汽車自動駕駛如何實現（自動駕駛操作）
本篇文章給大家談談汽車自動駕駛如何實現，以及自動駕駛操作對應的知識點，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、自動駕駛靠什么實現
- 2、自動駕駛靠什么實現的？
- 3、汽車自動駕駛如何實現
- 4、特斯拉的自動駕駛靠什么實現
自動駕駛靠什么實現
【太平洋汽車網】只有以下四種基礎技術到位并且融合，完全自動駕駛車輛才能成為現實，此四種技術分別為人工智能（AI）、云（thecloud）、邊緣計算（edgecomputing）和物聯網（IoT）連接。
自動駕駛需要依靠很多傳感器和電腦來實現，自動駕駛技術是很復雜的技術。不過，隨著科技的發展，有一天我們會開上全自動駕駛的汽車。大部分帶有自動駕駛的汽車都是l2級別的自動駕駛，l2自動駕駛是指部分自動駕駛。
l2自動駕駛可以控制方向和速度，這種自動駕駛技術已經沒有什么稀奇的了，很多十幾萬的緊湊型家用轎車都帶這種技術。自動駕駛的最高級別是l5級自動駕駛，這種自動駕駛是完全自動駕駛，駕駛員直接可以坐在駕駛座上睡覺。
有很多工程師和科技公司都在積極研發自動駕駛技術。自動駕駛需要依靠很多傳感器和電腦來實現，并且還可能需要依靠互聯網。
自動駕駛汽車（Autonomousvehicles；Self-pilotingautomobile）又稱無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車、或輪式移動機器人，是一種通過電腦系統實現無人駕駛的智能汽車。自動駕駛汽車技術的研發，在20世紀也已經有數十年的歷史，于21世紀初呈現出接近實用化的趨勢，比如，谷歌自動駕駛汽車于2012年5月獲得了美國首個自動駕駛車輛許可證。（圖/文/攝：太平洋汽車網楊瑋琳）
自動駕駛靠什么實現的？
自動駕駛靠很多傳感器和電腦來實現，其中傳感器來感知周圍環境，電腦系統對傳感信息進行解釋，以識別適當的導航路徑、障礙物和相關標志。自動駕駛汽車又稱無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車或輪式移動機器人，是一種能夠感知其環境并在很少或完全沒有人工輸入的情況下行駛的汽車。目前大部分帶有自動駕駛的汽車都是l2級別的自動駕駛，l2自動駕駛是指部分自動駕駛，l2自動駕駛可以控制方向和速度，自動駕駛的最高級別是l5級自動駕駛，這種自動駕駛是完全自動駕駛，駕駛員直接可以坐在駕駛座上睡覺。
汽車自動駕駛如何實現
目前實現自動駕駛主要依靠“感知-決策-執行”的方式。
其中，感知系統也稱為“中層控制系統”，負責感知周圍的環境，并進行識別和分析；決策系統也稱為“上層控制系統”，負責路徑規劃和導航；執行系統又稱為“底層控制系統”，負責汽車的加速、剎車和轉向。
這些系統的背后，人工智能技術也提供了重要的支持。
以深度學習為代表的計算機視覺技術，可以滿足視覺感知高精度的需求，提高自動駕駛汽車面對復雜交通環境時的決策能力；前期決策樹、貝葉斯網絡為自動駕駛行為決策與路徑規劃提供了重要的技術支持；神經網絡控制則在車輛控制方面提供了重要的技術支持。
特斯拉的自動駕駛靠什么實現
【太平洋汽車網】依靠人工智能、機器學習、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。自動駕駛汽車又稱無人駕駛汽車，是一種通過電腦系統實現無人駕駛的智能汽車。
人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬，能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
自動駕駛汽車又稱無人駕駛汽車，是一種通過電腦系統實現無人駕駛的智能汽車。自動駕駛汽車依靠人工智能、機器學習、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。常聽說的特斯拉汽車、谷歌汽車就屬于自動駕駛汽車。
機器學習是讓機器從大量樣本數據中自動學習其規律，并根據學習到的規律預測未知數據的過程。機器學習的目標是發現數據中暗藏的規律，由此對未知進行預測。這個過程要通過學習來實現，學習用到的材料則是大數據。機器學習被廣泛應用在網絡搜索、垃圾郵件過濾、推薦系統、網頁搜索排序、廣告投放、信用評價、欺詐監測等領域。
沃達德軟件通過人工智能來分析、探索和預測趨勢，并根據過去的變化預測未來的趨勢。通過經典的機器學習算法，為客戶提供智能應用程序，包括：頻繁模式挖掘、聚類、分類、推薦引擎（獲得用戶行為并從中發現用戶可能喜歡的事物）、頻繁子項挖掘（利用一個項集，如查詢記錄和購物目錄，去識別經常一起出現的項目）。
（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）
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