今天，小編將在這篇文章中為大家?guī)?a href="/tags/自動駕駛" target="_blank">自動駕駛的有關(guān)報道，通過閱讀這篇文章，大家可以對它具備清晰的認(rèn)識，主要內(nèi)容如下。

一、淺談自動駕駛

“自動駕駛”技術(shù)建立在特定的駕駛員輔助功能之上，例如自適應(yīng)巡航控制或防撞、臨時監(jiān)督自動駕駛儀，以及完全自動駕駛車輛，能夠在完全沒有人為干預(yù)的情況下從頭到尾完成旅程。

美國汽車工程師協(xié)會 (SAE) 定義的五個自動駕駛級別有助于將機器參與駕駛車輛的程度日益提高，更重要的是，也許是未來。

通過這些不同的級別，顯然需要越來越準(zhǔn)確的態(tài)勢感知。物體識別、空間感知和定位等任務(wù)是人類的核心技能，由于摩爾定律在芯片處理能力與成本和功耗之間的關(guān)系，現(xiàn)在才開始克服在機器中復(fù)制這些任務(wù)的挑戰(zhàn)。

然而，得益于這一進步，最高水平的全自動駕駛汽車觸手可及。事實上，一些備受矚目的自動駕駛汽車項目已經(jīng)完成了超過 100 萬英里的全自動駕駛，僅記錄了少數(shù)事故。

基于改善道路安全的理由，自動駕駛汽車有充分的理由。由于超過 80% 的道路交通事故是由人為錯誤造成的，因此取消人為決策可能會降低事故率。挑戰(zhàn)在于消除人為錯誤，而不會引入不可接受的機器錯誤水平。在這個最神圣的人類活動中，對機器錯誤的容忍度將是極低的。

必須在確保設(shè)計及其所有元素安全的框架內(nèi)開發(fā)更高 SAE 級別的自動駕駛系統(tǒng)。汽車安全標(biāo)準(zhǔn) ISO 26262 通過定義一組汽車安全完整性等級 (ASIL) 和相關(guān)的允許故障率，提供了任何自主系統(tǒng)開發(fā)必須遵守的框架。此外，未來車輛上的自動駕駛系統(tǒng)也將受到從熱帶高溫到北極寒冷等一系列惡劣環(huán)境的影響，包括發(fā)動機高溫、熱循環(huán)、高振動、沖擊、濕度、灰塵等，挑戰(zhàn)可操作性和可靠性。

二、自動駕駛?cè)绾螌崿F(xiàn)精準(zhǔn)定位

自動駕駛中車輛精確定位的方法主要有3種：

第一種是通過高精度的差分GPS+慣性導(dǎo)航IMU來完成，GPS定位精度高，但是刷新速度較慢，IMU刷新速度快，但是存在累積誤差，兩者配合使用剛好可以獲得快速且精確的位置信息。IMU是測量物體三軸姿態(tài)角(或角速率)以及加速度的裝置。

陀螺儀及加速度計是IMU的主要元件，其精度直接影響到慣性系統(tǒng)的精度。在實際工作中，由于不可避免的各種干擾因素，而導(dǎo)致陀螺儀及加速度計產(chǎn)生誤差，從初始對準(zhǔn)開始，其導(dǎo)航誤差就隨時間而增長，尤其是位置誤差，這是慣導(dǎo)系統(tǒng)的主要缺點。所以需要利用外部信息進行輔助，實現(xiàn)組合導(dǎo)航，使其有效地減小誤差隨時間積累的問題。為了提高可靠性，還可以為每個軸配備更多的傳感器。一般而言IMU要安裝在被測物體的重心上。一般情況，一個IMU包含了三個單軸的加速度計和三個單軸的陀螺儀，加速度計檢測物體在載體坐標(biāo)系統(tǒng)獨立三軸的加速度信號，而陀螺儀檢測載體相對于導(dǎo)航坐標(biāo)系的角速度信號，測量物體在三維空間中的角速度和加速度，并以此解算出物體的姿態(tài)。在導(dǎo)航中有著很重要的應(yīng)用價值。

第二種是通過激光雷達+高精度地圖來定位，將激光雷達掃描周圍環(huán)境所獲得的點云與高精度地圖進行比對和匹配，從而獲得位置信息。

第三種是通過攝像頭圖像數(shù)據(jù)+視覺地圖來定位，將攝像頭在行駛過程中拍攝到的圖像數(shù)據(jù)，包括圖像靜態(tài)信息和圖像間的移動信息，與視覺地圖進行比對和匹配，可以獲得位置信息?；蛘邚膱D像中提取一些關(guān)鍵目標(biāo)及其精確的幾何特征(如車道線、地面標(biāo)記、交通標(biāo)牌、紅綠燈等)，將其和高精度地圖中存儲的信息進行對應(yīng)和匹配，完成定位功能。

以上便是小編此次帶來的有關(guān)自動駕駛的全部內(nèi)容，十分感謝大家的耐心閱讀，想要了解更多相關(guān)內(nèi)容，或者更多精彩內(nèi)容，請一定關(guān)注我們網(wǎng)站哦。