J3016对汽车自动驾驶分级标准辅助驾驶系统对One-box的要求对辅助驾驶汽车而言，当系统出现故障以后，要求系统正确及时地向驾驶员报告故障，由驾驶员承担将车辆运行到安全状态(safe

以传统的液压制动系统为基础，用电子器件替代了部分机械部件的功能，使用制动液作为动力传递媒介，同时具备液压备份制动系统，是目前的主流技术方案。进一步地，根据集成度的高低，EHB

Parking)相继落地。RPA允许驾驶员下车并通过遥控（车钥匙或手机APP）激活，整个泊车过程完全由系统自主完成，不过一般仍然要求驾驶员在车辆距离车辆一定范围内（欧盟法规ECE-R

HBC请求：HbcRequest假设ESC在收到HbcRequest置为1（激活HBC）时，ESC完成对驾驶员制动做出判断并在轮缸建立起对应的压力需要200ms，因此为了满足Safety

intended驾驶员请求制动但液压制动力过大运动工况：车辆减速度过大静止工况：车辆液压驻车力过大1.2.外部ECU制动请求响应功能HAZOP功能失效整车危害备注Unintended

进“滑板底盘群”请加微yanzhi-6,备注底盘根据制动执行机构的不同，线控制动系统（Brake-By-Wire）可以分为液压式线控制动系统（Electro-Hydraulic

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ESC和仪表盘之间通讯故障如前文提到，ESC提供着Two-box制动系统中优先级最高的稳定性功能，当整车无法判断ESC的状态时，仪表盘应该点亮红色故障灯，提醒驾驶员谨慎驾驶并尽快维修。Case5:

布雷博EMB系统组成部件示意图，图片来自布雷博官网从另一个角度看，作为传统的液压制动的颠覆者和革命者，EMB在真正实现量产之前，很有可能推动制动相关法规的更新，这一点从业者可以拭目以待。2.

ESC在智能辅助驾驶系统中扮演的角色虽然目前市场上还没有真正实现高速过程中的自动驾驶，但是一些成熟的辅助驾驶功能已经得到了广泛的运用和用户的认可，最典型的代表即为自适应巡航控制系统(Adaptive

ECU移到电机控制器MCU，那么将极大地缩短TCS的控制时间，化劣势为优势。这正是dTCS系统的核心思想。纯电车dTCS控制示意图，图片来自网络为实现这一想法，关键是需要将动态扭矩控制单元(DMC,

VDC纠正转向不足当出现转向过度时，横摆角速度太大，导致车辆后轴滑向弯道外侧而引起甩尾，此时VDC通过对弯道外侧的车轮施加制动力而使车辆产生一个反向的横摆角速度，从而将车辆稳定在预期车道内。

cases检测通常是一个开放世界问题。因为有些CornerCase倾向于关注集中样本特性，比如某一类异常车辆识别、某种异常车道识别、某种异常道路标示识别等等。而有些Conner

制动力控制对于工况1，当两个驱动轮的附着系数近似相同时，TCS仅控制驱动力，其闭环控制可以概括如下：驾驶员踩油门制动，建立驱动力传感器向TCS

进“滑板底盘群”请加微yanzhi-6,备注底盘智能底盘系列(1)

m/s²的减速度。搭载eBooster的车型都会同时搭载车身稳定性系统ESC(Electric

进“滑板底盘群”请加微yanzhi-6,备注底盘上两篇：智能底盘系列(1)

ABS/TCS的基础上开发了旨在解决车辆侧向稳定性问题的第一代稳定性控制系统VDC，并将同时集成了ABS/TCS和VDC功能的产品命名为ESP

长城咖啡智驾制动冗余组合功能安全的目的是将软件和硬件的故障控制在可接受的范围内，但即使软件和硬件没有发生故障，系统仍然可能因为功能局限而导致不合理的风险，这就是国际标准ISO

必须学习多个目标特征表示之间的连接，这一点很好理解，因为算法没有改变并且只需要从输入中选择特定的特征。这是一个使用可微架构搜索的轻量级过程，可以发现模型架构内部新的连接，并进而高效地找到新的

CILRS输入及卷积层输出4.7系统运行效率分析本小节对测试系统的运行效率进行分析．部署测试系统的硬件平台为AMDR５3600X＋RTX3070,使用的软件平台为Windows10＋Unreal

scratch）。迁移/紧致卷积滤波器和知识蒸馏模型只能从头开始训练。这些方法是独立设计的，相互补充。例如，可以一起使用迁移网络层以及参数修剪和共享，也可以将模型量化和二值化与低秩分解近似一起使用。

2种形态；SRR常为24G毫米波，MRR常为77-79G毫米波。这里SRR缩写就有两个含义，可能是指侧后雷达模块，也可能是指短距离毫米波雷达，因此加s区分侧后雷达模块（SRRs）。USS：Ultra

loss）引入网络的训练，来量化两种模式之间的感知差异，并帮助网络学习到不同模态的感知特征（RGB图像的颜色和纹理，激光雷达数据的几何形状）。其结构如上图所示，主要包含三个主要的模块。3.2.

单目3D感知基于单摄像头图像来感知3D环境是一个病态问题，但是可以利用一些几何约束和先验知识来辅助完成这个任务，也可以采用深度神经网络端对端的学习如何从图像特征来预测3D信息。2.1

来说，还需要机器人或人类将电缆插入汽车和充电站。固态电池可以存储更多能量、充电更快，但它们仍在开发中。研究人员还在研究更高效的电池充电方式。无线充电系统提供了一些优势。它们将减少

而是利用其他智能网联汽车，通过多路径多跳路由的方式进行数据传输。因此，本算法还可以减少车到基站直连通信的链路数量，从而节省通信带宽资源（一般而言，车到车通信链路的带宽资源可以进行复用）。5

欢迎智能汽车产业链相关企事业单位注册参会。非相关人员请勿注册，为提高会议质量，工作人员会进一步加强审核。焉知2022规划本届年会参会名单（部分）点击图片,可放大观看

进“域控制器群”请加微13636581676,备注域

焉知智车年会知圈

end控制，转而进行传统的分级控制。在训练强化学习网络时，不可能进行实车训练，一般都是进行仿真测试，通过仿真测试不仅可以获得大量的碰撞数据，还可以获得虚拟场景内的实际关系以便于训练reward

宽凳（北京）科技有限公司成立于2016年03月，致力于通过智能众包高精度地图商业模式推动自动驾驶的广泛应用。核心技术包括深度学习、图像识别、三维视觉、智能机器人、地图构建以及基于此的大数据云服务。

2013年，日本启动了名为SIP的项目，自动驾驶是它的核心之一。为了将SIP成果（基础地图的数据格式，精度管理方式）产业化，设立了“Dynamic

个体表征模块是用来对每个人的历史行为和周围环境进行分析编码。考虑到人类行为具有前后关联的性质，我们使用双向LSTM来提取行为特征；使用CNN来提取环境特征。最后将两个拼接以得到个体表征向量。