【摘 要】
：
近年来,自动驾驶技术迅猛发展,自动驾驶汽车正逐步进入产业化阶段。为了加速自动驾驶的商业化落地并实现零事故的安全愿景,选择合适的测试与评价方法考核自动驾驶汽车应对突发状况的能力,确保其在实际道路行驶过程中的安全性和可靠性显得尤为重要。车辆在环测试将虚拟交通环境产生的测试场景实时注入给真实物理世界中待测自动驾驶汽车控制器,使其控制真实车辆产生运动行为,并借助高速数据通讯将真实车辆运动状态实时地映射到虚
【基金项目】
：
国家重点研发计划“自动驾驶电动汽车硬件在环测试环境构建与模拟测试技术研究”（2018YFB0105103）
论文部分内容阅读
近年来,自动驾驶技术迅猛发展,自动驾驶汽车正逐步进入产业化阶段。为了加速自动驾驶的商业化落地并实现零事故的安全愿景,选择合适的测试与评价方法考核自动驾驶汽车应对突发状况的能力,确保其在实际道路行驶过程中的安全性和可靠性显得尤为重要。车辆在环测试将虚拟交通环境产生的测试场景实时注入给真实物理世界中待测自动驾驶汽车控制器,使其控制真实车辆产生运动行为,并借助高速数据通讯将真实车辆运动状态实时地映射到虚拟交通环境中,实现数字孪生车辆与待测自动驾驶汽车平行执行以动态更新虚拟测试场景,虚实结合完成对真实自动驾驶汽车的性能测试。车辆在环测试方法兼顾了虚拟仿真测试与实车道路测试的优势,并在测试效率与测试真实程度之间找到了平衡,已成为未来自动驾驶汽车系统研发与测试过程中具有建设性意义的测试方法。本文依托国家重点研发计划项目“自动驾驶电动汽车硬件在环测试环境构建与模拟测试技术研究”（编号:2018YFB0105103）,开展自动驾驶汽车车辆在环测试方法研究。遵循自动驾驶汽车测试场景分级方法生成面向典型自动驾驶功能的测试场景;搭建车辆原型控制器在环测试平台,并在其基础上建立封闭场地车辆在环测试平台;以典型...
其他文献
本文先用小波变换进行了图像去噪和目标增强。帧间差值法检测运动目标简单快捷，但是精确度低，无法获知目标的运动方向和速度大小等重要信息；光流场算法不仅包含了被观察物体的运动信息，而且携带着有关景物三维结构的丰富信息，但是计算复杂，不适合实时处理。 本文将二者相结合，运动目标的第一步的检测由帧间差值法完成，同时数学形态学对差值图像过滤和排查，消除复杂背景对运动目标的干扰。 实验是复杂场景
近些年计算机视觉技术的发展及相关领域理论的研究给视觉技术的应用提供了肥沃的土壤。本文主要针对人脸识别技术进行了较为深入的研究。本文结合卷积神经网络模型的相关知识，针对于对自然环境中人脸的面部特征、表情等方面的识别技术进行了分析在此基础上提出了如何改进传统的人脸识别方法。传统的人脸识别方法在特征提取过程中所消耗的时间过长，且整个人脸特征提取的过程设计较为复杂。本文提出运用卷积神经网络模型对人脸识别技
随着我国城镇化速率的提高,2016年以来,延安市逐步向社会公布延河综合治理城区段两岸城市夜间文化旅游提升工程、延安新区智慧城市、经开区创智中心等PPP项目117个,总投资996.3亿元。其中,文旅基础设施PPP项目约占比10%左右,项目总体而言运行情况良好,但政府监管还是暴露出一些问题。因此,如何立一套科学完善的政府监管体系是当前亟待深入研究的重要课题。本文应用文献研究法、比较研究法及案例分析法等
当前,随着我国建设工程领域高速发展,工程监理企业正面临转型的关键节点,提高工程监理项目管理水平是赢得激烈市场竞争的重要手段。项目管理成熟度模型能够有效的衡量和评价工程监理企业的能力,其作为一种新的项目管理技术,已经在国外发展数十年,并在多个行业和领域产生了巨大的价值和影响。因此,本文将该模型应用于工程监理项目,构建适合我国工程监理项目的成熟度模型,试图在提升工程监理企业能力方面寻找一条新的道路。本