A. 目前自動駕駛的視覺技術主要應用的是什麼演算法
主要應用有監督的深度學習,是基於已知變數和因變數推導函數關系的演算法模型,需要大量的標注數據對模型進行訓練和調優。
B. 自動駕駛汽車的技術原理
汽車自動駕駛技術包括視頻攝像頭、雷達感測器以及激光測距器來了解周圍的交通狀況,並通過一個詳盡的地圖對前方的道路進行導航。這一切都通過谷歌的數據中心來實現,谷歌的數據中心能處理汽車收集的有關周圍地形的大量信息。
就這點而言,自動駕駛汽車相當於谷歌數據中心的遙控汽車或者智能汽車。汽車自動駕駛技術物聯網技術應用之一。
沃爾沃根據自動化水平的高低區分了四個無人駕駛的階段:駕駛輔助、部分自動化、高度自動化、完全自動化:
1、駕駛輔助系統(DAS):目的是為駕駛者提供協助,包括提供重要或有益的駕駛相關信息,以及在形勢開始變得危急的時候發出明確而簡潔的警告。如「車道偏離警告」(LDW)系統等。
2、部分自動化系統:在駕駛者收到警告卻未能及時採取相應行動時能夠自動進行干預的系統,如「自動緊急制動」(AEB)系統和「應急車道輔助」(ELA)系統等。
3、高度自動化系統:能夠在或長或短的時間段內代替駕駛者承擔操控車輛的職責,但是仍需駕駛者對駕駛活動進行監控的系統。
4、完全自動化系統:可無人駕駛車輛、允許車內所有乘員從事其他活動且無需進行監控的系統。這種自動化水平允許乘從事計算機工作、休息和睡眠以及其他娛樂等活動。
結構性能
1、激光雷達
車頂的「水桶」形裝置是自動駕駛汽車的激光雷達,它能對半徑60米的周圍環境進行掃描,並將結果以3D地圖的方式呈現出來,給予計算機最初步的判斷依據。
2、前置攝像頭
自動駕駛汽車前置攝像頭谷歌在汽車的後視鏡附近安置了一個攝像頭,用於識別交通信號燈,並在車載電腦的輔助下辨別移動的物體,比如前方車輛、自行車或是行人。
3、左後輪感測器
它通過測定汽車的橫向移動來幫助電腦給汽車定位,確定它在馬路上的正確位置。
4、前後雷達
後車廂的主控電腦谷歌在無人駕車汽車上分別安裝了4個雷達感測器(前方3個,後方1個),用於測量汽車與前(和前置攝像頭一同配合測量)後左右各個物體間的距離。
5、主控電腦
自動駕駛汽車最重要的主控電腦被安排在後車廂,這里除了用於運算的電腦外,還有測距信息綜合器,這套核心裝備將負責汽車的行駛路線、方式的判斷和執行。
C. 自動駕駛原理
汽車自動駕駛的原理是基於環境感知技術,根據決策規劃出目標軌跡,通過側向控制和縱向控制系統配合,使車輛在行駛過程中能夠准確,穩定跟蹤目標軌跡,可以實現如速度調整,距離保持,換道和超車等基本操作的。
自動駕駛的原理其實就是讓電腦來通過各種攝像頭感測器,根據前方的障礙物,然後進行調整。可以實現加速減速,也都是根據路況來確定。
汽車自動駕駛技術包括視頻攝像頭、雷達感測器以及激光測距器來了解周圍的交通狀況,並通過一個詳盡的地圖對前方的道路進行導航。這一切都通過谷歌的數據中心來實現,谷歌的數據中心能處理汽車收集的有關周圍地形的大量信息。
就這點而言,自動駕駛汽車相當於谷歌數據中心的遙控汽車或者智能汽車。汽車自動駕駛技術物聯網技術應用之一。
駕駛輔助系統(DAS):目的是為駕駛者提供協助,包括提供重要或有益的駕駛相關信息,以及在形勢開始變得危急的時候發出明確而簡潔的警告。如「車道偏離警告」(LDW)系統等。
部分自動化系統:在駕駛者收到警告卻未能及時採取相應行動時能夠自動進行干預的系統,如「自動緊急制動」(AEB)系統和「應急車道輔助」(ELA)系統等。
高度自動化系統:能夠在或長或短的時間段內代替駕駛者承擔操控車輛的職責,但是仍需駕駛者對駕駛活動進行監控的系統。
D. 自動駕駛功能核心演算法
根據智能網聯汽車駕駛系統的功能要求,實現自動駕駛功能的核心演算法可分為:
1、環境感知、
2、路徑規劃、
3、行為決策
4、執行控制
E. 自動駕駛的技術原理包含哪些專業知識
智能駕駛、自動駕駛到無人駕駛是技術層層遞進、范圍層層縮小的關系。
無人駕駛
汽車在無駕駛員介入的情況下,能在限定環境乃至全部環境下完成全部駕駛任務。
自動駕駛
指汽車至少在某些或者全部具有關鍵安全件的控制功能方面(如轉向、油門、制動),無需駕駛員直接操作即可自動完成。包括無人駕駛以及輔助駕駛。
智能駕駛
包括自動駕駛以及其他輔助駕駛技術,例如語音預警提醒、人機智能交互等,能夠在某一環節輔助甚至替代駕駛員,優化駕車體驗。
自動駕駛分級標准
SAE(國際汽車工程學會)J3016 文件提出的五級自動駕駛分級方案,是當前被自動駕駛領域與國際社會普遍認可採用的標准。該標准分為五級。
L1、L2 稱為輔助駕駛,其汽車駕駛的主體及負責方是駕駛員,自動駕駛系統輔助承擔部分駕駛任務。L1 在適用的實際范圍內,自動駕駛系統可持續執行橫向(如方向盤)或縱向(如油門、剎車)的車輛運動控制的某一子任務(不可同時執行)。L2 中自動駕駛系統可同時執行橫向或縱向的車輛運動控制任務。
L3 到 L5 自動駕駛系統可執行全部動態駕駛任務,車輛駕駛的主體及責任方為自動駕駛系統。L3 中駕駛員在有需要時作為備用參與駕駛任務。到 L5,自動駕駛系統承擔所有駕駛任務,駕駛員無需參與駕駛。
以上分級場景中 L3 仍有待商榷,是否存在解放雙眼卻需要駕駛員隨時准備參與駕駛任務的場景。就用戶角度而言,L3 場景能否做到用戶友好。例如當用戶在 L3 級別場景下在車內玩手機,而系統突發事件要求用戶在 10 秒內接手駕駛操作。就技術角度而言,交通環境中時間即是生命,即使在很短時間內也存在事故發生的可能性。要求系統在 10 秒或更短時間內做出判斷與反應,或許已經超出 L3 級別的技術能力。
以上自動駕駛分級標准可以從另一個角度進行理解,如下圖所示。L1、L2 解放駕駛員雙手雙腳,無需操作方向盤、油門等,只需要監視駕駛場景。L3 解放駕駛員雙眼,但是要在特殊需要時響應系統需求。在 L4、L5,駕駛員完全無需參與駕駛。
2 企業發展路線不同
根據不同企業的商業模式與其技術優勢的不同,不同企業發展自動駕駛技術的定位等級不同,採用的整體技術發展路線也不同。
目前以特斯拉為代表的車企多採用漸進發展路線,利用 L1、L2 自動駕駛技術輔助駕駛員優化駕駛體驗。以 Google 等為代表的互聯網或高科技企業更多面向 L4、5 方向進行自動駕駛技術的研發工作。
對於互聯網等科技企業而言,輔助駕駛技術對演算法要求較低,更多以硬體為主,創造的價值不高。因此互聯網企業研究 L4 自動駕駛技術,尅占據更多創新技術優勢。車企注重硬體基礎,從 L1、L2 逐漸起步,逐步提高自動駕駛能力等級,更符合企業發展需求。
另外,不同企業在感測器方案技術路線、決策演算法技術路線等的不同選擇,即為細分領域技術未定型而導致的分歧,同樣基於整體發展策略的大背景。目前發展無人駕駛技術還存在很多挑戰。
3 自動駕駛技術原理以及技術大圖
不同級別自動駕駛技術的框架是相似的,因其對精度要求、功能覆蓋度要求的不同而發展出不同功能。其技術框架核心分為環境感知、決策規劃、控制執行三部分,與人類駕駛過程類似。
環境感知
人類駕駛員通過耳朵和眼睛觀測環境、了解自己與周圍環境中交通參與者的位置與狀態。自動駕駛技術的環境感知技術通過感知演算法與感測器得到相似信息,包括定位與感知環境。
決策規劃
得到環境信息後,通過決策演算法和計算平台規劃駕駛路徑等信息,同時保障安全性。
控制執行
通過控制演算法與線控系統控制車輛按照規劃的路徑執行行駛操作。
如上圖所示,上述三部分核心技術涉及到諸多模塊。
演算法
包括控制演算法、定位演算法、感知演算法與決策演算法。就其成熟度而言,控制演算法基本可以滿足技術要求。就阿里巴巴當前實踐而言,定位演算法在多數情況下能夠滿足精度要求。期待感知演算法做到精確識別周圍環境中物體的類別、位置、運動速度、方向等,目前還存在雜訊影響等問題。決策演算法需要處理雜訊等問題,並且高效地規劃出可執行路徑。感知演算法與決策演算法模塊作為自動駕駛技術的瓶頸,還有待優化。
感測器
可以根據不同方案、層級選擇不同的感測器方案。例如 L2 技術更多使用攝像頭與毫米波雷達,L4 技術需要使用激光雷達。激光雷達感測器還存在許多問題,例如穩定性方面的問題。目前主要使用機械的激光雷達,雖然固態激光雷達進展快速,但是實踐證明固態激光雷達還不能滿足自動駕駛技術的穩定性要求。
計算平台
既需要能力強,又要求低功耗。由於上層演算法還未定義好,難以針對性製作或優化出適合演算法的晶元。
測試手段
包括真實道路測試、模擬回歸測試。模擬回歸測試是自動駕駛領域的熱門問題,關於如何模擬駕駛環境及駕駛員的真實行為等方面,存在許多技術問題有待突破。
F. 自動駕駛領域演算法訓練主要用到哪些數據
數據主要以車載攝像頭採集的2D圖像數據和激光雷達採集的3D點雲數據為主,場景包括換道超車、通過路口、無紅綠燈控制的無保護左轉、右轉,以及一些復雜的長尾場景諸如闖紅燈車輛、橫穿馬路的行人、路邊違章停靠的車輛等等。
G. 自動駕駛汽車最核心的技術是什麼
如果我們分析自動駕駛汽車的運行環境,四大核心技術非常關鍵。識別技術定位技術,決策技術和通訊技術。
隨著高科技技術的不斷發展,人們發現汽車製造領域發生了翻天覆地的變化,多個工廠都已經宣布進入自動駕駛汽車製造領域。可是,自動駕駛汽車技術正處於發展的關鍵階段,技術不太充分的企業生產的自動駕駛汽車,仍然會誘發許多事故。
總的來說,科學技術正在不斷地改變人們的生活方式,從手動駕駛汽車到自動駕駛汽車,國內汽車發展的速度越發迅速。四大核心技術不容小覷,從而將居民安全送達目的地。
H. 掐指一算能說會辨 漫談自動駕駛演算法
[汽車之家凹凸漫談]?不管你承認不承認,AI演算法已經深植我們的生活中,從你手機里的「小X你好」到某寶給你的獨家推薦都離不開這項神秘演算法,自動駕駛汽車也一樣。上期我們畫了自動駕駛感測器和晶元,這期就來看看自動駕駛汽車腦子里是怎麼想的——神經網路演算法。不知道AI怎麼想?搞不好你以後連車都開不走……
點擊上圖進入《先驅者系列》我們將深入到自動駕駛領域,采訪這個領域的頭部公司(中國品牌,包含車企及供應商),通過對這些頭部公司的研究初衷、研發過程、研發現狀以及未來方向進行全面的報道,讓汽車之家的網友了解到自動駕駛這一領域在國內、世界上到底處於一個怎樣的狀態。
I. 自動駕駛汽車涉及哪些技術
最近,有一位對技術一竅不通的朋友對我說想買特斯拉,因為它配備了「你站著不動,讓車來找你」的自動駕駛功能。這使我很意外,自動駕駛雖然暫時還只是從業者關注的話題,但也許用不了幾年,就很有可能成為影響普通群眾購車決策的關鍵因素。甚至可以說,自動駕駛已經成為汽車發展的熱點和今後必然的趨勢。那麼,自動駕駛汽車涉及哪些技術呢?
簡單概括基於自動駕駛系統的組成便是這三點:環境感知、行為決策與車輛控制系統的執行技術。
首先,什麼是自動駕駛?就是全部或部分替代這些本來由人來執行的功能。那麼,所謂的感知是指車的感測器「看」到了什麼、決策是指車的大腦思考怎麼去處理、執行是指車的控制系統去執行相應的操作。
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實現完全的自動駕駛和智慧交通是一個註定艱難的過程,無論是人工智慧、環境感知、智能決策這類新技術,還是運動控制、遠程通信這些基礎技術,甚至基礎設施建設、法律法規等,自動駕駛領域有太多技術等待我們去突破,太多山峰等待我們去翻越。這一未來必將造福全人類的技術正在各行各業的努力下快速發展著,我們一起期待吧。
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J. 研究自動駕駛技術的演算法需要哪些知識
潛在的應用包括利用分布在車體內外的感測器,比如激光探測、雷達、攝像頭或者物聯網。