国务院鼓励人工智能与交通运输融合创新

<正>日前,国务院发布《新一代人工智能发展规划》(简称《规划》),提出推动人工智能与各行业融合创新,智能载运工具、智能物流等交通运输领域多项重点位列其中。智能运载工具方面,《规划》明确,发展自动驾驶汽车和轨道交通系统,加强车载感知、自动驾驶、车联网、物联网等技术集成和配套,开发交通智能感知系统,形成我国自主的自动驾驶平台技术体系和产品总     

自动驾驶中的人工智能，为何让人爱恨交加？

<正>人工智能对于汽车行业的发展起到了强大的推动作用。它如同一股充满力量的巨浪,令自动驾驶乃至无人驾驶汽车得以更迅速地降临到我们的生活中。这份力量,虽爱恨交织、利弊同行,但已势不可挡。人工智能,大势所趋自动驾驶汽车中的人工智能技术,比重逐年递增。此前,美国汽车工程学会发布了《道路机动车辆驾驶自动化系统相关术语的分类和定义》,把车辆划分为多个自动驾驶级别。在过去几年,自动驾驶汽车通过感知来做出决策并执行,     

自动驾驶汽车基础技术解析

正自动驾驶汽车是一个完整的软硬件系统。硬件系统除了常规的汽车的配置之外,还涉及到专用于无人驾驶技术的传感器,比如摄像头,雷达等。全智能化智能车(Intelligent vehicle)是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术,是典型的高新技术综合体。如下图所示,给自动驾驶技术做一个总的分类,其关键技术依次可以分为环境感知,行为决策,路径规划和运动控制四大部分。     

自动驾驶汽车环境感知传感器研究

近年来,自动驾驶技术作为智能网联汽车的重要组成部分,成为热点话题。环境感知系统是自动驾驶汽车的感官神经,扮演着“眼睛”的角色。文章通过查阅相关文献,结合当前研究热点,对自动驾驶汽车系统组成做简要介绍,同时对其环境感知系统所使用传感器的种类、工作原理、应用场景等方面做了系统介绍,对不同传感器进行对比分析并提出建议。通过介绍,能够帮助读者对自动驾驶汽车环境感知系统有初步了解,同时对相关技术人员给予一定指导。     

自动驾驶能否助力共享经济？

<正>随着经济发展和社会进步,自动驾驶汽车、区块链及人工智能等技术成为大家热议的话题,甚至成为了一种新的潮流。与此同时,以共享经济为代表的新型经济业态蓬勃发展,不但惠及百姓,更创造出了新的投资机遇和经济增长点。众所周知,自动驾驶的目标是让自动驾驶汽车可以独立完成出行任务,人类将自己出行需求完全交付给自动驾驶汽车,在出行过程中的娱乐需求也可以由自动驾驶汽车提供,高度智能化的自动驾驶汽车可以让人们便捷、舒适地到达目的地。对于自动驾驶的未来,     

人工智能推进自动驾驶研发进程

正汽车若要实现真正意义上的自动驾驶,人工智能必不可少。大陆集团在2018 CES Asia展上,推出了运用人工智能技术的第五代摄像头和计算机视觉平台,对可能发生的道路状况进行预测判断,推进自动驾驶的实现。在围绕自动驾驶而展开的各项研发中,包括摄像头、雷达在内的各类传感技术是热点。如果把自动驾驶的整个过程分成感知、判断、执行三部分的话,那么通过传感技术而获得的对周围环境的感知能力,是实现自动驾驶的第一步。只有当车辆精确捕捉并分析道路环境状况后,才能做出正确的驾驶判断并及时执行驾驶操控。     

浅谈人工智能在自动驾驶汽车中的应用

近些年来,随着人工智能技术新一轮的发展浪潮,汽车与人工智能愈加契合,人工智能在自动驾驶方面体现出的便利性更加显著。文章简要介绍了自动驾驶汽车的特点和发展状况,并对人工智能在自动驾驶汽车中的应用与发展前景进行了展望。     

自动驾驶 何时上路

<正>近两年来,自动驾驶汽车在网上被炒得很是火热。作为对自动控制技术和汽车技术都非常感兴趣的我,虽然没有见过自动驾驶汽车,但一直很关注自动驾驶技术的发展。那么现在自动驾驶汽车技术发展到什么地步?什么时候能真正上路行驶?人类探寻自动驾驶汽车的脚步一直没停止过1912年,凯迪拉克推出的自动启动系统似乎让人类迈出了自动驾驶技术的第一步。当时使用电动机来代替人力来启动汽车,标志着自动启动系统的问世,也意味着驾驶者不再使用手柄启动汽车。     

自动驾驶汽车感知系统关键技术分析

自动驾驶技术是智能与网络技术相结合的必然结果,是未来汽车工业发展的重要方向。根据美国电气与电子工程学会（IEEE）的说法,自动驾驶汽车将在2040年前占据75%的市场份额,是推动第四轮人工智能技术发展的关键技术,它将重塑传统汽车业的“金字塔”,引领全新交通和出行生态。自动驾驶的进步是技术进一步发展与成熟关键,也是自动驾驶汽车走向工业化的关键。     

智能汽车的侵权责任研究

智能汽车是指借助人工智能、大数据、卫星导航等软件系统,结合传感器、摄像机、雷达等硬件系统组合而成的集感知、决策、控制等功能于一体的智能交通工具。根据《汽车驾驶自动化分级》(GB/T40429—2021)，智能汽车专指具备L2~L5级自动驾驶系统的汽车。智能汽车相较于传统汽车,在发生交通事故时,对责任的认定划分将不再单纯局限于驾驶员的操作,而应当综合考虑自动驾驶汽车产品的责任及提醒驾驶员注意的义务。因此,需要在完善现行《道路交通安全法》《产品质量法》的基础上,对因智能汽车侵权所承担的责任主体和责任范围进行分析,弥补智能汽车应承担相应责任的立法空白,确保技术发展与社会公共利益相结合。     

无人驾驶汽车研究动向

正无人驾驶汽车是一种智能汽车,也可以称之为轮式移动机器人,主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪器来实现无人驾驶。它通过车载传感系统感知道路环境,自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标;利用车载传感器来感知车辆周围环境,并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆安全、可靠地在道路上行驶。无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体,是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。     

从感知系统看自动驾驶未来方向

<正>随着自动驾驶等级提升,人为干预会越来越少,这就对于感知系统获取环境信息的全面性、准确性和高效性提出了更高要求,如何进一步提升感知能力成为了近年来行业内共同探讨的话题。感知系统是智能汽车实现自动驾驶的关键一环,一套自动驾驶系统的好坏,很大程度上取决于感知系统是否完善。近两年来,车辆智能化成为大趋势,车企陆续将具备点到点智能驾驶能力的高级驾驶辅助系统应用在旗下车型上,     

智能汽车的侵权责任研究

智能汽车是指借助人工智能、大数据、卫星导航等软件系统,结合传感器、摄像机、雷达等硬件系统组合而成的集感知、决策、控制等功能于一体的智能交通工具。根据《汽车驾驶自动化分级》(GB/T40429—2021),智能汽车专指具备L2~L5级自动驾驶系统的汽车。智能汽车相较于传统汽车,在发生交通事故时,对责任的认定划分将不再单纯局限于驾驶员的操作,而应当综合考虑自动驾驶汽车产品的责任及提醒驾驶员注意的义务。因此,需要在完善现行《道路交通安全法》《产品质量法》的基础上,对因智能汽车侵权所承担的责任主体和责任范围进行分析,弥补智能汽车应承担相应责任的立法空白,确保技术发展与社会公共利益相结合。     

简析自动驾驶三大技术要素

<正>随着自动驾驶概念的提出、低速自动驾驶的商用化及越来越多企业入局自动驾驶行业,自动驾驶生态愈发清晰。作为自动化载具,自动驾驶汽车可以不需要人类操作即能感知其周围环境并完成预设的出行路径。自动驾驶汽车是集感知、规划与控制功能于一体的自主交通工具,类比与人类行走,自动驾驶汽车想要独立完成行驶,需要能够看到路面交通情况,     

Drive.ai自动驾驶汽车表现出色

正1通过深度学习算法教会车辆识别回应路况自动驾驶汽车初创公司Drive.ai由斯坦福大学的8名人工智能研究员于2015年创立,主要致力于通过工具包将普通汽车变为无人车,使用人工智能创建自适应和可扩展的自动驾驶系统,改善当今的交通状况。他们创立这家公司的灵感来自于在斯坦福大学人工智能实验室工作期间,此前试图将深度学习技术应用于车辆系统。正如人类通过观察去学习一样,利用来自真实道路的信     

德尔福自动驾驶技术中国首秀,以前沿科技描绘未来出行

<正>近日,德尔福在国家智能网联汽车(上海)试点示范区举办"开启自动驾驶未来"活动,并首次在华展示其最新自动驾驶技术。活动期间,德尔福展示了与合作伙伴Mobileye共同开发的"中央传感定位与规划"(CSLP)自动驾驶系统。该系统是业内首个可立即启用的、完全集成的自动驾驶解决方案,配备了行业领先的感知     

聚焦智能化的下半场，创新技术如何加速落地？

<正>随着全球汽车电动化及智能化的发展，自动驾驶、智能座舱将会成为未来汽车智能化发展的重要方向，结合前沿的人工智能、数字孪生、虚拟交互等技术的引入，未来汽车智能化将逐步走向成熟，并打造真正意义上的移动终端和第三生活空间。     

“感知”无形的双手——自动驾驶技术解析之感知篇

"自动驾驶汽车又称无人驾驶汽车、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。在20世纪已有尝试,21世纪初呈现出接近实用化的趋势。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,让电脑可以在没有人为主动干预下,安全地操作机动车辆。     

基于人工智能算法的换道超车功能开发

随着汽车电气化、智能化的不断发展,汽车行驶的场景越来越趋于多样化和复杂化,从而促使汽车从辅助驾驶向智能驾驶不断创新。随着人工智能的引入,汽车智能驾驶功能越来越趋于实用,正在逐步实现向解放驾驶员双手、向车载高级驾驶辅助系统代替人脑进行复杂驾驶场景实时响应的阶段发展;高阶复杂场景智能驾驶功能则在辅助驾驶功能实现的基础上,针对驾驶员实际驾驶感受并结合人工智能算法实现向车辆复杂场景下的自动驾驶操作的方向发展。介绍了基于人工智能算法的换道超车功能开发,即通过换道条件的智能选择,使车辆以最佳方式自动完成换道超车过程。     

人工智能在汽车驾驶技术领域的应用与发展

人工智能技术在汽车驾驶技术领域中的应用已成为当前研究热点。然而,现有研究缺乏对人工智能在汽车驾驶技术领域中的应用与发展的系统分析。本文探讨了人工智能在汽车驾驶技术领域中的应用与发展的主要特点和规律。从发展历程、瓶颈技术、发展趋势三个方面,对人工智能在汽车驾驶技术领域中的应用与发展趋势进行总结分析,旨在为汽车驾驶技术的研究提供参考。