99精品国产福久久久久久,国产亚洲欧美精品久久久,99久久精品国产免费看,日韩国产成人无码AV毛片蜜柚 ,亚洲精品乱码久久久久久,激情综合婷婷丁香五月蜜桃,激情av在线,国产午夜理论高清不卡视频,欧美熟妇与小伙性欧美交,欧美日韩第一区麻豆国产在线

我們經常會想未來會是什么樣子？會在時間長河中穿梭于過去，未來？還是會帶著全家人進行一趟充滿刺激的星際旅行？啥？你這是要上天吶！

那么我們來個靠譜的。

幾年后的某一天......無人駕駛闖入我們的生活......

屆時，我們可以在車上打電玩，睡懶覺，甚至用不知道“多少D”的眼鏡看“宇宙大片”。茫茫多的國家已經在研究無人駕駛這項技術了，相關測試品也陸續出世。無人駕駛是智能汽車發展的終極階段，它實際是一種輪式移動機器人。自動駕駛汽車從根本上改變了傳統的“人——車——路”閉環控制方式，將無法用規則嚴格約束的駕駛員從該閉環系統中請出去，從而大大提高了交通系統的效率和安全性，是汽車工業發展的革命性產物。

實際上，無人駕駛這一話題是全球性的。綜合BBC等多家媒體信息，美國當地時間1月14日，美國運輸部(DOT)部長安東尼·?？怂勾砻绹荚谖磥硎暝跓o人駕駛領域投資40億美元的扶持政策。同時，美國交通部轄下的國家公路交通安全管理局(NHTSA)宣布在兩年內豁免整個行業2500輛汽車遵循現行相關交通安全規定，也就是允許這部分車輛在沒有配備司機的情況下上路測試。美國運輸部長安東尼·?？怂贡硎?，“該計劃旨在幫助制造商、科技公司在未來十年中開發出更加安全、智能化的車輛。這也是現任總統奧巴馬的計劃，讓美國在未來的運輸中能夠占領先機。”

據日本共同社報道，聯合國談判相關人士表示，關于全球汽車廠商推進研發的自動駕駛系統，制定汽車國際規則的聯合國機構已開始制定安全法規，預計日本和德國將提出方案，關于高速公路的行駛法規最早將在2017年3月獲得通過。成員國將遵照國際法規完善國內法。

《每日經濟新聞》記者注意到，谷歌在無人駕駛方面早有耕耘。據Wired報道，谷歌最新提供給DMV(美國機動車輛管理局)的報告顯示，2014年9月以來，谷歌無人駕駛汽車已經行駛了680萬公里，谷歌無人駕駛汽車總共“主動脫離無人駕駛狀態”272次。官方詳細數據還指出，最有可能發展成事故的13次情況中，有8次發生在2014年，剩下5次發生在2015年。而2014年和2015年無人駕駛汽車的行駛里程分別是8.5萬公里和59.5萬公里，表現提升的服務還是相當大的。谷歌提出，無人駕駛汽車的自動駕駛時間百分比一直在穩定增加。

在2016 CES(國際消費類電子產品展覽會)上，無人駕駛同樣受到空前關注。據不完全統計，多達13家車企參展，包括奧迪、寶馬等制造商。另外，百度的無人駕駛車也已在國內首次實現在城市、環路及高速道路混合路況下的全自動駕駛。

就在去年10月份的全國大眾創業萬眾創新活動上，依迅的自動駕駛汽車也走入大眾視野。

依迅自動駕駛汽車有三大亮點。第一：低成本、高可靠性；第二：真正形成了“人、車、路”協同效應技術的融合；第三：結合了國內車廠、汽車零部件廠、科研機構及運營服務商，形成了一套可商業化落地的自動安全駕駛系統。

這三大亮點，真正形成了“人、車、路”在“5G、北斗高精度”新型實用技術下的實時聯動，能夠實時的形成“人車、車路、車車”協同數據聯通，從而真正實現可商業化運營的自動駕駛。依迅自動駕駛汽車目標旨在將普通車輛當成互聯設備來對待，這樣就可以通過云端進行各種更新和功能改進。

下面談談自動駕駛汽車中幾個關鍵技術。

環境感知

傳感器探測環境信息，只是將探測的物理量進行了有序排列與存儲。此時計算機并不知道這些數據映射到真實環境中是什么物理含義。因此需要通過適當的算法從探測得到的數據中挖掘出我們關注的數據并賦予物理含義，從而達到感知環境的目的。

比如我們在駕駛車輛時眼睛看前方，可以從環境中分辨出我們當前行駛的車道線。若要讓機器獲取車道線信息，需要攝像頭獲取環境影像，影像本身并不具備映射到真實環境中的物理含義，此時需要通過算法從該影像中找到能映射到真實車道線的影像部分，賦予其車道線含義。

自動駕駛車輛感知環境的傳感器繁多，常用的有：攝像頭、激光掃描儀、毫米波雷達以及超聲波雷達等。針對不同的傳感器，采用的感知算法會有所區別，跟傳感器感知環境的機理是有關系的。每一種傳感器感知環境的能力和受環境的影響也各不相同。比如攝像頭在物體識別方面有優勢，但是距離信息比較欠缺，基于它的識別算法受天氣、光線影響也非常明顯。激光掃描儀及毫米波雷達，能精確測得物體的距離，但是在識別物體方面遠弱于攝像頭。同一種傳感器因其規格參數不一樣，也會呈現不同的特性。長距離毫米波雷達探測距離長達200米，角度范圍較小（±10度），而中距離雷達探測距離為60米，角度范圍較大（±45度）。

為了發揮各自傳感器的優勢，彌補它們的不足，傳感器信息融合是未來的趨勢。事實上，已經有零部件供應商做過此事，比如德爾福開發的攝像頭與毫米波雷達組合感知模塊已應用到量產車上。

行為規劃

說到行為規劃也許大家會比較陌生，我們可以先從路徑規劃開始講講。路徑規劃的概念在機器人中使用比較普遍，一般定義為：在具有障礙物的環境中，按照一定的評價標準，尋找一條從起始狀態到目標狀態的無碰撞路徑。對于無人車來講，若確定了目標地點的車輛位姿，車輛具體以怎樣一條運動路徑行駛到目標地點，即為路徑規劃。

路徑規劃其實包含大范圍不考慮運動細節的全局路徑規劃以及具體到運動軌跡的局部路徑規劃。

為了將無人車的局部路徑進行形象地歸類、分析，引入了“行為”的概念。車輛在城市道路自主行駛時，它應具備車道保持、變換車道、路口直行、路口拐彎、掉頭、繞障、智能啟停、自動泊車等駕駛行為。行為的有序排列及有機銜接，方可完成整個自動駕駛任務。

“駕駛行為”是局部路徑中細分出來的行駛單元，當然它的劃分應該是多樣性的，主要取決于算法實現。行為與行為之間會保持相對獨立性，但是行為切換時又具有平滑過渡的特征。車輛行駛中，何時采用何種行為，即為行為規劃（也有稱之為行為決策）。

單個駕駛行為，其實目前很多整車廠或科研院所做了相當多的工作，甚至有的已經推向市場。如特斯拉的車道保持、自動變道、跟車功能，這些都是駕駛行為的具體實例。但是這些行為如何切換，如何過渡，特斯拉將其交給了人。自適應巡航、車道保持、自動變道，都需要駕駛員手動操作后托管給機器，并隨時準備接管駕駛。

人在同樣的工況中駕駛車輛，產生的駕駛行為序列是不一樣的，甚至同一行為的具體執行區別也較大，這跟人的性格、安全意識和當時的心情等有關系。比如，我們在趕時間時，變道次數會增多，超車的安全系數會降低；新手開車時，變道時機把握不好，經常急剎車等；甚至在面臨事故時，是選擇撞車還是撞旁邊的人，不同的人可能有不同的選擇。這些很多屬于人的高級思維，也涉及到法律、倫理道德，目前機器還很難達到這個層次。但是人工智能或許是解決這一問題的突破口。

車輛定位

每一種定位方式都有其局限性，定位方式融合是趨勢。

比如衛星定位系統雖然適用范圍廣、絕對位置精度高，但是其不適用于室內或有遮擋物區域、位置也會隨時間漂移。視覺或激光定位相對位置精度非常高，無位置漂移，但是其受環境影響非常大。將定位技術應用到無人車上時，衛星定位可以解決大范圍絕對位置定位、高速公路定位以及其他開闊空間定位問題，但是當車進入隧道、高建筑物路段或室內時，定位信號會不穩定或丟失。這時需要視覺或慣導等室內定位方式去彌補。

自動駕駛汽車進行全自主行駛時，需要解決三個基本問題：1.車輛在哪；2.往哪兒去；3.怎么去。

車輛在哪其實就是對車輛的定位。定位方法有多種，比如衛星定位、地面基站定位、視覺或激光定位以及慣導定位等。目前國內高校無人車使用衛星定位+基站定位方式比較多，后兩種基本沒有涉及到。

車輛定位會直接或間接影響車輛運動控制與行為決策的實現，甚至也是感知環境所需的重要信息。在執行已經規劃出來的運動軌跡時，運動控制算法需要定位信息不斷反饋實際的運動狀態做實時的調整。在進行行為切換時，切換時機需要充分了解到車輛所處交通環境的位置。感知方面，比如利用SLAM技術構建地圖，就需要車輛的相對定位信息。

結束語

自動駕駛汽車是汽車界與機器人界碰撞、融合的產物，它匯集了機電一體化、環境感知、電子與計算機、自動控制以及人工智能等一系列高科技。汽車作為人類重要的交通工具，隨著這些子技術的融合、發展與突破，必將變得越來越智能，最終實現全天候無人駕駛。