自动驾驶车辆

自动驾驶汽车（AV）通常被称为自驾车，是一种智能交通系统，能够感知环境并在无人参与的情况下运行。 自动驾驶汽车（AV）通常被称为自动驾驶汽车，是一种能够感知环境并在无人参与的情况下运行的智能交通系统。这项技术是 机械工程和 人工智能（AI）的融合，旨在 安全地在复杂的道路上行驶。自动驾驶汽车的主要目标是减少人为失误造成的事故、 优化交通流量，并为无法驾车的人提供移动解决方案。通过利用先进的处理器和 算法，这些车辆正在改变汽车行业的面貌。 汽车行业的格局，将重点从 以驾驶员为中心的操作转变为以乘客为中心的体验。

感知与控制背后的技术

为了安全导航，自动驾驶汽车必须全面了解周围环境。要做到这一点 要做到这一点，必须对硬件传感器和 深度学习 (DL)软件的复杂集成。车辆作为 边缘设备，实时处理大量数据。

• 传感器套件：自动驾驶汽车利用摄像头、雷达和 激光雷达技术绘制环境地图。摄像头 则通过测量激光反射来提供精确的深度信息。
• 计算机视觉使用 计算机视觉 (CV)算法进行处理。 高性能模型对于以下任务至关重要 物体检测以确定行人和其他车辆的位置 和图像分割 classify 任务必不可少。 可驾驶路面与人行道的分类。
• 传感器融合：为确保可靠性，可通过 传感器融合。这一过程可减少 不确定性；例如，如果摄像头因强光而失明，雷达仍能detect 前方的障碍物。
• 决策：感知环境后，系统使用 机器学习（ML）逻辑进行路径规划和控制，确定安全到达目的地所需的转向角和加速度。 和控制，确定安全到达目的地所需的转向角和加速度。

自动化程度

根据 SAE 国际 J3016 标准，自动驾驶汽车的能力分为六级。 SAE 国际 J3016 标准将自动驾驶汽车的能力分为六级，从 0 级（无自动化）到 5 级（完全自动化）不等。

• 辅助驾驶（1-2 级）：大多数现代汽车都配备了高级驾驶辅助系统（ADAS） 如自适应巡航控制系统或车道保持辅助系统。这些系统可以提供帮助，但需要驾驶员保持参与。
• 有条件自动化到完全自动化（3-5 级）：更高级别涉及系统完全 控制。第 3 级可在特定条件下实现放手驾驶，而第 5 级则代表车辆可在人类可驾驶的任何地方进行驾驶。 人类可以驾驶的任何地方，这是研究人员利用 强化学习。监管 等机构的监管至关重要。 等机构的监管监督至关重要。

实际应用

目前，各行各业都在部署自动驾驶汽车技术，从理论研究 进入实际应用阶段。

1. 机器人出租车服务： Waymo和 Cruise等公司在部分城市运营完全自动 自动驾驶汽车。这些车辆依靠重型 GPU计算来处理城市 环境，并在没有人类司机在场的情况下运送乘客。
2. 长途运输：自动驾驶卡车旨在解决物流短缺问题。通过高速公路自动 驾驶，卡车可以更高效地运行。Aurora Innovation等初创公司正在 等初创公司正在测试自动驾驶卡车，利用远程感知来管理高速公路速度和制动距离。

模型实施示例

自动驾驶汽车感知堆栈的一个基本组成部分是检测汽车、公共汽车和交通信号等物体。下面的 下面的Python 代码演示了如何使用预先训练好的 YOLO11模型对图像进行推理，模拟自动驾驶汽车的视觉系统。 自动驾驶汽车的视觉系统。

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11 model capable of detecting common road objects
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Perform inference on an image (e.g., a dashboard camera view)
# The model predicts bounding boxes and classes for objects in the scene
results = model.predict("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Display the detection results to visualize what the 'vehicle' sees
results[0].show()

自动驾驶汽车与机器人技术

虽然从技术上讲，反车辆技术是机器人技术的一个子集，但这两个术语在范围上是不同的。 在范围上是不同的。机器人技术广泛涵盖任何与物理世界互动的可编程机器、 包括制造业中使用的固定式工业机械臂。相比之下，自动驾驶汽车专指 设计用于运输的移动机器人。不过，它们共享核心技术，例如 同步定位和绘图（SLAM） 以及对低延迟边缘人工智能处理的需求。

发展挑战

创建完全自主的系统需要大量的 训练数据来处理 "边缘情况"--罕见的 事件，如恶劣天气或人类异常行为。开发人员通常使用 CARLA这样的模拟平台，在实际测试前对算法进行安全测试。此外，将这些 此外，将这些模型部署到车辆硬件上还涉及到 模型量化等技术，以确保它们在嵌入式系统上高效运行。 在嵌入式系统上高效运行。诸如 PyTorch和 TensorFlow仍然是训练 复杂神经网络的标准工具。