近期,无人驾驶技术中的ADAS即先进驾驶辅助系统(Advanced Driver AssistantSystem)引起广泛关注。这一无人驾驶的关键技术,是利用安装在车上各式各样的传感器,在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境,收集数据,进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪,并结合导航仪地图数据,进行系统运算与分析,从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险,有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。
无人驾驶的技术原理:
1.感知
摄像头、雷达等多种传感器可感知车辆、行人的实时动态,是ADAS系统的数据入口。通常应用较多采用摄像头、雷达配合使用,以实现雷达测距与摄像头图像识别功能的互补。主动式与被动式红外夜视系统是两种主流的技术路线。主动式通过接受物体反射的对应敏感频谱成像,而被动式的红外焦平面探测器接受物体的红外辐射成像。两者各有优势,将在较长时间内共存。
2.判断执行
算法是ADAS系统可靠性、准确度的决定性因素,主要包括摄像头、雷达测距、行人识别、道路交通标志识别等,针对前装应用的可靠性要求高,需要进行大量的场景测试与标定。其中雷达标定的门槛最高。ADAS系统通过传感器获取数据,主芯片完成判断后,初级应用通过声音、图像、振动对驾驶者进行警示。与电子控制功能结合后,逐渐做到对车辆的自动控制。
3.互联
车联网的终极目的是组建传感器网络,实现数据的无缝传输,依托云计算平台实现全网络的无人驾驶。车联网的发展,将伴随着车内网的数据互通与向外延伸,辅之以车际网的数据交换,再结合移动互联的数据全面贯通,并向着全网络无人驾驶的终极目标全速发展。
4.地图
在无人驾驶系统中,地图服务的核心功能是自动导航,同时延伸到了安全、舒适、节能等多个领域。四维图型、高德等图商拥有导航电子地图测绘资质,在国内的无人驾驶应用中具有不可替代性。(李刚)
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