自动驾驶汽车

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自动驾驶汽车(Autonomous vehicles;Self-driving automobile )又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人,是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。在20世纪已有数十年的历史,21世纪初呈现出接近实用化的趋势。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,让电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安全地操作机动车辆。

自动驾驶汽车(Autonomous vehicles;Self-driving automobile )又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人,是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。在20世纪已有数十年的历史,21世纪初呈现出接近实用化的趋势。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,让电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安全地操作机动车辆。收起

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  • 自动驾驶汽车如何确定自己的位置和所在车道?
    自动驾驶汽车通过卫星定位、惯性测量单元、车速传感器、摄像头和激光雷达等多种传感器获取周围环境信息,然后通过卡尔曼滤波、粒子滤波等算法融合这些数据,建立对自身位置和周边环境的认知。此外,高精地图和地图匹配技术进一步提高定位精度,使自动驾驶汽车能够准确判断所在的车道。在地图缺失或失配的情况下,自动驾驶汽车依赖视觉/激光SLAM、视觉里程计等技术保持定位连续性。
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  • 汽车召回还分主、被动?为什么自动驾驶时代更要注重汽车召回?
    自动驾驶时代召回的特点和重要性:1. 软件与数据主导:自动驾驶依赖感知、定位、决策与执行四大环节,软件与数据问题难以通过静态检验发现。OTA带来的新风险:OTA更新可能引入新故障,需通过日志、数据和仿真复现定位。召回标准与透明性:召回需明确召回编号、信息公开和档案留存,区分主动与被动召回。
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  • 如何确保自动驾驶汽车感知的准确性?
    自动驾驶汽车要实现精准感知,需综合运用多种传感器(如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等)并进行数据融合,以克服单一传感器的局限性。感知系统涉及从传感器数据采集到最终输出表示的多个子任务,包括时间同步、检测与分割、跟踪与状态估计等。为了确保感知的准确性,硬件方面应注重冗余与分工,算法层面则需关注感知模型设计、融合策略与不确定性建模。标定与同步也是至关重要的环节,而数据和验证策略则确保系统的精确性和鲁棒性。未来,随着端到端深度学习的进步和传感器硬件的迭代,感知系统将继续朝着更加智能和可靠的方向发展。
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  • 交叉口的信号指示会对自动驾驶汽车产生什么影响?
    自动驾驶汽车在信控交叉口和无信交叉口的感知、决策与控制系统有显著区别。信控交叉口依赖固定信号灯,自动驾驶系统实时检测并遵循信号相位;无信交叉口则依赖多传感器融合和博弈决策,执行复杂让行规则。两者在状态评估、决策规划、速度控制和故障应对等方面各有侧重,未来有望融合以提高自动驾驶的安全性和效率。
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  • 5G 时代蜂窝物联网的设计考量
    作者:e络盟区域解决方案营销经理Ankur Tomar 蜂窝物联网是一个基于3GPP全球标准的快速发展的生态系统,并得到越来越多的移动网络运营商以及设备、芯片组、模块和网络基础设施供应商的支持。更重要的是,蜂窝网络提供无与伦比的全球覆盖范围,高度可靠,无比安全,性能出色,即使对于要求严苛的物联网应用而言,也是理想选择。 各行各业都在利用蜂窝物联网来提升效率、促进创新及提高连接效果。从消费电子设备和
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