意志与意识:人工智能无人驾驶汽车刑事责任论

刑事责任论的发展和演进是刑法学说史的重要内容,也反映了社会发展不同阶段的理念更替.晚近以来伴随人工智能技术的发展,对该前沿技术的法律规制仍需保持鼎革态势,既要变动原有规范内容,又要彰显稳定的传承延续.在明确人工智能型设备不具有自由意志的前提下,无人驾驶汽车相关犯罪问题仍应问责于利害关系人.对于无人驾驶汽车所有人、使用人...     

无人驾驶汽车不是梦

在科幻电影中,我们常看到这样一幕场景:汽车由电脑控制行驶,人们只要说出目的地就可以了。如今,无人驾驶汽车不仅仅在电影中出现,已经被成功研发并上路试验,也许很快就能驶进我们的日常生活。     

基于离散优化的无人驾驶汽车轨迹规划

针对双向两车道无人车行驶场景,基于离散优化的方法,提出一种新的轨迹解耦规划算法。该算法将带有时间戳的三维轨迹规划问题,解耦成分别对路径和速度规划,速度规划时引入ST图,用以描述无人车与障碍物之间的运动关系。通过分层采样的方法构建路径Lattice图搜索初始路径,以及基于多目标A*搜索算法在ST图中规划出初始速度剖面,减少算法的计算量。同时,结合优化的方法对轨迹进行优化,使轨迹收敛到全局最优解。最后,通过仿真实验,验证了该算法的有效性和可靠性。     

智能汽车玩儿转无人驾驶

当我们在畅想未来生活时，智能绝对是个不得不提的关键词。随着科技的进步，人类的生活必然会越来越智能化。比如吃饭时有机器人做，睡觉时房间会自动调到合适的温度和湿度，就连不会开车而又想上街兜风也不是什么难事儿!     

基于自适应滤波器的无人驾驶汽车速度估计

针对无人驾驶汽车容错控制对速度信息软测量技术的需求,提出了一种基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波器的无人驾驶汽车速度估计方法,以自适应系统未知的噪声统计特性.首先,基于无人驾驶汽车定位信息建立了包含汽车运动学和动力学特性的名义模型,并采用前向欧拉离散化方法将其转化为包含系统噪声统计特性的状态空间名义模型;然后,采用一系列典...     

基于毫米波雷达的汽车自动避障控制系统研究①

为了提高汽车避障能力,提出一种基于毫米波雷达探测的汽车自动避障控制系统。采用毫米波雷达脉冲回波检测技术构建汽车自动避障的毫米波雷达探测信号模型,结合多尺度连续时频特征分解进行毫米波雷达探测信号的特征分解,估计障碍物定位标记和距离,采用联合参量估计技术实现汽车自动避障过程中的车辆方位信息和障碍物距离参数估计,提高汽车自动避障的智能定位性能。在算法设计的基础上,采用联合总线控制技术进行汽车自动避障控制系统的硬件开发设计。实验结果表明,设计的汽车自动避障控制系统具有很好的智能性,对车辆障碍物和距离等参数的估计精度较高,汽车自动避性能较好。     

基于多模态特征融合的无人驾驶系统车辆检测

针对无人驾驶系统环境感知中的车辆检测精度低的问题,本文提出一种基于多模态特征融合的三维车辆检测算法.该算法通过毫米波雷达与摄像机联合标定,匹配2个传感器间的坐标关系并减小采样误差;采用统计滤波剔除毫米波雷达数据冗余点,减少离群点干扰;构造多模态特征融合模块,利用逐像素平均融合点云与图像信息;加入特征金字塔提取融合后的高...     

基于深度学习的无人驾驶汽车车道线检测方法

车道线检测是实现当前汽车辅助驾驶和未来无人驾驶汽车的关键,深度学习技术在近年来迅猛发展,在图像识别、图像分割、语音识别及数据预测等方面都取得了出色成绩。结合深度学习技术对无人驾驶汽车环境感知中的车道线检测进行了相应的研究,提出一种基于深度学习的车道线识别算法。对比研究已有算法,针对其中的信息融合问题,提出了一种新的特征图上下文信息融合方法,将该方法与VGG(Visual Geometry Group)网络相结合提出融合上下文信息的车道线识别网络VGG-FF,进一步加入空洞卷积提出融合空洞卷积及上下文信息的车道线识别网络VGG-FFD。将该网络模型在公开数据集以及自制数据集上进行了性能测试,实验结果表明该模型具有良好的识别效果。     

基于机器视觉的农业机械无人驾驶研究

为实现农业机械的无人驾驶,研究基于机器视觉的农业机械运动控制具有重要的意义.本文介绍了基于机器视觉的农业机械无人驾驶的工作原理和实现方法.通过对视频图像的处理,识别出农业作业环境的路径特征的位置和方向,采用模糊控制方法实现了农业机械的运动控制.试验证明了基于机器视觉的农业机械无人驾驶系统的可行性及控制算法的可靠性.     

无人驾驶汽车离散优化的轨迹规划算法

针对双向两车道无人车行驶场景,基于离散优化的方法,提出一种新的轨迹解耦规划算法.该算法将带有时间戳的三维轨迹规划问题解耦成分别对路径和速度规划,速度规划时引入ST图,用以描述无人车与障碍物之间的运动关系.通过分层采样的方法构建路径Lattice图搜索初始路径,并基于多目标A?搜索算法在ST图中规划出初始速度剖面,减少算...     

一种基于LTVMPC改进的 无人驾驶汽车路径跟踪控制算法

在低附着路面情况下,针对现有以线性时变模型预测控制(LTVMPC)为基础的无人驾驶汽车路径跟踪精确性和稳定性问题,提出一种改进的控制算法.以汽车动力学理论为基础,将四轮轮胎侧偏角和滑移率精确地表示为车辆状态量的非线性函数,在预测时域内对车辆状态方程线性化处理而求解雅可比矩阵时,为降低系统维度,将轮速作为非状态量,建立改进的三自由度车辆模型,在二次规划性能指标中加入横摆角速度跟踪误差项以提高路径跟踪性能,考虑质心侧偏角对跟踪精度和车辆稳定性的影响,修正参考横摆角,建立改进的LTVMPC.在Carsim-Simulink联合仿真平台进行低附着系数路面情况下的双移线跟踪仿真,结果表明改进后的控制算法在保证实时性的前提下,提高了路径跟踪的精确性和车辆行驶的稳定性.     

基于CiteSpace的人工智能研究可视化分析

本报告借助于CiteSpace引文分析软件对“人工智能”这一主题的相关文章从共引文献、共引著者、共引期刊等多个角度进行可视化分析,根据图谱分析人工智能相关的研究现状及前沿。     

基于文本分析的中国人工智能相关政策研究

对近年来国家机构和地方各省出台的人工智能相关政策进行研究,运用计量方式对政策的各种分布特征进行描述性分析,将人工智能政策划分为4个阶段,运用Word2vec、K-means等自然语言处理技术对各阶段政策的主题和主题变迁进行分析,在此基础上,借助NVIVO软件对政策制定的有效性和协调性进行分析,最后针对政策存在的不足,提出完善政策的建议.     

德国无人驾驶汽车成功试行20公里

名为“德国制造”（MIG）的这辆新型无人驾驶汽车，近日从柏林著名的勃兰登堡门出发，到柏林国际会议中心后，又安全返回出发地，其间顺利通过了46个交通灯并绕过两处环岛，整个行程近20公里。     

基于行人轨迹预测的无人驾驶汽车主动避撞算法

针对传统轨迹预测算法无法深入挖掘行人行走意图信息,不能提前对行人轨迹做出提前预判,导致无人驾驶汽车主动避撞算法存在缺陷等问题,通过车载传感器获取道路行人图像信息和位置信息,并基于卷积神经网络对道路行人动作特征进行识别,分析其行走意图.利用卡尔曼滤波算法获取状态估计的预测值,结合行人主观意图进行修正,输出符合行人主观意图...     

带测量噪声干扰的无人驾驶汽车路径跟踪控制

提出了一种带有Kalman滤波器的最优预测控制结构,用于无人驾驶汽车的路径跟踪控制.无人驾驶汽车对道路环境与车体状态的感知一般通过GPRS、雷达、摄像机、陀螺仪等获得,测量过程往往带有噪声.带有Kalman滤波的最优预测控制器,与不考虑噪声干扰的最优预测控制器相比,产生比较平滑的控制序列,减少了机械损耗.     

谷歌无人驾驶汽车：最具野心的创意

只要输入想去的地方，谷歌的这辆车就会自动带你到目的地。这种车已试行22万公里，除了一次在红灯前刹车被另一辆车追尾，还未出现其他事故。谷歌要变成汽车商了吗？我想不是，这辆车的背后，蕴含着一项充满野心的计划。