科创中国

行业领域

电子信息技术

需求背景

汽车产业是陕西省重点打造的支柱产业，重卡是我省汽车产业中占比最高、基础最为雄厚的产业链。当前，智能化已经成为重卡发展的重要方向，自动驾驶技术水平未来将成为重卡产品竞争力的决定性因素之一。重卡自动驾驶技术水平的提升受制于线控转向、线控制动等关键零部件，感知与定位、决策与控制等关键算法，测试场景库完备性和车路协同等关键技术的协同发展。研究项目将面向智能网联汽车功能及整车测试需求，研究典型的作业环境、道路类型、光照条件的基础信息，构建测试场景数据库；突破三维测试场景的自动重构技术、低复杂度高精度的卡

车动力学建模技术，实现测试过程的自动化执行和评价报告的自动化生成，形成重型卡车自动驾驶硬件在环测试系统；研究偏远特殊复杂路段全天候、长行驶距离自动驾驶车队的关键技术。

需解决的主要技术难题

①自动驾驶车队的路径规划技术；

②基于混合计算模式的边缘云协同技术；

③基于云端的车路信息采集技术；

④面向生产的自动驾驶车队进场、出场、换道的方案及决策

期望实现的主要技术目标

①车载与路侧融合感知下超视距感知能力不低于300m；

②车-车、车-路信息交互等通信时延小于20ms；

③智能路侧装备信息处理频次不少于每秒10次；

④智能融合控制下单车纵向车速偏差控制小于1km/h，横向控制精度直道处小于15cm，弯道处小于30cm；

⑤端-边-云架构的云智能平台具备100台以上自动驾驶运输车辆联网并发处理能力。

需求解析

解析单位：“科创中国”陕西科技服务团（陕西省科学技术协会） 解析时间：2023-11-23

赵燕琦

陕西省科普宣传教育中心

副主任

综合评价

建议技术框架路线： 首先对于卫星定位缺失情况下的自动驾驶车队提出局部与全局路径规划方案；其次，基于车路云融合对车队进行决策和规划；然后基于车路及车车通信对于车队进场、出场及换道等特殊场景提出解决方案；基于GPS进行多渠道融合的高精度定位；基于激光雷达进行障碍物识别；基于视觉进行车道线的识别；对在途车队的车路信息进行数据融合，应用智能算法对自动驾驶行驶车辆的行驶状态分级评价及危险预警。

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