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無人駕駛汽車怎么實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛呢?

傳感器技術(shù) ? 來源:傳感器技術(shù) ? 作者:傳感器技術(shù) ? 2021-01-04 10:06 ? 次閱讀
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無人駕駛汽車怎么實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛呢?這背后一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)就是LiDAR,即激光雷達(dá)傳感器,俗稱光達(dá),它也被稱為無人駕駛汽車的眼睛。

激光雷達(dá),英文全稱為Light Detection And Ranging,簡稱LiDAR,即光探測與測量,是一種集激光、全球定位系統(tǒng)(GPS)和IMU(Inertial Measurement Unit,慣性測量裝置)三種技術(shù)于一身的系統(tǒng),用于獲得數(shù)據(jù)并生成精確的DEM(數(shù)字高程模型)。這三種技術(shù)的結(jié)合,可以高度準(zhǔn)確地定位激光束打在物體上的光斑,測距精度可達(dá)厘米級(jí),激光雷達(dá)最大的優(yōu)勢就是“精準(zhǔn)”和“快速、高效作業(yè)”。它是一種用于精確獲得三維位置信息的傳感器,其在機(jī)器中的作用相當(dāng)于人類的眼睛,能夠確定物體的位置、大小、外部形貌甚至材質(zhì)。

LiDAR通過測量激光信號(hào)的時(shí)間差、相位差確定距離,通過水平旋轉(zhuǎn)掃描或相控掃描測角度,并根據(jù)這兩個(gè)數(shù)據(jù)建立二維的極坐標(biāo)系;再通過獲取不同俯仰角度的信號(hào)獲得第三維的高度信息。

高頻激光可在一秒內(nèi)獲取大量(106-107數(shù)量級(jí))的位置點(diǎn)信息(稱為點(diǎn)云),并根據(jù)這些信息進(jìn)行三維建模。除了獲得位置信息外,它還可通過激光信號(hào)的反射率初步區(qū)分不同材質(zhì)。

激光雷達(dá)是自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵技術(shù)

Lidar大致分為機(jī)載和地面兩大類應(yīng)用,其中機(jī)載激光雷達(dá)是一種安裝在飛機(jī)上的機(jī)載激光探測和測距系統(tǒng),可以量測地面物體的三維坐標(biāo)。早在上世紀(jì)七十年代,由美國航天局研發(fā),LIDAR測繪技術(shù)空載激光掃瞄技術(shù)開始了發(fā)展,并且速度飛快,約在1995年開始商業(yè)化。

除了軍事領(lǐng)域的應(yīng)用,激光雷達(dá)也迅速向民用市場擴(kuò)展。其中,無人駕駛可以說是最熱門的一個(gè)應(yīng)用。

將Lidar應(yīng)用于自動(dòng)駕駛,要追溯到美國的DARPA(美國國防高等研究計(jì)劃署),它每年都會(huì)舉辦無人駕駛汽車挑戰(zhàn)賽,在2007年的DARPA挑戰(zhàn)賽上,7支參賽隊(duì)伍中的6支都采用了Velodyne公司設(shè)計(jì)的Lidar,最終的第一二名就出自這六只參賽隊(duì)。這引起了準(zhǔn)備研發(fā)無人駕駛車的谷歌的注意,之后谷歌組建了隊(duì)伍,據(jù)稱,最初的人員就來自這些參賽隊(duì)員。谷歌于2009年推出無人駕駛汽車項(xiàng)目,在其無人車原型中使用的就是Velodyne公司的Lida。

激光雷達(dá)在無人車市場的應(yīng)用

近幾年,無人駕駛汽車市場發(fā)展火熱,谷歌之后,百度、Uber等主流無人駕駛汽車研發(fā)團(tuán)隊(duì)都在使用激光雷達(dá)作為傳感器之一,與圖像識(shí)別等技術(shù)搭配使用,使汽車實(shí)現(xiàn)對路況的判斷。

傳統(tǒng)的汽車廠商也紛紛開始研發(fā)無人駕駛汽車,包括大眾、日產(chǎn)、豐田等公司都在研發(fā)和測試無人駕駛汽車技術(shù),他們也都采用了激光雷達(dá)。

激光雷達(dá)的特點(diǎn)

Lidar系統(tǒng)測量3D空間中每個(gè)像素到發(fā)射器間的距離和方向,通過傳感器創(chuàng)造出真實(shí)世界完整的3D模型。操作Lidar系統(tǒng)的基本方法是發(fā)射一束激光,然后測量光在物體表面反射而返回來的信號(hào)。Lidar模塊接收到反射回來的信號(hào)所需的時(shí)間提供了一種直接測量Lidar系統(tǒng)與物體之間的距離的手段。關(guān)于物體的額外的信息,比如它的速率或材料成分,也可以通過測量反射回來的信號(hào)中的某些特性而得以確定,這些特性包括誘導(dǎo)多普勒頻移(induced Doppler shift)。最后,通過操控發(fā)射出去的光,可以測量出環(huán)境中許多不同的點(diǎn),從而創(chuàng)建出完整的3D模型。

激光雷達(dá)(LiDAR)類似于雷達(dá)(radar),但是分辨率更高,因?yàn)楣獾牟ㄩL大約比無線電的波長小10萬倍。它可以區(qū)分真實(shí)移動(dòng)中的行人和人物海報(bào)、在三維立體的空間中建模、檢測靜態(tài)物體、精確測距。

Lidar是通過發(fā)射激光束來探測目標(biāo)位置、速度等特征量的雷達(dá)系統(tǒng),具有測量精度高、方向性好等優(yōu)點(diǎn),具體如下:

1、具有極高的分辨率

激光雷達(dá)工作于光學(xué)波段,頻率比微波高2~3個(gè)數(shù)量級(jí)以上,因此,與微波雷達(dá)相比,激光雷達(dá)具有極高的距離分辨率、角分辨率和速度分辨率;

2、抗干擾能力強(qiáng)

激光波長短,可發(fā)射發(fā)散角非常小(μrad量級(jí))的激光束,多路徑效應(yīng)小(不會(huì)形成定向發(fā)射,與微波或者毫米波產(chǎn)生多路徑效應(yīng)),可探測低空/超低空目標(biāo);

3、獲取的信息量豐富

可直接獲取目標(biāo)的距離、角度、反射強(qiáng)度、速度等信息,生成目標(biāo)多維度圖像;

4、可全天時(shí)工作

激光主動(dòng)探測,不依賴于外界光照條件或目標(biāo)本身的輻射特性。它只需發(fā)射自己的激光束,通過探測發(fā)射激光束的回波信號(hào)來獲取目標(biāo)信息。

但是激光雷達(dá)最大的缺點(diǎn)——容易受到大氣條件以及工作環(huán)境的煙塵的影響,要實(shí)現(xiàn)全天候的工作環(huán)境是非常困難的事情。

激光雷達(dá)的原理與結(jié)構(gòu)

與雷達(dá)原理相似,激光雷達(dá)使用的技術(shù)是飛行時(shí)間(TOF,Time of Flight)。具體而言,就是根據(jù)激光遇到障礙物后的折返時(shí)間,計(jì)算目標(biāo)與自己的相對距離。激光光束可以準(zhǔn)確測量視場中物體輪廓邊沿與設(shè)備間的相對距離,這些輪廓信息組成所謂的點(diǎn)云并繪制出3D環(huán)境地圖,精度可達(dá)到厘米級(jí)別,從而提高測量精度。

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想象一下,當(dāng)發(fā)出光脈沖時(shí)啟動(dòng)秒表,然后當(dāng)光脈沖(從遇到的第一個(gè)物體反射出來)返回時(shí)停止計(jì)時(shí)器。通過測量激光的“飛行時(shí)間”,并且知道脈沖行進(jìn)的速度,就可以計(jì)算距離。光以每秒30萬千米的速度傳播,因此需要非常高精度的設(shè)備來產(chǎn)生關(guān)于距離的數(shù)據(jù)。

為了產(chǎn)生完整的點(diǎn)云,傳感器必須能夠非常快速地對整個(gè)環(huán)境進(jìn)行采樣。激光雷達(dá)能夠做到這一點(diǎn)的一種方式是通過在單個(gè)發(fā)射器/接收器上使用非常高的采樣率。每個(gè)發(fā)射器每秒發(fā)射數(shù)萬或數(shù)十萬個(gè)激光脈沖。這意味著,多達(dá)100000個(gè)激光脈沖在1秒內(nèi)完成從激光器單元上的發(fā)射器到被測量的物體的往返行程,并返回到激光雷達(dá)單元上位于發(fā)射器附近的接收器。

然而,固定線不足以映射整個(gè)環(huán)境——它只是在非常集中的區(qū)域給出非常清晰的分辨率。因此,許多激光雷達(dá)系統(tǒng)使用旋轉(zhuǎn)組件或旋轉(zhuǎn)鏡來使線圍繞環(huán)境進(jìn)行360度掃描。常見的策略包括使單個(gè)發(fā)射器和接收器向上或下偏轉(zhuǎn)使激光器視野覆蓋范圍更大。例如,Velodyne的64線激光雷達(dá)系統(tǒng)具有26.8度的垂直視角(通過旋轉(zhuǎn)使其擁有360的度水平視角)。這個(gè)激光雷達(dá)可以從50米開外看到一個(gè)12米高的物體的頂部。

下圖中可以看到,距離激光雷達(dá)的遠(yuǎn)近不同,點(diǎn)云的疏密程度也不相同,這是由于數(shù)據(jù)保真度隨著距離而下降。雖然它不是完美的,但是較高分辨率可用于較近的物體,因?yàn)殡S著到傳感器的距離增加,發(fā)射器之間的角度(例如,2度)會(huì)導(dǎo)致這些點(diǎn)帶之間的間隔更大。

ADAS系統(tǒng)中,激光雷達(dá)通過透鏡、激光發(fā)射及接收裝置,基于TOF飛行時(shí)間原理獲得目標(biāo)物體位置、移動(dòng)速度等特征數(shù)據(jù)并將其傳輸給數(shù)據(jù)處理器;同時(shí),汽車的速度、加速度、方向等特征數(shù)據(jù)也將通過CAN總線傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理器;數(shù)據(jù)處理器對目標(biāo)物體及汽車本身的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理并根據(jù)處理結(jié)果發(fā)出相應(yīng)的被動(dòng)警告指令或主動(dòng)控制指令,以此實(shí)現(xiàn)輔助駕駛功能。

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下圖展現(xiàn)的是谷歌無人駕駛公司W(wǎng)aymo在汽車上使用的激光雷達(dá)的布局:

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激光雷達(dá)的分類

激光雷達(dá)按有無機(jī)械旋轉(zhuǎn)部件分類,包括機(jī)械激光雷達(dá)和固態(tài)激光雷達(dá)。機(jī)械激光雷達(dá)帶有控制激光發(fā)射角度的旋轉(zhuǎn)部件,而固態(tài)激光雷達(dá)則依靠電子部件來控制激光發(fā)射角度,無需機(jī)械旋轉(zhuǎn)部件。

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機(jī)械激光雷達(dá)由光電二極管MEMS反射鏡、激光發(fā)射接受裝置等組成,其中機(jī)械旋轉(zhuǎn)部件是指圖中可360°控制激光發(fā)射角度的MEMS發(fā)射鏡。

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固態(tài)激光雷達(dá)與機(jī)械雷達(dá)不同,它通過光學(xué)相控陣列(OpticalPhasedArray)、光子集成電路(PhotonicIC)以及遠(yuǎn)場輻射方向圖(FarFieldRadiationPattern)等電子部件代替機(jī)械旋轉(zhuǎn)部件實(shí)現(xiàn)發(fā)射激光角度的調(diào)整。

光學(xué)相控陣和微波相控陣是一個(gè)原理,利用的是光的相干干涉,出現(xiàn)了相位差,也就出現(xiàn)了干涉峰。所以如何讓通過器件后光產(chǎn)生相位差是研究的重點(diǎn),這就需要找到合適的材料和激發(fā)方法。現(xiàn)在的激發(fā)方法主要是電光掃描,也就是通過加電使材料產(chǎn)生相位差。現(xiàn)在兩種比較熱,一個(gè)是光波導(dǎo)陣列,一個(gè)是MEMS器件的,MEMS器件這個(gè)優(yōu)點(diǎn)是掃描的速度快,但是感覺不是那么必要,因?yàn)槠款i還是在掃描角度這兒,所以現(xiàn)在MEMS原理的商業(yè)產(chǎn)品還沒有看到。

光波導(dǎo)陣列通過加電方式來實(shí)現(xiàn)光束掃描,利用光波導(dǎo)電光效應(yīng),對波導(dǎo)芯層加載電壓,使每個(gè)波導(dǎo)芯層具有不同的附加折射率,波束得以在波導(dǎo)陣元輸出截面光場具有不同的附加相位差,相位差按一定規(guī)律分布可引起輸出光速的偏轉(zhuǎn)。通過相位差按照一定規(guī)律分布輸出,從而實(shí)現(xiàn)光束的掃描。

固態(tài)激光雷達(dá)優(yōu)勢:響應(yīng)速度快,控制電壓低,掃描角度大,價(jià)格低。

由于內(nèi)部結(jié)構(gòu)有所差別,兩種激光雷達(dá)的體積大小也不盡相同。機(jī)械激光雷達(dá)體積較大、價(jià)格昂貴、測量精度相對較高,一般置于汽車外部。固態(tài)激光雷達(dá)尺寸較小、性價(jià)比較高、測量精度相對低一些,但可隱藏于汽車車體內(nèi),不會(huì)破壞外形美觀。

根據(jù)線束數(shù)量的多少,激光雷達(dá)又可分為單線束激光雷達(dá)與多線束激光雷達(dá)。

顧名思義,單線束激光雷達(dá)掃描一次只產(chǎn)生一條掃描線,其所獲得的數(shù)據(jù)為2D數(shù)據(jù),因此無法區(qū)別有關(guān)目標(biāo)物體的3D信息。不過, 由于單線束激光雷達(dá)具有測量速度快、數(shù)據(jù)處理量少等特點(diǎn), 多被應(yīng)用于安全防護(hù)、地形測繪等領(lǐng)域。

傳統(tǒng)的激光雷達(dá)掃描視場非常小,如果想360度的觀察周圍,怎么辦?最自然的辦法就是多搞幾束激光,線數(shù)越多覆蓋的角度越大。

多線束激光雷達(dá)掃描一次可產(chǎn)生多條掃描線,目前市場上多線束產(chǎn)品包括4線束、8線束、16線束、32線束、64線束等,其細(xì)分可分為2.5D激光雷達(dá)及3D激光雷達(dá)。2.5D激光雷達(dá)與3D激光雷達(dá)最大的區(qū)別在于激光雷達(dá)垂直視野的范圍,前者垂直視野范圍一般不超過10°,而后者可達(dá)到30°甚至40°以上,這也就導(dǎo)致兩者對于激光雷達(dá)在汽車上的安裝位置要求有所不同。

激光雷達(dá)的參數(shù)指標(biāo)

測量距離、測量精度、測量速率、角度分辨率是決定三維激光雷達(dá)性能的幾個(gè)重要指標(biāo)。

例如,在無人駕駛汽車這個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域,對激光雷達(dá)的探測距離是有要求的。比如說高速公路上要能夠檢測到前方車輛,還有在十字路口上,要能夠觀測馬路對面的汽車。

有趣的是,精度不是越高越好。激光雷達(dá)獲取的的數(shù)據(jù)可以進(jìn)行障礙物識(shí)別、動(dòng)態(tài)物體檢測及定位,如果精度太差就無法達(dá)到以上目的;但是,精度太好也有問題,高精度對激光雷達(dá)的硬件提出很大的要求,計(jì)算量會(huì)非常大,成本也會(huì)非常高。所以精度應(yīng)該是適中就好。

還有一點(diǎn)不能忽視的是角分辨率,角分辨率決定打出去后的兩個(gè)激光點(diǎn)之間的距離。單點(diǎn)測距精度達(dá)到后,如果打到物體表面兩點(diǎn)間距離(點(diǎn)位)太遠(yuǎn),測距精度也就失去意義了。

激光雷達(dá)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)

機(jī)遇

激光雷達(dá)在智能機(jī)器生態(tài)系統(tǒng)中有很多機(jī)遇。與使用二維圖像相比,點(diǎn)云能夠更容易的被計(jì)算機(jī)使用,用于構(gòu)建物理環(huán)境的三維形象——二維圖像是人腦最容易理解的數(shù)據(jù),而對于計(jì)算機(jī)來說,點(diǎn)云是最容易理解的。

二維激光雷達(dá)掃描器可在戶外使用,并專為移動(dòng)、低功耗應(yīng)用而設(shè)計(jì)。它只用了競爭對手近四分之一的成本,這將給這類傳感器帶來全新的應(yīng)用(我們在很多其他類型的傳感器中已經(jīng)看到過這樣的現(xiàn)象)。二維激光雷達(dá)也可以被搭載到另一個(gè)旋轉(zhuǎn)的元件上以產(chǎn)生環(huán)境中完整的三維點(diǎn)云。

其他公司正在尋求降低系統(tǒng)成本的其他策略,例如Quanergy的固態(tài)激光雷達(dá)。該系統(tǒng)大體與上文已介紹的系統(tǒng)相同,然而,與使用旋轉(zhuǎn)光學(xué)器件來移動(dòng)光束不同的是,它們使用“相控陣列光學(xué)系統(tǒng)”來引導(dǎo)激光脈沖的方向,它可以在某一方向上釋放一個(gè)激光脈沖,而讓下一個(gè)脈沖(1微秒之后)瞄準(zhǔn)視野中的其它地方。

它能夠?qū)崟r(shí)關(guān)注視野范圍內(nèi)看似移動(dòng)的物體,這是對人類駕駛員的模仿——后者能及時(shí)注意到即將進(jìn)入汽車所行駛的道路的障礙物。Quanergy系統(tǒng)被設(shè)計(jì)為能在沒有機(jī)械移動(dòng)的情況下做到這一點(diǎn),并且每秒采樣大約100萬個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)——這與64線旋轉(zhuǎn)激光雷達(dá)的速度相當(dāng),卻能顯著降低成本。它另一個(gè)優(yōu)勢是更容易被集成在反光鏡和保險(xiǎn)杠等其他汽車部件上。

另外,更大和功率更高的系統(tǒng)也正在開發(fā)中,它可以從在3萬英尺高度飛行的飛機(jī)上對地面成像,其分辨率足以能夠看到地面上的車輛。雖然這些系統(tǒng)的市場需求更小,且成本更高,但其發(fā)展將繼續(xù)降低傳感器技術(shù)的整體成本。

挑戰(zhàn)

1、材質(zhì)

由于激光雷達(dá)基于對激光脈沖返回傳感器所需時(shí)間的測量,因此高反射率的表面會(huì)帶來問題。大多數(shù)材料從微觀水平上看表面粗糙,并且向所有方向散射光;這類散射光的一小部分返回到傳感器,并且足以產(chǎn)生距離數(shù)據(jù)。然而,如果表面反射率非常高,光就會(huì)向遠(yuǎn)離傳感器的方向散射,那么這一區(qū)域的點(diǎn)云就會(huì)不完整。

2、環(huán)境

空氣中的環(huán)境也可以對激光雷達(dá)讀數(shù)造成影響。記錄顯示,大霧和大雨會(huì)減弱發(fā)射的激光脈沖而對激光雷達(dá)造成影響。為了解決這些問題,較大功率的激光器投入使用,但它對于較小的、移動(dòng)或?qū)β拭舾械膽?yīng)用來說并不是一個(gè)好的解決方案。

3、行駛速度

激光雷達(dá)系統(tǒng)面臨的另一個(gè)挑戰(zhàn)是旋轉(zhuǎn)時(shí)的刷新率相對較慢。系統(tǒng)的刷新速率受復(fù)雜的光學(xué)器件旋轉(zhuǎn)速度的限制。激光雷達(dá)系統(tǒng)最快的旋轉(zhuǎn)速率大約是10Hz,這限制了數(shù)據(jù)流的刷新速率。當(dāng)傳感器旋轉(zhuǎn)時(shí),以60英里/小時(shí)行駛的汽車在1/10秒內(nèi)行進(jìn)8.8英尺,因此傳感器對于在汽車駛過期間在這8.8英尺內(nèi)發(fā)生的變化基本上是看不清的。更重要的是,激光雷達(dá)覆蓋的范圍(在完美條件下)為100-120米,這對于以60英里/小時(shí)行駛的汽車來說僅相當(dāng)于不到4.5秒的行駛時(shí)間。

4、成本

也許對于激光雷達(dá)來說,高昂的設(shè)備成本是它需要克服的最大挑戰(zhàn)。盡管自該技術(shù)得到應(yīng)用以來其成本已大幅降低,但仍然是它被大范圍采用的一個(gè)重要障礙。對于主流汽車工業(yè)來說,一個(gè)價(jià)值2萬美元的傳感器將無法被市場接受。伊隆·馬斯克說:“我不認(rèn)為它對于汽車的發(fā)展是有意義的,我認(rèn)為它不是必須的。”

5、屬性識(shí)別

雖然我們將激光雷達(dá)視為計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)組件,但點(diǎn)云卻是完全基于幾何呈現(xiàn)的。相反,人眼除了形狀之外還能識(shí)別物體的其他物理屬性,比如顏色和紋理。現(xiàn)在的激光雷達(dá)系統(tǒng)不能區(qū)分紙袋和巖石之間的差別,而這本應(yīng)是傳感器理解和試圖避開障礙物時(shí)考慮的因素。

6、黑客攻擊

激光雷達(dá)發(fā)出去的激光本身是沒有編碼的。所以接收器自己本身是沒辦法識(shí)別到底這束光線是它隔壁發(fā)射器發(fā)射出去的還是干擾信號(hào)。黑客攻擊指的是采取模擬車輛、行人的信號(hào),反饋給激光雷達(dá)造成周圍存在障礙物假象的攻擊手法。最終會(huì)導(dǎo)致汽車被強(qiáng)制減速或者剎車。

對激光雷達(dá)廠商而言,可以從兩個(gè)角度去抵御黑客的攻擊:如提高激光發(fā)射頻率,高速激光發(fā)射頻率在幾個(gè)微秒,黑客的模擬信號(hào)就很難選擇什么時(shí)候去發(fā)射干擾信號(hào)為接收器接收。另外,通過算法做一些錯(cuò)誤判斷,參考之前幾頻數(shù)據(jù)過濾掉干擾數(shù)據(jù)。

激光雷達(dá)只是用于給計(jì)算機(jī)提供物理環(huán)境數(shù)據(jù)的眾多傳感器之一,但是生成的數(shù)據(jù)是計(jì)算機(jī)最容易理解的,并且它也將變得更便宜。Velodyne銷售和市場總監(jiān)Wolfgang Juchmann稱,激光雷達(dá)的成本在過去7年里下降了10倍。得益于成本的降低,我們將不斷看到新的潛在應(yīng)用領(lǐng)域。

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原文標(biāo)題:探秘?zé)o人駕駛汽車的眼睛——光達(dá)

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    什么是低速無人駕駛,讓你一分鐘秒懂 #無人駕駛 #5g無人駕駛 #低速無人駕駛

    無人駕駛
    星創(chuàng)易聯(lián)
    發(fā)布于 :2025年06月05日 15:27:49

    為什么聊自動(dòng)駕駛的越來越多,聊無人駕駛的越來越少?

    自動(dòng)駕駛有什么區(qū)別?為什么現(xiàn)在一直都在聊自動(dòng)駕駛,卻鮮少有企業(yè)提無人駕駛?今天智駕最前沿就圍繞這個(gè)話題和大家簡單聊聊。 自動(dòng)駕駛無人駕駛
    的頭像 發(fā)表于 02-23 10:52 ?520次閱讀
    為什么聊<b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>的越來越多,聊<b class='flag-5'>無人駕駛</b>的越來越少?

    UWB模塊如何助力無人駕駛技術(shù)

    無人駕駛技術(shù)飛速發(fā)展的今天,精確的定位和通信能力成為了實(shí)現(xiàn)安全、高效自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵。超寬帶(UWB)技術(shù)以其獨(dú)特的優(yōu)勢,正在成為這一領(lǐng)域的新寵。 一、UWB技術(shù)簡介 超寬帶技術(shù)是一種無線通信技術(shù)
    的頭像 發(fā)表于 10-31 14:05 ?882次閱讀

    美國自動(dòng)駕駛:十年磨一劍,搶占智能未來先機(jī)

    在最近于加利福尼亞州舉行的特斯拉發(fā)布會(huì)上,馬斯克揭曉了一項(xiàng)宏偉藍(lán)圖:預(yù)計(jì)在2025年,美國兩個(gè)州將率先實(shí)現(xiàn)無人監(jiān)督的完全自動(dòng)駕駛,標(biāo)志著汽車行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的新里程碑。此次發(fā)布會(huì)亮點(diǎn)紛呈
    的頭像 發(fā)表于 10-30 11:16 ?1167次閱讀

    自動(dòng)駕駛汽車安全嗎?

    隨著未來汽車變得更加互聯(lián),汽車逐漸變得更加依賴技術(shù),并且逐漸變得更加自動(dòng)化——最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛,了解自動(dòng)
    的頭像 發(fā)表于 10-29 13:42 ?1073次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b><b class='flag-5'>汽車</b>安全嗎?

    自動(dòng)駕駛技術(shù)的典型應(yīng)用 自動(dòng)駕駛技術(shù)涉及到哪些技術(shù)

    自動(dòng)駕駛技術(shù)的典型應(yīng)用 自動(dòng)駕駛技術(shù)是一種依賴計(jì)算機(jī)、無人駕駛設(shè)備以及各種傳感器,實(shí)現(xiàn)汽車自主行駛的技術(shù)。它通過使用人工智能、視覺計(jì)算、雷達(dá)
    的頭像 發(fā)表于 10-18 17:31 ?1853次閱讀

    特斯拉推出無人駕駛Model Y

    德克薩斯州和加利福尼亞州啟動(dòng)無人監(jiān)督的完全自動(dòng)駕駛(FSD)功能。 此外,CyberCab無人駕駛出租車也亮相發(fā)布會(huì),
    的頭像 發(fā)表于 10-11 16:05 ?1591次閱讀

    文遠(yuǎn)知行獲加州無人駕駛汽車載人測試許可

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    的頭像 發(fā)表于 08-14 17:42 ?830次閱讀

    通用汽車旗下Cruise據(jù)悉計(jì)劃年內(nèi)恢復(fù)完全自動(dòng)駕駛服務(wù)

    通用汽車旗下的無人駕駛部門Cruise正加速推進(jìn)其業(yè)務(wù)恢復(fù)計(jì)劃,據(jù)知情人士透露,該部門目標(biāo)在今年晚些時(shí)候恢復(fù)運(yùn)行完全自動(dòng)駕駛的乘車服務(wù),并計(jì)劃在2025年初正式對此服務(wù)進(jìn)行收費(fèi)。這一消息為自動(dòng)
    的頭像 發(fā)表于 07-29 17:53 ?969次閱讀

    FPGA在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有哪些優(yōu)勢?

    對實(shí)時(shí)性要求極高,任何延遲都可能導(dǎo)致安全事故。FPGA的硬件特性使得其能夠實(shí)現(xiàn)極低的延遲,確保自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)響應(yīng)環(huán)境變化并做出正確的決策。 高能效比: 盡管FPGA的功耗相對于一些專用處理器可能
    發(fā)表于 07-29 17:11

    FPGA在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有哪些應(yīng)用?

    低,適合用于實(shí)現(xiàn)高效的圖像算法,如車道線檢測、交通標(biāo)志識(shí)別等。 雷達(dá)和LiDAR處理:自動(dòng)駕駛汽車通常會(huì)使用雷達(dá)和LiDAR(激光雷達(dá))等多種傳感器來獲取環(huán)境信息。FPGA能夠協(xié)助完成這些傳感器
    發(fā)表于 07-29 17:09

    自動(dòng)駕駛汽車傳感器有哪些

    自動(dòng)駕駛汽車傳感器是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛功能的關(guān)鍵組件,它們通過采集和處理車輛周圍環(huán)境的信息,為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供必要的感知和決策依據(jù)。以下是對
    的頭像 發(fā)表于 07-23 16:00 ?3240次閱讀

    無人駕駛汽車需謹(jǐn)慎應(yīng)對及存在的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)

    自動(dòng)駕駛領(lǐng)域正穩(wěn)步前行。然而,筆者認(rèn)為,我國無人駕駛汽車產(chǎn)業(yè)當(dāng)前的核心任務(wù)仍應(yīng)聚焦于技術(shù)創(chuàng)新與加速技術(shù)成熟,同時(shí)需謹(jǐn)慎應(yīng)對測試與應(yīng)用階段潛在的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)。
    的頭像 發(fā)表于 07-13 16:51 ?2972次閱讀

    自動(dòng)駕駛的研發(fā)為無人駕駛的應(yīng)用鋪設(shè)了堅(jiān)實(shí)基石

    經(jīng)過十多年的深耕細(xì)作,我國在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的研發(fā)、技術(shù)創(chuàng)新及政策扶持下,迎來了顯著的加速發(fā)展期,為無人駕駛車輛的廣泛應(yīng)用鋪設(shè)了堅(jiān)實(shí)的基石。步入2024年,從國家高層到地方層面,密集的政策紅利持續(xù)釋放,為自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)注入了強(qiáng)勁動(dòng)力。
    的頭像 發(fā)表于 07-13 15:20 ?1428次閱讀
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