Умный поиск 


4_2020_s_1

Название статьи ЭЛЕКТРОННЫЕ СИСТЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ
Авторы

Д.В. ЕНДАЧЁВ, канд. техн. наук, исполнительный директор по информационным и интеллектуальным системам, Государственный научный центр Российской Федерации ФГУП «НАМИ», г. Москва, Россия, Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.">Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

С.В. БАХМУТОВ, д-р техн. наук, проф., заместитель генерального директора по науке, Государственный научный центр Российской Федерации ФГУП «НАМИ», г. Москва, Россия, Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.">Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

В.В. ЕВГРАФОВ, канд. физ-мат. наук, директор Центра интеллектуальных систем, Государственный научный центр Российской Федерации ФГУП «НАМИ», г. Москва, Россия, Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.">Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Н.П. МЕЗЕНЦЕВ, начальник управления интеллектуальных автомобилей, Государственный научный центр Российской Федерации ФГУП «НАМИ», г. Москва, Россия, Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.">Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
В рубрике ОБЩИЕ ПРОБЛЕМЫ МЕХАНИКИ
Год 2020
Номер журнала 4
Страницы 5–10
Тип статьи Научная статья
Индекс УДК 656.051
Идентификатор DOI https://doi.org/10.46864/1995-0470-2020-4-53-5-10
Аннотация Современное транспортное машиностроение тесно связано с внедрением информационных систем. В автомобильном транспорте спектр таких разработок весьма широк: от систем помощи водителю (ADAS — Advanced Driver Assistance System) до систем полного автопилотирования. В статье дан краткий обзор состояния проблемы и представлены основные направления разработок ФГУП «НАМИ» в области ADAS и высокоавтоматизированных (беспилотных) транспортных средств (ТС). Даны описания бортовых систем автомобиля высокого уровня автоматизации, разрабатываемых ФГУП «НАМИ» с участием производителей. В статье также описаны ключевые технологии систем технического зрения, испытательные площадки для высокоавтоматизированных ТС.
Ключевые слова система помощи водителю, автономный автомобиль, электронная система, активная безопасность
  Полный текст статьи Вам доступен
Список цитируемой литературы
  1. Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for On-Road Motor Vehicles: SAE J3016:201806 //
    SAE International. — Mode of access: https://www.sae.org/standards/content/j3016_201806/. — Date of access: 10.11.2020.
  2. Russo Spena, M. Virtual Testing of Advanced Driving Assistance Systems [Electronic resource] / M. Russo Spena, F. Timpone, F. Farroni // International Journal of Mechanics 9:300-308, December 2015. — Mode of access: https://www.researchgate. net/publication/286186075_Virtual_Testing_of_Advanced_Driving_Assistance_Systems. — Date of access: 10.11.2020.
  3. A Concept for Human-Machine Negotiation in Advanced Driving Assistance Systems [Electronic resource] / S. Rothfuβ [et al.] //
    IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC), October 2019. — DOI: 10.1109/SMC.2019.8914282.
  4. Giacalone, J.-P. From Advanced Driving Assistance Systems to Autonomous Drive: The Complexity Challenge [Electronic resource] / J.-P. Giacalone // Conference: eSAME 2017; Sophia Antipolis — France, November, 2017. — Mode of access: https://www.researchgate.net/publication/322821305_FROM_ADVANCED_DRIVING_ASSISTANCE_SYSTEMS_TO_AUTONOMOUS_
    DRIVE_THE_ COMPLEXITY_CHALLENGE. — Date of access: 10.11.2020.
  5. Pedestrian Detection for Advanced Driving Assisting System: A Transfer Learning Approach [Electronic resource] / R. Ayachi [et al.] // 5th International Conference on Advanced Technologies for Signal and Image. Processing (ATSIP), October 2020. — Mode of access: https://www.researchgate.net/publication/344876764_Pedestrian_Detection_for_Advanced_Driving_Assisting_System_A_
    Transfer_Learning_Approach. — Date of access: 10.11.2020.
  6. Khan, A.M. Modelling Human Factors for Advanced Driving Assistance System Design [Electronic resource] / A.M. Khan //
    Advances in Human Aspects of Transportation, January 2017. — Mode of access: https://www.researchgate.net/ publication/304996145_Modelling_Human_Factors_for_Advanced_Driving_Assistance_System_Design. — Date of access: 10.11.2020.
  7. Traffic signs classification by deep learning for advanced driving assistance systems / W.A. Farag // Intelligent Decision Technologies. — 2019. — Vol. 13, no. 3. — Рp. 305–314. — Mode of access: https://content.iospress.com/articles/intelligent-decision-technologies/idt180064. — DOI: 10.3233/IDT-180064.
  8. Farag, W.A. Road Lane-Lines Detection in Real-Time for Advanced Driving Assistance Systems [Electronic resource] / Wael A. Farag, Zakaria Saleh // International Conference on Innovation and Intelligence for Informatics, Computing, and Technologies (3ICT). — 2018. — DOI: 10.1109/3ICT.2018.8855797.
  9. Yadav, R. A high performance 76.5 GHz FMCW RADAR for advanced driving assistance system [Electronic resource] / R. Yadav, P.K. Dahiya, R. Mishra // IEEE. 3rd International Conference on Signal Processing and Integrated Networks (SPIN), February 2016. — DOI: 10.1109/SPIN.2016.7566724.
  10. Cognitive and Behavioral Effects on Driving by Information Presentation and Behavioral Intervention in Advanced Driving Assistance System [Electronic resource] / Sh. Matsubayashi [et al.] // ResearchGate, December 2018. — Mode of access: https://www.researchgate.net/publication/342846297_Cognitive_and_Behavioral_Effects_on_Driving_
    by_Information_Presentation_and_Behavioral_Intervention_in_ Advanced_Driving_Assistance_System. — Date of access: 10.11.2020.