3、自动驾驶计算机仿真测试的研究现状：
国内：
文献【6】中，重庆交通大学学报的都雪静等人在2017年12月对汽车模拟碰撞试验装置设计及仿真验证研究。为研究交通事故中车载群体散落物的分布特征，在参照国内外汽车碰撞试验台的基础上，设计了汽车模拟碰撞试验装置。根据模拟碰撞试验装置中碰撞速度的要求，对三相异步电机的选取和牵引绳的强度进行了计算，并用ＡＮＳＹＳ／ＬＳ－ＤＹＮＡ软件对整个模拟碰撞试验装置进行仿真。结果表明：该试验装置可以使试验车在一定的距离内加速到规定的碰撞速度，能够模拟汽车低速时的正面碰撞，并满足有关国家法规的要求。试验车具有足够的强度，可以重复使用。
文献【7】中，王润民等人对车联网仿真测试评价技术进行了研究。从车联网研究及应用过程中的测试评价需求出发，总结了主流的网络仿真器和交通仿真器，对现有车联网仿真平台进行了分类，研究并对比分析了典型的车联网仿真平台；针对车联网的应用特性，研究并归纳了影响车联网仿真性能的车辆移动模型、信道传播模型及驾驶员行为等；从网络仿真指标、车联网应用相关指标归纳了车联网功能及性能测试的典型评价指标；最后探讨了车联网仿真测试的发展方向。
文献【8】中，北京邮电大学的左长华在2018年对车联网的仿真建模与测试进行了研究。主要研究车联网的仿真建模与测试,其中建模包括软件建模和硬件建模。在软件仿真平台上仿真了 AODV、DSDV和OLSR三种路由协议,测试了三种路由协议下的丢包数、到达率和平均时延。
文献【11】中，张勇等人在2006年对基于Matlab的车辆动力学控制交互式硬件在环仿真系统进行了研究。完全利用Matlab工具实现实时交互式车辆动力学控制硬件在环仿真系统。该系统在硬件在环仿真研究过程中省去复杂不确定的驾驶员模型, 直接把人的驾驶行为作为仿真的一部分嵌入仿真过程。仿真试验结果表明，该仿真方案是可行有效的, 对进一步研究ESP控制逻辑以及该系统快速开发研究具有很大的意义。由于该仿真系统的实时硬件接口非常丰富且具有可扩展性，因此该仿真系统可进一步用于车辆动力学控制系统快速开发。
文献【12】中，王一霖等人在2018年对基于仿真平台的自动驾驶汽车转向控制方法进行了优化研究。促进自动驾驶技术的快速发展,确保自动驾驶安全、顺利进行,首先针对传统切线法转向控制模型存在的安全问题,设计加强型切线法速度约束模型对其加以优化,以控制自动驾驶汽车时刻保持在道路边界线内行驶,然后基于TORCS微观仿真平台,对加强型切线法与传统切线法的转向控制效果进行对比验证。结果显示,加强型切线法的自动驾驶转向控制效果明显优于传统切线法,从而使汽车自动驾驶的安全性得到显著提升。
国外：
随着对视景模拟系统的日益再视，相关研究也逐渐发展。其中作为虚拟交通场景中最再要的组成部分，虚拟自主交通车辆的相关研究得到了大多数科研人员的再视。文献【28】中，法国Microwave Vision Group (以下简称MVG) 首席科学家Lars Foged表示,V2X技术实地通信测试已经在全球范围内展开，通过结合天线测量和后处理软件模拟的方法,一些昂贵、具备风险且冗长的测试可被取而代之。90年代末，美国东北大学的研究人员将智能驾驶员模型、3D可视模型和汽车动力学模型合并，并增加了情感部分。基于此框架开发了具有性格区分的驾驶行为模型，但所能够模拟的虚拟环境仍然较为单一间。近年来，有大量的学者进行了以多智能体(Multi-Agent) 的方式搭建驾驶模拟器的虚拟场景的相关研究。Agent具有自治性、反应性、通信性,能够-定程度上模拟真实世界中交通参与物感知环境，自行规划决策和操作的行为，因此可用车辆Agent来模拟人-车单元的行为"。此外，部分研究中，对车辆Agent引入了驾驶员性格因素，使得车辆Agent的行为表现具有几种不同的模式。但目前的研究成果中，车辆智能体在行为表现上仍具有十分明显的单一性，对车辆的动力学特征表现仍然十分不足。另一方面，许多大型商用车辆仿真软件都开始配备有虚拟环境，致力于通过对行驶环境的建模，使仿真的试验条件能够尽量与实车试验接近，以得到与实车试验较为接近的数据。
4、自动驾驶的发展现状：
国内：
文献【25】中，吉林大学的李墨在2017年对面向无人驾驶汽车的雷达—视觉集成控制器进行了研究。通过分析智能汽车在城市环境车辆行驶特点,选择跟踪滤波器,设计数据关联方法,针对目标跟踪选择融合结构,设计针对毫米波雷达和单目摄像头的信息融合算法,进而实现复杂环境下对车辆目标的跟踪。本文围绕雷达-视觉集成控制器进行了相关研究和算法设计,主要研究内容包括以下几个方面:首先,本文对目标跟踪基本理论进行了相关研究。一方面对贝叶斯、卡尔曼、扩展卡尔曼和不敏卡尔曼等典型滤波技术进行了相关研究,另一方面自适应目标跟踪方法和机动目标跟踪方法进行了比较分析,此外还对数据关联技术进行了研讨。
文献【26】中，长安大学的王振在2016年对无人车运动控制系统设计与实现进行了研究。论文将车辆的运动控制系统分解为纵向运动控制子系统和横向运动控制子系统。依托线控改造后的车辆平台对本文中的控制算法进行了精度和可靠性测试。在紧急停车、变更车道、环行轨迹跟踪行驶这三种场景下对车辆的速度跟踪和轨迹跟踪性能展开测试,并对测试结果进行了分析,验证了论文所述算法的有效性和可靠性。
文献【27】中，上海大学学报的张继红等人在2019年1月对自动驾驶汽车侵权责任问题进行了研究。文献提出了基于权利发展的内在规律,应赋予自动驾驶汽车独立法律人格的观点,并结合自动驾驶汽车的使用目的构建侵权责任承担规则:个人使用时,对被侵权人的损失在保险限额内先行赔付,超出保险限额的部分,自动驾驶汽车作为"驾驶员",由警方依据机动车交通事故责任认定自动驾驶汽车的责任,由其私产进行填补,并可向设计者、制造者、销售者或使用者等责任主体追偿;公共使用时,自动驾驶交通行业作为一个整体,适用修正的企业责任以基金形式共同承担赔偿责任,其中并不排除个别主体担责的情形。
国外：
在自动驾驶汽车研究方面，非汽车厂商表现抢眼，以谷歌自动驾驶汽车为例，在 2010年，谷歌公司在官方博客中宣布，正在开发自动驾驶汽车，目标是通过改变汽车的基本使用方式，协助预防交通事故，将人们从大量的驾车时间中解放出来，并减少碳排放。到目前为止，谷歌已经申请和获得了多项相关专利，其无人驾驶汽车于 2012 年获得牌照上路，总驾驶里程已经超过了 48.3 万千米，并且几乎零事故发生率。意大利帕尔马大学 Vislab 实验室研制的无人车于 2010 年经过意大利、斯洛文尼亚等到达中国上海，行程 15900 千米。它利用太阳能作为辅助动力源，配备 5 个激光雷达、7 个摄像机、GPS 全球定位、惯性测量设备、3 台 Linux 电脑和线控驾驶系统。2013 年，他们的无人驾驶车在无人驾驶的情况下成功识别了交通信号灯、有效避开行人，成功驶过十字路口、环岛等常见的城市危险路况。德国汉堡 IBEO 公司早在 2007 年开发了无人驾驶汽车。行驶过程中，车内安装的全球定位仪将随时获取汽车所在准确方位。隐藏在前灯和尾灯附近的激光雷达随时“观察”汽车周围 200 码（约 183米）内的道路状况，并通过全球定位仪路面导航系统构建三维道路模型。它能识别各种交通标识，保证汽车在遵守交通规则的前提下安全行驶，安装在汽车后备箱内的计算机将汇总、分析两组数据，并根据结果向汽车传达相应的行驶命令。

基本内容：
通过交通事故调查数据，归纳总结典型的行人危险工况；
利用聚类分析的方法对样本进行分析，得到具有典型特征的危险场景；
利用3dmax 软件搭建行人识别的场景模型；
利用Unity软件进行模型的运动仿真测试。

技术方案：
1、查阅了有关国内外自动驾驶的文献资料，并做好了外文文献的翻译工作，对文献资料进行整理与消化吸收，利用实践经验与所学知识，完成文献综述、开题报告等；
2、在收集整理的文献资料中，对所有文献分类，大致分为交通事故、行人识别、自动驾驶仿真测试和自动驾驶四类，并做好外文文献的查阅与翻译工作；
3、通过对得到的交通事故案例进行聚类分析，得到典型的事故类型，找出典型的行人危险工况；
4、与小组成元进行讨论，完成自动驾驶行人识别测试场景的分析，确定自动驾驶汽车碰撞行人的事故场景模型；
5、根据讨论得到的场景模型，查阅3dmax软件数据库内的模型库，得到汽车、行人和道路的模型，并将其搭建成完整的事故场景。

6、利用Unity软件对3dmax得到的场景进行编程，使其内部的汽车和行人模型按照预定的运动形式运动，完成运动仿真；
7、撰写毕业设计论文；
8、答辩。