扫码加入

自动驾驶

加入交流群
扫码加入
获取工程师必备礼包
参与热点资讯讨论

自动驾驶系统系统采用先进的通信、计算机、网络和控制技术,对列车实现实时、连续控制。采用现代通信手段,直接面对列车,可实现车地间的双向数据通信,传输速率快,信息量大,后续追踪列车和控制中心可以及时获知前行列车的确切位置,使得运行管理更加灵活,控制更为有效,更加适应列车自动驾驶的需求。

自动驾驶系统系统采用先进的通信、计算机、网络和控制技术,对列车实现实时、连续控制。采用现代通信手段,直接面对列车,可实现车地间的双向数据通信,传输速率快,信息量大,后续追踪列车和控制中心可以及时获知前行列车的确切位置,使得运行管理更加灵活,控制更为有效,更加适应列车自动驾驶的需求。收起

查看更多

电路方案

查看更多

设计资料

查看更多
  • 自动驾驶如何做好数据闭环?
    自动驾驶系统能否稳定、安全地工作,关键在于它能不能持续学习、持续改进。自动驾驶系统并不是靠一个写好的程序就能一直用下去的,它在运行过程中会经常遇到“看不懂”或“判断错”的情况。如果无法将这些在实际驾驶中出现的问题和新场景反馈给研发团队,团队就难以修复缺陷、提升系统能力。 数据闭环,正是为了解决这个问题而建立的完整循环。它指的是把车辆在真实道路或测试中收集到的数据,持续传回给开发团队,经过处理、学习
  • 自动驾驶中常提的占用网络检测存在哪些问题?
    自动驾驶感知技术在过去几年中经历了很大的变化,从最初的二维图像检测到鸟瞰图投影,再到如今备受关注的占用网络,感知技术的提升,让自动驾驶的能力越来越强。 占用网络的核心逻辑在于将车辆周围的三维空间划分成无数个微小的体元,并预测每个体元是被物体占据还是处于空闲状态。这种方法打破了传统感知算法对“框”的依赖,其通过精细的几何描述来还原物理世界的真实面貌。然而,随着这一技术进入大规模产业化落地阶段,其背后
  • 自动驾驶如何确保数据处理的实时性?
    在自动驾驶系统里,数据处理的实时性并不是一个抽象的技术指标,而是直接决定车辆“来不来得及反应”的关键能力。道路环境变化极快,前车急刹、行人突然横穿、旁车并线等情况经常出现,这些情况一般只会给系统几十毫秒的反应窗口。 如果数据处理的时间慢了一步,哪怕操执行动作是对的,也可能错过最佳时机。正因为如此,自动驾驶的目标并不是算得准就行,而是必须在严格的时间限制内,把该看的看清、该算的算完、该做的做好。 为
  • 自动驾驶端到端为什么会出现黑盒现象?
    在自动驾驶领域,端到端(End-to-End)是指从感知环境的原始数据到车辆实际控制指令,全部交给一个统一的深度学习模型来完成。这和传统的模块化自动驾驶系统不一样,模块化自动驾驶系统会先识别道路和障碍物,再做行为预测,再规划路径,最后输出控制动作。 端到端方法则把这些步骤融合起来,直接将输入的传感器信息映射到输出的方向盘转角、加速或刹车等控制量。这样的方案看起来更简单,也更“聪明”,可以让自动驾驶
  • 自动驾驶汽车如何依靠摄像头判断距离?
    车载摄像头在自动驾驶中,就像是“看见世界”的眼睛,其主要任务是把外界的光学信息转换成计算机能理解的像素数据,再通过一系列算法,从这些像素中提炼出“有什么物体、在什么位置、如何运动、可能想做什么”这类高层信息。作为一个感觉硬件车载摄像头是如何感知距离的? 车载摄像头的基本架构与信号处理流程 摄像头的核心是一块光电传感器,现在普遍用的是CMOS传感器。光线从镜头进入,经过光圈、滤光片,最后投射到传感器