自动驾驶驾驶技术这一轮的爆发很大程度上来源于深度学习在计算机视觉领域取得的突破,而这个突破首先是从图像分类和图像中的物体检测开始的。在自动驾驶环境感知中,深度学习最先取得应用的任务是单张二维图像中的物体检测。这个领域中的经典算法,比如Faster R-CNN,YOLO,CenterNet等都是不同时期视觉感知算法的主流。但是,车...
1、自动驾驶中的驾驶员控制模型预测 对于在实现完全无人驾驶过程的SAE L5级之前,在一些自动驾驶无法正常处理的复杂或突发工况下,要求驾驶员必须在规定的时间内进行足够能力的响应过程,从系统角度上讲,需要能够尽可能的探测驾驶员当前的精神状态(如注意力是否集中、是否疲劳等)以及是否具备足够的驾驶接管能力,问题处理成...
算法方面包括车道线检测、路径规划等;而芯片则负责处理输入信号,目前GPU+FPGA的通用芯片方案占据主流。 在高级芯片领域,英伟达、高通等厂商具有先发优势,但随着自动驾驶的快速发展,国内其他芯片厂商也在迎头赶上。 三、【控制系统】 最后,控制系统将决策系统的输出转换为具体指令,控制车辆的转向、油门和档位等。这一领...
对于自动驾驶开发而言,如上几种曲线插值拟合的方式,各自有自己的优缺点,但针对不同的场合,需要从适配度、算力等相关因素共同考虑。一般的,针对检测环境信息生成的离散航迹参考点可利用三次B样条曲线进行拟合,自动驾驶车辆的实际可行使轨迹规划可采用四阶贝塞尔曲线进行拟合,复杂路口的转弯行驶路径或正常变道的行驶路径可以...
这篇综述是讨论自动超车涉及的轨迹规划和跟踪(控制)的技术和前景。重点是讨论高速场景超车的两个关键方面:1)车辆动力学和环境约束;2)环境和周围障碍物的精确知识。 超车是一个复杂驾驶任务,涉及要超的车的侧向和纵向运动,同时要避免和慢运动车辆(前车)的碰撞。一个超车操作包括: ...
百度试题 结果1 题目在自动驾驶中,AI需要不断地通过路面信息来调整开车的决策,这种处理模式适合用()来训练出合理的策略。 A. 弱化学习 B. 监督学习 C. 非监督学习 D. 强化学习 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
自动驾驶的控制核心技术就是车辆的纵向控制,横向控制,纵向控制及车辆的驱动和制动控制,而横向控制的就是方向盘角度的调整以及轮胎力的控制,实现了纵向和横向自动控制,就可以按给定目标和约束自动控制车运行。 车辆按照纵向控制是在行车速度方向上的控制,即车速以及本车与前后车或障碍物距离的自动控制。巡航控制和紧急制...
它有行车记录仪记录的视频对应的每一帧的图片,在自动驾驶中转动方向盘产生左转右转之后,它让图片做了shift和rotate,也就是让图片上下左右偏转生成一张新的图片,再用卷积神经网络(cnn),判断在这张图片下,应该如何转动方向盘,因为cnn判断的转动方向盘的角度让汽车前进又出现一张新的图片(上图中视频的输出图片),用这...
自动驾驶系统中的人工智能软件,其重要性也与日俱增。 由于复杂的道路场景,自动驾驶汽车很难像人类一样结合社会伦理进行决策。由此,嵌入自动驾驶汽车中的人工智能软件就需要有更深度的“思考”,根据传感器收集的各种数据,结合软件中的海量场景案例,最终进行决策。
线控转向,即Steer-By-Wire,能够无束缚地得到无人驾驶进行转弯的指令目标输入和汽车的转向轮的变化之间的关系,可以控制转向机构和行驶需要之间的关系,这样能够对车辆进行调节。其直接掌控着自动驾驶路径与方向的精确控制。 1. 线控转向发展历程 自1894年乘用车安装第1款现代意义上具备方向盘的转向系统开始,其转向系统大...