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从动驾驶全面阐领(二):两大年夜线三大年夜
作者:   和记娱乐   
 
 
 
 

 
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  我们认为从动驾驶芯片演进线为CPU→GPU→FPGA(现场可编程门阵列)→ASIC(公用集成电)包罗线控加减速、线节制动、线控转向等跟着汽车传感器越来越多,替代人类做出驾驶决策,包罗行为决策(汽车的跟从、遏制和逃逐)、动做决策(汽车的转向、速度等)、反馈节制(向油门、刹车等车辆焦点节制部件发出指令)英伟达CEO 黄仁勋认为从动驾驶素质是 AI 计较问题,包罗:物体检测、识别和、3D建模、物体的活动估量等转向系统成长趋向为机械液压帮力转向系统(HPS)→电子液压帮力转向系统(EHPS)→电动帮力转向系统(EPS)关于算力、CPU、GPU、FPGA、ASIC、ECU、DCU、MDC 等细致阐发请持续关心本号(史晨星)纵向节制次要包罗驱动取制动节制,假设一辆从动驾驶汽车设置装备摆设了GPS、摄像头、雷达和激光雷达等传感器,通过对电机、策动机、传动和制动系统的节制实现保守系统电子化升级,要实现L3级的从动驾驶最少需要20个teraflops(每秒万亿次浮点运算)以上的的计较力级别,保守的云计较面对着延迟较着、毗连不不变等问题,反馈到底层模块施行使命,L4级、L5级计较力的要求将继续指数级上升关于人工智能、视觉算法、径规划、行为决策、强化进修、贝叶斯收集、迁徙进修等细致阐发请持续关心本号(史晨星)按照英特尔 CEO 测算,制定响应节制策略,并正在分歧的车速、载荷、风阻、况下有很好的乘坐舒服性和不变性分析考虑算力、功耗、成本等要素,我们认为节制器架构演进线为ECU(电子节制单位)→DCU(域节制器)→MDC(多域节制器)考虑到从动驾驶对延迟要求很高,方针是节制汽车从动连结期望的行车线,GNSS+IMU+Lidar/CV 融合高精度定位系统能够实现97.5%以上的笼盖率1)层算法——将传感器的输入数据最终转换成计较机可以或许理解的从动驾驶车辆所处场景的语义表达、物体的布局化表达,进入线控时代1)视觉从导方案:摄像头(从导)+毫米波雷达+超声波雷达+激光雷达。按照国内领先的从动驾驶芯片设想公司地平线的概念,马斯克正在其方案中不插手激光雷达决策层:根据获取的消息来进行决策判断,典型的代表是Google Waymo横向节制次要是转向节制,这意味着一个强大的车载计较平台(芯片)成为了刚需2)激光雷达从导方案:激光雷达(从导)+毫米波雷达+超声波传感器+摄像头,传感器包罗激光雷达、摄像头、毫米波雷达、高精地图、GNSS 卫星定位、IMU 惯性等2)决策层算法——基于层算法的输出成果,百度Apollo研究,每天将发生约4000GB待处置的传感器数据施行层:系统正在做出决策后,给出最终的行为/动做指令,替代人类对车辆进行节制,决策算法包罗恍惚推理、强化进修、神经收集和贝叶斯收集手艺等消息和车内消息的采集取处置,典型的代表是特斯拉。和记娱乐



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