Advertisement

自动驾驶(一)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:PDF


简介:
《自动驾驶(一)》探讨了自动驾驶技术的基础概念、发展历程及其核心技术创新,旨在为读者揭开智能驾驶系统背后的奥秘。 自动驾驶技术是智能交通系统中的重要组成部分之一,而V2X(Vehicle to Everything)则是实现这一目标的关键技术。通过该技术,车辆可以与其他车辆、基础设施、行人甚至网络进行信息交换,从而显著提升行车安全性和道路效率,并有助于减少交通事故的发生率。 V2X的特点包括非视距感知能力、低延迟通信和高可靠性等特性。这些功能使汽车能够实时获取周围环境的信息,提前预警并迅速作出反应。例如,在紧急刹车时可以缩短制动距离以及更早地传达驾驶意图与共享传感器数据。 在标准方面,目前主要存在两种技术路线:DSRC(Dedicated Short Range Communications)和LTE-V。前者由IEEE制定,并在美国、欧洲及日本等国家和地区广泛使用;后者基于现有的4G LTE网络,传输速率可达500Mbps且支持车辆以高达500km/h的速度运行。随着第五代移动通信技术的发展与应用,它也将成为V2X的重要支撑平台。 全球范围内,各国政府和企业都在积极地进行试验部署工作。例如,在欧洲ITS走廊项目中加入了V2X模块;欧盟SARTRE项目的协同式自动驾驶车队研究等都表明了这一点。这些行动显示出了该领域的重要性以及其在智能交通系统中的地位。 除此之外,V2X的应用场景非常广泛,包括但不限于提高行车安全、提升道路通行能力及促进环境保护等方面。据估计,仅靠V2V通信技术就能避免高达81%的轻度碰撞事故;而整体上则能使交通效率平均增加30%,减少温室气体排放量(约占总量的14%)。 然而,尽管前景广阔但该领域也面临着一些挑战:包括标准化、互操作性问题以及隐私保护等。不同地区对V2X技术的应用进度不一,在全球范围内实现无缝对接仍需进一步协调;此外高昂的技术成本也是限制其广泛应用的主要因素之一;最后还需确保数据传输的安全性和可靠性,防止信息遭到未经授权的访问或篡改。 目前包括特斯拉Autopilot系统和丰田ITS Connect在内的许多实际应用案例已经证明了V2X技术的有效性。随着相关法规和技术进步不断推进,未来这一领域将得到更广泛的应用,并为智能交通系统的持续发展做出贡献。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 优质
    《自动驾驶(一)》探讨了自动驾驶技术的基础概念、发展历程及其核心技术创新,旨在为读者揭开智能驾驶系统背后的奥秘。 自动驾驶技术是智能交通系统中的重要组成部分之一,而V2X(Vehicle to Everything)则是实现这一目标的关键技术。通过该技术,车辆可以与其他车辆、基础设施、行人甚至网络进行信息交换,从而显著提升行车安全性和道路效率,并有助于减少交通事故的发生率。 V2X的特点包括非视距感知能力、低延迟通信和高可靠性等特性。这些功能使汽车能够实时获取周围环境的信息,提前预警并迅速作出反应。例如,在紧急刹车时可以缩短制动距离以及更早地传达驾驶意图与共享传感器数据。 在标准方面,目前主要存在两种技术路线:DSRC(Dedicated Short Range Communications)和LTE-V。前者由IEEE制定,并在美国、欧洲及日本等国家和地区广泛使用;后者基于现有的4G LTE网络,传输速率可达500Mbps且支持车辆以高达500km/h的速度运行。随着第五代移动通信技术的发展与应用,它也将成为V2X的重要支撑平台。 全球范围内,各国政府和企业都在积极地进行试验部署工作。例如,在欧洲ITS走廊项目中加入了V2X模块;欧盟SARTRE项目的协同式自动驾驶车队研究等都表明了这一点。这些行动显示出了该领域的重要性以及其在智能交通系统中的地位。 除此之外,V2X的应用场景非常广泛,包括但不限于提高行车安全、提升道路通行能力及促进环境保护等方面。据估计,仅靠V2V通信技术就能避免高达81%的轻度碰撞事故;而整体上则能使交通效率平均增加30%,减少温室气体排放量(约占总量的14%)。 然而,尽管前景广阔但该领域也面临着一些挑战:包括标准化、互操作性问题以及隐私保护等。不同地区对V2X技术的应用进度不一,在全球范围内实现无缝对接仍需进一步协调;此外高昂的技术成本也是限制其广泛应用的主要因素之一;最后还需确保数据传输的安全性和可靠性,防止信息遭到未经授权的访问或篡改。 目前包括特斯拉Autopilot系统和丰田ITS Connect在内的许多实际应用案例已经证明了V2X技术的有效性。随着相关法规和技术进步不断推进,未来这一领域将得到更广泛的应用,并为智能交通系统的持续发展做出贡献。
  • MATLAB
    优质
    MATLAB自动驾驶项目聚焦于利用MATLAB软件进行自动驾驶系统的开发与测试。通过仿真和算法优化,推动智能驾驶技术的进步与发展。 基于计算机视觉的自动驾驶项目需要使用MATLAB程序并配合视频演示,建议使用MATLAB版本2017或以上。
  • -II
    优质
    《自动驾驶-II》深入探讨了高级驾驶辅助系统和全自动驾驶技术的发展现状与未来趋势,分析了关键技术挑战及解决方案,并讨论了相关法律法规和社会伦理问题。 自动驾驶技术是当前IT与汽车工业的前沿领域之一,它通过融合计算机视觉、传感器技术、人工智能及机器学习等多种控制系统来实现车辆自主导航和控制。本课件中MINIEYE的CEO刘国清分享了关于该领域的深入见解,并特别关注高级驾驶辅助系统(ADAS)的发展以及自动驾驶的关键组成部分。 ADAS是一种汽车技术,它包含了一系列旨在提高行车安全性的功能,如自动紧急制动、车道偏离警告及自适应巡航控制等。这些功能通过增强车辆的感知能力来降低交通事故风险并提升驾乘人员的安全性。随着技术进步,ADAS正不断进化以支持完全自动驾驶。 环境感知在自动驾驶中至关重要。它涉及使用雷达、摄像头、激光扫描仪(如LIDAR)和超声波传感器收集周围信息,并准确解析这些数据以便系统识别其他车辆、行人及其他障碍物等。 课件介绍了几种类型的ADAS系统,例如SensL和Renesas等,它们代表了业界不同的技术供应商。它们使用图像处理、深度学习及传感器融合来增强感知能力。 自动驾驶的核心功能之一是对象分类。通过这种功能,系统能够分辨出不同物体类型如轿车或摩托车,并识别其类别。之后还需定位这些物体的位置以确定在周围环境中的具体位置,这通常通过边界框实现。 检测到物体后,进行精确的像素级标注对于理解复杂环境至关重要。这意味着对每个像素标记所属对象部分的信息,有助于自动驾驶系统更好地解释周边状况。 执行上述任务时,需依靠一系列性能指标来评估效果和准确性,如检测率、误报率及漏检率等。这些帮助工程师优化系统表现。 此外课件还介绍了PRC曲线(精确度-召回率曲线)、IoU(交并比)以及AP与mAP等评估模型的指标,在物体检测任务中尤为重要: 1. PRC曲线展示了不同阈值下,模型准确性和召回的关系。 2. IoU衡量预测边界框和实际边界的重叠程度以评价准确性。 3. AP计算PRC曲线下面积作为综合性能度量。 4. mAP则是多类别平均的AP值。 本课件深入探讨了自动驾驶的核心技术和相关算法,为工程师与研究人员提供了宝贵资源。该技术有望显著减少交通事故、提高道路安全,并改变出行方式和物流系统。随着持续进步,我们期待未来享受更加便捷高效的自动驾驶汽车带来的便利性。
  • Apollo入门课程第讲——无人概览.pdf
    优质
    本PDF是《Apollo自动驾驶入门课程》系列的第一讲,主要内容为无人驾驶技术的基本概念、发展历程及应用场景等概览性介绍。适合初学者了解无人驾驶领域的基础知识和发展趋势。 本段落介绍了Apollo自动驾驶入门课程的第一讲内容,主要讲解了无人驾驶技术的概览。涵盖了自动驾驶的核心技术模块、高精度地图、定位系统、感知能力、预测模型、规划策略以及控制机制等关键知识领域,旨在帮助零基础的学习者了解无人驾驶的基本原理和整体框架,并初步掌握并运用Apollo自动驾驶开放平台所采用的算法。此外,文章还提供了学习方向建议,以指导读者更好地开始他们的Apollo技术学习之旅。
  • 环境感知PPT——出系列丛书
    优质
    本PPT源自《自动驾驶系列丛书》,聚焦于自动驾驶技术中的环境感知模块,深入浅出地介绍了传感器融合、目标识别与追踪等关键技术。 自动驾驶是当前科技领域的重要研究方向之一,其核心技术之一便是环境感知技术。“自动驾驶系列丛书-自动驾驶环境感知ppt”专注于这一关键领域,深入探讨了如何使车辆能够理解和解析其所处的复杂交通场景,以实现安全高效的行驶。 环境感知是自动驾驶的基础。它包括视觉识别、雷达探测、激光雷达(LiDAR)扫描、超声波传感器以及惯性测量单元(IMU)等多种技术和子系统。这些技术结合使用可以实时收集周围的信息,并构建高精度的环境模型。 1. 视觉识别:基于摄像头的数据处理,能够识别道路标志、行人和其他车辆等元素,通过图像处理和深度学习算法实现物体检测与识别。例如,卷积神经网络(CNN)在图像识别中的应用使得车辆能理解并应对各种交通场景。 2. 雷达探测:利用雷达信号来测量物体的距离、速度和方向,在雨雪天气或夜间也能提供可靠信息。结合视觉信息可以增强环境感知的准确性。 3. 激光雷达(LiDAR):通过发射激光束并计算反射时间,创建高分辨率的三维点云地图,精确描绘周围环境,并为路径规划及避障决策提供关键数据。 4. 超声波传感器:用于近距离探测如停车辅助系统中测量车辆与障碍物之间的距离。 5. 惯性测量单元(IMU):监测加速度和角速度变化情况,结合全球定位系统(GPS)信息进行姿态估计及导航支持。 环境感知技术并非单一传感器的应用,而是多传感数据融合的结果。通过整合不同传感器的数据优势来提升整体感知的准确性和可靠性。此外,高精度地图与实时定位也是关键组成部分,它们为车辆提供全局位置和路径规划依据。 在自动驾驶系统的开发过程中,除了要解决技术难题外还需满足严格的性能及安全标准要求。这需要进行大量测试验证工作包括模拟仿真、封闭场地试验以及公共道路实验以确保系统能在各种实际场景中正常运行。“自动驾驶系列丛书-自动驾驶环境感知ppt”为学习和理解相关知识提供了重要资料,涵盖了基础原理到应用实践的全面内容。对于从事研究与开发工作的人员来说是一份宝贵的参考资料。
  • Apollo无人文档资料
    优质
    Apollo无人驾驶项目是由百度主导开发的开源自动驾驶平台,提供详尽的技术文档和代码资源,助力开发者与企业加速自动驾驶技术的研发进程。 Apollo无人自动驾驶项目提供了一系列详细的文档资料,旨在帮助开发者、研究人员以及汽车行业从业者深入了解并参与到这个开源平台的开发工作中来。这些资源涵盖了从技术原理到实际应用的各个方面,为参与者提供了丰富的学习材料和技术支持。通过访问Apollo官方网站或相关社区论坛,可以获取更多关于该项目的信息和最新动态。
  • Autoware源码
    优质
    Autoware是一款开源的高级自动驾驶软件平台,旨在支持从L2到L4级别的自动驾驶功能开发与测试。其丰富的代码库包含了感知、定位、规划等核心模块,助力研究人员及开发者快速搭建和优化自动驾驶系统。 您将使用Keras来训练、验证和测试模型。该模型会输出自动驾驶汽车的转向角。我们提供了一个模拟器,在其中您可以驾驶汽车绕轨道收集数据。您将利用图像数据与转向角度进行模型训练,并用此模型使汽车在轨道周围实现自动驾驶。此外,还需要创建该项目的详细说明文档。
  • 资料包
    优质
    本资料包汇集了关于自动驾驶技术的最新研究、行业动态及应用案例,涵盖传感器融合、机器学习算法和车辆控制等核心领域。 无人驾驶技术是现代科技发展的重要领域之一,涵盖了众多IT知识点,包括人工智能、机器学习、传感器技术、计算机视觉以及车辆动力学等多个方面。这份名为“无人驾驶资料包”的压缩文件显然是一份全面深入的资源集合,包含了对无人驾驶领域的深度分析和最新进展。 首先来看一下无人驾驶的核心技术——人工智能(AI)。在无人驾驶中,AI的应用主要体现在决策制定、路径规划及环境感知等方面。通过机器学习算法如深度学习和强化学习,车辆可以根据实时收集的数据自我优化驾驶策略。这些算法通常需要大量的训练数据,包括路况图像、雷达以及激光雷达(LiDAR)等数据。 传感器技术在无人驾驶中起着至关重要的作用。例如,摄像头用于识别交通标志、行人和其他车辆;雷达用于探测距离和速度;LiDAR则提供精确的三维空间信息。这些传感器的数据融合使得车辆能够实现全方位多模态环境感知。 计算机视觉是无人驾驶的关键组成部分之一,通过图像处理与模式识别技术,使车辆能理解周围环境并识别路面标记、行人以及其他物体,并预测它们的行为。资料包中可能包含图像识别算法的实施方法以及特征提取和定位等技术细节。 此外,车辆动力学模型也是无人驾驶控制系统的基础部分,描述了车辆如何响应各种驾驶输入。了解这些模型有助于设计更精准的路径规划及控制策略。 数据处理与通信技术同样不可或缺。大量的传感器数据需要实时分析处理,这要求高效的计算平台和技术支持;同时V2X(Vehicle to Everything)技术能够使车辆与其他交通工具、基础设施或云端进行信息交换以提高行驶安全性。 尽管该资料包更新于2018年1月10日且时间较早,但它对于理解无人驾驶的技术发展历程以及当时的主流技术和挑战仍然具有重要参考价值。它可能涵盖了白皮书、研究报告、学术论文和行业标准等多类型文档,为研究者或工程师提供了一个宝贵的资源库。
  • 丛书之汽车决策与控制PPT.rar
    优质
    本资源为《自动驾驶丛书之自动驾驶汽车决策与控制》配套PPT,涵盖车辆决策算法、控制系统等内容,适合技术学习和研究参考。 自动驾驶系列丛书包含关于自动驾驶汽车决策与控制的PPT内容。