推荐阅读最新更新时间:2024-05-02 23:55
搭载4级自动驾驶技术,日产自动驾驶汽车即将推出
3月1日消息,日产自动驾驶汽车即将推出,以用于解决日本的交通问题,将于今年开始进行道路测试。并且日产汽车计划2027年在日本实现自动驾驶商业化。 日产宣布将于 2027 年在日本推出商业化的自动驾驶技术,据悉,日产将推出的自动驾驶技术为 SAE 4 级,比梅赛德斯-奔驰去年在美国道路上测试的自动驾驶技术(SAE 3 级)更高。 该汽车制造商表示,自动驾驶汽车将解决日本当地社区面临的交通服务问题,包括人口老龄化导致的司机短缺问题。据世界经济论坛称,现在日本有超过十分之一的人年龄在 80 岁或以上。 日产自 2017 年以来一直在测试其移动出行服务,其中包括名为 Namie Smart Mobility(出行服务辅助系统)
[汽车电子]
未来智能化汽车将如何改变组件设计?
随着汽车工业的不断演变,车辆的智能化全球道路上不断发展。从内燃机驱动到混合动力和全电动驱动的转变需要越来越新、越来越复杂的组件,比如先进驾驶员辅助系统中(如自动泊车,或在行驶中跟随其他车辆的能力)的一系列应用。如何灵活地为新兴汽车系统开发解决方案是一个关键问题,因此,汽车制造商与零部件供应商的合作方式也在不断发展。 未来的汽车系统需要先进的感应功能。无论传感器是以照相机、雷达、激光雷达还是激光的形式存在,如何将这些组件进行固定、封装或者是密封都是确保他们最佳性能至关重要的要素。传感器的可靠性直接关系到车辆安全和全球道路公共安全。 在这里,我们将重点介绍三个不断发展中的汽车组件示例:先进功能的集成、涉及材料特性的仿真优势、以
[嵌入式]
割裂的自动驾驶安全体系,如何走向统一
随着技术与场景落地实践的不断结合演进,自动驾驶的大规模商业化落地的可能性在逐渐增大,这一过程中,法规和政策也在不断跟进。当前,欧洲已经进入了L2级别的脱手驾驶试行阶段,而德国和日本也开始发放L3级别自动驾驶系统的国际认证。今年,中国工信部与公安部在自动驾驶领域迈出了重要的一步,明确表示支持L3级及更高级别的自动驾驶功能商业化应用。 可以说,未来三年将是高级别智能网联汽车商业化落地的关键时期。因此,如何构建智能网联汽车安全体系,保障高级自动驾驶安全落地已成为整个行业的课题。 在此背景下,第五届世界智能安全大会(ISCC 2023)于2023年7月17日在重庆盛大开幕,大会围绕L3+高级别自动驾驶安全前沿和关键技术展开深度研讨
[汽车电子]
广汽Aion LX搭载L3级自动驾驶:定位精确到10厘米,7月交付
随着当下汽车向电动化、智能化转型速度的加快,越来越多的纯电动车、具有自动驾驶功能的车辆出现在我们视野当中。并且,各大汽车厂商也在积极的推动自动驾驶技术,向更高级别拓展。 日前,广汽新能源官方宣布Aion LX将正式搭载首个可交付应用的中国版高精地图,实现L3级自动驾驶功能,搭载该项功能的Aion LX将在2020年7月初正式交付。 据悉,广汽新能源Aion LX将搭载定位精度达到10cm的中国版高精地图,拥有准确获知道路的坡度、曲率、航向、侧倾、边界等信息的能力,同时可提前预判前方1km的行车路况。在高精地图的支持下,ADiGO自动驾驶系统3.0将达到L3级的自动驾驶能力。 作为对比,当前在自动驾驶领域,名声最响亮的自然是特斯拉
[机器人]
为什么中国人很难突破自动驾驶控制层?
自动驾驶分为感知定位、规划决策、执行控制三个部分。但目前自动驾驶有关执行控制的部分一直谈得很少,这部分掌握在Tier1和主机厂手中的技术,因为国内积累薄弱,几乎成为了避而不谈的话题。然而,执行控制层是自动驾驶真正落地的基础,规划决策也无法和执行控制剥离,今天这篇文章,就来谈谈自动驾驶的「腿脚」问题。 不能脱离「双脚」谈「大脑」 做好自动驾驶的规划决策,必须要懂得执行控制。 简单来看,自动驾驶的路径规划可以分为全局路径规划和局部路径规划。其中全局路径规划是为车设计一条从A点到B点安全通过的路线,局部路径规划是指根据某段路程的环境信息和车辆自身状态,规划一段无碰撞的路径。前者就像在地图上输入起始点和终点,生成可行路线,后者主要包
[汽车电子]
百度智能云联合NVIDIA完成首批17个自动驾驶模型优化
在自动驾驶模型研发过程中,汽车厂商一般遵循“模型选择-模型训练-模型上车”的开发步骤。 在模型选择方面——每年工业界与学术界都会提出大量的模型,不同模型有什么优势,什么样的模型适合自己,厂商在挑选合适的模型上存在挑战。 在模型训练方面——大多数模型更侧重于算法的实现,关注易用性和模型的精度,往往忽略了模型吞吐,没有实现生产环境下的训练加速最优,GPU利用率也很低。这导致了车厂的研发容易成本居高不下,模型落地周期越长,车辆也无法及时获得最新的AI能力。 针对这两大难题,百度智能云联合NVIDIA,根据双方在自动驾驶行业丰富的实践经验,首批精选了17个模型,包括了2D、3D摄像头、雷达等多种传感设备,为车辆提供覆盖自适应巡
[汽车电子]
Oxbotica开发自动驾驶软件,每秒可以检测150辆汽车
据外媒报道,自动驾驶汽车软件供应商Oxbotica表示,其自动驾驶软件能使自动驾驶汽车在路况复杂、拥挤的伦敦街上每秒进行150次独立的车辆检测,并且能够在两千分之一秒内检测到红绿灯,比人眼还快。 (图片来源:Oxbotica官网) 该公司的Universal Autonomy(通用自动)软件系统已用于城市、矿山、机场、采石场和港口等多个领域。该软件可以在日常电脑硬件上运行,功耗与普通台式电脑相当。 作为DRIVEN consortium项目的一部分,Oxbotica公司还在伦敦试验5辆全自动汽车。DRIVEN consortium是一个耗资1360万英镑的研究项目,旨在解决自动驾驶汽车面临的现实世界挑战,如保险、网络安全和数据
[机器人]
应用于自动驾驶的2D视觉感知算法介绍
自动驾驶视觉感知算法(一) 环境感知是自动驾驶的第一环,是车辆和环境交互的纽带。一个自动驾驶系统整体表现的好坏,很大程度上都取决于感知系统的好坏。目前,环境感知技术有两大主流技术路线: ①以视觉为主导的多传感器融合方案,典型代表是特斯拉; ②以激光雷达为主导,其他传感器为辅助的技术方案,典型代表如谷歌、百度等。 我们将围绕着环境感知中关键的视觉感知算法进行介绍,其任务涵盖范围及其所属技术领域如下图所示。我们分为两节分别梳理了2D和3D视觉感知算法的脉络和方向。 本节我们先从广泛应用于自动驾驶的几个任务出发介绍2D视觉感知算法,包括基于图像或视频的2D目标检测和跟踪,以及2D场景的语义分割。近些年,深度学习渗透到视觉感知的各
[嵌入式]