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自动驾驶汽车核心组件:传感器与处理器

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简介:
本文章探讨了自动驾驶汽车中不可或缺的核心组成部分——传感器和处理器。它们协同工作以实现车辆的安全驾驶及自动化功能。 汽车正在通过提供前所未有的个人移动性体验来变革我们的生活方式,并且它们预示着未来车辆定义的转变。为了确保自动驾驶汽车的安全性和高效愉悦的出行方式,需要在云端与边缘计算领域应用复杂的新技术。随着数据连接及动力总成电气化的趋势发展,自动驾驶将推动半导体技术创新。这结合了对高性能和高可靠性的传感、处理以及通信的需求,为当今乃至未来的创新提供了巨大机会。 图1:展示了自动驾驶汽车所带来的丰富创新机遇。 在硬件方面,激光雷达、雷达与摄像头系统构成了实现安全操作所需的基本传感器组合。尽管雷达和激光雷达的功能存在大量重叠之处,但它们各自具备独特的优势,在感知环境细节上发挥着不可替代的作用。

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    本文章探讨了自动驾驶汽车中不可或缺的核心组成部分——传感器和处理器。它们协同工作以实现车辆的安全驾驶及自动化功能。 汽车正在通过提供前所未有的个人移动性体验来变革我们的生活方式,并且它们预示着未来车辆定义的转变。为了确保自动驾驶汽车的安全性和高效愉悦的出行方式,需要在云端与边缘计算领域应用复杂的新技术。随着数据连接及动力总成电气化的趋势发展,自动驾驶将推动半导体技术创新。这结合了对高性能和高可靠性的传感、处理以及通信的需求,为当今乃至未来的创新提供了巨大机会。 图1:展示了自动驾驶汽车所带来的丰富创新机遇。 在硬件方面,激光雷达、雷达与摄像头系统构成了实现安全操作所需的基本传感器组合。尽管雷达和激光雷达的功能存在大量重叠之处,但它们各自具备独特的优势,在感知环境细节上发挥着不可替代的作用。
  • 报告:融合
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    本报告深入探讨了自动驾驶技术中传感器融合的关键作用,分析多种传感器数据的整合方法及其对车辆感知环境、决策支持的重要性。 随着自动驾驶技术的不断进步,激光雷达凭借其独特的3D环境建模能力,在多传感器融合方案中占据了核心地位;在L3及以上的自动驾驶系统中,至少需要配备一个激光雷达。相比之下,毫米波雷达技术已经非常成熟,并且从上世纪90年代开始应用于自适应巡航功能。2012年英飞凌推出了24GHz单片集成的雷达解决方案,随后逐步拓展到ADAS(高级驾驶辅助系统)的各种功能模块中,成为现阶段的主要传感器之一,其全球出货量早已超过千万级别。 摄像头技术最为成熟,并且车载应用最早开始于这一领域。在ADAS阶段,摄像头作为绝对主流的视觉传感器被广泛应用,在不同应用场景下需要配备4到8个摄像头来实现车道监测、盲点监测、障碍物识别、交通标志识别以及行人检测等功能,并帮助监控驾驶员的状态以预防疲劳驾驶等问题的发生。
  • 基于MATLAB的数据融合实现
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    本研究利用MATLAB平台,探讨并实现了针对自动驾驶汽车的多种传感器(包括雷达、激光扫描仪和摄像头)的数据融合技术,以提高车辆环境感知能力和决策准确性。 本段落档详细介绍了基于MATLAB的自动驾驶汽车传感器融合项目的实现方法。主要步骤包括:初始化Kalman滤波器、模拟生成激光雷达与摄像头等多种传感器的数据,并对这些数据进行融合,最后通过图形化界面展示车辆周围情况,从而实现了自动驾驶环境感知及安全导航的功能。 适用人群为具备一定MATLAB基础的研究人员和从事自动驾驶领域的工程师。 该项目适用于理解并测试多源异构信息环境下无人驾驶汽车对外界障碍物检测、分类以及轨迹跟踪精度提升的效果。特别强调了Kalman滤波技术的具体应用。 阅读建议:读者可以通过跟随文档步骤实际编码,并了解各个组件的作用机制及其之间的联系,从而更好地掌握传感器信号集成技术要点,在实验平台上验证其有效性。
  • 融合系统数据融合算法的初步探讨
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    本研究探讨了自动驾驶汽车中的传感器融合技术及其重要性,分析了多种传感器的数据融合算法,并对其在提高车辆感知能力和安全性方面的作用进行了初步讨论。 自动泊车、公路巡航控制以及自动紧急制动等功能在自动驾驶汽车上主要依靠传感器来实现。重要的是不仅在于传感器的数量或种类,还在于它们的使用方式。目前,在道路上行驶的许多车辆内部安装了独立工作的高级驾驶辅助系统(ADAS),这意味着这些系统的数据几乎不互相交换信息。要实现真正的自动驾驶,关键在于将多个传感器的信息融合起来。 如今,很多在路面上行驶和展厅内的新车都配备了基于摄像头、雷达、超声波或激光雷达等不同类型的先进驾驶员辅助系统(ADAS)。随着新法规的出台,例如在美国强制要求安装后视摄像头的规定,这些系统的数量将会增加。此外,诸如车险折扣优惠以及美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)和欧洲新车评估项目的要求也在推动这一趋势的发展。
  • :Udacity开放源代码项目
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    简介:Udacity推出开源自动驾驶汽车项目,旨在通过开放资源促进技术进步与教育普及,使更多人参与智能驾驶领域研究。 我们正在开发一款开源无人驾驶汽车,并期待您的参与和支持!秉持教育民主化的理念,我们的目标是为全球每个人提供学习机会。当我们决定教授如何制造自动驾驶汽车时,也意识到需要自己动手实践。为此,与汽车创始人兼总裁塞巴斯蒂安·特伦共同组建了核心团队。 我们做出的第一个重要决策之一就是开源代码,并邀请来自世界各地的数百名学生参与编写和贡献。以下是我们的几个主要项目: - 训练多种神经网络来预测车辆转向角度。 - 设计用于固定镜头和相机机身的底座,以便于使用标准GoPro硬件安装。 - 提供大量带有标记的数据集,涵盖多个小时的实际驾驶情况。 - 超过10个小时的真实道路数据(包括激光雷达、摄像头等)。 为了促进深度学习模型与ROS系统的交互,并使更多人能够贡献代码库,我们需要大家的共同努力和智慧。
  • 中的多融合实践
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    《自动驾驶中的多传感器融合理论与实践》一书深入探讨了自动驾驶技术中多种传感器数据融合的关键理论和应用方法,为实现更安全、高效的无人驾驶系统提供了坚实的技术支持。 该课程主要介绍了各种传感器(如相机、IMU、激光雷达和毫米波雷达)的基础知识及其对比,并讲解了如何将这些传感器进行同步(例如联合标定和空间同步),以及信息融合的方法。此外,还涵盖了在Ubuntu系统下配置环境的教程,包括搭建多传感器融合所需的环境,点云去畸变及相应的问题处理方法,以及多个相机、相机与IMU、相机与激光雷达、激光雷达与IMU之间的同步实战案例。课程还包括了关于视觉SLAM中的基础实践内容。 对于刚开始接触视觉slam的新手来说,该课程有助于深入了解自动驾驶技术中感知模块的相关知识,并且几乎涵盖了多传感器融合领域的所有算法和知识点。因此,选择多传感器融合作为毕业设计研究方向的学生可以参考此课程以获得更多的启发与帮助,以便于完成自己的论文撰写工作。
  • 丛书之决策控制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。
  • 概述.pdf
    优质
    本PDF文件《自动驾驶汽车概述》全面介绍了自动驾驶技术的发展历程、关键技术、应用场景及面临的挑战与未来趋势,为读者提供系统性的知识框架。 本段落探讨了自DARPA挑战赛以来开发的自动驾驶汽车研究,并重点介绍了配备有SAE 3级或更高级别自主系统的车辆。这类车的自主系统架构通常分为感知部分与决策部分两大类。 在感知方面,该系统包含多个子模块来执行各种任务:定位、静态障碍物绘制、移动物体检测及追踪、道路信息采集以及交通信号识别等。而在决策环节,则包括路线规划、路径选择、行为决定、运动计划和控制等功能组件的协同工作。 文中详细介绍了自动驾驶汽车自主系统的常规结构,并总结了当前有关感知与决策方法的研究成果。特别地,本段落还深入剖析了UFES大学车辆IARA的自主系统架构设计。 此外,文章也列举了一些由科技企业开发并广受媒体关注的重要自主研发型无人车实例。
  • 概述.docx
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    本文档为读者提供了一个关于自动驾驶汽车的基本概念和工作原理的全面介绍,涵盖了技术进展、市场趋势以及未来前景。 自动驾驶汽车的自主系统架构通常包括感知系统和决策系统两大部分。感知系统又细分为多个子系统,分别承担车辆定位、静态障碍物绘制、移动障碍物检测与跟踪、道路描绘以及交通信号识别等任务。而决策系统的组成部分则涉及路线规划、路径选择、行为决策制定、运动计划及控制等多个方面的工作模块。