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基于计算机视觉的无人驾驶感知系统

本文是无人驾驶技术系列的第三篇，着重介绍基于计算机视觉的无人驾驶感知系统。在现有的无人驾驶系统中，LiDAR是当仁不让的感知主角。本文探索了基于计算机视觉的无人驾驶感知方案。首先，验证一个方案是否可行需要一个标准的测试方法，我们介绍了广泛被使用的无人驾驶视觉感知数据集KITTI。无人驾驶的感知在无人驾驶技术中，感知是最基础的部分，没有对车辆周围三维环境的定量感知，就有如人没有了眼睛，无人驾驶的决策系统就无法正常工作。 tracked状态下，物体的追踪使用上述外观模型模板，矩形范围内的OpticalFlow和物体识别算法提供的候选物体和目标物体的重合比例来决定是否保持在tracked状态，如果是，那么目标物体的外观模板自动更新结论在本文中，我们探索了基于视觉的无人驾驶感知方案。首先，要验证一个方案是否可行，我们需要一个标准的测试方法。为此我们介绍了无人驾驶的标准KITTI数据集。

来源：极客头条

2017-05-27

GPS及惯性传感器在无人驾驶中的应用

本文是无人驾驶技术系列的第五篇，着重于GPS以及惯性传感器在无人驾驶中的应用。GPS是当前行车定位不可或缺的技术，但是由于GPS的误差、多路径以及更新频率低等问题，我们不能只依赖于GPS进行定位。无人驾驶定位技术行车定位是无人驾驶最核心的技术之一，全球定位系统（GPS）在无人驾驶定位中也担负起相当重要的职责。然而无人车是在复杂的动态环境中行驶，尤其在大城市，GPS多路径反射的问题会很明显。注意由于无人驾驶对可靠性和安全性要求非常高，所以基于GPS和惯性传感器的定位并非无人驾驶里唯一的定位方式，我们还会使用LiDAR点云与高精地图匹配，以及视觉里程计算法等定位方法，让各种定位法互相纠正以达到更精准的效果 GPS简介全球定位系统（GPS）是当前行车定位不可或缺的技术，在无人驾驶定位中也担负起相当重要的职责。结论本文介绍了在无人驾驶场景如何使用GPS与惯性传感器对车辆进行精准定位的原理。

工业互联网

来源：极客头条

2016-10-19

商用车驾驶室虚拟疲劳载荷预测技术

图2虚拟试验台和物理试验台二、虚拟迭代技术对于驾驶室的疲劳分析，我们需要的是施加在驾驶室上的时间历程载荷，但由于其无法测得，因此只能将其他实际测得的信号值（如驾驶室或车架上的加速度信号）作为迭代目标，将多体模型作为传递函数图4测试样车及路况信息主要采集信号：1.驾驶室悬架上下3向加速度信号，共24通道；2.驾驶室悬置与车架间的相对位移信号，共4通道；3.驾驶室顶棚的3向加速度信号，共6通道。图15衬套动态刚度及阻尼曲线（三）空气弹簧的模拟在商用车驾驶室全浮悬置系统中，现在有很多车型的后悬置都采用空气弹簧，它的优点是可以利用高度调节阀根据路面情况自动变化刚度值。我们运用LMS公司的Virtual.LabMotion软件进行建模，它集成了CAD建模功能及CAE分析功能，本文建立的多体动力学模型由7部分组成：1.驾驶室2.驾驶室内配重（司机及仪器）3.弹簧减震器特性在后续的工作中我们要在预测驾驶室疲劳寿命的同时指导悬置系统的设计，达成驾驶室和悬置系统的性能最优化。

来源：LMS论文集

2019-07-25

无人驾驶技术必备之V2X应用分析

配备足够数量的ADAS系统已经能实现高度的自动驾驶，德尔福等公司已经证明了这一点。此次事件在业界中对自动驾驶技术进行深重的反思，究竟要用什么技术才能真正保证完全的安全？究其根本，自主式单车智能在自动驾驶阶段安全保障不足，网联式协同自动驾驶引入迫在眉睫。对于自动驾驶汽车而言，当缺乏传感器探测范围外的交通数据支持，会极大增加了自动驾驶的风险性。另外，因为缺少车载传感器的失效防患机制，整车厂必须确保感知端万无一失，否则可能会面临车毁人亡的风险。随着自动驾驶单一功能的逐渐完善，若基于单车智能的自主式控制无法向基于车联网的协同式控制升级，安全问题依然很难有效保障，这也是目前自动驾驶面临的最大瓶颈。自动驾驶场景下的人-车-路协同化：随着汽车智能化发展，目前车辆可以实现辅助驾驶甚至有些车辆可以实现实验条件下的完全自动驾驶，预测无人驾驶汽车将是未来重要的组成部分，考虑到不排除还有汽车是非智能汽车，为避免这些车辆影响

工业互联网

来源：中商情报网

2017-03-15

西门子完成收购ebm-papst工业驱动技术，强化柔性制造自动化布局

ebm-papst旗下的工业驱动技术（IDT）部门，专注于超低电压（24V-28V）智能集成机电一体化系统及驱动转向技术，产品主要应用于无人驾驶运输系统（如移动机器人、工厂物流AGV）等。这也将进一步完善西门子Xcelerator产品组合，强化西门子在柔性制造自动化解决方案领域的前沿地位。在全球输送机及移动机器人、无人驾驶运输系统、穿梭车等自主运输系统市场快速增长的背景下，西门子的集成式机电驱动系统能显著提升设备的灵活性、生产效率与运行效能。它分为轻型、标准和重型三种型号，即使在重负载下，也能对自动导引车进行全方位、安全和精确的控制。期待双方在后续的整合与发展中，持续释放协同效能，携手为智能制造与自动化领域的创新突破注入新动能。

来源：工业自动化洞察

2025-07-09

基于载荷谱的驾驶室随机振动疲劳仿真分析

在崎岖不平的道路上行驶时，驾驶室产生振动的主要激励源来自路面随机振动或发动机的振动激励，当外界激振频率与驾驶室系统的固有频率接近时，会使驾驶室产生共振，本文对标驾驶室随机振动台架试验，基于Abaqus驾驶室有限元分析模型图1驾驶室振动模型其中，m为车身质量，k为衬套刚度，q为驾驶室的外部激励，z为输出的驾驶室随机振动响应，由于该驾驶室与车架连接处无橡胶悬置，故在此处不考虑阻尼带来的影响，只在频率响应分析时，加入结构阻尼图2驾驶室有限元模型3、模态分析理论对驾驶室进行模态分析，可以通过前几阶主要振型，初步判断驾驶室局部结构易被激励部位，有针对性的改进驾驶室结构，从而提高驾驶室整体和局部的结构刚度，减小局部振动，提升驾驶员的舒适性利用HyperMesh进行驾驶室有限元模型建模，基于Abaqus软件和Lanczos方法，进行驾驶室模态分析，并提取驾驶室各阶模态频率响应函数，依据Miner线性疲劳累计损伤理论，对驾驶室进行多轴随机振动疲劳损伤分析同时，此次分析也充分证明模态振型对驾驶室振动的影响，在今后的设计和验证过程中，对驾驶室进行模态分析，分析各阶模态频率及固有振型是十分必要的，有利于了解驾驶室固有动力学属性，提前发现问题，为驾驶室的结构设计与改进奠定理论基础

来源：e-works

2021-11-29

新能源和无人驾驶达索系统积极响应中国市场

达索系统交通与运输行业副总裁OlivierSappin趋势变化的应对之法新能源和自动驾驶是OlivierSappin看到现在主机厂的主要需求变化。自动驾驶主要侧重对系统级别的仿真，进行整车行为仿真，以支持无人驾驶技术的虚拟验证。因为无人驾驶中很难用实际实验来验证，通过虚拟化对前期行为进行仿真，达索系统也将DELMIA行为仿真工具整合到3D体验平台中。在自动驾驶中，很重要的能力是多专业协同。

来源：达索系统

2018-07-28

AI进入场景时代：强人工智能还有多远？

11月，科技部联合多部委公布了首批国家新一代人工智能开放创新平台名单：分别依托百度、阿里云、腾讯以及科大讯飞建设自动驾驶、城市大脑、医疗影像、智能语音四个相关开放创新平台。百度公司董事长兼CEO李彦宏在2017百度世界大会上表示，百度公司Apollo开放平台将在2018年量产中国首款无人驾驶微循环巴士“阿波龙”，主要在汽车小镇、园区、景区、机场、城市级无人驾驶实验区等限制区域实现 L4自动驾驶。同时，李彦宏宣布，百度还将与江淮、北汽在2019年、与奇瑞在2020年推出自动驾驶量产车型。腾讯排兵布阵的重点之一则是医疗。 ”然而，一位不愿具名的业内人士向21世纪经济报道记者表示，无人驾驶尽管前景可期，但依旧不容易。

来源：互联网

2018-02-08

对话青翼创始人：用长期主义作答，破解工业软件突围命题

这些智能体涵盖二维图纸识别、三维模型相似性检索、CAM辅助驾驶（Co-Pilot）等先进功能，还能够深度挖掘工艺知识、优化工艺流程并进行知识管理。按照青翼AI+制造的愿景规划，这一进程将分三步推进：当前处于CAM辅助驾驶阶段，通过客户自建模型与青翼智能体组件的紧密结合，为用户提供强大的技术支持。未来将迈向全自动驾驶阶段，借助自研MAAP平台实现模型的产品化。最终目标是构建机械加工空间智能与物理AI系统，实现对机械加工物理世界的闭环智控。

精英面对面

来源：e-works

2025-08-20

3M汽车人机界面（HMI）解决方案助力未来驾驶

）、信息显示（InformationDisplays）等丰富解决方案，全面展现未来驾驶的全新面貌。 ●驾驶员监控——感控不可见的光驾驶员监控传感器需要无缝地融入到中央控制台内饰中，形成隐藏效果，获得最佳的驾驶员用户体验。 3M拥有优化整个传感器生态系统的首创技术，使您可以将传感器放置在驾驶室内所需的任何位置。 ●抬头显示——将抬头显示技术引入汽车驾驶舱采用3M抬头显示解决方案，实现一流的亮度、色彩和设计灵活性。 ●信息显示——构建未来的驾驶室通过优化驾驶员及中央信息显示器来构建未来的驾驶室，实现创造性的驾驶室设计。

来源：控制工程网

2019-06-20

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