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智能车实验室盘点-欧洲篇
2019-05-01 17:29:09· 来源：智车科技
本文智车科技盘点了欧洲顶尖的人工智能/智能驾驶实验室，这些实验室都充分利用大学或企业的丰富资源，依托顶尖的优秀人才，始终走在科研创新的前线，在国家基础
本文智车科技盘点了欧洲顶尖的人工智能/智能驾驶实验室，这些实验室都充分利用大学或企业的丰富资源，依托顶尖的优秀人才，始终走在科研创新的前线，在国家基础研究、技术开发和科研攻关中承担着不可替代的重大使命。
自动驾驶汽车正受到各国政府前所未有的重视，国内外各院校、研究机构都投入了大量人力、物力，各大车企、科技公司、汽车零部件供应商以及自动驾驶汽车创业公司也纷纷在这个领域进行布局。
据数据统计，北美和欧洲才是自动驾驶人才最集中的地方。在上一期文章《【盘点】北美顶尖学府的人工智能与智能车实验室》一文中，介绍了北美的顶尖实验室，这篇文章将介绍来自欧洲的智能车实验室。
1.UT Delft荷兰代尔夫特理工大学
UT Delft是荷兰最大、历史最悠久的公立理工大学，位于荷兰代尔夫特。它被认为是世界上最好的工程和技术大学之一。UT Delft有8个院系和十余个研究所，在职研究人员超过2900名。UT Delft大学对新兴领域的研究实力不容小觑。
2016年6月，荷兰交通部长MelanieSchultz van Haegen 在UT Delft开设Researchlab Automated Driving Delft（RADD），该实验室旨在为自动驾驶提供全方位的实验空间，是一个自动驾驶的露天实验测试站。RADD为知识研究机构，商业社区和政府提供产品或概念模型在不同环境下和不用的交通设施中提供测试服务。UT Delft对自动驾驶的研究主要集中以下五个方面，分别是用户的交互与接收、公共交通的自动驾驶、货物运输的自动驾驶、用户在非自动化道路驾驶的交互、交通系统一体化。
在成立不到两年时间内，RADD研发了四款车辆，它们是WEpod、PRIUS、TWIZY、JACKAL。
其中，WEpod有三种驾驶模式：全自动、半自动或手动驾驶。它的最高时速可达25公里/小时。在半自动模式下，车辆自行行驶并使用操纵杆调节速度。在手动模式下，转向和速度由操纵杆控制。WEpod将于2019年1月1日起部署在Ede-Wageningen和Weeze。
普锐斯（PRIUS）是一款混合动力乘用车（丰田普锐斯），搭载了DGPS-RTK，可以实现精准定位，。普锐斯设计用于在开阔道路上进行半自动测试，在此期间驾驶员可以直接控制车辆（转向/制动）或使用操纵杆从乘客座椅远程控制车辆。
Twizy是一款适合单人使用的电动双模车。它可以在标准道路上以高达85 km / h的速度手动驱动。在线控/无线遥控模式下，它沿着自行车道以最高25公里/小时的速度行驶。该项目的最终目标是Twizy可以在标准道路上以常见速度手动驾驶到，或在自动驾驶模式下沿着自行车道达到约20km/h的速度。
JACKAL是一个小型的驾驶平台，可以通过遥控器控制，尺寸仅为L = 50cm，B = 43cm，H = 25cm。它能达到的最高时速为7km/h。JACKAL是一种辅助的测试工具，例如在路测期间，可以把JACKAL当做行人玩偶，以保障测试人员的安全，构建合适的人为测试场景。
UT Delft成立Spatial and Trasnport Impacts of Automated Driving（STAD）项目，该项目由NOW赞助，计划在2016年到2020年内全面探索自动驾驶技术的长期，间接和大规模影响。特别是最先进的自动驾驶水平可能会导致流动模式甚至城市和地区的空间结构发生剧烈变化。
2019年1月，UT Delft赢得了Taxify自驾车队优化挑战赛。Taxify挑战赛的难度是优化自动驾驶车辆运营调度，而UT Delft开发各种调度，路由，重新平衡，仓库规划和汇集算法，表现了他们在运输系统的分析和优化的能力。代尔夫特理工大学的自主多机器人实验室（AMR）长期致力于运输系统的分析和优化，致力于将人工智能方面的专业知识应用于具有挑战性的现实问题。
获取更多项目信息，请访问此网址：https://www.raddelft.nl/en/
2.德国Unicaragil
Unicaragi是德国的一个联合自动驾驶项目，该项目由联邦教育和研究部资助，总额约为2600万欧元，致力于研究电动汽车的开发。该项目融合了多个TU-9大学及技术公司的最新科研成果，在自动化和网络驱动的无人驾驶的电动车的基础上进行开发。除了整体项目管理外，亚琛工业大学还负责模块化驾驶平台的概念设计以及四个组合车辆之一AUTOshuttle的构造。
该项目成立于2018年2月，项目周期4年，到2022年1月项目截止之前，Unicaragi希望依托目前最新的科研成果为德国的自动电动驾驶创新能力做出突出贡献。该项目是基于模块化和可扩展的概念，由实用程序和驱动单元组成，适用于物流和客运等方面的应用。
2019年1月，Unicaragi发布了一份针对未来驾驶的研究报告，报告中Unicaragi设计四种用于不同场景的车辆。首先是AUTOelfe，这是一款为私人用户设计的车辆，可以乘坐它出行或者旅游，类似保姆车，只不过这是一辆自动驾驶的保姆车。ATUOtaxi，顾名思义是一款具有自动驾驶的出租车，Unicaragi希望它可以实现用户通过智能手机，自助完成叫车服务，并实现智能系统和用户之间的良性交互。AUTOshuttle是一款有轨公共交通工具，它允许6-8人同时搭乘，类似地铁一样，相较于地铁而言，ATUOshuttle车体座舱较小，灵活性强。AUTOliefer是一款针对物流运输的车辆，它能够自动分发货物或点对点投放快递，是一个具有高效自动存储系统功能的新型物流运输车辆。
获取更多项目信息，请访问此网址：
http://www.unicaragil.de/index_en.html
3. RWTH IKA亚琛工业大学汽车工程研究所
亚深工业大学成立于1870年，是德国著名的理工类大学，被称为欧洲的麻省理工。亚琛工业大学汽车工程研究所（ika）是欧洲领先的汽车工程研究所。从构思到组件和系统的创新概念再到车辆原型设计，ika采用跨部门、跨学科的合作方式，关注各个子系统，系统的优化整个车辆。目前，ika拥有超过135名员工和200多名学生助理，全面覆盖车辆的各种功能。
在电动汽车的整体发展方向上，ika联合亚深工业大学与奥迪、博世、电力电子与电气传动研究所（ISEA）、电机研究所（IEM）展开合作。在这个项目中，ika首先与奥迪公司一起接管了整个车辆架构的概念选择和开发，并选中奥迪R8作为实验平台。
除了上述的Unicaragi项目之外，ika还有很多其他的自动驾驶项目，L3Pilot就是其中之一。L3Pilot测试自动驾驶的可行性，是侧重于SAE L3功能的大规模试点，并对一些L4功能进行评估。所使用的系统的功能暴露于可变条件下，目前该项目在11个欧洲国家中部署了1,000个测试驱动器和100个车辆。其测试功能涵盖从停车到超车以及城市交叉口行驶场景。这些测试将为评估技术可行性，用户接受度，驾驶行为以及对交通和社会的影响提供有价值的数据。值得一提的是，L3Pilot是全球首个展示和测试全面自动驾驶功能设置的项目。
在2018年第21届IEEE ITSC会议上，ika公布了德国高速公路上自然车辆轨迹的highD数据集。该数据集采用最先进的计算机视觉算法，定位误差通常小于十厘米，通过航空视角克服已知的交通数据收集方法的典型限制（例如遮挡）。该数据集通过6个不同的录制位置，采集了110500台车共计44500公里的行驶轨迹，为Matlab和Python提供运行脚本。
（申请数据集，请访问此链接：
https://www.highd-dataset.com/#about）
由ika主持的HEADSTART项目是一个欧洲项目，旨在开发并定义一个智能网联自动驾驶功能的统一验证方法。该项目的17个合作伙伴遍布欧洲的几个国家，包括德国，西班牙，法国，瑞典，比利时，希腊和荷兰的测试中心。为了找到一个统一的欧洲测试自动化道路交通的解决方案，HEADSTART项目将通过交叉连接所有测试实例（如模拟）来定义智能网联自动驾驶功能的测试和验证程序，并根据关键用户群（技术开发人员，消费者测试组和型号审批机构）的需求，验证地面和现实世界路测的安全性。
Ika的研究范围广泛，包括智能驾驶辅助和车辆指导、安全、可持续轻量化设计、效率、能源和热管理、驾驶体验和车辆概念。
获取更多项目信息，请访问此网址：
https://www.ika.rwth-aachen.de/en/research/projects/automated-driving.html
4. TU-Braunschweig IFR 布伦瑞克工业大学自动控制研究所
TU Braunschweig成立于1745年，是德国第一所工业大学，隶属于CESAER欧洲高等工程教育和研究大学会议联盟德国十所高校之一、德国九所卓越理工大学联盟TU-9，是TU-9里规模最小的一所大学。TU-Braunschweig IFR目前由两个专业组成，控制工程专业和车辆电子专业。
目前，该研究所在自动驾驶方面共有三个项目，分别是aFAS、PEGASUS、Stadtpilot。
在道路车辆中引入各种不同的驾驶员辅助系统之后，汽车工程领域技术发展的下一个重要步骤是高度或全自动驾驶。TU-Braunschweig IFR以及道路基础设施运营商的八个合作伙伴组成的联盟将在“aFAS”项目的背景下开发自动驾驶。该项目的旨在实现高速公路硬肩道路工程的自动无人驾驶保护车，并于2018年在德国高速公路上进行的第一次SAE L4操作。
不断提高的自动化水平是对自动驾驶功能行为性能要求提高的一个原因。特别是，当没有“人类司机”接管并且车辆必须完全独立地操作一段时间时，自动驾驶功能的故障保护或者说质量冗余是至关重要的。为此，联邦经济事务和能源部（BMWi）建立了能普遍接受的质量标准、工具和方法，同时，BMWi推动高度自动化驾驶功能的方案和情况（PEGASUS）立项。该项目汇集了来自行业（OEM和供应商），研究机构和测试组织的合作伙伴。PEGASUS目前致力于研究自动驾驶汽车的性能如何、如何在测试期间证明这种性能质量这两个问题。该项目的负责人曾表示，该项目的目标是开发一个标准化的程序，用于测试和批准自动驾驶功能。
Stadtpilot项目的目标是在正常交通中沿着不伦瑞克内环路自动行驶。该项目致力于解决如下问题：在内环路上自主驾驶；交叉路口和红绿灯处场景下的车辆行为；从停车道开始融入流动的交通车道；在十字路口转向和转弯；最高时速达60公里；内环路全程约11公里；单向两车道场景处理；与实际车辆的主动互动；在停车场停车。
获取更多项目信息，请访问此网址：
https://www.ifr.ing.tu-bs.de/en/institute/
5.Robotics, ArtificialIntelligence and Real-time Systems慕尼黑工业大学机器人与人工智能实验室
慕尼黑工业大学机器人与人工智能实验室主要任务是研究和教育，重点是机器感知，认知，行动和控制。主要分为四个研究领域人机交互和服务机器人技术，医疗机器人，认知机器人，对网络物理/嵌入式系统。与其他顶尖学府不同之处在于，慕尼黑工业大学机器人与人工智能实验室希望在高中时段开始培养学生机器人技术和计算机科学素养，为他们提供令人兴奋的教育和娱乐机器人活动。2015年，该研究所的MomenTUM团队获得奥迪自主钻探杯挑战赛第一名，并于次年获得第三名。
在自动驾驶的三维场景重建立项阶段，业内普遍认为，自动驾驶的定位和映射是一项非常有挑战性的任务，尤其是当只有可视数据可用时。该项目人员认为当前最先进的大规模3D场景重建框架认为环境是静态的，而在自动驾驶中，场景包括各种运动，例如由于行人和其他车辆引起的运动。因此，最先进的框架不能用于自动驾驶。该项目与宝马合作，旨在根据从车载立体摄像系统获得的本地化视觉数据，并根据定位结果生成大规模一致的观测场景3D地图。除了与宝马合作之外，该研究所与福特汽车合作立项“主动轨迹验证的形式化方法”，目的是管理交通参与者的不确定的未来行为和作用于主车辆的干扰。
获取更多项目信息，请访问此网址：
http://www6.in.tum.de/en/home/
6.KIT MRT卡尔斯鲁厄大学自动控制所
MRT自动驾驶始于2005年的Darpa GrandChallenge，这是一项自主越野车竞赛，MRT为ION团队提供视觉组件。2007年，MRT使用大众帕萨特“AnnieWAY”入围Darpa Urban Challenge模拟城市环境赛的决赛阶段。2011年，同一辆车赢得了大型合作驾驶挑战赛，这也是第一次实施与通信设备相连的合作车辆的高速公路场景的国际比赛。截至目前，MRT已经完成了几十项自动驾驶领域的项目研发。
当前的智能车辆在多种情况下需要稳健且准确的自定位。常用方法将惯性测量单元（IMU）与全球导航卫星系统（GNSS）耦合在一起。然而，由于多路径，遮挡和大气扰动，这种解决方案在城市环境中并不可靠。基于此，MRT成立“终身视觉映射和本地化”项目组，使用安装在车辆上的多个摄像机在六个自由度中进行终身迭代映射和高精度定位，即使在有干扰的条件下，该方法也能产生厘米级精度。基于精确车道拓扑估计和临界评估的无映射驾驶项目是基于传感器系统（例如激光或相机）提取车道几何形状，目前的重点在于应用机器学习算法直接从相机图像估计拓扑结构。该场景模型用于轨迹规划，结合观察到的轨迹，感知和估计不确定性和遮挡物体。
高精度数字地图对于在复杂的动态环境中安全舒适地驾驶汽车至关重要。为了规划一个引导自动驾驶汽车的轨迹，就像有远见的驾驶人类驾驶员一样平稳。因此，该项目的目标是使用来自传感器的数据，用于本地验证存储在汽车上的地图。另一个挑战是对静态和动态遮挡进行建模，这限制了可以评估地图的范围。最终标记还可以发送回远程服务器。当识别出永久性更改时，它们可以触发重新映射过程或直接用作地图更新。
获取更多项目信息，请访问此网址：
https://www.mrt.kit.edu/forschung.php
7.TU Darmstadt Institute ofAutomotive Engineering 达姆斯塔特工业大学车辆工程所
达姆斯塔特工业大学车辆工程所成立了一个为所有部门和学习领域提供模块化车辆平台的项目——aDDa 4 students。通过aDDa项目，学生可以开发和应用全自动驾驶功能的算法。除了传统算法之外，从操作数据和经验中学习的驱动功能也是非常有价值的。aDDa的长期目标是开发用于公共道路的自动驾驶汽车。例如，由FZD开发的VAAFO方法允许对学生在测试场和真实道路上开发的算法进行安全测试。参与aDDa项目，学生不仅要学习自动驾驶汽车的新功能，还要了解系统开发，实施和验证的整个过程。这些对学习自动驾驶，和科研开发具有十分重大的意义。小编认为，国内的高校也需要成立此类项目，旨在培养自动驾驶人才，培养学生的实操和解决问题的能力。
获取更多详细信息，请访问此网址：
https://www.tu-darmstadt.de/adda/adda/index.de.jsp
8.Uni Stuttgart IVK 斯图加特大学内燃机与汽车工程所
斯图加特大学（UniversitätStuttgart）是德国历史最悠久的技术大学之一，德国九所卓越理工大学联盟TU9成员之一，PEGASUS欧洲航空航天大学合作联盟德国六所高校之一，
斯图加特大学内燃机与汽车工程所认为自动化和连接驾驶是汽车行业最激动人心的研究领域之一。自动驾驶包括传感器技术，数据处理和轨迹规划，以及执行器的驱动。除此之外，还需要一个全新的具有可靠性和可预测性的系统行为。目前，在自动驾驶领域，斯图加特大学内燃机与汽车工程所的主要项目是同ika联合推进的Unicaragi,该项目详情，已在上文详细描述解读。
获取更多项目信息，请访问此链接：
https://www.ivk.uni-stuttgart.de/en/index.html
9.Uni Hannover Institute of SystemsEngineering - Real Time Systems Group 汉诺威大学系统工程所
系统工程研究所（ISE）负责复杂和技术系统的硬件和软件架构的建模，仿真，分析和实现。实时系统组（RTS）是系统工程研究所的一部分。RTS与LeibnizUniversitätHannover 的Mechatronik-Zentrum（MZH）合作进行联合研究，项目和技术交流。活动主要集中在移动服务机器人和自动化技术上。RTS致力于移动机器人的3D环境感知，定位和路径寻找，离散事件建模，嵌入式控制设备的实时系统编程和基于网络的工业自动化系统。
RTS在特殊场景下的自动驾驶颇有建树。在工业环境中，车辆中电子元件的比例正在稳步增加，但是并非所有汽车都有适当的传感器让它们自动行驶，该项目旨在研究如何使用移动传感器单元对车辆进行改装，并实现工业环境中的自动驾驶。此外，RTS与STILL GmbH合作研发了适用于工厂车间的自动叉车，该项目不仅可以降低工厂的生产成本，还可以实现对叉车的实时监控，减少错放货物的风险。
获取更多项目信息，请访问此链接：
https://www.rts.uni-hannover.de/
10.Oxford Robotics Institute牛津大学机器人研究所
ORI的队伍主要由研究人员、工程师和学生组成，目前ORI有6个研究小组，分别为Mobile Robotics Group (MRG)、Applied AI Lab (A2I)、Dynamic Robot Systems Group (DRS)、Goal-Oriented Long-Lived Systems(GOALS)、Estimation,Search & Planning Group (ESP)、Soft Robotics Lab，6个组覆盖研究范围广泛，涉足机器学习和人工智能，计算机视觉，制造，多光谱传感，感知，系统工程等等。
在自动驾驶方面，ORI从2012年进入高产阶段，发布了多项包括语义映射、提高视觉鲁棒性、数据采集等数十项自动驾驶领域研究成果。
牛津移动机器人小组在陆地移动自治方面享有盛名。十年来，它已从一个典型的小型学术团体发展成为具有重要影响力的大型学术团体。MRG在英国无人驾驶汽车技术战略的演变中发挥了关键作用 - 实际上它生产了英国首款自动驾驶汽车。在语义映射方面，移动机器人中使用主动学习框架进行语义映射，并在自动驾驶的背景下进行演示，比如在停车场等地方运行的自动驾驶车辆可以对周围物体有更高层次的理解。还有多个项目是研究，在相关场景下的特征探测，探索外界事物外观变化的向关联性，以此在不同天气状况下，准确识别相同物体。
在数据收集方面，ORI更是硕果累累，小编在他们的网站上，找到了数十个在不同天气条件和不断变化的街区中采集到的数据集。在2014年5月至2015年12月期间，该团队平均每周两次使用牛津机器人汽车平台（一种日产LEAF）穿越牛津中部的路线，手机了超过1000公里的记录驾驶，安装在车辆上的6个摄像头收集了近2000万张图像，以及激光雷达，GPS和INS地面实况。
数据集下载地址：
https://robotcar-dataset.robots.ox.ac.uk/
获取更多项目信息，请访问此网址：
https://ori.ox.ac.uk/
11.Cambridge Automotive DesignGroup剑桥汽车设计小组
剑桥工程设计中心（EDC）成立的二十五年来，开展多项基础研究和应用研究，以提升英国及其他地区工程设计的价值。剑桥工程设计中心通过多年的知识沉淀塑造了设计理论和设计实践相结合的理念，成立了众多研究小组，其中，在专注做智能驾驶领域的是由Professor P John Clarkson主持的汽车设计小组（Automotive Design Group）。该项目组的研究目是通过以用户为中心的建模驱动程序行为来辅助设计新车，并减少震动对交互式显示设备的使用影响，同时寻找影响驾驶员注意力的因素，从而不断优化新车的设计制造。
在同捷豹路虎合作的项目中，研究人员寻求在自动驾驶系统和驾驶员之间来回接管车辆的控制的最佳方案，同时，通过监测驾驶员的生理和心理状态，调研车辆处于自动控制状态时驾驶员正在做什么。基于此，为驾驶员自身和其他道路参与者提供更具安全性的系统。
获取更多项目详情，请访问此网址：
https://www-edc.eng.cam.ac.uk/
12.The University of Warwick WMG 华威大学WMG
由Paul Jennings教授领导的WMG宗旨是实时地为汽车行业提供真正的技术支持。Paul Jennings教授说，众所周知自动驾驶或“无人驾驶”车辆的概念为未来的运输带来许多好处，但也带来了重大挑战。目前市场自治的第一步已经开始，市场上不断地涌现出带有自动停车和紧急制动系统，以及全自动车辆工作的汽车设备制造商。然而，在完全自动驾驶车辆从概念转向商业化之前，需要克服相当大的挑战。而WMG的智能车辆研究小组就是这样一个为工业合作伙伴提供解决方案应对未来科技变化的专业团队。
目前WMG有十余个自动驾驶项目。与英国高速公路，Inrix Uk Ltd，里卡多英国有限公司，西门子公共有限公司，西米德兰兹联合管理局联合创立的AutopleX项目，是通过V2X技术增强车载系统研究自动驾驶技术的开创性安全技术。
除了对自动驾驶技术的追求，WMG也在解决本地化的实际问题。CAVIE项目是一个通过使用智能交通系统（ITS），通过选择公共交通的方式，来缓解或避免交通拥堵。由于交通需求的不断增加，这些解决方案要么难以实施，要么昙花一现。CAVIE计划针对不同情况模拟CAV启用的流量，例如与自动驾驶车辆的混合流量，完全自主流量，自主DGV，但非自治等静态流量，然后将分析结果以得出CAV启用的DGV的性能从而缓解拥堵。
获取更多项目信息，请访问此网址：
https://warwick.ac.uk/fac/sci/wmg
13.Cranfield Advanced VehicleEngineering Center 克蓝菲尔德高级车辆工程研究中心
克蓝菲尔德高级车辆工程研究中心为主要的国际组织开发创新技术和业务提供解决方案，并为欧盟委员会和工程与物理科学研究委员会（EPSRC）开展世界领先的研究。在一个日益相互联系的世界中，克蓝菲尔德高级车辆工程研究中心在帮助确定全球交通的未来方面屡获殊荣。克蓝菲尔德高级车辆工程研究中心专注于了解运输的整个环境：车辆，基础设施，企业和物流以及运营，管理和使用运输的人的道德心态。该中心目前有200多名硕博研究生在努力拓宽智能交通方向的知识边界。
目前，克兰菲尔德已经与多家世界知名企业合作，促进能源与环境、制造业、交通运输等行业的快速发展。
在自动驾驶方面，克兰菲尔德正在开发安全，快速和舒适的过渡系统CogShift。该项目始于2015年，预计今年12月项目结题，工程和物理科学研究委员会（EPSRC）和捷豹路虎共计赞助160万英镑，CogShift是英国政府投资1100万英镑用于自动驾驶汽车研究的五个项目之一，旨在研究驾驶员注意力和认知控制特征。该项目将开发一个考虑到驾驶员注意力的最佳控制权限转换系统来保障自动驾驶的安全性。
获取更多项目信息，请访问此网址：
https://www.cranfield.ac.uk/themes/transport-systems
14.VisLab
VisLab是意大利一家参与开发机器视觉算法和汽车领域智能系统的基础和应用研究的实验室。它在机器视觉，模式识别，低级图像处理，机器学习，人工智能，机器人和真实等许多学科进行研究，但实验室的主要重点是将基础和高级研究应用于智能交通系统和智能车辆。VisLab在许多不同领域提供环境感知的顶尖理论和应用研究，包括智能车辆，楼宇自动化和智能监控。凭借与欧洲，美洲和亚洲顶级公司的紧密合作，VisLab已针对不同市场开发了自己的产品愿景，并提供各种感知和安全系统。VisLab是最早投资于车载视觉技术的实验室之一，其努力仍然有助于塑造车辆机器人的历史。视觉系统在车辆上的应用不仅需要完全支配最新的视觉技术，而且还要深入了解这种环境的关键问题，例如校准，照明，噪音，温度，功耗，以及成本和安装要求。
自VisLab成立以来，有很多值得被关注的历史节点，小编挑选出一些，重点介绍一下，让大家知道VisLab的实力。
左一完全由VisLab设计和实现的ARGO原型车，是第一辆在意大利高速公路上进行2000公里以上(其中94%是在自动模式下)全面测试的无人驾驶客车。IEEE IV 2004研讨会在意大利帕尔马举办由VisLab主持。2005年，在完全自主的情况下，TerraMax（右一）完成了DARPA的大挑战:132英里长的未知越野路线，穿越高山和沙漠。TerraMax是唯一使用视觉作为主要感知技术完成比赛的车辆。
2013年7月12日，VisLab最先进的自动驾驶汽车BRAiVE（左一）在帕尔马市中心行驶，通过双向狭窄的乡村道路、人行横道、交通灯、人工路障、步行区和狭窄的环形车道，所有的一切操作都是有史以来第一次完全没有人为干预下完成的。2014年3月31日，由VisLab设计并实现的新型无人驾驶汽车原型DEEVA（右一）亮相媒体。DEEVA是自动驾驶设计的一个突破，因为它集成了20多个摄像头和4个激光扫描仪，但是从外观看起来，和常规车辆无异。当时，这在涉及上是一个很大的突破。
获取更多项目信息，请访问此网址：
https://vislab.it/
15.KTH 瑞典皇家理工学院
KTH 瑞典皇家理工学院是世界级顶尖理工大学，百强名校之一。KTH成立于1827年，瑞典全国约三分之一的工程师都出自这所大学。近年来，KTH与中国的学术交流合作逐渐增多，这对中国的学者和工程师们来说是一个非常好的消息。2017中国（北京）跨国技术转移大会于11月在北京举行，KTH国际事务副校长RamonWyss作大会特邀报告。2017年10月，中国-瑞典高校科学创新与科技成果转化研讨会在KTH瑞典皇家理工学院举行，来自中国科学技术部、北京大学等三十余所中国高校的领导、专家赴KTH学习交流，分享经验。KTH还广泛参与与中国著名大学合作的联合研究项目，并合作实施大量的交换学生计划。这对中国学生也是一个利好消息。
说起近期KTH对于自动驾驶领域的科研贡献，那就是前几天被刷屏的“瑞典KTH皇家理工学院开发出新型MEMS光束操纵技术降低成本”这个消息了。什么是MEMS呢？
对于自动驾驶汽车，激光雷达是识别和检测周围物体的一项必不可少的技术。英国皇家理工学院（KTH Royal Institute of Technology）的一个团队已经瞄准了激光雷达的关键部件——光学波束控制，并研发了一种设备。与之前的技术相比，这种设备制造成本更低，重量更轻，资源效率更高。目前的激光雷达(光探测和测距)技术造价数千美元，重约一公斤，耗电数瓦。皇家理工学院(KTH RoyalInstitute of Technology)正在开发的激光雷达的新版本则完全是另一回事。KTH微系统和纳米系统院系的博士后CarlosErrando-Herranz说，这个版本的激光雷达如果量产的话，每个只花费大约10美元，重量只有几克（包括外围设备），消耗大约100毫瓦能量。
获取更多项目信息，请访问此网址：
https://www.kth.se/
16.Chalmers University ofTechnology 查尔姆斯理工大学
查尔姆斯理工大学成立于1829年，是欧洲顶尖的一所理工大学。瑞典全国大约40%左右的工程师和建筑师都是该校毕业生，是瑞典就业率最高的大学。该校拥有强大的环境科技、IT科技、纳米技术、生物工程、汽车工程与建筑学系，是欧洲著名的研究型大学。Chalmers车辆和交通安全中心(又名Safer)汇集了来自瑞典汽车行业，学术界和当局的38个合作伙伴合作，研究5个领域：事故预防和自动驾驶系统，道路使用者行为，人体保护，救援和安全评估。
近期，Chalmers正在执行多个自动驾驶项目，其中名为“汽车5G集成通信安全”计划实现5GV2X通信中验证方式和位置的安全性，探究安全层中的延迟如何影响整体性能和实时相关服务，如何针对移动车辆优化5G（多节点/多波束）连接，以实现安全可靠的连接，如何在动态密集异构，多跳，5G网络中优化多车辆最佳安全可靠连接的资源分配和路由选择，如何最好地支持此类网络中可靠的密钥分发方案。该项目从2018年初立项，计划2019年年底结题，相信在今年年底的时候，在5G集成方面又会有好消息传来。
Safer联合AstaZero，查尔姆斯理工大学，Wiretronic，沃尔沃集团共同实施的RealSIM项目，旨在通过对车辆进行逼真的模拟，以实现更安全，更稳健和更便宜的自动驾驶车辆开发。此项目收集而来的数据数据可用于通过强化学习来学习代理的智能行为，并且还可以为监督机器学习生成大量训练数据。
获取更多项目信息，请访问此网址：
https://www.saferresearch.com/
17.ETH Zürich's Autonomous SystemsLab苏黎世联邦理工学院自动驾驶系统实验室
苏黎世联邦理工学院（又名瑞士联邦理工学院）是享誉全球的世界顶尖研究型大学，连续多年位居欧洲大陆高校翘首，享有“欧陆第一名校”的美誉。今年，苏黎世联邦理工学院自动驾驶系统实验室（ETH Zürich'sAutonomous Systems Lab）联合蒙特利尔机器人系统实验室组织的ICRA 2019中，承办高精度移动地图研讨会。
ALS的研究人员近日研发出一款用于视觉定位系统的地图管理程序，专门适用于多辆车在户外环境中操作。该程序解决了将大量视觉定位数据整合进终身视觉地图的挑战，可在所有外部环境条件保持一致的情况下，提供有效定位。开展此研究的研究人员之一Mathias Bürki表示：“自己定位是包括自动驾驶车辆在内的所有移动机器的关键。虽然大多数自动驾驶研究车辆都配备了昂贵的3D激光雷达传感器，但对于未来此类自动驾驶车辆是否适合量产仍存疑。另一方面，摄像头传感器很便宜，已经用于目前的车队（如用于停车辅助系统），所以，我们一直在研究将摄像头作为主要传感器，实现自动驾驶车辆精确定位的潜力。”
SPARC项目将智能X-by-wire技术应用于车辆动力系统。在这个项目中，ETH自动驾驶系统实验室参与了智能驾驶员辅助系统的开发，允许车辆独立于驾驶员和开发策略检测车道和其他交通参与者等环境特征，以便在特定环境中做出良好反应。
获取更多项目信息，请访问此网址：http://www.asl.ethz.ch/
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