自动驾驶 订阅
自动驾驶汽车(Autonomous vehicles;Self-driving automobile )又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人,是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。在20世纪已有数十年的历史,21世纪初呈现出接近实用化的趋势。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,让电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安全地操作机动车辆。 [1]  2019年9月,由百度和一汽联手打造的中国首批量产L4级自动驾驶乘用车——红旗EV,获得5张北京市自动驾驶道路测试牌照 [2]  。9月22日,国家智能网联汽车(武汉)测试示范区正式揭牌,百度、海梁科技、深兰科技等企业获得全球首张自动驾驶车辆商用牌照。 [3]  2019年9月26日,百度在长沙宣布,自动驾驶出租车队Robotaxi试运营正式开启。 [4]  2019年10月,新华社记者试乘了一辆自动驾驶汽车,怀着忐忑不安的心情进入了繁忙的以色列特拉维夫街道。整个试乘过程中,记者总体感觉安全、平稳和舒适 [5]  。 展开全文
自动驾驶汽车(Autonomous vehicles;Self-driving automobile )又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人,是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。在20世纪已有数十年的历史,21世纪初呈现出接近实用化的趋势。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,让电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安全地操作机动车辆。 [1]  2019年9月,由百度和一汽联手打造的中国首批量产L4级自动驾驶乘用车——红旗EV,获得5张北京市自动驾驶道路测试牌照 [2]  。9月22日,国家智能网联汽车(武汉)测试示范区正式揭牌,百度、海梁科技、深兰科技等企业获得全球首张自动驾驶车辆商用牌照。 [3]  2019年9月26日,百度在长沙宣布,自动驾驶出租车队Robotaxi试运营正式开启。 [4]  2019年10月,新华社记者试乘了一辆自动驾驶汽车,怀着忐忑不安的心情进入了繁忙的以色列特拉维夫街道。整个试乘过程中,记者总体感觉安全、平稳和舒适 [5]  。
信息
又    称
无人驾驶汽车
特    点
可以依靠人工智能、视觉计算
定    义
自动驾驶成熟技术设备的汽车
中文名
自动驾驶汽车
外文名
Autonomous vehicles
自动驾驶汽车发展历程
谷歌自动驾驶汽车于2012年5月获得了美国首个自动驾驶车辆许可证,预计于2015年至2017年进入市场销售。2014年12月中下旬,谷歌首次展示自动驾驶原型车成品,该车可全功能运行。 [6]  2015年5月,谷歌宣布将于2015年夏天在加利福尼亚州山景城的公路上测试其自动驾驶汽车。 [7]  2017年12月,北京市交通委联合北京市公安交管局、北京市经济信息委等部门,制定发布了《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见(试行)》和《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则(试行)》两个文件,文件明确了自动驾驶汽车申请临时上路行驶的相关条件。第一:申请上路测试人需是在中国境内注册的独立法人单位,因进行自动驾驶相关科研、定型试验,可申请临时上路行驶。测试车辆必须符合《机动车运行安全技术条件》(GB7258)标准。测试车辆具备自动、人工两种驾驶模式,并可随时切换;测试车辆必须安装相应监管装置,能监测驾驶行为和车辆位置。第二:测试车辆上路前必须先在封闭测试场内按相关标准进行测试和考核,考核结果经专家评审,通过后才允许上路测试。第三:自动驾驶测试车辆要按规定悬挂号牌、标识,每辆车都要配备一名有一定驾驶经验,熟悉自动驾驶系统的测试驾驶员,随时监控车辆,保障车辆安全行驶。测试车辆将在指定区域、指定时段内测试,尽量不影响城市交通。测试单位必须购买交通事故责任保险或赔偿保函,如果测试车辆在测试期间发生事故,按照现行道路交通安全法及相关规定进行处理,并由测试驾驶员承担相关法律责任。北京市交通委认为,自动驾驶是提升道路交通智能化水平、推动交通运输行业转型升级的重要途径,也是带动交通、汽车、通信等产业融合发展的有利契机。 [8]  2017年12月,北京市交通委联合北京市公安交管局、北京市经济信息委等部门,制定发布了针对自动驾驶车辆道路测试的《指导意见》与《实施细则》,规范推动自动驾驶汽车的实际道路测试。2018年5月14日,深圳市向腾讯公司核发了智能网联汽车道路测试通知书和临时行驶车号牌。 [9-10]  2018年12月28日,百度Apollo自动驾驶全场景车队在长沙高速上行驶 [11]  。2019年6月21日下午消息,长沙市人民政府颁布了《长沙市智能网联汽车道路测试管理实施细则(试行)V2.0》(以下简称《细则V2.0》),并颁发了49张自动驾驶测试牌照。其中百度Apollo获得45张自动驾驶测试牌照,百度在长沙正式开启大规模测试 [12]  。2019年9月,由百度和一汽联手打造的中国首批量产L4级自动驾驶乘用车——红旗EV,获得5张北京市自动驾驶道路测试牌照。 [2]  2019年9月22日,国家智能网联汽车(武汉)测试示范区正式揭牌,百度、海梁科技、深兰科技等企业获得武汉市交通运输部门颁发的全球首张自动驾驶车辆商用牌照。 [3]  2019年9月26日,百度在长沙宣布,自动驾驶出租车队Robotaxi试运营正式开启。首批45辆Apollo与一汽红旗联合研发的“红旗EV”Robotaxi车队在长沙部分已开放测试路段开始试运营。 [4]  2019年10月,新华社记者试乘了一辆自动驾驶汽车,怀着忐忑不安的心情进入了繁忙的以色列特拉维夫街道。整个试乘过程中,记者总体感觉安全、平稳和舒适 [5]  。
收起全文
精华内容
下载资源
问答
  • 自动驾驶

    千次阅读 2019-06-21 11:08:14
    自动驾驶相关资源知乎专栏:自动驾驶挑战https://zhuanlan.zhihu.com/p/681278871.疲劳检测、 知乎专栏:自动驾驶挑战https://zhuanlan.zhihu.com/p/68127887 1.疲劳检测、 一般是通过检测眼睑闭合、眨眼、凝视方向...

    知乎专栏:自动驾驶挑战https://zhuanlan.zhihu.com/p/68127887

    1.疲劳检测、

          一般是通过检测眼睑闭合、眨眼、凝视方向、打哈欠和头部运动等,检测到驾驶员状态
    

    1.1通过检测人眼https://github.com/tahaemara/sleep-detection
    1.2检测开车时的状态https://github.com/tahaemara/sleep-detection
    1.3KAGGLE_DISTRACTED_DRIVER比赛数据
    1.4 卷积神经网络 https://github.com/AnirudhGP/DrowsyDriverDetection
    1.5跟踪加眼睛检测 https://github.com/nishagandhi/DrowsyDriverDetection

    2.车道检测相关
    知乎;https://zhuanlan.zhihu.com/p/58980251

    3.数据
    知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/56451461
    4.标注工具
    知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/56514817
    5.单目测距
    知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/57004561
    6.行人过马路意图分析
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/57077589

    展开全文
  • 自动驾驶matlab

    2018-05-26 16:52:21
    基于计算机视觉的自动驾驶,matlab程序加视频,需要matlab版本2017或以上
  • 自动驾驶概述

    2021-02-08 13:58:19
    文章目录第一章 自动驾驶概述第二章 自动驾驶汽车决策与控制第三章 自动驾驶汽车定位技术第四章 自动驾驶系统设计及应用第五章 自动驾驶汽车平台技术基础前言一、自动驾驶分级二、自动驾驶基本框架1.环境感知系统 ...

    第一章 自动驾驶概述

    第二章 自动驾驶汽车决策与控制

    第三章 自动驾驶汽车定位技术

    第四章 自动驾驶系统设计及应用

    第五章 自动驾驶汽车平台技术基础

    提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录


    提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档


    前言

    随着汽车电动化、智能化、网联化的快速发展,汽车行业迎来了翻天覆地的变化,汽车EE架构以及软件复杂性也以指数级增长,智能驾驶、新能源技术、车联网、车路协同等技术快速发展。在这种大变局下,汽车行业迎来了新的发展机遇,同时也带面临着商业模式不确定、技术能力不足等巨大挑战。


    一、自动驾驶分级

    图片来源于网络

    二、自动驾驶基本框架

    自动驾驶是人工智能在汽车上的应用,其工作原理与人工智能类似,与人类的行为模式也是一致的。驾驶员在驾驶时的操作过程为一般为:通过眼睛和耳朵感知外界环境(导航,车况和路况),然后通过大脑做出决策(选择路线,转弯,加速,减速,超车,刹车等),然后手和脚跟据大脑的决策做出响应的行为(转动方向盘,加减油门,踩刹车等行为)。自动驾驶按照功能分也可以分为三大部分:感知、决策、控制。

    自动驾驶内容概要:在这里插入图片描述

    典型自动驾驶框架:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    1.环境感知系统

    环境感知系统优缺点如下图表所示:在这里插入图片描述

    展开全文
  • 自动驾驶工具箱 设计,模拟和测试ADAS和自动驾驶系统 自动驾驶工具箱™提供用于设计,模拟和测试ADAS和自动驾驶系统的算法和工具。 您可以设计和测试视觉和激光雷达感知系统,以及传感器融合,路径规划和车辆...

    自动驾驶工具箱

    设计,模拟和测试ADAS和自动驾驶系统

    自动驾驶工具箱™提供用于设计,模拟和测试ADAS和自动驾驶系统的算法和工具。 您可以设计和测试视觉和激光雷达感知系统,以及传感器融合,路径规划和车辆控制器。 可视化工具包括鸟瞰图和传感器覆盖范围,检测和轨迹范围,以及视频,激光雷达和地图显示。 该工具箱使您可以导入和使用HERE HD Live Map数据和OpenDRIVE®道路网络。

    使用地面真理标签应用程序,您可以自动标记地面真理,以训练和评估感知算法。 对于硬件在环(HIL)测试和感知,传感器融合,路径规划和控制逻辑的桌面模拟,您可以生成和模拟驾驶场景。 您可以在逼真的3D环境中模拟摄像头,雷达和激光雷达传感器的输出,并在2.5D模拟环境中模拟物体和车道边界的传感器检测。

    自动驾驶工具箱提供了常见ADAS和自动驾驶功能(包括FCW,AEB,ACC,LKA和停车代客)的参考应用示例。 该工具箱支持用于快速原型设计和HIL测试的C / C ++代码生成,并支持传感器融合,跟踪,路径规划和车辆控制器算法。

    开始使用:

     

    免费白皮书
    自主系统的传感器融合与跟踪

    现在就下载

    参考应用

    使用参考应用程序作为开发自动驾驶功能的基础。 自动驾驶工具箱包括前撞预警(FCW),车道保持辅助(LKA)和自动泊车员的参考应用程序。

    使用传感器融合的前向碰撞警告

    车道保持辅助与车道检测

    使用3D仿真可视化自动泊车员

    Detecting vehicles and lanes in the visual perception system reference application.

    在视觉感知系统参考应用中检测车辆和车道。

    驾驶场景模拟

    编写驾驶方案,使用传感器模型并生成综合数据,以在模拟环境中测试自动驾驶算法。

    长方体驾驶模拟

    从雷达和摄像机传感器模型生成综合检测,并将这些检测合并到驾驶场景中,以基于长方体的模拟器测试自动驾驶算法。 使用Driving Scenario Designer应用程序定义道路网络,参与者和传感器。 导入预建的Euro NCAP测试和OpenDRIVE道路网络。

    建立驾驶场景并生成综合检测

    以编程方式创建驾驶场景变化

    将OpenDRIVE道路添加到驾驶场景中

    探索Driving Scenario Designer应用程序,该应用程序可让您创建虚拟驾驶环境并生成合成传感器数据以测试您的感知算法。

    5:21

    驾驶方案设计师

    虚幻引擎驾驶场景模拟

    在使用EpicGames®的Unreal Engine®渲染的3D模拟环境中开发,测试和可视化驾驶算法的性能。

    在3D仿真环境中设计车道标记检测器

    模拟激光雷达传感器感知算法

    使用3D仿真可视化自动泊车员

    Lane Marker Detection in a 3D Simulation Environment.

    使用3D仿真环境记录合成传感器数据,开发车道标记检测系统,并在不同情况下测试该系统。

    地面真相标签

    自动化地面实况数据的标签,并与地面实况数据被测比较从一种算法的输出。

    自动化地面真相标签

    使用Ground Truth Labeler应用程序进行交互式和自动的地面真相标记,以促进对象检测,语义分段和场景分类。

    地面真理标签应用程序(10:57)

    地面真相贴标机入门

    自动标记车道边界的地面真相

    了解Ground Truth Labeler应用程序如何使您可以交互地标记汽车应用的视频和图像。该标记的数据可用于评估感知算法。

    10:57

    地面真相标签应用程序

    测试感知算法

    通过将地面真实数据与算法输出进行比较来评估感知算法的性能。

    评估和可视化针对地面真相的车道边界检测

    根据地面真相数据评估车道边界检测

    Evaluate lane detection output against ground truth.

    根据地面真相评估车道检测输出。

    使用计算机视觉和激光雷达的感知

    开发和测试用于自动驾驶的视觉和激光雷达处理算法。

    视觉系统设计

    开发用于车辆和行人检测,车道检测和分类的计算机视觉算法。

    使用单眼相机的视觉感知

    训练深度学习车辆检测器

    Monocular camera sensor simulation output.

    单眼相机传感器模拟输出。

    激光雷达加工

    使用激光雷达数据检测障碍物并分割地平面。

    使用激光雷达跟踪车辆:从点云到跟踪列表

    根据激光雷达数据构建地图

    使用激光雷达的地平面和障碍物检测

    Detect and track vehicles in lidar point clouds.

    在激光雷达点云中检测和跟踪车辆。

    传感器融合与跟踪

    使用带有卡尔曼滤波器的多对象跟踪框架执行多传感器融合。

    使用传感器融合的前向碰撞警告

    在鸟瞰范围内可视化传感器数据和轨迹

    在Simulink中使用合成雷达和视觉数据进行传感器融合

    Visualizing sensor fusion results.

    可视化传感器融合结果。

    制图

    通过HERE HD Live Map服务访问和可视化高清地图数据。 在流式地图查看器上显示车辆和物体的位置。

    访问HERE HD实时地图数据

    从HERE HD Live Map Web服务读取地图数据,包括包含详细道路,车道和本地化信息的平铺地图图层。

    使用HERE HD Live Map数据验证车道配置

    在此处访问高清实时地图数据

    在这里高清实时地图图层

    Using HERE HD Live Map to verify lane configurations.

    使用HERE HD Live Map验证车道配置。

    可视化地图数据

    使用流坐标来绘制车辆行驶时的位置。

    可视化蒸制的地理地图数据

    Displaying streaming map data.

    显示流式地图数据。

    路径规划

    利用车辆成本图和运动计划算法来规划行驶路线。

    使用3D仿真可视化自动泊车员

    Simulink中的自动停车代客

    RRT *路径规划器

    Driving path planning and visualization in a 3D environment.

    在3D环境中进行路径规划和可视化

    车辆控制器

    使用横向和纵向控制器来遵循计划的轨迹。

    横向控制教程

    纵向控制器-斯坦利

    路径平滑样条

    Stanley lateral controller for computing steering angles.

    Stanley横向控制器用于计算转向角。

    最新功能

    3D模拟

    使用Epic Games的虚幻引擎渲染的3D模拟环境中开发,测试和验证驾驶算法

    drivingScenario导入

    将以编程方式创建的驾驶场景读入Driving Scenario Designer应用程序和Simulink

    推动方案设计器导出到Simulink

    生成驾驶场景和传感器的Simulink模型

    展开全文
  • 无人驾驶车辆模型预测控制+自动驾驶智能汽车:理论,算法和实现+无人驾驶高精地图 自动驾驶的必由之路
  • 实现L3级自动驾驶——自动驾驶产业转折点 如今,L3自动驾驶受到了前所未有的关注,越来越多的企业开始投入人力物力财力,来钻研L3自动驾驶。 什么是L3级自动驾驶 我们所说的L3级别自动驾驶,通常默认指美国SAE协会...

    实现L3级自动驾驶——自动驾驶产业转折点

    如今,L3自动驾驶受到了前所未有的关注,越来越多的企业开始投入人力物力财力,来钻研L3自动驾驶。

    什么是L3级自动驾驶

    我们所说的L3级别自动驾驶,通常默认指美国SAE协会定义的标准。在我们上一篇文章已经介绍过了 。
    这里简要描述下:目前最常用的ADAS大部分是属于L2级别的自动驾驶,仅仅是辅助人类驾驶,虽然人类可以一定程度的解放双手(Hands Off),但是还是需要人去观察环境。而L3级别的自动驾驶,环境感知则不再需要人类来做(Eyes Off),人类只需要在特定的情境下给予关注即可。
    在这里插入图片描述
    L2(车辅助人)到L3(人辅助车)后,用户才会真正感受到自动驾驶的美。届时,也是产业爆发式增长的时候。

    目前奥迪A8L、广汽Aion LX、长安UNI-T均发布了量产L3车型。然而,这些车型只能实现低速的L3自动驾驶。尽管如此,也说明现在大型整车厂都在朝着实现L3的实现而努力。

    中国L3自动驾驶的市场现状

    消费者

    ·中国消费者饱受城市拥堵、停车困难等国内特有车况影响,所以国内的消费者普遍希望自动驾驶的早日落地。

    政府

    ·政府大力支持自动驾驶的研发,目前已经在全国设定智能网联汽车测试示范区超过40个,包括一线城市和部分二线城市。

    国内OEM和互联网公司

    ·国内主机厂、互联网公司互相合作,迅速转型。以小鹏汽车、蔚来汽车为代表的新型自动驾驶企业不断涌出。由于中国汽车保有量数量庞大,所以在接下来更换智能的路上也能够提供更多的数据,有望弯道超车。

    量产L3自动驾驶的主要难点与解决方案

    L3自动驾驶难以量产的阻碍有很多,包括感知准确率难以提升、决策时难以覆盖全部场景、设备算力足够但是不满足功能安全、无快速稳定的线控、车载设备无法满足整车算力要求。

    ·感知准确率难以提升

    目前许多感知算法供应商都将感知准确率提升到了98%以上,但到此很难继续往上提升,在实车测试时还是不断有corner case出现。比如突然倒下的电线杆、马路上出现的其他生活杂物都会影响汽车感知系统的判断。

    对于此,可以从数据层面上进行改善——增加尽可能多的相关有效数据;也可以从算法层面上改善——改善算法使其能够提取更多有效特征来增强判断能力;最后,将网络进化为自学习神经网络。

    ·车载设备无法满足整车算力要求

    自动驾驶对芯片算力的要求极高。因为场景的复杂和操作的多样性需要驾驶处理器要达到每秒百万亿次的计算。如果算力不够,那么车辆就不能实时对于外界变化做出响应。出现任何一点延迟都有可能造成车毁人亡。
    许多自动驾驶解决方案供应商选择车辆上外接工控机提供额外的算力,然而,当算力达到了以后,还要解决算力设备的散热等问题。
    最后,还需要算力设备有足够高的可靠性,无论多么恶劣的环境都不能影响其计算过程。
    对于此,可选用 虹科的HPEC(High Performance Embedded Computer)高算力车载设备——DynaCOR 40-34。DynaCOR 40-34是一款液冷车用高存储计算机。提供高达16TB的存储,4.4GB / s的写入速度和多个40/56 GbE接口。并通过了E-Mark和Shock&Vibe认证,能够在自动驾驶和其他恶劣环境中可靠运行。
    在这里插入图片描述

    体积轻巧的同时亦能保证良好的散热,秘诀是DynaCOR 40-34有独立的液冷冷却系统,同时亦可以与车辆冷却系统相连。在提供高算力的同时稳定运转。

    END
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 毫无疑问,自动驾驶将在不久的将来走进我们的生活。但真正意义上的,第4级或第5级的自动驾驶技术何时可以真正商用,人们有各种各样的预测。 初创公司NuTonomy希望能在2018年前后在新加坡提供拥有自动驾驶功能的出租...
  • 汽车电子正在朝着自动化、网联化、智能化、共享化的方向发展,尤其是答复前进的自动驾驶行业备受关注。接下来的文章主要是汇总了自动驾驶相机、雷达、高精地图等产业链的情况,从而了解自动驾驶及相关产业上下游的...
  • 自动驾驶分级

    2019-08-13 15:38:46
    为了更好地区分不同层级的自动驾驶技术,国际汽车工程师学会(SAE International国际汽车工程师学会是汽车工程师组成的一个专业协会,其设立的许多技术标准为世界各地的汽车制造商所遵循)于2014年发布了自动驾驶的...
  • 自动驾驶芯片

    2019-10-31 22:20:24
    1. L4级自动驾驶芯片 L4级自动驾驶方案芯片选型---AI芯片选型 1.1 英伟达 丰田、沃尔沃与英伟达的自动驾驶芯片 1.2 特斯拉自研自动驾驶芯片 特斯拉自动驾驶芯片封神?福布斯:先搞定这6个问题再说 ...
  • MATLAB自动驾驶工具箱提供了用于设计、仿真和测试ADAS以及自动驾驶系统的算法和工具。自动驾驶工具箱主要包括以下功能。支持可视化支持以下典型可视化任务。能够显示摄像机视频显示雷达和视觉鸟瞰图显示车道线标记...
  • 自动驾驶关键词

    2020-07-07 09:49:59
    #自动驾驶关键词 关键行业结构洞 性能优秀的下一代传感器组合 安全实时的数据通信 优秀的感知决策算法 级别 L1 L2 L3 需要接管的自动驾驶 L4 无需司机干预的自动驾驶 L5 无需司机 缩写 AD 自动驾驶 ADAS 高级辅助...
  • 自动驾驶发展 介绍 (Introduction) Talking about inspiration in the networking industry, nothing more than Autonomous Driving Network (ADN). You may hear about this and wondering what this is about, and...
  • 自动驾驶四个子任务数据集 链接:https://pan.baidu.com/s/1nXyEIpIFslOJi3HeWmseKA 提取码:x6sh
  • 自动驾驶学习资料包

    2018-05-19 09:19:34
    整理的自动驾驶资料包,报告各大公司自动驾驶报告等,适合自动驾驶和汽车前沿技术的学习
  • 产业链与市场空间:当前我国自动驾驶正处于 L2 向 L3 级别转化的阶段,预 计 2025 年 L2.5 级别自动驾驶车辆渗透率为 50%,2030 年 L2.5 和 L4 级别 自动驾驶汽车渗透率分别将达 70%和 18%。从产业链上看,仅上游...
  • 自动驾驶肯定会成为汽车的终极发展趋势,所以现在很多厂商都在花大力气去研发自动驾驶的汽车。目前很多厂商都宣称自己的车达到了L2+级的自动驾驶,有的厂商对外宣称是2.5级,有的则是宣称到了2.9级。但是关于汽车...
  • 不管怎么样,自动驾驶搞了三四年,由原来的资本宠儿,逐渐变凉,最近经济下滑,汽车销量负增长严重,各大车企都在裁员,我们作为新兴电动车企,主要靠融资和资本市场过活,显得格外凄惨,不免要问自动驾驶要凉凉了吗...
  • 对腾讯自动驾驶做出简要绘图
  • 自动驾驶基础

    千次阅读 2019-03-13 20:00:21
    自动驾驶基础 Self-driving car Foundation 定义: 自动驾驶汽车,也称为机器人汽车,自动驾驶汽车或无人驾驶汽车,是一种能够感知其环境并且在很少或没有人类输入的情况下移动的车辆。 自动驾驶汽车结合各种传感器...
  • 6月24日,腾讯(00700)发布新一代自动驾驶虚拟仿真平台TAD Sim 2.0。TAD Sim 2.0在行业内率先使用真实数据和游戏技术的双擎驱动,在真实性、全面性、可视化、标准化、轻量化五个维度进行了升级,全面提升自动驾驶开发...
  • 1、什么是自动驾驶汽车 1.1 基本概念定义 1)自动驾驶汽车是通过搭载先进的车载传感器、控制器和数据处理器、执行机构等装置,借助车联网、5G和V2X等现代移动通信与网络技术实现交通参与物与彼此间的互换与共享,...
  • (转)自动驾驶汽车涉及哪些技术? https://www.zhihu.com/question/24506695
  • 1. 自动驾驶的分类等级 2. 感知的要求 3. 驾驶决策和行为 第一节 自动驾驶的分类 学习内容: 1. 基本定义 2. 自动驾驶的分类要求 3. 驾驶任务 4. 自动驾驶的分类 5. 分类的限制 1. 基本定义 驾驶任务包括感知环境...
  • 国内自动驾驶

    千次阅读 2019-07-24 13:43:49
    国内自动驾驶公司: 百度 其技术核心是“百度汽车大脑”,包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制四大模块。 2018年2月15日,百度Apollo无人车亮相央视春晚,在港珠澳大桥开跑,并在无人驾驶模式下完成“8”字...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 16,162
精华内容 6,464
关键字:

自动驾驶