The status, challenges, and trends: an interpretation of technology roadmap of intelligent and connected vehicles in China (2020)

Q Xu, K Li, J Wang, Q Yuan, Y Yang… - Journal of Intelligent …, 2022 - ieeexplore.ieee.org
Purpose-The rapid development of Intelligent and Connected Vehicles (ICVs) has boomed a
new round of global technological and industrial revolution in recent decades. The …

[HTML][HTML] Cloud control system architectures, technologies and applications on intelligent and connected vehicles: a review

W Chu, Q Wuniri, X Du, Q Xiong, T Huang… - Chinese Journal of …, 2021 - Springer
The electrification of vehicle helps to improve its operation efficiency and safety. Due to fast
development of network, sensors, as well as computing technology, it becomes realizable to …

[HTML][HTML] 智能高精地图数据逻辑结构与关键技术

刘经南, 詹骄, 郭迟, 李莹, 吴杭彬, 黄鹤 - 2019 - html.rhhz.net
以车辆自动驾驶, 无人驾驶为研究对象, 讨论定义了智能高精地图, 认为智能高精地图作为未来
出行的关键一环, 是交通资源全时空实时感知的载体和交通工具全过程运行管控的依据 …

智能车路协同系统关键技术与应用

张毅, 姚丹亚, 李力, 裴华鑫, 晏松, 葛经纬 - 交通运输系统工程与信息, 2021 - tseit.org.cn
智能车路协同技术是当今国际智能交通领域的前沿技术和必然发展趋势, 是保证安全, 提高效率,
优化能耗, 降低排放的有效手段, 将以集计模型为基础的道路交通流理论提升到以对交通主体的 …

[PDF][PDF] 智能汽车人机协同控制的研究现状与展望

胡云峰, 曲婷, 刘俊, 施竹清, 朱冰, 曹东璞, 陈虹 - 自动化学报, 2019 - aas.net.cn
摘要随着人工智能, 互联网技术, 通信技术, 计算机技术的快速发展, 以电动化,
智能化及网联化为基础的智能汽车成为汽车行业发展的一大趋势. 按照汽车智能化 …

[PDF][PDF] 基于模型预测控制的智能网联汽车路径跟踪控制器设计

王艺, 蔡英凤, 陈龙, 王海, 何友国, 李健 - 机械工程学报, 2019 - scholar.archive.org
为解决智能车辆的自主转向问题, 提高车辆在高速运动过程中的转向精度和稳定性,
在智能网联汽车的背景下, 从路径跟踪控制出发, 提出一种变参数的智能网联汽车路径跟踪控制 …

[HTML][HTML] 智能网联汽车协同生态驾驶策略综述

杨澜, 赵祥模, 吴国垣, 徐志刚, 惠飞, 郝鹏… - 交通运输工程 …, 2020 - transport.chd.edu.cn
为了跟踪近年来智能网联汽车(CAV) 协同生态驾驶策略的研究进展, 分析了车辆, 驾驶行为,
交通网络和社会这4 类因素对CAV 能耗的影响程度, 以车辆, 基础设施和旅行者为对象对目前 …

[PDF][PDF] 网联环境下基于分层式模型预测控制的车队能量控制策略研究

唐小林, 李珊珊, 王红, 段紫文, 李以农, 郑玲 - 机械工程学报, 2020 - qikan.cmes.org
网联环境下如何同时兼顾车间协同控制与车辆燃油经济性是提高交通效率与发挥节能潜力的
关键技术之一. 首先, 为解决车队协同控制, 同时减少车辆燃油消耗, 以功率分流式混合动力汽车 …

[HTML][HTML] 自动驾驶地图的数据标准比较研究

詹骄, 郭迟, 雷婷婷, 屈宜琪, 吴杭彬, 刘经南 - 2021 - cjig.cn
摘要作为实现汽车自动驾驶的关键基础设施, 自动驾驶地图能够提供大量准确且语义丰富的数据
来帮助用户以更精细的尺度了解周边环境状况, 辅助感知, 定位, 驾驶规划与决策控制 …

[HTML][HTML] Continual driver behaviour learning for connected vehicles and intelligent transportation systems: Framework, survey and challenges

Z Li, C Gong, Y Lin, G Li, X Wang, C Lu, M Wang… - Green Energy and …, 2023 - Elsevier
Modelling, predicting and analysing driver behaviours are essential to advanced driver
assistance systems (ADAS) and the comprehensive understanding of complex driving …