无人驾驶技术原理_无人驾驶技术的应用_无人驾驶技术的现状及发展（前景） 欢迎下载
一、什么是无人驾驶通俗地说，无人驾驶就是让汽车自己拥有环境感知、路径规划并自主实现车辆控制的技术，也就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶或是自动驾驶。传感器是眼睛，能360度感知路上物体的远近深浅；车辆控制技术是大脑，能实时感知环境信息。
专家介绍说，车身安装的传感器，就是它的眼睛，能360度感知路上物体的远近深浅，常见的传感器有激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波雷达及组合导航模块等。无人车的大脑就是车辆的控制技术，能根据实时感知的环境信息、高精度地图，实现最优路径规划，预测周边车辆和行人的行为和意图。在交规和路况允许下，无人驾驶汽车会按照最高时速行驶，以提高行驶效率。
无人驾驶系统
百度深度学习实验室主任林元庆介绍说，百度无人驾驶汽车是利用人工智能，通过使用摄像机、激光雷达、毫米波雷达和GPS等系统来感知周围环境，决定最优行车路线，实现无人工干预的全自动驾驶。
百度无人驾驶汽车的核心技术是百度汽车大脑，它可为汽车提供自动驾驶整体解决方案。林元庆说，这些技术包含计算机视觉、高精度地图与定位、多传感器融合、智能决策规划等，运用于汽车启动、行驶和停车的整个过程。比如，当前方有减速车辆时，智能决策系统将依据周边的环境状况，合理地决策减速尾随或变道超车。汽车大脑也能够不断学习人类的驾驶经验，不断提升自身的智商，以保证安全、舒适、便捷的自动驾驶体验。
专家认为，无人驾驶技术或自动驾驶技术的出现，依靠的是人工智能技术的突破，因此也和人工智能一样，受益于海量数据、超强计算和优秀算法。
人工智能技术突破的一个重要原因就是海量数据的积累，为训练深度学习算法提供了所需的材料。无人驾驶汽车也是通过大量数据的训练，不断提升其智能水平。无人车搭载了各种类型的传感器，单车每小时大约产生100GB的数据。如果按照万台车辆计算，每天将会有数十PB的数据被收集到云平台上，用于训练自动驾驶系统。无人车所使用的高精度地图每公里道路的原始数据量也将是传统地图的10万倍，数据的快速积累推动着汽车智能的不断突破。
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