概述

智能网联汽车是集感知、决策和控制等功能于一体的自主交通工具。其中，智能决策是智能网联汽车的关键性技术之一，通过对车辆周围环境的探测和感知，依据感知信息进行决策判断，制定相对控制策略，可有效减少交通事故，提高道路上行驶车辆的平均车速和缩短车距，提升运输效率和道路单位时间内的车辆容量。为提升本公司在智能网联汽车规划决策上的技术水平，完善企业的服务资质，本公司寻求相关合作单位重点开展以下相关研究： （1）环境仿真模块研究：基于交通仿真模块生成“真实”的交通场景并模拟智能车对周围环境的感知与反应情况，实现多场景加载； （2）行为决策模块研究：将周围环境感知信息作为输入，输出智能汽车的决策行为； （3）动作规划模块研究：包括运动规划和路径规划两部分。运动规划主要是对短期感知瞬间时动作进行规划，如转弯、避障、超车等动作；而路径规划是对较长时间内车辆行驶路径规划，能够从出发地到目的地之间的路线设计或选择； （4）路径规划模块研究：建立包含障碍区域与自由区域的环境地图，以及在环境地图中选择合适的路径搜索算法，快速实施地搜索可行驶路径； （5）数据传输层研究：通过TCP/IP协议，将交通仿真模块与深度强化学习框架进行连接，实现感知信息和车辆控制信息在仿真环境层与规划决策层之间的传递。

需求详情

智能网联汽车是计算机信息和机械自动化技术的结合，不仅仅为使用者提供舒适的驾驶体验，还带来更高的社会收益，如缓解道路堵塞、绿色低碳出行和减少交通事故等。其中，智能网联汽车的环境智能决策系统通过对汽车驾驶过程中的危险事态建模、危险预警与控制优先级划分、群体决策和协同、局部轨迹规划、驾驶员多样性影响分析等，保证在安全的前提下适应尽可能多的工况，进行舒适、节能、高效的正确决策。目前，常用的决策方法仍需要人工设计，不易保证状态复杂时的性能，我公司寻求相关合作方共同研发高度智能化决策系统，提高智能网联汽车的安全性与稳定性。