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自動駕駛系統的基礎

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自動駕駛的重要一環:談談感知前沿技術

本文總結于Waymo研發經理周寅于2021年8月29日在深藍學院的講座。講座內容主要包括自動駕駛系統的總覽,自動駕駛感知 的介紹,以及感知的前沿動態和總結。 關于自動駕駛系統,目前主流的L4級別
2023-06-06 09:41:100

百度Apollo自動駕駛平臺及自動駕駛等級

平 臺,幫助他們結合車輛和硬件系統,快速搭建一套屬于自己的完整的自動駕駛系統。而將這個計劃命名為“Apollo”計劃,就是借用了阿波羅登月計劃的含義。
2023-06-02 16:18:540

自動駕駛綜述之定位、感知、規劃常見算法匯總

自駕車自動駕駛系統的體系結構一般分為感知系統和決策系統。感知系統一般分為許多子系統,負責自動駕駛汽車定位、靜態 障礙物測繪、移動障礙物檢測與跟蹤、道路測繪、交通信號檢測與識別等任務。決策系統通常被劃分為許多子系統,負責諸如 路徑規劃、路徑規劃、行為選擇、運動規劃和控制等任務。
2023-06-02 16:11:140

自動駕駛產業鏈全梳理

起到輔助駕駛功能。 當達到L4級別時,車輛控制權可完全交給系統。從L3開始自動駕駛的主角切換到車輛自動駕駛系統上,可以看出,L3是自動駕駛人機角色重要的分水 嶺。 自動駕駛技術涉及交通、通信、電子等多個領域的融合,其發展離不開多產業的協同,是一
2023-06-02 16:06:231

自動駕駛定位概述

定位可以歸為自動駕駛系統的感知模塊,但它又有自己獨特的技術特點,因此一般會把定位單獨列出來。 自動駕駛車輛行駛的第一步是需要知道自己的位置,在復雜多變的城市環境中,定位位置的精度要求誤差不超過
2023-06-02 15:28:461

自動駕駛如何落地 自動駕駛的商業模式與挑戰

依據于自動駕駛系統對汽車的控制程度,SAE將自動駕駛劃分成6個等級: L0:無自動駕駛(非自動化),汽車的控制權完全由駕駛員決定 L1:低級輔助駕駛駕駛員擁有絕大多數情境下的控制權,自動駕駛
2023-06-02 15:23:490

毫米波雷達可實現智能駕駛感知系統立體化

自動駕駛體系中,毫米波雷達是系統感知層不可或缺的重要硬件,能讓智能駕駛感知系統立體化。因為汽車自動駕駛系統的主要邏輯層包括感知層、決策層和執行層,而感知層是實現系統運作的源頭基礎。
2023-06-01 16:56:29842

自動駕駛中的人工智能技術

汽車自動駕駛系統(Motor Vehicle Auto Driving System),又稱自動駕駛汽車(Autonomous vehicles;Self-piloting automobile
2023-06-01 16:27:280

自動駕駛決策概況

文章目錄1. 第一章行為決策在自動駕駛系統架構中的位置 2. 行為決策算法的種類 2.1 基于規則的決策算法 2.1.1 決策樹 2.1.2 有限狀態機(FSM) 2.1.3 基于本體論
2023-06-01 16:24:310

自動駕駛系統涉及哪些技術

自動駕駛作為一個龐雜的系統工程,其所涉及的技術點比較多,本文主要從硬件和軟件兩方面簡要談談自動駕駛汽車所涉及的 相關。對于自動駕駛汽車而言,如果沒有硬件而單獨談自動駕駛,那是毫無意義的。下圖我們將用一張圖來表示自動
2023-06-01 15:04:540

自動駕駛基礎架構

基礎架構在互聯網行業中,是一個相對比較成熟的領域。然而在自動駕駛領域,卻是一個新鮮的話題。基礎架構的工作包括硬 件、onboard(車載系統)、云端三大板塊。在我們認為,自動駕駛領域中 “基礎架構
2023-06-01 14:46:470

自動駕駛入門(二):自動駕駛分級和定義

操作提供支持,其余由人類駕駛員操作; L3:有條件的自動化,由自動駕駛系統提供所有的駕駛操作,根據系統要求,人類駕駛員提供適當的應答,車內需要配備駕駛員; L4: 高度自動化,由自動駕駛系統完成所有駕駛操作,根據系統要求,人類
2023-06-01 14:33:410

毫米波雷達模塊在自動駕駛系統中的關鍵功能

隨著自動駕駛技術的快速發展,毫米波雷達模塊作為一項關鍵技術,為自動駕駛系統提供了重要的感知和決策能力。毫米波雷達模塊通過實時探測和跟蹤周圍環境中的車輛、行人和障礙物,提供精確的距離和速度信息,幫助
2023-05-25 15:37:50455

探討自動駕駛系統感知系統

隨著汽車行業不斷發展,技術開發人員、科研人員等對自動駕駛的研究越來越火爆。自動駕駛并不是一項單一的技術,而是汽車電子、智能控制以及互聯網等技術發展融合的產物,其原理為自動駕駛系統通過感知系統,獲取
2023-05-17 11:10:13875

智能駕駛感知系統測試技術詳解

隨著人工智能、邊緣計算、無線通信和車載傳感器等關鍵技術的進步和突破,自動駕駛系統迎來了新一輪的發展。交通應用的安全攸關場景給自動駕駛系統提出了更高的質量保障要求。感知系統自動駕駛的核心,圍繞感知
2023-05-17 10:56:56666

頂級組合!新思科技聯合三方推出全新射頻設計流程,引領自動駕駛新革命

針對臺積公司16FFC的79GHz毫米波射頻設計流程加速自動駕駛系統中射頻集成電路的開發。 新思科技、Ansys和是德科技近日宣布,推出針對臺積公司16納米精簡型工藝技術(16FFC)的全新
2023-05-17 05:45:01232

全新79GHz毫米波射頻設計參考流程,助力提升自動駕駛系統性能

新思科技EDA事業部戰略與產品管理副總裁Sanjay Bali表示:"先進毫米波技術的發展推動傳感和感知功能的不斷演進,是實現自動駕駛系統的關鍵一步。一直以來,我們與Ansys、是德科技和臺積電公司等全球領導者緊密合作,為共同客戶提供開放式、優化的參考流程
2023-05-16 10:08:48512

Elektrobit攜手BlackBerry打造高階自動駕駛系統

Elektrobit HPC產品管理總監Stefan Pruisken表示:“這是我們與BlackBerry在中國首次開展自動駕駛領域的合作,期待未來雙方攜手在中國交付更多成功的項目。
2023-05-12 16:56:492242

淺析多相機SLAM系統及其在自動駕駛中的應用

視覺傳感器體積小重量輕、價格相對低廉,同時能夠提供豐富的信息供定位、感知等算法模塊使用,因此在機器人和自動駕駛系統中的得到了廣泛應用。
2023-05-08 11:26:38342

實現自動駕駛需要我們重新思考人車交互

在這種自動駕駛水平下,確保駕駛員和自動駕駛系統之間的無縫交接是我們的目標。因此,行業需要一種與駕駛員進行交互的智能新系統一一它能夠構建車內外環境模型以及駕駛員狀態模型并將兩者相結合,保證駕駛員能夠順利接管車輛控制權。
2023-04-24 09:17:28784

自動駕駛系統L2、L3、L4的區別

如果說NOA/NOP/NGP們的虛張聲勢唬唬普通消費者還情有可原,那么國內部分自動駕駛公司對標L2級別的NOA/NOP/NGP功能做自家的L4自動系統算怎么回事?
2023-04-20 12:29:354700

「微侃」城市輔助駕駛NGP中的BEV模型

BEV 是特斯拉自動駕駛系統中的一種模型,是一種基于圖像的模型,用于將車輛周圍的環境信息轉換為平面圖。BEV 模型可以通過多個攝像頭捕捉到的圖像來生成車輛周圍的環境信息,然后將這些信息轉換為平面圖,以便自動駕駛系統進行處理和分析。
2023-04-16 09:20:331067

車載以太網是先進駕駛輔助系統的未來

自動駕駛系統的等級越高,獨立傳感器的數量也越多,由此產生的數據總量也將更大。二級自動駕駛系統可以提供縱向和橫向車輛運動控制,可以讓駕駛員放開雙手,暫時休息一下眼睛。該系統可能需要使用5個RADAR
2023-04-07 14:53:411594

自動駕駛系統各層的主要作用與常見算法

大腦在接收到傳感器的各種感知信息之后,對當前環境作出分析,然后對底層控制模塊下達指令,這一過程就是決策規劃模塊的主要任務。
2023-04-01 14:52:16964

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