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自動駕駛的難題(自動駕駛的技術難題)

自動駕駛 602
本篇文章給大家談談自動駕駛的難題,以及自動駕駛的技術難題對應的知識點,希望對各位有所幫助,不要忘了收藏本站喔。 本文目錄一覽: 1、如何解決自動駕駛汽車行業的面臨的難題呢?

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如何解決自動駕駛汽車行業的面臨的難題呢?

自動駕駛技術聽起來很酷炫,不過對于很多車企來說卻很難實現,本人在altran亞創任技術開發,也算略知一二吧,我就來談一下自動駕駛汽車行業目前存在著以下的難點:

1、數據量指數級增長

我們日常生活中普通的汽車通常只有二十多種接收數據的傳感器,主要為了檢測汽車自身的運轉功能。然而自動駕駛汽車還需要實時檢測周邊交通環境、交換高清地圖數據乃至天氣的情況、汽車內外的人的情況等各種實時數據,是普通汽車的三千倍。

2、數據的挖掘和分析

大量的數據,帶來的不僅是存儲和傳輸上的困難,更是對電腦運算能力的考研。在自動駕駛汽車研發測試和使用的過程中都需要對數據實時挖掘和分析,為汽車自動駕駛運轉提供判斷依據。

3、數據的管理和傳感器演變

自動駕駛汽車每天產生的海量數據自然無法像現在一樣保存在車身中,而是利用網絡通訊傳輸到云端保存,而對于數據傳輸與管理過程中的安全及隱私保護也都是生產商們需要解決的問題。同時,隨著科技的不斷發展,擁有新功能的傳感器也在不斷出現,數據傳輸方式和種類也在不斷變化增多,這些都是自動駕駛汽車研發的困境。

自動駕駛技術要解決哪些問題

在5G 和人工智能不斷發展的時代下, 無人駕駛技術已經

引起了眾多互聯網和汽車企業的重點關注, 經過多年技術的經

驗積累和不斷的追求創新, 無人駕駛汽車已經達到了一個很高

的自動化程度。但目前無人駕駛技術發展還不成熟,還有一些難題需要去解決。

? ? 首先,它需要更快速可靠的軟件作為支撐, 如果是有人駕駛汽車, 那么發生安全事故的概率不是很

高, 相對來說比較安全。 但是無人駕駛汽車除了要解放駕駛員

的雙手之外, 還需要比有人駕駛汽車更安全, 而目前的軟件還

難以達到這種水平。 例如, 所有的電子設備軟件都無法保證長

時間運行無卡頓, 這是主要的技術局限性, 如果汽車軟件發生

卡頓或錯誤, 后果會很嚴重。 因此, 軟件的設計與優化是一個

很重要的環節。

當今自動駕駛的核心難點是什么?

自動駕駛汽車的軟硬件體系結構主要分為環境認知層、決策規劃層、控制層和執行層。環境認知層主要通過激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達、車載攝像頭、夜視系統、GPS、陀螺儀等傳感器獲取車輛的環境信息和車輛狀態信息,具體包括車道線檢測、交通燈識別、交通標志識別、,行人檢測、車輛檢測、障礙物識別和車輛定位;決策規劃層分為任務規劃、行為規劃和軌跡規劃。根據設定的路線規劃、環境和車輛自身狀態,規劃下一步的具體行駛任務、行為和路徑;控制層和執行層根據車輛動力學系統模型對車輛的行駛、制動和轉向進行控制,使車輛按照規定的行駛軌跡行駛。

環境感知是指理解環境場景的能力,如障礙物類型的語言分類、道路標志和標線、車輛檢測、交通信息等數據。定位是感知結果的后處理,通過定位功能幫助車輛了解其相對于環境的位置。環境感知需要通過傳感器獲取大量的周圍環境信息,以確保正確了解車輛的周圍環境,并在此基礎上做出相應的規劃和決策。

決策規劃是自動駕駛的關鍵部分,也是其中的核心難點。它首先集成多傳感器信息,然后根據駕駛要求做出任務決策。然后,在避開現有障礙物的前提下,通過特定的約束條件,規劃兩點之間的多條備選安全路徑,并在這些路徑中選擇一條最優路徑。

根據劃分層次的不同,可分為全球規劃和地方規劃。全局規劃是根據獲取的地圖信息,在特定條件下規劃一條無碰撞的最優路徑。決策規劃層是自主駕駛系統,它直接反映了智能性,對車輛乃至整車的駕駛安全起著決定性的作用。常見的決策規劃體系結構包括遞進式、反應式和混合式。

關于自動駕駛的難題和自動駕駛的技術難題的介紹到此就結束了,不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ?如果你還想了解更多這方面的信息,記得收藏關注本站。

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