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深入解析无人驾驶下一步发展的关键技术

发布于:2020年04月23日 来源:www.fuhai360.com
[摘要]深入解析无人驾驶下一步发展的关键技术 在无人驾驶车领域,技术的每一步发展都必须以保障个人安全为丈量,由是它的发展除了将带给人们欢喜鼓舞的便利之外,也引发了对其安全性的担忧。
    深入解析无人驾驶下一步发展的关键技术
    在无人驾驶车领域,技术的每一步发展都必须以保障个人安全为丈量,由是它的发展除了将带给人们欢喜鼓舞的便利之外,也引发了对其安全性的担忧。
    表示谷歌、特拉斯、Zoox……还有更多公司借助模拟的方法力图使无人驾驶车的行驶里程尽快达到十亿英里。目前,无人驾驶车的发展存在两个瓶颈:一是官方对于车辆最低里程数的要求。二是实验和测试模型仍待优化。
    工程师基于大数据完善无人车辆的行使模型,实验场景从太阳光到传感器,再从不同角度的传感器到汽车前方的飞行障碍以及异常的外界行为等。
    而问题在于在重现现实场景并不容易,也不安全。
    兰德的一份报告发现,如果要测试无人驾驶的安全性是否达到可以接受的程度,实则需要上万英里甚至数十亿英里的实验里程作证明。
    “即使作最合理的打算,现有的无人驾驶车也需要几十年甚至数百年的时间才能完成预定的里程测试。而如果将测试放在现实道路上,则会是一个不可能完成的任务。”
    用什么方法才能不断提高无人驾驶车辆的可靠性?
    像Uber、Lyft和Zoox这样的公司诞生于大城市,并在一定条件下进行运作以降低自身的技术壁垒。但是这可能适用于世界各地的Uber们,而像传统的原始设备制造商则选择通过不断更新汽车的自动化功能来弥合与共享技术的差距。
    因此,我们可以绕过在目前需要大量数据的传统技术方法,而建构起能够进行推理和学习小量数据的模型。公司在去年被Uber收购的加里·马库斯花了几年时间研究这个问题,但此类学习模型至今还没有在无人机中成为现实。
    不要忘了仿真模拟
    从软件到硬件的仿真模拟被合理建模时,就会为公司实验和测试他们的汽车模式提供可能性。
    这包括各种各样的应用场景,包括交通、司机行为、天气以及道路环境等。
    还要考虑传感器的使用情形。需要多少个相机和雷达?它们应该被放置在哪里?应该使用哪种模型硬件?
    同时,灵活的随机排列也十分重要。基于此,在路上就不需要把车队和可靠的司机紧紧绑在一起。
    我们仍未抵达终点
    如今,诸如Vires、TaSS PreScan、CarSim、Oktal ScanNer和ROS Gazebo等产品给工程师模拟传感器及其发生机制和机械结构提供了可能。 尽管它们各有所长,但却同时忽视了对于模拟而言至关重要的领域,这包括过分简化现有的传感器输出,以及对环境如何影响自主模型的复杂程度的了解。
    然而随着技术的不断发展,我们必须考虑如何以高保真的方式执行、插入和测试硬件与软件的融合之物。
高保真的模拟环境
    虽然模拟大多数传感器对于外界的感知存在困难,但是简单的模拟在车辆上的应用越来越普遍。
    由于低成本的LiDARs未实现的承诺和高端单元的短缺使得OEMs和Tier 1的可伸缩性变得困难,因此光学相机被报以期待。
    模拟相机的模拟数据与输入的数据没有误差,因此为了正确地测试对外界感知程度,工程师需要建构出逼真的模拟环境。但是建造一个复杂的模拟光圈则非常昂贵且存在困难,因此没有人能够为了打造一辆无人汽车而模拟这个环境。
    大约在一年前,我遇到了克雷格。当时他正在发布一个他称之为DeepDrive的东西。我后来得知,作为早期的工程师之一,他利用游戏兜售1.37亿美元的开发成本重现现实世界的场景,并通过展示高保真度的景象...来支持无人驾驶汽车。
    几个月后,克雷格加入了一家名为Uber的小型初创公司,专注于研究模拟。
    普林斯顿大学的一个研究小组详细介绍了使用GTA V的优势。它将世界范围划分为100平方英里、400万人、262种车辆、1167种不同的生物、14种天气条件、以及在城市、农村和林地环境中的7万多条动态路段。
    以上便是由我们给大家普及的知识,大家知道了吗?如果对还有什么疑问的朋友联系我们吧。