盤上，雙眼注視路線，或者兩者皆有）
L3：有條件的自動駕駛（特定條件下司機可以雙手離開方向盤做自己的事情，但收到車輛提示時必須介入控制）
L4：高度自動駕駛（在特定場景下，如指定城市街道和 / 或校園道路上，司機不需要介入控制）
L5：完全自動駕駛（不需要人類介入控制）
L3-5 被視為自動駕駛系統（ADS），其中司機無需注意道路。在第 3 級別，司機可以看書或看電影，但如果車輛要求，司機必須能夠在 10-60 秒內接管車輛操控。
展開 來源 |
軒轅實驗室
A Comprehensive Study of Autonomous Vehicle Bugs
本文來自實驗室金若辰、黃安妍、許偉豪、楊園的研究成果和學習筆記
自動駕駛汽車（AVs）正成為我們日常生活中不可或缺的一部分。大約50家公司正在積極開發自動駕駛汽車，包括谷歌、福特和英特爾等大公司。一些自動駕駛汽車已經在公共道路上運行，最近有記錄顯示至少有一人不幸死亡。因此，了解自動駕駛系統中的錯誤對于確保其安全性、安全性、健壯性和正確性至關重要。
此篇論文從Baidu Apollo, Autoware系統中分析16851次代碼提交以及499個bug，并將其分類為13種原因，20種現象，18種分類，最終總結出16條發現。
1.AV系統基本介紹
百度Apollo開源平臺的主要部分：HD maps（高精度地圖）（支持其他所有模塊）, localization(定位)，perception（感知），prediction（預測），planning（規劃），control（控制）
定位：汽車運用激光和雷達數據，將這些傳感器感知內容與高分辨率地圖進行對比，這種對比可以實現厘米級別精度的定位
精確定位的常用方法：傳感器內容與地圖內容進行對比，需要將自身坐標系中的數據轉化為地圖坐標系中的數據
利用激光雷達，我們可以通過點云匹配來對汽車進行定位（點云是指目標表面特性的海量點集合。結合激光測量和攝影測量原理得到點云，包括三維坐標（XYZ）、激光反射強度（Intensity）和顏色信息（RGB）。
展開 車聯網領域隨著物聯網與交通運輸領域的深度融合蓬勃發展．隨著深度學習的進步,車聯網領域的自動駕駛技術得到了突破性的發展,并有演化成一場新的汽車工業革命的趨勢．無論是特斯拉、蔚來等新型車企,還是福特、寶馬等傳統車企都陸續拿到了自動駕駛路測牌照,著眼于研發深度自動駕駛技術．迅猛發展的深度自動駕駛技術正逐漸成為車聯網領域的主要支撐技術之一,正在改變未來的交通和出行方式．
視覺感知模塊是自動駕駛進行環境感知的重要組件,也是車輛進行智能決策的重要基礎．自動駕駛領域的重要企業特斯拉更是將視覺感知模塊作為其駕駛系統的唯一環境感知模塊．因此,自動駕駛系統視覺感知模塊的安全性是自動駕駛系統正常工作的關鍵．雖然視覺感知模塊的表現隨著深度視覺技術的發展穩步提升,但是其從駕駛環境中感知到的特征語義難被理解、決策過程無法解釋．如何對自動駕駛系統視覺感知模塊的安全性進行充分測試,已經成為了一個迫在眉睫、亟待解決的問題．
誠然,圍繞深度學習可解釋性方面的工作有了一定的突破,但是距離分析清楚自動駕駛視覺感知模塊的錯誤傳導機理還有較遠的距離．近年來,神經網絡的黑盒攻擊方法的進步,啟發大家提出了一些基于場景搜索的自動駕駛視覺感知模塊安全性測試技術．這些場景驅動的測試方法利用黑盒測試的思路,為駕駛系統提供盡可能多的駕駛場景數據,觀察自動駕駛系統的輸出與測試預言(TestOracle)之間的差異,進而分析自動駕駛系統視覺感知模塊的安全性．
展開 據外媒報道，完全自動駕駛汽車的競賽還在繼續，給汽車業帶來了前所未有的挑戰和機遇。盡管該行業還未實現完全自動駕駛，但是推動完全自動駕駛的技術已在公路上運行多年。現在，大多數汽車都配備了盲點監測、車道偏離警告和停車輔助等增強安全和駕駛員輔助功能，此類功能都將促使汽車業更快采用、接受完全自動駕駛汽車。
隨著自動駕駛汽車的發展，汽車行業領先化學供應商巴斯夫正考慮如何利用材料，研究出解決方案，以對已經上市和正處于研發過程中的自動駕駛技術起到補充和促進作用。以下是材料可對自動駕駛汽車的安全和設計做出的5種貢獻：
1．保護自動駕駛汽車傳感器，讓車輛可以“看見”
如果傳感器是自動駕駛汽車的眼睛，那么塑料外殼就是它的護目鏡。自動駕駛汽車的安全性取決于傳感器和攝像頭的準確性。高溫、高濕和除冰鹽等環境因素會損害傳感器和攝像頭的塑料外殼，一旦此類材料被破壞，分辨率和傳感器讀數就會受到影響，從而影響車輛性能。
巴斯夫提供了一系列材料，可保護此類敏感部件的完整性。其提供的短程和遠程雷達兼容性塑料具有優秀的尺寸穩定性和耐水解性，可以保護雷達免受環境影響。
2．使用先進顏料和創新涂料，讓汽車“被看見”
巴斯夫的化學專家正在研究如何增加車輛涂層的可見度，特別是激光雷達系統很難識別的深色涂層。目前汽車所使用的深色顏料會吸收與激光雷達和雷達相關的波長，從而導致自動駕駛汽車讀數不準確。巴斯夫公司正在研發一種可替代炭黑顏料的顏料，此種顏料可提高反射率，并且可以制造出能夠被激光雷達系統探測到的深色涂層。
3. 打造舒適、干凈、安靜的無人駕駛汽車內飾
巴斯夫預測，未來大多數自動駕駛汽車將會呈現兩種形式：一種是可作為客廳或辦公室的私人高檔車；一種是移動出行服務公司提供的網約車。
對于豪華車，汽車制造商可以使用高質量材料提高汽車整體質感。
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自動駕駛汽車是人工智能技術最令人興奮和最具影響力的應用場景之一。
僅在美國，每年就有超過 35,000 人死于車禍。由于自動駕駛汽車理論上可以比人類司機更快做出反應，并且不會醉酒駕駛、不會邊開車邊發短信或感到疲倦，所以它們應該能夠顯著提高車輛安全性。這種技術還承諾讓老年人和其他不能輕松駕車的人們更加獨立，出行更方便。
在過去三年中，自動駕駛汽車行業獲得的投資超過
摘要
近年來,基于深度學習的視覺感知技術的發展極大地促進了車聯網領域中自動駕駛的繁榮,然而自動駕駛系統的安全問題頻出引發了人們對自動駕駛未來的擔憂．由于深度學習系統的行為缺乏可解釋性,測試基于深度學習的自動駕駛系統的安全性極具挑戰性．目前已有針對自動駕駛場景的安全性測試工作被提出,但這些方法在測試場景生成
* 來源：智駕最前沿
自動駕駛系統是一個集環境感知、決策控制和動作執行等功能于一體的綜合系統，是充分考慮車輛與交通環境協調規劃的系統，也是未來智能交通系統的重要組成部分。本文著重分析自動駕駛決策控制的相關技術，探索未來的發展方向。
自動駕駛系統簡介
通常意義上，自動駕駛系統可以分為感知層、決策層、執行層。
感知層
自動駕駛系統是一個集環境感知、決策控制和動作執行等功能于一體的綜合系統，是充分考慮車輛與交通環境協調規劃的系統，也是未來智能交通系統的重要組成部分。本文著重分析自動駕駛決策控制的相關技術，探索未來的發展方向。
自動駕駛系統簡介
Ansys綜合全面的軟件工具幫助消除不一致性問題，加速自動駕駛汽車認證
主要亮點
EasyMile采用Ansys軟件幫助其滿足嚴格的客戶要求和政府安全法規
Ansys? medini analyze
Ansys綜合全面的軟件工具幫助消除不一致性問題，加速自動駕駛汽車認證
主要亮點
EasyMile采用Ansys軟件幫助其滿足嚴格的客戶要求和政府安全法規
Ansys? medini
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~
引言
汽車自動駕駛輔助系統實現的功能有自適應巡航控制功能、前向碰撞預警功能、自動緊急剎車功能以及車道偏離預警功能等，經多次軟硬件迭代，其功能、性能均達到較高水平[1]。隨著人類社會和汽車工業電氣化程度越來越高，車外、車內電磁環境日益復雜，汽車自動駕駛輔助系統面臨的電磁兼容風險顯而易見。在我國最新發布的汽車電磁兼容國家標準GB 34660-2017《道路車輛電磁兼容性要求和試驗方法》中
作者 |
Aimme
出品 |
焉知
我們知道，L3的本質是“一種無法定義為安全的系統”。這里所說的“安全”，可能是在技術上無法實現，或者在現實行駛狀態下無法判定是否“安全”。所以，L3級自動駕駛下，實際上駕駛員還是必須時刻保持警惕，隨時取回車輛控制權的。比如，在駕駛過程中陷入困境，并且需要在高速公路上有相應的反饋和措施。在這種情況下，汽車需要明確判斷保持什么樣的狀態才是安全的
來源 |
軒轅實驗室
A Comprehensive Study of Autonomous Vehicle Bugs
本文來自實驗室金若辰、黃安妍、許偉豪、楊園的研究成果和學習筆記
自動駕駛汽車（AVs）正成為我們日常生活中不可或缺的一部分。大約50家公司正在積極開發自動駕駛汽車，包括谷歌、福特和英特爾等大公司。一些自動駕駛汽車已經在公共道路上運行
