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自動駕駛使用的什么技術?

2024-11-28 04:38:05 作者:資訊小編
自動駕駛使用的技術有7點:

1、識別技術:

(1)、最常用的是攝像頭,它和人類的眼睛最接近,可以看清有顏色的標識、物體,看得懂字體,分得清紅綠燈。但是缺點也不少,比如在夜晚或惡劣的天氣下視力就嚴重下降,也不擅長遠距離觀察。

(2)、其次是頗富爭議的LiDAR,即激光雷達。比較常見的是在車頂,像是頂不停旋轉的帽子。原理很簡單,就是通過計算激光束的反射時間和波長,可以完成繪制周邊障礙物的3D圖。而短板則是無法識別圖像和顏色。

(3)、最后是毫米波雷達,因為它可以全天候工作,這使得它不可或缺,即便它無法識別高度,分辨率不高,也難以成像。但它憑借其穿透塵霧、雨雪的硬本領,站穩一席之地。

2、決策技術:

通過識別得到了周邊環境,接下來就要充分利用這些信息進行理解分析,決定自己該如何走下一步。要完成這項任務的就是最強大腦。

跟人類的大腦一樣,我們不是天生就會開車,也不是拿到駕照就成老司機了。需要一定的知識積累,自動駕駛機器人也同樣需要。處理這些信息有兩種方式:專家規則式和AI式。

(1)、專家規則式,英文叫rule-based。即提前編寫好規則,當需要做決定的時候必須嚴格遵守這些規則。比如準備超車變道時,需要滿足以下條件:道路半徑大于500R(彎道不變道);跟目標車道上的前后車的距離都在20m以上;比后車的車速慢不超過5km/h,即可超車變道。

(2)、AI式,就是一直很火的人工智能Artificial Intelligence。模仿人類的大腦,通過AI算法對場景進行理解。或提前通過大量的犯錯積累經驗。通過AI式積累知識庫,會讓AI的反應更加靈活。

3、定位技術:

只有知道自己在哪里,才知道自己去哪里。目前自動駕駛的技術基本上都源自機器人,自動駕駛可以看做是輪式機器人加一個舒適的沙發。機器人系統中定位和路徑規劃是一個問題,沒有定位,就無法規劃路徑。

對機器人系統來說,定位主要靠SLAM與先驗地圖(PriorMap)的交叉對比。SLAM是SimultaneousLocalizationandMapping的縮寫,意為同時定位與建圖。它是指運動物體根據傳感器的信息,一邊計算自身位置,一邊構建環境地圖的過程。目前,SLAM的應用領域主要有機器人、虛擬現實和增強現實。其用途包括傳感器自身的定位,以及后續的路徑規劃、場景理解。

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