自动驾驶系统

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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

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  • 雨雾天下毫米波雷达与激光雷达谁更具优势?
    激光雷达和毫米波雷达在雨雾天气下的表现各有优劣。激光雷达虽分辨率高,但在雨雾中易受干扰,探测距离受限;毫米波雷达穿透能力强,全天候适用,但分辨率低,需借助4D技术提升精度。两者融合使用,可充分发挥各自优势,保障自动驾驶系统稳定运行。
  • 汽车功能安全研究:升级强制国标,全面强化功能安全(FuSa)与预期功能安全(SOTIF)要求
    佐思汽研发布《2026年汽车功能安全与预期功能安全研究报告》,指出中国智能汽车多项强制性标准将功能安全要求从推荐性升级为强制性准入条件,全面强化了功能安全(FuSa)与预期功能安全(SOTIF)要求,为智能汽车划定了明确的安全底线。报告还介绍了L3级自动驾驶系统的设计策略,以及线控转向系统和AI功能安全的相关标准和解决方案。
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  • 成本再下探,文远知行联手吉利加速Robotaxi批量出海
    文远知行与吉利远程新能源商用车集团签署战略合作深化协议,宣布推出全新升级版前装量产Robotaxi GXR,新车将于今年第三季度下线,并计划2026年内累计交付2000台,陆续投放至国内和海外市场。新车的最大亮点在于其自动驾驶系统的全面升级,采用自研的HPC3.0高性能计算平台与Sensor Suite 8.0传感器套件高效协同构成,使得探测距离更远、识别更精确、适应更多恶劣天气条件。此外,新车在制造端实现了成本与效率的进一步优化,生产效率大幅提高,整车成本有望降低。
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  • 自动驾驶系统安全论证框架
    本文介绍了适用于 SAEL3 至 L5 级自动驾驶系统的安全论证框架,提出了基于物理原理分析法的安全评估方法。该方法解决了现有方法在评估范围充分性和紧急情况下可解释性上的局限性。文章详细阐述了交通干扰、感知干扰和车辆干扰三种类型的场景,分别定义了其安全标准和评估流程。通过结合自动驾驶系统的物理特性和场景结构化,实现了全面覆盖动态驾驶任务的安全评估。
    自动驾驶系统安全论证框架
  • 强化学习会让自动驾驶模型学习更快吗?
    在谈及自动驾驶大模型训练时,有的技术方案会采用模仿学习,而有些会采用强化学习。同样作为大模型的训练方式,强化学习有何不同?又有什么特点呢? 什么是强化学习? 强化学习是一种让机器通过“试错”学会决策的办法。与监督学习不同,监督学习是有人提供示范答案,让模型去模仿;而强化学习不会把每一步的“正确答案”都告诉你,而是把环境、动作和结果连起来,让机器自己探索哪个行为长期看起来更有利,便往那个行为中去靠。
  • BEV是如何让自动驾驶汽车“看”得更远的?
    BEV(Bird's Eye View)是一种将摄像头、激光雷达、毫米波雷达或地图信息统一映射到同一平面上的技术,简化三维感知问题为二维空间推理,提高自动驾驶安全性。BEV强调空间一致性,适用于多种传感器组合,通过特征提取、投影、融合等步骤实现。其优势在于统一视角下的直观规划、多传感器融合的便利性和对复杂场景的处理能力。然而,纯视觉BEV面临深度与尺度不确定性、分辨率与计算资源平衡及多传感器对齐等挑战。随着技术进步,BEV有望成为自动驾驶领域的关键技术之一。
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  • 自动驾驶系统如何应对类似井盖缺失的场景?
    智能驾驶系统面临井盖缺失等负障碍物的探测难题,尤其在视觉特征隐蔽且物理探测难的情况下,传统传感器如激光雷达和摄像头效果不佳。端到端架构通过大规模数据训练提升了系统对未知障碍物的识别能力,但仍有局限性和黑盒特性。通过数据闭环和物理仿真平台,系统识别准确率有望进一步提高,但仍需持续优化以应对极端场景。
    自动驾驶系统如何应对类似井盖缺失的场景?
  • 为什么“中间表达”对于自动驾驶来说非常重要?
    中间表达是自动驾驶系统中将原始数据转化为更有意义信息的过程,它在不同架构中扮演重要角色,如模块化系统中的信息传递和端到端系统中的隐含处理。常见的中间表达形式包括几何语义类、语义理解类和动态预测类,它们分别侧重于空间结构、场景语义和未来预测。中间表达对自动驾驶至关重要,因为它不仅提升了系统的性能和安全性,还在模块化设计和学习驱动方法中提供了清晰的分层和丰富的监督信号。
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  • 珠峰之路,同行之力:地平线以生态之力,撬动自动驾驶全域商业化
    地平线技术生态大会展示自动驾驶商业化路径多样化,强调地平线作为生态奠基者与催化剂的角色,通过提供高性能、开放的计算底座和技术支持,助力不同场景下的自动驾驶项目实现规模化商用。
  • 自动驾驶中的轨迹预测,到底是预测什么?
    轨迹预测是自动驾驶系统的关键组件,通过对周围物体未来行为的预测,提高安全性与主动性。它依赖于静态环境信息、动态对象状态及交互关系,输出多模态预测结果。主要技术包括物理模型、数据驱动方法和图神经网络等。轨迹预测模块在感知与规划间起到桥梁作用,确保车辆能够提前规划和控制,应对复杂交通环境。然而,多智能体交互、行为多样性和实时性挑战使其面临诸多局限。
  • 自动驾驶系统在遇到事故时是应该起作用还是立刻退出?
    自动驾驶系统在遇到突发事故时,应考虑其能力、环境条件和驾驶员状态来决定是否“退出”或“起作用”。系统应在设计运行域内有效工作,否则应触发接管请求并采取最小风险操作以保障安全。自动驾驶的优势在于快速、准确的环境感知和决策,但在超出设计能力时,应自动介入避险而非被动等待接管。合理的设计和冗余机制有助于提高系统的安全性与实用性。
    自动驾驶系统在遇到事故时是应该起作用还是立刻退出?
  • 自动驾驶中常提的“先验数据”是个啥?主要用在哪些方面?
    在自动驾驶系统中,先验数据为感知与决策提供了重要的参考,使车辆能提前“知道”周围环境的结构和规则,从而弥补了传感器视野有限、天气光照等因素带来的感知缺陷,提高系统的鲁棒性和安全性。简而言之,先验数据是自动驾驶系统在运行前预先获取的环境和车辆模型信息,为后续的感知、定位、规划和控制等模块提供关键信息支持。
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  • 小米SU7成本分析 (二)---电子电器系统
    今天继续分享小米SU7的成本信息-电子电器系统。 电子电器两个主要的系统,自动驾驶系统和智能座舱系统。 我们先来看自动驾驶系统。下图是来自汽车之家的S7自动驾驶配置,今天我们分析的是S7高阶智驾MAX版。 ADAS(自动驾驶辅助系统)模块配备了两个英伟达Orin X芯片,算力达504TOPs。 自动驾驶感知模块配备有来自和赛科技主流的产品AT128 激光雷达,全车11个外置摄像头,其中前摄像头(双
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  • 如何制作一张自动驾驶高精度地图?
    在自动驾驶系统中,高精度地图(HDMap)不仅仅是一份普通的路网图,而是承载着车道线、路缘石、交通标志、红绿灯、坡度坡向等丰富的结构化信息,能够为车辆的定位与决策提供厘米级的精确参考。那么一份能够满足自动驾驶需求的高精度地图到底是如何生成的?其背后又依赖了哪些关键技术?
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  • 自动驾驶是为了“增强人”,还是为了“替代人”?
    随着自动驾驶技术的日益成熟,人们对它的定位也在不断演进,究竟是要打造一个能为驾驶者提供更佳体验的“智能副驾”,还是完全替代人类驾驶员,让汽车在任何道路环境下独立行驶?在这场看似简单的“增强人”与“替代人”之争中,其实折射出自动驾驶不同发展阶段的技术演进、市场需求与社会伦理等。要深入理解这一话题,我们需要从自动驾驶的技术路径谈起,逐步剖析它在不同阶段的目标与挑战,再回到“增强”与“替代”两种截然不同
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  • 实力加码 经纬恒润新增两项 乙级测绘资质
    近日,北京经纬恒润科技股份有限公司(以下简称经纬恒润)获得北京市规划和自然资源委员会颁发的地图编制与导航电子地图制作两项乙级测绘资质。此次新增两项乙级测绘资质,标志着经纬恒润在导航电子地图制作领域的专业技术水平和服务质量得到了官方的认证和肯定,为公司未来更好地服务于广大客户,满足其多元化需求提供了坚实的基础。
  • 数据赋能 驾驭未来:Sonatus的SDV解决方案解读
    本期《TechTalk》我们将聚焦2024上海法兰克福汽配展Sonatus展台。Sonatus是一家领先的汽车软件端到端解决方案供应商,致力于通过SDV(软件定义汽车)技术推动汽车行业的数字化转型与智能化升级。在节目中,我们特别邀请了Sonatus中国区总经理任松涛先生,深入探讨了其核心产品Sonatus Collector和Sonatus Automator,如何为OEM提供高效的数据采集、分析及自动化应用解决方案。
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  • 重磅升级,面向全球:华为乾崑智驾ADS3.0解析
    华为在北京举行智能汽车解决方案新品发布会,正式发布了ADS 3.0自动驾驶系统和昆仑智能座舱两大核心产品。当然我们限制最主要看到这套架构主要的更新点在于:● GOD/PDP的端到端架构;● 安全防碰撞的CAS3.0;● 车位到车位和泊车的系统
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  • ASAM 标准如何在促进安全可靠的高度自动驾驶系统开发方面发挥重要的作用
    由自动化和测量系统标准化协会 (ASAM) 开发的一套标准,旨在促进高度自动驾驶 (HAD) 系统的开发和测试。它为使用仿真作为验证和验证这些复杂系统的关键工具提供了一个框架。ASAM 标准是由自动化和测量系统标准化协会 (ASAM) 组织的。ASAM 是一个非营利性组织,致力于推动汽车行业的标准化。ASAM 成立于 1998 年,总部位于德国斯图加特。
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  • TÜV莱茵为九识智能Z5颁发低速自动驾驶系统China-mark认证证书
    12月22日,国际独立第三方检测、检验和认证机构德国莱茵TÜV大中华区(简称"TÜV莱茵")为九识(苏州)智能科技有限公司(简称"九识智能")Z5无人车颁发了"低速自动驾驶系统性能测试"China-mark(中国标识)认证证书。九识智能联合创始人张旭琛、TÜV莱茵大中华区交通服务副总裁黄余欣等双方代表出席了颁证仪式。

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