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CAVIC 2022/01 高速公路自动驾驶巡航(HWP)预期功能安全评估报告_V4.0

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简介:
本报告为CAVIC 2022年发布的第四版高速公路自动驾驶巡航(HWP)系统预期功能安全评估,旨在深入分析并优化该技术的安全性能。 1. 前言 2. 功能定义与危害分析 3. 典型场景选取与采集 4. 量化评价体系 5. 测试方法

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  • CAVIC 2022/01 (HWP)_V4.0
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    本报告为CAVIC 2022年发布的第四版高速公路自动驾驶巡航(HWP)系统预期功能安全评估,旨在深入分析并优化该技术的安全性能。 1. 前言 2. 功能定义与危害分析 3. 典型场景选取与采集 4. 量化评价体系 5. 测试方法
  • (HWP)的分析与测试_V4.0
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    本报告为《高速公路自动驾驶巡航功能(HWP)的预期功能安全分析与测试评估报告》V4.0版,详尽阐述了HWP系统的功能安全设计、风险评估及验证测试方法,旨在提升自动驾驶技术的安全性和可靠性。 了解自动驾驶场景的采集及评价指标。
  • 研发-要求--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。
  • 基于场景的扩展HARA:结合(SOTIF)的
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    本研究提出了一种创新性的基于场景的扩展HARA方法,旨在评估自动驾驶系统中的功能安全与预期功能安全(SOTIF),以提升整体驾驶安全性。 基于场景的危害分析与风险评估(HARA)是识别车辆自动化能力的一种有效且现实的方法,例如SAE J3016定义的自动驾驶水平。对于自动驾驶系统而言,由于其通过传感器融合及执行器与其环境进行大量交互,因此危害考虑必须从单一电气电子系统的故障行为扩展到涵盖预定功能安全(SOTIF),包括网络安全。基于场景的HARA能够全面分析如何结合功能安全(FuSa)和SOTIF来评估潜在的危害,但它们之间的关系与相互依赖性需要系统化的表示方法。 此外,虽然诸如系统理论过程分析(STPA)等强大工具被用于识别、定义及分析危害,却未涉及风险评估。因此,我们研究了基于场景的HARA的最新技术,并提出了一种结合FuSa和SOTIF的扩展HARA方案。具体来说,这包括: 1. 功能场景表示与选择(例如在基本场景和事故场景中绘制); 2. 一种方法来一次性查找每个自动驾驶功能中的FuSa与SOTIF之间的关系及相互作用。 为了展示这一过程的实际应用效果,我们通过一个适用案例——横向引导辅助系统,执行了具有扩展性的基于场景的HARA,并披露了相关结果。
  • 行为的方法
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    本研究聚焦于智能驾驶领域,提出了一套全面的行为安全评估体系,旨在通过先进的算法和技术手段,确保自动驾驶系统的可靠性和安全性。该评估框架涵盖了从数据采集、分析到系统验证的全流程,力求为智能驾驶技术的实际应用提供坚实的理论支持与实践指导,推动交通出行更加智能化和安全化发展。 在自动驾驶技术发展的初期,“自动驾驶比人类驾驶安全”的观点主要基于解决由驾驶员能力不足引发的交通事故的角度来分析,但这种论点缺乏全面性。 确实,人类驾驶员存在许多局限性,但他们具备一些目前的自动驾驶系统无法比拟的优势,例如理解行人的手势和其他司机的行为。正是这些优势让车辆能够在复杂的路口环境中灵活应对各种情况。因此,在讨论自动驾驶的安全问题时,我们不仅要关注显而易见的问题(如交通事故),还应该重视那些被人类驾驶员有效处理掉的风险隐患。
  • Apollo平台的
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    Apollo自动驾驶平台的功能安全性是指百度开发的这一开源软件框架在实现高度自动化驾驶过程中所具备的安全保障机制和技术特性。 Apollo自动驾驶平台具备强大的功能安全特性。
  • 辅助开发-适应与弯道限需求分析
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    本项目专注于汽车辅助驾驶系统的研发,重点进行自适应巡航及弯道限速功能的需求分析,旨在提升行车安全性和舒适性。 在现代汽车技术中,辅助驾驶系统(ADAS)的作用日益显著,旨在提高行车安全性和驾驶舒适性。其中自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control, ACC)是ADAS的一项核心功能,它允许车辆自动调整速度以保持与前方车辆的安全距离。“弯道限速辅助”则是自适应巡航控制系统在复杂路况下的一个高级扩展,专门针对弯道路段,确保车辆安全、稳定地行驶。 自适应巡航控制(ACC)的基本工作原理是通过雷达传感器或激光雷达持续监测与前车的距离,并根据预设的跟车间距自动调整本车的速度。系统通常有多个预设的跟车间距等级供驾驶员选择。当前方车辆减速或加速时,ACC会相应地调节本车速度,必要时甚至完全停止以避免碰撞。 弯道限速辅助(Curve Speed Assist, CSA)是ACC系统的智能补充,在高速公路和乡间道路的弯道行驶中特别有用。该功能基于高精度地图数据和车辆动态信息来预测即将进入的弯道曲率,并在检测到前方有弯道时自动降低车速,以符合安全过弯的最大速度,防止因速度过快导致失控或打滑。 CSA系统的工作流程如下:首先通过传感器识别出前方的弯道;然后分析弯道半径和当前车速;接着根据车辆物理特性(如轮胎抓地力、车身稳定性等)计算安全过弯的速度。如果当前车速超过这个值,系统会逐步减速以确保进入弯道路段时速度合适。 除了提高行车安全性,CSA还有助于改善驾驶体验。在没有该功能的情况下,驾驶员需要频繁调整车速应对路况变化,在长途旅行中容易感到疲劳。而CSA可以自动处理这些细节,使驾驶员更加专注于路面状况并享受更轻松的旅程。 然而,任何辅助系统都不是万能的,驾驶员仍需保持警觉随时准备接管控制权。尽管CSA和ACC能够显著减少因速度不当引发事故的风险,在遇到未标注障碍物或极端天气条件时,人类判断依然至关重要。 综上所述,结合弯道限速辅助功能的自适应巡航控制系统为现代驾驶提供了智能且安全的选择。随着技术进步,我们期待这类系统变得更加智能化,并进一步提升道路安全和驾驶体验。
  • 研发-算法-适应系统
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    本项目专注于开发先进的自适应巡航控制系统,利用机器学习和传感器融合技术优化车辆在不同交通状况下的自动跟车及安全距离控制。 自适应巡航控制功能的代码参考了博世的技术。
  • 与车协同的发展
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    本报告深入探讨了自动驾驶技术及车路协同系统的发展趋势、关键技术挑战及未来应用前景,旨在推动智能交通系统的革新。 自动驾驶技术的基本原理是通过车辆上安装的各种传感器(如雷达、摄像头)来感知周围环境,并根据这些数据做出控制决策。这种控制系统主要负责纵向和横向的组合操作:纵向控制涉及车速调节,而横向则专注于方向调整。 在实际应用中,自动驾驶过程可以分为三个关键阶段: 1. **信息采集**:在这个阶段,车辆上的传感器会探测周围的行人、其他车辆的位置以及道路状况(如车道线),并收集有关速度和加速度的数据。 2. **信息处理**:接下来,在汽车电子控制单元(ECU)中对所采集到的信息进行分析与计算。这一过程包括识别环境中的各种因素,并据此做出适当的驾驶决策。 3. **执行指令**:最后,基于之前步骤得出的结论,自动驾驶系统会向车辆的动力装置和转向控制系统发送命令以实现加速、减速或改变方向等操作。 通过这三个阶段的有效配合,无人驾驶汽车能够安全有效地在道路上行驶。
  • 2022年中国行业发展(70页).pdf
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    该报告深入分析了2022年中国自动驾驶行业的现状与趋势,涵盖政策环境、技术进展及市场前景等方面,并提供了详实的数据和案例。 2022年中国自动驾驶行业研究报告.pdf是一份详细分析中国自动驾驶行业发展现状、趋势及未来前景的文档。报告涵盖了技术进步、政策环境以及市场动态等多个方面,为读者提供了全面而深入的信息资源。该研究不仅探讨了当前的技术挑战和解决方案,还展望了自动驾驶在中国市场的潜在机遇与发展方向。