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自动驾驶与车辆识别的关系-自动驾驶识别算法

自动驾驶 10个月前 (06-06) 84

接下来为大家讲解自动驾驶与车辆识别的关系，以及自动驾驶识别算法涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

文章信息一览：

1、【太平洋汽车网】自动驾驶汽车自主系统的体系结构一般分为感知系统和决策系统。感知系统一般分为多个子系统，负责自驾汽车定位、静态障碍物绘制、移动障碍物检测与跟踪、道路。自动泊车是一种自动停车系统。自动驾驶和无人驾驶认知主体不一样，要是决定驾驶行为的是人，那就是自动驾驶。

2、【太平洋汽车网】自动泊车不是自动驾驶。自动泊车是车辆在车位旁，通过自动控制完成各类车位的停车入库；而自主泊车是车辆不必一定要在车位旁边，即便距离停车位还有相当的距离，车辆仍可以实现通过自动驾驶+自动泊车的方式，将车辆停车入库。

（图片来源网络，侵删）

3、【太平洋汽车网】自动泊车是无人驾驶，该系统具有12个超声波传感器、4个***摄像头和1个激光扫描器监测汽车四周的环境，并通过多重计算确保停车过程的安全。

1、路况经常是个不可预测的因素，不同时间的路况往往不一致，要求无人车拥有较强的路线规划以及智能避障功能。杨廓向我们介绍：无人车在行驶的过程中，会使用视觉感知和激光雷达进行检测，在物体三米外自动停止，根据物体的情况会选择避开的路线和方式，通过传感器也能对周围的障碍物进行全方位的识别。

2、通过摄像头来识别红绿灯。现在无人驾驶传感器方案是：激光雷达+毫米波雷达+摄像头搭载了速腾聚创16线激光雷达的京东无人配送物流车。其中激光雷达的量产以及价格是制约无人驾驶落地的关键，国内做无人驾驶激光雷达的厂家也只有速腾聚创实现了量产。

（图片来源网络，侵删）

3、京东物流的L4物流无人车的安全性能是有保证的。且自动驾驶达到L4级别，无人操作即可自动完成高速行驶、自动转弯、自动避障绕行、紧急制动等绝大部分有人驾驶功能。

4、京东在电商物流领域的主营业务持续发力的同时，也一直在新技术研发上投入重资。早在2016年9月，京东就向公众宣布，他们自主研发的中国首辆无人配送车已经正式进入路测阶段。经过多个版本的迭代升级，目前京东物流配送车已经达到0版本，该版本实现了L4级别的自动驾驶功能。

5、年2月6日，武汉市青山区吉林街上，一台特殊的配送车从京东物流仁和站出发，沿街道一路前行，灵巧地躲避着其他车辆和行人，顺利将物资送进了疫情核心区的武汉第九医院。承担此次配送任务的是京东物流自主研发的智能配送机器人。

1、决策算法技术是自动驾驶汽车中的最核心技术之一。包括先进的决策算法在内的综合视觉技术、传感器技术以及定位技术帮助汽车快速地识别、理解和及时应对环境和事件的变化。决策算法技术同时也能够考虑到车速、加减速以及变道等方面的安全考虑，来制定最佳的行驶路线，让自动驾驶车辆更安全、更高效地运行。

2、技术架构自动驾驶的核心技术架构包括自动化水平的划分，如从L0的辅助驾驶到L5的全自动驾驶；硬件方面，实时通信、多传感器（如相机、激光雷达）和高性能计算平台是基础；软件则涉及操作系统与模块化系统的设计，如端到端（E2E）和模块化设计，前者强调整体流程，后者则强调灵活性和可扩展性。

3、最后，“自动驾驶开天眼”——VEPP高精度定位技术在实现自动驾驶中也不可或缺。除了环境感知和C-V2X技术准确探知车辆周围的环境，为了更可靠精确的提高感知结果的精确性和可靠性，还需要能准确知道汽车的实时位置，才能更安全实现自动驾驶。

关于自动驾驶与车辆识别的关系，以及自动驾驶识别算法的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。