基于LabVIEW的智能车仿真平台
基于LabVIEW的智能车仿真平台
Intelligent Vehicle Simulation Platform Based on LabVIEW
作者：周斌蒋荻南李立国
职务：硕士研究生
学校：清华大学汽车工程系
应用领域：高校/教育
挑战：针对“飞思卡尔”杯全国大学
生智能车邀请赛，为了给参加本次智
能车邀请赛的各支队伍提供一个可离
线/在线仿真以及理论试验的平台，要
求在短时间内开发出可靠的智能车仿
真平台。
应用方案：根据开发需求，在LabVIEW
高效图形化开发环境下，采用软硬件V
型开发方式，通过实车试验对电机、
舵机、转向性能等方面进行测试和标
定，使平台可针对不同的赛车、赛道、
路径识别方案、控制策略等内容，进
行精确的仿真以及相关分析，从而大
大提高智能车开发效率。
使用的产品：LabVIEW 7.0
引言
2006年8月，清华大学将举办第一
届“飞思卡尔”杯全国大学生智能车
邀请赛。全国50多所著名高校将参加
此项赛事，目前正在积极准备之中。
我们知道，按照传统的开发思想，
主要分为制造赛道，硬件布置、控制
算法，通过实车的调试再进行相应的
修改，如此循环，如图1所示。这种
模式具有成本高，开发周期长以及试
验无法重现和归档等缺陷。
如果换一种思路，采用虚拟开发
模式，先进行虚拟仿真，得到优化的
硬件布置和控制算法后，再进行实车
开发，这样将大大提高效率和降低成
本，见图2。正是在这样的构想下，我
们开发了Plastid智能仿真软件。值得
一提的是，在韩国4届大赛中，还没
有类似软件出现，因此它具有一定的
独创性。
V型开发模式
软件的开发流程，分为开发平台、
仿真内核、操作界面以及匹配标定，
由于有“匹配标定”这一个环节，因
此我们采取软硬件同步开发的V型开
发模式，如图3所示。
的需求。LabVIEW支持多任务，同时
对外设有C语言接口。选用LabVIEW开
发还可以提高程序的可靠性。
内核算法涉及汽车专业知识，如
图4所示，在每个计算周期中，系统首
先计算出传感器输出和赛车车速，输
入智能车控制算法中，通过匹配标定
单元可得出加速度和前轮转角，在刚
体的运动模型算法中得出下一计算周
期的车速和赛车坐标。
利用LabVIEW
简单易用的GUI控
件，可以完全按使
用者的需求进行界
面的设计。Plastid
系统的使用界面做
到了美观、大方，简明且操作方便，
符合人机工程学。
图1智能车开发传统模式
图2智能车开发虚拟模式
我们采用LabVIEW作为软件的
开发平台，是因为图形化编程环境
LabVIEW，满足建立灵活的可扩展式
测试测量和控制应用系统的要求，同
时满足以最小成本最快速地开发系统
图4 内核算法图
如图3所示，软件开发的最后环
节为匹配标定过程。通过大量的实车
试验，我们得到驱动电机Map图，转
向性能，加减速性能以及舵机转向性
能等实车参数，并将其补充进内核算
法中的匹配标定单元（图4）中，从而
完善了Plastid。
系统构架
图5是整个仿真系统的构架图，
主要分为基本模型层、控制算法层、
图3 V型开发模式
通讯层以及仿真环境层。
案输入或移植自己的控制算法。 基本模型层包括赛车模型与赛道模
型，使用者可根据实际情况设定模型参数，它为整个系统提供了底层的驱动，
仿真结果都是在这两个模型的基础上计算得来的。
一个具有高级控制策略的智能车应该在不同的赛道上都具有稳定的发挥。在Plastid 中很容易解决避免制作很多实际赛道困难，如图6所示，我们可以用点、弧、手绘等方式方便地设计出各种赛道进行仿真使用设计出不同的赛道，并将其保存成文件，在仿真时将其调用即可。 图5 Plastid 平台构架图
图6 赛道设计界面
赛车也是整个仿真的基础模型之一。如图7所示，在赛车参数面板中，左边可以任意设置赛车的几何参数，右边传感器布置区支持各种传感器布置方式的设定。试驾功能可以在设计阶段对赛车的运动和传感器性能进行测试，提高了开发效率。
控制算法层为使用者提供了3种不同的仿真方案：SubVI 、C 结点以及单片
机在线仿真。使用者可选择其中一个方
通讯层只用于单片机的在线仿真，使用CAN 模块，可以使单片机与仿真系统进行即时的数据交流，从而实现动态仿真。
首先，最接近于LabVIEW 编程环境的即为SubVI 方案。此方案对于熟悉LabVIEW G 语言编程方法的使用者来说非常简单，但将单片机的控制算法转换为子VI 的程序需要一个过程。
其次，C 结点方案则更适合于采用C 语言编程的使用者们，其程序直接用C 语言编写，用Visual Studio IDE 将其编译为dll 文件，系统在仿真时会自动调用该dll ，从而实现与SubVI 一样的控制和反馈。
最后，利用CAN 或串口模块，系统可以直接与单片机进行直接通讯，并实现在线仿真。单片机方面只需要在其CAN 接口或串口即时地传送其控制量，而Plastid 则通过模块得到这些量，并传送反馈量给单片机。
动态仿真环境层基于赛车、赛道模型以及控制算法所输出的控制信号（电机控制、转向控制及车速信号等），计算出车的行走路线，并即时地将数据传回控制算法层（其计算周期可调）。
在比赛仿真界面中，通过调用控制算法、赛道、赛车，可以在仿真内核上进行仿真运算（对应调用各个文件）。如图8，界面上实时显示车速、前轮转角等参量的变化。仿真后，可以将仿真过程保存，以供回放时调用。
图7 赛车参数界面
凭借LabVIEW 软件的优势，系统可以方便地将仿真过程中的各种变量记录下来，特别是一些实际试验时无法测量的量，保存于文件中。在回放模式中，用户可以调用这些文件，对其仿真结果进行后期分析和处理，从而可以更准确地发现问题，指导赛车设置和控制算法的优化。
图8 比赛仿真界面
成果
通过测试和对比，Plastid 智能车仿真平台可以有效地仿真出赛车的实际行驶路线以及直道波动、弯道超调、弯道回转以及交替弯道等现象，具有相当高的仿真精度。
此外，基于LabVIEW 的本仿真平台还作为本次智能车大赛的官方软件，与赛车一起配套发布，给其他参赛者们提供了帮助和服务。我们给参赛队提供多次现场培训以及网上在线答疑，使他们能够迅速掌握软件的使用。凭借出色的创意和较高的实用性，Plastid 仿真平台在今年清华大学第二届NI 杯虚拟仪器设计大赛中获得第一名和最佳创新奖。在清华大学第二十三届“挑战杯”学生课外学术科技作品竞赛中获得了一等奖的殊荣。
综上所述，本仿真平台是在LabVIEW 图形化编程环境下开发完成的，并将做不断的优化和改进，为广大参赛队伍更好地完成开发任务而服务。
智能车辆安全辅助驾驶技术研究近况
文章编号:1002O0268 (2007)07O0107O05 智能车辆安全辅助驾驶技术研究近况 基金项目: 国家自然科学基金资助项目 () 作者简介: 王荣本(1946-),男,教授,博士生导师, 研究方向为智能车辆、汽车安全辅助驾驶、物流自动化 xx,xx,xx,xx,余天xx (吉林大学交通学院,吉林长春130025) 摘要: 论述了安全辅助驾驶技术的研究现状、研究的必要性以及研究进展。安全辅助驾驶技术包括车道偏离预警与保持、前方车辆探测及安全车距保持、行人检测、驾驶员行为监测、车辆运动控制与通讯等。分析了各种传感器的优缺点及其在实际应用过程中存在的问题,基于单一传感器不能很好地解决安全辅助驾驶技术可靠性和环境适应能力的要求,应结合激光雷达技术解决图像模糊问题,利用红外传感器增强机器视觉识别的可靠性,未来的安全辅助驾驶技术应该采取多种传感器融合的技术,结合毫米波雷达和激光雷达系统具有深度测量精确的特点,将极大的推动汽车安全辅助驾驶系统的应用和推广。 关键词: 智能交通系统;安全辅助驾驶;车道偏离预警;行人检测;车间通讯中图分类 号:
U491文献标识 码:AReviewontheResearchofIntelligentVehicleSafetyDrivingAssistantTechnology WANGRongOben,GUOLie,JINLiOsheng,GUBaiOyuan,YUTianOhong (SchoolofTransportation,JilinUniversity,Jilin Changchun 130025,China) Abstract: Keywords: 引言 智能车辆是利用传感器技术、信号处理技术、通讯技术、计算机技术等,辨识车辆所处的环境和状态,根据各传感器所得到的信息做出分析和判断,或者给司机发出劝告和报警信息,提请司机注意规避危险;并能在紧急情况下,帮助司机操作车辆(即辅助驾驶),防止事故的发生。 早期智能车辆研究主要集中在如何采用各种传感器技术实现车辆全自动化无人驾驶,随着研究的深入,重点着眼于提高汽车的安全性、舒适性以及提供优良的人车交互界面,并努力向市场推广智能车辆相关技术的应用。 1998年美国运输部认为日益严重的交通事故是最迫切需要解决的问题,开始组织实施智能车辆先导IVI(IntelligentVehicleInitiative)计划。该计划的基本宗旨和目标是预防交通事故及其引起的人员伤亡,提高安全性,并以人为因素为基础,防止驾驶员精神分散,促进防撞系统的推广应用。 智能车辆技术研究重点的转移主要是日渐增长的交通事故以及对减少驾驶员操作强度的需求。根据美国运输部IVI计划,仅在美国,每年至少发生680万起交通事故,造成412万人死亡。 在一些发达国家,情况就更严重。如我国在2004年共发生道路交通事故517889起,造成1077人死亡,直接财产损失2319亿元,与2003年相比,死亡人数上升216%。1安全辅助驾驶技术的研究现状 安全辅助驾驶技术主要目的是提高汽车行驶的安全性,通过安装在车辆及道路上的各种传感器掌握本车、道路以及周围车辆的状况等信息,为驾驶员提供劝
西南交通大学_基于自动化技术的智能驾驶模拟汽车(陈然)
基于自动化技术的智能驾驶模拟汽车 设计者：陈然1曾壹2刘王瑞1 指导教师：朱志国 （西南交通大学1交通运输与物流学院，2电气工程学院四川成都611756） 作品内容简介 近年来，随着自动化技术的快速发展，以及自动驾驶技术的逐渐成熟，自动驾驶的汽车越来越受到人们的期待。自动驾驶的汽车不仅可以代替部分司机的驾驶功能，还能检测出司机在驾驶过程中的一些错误操作，因此可以说自动驾驶的汽车能在安全性和可靠性上有较大提高。本次论文中的车辆就是基于自动化的技术而实现自动驾驶，它能充分减轻司机的劳动强度，提高车辆的可靠性，保证车辆和人员的安全。 该系统分为自动控制，换道控制两种控制模式，以及两种模式的切换按钮——JTA（警惕按钮）。当车辆处于自动控制模式时，通过设备检测两根车道线使车辆在车道内行驶，检测到前方存在障碍物后停止车辆，检测到侧方存在障碍物时拒绝换道；当车辆处于换道控制模式时，在侧方无车辆时可屏蔽检测车道功能实现正常手动换道，另外在有违规操作时都伴有声音报警。两个模式可由JTA按钮自由切换。 该系统可以实现自动驾驶，减轻司机的劳动强度，防护疲劳、酒后以及不娴熟的驾驶，更好的帮助残疾人士驾驶汽车，另外在加装相关设备的情况下，可以在恶劣天气下行驶，进行灾害救援甚至军事行动等。 此车辆完全由我们自己制作，旨在展示我们自己所学，在制作工程中有所收获，有些功能还不太完善，但也能为相关部门提供技术参考。 关键字：安全可靠自动控制换道控制警惕按钮 1．研究背景 20世纪80年代以来 ,智能控制理论与技术在交通运输工程中越来越多地被应用。在这一背景下 , 自动驾驶汽车的提出是十分必然的。自动驾驶汽车是一种高新技术密集的新型汽车 ,是目前主流汽车的换代产品。随着我国汽车保有量的增加 , 道路交通拥堵现象越来越严重 , 每年发生的交通事故也在不断上升 ,为了更好的解决这一问题 ,研究和开发汽车自动驾驶系统是很必要的。有研究表明一个年轻敏捷的驾驶员,通常对各种情况做出及时反应的时间约为500毫秒,自动驾驶系统做出反应的时间不超过100毫秒 ,安全性更高 ,而且还可以将该系统安装在大型货车上,替代疲劳驾驶的司机,可以大大降低事故的发生率。 随着信息技术、计算机技术、制造技术等高新技术的迅猛发展，国际上汽车研究设计开发水平在大幅度提高 , 在中国开展汽车自动驾驶系统的研究,具有特别重要的意义,具体体现在以下几个方面： 1、突破制约汽车工业整体跃上新台阶的若干理论与技术基础难题； 2、在“智能汽车”这一新的制高点上，缩小与国际先进水平的差距 3、在新一代汽车“智能汽车”领域占有一席之地 ,并促进智能运输系统研究开发 4、形成中国自己的智能汽车研究队伍和研究基地 ,这对于中国意义尤其重大。
高级驾驶辅助系统ADAS各功能详解
ADAS（高级驾驶辅助系统）高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistant System），简称ADAS，是利用安装于车上的各式各样的传感器，在第一时间收集车内外的环境数据，进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险，以引起注意和提高安全性的主动安全技术。ADAS 采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等，可以探测光、热、压力或其它用于监测汽车状态的变量，通常位于车辆的前后保险杠、侧视镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上。早期的ADAS 技术主要以被动式报警为主，当车辆检测到潜在危险时，会发出警报提醒驾车者注意异常的车辆或道路情况。对于最新的ADAS 技术来说，主动式干预也很常见。ADAS通常包括以下17种用与汽车驾驶辅助的系统： 1、导航：导航是一个研究领域，重点是监测和控制工艺或车辆从一个地方移动到另一个地方的过程。导航领域包括四个一般类别：陆地导航，海洋导航，航空导航和空间导航。 2、时交通系统TMC：TMC是是欧洲的辅助GPS导航的功能系统。它是通过RDS方式发送实时交通信息和天气状况的一种开放式数据应用。借助于具有TMC功能的导航系统，数据信息可以被接收并解码，然后以用户语言或可视化的方式将和当前旅行路线相关的信息展现给驾驶者。 3、电子警察系统ISA：我国道路交通管理系统中的“电子警察”是随着科技的发展而产生的，是一个时代的产物。它作为现代道路交通安全管理的有效手段，可以迅速地监控、抓拍、处理交通违章事件，迅速地获取违章证据，提供行之有效的监测手段，为改善城市交
通拥堵现象起到了重要的作用，已成为道路交通管理队伍中必不可少的一员，以充分发挥它准确、公正的执法作用。 4、车联网（Internet of Vehicles）：车联网是由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大交互网络。通过GPS、RFID、传感器、摄像头图像处理等装置，车辆可以完成自身环境和状态信息的采集；通过互联网技术，所有的车辆可以将自身的各种信息传输汇聚到中央处理器；通过计算机技术，这些大量车辆的信息可以被分析和处理，从而计算出不同车辆的最佳路线、及时汇报路况和安排信号灯周期 5、自适应巡航ACC（Adaptivecruise control）：自适应巡航控制系统是一种智能化的自动控制系统，它是在早已存在的巡航控制技术的基础上发展而来的。在车辆行驶过程中，安装在车辆前部的车距传感器（雷达）持续扫描车辆前方道路，同时轮速传感器采集车速信号。当与前车之间的距离过小时，ACC控制单元可以通过与制动防抱死系统、发动机控制系统协调动作，使车轮适当制动，并使发动机的输出功率下降，以使车辆与前方车辆始终保持安全距离。自适应巡航控制系统在控制车辆制动时，通常会将制动减速度限制在不影响舒适的程度，当需要更大的减速度时，ACC控制单元会发出声光信号通知驾驶者主动采取制动操作。当与前车之间的距离增加到安全距离时，ACC控制单元控制车辆按照设定的车速行驶。 6、车道偏移预警系统LDWS（Lanedeparture warning system）：车道偏离预警系统是一种通过报警的方式辅助驾驶员减少汽车因车道偏离而发生交通事故的系统。车道偏离预警系统由图像处理芯片、控制器、传感器等组成。
《智能网联汽车技术概论》第八章 课后习题
第八章 ADAS与智能网联汽车的应用
本章小结 本章的学习目标你已经达成了吗？请通过思考以下问题的答案进行结果检验。序号问题自检结果 1 ADAS的含义是什么？全国汽车标准化技术委员会将ADAS定义为利用安装在车辆上的传感、通信、决策及执行等装置，监测驾驶员、车辆及其行驶环境并通过影像、灯光、声音、触觉提示/警告或控制等方式辅助驾驶员执行驾驶任务或主动避免/减轻碰撞危害的各类系统的总称。 2 ADAS的技术路线是什么？ADAS的技术路线有两条：1）第一条技术路线是从预警系统到干预系统的升级；2）第二条技术路线是将主动安全与被动安全系统相结合。 3 ADAS预警系统的组成和主要功能 是什么？ ADAS预警系统的组成包括：驾驶员疲劳监 测、驾驶员注意力监测、车辆检测、交通标 志识别、智能限速提醒、弯道速度预警、抬 头显示、全景影像监测、夜视、行人检测、 前向车距监测、前向碰撞预警、后向碰撞预 警、车道偏移报警系统、变道碰撞预警、盲 区监测、侧面盲区监测、转向盲区监测、后 方交通穿行提示、前方交通穿行提示、车门 开启预警、倒车环境辅助、低速行车环境辅 助。 主要功能： （答案请参考教材第八章中表8-1ADAS预警 类辅助驾驶系统的主要功能表的内容） 4 ADAS驾驶辅助系统的组成和主要 功能是什么？ ADAS驾驶辅助系统的组成主要包括：自动紧 急制动、紧急制动辅助、自动紧急转向、紧 急转向辅助、智能限速控制、车道保持辅助、 车道居中控制、车道偏离抑制、智能泊车辅 助、增强现实导航、自适应巡航控制、全速 自适应巡航控制、交通拥堵辅助、加速踏板 防误踩、酒精闭锁、自适应远光灯、自适应 前照灯、远光自动控制、远光自动控制。
智能化运维管理系统设计
1.1智能运维管理系统 1.1.1设计目标 公安将关键业务运行于IT网络系统之上，那么该系统是否能够正常运行直接关系到业务是否能够正常运行的关键之所在。但目前普遍管理人员经常面临的问题是：网络变慢了、设备发生故障、应用系统运行效率很低、想升级改造系统但无法说清问题的真实原因。网络系统的任何故障如果没有及时得到妥善处理都将会导致很大的影响甚至会成为灾难。因此，如何保障网络系统的正常运行，实现：预知故障，即在故障发生之前发现故障；实时告知，即在第一时间将故障情况通知相关的管理人员；有效处理，即在预定的时间内处理故障，若未及时处理将采取升级措施；以上问题简单来说，如何实现“第一时间发现问题”、“第一时间通知相关人员”，“第一时间处理问题”，成为智能运维管理系统主管关注的重点问题。 本系统设计目标是建设一套对平台服务器、服务软件模块、数字视频设备、监控摄像头和图像质量进行定时巡检诊断、故障记录、告警、统计分析、故障旁路、设备和软件模块整合于一体的智能化运维管理系统。 1.1.2系统组成结构 系统由设备巡检服务器、视频信号诊断服务器、报警转发服务器、网管客户端和数据库组成。 设备巡检服务器通过向各本服务器、服务软件模块、数字视频设备发送巡
检指令来获取设备运行状态，对于故障设备，按照服务器热备策略自动启动备份服务器（如流媒体服务器），或重启设备和服务模块，以实现故障旁路和自动恢复功能。 视频信号诊断服务器对系统内视频信号轮巡检测，检测结果在数据库自动产生记录并告警； 故障信号通过报警转发服务器向网管客户端、手机和电子邮件发送告警信息。 为了提高故障检测诊断效率，增强故障发现的实时性，设备巡检服务器可以分布部署，设计在每个分局部署一台设备巡检服务器，负责对本网络区域内设备的巡检。 报警转发服务器和数据库仍利用一期的设备，无需另外配置。 系统原理结构图如图4.5所示。
先进驾驶辅助系统(ADAS)测试技术
先进驾驶辅助系统（ADAS）测试技术 一、中国汽车行业车辆主动安全的发展现状 汽车进入中国市场的短短20年间，已然使我国成为全球最大的汽车生产及销售国。2014年的产销分别完成2143.05万辆和2107.91万辆，比上年同期分别增长7.2％和6.1％。中国汽车市场的高速疾行，无论是消费者还是汽车制造企业,在这个过程中都受益匪浅。然而婉转优美的旋律背后，掩盖的却是整个社会浮躁与取巧的心态。自由奔放增长的同时伴随着一个让人焦虑的数字，仅2013年，我国交通事故死亡人数就达到60000人，这个数字背后隐藏的事实是对安全意识和辅助措施的缺乏。 今年年初奥迪在拉斯维加斯举行的CES（消费电子展）期间，向外界展示了集合汽车安全、传感器通信之大成的自动驾驶技术，前不久丰田汽车也在东京举行“全球安全技术交流会”，而中国的汽车企业近年来也不约而同的将研发重点放在了汽车安全技术的研发当中。无论是主动安全还是被动安全，安全产品的开发应用正在如火如荼的进行。改善汽车安全，尤其是主动安全技术（ADAS）地位正在凸显，主动安全技术（ADAS）正在成为汽车电子领域的新宠儿。 先进驾驶辅助技术（即ADAS）即主动安全技术的诠释，它是一种高级驾驶员辅助系统，在车辆行驶过程中全程帮助驾驶员的主动安全辅助系统。现阶段ADAS 系统应用最广的三大技术是自适应巡航控制系统（ACC）、车道偏离预警系统（LDW）以及自动紧急刹车系统（AEB）,预计2015年这3中技术组成的ADAS市场价值将急速增加。除此之外，ADAS系统还包括夜视系统（NV）、驾驶员困倦报警系统、自适应灯光控制系统、以及限速交通标志提醒等系统。 二、ADAS技术应用的现实及普世意义 随着消费者对车辆安全的理解和需求不断提升，ADAS技术的开发与应用也就成为了汽车企业市场竞争力的重要筹码，能够让更多汽车搭载更加有效减少伤亡的安全系统，也更具有现实和普世意义。此时，除了研究ADAS的新功能和算法，保证ADAS功能在整车环境的可靠与稳定已成为了其开发最大的难点。只有通过完善的ADAS测试技术才能够尽早在研发阶段发现问题，挖掘ADAS隐藏的功能缺陷及不合理之处，才能够保证ADAS技术应用的功能完整性及有效性，从而确保产品在炙手可热的市场中的核心竞争力。 目前国际化标准组织以及Euro NCAP（汽车界最权威的安全认证机构）均对ACC、LDW系统指定了实车测试的典型工况及要求，并且Euro NCAP对此有详细的评估准则与星级评分。此外2014年Euro NCAP将AEB（自动紧急刹车系统）正式纳入评估体系，并且制订了实车测试的典型工况与评价标准。因此，ADAS 系统应用的重要性与必要性显而易见。 三、ADAS系统自身特色及测试重点 ADAS系统的功能与应用特性不同于常规汽车电子控制系统，ADAS具有自身的特点： 1）ADAS的应用场景一般为人、车、路构成的闭环系统，三者缺一不可 2）ADAS与自身车辆性能以及道路的特性、驾驶员的安全行为直接相关 3）ADAS系统通常需与多个车载控制系统协作，是一种分布式控制系统
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
ADAS智能驾驶辅助系统
ADAS智能驾驶辅助系统 一、ADAS技术发展现状： 未来科技进步趋势将从“互联网”向“物联网”发展，智能驾驶是“万物互联”的最好载体，“无人驾驶”是汽车智能的终极发展方向。智能驾驶将进入高速发展期，预计在2020-2025年智能汽车将进入量产阶段，结合移动互联网、大数据、云计算的智能驾驶服务预计会在十年后全面推广。ADAS 是智能驾驶汽车的关键落地点，模块化分类主要有以下几点：车道偏离预警LDW，车道保持辅助LKA，紧急自动刹车AEB，智能远光灯IHC，自动泊车AP 等等。目前ADAS在国内外都属于研究阶段，只有一些高端车有了部分的技术储备，例如：丰田的公路自动驾驶辅助AHAC，特斯拉的自动巡航Autopilot，通用的Super Cruise。 二、ADAS技术市场格局分析： 智能驾驶技术未来的空间格局呈现金字塔结构，主要分为三层： 传统车企掌握着汽车生产资质和整车控制集成的核心竞争，科技型企业或者研究所凭借在人工智能、人机交互方面的优势抢占一部分市场份额。 ADAS供应商利用掌握的感知识别算法等为车企和科技型公司提供ADAS 系统解决方案； 底层零部件供应商：雷达，摄像头，芯片，电子刹车等等。 分析可知：底层零部件都掌握在供应商的手上，比较分散，其核心价值在于市场份额占据比例；塔尖的传统车企与科技公司，一般都会以合作的方式，核心产品大多为无人驾驶汽车这种涉及汽车生产资质与人工智能高端、核心算法的结合领域；中间层的ADAS研究是衔接二者的一个关键落地点，底层零部件是ADAS实现的载体，无人驾驶汽车是ADAS的高度集成。 ADAS技术领域的研究不仅仅可以作为塔尖与塔底的结合点，还可以通过ADAS技术的逐步深入研究与系统化集成，逐渐成为屹立于塔尖的科技型企业，从而实现整个技术点在质上的飞越与创新。 三、ADAS技术介绍： 1.整体框图：
智能驾驶测试解决方案
智能驾驶测试解决方案 智能网联汽车集中运用了计算机、现代传感、信息融合、模式识别、通信网络及自动控制等技术，是一个集环境感知、规划决策和多等级自动驾驶控制于一体的技术综合体。 为此在智能网联汽车研发过程中测试和验证面临巨大的挑战。一方面，需要新的测试方法以改进传统路测方法，解决传统测试中需要大量行驶里程所带来的一些问题。另一方面，由于发展初期有限的市场渗透率，测试验证过程还需考虑混合交通环境下其他交通参与者的驾驶行为对自动驾驶汽车功能产生的重大影响。 AA作为Vector、Rohde & Schwarz、IPG、Pi innovo公司、PikeTec、HQRadar 公司的技术合作伙伴，将为中国汽车客户提供智能网联相关测试系统及服务，主要包括L1-L5自动驾驶控制系统的快速原型开发工具、MIL/HIL/VIL测试系统、车联网功能测试系统、FOTA功能测试，毫米波雷达测试及仿真系统等，全面助力智能网联汽车的研发与生产。
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
智能化IT运维管理平台方案建议书
智能化IT运维管理平台 方案建议书
目录 1技术方案概述 (6) 1.1编制说明及依据 (6) 1.1.1编制说明 (6) 1.1.2编制依据 (6) 2项目需求分析 (10) 2.1成果预期与成果目标 (10) 2.2对项目的解读与理解 (11) 2.2.1强化主动监控，实现集中管理 (11) 2.2.2快速定位故障，减少维护成本 (11) 2.2.3提升主动管理、辅助分析决策 (12) 2.2.4直观运行展现，快速指挥调度 (12) 2.2.5规范日常流程，有序高效协作 (12) 2.3主要问题、重点及难点的阐述 (12) 2.3.1实现统一监控、处置及展现 (13) 2.3.2完整、有效、统一的配置管理库 (13) 2.3.3符合ITIL规范的基础服务流程 (14) 2.3.4可灵活定制的运维流程引擎 (14) 2.3.5通过服务目录、服务级别管理提升运维服务质量 (15) 2.3.6简单易用的报表设计器 (15) 2.3.7统一的运维服务门户 (16) 2.3.8面向不同运维视角的个人工作台 (16) 2.3.9完善、严格的权限和认证管理 (16) 2.3.10标准、灵活的开放接口和扩展需求 (17) 3体系及制度建设 (18) 2
3.1参考标准与方法论 (18) 3.1.1运维体系参考标准规范 (18) 3.1.2IT运维管理成熟度分析 (19) 3.1.3运维体系建设方法论 (21) 3.2运维管理体系规划 (24) 3.2.1运维管理规划目标 (24) 3.2.2运维管理总体规划 (24) 3.3运维管理管理制度建设 (26) 3.3.1运维流程管理规范 (26) 3.3.2IT运维操作管理规范 (26) 3.3.3进行运维服务提升评估 (27) 4平台技术方案 (28) 4.1总体设计方案 (28) 4.1.1总体设计技术路线 (28) 4.1.2系统总体功能架构 (29) 4.2功能设计方案 (31) 4.2.1资产配置管理库（CMDB） (31) 4.2.2集中监控管理（监控中心） (48) 4.2.3操作审计管理（操作中心） (115) 4.2.4运维服务流程（流程中心） (123) 4.2.5运维统计分析（度量中心） (179) 4.2.6运维管理门户 (189) 4.3非功能设计方案 (225) 4.3.1系统性能设计 (225) 4.3.2系统扩展性设计 (225) 4.3.3系统安全性设计 (229) 3
汽车智能辅助驾驶系统
汽车智能辅助驾驶系统
目录 1 需求分析……………………………………… (1) 2 智能车和智能交通系统简介 (1) 3 CCD摄像头的图像采集原理 (2) 4 图像的预处理……………………………………… (3) 5道路区域检测……………………………………… (4) 6目标检测和车距测量……………………………………… (5)
7系统的硬件构成和工作原理……………………………………… 6 8系统软件流程图……………………………………… (7) 9结论与展望……………………………………… (8) 10参考文献……………………………………… (9)
需求分析 汽车作为一种快速、灵活而经济的交通工具，普遍受到人们的关注。20世纪后半叶以来，汽车工业得到了迅速发展。国家积极推进汽车工业和消费，汽车进入寻常百姓家。但是汽车给我们带来方便的同时也带来了不少的问题，其中最主要的就是交通事故频繁发生，由此导致的人员伤亡和财产损失数目嘛人。据全球各交通和警察部门的统计：2003年全世界交通事故死亡人数为50万人，其中，中国交通事故死亡人数为l0．4万人，占世界交通事故死亡人数的20％还多，而美国、俄罗斯的死亡人数则分别为4万人和2．6万人；拿两个规模相当的城市比较，北京的交通事故致死率为14％，东京则为0．7％。在诸多交通事故中，由于驾驶员反应不及 1
造成的交通事故占80％以上，汽车追尾事故占30％一40％，而追尾事故造成的损失和伤亡又占总损失的60％以上。据奔驰汽车公司的一项研究表明：驾驶员只要在有碰撞危险的0．5秒前得到预警，就可以避免至少60％的追尾撞车的事故，30％的迎面撞车事故和50％的路面相关事故；若在1秒前“预警”，则可避免90％的事故发生。中国正在成为全球最大的新兴市场，汽车保有量已突破2600万辆，年销售汽车将突破600万辆，未来5年将成为仅次于美国的全球第二大汽车销售国。而纵观世界汽车的数量则更是多得惊人，光是美国国内的汽车保有量就多达2亿多辆，并且世界每年还有成亿的新车涌向市场。如此巨大的汽车数量和汽车市场，加上极端残酷的车祸事故和悲惨后果，发展汽车安全技术刻不容缓。汽车安全技术主 2
【CN109801534A】基于自动驾驶模拟器的驾驶行为硬件在环仿真测试系统【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910124021.7 (22)申请日 2019.02.19 (71)申请人 上海思致汽车工程技术有限公司 地址 201108 上海市闵行区金都路3669号6 幢1层B14室 (72)发明人 邹博 (74)专利代理机构 上海科盛知识产权代理有限 公司 31225 代理人 蔡彭君 (51)Int.Cl. G09B 9/04(2006.01) (54)发明名称 基于自动驾驶模拟器的驾驶行为硬件在环 仿真测试系统 (57)摘要 本发明涉及一种基于自动驾驶模拟器的驾 驶行为硬件在环仿真测试系统，包括仿真模块、 传感器模块、域控制器DCU、摄像头暗箱和驾驶模 拟器，摄像头暗箱包括第二显示器和摄像头，还 包括驾驶模拟器，驾驶模拟器包括第一显示器、 用于驾驶员输入驾驶控制信号的驾驶输入装置 和安装有模拟驾驶程序的计算机，第一显示器和 驾驶输入装置均与计算机连接，仿真模块基于传 感器模块采集的数据生成仿真模型，接收驾驶输 入装置发送的驾驶员输入的驾驶控制信号，更新 仿真模型，并由第二显示器和第一显示器同步显 示，摄像头采集第二显示器显示的内容并发送至 域控制器DCU，由与控制器进行学习。与现有技术 相比， 本发明具有提高自动驾驶稳定性等优点。权利要求书1页 说明书3页 附图2页CN 109801534 A 2019.05.24 C N 109801534 A
权 利 要 求 书1/1页CN 109801534 A 1.一种基于自动驾驶模拟器的驾驶行为硬件在环仿真测试系统，包括仿真模块、传感器模块、域控制器DCU和摄像头暗箱，所述摄像头暗箱包括第二显示器和摄像头，所述摄像头与域控制器DCU连接，其特征在于，还包括驾驶模拟器，该驾驶模拟器包括第一显示器、用于驾驶员输入驾驶控制信号的驾驶输入装置和安装有模拟驾驶程序的计算机，所述第二显示器、第一显示器和驾驶输入装置均与计算机连接，所述计算机还与仿真模块连接； 所述仿真模块基于传感器模块采集的数据生成仿真模型，接收驾驶输入装置发送的驾驶员输入的驾驶控制信号，更新仿真模型，并由第二显示器和第一显示器同步显示，所述摄像头采集第一显示器显示的内容并发送至域控制器DCU，由与控制器进行学习。 2.根据权利要求1所述的一种基于自动驾驶模拟器的驾驶行为硬件在环仿真测试系统，其特征在于，所述摄像头暗箱还包括透镜，该透镜设于第二显示器和摄像头之间。 3.根据权利要求1所述的一种基于自动驾驶模拟器的驾驶行为硬件在环仿真测试系统，其特征在于，所述驾驶输入装置为模拟驾驶台。 4.根据权利要求1所述的一种基于自动驾驶模拟器的驾驶行为硬件在环仿真测试系统，其特征在于，所述仿真模块包括HIL硬件和HIL软件， 所述HIL硬件包括电源管理模块、可编程电源、实时仿真系统、负载箱、故障注入单元、断路测试盒，用于实现Simulink等仿真模型的实时运行， 所述HIL软件包括试验管理软件、自动化测试软件、故障注入软件。 5.根据权利要求1所述的一种基于自动驾驶模拟器的驾驶行为硬件在环仿真测试系统，其特征在于，所述传感器模块包括雷达暗箱和超声波暗箱。 6.根据权利要求1所述的一种基于自动驾驶模拟器的驾驶行为硬件在环仿真测试系统，其特征在于，所述域控制器DCU执行以下步骤： 阶段1：基于传感器模块采集的数据和驾驶控制信号训练决策模型； 阶段2：基于传感器模块采集的数据和训练好的决策模型输出驾驶控制信号。 7.根据权利要求6所述的一种基于自动驾驶模拟器的驾驶行为硬件在环仿真测试系统，其特征在于，所述驾驶控制信号包括方向盘、油门踏板、刹车踏板控制信号，所述阶段1具体包括以下步骤： 基于传感器模块采集的数据和驾驶控制信号得到包括跟车距离、加减速度、车辆与车道线的距离参数在内的期望参数，并利用传感器模块采集的数据和期望参数对决策模型进行训练。 2
基于Prescan的智能驾驶辅助系统在环研究
10.16638/https://www.360docs.net/doc/3e5195142.html,ki.1671-7988.2019.09.014 基于Prescan的智能驾驶辅助系统在环研究 赵伊齐，张引，申成刚，王严 （华晨汽车工程研究院，辽宁沈阳110141） 摘要：为在短时间内完成大量验证高级驾驶辅助系统的产品性能，利用Prescan对控制器进行软件在环研究。首先对产品的性能及功能规范提出开发需求，作为测试依据；利用仿真软件Prescan完成测试场景及动力学模型的搭建；运用Matlab/Simulink实现自动化测试。结果表明，利用Prescan进行软件在环测试，可缩短开发周期，减少开发成本，有效提高产品性能。 关键词：高级驾驶员辅助系统；软件在环；自动化测试 中图分类号：U467 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2019)09-47-04 Research on the loop of Advanced driver assistance systembased on Prescan Zhao Yiqi, Zhang Yin, Shen Chenggang, Wang Yan ( Brilliance Auto R&D Center, Liaoning Shenyang 110141 ) Abstract: In order to complete a large number of product performance verification of advanced driving assistance system in a short time, Prescan was used to study the controller software in the loop. Firstly, the development requirements of product performance and functional specifications are proposed as the test basis. The simulation software Prescan was used to build the test scene and dynamic model. Matlab/Simulink for automated testing. The results show that using Prescan can shorten the development cycle, reduce the development cost and improve the product performance. Keywords: Driving assistance system; Software in the loop; Testautomation CLC NO.: U467 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2019)09-47-04 前言 高级驾驶员辅助系统（以下简称ADAS）是一项提高安全系数的主动安全技术，其主要通过传感器完成对周围信号的采集、CAN等通讯系统完成相关信号的传递。最后将信号传送给整车控制器，使驾驶员能够在最快时间内察觉可能发生的情况。 目前，很多在研究高级驾驶员辅助系统设计环节中引入在环仿真测试，主要有模型在环（Model in the loop，以下简称MIL）、软件在环（Software in the loop，以下简称SIL）及硬件在环（Hardware in the loop，以下简称HIL）。MIL 主要验证控制模型，其控制算法模型是否准确实现功能要求；SIL旨在通过PC验证代码实现的功能是否实现功能需求；HIL是将被控对象模型放在模拟整车环境下进行测试。SIL 可实现被控模型算法的在线或离线仿真，减少实际代码的调试，从而降低成本[1]。 本文利用Prescan对控制器软件进行软件在环测试，将对产品提出的功能需求以及安全需求作为测试用例并作为仿真测试依据，利用Prescan完成测试场景以及传感器模型的搭建；将模型代码以S function的形式进行封装并通过simu -link进行比较；最后基于Matlab完成M文件的编写，实现控制器软件的自动化测试。 作者简介：赵伊齐，工程师，就职于华晨汽车工程研究院，从事自 动驾驶系统软件测试工作。 项目基金：*国家重点研发计划（2016YFB0101107）资助。 47
自动驾驶仿真蓝皮书2019修改版_现有的仿真测试软件现状
第4章现有的仿真测试软件现状 4.1典型自动驾驶仿真软件分类与发展变化情况 随着ADAS和自动驾驶的发展，仿真软件也经历了几个发展阶段。早期的仿真软件主要关注点在车辆本身，主要是动力学仿真为主，用来在车辆开发的过程中对整车的动力，稳定性，制动等进行仿真，如CarSim。伴随着各种ADAS功能的开发， 供简单道路环境，可编辑的对手车，行人，和简单完美传感器模型的辅助ADAS开发的仿真软件开始出现，比如Prescan。这时候的仿真软件一般都运行在单机，主要关注功能的验证，并不对场景和传感器的真实程度有太高的要求。随着以Waymo为代表的一系列目标为L4级别自动驾驶的初创公司的成立和取得突破性进展，尤其是以Waymo自建的Carcraft仿真环境在补充实际路测中取得的重要作用日益被大家认识到，出现了一批以使用高精地图，真实数据回放，以至于使用游戏引擎进行高真实感虚拟环境重建的仿真平台，既有各种初创公司的商业化产品，也有大的自动驾驶公司的内建平台，传统的从事动力学仿真和ADAS仿真测试工具链的公司也通过合作，收购，自研的方式构建更加符合未来自动驾驶对大量真实场景，大规模并行案例测试的需要。 现在的自动驾驶仿真系统的构成已经很复杂，各个仿真软件都有各自的优势和研发的重点，搭建一个完整的仿真系统也越来越需要多个软件互相之间的配合。典型的自动驾驶仿真平台要包括： 1)根据真实路网或高精地图搭建或生成大规模虚拟场景的道路环境模块 2)根据实际路侧数据，或者是参数化交通模型生成测试场景的交通模块 3)仿真各种传感器，包括摄像头，激光雷达，毫米波雷达，GPS，超声波雷 达，IMU的模块，既可以 供原始数据，也可以 供真值。 4)车辆动力学模型，可以根据ADAS或者自动驾驶系统的输入，结合路面特性 对车辆本身进行仿真，完成闭环的测试。 5)分布式案例存储和运行平台，可以通过添加硬件的方式大幅 高自动驾驶 测试的里程数。
煤矿智能化系统运行维护管理办法
**煤矿辅助智能化系统运行维护管理办法 第一章总则 第一条为了提高矿井智能化运行管理水平，保障系统维护质量，避免因设备维护不力造成信息传递不畅、监测监控失效等事故发生，充分发挥智能化系统在安全生产中的作用，特制定本管理办法。 第二条管理规定依据《煤矿安全规程》、《贵州省煤矿智能机械化建设与验收暂行办法》，结合矿实际情况制定。 第三条管理规定按照“统一管理、相互协作”的原则对智能化系统设备及线缆实行管理。 第四条全矿各科室应遵循管理规定的规定，对各系统进行规划、安装、使用、维护及管理。 第二章组织与职责 第五条为切实加强对矿智能化工作的领导，促进矿智能化工作协调发展，成立**煤矿智能化管理领导小组。 组长：矿长 副组长：机电副矿长 成员：其他矿级领导、副总师、机电科长、供应科科长及调度室主任。机电副矿长具体负责日常业务管理及考核。 第六条矿领导主要职责： （一）矿长对全矿智能化管理负全面领导责任。
（二）机电矿长分管智能化工作，对现场网络、工业电视、智能系统管理负直接领导责任，对因机电设备原因无法通讯、无法供电，影响智能化管理负直接领导责任。 （三）总工程师负责对智能化的技术管理、工艺技术的优化负直接领导责任和技术责任。 第七条机电科主要职责： （一）负责组织和协调全矿智能化管理工作，是全矿的智能化系统的主管部门，负责智能化系统方案，设备点布置、线缆敷设的需求调研、规划和上报等工作； （二）负责编写智能化系统设备、线缆日常维护和保养的质量标准化规范，负责矿井生产过程中的数据管理； （三）依据质量标准化要求，对井下系统设备安装、线缆敷设、标识牌的悬挂等进行统一的质量标准化建设和考核； （四）负责智能化管理制度及考核办法的制定、修订执行，监督矿各单位严格落实管理责任制，健全智能化管理体系； （五）贯彻落实集团智能化管理的规章制度和要求，并负责组织、管理和实施； （六）负责组织完成集团公司下达的矿山智能化建设任务，并对智能化管理、工程完成情况进行监督、检查、评价与考核； （七）负责智能化资料和智能化部分的建设工作； （八）其他应履行的职责。 第八条各相关科室的主要职责
自动驾驶仿真蓝皮书2019修改版_虚拟场景数据库
第5章虚拟场景数据库 5.1自动驾驶虚拟场景库 5.1.1自动驾驶虚拟场景库的概念与构建要求 （1）自动驾驶虚拟场景库的概念 自动驾驶虚拟场景库即由满足 种测试需求的一系列自动驾驶测试场景构成的数据库。 其中，单个自动驾驶测试场景包括静态场景与动态场景。静态场景通常包括道路设施（道路、桥梁、隧道等），交通附属设施（标志标牌、公交站点等），周边环境（路灯绿化带、建筑物）等；动态场景通常包括交通管理控制，机动 车，行人与非机动车等。 根据测试需求，选取特定的自动驾驶虚拟场景，构建支持检索、调用等操作的数据库，即自动驾驶虚拟场景库。 （2）自动驾驶虚拟场景库构建要求 单个自动驾驶测试场景构建要求：要求虚拟静态、动态场景可高度还原对应的现实情况，所含关键信息齐全，可支持高精度的传感器仿真；动态场景如支持交通智能体行为及与主车互动，则可进一步 升测试效果。 自动驾驶测试场景库构建要求：根据测试需求，选择的测试场景应能在统计学上覆盖现实交通中部分典型现象，从而在 种程度上替代对应的路测场景；场景库中的场景应分类明确，支持快速检索与调用。 5.1.2自动驾驶虚拟场景库的数据来源与构建方法 （1）自动驾驶虚拟场景库的数据来源 自动驾驶虚拟场景库以虚拟场景为元素，其数据来源即虚拟场景的基础数据，主要包括： 构建静态场景的基础数据，主要包括高精地图，采集的视频、激光点云等多
构建动态场景的基础数据，主要包括交通管控方案（道路限速、信号配时等），视频、雷达、卫星定位等交通传感器信息（从中可解析交通对象的属性信 息与出行轨迹），宏观路况信息（可作为基于仿真模型生成动态场景的输入参数）等，主要来源于交通主管部门的管控方案数据与采集的传感器数据，自动驾驶相关公司的实地采集数据，以及互联网企业统计的路况数据等。 （2）自动驾驶虚拟场景库的构建思路 自动驾驶虚拟场景库的构建方法见3.3章节。 构建场景库需选取对自动驾驶具有挑战性且在现实中有一定概率出现的场景。由于场景的统计学意义难以精确估算，往往很难有力说明场景库与实际路测里程的确切关系。一些自动驾驶相关企业在构建虚拟场景库方面进行了探索，例如： Mcity 出了六步分析思路，主要是利用蒙特卡罗算法，减少日常驾驶中没有发生事故的数据，用发生了危险事故的数据进行取代，实现人类驾驶员与自动驾驶车之间数据高频率交互； 中国汽车技术研究中心将仿真场景划分为自然驾驶场景、危险工况场景、法律规范场景、参数重组场景四类，包括不同自然条件（天气、光线等），不同道路类型（路面状态、车道线类型等），不同交通参与者（车辆、行人位置速度等），不同环境类型（高速、小区、商场、乡村等）在内的多类型虚拟仿真测试用例。 目前，场景选取与场景库构建还处于不断探索的过程，可从以下方面持续开展研究： 1）制定完善自动驾驶测试相关标准，指导测试工作与场景库构建； 2）对典型复杂交通场景进行采集入库，例如主要城市、高速公路的拥堵与事故高发交叉口、路段，真实存在的复杂场景对自动驾驶测试有重要意义； 3）对真实复杂静态场景进行要素分析，泛化生成多类别的静态测试场景； 4）对真实复杂动态场景进行要素与行为分析，在交通宏观参数，驾驶员决策，车辆行为等多层面上进行泛化，生成多类别的动态测试场景； 5）完善虚拟测试场景的标注方法、重要度评价理论，从而实现更好的场景库组织架构，以及针对 种测试需求的场景集快速生成。