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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...

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...

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...

来自清华、MIT的研究团队提出了一种基于自监督学习的方法，让自动驾驶模型从已有的轨迹预测数据集中学会正确判断冲突中的礼让关系。自动驾驶汽车上路时，不可避免的需要学习一些道路上的“潜规则”。自动驾驶系统需要察言观色，随机应变地及时发现什么时候应该减速礼让，什么时候又应该发现别人正在礼让而尽快加速通过。由于道路环境的复杂性，很多新手司机都未必能够做出合适的判断。这种复杂性导致基于规则的方法很难在覆盖到...

高级辅助驾驶系统的出现，在改变驾驶员驾驶习惯的同时，也让驾驶员对驾驶过程产生了松懈。随着高级辅助驾驶系统在车辆上的搭载，驾驶员驾驶车辆的安全性和舒适性也得到了进一步的提升，高级辅助驾驶系统通过安装在车辆上的各式各样的传感器，在驾驶员驾驶车辆过程中随时感测车辆周围的环境，搜集数据，进行静态、动态的物体识别与追踪，从而预判驾驶员及乘客可能发生的潜在危险，并做出提醒甚至主动辅助，直接对车辆进行控制，...

随着嵌入式系统、导航系统、传感器技术、网络及通信技术等方面的共同发展，以及人们对于未来交通工具的盼望，智能驾驶技术逐渐成为越来越多学术界与工业界研究人员的关注热点。一、介绍智能驾驶泛指对于交通工具(尤其是汽车)的智能化改造，应用自动驾驶(autonomousdriving)以及车联网(InternetofVehicles，IoV)等技术，使得传统上完全人为控制的机动车辆具备智能处理的能力，包括但不限于智能数据采集、智能分析、智能决策等，...

前言在上期文章​​《ESC系统在智能驾驶浪潮中的进化（中）》​​介绍了ESC系统凭借其不依赖驾驶员的主动增压的能力在主流的辅助驾驶功能中的应用，可以看出除了基本的稳定性控制以外，ESC系统被挖掘出越来越多的增值功能，使得ESC系统在辅助驾驶发展的浪潮中依然扮演着重要的角色。这一点在自动驾驶中依然成立。自动驾驶对制动提出了冗余的新要求，而ESC系统作为中高档车型的标配，对其稍加“升级”就能和其他制动系统组成支持...

智能驾驶汽车的发展中往往需要充分考虑到关联系统的执行能力是否能够满足其顶层控制的期望值，这就要求在整车级规控、执行阶段中充分掌握主动权。比如在转向控制中，通过取消方向盘与转向轮之间的传统机械连接，可以摆脱传统转向系统限制，通过数据总线传输信号，转向电机协调其运动关系，并从转向控制系统中获取反馈命令。最终实现智能驾驶系统的主动转向控制。这也是智能驾驶汽车实现路径跟踪与避障避险的关键技术。又如引入...

自动驾驶的有效运行不光体现在自身的精确策略控制（包括对车辆的控制主要体现在控制速度和路径曲线上），更体现在和执行对手件的交互控制中。在特殊情况下，例如在紧急避撞情况下，还必须及时控制车辆的方向。从狭义上讲，车辆操纵的原理即是指车辆动力学，例如转弯过程中维持车辆稳定性。全局底盘控制技术的进步已被用来进一步提高车辆的安全性和操纵质量。通过增加偏航增益以减小上层系统的转向输入，可以轻松地实现路径曲率...

一个生活中的例子假设你想捉摸老板每天的心情是好是坏，以此选择一个合适的汇报时机。你每天中午都会和老板一起吃食堂，而食堂午餐只能从川菜、粤菜、东北菜和淮扬菜四种中选择一种。你感觉老板每天心情和午餐吃什么有关系，想通过观测老板每天选择的午餐来猜测他每天心情的好坏。接下来我们聊聊如何利用隐马尔科夫模型（HMM）来处理这个问题。对生活中的例子建模讲隐马尔科夫模型之前先介绍马尔科夫模型。马尔科夫模型是指序列...

没有人喜欢在红灯前等待。但有信号灯的十字路口对司机来说不仅仅是个小麻烦，并且车辆在等待信号灯变化时会存在浪费燃料以及排放温室气体的情况。如果驾驶者可以精确地安排他们的行程从而使他们每次都能直接通过红绿灯会怎么样呢虽然这可能只是人类司机在特别幸运的情况下发生，但它可以也由使用AI控制其速度的自主车辆更稳定地实现。在一项新研究中，麻省理工学院(MIT)的科学家们展示了一种机器学习的方法。该方法可以学习控制...

自动驾驶决策系统，是自动驾驶汽车的大脑，决策系统的提升，就像是人类的成长一样。自动驾驶是集感知、决策、控制于一体，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。正如人走路需要知道路况、了解方向、及时避让障碍物，并走到目的地一样，感知、决策、控制对于自动驾驶汽车来说，也是非常重要的。感知就如人的眼睛、耳朵一样，通过在自动驾驶汽车上加装毫米波雷达、激光雷达、车载摄像头等...

自动化程度越高，所需的数据存储量就越大。不同等级阶段的车辆，需要采集的数据量也呈现几何级增长。以目前常见的L3阶段为例，随着4K超高清摄像头、128线激光雷达等传感器引入，每天8小时数据采集系统记录的数据量高达30TB。这么说吧，英伟达公司的自动驾驶技术测试也显示车辆学习数据收集系统在几小时内就能够充满TB级的固态存储硬盘（SSD）。众所周知，汽车自动化分五级。自动化程度越高，所需的数据存储量就越大。举个例子，...

下一代自动驾驶开发平台理论原理与实践（一）当前，智能驾驶汽车软件研发过程中，孤岛中的应用程序众多，由于技术平台和数据模型的差异，这些应用程序之间很难共享信息。在基于企业流程管理BPM(BusinessProcessManagement)的应用程序的情况下，集成技术和单个业务应用程序之间存在紧密耦合。每当业务流程发生变化时，集成技术就会发生变化，从而增加运营成本。这种紧密耦合也使这种方法更难改变。当某个流程在影响所有应用程序...

AVP，全称AutomatedValetParking，中文名“自主代客泊车系统”。作为自动驾驶在泊车场景下的应用，AVP实现的是全自动代客泊车功能，最终目标是取代传统的人工代客泊车，帮助用户节省大量的停车时间，解决高峰期排队停车的痛点。AVP作为当前泊车场景的功能天花板，涉及的细分场景复杂，技术难度大，并且对保证车辆安全性来说，也是巨大的挑战。因此，目前我们可以看到行业内已经有一些Demo演示版的AVP出现，但还没有量产的产品面...

前言未来的高级别自动驾驶车辆有两条感知外部世界的路径。一种是直接接收车载摄像头、毫米波雷达以及激光雷达等感知设备的物理反馈；另一种则是通过无线通信方式与外部环境中的感知终端进行实时信息交互。对于L3级别以上自动驾驶车辆来说，这两种方式是互补关系，缺一不可。举例来说，激光雷达可以通过发送并接收反射的脉冲光波，敏锐地感知车辆周围的近距离障碍物，这个过程是单向的。而无线通信技术则可以在300米甚至更远的范...