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AI这么拽!算法却成自动驾驶绊脚石

01决策环节是痛点

[ZOL汽车电子]技术的车轮滚滚向前,每隔一段时间当前技术就会被新技术更新或迭代。2017年AlphaGo战胜冠军棋手柯洁,并横扫了整个围棋界选手,让人类为之震惊,也拉开了人工智能(AI)深度学习时代的序幕。然而自动驾驶也属于AI范畴,为什么迟迟不能落地呢?今天就围绕这个问题延伸下去。

感知、决策、控制是自动驾驶的三个技术环节,但真正的难点在哪呢?

感知既是对周围环境的了解,如同驾驶员的眼睛和耳朵。感知的设备无非是摄像头、声呐、各种各样的雷达,但客观的讲,摄像头三维空间效果差、雨雪恶略天气能见度低;毫米波雷达穿透能力弱;激光雷达无法识别颜色、文字且造价高昂,或多或少都存在缺陷。而多种感知设备组合则成为最优的解决方案,弥补了之间的不足,所以各个车厂的感知设备也大同小异,目前主要的难点是如何压缩成本。

自动驾驶汽车顶的激光雷达(图片来自www.cnbeta.com)

控制是对车辆的掌控,如同驾驶员的手脚。车辆的加速、刹车、转向等皆属于控制范畴,然而这些控制没有太高的技术要求,定速巡航、自动刹车、自适应巡航、自动泊车等功能已经在车辆控制方面积累了相当多的经验,所以自动驾驶的难点并不在控制。

特斯拉自动驾驶仪表显示(图片来自www.cnbeta.com)

决策是通过感知收到周围的信息,计算出最优的方案,把信号传送给控制机构,如同驾驶员的大脑。决策环节承上启下,是决定汽车行驶的关键,所以自动驾驶的重点和难点皆聚于此!

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