摘要：随着传感器技术和人工智能技术的快速发展,无人驾驶车研究已成为当前机器人领域的研究热点.无人驾驶车利用树莓派作为主控核心设计,以CMOS摄像头作为道路和红绿灯图像采集模块,以直流减速电机和L298N芯片作为驱动模块,根据道路情况利用BP神经网络算法实现车道线的识别,并通过AdaBoost级联分类器对道路红绿灯进行判别,从而实现道路和红绿灯的自动识别和自主驾驶.

摘要：目的以无人驾驶汽车和自主驾驶汽车为研究对象,针对不同的驾驶任务进行用户体验分析。方法利用语义分析法获取用户认知信息,将用户口语报告编码后进行定量分析。结果得出在主驾驶任务中,自主驾驶汽车用户体验高于无人驾驶汽车,而在次级驾驶任务中,无人驾驶汽车用户体验优于自主驾驶汽车。结论在进行主驾驶任务中,用户对自己驾驶操作更加拥有信心,而对无人驾驶汽车存在明显的不信任感。人们在自主驾驶汽车的同时打电话、听音乐或操控导航,会分散注意力从而影响驾驶操作,导致无法安心驾驶,影响生命安全;而在驾驶无人车时,人们通常觉得可以放心操作次级任务而不会影响驾驶安全,从而拥有良好的用户体验。

摘要：文章首先使用自然语言描述了矿井机车自主驾驶系统的结构和控制过程;然后基于时间自动机理论对自主驾驶中涉及的机车控制器、机车运行服务器以及其他车载设备、被控对象建模,从而得到自主驾驶的时间自动机网络模型;最后应用时间自动机模型验证工具UPPAAL对自主驾驶模型进行了仿真分析和验证。验证结果表明建立的模型满足系统的功能性需求和实时性需求,证明了系统设计的正确性。

摘要：针对自主驾驶车辆在真实驾驶环境下对低辨识目标的识别问题,提出了基于多模态特征融合的目标检测方法。基于Faster R-CNN算法设计多模态深度卷积神经网络,融合彩色图像、偏振图像、红外图像特征,提高对低辨识目标的检测性能;开发多模态(3种)图像低辨识度目标实时检测系统,探索多模态图像特征融合在自动驾驶智能感知系统中的应用。建立了人工标注过的多模态(3种)图像低辨识目标数据集,对深度学习神经网络进行训练,优化内部参数,使得该系统适用于复杂环境下对行人、车辆目标的检测和识别。实验结果表明,相对于传统的单模态目标检测算法,基于多模态特征融合的深度卷积神经网络对复杂环境下的低辨识目标具有更好的检测和识别性能。

摘要：随着矿山开采工作的不断深入,操作工人的工作强度和安全风险不断提高,地下铲运机自主驾驶系统可有效缓解这一现象,全局路径规划和轨迹跟踪是解决这一问题的关键技术。对于全局路径规划问题,建立地下铲运机的行驶环境栅格地图,并基于改进遗传算法进行全局路径规划,获得适应地下铲运机行驶的最优全局路径。对于轨迹跟踪,基于地下铲运机的运动学模型,采用模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)设计路径跟踪控制器。通过MATLAB/Simulink仿真分析,可以规划出适合地下铲运机行驶的最优全局路径,并在路径跟踪控制器的控制下,地下铲运机能有效跟踪规划出的路径,跟踪误差控制在0.2 m以内,可以实现地下铲运机的自主驾驶。

摘要：该文针对半挂式车辆的自主驾驶,设计一种基于迭代线性二次型调节器(iLQR)的轨迹跟踪控制器。通过深入研究转向过程中半挂式车辆的运动,建立满足非完整性约束的非线性车辆运动学模型,并根据期望轨迹对其进行线性化,得到线性的轨迹跟踪误差模型。基于扩展卡尔曼滤波器设计车辆状态观测器,估计车辆的航向角。通过对期望轨迹进行基于三次Bezier曲线的自适应拟合得到轨迹跟踪的前馈控制信息,并利用iLQR得到最优控制序列。基于Simulink进行半挂式车辆轨迹跟踪的仿真实验析,结果显示该控制器能够使半挂式车辆快速且稳定地跟踪期望轨迹,并且满足跟踪精度的要求。

摘要：以色列本古里安大学内盖夫网络安全研究中心的研究人员表示,在道路上投影图像形成幻影物体,可导致行驶中的半自主或全自主驾驶汽车误判并急刹车,从而危及车内驾驶员和乘客的生命。他们正在研究的神经网络技术,将解决自主驾驶汽车无法识别幻影物体的缺陷。研究小组的演示表明,在道路上投影出人物等虚幻物体或虚幻道路路线,能导致半自主或全自主驾驶汽车出现刹车或跑偏情况。研究小组博士生本·纳西认为,这种行为可称为“幻影攻击”,利用配备有便携式投影仪的无人机或入侵互联网控制的路边数字广告牌就能实现。

摘要：水稻直播机,逐步取代了传统人工的手动播种方式,是水稻种植史上的一场技术革命。目前,加强水稻直播机的自主驾驶系统研究,是实现水稻直播机的自主驾驶、精准播种以及变量施肥的关键技术。本论文以水稻直播机自主驾驶系统为基本出发点,对其自主驾驶系统进行了精确的研究和设计,以保证直播机的自主驾驶系统能够有效满足水田播种精度的要求。

摘要：自主驾驶无人电动矿车这是全球首款80吨纯电无人矿车,全天候零排放动力,适应高海拔极寒极热天气。它能实现5分钟换电、24小时作业。智慧灯语及界面交互系统强化了产品的电子生物属性,实现“人-工具”向“人-工程伙伴”设计进化,定义全新人机伦理关系。

摘要：针对智能车辆自主驾驶行为研究,提出并实现了一种基于视觉导航的缩微智能车系统.从软硬件架构、数据通信方式上介绍了缩微智能车系统的整体设计,并针对缩微道路交通环境中传统车道线检测技术易受光照变化影响的问题,提出一种灰度形态学Top-Hat变换与亮度轮廓扫描方法相结合的车道线检测算法.为分析智能车在缩微交通环境下的自主驾驶表现,设计了一种模拟驾驶员转向行为的舵机模糊控制算法.实验结果表明,该方法可以有效模拟车辆在真实道路交通环境中的自主驾驶行为,为智能交通系统研究提供了一种新思路.