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標簽 > 自動駕駛
自動駕駛汽車(Autonomous vehicles;Self-piloting automobile )又稱無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車、或輪式移動機器人,是一種通過電腦系統實現無人駕駛的智能汽車。在20世紀也已經有數十年的歷史,于21世紀初呈現出接近實用化的趨勢,比如,谷歌自動駕駛汽車于2012年5月獲得了美國首個自動駕駛車輛許可證,預計于2015年至2017年進入市場銷售。
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奧迪 CEO Rupert Stadler在接受媒體采訪時, 重點談到了奧迪自動駕駛系統 Piloted Driving 的未來、高精地圖的重要性和客戶...
根據駕駛自動化程度的不同,對方向盤提出了多種多樣的要求。對于第三級自動化程度而言,諸如手部識別、駕駛員生命參數識別和視線識別等監視駕駛員狀態的功能較為重...
圍繞物聯網的討論主要集中在設備上—智能電視、冰箱、汽車、可穿戴設備等精巧的小玩意。但對于企業而言,物聯網的最終價值不僅僅在于設備,還在于他們產生的數據。...
iVEia推出面向自動駕駛汽車的駕駛平臺,該平臺由Perrone Robotics和Xilinx聯合開發。與高功耗標準計算架構相比,Xilinx MPS...
卷積神經網絡,簡稱CNN,常用于視覺圖像分析的深度學習的人工神經網絡。形象地來說,這些網絡結構就是由生物的神經元抽象擬合而成的。正如,每個生物神經元可以...
Sparse4D系列算法:邁向長時序稀疏化3D目標檢測的新實踐
在自動駕駛視覺感知系統中,為了獲得環繞車輛范圍的感知結果,通常需要融合多攝像頭的感知結果。比較早期的感知架構中,通常采用后融合的范式,即先獲得每個攝像頭...
迎來“CASE”時代的汽車趨勢和技術課題(3) ~自動駕駛和識別引擎~
本次作為迎來“CASE”時代的汽車趨勢和技術課題的第三次,我們將介紹面向實際應用和實證實驗突飛猛進的自動駕駛和掌控自動駕駛“認知”的識別引擎概要。 開發...
未來,駕駛輔助系統的重要性將不斷提高。Chiliam正在探索與這些技術相關的所有領域,同時也關注這些技術能帶來的實實在在的好處。無論是雷達、攝像頭、激光...
為了實現在所有條件下安全運行的自動駕駛系統,需要優異的車輛位置特定精度。慣性傳感器能夠提供可靠的車輛位置數據,即使在其他傳感器誤檢測的嚴重情況下也是如此。
2018-07-17 標簽:自動駕駛 2993 0
激光雷達是以發射激光束探測目標的位置、速度等特征量的雷達。通過向目標發射探測信號(激光),然后將接收到的從目標反射回來的信號(目標回波)與發射信號進行比...
自動駕駛是在不久的將來,但你有沒有想過汽車如何做出人類駕駛員的快速決策? 進一步了解自動駕駛利用傳感器和計算機視覺的一些方法。
微機械陀螺即MEMS陀螺,也稱為硅微陀螺,它的制作是通過采用半導體生產中成熟的沉積、蝕刻和摻雜等工藝,將機械裝置和電子線路集成在微小的硅芯片上完成的,最...
車道檢測是自動駕駛和高級駕駛輔助系統(ADAS)的基本組成部分,用于識別和定位道路上的車道標記。雖然深度學習模型已經取得了巨大的成功,但仍有一些重要和具...
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