0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫(xiě)文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

感知硬件,自動(dòng)駕駛汽車(chē)“看”路奧秘

智駕最前沿 ? 來(lái)源: 智駕最前沿 ? 作者: 智駕最前沿 ? 2023-04-10 08:44 ? 次閱讀

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展與高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)的普及,自動(dòng)駕駛汽車(chē)雛形已經(jīng)初現(xiàn),自動(dòng)駕駛汽車(chē)得以實(shí)現(xiàn)離不開(kāi)感知系統(tǒng)、決策系統(tǒng)和控制系統(tǒng),三大系統(tǒng)讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)“看”得清、“想”得快、“走”得穩(wěn)。感知系統(tǒng)作為監(jiān)測(cè)道路環(huán)境,讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)“看”得清的主要系統(tǒng),是決定自動(dòng)駕駛汽車(chē)可以實(shí)現(xiàn)的第一步。為了讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)感知更加精準(zhǔn),離不開(kāi)車(chē)載攝像頭、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、激光雷達(dá)等感知硬件,其中,超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)主要用于測(cè)量距離、速度和障礙物,車(chē)載攝像頭主要用于圖像采集和識(shí)別,感知硬件各司其職,讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)可以獲取更多的道路信息。

車(chē)載攝像頭

1.1技術(shù)原理

車(chē)載攝像頭是利用攝像機(jī)成像原理,通過(guò)采集道路的高質(zhì)量圖像信息,對(duì)道路上的交通標(biāo)識(shí)、其他車(chē)輛、行人等信息進(jìn)行獲取。車(chē)載攝像頭可以通過(guò)單目或立體成像的方式進(jìn)行感知,其中單目攝像頭是通過(guò)單一攝像頭獲取二維圖像,而立體攝像頭則需要兩個(gè)或多個(gè)攝像頭組合獲取三維圖像。目前車(chē)上搭載的車(chē)載攝像頭根據(jù)安裝位置主要分為車(chē)載攝像頭主要分為前視攝像頭、環(huán)視攝像頭、后視攝像頭、側(cè)視攝像頭以及內(nèi)置攝像頭五種類別。車(chē)載攝像頭的主要硬件包括光學(xué)鏡頭(其中包含光學(xué)鏡頭、濾光片、保護(hù)膜等)、圖像傳感器、圖像信號(hào)處理器ISP、串行器、連接器等部件。

poYBAGQzW26AWxvNAACDaDKAsQk413.png

車(chē)載攝像頭的組成

光學(xué)鏡頭:光學(xué)鏡頭主要負(fù)責(zé)聚焦光線,將視野中的物體投射到成像介質(zhì)表面,根據(jù)成像效果的要求不同,可能要求多層光學(xué)鏡片。濾光片可以將人眼看不到的光波段進(jìn)行濾除,只留下人眼視野范圍內(nèi)的實(shí)際景物的可見(jiàn)光波段。圖像傳感器:圖像傳感器可以利用光電器件光電轉(zhuǎn)換功能將感光面上的光像轉(zhuǎn)換為與光像成相應(yīng)比例關(guān)系的電信號(hào)。主要分為CCD和CMOS兩種。圖像信號(hào)處理器ISP:主要使用硬件結(jié)構(gòu)完成圖像圖傳感器輸入的圖像視頻源RAW格式數(shù)據(jù)的前處理,可轉(zhuǎn)換為YCbCr等格式。還可以完成圖像縮放、自動(dòng)曝光、自動(dòng)白平衡、自動(dòng)聚焦等多種工作。串行器:將處理后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸,可用于傳輸RGB、YUV等多種圖像數(shù)據(jù)種類。連接器:用于連接固定攝像頭。

1.2車(chē)載攝像頭優(yōu)勢(shì)

車(chē)載攝像頭作為自動(dòng)駕駛汽車(chē)主要感知硬件,在自動(dòng)駕駛汽車(chē)中承擔(dān)著非常重要的任務(wù),由于其成本較低、易于安裝和維護(hù),可以識(shí)別高清的交通信息,對(duì)交通標(biāo)識(shí)和其他車(chē)輛有很好的識(shí)別效果。因此被眾多主機(jī)廠所推崇,以特斯拉為主的企業(yè),更是將車(chē)載攝像頭作為主要的感知硬件,通過(guò)算法的輔助,讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)可以直接實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。

1.3車(chē)載攝像頭劣勢(shì)

由于車(chē)載攝像頭拍攝的主要是圖像信息,為了讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)可以更好地自主完成行駛,就需要通過(guò)大量的計(jì)算來(lái)完成圖像處理。在惡劣天氣、弱光、反光等情況下,車(chē)載攝像頭的拍攝效果也會(huì)受到影響,此外由于車(chē)載攝像頭視野范圍相對(duì)較窄,需要多個(gè)攝像頭的配合才能交通信息的獲取,從而確保自動(dòng)駕駛的行車(chē)安全。

激光雷達(dá)

2.1技術(shù)原理

激光雷達(dá)也稱光學(xué)雷達(dá),是激光探測(cè)和測(cè)距系統(tǒng)的簡(jiǎn)稱,通過(guò)發(fā)射和接收激光束,檢測(cè)周?chē)矬w的距離和位置,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)周邊環(huán)境的感知。激光雷達(dá)主要由激光發(fā)射器、接收器、掃描器、透鏡天線信號(hào)處理電路等部分組成,按照工作介質(zhì)分,激光雷達(dá)可以被分為固體激光雷達(dá)、氣體激光雷達(dá)與半導(dǎo)體激光雷達(dá)等;按照線數(shù)分,激光雷達(dá)可以被分為單線激光雷達(dá)與多線激光雷達(dá);按照掃描方式分,激光雷達(dá)可以被分為MEMS型激光雷達(dá)、Flash型激光雷達(dá)、相控陣激光雷達(dá)與機(jī)械旋轉(zhuǎn)式激光雷達(dá)等;按照探測(cè)方式分,激光雷達(dá)可以被分為直接探測(cè)激光雷達(dá)、相干探測(cè)激光雷達(dá);按激光發(fā)射波形分,激光雷達(dá)可以被分為連續(xù)型激光雷達(dá)與脈沖型激光雷達(dá)。

2.2激光雷達(dá)優(yōu)勢(shì)

以谷歌為主的主機(jī)廠在研究自動(dòng)駕駛技術(shù)時(shí),都采用了激光雷達(dá)作為主要感知硬件的解決方案。激光雷達(dá)具有測(cè)量精度高、響應(yīng)速度快、抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),可以提供高精度目標(biāo)位置和輪廓信息,對(duì)目標(biāo)分類和識(shí)別等任務(wù)具有很好的效果。激光雷達(dá)還可以提供高分辨率的地圖,使車(chē)輛可以實(shí)現(xiàn)高精度的定位和路徑規(guī)劃,此外激光雷達(dá)具有較大的視野范圍,可以檢測(cè)多個(gè)角度的目標(biāo)。在復(fù)雜的環(huán)境下,激光雷達(dá)也可以提供更為精準(zhǔn)的目標(biāo)位置信息,使自動(dòng)駕駛汽車(chē)可以避免碰撞,除此之外,激光雷達(dá)還可以在可見(jiàn)光無(wú)法穿透的情況下繼續(xù)工作,使自動(dòng)駕駛汽車(chē)獲取信息更為精準(zhǔn)。

2.3激光雷達(dá)劣勢(shì)

激光雷達(dá)相較于車(chē)載攝像頭,其成本相對(duì)較高,且制造和維護(hù)成本也相對(duì)較大,這也是現(xiàn)目前激光雷達(dá)受限的主要原因之一。在大雨、濃煙、濃霧等惡劣天氣時(shí),激光雷達(dá)的探測(cè)精度會(huì)急速下降。由于激光雷達(dá)是通過(guò)激光束的發(fā)射和接收時(shí)間差來(lái)判斷自動(dòng)駕駛周邊環(huán)境的,因此無(wú)法識(shí)別物體顏色、種類、文字等信息。

毫米波雷達(dá)

3.1技術(shù)原理

毫米波雷達(dá)是一種利用毫米波進(jìn)行測(cè)距和成像的雷達(dá),工作頻段一般為30 GHz~300 GHz,波長(zhǎng)一般為1 mm~10 mm,介于微波和厘米波之間。毫米波雷達(dá)發(fā)射高頻電磁波,通過(guò)接收波的反射來(lái)檢測(cè)周?chē)矬w的距離和位置,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)道路上物體的感知。毫米波雷達(dá)一般由雷達(dá)圓頂、分立的雷達(dá)機(jī)身、天線PCB板、處理器、MMIC電源管理、壓鑄底板等組成。毫米波雷達(dá)的感知原理與激光雷達(dá)類似,但毫米波雷達(dá)可以克服激光雷達(dá)在弱光或光滑表面等環(huán)境下的缺點(diǎn)。

pYYBAGQzW6CAABo4AADpNP4XV_A821.png

傳統(tǒng)毫米波雷達(dá)組成

3.2毫米波雷達(dá)優(yōu)勢(shì)

毫米波雷達(dá)相對(duì)技術(shù)比較成熟,在高級(jí)輔助駕駛功能上使用比較普及,是感知環(huán)節(jié)中重要的一環(huán),毫米波雷達(dá)可以在遠(yuǎn)距離和低能見(jiàn)度條件下精確地探測(cè)物體,能夠探測(cè)到很小的目標(biāo),如行人、自行車(chē)等,具有較高的精度和穩(wěn)定性;與激光雷達(dá)和車(chē)載攝像頭不同,毫米波雷達(dá)不受光照和天氣條件的限制,可以在雨雪、霧等低能見(jiàn)度條件下工作;此外毫米波雷達(dá)具有體積小,易集成和空間分辨率高的特點(diǎn),毫米波雷達(dá)可以全天候工作,在極端天氣及夜晚也可以發(fā)揮作用,毫米波雷達(dá)測(cè)距也比較遠(yuǎn)。

3.3毫米波雷達(dá)劣勢(shì)

毫米波雷達(dá)由于分辨率較低,難以成像且無(wú)法識(shí)別圖像,不能提供詳細(xì)的空間信息,因此并不能作為激光雷達(dá)的替代品,且由于毫米波雷達(dá)是利用電磁波進(jìn)行探測(cè),如果周邊有較強(qiáng)的電磁干擾,則可能會(huì)影響毫米波雷達(dá)的探測(cè)效果。

3.4毫米波雷達(dá)未來(lái)

由于傳統(tǒng)毫米波雷達(dá)只能探測(cè)二維水平坐標(biāo),并沒(méi)有高度信息,因此在自動(dòng)駕駛汽車(chē)感知硬件的使用上,毫米波雷達(dá)并不具備優(yōu)勢(shì),為此在自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展過(guò)程中,4D毫米波雷達(dá)的概念便被提了出來(lái),4D毫米波雷達(dá)又稱為成像雷達(dá),在原有的距離、速度、方向的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,加上了對(duì)目標(biāo)的高度分析,將第4個(gè)維度整合到傳統(tǒng)毫米波雷達(dá)中,以更好地了解和繪制環(huán)境地圖,讓測(cè)到的交通數(shù)據(jù)更為精準(zhǔn)。目前4D毫米波雷達(dá)主要有兩種技術(shù)方案,一種是4D毫米波雷達(dá)企業(yè)自主研發(fā)多通道陣列射頻芯片組、雷達(dá)處理器芯片和基于人工智能的后處理軟件算法。另一種就是基于傳統(tǒng)雷達(dá)芯片供應(yīng)商的解決方案,通過(guò)多芯片極聯(lián),或者軟件算法來(lái)實(shí)現(xiàn)密集點(diǎn)云輸出及識(shí)別。4D毫米波雷達(dá)的主要特點(diǎn)就是角分辨率非常高,前置4D毫米波雷達(dá)角分辨率可達(dá)1度方位角和2度俯仰角,當(dāng)加裝4D毫米波雷達(dá)的自動(dòng)駕駛汽車(chē)在探測(cè)道路信息時(shí),可以直接探測(cè)到車(chē)輛周邊物體的輪廓。像是在道路信息比較豐富,如行人與車(chē)輛夾雜在一起時(shí),4D毫米波雷達(dá)就可以直接對(duì)行人和車(chē)輛進(jìn)行識(shí)別,并可以判斷對(duì)應(yīng)物體的運(yùn)動(dòng)情況(是否運(yùn)動(dòng)、運(yùn)動(dòng)方向)。4D毫米波雷達(dá)還可以探測(cè)到幾何形狀,比如在隧道場(chǎng)景中時(shí),可以探測(cè)到隧道的長(zhǎng)度和寬度。4D毫米波雷達(dá)的出現(xiàn),可以提高自動(dòng)駕駛汽車(chē)對(duì)道路信息的探測(cè)精度,獲取更多的信息以供自動(dòng)駕駛汽車(chē)做出行駛預(yù)判。4D毫米波雷達(dá)就像是給“近視”的自動(dòng)駕駛汽車(chē)配置了近視眼鏡,讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)“看”的更清晰。

超聲波雷達(dá)

4.1技術(shù)原理

超聲波雷達(dá)是一款極其常見(jiàn)的傳感器,在現(xiàn)在的汽車(chē)上使用非常普遍,超聲波雷達(dá)主要通過(guò)超聲波發(fā)射裝置向外發(fā)出超聲波,通過(guò)計(jì)算接收器接收到發(fā)射出去超聲波的時(shí)間差來(lái)測(cè)算距離。目前,常用探頭的工作頻率有40 kHz,48 kHz和58 kHz三種。一般來(lái)說(shuō),頻率越高,靈敏度越高,但水平與垂直方向的探測(cè)角度就越小,因此在車(chē)輛的使用上,一般采用40 kHz的探頭。

4.2超聲波雷達(dá)優(yōu)勢(shì)

超聲波雷達(dá)具有防水、防塵等優(yōu)勢(shì),即使有少量的泥沙遮擋也不影響。探測(cè)范圍在0.1 m~3 m之間,而且精度較高,可以提供精準(zhǔn)的位置信息,因此非常適用于泊車(chē)輔助,此外超聲波雷達(dá)易于安裝和維護(hù),因此在汽車(chē)上得到了普遍使用。

4.3超聲波雷達(dá)劣勢(shì)

由于超聲波雷達(dá)視野范圍較小,因此需要多個(gè)超聲波雷達(dá)列陣組合,才可以實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的識(shí)別,這就會(huì)占用更多的車(chē)載空間;在高速下,超聲波雷達(dá)也具有一定的局限定;此外在有噪音干擾的情況下,超聲波雷達(dá)也無(wú)法得到使用。

感知硬件的未來(lái)趨勢(shì)

感知硬件作為讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)“看”清道路必不可少的關(guān)鍵技術(shù),隨著自動(dòng)駕駛汽車(chē)的普及和應(yīng)用,其重要性將愈發(fā)凸顯,其技術(shù)也將不斷完善,其發(fā)展也將更加多元化和集成化。為了讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)獲得的數(shù)據(jù)更加精準(zhǔn),需要將多個(gè)感知硬件獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,從而讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)朝著更加可靠和安全的方向發(fā)展。此外,隨著人工智能技術(shù)的不斷完善,自動(dòng)駕駛感知硬件也將在人工智能的技術(shù)下,進(jìn)一步提高感知的精度和魯棒性,實(shí)現(xiàn)多層次檢測(cè)和安全決策。隨著技術(shù)的不斷提升,感知硬件的成本也將降低,從而讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)成為大眾買(mǎi)得起的消費(fèi)產(chǎn)品。總之,自動(dòng)駕駛感知硬件是自動(dòng)駕駛汽車(chē)的重要組成部分,其發(fā)展和完善將對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)的推廣和應(yīng)用起到至關(guān)重要的作用。未來(lái)的自動(dòng)駕駛汽車(chē)感知系統(tǒng)將不斷進(jìn)化和升級(jí),為駕駛員和乘客帶來(lái)更安全、更便捷、更舒適的出行體驗(yàn)。

審核編輯黃宇

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 雷達(dá)
    +關(guān)注

    關(guān)注

    49

    文章

    2814

    瀏覽量

    116663
  • 人工智能
    +關(guān)注

    關(guān)注

    1787

    文章

    46060

    瀏覽量

    234955
  • 自動(dòng)駕駛
    +關(guān)注

    關(guān)注

    781

    文章

    13449

    瀏覽量

    165254
  • 汽車(chē)
    +關(guān)注

    關(guān)注

    12

    文章

    3268

    瀏覽量

    36828
收藏 人收藏

    評(píng)論

    相關(guān)推薦

    聊聊自動(dòng)駕駛離不開(kāi)的感知硬件

    自動(dòng)駕駛飛速發(fā)展,繞不開(kāi)感知、決策和控制決策的經(jīng)典框架,而感知作為自動(dòng)駕駛汽車(chē)“感官”的重要組成部分,決定了
    的頭像 發(fā)表于 08-23 10:18 ?209次閱讀

    FPGA在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有哪些優(yōu)勢(shì)?

    對(duì)實(shí)時(shí)性要求極高,任何延遲都可能導(dǎo)致安全事故。FPGA的硬件特性使得其能夠?qū)崿F(xiàn)極低的延遲,確保自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)響應(yīng)環(huán)境變化并做出正確的決策。 高能效比: 盡管FPGA的功耗相對(duì)于一些專用處理器可能
    發(fā)表于 07-29 17:11

    FPGA在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有哪些應(yīng)用?

    是FPGA在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的主要應(yīng)用: 一、感知算法加速 圖像處理:自動(dòng)駕駛中需要通過(guò)攝像頭獲取并識(shí)別道路信息和行駛環(huán)境,這涉及到大量的圖像處理任務(wù)。FPGA在處理圖像上的運(yùn)算速度快,可并行性強(qiáng),且功耗
    發(fā)表于 07-29 17:09

    自動(dòng)駕駛汽車(chē)如何識(shí)別障礙物

    自動(dòng)駕駛汽車(chē)識(shí)別障礙物是一個(gè)復(fù)雜而關(guān)鍵的過(guò)程,它依賴于多種傳感器和技術(shù)的協(xié)同工作。這些傳感器主要包括激光雷達(dá)(LiDAR)、雷達(dá)、攝像頭以及超聲波雷達(dá)等,它們各自具有不同的工作原理和優(yōu)勢(shì),共同為自動(dòng)駕駛
    的頭像 發(fā)表于 07-23 16:40 ?432次閱讀

    自動(dòng)駕駛汽車(chē)傳感器有哪些

    自動(dòng)駕駛汽車(chē)傳感器是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛功能的關(guān)鍵組件,它們通過(guò)采集和處理車(chē)輛周?chē)h(huán)境的信息,為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供必要的感知和決策依據(jù)。以下是對(duì)
    的頭像 發(fā)表于 07-23 16:00 ?1182次閱讀

    未來(lái)已來(lái),多傳感器融合感知自動(dòng)駕駛破局的關(guān)鍵

    駕駛的關(guān)鍵的是具備人類的感知能力,多傳感器融合感知正是自動(dòng)駕駛破局的關(guān)鍵。昱感微的雷視一體多傳感器融合方案就好像一雙比人眼更敏銳的眼睛,可以為自動(dòng)駕
    發(fā)表于 04-11 10:26

    自動(dòng)駕駛發(fā)展問(wèn)題及解決方案淺析

    隨著科技的飛速進(jìn)步,自動(dòng)駕駛汽車(chē)已經(jīng)從科幻概念逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。然而,在其蓬勃發(fā)展的背后,自動(dòng)駕駛汽車(chē)仍面臨一系列亟待解決的問(wèn)題和挑戰(zhàn)。本文將對(duì)這些問(wèn)題進(jìn)行深入的剖析,并提出相應(yīng)的解決方
    的頭像 發(fā)表于 03-14 08:38 ?879次閱讀

    自動(dòng)駕駛感知算法提升處理策略

    現(xiàn)代自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的特點(diǎn)是按順序排列的模塊化任務(wù),傳統(tǒng)的方法是基于標(biāo)準(zhǔn)的感知-規(guī)劃-控制這種序列式架構(gòu)的主流處理方式。即首先將感知信息處理成人類可以理解的語(yǔ)義信息和道路交通信息,然后基于常態(tài)化知識(shí)
    的頭像 發(fā)表于 12-28 09:56 ?799次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b><b class='flag-5'>感知</b>算法提升處理策略

    LabVIEW開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛的雙目測(cè)距系統(tǒng)

    LabVIEW開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛的雙目測(cè)距系統(tǒng) 隨著車(chē)輛駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展,自動(dòng)駕駛技術(shù)正日益成為現(xiàn)實(shí)。從L2級(jí)別的輔助駕駛技術(shù)到L3級(jí)別的受條件約束的
    發(fā)表于 12-19 18:02

    自動(dòng)駕駛路徑跟蹤控制的種類

    Automobile,IARA)為例,提出了自動(dòng)駕駛汽車(chē)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的典型架構(gòu)。 自動(dòng)駕駛系統(tǒng)主要由感知系統(tǒng)(Perception Sy
    的頭像 發(fā)表于 11-10 17:30 ?536次閱讀

    自動(dòng)駕駛傳感器攻擊研究

    對(duì)于現(xiàn)今的自動(dòng)駕駛汽車(chē)來(lái)說(shuō),由于傳感器的增加和感知網(wǎng)絡(luò)等軟件的存在,使得自動(dòng)駕駛汽車(chē)在信息安全上相較于其它
    的頭像 發(fā)表于 11-03 15:00 ?455次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>傳感器攻擊研究

    自動(dòng)駕駛中的多感知源/單感知源提升方案

    自動(dòng)駕駛中的視覺(jué)感知是車(chē)輛在不同交通條件下安全、可持續(xù)地行駛的關(guān)鍵部分。然而,在大雨和霧霾等惡劣天氣下,視覺(jué)感知性能受到多種降級(jí)效應(yīng)的極大影響。
    發(fā)表于 10-23 10:26 ?316次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>中的多<b class='flag-5'>感知</b>源/單<b class='flag-5'>感知</b>源提升方案

    自動(dòng)駕駛為什么沒(méi)有實(shí)現(xiàn)大規(guī)模突破?

    從技術(shù)層面來(lái)說(shuō),由于自動(dòng)駕駛感知硬件和深度學(xué)習(xí)的缺陷,現(xiàn)在高速自動(dòng)駕駛的發(fā)展離不開(kāi)高精度地圖的支持,而由于高精度地圖探測(cè)涉及到交通環(huán)境的數(shù)據(jù)信息。
    發(fā)表于 10-12 14:43 ?378次閱讀

    自動(dòng)駕駛標(biāo)準(zhǔn)與認(rèn)證研究:標(biāo)準(zhǔn)化體系助力高階自動(dòng)駕駛落地和汽車(chē)出海

    自動(dòng)駕駛標(biāo)準(zhǔn)的建設(shè)具有前瞻性和約束性,對(duì)國(guó)家自動(dòng)駕駛汽車(chē)發(fā)展具有深遠(yuǎn)的意義,目前自動(dòng)駕駛標(biāo)準(zhǔn)主要圍繞L3級(jí)及以上自動(dòng)駕駛展開(kāi)。在
    的頭像 發(fā)表于 09-27 16:15 ?1132次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>標(biāo)準(zhǔn)與認(rèn)證研究:標(biāo)準(zhǔn)化體系助力高階<b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>落地和<b class='flag-5'>汽車(chē)</b>出海

    【KV260視覺(jué)入門(mén)套件試用體驗(yàn)】八、VITis AI自動(dòng)駕駛多任務(wù)執(zhí)行MultiTask V3

    是一種模型,旨在同時(shí)執(zhí)行自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中的不同任務(wù),同時(shí)實(shí)現(xiàn)優(yōu)異的性能和效率。這些任務(wù)包括對(duì)象檢測(cè)、分割、車(chē)道檢測(cè)、可行駛區(qū)域分割和深度估算,這些都是自動(dòng)駕駛感知模塊的重要組成部分。 三、代碼實(shí)現(xiàn)
    發(fā)表于 09-26 16:43