ADS智能駕駛有哪些核心技術?

ADS智能駕駛的核心技術涵蓋系統架構、感知技術、決策算法、安全冗余、場景落地等多個維度。系統架構上,采用WEWA架構實現分層解耦與云端協同,并搭配昇騰AI算力平臺。感知技術包含激光雷達與視覺創新等多種方式。決策算法有端云協同AI框架等。安全冗余有全向防碰撞系統等保障。場景落地涉及高速、城市、泊車等多個場景。這些技術共同構建起ADS智能駕駛堅實的技術體系 。

在感知技術領域,激光雷達與視覺創新是一大亮點。先進的激光雷達能夠以高精度探測周圍環境,為車輛繪制出精確的三維地圖,讓車輛清晰“看”到周邊物體的位置和距離。同時,視覺技術不斷革新,高清攝像頭捕捉豐富的圖像信息,二者相互配合,提升感知的準確性和可靠性。毫米波雷達也得到升級,在各種復雜氣候條件下,依然能穩定地監測目標,多模態融合技術更是將多種感知數據進行深度整合,發揮各傳感器的優勢,進一步增強車輛對環境的感知能力 。

決策算法方面,端云協同AI框架使車輛在本地處理數據的同時,能夠借助云端強大的計算能力,實現更精準、高效的決策。無圖化能力讓車輛在沒有高精度地圖的情況下,依然能夠自主規劃路線、做出合理決策,大大拓展了智能駕駛的應用范圍。強化學習與意圖理解技術,讓車輛可以通過不斷學習和分析,更好地理解周圍交通參與者的意圖,從而做出更符合實際情況的決策 。

安全冗余同樣至關重要。CAS 4.0全向防碰撞系統全方位守護車輛安全,無論何時何地,面對何種目標,都能及時做出反應,避免碰撞事故的發生。失能檢測與哨兵模式時刻監測車輛的關鍵部件和系統,一旦出現異常,迅速采取措施確保安全。分布式底盤控制技術則為車輛的操控穩定性提供有力支持,即便在突發狀況下,也能保障車輛行駛安全 。

總之,ADS智能駕駛的這些核心技術相輔相成,從不同方面為智能駕駛的實現和安全運行提供了堅實支撐,推動著汽車行業向智能化、自動化邁進。

特別聲明:本內容來自用戶發表,不代表太平洋汽車的觀點和立場。

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