自动驾驶系统需要完成哪些任务?

自动驾驶系统需要完成哪些任务?

最佳答案 匿名用户编辑于2022/10/12 08:35

这个我知道,答案都来自报告《汽车行业车载智能计算平台深度研究:架构、趋势、格局》,如果有兴趣了解更多相关的内容,请下载原报告阅读。

感知:感知环节是实现自动驾驶的前提和基础,其主要功能是解决 2 个问题:环境识别(周边环境如何) 和自身定位(在哪里)。环境识别(周边环境如何):感知系统利用摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波 雷达等传感器获取道路环境的信息,并对传感器数据进行处理、融合、理解,实现对车辆、行人等障碍物的识 别,以及对车道线、红绿灯等交通标识的检测。自身定位(在哪里):利用全球导航卫星系统(GNSS)、惯性测量单元(IMU)、高清地图、车速传感器等获取车辆自身空间状态信息。环境状态信息以及自身状态信息为 后续车辆预测、规划等决策环节提供依据。

决策:决策环节是自动驾驶的核心,其主要功能是回答几个问题:预测(接下来会发生什么)、决策(该 做什么)、规划(怎么做)。在感知环节完成对自身精确定位和对周围环境准确理解的基础上,决策环节主要 是对接下来可能发生的情况进行准确预测,对下一步行动完成准确判断和规划,并选择合理的路径达到目标, 指导执行系统对车辆进行控制。

执行:自动驾驶系统最终要借助对车辆的控制达到自动驾驶的目的。执行环节负责将决策和规划落实为切 实的行为。执行系统控制器(如底盘控制器、动力系统控制等)接收决策系统输出的目标路径轨迹,通过一系 列结合自身属性和外界物理因素的动力学计算,转换成对油门、刹车、转向的控制,尽可能控制车辆按目标速 度和方向行驶。

参考报告REPORT

汽车行业车载智能计算平台深度研究:架构、趋势、格局.pdf

汽车行业车载智能计算平台深度研究:架构、趋势、格局。自动驾驶汽车围绕感知、决策和执行三大环节构建软硬件系统。车载智能计算平台是自动驾驶汽车的“大脑”,负责完成感知环节的识别融合任务以及整个决策环节,需要处理海量数据和进行复杂的逻辑运算。为满足高算力需求,目前车载智能计算平台集成多个SoC,每个SoC集成多类计算单元(如CPU、GPU、FPGA、ASIC等)。同时车载智能计算平台还需高效的软件架构支持应用开发。其软件架构主要分为系统软件(虚拟机、操作系统和中间件)、功能软件和应用程序三层。相较于传统零部件,车载智能计算平台涉及各类芯片和软件,供应商来自不同领域,供应生态多...

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