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自动驾驶专题】| Apollo自动驾驶 |定位技术

对于自动驾驶汽车,加速度可以用三轴加速度计来测量。但仅使用加速度计还不足以计算我们的位置和速度。加速度计是在车辆坐标系记录中进行测量,我们需要知道如何将该测量值转换到全局坐标系。 但是,即使将二者结合使用,也不能完全解决自动驾驶的定位问题。比如,我们在山中或者地下隧道中行驶时,可能会长时间没有GPS更新,这会让整个定位系统面临失效风险。 3. 视觉定位 对于自动驾驶汽车,图像是收集起来最简单的数据类型。摄像头便宜且种类繁多,而且易于使用。 我们能够使用图像来定位汽车吗?事实上,单纯通过图像来实现车辆精确定位非常困难。

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自动驾驶专题】|自动驾驶技术概况及挑战

而现阶段,大多数汽车则处于Level 2和Level 3之间,可见自动驾驶技术还任重道远。 ? 下图一目了然的展示了自动驾驶汽车相关的软、硬件技术。 当然,让自动驾驶汽车真正走入现实,还需要克服一系列的软、硬件上的技术难关。 现阶段,主要面临的有以下几点挑战。 数据存储 自动驾驶汽车会产生海量的数据。 但现阶段的自动驾驶技术,激光雷达对大多数环境感知都是必需的,它仍将是制造Level5级自动驾驶汽车昂贵的“拐杖”。 极端案例的获取 自从Uber和Tesla自动驾驶车辆卷入交通事故后,制造商意识到获取极端案例对训练自动驾驶汽车的重要性。极端案例(Corner Case),只在特殊情况下出现的路况。 黑箱问题不解决,难以让监管机构相信自动驾驶汽车是足够安全的。 ? 以上是自动驾驶汽车所面临的一些基本问题,还需要大量的资金投入和研究人员来解决。

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    自动驾驶汽车控制模块简介 | 【自动驾驶专题】

    自动驾驶汽车先使用感知模块了解其环境,并通过定位模块了解其在环境中的位置,然后使用规划模块进行决策并生成轨迹。 在自动驾驶中应用MPC,首先需要定义执行器,以表征移动车辆的元素。汽车有三个执行器:方向盘,加速踏板和制动踏板。MPC的目的是通过改变上这些致动器发挥方向盘的角度,则在加速器踏板压力或制动踏板。 MPC控制器可以允许车辆在保持安全的同时达到更快的速度,使自动驾驶更有乐趣。 结 语 对于我们想要自主的机器人和无人机,控制阶段是强制性的。

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    自动驾驶专题】|小白都会玩的自动驾驶算法

    今天,我们介绍一个可实现自动驾驶的简单算法。 可以看到,本算法实现了基本的自动驾驶功能,非常适合于初学者进行尝试。

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    聊聊自动驾驶

    过硬的编程技术 首先,发表个人观点:在可预见的未来,C是最好的语言,Linux是最好的操作系统。 当然这不是说让大家有选择性的选择自己应学习哪种编程语言,因为具体到工作则需要兼备多种编程语言或跨平台的开发能力,每个人需要根据自己的实际情况去学习,例如嵌入式开发毫无疑问优先选择C,而算法开发则可能会使用 ,但多种编程语言的掌握是必须的。 软硬件开发能力 掌握编程语言是进行软件功能开发的基础,同时也会为我们查问题提供了保障,而软件功能则是需求的实现,如何将一复杂的系统需求通过编程的手段实现则是一种能力。 普及依然漫长 关于自动驾驶,正如英国 Millbrook 试验场首席自动驾驶汽车工程师 Peter Stoker所说:“如今,有关自动驾驶的炒作从来没有停止,但我们必须明确告诉大家,自动驾驶汽车并不会在未来几年中大量出现在人们的生活中

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    自动驾驶专题】| Apollo自动驾驶 | 高精度地图

    百度的Apollo自动驾驶系统使用了高精度地图。下面我们进行详细介绍。 高精度地图 Vs 传统地图 在你开车时,你是否发现导航地图会向显示一条或几条推荐路线?

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    自动驾驶技术沙龙—让自动驾驶重卡开进现实

    沙龙主题:自动驾驶技术沙龙—让自动驾驶重卡开进现实 头部自动驾驶公司已经从Demo阶段开始迈入了量产阶段,在自动驾驶重型卡车的量产之路上,对车载的软件系统和硬件平台都提出来很高的要求。 本期沙龙,DataFun邀请智加科技的5位技术专家,将为您就自动驾驶各个模块做深入的技术分享。

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    自动驾驶五问

    2017年9月,美国众议院通过了美国首部自动驾驶汽车法案(H.R.3388),该法案的通过标志着自动驾驶进入了一个新的历史时期。 在新的历史时期之下,我想问自动驾驶五个问题。 解答:基于摄像头、雷达的自动驾驶技术再结合上5G、V2X,每一辆自动驾驶汽车将变成在互联网上一个快速移动的节点。 第三阶段,有条件自动驾驶——根据路况条件所限,必要时必须交由驾驶员驾驶。 第四阶段,高度自动驾驶——自动驾驶系统完成所有驾驶操作,驾驶员可以不接管车辆。 问题五:自动驾驶对汽车生态的主要影响是什么? 答:电动+自动驾驶、服务+自动驾驶、车居+自动驾驶。 以上是我对自动驾驶的五问,如有你对自动驾驶也有这样或那样的问题,欢迎你在留言区留言。

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    自动驾驶技术简述

    未来,高度自动驾驶将被哪些企业所主导,目前尚看不出端倪。不过,对于L3级以下的自动驾驶,也就是ADAS(高级驾驶辅助系统)的主要市场,博世、大陆、电装以及奥托立夫等企业占据了绝大部分的全球市场份额。 ,而高度自动驾驶恰好也依赖这三层架构。 对于自动驾驶汽车来说,由于需要完成大量的运算,域控制器一般都需要搭载一个运算能力足够强的处理器。目前,在业内能够为自动驾驶提供算力支持的企业不外乎英特尔、英伟达、恩智浦、英飞凌等。 毕竟,高精度地图是实现高度自动驾驶所必备的条件之一。 L5的自动驾驶技术研发。

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    AI与自动驾驶

    AI运用到汽车行业莫过于自动驾驶技术。而深度学习技术成就它的快速发展。有了刚才水管网络的比喻,我们就比较容易理解深度学习自动驾驶技术。自动驾驶要具备环境感知,高精度地图和驾驶决策三个部分。

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    自动驾驶容易误导?美国自动驾驶联盟决定改名了

    美国自动驾驶联盟改名,遭殃的可能是特斯拉? 作者 | 来自镁客星球的陈小雪 近日,据外媒报道,美国自动驾驶街道安全联盟(Self-Driving Coalition for Safer Streets)改名为自动驾驶汽车行业协会(Autonomous 而此前,特斯拉销售的“全自动驾驶”(FSD)软件,其实是一种先进司机辅助驾驶系统而非其名称的全自动驾驶。该系统可以控制汽车在道路上执行许多功能,但仍需要人工监督。 此外,AVIA还称,新名称更符合其成员“对行业、政策制定者、记者和公众谈论自动驾驶技术的精确性和一致性的承诺”。另外,AVIA表示支持开发自动驾驶汽车,希望其能完成所有驾驶任务。 有人担心放弃“自动驾驶”一词,对特斯拉来说可能意味着严重后果。不过现在,几乎美国所有自动驾驶汽车运营商似乎正在放弃“自动驾驶”这一词。这些担忧现在似乎已经成为现实。

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    自动驾驶网络优化

    自动驾驶中,需要大量的sensor信息上传到服务器进行训练。即使在车辆的行驶过程中也需要相关的sensor信息进行融合,感知。

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    自动驾驶 未来不来

    自动驾驶的定义 按照业界的说法,自动驾驶分为L0~L5,以L3为界,L0~L2为辅助驾驶,L3~L5为自动驾驶。 ? L3:自动驾驶系统控制汽车,驾驶员保持随时接替状态。 L4:特定场景下的自动驾驶,驾驶员可以在后排座位嗨了,不用控制方向盘,制动和油门。 L5:任何场景下都不需要驾驶员。 自动驾驶落地关键点 毫无疑问,自动驾驶要真正落地,是一个系统性的工程,其中牵扯到的上下游产业链极其丰富,这里面不仅仅是技术问题,还有政策,甚至是伦理问题。 自动驾驶趋势预测 第一,打不过就加入,要想在自动驾驶领域的上下游切入,对于创业型公司而言,不能啥都搞,得精通某一项,且能抱住大腿,才能够生存下来并得到发展。 第四,从个人的理解出发,我觉得自动驾驶的落地至少在10年之后;即使能够落地,仍然是特定场景下的自动驾驶,顶天了也就是号称L4的实际L3级别。

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    自动驾驶】技术扫盲

    超硬核 | 多传感器融合感知知识点汇总 相机雷达标定 传感器标定是自动驾驶的基本需求,一个车上装了多个/多种传感器,而它们之间的坐标关系是需要确定的。 自动驾驶系统的传感器标定方法:比较详细 激光雷达和摄像头融合 自动驾驶汽车中的激光雷达和摄像头传感器融合 常见配准算法 NDT 算法(与ICP对比)和一些常见配准算法 icp ICP算法是基于EM 自动驾驶系列:激光雷达建图和定位(NDT) 自动驾驶(十)---------正态分布变换(NDT)

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    自动驾驶运动预测

    Lyft 自动驾驶数据集及运动预测建模教程。 作者: Lyft Self-Driving Team 编译: McGL 要实现完全自动驾驶,尚未解决的关键问题之一是预测自动驾驶汽车附近物体的行为。 image.png 自动驾驶汽车栈的三个主要组成部分: 感知(汽车周围是什么?),预测(接下来会发生什么?),规划(汽车应该做什么?) 让我们从自动驾驶汽车的工作原理开始。 在自动驾驶汽车栈中,建立自动驾驶系统的第一步是感知(识别我们周围的事物)。接下来的两个任务是预测(判断接下来会发生什么)和规划(决定 自动驾驶汽车即将做什么)。我们正专注于第二个任务。 自动驾驶汽车需要能够对未来做出预测 —— 这是司机们一直在潜意识里做的事情。设想一辆自动驾驶汽车试图左转,而另一辆车正从相反的方向驶来。 我们很高兴能够鼓励研究社区的创新,阐明自动驾驶领域尚未解决的重要挑战,并推动整个自动驾驶行业向前发展。祝你在竞赛中好运,非常期待看到你建模的成果!

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    自动驾驶2.0:为什么总是说自动驾驶在5年之后?

    本文研究了现代自动驾驶栈的历史、组成和发展瓶颈。我们认为,缓慢的进展是由于方法需要太多的人工,过度依赖道路测试,以及高昂的车队部署成本。 为了解决这些问题,我们概述了Autonomy 2.0的原则,这是一种ml优先的自动驾驶方法,作为目前采用的最先进技术的可行替代方案。 自动驾驶2.0 为什么总是说自动驾驶在5年之后?.pdf

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    自动驾驶】技术笔记:概述

    基本情况 自动驾驶技术在异常环境中的可靠性一直都没有得到很好的解决。 完全自动驾驶会比计算机辅助驾驶要更加可靠。 定位 卡尔曼滤波 可以使用卡尔曼滤波(Kalman Filter)整合GPS和IMU的优势。 Kitti数据集是一个广泛使用的无人驾驶数据集,提供了自动驾驶的标准测试方法。 使用Spark构建分布式计算平台,使用OpenCL构建了异构计算平台,使用Alluxio作为内存存储平台。 自动驾驶仿真测试和高精度地图生成都会用到Spark分布式运算。

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    自动驾驶】开源 | 仿真中自动驾驶感知模型训练的优化策略研究

    Optimal Strategies for Training Self-Driving Perception Models in Simulation 原文作者:David Acuna 内容提要 自动驾驶依赖于大量真实数据来进行高精度的标注 然而,合成数据和真实数据之间的领域差距仍然存在,这就提出了以下重要的问题:利用自动驾驶模拟器进行感知任务的最佳方式是什么? 主要框架及实验结果 声明:文章来自于网络,仅用于学习分享,版权归原作者所有 分享最新的CVPR、ECCV、ICCV、IROS等人工智能论文,关注深度学习、自动驾驶领域。

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    自动驾驶模拟调研

    https://www.vg247.com/2017/01/12/gta-5-is-being-used-to-train-and-test-self-driv...

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      面向自动驾驶车辆远程介入、高危/恶劣环境作业、云代驾等远程操控等场景,提供远程实时操控所需的实时音视频传输、状态交互和控制同步等能力,方便用户快速搭建远程操控应用并进行相关设备的管理。

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