自动驾驶的tjp算法的简单介绍

简述信息一览：

• 1、闭着眼睛也能开车,这L3级自动驾驶靠谱吗?
• 2、自动驾驶技术的原理是什么
• 3、箩筐技术分享:自动驾驶2D和3D视觉感知算法

闭着眼睛也能开车,这L3级自动驾驶靠谱吗?

长安UNI-T的L3级自动驾驶辅助包括拥堵路段和高速路段两大阶段。拥堵路段是指车速为40km/h以下时。此时系统可以完全接管车辆，驾驶员可以解放手、脚、眼睛，理论上来说此时你玩手机系统也不会发出警报。40km/h以下时，车辆可以跟随前车刹停、起步。

当需要超车时，系统会判断周围交通状况，并自动给予驾驶员变道提示，驾驶员可以轻松地看一眼后视镜检查交通情况，从而确认自动变道。期待L3级正式推出！你期待吗？【本文来自易车号作者BMWsky宝马杂志，版权归作者所有，任何形式转载请联系作者。

而我们目前市场上所看到的智能驾驶技术最高达到了L2++级，这会让很多朋友感到困惑：智能驾驶的“L”等级到底是如何分级的？L3级自动驾驶相比L2级内的产品做出了什么样的提升？今天一文能帮助大家理清楚有关智能驾驶等级分级。

月30日，美国电动汽车制造商特斯拉公司承认，数天前发生的一起特斯拉汽车致命***，事发时汽车的自动辅助驾驶功能处于使用状态。这不禁令人疑惑，自动驾驶技术究竟“靠不靠谱”？人们对于自动驾驶技术的不懈追求，可以追溯至15世纪。早在1478年，达·芬奇就曾设计出预编程发条马车的草图。

根据长安方面的介绍，这套L3级自动驾驶系统的感知范围覆盖了3个360度车外环境感知，前方实现5重感知冗余，最大探测距离大于200米，测量精度达到10厘米，***用了5个毫米波雷达、6个摄像头、12个超声波雷达作为主要传感器，能识别多种目标、障碍物、道路信息等。

驾驶员能够第一时间接管。如果法规开放，L3级自动驾驶就能合法运行，这两位“警察”就可以正式“下岗”了，因此广汽新能源在新车Aion LX上搭载L3级自动驾驶这个操作可以说是两全其美。

自动驾驶技术的原理是什么

1、自动驾驶的原理其实就是让电脑来通过各种摄像头传感器，根据前方的障碍物，然后进行调整。可以实现加速减速，也都是根据路况来确定。汽车自动驾驶技术包括***摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图对前方的道路进行导航。

2、无人自动驾驶的原理 无人自动驾驶技术是通过激光雷达、摄像头、传感器等设备，实时感知周围环境，利用人工智能算法进行数据分析和决策，从而实现车辆的自主导航和控制。它可以实时识别道路标志、交通信号灯、行人、车辆等，做出相应的反应和决策，确保行驶的安全和稳定。

3、工作原理：自动驾驶技术的工作原理是通过感知环境、处理传感器数据、进行决策和控制车辆等步骤，实现车辆的自主导航和驾驶，要获取车辆周围的环境信息，并根据信息做出决策，以安全、高效地驾驶车辆。

4、自动驾驶汽车的原理 自动驾驶汽车，又称无人驾驶汽车，是一种通过先进的感知技术、计算能力和自动控制技术实现车辆在道路上自主导航和驾驶的智能交通系统。它的核心原理是将环境感知、决策规划和车辆控制三个主要任务集成在一个高度自动化的系统中。

5、【太平洋汽车网】自动驾驶的原理其实就是让电脑来通过各种摄像头传感器，根据前方的障碍物，然后进行调整。可以实现加速减速，也都是根据路况来确定。汽车自动驾驶技术包括***摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图对前方的道路进行导航。

6、通信安全技术：试想如果被黑客入侵，控制了你的自动驾驶车，可以监听到你的秘密谈话。黑客可以通过影响传感器的数据而影响决策，或直接介入判断机制进而影响行驶轨道，像GPS、摄像头、激光雷达、毫米波雷达、IMU等常见传感器装置，都可以被黑客干扰进而影响自动驾驶的判断机制和行驶轨道。

箩筐技术分享:自动驾驶2D和3D视觉感知算法

1、D/3D几何约束，如Deep3DBox，通过2D特征估计尺寸和方向，利用投影约束求解3D位置，进一步优化了预测精度。直接生成3DBox的方法，如Mono3D和M3D-RPN，从稠密候选框出发，利用2D特征进行评分和框定，但计算量较大。SS3D和FCOS3D则通过单阶段检测，实现了计算效率的提升。

2、双目深度估计技术如MC-CNN、MC-Net和GC-Net在Cost Volume计算和后处理上不断优化，如GC-Net***用3D卷积处理，解决了端到端训练中的求导问题。综上所述，视觉深度估计技术在自动驾驶中的应用不断突破，从单目到双目，从深度估计到立体匹配，每个环节都在为提升车辆的环境感知能力贡献力量。

3、视觉传感器：3D感知算法 从传感器的数量上看，视觉感知系统也分为单目系统，双目系统，以及多目系统。2D感知任务通常***用的是单目系统，这也是计算机视觉和深度学习结合最紧密的领域。但是自动驾驶感知最终需要的是3D输出，因此我们需要将2D的信息推广到3D。

4、自动驾驶常见的数据标注类型可分为2D与3D两类。常见的2D数据标注类型包括2D框、多边形、关键点、多段线、语义分割等。例如：2D语义分割 常见的3D点云数据标注类型包括点云检测、点云连续帧、23D融合、点云语义分割等。

5、自动驾驶技术的原理主要是通过一系列传感器、电子设备和算法来感知车辆周围的环境和状况，然后根据预先设定的规则和算法自主决策和控制车辆的行驶轨迹和速度。

6、在处理单应矩阵的算法中，如 getPerspectiveTransform 和 findHomography，前者依赖于四点对，精度有限且容易受噪声影响，而后者则通过多点输入和优化技术（如RANSAC）提供更佳效果。在畸变矫正部分，棋盘格应放置于相机中心，以确保最佳的矫正效果。

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