99精品伊人亚洲|最近国产中文炮友|九草在线视频支援|AV网站大全最新|美女黄片免费观看|国产精品资源视频|精彩无码视频一区|91大神在线后入|伊人终合在线播放|久草综合久久中文

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線(xiàn)課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫(xiě)文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

自動(dòng)駕駛和智能交通將有效解決堵車(chē)與車(chē)輛碰撞問(wèn)題

ml8z_IV_Technol ? 來(lái)源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-05-05 10:39 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

目前造成堵車(chē)的原因無(wú)非有兩個(gè):①交通信號(hào)燈;②受司機(jī)自身的情緒、疲勞等生物因素影響的交通流波動(dòng)造成的堵車(chē)。造成車(chē)輛碰撞的最大原因是人的生物因素。而基于車(chē)路協(xié)同與自動(dòng)駕駛的自組織協(xié)同駕駛將有效解決堵車(chē)與車(chē)輛碰撞問(wèn)題。

堵車(chē)和碰撞是怎樣造成的?

造成堵車(chē)的原因

造成堵車(chē)的原因有很多,除去路面施工或一些突發(fā)及特殊狀況,大致有以下幾個(gè)原因:

1. 紅綠燈是造成交通擁擠的主要原因。等待紅燈排隊(duì)的每一輛車(chē)有都有各自加速的過(guò)程,因?yàn)榧铀俨煌瑫r(shí),所以車(chē)與車(chē)之間就存在間隔。因此降低了所有車(chē)通過(guò)紅綠燈的效率。

在等紅燈的時(shí)候司機(jī)常常因?yàn)橥?a target="_blank">手機(jī),而不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)紅燈轉(zhuǎn)為綠燈,當(dāng)后面的車(chē)龍喇叭狂響才能回過(guò)神來(lái)。這種“手機(jī)依賴(lài)癥”可以加長(zhǎng)堵車(chē)時(shí)間 。

2. 交通事故容易造成交通堵塞。在車(chē)流量較大的公路或高速路上,很多司機(jī)都著急趕路,經(jīng)常突然變道或者超車(chē),在這個(gè)過(guò)程中由于車(chē)速過(guò)快,司機(jī)反映不及時(shí),很容易造成車(chē)輛碰撞,從而停在公路或高速上造成擁堵,小編五一回來(lái)一共兩百來(lái)公里的高速上,竟然發(fā)生了5起交通事故,經(jīng)過(guò)小編的觀察,很多司機(jī)著急往回趕路經(jīng)常變道或超車(chē),還有的司機(jī)經(jīng)常走緊急車(chē)道,小編心里無(wú)數(shù)個(gè)“草泥馬”奔騰而過(guò),往回趕誰(shuí)都急,就nm最急。后果就是導(dǎo)致車(chē)輛碰撞,造成擁堵,反而延長(zhǎng)了回家時(shí)間,小編心想,如果大家都遵守規(guī)則,統(tǒng)一車(chē)速,不變道、不超車(chē)肯定會(huì)走的更快。嚴(yán)格意義上來(lái)講,其實(shí)交通事故的發(fā)生可以歸咎于交通流的波動(dòng),而交通流的波動(dòng)本質(zhì)上是由于人類(lèi)自身的情緒、疲勞等生物因素造成。

3.交通流波動(dòng)很容易造成堵車(chē)。我們?cè)诟咚偕闲旭偟臅r(shí)候經(jīng)常發(fā)現(xiàn)在沒(méi)有任何施工、交通事故等情況下也會(huì)經(jīng)常堵車(chē),這又是怎么一回事呢?

車(chē)輛形成的車(chē)流叫交通流,在一個(gè)連續(xù)交通流系統(tǒng)中,本來(lái)是一個(gè)小的擾動(dòng),就像道路上有個(gè)小坎兒,或司機(jī)開(kāi)了一下小差然后輕觸剎車(chē),就很容易造成擁堵。如果在高速公路上有足夠多的車(chē)輛,任何輕微的交通流量中斷,都會(huì)導(dǎo)致循環(huán)、放大式的連鎖反應(yīng):一輛車(chē)輕輕地稍微剎了一下車(chē),跟在后面的一輛車(chē)就會(huì)剎車(chē)得更重一點(diǎn)以免撞上前面那輛車(chē),最后剎車(chē)量被逐級(jí)增大,直到產(chǎn)生交通流的波動(dòng)、車(chē)流變慢甚至停止。

一輛車(chē)輕輕剎車(chē),后面的車(chē)就會(huì)加重一點(diǎn)踩剎車(chē)

即使車(chē)輛駛出了這種交通流波動(dòng)影響區(qū),這類(lèi)波動(dòng)本身并沒(méi)有消失:而是逐漸向后推移,即向車(chē)輛行駛的反方向移動(dòng)?!斑@種交通流波動(dòng)一般長(zhǎng)達(dá)100到1000米,通常始于車(chē)流密度的突然增加和速度的同時(shí)下降?!庇醒芯咳藛T表示,“波動(dòng)過(guò)去之后,車(chē)流又會(huì)慢慢變快?!?/p>

研究人員使用計(jì)算機(jī)算法模擬駕駛行為,提出了波動(dòng)現(xiàn)象的概念,即所謂“堵車(chē)波”(jamiton),因?yàn)樗麄冾?lèi)似于物理波中所謂的“孤波”(soliton)。光學(xué)中單一光波束稱(chēng)為孤波。它的波長(zhǎng)較短,理論上傳輸穩(wěn)定,不失真,被實(shí)驗(yàn)于光纖通信領(lǐng)域。

另一組研究人員進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)驗(yàn)也得出了同樣的結(jié)論。在其中的一個(gè)實(shí)驗(yàn)中,他們讓22個(gè)司機(jī)以相同的速度(27公里每小時(shí)),并保持相同車(chē)輛間距,在一個(gè)小形環(huán)路上行駛。不可避免地,交通流波動(dòng)形成了。(點(diǎn)擊視頻可觀看實(shí)驗(yàn)過(guò)程)

從某種意義上說(shuō),將這種交通流波動(dòng)造成的堵車(chē)歸咎于個(gè)人司機(jī)似乎是合理的。模型表明,這些堵塞很可能是這么形成的:人們想盡可能快地行駛,最后為避免與前方車(chē)輛相撞就不得不制動(dòng),從而引發(fā)了一系列連鎖反應(yīng)。

有研究者表示,如果人們估計(jì)到前面的車(chē)流密度變大,早點(diǎn)把腳從油門(mén)上移開(kāi),在車(chē)前多留些空間——而不是等到最后必須去剎車(chē)——這就可以防止這種交通堵塞的發(fā)生。而在麻省理工學(xué)院研究同一課題的一位計(jì)算機(jī)科學(xué)家——BertholdHorn說(shuō),考慮這個(gè)問(wèn)題的另一個(gè)思路是,盡量保持在你前面和你后面的車(chē)的中間位置行駛。這能使你避免突然剎車(chē)。

研究者還提到,我們通常傾向于認(rèn)為這必須是由單獨(dú)的某個(gè)司機(jī)引起,但模型顯示,即使所有的司機(jī)按相同的規(guī)則行駛,沒(méi)有人做錯(cuò)什么,還是會(huì)出現(xiàn)這些波動(dòng)。這些堵車(chē),從本質(zhì)上說(shuō),只要有足夠的人在高速公路上開(kāi)車(chē),就會(huì)發(fā)生。所以,消除它們唯一的辦法可能是將方向盤(pán)交給“非人類(lèi)司機(jī)”。

造成車(chē)輛碰撞的原因

數(shù)據(jù)顯示,道路交通事故中,由于駕駛員原因造成的交通事故所占比例很大。1988~1992年全國(guó)道路交通死亡事故情況分析表顯示,由于駕駛員的過(guò)錯(cuò)造成死亡人數(shù)約占全部死亡人數(shù)的60%以上,加上無(wú)證駕駛的約達(dá)到70%。從造成事故的違章行為作用來(lái)看,由大到小排列是:超速行駛、違章操作、違章超車(chē)、逆道行駛、違章裝載、酒后駕車(chē)。這些違章行為反映了駕駛員法制觀念淡薄,沒(méi)有嚴(yán)格遵守交通法規(guī)。駕駛員駕駛不當(dāng)而發(fā)生的碰撞的原因有:

1.觀察不周,即在視野良好的情況下,對(duì)本應(yīng)該發(fā)現(xiàn)的危險(xiǎn)情況置之不理或者反映遲鈍。

2.措施不當(dāng),雖然及時(shí)發(fā)現(xiàn)了危險(xiǎn),并采取了避讓措施,但因判斷失誤、猶豫、緊張等等采取了錯(cuò)誤的避讓措施,或者沒(méi)有采取避讓措施。

3.疲勞駕駛,疲勞駕駛也是導(dǎo)致事故發(fā)生的一個(gè)重要因素,特別是對(duì)于在凌晨、午飯過(guò)后在高速公路上行駛的車(chē)輛,因疲勞駕駛導(dǎo)致發(fā)生交通事故的情況屢見(jiàn)不鮮。

4.酒駕或毒駕。

堵車(chē)和碰撞是車(chē)輛爭(zhēng)奪交通路權(quán)的產(chǎn)物

要找到堵車(chē)和碰撞發(fā)生的本質(zhì),更高層面要追溯到交通的本質(zhì)以及現(xiàn)代地面交通控制。其實(shí)地面交通控制系統(tǒng)已經(jīng)發(fā)展了100多年了,很多研究者將1914 年出現(xiàn)在美國(guó)俄亥俄州克利夫蘭市的電氣交通信號(hào)燈作為地面交通控制系統(tǒng)的真正發(fā)軔。

然而在日益增長(zhǎng)的交通出行需求壓力下,堵車(chē)、碰撞等情況經(jīng)常發(fā)生,現(xiàn)有的交通控制方法已經(jīng)逐漸達(dá)到性能天花板。今后的地面交通控制應(yīng)該如何發(fā)展是擺在所有研究者面前的重要問(wèn)題。

交通本質(zhì)是人或物在時(shí)空上的轉(zhuǎn)移。地面交通控制的核心一直是如何使用各種方法在時(shí)空上對(duì)道路通行權(quán)進(jìn)行合理高效的分配和提示,解決人們通過(guò)交通沖突區(qū)域時(shí)可能發(fā)生的車(chē)輛沖突問(wèn)題,這里的車(chē)輛沖突問(wèn)題一般指的就是堵車(chē)與車(chē)輛碰撞。

所謂道路通行權(quán)(簡(jiǎn)稱(chēng)路權(quán)),可理解為對(duì)特定時(shí)空范圍道路資源的優(yōu)先占有權(quán)和使用權(quán)。

地面駕駛需要保證在特定的時(shí)間和空間內(nèi),最多只有一輛車(chē)存在。換句話(huà)說(shuō), 如果我們按照時(shí)間和空間兩個(gè)維度,以最小時(shí)間和最小空間為分割單位,將道路資源劃分為時(shí)空網(wǎng)格,那么,每個(gè)格子最多只能被一輛車(chē)占用。如果違反了這一法則,碰撞就會(huì)發(fā)生。而堵車(chē)也是因?yàn)槠?chē)想要爭(zhēng)奪路權(quán)而造成的擁堵現(xiàn)象。

經(jīng)過(guò)100多年的發(fā)展,公路交通系統(tǒng)大致經(jīng)歷了無(wú)控制時(shí)期、交通標(biāo)志標(biāo)線(xiàn)控制時(shí)期、交通信號(hào)燈控制時(shí)期、智能交通控制時(shí)期,未來(lái)將會(huì)逐步進(jìn)入自組織協(xié)同駕駛時(shí)期。

無(wú)控制時(shí)期:最人們最初在遇到路權(quán)紛爭(zhēng)時(shí),往往遵從“先到先行,互相禮讓”的基本原則。雙方駕駛員根據(jù)各自目視的結(jié)果,決定由誰(shuí)優(yōu)先通過(guò)沖突區(qū)域,并按照默契各自駕駛。實(shí)際上,這也是從步行、騎馬和駕駛馬車(chē)時(shí)代起就遵循的基本路權(quán)決定方式。

交通標(biāo)志標(biāo)線(xiàn)控制時(shí)期:道路交通標(biāo)志通常是一些圖形符號(hào)和文字信息;道路交通標(biāo)線(xiàn)是由路面標(biāo)線(xiàn)、箭頭、文字、立面標(biāo)志、突出路邊、道路輪廓線(xiàn)等組成。標(biāo)志標(biāo)線(xiàn)在道路中明確標(biāo)識(shí)了道路使用權(quán)中的通行權(quán)、先行權(quán)、占用權(quán)等。特別是車(chē)道線(xiàn)的引入,大大簡(jiǎn)化了車(chē)道路權(quán)的分配方式,減少了車(chē)輛行駛沖突發(fā)生碰撞的風(fēng)險(xiǎn)。然而,交通標(biāo)志標(biāo)線(xiàn)對(duì)交通沖突點(diǎn)(交叉路口和出入口匝道)區(qū)域中不同方向車(chē)輛的路權(quán)很難起到有序和安全的控制引導(dǎo)。因此,交通信號(hào)控制成為地面交通控制的研究重點(diǎn)。

交通信號(hào)燈控制時(shí)期:這個(gè)時(shí)期引入了交通信號(hào)燈,它的引入一方面改善了交叉口通行秩序,另一方面降低了駕駛員信息負(fù)荷,從而減輕駕駛負(fù)擔(dān)。人們只需按照統(tǒng)一的紅綠燈規(guī)則,和前車(chē)保持距離行進(jìn),無(wú)需花費(fèi)時(shí)間和精力和其他方向的司機(jī)進(jìn)行溝通,大大降低了道路交叉口的事故率。

智能交通控制時(shí)期:隨著智能交通系統(tǒng)概念的深入和普及,城市交通控制轉(zhuǎn)向信息化和智能化的方向。交通信號(hào)控制開(kāi)始采用計(jì)算機(jī)聯(lián)網(wǎng)控制。

全球每年的堵車(chē)情況時(shí)常發(fā)生,交通事故率依然高居不下。交通效率和安全問(wèn)題始終困擾著交通管理者和出行者。其重要原因之一在于標(biāo)志標(biāo)線(xiàn)和交通信號(hào)控制仍然存在相當(dāng)?shù)木窒扌浴?/p>

自組織協(xié)同駕駛可有效解決堵車(chē)與碰撞

自組織協(xié)同駕駛指的是自動(dòng)駕駛與車(chē)路協(xié)同的結(jié)合,自組織協(xié)同駕駛的核心在于決定車(chē)輛通過(guò)路口的時(shí)間順序以及可以實(shí)現(xiàn)車(chē)輛同速行駛,這樣一來(lái),堵車(chē)和碰撞問(wèn)題可以迎刃而解。

車(chē)路協(xié)同是指車(chē)-車(chē)之間、車(chē)-路之間的信息交互和協(xié)同控制,使得每一輛車(chē)都可以實(shí)時(shí)感知到周邊車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)信息、交叉路口信號(hào)燈狀態(tài)以及道路環(huán)境信息;同時(shí),車(chē)輛自身信息也能夠通過(guò)通信手段傳遞給周邊車(chē)輛和路側(cè)設(shè)備。這將使車(chē)輛更加合理和準(zhǔn)確地決定路權(quán)。

首先,全時(shí)空感知的信息獲取使得我們減少乃至避免了誤判某一特定時(shí)空區(qū)域發(fā)生碰撞的可能。路權(quán)分配的粒度大大細(xì)化,路權(quán)分配將覆蓋整個(gè)道路時(shí)空,解決任意時(shí)間和空間的路權(quán)分配問(wèn)題。

其次,交通控制系統(tǒng)可以借助車(chē)路協(xié)同實(shí)時(shí)獲取車(chē)輛的位置,運(yùn)行速度等信息,進(jìn)一步優(yōu)化計(jì)算信號(hào)燈的配時(shí)。

再者,我們可以在沒(méi)有信號(hào)燈的地方,將路權(quán)歸屬信息迅速傳達(dá)給交通參與者。車(chē)路協(xié)同技術(shù)的發(fā)展使得人、車(chē)、路等交通要素之間形成一張巨大的網(wǎng)絡(luò),信息感知、信息交互和信息共享無(wú)處不在。路權(quán)的提示將變得更加直觀易解,人類(lèi)駕駛員的負(fù)擔(dān)將大幅度降低。

基于每輛車(chē)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)信息的自組織協(xié)同駕駛,可實(shí)現(xiàn)路權(quán)分配的“協(xié)同利用”。對(duì)于路口交通控制而言,我們的決策變量變?yōu)槊總€(gè)通過(guò)路口車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)時(shí)空軌跡。基于這些時(shí)空軌跡,我們可以方便地定義控制目標(biāo)函數(shù)為全體車(chē)輛的通過(guò)時(shí)間最少, 或者平均通行時(shí)間更短等。而車(chē)輛之間的避撞要求也可以直接從時(shí)空軌跡的相對(duì)位置上設(shè)置。 仿真表明,協(xié)同駕駛在交通壓力不至于導(dǎo)致路口過(guò)飽和的情況下,能夠顯著提高路口的通行能力。

上文指出:

目前造成堵車(chē)的原因無(wú)非有兩個(gè):①交通信號(hào)燈造成的堵車(chē);②受司機(jī)自身的情緒、疲勞等生物因素影響的交通流波動(dòng)造成的堵車(chē)。

造成車(chē)輛碰撞的最大原因是人的生物因素。

自動(dòng)駕駛可以緩解交通流波動(dòng)造成的堵車(chē)

有研究人員通過(guò)電腦模擬,展示了自動(dòng)駕駛汽車(chē)是如何避免交通流波動(dòng)造成的堵車(chē)現(xiàn)象:即使車(chē)流中有很少的自動(dòng)駕駛汽車(chē),也能通過(guò)調(diào)節(jié)自身的行駛速度,來(lái)避免整個(gè)車(chē)流陷入擁堵。

只要有 2% 的自動(dòng)駕駛汽車(chē),就能減少 50% 的走走停停的情況。

自動(dòng)駕駛汽車(chē)加速和減速都是經(jīng)過(guò)一系列計(jì)算來(lái)決定,能夠比人類(lèi)更強(qiáng)的感知路況的變化,所預(yù)留的車(chē)間距更大。自動(dòng)駕駛汽車(chē)在車(chē)流比較密的時(shí)候,會(huì)保留一定的車(chē)距,減少突然剎車(chē)的次數(shù),從而減少對(duì)后方車(chē)輛的影響。

研究人員稱(chēng),一個(gè)更具創(chuàng)造性的想法是可變限速(Variable Speed Limits),這一技術(shù)已經(jīng)在美國(guó)一些地方采用(但主要是用來(lái)根據(jù)天氣條件改變限速值)。使用LED標(biāo)志,可下調(diào)發(fā)生“交通流波動(dòng)造成的堵車(chē)”區(qū)域的限速值,使車(chē)輛逐步慢下來(lái),而不是突然減速。在某些情況下,這種方法可能會(huì)打破交通流波動(dòng)。

綜上所述,簡(jiǎn)單來(lái)講,智能交通下的車(chē)路協(xié)同可以很好的解決交通信號(hào)燈的問(wèn)題;而自動(dòng)駕駛可以解決人的生物因素造成的交通流波動(dòng)問(wèn)題和車(chē)輛碰撞問(wèn)題。因此基于車(chē)路協(xié)同與自動(dòng)駕駛的自組織協(xié)同駕駛將有效解決堵車(chē)與車(chē)輛碰撞問(wèn)題。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 智能交通
    +關(guān)注

    關(guān)注

    12

    文章

    825

    瀏覽量

    44426
  • 自動(dòng)駕駛
    +關(guān)注

    關(guān)注

    790

    文章

    14321

    瀏覽量

    170676

原文標(biāo)題:自動(dòng)駕駛和智能交通將解決堵車(chē)與碰撞難題

文章出處:【微信號(hào):IV_Technology,微信公眾號(hào):智車(chē)科技】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    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(chē)道線(xiàn)檢測(cè)、交通標(biāo)志識(shí)別等。 雷達(dá)和LiDAR處理:自動(dòng)駕駛汽車(chē)通常會(huì)使用雷達(dá)和LiDAR(激光雷達(dá))等多種傳感器來(lái)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)駕駛真的會(huì)來(lái)嗎?

    包含目前大家都積極研究的ADAS技術(shù),主要有前車(chē)碰撞報(bào)警、盲點(diǎn)監(jiān)測(cè)、車(chē)道偏離報(bào)警以及自動(dòng)泊車(chē)等。  這個(gè)級(jí)別的自動(dòng)駕駛技術(shù)與Google等企業(yè)研發(fā)的等級(jí)完全不同,在Google等企業(yè)所研究的第四
    發(fā)表于 07-21 09:00

    細(xì)說(shuō)關(guān)于自動(dòng)駕駛那些事兒

    `事實(shí)上,早在1925年就出現(xiàn)第一臺(tái)自動(dòng)駕駛概念車(chē),但為什么直至最近無(wú)人車(chē)才不再被視為科幻小說(shuō),而是眼下將實(shí)現(xiàn)的革命性科技產(chǎn)品?追其原因,主要在于,人工智能的顯著進(jìn)展,以及開(kāi)發(fā)無(wú)人車(chē)的所需技術(shù)和硬件
    發(fā)表于 05-15 17:49

    自動(dòng)駕駛的到來(lái)

    自動(dòng)駕駛需要海量的數(shù)據(jù)積累,前期完整的測(cè)試是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的必不可少的步驟?! ∑浯沃袊?guó)非機(jī)動(dòng)車(chē)及行人的行為規(guī)律存在差異,自動(dòng)駕駛外部傳感器必須對(duì)非機(jī)動(dòng)車(chē)及行人做出及時(shí)準(zhǔn)確的判斷從而有效
    發(fā)表于 06-08 15:25

    AI/自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的巔峰會(huì)議—國(guó)際AI自動(dòng)駕駛高峰論壇

    已經(jīng)滲透到了社會(huì)生活的方方面面。人工智能自動(dòng)駕駛領(lǐng)域?qū)?duì)整個(gè)汽車(chē)出行領(lǐng)域產(chǎn)生顛覆性變革。汽車(chē)的人工智能技術(shù)和數(shù)據(jù)后端的最新突破使自動(dòng)駕駛成為可能。深度學(xué)習(xí)、高級(jí)數(shù)字助理和動(dòng)態(tài)電子視野
    發(fā)表于 09-13 13:59

    車(chē)聯(lián)網(wǎng)對(duì)自動(dòng)駕駛的影響

    車(chē)聯(lián)網(wǎng)與智能駕駛車(chē)聯(lián)網(wǎng)和自動(dòng)駕駛密切相關(guān),很大程度上可以理解為是對(duì)自動(dòng)駕駛高階版本的增強(qiáng)和補(bǔ)充,通過(guò)車(chē)與車(chē)、車(chē)與人、車(chē)與交通基礎(chǔ)設(shè)施、車(chē)與網(wǎng)
    發(fā)表于 03-19 06:20

    中國(guó)自動(dòng)駕駛行業(yè)前景看好,國(guó)產(chǎn)技術(shù)迅速發(fā)展

    自動(dòng)駕駛汽車(chē)是依靠人工智能、視覺(jué)計(jì)算、雷達(dá)、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)協(xié)同合作,讓電腦可以在沒(méi)有任何人類(lèi)主動(dòng)的操作下,自動(dòng)安全地操作機(jī)動(dòng)車(chē)輛。據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國(guó)無(wú)人
    發(fā)表于 04-03 05:36

    如何讓自動(dòng)駕駛更加安全?

    自動(dòng)駕駛汽車(chē)互動(dòng)。對(duì)道路測(cè)試來(lái)說(shuō),開(kāi)發(fā)者首先需要掌握大量車(chē)輛碰撞數(shù)據(jù),有較大把握了解潛在的碰撞風(fēng)險(xiǎn),并對(duì)這些潛在碰撞進(jìn)行多重模擬后,在確保
    發(fā)表于 05-13 00:26

    真正步入自動(dòng)駕駛汽車(chē)需要多久?

    自動(dòng)駕駛汽車(chē),它們不需要一個(gè)人類(lèi)駕駛員坐在方向盤(pán)后面(當(dāng)然,也許會(huì)有一個(gè),但并不是從傳統(tǒng)的角度實(shí)際使用操控機(jī)制)。與之相反,相當(dāng)于人類(lèi)駕駛員的微型計(jì)算 機(jī)主機(jī)運(yùn)行大量的計(jì)算機(jī)代碼,與車(chē)輛
    發(fā)表于 08-02 08:03

    為何自動(dòng)駕駛需要5G?

    ,包括前視、后視和360度攝像系統(tǒng),后視和360度攝像頭主要提供360度外部環(huán)境呈現(xiàn),前視攝像頭主要用于識(shí)別行人、車(chē)輛、道路、交通標(biāo)志等。?雷達(dá)(RADAR)自動(dòng)駕駛需要多個(gè)雷達(dá)傳感器,其功能是無(wú)線(xiàn)
    發(fā)表于 06-08 07:00

    從輔助駕駛自動(dòng)駕駛: 感知型車(chē)輛建立在底層高質(zhì)量的傳感器數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上

    有效性就完全依賴(lài)于高精度的傳感器可靠數(shù)據(jù)。傳感器模式、傳感器融合、信號(hào)處理和人工智能之間的這種相互作用,對(duì)具有智能和認(rèn)知能力的自動(dòng)駕駛車(chē)輛
    發(fā)表于 06-16 18:53

    網(wǎng)聯(lián)化自動(dòng)駕駛的含義及發(fā)展方向

    :    由以上兩種定義可以看出,隨著通信技術(shù)的發(fā)展,汽車(chē)行業(yè)正在經(jīng)歷前所未有的轉(zhuǎn)型,自動(dòng)駕駛技術(shù)正逐漸由單車(chē)智能轉(zhuǎn)向網(wǎng)聯(lián)化,而V2X通信技術(shù)作為智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)中的信息交互關(guān)鍵技術(shù),可用于實(shí)現(xiàn)車(chē)
    發(fā)表于 01-12 15:42

    自動(dòng)駕駛車(chē)輛中AI面臨的挑戰(zhàn)

    自動(dòng)駕駛車(chē)輛中采用的AI算法自動(dòng)駕駛車(chē)輛中AI面臨的挑戰(zhàn)
    發(fā)表于 02-22 06:39

    自動(dòng)駕駛技術(shù)的實(shí)現(xiàn)

    k隨著汽車(chē)電子的日益復(fù)雜化以及汽車(chē)電子電氣架構(gòu)(EEA)的升級(jí),人們對(duì)于聯(lián)網(wǎng)智能汽車(chē)的需求也在逐步上升,大量先進(jìn)技術(shù)往汽車(chē)上應(yīng)用,如高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)、自動(dòng)駕駛等,這些新技術(shù)也對(duì)車(chē)載網(wǎng)絡(luò)
    發(fā)表于 09-03 08:31

    智能傳感器如何改變駕駛方式

    的全球交通網(wǎng)絡(luò),同時(shí)重新制定交通基礎(chǔ)設(shè)施,車(chē)輛所有權(quán)等規(guī)則。IHS Automotive最新預(yù)測(cè)顯示,在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)連接、處理能力和機(jī)器視覺(jué)等必要技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)期,到2035年全球自動(dòng)駕
    發(fā)表于 11-09 08:03