自动驾驶 汽车安全 安全实践 解决方案

自动驾驶安全中，信息安全的重要性 UN R155法规实施中的关键挑战 应对挑战的实践指导

GTA V的无人驾驶汽车 概述 该项目的目的是使用虚拟模拟器（尤其是GTA V）创建自动驾驶汽车。

无人驾驶（即自动驾驶）是人类的下一个十年计划。要实现这一梦想，需要一种独特的技术组合来克服自动驾驶的首要挑战。完美的组合自动驾驶汽车（AV）需要实时处理大量信息。例如，为了避免碰撞、检测障碍物和行人，以及通知免费停车位，车辆需要与城市基础设施（例如红绿灯、公共安全系统）、雾/云服务提供商甚至汽车制造商之间交换大量元数据。据英特尔统计，一辆这样的汽车每天需要处理的数据量将高达3.9TB，相当于2666名网民每日的数据使用量。超声波、雷达、全球定位系统、摄像头和信息娱乐系统等汽车部件都是导致这一数据激增的因素。为确保车对车（V2V）、车对基础设施（V2I）、车对网络（V2N）以及车对行人（V2P）等统称为车联网（V2X）技术实现安全且可扩展的数据交换，以电气与电子工程师学会以及美国交通运输部为主的组织制定了新的标准。但是，仅靠V2X标准是不够的。为了让车辆在不破坏道路安全的情况下实时做出复杂、自主的决策，V2X系统必须配备一个移动通信生态系统，其速度和数据处理能力能够与人类的反应相匹配。近年来报道的涉及自动驾驶道路测试的事故进一步强调了这一要求，为此第三代合作伙伴计划（3GPP）制定了5G无线标准。5G如何融入到V2X用例中AV的共同特征是能连续感知观察到的环境，从而实时选择行驶路线。在带宽受限的无线电环境中，它们必须能够处理高水平的噪声和干扰以及外部实体的高动态配置。要支持V2X用例，仅提高数据吞吐量是无法满足需求的。此外，网络基础设施还必须能提供高可靠的低延迟网络，并在不同通信范围内确保数据安全。以下常见V2X用例的实现将最终引领汽车步入完全互联的自动化时代：协同觉察（例如，应急车辆警示）；协同感知（交换原始感知据）；协同操控（在变道、排队、交叉口控制等方面协调车辆行驶路线）；通知弱势道路使用者，即行人、骑自行车者等；交通运输效率（动态更新路线、地图等）为了支持这些用例，可能需要一种以上的无线技术，例如，设备之间的短程直接通信（V2V、V2I和V2P），而不通过网络进行调度。采用3GPPRelease12/13LTE邻近服务技术的设备间接口可用于以超低延迟在相邻车辆之间可靠地传输大量数据。对于车对网络（V2N）通信，不仅需要传统的蜂窝云服务，还需借助于新型5G无线技术。

奔向2021：自动驾驶汽车发展现状和重要驱动者（英文版123页）.pdf

AI与自动驾驶汽车研究报告.pdf

消费者对电动汽车和自动驾驶汽车的看法调查（英文版）.pdf

无人驾驶汽车在行驶过程中获取外界环境信息是车辆进行导航定位、路径规划及运动控制的根本前提。首先对无人车环境感知所需传感器的特点和原理进行了介绍，然后阐述了激光雷达和相机的标定方法，并论述了道路、行人、车辆、交通信号及标识检测任务中的关键技术，同时分析了各种传感器的优势与限定条件，论述了各项关键技术的原理与方法，从而对无人驾驶汽车在环境感知领域的关键技术进行了综合论述。

2020年自动驾驶汽车技术报告-原版 2020 AUTONOMOUS VEHICLE TECHNOLOGY REPORT The guide to understanding the current state of the art in hardware & software for self-driving vehicles.

MATSim的无人车 该项目是交通模拟框架的扩展，该框架将共享的自动车辆添加到模拟中。 可用版本 AV扩展当前保持与以下MATSim版本兼容： 马西姆 影音版本 每周快照12.0-2019w37 1.0.3 11.0 1.0.3-matsim11 发布0.10.1 1.0.3-matsim10 或者，您可以克隆此存储库，并使用来自develop分支的当前开发版本。 当前是1.0.4-dev 。 它与MATSim 12.0-2019w37兼容。 但是，我们建议将DMC扩展名与MATSim的稳定版本一起使用。 要使用AV扩展，您首先需要将ETH MATSim Bintray存储库添加到pom.xml ： matsim-eth https://dl.bintray.com/matsim-eth