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解析自动驾驶车辆的硬件池
谈起自动驾驶车辆，很明显它与普通的车辆是有着极大不同的，仅仅从外观来看，顶端顶着大大小小的多种传感器，车身四周也布满了摄像头，如此数量众多种类繁复的各类传感器，它们到底对自动驾驶功能的实现起到了哪些作用，它们的特点又是怎样的，除了外观可见的传感器的差异，自动驾驶车辆和普通车辆又有哪些不同呢？本篇文章就来带领读者起底一下目前自动驾驶车辆所用到的硬件池技术栈。自动驾驶车辆的骨骼——线控底盘技术作为...芯片传感器线控底盘自动驾驶热门岗位和技术要求分析|转行择业和专业选择指南
导读随着自动驾驶技术的逐渐成熟，越来越多的应届生甚至工作几年的职场人士都想进入这一领域，不仅仅有着高薪酬吸引的原因，一旦未来市场环境成熟自动驾驶的商业价值及带来的社会变革都将引领时代潮流。但由于自动驾驶的兴起时间并不长，技术并没有得到长时间的积累，目前很少有大学能够开设自动驾驶的相关专业，从另一方面来说，由于自动驾驶领域牵涉到的技术过于广泛，事实上很难设定一个专业来掌握该领域的所有知识，这也是...汽车自动驾驶转行择业汽车计算与人工智能：一条拥挤的科技赛道
导读随着相关市场的发展和创新的刺激，未来五年ADAS（高级驾驶员辅助系统）和车载信息娱乐处理产业将增长三倍。这是YoleDéveloppement（Yole）的计算团队发布的《应用于汽车的计算与人工智能2022年度报告》的一番憧憬。根据Yole分析，预期该细分市场的规模在2027年可达11亿美元。上述技术与市场研究全面介绍了用于ADAS和AD（自动驾驶）的计算、车内感应及车载信息娱乐系统，还展望了在自动驾驶汽车这个充满活力的市场中的AI发...汽车自动驾驶未来自动驾驶系统功能安全模型拆解分析
目前基于量产开发的主流自动驾驶功能分为如下四类：1）L3级交通拥堵自动驾驶系统TJP：该系统要求具有驾驶执照的警惕常规驾驶员，仅在结构上分开的道路上行驶，与其他道路相比，行人或骑自行车的人通常更少，最高时速60kmh，需要有前导车辆，没有变道，没有建筑工地，仅在白天，没有雨，温度高于冰点。2）L3级高速路自动驾驶系统HWP：具有驾驶执照的警惕常规驾驶员，仅在结构隔离的道路上行驶，最大速度为130kmh，无需前导车辆，...EPB汽车以太网技术发展现状与趋势探究
伴随着车辆网联化、智能化的推进，云和大数据的运用，以及自动驾驶技术的发展，基于新的汽车网络技术，构筑新的汽车网络架构已经成为开发新一代高性能、高可靠性汽车的必然基础。前言随着半导体技术和智能化技术的发展演进，越来越多的新技术在汽车领域得到了推广，汽车电器成本在整车成本中所占比重也在不断增长，实现车载控制器间数据交互的网络带宽也日益增长，CAN、FlexRay等传统汽车网络带宽极限很难满足新一代汽车的发展...汽车以太网技术从“通信”走向“沟通”，智能汽车交互机制的演进
对当下的智能汽车来说也是一样的，除了保证，底层通信的“无损”，还要去挖掘沟通过程的体验。当我们谈论智能汽车的通信时，我们在谈论什么？热门的SOA技术是不是智能汽车交互机制的“终局”？让我们用一篇文章来深挖、讲透这些概念。通信的基本概念通信技术是非常多样的，每种技术在传输速率、成本、成熟度、时延、稳定性、安全性等上的特性也不同，但其结构是类似的。讨论通信技术，一般都会从开放式系统互联通信参考模型（Op...智能技术汽车智能网联汽车边缘网络的分布式端-边协同算法
本文提出了一种基于次梯度算法的分布式边端协同算法，通过调整视频编码码率、信息源传输速率，以及车辆多路径路由决策，实现资源分配策略。摘要车联网高级安全服务中，智能网联车辆配备了摄像头，可以拍摄周围的视频，用于安全、交通监控和监视等目的。车辆将获取的视频上传到边缘计算节点后，可以对视频进行分析和备份，以满足不同的安全驾驶需求。然而，车辆连续直接向边缘计算节点上传生成的视频内容会非常消耗带宽，并消耗...智能汽车技术浅析自动驾驶4WS车辆路径跟踪最优控制算法仿真
车辆智能化是汽车行业新的发展方向，其中自动驾驶是为了实现高度智能化的交通系统。车辆智能化是汽车行业新的发展方向，其中自动驾驶是为了实现高度智能化的交通系统。对于自动驾驶车辆，为了增加其主动安全性，越来越多的车辆采用四轮转向系统，所以在转向时对规划路径进行精确跟踪与四轮的协同控制是自动驾驶领域亟待解决的新的问题对于有四轮转向(4WS)功能的自动驾驶特种车辆和高级乘用车，传统的控制方法如预瞄跟踪模型、前...智能自动驾驶汽车软件开发的下一个阶段是什么样的
随着软件将车辆的安全性、舒适性和便利性提升到新的水平，开发人员现在需要比传统系统更现代、更强大的软件开发环境。近几年，汽车行业一直朝着软件定义汽车发展，更多的特性和功能主要通过软件实现，这些软件可以快速、轻松的进行远程更新。当前一辆车上的代码量达到数以千万计，但是在车辆网联、自动驾驶、用户体验方面还仅仅是初级阶段，这其中每项创新都需要复杂的软件来支撑。确保开发人员拥有更好的工具、流程和结构来高...软件汽车开发低速自动驾驶技术：APA
搭载有自动泊车功能的汽车可以不需要人工干预，通过车载传感器、处理器和控制系统的帮助就可以实现自动识别车位，并自动完成泊车入位的过程。从第一部真正意义上的汽车面世至今，已经过了100多年的时间，汽车不仅在自动化和电气化方面有了飞速发展，还出现了智能化的趋势。“自动泊车”就是一个大家非常熟悉的功能，透过它我们能看到汽车智能化发展的缩影。简介：什么是“自动泊车”？自动泊车系统简称APA。搭载有自动泊车功能...自动驾驶汽车智能浅析自动驾驶的四大部分关键技术
由于传感器在设计的时候有各自的局限性，单个传感器满足不了各种工况下的精确感知，想要车辆在各种环境下平稳运行，就需要运用到多传感器融合技术，该技术也是环境感知这一大类技术的关键技术所在。世界卫生组织在2017年5月份提供的数据显示，全球每年因道路交通事故死亡的人数约125万，相当于每天在全球范围内有3500人将会因交通事故丧生。媒体记者从全国安全生产工作会议获悉，我国在2016年共发生交通事故6万起，死亡人数达到...自动驾驶技术安全研究自动驾驶技术的算法需要哪些知识？
自动驾驶系统包括环境感知和定位，行为预测和规划控制。作为自动驾驶感知算法工程师，我这里就只说说环境感知方面需要的知识吧。自动驾驶系统包括环境感知和定位，行为预测和规划控制。作为自动驾驶感知算法工程师，我这里就只说说环境感知方面需要的知识吧。下面是我在自动驾驶感知专栏中的一篇概述文章，专栏里也包含了各个子领域的介绍性文章。1前言本专栏主要关注自动驾驶中的环境感知任务，内容包括感知技术的起源，现状以...自动驾驶数据人工智能自动驾驶中可解释AI的综述和未来研究方向
在过去十年中，自动驾驶在研发方面取得了重大的里程碑。人们有兴趣在道路上部署自行操作车辆，这预示着交通系统将更加安全和生态友好。arXiv上2021年12月21日上传的自动驾驶可解释AI的综述："ExplainableArtificialIntelligenceforAutonomousDriving:AComprehensiveOverviewandFieldGuideforFutureResearchDirections"，作者来自加拿大Alberta大学和华为研发。在过去十年中，自动驾驶在研发方面取得了重大的里程碑。人们有兴趣...自动驾驶人工智能数据无人汽车无法避开没见过的物体？问题出在训练pipeline上
他们提出的目标检测方法，可以检测未见过的新物体，相对于MaskRCNN有了巨大改进。人类经常会遇到种类新颖的工具、食物或动物，尽管以前从未见过，但人类仍然可以确定这些是新物体。与人类不同，目前最先进的检测和分割方法很难识别新型的物体，因为它们是以封闭世界的设定来设计的。它们所受的训练是定位已知种类（有标记）的物体，而把未知种类（无标记）的物体视为背景。这就导致模型不能够顺利定位新物体和学习一般物体的性...自动驾驶安全Cruise自动驾驶决策规划技术解析
Cruise自动驾驶决策规划&控制负责人BrandonBasso本科毕业于哥伦比亚大学，博士毕业于加州大学伯克利分校，主要研究决策、机器人系统设计和软件架构、机器学习、控制理论等。Cruise自动驾驶决策规划&控制负责人BrandonBasso本科毕业于哥伦比亚大学，博士毕业于加州大学伯克利分校，主要研究决策、机器人系统设计和软件架构、机器学习、控制理论等。曾在3DRobotics、Uber自动驾驶公司工作多年，担任重要职位，在无人机和自动驾驶...自动驾驶万字分析汽车毫米波雷达点云技术
本文以到PointNet++为分类算法，给出了雷达数据语义分割的结果。我们展示出了我们的新方法优于我们以前的方法，后者包括两个现已过时的预处理步骤，即聚类和特征生成。雷达点云的语义分割是雷达数据处理中的一项新的挑战。我们演示了如何执行这项任务，并提供了关于人工标记的雷达反射的大型数据集。与之前将聚类反射产生的特征向量作为分类器的输入不同的是，现在将整个雷达点云作为输入，并获得每个反射的类概率。因此，我们...算法汽车雷达两万字详解自动驾驶开发工具链的现状与趋势
本文从自动驾驶开发工具链的角度分析了行业现状和发展趋势。划重点：1.车企自研自动驾驶系统成为趋势。2.基于MBD的开发流程已经不能满足自动驾驶系统开发需求，需引入数据驱动的端到端的开发流程。3.开发工具链的效率决定了整个系统开发的效率，工具链需要和pipeline数据流结合，当前工具链普遍存在割裂和“数据孤岛”现象。4.数据处理是数据驱动的基石：智能化数据采集势在必行，数据标注的外包化和对高质低价的追求也趋于明显...自动驾驶清华IEEE论文：利用训练方法，帮自动驾驶决策摆脱「路侧干扰」
该论文提出了一种新的训练方法，即允许自动编码器从输入图像中提取有用的特征，并将其应用到端到端自动驾驶方法中，以忽略不相关的路边目标。近日，来自清华大学的学者提出了一套基于自动编码器实现的新训练方法，使其能够忽略输入图像中的无关特征，同时保留相关特征。与现有的端到端提取方法相比，该方法只需要图像级标签，降低了标记成本。研究者发现，通过训练卷积神经网络（CNNs）模型来处理编码器的输出，并产生一个转向...自动驾驶训练一文解析自动驾驶汽车决策控制系统技术
本文着重分析自动驾驶决策控制的相关技术，探索未来的发展方向。自动驾驶系统是一个集环境感知、决策控制和动作执行等功能于一体的综合系统，是充分考虑车辆与交通环境协调规划的系统，也是未来智能交通系统的重要组成部分。本文着重分析自动驾驶决策控制的相关技术，探索未来的发展方向。自动驾驶系统简介通常意义上，自动驾驶系统可以分为感知层、决策层、执行层。感知层感知层被定义为环境信息和车内信息的采集与处理，涉及...自动驾驶万字解读自动驾驶系统中视觉感知模块的安全测试
联网领域随着物联网与交通运输领域的深度融合蓬勃发展。随着深度学习的进步,车联网领域的自动驾驶技术得到了突破性的发展,并有演化成一场新的汽车工业革命的趋势。近年来,基于深度学习的视觉感知技术的发展极大地促进了车联网领域中自动驾驶的繁荣,然而自动驾驶系统的安全问题频出引发了人们对自动驾驶未来的担忧。由于深度学习系统的行为缺乏可解释性,测试基于深度学习的自动驾驶系统的安全性极具挑战性。目前已有针对自动驾驶...自动驾驶
