• 自動駕駛的應用場景(自動駕駛的應用場景是什么)

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    本篇文章給大家談談自動駕駛的應用場景,以及自動駕駛的應用場景是什么對應的知識點,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、自動駕駛可以應用在什么領域

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    自動駕駛可以應用在什么領域

    【太平洋汽車網】自動駕駛汽車的設計制造面臨著諸多挑戰,如今,各大公司已經廣泛采用機器學習尋找相應的解決方案。汽車中的ECU(電子控制單元)已經整合了傳感器數據處理,如何充分利用機器學習完成新的任務,變得至關重要。潛在的應用包括將汽車內外傳感器的數據進行融合,借此評估駕駛員情況、進行駕駛場景分類。

    車載信息*** 系統所運行的應用,能從傳感器數據融合系統中獲取數據。舉個例子,如果系統察覺駕駛員發生狀況,有能力把車開到醫院?;跈C器學習的應用,還包括對駕駛員的語言和手勢識別以及語言翻譯。相關的算法被分類為非監督和監督算法。它們兩者的區別在于學習的方式。

    監督學習算法使用訓練數據集學習,并且能夠持續學習直到達到設定的置信水平(最小化出錯概率)。監督學習算法分為回歸、分類和異常檢測以及數據降維。

    無監督學習算法,則嘗試挖掘有限數據的價值。這意味著,算法會在可用數據內建立關系,以檢測模式或者將數據集分成子類(取決于之間的相似度)。從廣義上,無監督算法可以可分為關聯規則學習和聚類。

    增強學習算法是另外一種機器學習算法,介于非監督學習和監督學習之間。對于所有訓練的例子,監督學習中有目標標簽,無監督學習中卻完全沒有標簽。強化學習有延遲的、稀疏的標簽——未來的獎勵。

    根據這些獎勵,智能體學習做出恰當行為。去理解算法的局限性和優點,開發更加高效的學習算法,是增強學習的目標。增強學習可以解決大量實際應用,從AI的問題到控制工程或操作研究——所有這些都與開發自動駕駛汽車相關。這可以被分為間接學習和直接學習。

    在獨自動駕駛汽車上,機器學習算法的一個主要任務是持續渲染周圍的環境,以及預測可能發生的變化。這些任務可以分為四個子任務:目標檢測目標識別或分類目標定位運動預測機器學習算法可以簡單地分為4類:決策矩陣算法、聚類算法、模式識別算法和回歸算法??梢岳靡活悪C器學習算法來完成兩個以上的子任務。例如,回歸算法能夠用于物體定位和目標識別或者是運動預測。

    決策矩陣算法決策矩陣算法系統地分析、識別和評估信息集和值之間關系的表現。這些算法主要用于決策。車是否需要剎車或者左轉都是基于算法根據識別、分類和預測對象的下一個動作給出的置信水平。矩陣決策算法由各種獨立訓練的決策模型組合而成。

    (圖/文/攝:太平洋汽車網問答叫獸)

    交通部擬規定鼓勵自動駕駛汽車從事客運經營,有哪些合適的應用場景?

    自動駕駛技術一直以來都是人們非常想擁有的,但從目前的一些情況來看好像不太成熟,因為特斯拉的自動駕駛事件發生了太多的事故,讓人們都開始害怕自動駕駛這幾個字眼了。但是交通部門呢又非常的鼓勵自動駕駛汽車從事客運經營,比如說公交車等等,這就像自動駕駛這個技術,再一次的登上了熱搜,而且很多人都是質疑這樣的一個技術,到底成不成熟,如果發生了意外,那么全車的人都將會失去寶貴的生命。

    我們先不討論自動駕駛的安全性能,我們先來說說這些自動駕駛汽車從事客運經營有哪些合適的場景?這些場景還是比較少的,因為自動駕駛技術可能官方還不是很有把握,就是在道路比較正常的情況,沒有多余的車輛,像這樣的一個環境下才可以實施安全的自動駕駛,并且這個應用場景會應用到公交車和出租上,只不過有多少人敢去乘坐的話,那這個問題就有待考究了。

    我認為這是國家所推出的自動駕駛汽車,應該是沒有多大問題的,我們可以完全相信國家,那如果說這次的客運經營實現了無人駕駛,會不會就意味著我們國家對于自動駕駛的技術是全國最領先的呢?我想一定是這樣的,因為從全世界范圍來看自動駕駛,技術都不完美,就連特斯拉這么一個巨頭的自動駕駛技術都是很雞肋的。

    但是總的來說,我們在面對自動駕駛的時候,一定要理性的對待這件事情,該系的安全帶一定要系好。這也不是我不看好自動駕駛技術,完全是因為他確實給人的一些體驗不是很好,也很期待這一次的客無人駕駛能夠給人們帶來一個很好的體驗。

    自動駕駛:極具潛力的遠景,高度復雜的挑戰

    經過最初的 探索 ,整個行業已漸趨務實和理性。自動駕駛要“進化”,需要軟硬件性能的全面提升,也離不開基礎設施、政策法規等產業體系的搭建和完善。

    科技 產業界的“流量明星”自動駕駛面孔多樣:極具潛力的遠景給人無限期待,高度復雜的挑戰又令人心生遲疑。

    從理念到產品,自動駕駛能否邁過技術長河,將在哪些領域率先應用,離你我還有多遠?

    自動駕駛之所以曾看似遙不可及,很重要的原因是機器太“笨”了。而今,借助最新的人工智能、雷達、地理信息等技術,機器變得更聰明:不僅能“看”,還沒有盲區;有了“智商”,懂得變道和轉彎、加速和剎車。路口是紅燈還是綠燈、左轉還是右轉、與前車保持多遠距離……理論上,都可以通過機器來判斷。

    從有人到無人,變化的不僅是駕駛形態。在自動駕駛專家、馭勢 科技 聯合創始人吳甘沙看來,出行方式的革新還將創造新的業態——乘客經濟,即在路上工作、消費和 *** 。

    自動駕駛的革新,離不開基礎設施、政策法規等外在環境的支撐。近年來,我國推進 汽車 、交通、通信融合,搭建了比較完整的產業體系;在技術環境方面,5G、人工智能等聯動布局,也形成了較為完整的產業鏈條。

    我國較早 探索 無人駕駛立法和測試體系。截至去年底,北京、上海、深圳等先后發布了地方性自動駕駛 汽車 測試管理規范或征求意見稿。北京 汽車 股份有限公司 汽車 研究院智能化部部長張永剛建議,國家層面應形成一套統一的標準測試體系,從場景、算法、測試方法等多方面完善對自動駕駛的評價。

    前景看似很美妙,但在自動駕駛面前有一條技術長河,大家都在“摸著石頭過河”。

    自動駕駛涉及的技術非常廣,涵蓋軟硬件多方面,任何一個環節“瘸腿”都跑不起來。

    比如,無人車看清周邊環境,需要精密的感知技術。中科院自動化研究所研究員王飛躍介紹,近年來, 汽車 的感知能力快速提升,但遇到雨、霧等惡劣天氣時,它就成了“瞎子”,目前仍沒有完美的解決辦法。

    要讓無人車根據環境做出選擇,還需要高效的“大腦”。然而,自動駕駛是遵守規則的“好學生”,現實中的路況通常瞬息萬變,機器難以對一些突發情況做出合理的決策。

    此外,與幾乎所有人工智能應用一樣,自動駕駛要“進化”,需要“喂”入大量的數據,這又非常耗費時間。

    王飛躍介紹,自動駕駛離不開通信技術,有了更快、更穩定的傳輸,才能形成一套智能車聯網系統。專家在數博會上表示,5G通信將是推進自動駕駛落地的關鍵。

    吳甘沙認為,做自動駕駛,越往后難度越大,是一場艱難的“長征”:“我們目前完成的99%也許只是征途的1%,最后的1%可能還需要99%的努力?!辈贿^,業界專家認為,自動駕駛總體上是一個工程問題,就像建房子,不是搭建海市蜃樓,難在如何造出來、造好。

    與很多人工智能應用類似,與國際領先國家相比,我國在算法、核心硬件上相對較弱,但有數據和應用場景的“主場優勢”?!爱斍白詣玉{駛技術還不成熟,一個影響因素是計算效率不夠高?!钡仄骄€創始人兼首席執行官余凱說。

    自動駕駛專家、禾多 科技 創始人倪凱介紹,我國交通密度大、場景比較豐富、市場大,有助于本土企業積累豐富的道路測試數據,形成一套適應我國情況的解決方案。

    安全,是研發自動駕駛 汽車 的初衷。某機構測算,要證明無人駕駛在絕大多數情況下比人駕駛安全,需要跑上110億英里,這意味著用100輛車沒日沒夜跑500年。業界把每行駛多少里程需要人工干預一次,作為衡量自動駕駛技術成熟度的標準之一。目前,表現最優秀的無人車的數據是1.1萬英里?!敖⒆詣玉{駛安全性的全球標準很重要?!睂<冶硎?。

    根據車輛的智能程度由低到高,業界把自動駕駛分為從L0級到L5級的6個等級。其中,L1、L2等輔助駕駛技術應用已經比較普遍,但L3級別以上還未大規模落地。

    如果向業內人士詢問自動駕駛的應用場景,你可能會得到多種甚至對立的答案。

    倪凱介紹,大體來說,產業界有兩種研發路徑。一是“一步到位”的模式,即研發L4級別的自動駕駛 汽車 ;二是“步步為營”的模式,即在傳統 汽車 上逐漸新增一些自動駕駛的功能,再向完全自動駕駛過渡。

    王飛躍的判斷是,自動駕駛會從廠區、機場、碼頭等特定封閉場景普及,之后是市政公交、出租車,最后才是開放的城市道路。

    經過多年嘗試,“步步為營”的路線逐漸獲得業界認同。

    事實上,自動駕駛興起頭幾年,產業界對技術的估計過于樂觀,加上國際上數起資本并購的刺激,出現了一些泡沫。2018年以來,一些產品交付不如預期,又發生了幾起無人車事故,自動駕駛明顯降溫。

    “自動駕駛比較容易做出展示,但要落地很難?!盜DG資本執行總監丁飛說,自動駕駛熱的降溫,是成長過程中要交的學費。

    然而不少業界專家認為,當前,自動駕駛降溫,對行業可能是好事,有利于真正做創新的企業冒出來,從而在自動駕駛全球產業鏈中占據一席之地。

    倪凱介紹,人工智能技術正從各領域助推自動駕駛發展,整個行業也在努力提升軟硬件性能。業界預計,未來3到5年,某些L3級別自動駕駛車輛將實現規模量產,而在代客泊車、高速公路等限定場景下,L4級自動駕駛將開始應用,下一個10年或是落地關鍵期。

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    自動駕駛即將來臨,最先應用在哪些行業?

    目前的自動駕駛技術在一些場景中已經有了一些應用。例如,在我們看到的新聞中,某公園用無人車接送等,事實上,這種自動駕駛車是可以投入這種公園的應用,因為它有規定的行駛路線,在行駛過程中有規定的環境,有規定的停車時間。另外,在高速公路上自動駕駛,如果前面有車,瞄準的方式也可以實現與前面車的固定距離。這種高速公路模式的自動駕駛也是比較成熟的技術。很多車輛在高速條件下平穩巡航,其實是類似的事情。

    從上面可以看到,自動駕駛技術的情況下,場景相對固定,有參考對象,有準確的地圖,突發情況少,自動駕駛技術已經得到了比較好的應用。甚至在目前的輔助駕駛系統中,也有視覺上看到紅燈和車道線,幫助他們剎車,幫助他們不要闖紅燈的技術等。(阿爾伯特愛因斯坦,北上廣深)。

    想要自動駕駛技術普及的困難主要在于在任何場景下的適應性。例如,在比較混亂的道路上沒有準確的地圖,信號燈已經壞了,下一條車道也不明顯。對自動駕駛系統的輸入特別少,不知道該怎么行動。這種場面不多,但車輛行為出現一些差池,就是車毀壞人的情況。所以自動駕駛技術首先在比較固定的場景和簡單的應用程序中落地。全方位代替人的自動駕駛技術可能需要很長時間,更多的是輔助駕駛技術的落地,成為人們的新輔助。

    在日劇城市化的世界,自動駕駛技術能提高交通流暢度、降低事故發生概率、提升生活品質。汽車作為傳統交通模式中的一員,是我們未能充分利用的資產,一般人每天只開1-2小時,而未來交通模式由按需出行的電動自動駕駛車輛組成,汽車作為服務工具應用于我們想要它出現的任何地方,升級換代自動汽車有助于加速模式轉變,不久的將來,我們會親眼目睹如此有效的模式誕生,從“擁有硬件”向“享受由硬件所產生的效用”所轉化。

    目前自動駕駛開始應用了嗎?主要在哪些領域?

    現階段自動駕駛主要用于一些限定和低速場景,比如物流配送、共享出行、公共交通、環衛作業、港口碼頭、智能礦山、無人零售等領域。

    交通流理論在自動駕駛領域有哪些應用

    1、首先現階段自動駕駛主要用于一些限定和低速場景,比如物流配送、共享出行、公共交通、環衛作業、港口碼頭、智能礦山、無人零售等領域。

    2、其次自動駕駛是汽車產業與人工智能、高性能計算、大數據、物聯網等新一代信息技術以及交通出行、城市管理等多領域深度融合的產物。

    3、最后對降低交通擁堵、事故率,幫助城市構建安全、高效的未來出行結構,對汽車產業變革,以及城市交通規劃具有深遠的影響。

    關于自動駕駛的應用場景和自動駕駛的應用場景是什么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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