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[導讀]為增進大家對自動駕駛的認識,本文將介紹自動駕駛是如何感知周圍的信息的,并介紹專家對自動駕駛未來的展望。

自動駕駛可以解放人類的雙手,駕駛過程中完全無需人類的介入。為增進大家對自動駕駛的認識,本文將介紹自動駕駛是如何感知周圍的信息的,并介紹專家對自動駕駛未來的展望。如果你對自動駕駛具有興趣,不妨一起來繼續(xù)往下閱讀哦。

一、自動駕駛是如何感知周圍信息的

車輛之所以能夠?qū)崿F(xiàn)某種程度的自動化,主要是靠各類傳感器,它就像人類的眼睛、耳朵等感官一樣,為車輛感知周圍環(huán)境提供重要信息,以下是幾種傳感器的工作原理:

1. 激光雷達:它通過發(fā)射激光束,然后接收反射回來的激光信號,來計算目標物體的距離和位置。就像用無數(shù)個激光“尺子”在測量周圍環(huán)境,每秒能發(fā)射和接收大量的激光點,快速生成周圍環(huán)境的三維點云圖,讓車輛清楚了解周邊的路況、障礙物等信息。

激光雷達測量精度高,分辨率高,但成本較高,且在惡劣天氣下性能會受到一定的影響。

2. 攝像頭:類似于我們的眼睛,通過拍攝圖像,再利用圖像識別算法來識別道路標志、車道線、車輛、行人等物體。不同類型的攝像頭,如前視、后視、環(huán)視攝像頭,覆蓋不同的視野范圍,為車輛提供全面的視覺信息。

攝像頭提供的信息豐富,成本也相對較低,但受光照條件影響較大,在黑暗或強光下性能可能下降,對一些復(fù)雜場景的識別準確率也有待提高。

3. 毫米波雷達:利用毫米波頻段的電磁波來檢測目標物體。它不受惡劣天氣影響,能穿透霧、雨、雪。通過發(fā)射毫米波并接收反射波,分析反射波的頻率變化來確定目標物體的速度、距離和角度,為車輛提供實時的運動信息。

毫米波雷達對運動目標的檢測能力強,而且也不受天氣影響,可靠性高,但它對靜止物體的識別能力相對較弱,分辨率不如激光雷達和攝像頭。

4、超聲波傳感器:發(fā)射超聲波信號,當信號遇到障礙物后反射回來,傳感器接收反射信號并根據(jù)時間差計算出障礙物的距離

主要用于近距離檢測,比如在停車時檢測車輛與周圍障礙物的距離,輔助駕駛員完成停車操作,也可用于檢測車輛周邊是否有小動物或小型障礙物。

它的成本低,近距離檢測精度較高,但檢測范圍有限,一般只能檢測幾米以內(nèi)物體,且容易受環(huán)境噪聲等干擾。

二、專家展望自動駕駛未來

問:未來幾年內(nèi),您認為自動駕駛行業(yè)將迎來哪些重要的技術(shù)突破?如何推動自動駕駛行業(yè)進入大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用階段?

答:人工智能的發(fā)展,將對自動駕駛起到重大的推進作用。隨著大模型的發(fā)展,車輛數(shù)據(jù)收集會不斷豐富,加上算力技術(shù)的進步,能夠推動自動駕駛走向一個新的階段。

問:特斯拉FSD系統(tǒng)的最新進展對整個行業(yè)有哪些影響?

答:特斯拉在自動駕駛領(lǐng)域是最早開始做的,對行業(yè)具有引領(lǐng)作用。讓大家對自動駕駛的信心逐步增強,能夠更好地理解自動駕駛發(fā)展的方向。

問:未來,自動駕駛將如何重塑交通出行?是否會催生新的商業(yè)模式和就業(yè)機會?

答:自動駕駛對交通出行的影響,最主要的在于它能夠降低事故發(fā)生率,讓人們的出行更加安全。同時解放人的雙手,讓人去更好地掌控自己的時間。此外,它也能催生新的商業(yè)模式和就業(yè)機會。例如,共享經(jīng)濟模式可能會更加成熟,上游產(chǎn)業(yè)鏈中的傳感器、車路云協(xié)同等也會被帶動發(fā)展。

問:自動駕駛的哪些場景最具商業(yè)化潛力?

答:目前來看,自動駕駛技術(shù)會在一些相對簡單的封閉場景中率先得到應(yīng)用,例如礦山、碼頭、封閉的園區(qū)等,已經(jīng)取得了商業(yè)化效果。未來會逐步過渡到比較簡單的道路場景,包括物流場景等等。最終要實現(xiàn)完全的無人駕駛,可能需要5~10年的時間。

問:未來中國自動駕駛行業(yè)要實現(xiàn)領(lǐng)先,需要在哪些方面加強投入和創(chuàng)新?

答:現(xiàn)在中國處于一個相對領(lǐng)先的位置。未來,需要在算力技術(shù)、軟件的操作系統(tǒng)等持續(xù)創(chuàng)新突破,加大投入。未來三到五年,在自動駕駛領(lǐng)域,我們與美國的距離會進一步縮小。中國自動駕駛行業(yè)實現(xiàn)全球領(lǐng)先還是非常有可能的。

以上便是此次帶來的自動駕駛相關(guān)內(nèi)容,通過本文,希望大家對自動駕駛已經(jīng)具備一定的了解。如果你喜歡本文,不妨持續(xù)關(guān)注我們網(wǎng)站哦,將于后期帶來更多精彩內(nèi)容。最后,十分感謝大家的閱讀,have a nice day!

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