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清华自动化系车路协同自动跟驰驾驶技术成功演

2019-09-11 04:29

日前,在计算机协会主办的第16届嵌入式网络传感器系统国际会议上,北京大学信息科学技术学院、高能效计算与应用中心许辰人研究院课题组凭借学术论文《基于偏振差分接收机制的长距离回射式车路协同通信系统》,被授予“最佳演示系统奖”;第一作者为信息学院2015级本科生陈国俊。

  9月20日,美国计算机协会顶级会议第十六届美国计算机协会嵌入式网络传感器系统会议收录了我校天地一体化信息网络联合研究中心、天地一体化信息网络湖北省工程实验室最新研究成果“基于背向散射的物联网安全强化机制”。该论文为ACM SenSys 2018收录的来自我国大陆唯一第一单位长文论文。

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清华新闻网6月13日电 6月7日,国家智能网联汽车试点示范区一周年活动在上海国际汽车城举办。活动期间,清华大学自动化系张毅教授团队带来的“基于‘车-车’通信和‘车-路’通信的车辆自动编队行驶”项目吸引了嘉宾的广泛关注。本次演示完全基于车辆与车辆和车辆与路侧设备的通信,不借助除差分高精度定位以外的任何车载传感器,实现了车辆的编队自动跟驰,为受控环境下的应用提供一种高效、可行、低成本的解决方案。

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联合国汽车安全处官员试乘自动驾驶汽车。

演示过程中,两辆自动驾驶车辆在示范区的环境下完成了车辆启动、车道保持、车速控制、U型掉头、复杂路径跟驰等典型自动驾驶应用的演示。

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自动化系基于车路协同系统的自动驾驶演示车辆。

百家棋牌官网 ,自动化系姚丹亚教授介绍说,本次演示完全基于“车路协同系统”,实现了车辆的编队自动跟驰;无人驾驶跟驰车实现了直线跟驰、转向/掉头跟驰及信号灯路口自动安全通过等丰富的驾驶行为;演示充分展现了“车-车”和“车-路”通信技术在自动驾驶上的应用潜力,以及它与传统基于车身传感系统的自动驾驶的结合能力;同时,基于车路协同系统的编队自动跟驰还可为受控环境下的应用提供一种高效、可行、低成本的解决方案。

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自动驾驶车辆跟随前车做转向和掉头功能演示。

据张毅教授介绍,此次演示是国内首次实现基于车路协同系统的受控环境下自动驾驶功能的展示,是自动驾驶技术发展的重要里程碑。传统的自动驾驶多是基于传感器,依据雷达、激光、视频等车载传感器获取驾驶环境信息,进而实现个体车辆的自动驾驶;而基于车路协同系统的自动驾驶功能的实现,使得自动驾驶技术开启了“群策群控”的新阶段。在车路协同系统支持下,多辆自动驾驶汽车通过“车-车”和“车-路”通信技术,可实现信息共享基础上的个体车辆自动驾驶,进而群体车辆间进行协作可实现群决策与群控制,使自动驾驶技术变得更高效、更环保和更安全。

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自动驾驶直线跟驰功能演示。

工信部、联合国汽车安全处、上海市经信委、上海市嘉定区等领导参加了此次活动。清华大学、上海汽车集团、宝马、华为等100余家研究单位和企业的共200余名代表参加了纪念活动。

背景链接:

智能车路协同系统是采用先进的无线通信和新一代互联网等技术,全方位实施车车、车路动态实时信息交互,并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理,充分实现人车路的有效协同,保证交通安全,提高通行效率,从而形成安全、高效和环保的道路交通系统。

供稿:自动化系 编辑:襄桦 华山

该文基于可见光反向散射通信机制的新型车路协同技术,提出一种利用偏振差分的接收机制来提高反向链路的信噪比。原型系统实验结果显示,将此非对称链路的可靠通信距离提高了22%,最远可达近90米。该技术可被广泛应用于车与对道路上自带回射特性的物体之间的动态信息传递,为车路协同提供了一种新方案。

  论文作者为电信学院、光电国家研究中心的博士生骆志青、王巍教授、硕士生屈俊、江涛教授和香港科技大学的张黔教授。文中提出了一种利用背向反射标签来提高物联网设备安全方法。具体而言,作者通过利用功耗低、体积小、价格便宜的背向反射电路标签,刻意创造无线多径信号的方式,来鉴定物联网设备身份,从而提高物联网通信过程的安全。该方法克服了传统办法中如需要昂贵的多天线阵列、需要高性能的硬件设备完成加密算法等困难。其目的在于在利用简单的无线信号传播特征也能鉴定物联网设备在通信过程中遭受到的主动攻击,如拒绝服务请求等。论文的创新之处在于,变害为利,转变思路,通过利用常造成通信困扰的多径效应来提高物联网通信安全。在理论和实验过程中,研究人员均验证了所提出的方法可以准确的检测出物联网设备在通信过程中遭受的主动攻击。作者基于上述方法自主研发了射频板,并研制了原型机进行系统测试。

其他作者也来自信息学院,包括王璞瑞、冯立磊、吴越、徐燮阳和沈洋。

清华自动化系车路协同自动跟驰驾驶技术成功演示,2018收录我校学者论文。  ACM SenSys是计算机嵌入式和传感器网络领域最顶级的国际会议。该会议每年收录的文章仅有20余篇。本年度论文录用率仅为15.6%,总共收录论文为23篇。被录用的文章均来自世界著名高校及研究院,如加州大学伯克利分校、斯坦福大学、卡耐基梅隆大学、加州大学洛杉矶分校、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、牛津大学、华盛顿大学、美国微软研究院、诺基亚贝尔实验室、美国惠普实验室等。

相关链接:ACM SenSys是传感器网络和物联网领域最有影响力的国际会议,旨在解决传感器智能系统各层面的问题,涉及无线通信和网络、嵌入式系统和硬件、能量收集和管理、分布式系统和算法等;每年仅收录20余篇文章。本届会议论文录用率为15.6%,被录用的文章来自伯克利加州大学、斯坦福大学、卡耐基梅隆大学、洛杉矶加州大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、牛津大学、华盛顿大学、美国微软研究院等。

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