高科技自动驾驶技术应用，自动驾驶汽车涉及哪些技术

1，自动驾驶汽车涉及哪些技术

最主要是人工智能。人工智能就相当于驾驶者的大脑。其他还会有一些辅助技术，比如激光测量，声波测量，运动传感器，GPS等等，相当于人的眼睛、耳朵、神经感觉等等。目前这些辅助技术很多都已经非常成熟，甚至远超人类，比如激光和声波测量技术，目前都运用到很高高端车型上，可以进行ACC自动巡航。还有夜视技术，可以帮助驾驶员在漆黑的页面看清100米开外的人、动物、障碍，这些都远远超过人类的生理极限。但是人工智能，目前还在起步阶段。也就是说，自动驾驶员的四肢、感官目前都已经很不错了，甚至超过人类了，但是还缺个脑子。。。。

国际汽车智能化暨新能源汽车电机应用研讨会会议议程方向 1、智能汽车和新能源汽车创新技术2、车联网技术3、新能源汽车电气及电力系统4、汽车电子针对动力总成系统5、汽车安全系统解决6、汽车自动控制与自动驾驶创新技术7、汽车用永磁无刷直流电机设计8、无刷直流电机在电动汽车中的应用9、电机驱动与整车控制系统10、智能汽车整体技术11、智能交通12、汽车电子与电机行业分析

自动驾驶汽车涉及哪些技术

2，自动驾驶可以应用在什么领域

【太平洋汽车网】自动驾驶汽车的设计制造面临着诸多挑战，如今，各大公司已经广泛采用机器学习寻找相应的解决方案。汽车中的ECU（电子控制单元）已经整合了传感器数据处理，如何充分利用机器学习完成新的任务，变得至关重要。潜在的应用包括将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类。车载信息娱乐系统所运行的应用，能从传感器数据融合系统中获取数据。举个例子，如果系统察觉驾驶员发生状况，有能力把车开到医院。基于机器学习的应用，还包括对驾驶员的语言和手势识别以及语言翻译。相关的算法被分类为非监督和监督算法。它们两者的区别在于学习的方式。监督学习算法使用训练数据集学习，并且能够持续学习直到达到设定的置信水平（最小化出错概率）。监督学习算法分为回归、分类和异常检测以及数据降维。无监督学习算法，则尝试挖掘有限数据的价值。这意味着，算法会在可用数据内建立关系，以检测模式或者将数据集分成子类（取决于之间的相似度）。从广义上，无监督算法可以可分为关联规则学习和聚类。增强学习算法是另外一种机器学习算法，介于非监督学习和监督学习之间。对于所有训练的例子，监督学习中有目标标签，无监督学习中却完全没有标签。强化学习有延迟的、稀疏的标签——未来的奖励。根据这些奖励，智能体学习做出恰当行为。去理解算法的局限性和优点，开发更加高效的学习算法，是增强学习的目标。增强学习可以解决大量实际应用，从AI的问题到控制工程或操作研究——所有这些都与开发自动驾驶汽车相关。这可以被分为间接学习和直接学习。在独自动驾驶汽车上，机器学习算法的一个主要任务是持续渲染周围的环境，以及预测可能发生的变化。这些任务可以分为四个子任务：目标检测目标识别或分类目标定位运动预测机器学习算法可以简单地分为4类：决策矩阵算法、聚类算法、模式识别算法和回归算法。可以利用一类机器学习算法来完成两个以上的子任务。例如，回归算法能够用于物体定位和目标识别或者是运动预测。决策矩阵算法决策矩阵算法系统地分析、识别和评估信息集和值之间关系的表现。这些算法主要用于决策。车是否需要刹车或者左转都是基于算法根据识别、分类和预测对象的下一个动作给出的置信水平。矩阵决策算法由各种独立训练的决策模型组合而成。（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

自动驾驶可以应用在什么领域

3，高精地图都能为自动驾驶做些啥呢

高精地图就是自动驾驶的拐杖，没有了高精地图，自动驾驶就可以说是瘫痪了。我国现在的发展也是世界级，所以国内肯定是有这类的高精地图公司的。

高精度地图精度越高，显示的环境图像越清晰，提供的道路交通信息元素就越丰富。高精地图说白了就是自动驾驶的“眼睛”，举个例子，当自动驾驶车辆要进行加速或转向等操作时，高精度地图检测到的道路曲率、航向、坡度等信息，可以指导车辆以什么样的速度、什么样的角度进行转向才不会出现事故。国内目前很多企业都在高精地图领域发力，包括BAT，其中一家叫宽凳科技的，从一开始就是要做绝对精度的地图，进而想完成全国范围内的组网，并做出中国第一张高精地图。它们的核心技术包括深度学习、图像识别、三维视觉、智能机器人、地图构建以及基于此的大数据云服务，已经成为国内领先的高精地图综合解决方案服务商。

就像我们平时找地点一样用导航，高精地图就是自动驾驶AI导航。

没有高精地图，自动驾驶就和定位和车道匹配不上，那这事情就麻烦大了，到达不了终点也会影响安全。

高精地图能帮助自动驾驶进行车辆定位，辅助自动驾驶进行环境认知，还有规划路径，它是不可或缺的。中国尚未出现一个完全独立的、能够支持所有企业的、且同时具有一定规模的高精地图平台

高精地图都能为自动驾驶做些啥呢

4，自动驾驶技术和3D传感技术结合会有怎样的应用前景

自动驾驶技术是基于雷达传感器、摄像头等技术，再辅以智能算法，在最短时间内计算行驶路线、躲避障碍物。从某种程度上来说，计算机的犯错几率更低，降低超速、反应慢、药物或是酒精对驾驶的影响。事实上，谷歌报告称，截止2015年7月，其自动驾驶...

自动驾驶技术近年来一直都很火热，不论是传统车车企如特斯拉、丰田，还是科技互联网企业如百度、苹果，都在花大力气研究这项技术。不过自动驾驶技术非常复杂，很多技术还不成熟，因此这项技术还只停留在实验室，离上路还有很远的距离。3D传感属于自动驾驶技术中一个非常重要的技术领域，借助3D传感技术，自动驾驶将能够实现更多AI功能。例如，装上3D摄像头后，汽车便可探测出车辆与车道线的距离，以及车辆即将驶出车道线的时间，在未打转向灯时及时发出预警；基于3D传感，汽车还可实时输出前方识别物体的相对距离、相对速度，及时作出预警警告，防止交通事故发生。除过车外，车内也能装上3D传感摄像头，实现驾驶员疲劳驾驶检测、注意力检测、手势识别、开车规范检测等安防功能。总之，3D传感属于未来汽车驾驶中非常重要的装置，借助3D传感技术，汽车自动驾驶将更加智能，人们的驾驶将会更加舒适。