自动驾驶功能列表-V01

自动驾驶汽车硬件系统概述

自动驾驶汽车硬件系统概述 自动驾驶汽车的硬件架构、传感器、线控等硬件系统 如果说人工智能技术将是自动驾驶汽车的大脑，那么硬件系统就是它的神经与四肢。从自动驾驶汽车周边环境信息的采集、传导、处理、反应再到各种复杂情景的解析，硬件系统的构造与升级对于自动驾驶汽车至关重要。 自动驾驶汽车硬件系统概述 从五个方面为大家做自动驾驶汽车硬件系统概述的内容分享，希望大家可以通过我的分享，对硬件系统的基础有个全面的了解： 一、自动驾驶系统的硬件架构 二、自动驾驶的传感器 三、自动驾驶传感器的产品定义 四、自动驾驶的大脑 五、自动驾驶汽车的线控系统

自动驾驶事故分析 根据美国国家运输安全委员会的调查报告，当时涉事Uber汽车——一辆沃尔沃SUV系统上的传感器在撞击发生6s前就检测到了受害者，而且在事故发生前1.3秒，原车自动驾驶系统确定有必要采取紧急刹车，此时车辆处于计算机控制下时，原车的紧急刹车功能无法启用。于是刹车的责任由司机负责，但司机在事故发生前0.5s低头观看视频未能抬头看路。 从事故视频和后续调查报告可以看出，事故的主要原因是车辆不在环和司机不在环造成的。Uber在改造原车加装自动驾驶系统时，将原车自带的AEB功能执行部分截断造成原车ADAS功能失效。自动驾驶系统感知到受害者确定要执行应急制动时，并没有声音或图像警报，此时司机正低头看手机也没有及时接管刹车。

目前绝大多数自动驾驶研发车都是改装车辆，相关传感器加装到车顶，改变车辆的动力学模型；改装车辆的刹车和转向系统，也缺乏不同的工况和两冬一夏的测试。图中Uber研发用车是SUV车型自身重心就较高，车顶加装的设备进一步造成重心上移，在避让转向的过程中转向过急过度，发生碰撞时都会比原车更容易侧翻。 自动驾驶研发仿真测试流程 所以在自动驾驶中，安全是自动驾驶技术开发的第一天条。为了降低和避免实际道路测试中的风险，在实际道路测试前要做好充分的仿真、台架、封闭场地的测试验证。 软件在环（Software in loop），通过软件仿真来构建自动驾驶所需的各类场景，复现真实世界道路交通环境，从而进行自动驾驶技术的开发测试工作。软件在环效率取决于仿真软件可复现场景的程度。对交通环境与场景的模拟，包括复杂交通场景、真实交通流、自然天气（雨、雪、雾、夜晚、灯光等）各种交通参与者（汽车、摩托车、自行车、行人等）。采用软件对交通场景、道路、以及传感器模拟仿

验证自动驾驶汽车的性能及功能扩展性

验证自动驾驶汽车的性能及功能扩展性 随着自动驾驶量产时间点的临近，各大汽车OEM厂商也在加快相关技术的测试和验证。 在日前举行的奥迪Q8 SUV发布会上，德国奥迪表示将于2021年打造并推出基于Aicon 概念车的首个自动驾驶车队。 近日，奥迪公司宣布与以色列自动驾驶仿真测试初创公司Cognata合作，以加快自动驾驶技术的开发进程。后者的仿真平台可以再现真实世界的城市，提供了一系列测试场景，包括模拟现实条件的交通模型。 Cognata的这款模拟平台利用了人工智能、深度学习、计算机视觉等技术，旨在提供一款方案，验证自动驾驶汽车的性能及功能扩展性。 今年初，Cognata就宣布公司正在投放一款基于云端的自动驾驶车辆验证用模拟引擎，英伟达与微软为其提供了相应的技术。 Cognata在2017年拿到了500万美元的融资，投资方包括Maniv Mobility（主要来自捷豹路虎、法雷奥等汽车OEM及零部件厂商）、空中客车公司的风险基金等。 传统汽车要走向自动驾驶，除了各家技术方案公司的努力，包括但不限于OEM、自动驾驶公司，还需要对实验结果进行不断测验，进行对称调试优化。 路测无疑是最直接的方式，但由于汽车的重量以及速度，在实际场景中测试有重大的安全隐患，尤其是在技术尚未成熟之前。可是没有实际的路测，技术的更新升级似乎难度又很大。 尤其是今年上半年，UBER的自动驾驶车在美国亚利桑那州坦佩市的全球首例由自动驾驶汽车酿成的死亡事故发生之后，对于自动驾驶测试是否应该在技术未成熟之前上路测试引发了业界的反思与讨论。 随后，英伟达宣布推出一套名为“NVIDIA DRIVE Constellation”，使用照片级真实感模拟、基于云的自动驾驶汽车测试系统，是一款基于两种不同服务器的计算平台。

自动驾驶行业分析之全球篇

2018年自动驾驶行业分析 之全球篇 撰写时间：2018年6月

目录

第1章概述 自动驾驶驾驶的概念与定义 自动驾驶的定义 目前的自动驾驶可分为两类。一类是目前非常火爆的无人驾驶，更强调的是车的自主驾驶以实现舒适的驾驶体验或人力成本的节省，典型的例子为百度和Google的无人车；一类是ADAS(全称为Advanced Driver Assistance System，即高级辅助驾驶系统），发展历史已久，早在1970年就已进入车厂布局中。两者都是利用安装在车上的各式各样传感器收集数据，并结合地图数据进行系统计算，从而实现对行车路线的规划并控制车辆到达预定目标。随着人们对安全、舒适的驾驶体验的不断追求，自动驾驶成为汽车的新方向。 图表1：ADAS与无人驾驶的区别 不过，ADAS也可以视作无人驾驶汽车的前提，随着ADAS实现的功能越来越多，渐进式可实现无人驾驶。 自动驾驶分级

关于汽车智能化的分级，业界统一采用SAE International的标准，即国际汽车工程师协会制定的标准。 SAE的标准把自动驾驶分为了L0~L5，其中L0指的是人工驾驶。标准具体规定如下： 图表2：自动驾驶分级 数据来源：SAE 目前市场上L3级别的自动驾驶汽车已经准备上路，汽车供应链正在投入下一个阶段L4级别自动驾驶汽车的研发。 自动驾驶产业链 产业链结构图 自动驾驶产业链相对较长，主要分为上中下游。上游主要为原材料，包括锂、钴、铜以及半导体等；中游为各种软硬件产品，包括传感器、自动驾驶平台等；下游为整车集成，以及车队管理系统，车载娱乐、车内办公等附加服务。

自动驾驶系统功能测试 第5部分：人工操作接管(征求意见稿)

ICS43.040.10 中国汽车工业协会团体标准XXX T/XXX-XXX-2020 自动驾驶系统功能测试 第5部分：人工操作接管 Test methods for functions of automated driving system Part 5: Manual takeover （征求意见稿） 2020-xx-xx发布2020-xx-xx实施中国汽车工业协会发布

前言 本标准参考有关国家标准、行业标准，结合我国生产企业实际情况及用户要求制定。 本标准按照GB/T 1.1-2009给出的规则起草。 本标准由上海机动车检测认证技术研究中心有限公司提出。 本标准由中国汽车工业协会归口。 本标准起草单位： 本标准主要起草人：

自动驾驶系统功能测试 第5部分：人工操作接管 1 范围 本规范的制定是用于对智能网联汽车自动驾驶系统的人工操作接管功能进行测试。本规范旨在测试智能网联汽车自动驾驶系统的最低安全性要求，以确保智能网联汽车的道路测试能够具有最基本的安全性保证。本规范适用于M类车辆和N类车辆。 2.规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB/T 3785 声级计的电、声性能及测试方法 GB/T 15173 声校准器 3 术语 除采用GB 5768和GB/T 6104-2005的定义外，本标准还采用下列专门的定义： 3.1车辆vehicle 工作在陆地上的载人或载货的机械。 3.2 A声级A-weighted sound level 声级是指与人们对声音强弱的主观感觉相一致的物理量，单位为分贝。A声级是声级计计权中的一种，A计权声级反映了噪声的客观强度与频率这两个因素在人主观引起的感受。 3.3方向盘steering wheel 汽车操纵行驶方向的轮状装置。 3.4制动踏板pedal brake 制动踏板是汽车限制动力的踏板，即脚刹（行车制动器）的踏板，制动踏板用于减速停车。 3.5紧急停车带urgency parking strip 在高速公路和一级公路上，供车辆临时发生故障或其他原因紧急停车使用的临时停车地带。 3.6道路车道线The lane dividing line 用来分隔同向行驶的交通流的交通标线。 3.7主车SubjectVehicle, SV 配有自动驾驶系统的待测车辆。

自动驾驶汽车测试的重要性 (是德科技)

白皮 书 《测试对于自动驾驶汽车的 推广至关重要》 随着传统汽车制造商与新参与者纷纷投资研发创新技术，自动驾驶汽车（AV）领域的发展日新月异。尽管自动驾驶汽车有可能提升汽车的安全性和驾驶便利性， 但其复杂的设计要求必须使用测试和验证系统进行严格测试，确保在各种交通、路况和天气条件下的行车安全。当然，自动驾驶汽车将使用基于人工智能（AI）的方法，这将使汽车能够通过电信业务和基础设施提供商进行通信。 自动驾驶汽车技术的基础是互联汽车概念。系统会与汽车进行通信，交流道路和交通状况、附近的汽车以及与驾驶体验有关的其他关键信息。自动驾驶汽车技术将多种传感器、计算机和软件整合在一起，创造出自动驾驶汽车。从统计学上来说，这些汽车在安全行驶里程方面已经超越人工驾驶汽车。在大约 94% 的重大车祸中，常见的、可预见的驾驶员人为错误往往是肇事原因之一，例如超速或注意力分散等。

根据 Waymo（Google 以前的自动驾驶汽车项目）的报告，在以 2 英里时速行驶总共超过500 万英里的过程中，仅发生过一次事故，但没有造成任何人身伤害。即使这样，让消费者树立对全自动驾驶汽车的信任也是一个挑战。例如，根据 2018 年美国汽车协会（AAA）的一项调查1，有 73% 的美国驾驶员表示，他们非常担心驾驶自动驾驶汽车；而 63% 的美国成年人表示他们在步行或骑车时与自动驾驶汽车共享道路会感觉不安全。 安全性及其他优点 基于驾驶员错误所造成的事故数量，安全性是最受关注的问题，而自动驾驶汽车可能带来的最大好处就是安全性的提高。将人为错误排除在驾驶环节之外，可以大大减少交通事故中的人身伤亡。 部署自动驾驶汽车技术还有其他好处。例如，随着人口的老龄化，自动驾驶汽车技术将为老年人和残疾人提供更多的出行自由。此外，它还可能创造新的运输方式和商业模式，例如自动驾驶出租车队和共享自动驾驶汽车公司；这些模式可以提高个人生产率。

重庆市自动驾驶道路测试管理办法

重庆市自动驾驶道路测试管理办法 （征求意见稿） 第一章总则 第一条为优化汽车产业创新发展环境，推动自动驾驶技术发展，规范装配有自动驾驶系统的机动车辆上公共道路行驶开展自动驾驶相关科研、定型试验，有效控制自动驾驶道路测试潜在风险，保障道路交通安全，依据《道路交通安全法》、《公路法》、《机动车登记规定》（公安部令第124号）、《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》（工信部联装〔2018〕66号），特制定本办法。 第二条本办法适用于本市行政区域范围内进行的自动驾驶道路测试。 第二章管理机构及职责 第三条由市经济信息委牵头、与市交通局、市城管局、市公安交管局共同成立重庆市自动驾驶道路测试管理联席工作小组（以下简称“管理联席工作小组”），负责本市自动驾驶道路测试管理、开放测试道路认定和有关重大事项的协调解决。 第四条由管理联席工作小组组织有关领域专家成立重庆市自动驾驶道路测试专家委员会，为本市开展自动驾驶道路测试工作提供咨询和指导服务。

第五条国家级汽车质量监督检验机构可作为第三方机构（以下简称“测试管理单位”）负责受理自动驾驶道路测试申请，出具专业评审意见，并负责相应自动驾驶道路测试的组织实施、过程监管及结果评估等工作。 第三章道路类型和测试类型 第六条重庆市自动驾驶道路测试的测试道路分为普通道路、山地道路和城市快速路三个类型。 第七条在满足国家法律法规的前提下，可适时选择典型的高速公路作为自动驾驶开放测试道路。 第八条重庆市自动驾驶道路测试的测试类型分为一般测试、载人测试、载物测试和编队行驶测试四个类型。 第四章道路测试申请基本条件 第九条测试主体要求： （一）在中华人民共和国境内登记注册的独立法人单位； （二）具备汽车及零部件制造、技术研发、试验检测或出行服务等相关业务能力； （三）为测试车辆购买不低于五百万元的交通事故责任保险，同时具备不低于五百万元的赔偿能力，并提交相关证明材料； （四）具有自动驾驶汽车自动驾驶功能测试评价规程； （五）具备对测试车辆进行实时远程监控的能力； （六）具备对测试车辆事件进行记录、分析和重现的能力；

自动驾驶虚拟仿真测试介绍

自动驾驶虚拟仿真测试介绍 自动驾驶虚拟仿真测试介绍（1）：是什么 一、引子 二、自动驾驶汽车的仿真测试的不同手段 三、不同仿真测试手段的选择 一、引子 说到仿真测试大家可能会觉得陌生，不过其原理其实已经被广泛采用。 比如李雷想要开车从北京去上海，但是不知道需要多长时间，于是他做了这样的估算： 北京到上海距离s=1200km，开车时速v=120km/h，那么需要的时间为t=s/v=10h；考虑到不是全程高速、中间可能会休息，假设平均时速v’=80km/h会更合理，于是需要的时间为t=s/v’=15h。 通过这个例子，我们可以体会到两点：

仿真即是通过一组公式模仿真实世界，或者说使用一个数学模型简化替代真实世界； 数学模型的复杂度越高，计算结果与真实世界越相近，但是建模难度越高、计算速度越慢。 二、自动驾驶汽车的仿真测试的不同手段 我们首先考虑真实世界的情况，自动驾驶汽车在开放道路进行测试时，可以用下图来表示： 自动驾驶车辆主要由传感器、控制器和执行器构成（当然这主要是指自动驾驶部分，车身、底盘等传统车辆部分暂且不提），驾驶员驾驶车辆在不同的道路、交通和天气环境下接受测试。当然高级别的自动驾驶不需要驾驶员，所以图中用虚线表示。 当在仿真环境中模拟其中的不同部分时，可以得到仿真测试的不同手段。列举如下表所示：

注：后面会有一篇详细介绍不同仿真测试手段的区别，敬请关注。 三、不同仿真测试手段的选择 经常会有人遇到要不要做HIL、要不要买个视频暗箱、要不要买个驾驶模拟器等等疑问，这时如果能先自问自答这样一个问题应该会有所帮助：我们准备测试的被测对象是什么？ 如果被测对象仅仅是开发阶段的算法，那只使用MIL/SIL就可以；如果被测对象是要在实车使用的控制器，那可能需要一套HIL设备提前进行测试、提前发现问题。如果不采用视频暗箱、雷达回波模拟器等设备就不能实现测试闭环，那此类传感器信号仿真设备也是需要的。 诸如此类，如果能时刻谨记被测对象是什么和测试目的是什么，应该对选择仿真测试手段有很大帮助。 自动驾驶虚拟仿真测试介绍（2）：为什么 一、仿真测试是汽车工程师的自然需求 二、仿真测试是汽车开发流程的必然要求

自动驾驶车辆主动安全控制设备及方法的制作方法

本申请公开了一种自动驾驶车辆主动安全控制装置及方法，包括：多个超声波雷达、多个压力传感器、紧急制动模块；所述各超声波雷达，用于监测周边信息，并将接收到的反射波信号转换成电信号发送至压力传感器；所述各压力传感器，用于将电信号转换成数字压力信号，发送至紧急制动模块；所述紧急制动模块，用于将所述数字压力信号的值与预设阈值进行比较，根据比较结果，将对应命令发送至刹车。通过将反射波信号转换为精度更高的数字压力信号，通过对比阈值，只对大于等于阈值的情况作出反应，能及时地、自动地、可靠地检测车辆周边的情况，从而能够有效地减轻事故的危害程度，尤其适用于自动驾驶车辆。 技术要求 1.一种自动驾驶车辆主动安全控制装置，其特征在于，包括：多个超声波雷达、多个压力传感器、紧急制动模块； 所述多个超声波雷达，用于监测周边信息，并将接收到的反射波信号转换成电信号发送 至压力传感器； 所述多个压力传感器，用于将电信号转换成数字压力信号，发送至紧急制动模块； 所述紧急制动模块，用于将所述数字压力信号的值与预设阈值进行比较，根据比较结 果，将对应命令发送至刹车。

2.如权利要求1所述的一种自动驾驶车辆主动安全控制装置，其特征在于，所述多个超声波雷达相互间隔开地布置在车的外侧，且在车辆的四侧各设置至少一个所述超声波雷达。 3.如权利要求2所述的一种自动驾驶车辆主动安全控制装置，其特征在于，所述同一侧各相邻超声波雷达之间的距离为0.8米至1.2米，各超声波雷达的安装位置距离地面高度为0.55米至0.7米。 4.如权利要求1所述的一种自动驾驶车辆主动安全控制装置，其特征在于，所述紧急制动模块包括行车电脑单元和排气制动单元； 所述行车电脑单元，用于接收数字压力信号的值与预设阈值进行比较，在所述数字压力信号的值大于等于所述预设阈值的情况下，所述行车电脑单元通过CAN总线将制动信号发送给排气制动单元； 所述排气制动单元，用于接收制动信号，并控制排气制动蝶阀关闭排气软管。 5.一种自动驾驶车辆主动安全控制方法，其特征在于，包括： 对周边区域发射超声波，获取反射波信号； 将反射波信号转换成数字压力信号； 比较数字压力信号的值和预设阈值； 根据比较结果发送控制命令； 根据控制命令执行制动。 6.如权利要求5所述的一种自动驾驶车辆主动安全控制方法，其特征在于，所述根据比较结果发送控制命令，包括： 若所述数字压力信号的值大于等于预设阈值，则控制排气制动蝶阀关闭排气软管，并发送刹车命令。 技术说明书

TCMAX116-01—2018自动驾驶车辆道路测试能力评估内容与方法

ICS 01.110 T00/09 T/CMAX 中关村智通智能交通产业联盟团体标准 2018-02-11 发布2018-02-11 实施 中关村智通智能交通产业联盟发布

T/CMAX 116-01—2018 目次 前言 .................................................................... II 1 范围 (1) 2 规范性引用文件 (1) 3 术语和定义 (1) 4 评估内容 (3) 5 评估操作要求 (6) 6 评估评判 (20) 附录 A (31) 附录 B (63) I

T/CMAX 116-01—2018 II 前言 本标准按照GB/T1.1-2009《标准化工作导则_第1部分》给出的规则起草。 本标准作为《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见（试行）》 及《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则（试行）》配套落实技术文件。 本标准除编辑性修改外，主要内容变化如下： ——修改了规范性引用文件（见2，见2018.2版2） ——增加了术语和定义自动驾驶系统（见3.3） ——增加了术语和定义相同自动驾驶车辆（见3.9） ——增加了术语和定义背景车辆（见3.10） ——增加了术语和定义评估车辆（见3.11） ——修改了评估内容评估车型（见4.2，见2018.2版4.2） ——修改了评估内容评估内容与评估分级（见4.4，见2018.2版4.4） ——修改了评估内容评估内容与评估车型（见4.5，见2018.2版4.5） ——修改了评估操作要求一般规定的章条编号（见5.1，见2018.2版5.1） ——增加了评估操作要求申请能力评估前提（见5.1.1） ——修改了评估操作要求评估操作要求（见5.1.3，见2018.2版5.1.2） ——修改了评估操作要求评估记录工具（见5.1.4，见2018.2版5.1.3） ——修改了评估操作要求场景布置规定（见5.1.5，见2018.2版5.1.4） ——修改了专项操作要求的章条编号（见5.2，见2018.2版5.2） ——修改了专项操作要求交通标志（见5.2.1，见2018.2版5.2.1） ——修改了专项操作要求紧急情况处置（见5.2.11，见2018.2版5.2.11） ——修改了专项操作要求人工介入后的可操控性（见5.2.12，见2018.2版5.2.12）

PDF资料：自动驾驶汽车软件单元测试

HEICON Global Engineering GmbH Kreuzweg 22, 88477 Schwendi Internet: www.heicon-ulm.de Blog: http://blog.heicon-ulm.de Software unit testing: Aerospace best practices usable in autonomous vehicles?

HEICON –Global Engineering GmbH HEICON is a specialized engineering company which provides consulting-and development support with a focus on software-based embedded systems. The efficient implementation of methods and processes is the area of our engagement. Founding: 2018 Headquarter:Schwendi near Ulm Membership: Revenue Distribution: 71% 72% 39% 16% 23%20% 28% 36% 35% 6%18% 14% 4% 3%10%11%19% 1%2%8%19%18%2%8%4%5%7%0% 10%20%30%40%50%60%70%80%90%100% 2013 2014 2015 2016 2017 Other Sectors Military Space Railway Industrial Automation Automotive Aerospace

自动驾驶分级整理

图1 分级的中文参考 两种自动驾驶分级的区别 NHSTA国家高速路安全管理局 SAE International国际汽车工程师协会 L0：自动化水平 特点：只有环境感知，功能目的是辅助增强驾驶员对环境和危险的感知能力。 驾驶员操作：方向盘、油门、刹车一个都不能少。 L1：特定功能的自动化 驾驶员完全主导。车辆会介入控制1项或者多项，多项功能同时出现的时候，这些功能是工作是分开的。驾驶员可以放弃部分控制权（方向盘、油门&刹车之一），给系统来接管。 特点：此项是大部分公司目前在做的，大部分的功能都是单独一个ECU（Electronic Control Unit电子控制单元）来开发。 驾驶员操作：在ACC（自适应巡航控制系统 Adaptive Cruise Control）情况下，油门和刹车不用；在AEB（自动紧急制动 Automatic Emergency Braking）情况下，刹车可不用（这里不刹车不代表不碰撞，伤害小一些）。 L2：组合功能 驾驶员和汽车来分享控制权。系统同时具有纵向和侧向的自动控制，且具备两项以上。驾驶员可以放弃主要控制权，驾驶员需要观察周围情况，并提供安全操作。驾驶员必须随时待命，在系统退出的时候随时接上。

特点：系统需要进行融合，需要两个ECU进行配合，系统之间进行高度耦合。 驾驶员操作：只要用眼睛看就行，在某些时候车辆自己可以运行。 核心问题：系统不够智能或者没办法提前预知自己不行，退出的警告时间非常短。 L3：有限度的自动驾驶 在某些环境条件下，驾驶员可以完全放弃操控，交给自动化系统进行操控。如果系统需要人员做一些操作，驾驶员偶尔来帮下忙。驾驶员不需要全身关注看车外的情况。 特点：系统某些条件下完全负责整个车辆的操控。 驾驶员操作：系统需要提示帮忙的时候回来，其他时候可以放松；当系统不行的时候，需要驾驶员来帮助。 （NHTSA）L4：全自动驾驶 只要输入出发地和目的地，责任完全交给车辆端。 （SAE）L4：高度自动化 驾驶操作和环境观察仍然都由系统完成。在L3的基础上，人不需要对所有的系统要求进行应答。比如只需要在某些复杂地形或者天气恶劣的情况时，才需要人对系统请求做出决策，而其他情况下系统能独自应付自动驾驶。 （SAE）L5：完全自动化 车上没有方向盘，没有刹车，没有油门，你尽管放心地在车上睡觉、玩手机，因为系统已经可以应付所有的情况。

自动驾驶汽车培训课件

无人驾驶汽车 自动驾驶汽车，又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种透过电脑系统实现无人驾驶的智能式的汽车。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。现时自动驾驶技术正在研究及测试中，还没有批准作商业营业或私人使用。 都取得了突破性的进展。中国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科技大学在1992年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。 2005年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功， 世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里，其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成的。 无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。 它是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。

集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。 防抱死制动安全是拉动无人驾驶车需求增长的主要因素。每年，驾驶员们的疏忽大意都会导致许多事故。既然驾驶员失误百出，汽车制造商们当然要集中精力设计能确保汽车安全的系统。"无人"驾驶系统种类繁多，其中有些根本算不上"无人"，还有些活像是科幻小说中的东西。 防抱死制动系统其实就算无人驾驶系统。虽然防抱死制动器需要驾驶员来操作但该系统仍可作为无人驾驶系统系列的一个代表，因为防抱死制动系统的部分功能在过去需要驾驶员手动实现。不具备防抱死系统的汽车紧急刹车时，轮胎会被锁死，导致汽车失控侧滑。驾驶没有防抱死系统的汽车时，驾驶员要反复踩踏制动踏板来防止轮胎锁死。而防抱死系统可以代替驾驶员完成这一操作--并且比手动操作效果更好。该系统可以监控轮胎情况，了解轮胎何时即将锁死，并及时做出反应。而且反应时机比驾驶员把握得更加准确。防抱死制动系统是引领汽车工业朝无人驾驶方向发展的早期技术之一。 另一种无人驾驶系统是牵引或稳定控制系统。这些系统不太引人注目，通常只有专业驾驶员才会意识到它们发挥的作用。牵引和稳定

智能驾驶测试解决方案

智能驾驶测试解决方案 概述 随着技术的发展，汽车量产搭载的自动驾驶技术已经由初级的L1/L2辅助驾驶，向L3甚至更高级别演进。高级别的自动驾驶技术依赖更多传感器，那么在环境感知、多传感器融合、决策规划、车辆控制执行、功能安全等方面测试的挑战将日益增大。 AA作为国内一流测试方案服务商，为各主机厂、控制系统/传感器供应商在研发的各阶段提供解决方案。 ●智能驾驶车辆架构设计 AA提供PREEvision架构设计工具，给用户一个完整的协同开发平台，支持从电子电气架构设计到产品系列开发的全过程。 ●智能驾驶快速原型

AA提供OpenECU快速原型开发工具。该工具可在Matlab/Simulink环境进行开发，具有高效的自动代码生成功能，可为自动驾驶控制原型开发提供有效支撑。 ●智能驾驶仿真测试：MIL/SIL/HIL/VIL 美国兰德公司研究表明，自动驾驶需要行驶数亿、甚至数千亿英里验证其可靠性，实车驾驶需要行驶数十年、甚至数百年才能完成可靠性验证。同时美国N-FOT项目研究表明“完成一次公共道路测试的成本至少在100万美元以上”。 基于时间和成本的综合考量，我们可以通过虚拟仿真技术，对道路环境、交通、感知系统、决策规划系统和执行系统进行仿真建模，在实验室环境下实现智能驾驶系统的虚拟仿真测试，加速智能驾驶研发。 智能驾驶仿真测试与传统仿真测试相比，对车辆动力学仿真精度要求更高，更关注车与环境的交互，更重视测试场景的分析和测试场景数据库的建设。 ●智能驾驶MIL/SIL解决方案 MIL/SIL测试主要测试算法模型的功能逻辑。AA基于行业主流的虚拟仿真软件（如IPG公司的CarMaker、TESIS公司的DYNA4等）和PikeTec公司的TPT自动化测试工具，提供完整智能驾驶MIL/SIL解决方案，覆盖AEB、LDW、TSR、HMA、LCDA、LKA、IACC、TJP、TJA、APA等决策规划控制算法MIL测试，同时也能覆盖传感融合算法MIL测试。 CarMaker统筹场景模型、传感器模型和车辆动力学模型的仿真。使得测试环境部署在统一工具链下，保证了测试过程数据交互具有非常高的一致性。

自动驾驶仿真蓝皮书2019版_自动驾驶仿真测试的方法及应用

第2章自动驾驶仿真测试的方法及应用 2.1自动驾驶仿真技术方法 自动驾驶仿真技术，是计算机仿真技术在汽车领域的应用，它比传统ADAS 仿真系统研发更为复杂，对系统在解耦和架构上的要求非常高。类似其它通用仿真平台，它必须尽可能的真实，而对仿真系统进行分析和研究的一个基础性和关键性的问题就是将系统模型化，通过数学建模的方式将真实世界进行数字化还原和泛化，建立正确、可靠、有效的仿真模型是保证仿真结果具有高可信度的关键和前 。 对于自动驾驶仿真系统，需要对哪些模块数学建模以及如何精准建模，一直是近几年研究的热点。需求来源于自动驾驶的工作原理本身，所以我们先简单回顾下自动驾驶汽车控制架构，目前行业内普遍认为，自动驾驶汽车是通过搭载先进的车载传感器、控制器和数据处理器、执行机构等装置，借助车联网、5G和V2X等现代移动通信与网络技术实现交通参与物彼此间信息的互换与共享，从而具备在复杂行驶环境下的传感感知、决策规划、控制执行等功能。驾驶系统基于环境感知技术对车辆周围环境进行感知，并根据感知所获得的信息，通过车载中心电脑自主地控制车辆的转向和速度，使车辆能够安全可靠地行驶，并达到预定目的地。 图2-1自动驾驶汽车控制架构

自动驾驶的关键技术是环境感知技术和车辆控制技术，如图2-1所示。其中环境感知技术是无人驾驶汽车行驶的基础，车辆控制技术是无人驾驶汽车行驶的核心，包括决策规划和控制执行两个环节，这两项技术相辅相成共同构成自动驾驶汽车的关键技术。自动驾驶的整个流程归结起来有三个部分，首先，是通过雷达、激光雷达、摄像头、车载网联系统等对外界的环境进行感知识别；然后，在融合多方面感知信息的基础上，通过智能算法学习外界场景信息，预测场景中交通参与者的轨迹，规划车辆运行轨迹，实现车辆拟人化控制融入交通流中；第三，跟踪决策规划的轨迹目标，控制车辆的油门、刹车和转向等驾驶动作，调节车辆行驶速度、位置和方向等状态，以保证汽车的安全性、操纵性和稳定性。无论是环境感知技术，还是车辆控制技术，自动驾驶都需要大量的算法支持，而算法研发本来就是个不断迭代的过程，在算法不成熟的条件下，为了配合自动驾驶汽车的功能和性能开发，我们必须遵循从纯模型的仿真，到半实物的仿真，到封闭场地和道路测试，并最终走向开放场地和道路测试这一开发流程。这一流程已经越来越被业内人士所认可。密歇根州立大学的自动驾驶专家彭晖教授曾说过，任何成功的自动驾驶系统都是99%以上的模拟，加上一些精心设计的结构化测试，再加上一些路测。Waymo也很早就创建了Carcraft，据报道，仅仅在一天内，Waymo就可能在路况特别复杂的地方模拟成千上万次驾驶。现在，Waymo汽车每天在虚拟世界中行驶的里程数超过1287万公里。在2016年，他们的虚拟总里程数达到40亿公 里，而在真实公路上行驶的谷歌无人驾驶汽车只行驶了483万公里。 仿真技术的基本原理是在仿真场景内，将真实控制器变成算法，结合传感器仿真等技术，完成对算法的测试和验证。NVIDIA在自动驾驶相关论文中较为详细的解释了一种基于端到端深度学习原理的仿真测试，其主要过程如下： 1.架构：设计深度卷积神经网络(CNN)，包括标准化层，卷积层，全连接层，输入为道路影像图片，输出为方向盘控制角度。 2.训练：仿真器根据之前准备好的由前置摄像头拍摄的道路影像，每一帧图片对应的人类司机操控方向盘的旋转角度作为真实参考值，用于校正CNN的输出角度，利用这些数据对CNN进行训练，使输出角度和真实角度的平均平方误差到达最小。 3.数据处理：对于每一帧图片，随机移动、翻转、扭曲、遮挡、改变亮度等，并相应改变方向盘的真实角度，用于模拟汽车的不同位置和环境，以期达到正态分布的仿真情境。

Renault - 自动驾驶功能安全规划

AUTONOMOUS DRIVING A MAJOR DISRUPTION FOR AUTOMOTIVE INDUSTRY Rémi BASTIEN

AUTONOMOUS DRIVING MORE AND MORE ON STAGE

90%accidents due to human errors 78 minutes each day in car, in Ile de France 45%of French population with access to public transport 30% to 60% delivery time for driving in urban city FOUR HIGH STAKES FOR MOBILITY

TRUE AUTOMATION STARTS FROM LEVEL 3 (SAE) Driver continuously performs the longitudinal and lateral dynamic driving task Driver continuously performs the longitudinal or lateral dynamic driving task Driver must monitor the dynamic driving task and the driving environment at all times No intervening vehicle system active The other driving task is performed by the system System performs longitudinal and lateral driving task in a defined use case System performs longitudinal and lateral driving task in a defined use case. Recognizes its performance limits and requests driver to resume the dynamic driving task with sufficient time margin. A u t o m a t i o n ←→D r i v e r Level 0 Level 1 Level 2 Level 3 Level 4Level 5 Driver Only Assisted Partial Automation Conditional Automation High Automation Full Automation Driver is not required during defined use case System performs the lateral and longitudinal dynamic driving task in all situations in a defined use case. System performs the lateral and longitudinal dynamic driving task in all situations encountered during the entire journey. No driver required. Driver does not need to monitor the dynamic driving task nor the driving environment at all times; however he must be attentive to and follow system’s requests / warnings to resume the dynamic driving task. *terms acc. to SAE J3016 Authorised by Vienna convention Not yet authorised by Vienna convention

智能网联汽车测试规范

5G自动驾驶联盟团体标准 智能网联汽车自动驾驶功能测试规范 （征求意见稿） Intelligent & C o nn e c t e d vehicle autonomous driving function test procedure 2018-12-07发布2018-12-07实施

目次 前言......................................................... 错误!未定义书签。 1 范围...................................................... 错误!未定义书签。 2 规范性引用文件............................................ 错误!未定义书签。 3 术语和定义................................................ 错误!未定义书签。4检测项目................................................... 错误!未定义书签。5通用要求................................................... 错误!未定义书签。 6 通过条件................................................... 错误!未定义书签。7测试规范................................................... 错误!未定义书签。附录A....................................................... 错误!未定义书签。

解析自动驾驶解决方案优劣和功能安全需求

解析自动驾驶解决方案优劣和功能安全需求 一、目前市场上主流的ADAS解决方案大体分为两种： 1.以Mobileye为首的使用采用Smart Sensor的解决方案，即在Sensor ECU给出识别对象信息，给到ADAS ECU做决策与执行机构控制。 2.以Aptiv等Tier1为主导的域控制器方案，摄像头激光雷达直接传递Raw Data给到域控制器，域控制器进行决策并控制执行机构。 方案一： 在整车电子电器架构的设计上相比方案二较为简单，传感器供应商可以直接通过CAN通讯给出车辆执行机构所需要的信息，以传统摄像头模组搭配CAN通讯的组合可以很轻松的达到ASIL B的等级，但由于单一传感器在探测能力上面的局限性，对于Level3以上的功能如高速公路自动驾驶、城镇自动驾驶等复杂场景来讲本方案在乘用车上难以落地。 方案二： 以域控制器为自动驾驶大脑的解决方案在奥迪新款zFAS平台上大放异彩，作为全球第一款量产Level3车型，TTTech ">这里补充一个对于CAN通讯的解释，在Ethernet通讯如此火热的今天为什么还要在ADAS系统上继续选择CAN通讯？CAN FD是否将被使用？答：对于ASIL B以上的安全要求，在架构上传统的Ethernet不足以符合要求，目前各大厂家采用的传感器通讯解决方案大多为Maxim的GMSL或传统CAN。CAN FD将会在下一代量产车型中被使用。根据CiA(CAN in Automation)主席Holger Zeltwanger先生的预测，CAN FD的商用将于2022年初步实现。 二、域控制器解决方案功能安全分析 ISO26262-4 5 6分别对系统、软件、硬件做出了详细的设计与验证规范，下面将以这三个维度对域控制器方案做进一步分析。 系统方面： 在系统架构上，域控制器作为整车电子电器中的一员，与其他ECU在安全等级上ASIL D 的要求并无二致，在量产车的解决方案上对上承接Conti，Dephi，Bosch，Sony等大厂冗

探讨当前自动驾驶测试技术

探讨当前自动驾驶测试技术 自动驾驶在落地之前必须要经过测试和验证其技术的安全性，那么自动驾驶技术该如何测试和验证呢？本文就带大家探讨一下当前自动驾驶测试技术都有哪些？ 此前，国外有机构通过研究提出，如果要证明自动驾驶能够比人类驾驶员更可靠，那么至少需要在真实或者模拟环境中行驶110 亿英里。 但这种方法很难完成，因为行驶110 亿英里需要花费的人力物力财力非常之大，并且完成这个测试耗时也足够长，就连路测里程数最多的Waymo利用了9年的时间才完成了真实路测里程1000万英里、模拟环境行驶里程50亿英里的测试。 并且，如此众多的企业要制造推出自动驾驶车，在企业的自我测试之外，政府还需要有一套标准的测试方式对其验证，如果这个标准测试方法也按照这个方式来进行，自动驾驶的到来就是遥遥无期。那么究竟该如何进行测试呢？本文给出了几个测试方法。 自动驾驶测试技术发展情况 1997 年8 月到2004 年1 月，美国加州大学伯克利分校PATH分别对乘用轿车、公共汽车、商用卡车和特种车辆进行了11 次自动化公路行驶的演示试验。演示试验采用磁道钉装置、车间通信、雷达、GPS 导航等技术，实现车辆编队行驶，车队拆分和车道变换等一系列功能测试，并结合安全交通和实际交通目标评价车队控制系统对横向车道位置与纵向车辆间距的稳定性。 日本AIST主导的SmartCruise 21 Demo 2000主要对执行车辆协作策略的车车通信的实时性、速率、丢包率等进行测试与评价。 2009 年由欧盟赞助、英国Ricardo 主导的SARTRE 演示试验，综合了以上两次试验的测试方法，对车道保持、车队跟随和车车通信等多项技术分别作出了评价，并根据测评结果结合发展需求制订了下一步的研究计划。 2011 年 5 月由荷兰应用科学研究院(TNO)和荷兰高科技汽车系统创新计划(HTAS)组织的第一届GCDC 比赛在荷兰的埃因霍温和赫尔蒙德之间的A270 公路试验场举行。比赛利用车队长度、通过红绿灯次数、车队稳定性等指标来评价智能驾驶车辆纵向控制和协作

汽车自动驾驶安全报告英文版

Delivering Safety: Nuro’s Approach

Introduction We believe that great technology should benefit everyone. Self-driving vehicles promise to save lives, make our days easier, and help us connect to the people and things we love. At Nuro, we’re pushing the boundaries of robotics to make those benefits available to anyone, anywhere, anytime. Safety is our top priority. More than 1 million people die in car crashes around the world every year, and 94% are the result of human error.1 Self-driving vehicles could prevent many of those accidents and save thousands of lives. To do that, they need to be designed, built, and operated with safety in mind, and made broadly accessible. That’s why we created the first fully self-driving, on-road vehicle designed to transport goods. We believe that self-driving delivery, and thus the resulting benefits, can be scaled sooner and more affordably, than self-driving passenger transportation. Our custom vehicle is engineered to make de-livery of everything more accessible — from groceries to pet food, prescription drugs to dry cleaning. With no driver or passengers to worry about, our vehicle can be built to keep what’s outside even safer than what’s inside. It’s lighter, nimbler, and slower than a passenger car, and is equipped with state-of-the-art software and sensing capabilities that never get distracted. With its smaller size and manufacturing costs, we can make vehicles more rapidly. And because it’s electric and fully self-driving, our vehicle can deliver life’s needs at an affordable price. Overall, this means spending less time on errands, and more time on life. This Voluntary Safety Self-Assessment report outlines our approach to safety and the progress we have made so far. It is organized in two parts. Part 1 introduces Nuro, our vehicle, and our approach to safety. Part 2 explains how our vehicle fully addresses all 12 safety elements that the Department of Transportation’s National Highway Traffic Safety Administration has outlined as critical areas of focus for self-driving vehicles.