无人驾驶技术烧掉了1000亿美元,网友喜出望外:如今终于能用了!

无人驾驶技术非常依赖雷达,而雷达能够甄别前面有障碍物,但是它无法分辨这个障碍物它的属性,比如有一个气球挡在车的前面,雷达感知到有障碍物,车载相机回传回来的相片无法判断前面这个物体是软是硬,所以就可能出现自动驾驶汽车被一颗汽车给“别住了”。当然,这个例子有点粗糙,经不起推敲,但是我想表达的意思就...

全球自动驾驶的三十年,无人驾驶五大核心技术-感知、决策、控制...

无人驾驶系统也称为自动驾驶系统,指主要依靠人工智能、视觉计算、雷达和全球定位及车路协同等技术,使汽车具有环境感知、路径规划和自主控制的能力,从而可让计算机自动操作的机动车辆。自动驾驶系统可以分为感知层、决策层、执行层,分别代替人的眼睛、大脑、手脚。有别于传统人工驾驶车辆,自动驾驶车辆最大特点是AI技术...

小马智行楼天城:自动驾驶已经没有技术阻碍|36氪专访

用AI改造智能驾驶，汽车公司似乎看到了“通往自动驾驶之路”。他们雄心勃勃，喊出“每年10亿美元”的投入计划。更早采用“端到端”技术的特斯拉更为激进，已经宣布在10月份发布Robotaxi（自动驾驶出租车）。似乎“端到端”成了智能驾驶行业的“银子弹”。车企有制造、现金流和里程数据，如果再手握自动驾驶技术栈，无...

“把汽车租出去赚钱”——马斯克的AI自动驾驶技术让荒诞成为现实

人工智能在自动驾驶汽车中的应用远未结束。预期的技术进步包括增强的机器学习算法、改进的传感器技术以及与智能城市基础设施的无缝集成。这些发展将进一步提高自动驾驶汽车的可靠性和性能。自动驾驶汽车背后的人工智能技术将给行业带来了巨大飞跃。随着人工智能与汽车工程之间的协同作用不断发展，可以预见的是，未来自动驾驶汽...

跨越自动驾驶鸿沟,地平线以软硬全栈技术加速高阶普及

去年11月,四部委发布关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知,其中,《通知》正式对L3/L4自动驾驶的准入规范进行了具体要求,并完善了自动驾驶事故责任判定的相关规定,而有了官方的责任划分,L2级智能车进阶到L3/L4级自动驾驶就有了更清晰的思路,也为技术突围扫清了诸多障碍。

一文了解自动驾驶轨迹预测技术

其重要性在于直接关联到自动驾驶汽车的安全性与行驶效率:通过精准预判,系统能提前规划避障路径,优化行车速度与路线,有效应对突发状况,减少交通事故(www.e993.com)2024年11月25日。此外,轨迹预测的准确性还是实现流畅自动驾驶体验的关键,帮助车辆在复杂交通环境中自如穿梭,提升乘客舒适度和信任度。可以说,自动驾驶技术的智能化与拟人化水平,在很大程度上...

比亚迪L2级自动驾驶是什么意思?

比亚迪的L2级自动驾驶技术主要包括自适应巡航控制(ACC)和车道保持辅助系统(LKA)。自适应巡航控制能够根据前方车辆的速度自动调整本车的速度,保持安全距离。而车道保持辅助系统则通过摄像头识别车道线,辅助驾驶员保持车辆在车道内行驶。这两种技术的结合,使得比亚迪的车型在高速公路等特定路况下,能够实现一定程度的自动驾驶...

“端到端”,自动驾驶的最后一战?

成本与效益的权衡,端到端技术的商业化难题在端到端自动驾驶技术迈向商业化的征途中,成本与效益的权衡成为了一道必须跨越的坎。端到端技术的成本结构复杂多样,从研发阶段的人力物力投入,到硬件设备的购置,再到数据收集与处理的费用,每一环节都需巨额开支。此外,随着技术不断迭代,持续的优化升级同样需要资金支持。

聊聊自动驾驶离不开的感知硬件

毫米波雷达可以通过波束形成技术(Beamforming)提高角度分辨率,从而区分并跟踪多个目标物体。现代毫米波雷达采用多天线阵列和数字信号处理技术,以实现复杂场景中的高精度目标跟踪。2.3毫米波雷达的局限性尽管毫米波雷达在自动驾驶中具有广泛应用,但依旧存在如分辨率有限、角度分辨率受限、对金属物体的敏感性、环境中的干扰...

特斯拉智能驾驶|从视觉优先的技术路径到未来的挑战?

特斯拉作为全球智能驾驶领域的技术先锋,其FSD(FullSelf-Driving)方案选择了独特的纯视觉自动驾驶路线,摒弃了激光雷达和高精度地图的使用。特斯拉通过其自研的摄像头感知方案及数据驱动的神经网络,在自动驾驶领域取得了巨大进展。然而,纯视觉方案在极端天气及某些复杂场景下表现的局限性,依然是亟需解决的问题。