张飞软硬开源基于STM32 BLDC直流无刷电机驱动器开发视频套件,👉戳此立抢👈

一个使用传统DAS和深度强化学习融合的自动驾驶框架

智车科技 2018-06-14 09:41 次阅读

增强学习是最近几年中机器学习领域的最新进展。增强学习依靠与环境交互学习,在相应的观测中采取最优行为。行为的好坏可以通过环境给予的奖励来确定。不同的环境有不同的观测和奖励。例如,驾驶中环境观测是摄像头和激光雷达采集到的周围环境的图像和点云,以及其他的传感器的输出,例如行驶速度、gps定位、行驶方向。驾驶中的环境的奖励根据任务的不同,可以通过到达终点的速度、舒适度和安全性等指标确定。增强学习和传统机器学习的最大区别是增强学习是一个闭环学习的系统,增强学习算法选取的行为会直接影响到环境,进而影响到该算法之后从环境中得到的观测。

增强学习在无人驾驶中的应用

关于安全自主驾驶的研究可以分为两种方法:一是传统的感知,规划和控制框架,另一种是基于学习的方法。基于学习的方法可以成功处理在计算机视觉领域的高维特征(如卷积神经网络(CNN))而广受欢迎[5]-[7],强化学习算法可以最大化预期奖励的总和。有越来越多的研究开始将这两种技术结合,用于自动驾驶。对于车道保持,Rausch等人[8]提出了一种训练网络的方法,该方法直接根据从前置摄像头获得的图像预测转向角。结果表明,该神经网络可以通过从前置摄像头得到的原始图像,自动学习车道等特征,来训练车辆的车道保持的转向角度。 John等人[9]提出了混合框架,通过使用长短期记忆网络(LSTM)为每个场景计算适当的转向角。每个网络都会在特定道路场景的特定分区(如直线驾驶,右转弯和左转弯)中,对驾驶行为进行建模。在考虑多种驾驶场景时,它在多个驾驶序列中运行良好。 Al-Qizwini等人[10]提出了一种回归网络,预测驾驶的可利用状态,如前置摄像机图像中的交叉错误,航向误差和障碍物距离,而不是通过使用GoogLeNet直接从前摄像机图像预测转向角[11 ] 。转向角度,油门和制动都是使用基于if-else规则的算法计算出来的。

Sallab等[12]提出了一种在没有障碍物的情况下,使用DQN(Deep Q Network)和Ddac(Deep DeterMInistic Actor Critic)学习车道保持驾驶策略的方法。他们直接掌握转向,加速和减速,根据低维特征(如速度,轨道边界位置)最大限度地提高预期的未来回报。因此,使用可应用于连续作用的DDAC而非离散作用空间的DQN可以提高车道保持性能。 Zong等[13]提出了一种应用DDPG [14]来躲避障碍物,学习转向角和加速度值的方法。上述方法可以直接获得控制车辆所需的合适的转向角度、油门和制动量。然而,在这些情况下,每当车辆的参数改变时,最佳策略就会改变。因此存在很大限制,即为了最佳策略要不断进行学习。

本文提出了一个使用传统DAS和深度强化学习融合的自动驾驶框架。该框架在DAS功能(例如车道变换,巡航控制和车道保持等)下,以最大限度地提高平均速度和最少车道变化为规则,来确定超车次数。可行驶空间是根据行为水平定义的,利用驾驶策略可以学习车道保持,车道变更和巡航控制等行为。为了验证所提出的算法,该算法在密集交通状况的模拟中进行了测试,并证明了随着驾驶期间的学习进展,平均速度,超车次数和车道变换次数方面性能得到改善。

Deep Q Learning Based High Level Driving Policy Determination 

Kyushik Min,

Hayoung Kim and Kunsoo Huh, Member, IEEE

作者Kyushik Min,韩国汉阳大学机器监测和控制实验室博士生,研究方向为高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶。

项目概述

该项目为tensorflow Korea 主办的2017济州学习营项目。使用传感器数据和相机图像作为DRL算法的输入。DRL算法根据输入决定行驶动作。如果行动可能导致危险情况,ADAS可以控制车辆以避免碰撞。

高层自动驾驶决策的实现

1.马尔科夫决策过程(MDP)

马尔可夫决策过程(MDP)是决策的数学框架,它由元组组成,其中状态集合S,行为集A,转换模型T,奖励函数R和折扣因子γ[15]。解决MDP问题的关键是找到一个策略,使给定的回报函数R的折扣回报期望总和最大化。然而,在最近的深度学习研究中,可以从大数据集有效地训练深度神经网络,并且可以通过使用从原始输入中获得的一些固定状态φ(St)而不是状态St来解决MDP 。事实上,深度神经网络在计算机视觉研究中,已经训练出比手工标记特征表现更好的算法。驾驶策略学习也是基于MDP进行的,在该MDP中,主车辆与周围的车辆和车道等环境相互作用。使用深度强化学习的优势可以更好的自主学习,从而为驾驶决策学习定义了观察状态S,行动空间A和奖励函数R。

2.感知

使用LIDAR传感器数据和相机图像数据构建感知状态。传感器配置的总覆盖范围可以在上图中看到。

障碍物距离可以从LIDAR传感器获得,也可以从前端摄像头中获得原始图像来辅助感知。由于激光雷达的距离数据和来自相机的图像数据具有完全不同的特点,因此本研究采用多模态输入方案。

3.行动

驾驶决策的行动空间是在离散行动空间中定义的。当我们利用传统DAS的优势时,这个系统的每个动作都可能激活对应的DAS功能。在纵向方向上,有三种动作:1.速度为V + Vcc的巡航控制,其中Vcc为额外目标速度,设定为5km / h,2.当前速度为V的巡航控制,3.速度为巡航控制 V - Vcc。这些纵向行动将触发自主紧急制动(AEB)和自适应巡航控制(ACC)。在横向方向上,还有三种动作:1.保持车道,2.将车道变到左侧,3.将车道变到右侧。由于自动驾驶车辆同时在纵向和横向两个方向上驾驶,我们定义了5个离散行为。(静止,加速,减速,车道改变到左侧,车道改变到右侧)

4.奖励

根据强化学习选择不同的行动,将收到行动结果的奖励。在MDP上解决的问题是找到一个能够最大化未来预期价值奖励的驱动策略。这意味着最佳驾驶策略可以完全不同,具体取决于奖励的设计方式。因此,设计适当的奖励机制对学习正确的驾驶策略非常重要。当车辆在密集的交通情况下行驶时,应该满足以下三个条件:1.找到使车辆高速行驶的策略,2.以无碰撞的轨迹行驶,3.不频繁地改变车道。 基于这三个条件来设计奖励机制。

用于决策学习的DEEP RL算法

DQN在强化学习和神经网络相结合的游戏领域取得巨大成功之后,对深度强化学习进行了各种研究[16]。尤其是,在基于DQN价值的深层强化学习[17] - [22]中进行了大量研究。在此项研究中,深层增强学习算法由DQN [1],Double DQN [17]和Dueling DQN [19]组合得到最近的算法模型,其中的算法参考了 Human-level Control Through Deep Reinforcement Learning[1],Deep Reinforcement Learning with Double Q-Learning[17],Prioritized Experience Replay[18],Dueling Network Architecture for Deep Reinforcement Learning[19]四篇论文中的算法。

项目代码可以在Github上查找:

https://github.com/MLJejuCamp2017/DRL_based_SelfDrivingCarControl

下图为最终的DQN模型。

仿真模拟

本文使用的模拟器是由 Unity 和 Unity ML-Agents 构建的。模拟道路环境是由五车道组成的高速公路行车道。其他车辆在距离主车辆一定距离内的随机车道中心产生。另外,假定其他车辆在大多数情况下不会彼此碰撞,并且可以执行五个动作(加速,减速,车道改变到右车道,车道改变到左车道,保持当前状态)。其他车辆的各种行动以多种随机方式出现,改变了模拟环境,因此Agent 可以体验许多不同的情况。模拟器的观测结果有两种类型:一种是图像,另一种是激光雷达范围阵列。由于前面有摄像头,因此每一步都会观察到原始像素图像。 LIDAR传感器检测有一个360度的射线范围,如果光线扫描到物体,它会返回主车辆和物体之间的距离。如果没有障碍物,则返回模拟器每一步的最大感应距离。

结果与结论

本文提出的驾驶策略算法使用Tensorflow 架构[25]实现的,平均速度,车道变化次数和超车次数等数据都可以从中读出。为验证多输入体系结构的优势,该体系结构分别将来自摄像机和LIDAR的数据通过CNN和LSTM相结合,另外还使用了两个仅用摄像机输入和LIDAR输入的策略网络作为对比。

比较三种不同的不同输入的网络架构:摄像头,LIDAR,摄像头和激光雷达。随着训练的进行,自动驾驶车辆会超越更多的车辆并以更快的速度行驶,而不会在每个输入车辆的环境中,出现不必要的车道变化。结果显示,多输入架构在平均速度和平均超车次数方面表现出最佳性能,分别为73.54km / h和42.2。但是,当使用多输入架构时,车道变化的数量最多,其平均值为30.2。尽管所提出的算法的目标是减少不必要的车道变化的数量,但多输入架构的结果在车道变化的数量方面是最高的。对于LIDAR和摄像头架构中,即使前车速度较慢,它们有时也会显示跟随前方车辆而不更改车道。因此,研究车道变化的数量是寻找最优策略的关键。

在本文中,驾驶策略网络充分利用传统的DAS功能,在大多数情况下保证了车辆行驶的安全性。使用深度强化学习算法训练的自主车辆,在模拟高速公路场景中成功驾驶,所提出的策略网络使用多模式输入,不会造成不必要的车道变化,在平均速度,车道变化次数和超车次数方面,车辆比具有单输入的车辆更好地驾驶。这项研究的结果表明,自主车辆可以由受过深度强化学习训练的主管来控制。

原文标题:IEEE IV 2018:基于深度增强学习的高层驾驶决策研究

文章出处:【微信号:IV_Technology,微信公众号:智车科技】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏
分享:

评论

相关推荐

多起致命事故与Autopilot有关 特斯拉自动驾驶或不安全

马斯克最近在投资者日活动上展示了一把完全自动驾驶技术并且将之吹捧上天,但事与愿违,特斯拉的Autop....
发表于 05-24 17:25 96次 阅读
多起致命事故与Autopilot有关 特斯拉自动驾驶或不安全

SAE宣布计划成立共享移动出行联盟

SAE International国际自动机工程师学会是全球航空航天、汽车、商用车及工程农用机械的标....
的头像 SAEInternational 发表于 05-24 17:05 239次 阅读
SAE宣布计划成立共享移动出行联盟

新一代人工智能应“发展与治理”双轮驱动

5月17日,在天津举行的第三届世界智能大会专题论坛“新一代人工智能核心技术及治理高峰论坛”上,与会的....
发表于 05-24 10:09 76次 阅读
新一代人工智能应“发展与治理”双轮驱动

特斯拉自动驾驶功能 Autopilot引发“严重的安全担忧”

这项功能的表现比人类驾驶员更糟糕,甚至为人类带来了新的风险。
的头像 智车科技 发表于 05-24 09:50 188次 阅读
特斯拉自动驾驶功能 Autopilot引发“严重的安全担忧”

5G通信实现自动驾驶汽车与基础设施协同控制

那么如何构建网络设施?这一过程又将需要怎样的技术支持呢?
的头像 智车科技 发表于 05-24 09:42 245次 阅读
5G通信实现自动驾驶汽车与基础设施协同控制

汽车电子行业中的传感器

ADAS是完全自动驾驶的前奏,传感器需求激增。当完全自动驾驶持续抢占头条时,高级驾驶辅助系统(ADA....
发表于 05-24 08:39 88次 阅读
汽车电子行业中的传感器

特斯拉进入求生模式 理想很美好但现实很骨感

特斯拉又降价了!这或许传达出一个明确的信号:这家深陷困境的汽车制造商已经走进了“需求地狱”。伴随着股....
发表于 05-23 17:44 199次 阅读
特斯拉进入求生模式 理想很美好但现实很骨感

自动驾驶汽车的安全性是一个很难回答的社会问题

围绕自动驾驶汽车的最大问题之一不是关于技术方面的问题,而是一个哲学问题:何种程度的安全才算足够安全?
发表于 05-23 17:41 149次 阅读
自动驾驶汽车的安全性是一个很难回答的社会问题

关于自动驾驶汽车开发的思考

关注的主题主要还是安全,首先看一下安全,麦肯锡关于未来12项颠覆性技术,从移动互联网,一直到可再生能....
的头像 智车科技 发表于 05-23 15:16 216次 阅读
关于自动驾驶汽车开发的思考

自动驾驶语义高精地图的层级实现

语义高精地图是高层级的高精地图,语义地图的实现需要以几何地图为基础。在这篇文章中,将要讲述自动驾驶语....
的头像 智车科技 发表于 05-23 15:13 353次 阅读
自动驾驶语义高精地图的层级实现

自动驾驶可不是电动汽车的专利

相信但凡你体验过特斯拉Autopilot(简称AP)自动驾驶系统,亦或是看到过相关视频,都会被其不可....
的头像 电子发烧友网工程师 发表于 05-23 14:23 342次 阅读
自动驾驶可不是电动汽车的专利

日产公司公布自动驾驶系统升级版 新系统能够达到自动驾驶Level 3级别

相信但凡你体验过特斯拉Autopilot(简称AP)自动驾驶系统,亦或是看到过相关视频,都会被其不可....
的头像 电子发烧友网工程师 发表于 05-23 14:16 242次 阅读
日产公司公布自动驾驶系统升级版 新系统能够达到自动驾驶Level 3级别

自动驾驶 | 宝马如何借助深度学习开发ADAS和自动驾驶

宝马集团自动驾驶研发中心成立于2017年,位于德国慕尼黑下施莱斯海姆(Unterschleißhei....
的头像 佐思汽车研究 发表于 05-23 11:31 277次 阅读
自动驾驶 | 宝马如何借助深度学习开发ADAS和自动驾驶

李德毅院士:自动驾驶等级度量与未来汽车发展

本文利用交通和汽车这件事来展望一体化指挥调度技术在新时代会有什么变化,因为城市的交通指挥调度是反映一....
的头像 智车科技 发表于 05-23 11:02 320次 阅读
李德毅院士:自动驾驶等级度量与未来汽车发展

嵌入式视觉联盟公布视觉产品奖项名单 Matrix荣获“最佳汽车解决方案”

近日,嵌入式视觉联盟(Embedded Vision Alliance)在美国加州圣克拉拉会议中心举....
的头像 电子发烧友网工程师 发表于 05-23 10:34 253次 阅读
嵌入式视觉联盟公布视觉产品奖项名单 Matrix荣获“最佳汽车解决方案”

自动驾驶并不乐观 安全这个难点急需解决

在上海车展期间,自动驾驶技术迎来了车企和供应商的热捧。
发表于 05-22 17:47 557次 阅读
自动驾驶并不乐观 安全这个难点急需解决

waymo研究自动驾驶技术10多年 现在终于要步入量产行业了

4月23日,谷歌系自动驾驶汽车公司Waymo表示,公司已经选好了美国底特律的一座工厂,对自动驾驶汽车....
发表于 05-22 17:40 239次 阅读
waymo研究自动驾驶技术10多年 现在终于要步入量产行业了

特斯拉升级Model 3 将在2020年上线完全自动驾驶系统

在Model 3用上最新技术的硬件产品之后,特斯拉对之前的两款车型Model S和Model X进行....
发表于 05-22 17:37 180次 阅读
特斯拉升级Model 3 将在2020年上线完全自动驾驶系统

自动驾驶尚未成熟 谁能最终掌握话语主导权还未可知

汽车新四化的浪潮之下,整车厂无法单纯只扮演出行工具的制造商,转型是大势所趋。由汽车智能网联化和自动驾....
发表于 05-22 17:25 157次 阅读
自动驾驶尚未成熟 谁能最终掌握话语主导权还未可知

自动驾驶事故频繁发生 但却不能缺了它

相信但凡你体验过特斯拉Autopilot(简称AP)自动驾驶系统,亦或是看到过相关视频,都会被其不可....
发表于 05-22 17:16 151次 阅读
自动驾驶事故频繁发生 但却不能缺了它

解锁你的 Tesla 完全自动驾驶能力

只需要在出发地上车,将目的地告诉你的Tesla,TA便能为你规划出最佳路线,并导航经过有交通信号灯、....
的头像 特斯拉Tesla 发表于 05-22 16:19 293次 阅读
解锁你的 Tesla 完全自动驾驶能力

Google初步掌握了通过语音来控制车辆自动驾驶功能的技术!

关于语音控制自动驾驶汽车来说,大量的底层数据,强大的用户粘性,都将成为前进道路上的关键点
的头像 智车科技 发表于 05-22 15:24 223次 阅读
Google初步掌握了通过语音来控制车辆自动驾驶功能的技术!

科普 | 跟自动驾驶领域有关的企业,你知道哪些?

现阶段,都有哪些企业正在涉足自动驾驶领域,我们可以从感知层、控制层和执行层三个层面了解一下。
的头像 智车科技 发表于 05-22 14:58 471次 阅读
科普 | 跟自动驾驶领域有关的企业,你知道哪些?

Realtime Robotics 定制运动规划芯片,帮助自动驾驶汽车做出更好的决策

使运动规划流程的速度提升了三个数量级
的头像 智车科技 发表于 05-22 14:53 209次 阅读
Realtime Robotics 定制运动规划芯片,帮助自动驾驶汽车做出更好的决策

百度自动驾驶业务被重新列入分拆计划 官方回应消息不实

5月21日,百度自动驾驶再被爆出智能驾驶事业群组(IDG)分拆的消息。早在去年十月,就曾有媒体报道,....
发表于 05-22 13:46 283次 阅读
百度自动驾驶业务被重新列入分拆计划 官方回应消息不实

激光雷达vs纯计算机视觉 自动驾驶的两大流派

激光雷达流派和纯计算机视觉流派一直在自动驾驶技术中的感知层解决方案上喋喋不休。激光雷达派认为纯视觉算....
的头像 电子发烧友网工程师 发表于 05-22 11:25 653次 阅读
激光雷达vs纯计算机视觉 自动驾驶的两大流派

无人车上路除了要做到避障规划以外 还需要遵守交通规则

Realtime Robotics的运动规划芯片可帮助自动驾驶汽车做出更好的决策。
发表于 05-21 15:57 338次 阅读
无人车上路除了要做到避障规划以外 还需要遵守交通规则

加快引进5G高端人才 发展面向5G的关键技术

在5G产业支撑平台建设方面,广东省将加快建设5G产品技术验证、质量检测、入网检测等公共平台。支持5G....
的头像 PCB行业融合新媒体 发表于 05-21 14:42 535次 阅读
加快引进5G高端人才 发展面向5G的关键技术

中国工程院院士李德毅呼吁尽快建立自动驾驶的中国安全标准

5月17日,第三届世界智能大会“新一代人工智能核心技术及治理高峰论坛”在天津举行。
的头像 工业4俱乐部 发表于 05-21 14:41 417次 阅读
中国工程院院士李德毅呼吁尽快建立自动驾驶的中国安全标准

欧盟力求将交通意外死亡事故和严重受伤的发生次数降至接近于零

欧盟(EU)“零死亡愿景”的目标是,力求至2050年前,将交通意外死亡事故和严重受伤的发生次数降至接....
的头像 CEVA 发表于 05-21 10:23 291次 阅读
欧盟力求将交通意外死亡事故和严重受伤的发生次数降至接近于零

积极参与科创板机会 提前布局5G和汽车电子

在整体市场表现平稳的背景下,参与科创板投资有利于获取更多的投资回报。张仲维分析推测,可能在刚上市那段....
发表于 05-21 08:36 146次 阅读
积极参与科创板机会 提前布局5G和汽车电子

特斯拉 | 车祸最新调查:Autopilot再次卷入,未规避危险情况

这一操作也违反了特斯拉对 Autopilot 的使用要求:保持注意力,不得双手离开方向盘。
的头像 电子发烧友网工程师 发表于 05-20 16:37 320次 阅读
特斯拉 | 车祸最新调查:Autopilot再次卷入,未规避危险情况

吉利的自动驾驶怎么样?贾跃亭的FF91将具备人工智能能力?

自动驾驶哪家强?是已经在美国开始载人运营的Waymo,还是估值达到190亿美元的Cruise,亦或是....
发表于 05-20 16:19 235次 阅读
吉利的自动驾驶怎么样?贾跃亭的FF91将具备人工智能能力?

旷视科技完成7.5亿美元D轮融资 加速人工智能解决方案的商业化落地

人工智能技术日益成熟,推动新一轮信息变革,在各级积极推动人工智能广泛应用各行业后,一个崭新的万物智能....
的头像 传感物联网 发表于 05-20 16:17 558次 阅读
旷视科技完成7.5亿美元D轮融资 加速人工智能解决方案的商业化落地

AEye:多家Tier 1和OEM战略投资 汽车供应链优势凸显

AEye是iDAR人工感知先驱和开创者,iDAR是一种可充当自动驾驶汽车“眼镜和视觉皮层”的感知系统....
的头像 MEMS 发表于 05-20 16:10 206次 阅读
AEye:多家Tier 1和OEM战略投资 汽车供应链优势凸显

德国Sick推出基于LiDAR的自由行驶车辆分析系统

Sick推出了基于激光雷达(LiDAR)的自由行驶车辆分析测量系统,该系统能够在自由行驶的交通中对多....
的头像 MEMS 发表于 05-20 16:01 239次 阅读
德国Sick推出基于LiDAR的自由行驶车辆分析系统

中关村将建成100平方公里自动驾驶示范区

支持企业围绕人工智能芯片、核心算法、操作系统等“卡脖子”领域开展核心技术攻关,对取得颠覆性创新成果的....
的头像 智车科技 发表于 05-20 14:37 278次 阅读
中关村将建成100平方公里自动驾驶示范区

光达可以分五类,最适合自动驾驶的是它……

光达(LiDAR)技术正成为投资界和汽车产业的技术新宠。促成这一趋势的原因有二:其一是光达技术尚未定....
发表于 05-20 14:11 165次 阅读
光达可以分五类,最适合自动驾驶的是它……

第三届世界智能大会展示汽车未来驾驶新亮点

第三届世界智能大会将于今天闭幕,一系列代表汽车未来智能驾驶的展示成为新亮点。世界智能驾驶挑战赛吸引了....
的头像 智车科技 发表于 05-20 13:58 982次 阅读
第三届世界智能大会展示汽车未来驾驶新亮点

自动驾驶汽车的5级处理能力是如何划分的?

当我们去逐级实现自动驾驶的不同级别时,处理能力对于实现完全自动化这一愿景至关重要,此时驾驶员可以“放....
发表于 05-20 13:58 125次 阅读
自动驾驶汽车的5级处理能力是如何划分的?

博世精准定位方案赋能自动驾驶

定位,有史以来,都是一个非常重要的命题。每个单位门口的保安都会逼迫你思考人生三大终极哲学问题“我是谁....
的头像 智车科技 发表于 05-20 13:46 312次 阅读
博世精准定位方案赋能自动驾驶

特斯拉在领先路上自我革新能力 将疯狂技术创新演绎到极致

特斯拉一直在实现不可能——特斯拉自动驾驶开放日上,埃隆•马斯克和他的团队再一次走在了未来前面。
的头像 电子发烧友网工程师 发表于 05-20 10:23 420次 阅读
特斯拉在领先路上自我革新能力 将疯狂技术创新演绎到极致

汽车MEMS市场安装率节节攀升 汽车安全性能要求越来越高

微机械陀螺即MEMS陀螺,也称为硅微陀螺,它的制作是通过采用半导体生产中成熟的沉积、蚀刻和掺杂等工艺....
的头像 电子发烧友网工程师 发表于 05-19 10:44 428次 阅读
汽车MEMS市场安装率节节攀升 汽车安全性能要求越来越高

特斯拉仍未完成其沿海到海岸的自动驾驶

特斯拉已经错过了另一个自我规定的截止日期,但这个与模型3或一般的产品交付无关。今天,我们了解到公司最....
发表于 05-19 09:25 233次 阅读
特斯拉仍未完成其沿海到海岸的自动驾驶

自动驾驶清洁车 自动进行垃圾收集处理

如今经济获得了较高速发展,人们更加注重精神文明建设,城市卫生也成为了居民们更加注重的项目之一。如今的....
发表于 05-19 09:16 242次 阅读
自动驾驶清洁车 自动进行垃圾收集处理

历时3年特斯拉仍未解决自动驾驶bug

记得2016年5月7日,一名名叫约书亚·布朗的男子驾驶特斯拉Model S轿车与在佛罗里达州威利斯顿....
发表于 05-19 09:13 250次 阅读
历时3年特斯拉仍未解决自动驾驶bug

自动驾驶汽车系统又添新利器

不断变化的天气和路况对于自动驾驶汽车系统来说,也是一个问题,虽然自动驾驶汽车系统配备了非常多的安全系....
发表于 05-18 11:56 517次 阅读
自动驾驶汽车系统又添新利器

自动驾驶和无人驾驶到底是不是一个概念?

简单来讲,无人驾驶就是自动驾驶发展到4级也就是最高级的阶段,但自动驾驶不仅仅包括无人驾驶。当“自动驾....
的头像 智车科技 发表于 05-18 11:55 794次 阅读
自动驾驶和无人驾驶到底是不是一个概念?

博世表彰最佳初创企业合作项目,推动开放式创新

互联世界,强大的合作伙伴关系至关重要
的头像 博世资讯小助手 发表于 05-18 11:54 841次 阅读
博世表彰最佳初创企业合作项目,推动开放式创新

瑞典无人驾驶电动卡车运营 以帮助实现量产和交付订单

据报道,一辆无人驾驶的电动卡车周三开始在瑞典的一条公共道路上运送货物,据开发商Einride和物流客....
发表于 05-17 17:21 246次 阅读
瑞典无人驾驶电动卡车运营 以帮助实现量产和交付订单

人工智能上路需要知道什么常识

想要准确定义我们所说的常识可能有点难。常识可以基于某种文化,比如生活在某一地区的人都知道这种花有毒,而你作为游客却不知道...
发表于 05-13 06:20 168次 阅读
人工智能上路需要知道什么常识

如何让自动驾驶更加安全?

最近,国内多个城市开始发放自动驾驶的开放道路测试牌照,意味着自动驾驶的汽车可以在公共道路上进行测试。不过,驾驶安全性仍是...
发表于 05-13 00:26 58次 阅读
如何让自动驾驶更加安全?

自动驾驶汽车的定位技术

自动驾驶定位技术就是解决“我在哪儿”的问题,并且对可靠性和安全性提出了非常高的要求。除了GPS与惯性传感器外,我们通常还...
发表于 05-09 04:41 78次 阅读
自动驾驶汽车的定位技术

黑科技进入我们的生活,影响到我们的衣食住行

 你看,他的自行车跑的比汽车还快;  你看,他的手表竟然能打电话;   你看,他的电脑会跟他聊天;   你看,他的汽车不...
发表于 04-04 06:20 151次 阅读
黑科技进入我们的生活,影响到我们的衣食住行

反向强化学习的思路

强化学习的另一种策略(二)
发表于 04-03 12:10 48次 阅读
反向强化学习的思路

中国自动驾驶行业前景看好,国产技术迅速发展

自动驾驶汽车是依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,让电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安...
发表于 04-03 05:36 216次 阅读
中国自动驾驶行业前景看好,国产技术迅速发展

未来汽车的安全怎么保证

在郊区,一位商人走过轿车前门,坐到后座说道:“去机场,詹姆斯!走快车道。”詹姆斯回答说:“马上出发,史密斯先生。以目前的...
发表于 03-27 06:45 234次 阅读
未来汽车的安全怎么保证

车联网对自动驾驶的影响

车联网与智能驾驶 车联网和自动驾驶密切相关,很大程度上可以理解为是对自动驾驶高阶版本的增强和补充,通过车与车、车与人、...
发表于 03-19 06:20 195次 阅读
车联网对自动驾驶的影响

132天内波音737 Max8发生两次空难,是“迎角传感器”,还是“自动驾驶”的锅?

2019年3月10日,埃塞俄比亚航空公司一架波音737 Max8客机ET302航班在飞往肯尼亚途中坠毁。机上149名乘客和8名机组人员,共1...
发表于 03-13 12:36 1134次 阅读
132天内波音737 Max8发生两次空难,是“迎角传感器”,还是“自动驾驶”的锅?

自动驾驶零排放汽车让世界更加绿色

也许在未来的某一天,川流不息的大街行驶的都是自动驾驶且零排放的车辆,这些车辆之间不仅能够相互通信,它们的出现也让城市的交...
发表于 03-11 06:45 256次 阅读
自动驾驶零排放汽车让世界更加绿色