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標(biāo)簽 > 自動駕駛
自動駕駛汽車(Autonomous vehicles;Self-piloting automobile )又稱無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車、或輪式移動機(jī)器人,是一種通過電腦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)無人駕駛的智能汽車。在20世紀(jì)也已經(jīng)有數(shù)十年的歷史,于21世紀(jì)初呈現(xiàn)出接近實(shí)用化的趨勢,比如,谷歌自動駕駛汽車于2012年5月獲得了美國首個(gè)自動駕駛車輛許可證,預(yù)計(jì)于2015年至2017年進(jìn)入市場銷售。
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自動駕駛創(chuàng)新熱潮下,窺探背后的關(guān)鍵技術(shù)
奧迪 CEO Rupert Stadler在接受媒體采訪時(shí), 重點(diǎn)談到了奧迪自動駕駛系統(tǒng) Piloted Driving 的未來、高精地圖的重要性和客戶...
該系統(tǒng)設(shè)計(jì)多樣性的關(guān)鍵在于不同的傳感器類型、冗余和重疊傳感器,以提高汽車的視覺精度。主要的自動駕駛汽車傳感器是攝像頭、雷達(dá)和 LiDAR(光成像、檢測和...
全球新一輪科技和產(chǎn)業(yè)革命正悄悄來臨,電動化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化、共享化成為汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展潮流和趨勢。在汽車新四化的推動之下,汽車電子電氣架構(gòu)從原來的分布式逐...
物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的自動駕駛的“眼睛”_純固態(tài)激光雷達(dá)
物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中為什么要使用純固態(tài)激光雷達(dá) 物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中使用純固態(tài)激光雷達(dá)的原因主要基于其獨(dú)特的優(yōu)勢和應(yīng)用價(jià)值,這些優(yōu)勢使得純固態(tài)激光雷達(dá)在物聯(lián)網(wǎng)的多個(gè)領(lǐng)域...
2024-09-24 標(biāo)簽:物聯(lián)網(wǎng)激光雷達(dá)自動駕駛 3.2k 0
回顧上海車展上豐田合成助力發(fā)展電動車與自動駕駛技術(shù)
同時(shí)展出的“樹脂電池盒”具有提高電池壽命的冷卻功能以及能確保安全性的絕緣功能。在中國售賣的卡羅拉等PHV車型采用的就是這種電池盒。
2019-08-13 標(biāo)簽:電動車冷卻系統(tǒng)自動駕駛 3.2k 0
本文基于毫米雷達(dá)技術(shù)特點(diǎn)和應(yīng)用場景,對比目前主流芯片廠商的集成方式,以及雷達(dá)模組廠商的主要產(chǎn)品,給出毫米波雷達(dá)選擇準(zhǔn)則和配置規(guī)律。
汽車的新能源化、智能化除了在動力方面給汽車帶來根本性的變化,在汽車底盤線控化方面也成為一種發(fā)展趨勢。其中電子液壓制動(Electronic Hydrau...
2023-09-09 標(biāo)簽:電動汽車新能源汽車制動系統(tǒng) 3.2k 0
Perceptive Automata正在讓自動駕駛汽車實(shí)現(xiàn)像人類一樣的推理和判斷
聽起來很心動,但是開發(fā)自動駕駛汽車的公司是否真的會將此功能外包給第三方做,而不是在內(nèi)部開發(fā)這種功能。安東尼告訴我們,制造自動駕駛汽車的公司有很多東西在他...
2018-08-06 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺自動駕駛深度學(xué)習(xí) 3.2k 0
人工智能將帶來實(shí)質(zhì)性的價(jià)值變化
人工智能是一個(gè)有可能改變?nèi)藗兩畹念I(lǐng)域。從醫(yī)療保健、商業(yè)、金融和其他領(lǐng)域的應(yīng)用來看,它似乎無處不在。
系統(tǒng)架構(gòu)圖中功能模塊數(shù)據(jù)流與狀況
? 自身運(yùn)動:描述自主車輛相對于世界坐標(biāo)系的運(yùn)動。 --提供反映自主車輛動態(tài)條件的信息,用于確定機(jī)動能力 --提供有關(guān)自主車輛當(dāng)前運(yùn)動的信息 --與目標(biāo)...
2023-10-04 標(biāo)簽:模塊汽車電子數(shù)據(jù)流 3.1k 0
在自動駕駛系統(tǒng)中,執(zhí)行機(jī)構(gòu)的高精度、高響應(yīng)速度以及穩(wěn)定性是至關(guān)重要的。電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)負(fù)責(zé)控制車輛的加速和減速,確保動力輸出的平滑與精準(zhǔn)。液壓系統(tǒng)則常用于轉(zhuǎn)...
2024-07-23 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)AI自動駕駛 3.1k 0
作為全球首屈一指、路測里程已突破644萬公里的公司,Waymo早已與英特爾深度合作,聯(lián)合開發(fā)新一代自動駕駛汽車。憑借獨(dú)一無二的技術(shù)實(shí)力,不僅是Waymo...
現(xiàn)階段想攻克自動駕駛還需要克服哪些難關(guān)?
在自動駕駛的傳感器方案中,視覺、激光、毫米波雷達(dá)都在順應(yīng)技術(shù)需求,試圖博得C位。
自動駕駛?cè)谠挘撼S玫狞c(diǎn)云配準(zhǔn)方法以及未來發(fā)展方向
深度學(xué)習(xí)在自動駕駛領(lǐng)域可謂無往不利,點(diǎn)云配準(zhǔn)領(lǐng)域也不例外。基于深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法不斷被提出,包括PointNetLK、DCP、IDAM、RPM-Ne...
司機(jī)們在一個(gè)復(fù)雜的場景中駕駛,且同時(shí)基本保持安全。在于同一環(huán)境下的其他道路參與者近距離行駛或交互的情況下,在無法掌握其他車輛的全部行駛意圖的情況下,人類...
2019-07-07 標(biāo)簽:自動駕駛 3.1k 0
RRT 算法是一種對狀態(tài)空間隨機(jī)采樣的算法,通過對采樣點(diǎn)進(jìn)行碰撞檢測,避免了對空間的精確建模帶來的大計(jì)算量,能夠有效地解決高維空間和復(fù)雜約束的路徑規(guī)劃問...
方案分享 | ADAS時(shí)空融合數(shù)據(jù)采集方案
隨著傳感器數(shù)量的增加和數(shù)據(jù)規(guī)模的指數(shù)級增長,行業(yè)正面臨一系列挑戰(zhàn):多源傳感器數(shù)據(jù)的時(shí)間同步難題、復(fù)雜數(shù)據(jù)格式的適配、測量技術(shù)的靈活性不足、設(shè)備集成周期冗...
2025-04-16 標(biāo)簽:傳感器數(shù)據(jù)采集雷達(dá) 3.1k 0
隨著ADAS從L2階段向L3遞進(jìn),攝像頭在汽車上數(shù)量會越來越多,應(yīng)用也會越來越廣。除了對傳感器和處理器的高要求,也對電源管理IC提出更高的要求。
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