务实性选择:全球“不确定”背景下的中德合作

正7月9日,李克强总理赴德国主持第五轮中德政府磋商,中德两国在新能源与自动驾驶汽车、农业、教育科研、青年交流、卫生、通信技术等领域签署了20多项合作文件,双方市场相互开放达到新高度。德国一直是中国在欧洲最重要的贸易、投资和技术合作伙伴之一,在全球不确定性风险加大的背景下,德国也面临着较大的内外压力。中德双方推进务实性合作,支持自由贸易和多边机制将对维护全球秩序稳定做出突出贡献。     

自动驾驶领域上演“三国杀”

正阿里巴巴日前获得杭州市首张自动驾驶牌照,至此,百度、阿里、腾讯三大互联网巨头在自动驾驶上再次站到了同一个起跑线上。BAT全部入局近两年人工智能得到了广泛的发展,包括智能客服机器人、微软小冰等伴侣型机器人正在不断吸引人们的眼球。现如今的人工智能技术已经越来越精进,尤其是深度学习得到了广泛的应用之后,不少公司都想在自动驾驶领域分一杯羹。近日,杭州市公安局交通警察局将浙A4390试、     

天大与天津通信广播公司在信息领域开展全面合作

近日，天津通信广播公司与天津大学就在通信与计算机领域开展全面合作签署了协议。在双方的合作中，通广公司将依托天大的人才与科研优势，而天大将依靠通广公司在项目、资金、成果转化、市场营销等方面的优势，共同走出一条“产、学、研”紧密结合的新路，使双方都能获得更快的发展速度和更广阔的发展空间。     

基于专利引用和文本信息的自动驾驶技术演化

通过分析自动驾驶技术领域专利的引用信息和文本信息,结合社区发现、LDA（latent Dirichlet allocation）主题建模、主路径分析方法,针对自动驾驶专利数据集的特点建立分析框架进行自动驾驶技术演化分析。应用上述方法可以有效识别自动驾驶技术领域的主题分布,弥补传统单一方法不能反映技术全貌的缺陷。我国需重点突破多源传感器融合感知、复杂环境智能决策控制、车路协同、人机交互等关键技术;在测试和自动泊车技术上处于技术领先;在定位、高精度地图、执行机构、运动控制、硬件计算平台技术上处于技术跟随。     

强化学习在自动驾驶技术中的应用与挑战

围绕强化学习在自动驾驶领域的应用进行了多方面的概括和总结。对强化学习原理及发展历程进行了介绍;系统介绍了自动驾驶技术体系以及强化学习在自动驾驶领域的应用所需的基础;按不同的应用方向分别介绍了强化学习在自动驾驶领域中的应用案例;深入分析了现阶段强化学习在自动驾驶领域存在的挑战,并提出若干展望。     

基于情感强度的自动驾驶车辆决策机制探究

随着自动驾驶技术的逐渐成熟,传统人工驾驶车辆和自动驾驶车辆之间的混行将成为常态。为使车辆安全高效行驶,自动驾驶车辆的决策机制须与人类决策一致。危险工况下的驾驶决策复杂,紧张恐惧等情感也是驾驶决策不可忽视的因素。以一典型危险场景为例,利用虚拟驾驶实验还原场景,对场景内驾驶决策的影响因素进行分析,建立了包括情感强度等输入指标的改进PSO-LSSVM驾驶决策模型,探究情感强度对驾驶决策的影响。结果表明,在决策模型中加入情感强度指标可提高预测准确率。     

自动驾驶汽车的碰撞安全性研究综述

【目的】探讨自动驾驶汽车的安全性。【方法】首先,通过分析国内外自动驾驶汽车安全研究的现状,并对其进行梳理和总结;然后,归纳自动驾驶无法避免碰撞的原因以及分析错综复杂的车内外环境,对自动驾驶汽车碰撞安全问题的应对策略进行讨论;最后,就自动驾驶汽车碰撞安全技术的提升做出展望。【结果】就目前而言,智能化技术仍然存在许多不成熟的地方,尤其是自动驾驶汽车的安全方面依旧有许多领域需要更多的研究与试验,比如自动驾驶的障碍物识别、路径规划、控制策略以及自动驾驶汽车的内部空间布局等。【结论】自动驾驶技术在汽车上的使用让人们拥有了更安全、更舒适的乘坐体验,研究人员应当牢牢围绕“以人为本”这个理念,关注人的需求,保护人的安全,并围绕该理念设计与发展智能化技术。     

国内资讯·企业信息

<正>1.3月19日,新华都与阿里巴巴在杭州签订合作协议,双方决定建立线上到线下(O2O)的战略合作关系。2.3月21日.广汽集团披露.由于广汽菲亚     

汽车自动驾驶技术研究进展

人工智能和新一代信息技术的快速发展正推动汽车产品的智能化与网联化,以革命性的变化推动未来人们交通出行的变革。当前,在技术发展和产业探索实践的综合推动下,汽车自动驾驶成为现阶段汽车技术领域研究的重点和热点。基于此,重点围绕环境感知、路径规划与轨迹跟踪等汽车自动驾驶关键技术的发展和研究现状进行梳理和分析,为今后的自动驾驶相关研究提供参考。     

汽车自动驾驶关键技术研究进展

人工智能和新一代信息技术的快速发展正推动汽车产品的智能化与网联化,以革命性的变化推动未来人们交通出行的变革.当前,在技术发展和产业探索实践的综合推动下,汽车自动驾驶成为现阶段汽车技术领域研究的重点和热点.基于此,重点围绕环境感知、路径规划与轨迹跟踪等汽车自动驾驶关键技术的发展和研究现状进行梳理和分析,为今后的自动驾驶相关研究提供参考.     

简讯

广州市香港科大霍英东研究院“国际科技合作基地”近日在广州揭幕。香港科技大学副校长、霍英东研究院余同希院长在揭幕式上表示,研究院将继续拓展与海外大学及研究机构在生物科技、信息科技、环境保护及先进材料等领域的合作。合作方式包括兴建联合实验室、建立合作双方人员互访制度、申请国际合作项目、参与主办国际会议等。在生物科技方面,研究院的薛红教授等目前已计划与瑞士国家高等技术研究院,     

我校与玉晶光电签署产学研战略合作协议

<正>7月7日下午,我校与玉晶光电签署了产学研战略合作协议。根据协议,双方将在联合人才培养、联合技术攻关与协同创新等方面进行更深入的沟通与合作。今后,双方有望在应用研究方面进行全方位的合作。学校将为玉晶光电提供智力支持,与企业共同解决行业内的实际问题,并为之输送光电、机械自动化等领域的人才生力军,在更密切的沟通和互动中强强     

全球自动驾驶发展现状与趋势（下）

继上一期对全球自动驾驶技术与产业发展的分析,本期软科学基于中科院上海生命科学信息中心1和上海市科学学研究所2的有关研究成果,重点就各国自动驾驶技术研发布局与产业化发展策略进行梳理,分析我国及上海自动驾驶领域的发展基础与现状,提出布局重点的建议。     

探讨人工智能在汽车自动驾驶系统中的运用

随着现代科技的快速发展,各种新技术也随之发展起来,以人工智能为代表的新技术,在我国汽车领域得到了广泛运用。车辆自动驾驶是以计算机为核心,完成车辆自动驾驶。目前,车辆自动驾驶能够感知部分问题,其他问题还要依赖于人工智能技术。本文从车辆自动驾驶技术现状入手,对人工智能在汽车自动驾驶系统中的应用进行了深入分析。     

自动驾驶技术研究现状及发展趋势

自动驾驶能够有效避免因驾驶技能、心理变化、疲劳程度等人为因素而导致的交通事故,能够有助于合理管控道路交通流量以改善道路的通行能力,还能够提供舒适友好的驾乘体验,具有广阔的应用前景以及潜在的社会效益。对自动驾驶技术的发展历程进行概述,从环境感知、高精度定位、场景认知、协同决策、控制与执行等方面对自动驾驶技术的中外最新研究成果进行了概要论述,并对自动驾驶技术研究的共性问题以及发展趋势进行了探讨与展望。     

汽车产业技术转移模式探讨

在汽车制造核心技术外向依存度高,汽车零部件技术积累严重不足的现状下,中国汽车业有必要创新承接技术转移模式,从而提高自主创新能力,加快新型工业化步伐。目前国内汽车企业承接国外先进汽车产业技术转移模式主要有三类：第一类是对外合资合作,引进消化吸收再创新。如一汽、上汽、北汽、广汽、福汽等大型汽车集团通过与跨国汽车公司合资合作获得在国内汽车产业中的主动权。     

西安理工大学与中国航天推进技术研究院开展全面战略合作

<正>西安理工大学与中国航天推进技术研究院(简称航天六院)12月10日签署全面战略合作协议,双方将在产学研、人才培养等领域开展广泛深入的合作。     

北京联合大学旅游学院与洲际酒店集团签署合作协议拉开校企战略合作序幕

2012年9月7日下午，北京联合大学旅游学院与洲际酒店集团高端品牌酒店签署合作协议，双方将以洲际——学院产学研合作基地为平台，广泛开展人员互聘、教育培训、项目咨询、技术服务等多领域的合作关系，共同促进旅游教育与旅游企业的互动发展。近期，双方将开展遴选”洲际班”学员等工作，逐步推进合作进程。     

基于深度学习的自动驾驶技术综述

该文在行人检测技术方面介绍了基于卷积神经网络(CNN)模型的目标识别、检测技术与改进的区域卷积神经网络(R-CNN)、任务辅助卷积神经网络(TA-CNN)模型技术。在立体匹配技术方面简述了基于孪生网络的立体匹配的深度学习模型技术。在多传感器融合技术方面回顾了基于深度学习网络的视觉传感器、雷达传感器与摄像机传感器的多源数据融合技术。在汽车控制技术方面分析了基于卷积神经网络实现无人驾驶车辆端到端的横向与纵向控制技术。深度学习技术在自动驾驶领域的感知层、决策层与控制层的广泛运用,不断地提高感知、检测、决策与控制的准确率,并取得一定的成功,分析表明深度学习技术将加速自动驾驶技术的发展速度,为自动驾驶成为现实带来巨大的可能性。     

全球自动驾驶发展现状与趋势(上)

2012年5月,美国内华达州机动车辆管理部门(DMV)为谷歌自动驾驶车颁发了首例驾驶许可证。同年9月,加利福尼亚州出台法案宣布从2015年起允许自动驾驶汽车上路行驶。自动驾驶汽车产业化应用的脚步越来越近,这将会对汽车产业与现代交通产生革命性的影响。基于上海市科学学研究所和中科院上海生命科学信息中心的有关研究成果,我们将分两期剖析自动驾驶技术与产业发展态势。本期重点对全球自动驾驶技术与产业发展现状与趋势开展分析。供参考。