自動駕駛需要哪些技術開發（自動駕駛需要的技術）
今天給各位分享自動駕駛需要哪些技術開發的知識，其中也會對自動駕駛需要的技術進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！
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自動駕駛需要哪些技術
【太平洋汽車網】自動駕駛需要機器學習、深度學習、NLP、計算機視覺、機器推理和強大的人工智能等技術。高度自動駕駛是L4和完全自動駕駛是L5。
今天的社會正變得越來越以多媒體為中心、依賴數據和自動化。自動駕駛技術正在道路、海洋和太空中普及。自動化、分析和智能正在從人類轉向“特定于機器”的應用。計算機視覺和視頻將在未來的數字世界中扮演重要角色。數以百萬計的智能傳感器將通過人工智能嵌入汽車、智能城市、智能家居和倉庫。此外，5G技術將成為一個完全互聯的智能世界的數據高速公路，或許將從人到機器，甚至機器人代理等一切事物連接起來。
一個多世紀以來，汽車行業一直是一個主要的經濟部門，它正朝著自動駕駛和聯網汽車的方向發展。汽車正變得越來越智能化，對人類操作的依賴也越來越少。車輛與車輛（V2V）和車輛與萬物互聯（V2X），即來自傳感器和其他來源的信息通過高帶寬、低延遲和高可靠性的鏈路傳輸，為全自動駕駛鋪平了道路。自動駕駛背后最引人注目的因素是死亡和事故的減少。認識到90%以上的汽車事故是人為失誤造成的，自動駕駛汽車將在實現汽車行業“零事故”、“零排放”和“零擁堵”的宏偉愿景中發揮關鍵作用。
唯一的障礙是車輛必須具備看到、思考、學習和駕馭各種駕駛場景的能力。
與此同時，隨著嵌入式系統、導航、傳感器、視覺數據和大數據分析等領域的最新進展，也見證了車輛和移動邊緣計算的智能化程度不斷提高。首先是先進的駕駛輔助系統（ADAS），包括緊急制動、倒車攝像頭、自適應巡航控制和自動停車系統由汽車工程師協會（SAE）定義的6個自動駕駛級別被引入后，全自動汽車有望逐步實現。
（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）
智能駕駛需要哪些技術
【太平洋汽車網】智能汽車（Intelligentvehicle）是一個集環境感知、規劃決策、多等級輔助駕駛等功能于一體的綜合系統，集中運用了計算機、現代傳感、信息融合、通訊、人工智能及自動控制等技術，是典型的高新技術綜合體。
感知技術自動駕駛的第一步就是環境信息和車內信息的采集與處理，是智能車輛自主行駛的基礎和前提。獲取周圍的環境信息。這方面涉及到道路邊界檢測、車輛檢測、行人檢測等技術，即上面各位所說的傳感器技術，所用到的傳感器一般都會有激光測距儀、視頻攝像頭、車載雷達、速度和加速度傳感器??
這部分也是一臺智能車輛最燒錢的部分，現在國內各大高校里動輒上百萬甚至幾百萬的試驗車，都是基于普通的轎車開發的，車子本身并不十分貴。
但是感知技術并不是說有錢加裝個上百萬的雷達，搞幾個高清攝像頭就可以的，由于各個傳感器在設計的時候有各自的局限性，單個傳感器滿足不了各種工況下的精確感知，想要車輛在各種環境下平穩運行，就需要運用到多傳感器融合技術，該技術也是環境感知這一大類技術的關鍵技術所在，目前國內這方面和國外的主要差距也集中在多傳感器融合方面。
決策技術在輔助駕駛或者自動駕駛技術中，完成了感知部分，接下來需要做的是，依據上一步感知系統獲取的信息來進行決策判斷，確定適當工作模型，制定相應控制策略。
這部分的功能類似于給車輛下達相應的任務。例如在車道保持、車道偏離預警、車距保持，障礙物警告等系統中，需要預測本車與其他車輛、車道、行人等在未來一段時間內的狀態，先進的決策理論包括模糊推理、強化學習、神經網絡和貝葉斯網絡技術等。
路徑規劃智能車輛有了行駛任務，智能車輛的路徑規劃就是在進行環境信息感知并確定車輛在環境中位置的基礎上，按照一定的搜索算法，找出一條可通行的路徑，進而實現智能車輛的自主導航。路徑規劃的方法根據智能車輛工作環境信息的完整程度，可分為兩大類：基于完整環境信息的全局路徑規劃方法；例如，從上海到北京有很多條路，規劃處一條作為行駛路線即為全局規劃。如柵格法、可視圖法、拓撲法、自由空間法、神經網絡法等靜態路徑規劃算法。
（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）
自動駕駛汽車需要的是什么技術
【太平洋汽車網】自動駕駛本身就是一項技術，而且自動駕駛分為好幾個等級，每個等級的原理和所使用的技術又是不同的。自動駕駛需要通過以下四步才可以完成：信息收集、分析識別、行動決策、設備控制。
Waymo的技術核心是圍繞激光雷達的一整套系統套件。
從技術層面來看，自動駕駛方面的關鍵技術不僅包含汽車本身的硬件/軟件平臺、系統安全平臺、整車通信平臺、核心算法等基礎技術，也包括云控平臺的系統架構和核心算法，最重要的核心器件是中央處理器、云端域控制器等。
這里不僅包括面向自動駕駛配套的集成化的主干網加多域控制的新型電子電器架構作為基礎。針對智能駕駛控制部分，L2級及以下采用基于MCU的多ECU分布式控制方式，而L3以上則必須采用基于高性能SOC（SystemonChip）構建的域控制器的集中控制策略。
以環境感知數據、GPS信息、車輛實時數據和V2X交互數據等作為輸入，基于環境感知定位、路徑決策規劃和車輛運動控制等核心控制算法，輸出驅動、傳動、轉向和制動等執行控制指令，實現車輛的自動控制，并通過人機交互界面（如儀表）實現自動駕駛信息的人機交互。
為了實現智能駕駛系統高性能和高安全性的控制需求，匯集了多項關鍵技術：包括基礎硬件/軟件平臺技術、系統安全平臺技術、整車通信平臺技術、云計算平臺技術、核心控制算法技術等。
（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）
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