自动驾驶行业前景分析如下:随着人工智能、物联网、高性能计算等新一代技术的发展,汽车产业乃至整个交通出行领域正在发生一场革命,曾经出现在科幻影视作品中的自动驾驶汽车已经来到
自动驾驶行业前景分析节选:
随着人工智能、物联网、高性能计算等新一代技术的发展,汽车产业乃至整个交通出行领域正在发生一场革命,曾经出现在科幻影视作品中的自动驾驶汽车已经来到,并正在加速来到每个人的身边。作为国际公认的汽车未来发展方向,自动驾驶的意义不仅在于汽车行业的技术升级,因其涉及的产业链长、价值创造空间巨大,已成为各国的重要战略高地与汽车产业和科技产业跨界、竞合的必争之地。
主系统安全体系即通过车载自动驾驶系统的核心算法层来保证驾驶策略和驾驶行为的安全性,也可称为“策略安全”。使用最先进可靠的感知与定位算法、预测决策规划与控制算法来应对道路行驶中的各种场景,尤其是需要保证在遇到难度场景时也可以从驾驶策略和行为上确保安全。
自动驾驶主系统安全是软硬件组合套件的安全设计。软件算法是整个自动驾驶系统的核心,典型的L4级自动驾驶算法系统架构主要包括车载操作系统、环境感知、高精地图与定位、预测决策与规划、控制与执行模块等。
操作系统
基础操作系统是运行在自动驾驶汽车上用于管理、调度、控制车载软硬件资源的基础软件。其主要任务是为自动驾驶系统提供任务实时调度、实时计算任务资源隔离、实时消息通讯、系统级访问控制等能力,有效管理系统资源,提高系统资源使用率,向无人车算法模块屏蔽硬件软件物理特性及操作细节,承载运行感知、定位、规划决策与控制等自动驾驶核心组件。操作系统具有高稳定、实时性、低时延(反应速度高于人类驾驶员250ms)等特点。
泛感知系统
环境感知是自动驾驶的前提条件。环境感知系统融合激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多传感器的优势,实现车身周围360度视距,在复杂变化的交通环境中稳定检测并跟踪交通者的行为和速度朝向等信息,为决策规划模块提供场景理解信息。
预测决策与规划控制
预测决策与规划控制技术模块相当于自动驾驶汽车的大脑。预测决策与规划是软件算法核心模块,直接影响车辆自动驾驶的能力和效果。该算法模块基于交通安全规范与共识规则,为车辆规划出安全、高效、舒适的行驶路径和轨迹。为了更好提升算法的泛化能力,应用数据挖掘和深度学习算法来实现智能规划驾驶行为。
车路协同
车路协同自动驾驶是在单车智能自动驾驶的基础上,通过车联网将“人-车-路-云”交通参与要素有机地联系在一起,实现车与车、车与路、车与人之间动态实时信息交互共享,保证交通安全。车路协同自动驾驶通过信息交互协同、协同感知与协同决策控制,可以极大地拓展单车的感知范围、提升感知的能力,引入高维数据为代表的新的智能要素,实现群体智能。
报告目录:
第1章自动驾驶时代势不可挡,政策法规保障安全发展
1.1自动驾驶有望提升道路交通安全
1.2顶层设计推动产业蓬勃发展
1.3政策法规保障自动驾驶安全发展
第2章自动驾驶汽车的安全技术特点
2.1自动驾驶主系统安全
2.2自动驾驶安全冗余系统
2.3远程云代驾
2.4自动驾驶汽车测试与验证
第3章自动驾驶与传统驾驶汽车安全对比
3.1人类驾驶事故场景分析
3.2人类驾驶事故原因分析
3.3自动驾驶汽车与人类驾驶汽车安全性对比分析
3.4自动驾驶汽车事故分析
第4章总结展望
4.1观点总结
4.2展望建议
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