自动驾驶技术的原理是什么
汽车自动驾驶技术是物联网技术应用之一,它需要视频摄像头、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(通过有人驾驶汽车采集的地图)对前方的道路进行导航。这一切都要通过数据中心来实现,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数据中心的遥控汽车或者智能汽车。
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在自动驾驶技术方面,有两条不同的发展路线。第一种是"渐进演化"的路线,也就是在今天的汽车上逐渐新增一些自动驾驶功能,这种方式主要利用传感器,通过车车通信(V2V)、车云通信实现路况的分析。
第二种是完全"革命性"的路线,即从一开始就是彻彻底底的自动驾驶汽车,这种路线主要依靠车载激光雷达、电脑和控制系统实现自动驾驶。从应用场景来看,第一种方式更加适合在结构化道路上测试,第二种方式除结构化道路外,还可用于军事或特殊领域。
汽车自动驾驶涉及的软硬件
1、传感器
传感器相当于自动驾驶汽车的眼睛,通过传感器,自动驾驶汽车能够识别道路、其他车辆、行人障碍物和基础交通设施。按照自动驾驶不同技术路线,传感器可分为激光雷达、传统雷达和摄像头三种。
2、高精度地图
自动驾驶技术对于车道、车距、路障等信息的依赖程度更高,需要更加精确的位置信息,是自动驾驶车辆对环境理解的基础,随着自动驾驶技术不断进化升级,为了实现决策的安全性,需要达到厘米级的精确程度。如果说传感器向自动驾驶车辆提供了直观的环境印象,那么高精度地图则可以通过车辆准确定位,将车辆准确地还原在动态变化的立体交通环境中。
3、V2X
V2X指的是汽车与周围的移动交通控制系统实现交互的技术,X可以是车辆,可以是红绿灯等交通设施,也可以是云端数据库,最终目的都是为了帮助自动驾驶车辆掌握实时驾驶信息和路况信息,结合车辆工程算法做出决策,是自动驾驶车辆迈向无人驾驶阶段的关键。
4、AI算法
算法是支撑自动驾驶技术最关键的部分,目前主流自动驾驶公司都采用了机器学习与人工智能算法来实现。海量的数据是机器学习以及人工智能算法的基础,通过此前提到的传感器、V2X设施和高精度地图信息所获得的数据,以及收集到的驾驶行为、驾驶经验、驾驶规则、案例和周边环境的数据信息,不断优化的算法能够识别并最终规划路线、操纵驾驶。
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2022-05-11 21:50:20






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