久久久久亚洲av无码,色哟哟网站在线观看,日韩+国产,品酒要在成为夫妻后

為什么我們需要無人駕駛車？

先來回顧一下從原始社會發(fā)展至今的“交通工具變遷史”吧：

通過上圖，我們可以發(fā)現(xiàn)，自動駕駛汽車比駕駛員駕駛汽車更具優(yōu)勢：

更安全。自汽車問世以來，人類駕駛員被卷入大量汽車碰撞事故中。據(jù)不完全統(tǒng)計，全球每年有超過100萬人死于車禍。與人類駕駛員相比，無人駕駛車有很多優(yōu)勢：不會喝醉，不會疲倦，不會分心。

更智能。無人駕駛車也可以相互學(xué)習(xí)。作為人類，我們每個人都必須從零開始學(xué)習(xí)駕駛，我們會犯我們的祖輩父輩在學(xué)習(xí)駕駛時所犯的大多數(shù)類似錯誤。另一方面，無人駕駛車可以向路上駕駛過的其他任何無人駕駛車輛學(xué)習(xí)，所以它們從一開始就能成為“富有經(jīng)驗”的駕駛員。

更方便。除安全外，無人駕駛還具有其他優(yōu)勢，想一想你上次去雜貨店的時間也許是在周末，你不得不開車四處轉(zhuǎn)悠找停車位。現(xiàn)在設(shè)想一個不存在停車位的未來世界，因為無人駕駛車會將你送到所需要的地方，就像出租車和共享車輛那樣。想一下這會增加多少歡樂，又會減輕多少壓力。

無人駕駛車的等級

汽車工程師已經(jīng)建立并確定了6個等級的無人駕駛車：0到5。

0級：基本等級，在該等級，駕駛員是系統(tǒng)的唯一決策者，駕駛員控制方向盤、油門、制動器和所有其他車輛控制裝置；

1級：駕駛員輔助，在該等級，車輛為駕駛員提供轉(zhuǎn)向或加速支持，例如巡航控制為1級自動化系統(tǒng)，在該等級中，駕駛員必須保持充分參與但可以放棄對自治系統(tǒng)的一些控制；

2級：部分自動化，在該等級，車輛自動控制幾項功能，如自動巡航控制和車道保持，但是駕駛員仍然必須執(zhí)行自治系統(tǒng)處理的任何功能；

3級：有條件的自動化，在該等級，車輛自主駕駛，但駕駛員必須準(zhǔn)備在必要的時候隨時接管；

4級：高度自動化，在該等級，車輛控制駕駛體驗的所有方面并且不期望駕駛員的介入，事實上，在該等級中車輛可能根本沒有方向盤或任何駕駛員控制裝置，但是在該等級中車輛可能被限制在某些區(qū)域，通常這被稱為“地理圍欄”，車輛可以在特定的地理圍欄內(nèi)完全自主地運行，但是在地理圍欄之外，車輛不能自主操作或者根本無法操作。

5級：最高級別，即完全自動化，在該等級，車輛可以在人類可以駕駛的任何地方完全自主地運行，5級自動化在所有情況下應(yīng)與人類駕駛員的水平一樣高或比其更高。

無人駕駛車的發(fā)展歷程

1986年，卡耐基梅隆大學(xué)的 Navlab 制造了一輛首批由計算機(jī)控制的汽車；1995年，Mercedes 完成了 EUREKA Prometheus 項目，該項目是有史以來最偉大的無人駕駛車輛研發(fā)項目，它重新定義了無人駕駛車輛的最新技術(shù)，許多大學(xué)和汽車制造商從1987年到1995年都參與了這個泛歐洲項目；2005年，Sebastian Thrun 也即優(yōu)達(dá)學(xué)城的創(chuàng)始人率領(lǐng)斯坦福車隊贏得了 DARPA 大挑戰(zhàn)賽，這是一場穿越加利福利亞州沙漠的100英里無人駕駛比賽，贏得 DARPA 大挑戰(zhàn)賽之后，Sebastian 加入了谷歌。2009年，Sebastian 啟動了 Google 無人駕駛車項目。在過去的幾年里，無人駕駛車測試已經(jīng)在舊金山、鳳凰城、新加坡、匹茲堡、拉斯維加斯、底特律、波士頓、北京以及世界許多其他城市進(jìn)行。2017年，百度發(fā)布了名為 Apollo 的開源無人駕駛項目，該平臺幫助合作伙伴整合自有車輛和硬件系統(tǒng)以構(gòu)建完整的無人駕駛系統(tǒng)。

無人駕駛車輛由專用計算機(jī)和傳感器組成，自主計算單元比個人計算機(jī)快10倍，甚至快更多倍。在 Apollo 系統(tǒng)中，車輛車載計算單元受到大規(guī)模且強(qiáng)有力的云集群支持，任何給定的無人駕駛車輛都有許多先進(jìn)的傳感器，它們可執(zhí)行感知和定位等任務(wù)，借助人工智能和這些傳感器，車輛可以獨立于任何人類駕駛員實現(xiàn)自主操作。

如何成為一名無人駕駛汽車工程師？

丨了解自動駕駛的主要模塊

無人駕駛開源平臺的主要部分包括高精度地圖、定位、感知、預(yù)測、規(guī)劃和控制。

高精度地圖：介紹無人駕駛車的核心模塊。高精度地圖幾乎支持著軟件棧的所有其他模塊，包括定位、感知、預(yù)測和規(guī)劃。

定位：討論汽車如何確定它所處的位置。汽車?yán)眉す夂屠走_(dá)數(shù)據(jù)，將傳感器感知內(nèi)容與高分辨率地圖進(jìn)行對比。這種對比使汽車能夠以個位數(shù)厘米級精度進(jìn)行自定位。

感知：了解無人駕駛車如何感知這個世界。深度學(xué)習(xí)使一個重要且強(qiáng)有力的感知工具，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成深度學(xué)習(xí)分支，對感知任務(wù)至關(guān)重要，如分類、檢測和分割。這些方法適用于幾種不同無人駕駛車傳感器的數(shù)據(jù)來源，包括攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá)。

預(yù)測：學(xué)習(xí)幾種不同的方式，用于預(yù)測其他車輛或行人可能如何移動。一種方法成為遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可對其他物體隨時間的運動進(jìn)行跟蹤，并使用該時間序列數(shù)據(jù)預(yù)測未來；規(guī)劃課程將涵蓋如何將預(yù)測與路線相結(jié)合，以生成車輛軌跡。

規(guī)劃：涵蓋如何將預(yù)測與路線相結(jié)合，以生成車輛軌跡。你將了解到 Apollo 用于自動駕駛車路徑規(guī)劃的幾種不同方式。

控制：講解自動駕駛車是如何使用轉(zhuǎn)向、油門和制動來執(zhí)行規(guī)劃軌跡，我們將闡述幾種不同類型的控制器，類型從簡單到愈加復(fù)雜，而性能卻從弱到強(qiáng)。并掌握 Apollo 中不同類型的控制器。

我們將在后續(xù)課程中為大家具體詳述以上模塊。

丨了解無人車的工作原理

無人駕駛車包括五個核心部件：計算機(jī)視覺，傳感器融合，定位，路徑規(guī)劃以及控制。

計算機(jī)視覺：通過攝像頭圖像弄清楚我們周圍的世界是怎樣的。

傳感器融合：合并來自其他傳感器的數(shù)據(jù)，如激光和雷達(dá)，從而更加深入地了解我們周圍的環(huán)境。

定位：只要我們對周圍的世界有了深刻的理解，就可以使用定位來精確地確定我們在那個世界所處的位置和環(huán)境。

路徑規(guī)劃：繪制這個世界的路線，幫助我們到達(dá)我們想去的地方。

控制：為了讓汽車沿著我們在路徑規(guī)劃期間建立的軌道行駛，我們該如何轉(zhuǎn)動方向盤、踩油門、踩制動器。

通過計算機(jī)視覺和傳感器融合，我們就會得到一幅關(guān)于我們周圍環(huán)境的豐富畫面，并可以使用定位來精確地確定我們在這個世界所處的位置和環(huán)境，然后使用路徑規(guī)劃來繪制一條通過這個世界到達(dá)目的地的路徑，通過控制轉(zhuǎn)動方向盤、打開油門、然后踩制動器，沿著該軌跡行駛并最終移動車輛。

所以說，只要我們知道了這個世界是什么樣子的，以及如何測量它，就可以將這些信息結(jié)合在一起，從而得到一個關(guān)于我們周圍環(huán)境的豐富畫面。下一步就是在那個環(huán)境中定位自己，準(zhǔn)確度要精確到一位數(shù)厘米級別。

從本質(zhì)上講，其他一切無人車都是這些核心功能更復(fù)雜的實現(xiàn)。