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ISO 22737-2021 智能交通系统 - 低速自动驾驶预设路径的性能要求、系统需求和测试方法,适用于低速自动驾驶车辆的设计与测试

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简介:
本标准定义了智能交通系统中低速自动驾驶车辆的性能要求、系统需求及测试方法,旨在指导设计与验证过程。 ISO 22737-2021《智能交通系统——低速自动驾驶车辆的预定路线性能需求、系统需求及性能测试步骤》国际标准,涉及了针对低速自动驾驶(LSAD)系统的详细规范和技术要求。该文档为开发和评估在预设路线上运行的低速自动驾驶车辆提供了全面的技术指导与验证方法。

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  • ISO 22737-2021 -
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    本标准定义了智能交通系统中低速自动驾驶车辆的性能要求、系统需求及测试方法,旨在指导设计与验证过程。 ISO 22737-2021《智能交通系统——低速自动驾驶车辆的预定路线性能需求、系统需求及性能测试步骤》国际标准,涉及了针对低速自动驾驶(LSAD)系统的详细规范和技术要求。该文档为开发和评估在预设路线上运行的低速自动驾驶车辆提供了全面的技术指导与验证方法。
  • ISO 22737 定义定轨迹指标及标准
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    本简介探讨ISO 22737标准下的低速自动驾驶系统,涵盖其系统需求、性能评估与测试规范,为车辆在限定区域内的自主导航提供技术指导。 ISO 22737 规定了预定轨迹低速自动驾驶系统的系统要求、性能要求以及相应的性能测试规范。
  • ISO 21717 ——部分道内(PADS)程序(中英文版)
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    本标准详细规定了智能交通系统的部分自动驾驶车道内驾驶系统的性能要求及测试方法,涵盖安全评估、功能验证等关键环节,确保技术可靠性和道路安全性。提供中英文对照版本,便于国际交流与应用。 ISO 21717 智能交通系统-部分自动车道内驾驶系统(PADS)-性能要求和测试程序(中英文版)
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    本PDF文档详细探讨了针对智能网联汽车自动驾驶功能的试验场测试方法与具体技术要求,为开发者和研究者提供实用指导。 《智能网联汽车自动驾驶功能场地试验方法及要求》是一份详细介绍如何在特定场地上测试智能网联汽车自动驾驶功能的文档。它规定了进行此类试验的方法以及需要满足的各项标准和条件,旨在确保这些车辆的安全性和可靠性。这份文件对于研发人员、测试工程师以及其他相关领域的专业人士来说具有重要的参考价值。
  • 研发-功-巡航-限协助
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    本项目专注于自动驾驶技术中的关键功能开发,包括自适应巡航控制和速度限制辅助系统,致力于提升驾驶安全性和舒适性。 在现代汽车技术领域,辅助驾驶系统(ADAS)发挥着至关重要的作用,旨在提高行车安全性和驾驶舒适性。本段落将重点探讨一种关键的辅助驾驶功能——自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control, ACC),以及其子功能限速辅助(Speed Limit Assist, SLA)。这两个特性是智能交通系统的组成部分,帮助驾驶员更轻松地掌控车辆,并确保在道路上保持安全速度。 **自适应巡航控制(ACC)** 自适应巡航控制系统是一种先进的驾驶辅助技术,它允许汽车以预设的速度自动行驶,并根据前方车辆的距离和速度进行动态调整。这一系统的核心在于雷达传感器与车辆控制系统之间的协同工作: 1. **距离监测**:通过持续的雷达监控来测量前方车辆的位置及其相对速度,提供实时数据。 2. **速度调节**:当检测到与前车距离过近时,系统会自动降低行驶速度以保持安全间距;一旦道路畅通无阻,汽车将恢复预设的速度水平。 3. **加减速平滑处理**:确保加速和减速过程的平稳性,提高乘客舒适度。 4. **启停功能**:某些高级版本的ACC可以在交通拥堵时完全停止车辆,并在情况改善后自动重新启动。 **限速辅助(SLA)** 限速辅助是另一种重要的ADAS功能,旨在帮助驾驶员遵守道路速度限制规定。SLA系统通过整合GPS、地图数据以及识别道路标志的技术来获取当前路段的速度信息: 1. **道路限速信息收集**:利用GPS和地图数据库提供预知的限速信息,并使用摄像头实时读取路标以确认现行的最高时速。 2. **视觉提示**:当检测到速度限制变化,系统会在仪表盘上显示新的限速值;某些车辆还会通过声音提醒驾驶员注意当前的速度限制。 3. **自动减速功能**:部分SLA系统可以与ACC结合使用,在汽车尝试加速超过法定限速时进行干预。 **两者组合的效益** 当自适应巡航控制和限速辅助相结合,它们能为驾驶提供更全面的支持。例如,在高速公路或城市快速路上行驶时,车辆能够自动保持在合法的速度范围内,并且同时维持安全距离。这不仅减少了驾驶员的压力,还能显著降低由于超速和追尾引起的交通事故。 **技术挑战与未来发展方向** 尽管ACC和SLA已经取得了许多进步,但仍面临一些技术和环境上的挑战,例如恶劣天气条件下的传感器性能问题以及复杂交通状况下决策的准确性等。未来的研发趋势可能包括更精确的传感器融合、更高的自动化水平及车联网(V2X)通信集成,以实现更加智能且自主化的驾驶辅助。 自适应巡航控制和限速辅助是ADAS的重要组成部分,它们利用先进的传感技术和算法来帮助驾驶员更好地管理车辆,并提升行车的安全性和舒适性。随着技术的进步,我们可以期待这些功能在未来变得更加智能化并为我们的出行带来更多便利与安全保障。
  • 力评价内容.pdf
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    本文档探讨了评估自动驾驶汽车在公共道路上进行测试所需的能力和标准,提出了详细的评价内容与科学的方法。 自动驾驶车辆道路测试能力评估内容与方法旨在确保这些智能交通工具在实际道路上的安全、高效运行。本标准规定了对申请进行道路测试的自动驾驶车辆的能力评估,并提供了能否开展此类测试的依据。 1. 测试内容:包括感知环境(如使用雷达和摄像头等传感器识别障碍物)、路径规划与决策能力(避免碰撞,遵守交通规则)、控制系统性能(精度和稳定性),以及处理复杂交通场景的能力。此外,还需考察其自我诊断、故障处理能力和驾驶员交互功能。 2. 测试方法:道路测试通常包括模拟环境中的虚拟测试、封闭场地内的逐步增加难度的实测阶段及公开道路上的真实情况检验。 3. 评估标准:依据定位精度、目标检测率、避障成功率和响应时间等具体指标进行量化评价,数据应覆盖不同天气条件与交通流量模式。 4. 安全性评估:这是最核心的部分。需考虑系统在各种异常情况下(如设备故障或不可预见的行为)的反应能力和安全性保障措施。 5. 法规与合规性:自动驾驶车辆测试必须符合技术标准和国家法律法规,确保合法运行并获取必要的许可。 6. 数据记录与分析:全程记录车辆状态、环境感知信息及决策过程等数据,以供后期评估使用。 7. 评估报告:详细列出测试目标、过程、结果和结论的文档是判断自动驾驶车是否满足道路测试要求的关键依据,并为后续优化提供指导。 8. 持续监控与更新:由于技术进步迅速,已通过资格审查的车辆需持续接受监督以保持其性能的安全性和有效性。 总之,该评估是一个全面而严谨的过程,涵盖了从硬件到软件、感知决策以及实际操作的所有环节。这不仅推动了自动驾驶技术的发展,还保障了公众交通安全。
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    本PPT探讨了自动驾驶技术及其在智能交通系统中的应用前景,分析了相关挑战和解决方案,并展望未来发展趋势。 智能交通与自动驾驶是当前信息技术领域的热门话题之一,而华为的C-V2X技术正是推动这两者发展的重要力量。本段落旨在详细介绍这种关键技术,并探讨其在智能交通及自动驾驶领域中的应用、优势及其未来发展前景。 一、定义与特点 C-V2X(Cellular Vehicle-to-Everything)是一种基于蜂窝网络的车联网解决方案,能够实现车辆与其他车辆(V2V)、行人(V2P)以及道路基础设施(V2I)之间的通信。这项技术以高速度、低延迟和高可靠性著称,使汽车能够在复杂的交通环境中实时获取关键信息,并与周边环境进行即时互动。 二、在智能交通中的应用 C-V2X技术的应用范围广泛,在以下几个方面尤为突出: 1. 车辆互联:通过该技术的支持,车辆可以共享位置数据和其他重要信息,从而减少碰撞风险。 2. 智能交通管理:与中央控制中心建立连接后,C-V2X可提供实时的路况更新和分析结果,有助于优化城市道路网络性能。 3. 车路协同:借助于这项技术,车辆能够接收到来自路边设备(如信号灯、标志牌)的信息,并据此做出决策以提高安全性并减少拥堵情况的发生。 三、在自动驾驶中的作用 1. 感知信息交换:利用C-V2X系统,无人驾驶汽车可以与其他道路使用者分享感知数据,从而增强其对外部环境的理解能力。 2. 实时通信:除了与路侧设施之间的交互之外,这种技术还允许车辆间进行直接通讯(V2V),这对于确保安全性和效率至关重要。 3. 精确定位服务:C-V2X能够支持高精度位置跟踪功能,对于实现精准导航和避障操作而言不可或缺。 四、优点概述 1. 快速连接能力:为满足自动驾驶车辆对即时响应的需求提供了必要的带宽。 2. 低时延特性:确保信息传输几乎没有延迟,从而保证了系统的实时性和有效性。 3. 高度稳定性:即使在恶劣条件下也能保持通信畅通无阻。 五、未来展望 随着技术的进步和应用的推广,预计到2025年全球将会有大量智能基础设施被部署到位。这包括约30万公里智能化高速公路网路以及数百万个联网交通信号灯等设施。这些变化将会极大地促进整个行业的创新与变革,并为用户提供更加安全、高效且便捷的服务体验。 综上所述,C-V2X技术在推动未来交通运输方式向着更智能和自动化的方向发展方面扮演着至关重要的角色。
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    《智能网联汽车自动驾驶测试规程》是一套针对自动驾驶技术的全面评测标准,涵盖安全评估、道路测试及性能检验等内容,旨在推动智能驾驶技术的安全发展与应用。 本段落件规定了智能网联汽车自动驾驶功能检测项目的测试场景、测试方法及通过标准,并适用于申请进行道路测试的乘用车和商用车辆。不包括低速汽车和摩托车在内。
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    本资源为《自动驾驶系列丛书》中关于自动驾驶系统设计与应用的部分,以PPT形式呈现,涵盖技术原理、系统架构及应用场景等内容。 《自动驾驶系统设计及应用》是一份全面介绍前沿技术——自动驾驶的详细资料,涵盖了基础概念、系统架构、关键技术以及实际应用场景等多个方面。本讲座旨在为读者提供深入理解这一领域的核心原理,并对毕业设计中的应用具有重要指导意义。 一、自动驾驶基础 自动驾驶是指通过高度自动化的方式使车辆能够在没有人类驾驶员的情况下安全行驶的技术。实现这一技术需要先进的传感器技术、计算机视觉和导航系统等支持。根据不同的驾驶辅助程度,自动驾驶分为从0级(无自动化)到5级(完全自动化)的五个级别。 二、自动驾驶系统架构 自动驾驶系统的结构通常包括感知模块、决策模块和执行模块三个部分。其中,感知模块利用雷达、激光雷达(LiDAR)、摄像头等设备来获取周围环境的信息;决策模块基于这些信息进行路径规划、障碍物避让及遵守交通规则等方面的判断;而执行模块则负责将上述决定转化为车辆的实际操作行为。 三、关键技术 1. 传感器融合:整合不同类型的传感器数据,以提高对环境感知的准确性和稳定性。 2. 高精度地图服务:自动驾驶需要依赖高分辨率的地图信息来运行,包括道路布局、交通标志和静态障碍物等要素。 3. 机器学习与深度学习技术的应用:用于训练模型识别周围环境特征,并预测可能的行为及处理复杂驾驶情况的能力。 4. 车辆动态控制研究:涉及车辆动力学建模以及确保在各种条件下稳定行驶的算法开发。 5. V2X通信(车对外界)技术的发展,如V2V和V2I等应用,增强了汽车对周围环境的认知能力。 四、自动驾驶应用场景 1. 共享出行服务:通过部署无人车辆可以降低运营成本并提升服务质量。 2. 物流配送领域:无人驾驶货车能够实现全天候无间断的货物运输,提高了物流效率。 3. 封闭园区或特定工业环境中(如矿山和港口)的应用减少了人工投入,并提升了作业的安全性水平。 4. 应急救援场景中利用自动驾驶技术可以快速准确地到达事故现场。 五、毕业设计参考 对于学生而言,在进行与自动驾驶相关的毕业设计时,可以选择某一子领域深入研究,例如传感器数据处理方法的改进、路径规划算法优化或者针对特定应用场景下的驾驶策略设计等。同时结合实际案例和模拟软件来进行实践操作以增强理论知识的应用能力。 《自动驾驶系统设计及应用》这份资料详细介绍了该技术领域的各个方面内容,是学习与探索自动驾驶的理想资源材料。无论是理解其原理还是用于指导毕业论文撰写都非常有益处。
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    本项目旨在设计一款先进的自动驾驶泊车系统,利用传感器和摄像头技术实现车辆自动识别车位,并完成精准停车。该系统有效提升驾驶体验与安全性。 本段落包含一段完整的C++程序代码,并涉及一系列资源控制的机制。