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2021年, 第43卷, 第4期　刊出日期：2021-04-25 上一期    下一期

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Autonomous Vehicles—the Remaining Challenges Huei Peng 2021 (4):  451-458.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.04.001 摘要 ( 462 )   HTML ( 45 )   PDF(2044KB) ( 788 )   数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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软件定义汽车技术体系的研究 孟天闯,李佳幸,黄晋,杨殿阁,钟志华 2021 (4):  459-468.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.04.002 摘要 ( 834 )   HTML ( 81 )   PDF(3397KB) ( 1332 )   当今，智能汽车已成为全球汽车产业的战略发展方向，汽车技术与工程核心逐渐从传统硬件层面转移到软件层面，软件定义汽车成为未来汽车发展的重要趋势。本文中通过对比分析传统汽车与软件定义汽车，提出软件定义汽车整车开发、整车物理结构和整车信息结构，以及技术体系。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于体素网络的道路场景多类目标识别算法 龚章鹏,王国业,于是 2021 (4):  469-477.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.04.003 摘要 ( 235 )   HTML ( 19 )   PDF(3815KB) ( 370 )   基于激光雷达数据的三维物体识别是自动驾驶系统的关键组成部分，体素网络是较好的点云特征提取容器，但目前基于体素网络的目标识别研究大多指向单类目标。为满足无人驾驶领域的应用需求，多类目标识别亟待开展研究。本文中基于体素网络框架构建了多类目标识别网络，并测试其性能。采用计算所有类别先验候选边框重叠度的方法，为标签周围体素创建类别标签、置信度标签和目标包围边框回归值，解决了3项预测值之间可能不匹配的问题。测试结果表明，本文中提出的多目标识别算法类别预测综合召回率为88.6%；设定判定正确的重叠度阈值为0.5时，边框回归召回率为84.8%。相较于单类目标识别网络，本文中算法的单类目标预测正确率明显提高，验证了多类目标识别算法对目标特征学习有加强作用，对增强目标识别网络的鲁棒性有利。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于毫米波雷达和机器视觉融合的车辆检测 张炳力,詹叶辉,潘大巍,程进,宋伟杰,刘文涛 2021 (4):  478-484.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.04.004 摘要 ( 664 )   HTML ( 57 )   PDF(2067KB) ( 870 )   针对车辆检测中使用传统单一传感器的识别效果差、易受干扰等缺点，本文提出一种基于毫米波雷达和机器视觉融合的车辆检测方法。首先利用分层聚类算法对雷达数据进行处理，过滤无效目标；利用改进的YOLO v2算法降低漏检率，提高检测速度；然后运用目标检测交并比和全局最近邻数据关联算法实现多传感器数据融合；最后基于扩展卡尔曼滤波算法进行目标跟踪，而得出最终结果。实车试验结果表明，该方法的车辆识别效果优于单一传感器，且在多种路况下识别效果良好。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于语义分割网络的路面积水与湿滑区域检测 王海,蔡柏湘,蔡英凤,刘泽,孙恺,陈龙 2021 (4):  485-491.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.04.005 摘要 ( 440 )   HTML ( 34 )   PDF(1904KB) ( 575 )   积水或湿滑路面的道路附着系数远小于干燥路面的附着系数，对交通的安全性和机动性都有很大的影响。通过及时获取路面状态信息而发出预警，可大大减小潜在伤害。本文中研究了基于图像的语义分割网络在积水和潮湿的路面状态识别中的应用，它不仅可预测未来路面状态信息，且可得到路面积水和湿滑区域的分布。该方法利用语义分割网络Res-UNet++，分割出路面的积水和湿滑区域。Res-UNet++结构包括嵌套了不同深度的编码器-解码器结构，并在网络的特征提取部分加入残差结构，从而使图像的特征更容易学习。该方法取得了平均交并比为90.07%的分割精度并克服了其它方法的缺点。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于稀疏彩色点云的自动驾驶汽车3D目标检测方法 罗玉涛,秦瀚 2021 (4):  492-500.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.04.006 摘要 ( 383 )   HTML ( 10 )   PDF(7069KB) ( 285 )   针对目前在自动驾驶汽车中，目标检测的点云分割与识别算法的准确率低等问题，提出一种稀疏彩色点云结构，该结构由摄像头采集的图像信息与激光雷达采集的点云信息进行空间匹配与特征叠加后生成。通过改进的PointPillars神经网络算法对融合后的彩色稀疏点云进行运算。实验结果表明，本方法在平均精度上比原算法有较大的提升，尤其是对行人和骑单车人的识别平均精度的提升更为明显，在中等难度下的行人和骑单车人3D检测的平均精度值分别提升13.8%和6.6%，显示了本方法的有效性。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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车联网环境下基于Stacking集成学习的车辆异常行为检测方法 薛宏伟,刘赢,庄伟超,殷国栋 2021 (4):  501-508.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.04.007 摘要 ( 234 )   HTML ( 15 )   PDF(3021KB) ( 483 )   针对车联网中的车辆异常行为的威胁，本文中融合了多种机器学习方法，提出了一种新型的适用于车联网的车辆异常行为检测方法。首先，基于Veins车联网仿真平台，模拟了DoS、Sybil等多种网络攻击，搭建了真实路况环境下遭受网络攻击的车联网场景，构建了车联网异常检测数据集；其次，采用Stacking集成学习思想，融合K近邻、决策树、多层感知机、AdaBoost、随机森林5种初级分类器建立集成检测模型；最后，利用交叉验证思想，使用5种初级分类器对训练集进行训练，并将初级分类器在验证集上的预测结果作为次级分类器的输入，将次级分类器的输出作为最终的预测结果。结果表明，本文提出的方法在不同攻击密度场景下对不同网络攻击都具有良好的检测效果，与其他单一分类器相比具有更好的检测结果，验证了本方法的有效性。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于LSTM网络的路面不平度辨识方法 梁冠群,赵通,王岩,危银涛 2021 (4):  509-517.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.04.008 摘要 ( 331 )   HTML ( 24 )   PDF(3259KB) ( 473 )   路面不平度的辨识是半主动悬架控制等智能底盘技术的难点，目前缺乏成本低、可靠性高且精确快速的方法。本文提出一种新的基于长短期记忆（long short?term memory，LSTM）网络和时序轮心加速度的实时路面不平度等级辨识方法。该方法利用轮心加速度的时序信号，而非传统的统计特征，基于LSTM网络对时序信号的强特征捕捉能力，无需信号预处理就能快速得到路面分类特征，大大减少辨识算法的计算量，可以实现实时辨识。训练集数据可以通过不同功率谱密度等级的白噪声生成路面，然后通过车辆传递特性获得加速度信号，也可集成试验数据。此方法仅需要一个时域加速度信号，且无需复杂预处理，鲁棒性高，能够实现不同车速、减振器阻尼系数、簧上质量和采样时长下的路面不平度等级的快速辨识。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于势能场虚拟力的智能网联车辆运动规划 田洪清,丁峰,郑讯佳,黄荷叶,王建强 2021 (4):  518-526.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.04.009 摘要 ( 511 )   HTML ( 14 )   PDF(2698KB) ( 489 )   传统人工势能场方法存在着纵向运动规划速度振荡、横向运动规划难以实现的问题。本文中建立了人工势能场虚拟力模型，提出了基于势能场虚拟力模型的车辆运动规划方法。通过评估自车与周边车辆的运动状态，生成位置和速度虚拟力，实现无振荡运动轨迹与速度规划。仿真结果表明：该方法能够实现安全、可行、平滑无碰撞的路径规划，并能克服传统势能场运动规划的振荡问题。通过与highD驾驶数据集中的车辆运动轨迹对比，表明基于势能场虚拟力的运动规划与真实交通环境下的运动状态基本相符，具有良好的实用性。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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不可靠通信的云控场景下网联车辆控制器的设计 许庆,潘济安,李克强,王建强,吴向斌 2021 (4):  527-536.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.04.010 摘要 ( 348 )   HTML ( 13 )   PDF(2054KB) ( 363 )   鉴于不可靠的网络通信给车辆网联控制带来的隐患，本文研究了考虑时延、丢包等因素的网联车辆控制器设计方法。首先基于马尔可夫跳变线性系统，建立包含随机丢包和时延事件的网络控制系统模型，提出了马尔可夫跳变线性系统稳定的线性矩阵不等式条件，给出了随机丢包的量化控制器设计方法。在此基础上，通过对系统方程矩阵的增广，提出了离散时延的跳变控制器设计方法。最后，分别对网联车辆横向与纵向控制两个典型云控场景进行仿真。结果表明，用本文提出的方法，在时延或丢包概率分布已知的条件下所设计的网联车辆控制系统量化控制器，能保证在不可靠通信情况下系统的稳定性和安全性。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于动态距离窗的交叉口CAV轨迹规划算法 高志军,王江锋,陈磊,董佳宽,罗冬宇,闫学东 2021 (4):  537-545.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.04.011 摘要 ( 347 )   HTML ( 15 )   PDF(2478KB) ( 239 )   针对目前智能网联车（connected and autonomous vehicle， CAV）通过交叉口的轨迹规划算法无法兼顾效率与安全协同最优的问题，根据CAV驶入交叉口通信范围时的不同初始行驶状态引入动态距离窗（dynamic distance windows， DDW）概念，提出适用于可控安全行驶条件下通行效率最优的轨迹规划算法。算法根据CAV初始行驶状态参数和信号灯信息、最大舒适加/减速度和道路限速约束条件，获得CAV初始行驶状态对应的DDW。针对CAV初始位置与停车线上游特定位置间的距离处于DDW范围之内和之外的两种情况，分别设计相应的轨迹规划算法，实现CAV通过交叉口延误最小。仿真结果显示，所提出的算法可有效提高CAV通过交叉口的效率，并且具有更小的速度波动及更平滑的时空轨迹。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于改进人工势场法的汽车弯道超车路径规划与跟踪控制 张家旭,王晨,赵健 2021 (4):  546-552.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.04.012 摘要 ( 443 )   HTML ( 15 )   PDF(2557KB) ( 417 )   本文中针对无人驾驶汽车弯道超车工况，提出一种基于改进人工势场法的汽车弯道超车路径规划算法，以及一种基于线性鲁棒控制理论的汽车弯道超车路径跟踪最优保性能控制策略。首先，分别基于螺旋下降函数、斜坡正弦函数和指数函数构建弯道引力势能场、同车道行驶较慢车辆斥力势能场和弯道边界斥力势能场，三者构成汽车弯道超车路径的搜索空间。随后，设计一种可应用于动态环境的增量搜索算法，逐步搜索汽车弯道超车路径搜索空间的最快下降方向，进而规划出汽车弯道超车路径。为执行规划出的汽车弯道超车路径，以线性2自由度汽车动力学模型为基础建立包含参数摄动的汽车弯道超车路径跟踪误差动态模型，并基于线性鲁棒控制法设计汽车弯道超车路径跟踪最优保性能控制策略。最后，仿真验证所提出的汽车弯道超车路径规划算法和路径跟踪最优保性能控制策略的可行性和有效性，结果表明：所提出的路径规划算法和跟踪控制策略可安全、舒适地引导汽车完成弯道超车工况。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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考虑驾驶人特性的智能驾驶路径跟踪算法 金立生,谢宪毅,司法,郭柏苍,石健 2021 (4):  553-561.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.04.013 摘要 ( 388 )   HTML ( 15 )   PDF(3080KB) ( 436 )   针对现有智能汽车路径跟踪控制过程中较少考虑驾驶人特性的问题，设计了一种考虑驾驶人特性的智能驾驶路径跟踪算法。采用k均值算法对实车试验获取的相关数据进行聚类分析，根据操纵特征参数的规律性和差异性将驾驶人特性分为正常型、激进型、保守型3类。根据驾驶人特性分类及聚类结果，将不同驾驶人对车辆侧向、纵向行驶状态的不同偏好特性融入至路径跟踪控制策略的设计中。采用模型预测原理设计了智能驾驶路径跟踪控制器，通过数据聚类结果来设计控制器的代价函数与约束条件。仿真试验结果表明，本文所提出的考虑驾驶人特性的路径跟踪控制策略具有较高的轨迹跟踪精度和速度控制精度，且车辆响应变化能够体现出不同的驾驶人特性，路径跟踪速度误差不超过2%，侧向跟踪误差小于0.13 m。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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考虑车辆运动约束的最优避障轨迹规划算法 杨彬,宋学伟,高振海 2021 (4):  562-570.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.04.014 摘要 ( 515 )   HTML ( 20 )   PDF(2331KB) ( 705 )   无人驾驶车辆进行障碍物规避时，须考虑车辆的运动特性以保证避障过程的安全性、舒适性、操纵稳定性等。本文中提出了一种在车辆运动约束下的避障轨迹规划算法。该算法结合障碍物的运动状态和位姿信息，在局部环境地图中对超越障碍物的期望位置进行局部采样组成离散终端状态点集，将复杂道路环境中的避障轨迹搜索问题转换为自车与状态点集之间的轨迹拟合和寻优问题。轨迹的拟合通过基于车辆侧向动力学模型的Bézier曲线规划器实现，而寻优过程则考虑到了车辆进行轨迹跟随过程中的行驶平顺性和操纵稳定性。通过与常规State Lattice算法和MPC算法在多种测试环境中进行避障效果的对比，结果表明本文中提出的规划方法在测试场景中能够使车辆安全、合理地规避障碍，同时在轨迹平顺性、操纵稳定性等方面有较好的表现。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于深度强化学习的驾驶员跟车模型研究 郭景华,李文昌,罗禹贡,陈涛,李克强 2021 (4):  571-579.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.04.015 摘要 ( 492 )   HTML ( 13 )   PDF(3731KB) ( 681 )   为提升智能驾驶系统的纵向跟车性能，本文构建了一种基于深度强化学习的驾驶员跟车模型。首先，设计了跟车场景截取准则并从自然驾驶数据中筛选出符合条件的典型跟车场景，并对其数据进行统计分析，即采用相关系数法分析了车间距、相对速度和车头时距等因素对驾驶员跟车行为的影响机理，得出驾驶员跟车行驶过程的行为特性及其影响因素。接着，基于深度确定性策略梯度算法建立了驾驶员跟车模型，将驾驶员跟车轨迹数据集输入到模拟跟车环境中，让智能体从经验数据中学习驾驶员的决策行为。最后，以原始工况数据为基准，对基于深度强化学习的跟车模型进行对比仿真验证，结果表明所构建的驾驶员跟车模型具有良好的跟踪性能，能真实地复现驾驶员的跟车行为。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于最小模型误差估计的智能汽车路径跟踪控制 任玥,冀杰,赵颖,梁艺潇,郑玲 2021 (4):  580-587.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.04.016 摘要 ( 409 )   HTML ( 9 )   PDF(2189KB) ( 339 )   为提高分布式驱动电动智能汽车在自主循迹过程中关键参数的估计精度并降低模型不确定性对控制系统鲁棒性的影响，本文中提出了一种基于观测器的自适应滑模路径跟踪控制策略。首先，针对难以直接精确测量的车辆纵、侧向速度，建立了5输入3输出3状态的状态估计系统，并采用最小模型误差准则以降低估计过程轮胎的非线性特性带来的观测模型误差。接着，基于运动学模型，计算出了路径跟踪期望横摆角速度响应，并采用自适应滑模算法实现主动转向控制。考虑线控转向系统的潜在失效风险，引入径向基神经网络对系统不确定性进行在线估计。同时，设计了直接横摆稳定控制器并采用最优转矩分配策略，进一步提高车辆的稳定性。最后，对车辆状态估计和路径跟踪进行了Carsim/Matlab联合仿真，结果表明：基于最小模型误差准则的观测器能取得较可靠的估计结果，路径跟踪控制器能保证车辆具有较好的跟踪精度和鲁棒性。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于改进安全距离模型的人机协同纵向避撞研究 赵林峰,张丁之,王慧然,陈无畏,王其东,朱茂飞 2021 (4):  588-600.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.04.017 摘要 ( 205 )   HTML ( 8 )   PDF(4154KB) ( 314 )   针对车辆纵向跟驰过程中的避撞问题，基于车辆运动状态和路面附着系数等因素，提出了一种改进的安全距离模型。针对驾驶员和主动制动系统的协调控制问题，采用可拓决策的方法，以两车实际间距和碰撞时间为参考变量建立二维可拓集合，划分动态安全边界，不同域中分别采用自由驾驶模式、协调制动模式和主动制动模式。基于避撞模型，对被选为主动制动控制器的径向基神经网络的模型进行训练，得出理想制动压力。通过软件仿真和台架硬件在环仿真，对所提控制策略进行验证，结果表明所提策略能有效避免车辆纵向碰撞，改善了制动平稳性和安全性。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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驾驶人抑制控制对风险驾驶行为的影响研究 袁伟,杨国松,付锐,张智,张康康 2021 (4):  601-609.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.04.018 摘要 ( 175 )   HTML ( 4 )   PDF(1588KB) ( 251 )   为研究驾驶人抑制控制能力与风险驾驶行为之间的关系，采用线索化Go/NoGo实验范式测量驾驶人抑制控制能力，结合抑制控制与风险决策行为特征构建模拟驾驶场景，基于驾驶模拟器系统对51名被试开展了模拟驾驶实验，记录驾驶人风险决策表现情况，并采集驾驶人操作和车辆运行数据，就抑制控制能力对风险驾驶行为的影响进行了分析。结果表明：抑制控制能力较低的驾驶人在面对风险决策时，往往表现出更高的风险行为倾向，在驾驶过程中倾向于采取更高的行驶速度，并观测到更高的超速行为比例，且对于车辆的横向控制能力偏弱。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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自动驾驶汽车测试场景构建关键技术综述 徐向阳,胡文浩,董红磊,王琰,肖凌云,李鹏辉 2021 (4):  610-619.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.04.019 摘要 ( 1176 )   HTML ( 86 )   PDF(1499KB) ( 2261 )   面向自动驾驶汽车测试场景构建，本文首先对现有场景定义与架构进行了对比分析，并提出测试场景应涵盖场景要素和测试要素的共计10层信息；其次，归纳提出了包括具体场景直接构建、典型逻辑场景挖掘分析与推理演绎和具体场景重构衍生的场景构建方法体系；再次，从单一片段测试、组合片段测试和融合交通流的测试3个维度，系统梳理了主流虚拟场景测试应用方法；最后，从场景构建方法链和工具链的角度提出了研究展望。综述研究成果将为自动驾驶汽车测试与评价提供参考。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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自动驾驶车辆道路测试场景评价方法与试验验证 王荣,孙亚夫,宋娟 2021 (4):  620-628.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.04.020 摘要 ( 532 )   HTML ( 25 )   PDF(3330KB) ( 602 )   为解决自动驾驶车辆道路测试场景不明确、典型测评场景缺失和场景量化评价难等问题，提出基于场景复杂度模型的自动驾驶车辆道路测试评价方法，创新性地采用信息熵和引力模型相结合的方法对自动驾驶车辆道路测试的场景进行评价和分类，并通过试验验证了场景评价方法的合理性，该方法有助于自动驾驶企业或第三方测评机构选取典型场景，推进自动驾驶车辆道路测试评价进程。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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注意定向功能评估及其与危险驾驶的关系 颜莉蓉,文田田,张佳文,常乐,王怡,刘牧天,颜伏伍 2021 (4):  629-639.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.04.021 摘要 ( 181 )   HTML ( 10 )   PDF(8404KB) ( 168 )   驾驶员的注意力状态是影响交通安全的重要人为因素，而空间注意定向是注意力的关键子功能。为探索驾驶员的危险驾驶行为与空间注意定向功能之间的关系，进行了37位健康受试者参加的模拟驾驶实验和线索-靶刺激实验。根据对受试者在模拟驾驶实验中驾驶行为的聚类分析结果将其分为3组。比较3组在线索-靶刺激实验中获得的行为绩效和脑电数据，使用配对T检验和重复测量方差分析对线索有效性和提示-刺激间隔的单独效果进行统计分析。对受试者反应时间和错误率的分析结果表明，具有较低驾驶错误率的受试者行为绩效表现更高，这与他们可用注意力资源的分配和外部刺激与情绪的表达能力更好有关。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标