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无人驾驶技术原理_无人驾驶技术的应用_无人驾驶技术的现状及发展(前景)
一、什么是无人驾驶通俗地说,无人驾驶就是让汽车自己拥有环境感知、路径规划并自主实现车辆控制的技术,也就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶或是自动驾驶。
传感器是眼睛,能360度感知路上物体的远近深浅;车辆控制技术是大脑,能实时感知环境信息。
专家介绍说,车身安装的传感器,就是它的眼睛,能360度感知路上物体的远近深浅,常见的传感器有激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波雷达及组合导航模块等。无人车的大脑就是车辆的控制技术,能根据实时感知的环境信息、高精度地图,实现最优路径规划,预测周边车辆和行人的行为和意图。在交规和路况允许下,无人驾驶汽车会按照最高时速行驶,以提高行驶效率。
百度深度学习实验室主任林元庆介绍说,百度无人驾驶汽车是利用人工智能,通过使用摄像机、激光雷达、毫米波雷达和GPS等系统来感知周围环境,决定最优行车路线,实现无人工干预的全自动驾驶。
百度无人驾驶汽车的核心技术是百度汽车大脑,它可为汽车提供自动驾驶整体解决方案。林元庆说,这些技术包含计算机视觉、高精度地图与定位、多传感器融合、智能决策规划等,运用于汽车启动、行驶和停车的整个过程。比如,当前方有减速车辆时,智能决策系统将依据周边的环境状况,合理地决策减速尾随或变道超车。汽车大脑也能够不断学习人类的驾驶经验,不断提升自身的智商,以保证安全、舒适、便捷的自动驾驶体验。
专家认为,无人驾驶技术或自动驾驶技术的出现,依靠的是人工智能技术的突破,因此也和人工智能一样,受益于海量数据、超强计算和优秀算法。
人工智能技术突破的一个重要原因就是海量数据的积累,为训练深度学习算法提供了所需的材料。无人驾驶汽车也是通过大量数据的训练,不断提升其智能水平。无人车搭载了各种类型的传感器,单车每小时大约产生100GB的数据。如果按照万台车辆计算,每天将会有数十PB的数据被收集到云平台上,用于训练自动驾驶系统。无人车所使用的高精度地图每公里道路的原始数据量也将是传统地图的10万倍,数据的快速积累推动着汽车智能的不断突破。
超强计算能力方面,伴随着云计算和车载计算机计算能力的不断提升,车载计算机系统能在更短的时间内处理更复杂的任务,实现自动驾驶实时感知路况、智能决策和控制。而随着机器学习、深度学习等优秀算法的出现和广泛应用,人工智能在2013年后进入了快速发展的新阶段。应用到自动驾驶领域,在权威评测中,2015年使用深度学习方法的车辆识别错误率要比2013年采用的传统方法下降了69%。
二、无人驾驶技术原理_无人驾驶技术的应用无人驾驶汽车技术原理是通过车载传感系统感知道路环境,自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。
它是利用车载传感器来感知车辆周围环境,并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。
集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体,是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物,也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志,在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。
无人驾驶技术的应用
关于无人驾驶技术的应用我们举几个例子来了解一下:
1、自适应巡航控制系统
自适应巡航控制系统(AdapTIveCruiseControl)是一种智能化的自动控制系统,它是在早已存在的巡航控制技术基础上发展而来的,如今在很多普通车型以及豪车上都能见到。
在车辆行驶过程中,车上的雷达、摄像头以及其他传感器能够探测与其他车辆的间距。如果间距过小,这个系统就会让车轮适当制动,并降低发动机输出功率,以使车辆与前方车辆始终保持安全距离。
其成本因车而异,配备了这个系统的车辆价格区间非常大。
2、特斯拉Autopilot
去年10月,特斯拉推出Autopilot,使得特斯拉车主在高速公路上行驶时能够将驾驶系统交给汽车,车辆可以实现自适应巡航、变道、紧急刹车以及自动转向。
但是今年6月底,美国国家公路交通安全局披露,一辆特斯拉ModelS5月7日在使用Autopilot模式行驶途中发生车祸,导致驾驶员死亡。
本月初,特斯拉表示正在对Autopilot进行升级,升级后这个系统能更好地感知周边情况,以及控制刹车。同时,另一个重要的改进是,若司机在一定的时间内没有手扶方向盘,系统将发出警报,但如果司机多次忽略系统发出的警报,自动转向软件将自动停止使用,直至停车。
去年10月Autopilot首次亮相时,售价只有2500美元,但现在购买特斯拉时如果选装该系统,其售价已涨到3000美元。如果买车后再装,特斯拉则直接要价3500美元。
3、苹果汽车
苹果汽车迄今为止仍然是一个神秘的存在,尽管还没有任何得到证实的消息,但是各类传言已经给传统汽车行业带来不
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