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高科技自動駕駛技術應用，自動駕駛汽車涉及哪些技術

來源：整理時間：2023-06-21 04:41:40 編輯：智能門戶手機版

1，自動駕駛汽車涉及哪些技術

最主要是人工智能。人工智能就相當于駕駛者的大腦。其他還會有一些輔助技術，比如激光測量，聲波測量，運動傳感器，GPS等等，相當于人的眼睛、耳朵、神經(jīng)感覺等等。目前這些輔助技術很多都已經(jīng)非常成熟，甚至遠超人類，比如激光和聲波測量技術，目前都運用到很高高端車型上，可以進行ACC自動巡航。還有夜視技術，可以幫助駕駛員在漆黑的頁面看清100米開外的人、動物、障礙，這些都遠遠超過人類的生理極限。但是人工智能，目前還在起步階段。也就是說，自動駕駛員的四肢、感官目前都已經(jīng)很不錯了，甚至超過人類了，但是還缺個腦子。。。。

國際汽車智能化暨新能源汽車電機應用研討會會議議程方向 1、智能汽車和新能源汽車創(chuàng)新技術2、車聯(lián)網(wǎng)技術3、新能源汽車電氣及電力系統(tǒng)4、汽車電子針對動力總成系統(tǒng)5、汽車安全系統(tǒng)解決6、汽車自動控制與自動駕駛創(chuàng)新技術7、汽車用永磁無刷直流電機設計8、無刷直流電機在電動汽車中的應用9、電機驅動與整車控制系統(tǒng)10、智能汽車整體技術11、智能交通12、汽車電子與電機行業(yè)分析

自動駕駛汽車涉及哪些技術

2，自動駕駛可以應用在什么領域

【太平洋汽車網(wǎng)】自動駕駛汽車的設計制造面臨著諸多挑戰(zhàn)，如今，各大公司已經(jīng)廣泛采用機器學習尋找相應的解決方案。汽車中的ECU（電子控制單元）已經(jīng)整合了傳感器數(shù)據(jù)處理，如何充分利用機器學習完成新的任務，變得至關重要。潛在的應用包括將汽車內外傳感器的數(shù)據(jù)進行融合，借此評估駕駛員情況、進行駕駛場景分類。車載信息娛樂系統(tǒng)所運行的應用，能從傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)。舉個例子，如果系統(tǒng)察覺駕駛員發(fā)生狀況，有能力把車開到醫(yī)院?；跈C器學習的應用，還包括對駕駛員的語言和手勢識別以及語言翻譯。相關的算法被分類為非監(jiān)督和監(jiān)督算法。它們兩者的區(qū)別在于學習的方式。監(jiān)督學習算法使用訓練數(shù)據(jù)集學習，并且能夠持續(xù)學習直到達到設定的置信水平（最小化出錯概率）。監(jiān)督學習算法分為回歸、分類和異常檢測以及數(shù)據(jù)降維。無監(jiān)督學習算法，則嘗試挖掘有限數(shù)據(jù)的價值。這意味著，算法會在可用數(shù)據(jù)內建立關系，以檢測模式或者將數(shù)據(jù)集分成子類（取決于之間的相似度）。從廣義上，無監(jiān)督算法可以可分為關聯(lián)規(guī)則學習和聚類。增強學習算法是另外一種機器學習算法，介于非監(jiān)督學習和監(jiān)督學習之間。對于所有訓練的例子，監(jiān)督學習中有目標標簽，無監(jiān)督學習中卻完全沒有標簽。強化學習有延遲的、稀疏的標簽——未來的獎勵。根據(jù)這些獎勵，智能體學習做出恰當行為。去理解算法的局限性和優(yōu)點，開發(fā)更加高效的學習算法，是增強學習的目標。增強學習可以解決大量實際應用，從AI的問題到控制工程或操作研究——所有這些都與開發(fā)自動駕駛汽車相關。這可以被分為間接學習和直接學習。在獨自動駕駛汽車上，機器學習算法的一個主要任務是持續(xù)渲染周圍的環(huán)境，以及預測可能發(fā)生的變化。這些任務可以分為四個子任務：目標檢測目標識別或分類目標定位運動預測機器學習算法可以簡單地分為4類：決策矩陣算法、聚類算法、模式識別算法和回歸算法?？梢岳靡活悪C器學習算法來完成兩個以上的子任務。例如，回歸算法能夠用于物體定位和目標識別或者是運動預測。決策矩陣算法決策矩陣算法系統(tǒng)地分析、識別和評估信息集和值之間關系的表現(xiàn)。這些算法主要用于決策。車是否需要剎車或者左轉都是基于算法根據(jù)識別、分類和預測對象的下一個動作給出的置信水平。矩陣決策算法由各種獨立訓練的決策模型組合而成。（圖/文/攝：太平洋汽車網(wǎng)問答叫獸）

自動駕駛可以應用在什么領域

3，高精地圖都能為自動駕駛做些啥呢

高精地圖就是自動駕駛的拐杖，沒有了高精地圖，自動駕駛就可以說是癱瘓了。我國現(xiàn)在的發(fā)展也是世界級，所以國內肯定是有這類的高精地圖公司的。

高精度地圖精度越高，顯示的環(huán)境圖像越清晰，提供的道路交通信息元素就越豐富。高精地圖說白了就是自動駕駛的“眼睛”，舉個例子，當自動駕駛車輛要進行加速或轉向等操作時，高精度地圖檢測到的道路曲率、航向、坡度等信息，可以指導車輛以什么樣的速度、什么樣的角度進行轉向才不會出現(xiàn)事故。國內目前很多企業(yè)都在高精地圖領域發(fā)力，包括BAT，其中一家叫寬凳科技的，從一開始就是要做絕對精度的地圖，進而想完成全國范圍內的組網(wǎng)，并做出中國第一張高精地圖。它們的核心技術包括深度學習、圖像識別、三維視覺、智能機器人、地圖構建以及基于此的大數(shù)據(jù)云服務，已經(jīng)成為國內領先的高精地圖綜合解決方案服務商。

就像我們平時找地點一樣用導航，高精地圖就是自動駕駛AI導航。

沒有高精地圖，自動駕駛就和定位和車道匹配不上，那這事情就麻煩大了，到達不了終點也會影響安全。

高精地圖能幫助自動駕駛進行車輛定位，輔助自動駕駛進行環(huán)境認知，還有規(guī)劃路徑，它是不可或缺的。中國尚未出現(xiàn)一個完全獨立的、能夠支持所有企業(yè)的、且同時具有一定規(guī)模的高精地圖平臺

高精地圖都能為自動駕駛做些啥呢

4，自動駕駛技術和3D傳感技術結合會有怎樣的應用前景

自動駕駛技術是基于雷達傳感器、攝像頭等技術，再輔以智能算法，在最短時間內計算行駛路線、躲避障礙物。從某種程度上來說，計算機的犯錯幾率更低，降低超速、反應慢、藥物或是酒精對駕駛的影響。事實上，谷歌報告稱，截止2015年7月，其自動駕駛...

自動駕駛技術近年來一直都很火熱，不論是傳統(tǒng)車車企如特斯拉、豐田，還是科技互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)如百度、蘋果，都在花大力氣研究這項技術。不過自動駕駛技術非常復雜，很多技術還不成熟，因此這項技術還只停留在實驗室，離上路還有很遠的距離。3D傳感屬于自動駕駛技術中一個非常重要的技術領域，借助3D傳感技術，自動駕駛將能夠實現(xiàn)更多AI功能。例如，裝上3D攝像頭后，汽車便可探測出車輛與車道線的距離，以及車輛即將駛出車道線的時間，在未打轉向燈時及時發(fā)出預警；基于3D傳感，汽車還可實時輸出前方識別物體的相對距離、相對速度，及時作出預警警告，防止交通事故發(fā)生。除過車外，車內也能裝上3D傳感攝像頭，實現(xiàn)駕駛員疲勞駕駛檢測、注意力檢測、手勢識別、開車規(guī)范檢測等安防功能?？傊?D傳感屬于未來汽車駕駛中非常重要的裝置，借助3D傳感技術，汽車自動駕駛將更加智能，人們的駕駛將會更加舒適。