A. 目前自动驾驶的视觉技术主要应用的是什么算法
主要应用有监督的深度学习,是基于已知变量和因变量推导函数关系的算法模型,需要大量的标注数据对模型进行训练和调优。
B. 自动驾驶汽车的技术原理
汽车自动驾驶技术包括视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况,并通过一个详尽的地图对前方的道路进行导航。这一切都通过谷歌的数据中心来实现,谷歌的数据中心能处理汽车收集的有关周围地形的大量信息。
就这点而言,自动驾驶汽车相当于谷歌数据中心的遥控汽车或者智能汽车。汽车自动驾驶技术物联网技术应用之一。
沃尔沃根据自动化水平的高低区分了四个无人驾驶的阶段:驾驶辅助、部分自动化、高度自动化、完全自动化:
1、驾驶辅助系统(DAS):目的是为驾驶者提供协助,包括提供重要或有益的驾驶相关信息,以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。如“车道偏离警告”(LDW)系统等。
2、部分自动化系统:在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预的系统,如“自动紧急制动”(AEB)系统和“应急车道辅助”(ELA)系统等。
3、高度自动化系统:能够在或长或短的时间段内代替驾驶者承担操控车辆的职责,但是仍需驾驶者对驾驶活动进行监控的系统。
4、完全自动化系统:可无人驾驶车辆、允许车内所有乘员从事其他活动且无需进行监控的系统。这种自动化水平允许乘从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动。
结构性能
1、激光雷达
车顶的“水桶”形装置是自动驾驶汽车的激光雷达,它能对半径60米的周围环境进行扫描,并将结果以3D地图的方式呈现出来,给予计算机最初步的判断依据。
2、前置摄像头
自动驾驶汽车前置摄像头谷歌在汽车的后视镜附近安置了一个摄像头,用于识别交通信号灯,并在车载电脑的辅助下辨别移动的物体,比如前方车辆、自行车或是行人。
3、左后轮传感器
它通过测定汽车的横向移动来帮助电脑给汽车定位,确定它在马路上的正确位置。
4、前后雷达
后车厢的主控电脑谷歌在无人驾车汽车上分别安装了4个雷达传感器(前方3个,后方1个),用于测量汽车与前(和前置摄像头一同配合测量)后左右各个物体间的距离。
5、主控电脑
自动驾驶汽车最重要的主控电脑被安排在后车厢,这里除了用于运算的电脑外,还有测距信息综合器,这套核心装备将负责汽车的行驶路线、方式的判断和执行。
C. 自动驾驶原理
汽车自动驾驶的原理是基于环境感知技术,根据决策规划出目标轨迹,通过侧向控制和纵向控制系统配合,使车辆在行驶过程中能够准确,稳定跟踪目标轨迹,可以实现如速度调整,距离保持,换道和超车等基本操作的。
自动驾驶的原理其实就是让电脑来通过各种摄像头传感器,根据前方的障碍物,然后进行调整。可以实现加速减速,也都是根据路况来确定。
汽车自动驾驶技术包括视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况,并通过一个详尽的地图对前方的道路进行导航。这一切都通过谷歌的数据中心来实现,谷歌的数据中心能处理汽车收集的有关周围地形的大量信息。
就这点而言,自动驾驶汽车相当于谷歌数据中心的遥控汽车或者智能汽车。汽车自动驾驶技术物联网技术应用之一。
驾驶辅助系统(DAS):目的是为驾驶者提供协助,包括提供重要或有益的驾驶相关信息,以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。如“车道偏离警告”(LDW)系统等。
部分自动化系统:在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预的系统,如“自动紧急制动”(AEB)系统和“应急车道辅助”(ELA)系统等。
高度自动化系统:能够在或长或短的时间段内代替驾驶者承担操控车辆的职责,但是仍需驾驶者对驾驶活动进行监控的系统。
D. 自动驾驶功能核心算法
根据智能网联汽车驾驶系统的功能要求,实现自动驾驶功能的核心算法可分为:
1、环境感知、
2、路径规划、
3、行为决策
4、执行控制
E. 自动驾驶的技术原理包含哪些专业知识
智能驾驶、自动驾驶到无人驾驶是技术层层递进、范围层层缩小的关系。
无人驾驶
汽车在无驾驶员介入的情况下,能在限定环境乃至全部环境下完成全部驾驶任务。
自动驾驶
指汽车至少在某些或者全部具有关键安全件的控制功能方面(如转向、油门、制动),无需驾驶员直接操作即可自动完成。包括无人驾驶以及辅助驾驶。
智能驾驶
包括自动驾驶以及其他辅助驾驶技术,例如语音预警提醒、人机智能交互等,能够在某一环节辅助甚至替代驾驶员,优化驾车体验。
自动驾驶分级标准
SAE(国际汽车工程学会)J3016 文件提出的五级自动驾驶分级方案,是当前被自动驾驶领域与国际社会普遍认可采用的标准。该标准分为五级。
L1、L2 称为辅助驾驶,其汽车驾驶的主体及负责方是驾驶员,自动驾驶系统辅助承担部分驾驶任务。L1 在适用的实际范围内,自动驾驶系统可持续执行横向(如方向盘)或纵向(如油门、刹车)的车辆运动控制的某一子任务(不可同时执行)。L2 中自动驾驶系统可同时执行横向或纵向的车辆运动控制任务。
L3 到 L5 自动驾驶系统可执行全部动态驾驶任务,车辆驾驶的主体及责任方为自动驾驶系统。L3 中驾驶员在有需要时作为备用参与驾驶任务。到 L5,自动驾驶系统承担所有驾驶任务,驾驶员无需参与驾驶。
以上分级场景中 L3 仍有待商榷,是否存在解放双眼却需要驾驶员随时准备参与驾驶任务的场景。就用户角度而言,L3 场景能否做到用户友好。例如当用户在 L3 级别场景下在车内玩手机,而系统突发事件要求用户在 10 秒内接手驾驶操作。就技术角度而言,交通环境中时间即是生命,即使在很短时间内也存在事故发生的可能性。要求系统在 10 秒或更短时间内做出判断与反应,或许已经超出 L3 级别的技术能力。
以上自动驾驶分级标准可以从另一个角度进行理解,如下图所示。L1、L2 解放驾驶员双手双脚,无需操作方向盘、油门等,只需要监视驾驶场景。L3 解放驾驶员双眼,但是要在特殊需要时响应系统需求。在 L4、L5,驾驶员完全无需参与驾驶。
2 企业发展路线不同
根据不同企业的商业模式与其技术优势的不同,不同企业发展自动驾驶技术的定位等级不同,采用的整体技术发展路线也不同。
目前以特斯拉为代表的车企多采用渐进发展路线,利用 L1、L2 自动驾驶技术辅助驾驶员优化驾驶体验。以 Google 等为代表的互联网或高科技企业更多面向 L4、5 方向进行自动驾驶技术的研发工作。
对于互联网等科技企业而言,辅助驾驶技术对算法要求较低,更多以硬件为主,创造的价值不高。因此互联网企业研究 L4 自动驾驶技术,尅占据更多创新技术优势。车企注重硬件基础,从 L1、L2 逐渐起步,逐步提高自动驾驶能力等级,更符合企业发展需求。
另外,不同企业在传感器方案技术路线、决策算法技术路线等的不同选择,即为细分领域技术未定型而导致的分歧,同样基于整体发展策略的大背景。目前发展无人驾驶技术还存在很多挑战。
3 自动驾驶技术原理以及技术大图
不同级别自动驾驶技术的框架是相似的,因其对精度要求、功能覆盖度要求的不同而发展出不同功能。其技术框架核心分为环境感知、决策规划、控制执行三部分,与人类驾驶过程类似。
环境感知
人类驾驶员通过耳朵和眼睛观测环境、了解自己与周围环境中交通参与者的位置与状态。自动驾驶技术的环境感知技术通过感知算法与传感器得到相似信息,包括定位与感知环境。
决策规划
得到环境信息后,通过决策算法和计算平台规划驾驶路径等信息,同时保障安全性。
控制执行
通过控制算法与线控系统控制车辆按照规划的路径执行行驶操作。
如上图所示,上述三部分核心技术涉及到诸多模块。
算法
包括控制算法、定位算法、感知算法与决策算法。就其成熟度而言,控制算法基本可以满足技术要求。就阿里巴巴当前实践而言,定位算法在多数情况下能够满足精度要求。期待感知算法做到精确识别周围环境中物体的类别、位置、运动速度、方向等,目前还存在噪声影响等问题。决策算法需要处理噪声等问题,并且高效地规划出可执行路径。感知算法与决策算法模块作为自动驾驶技术的瓶颈,还有待优化。
传感器
可以根据不同方案、层级选择不同的传感器方案。例如 L2 技术更多使用摄像头与毫米波雷达,L4 技术需要使用激光雷达。激光雷达传感器还存在许多问题,例如稳定性方面的问题。目前主要使用机械的激光雷达,虽然固态激光雷达进展快速,但是实践证明固态激光雷达还不能满足自动驾驶技术的稳定性要求。
计算平台
既需要能力强,又要求低功耗。由于上层算法还未定义好,难以针对性制作或优化出适合算法的芯片。
测试手段
包括真实道路测试、仿真回归测试。仿真回归测试是自动驾驶领域的热门问题,关于如何模拟驾驶环境及驾驶员的真实行为等方面,存在许多技术问题有待突破。
F. 自动驾驶领域算法训练主要用到哪些数据
数据主要以车载摄像头采集的2D图像数据和激光雷达采集的3D点云数据为主,场景包括换道超车、通过路口、无红绿灯控制的无保护左转、右转,以及一些复杂的长尾场景诸如闯红灯车辆、横穿马路的行人、路边违章停靠的车辆等等。
G. 自动驾驶汽车最核心的技术是什么
如果我们分析自动驾驶汽车的运行环境,四大核心技术非常关键。识别技术定位技术,决策技术和通讯技术。
随着高科技技术的不断发展,人们发现汽车制造领域发生了翻天覆地的变化,多个工厂都已经宣布进入自动驾驶汽车制造领域。可是,自动驾驶汽车技术正处于发展的关键阶段,技术不太充分的企业生产的自动驾驶汽车,仍然会诱发许多事故。
总的来说,科学技术正在不断地改变人们的生活方式,从手动驾驶汽车到自动驾驶汽车,国内汽车发展的速度越发迅速。四大核心技术不容小觑,从而将居民安全送达目的地。
H. 掐指一算能说会辨 漫谈自动驾驶算法
[汽车之家凹凸漫谈]?不管你承认不承认,AI算法已经深植我们的生活中,从你手机里的“小X你好”到某宝给你的独家推荐都离不开这项神秘算法,自动驾驶汽车也一样。上期我们画了自动驾驶传感器和芯片,这期就来看看自动驾驶汽车脑子里是怎么想的——神经网络算法。不知道AI怎么想?搞不好你以后连车都开不走……
点击上图进入《先驱者系列》我们将深入到自动驾驶领域,采访这个领域的头部公司(中国品牌,包含车企及供应商),通过对这些头部公司的研究初衷、研发过程、研发现状以及未来方向进行全面的报道,让汽车之家的网友了解到自动驾驶这一领域在国内、世界上到底处于一个怎样的状态。
I. 自动驾驶汽车涉及哪些技术
最近,有一位对技术一窍不通的朋友对我说想买特斯拉,因为它配备了“你站着不动,让车来找你”的自动驾驶功能。这使我很意外,自动驾驶虽然暂时还只是从业者关注的话题,但也许用不了几年,就很有可能成为影响普通群众购车决策的关键因素。甚至可以说,自动驾驶已经成为汽车发展的热点和今后必然的趋势。那么,自动驾驶汽车涉及哪些技术呢?
简单概括基于自动驾驶系统的组成便是这三点:环境感知、行为决策与车辆控制系统的执行技术。
首先,什么是自动驾驶?就是全部或部分替代这些本来由人来执行的功能。那么,所谓的感知是指车的传感器“看”到了什么、决策是指车的大脑思考怎么去处理、执行是指车的控制系统去执行相应的操作。
---本文图片来源自网络
实现完全的自动驾驶和智慧交通是一个注定艰难的过程,无论是人工智能、环境感知、智能决策这类新技术,还是运动控制、远程通信这些基础技术,甚至基础设施建设、法律法规等,自动驾驶领域有太多技术等待我们去突破,太多山峰等待我们去翻越。这一未来必将造福全人类的技术正在各行各业的努力下快速发展着,我们一起期待吧。
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J. 研究自动驾驶技术的算法需要哪些知识
潜在的应用包括利用分布在车体内外的传感器,比如激光探测、雷达、摄像头或者物联网。