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美国联邦公路管理局CARMA系统介绍

2021-02-01 17:34:48· 来源：北京市高级别自动驾驶示范区

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关于CARMACARMA系统(CARMA: Cooperative Automation Research Mobility Applications)是美国联邦公路管理局(FHWA)牵头的一项计划，旨在促进协同自动驾驶的研发。关于CARMA

CARMA系统(CARMA: Cooperative Automation Research Mobility Applications)是美国联邦公路管理局(FHWA)牵头的一项计划，旨在促进协同自动驾驶的研发。CARMA的首要目标是通过自动驾驶车辆和道路基础设施的协同工作来提高交通运输的效率和安全性。

CARMA系统是一个开源平台，CARMA平台允许自动驾驶车辆通过通信与基础设施（如信号灯）和其他车辆进行交互和协作。通过使用CARMA云实时提供道路前方的信息（例如交通事故、天气等），CARMA平台使自动驾驶车辆能够与基础设施和其他车辆进行交互和协作，改善交通效率及出行安全性。

CARMA系统发展的三个阶段

CARMA于2014年开始开发并进行概念的初步验证，CARMA2在2018年迁移到机器人操作系统（ROS）架构，CARMA3的开发于2018年8月开始。

CARMA 1 (2014-2016)：

概念的初步印证

个体应用收集

在MicroAutobox上运行Simulink/dSpace

演示多个应用

1）开发列队算法

2）改进EAD(eco-approach and Departure)算法

3）改进速度协调算法

4）改进变道合并算法

CARMA 2 (2016-2018)：

SAE L1级自动驾驶（速度控制），可进行L2级

基于ROS

灵活性：可以安装于各种类别的车型上

接受应用于研究的第三方插件 (指导算法)

包括简单的应用：

1）运用ACC

2）协作式变道

3）混合队列行驶

4）交叉口信号控制

5）速度协调

CARMA 2运用5个插件和42000行代码，完成了在亚伯丁测试中心24天共22000英里的封闭道路测试。通过机器人操作，实现人机交互界面（HMI）显示相关驾驶信息。CARMA 2的ROS系统包括了引导/路径规划插件、车辆环境信息（V2V/V2I交通、传感器融合等）以及设备驱动等。作为开放源码软件(OSS)开发的一个平台，用于与行业进行协作化自动驾驶研究。

CARMA 3 (2018-2020)：

SAE L2级自动驾驶（速度和转向控制），可进行L3级

更复杂的协作列表，譬如V2V

增强的变道合并编排

增强的列队行驶（轿车与卡车）

强调TSMO的基础设施交互（工作区、交通事故管理、天气等）

应急车辆应用与交互

CARMA3架构（如下图）

（图片来源：FHWA）

CARMA 3阶段主要与美国联邦高速公路管理局、美国联邦汽车运输安全管理局、智能交通系统联合规划办公室以及Volpe国家运输系统中心合作，完成协作式自动驾驶、交通管理、标准、合作、公共安全、货运以及数据等工作。

CARMA 3由3个项目周期、6个季度性在线研讨会、7辆配备ADS的车辆以及多个合作伙伴完成。通过ROS系统实现人机交互界面（HMI）显示相关驾驶信息。运用ROS系统以及LIDAR完成相应的任务。CARMA 3作为在开放式环境下开发出来的平台，运用敏捷的软件开发过程以与相关的利益团体进行合作。

CARMA系统构成

CARMA系统由四个产品构成：CARMA云、CARMA平台、CARMA通讯和CARMA道路。

CARMA 云

CARMA云于2019年秋季发布，它是一种可下载的基于云的OSS（运营支撑系统）服务，源代码发布在GitHub平台（https://github.com/usdot-fhwa-stol）。CARMA云提供基于云的交通系统管理、双向通信、数据交换和同时管理多个远程车辆。CARMA 云支持和促进运输系统管理和运营(TSMO)战略的安全运行。这项技术通过通信促进车辆和道路基础设施之间的合作，通过CARMA 云提供的信息(如基本出行、交通事故管理、道路天气管理和工作区管理)，自动驾驶车辆能够与基础设施和其他车辆进行交互和合作，从而提高现有交通系统的通行效率。

CARMA 平台

CARMA 平台是一个可下载的，基于车辆的平台。CARMA 平台结合CARMA 云提供的实时交通运营规则和其他重要基础设施信息，使自动驾驶车辆能够与其他道路要素（包括车辆、基础设施和其它易受伤害的道路用户）通过移动设备进行交互和协作。CARMA平台利用了自动软件开发社区开发的自动驾驶系统（ADS）功能，使研究人员可以将更多精力放在协同工作上。

CARMA 通讯

CARMA通讯是可下载的并适用于非自动驾驶车辆，通过车辆的应用程序，与其他车辆进行交流，以参与自动驾驶。CARMA通讯通过诸如车载单元（OBU）或蜂窝网络之类的设备将非自动车辆集成到自动驾驶车辆系统中，该设备将警报消息发送或共享给其他非自动驾驶车辆。

CARMA 道路

CARMA 道路是车辆与路侧基础设施通讯的平台，实现基础设施与不同模式、用户和车辆之间的通信，以优化运输系统管理、运营和安全。

CARMA系统提供五个工具：仿真、建模、测试、分析和安全

1.仿真：在CARMA和城市交通模拟(SUMO)的基础上构建了开源仿真环境。

2.建模：按比例缩小自动驾驶测试车辆，由自动驾驶社区的开发者完成，既可以缩减测试成本，又可以扩大测试规模。

3.测试：与全国各地的试验场地协同合作，为CARMA和协同自动驾驶合作伙伴提供测试场地。

4.分析：数据管理、分析、机器学习和人工智能，支持协同自动驾驶车辆和传统交通数据的管理、融合和分析。

5.安全：现场测试、模拟测试、驾驶员在环测试、高速公路驾驶模拟测试和CARMA系统都适用于自动驾驶测试车辆、协同自动驾驶车辆和非自动驾驶车辆。

CARMA系统的协作和支持社区

1.协作：该项目与学术机构合作进行研究和测试，同时提供一个活跃的用户社区推进协同自动驾驶。CARMA协作组织开展了许多宣传活动，以提高相关单位的参与意识和参与度，包括线上会议，线下活动和推广宣传（网站、出版物、社交媒体和多媒体）。

2.支持：为CARMA所有级别的用户提供支持服务，包括来自专家的技术支持，而且无需用户额外付费。提供的服务包括：

（1）CARMA软件故障排除；

（2）CARMA系统架构；

（3）CARMA开发的消息集；

（4）开放标准；

（5）数据存储（即机器人操作系统[ROS]包）；

（6）现有文档、工具和联系方式；

（7）技术远程和现场协助，用于模块开发或测试；

（8）有关CARMA应用的培训和演示。

1.Vanden Plas （2021年3月启动）

主要用例：核心功能

产品：CARMA平台

功能：

自动驾驶控制：CARMA 平台能够控制车辆的速度和轨迹。

自动驾驶感知：CARMA 平台能够识别现实世界中的物体。

自动驾驶规划：CARMA 平台能够规划路线和驾驶操作。

2. Elise （2021年4月启动）

主要用例：ROS2迁移的准备

产品：CARMA平台，CARMA 通讯

功能：

Ubuntu 18

ROS1 Noetic

3. Zephyr（2021年4月启动）

主要用例：天气，事件管理

产品：CARMA平台，CARMA云，CARMA通讯

功能：

CTM，紧急挪移规则

CTM，地理围栏Geofence间隙控制

CLC，协作车道合并

云世界模型，车道封闭

4.Yenko（2021年5月启动）

主要用例：基本行程

产品：CARMA平台，CARMA云，CARMA街道

功能：

自动驾驶换道

车道内避让（CAC）

协作车道变更、拥堵车道并入（CLC）

协作交通监控（CTM）

协作车道跟随（CLF）

5.A1（2021年6月启动）

主要用例：ROS2组件

产品：CARMA平台，CARMA云，CARMA街道

功能：

协同交通信号（CTS），固定信号传输

云世界模型

路权协同

协同交通信号（CTS），感应信号传输

6.Battista / Fiesta（2021年7月启动）

主要用例：TSMO Adaptive Signals (Fiesta), Port Drayage (Battista)

产品：CARMA平台，CARMA云，CARMA街道

功能：

CTS，自适应信号传输

协作规划、停止和等待

协作规划、路线选择

7.Cabin（2021年10月启动）

主要用例：TSMO动态车道分配，IHP2

产品：CARMA平台，CARMA云，CARMA街道

功能：

CTM，动态车道分配

CLF，模式、操作、解除

8. Divo（2021年12月启动）

主要用例：无（ROS2迁移）

产品：CARMA平台，CARMA Messenger

功能：

ROS2支持

参考文献：

1、CARMA网站

2、CARMA Cloud and CARMA Streets,Taylor Lochrane, FHWA, November 10, 2020

3、CARMA平台，智能交通前沿科技

4、美国交通部：协作式自动驾驶系统研究，佐思汽研

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欧美网联式自动驾驶典型案例简析_Driving

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欧美网联式自动驾驶典型案例简析

2020-12-31 00:00

来源:

智能交通技术

原标题：欧美网联式自动驾驶典型案例简析

来源：北京市高级别自动驾驶示范区

/ 导读/

近几年，中国一直主推网联式（或车路协同）自动驾驶路线，而欧洲和美国近年也开始推动协同式或网联式自动驾驶。

美国联邦公路管理局领导的CARMA计划，欧洲道路运输研究咨询委员会ERTRAC推动的Connected Automated Driving，都是希望通过自动驾驶车辆与道路基础设施的协同开发来改善交通状况，推动协同式自动驾驶。

欧盟正在奥地利和西班牙组织开展INFRAMIX示范项目，来验证ISAD中数字化基础设施对未来网联式自动驾驶车辆的支撑能力，以支持自动驾驶汽车与传统汽车混流行驶的发展阶段。

美国联邦公路管理局(FHWA)开发了CARMA平台和CARMA云，以支持协同式自动驾驶的研究和开发，并使新的交通系统管理和运营(TSMO)战略能够安全运行。CARMA平台是一个开源软件平台，由FHWA发起，用于测试和评估协同式自动驾驶。

过去十多年，自动驾驶发展路线主要基于单车智能，主要包括两种技术路线。一种是以Waymo为代表，通过多线激光雷达来进行环境感知；另一类是以特斯拉为代表，依赖于摄像头，同时运用大量的深度学习算法来进行环境感知。

近几年，中国一直主推网联式（或车路协同）自动驾驶路线，而欧洲和美国近年也开始推动协同式或网联式自动驾驶。

美国联邦公路管理局领导的CARMA计划，欧洲道路运输研究咨询委员会ERTRAC推动的Connected Automated Driving，以及2019年欧盟联合美国、日本成立的新联盟ARCADE（Aligning Research & Innovation for Connected and Automated Driving in Europe），都是希望通过自动驾驶车辆与道路基础设施的协同开发来改善交通状况，推动协同式自动驾驶。

欧洲的网联式自动驾驶发展概况

2019年3月，欧洲道路运输研究咨询委员会（ERTRAC）更新发布了”Connected Automated Driving Roadmap”，强调协同互联的内涵，增加了网联式自动驾驶的内容。

ERTRAC的Connected & Automated Driving路线图

展开全文

来源：ERTRAC

该路线图明确提出基于数字化基础设施支撑的网联式协同自动驾驶（Infrastructure Support levels for Automated Driving，ISAD）。

基于数字化基础设施支撑的网联式协同自动驾驶(ISAD)

来源：国汽智联

在上表中，不难看出基础设施呈现出数字化、网联化的特征，表现出更智能、更丰富的功能实现，使自动驾驶技术向着网联式协同决策方向探索。

欧盟正在奥地利和西班牙组织开展INFRAMIX示范项目，来验证ISAD中数字化基础设施对未来网联式自动驾驶车辆的支撑能力，以支持自动驾驶汽车与传统汽车混流行驶的发展阶段。INFRAMIX项目由奥地利AustriaTech公司联合宝马、西门子、TOMTOM等十余家单位共同发起开展的自动驾驶验证项目。主要内容包括研究开发数字化道路基础设施，并升级改造传统道路基础设施；开发车辆与基础设施协同仿真环境，设计新的交通监测、评估、控制策略；评估社会接受度与交通安全情况，制定道路基础设施分级等。该项目得到欧盟支持并正在奥地利、西班牙等地开展相关测试工作，项目周期2017年-2020年。

在ERTRAC网联式自动驾驶路线图（Connected Automated Driving Roadmap）中，ERTRAC的互联互通和自动驾驶工作组（Connectivity and Automated Driving Group）专家对基础设施进行了等级划分，其目的是描述自动驾驶车辆对交通路网设施不同区块的差异化要求。

例如，在“ISAD级别应用示意图”中，对于容易出现交通阻塞的合流匝道位置，需要建设A级基础设施来进行交通控制（蓝色区块）；对于一些交通运行较为顺畅的快速路段，仅需要建设C级基础设施来提供动态信息给行驶车辆（黄色区块）；而对于二级公路网络可以建设D级基础设施，而在一些乡村地区不需要智能化的基础设施配套。

ISAD级别应用示意图

来源：USDOT

美国协同式自动驾驶与CARMA平台

美国协同式自动驾驶研究项目专注于交通干线和高速公路，目的在于安全地提高运作效率并且最大化美国城乡道路通行能力。如降低交叉路口20%车辆的燃油消耗、节省10%的燃油以及使现有车道的通行能力加倍。项目周期为2018-2020年。

来源：USDOT

下图是单车自动驾驶系统与多车协同式自动驾驶系统的对比。从图中可以看出在市场渗透率相同的情况下，越多车辆的协同式自动驾驶系统，能够带来越高的道路通行能力。

来源：USDOT

CARMA指协同式驾驶出行应用研究项目（CARMA: Cooperative Automation Research Mobility Applications）。

CARMA平台是一个自动驾驶系统，它允许自动驾驶车辆（AV）通过通信与基础设施（例如交通信号灯）和其他车辆进行交互和协作。通过使用CARMA云实时提供道路前方的信息（例如工作区，交通事故，天气等），CARMA平台使自动驾驶车辆能够与基础设施和其他车辆进行交互和协作，从而实现更安全，更多货物和服务的有效流动。

CARMA于2014年启动开发和概念的初步证明，现在称为 CARMA1。接下来，CARMA2在2018年迁移到机器人操作系统（ROS）架构，并且可以在GitHub上使用。CARMA3的开发于2018年8月开始，目前正在使用敏捷软件开发进行公开开发。

CARMA的演变历程如下

CARMA 1 (2014-2016)

概念的初步印证

个体应用收集

在 MicroAutobox 上运行 Simulink/dSpace

开发多种算法

列队算法

改进 EAD(eco-approach and Departure)算法

改进速度协调算法

改进变道合并算法

概念的初步印证

个体应用收集

在 MicroAutobox 上运行 Simulink/dSpace

开发多种算法

列队算法

改进 EAD(eco-approach and Departure)算法

改进速度协调算法

改进变道合并算法

列队算法

改进 EAD(eco-approach and Departure)算法

改进速度协调算法

改进变道合并算法

发展自动化车辆测试能力

演示在 5 台 SAE L1 自动驾驶车辆上启用 CACC（协同式自适应巡航）

发展自动化车辆测试能力

演示在 5 台 SAE L1 自动驾驶车辆上启用 CACC（协同式自适应巡航）

来源：USDOT

CARMA 2 (2016-2018)

CARMA 阶段2目标如下：

SAE L1 级自动驾驶（速度控制），可进行 L2 级

基于 ROS

灵活性：可以安装于各种类别的车型上

接受应用于研究的第三方插件 (算法)

新的 CARMA 2 研究平台（开放资源）

算法发展（开放资源）

SAE L1 级自动驾驶（速度控制），可进行 L2 级

基于 ROS

灵活性：可以安装于各种类别的车型上

接受应用于研究的第三方插件 (算法)

新的 CARMA 2 研究平台（开放资源）

算法发展（开放资源）

来源：USDOT

CARMA 2协同式自动驾驶研究的算法包括：

速度协调（受云端控制的速度控制）

车辆列队行驶（引领者-跟随者）

协同式车道变更（V2V）

协同式坡道合并（V2I）

进入与驶离（交叉路口多信号控制）

速度协调（受云端控制的速度控制）

车辆列队行驶（引领者-跟随者）

协同式车道变更（V2V）

协同式坡道合并（V2I）

进入与驶离（交叉路口多信号控制）

来源：USDOT

USDOT与佛吉尼亚交通部以及Transurban于2018年6月完成协同式自动驾驶汽车完整的测试，该测试的目的在于研究速度协调、车辆列队行驶、在单车道坡道入口处的协同式合并，以及管理协同式自动驾驶汽车的专用设施。

来源：USDOT

CARMA 2运用5个插件和42000行代码完成了在亚伯丁测试中心24天共22000英里的封闭道路测试。通过机器人操作，实现人机交互界面（HMI）显示相关驾驶信息。CARMA 2的ROS系统包括了指导/路径规划插件、车辆环境信息（V2V/V2I交通、传感器融合等）以及设备驱动等。

CARMA 2协同式自动驾驶研究出行应用的软件架构

来源：USDOT

CARMA 3 (2018-2020)

CARMA 3阶段，USDOT主要与美国联邦高速公路管理局、美国联邦汽车运输安全管理局、智能交通系统联合规划办公室以及Volpe国家运输系统中心合作，完成协同式自动驾驶、交通管理、标准、合作、公共安全、货运及数据等工作。主要目标如下：

SAE L2 级自动驾驶（速度和转向控制），可进行 L3 级

更复杂的协作列表，譬如 V2V

增强的变道合并编排

增强的列队行驶（轿车与卡车）

强调 TSMO 的基础设施交互（工作区、交通事故管理、天气等）

应急车辆应用与交互

SAE L2 级自动驾驶（速度和转向控制），可进行 L3 级

更复杂的协作列表，譬如 V2V

增强的变道合并编排

增强的列队行驶（轿车与卡车）

强调 TSMO 的基础设施交互（工作区、交通事故管理、天气等）

应急车辆应用与交互

来源：USDOT

CARMA 3 发展里程碑

来源：USDOT

CARMA 3阶段开发采用了CARMA平台和Autoware平台。

来源：USDOT

CARMA 3阶段由3个冲刺周期、6个季度性在线研讨会、7辆配备自动驾驶系统的车辆以及无数个合作伙伴完成。通过ROS系统实现人机交互界面（HMI）显示相关驾驶信息。运用ROS系统以及LIDAR完成相应的任务。CARMA 3作为在开放式环境下开发出来的平台，运用敏捷的软件开发过程以与相关团体进行合作。

来源：USDOT

美国交通部、 Saxton交通运行实验室等研发部门与基础设施运营商、私人企业、公共代理机构以及学术界等合作伙伴利用GitHub平台进行合作、构建及部署相关资源。

CARMA 3阶段引入了CARMA云。

CARMA云是一种可下载的，基于云的OSS服务，促进云服务和车辆之间的通信。CARMA云提供支持协同式自动驾驶研究的仿真功能，包括建立类似于运输管理中心（TMC）的仿真，以便与支持CARMA的车辆进行交互。

CARMA云是交通系统管理与运营的网络化管理概念，利用在地理围栏内应用的规则参数来支持TSMO应用案例，其包括但不限于：

理想的速度：发送限速信息或者减速信息的能力（例如 55 英里每小时）

理想的跟车距离：以秒为单位的单车间隙控制（例如 1.0 秒时间间隔）

理想的队列内部跟车距离：以秒为单位的队列内部间隙控制（例如 0.8 秒时间间隔）

队列规格限制：设置队列规格（例如 2、3、5 辆车）

车道分配：设置车辆应该占据哪一条车道

理想的速度：发送限速信息或者减速信息的能力（例如 55 英里每小时）

理想的跟车距离：以秒为单位的单车间隙控制（例如 1.0 秒时间间隔）

理想的队列内部跟车距离：以秒为单位的队列内部间隙控制（例如 0.8 秒时间间隔）

队列规格限制：设置队列规格（例如 2、3、5 辆车）

车道分配：设置车辆应该占据哪一条车道

来源：USDOT

SAE正与ITS-JPO合作开发网联式自动驾驶系统标准，为联网协同式自动驾驶提供分类和定义，并将更新至 SAE J3016中。

来源：USDOT

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CARMA平台

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版权

CARMA平台的目标

美国联邦公路管理局(FHWA)开发了CARMA平台和CARMA云，以支持协同驾驶自动化(CDA)的研究和开发(R&D)，并使新的运输系统管理和运营(TSMO)战略能够安全运行。CARMA平台是一个开源软件(OSS)平台，由FHWA发起，用于测试和评估协作自动化概念，以提高安全性和提高基础设施效率。该平台为车辆提供自动化所需的功能，并促进新TSMO战略的开发，同时确定TSMO场景将受益于CDA。

CARMA平台是一个自动驾驶系统（ADS），它允许自动车辆（AV）通过通信与基础设施（例如停车灯）和其他车辆进行交互和协作。通过使用CARMA云实时提供道路前方的信息（例如工作区，交通事故，天气等），CARMA平台使AV能够与基础设施和其他车辆进行交互和协作，从而实现更安全，更多的安全货物和服务的有效流动。

协同运输研究

GitHub上提供了最新版本的CARMA平台开放合作。该体系结构被设计为可扩展和可重用，可用于多种研究目的，以促进创新并实现车辆之间的通信。道路使用者，例如行人，自行车和踏板车；和能够通信的基础设施设备。该平台鼓励运输工程师和研究人员之间的协作，以加快CDA的开发，测试和评估，同时提高安全性，安全性，数据以及在自动驾驶技术中使用人工智能的水平。

CARMA于2014年开始开发和实施概念的初步证明，现在称为CARMA平台或 CARMA1。接下来， CARMA2在2018年迁移到机器人操作系统（ROS）架构，并且也可以在GitHub上使用。CARMA3的开发于2018年8月开始，目前正在使用敏捷软件开发进行公开开发。

资料来源：FHWA。缩写：开源软件（OSS），汽车工程师协会（SAE），运输系统管理和运营（TSMO），交通事件管理（TIM）。图1. CARMA演进。

CARMA3

一个使用敏捷软件开发流程公开开发的平台，可与利益相关者社区进行协作。

CARMA3软件版本是使用敏捷的软件开发流程与利益相关者社区进行协作而公开开发的。CARMA的最新版本是可重复使用且可扩展的车辆平台，可用于多辆车辆。

CARMA平台当前包含以下功能：

建立在ROS之上：鼓励模块化设计，以便可以轻松地将组件换出以尝试不同的组合。行程规划插件应用程序编程接口（API）：允许用户安装用于车辆行为和轨迹的战略规划或战术规划的插件（例如软件应用程序），以执行特定的算法和协作交互。控制器插件API：允许用户安装用于初级行程规划算法的新插件。硬件驱动程序API：只要安装了连接到各种车辆传感器和控制器设备的驱动程序，就可以将平台安装在任何适当装备的车辆上。车对所有（V2X）通信消息传递：具有内置功能，可以以SAE J2735格式编写/发送和接收/解析V2X消息，并且可以与任何无线电设备一起使用。

CARMA3具有四个计划级别：

路线计划：定义任务。机动计划：定义行为。轨迹规划：定义精确的路径。指挥计划：定义动作。

来源：FHWA使用的缩写：全球定位系统（GPS），惯性测量单元（IMU），车载单元（OBU），平台致动和控制模块（PACMOD），车对所有东西（V2X），光检测和测距（LiDAR））。图2. CARMA3架构图。

CARMA云

CARMA云将于2019年秋季发布，它是一种可下载的，基于云的OSS服务，可提供支持和启用CDA的信息。它将促进云服务和车辆之间的通信；道路使用者，例如行人、骑自行车的人和踏板车；和能够通信的基础设施设备。CARMA Cloud将提供支持CDA研究的仿真功能，包括建立类似于运输管理中心（TMC）的仿真，以与支持CARMA的车辆进行交互。

CARMA2

一个作为OSS开发的平台，用于与业界合作开发协作自动化。

资料来源：FHWA图3. CARMA公路合作车辆测试。

CARMA2在车辆内部的Linux计算机上运行，并且计算机通过车辆的控制器局域网（CAN总线）与车辆的设备和微控制器进行交互。该计算机还与车载单元（OBU）连接，该单元用作双向无线电，用于与其他车辆和基础设施的专用短距离通信（DSRC）。此外，计算机与诸如雷达之类的售后传感器进行交互。DSRC专为运动中的车辆而设计，因为它建立连接的时间很短，并且可以快速交换来自车辆对车辆（V2V）或车辆对基础设施（V2I）的消息。

CARMA平台管理以下交互：

提供CAN总线消息以使车辆加速或减速。收集来自连接的传感器的数据，以更好地了解宿主车辆的环境。发送OBU消息以传输到其他车辆，以便其他车辆知道本车。处理来自其他车辆和基础设施的传入消息，以便该车辆可以与其他车辆配合。

来源：FHWA使用的缩写：车辆对车辆（V2V），车辆对基础设施（V2I），全球定位卫星（GPS）和人机界面（HMI）图4. CARMA2架构图。

创建CARMA2平台以在ROS上运行。CARMA是模块化的；可以更换CARMA的各个组件，并可以自定义功能。中央ROS组件是指南，该指南提供了应用程序编程接口（API），使CARMA用户可以安装除CARMA云软件包中预先配置的插件以外的任何数量的插件。插件是一种向系统添加自定义路径计划和协作逻辑的方法。指导组件还负责确定要使用哪个插件以及管理插件交互。此外，CARMA平台还内置有自适应巡航控制（ACC）作为低级制导功能。

CARMA2平台当前具有支持以下合作驾驶策略的插件：

巡航—识别并遵守速度限制。让出—减速车辆以避免碰撞。车道变更和合并—在左侧或右侧的车道中与车辆协调，以留出空间合并和变更车道。排队—启用单车道近距离车辆之间的协作，以节省燃油并减少道路使用量。速度协调—遵循来自云服务器的动态速度命令，该服务器正在测量流量并确定上游速度，以最大程度地减少流量拥塞并限制后端拥塞。

由于CARMA2平台当前正在运行，所有插件都需要用Java编写（以jar文件形式安装）。这些插件严格在CARMA2上运行。

CARMA1

一个开发了概念验证软件包，以使多辆车辆能够通信并协调其纵向运动。

资料来源：FHWA图5. CARMA协作车辆测试。

CARMA1开发了FHWA的第一个合作自动化车队，以演示5辆车合作自适应巡航控制的概念证明。道路测试的目标是将速度协调与联网的自动化技术相结合，如在有管理的车道上排化和合作合并。通过这个测试，团队评估了这些场景下的系统性能，方法是让车辆并行行驶，并允许一辆车在排后合并。该排有变速限制由道路操作员决定。速度协调应用程序与基础设施和道路传感器通信，不断向车辆发送速度指南。

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基于CARMA模型多变量系统的j步输出预估

01-15

用于广义预测控制(GPC)的单变量j步预估器传统上是在多项式域采用丢番图方程导出的,针对与其等价的状态空间形式预估器, 对该预估器的多变量扩展进行了z域分析, 得到一个多项式域的基于CARMA 模型的多变量j 步预估器.该预估器可以简化多变量系统的GPC算法设计, 在单变量情形, 该预估器即为传统的GPC预估器, 最后提供了传统GPC预估器与状态空间形式预估器等价性的严格证明.

CARMA.zip_CARMA_audiencezvx

07-14

最小而成迭代算法CARMA-LSI,使其具有更快地收敛速度

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tutorial of carma

06-05

carma is a molecular dynamics analysis program

这是carma的教程，很详细。

CARMA模型的递推最小二乘算法

05-17

CARMA模型的递推最小二乘算法（MATLAB）

自动驾驶与车路协同主题汇总

weixin_55366265的博客

11-13

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车辆可以分为智能车（自主智能车）、网联车和智能网联车。车辆不但包括小客车、公交车、货车等，还包括物流配送车、微交通的电动自行车和电动踏板车。智慧的路包括感知、通信、决策。感知部分需要对道路上所有参与者、道路环境实时检测。通信解决车与道路的交互通信。一方面，网联车将自己位置信息实时地传递给RSU；另外一方面，RSU将处理好的警告或控制信息传递给网联车。决策部分通过路侧设置的边缘计算单元处理传感器采集...

carma平台：CARMA平台建立在机器人操作系统（ROS）之上，并利用开源软件（OSS）来启用协作驾驶自动化（CDA）功能，以允许自动驾驶系统通过通信与基础设施和其他车辆进行交互和合作

02-01

CicleCI构建状态

声纳代码质量

卡玛

CARMA SM促进了研究和开发，以加快市场准备和协作驾驶自动化的部署，同时推进自动驾驶技术的安全性，安全性，数据和人工智能。它鼓励工程师和研究人员社区的协作和参与，以使用开源软件（OSS）和敏捷项目管理实践来增进对协作驾驶自动化的理解。

CARMA是可重用，可扩展的平台，用于控制SAE 2级连接的自动车辆（AV）。它为第三方插件提供了丰富的通用API，这些插件实现了车辆导航算法来计划车辆轨迹。它是用C ++编写的，并在Ubuntu上的机器人操作系统（ROS）环境中运行。该平台可在各种装备正确的车辆上重复使用。已经从ROS 1框架迁移到ROS 2。

本自述文件已更新：2020年10月23日

什么是CARMA平台

管理自动车辆运动涉及三个方面。第一个是导航，也称为定位，它是确定车辆当前相对于地球以及相对于所需行驶路径（其计划路线）的位置的动作。第二个是制导，也称为轨迹规划，包括确定车辆如何从当前位置移动到目的地的过程。目的地和路线将交给制导算法，然后它们确定如何随时调整车辆的运动以遵循路线。车辆自动运动的第三方面是控制

智能交通管理主题汇总（至2023年02月14日）

weixin_55366265的博客

02-15

城市智能交通管理系统主要是以信息化的手段，通过物联网感知设备采集交通信息，通过软、硬件的集成开发，实现对各智能交通子系统的接口交互、功能集成、信息交互，并在信息的处理、挖掘、融合、分析、预测的基础上，主要由交通管理部门使用，实现城市交通的精细化管控、为辅助决策、指挥调度提供支撑，同时为交通参与者交通信息服务。点击文后阅读原文，加入免费的智慧城市之智慧交通星球，可查看资料的介绍。（至2023年02月...

OpenCDA: An Open Cooperative Driving Automation Framework Integrated with Co-Simulation

qq_41545537的博客

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OpenCDA: An Open Cooperative Driving Automation Framework Integrated with Co-Simulation论文详解

车路协同自动驾驶系统（车路云一体化系统）协同发展框架

weixin_54674661的博客

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车路云协同自动驾驶是交通、汽车、信息与通信产业的协同发展成果，交通、汽车、

信息与通信三大产业交叉融合、互为前提、相互促进、相互支撑，形成以“聪明的车+

智慧的路+融合的云”为基础架构，以高精地图、导航定位等产业为支撑，融合信息安

全、大数据、人工智能等关键技术，面向交通应用提供安全、高效的出行服务，形成车

路云协同自动驾驶系统，是实现高等级自动驾驶的必由之路。

自动驾驶与车路协同主题汇总（至2023年02月09日）

weixin_55366265的博客

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聪明的车可以分为智能车（自主智能车）、网联车和智能网联车。车辆不但包括小客车、公交车、货车等，还包括物流配送车、微交通的电动自行车和电动踏板车。智慧的路包括感知、通信、决策。感知部分需要对道路上所有参与者、道路环境实时检测。通信解决车与道路的交互通信。一方面，网联车将自己位置信息实时地传递给RSU；另外一方面，RSU将处理好的警告或控制信息传递给网联车。决策部分通过路侧设置的边缘计算单元处理传感器...

LeetCode hot100-4

alike_meng的博客

03-04

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LeetCode热题100第4题

Java自学day4

nanshenchao的博客

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数字进行运算时，数据类型不一样不能运算，需要一样的，才能运算。类型转换的分类：1.隐式转换（自动类型提升）：取值范围小的数值转向取值范围大的数值2.强制转换：取值范围大的数值转向取值范围小的数值如果把一个取值范围大的数值，赋值给取值范围小的变量。是不允许直接赋值的。如果一定要这么做就需要加入强制转换格式：目标数据类型变量名 = （目标数据类型）被强转的数据;

【Web】浅聊JDBC的SPI机制是怎么实现的——DriverManager

如何评价美国纪录片导演卡玛？ - 知乎

如何评价美国纪录片导演卡玛？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册电影纪录片政治导演如何评价美国纪录片导演卡玛？关注者66被浏览121,484关注问题写回答邀请回答添加评论分享12 个回答默认排序笑看风起云涌正在冲塔，冲塔进行时ING…… 关注非常杰出的女导演、学者。由于家庭出身等环境因素，她拍摄的纪录片很有一种旁观者般的客观、中立，甚至是苍凉感。卡玛·辛顿，中文名：韩倞（英语：Carma Hinton，1949年－）美国女纪录片制作人。哈佛大学的历史博士，是MIT等高校的教师，研究中国文化与历史。卡玛与他人导演制作了《天堂之门》和关于文化大革命的《八九点钟的太阳》等影片，尤以前者而知名。[1]她的父亲韩丁是1945年来到中国的美国记者。因此卡玛出生于北京、生活在北京直到21岁，期间在北京101中学就读。她以中文为母语。卡玛的丈夫是理查德·戈登(Richard Gordon)。卡玛一家信仰社会主义，父亲、姑姑、姑父曾参与文化大革命的造反派组织，被称为“中国人民的好朋友”、“国际友人”。但拍摄了《天堂之门》后，卡玛本人成为了争议人物。卡玛的姑姑寒春一家虽一直留在中国，但对改革开放表示不满，认为违背社会主义。卡玛作品：纪录片《八九点钟的太阳》(Morning Sun)(2003)，中国文革；纪录片《长弓三部曲》（The Longbow Trilogy）（1984），展示了1980年代长弓村的变化；纪录片《小幸福》（Small Happiness），关于女性体验；纪录片《普天之下》（All Under Heaven），宗教习俗；纪录片《尝百草》（To Taste 100 Herbs），一个天生的医生使用中草药和西药。[1]《天堂之门》被认为是卡玛拍摄的最成功的影片，但也因其众所周知的历史原因而饱受批判，至今褒贬不一。编辑于 2020-05-17 11:07赞同 5133 条评论分享收藏喜欢收起知乎用户大部分人搜到这个问题都是因为天堂之门那一部纪录片吧。（虽然我个人是更喜欢小喜）聊卡玛肯定会聊到她在《天堂之门》的立场，因为不把这个东西理顺了，观众心里会有疙瘩。我的理解，纪录片的立场或者说导演的立场是，她并不赞成官方把事情单方面压住，而不是把各方意见放在桌面上去讨论。这一点她在采访里也表达过。或者说，就算官方说法是正确的，官方并没有做到公开坦诚，而是以一个威严的姿态去压制。我个人是理解官方的做法的，（因为我有未来视角）也和在美国的华人华侨长辈交流过。（某个主人公后来来了美国[doge] 所以熟人之间流传一些轶事）最后长辈是这样告诉我的（大意）：或许有遗憾，但也不能说如果当时有另外的结局就是更好的，最后大的历史方向不会改变。更新一个回复：关于片中出现一些偏颇的立场和与事实不符合的描述让一些观众不舒服，这是个文化冲突。欧美语境下，就算是谣言也应该放在桌面上，在一个“言论自由”的舆论场去充分地竞争，所以立法禁止谣言属于官方下场，这个“下场”本身会被诟病。其实在国外，留学生和华侨也算是可以看到两方的信息，最后也并不会被精神pua到，只要脑子正常都会认可在这件事情上官方的说法最接近事实。因此也有人觉得卡玛这部纪录片干脆解禁得了。不过国内的舆情和区域发展不均衡的现状下，有自己的管理考虑。有的言论即便是出于修辞和对比也绝对不允许出现，因为管理上的考虑就是绝不能给异见者一点点的曝光，甭管是正面还是负面。异见者这个人就是不存在，就是查无此人。绝大部分了解国内的留学生和海外华侨理解这个管理逻辑。还有一个事实，就是纪录片本身是九十年代的。那个年代拍出来的纪录片也反应她当时的情绪，这还是容易理解的。很多后来我们知道的信息卡玛当时肯定不知道。那时候的海外主流观点还是国内死亡人数说少了。她的看法在当时就是澄清事实而且和国外很多电视台的夸张说法相比要克制很多，所以立刻就两头不讨好了。纪录片重新被发现也是因为后续消息证明，她的纪录片是同时段唯一客观立场的记录了。自由的形式不是生活的本质。Life goes on~编辑于 2023-10-26 03:05赞同 56 条评论分享收藏喜欢

欧美网联式自动驾驶典型案例简析-技术邻

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登录欧美网联式自动驾驶典型案例简析驾驶哥 2020年12月28日 1687浏览专题技术邻>

汽车工程>

自动驾驶

来源 | 北京市高级别自动驾驶示范区

近几年，中国一直主推网联式（或车路协同）自动驾驶路线，而欧洲和美国近年也开始推动协同式或网联式自动驾驶。

欧洲的网联式自动驾驶发展概况

2019年3月，欧洲道路运输研究咨询委员会（ERTRAC）更新发布了”Connected Automated Driving Roadmap”，强调协同互联的内涵，增加了网联式自动驾驶的内容。

ERTRAC的Connected & Automated Driving路线图

来源：ERTRAC

该路线图明确提出基于数字化基础设施支撑的网联式协同自动驾驶（Infrastructure Support levels for Automated Driving，ISAD）。

基于数字化基础设施支撑的网联式协同自动驾驶(ISAD)

来源：国汽智联

在上表中，不难看出基础设施呈现出数字化、网联化的特征，表现出更智能、更丰富的功能实现，使自动驾驶技术向着网联式协同决策方向探索。

ISAD级别应用示意图

来源：USDOT

美国协同式自动驾驶与CARMA平台

来源：USDOT

CARMA指协同式驾驶出行应用研究项目（CARMA: Cooperative Automation Research Mobility Applications）。

CARMA平台是一个自动驾驶系统，它允许自动驾驶车辆通过通信与基础设施（例如交通信号灯）和其他车辆进行交互和协作。通过使用CARMA云实时提供道路前方的信息（例如工作区，交通事故，天气等），CARMA平台使自动驾驶车辆能够与基础设施和其他车辆进行交互和协作，从而实现更安全，更多货物和服务的有效流动。

CARMA的演变历程如下：

CARMA 1 (2014-2016)

概念的初步印证

个体应用收集

在MicroAutobox上运行Simulink/dSpace

开发多种算法

列队算法

改进EAD(eco-approach and Departure)算法

改进速度协调算法

改进变道合并算法

发展自动化车辆测试能力

演示在5台 SAE L1 自动驾驶车辆上启用CACC（协同式自适应巡航）

来源：USDOT

CARMA 2 (2016-2018)

CARMA 阶段2目标如下：

SAE L1级自动驾驶（速度控制），可进行L2级

基于ROS

灵活性：可以安装于各种类别的车型上

接受应用于研究的第三方插件 (算法)

新的CARMA 2研究平台（开放资源）

算法发展（开放资源）

来源：USDOT

CARMA 2协同式自动驾驶研究的算法包括：

速度协调（受云端控制的速度控制）

车辆列队行驶（引领者-跟随者）

协同式车道变更（V2V）

协同式坡道合并（V2I）

进入与驶离（交叉路口多信号控制）

来源：USDOT

CARMA 2协同式自动驾驶研究出行应用的软件架构

来源：USDOT

CARMA 3 (2018-2020)

SAE L2级自动驾驶（速度和转向控制），可进行L3级

更复杂的协作列表，譬如V2V

增强的变道合并编排

增强的列队行驶（轿车与卡车）

强调TSMO的基础设施交互（工作区、交通事故管理、天气等）

应急车辆应用与交互

来源：USDOT

CARMA 3 发展里程碑

来源：USDOT

CARMA 3阶段开发采用了CARMA平台和Autoware平台。

来源：USDOT

CARMA 3阶段引入了CARMA云。

CARMA云是交通系统管理与运营的网络化管理概念，利用在地理围栏内应用的规则参数来支持TSMO应用案例，其包括但不限于：

理想的速度：发送限速信息或者减速信息的能力（例如55英里每小时）

理想的跟车距离：以秒为单位的单车间隙控制（例如1.0秒时间间隔）

理想的队列内部跟车距离：以秒为单位的队列内部间隙控制（例如0.8秒时间间隔）

队列规格限制：设置队列规格（例如2、3、5辆车）

车道分配：设置车辆应该占据哪一条车道

来源：USDOT

SAE正与ITS-JPO合作开发网联式自动驾驶系统标准，为联网协同式自动驾驶提供分类和定义，并将更新至 SAE J3016中。

来源：USDOT

参考文献

1、国外网站：USDOT，ERTRAC等

2、国汽智联李乔：网联式自动驾驶发展正在形成国际广泛共识

3、佐思产研：美国交通部协同式自动驾驶系统研究

4、智能交通技术：CARMA

无人驾驶欧美网联式自动驾驶典型案例简析的评论0条发布暂无评论欧美网联式自动驾驶典型案例简析的相关视频课程人工智能工程应用实例：发动机排放数据学习及预测 Adams Car 2020版本 1/2悬架模型与Matlab Simulink联合仿真 ANSYS Meshing 快速入门视频2020 - 刘尧欧美网联式自动驾驶典型案例简析的相关案例教程近万字阐述：智能驾驶系统功能如何定义 2022-04-21 本文描述了对已提出装配智能驾驶的样车概念ADS功能的识别。该分析侧重于SAE L3-5级的ADS系统，如谷歌的自动驾驶汽车项目（即Waymo），以及其他类似项目，侧重于下一代自动化。这一步很关键，因为样车概念ADS的功能被用来识别ODD和OEDR，开发初步测试和/或评估方法，并评估FS和FO机制，这为开始考虑ADS的验证和核查方法奠定了基础。本文主要分为四个部分：识别概念ADS功能的方法，定义概智能汽车中人工智能算法应用及其安全综述 2021-08-25 翟强1*，程洪1，黄瑞1，詹慧琴1，赵洋1，李骏2 (1. 电子科技大学机器人研究中心成都 611731；2. 清华大学车辆与运载学院北京海淀区 100091) 【摘要】随着人工智能(AI)技术的发展，以智能驾驶汽车、智能机器人为代表的智能系统逐渐代替或辅助人类从事各种场景中简单或复杂的工作。该文从智能汽车中的智能算法出发，总结了在智能汽车中人工智能感知算法、决策算法的研究进展；讨人−AI 交互:实现“以人为中心AI”理念的跨学科新领域 2021-09-23 许为1，葛列众1，高在峰2 （1.浙江大学心理科学研究中心，浙江杭州 310058;2.浙江大学心理与行为科学系，浙江杭州 310058）摘要：AI 技术造福了人类，也给研发带来了挑战，如果开发不当，会伤害人类和社会。目前国内外还没有系统的跨学科工作框架来有效地应对这些新挑战。为顺应学科发展的交叉趋势，中国国家自然科学基金委2020 年成立了交叉科学部。在这样的背景下，本文分析AI 系自动驾驶车辆测试的31个挑战：与行业及学术专家的访谈 2022-10-12 来源 | 同济智能汽车研究所（安全与性能研究室）引言汽车行业普遍认为，自动驾驶系统和自动驾驶汽车的出现，对质量保证的方式，尤其是测试的执行方式提出了巨大挑战。针对这个话题，编者挑选出最近读到的一篇文章与你分享，并加入了编者的评述。你遇到过、思考过其中哪些挑战？认同哪些挑战？还有没有别的挑战，需要我们共同关注的么？不同于大多学术论文的形式，本文采用与来自行业和学术专家进行访谈的方式，系统地讨自动驾驶车辆测试的31个挑战：与行业及学术专家的访谈 2022-10-26 来源 | 同济智能汽车研究所（安全与性能研究室）引言汽车行业普遍认为，自动驾驶系统和自动驾驶汽车的出现，对质量保证的方式，尤其是测试的执行方式提出了巨大挑战。针对这个话题，编者挑选出最近读到的一篇文章与你分享，并加入了编者的评述。你遇到过、思考过其中哪些挑战？认同哪些挑战？还有没有别的挑战，需要我们共同关注的么？不同于大多学术论文的形式，本文采用与来自行业和学术专家进行访谈的方式，系统地讨驾驶哥关注 0 影响力粉丝 NaN 内容获赞收藏项目客服培训客服驾驶哥关注 0 0 0 微信 QQ 微博公司简介服务条款诚聘英才联系我们技术邻是工科专业技术社区，覆盖机械、汽车、电子、航空航天、材料、制造工艺、土木、交通、海工、电气、水利、控制、测绘、冶金、力学、通信、地质、力学等专业，和CAE/CAD/MES/PLM/等工业软件。 ©2021 技术邻 | 浙ICP备15010698号-1 | 浙公网安备 33010802005309号 | 增值电信业务经营许可证：浙B2-20170162

CARMA Media Analysis & Intelligence. Delivering What Matters.

RMA Media Analysis & Intelligence. Delivering What Matters. 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Whether you’re looking for an automated software platform that is easy to use or expert-led research solutions, CARMA has you covered. Learn About CARMA’s Software and Research Solutions Proud to be delivering what matters to Monitor what matters Media Monitoring CARMA monitors the global media 24/7, 365 days a year to get the right content to the right people at the right time. On a foundation of technology you can trust, our media intelligence experts track the print, social, broadcast and online content that matters. CARMA helps you monitor competitors, identify key channels, understand your audience, manage a crisis, influence stakeholders and separate the news from the noise. Monitoring services Measure what’s meaningful PR Measurement Wherever you are on your measurement and evaluation journey, CARMA has the tools, technology and insights to help you prove and improve the effectiveness of your PR. We bring 30 years of experience and the world’s top consultants to turn theory into practice, engaging both you and the wider organisation with relevant, actionable media analysis and measurement insights. Measurement services Demonstrate the value of PR Consultancy & Market Research CARMA works with you to bring communications to the table and better represent the business impact of PR and marketing. Through engaging stakeholders and designing evaluation frameworks that resonate, together we build a culture of measurement. We inform and shape your strategy, influence your tactics, and support you in reporting the right metrics to the right people. CARMA’s consultants provide the complete picture, gathering data to represent the full PESO media landscape, effectively linking PR outputs to organisational outcomes. Consultancy services Proud to be partnered with "Since we first approached CARMA, they listened to our team and business priorities, and worked with us to deliver a platform that truly works for us. Our Account Management team are attentive and always on hand for any queries or ad-hoc monitoring and reporting requests. We had been with our previous provider for a number of years, and CARMA took the time to support us as we migrated to our platform, ensuring a seamless transition. All our team members were onboarded and equipped to use the system as soon as we went live without any hiccoughs. We have worked extremely closely with the team at CARMA to make sure our monitoring needs are being captured and used effectively. The analysis undertaken has been an evolving process and allows us to report to the business the value of our work as well as enabling us to learn, repeat and/or adjust as required to deliver the best results." Lysette MazurPR Consultant • Slimming World “Thanks to CARMA and their strategic guidance, we have elevated the way we measure our communication efforts in Singapore and the region. Their team is made up of strong consultants that understand our business and are genuinely interested in ensuring we can highlight the impact of our work to key business stakeholders.” Preeti GuptaFormer Corporate Affairs Director • BMW Group Asia “As a leading consulting firm, staying abreast of current news, industry developments is key and also capturing the content we disseminate. CARMA has enabled us to deliver comprehensive media monitoring reports to our stakeholders and keep track of our coverage. CARMA's media monitoring team ensures that we receive daily updates, capturing the breadth and depth of media coverage. We must commend CARMA's responsive and accommodating team. They willingly address our unique requirements, providing prompt assistance and guidance whenever needed. Their dedication to customer service has fostered a strong and trusted partnership between our organizations.” Maha DhurairajSEA Marketing Director • Boston Consulting Group (BCG) “Partnering with CARMA has allowed us to build and embed a robust, strategic measurement programme. CARMA’s expertise creates trust in the programme and helped us bring along key stakeholders including the SMT, CEO and external partners, and get buy-in across the team. We are now better able to show how our work is delivering organisational goals, demonstrating that publicity is as a crucial part of the puzzle in attracting overseas visitors to the island of Ireland, and shift focus away from vanity metrics. The insights from CARMA inform investment and planning decisions. The team is spending more time crafting creative content, building strong relationships with target media and KOLs, and feels confident that their work is better recognised and appreciated.” Emma GormanPublicity & Brand Partnerships Manager • Tourism Ireland "Sotheby’s has been working with CARMA for a number of years in order to capture our media presence in the UAE and Saudi Arabia – two key growing markets. The format of the daily newsletters are very clear and the portal is really easy to navigate. The team are also always on hand to provide speedy assistance whenever we require anything additional." Deputy Director of Communications, EMEA • Sotheby's "In its capacity as a structuring player in the hydrocarbons market in Morocco, Vivo Energy Maroc has developed a public relations strategy adapted to its brand image and its news. CARMA has helped us by identifying our needs and by offering a solution for monitoring and measuring our performance in the fields of traditional press as well as social and digital networks. We were particularly impressed with the organization and responsiveness of the agency as well as their ability to understand our unique institutional perspective. Communication and regular updates have been essential and we appreciate their commitment to strengthen our presence in the Moroccan media landscape." Hind Mejjati AlamiCommunication Manager • Vivo Energy "Throughout our collaboration, it was very comforting for us to have you by our side and to know that we can count on a very professional and a very dedicated teams to meet all our needs in terms of media clipsheets and analysis. I particularly appreciated the responsiveness of the collaborators I had and who always responded to our requests, even the most urgent, especially the most urgent, quickly and efficiently." Hajar DinarNorth Africa Communication Manager • Ford Motor “CARMA presents a reliable and high-level service, which uses digital intelligence to automate and accelerate the capture and sharing of results. They have been our partners for a long time, and we hope to continue together in the current international expansion of Beta-i in the future.” Alisson AvilaCommunication & Knowledge Principal • Beta-I “To help us with insight, we have been using CARMA, one of the most respected global media intelligence providers, for over ten years. CARMA has not only been instrumental in providing detailed and instructive insights, improving our understanding of a complex and ever-evolving media landscape, but CARMA has been a great partner in our journey.” Salman SultanRegional PR and Social Media Manager • Jaguar Land Rover “CARMA has been running strong for 4 years with the Ministry of Education – a reliable, trustworthy, and active media monitoring partner that keeps us at par with currents trends related to the ministry. Their evaluation tools and portal are easy to navigate and work with, whilst their reports are orderly, well-paced, and detailed - helping us to analyze and evaluate our performance. Their organizational habit of assisting partners promptly is commendable and continues to build a stronger relationship with them.” Ministry of Education "Throughout our seventeen-year partnership with CARMA, the company has been providing us with quality print and online news and social media monitoring services. The twice-daily newsletters, the tailored website and its many search options are a great way of keeping us on top of environmentally related news." Sobhia Akram El MasriSenior Specialist - Media, PR & Communications • Environment Agency - Abu Dhabi "In this fast-paced industry, a strong monitoring tool is vital. I’ve been using CARMA for two years and can’t imagine being able to excel in my role without it." Vanessa OlsonJunior Account Executive • Gambit Communications "Yara and the team’s year-round support, agility and responsiveness has been integral to our operations in navigating and gauging our external relations and public sentiment as we continue to build the brand and its relationship with its stakeholders. This was especially crucial during the crisis monitoring period. Their proactive approach, timely alerts, and strategic guidance were instrumental in helping us navigate and manage the situation effectively." Mohammad Al Mail Public Relations Lead • Leo Burnett (Studio M) ""CARMA is an efficient, easy-to-use press monitoring tool that allows you to analyze and organize all the data collected. Relevant advice, personalized follow-up and responsiveness, thanks to a dynamic, professional team that listens to the customer. We are very satisfied with our collaboration for several years and recommend their services." Sophia Babi BerradaCommunication Manager • Pharma5 "It’s great when you work with experts, particularly when they’re as professional as the team at CARMA. They’re superbly consultative, listening carefully to what we and our clients are trying to achieve, and offering thoughts not only on how that can be delivered, but improved. They’re also incredibly responsive to our (many) requests, and always good-humoured and positive. That makes a huge difference." European MD • The Hoffman Agency Previous Next Global reach, local expertise 650 Employees | 21 Offices | 100 LanguagesCARMA provides local context at an international scale to drive multi-market initiatives while delivering true regional insights and support. With in-market experts, we work with organisations small and large to provide media monitoring, PR measurement and communication evaluation in just about every country and language. Meet the Team The Measurement Standard Explore our best practice guides, industry news and media intelligence insights Read all articles Storytelling in PR Measurement: How to craft compelling narratives with data February 21, 2024 PR measurement has come a long way from counting clips. With sophisticated software, better data collection processes, algorithms that can make quick work of mountains ... 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We proudly work with both global and local organisations, across a diverse range of industries. We equip PR and communications professionals with the data, insights, and context needed to make better informed business decisions. We aim to: Empower the comms industry to be tech-informed and data-enabled Elevate ‘earned-first’ in the minds of all marketers Use our insights and data to make PR a core part of every marketing strategy Drive an ongoing increase in global PR investment Who are we? Expertise The company has grown today to work with over 3,500 brands and organisations across the world. We were one of the earliest companies to recognise the need for PR and communications professionals to demonstrate impact results. Our co-managing partners, who are award-winning leaders in the industry, have each led the monitoring and evaluation industry’s two global professional associations FIBEP and AMEC. Many of our consultants, who are also professionals, have been instrumental in developing some of AMEC’s world-renowned evaluation best practice resources, including the Barcelona Principles, the Integrated Evaluation Framework, and the Measurement Maturity Mapper. Our Approach People & Technology At the heart of CARMA is a powerful combination of PR monitoring and research experts with innovative technology solutions. Our technology and proprietary crawler sources and processes millions of pieces of global content every day in over 100 languages, including non-Latin script, across print, broadcast, social media, and online. We use technologies such as speech-to-text, voice-to-text, NLP, and AI to capture, sort, categorize and analyze data. But we don’t overstate what technology can do, which is why: We integrate AI and NLP with innovative algorithms and human research Our researchers, analysts, and consults enrich and interpret the stories behind the data We’re able to deliver meaningful and relevant insights for impactful business decisions Our Approach Client & Service Our emphasis on client care makes our client retention rate the envy of the industry. This focus means we attract the most experienced consultants from the media intelligence industry. That’s why thousands of our clients trust us to help them understand the ever-changing media landscape, operate strategically, and demonstrate success. At CARMA, our client service teams: Put client needs first, and work as an extension of your PR team Expertly create bespoke measurement frameworks so you understand the impact of your PR Are multi-lingual, multi-cultural, and on the ground in the markets important to you Outnumber sales 1:7, but won’t try to upsell tools or services you don’t need Our Values Our client first approach is underpinned by three core values We are dependable Our clients rely on us for critical data. We work with some of the world’s largest organisations, from large government departments to independent businesses. They all rely on us for accuracy and professionalism. We are adaptable We offer flexibility and customisation to cater for our clients’ unique needs. We believe the combination of our experience, technology, personnel, and regional and cultural understanding makes us unique. We are committed Our core capability is delivering meaningful data and context to leaders. We use automated analysis where it works well (quantitative data) and focus on a human analysis approach led by a team briefed on your goals. We work hard on your behalf to ensure success. We commit to ensuring you know what matters and what to do about it. Media Monitoring Online Media Monitoring Print Media Monitoring Social Media Listening Broadcast Media Monitoring Newsletters and Alerts Executive Briefings Online Media Monitoring Print Media Monitoring Social Media Listening Broadcast Media Monitoring Newsletters and Alerts Executive Briefings PR Measurement Media Analysis Reports PR Measurement Dashboards Social Media Analytics Media Analysis Reports PR Measurement Dashboards Social Media Analytics Consultancy & Market Research CARMA Consults CARMA’s Primary Research CARMA’s Secondary Research CARMA Consults CARMA’s Primary Research CARMA’s Secondary Research Resources Events The Measurement Standard On-Demand Webinars Industry Reports Events The Measurement Standard On-Demand Webinars Industry Reports Contact Us Linkedin Twitter Facebook Instagram Download the free app today Privacy Policy | Terms & ConditionsCopyright © 2021 CARMA International Inc. All Rights Reserved | Website by: WATERS

汽车产研｜从美国自动驾驶产业政策看中国战略路径

｜从美国自动驾驶产业政策看中国战略路径下载APP全球智库 >汽车产研｜从美国自动驾驶产业政策看中国战略路径赫荣亮关兵2021-05-03 09:27来源：澎湃新闻2021年1月11日，美国交通部发布的《自动驾驶汽车综合计划》报告（简称《综合计划》），旨在确保其自动驾驶的全球领先地位。作为美国自动驾驶汽车产业发展的国家级战略，《综合计划》对中国发展自动驾驶汽车技术、推进智能网联汽车创新发展国家战略有一定的参考意义。一、美国自动驾驶汽车产业政策主张美国交通部今年发布的《综合计划》，是美国“自动驾驶4.0”国家计划的贯彻和执行。在安全优先、确保隐私和数据安全等十大原则的基础上，美国政府认为，要保持自动驾驶领域的优势地位，就必须加强创新。由此，提出了其发展自动驾驶汽车产业的主要政策主张：三大目标、五大优先发展领域、三类公共应用平台。明确三大目标。一是建立促进行业协作和信息透明的机制。建立行业联盟，追踪自动驾驶汽车产业发展的新技术、新趋势；发布国家层面的政策指引，引导行业和企业发展方向；举办行业研讨会，促进信息共享；公布自动驾驶车辆测试信息、自动驾驶货车落实情况，提高公众意识和信息透明度。二是优化交通监管环境。第一，简化行政豁免程序。交通部门通过授权等形式，推动自动驾驶技术的测试和试点示范。例如，在技术可靠条件下，允许不符合现行汽车安全标准的车辆上路行驶，可在一定范围内进行自动驾驶商业化部署；授予低速无人小货车临时豁免权。第二，修改现有法规。大力支持创新，包括允许自动驾驶车辆选装或改装刹车、方向盘等车辆部件，研究车辆安全条例等法规，修订有碍自动驾驶发展的条款，加快促进自动驾驶车辆的测试和商业化应用。三是筹建适合自动驾驶的交通系统。改造现有交通系统，开展商用自动驾驶汽车评估、交通法规与自动驾驶技术适用性分析、港口自动驾驶重卡等领域研究，并由中央财政设立“高度自动化车辆研究与开发计划”，为技术研究和试点示范提供补助资金，2019年该计划已为8个项目提供了6000万美元的联邦拨款。重点发展五大优先领域。一是低速无人小货车。在限定区域内发展高级别（4级以上）自动驾驶低速小型货车（时速小于25英里；总车重小于3000磅）。二是低级别自动驾驶乘用车。在城市通勤等低风险驾驶环境，推动自动驾驶级别为3级的乘用车应用。三是高级别自动驾驶乘用车。在高速公路等限制区域内，推动自动驾驶级别为4级的乘用车应用。四是高速公路长途自动驾驶货车。能够在高速公路出、入匝道自行变道的4级自动驾驶车辆，尤其适合跨州长途运输。五是低速接驳班车。针对居民出行“最后一公里”的公交接驳需求，开发4级自动驾驶的低速班车（时速不超过25英里）。自动驾驶技术集成视觉计算、物联网、卫星定位系统等新一代信息技术，加快推动自动驾驶技术应用，可激发企业创新活力，形成产业带动力，最终促成完全无人驾驶汽车的商业化部署。建设三类自动驾驶应用公共平台。一是美国联邦政府建立的交通领域公共云服务平台-卡马系统（CARMA），使用开源软件设计，实现车路协同，通过云服务提供实时信息。二是建设支持车路协同的研发-测试平台，可在保护开发者知识产权条件下，通过分布式虚拟形式，吸引科研院所和企业协同创新开展原型化开发和测试。三是交通安全数据信息的共享共用系统，用以分析自动驾驶车辆的安全性。二、中国智能网联汽车发展面临的问题相关政策法规的修订工作滞后于自动驾驶技术进步需求。美国政府通过“许可”、“豁免”等形式推进法律修订，2018年允许“无人化”车辆商用；2020年以豁免方式允许自动驾驶车辆不装配手动驾驶控制装置（包括方向盘）。由于自动驾驶技术还处在不断迭代中，中国相关的行业和国家标准响应速度较慢，制约了自动驾驶技术的应用发展。例如，不允许无人驾驶车辆上路，车内必须搭配人类安全员；虽已批准自动驾驶出租车可载人测试，但不允许收取费用；尤其是涉及车联网等信息安全领域，中国在这些方面的法律仍属空白。智能网联测试基地建设数量虽多，但存在应用层次简单和重复建设问题。美国已在多地提供自动驾驶出租车、物流车等商业化服务，产业应用推进速度快于中国。中国自动驾驶应用层次不高，目前还处于自动驾驶载人测试阶段，仅在港口、工业园区等封闭场地开展小规模无人测试。截至2020年底，国内已建设11个国家级智能网联汽车示范区、2个国家级车联网先导区，其他省、市级测试区数量更多。除了北京、上海开放的自动驾驶测试道路在699.58公里和559.87公里之外，其他城市可测试道路开放不足，与实际道路用车场景还有一定差距。存在公共平台简单和重复建设问题。各省市陆续推进智能网联汽车示范区建设，围绕数据交互、数据标准及测试验证、评估等环节，建设了大量公共服务平台，但平台存在兼容性低、系统数据封闭等问题。此外，受相关测绘政策限制，公共平台电子地图无法做到高精度测绘和定位；交通部门掌握的事故、道路施工信息没能有效与公共平台对接，造成信息沉淀和开发利用不足。三、建议：加快法规修订，推进商业化运营主管部门形成合力，加强顶层设计和统筹协调。智能网联汽车涉及发改、工信、交通、住建等各部门，目前中国已制定了智能汽车创新发展国家战略等相关政策，但各部门在实施环节尚未建立起统筹协调的管理机制，无法对自动驾驶汽车从生产到使用的各个阶段进行有效管理。基于此，建议参照“节能与新能源汽车产业发展部际联席会议”等扶持新能源汽车发展的相关做法，统筹协调车联网、自动驾驶、智慧交通等领域的主管部门，建立部际协同机制，形成合力，切实推进道路测试、示范应用、车路协同基础设施、5G车联网等工作，统筹全局发展。加大产业推进力度，放开无人驾驶商业政策。总体上，中国智能网联汽车产业应用现已具备追赶和超越的基础，百度、图森未来等全球领先的无人驾驶企业将主要研发基地建在国内。基于此，中国应加快修订自动驾驶方面的相关法规，允许开展“无安全员”测试，加快推进出租车、货车领域的无人驾驶商业化运营。此外，针对现有测试区功能简单和重复建设问题，加快推动应用场景建设升级及商业化运营。扶持信息系统发展，推进公共服务平台建设。车路一体化发展，实现车-路-云-网协同，是智能网联汽车发展的基础，信息系统建设是关键。建议借鉴美国在公共服务云平台、研发测试协同创新及信息安全等领域的成功经验，统筹建设中国公共服务平台。一是车控汽车计算基础平台。扶持华为、地平线等公司，合作开发车用操作系统和汽车芯片，通过“核高基”重大专项部署，支持车载实时嵌入式操作系统。二是云控基础平台。开展车辆运行、基础设施、交通环境、交通管理等动态基础数据搜集、存储、分析，实现交通现有数据（传统数据）和外部数据（互联网数据、第三方数据等）的系统衔接。三是高精度电子地图基础平台。大力促进四维图新等高精地图企业的地图数据采集能力，建立自动驾驶地图标准规范，研发自动驾驶动态基础地图生成与应用基础共性技术，加快道路信息测绘，为智能网联汽车产业发展提供基础性保障。（作者赫荣亮、关兵均来自赛迪智库）责任编辑：王琳杰校对：

R语言学习：如何构建CARMA模型？ - 知乎

R语言学习：如何构建CARMA模型？ - 知乎首发于Stata与R学习切换模式写文章登录/注册R语言学习：如何构建CARMA模型？Mr Figurant中央财经大学金融学博士在读文献来源CARMA(2,1) (i.e. a continuous-time ARMA(2,1)。Müller, G., & Seibert, A. (2019). Bayesian estimation of stable CARMA spot models for electricity pricesAppendix A. Supplementary material【数据+R+[C++]】安装工具Rtools下载与安装(win10) - 知乎 (zhihu.com)示例代码library(stabledist)

library(fBasics)

library(expm)

library(Rcpp)

setwd('C:\\Download\\1-s2.0-S0140988318304183-mmc1\\Program')

sourceCpp (file = "01_Stable_Rcpp.cpp")

sourceCpp (file = "01_CARMA_Rcpp.cpp")

DL_GLOBAL = 0

### Stabiler Levy Prozess

# Expectation value for stable distribution (in S0 Parametrization)

Exp_stable = function(paras, pm=0) {

if (pm == 0) return (paras[4] - paras[2]*paras[3]*tan(0.5*pi*paras[1]) )

if (pm == 1) return (paras[4])

}

# compute "steps" Levy increments for a timestep "dt", with L(1)~ stable(paras)

generiere_dL = function (dt, steps, paras, pm = 0){

E_stable = Exp_stable(paras, pm=pm)

X_stable = rstable (steps, paras[1], paras[2], paras[3], paras[4], pm=pm)

dL = (dt^(1/paras[1])*(X_stable-E_stable) + dt*E_stable)

return (dL)

}

### CARMA(2,1) Simulation

# 2x2 Matrix Exponential

Matrix_Exponential_2x2 = function (Matrix_A){

a = Matrix_A[1,1]

b = Matrix_A[1,2]

c = Matrix_A[2,1]

d = Matrix_A[2,2]

D = (a-d)^2+4*b*c

delta = 0

if (D > 0) delta = 0.5 *sqrt(D)

if (D < 0) delta = 0.5 *sqrt(-D)

cosh_d = 1

sinh_d_over_d = 1

if (D > 0){

cosh_d = cosh(delta)

sinh_d_over_d = sinh(delta)/delta

if (D < 0.0001) sinh_d_over_d = 1 + delta^2/6 + delta^4/120 + delta^6/5040

}

if (D < 0){

cosh_d = cos(delta)

sinh_d_over_d = sin(delta)/delta

if (D > -0.0001) sinh_d_over_d = 1 - delta^2/6 + delta^4/120 - delta^6/5040

}

Matrix_A[1,1] = cosh_d + 0.5*(a-d)*sinh_d_over_d

Matrix_A[1,2] = b*sinh_d_over_d

Matrix_A[2,1] = c*sinh_d_over_d

Matrix_A[2,2] = cosh_d - 0.5*(a-d)*sinh_d_over_d

exp_ad = exp(0.5*(a+d))

return (exp_ad*Matrix_A)

}

CARMA_Matrix_exponential = function (paras_CARMA, Delta_t){

Matrix_A = Delta_t*matrix(c(0, -paras_CARMA[2], 1, -paras_CARMA[1]),2)

return (Matrix_Exponential_2x2 (Matrix_A) )

}

CARMA_timestep = function (X_old, dL_t, exp_Adt){

X_new = exp_Adt%*%X_old

X_new[2] = X_new[2] + dL_t

return (X_new)

}

# paras_stable[4] wir als Mittelwert f?r Y verwendet, nicht als 4. Parameter des Levy Prozesses

CARMA_simulation = function (steps, paras_CARMA, paras_stable, Deltat, X_1 = c(0,0)){

Mittel_Y = paras_stable[4]

paras_stable[4] = - Exp_stable(c(paras_stable[1:3],0))

exp_Adt = CARMA_Matrix_exponential(paras_CARMA, Deltat)

Delta_L = generiere_dL (Deltat, steps, paras_stable)

DL_GLOBAL <<- Delta_L

X_hidden = matrix(X_1, nrow = 2, ncol = steps)

for (i in 2: steps){

X_hidden[,i] = CARMA_timestep (X_hidden[,(i-1)], Delta_L[i], exp_Adt)

}

Y = as.vector(c(paras_CARMA[3],1)%*%X_hidden) + Mittel_Y

#return (list(Y = Y , X_hidden = X_hidden))

return (Y)

}（完）发布于 2023-07-22 10:09・IP 属地贵州R语言绘图R（编程语言）R语言实战（书籍）赞同添加评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录Stata与R学习Stata+R，从入门

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