当前位置: 首页 > news >正文 淘宝网站建设策划书如何看待百度竞价排名 news 2025/10/23 2:42:29 淘宝网站建设策划书,如何看待百度竞价排名,物业管理系统app,不花钱的网站建设在七月算法上报了《无人驾驶实战》课程#xff0c;老师讲的真好。好记性不如烂笔头#xff0c;记录一下学习内容。 课程入口#xff0c;感兴趣的也可以跟着学一下。 ————————————————————————————————————————— 无人驾驶汽车的定义…在七月算法上报了《无人驾驶实战》课程老师讲的真好。好记性不如烂笔头记录一下学习内容。 课程入口感兴趣的也可以跟着学一下。 ————————————————————————————————————————— 无人驾驶汽车的定义 无人驾驶汽车是可载人的移动智能机器人通过丰富感知系统和智能的行为系统实现高效率高可靠性的驾驶能力。 无人驾驶与自动驾驶的关系 无人驾驶完全不依赖于人的行为 自动驾驶某些情况下可以加入人的参与和监督 无人驾驶是自动驾驶的一个真子集。 未来出行的三大趋势共享、新能源与自动驾驶。 无人驾驶的发展历程 探索阶段2004年以前 1921年 第一辆无人驾驶实为遥控汽车在美国诞生 1956年通用汽车第一辆具备了自动导航系统的汽车采用车路协同设备实现无人驾驶预埋的线缆与车端的接收器进行电子通讯 FireBird II 1921年 第一辆无人驾驶实为遥控汽车在美国诞生 1956年通用汽车第一辆具备了自动导航系统的汽车采用车路协同设备实现无人驾驶预埋的线缆与车端的接收器进行电子通讯 1960年斯坦福大学研究出第一个全自主轮式机器人Shakey具备完整感知、规划和控制能力也是后来机无人车的基础 Shakey 1990年CMU的导航实验室 NavLab也是著名的无人驾驶发源地之一。 1995年完成了从匹兹堡到圣地亚哥的 “ No Hands ” 跨越美国之旅 1995年戴姆勒奔驰发布了尤里卡·普罗米修斯计划联合研发无人驾驶技术这是第一个大范围联合开发的自动驾驶项目整个欧洲大学研究院都有参与 NavLab 5 S500 发展阶段2004 – 2016年 2004年美国DARPA 美国国防高级研究计划局 无人车挑战赛要求无人车成功穿过240公里的沙漠道路 2005年斯坦福大学的Stanley成功夺冠该团队由Sebastian Thrun带领。这次比赛中大量车使用了激光雷达、高精度的地理信息系统和惯性导航系统 2007年这次DARPA城市挑战赛 Urban Challenge这次由Chris Urmson带队的CMU成功夺冠。 这三次挑战赛中真正引领了无人车的发展各大公司都是从这些比赛中逐渐发展起来的比如MobileyeVelodyneGoogle X Stanley 2010年Google X实验室做了他们第一辆无人车丰田Pirus通过顶上的64线雷达建立高分辨率的三维环境模型SLAM 2014年Google无人车Firefly诞生取消了方向盘仅用手柄进行调试和接管 Google Pirus Firefly 2011年中国国防科技大学自动化系完成了自研的红旗 HQ3 无人驾驶汽车 也拿到了当年“智能车未来挑战”大赛的冠军 2015年 百度自动驾驶部门正式成立 与宝马合作的无人车进行了北京开放道路的试验 百度-宝马无人车 成熟阶段2016以后 AlphaGo的原因投资界对AI开始疯狂追捧对无人车更是热情高涨。同时无人驾驶也真正进入中国大众视野 2016年Tesla自动驾驶因为一起致死的交通事故与Mobileye分道扬镳开始了自动驾驶高速投入 2016年Waymo正式从Google拆分出去开始了独立运营 2017年更是百花齐放创业公司层出不穷 2017年百度Apollo项目正式开源 2018年Waymo无人车对外商业运营 Pacifica 2019年预计有更多的公司开始对外商业运营 2019年物流运输、园区接驳等细分场景也将真正开始落地应用 车厂对未来大规模普及无人驾驶的时间预估最晚也不超过2040年 我们这一代的生活中无人驾驶技术的普及将成为极大概率的事件 自动驾驶的等级划分 L2级及以下需要驾驶员对事故负责L3及以上由车企负责。 L2级别的代表是特斯拉 Tesla L2 高级辅助驾驶 驾驶员需要对安全负责 启动条件要求不高速度和车道线 早期采用Mobileye提供感知技术 无法解决复杂路口问题 主动变道需要人提供变道指示 L3的代表为奥迪A8 L3 自动驾驶自动驾驶期间车辆负全部责任 自动驾驶能力进入条件苛刻多车道线、60km/h以下、天气良好 目前智能性最好的量产车 暂时没有主动变道能力 遇到紧急情况或者不符合条件的情况需要通知驾驶员接管有10s时间 各级别车企的名单 L4级别的概念车 Waymo L4 全自动驾驶 曾有一段时间取消了安全员 商业运营阶段 世界最领先的自动驾驶能力 成本昂贵 Nuro 特殊场景下的Level 4能力 物流配送车 成本要求不能太高 可以不用考虑乘坐体感 相关物流公司都有布局比如京东、美团、阿里菜鸟等等 L4级别自动驾驶的实现思路 实现思路V2XVehicle to Everything车路协同 V2V车辆 V2I公共设施 V2P行人 边缘计算RSU路侧单元、OBU车载单元 5G通信能力:LTE-V协议专门针对车间通讯的协议可兼容4G-5G 路侧智能强大的感知能力百度ACE计划主车智能近些年深度学习填补上了最后一块软件难题 感知能力高度复杂冗余的传感器 决策能力大数据下的智能决策 高精地图丰富的地图信息数据 定位精准的位置获取能力 通过学习人类开车的方式来构建整个主车智能系统 权责问题也是一个重要的问题 RSS模型Responsibility-Sensitive Safety责任敏感安全模型 为自动驾驶汽车与人类的责任概念提供具体可衡量的参数并通过对所有记录在案的交通事故所涉及的行为和环境进行分析统计为自动驾驶汽车界定了一个可计量的“安全状态” “软件能够做出最安全决策” L4自动驾驶的系统架构 涉及的范围很广。 涉及到的传感器 感知系统传感器 摄像头广泛用于物体识别和物体追踪场景比如车道线检测、交通灯识别等一般无人车都安装环视多枚摄像头 激光雷达用于障碍物位置识别、绘制地图、辅助定位等其准确率非常高很多方案中将激光雷达作为主传感器使用 毫米波雷达阴雨天、雾霾天能够辅助感知获取物体的位置和速度观测距离远但误检较多 超声波近处高敏感度传感器常用于作为安全冗余设备检测车辆的碰撞安全问题 定位系统传感器 IMU实时测量自身的姿态200Hz或更高。包含了三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺仪加速度计检测物体在载体坐标系统独立三轴的加速度信号而陀螺检测载体相对于导航坐标系的角速度信号 GNSS也是大家常听到的GPS无人车一般使用RTK载波相位差分技术技术来进行定位频率相对较低10Hz左右 车载计算单元IPC 车载计算单元IPC高效连接计算单元内部各计算设备连接外部传感器的信息输入和存储 冗余设计以防止单点故障 需要考虑整体的车规、电磁干扰和振动方面的设计以及 ISO-26262 标准的要求 ISO-26262 一个硬件达到了ASIL D级别的要求那么它的故障率是10FIT即10亿个小时里面出一次故障 汽车行业在安全方面可以做到的极限迭代速度慢 自动驾驶线控系统汽车的控制是由一些简单命令完成的而不是由物理操作完成的。 这一部分相当于人的手和脚 传统汽车的这些控制由液压系统和真空助力泵协助完成自动驾驶汽车的线控需要用电控化的零部件来完成如电子液压制动系统 林肯MKZ拥有完善的电气化设备和接口 自动驾驶软件功能 感知系统定位能力 决策规划 实时控制 操作系统 OS RTOS实时操作系统 QNX类Unix系统具有强实时性符合车规级的实时操作系统 RT LinuxLinux内核补丁通过软实时进行监控目前从2.x版本到4.x版本均有RT补丁 Framework ROS机器人操作系统B-M YARP、Microsoft Robotics、MOOS、Cybertron ROS是集中式的Master挂了整个系统无法工作。Cybertron是百度开发的分布式系统 稳定一些 高精地图 HD MapHigh Dimensional 不同于导航地图最大的特点就是高维度和高精度 道路网的精确三维表征如交叉路口布局和路标位置 地图语义信息如道路的速度限制、 左转车道开始的位置 、导航地图只能达到米级精度高精地图需要能够达到厘米级的精度 高精地图坐标系 WGS84、墨卡托坐标系 高精地图的好处 高精地图提供其它Level 4模块的数据支持提供了很多准确的静态物体的信息 定位可以用于计算相对位置 帮助传感器缩小检测范围缩小感兴趣区域ROI 计算道路导航信息 帮助车辆识别车道的确切中心线 定位 Localization 无人车最重要的一步就是知道自己在哪 INS Inertial Navigation System 惯性导航系统 IMU 获取自身状态加速度和角速度 后通过状态矩阵递推下一时刻位置 但是如果没有校正信息的话这种状态递推会随着时间不断累计误差导致最终位置发散 RTK载波相位差分系统GNSSGPS RTK多加了是一个静止基站它同样也收到定位卫星的信号。无人车与RTK相隔不太远的情况下对二者之间的干扰信号用差分抹平 RTK通过较低的更新频率提供相对准确的位置信息INS则以较高的频率提供准确性较差的姿态信息。通过使用Kalman Filter整合两类数据获取其各自优势合并提供出高准确性的实时信息 几何定位 激光雷达 摄像头 高精地图 利用激光雷达或者图像信息可以通过物体匹配来对汽车进行定位。将检测的数据与预先存在的高精地图之间匹配通过这种比较可获知汽车在高精度地图上的全球位置和行驶方向 感知 Perception四大基础任务 各传感器之间各有特点 一般需要传感器融合又分为前融合与后融合。前融合是原始数据融合后融合是检测结果的融合。 预测Prediction 要求实时性 和 准确性 基于状态进行预测Kalman Filter和Particle Filter 基于车道序列进行预测通过机器学习模型化简为分类问题 行人预测无人车需要非常重视安全问题其中人的安全最为重要而行人的意图变化却是最难预测的也是约束最少的 决策规划 Planning 包含导航线路规划 和 精细轨迹表述 数学问题转换将物理世界的地图转化为数学上的图表达 最优路径搜索由于其他软件模块已经将不确定性进行了最大程度的消除而最终决策规划模块又是对稳定性要求极高的模块因此可以通过数学上的最优路径求解出确定解遍历最优解是非常耗时的。 需要考虑车辆的体感和安全性 控制 Control 输入信息目标轨迹、车辆状态 输出方向盘、油门 实现对无人车的控制我们需要知道踩刹车和减速的关系、踩油门和加速的关系等当无人车拿到一些控制学参数后通过电脑对无人车的控制 控制是对整个驾驶最后的保障因此需要在任何情况下对准确性、稳定性和时效性要求都非常高需要通过对车辆模型精细化描述进行严格的数学表达 传统的控制算法PID可以满足车辆控制要求但是考虑到体感和一些极限情况控制算法优化也是目前无人车的一个持续探讨的问题如LQR、MPC等 总结 无人驾驶的四大问题。 文章转载自: http://www.morning.lmtbl.cn.gov.cn.lmtbl.cn http://www.morning.gbtty.cn.gov.cn.gbtty.cn http://www.morning.yxdrf.cn.gov.cn.yxdrf.cn http://www.morning.tjkth.cn.gov.cn.tjkth.cn 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