无人驾驶五大核心技术

无人驾驶五大核心技术-目录Contents01标题标题标题标题03标题标题标题标题02标题标题标题标题04标题标题标题标题无人驾驶五大核心技术无人驾驶五大核心技术一、识别技术一、识别技术自动驾驶的眼睛是由传感器构成的，包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达，还有红外线、超声波雷达等和人类的眼睛一样，自动驾驶汽车也有它自己的眼睛，用来识别周边的车辆、障碍物、行人等路上的情况但是缺点也不少，比如在夜晚或恶劣的天气下视力就严重下降，也不擅长远距离观察其中，常用的是摄像头，它和人类的眼睛接近，可以看清有颜色的标识、物体，看得懂字体，分得清红绿灯比较常见的是在车顶，像是顶不停旋转的帽子其次是颇富争议的LiDAR，即激光雷达而短板则是无法识别图像和颜色原理很简单，就是通过计算激光束的反射时间和波长，可以完成绘制周边障碍物的3D图一、识别技术还有，毫米波雷达，因为它可以全天候工作，这使得它不可或缺，即便它无法识别高度，分辨率不高，也难以成像1234567但它凭借其穿透尘雾、雨雪的硬本领，站稳一席之地其中与安防最密切相关的当属常见的摄像头了当前，新的人工智能技术使得安防摄像头拥有人脸识别、车牌识别、活体检测等功能，成为推动安防产业发展的变革力量而AI的应用，也使其他行业产生对摄像头的需求，这其中就包括自动驾驶目前主流自动驾驶技术靠两种系统来实现：一是激光雷达系统，但成本过高，推广不易另一个就是视频监控分析系统，这项技术已较为成熟，价格低，易推广一、识别技术1而在自动驾驶所有技术当中，基于视像的技术较为突出，通过视频监控，可以实时分析路况、车辆及行人信息，辅助汽车做出有效、及时的反馈2其中，图像传感器性能决定传输图像质量，没有高质量图像获取与传输，视频分析准确性就无从谈起3视频监控与高质量图像传感器对于自动驾驶汽车来说非常重要4未来，在摄像传感器性能突破、芯片成本下降以及深度学习技术推动下，预计在自动驾驶汽车后视/环视和夜视摄像头、先进驾驶辅助系统、视镜替代和行车记录仪、驾驶/车辆接口等应用中至少应用8-10个摄像头5近年来，汽车领域对视频监控的需求成为拉动安防行业进一步发展的因素一、识别技术车载摄像头处于自动驾驶和车联网双风口，市场规模空间巨大，根据HIS估算，全球车载摄像头出货量将从2014年的2800万个增长到2020年的8300万个，复合增长率达20%01安防企业大举进入自动驾驶领域，很大一部分是以自身先进安防技术为背景，尤其是视频监控技术02一、识别技术1、决策技术通过眼睛识别得到了周边环境，接下来就要充分利用这些信息进行理解分析，决定自己该如何走下一步要完成这项任务的就是最强大脑自动驾驶机器人需要完成大脑中的知识库有两种方式：专家规则式和AI式专家规则式，英文叫rule-based即提前编写好规则，当需要做决定的时候必须严格遵守这些规则举个例子，当准备超车变道时，需要满足以下条件(这是一个假专家，仅供参考)：道路半径大于500R(弯道不变道)跟目标车道上的前后车的距离都在20m以上比后车的车速慢不超过5km/h一、识别技术0102030504等等等等...以上N个条件同时满足时，即可超车变道AI式，就是一直很火的人工智能模仿人类的大脑，通过AI算法对场景进行理解或提前通过大量的犯错积累经验，或事前听某人指点江山通过AI式积累知识库，会让她的反应更加灵活三、定位技术三、定位技术目前，除了主流的用GPS或GNSS(全球卫星导航系统)来定位的方式之外，也有在公路上铺设电磁诱导线等方式来实现定位1234567高精度GPS定位目前来说最大难题是，山区和隧道等地理因素对精度的影响，虽然可以依靠IMU(惯性测量单元)来进行推算，但GPS丢失信号时间过长的话，累计的误差就会比较大另外，自动驾驶专用的3D动态高清地图带给了自动驾驶更多可能性因为有了高清地图，就可以将自己的位置轻松定位在车道上对于未来的车辆来说，确定自身在车道内的位置是基础因此定位和地图构建，成为了一个基础而重要的环节，对于自动驾驶的核心控制系统而言，需要利用感知传感器观察环境，同时根据感知信号对环境的地图构建和自身进行定位而面向自动驾驶的精确控制，定位技术需要的是厘米级定位，确切地知道车辆的位置三、定位技术根据自动驾驶系统所对应的不同，大致可以分为三、定位技术1.基于地标：根据视觉或者激光雷达的定位，与数据库中的特征匹配，确定车辆本体的位置和环境三、定位技术2.基于信号定位：采用外界的位置信号，如卫星系统(GNSS)和5G三、定位技术3.基于惯性导航技术：在了解车辆的位置后，计算车辆的当前位置和方向航位推算的本质是在初始位置上累加位移矢量计算当前位置，它是一个信息累加的过程四、通信安全技术四、通信安全技术试想如果被黑客入侵，控制了你的自动驾驶车，不仅可以监听到你的秘密谈话，还很可能成为杀人工具1234567黑客可以通过影响传感器的数据而影响决策，或直接介入判断机制进而影响行驶轨道关于自动驾驶的安全，一般包括行驶安全、功能安全以及网络安全安全性目前依旧是自动驾驶汽车的一大主要挑战自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和定位系统协同合作，让系统可以在没有人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆但自动驾驶系统的一个不安全"决定"，很可能会危害到人类生命，同时造成巨大的经济损失现在，在自动驾驶汽车呈现出实用化的这一过程中，有关自动驾驶系统的事故已引起各机构的关注四、通信安全技术理论上讲，由于自动驾驶汽车不像人类驾驶员那样容易注意力分散或疲劳，它们其实具有减少路面交通事故的潜力不过，人类在遇到新状况时，无论是反应速度还是反应能力仍然要好很多虽然现阶段我们无法训练自动驾驶汽车熟悉所有可能的交通状况，但工程师们可以向它们提供一种能计算"无事故轨迹"的框架，当然，其前提是其他道路使用者也能合法驾驶自动驾驶车使用安装在车上的传感器和ICT终端来检测和分析周围环境，来控制方向盘和制动随着网联车的发展，各种信息将通过网络实时发送和接收据intel称，自动驾驶车每天将能够处理大约4TB的数据五、人机交互技术五、人机交互技术此外，通过观察分析驾驶员的面部表情和动作，判断其困倦状态，并通过给驾驶员提供感兴趣的话题等方式予以提醒，也是人机交互多样化发展的一