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太平洋汽车网自动驾驶是人工智能,自动驾驶汽车(Autonomousvehicles;Self-drivingautomobile)又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车 、或轮式移动机器人 ,是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。
有这样一种观点:不实现真正的StrongAI(强AI)的话,自动驾驶就不可能被普及,于是得出结论:自动驾驶还非常遥远 。
但现实中 ,各个商业公司又争相发布要在2020前量产L4级别的自动驾驶车,甚至有公司说:只要现在政策放开,马上就能量产L4自动车。
于是大众又得到了第二个结论:这是商业吹嘘的投资泡沫。
下面是个人的看法:其实自动驾驶和人工智能没有必然的依赖关系 。虽然目前只有有智能的人才能开车 ,但是并不是说能开车的东西必须要有智能。在计算器发明之前,只有人才能进行算数运算,发明计算器后 ,几乎所有的计算工作都交给计算器了,但并没有使用任何智能的东西来让机器完成计算的任务。
实现自动驾驶需要的技术不外乎:知道周围有些什么物体,知道在什么位置,知道这些物体的运动状态 ,知道道路上其他交互的信号(红绿灯,车道线等等) 。其实这些要求都可以通过非智能的方式实现:物体和位置以及速度可以通过雷达扫描,其他交互信号也可以使用专门的通信系统来实现 ,比如红绿灯可以向自动驾驶的车发出无线信号等等措施。
所以自动驾驶的瓶颈不在人工智能,而在于计算能力,传感器精度 ,通信能力以及成本。
所以得出这样一个规律:硬件越强大,智能的要求就越少硬件越简单,智能的要求就越大利用这个规律可以判断每个自动驾驶项目的着重点 。如果项目要求只能使用摄像头 ,IMU等简单传感器,请把主要精力放在深度学习上。如果项目支持各种fancy的传感器,请不要纠结深度学习的事情 ,精力应该放在硬件上面。
(图/文/摄:太平洋汽车网问答叫兽)
太平洋汽车网自动驾驶是人工智能的应用,自动驾驶系统作为代替人类驾驶的解决方案,其设计思路和解决方法背后都蕴含了很多对人类驾驶习惯和行为的理解 。
_自动驾驶是通过自动驾驶系统,部分或完全的代替人类驾驶员 ,安全地驾驶汽车。汽车自动驾驶系统是一个涵盖了多个功能模块和多种技术的复杂软硬件结合的系统。在机器学习、大数据和人工智能技术大规模崛起之前,自动驾驶系统和其他的机器人系统类似,整体解决方案基本依赖于传统的优化技术。
随着人工智能和机器学习在计算机视觉、自然语言处理以及智能决策领域获得重大突破 ,学术和工业界也逐步开始在无人车系统的各个模块中进行基于人工智能和机器学习的探索[4-6],目前已取得部分成果 。而自动驾驶系统作为代替人类驾驶的解决方案,其设计思路和解决方法背后都蕴含了很多对人类驾驶习惯和行为的理解。现在 ,自动驾驶已经成为人工智能最具前景的应用之一。
自动驾驶硬件系统架构_自动驾驶系统一般是在传统汽车上进行加装来构建整个系统 。
感知模块_无人车的感知模块非常完备,是传统车辆所没有的。这部分主要代替有人驾驶汽车的驾驶员的眼睛和“车感”。通常由摄像头 、激光雷达、毫米波雷达和GNSS/IMU组成 。_摄像头主要用于获取图像信息,用于识别行人、车 、树、红绿灯、信号牌 ,进行定位等。
_激光雷达用于获取激光扫描反射数据,用于识别行人 、车、树等障碍物,进行定位等。
(图/文/摄:太平洋汽车网问答叫兽)
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