自動駕駛技術
關注創建者：匿名 創建時間：2025-12-01
自動駕駛技術的視頻教程
有了自動駕駛，年輕人還需要考駕照嗎？
1.自動駕駛發展到什么階段了？2.電動車搭載自動駕駛技術有優勢嗎？3.自動駕駛10年內能普及嗎？4.自動駕駛包會比整車貴嗎？5.《自動時代》一書顛覆了你對自動駕駛的哪些認知？6.自動駕駛車會產生什么法律/倫理問題
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馬斯克：我研究自動駕駛5-6年來的insight，最難和最重要的問題是建立向量空間
馬斯克接受AI研究員Lex Fridman的訪談，聊了他5-6年來對于自動駕駛的insight，他認為自動駕駛最重要和最難的問題是建立向量空間，也聊了他為什么選擇以計算機視覺為中心的自動駕駛技術路線。
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自動駕駛技術的實例教程
這也充分證明了NVIDIA在智能汽車行業中的領導地位，有望引領自動駕駛產業向更高的層次邁進。
前景展望：自動駕駛技術的未來發展
在本屆上海車展上，我們可以清晰地看到自動駕駛技術的發展與競爭呈現出多樣化、競爭激烈的局面。各大汽車制造商、科技公司及創業企業都在加緊研發和投入資源并紛紛展示了他們最新的自動駕駛技術和產品。這一現象預示著自動駕駛產業未來將具有巨大的發展潛力和市場空間。
未來，隨著5G通信技術、大數據、云計算等相關技術的不斷發展，自動駕駛技術將更加成熟和完善。車載AI算力的提升、傳感器技術的進步、深度學習技術的應用，都將使自動駕駛汽車更加智能化、更加安全可靠。另外，隨著自動駕駛技術與新能源汽車的深度融合，智能出行將成為未來交通出行的主要趨勢。通過自動駕駛技術和新能源汽車的結合，人們的出行將變得更加便捷、高效和環保。
此外，自動駕駛技術的發展還將推動新能源汽車的普及。通過自動駕駛技術，新能源汽車可以實現更高效的能源利用和更優化的出行方式，從而降低碳排放，保護環境。自動駕駛技術和新能源汽車的結合，將成為未來智能出行的重要發展趨勢。
在未來幾年里，我們有理由相信，自動駕駛技術將取得突破性進展，在這個過程中，作為全球領先的自動駕駛技術提供商，NVIDIA正是自動駕駛技術發展的關鍵推動者。
展開 實現安全、智能化的自動駕駛技術成為了人們的愿望。阿里巴巴布局自動駕駛技術已經兩年時間，本文將詳細介紹阿里巴巴對當下自動駕駛技術的理解，包括其原理、技術大圖，以及對自動駕駛技術未來發展的思考。
一 自動駕駛原理和技術大圖
任何一項技術領域可以從兩方面評價：技術難度和技術挑戰、市場規模和社會影響。若某一技術的技術難度和挑戰很高，但是市場規模和社會影響很小，那么不值得進行投入。如果市場規模和社會影響大，但是技術難度和挑戰比較小，則無法充分發揮技術人員的能力。
而自動駕駛是市場規模和社會影響非常大，并且技術難度與挑戰很高的領域。從市場規模和社會影響角度而言，全球每天花在駕駛上的時間總計達數億小時，如果節約駕駛時間投入到其他工作，將會獲得更高的經濟效益。就技術難度而言，汽車駕駛行業本已是民用行業中較為復雜的領域，實現駕駛自動化、智能化的難度可想而知。
1 相關概念介紹
如下圖所示，智能駕駛、自動駕駛到無人駕駛是技術層層遞進、范圍層層縮小的關系。
無人駕駛
汽車在無駕駛員介入的情況下，能在限定環境乃至全部環境下完成全部駕駛任務。
自動駕駛
指汽車至少在某些或者全部具有關鍵安全件的控制功能方面（如轉向、油門、制動），無需駕駛員直接操作即可自動完成。包括無人駕駛以及輔助駕駛。
智能駕駛
包括自動駕駛以及其他輔助駕駛技術，例如語音預警提醒、人機智能交互等，能夠在某一環節輔助甚至替代駕駛員，優化駕車體驗。
展開 據外媒報道，UD Trucks在日本埼玉縣上尾市（Ageo, Saitama）的總部開展了首個4級自動駕駛卡車演示。UD體驗中心模擬了碼頭、工廠、倉庫及施工現場等真實的重卡應用條件。
該項演示重點展示了GPS、雷達、激光雷達、車載攝像頭及軟件等自動駕駛技術及車載軟件，從而實現高精度自動啟停、回旋（slaloming）、U形彎道及倒車。
4級自動駕駛是實現完全自動化交通運輸的最后一步，當未來實現5級自動駕駛后，車輛將實現全面自動駕駛，涵蓋駕駛操控的方方面面。
該款Quon重卡將有助于利用自動變速箱Escot VI及其轉向系統實現性能的平衡性。
該項自動駕駛技術取名為“Fujin”——以日本的風神命名，是該公司創新Roadmap Fujin & Raiji Vision 2030的兩大支柱。
該公司技術部高級副總裁Douglas Nakano表示：“本次演示的技術將于2020年實現實際應用。該公司的重卡Quon已于2017年發布，涵蓋了成熟的車載控制系統，該系統是高精度自動駕駛技術的基石。”
他表示：“基于Quon車型，UD Trucks將繼續研發更多先進的自動駕駛技術，旨在解決用戶需求，為全球用戶提供所需的卡車。為此，公司將與業務合作方開展公開討論，希望本次公開演示將開啟會談機遇。”
UD Trucks參與了日本政府的高速公路卡車結隊項目，可接觸到沃爾沃集團的技術及IT知識。
UD Trucks表示，公司將繼續演示自動駕駛及電動車原型車，旨在到2020年實現該類車型的日常運營，到2030年推出純電動卡車和自動駕駛卡車。
來源：蓋世汽車網
展開 作者 | Denis Chikurtev
譯者 | 馬超（責編:晉兆雨）
來源 | CSDN（ID：CSDNnews）
以下為譯文：
近年來，自動駕駛技術技術的發展速度非常快。預計達到完全自動駕駛L5的程度是指日可待的。自動駕駛的核心技術主要是人工智能中的機器學習與深度學習兩個方向。在本文中，我們的關注點在于機器學習算法在自動駕駛技術中的應用。
為了讓讀者更好地理解自動駕駛中的機器學習算法，本文會首先介紹有關該設備和自動駕駛技術的運行原理，然后介紹機器學習方法及其在自動駕駛任務中的應用。最后展示一些流行的自動駕駛技術模擬器。
關于自動駕駛技術
自動駕駛技術的目的在于解除汽車對駕駛員的需求，部署了自動駕駛技術的汽車能夠完全獨立自主的地把汽車從一個地點駕駛到另一個地點。為了能夠完成這項復雜的任務，這些汽車需要配備額外的硬件和軟件系統，幫助AI系統了解環境、做出決策并采取行動。自動駕駛技術需要回答以下個問題。
1.自動駕駛技術如何看到？
自動駕駛技術主要使用攝像頭、普通雷達和激光雷達三種傳感器，它們就像人眼和大腦一樣協同工作。它們共同為汽車提供了清晰的環境視圖。幫助汽車識別附近物體的位置、速度和 3維形態。此外，目前依靠的自動駕駛技術現在正在建設慣性測量單元，可以監測和控制汽車的加速度和位置。
2.自動駕駛技術如何做出決策？
在通過傳感器識別到周邊物體之后，自動駕駛的決策系統一般通過聚類算法將周邊物體進行聚類，并根據物體位置做出決策。
展開 而且，自動駕駛技術還可能為弱勢群體、尤其是老年和殘障人士的出行提供便利。
不過，我們還需要解決許多挑戰才能實現我們對自動駕駛技術的未來憧憬。
我們在技術和法律層面上面臨著諸多挑戰，比如，如何對自動駕駛汽車進行責任評估？最大的挑戰來自人類：自動駕駛汽車怎樣與人類溝通和互動？這不僅涉及其他駕駛者，還包括行人和騎行者。此外，最大的挑戰可能是，公眾是否會接受、信任和采納自動駕駛系統？
人們已經開始以駕駛輔助系統的形式來使用自動駕駛技術。很多新車型都具備巡航控制、防抱死制動系統 (ABS)、防撞系統和車道偏離警告等功能。但我們都知道，對于全自動駕駛汽車，公眾在安全和隱私方面存在著相當大的疑慮。
Uber在亞利桑那州坦佩市發生的自動駕駛交通事故掀起了巨大的波瀾，人們對自動駕駛技術的擔憂因此進一步加劇。即使在事故發生之前，已經有多次民意調查顯示全美多數民眾都對乘坐自動駕駛汽車心存畏懼。而在這次事故過后，民意調查顯示，80%的參與者都希望聯邦和各州政府出臺約束自動駕駛汽車的安全法規。人們希望公私領域能夠通過建立合作來共同引領這項新技術安全地進行開發測試，直至融入現有的交通運輸系統。
因此我想與諸位分享交通部對于自動駕駛技術奉行的六項原則：
第一，要把安全放在第一位。
第二，交通部將采取技術中立 (tech-neutral) 的態度，不做自上而下的命令和指揮。我們不會在這項技術的開發者中評判孰優孰劣。
第三，交通部未來出臺法規，將以性能表現、提升安全性作為標準，而不對裝置進行強制性要求。
第四，交通部將與各州和地方政府合作，避免由于地區性法規的不統一而阻礙創新，制約自動駕駛技術的部署和推廣。
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智能駕駛與傳感器(Intelligent Driving & Sensors)
自動駕駛技術：輔助駕駛(ADAS)、自動駕駛解決方案(L2-L4)、車路協同系統(V2X)。
傳感器：激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達、攝像頭傳感器、高精度定位、組合導航系統。
4.
?? 通過將運動、振動和聲音整合到一個同步環境中，這種設置實現了更真實的駕駛者在環仿真體驗。
#HexaRev 先進的六自由度運動系統旨在克服傳統六足平臺的局限，即使在制動和過彎等綜合動作中，也能保持更大的可用運動包絡。這使得工程師能夠更準確地感知高動態條件下的車輛行為。
結合 #HyperDock 輕便且高剛度的駕駛艙，降低了質量和慣性，重心更低，使系統響應更靈敏
該系列內容面向所有AVxcelerate用戶、ADAS/AD工程師以及SiL/HiL測試工程師，誠邀大家報名參與，了解更多自動駕駛仿真前沿技術！
?? 通過將運動、振動和聲音整合到一個同步環境中，這種設置實現了更真實的駕駛者在環仿真體驗。
#HexaRev 先進的六自由度運動系統旨在克服傳統六足平臺的局限，即使在制動和過彎等綜合動作中，也能保持更大的可用運動包絡。這使得工程師能夠更準確地感知高動態條件下的車輛行為。
結合 #HyperDock 輕便且高剛度的駕駛艙，降低了質量和慣性，重心更低，使系統響應更靈敏
隨著自動駕駛技術的迭代升級，商用車ADAS的研發進程已成為行業焦點。近期，在和眾多商用車ADAS研發客戶的溝通過程中，我們觀察到了一些被頻繁提到的客戶需求和場景痛點，針對于此，本文為該類客戶量身定制了一套高性能商用車ADAS多傳感器數據采集方案。
本文將從客戶的實際痛點出發，詳細拆解如何在復雜工況、多車型適配等需求下，實現高精度、多傳感器的數據融合與采集。
扯遠了，還是來繼續看看，3DGS到底能不能解決傳統仿真技術中“自動駕駛感知仿真難”的痛點吧。
二、實操驗證：aiSim軟件的3DGS功能開箱體驗
感知仿真難，也就是傳感器的仿真難。
自動駕駛最重要的三類傳感器：攝像頭、激光雷達、毫米波雷達。
本文原刊登于Ansys.com：《Ansys AVxcelerate Sensors Software Leverages NI-RDMA for Hardware-in-the-loop (HiL) Testing》
作者：Lionel Bennes | Ansys高級產品經理
編輯整理：劉宏鯤 | Ansys高級應用工程師
原始設備制造商（OEM）和供應商正在潛心研究、不懈努力地推進自動駕駛技術
本項目客戶為國內一所智能駕駛為核心研究方向的高校科研團隊。團隊長期聚焦于自動駕駛感知、定位與系統級驗證研究，同時承擔研究生教學與科研平臺建設任務。 在科研與教學并行推進的背景下，客戶希望構建一套可持續擴展、可復用的自動駕駛數據采集與數字孿生測試平臺，支撐從真實道路采集到高保真仿真驗證的完整研究鏈路。
在此背景下，康謀為其提供了數采車系統、無人駕駛車輛集成方案以及數字孿生仿真服務，幫助客戶打通“
本次展會是AUTO TECH China系列展的重要專題展，將與汽車底盤技術展、汽車電子技術展、汽車輕量化技術及車用材料展、自動駕駛技術展、汽車內外飾展以及汽車測試測量技術展等聯袂呈現，形成全產業鏈展示格局。
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隨著自動駕駛技術和車聯網的快速發展，汽車中的電磁環境日益復雜。Feko被廣泛用于汽車雷達傳感器設計、整車EMC仿真以及飛機天線布局優化，確保關鍵電子系統在復雜電磁環境中可靠工作。
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在軍事應用中，Feko支持隱身技術開發、電子戰系統設計和電磁脈沖效應分析，為國防工業提供關鍵的仿真能力支持。
