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標簽 > 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、或輪式移動機器人，是一種通過電腦系統(tǒng)實現(xiàn)無人駕駛的智能汽車。在20世紀也已經(jīng)有數(shù)十年的歷史，于21世紀初呈現(xiàn)出接近實用化的趨勢，比如，谷歌自動駕駛汽車于2012年5月獲得了美國首個自動駕駛車輛許可證，預計于2015年至2017年進入市場銷售。
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那自動駕駛是如何區(qū)分等級的，L2級自動駕駛到底處于一個什么樣的階段？NHTSA（美國高速公路安全管理局）和SAE（國際自動工程協(xié)會）將自動駕駛分為多個等...
標注：本文來自本實驗室杜興華的研究成果。 1. 車載以太網(wǎng) TCP/IP 和 UDP 通信建模 TCP/IP 協(xié)議和 UDP 協(xié)議是網(wǎng)絡(luò)的重要協(xié)議，利用...
2021-05-20 標簽：以太網(wǎng)車載網(wǎng)絡(luò)TCP 6424 0
利用NVIDIA DRIVE AI車載計算機將AI功能融入其全電動超級跑車
C_Two所具備的“駕駛教練”功能可以在不同的場景中示范最佳速度和轉(zhuǎn)彎，駕駛員可以通過該功能學習到新技能。駕駛員可以在車輛自動行駛期間看到汽車的最佳行進...
首先Apollo代碼更新很快，但是最近一次大規(guī)模的更新是在3月25日左右，后面幾天發(fā)現(xiàn)有十幾個到二十幾個文件在更新---建議大家每天早上上班之后先查看G...
FPGA分為兩部分，一部分是純邏輯，可直接發(fā)出指令，操控傳感器獲取目標信息。不同距離的傳感器，從高速到低速不同的速度范圍，傳感器工作不同，如何在傳感器之...
自動駕駛系統(tǒng)作出正確的決策，要完成哪些計算機視覺任務(wù)？
Geiger 的研究主要集中在用于自動駕駛系統(tǒng)的三維視覺理解、分割、重建、材質(zhì)與動作估計等方面。
全面解析無人駕駛發(fā)展難點及現(xiàn)階段技術(shù)手段
ADAS、自動駕駛、無人駕駛、智能汽車等詞語風靡科技圈，如果哪個智能硬件團隊或科技公司無法與這些關(guān)鍵詞建立關(guān)聯(lián)，頗有被世界遺棄之感。但是，如果客觀的...
Uber們的自動駕駛技術(shù)中還有哪些存在風險的環(huán)節(jié)？感知系統(tǒng)一直以來都是無人駕駛最難的課題
雖然看上去Uber在這件事情上并沒有過錯，但Uber以及以Uber為代表的自動駕駛從業(yè)者們卻經(jīng)歷了一次集體公關(guān)，公眾也在疑慮：在技術(shù)沒有做到100%完美...
座椅已成為汽車中一項復雜的子系統(tǒng)，人們通常希望，座椅不僅僅只是一把椅子，還有更多的其它功能?；诖?，現(xiàn)代電動座椅又會給我們帶來什么樣的驚喜，TI帶您一探究竟！
根據(jù)自動駕駛的應(yīng)用場景詳解汽車架構(gòu)和開發(fā)模式變化資料概述
本文基于自動駕駛應(yīng)用場景分別從E/E架構(gòu)、通訊方式、軟件架構(gòu)和流程標準等方面談下與當前模式相比可能加強的方面和涉及的變化。
2018 ADAS與自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈研究——L4初創(chuàng)企業(yè)篇
國內(nèi)新興造車企業(yè)奇點科技表示：傳統(tǒng)汽車設(shè)計在智能駕駛方面的功能都是分離式設(shè)計，數(shù)據(jù)無法互通，也就無法組合實現(xiàn)多場景化的功能。換句話說，做前視ADAS的是...
利用對抗性深度強化學習來衡量自動駕駛汽車的運動規(guī)劃和碰撞避免機制的可靠性
對可靠的運動規(guī)劃和碰撞避免機制的研究尤其重要。在過去數(shù)十年的時間里，科學家們已經(jīng)提出了許多解決這個問題的方法，從控制理論形式化和最優(yōu)控制方法到潛在的基于...
自動駕駛風口來襲，科技公司、初創(chuàng)企業(yè)、新興電動車企、傳統(tǒng)車企、一級供應(yīng)商爭相涌入，各顯神通。目前主要有兩條典型的技術(shù)路徑：一是以跨界科技企業(yè)、初創(chuàng)企業(yè)為...
2017-06-20 標簽：激光雷達自動駕駛車聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 6303 0
新型相干連續(xù)波車載激光雷達的技術(shù)與發(fā)展
在目前很多自動駕駛測試車中，激光雷達其重要的組成，很多人認為未來自動駕駛汽車在障礙探測和 SLAM（實時定位和地圖構(gòu)建）上，必須依靠激光雷達，ABI R...
許多人對混合動力汽車工作原理都至少有一個基本的理解。除以汽油為燃料的發(fā)動機外，它們還配有零部件，使汽車能部分或全部依靠電力行駛。這一技術(shù)能大幅降低汽車耗...
最近的研究有人用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取代手工標記，通過構(gòu)建一定量學習密集的特征檢測器進行預測，即像素級的車道分段。 Gopalan等人[11]使用像素級特征描述...
自動駕駛汽車需要精確的知道自己在路的什么位子，往往車輛離馬路牙子和旁邊的車道也就幾十厘米左右，所以高精度地圖的絕對精度一般都會在亞米級，也就是1米以內(nèi)的...
本文重點探討了高精度時間同步技術(shù)在多傳感器融合中的重要性。通過選擇統(tǒng)一的時鐘源和基于以太網(wǎng)的協(xié)議，確保多傳感器數(shù)據(jù)在統(tǒng)一時間框架內(nèi)準確處理，為自動駕駛系...
應(yīng)用于大規(guī)模自然駕駛數(shù)據(jù)的收集和分析
MIT- AVT研究的是新一代的NDS，旨在發(fā)現(xiàn)人類駕駛員和自動駕駛技術(shù)之間真實互動的情況。目標是從通過該項目收集的大規(guī)模自然數(shù)據(jù)中獲得洞察力，以幫助設(shè)...
10月12日，由深圳市交通運輸委員會主辦，深圳市綜合交通運行指揮中心承辦的2018中國城市智慧交通大會在深圳益田威斯汀酒店隆重舉行。清華大學副教授李萌發(fā)...
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