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自动驾驶规划

简述信息一览：

1、自动驾驶技术架构包括环境感知、高精度地图和定位、路径规划和决策、控制执行、车联网和通信、人工智能和深度学习以及系统集成和测试等部分。环境感知：自动驾驶车辆需要对周围的环境进行实时监测，以便做出正确的决策。

2、GPU：并行计算的先锋在AI的主流架构中，GPU凭借其并行计算的天生优势，对比冯·诺依曼架构的CPU，GPU拥有更多的ALU，专为并行任务设计。深度学习的训练正是GPU的舞台，其强大的核心能力使得大规模并行成为可能，但数据与模型并行之间的参数交换可能成为性能瓶颈。

（图片来源网络，侵删）

3、创新之路：BPU计算架构引领自动驾驶未来地平线科技，凭借深厚的算法洞察力，将前瞻性的思考融入其芯片设计的核心——BPU（Brain Processing Unit），一款专为高等级自动驾驶量身打造的卓越计算架构。它不仅是技术的结晶，更是推动行业进步的引擎。

4、从技术层面来看，自动驾驶方面的关键技术不仅包含汽车本身的硬件/软件平台、系统安全平台、整车通信平台、核心算法等基础技术，也包括云控平台的系统架构和核心算法，最重要的核心器件是中央处理器、云端域控制器等。这里不仅包括面向自动驾驶配套的集成化的主干网加多域控制的新型电子电器架构作为基础。

最核心的技术是什么？最核心的技术是核心处理器，其实类似于机器人的大脑。在自动驾驶过程中，它会根据定位信息和车上的配置对传输的信息进行处理，分析周围的环境，并制定出如何驾驶。万一发生事故，应该***取什么措施等等。可以说处理器是整个系统驱动的核心，也是最大的难点。

（图片来源网络，侵删）

在车辆操作中，l2级别的自动驾驶！--是一种介于人工与机器控制之间的模式，即系统与驾驶员共同参与车辆驾驶，只有在特定条件下车辆才会执行自动化操作。这类自动驾驶主要具备四大功能：自适应巡航！--、车道保持！--、自动刹车辅助！--和自动泊车！--。

当前，众多科技公司都在积极研发自动驾驶技术，未来随着科技的发展，L5级别的自动驾驶汽车有望成为主流。为了实现自动驾驶，车辆装备了众多的传感器和摄像头，它们通常被安装在前后保险杠、车身侧面、后视镜等部位，以收集车辆周围的环境数据。

自动驻车指南会在触摸屏上连同后置摄像头一起出现，一旦启动了，它将会通过控制方向盘和车速来实现自动停车。

那一年，Zoox 在洛杉矶车展上发布了一个一鸣惊人的设计概念：一辆没有前后挡风玻璃、没有驾驶座、没有车头车尾之分的自动驾驶概念车 Boz。Zoox 在当时就宣布将专注在 L4 以上的自动驾驶，还在行业内引起了轩然***，因为受限于整体的技术水平，L4 的概念在那时看还过于超前。

自动驾驶相关的关键技术有哪些如下：机器视觉技术机器视觉技术指的是将计算机和相机等成像设备相结合来模拟人类视觉系统的过程。在自动驾驶领域，机器视觉技术主要应用于车辆环境感知以及路面模拟。

自动驾驶需要哪些关键技术？为了实现自动驾驶，需要多种技术的支持。首先，AEB（自动紧急制动）是其中的关键技术之一。它可以在车辆遇到突发危险情况或与前车及行人距离小于安全距离时，主动进行刹车，从而提高行车安全性。

如果我们分析自动驾驶汽车的运行环境，四大核心技术非常关键。识别技术定位技术，决策技术和通讯技术。随着高科技技术的不断发展，人们发现汽车制造领域发生了翻天覆地的变化，多个工厂都已经宣布进入自动驾驶汽车制造领域。

车联网技术：由人工智能和“电动化、智能化、网联化、共享化”代表的新四化变革驱动，车联网正从第一阶段向第二阶段演进。这一变革不仅涉及汽车内部的互联和车与人的交互，还包括车与车、车与电信设施、车与路边单元之间的信息交互。

智能车（Intelligent vehicle）是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。自动驾驶的关键技术依次可以分为环境感知，行为决策，路径规划和运动控制四大部分。

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