無人駕駛五大核心技術(shù)

無人駕駛五大核心技術(shù)-目錄Contents01標題標題標題標題03標題標題標題標題02標題標題標題標題04標題標題標題標題無人駕駛五大核心技術(shù)無人駕駛五大核心技術(shù)一、識別技術(shù)一、識別技術(shù)自動駕駛的眼睛是由傳感器構(gòu)成的，包括攝像頭、激光雷達、毫米波雷達，還有紅外線、超聲波雷達等和人類的眼睛一樣，自動駕駛汽車也有它自己的眼睛，用來識別周邊的車輛、障礙物、行人等路上的情況但是缺點也不少，比如在夜晚或惡劣的天氣下視力就嚴重下降，也不擅長遠距離觀察其中，常用的是攝像頭，它和人類的眼睛接近，可以看清有顏色的標識、物體，看得懂字體，分得清紅綠燈比較常見的是在車頂，像是頂不停旋轉(zhuǎn)的帽子其次是頗富爭議的LiDAR，即激光雷達而短板則是無法識別圖像和顏色原理很簡單，就是通過計算激光束的反射時間和波長，可以完成繪制周邊障礙物的3D圖一、識別技術(shù)還有，毫米波雷達，因為它可以全天候工作，這使得它不可或缺，即便它無法識別高度，分辨率不高，也難以成像1234567但它憑借其穿透塵霧、雨雪的硬本領(lǐng)，站穩(wěn)一席之地其中與安防最密切相關(guān)的當屬常見的攝像頭了當前，新的人工智能技術(shù)使得安防攝像頭擁有人臉識別、車牌識別、活體檢測等功能，成為推動安防產(chǎn)業(yè)發(fā)展的變革力量而AI的應(yīng)用，也使其他行業(yè)產(chǎn)生對攝像頭的需求，這其中就包括自動駕駛目前主流自動駕駛技術(shù)靠兩種系統(tǒng)來實現(xiàn)：一是激光雷達系統(tǒng)，但成本過高，推廣不易另一個就是視頻監(jiān)控分析系統(tǒng)，這項技術(shù)已較為成熟，價格低，易推廣一、識別技術(shù)1而在自動駕駛所有技術(shù)當中，基于視像的技術(shù)較為突出，通過視頻監(jiān)控，可以實時分析路況、車輛及行人信息，輔助汽車做出有效、及時的反饋2其中，圖像傳感器性能決定傳輸圖像質(zhì)量，沒有高質(zhì)量圖像獲取與傳輸，視頻分析準確性就無從談起3視頻監(jiān)控與高質(zhì)量圖像傳感器對于自動駕駛汽車來說非常重要4未來，在攝像傳感器性能突破、芯片成本下降以及深度學習技術(shù)推動下，預(yù)計在自動駕駛汽車后視/環(huán)視和夜視攝像頭、先進駕駛輔助系統(tǒng)、視鏡替代和行車記錄儀、駕駛/車輛接口等應(yīng)用中至少應(yīng)用8-10個攝像頭5近年來，汽車領(lǐng)域?qū)σ曨l監(jiān)控的需求成為拉動安防行業(yè)進一步發(fā)展的因素一、識別技術(shù)車載攝像頭處于自動駕駛和車聯(lián)網(wǎng)雙風口，市場規(guī)?？臻g巨大，根據(jù)HIS估算，全球車載攝像頭出貨量將從2014年的2800萬個增長到2020年的8300萬個，復(fù)合增長率達20%01安防企業(yè)大舉進入自動駕駛領(lǐng)域，很大一部分是以自身先進安防技術(shù)為背景，尤其是視頻監(jiān)控技術(shù)02一、識別技術(shù)1、決策技術(shù)通過眼睛識別得到了周邊環(huán)境，接下來就要充分利用這些信息進行理解分析，決定自己該如何走下一步要完成這項任務(wù)的就是最強大腦自動駕駛機器人需要完成大腦中的知識庫有兩種方式：專家規(guī)則式和AI式專家規(guī)則式，英文叫rule-based即提前編寫好規(guī)則，當需要做決定的時候必須嚴格遵守這些規(guī)則舉個例子，當準備超車變道時，需要滿足以下條件(這是一個假專家，僅供參考)：道路半徑大于500R(彎道不變道)跟目標車道上的前后車的距離都在20m以上比后車的車速慢不超過5km/h一、識別技術(shù)0102030504等等等等...以上N個條件同時滿足時，即可超車變道AI式，就是一直很火的人工智能模仿人類的大腦，通過AI算法對場景進行理解或提前通過大量的犯錯積累經(jīng)驗，或事前聽某人指點江山通過AI式積累知識庫，會讓她的反應(yīng)更加靈活三、定位技術(shù)三、定位技術(shù)目前，除了主流的用GPS或GNSS(全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng))來定位的方式之外，也有在公路上鋪設(shè)電磁誘導(dǎo)線等方式來實現(xiàn)定位1234567高精度GPS定位目前來說最大難題是，山區(qū)和隧道等地理因素對精度的影響，雖然可以依靠IMU(慣性測量單元)來進行推算，但GPS丟失信號時間過長的話，累計的誤差就會比較大另外，自動駕駛專用的3D動態(tài)高清地圖帶給了自動駕駛更多可能性因為有了高清地圖，就可以將自己的位置輕松定位在車道上對于未來的車輛來說，確定自身在車道內(nèi)的位置是基礎(chǔ)因此定位和地圖構(gòu)建，成為了一個基礎(chǔ)而重要的環(huán)節(jié)，對于自動駕駛的核心控制系統(tǒng)而言，需要利用感知傳感器觀察環(huán)境，同時根據(jù)感知信號對環(huán)境的地圖構(gòu)建和自身進行定位而面向自動駕駛的精確控制，定位技術(shù)需要的是厘米級定位，確切地知道車輛的位置三、定位技術(shù)根據(jù)自動駕駛系統(tǒng)所對應(yīng)的不同，大致可以分為三、定位技術(shù)1.基于地標：根據(jù)視覺或者激光雷達的定位，與數(shù)據(jù)庫中的特征匹配，確定車輛本體的位置和環(huán)境三、定位技術(shù)2.基于信號定位：采用外界的位置信號，如衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)和5G三、定位技術(shù)3.基于慣性導(dǎo)航技術(shù)：在了解車輛的位置后，計算車輛的當前位置和方向航位推算的本質(zhì)是在初始位置上累加位移矢量計算當前位置，它是一個信息累加的過程四、通信安全技術(shù)四、通信安全技術(shù)試想如果被黑客入侵，控制了你的自動駕駛車，不僅可以監(jiān)聽到你的秘密談話，還很可能成為殺人工具1234567黑客可以通過影響傳感器的數(shù)據(jù)而影響決策，或直接介入判斷機制進而影響行駛軌道關(guān)于自動駕駛的安全，一般包括行駛安全、功能安全以及網(wǎng)絡(luò)安全安全性目前依舊是自動駕駛汽車的一大主要挑戰(zhàn)自動駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、監(jiān)控裝置和定位系統(tǒng)協(xié)同合作，讓系統(tǒng)可以在沒有人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛但自動駕駛系統(tǒng)的一個不安全"決定"，很可能會危害到人類生命，同時造成巨大的經(jīng)濟損失現(xiàn)在，在自動駕駛汽車呈現(xiàn)出實用化的這一過程中，有關(guān)自動駕駛系統(tǒng)的事故已引起各機構(gòu)的關(guān)注四、通信安全技術(shù)理論上講，由于自動駕駛汽車不像人類駕駛員那樣容易注意力分散或疲勞，它們其實具有減少路面交通事故的潛力不過，人類在遇到新狀況時，無論是反應(yīng)速度還是反應(yīng)能力仍然要好很多雖然現(xiàn)階段我們無法訓練自動駕駛汽車熟悉所有可能的交通狀況，但工程師們可以向它們提供一種能計算"無事故軌跡"的框架，當然，其前提是其他道路使用者也能合法駕駛自動駕駛車使用安裝在車上的傳感器和ICT終端來檢測和分析周圍環(huán)境，來控制方向盤和制動隨著網(wǎng)聯(lián)車的發(fā)展，各種信息將通過網(wǎng)絡(luò)實時發(fā)送和接收據(jù)intel稱，自動駕駛車每天將能夠處理大約4TB的數(shù)據(jù)五、人機交互技術(shù)五、人機交互技術(shù)此外，通過觀察分析駕駛員的面部表情和動作，判斷其困倦狀態(tài)，并通過給駕駛員提供感興趣的話題等方式予以提醒，也是人機交互多樣化發(fā)展的一