自动驾驶场景讲解图
简述信息一览：
初识自动驾驶之一——自动驾驶等级
1、自动驾驶分级最早出现在美国汽车工程师学会（SAE）的一个规范J3016中，这个规范最早定义了自动驾驶分为6个级别，就是我们经常听到的L0-L5。规范最早规范定了L0-L2为辅助驾驶，L3级别以上才能称之为自动驾驶。目前这个规范在2021年刚更新了一版。
2、在美国，开启自动辅助驾驶的特斯拉发生了多起事故 区别于传统汽车上的大多数功能，领航辅助驾驶需要更多的“人机配合”，同时也关乎安全，这也就就决定了它不是一个“零门槛”的功能。
3、内饰十分简洁大气，如果说小鹏G3的外观是“高端大气上档次”，那么这辆车的内饰就是“低调奢华有内涵”。16英寸的触控屏十分吸睛，方向盘有真皮包裹，手感十分好，而且有九种驾驶模式可以随意搭配。
4、驾驶辅助多，但逻辑有些怪 当中国车企开始宣传“10万级L2自动驾驶”之类显目的字眼时，很难保证市场上任何一个合资品牌用户不会对此感到动心。好在傲跑也配备了不少驾驶辅助功能。
常见的自动驾驶2D标注场景有哪些?
1、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。
2、D框标注可用于计算机视觉绝大部分标注场景，包括自动驾驶、新零售、AI教育、无人机等等。
3、拉框标注：拉框标注是在图像或***的数据中，用2D、3D、多边形框等标注出图像中的指定目标对象。例如，在自动驾驶领域的数据标注中，拉框标注可以用来确定车流图片中车和行人的位置。这种标注方式的应用场景包括人脸识别、自动驾驶、零售行业、医疗行业等。
4、框选标注是对图像***定目标对象进行标记的方法，使用2D、3D或多边形框来定位图像中的物体。例如，在自动驾驶领域，框选标注用于识别车流图片中的车辆和行人位置。这种标注方法的应用场景广泛，包括人脸识别、自动驾驶、零售和医疗行业等。
5、车道线与2D拉框：细致标注包括实线、虚线、斑马线等，强调遮挡程度和车辆类别。 像素级语义分割：道路区域、行人、障碍物的精确划分，进一步提升环境理解。关键元素的精确标注 障碍物：识别水泥与石砖结构。 轻型车辆：摩托车、电瓶车的识别。 绿化景观：区分灌木、绿化带与草皮，与路边沿相区分。
自动驾驶系统入门(一)-环境感知
1、自动驾驶系统解析（一）：环境感知的基石 自动驾驶系统的核心结构如繁星般精细，由感知、决策和执行三大部分构成。本文将深入探讨感知层中的关键环节——环境感知，它是自动驾驶行驶安全的第一道防线。环境感知的多元方式环境感知手段多样，其中包括视觉、激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达等前沿技术。
2、自动驾驶系统的入门理解（一）：环境感知的基础 自动驾驶系统的复杂性如同璀璨的星辰，其核心架构由感知、决策和执行三大模块组成。本篇文章将详细解读系统中的感知层面，特别是其中的环境感知部分，它是自动驾驶安全行驶的基石。
3、汽车自动驾驶环境感知是指通过先进的通信、计算机、网络和控制技术，对车辆周围环境进行实时、连续的感知和监测，以了解车辆所处位置以及周围可能影响驾驶的因素。
4、环境感知是自动驾驶技术的核心组成部分，它负责检测和识别周围环境中的各种移动和静止障碍物，如车辆、行人、建筑物等。 此外，环境感知系统还负责搜集道路信息，包括可行驶区域、车道线、交通标志和红绿灯等。
16个细节,教你辨别自动驾驶路测***中的真与假
1、但是大部分的***中，自动驾驶 汽车 仿佛运气都很好，从没碰到道路施工。 1常规场景还是边缘场景 如果路上突然出现一群鸭子，怎么办？这种场景不常发生，称为边缘场景，但是自动驾驶 汽车 也会碰到。 因此，自动驾驶 汽车 不仅需要会处理常规场景，还需要会处理边缘场景。
2、内视摄像头可以识别车内司机的状态，比如是否存在疲劳驾驶或者抽烟打电话等行为，当然也可以录像，提高运营车辆的安全性；外视摄像头相当于一个“行车记录仪”，可以***集驾驶场景信息。 滴滴在桔视***集数据的基础上，利用算法筛选，将实际场景中的车道线、行人、车辆等抽象出来，导入仿真引擎中，进行自动驾驶算法的仿真训练。
3、个月后，在百度 AI 开发者大会上，陆奇再次站台，对外公布了 Apollo 0 的具体细节，0 主要发布的是完整的封闭场地循迹自动驾驶。具体开放能力集中在数据平台 0、3D 障碍物标注数据、Road Hackers 数据、高精地图数据等方面。
4、一个值得注意的细节是，这台无人矿卡其实并非严格意义上的L4/L5级自动驾驶车辆，它的无人化是通过自动驾驶+遥控驾驶来共同完成的。 ▲CiDi的无人矿卡 在复杂度较高的装载和卸载矿石作业流程中，可以使用远程遥控的驾驶模式，由驾驶员在远处利用V2X技术进行操作。
自动驾驶技术基本知识介绍
自动驾驶技术是一种无需人工干预即可感知周围环境和导航的车辆技术。它利用雷达、激光、超声波、GPS、里程计和计算机视觉等多种技术来感知周围环境，并通过先进的计算和控制系统来识别障碍物和各种标识牌，规划合适的路径来控制车辆行驶。美国汽车工程师协会（SAE）将自动驾驶划分为0至5共六级。
自动驾驶在特定的道路条件下可以高度自动化，比如封闭的园区、高速公路、城市道路或固定的行车线路等，这这些受限的条件下，人类驾驶员可以全程不用干预。
室外定位技术是实现自动驾驶定位的关键技术，V2X技术如V2V、V2I、V2N和V2P，各自扮演着不同的角色。V2V通过车载组网技术，车辆之间信息实时交流，V2I则连接车辆与路旁设施，获取行驶安全所需信息，V2N连接云端，实现云端与车辆的无缝对接，而V2P则关注行人安全，通过手机等设备实现车与行人之间的信息交互。
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