• 自動駕駛最大的難題(自動駕駛的問題)

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    今天給各位分享自動駕駛最大的難題的知識,其中也會對自動駕駛的問題進行解釋,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!本文目錄一覽: 1、自動駕駛的核心難點是提高用戶體驗,還是發展絕對技術?

    今天給各位分享自動駕駛最大的難題的知識,其中也會對自動駕駛的問題進行解釋,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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    自動駕駛的核心難點是提高用戶體驗,還是發展絕對技術?

    自動駕駛技術目前已經成為汽車廠商的必爭之地,各種新的硬件和功能層出不窮。但在消費者感知端,似乎沒有廠商宣傳的那么美好。投入大量時間和精力研發的功能,不應該是為了提升消費者體驗嗎?還是以計算能力和像素為代表的絕對技術競爭可以更快地實現最終的完全無人駕駛,并且可以在這個發展過程中犧牲一些用戶體驗?

    首先,通過無人駕駛技術駕駛、加減速、轉彎倒車、停車入庫,一點都不難。在各種傳感器和通信技術的配合下,電腦玩汽車并不難。我覺得各種手段造車的大神在這方面不會遇到什么阻礙。

    真正難做的是各種交通相關因素的統籌協調,比如汽車與其他汽車、汽車與行人、汽車與非機動車、汽車與道路設施、汽車與突發事件等。換句話說,如果上述交通相關因素能夠通過一個系統統一協調地進行管理,那么無人駕駛就有可能真正得到應用。

    為什么一定要把各種交通相關因素納入一個系統進行協調?原因很簡單。如果我們只把汽車武裝到牙齒,通過檢測外部變化來做出反應,我們實際上無法應對外部變化。外界的變化因素會以各種方式出現在電腦預設程序之外,以至于這種反應無法按照預設實現。比如美軍在阿富汗應對戰斗堡壘***時使用的高精度制導武器實際落點偏差較大,是因為高速飛行的武器在對付近程目標時沒有時間讓計算機對收到的信息進行及時準確的處理。

    總之,從某種意義上來說,無人駕駛汽車將成為普通人掌握的強大工具。除了給人類帶來更多便利的生活外,其負面影響也不容忽視。所以相比技術難度,真正考慮人的智慧的是無人駕駛汽車的社會學問題。

    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。

    實現汽車自動駕駛的難點在哪里?

    目前自動駕駛面臨兩個很大的挑戰,一個是大數據不夠完備,一個是機器對理解“人類意圖”有極大困難。自動駕駛要精準有效地解決問題,需要盡可能地保證所收集到的大數據的完備性。但事實是,我們現在所掌握的數據漏洞百出。比如,2015年,美國有630萬起警方記錄的交通事故,造成3.5萬人死亡,244萬人受傷。但實際的交通事故數量可能是官方數據的2-10倍。谷歌自動駕駛前CTO克里斯·厄姆森(Chris Urmson)在一次演講中說到,在谷歌期間,他一共經歷了200公里以上的路面測試,其中出現了25次交通事故,但大部分都沒有引發警方的注意?!斑@樣的情況多是小事故,自動駕駛汽車做出了合理的判斷,剎車,然后人類撞了上來?!倍蚰飞f,很多事故往往都是這樣發生的。

    馬斯克承認開發自動駕駛比想象更難,開發難點究竟在哪?

    自動駕駛的開發難點是安全問題,如何保證安全,如何檢測安全,并正確規避危險,讓乘車人能夠安心駕駛。

    自動駕駛要如何保證安全?首先車要能判斷復雜的路況,每一天的路況都不一樣,沒有重復,那自動駕駛怎么判斷這些路況呢?單單車本身去分析做出判斷是來不及的,數據處理確實足夠快,但是車的反應是不夠的,所以要規避危險需要路上的監控設備提前提供信息,讓車能夠提前做出反應。

    車自身的智能程度如何,是否能正確判斷車前后周圍物體,是否能夠判斷突發事情,這些需要大量的數據,然后通過人工智能處理信息做出判斷,每個人的判斷和對應不同,人工智能選擇哪一種?也是需要數據支持,才能選擇最優的方式。自動駕駛是人工智能的一種應用場景,需要對路況檢測,也需要對車本身檢測,也要對乘坐人檢測,這些都是需要自動駕駛像大腦一樣去判斷和做出抉擇,提醒駕駛員,也要提醒交通部門和保險方面應急措施等,光是這些涉及的東西就非常多了,開發難度能不難嗎!

    路上的監控設施是非常重要的,因為路況非常復雜,需要提前預判,這些監控設施就是為了提供其他車輛和人,還有物體的運動數據,通過這些數據才能真正提前判斷路上的情況,把這個數據共享在自動駕駛的車輛中,讓自動駕駛的車能夠正確做出判斷,設施范圍越廣越全面提供的信息就越詳細,那么人工智能做出的判斷就越準確,才能提前規避危險。

    自動駕駛本身就是人工智能和大數據,還有事實數據的場景應用,是非常復雜的,也不允許有半點錯誤,因為錯誤意味著是生命安全問題。

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