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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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  • 从全国两会建议看智驾行业发展
    2026年两会期间,多位汽车界代表委员就智能网联新能源汽车、低空经济等领域提出建议,重点关注自动驾驶领域的标准建设、法规完善、人才培养和社会认知等方面,旨在促进自动驾驶技术的规范化和可持续发展。
  • 城市复杂环境下自动驾驶定位失准如何解?
    自动驾驶车辆在城市环境中实现厘米级、高频率且鲁棒性的定位面临多重挑战,包括卫星导航和惯性导航在复杂环境下的性能衰减。为此,融合激光雷达SLAM、视觉SLAM和因子图优化技术成为提高系统稳定性和鲁棒性的关键策略。通过多传感器融合,尤其是紧耦合的因子图优化方法,系统能够在极端环境下持续提供准确的定位信息,增强自动驾驶的安全性和可靠性。未来,随着AI技术的应用,系统将进一步适应复杂多变的城市环境。
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  • 全局定位和局部定位在自动驾驶中各有什么作用?
    自动驾驶汽车需要全局定位和局部定位相结合,以确保在各种环境下都能准确获取自身位置并作出正确决策。全局定位依赖GNSS系统提供绝对坐标,适用于开阔区域,但受限于信号干扰;局部定位利用传感器感知环境并与地图匹配,提供高精度和连续性,特别适合隧道等信号不佳区域。两者融合能有效应对定位挑战,是实现自动驾驶的关键技术之一。
  • 为什么一段式端到端自动驾驶很难落地?
    自动驾驶技术在过去十年中经历了从基础辅助驾驶到高度自动化系统的快速演进。传统的模块化架构逐渐被端到端的新兴技术架构取代,后者通过单一神经网络模型实现对复杂交通环境的理解与响应。尽管端到端架构在提高驾驶平顺性和处理复杂场景方面展示出惊人潜力,但它仍然面临诸多挑战,包括黑盒问题、误差积累、算力与数据竞争壁垒以及法律与责任认定方面的难题。
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  • 自动驾驶感知硬件清洁装置应如何设计?
    自动驾驶感知硬件的清洁装置设计涉及多种技术和策略,包括被动防护、主动干预、流体喷淋、气动清洁、压电超声清洁等方法。智能监测算法和域控制器负责感知脏污并优化清洁策略,确保自动驾驶的安全性和可靠性。