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全球定位功能​卫星系统+超级传感器+全息大数据云平台=无人驾驶不是梦

发布日期:2019-01-15    浏览次数:1009

  

  

        从20世纪70年代开始,美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究,在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。中国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究,国防科技大学在1992年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。

        世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里,其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成的。但是为什么无人驾驶没有大范围投入到人们的生活中来呢。主要还是考虑到交通的安全性。《共绘网》相信,在不久的将来,只要将全球定位功能卫星系统(GPS导航)+超级传感器(感应器)+全息大数据云平台,灵活准确的运转起来,大范围的无人驾驶一定会实现的!快“畅言一下”跟大家聊聊你的看法吧。毕竟每个人的观点,都是一种思考……

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一共有人参与  条评论

代新科2019-12-26

从容躲过整个场地数百个障碍物!不断花式表演左转极限漂移、滑行、右转极限漂移。。。。 这辆斯坦福大学团队视频里的无人驾驶汽车,整个漂移场面仿若闲庭信步!! 哪怕再看一遍,很多人都会感觉难以置信。。不要说无人驾驶,就算是在真人驾驶汽车的情况下,要做到如此精准的连续漂移,常人都几乎是不可能完成。 不得不说!科技的力量,一旦日积月累起来,瞬间爆发出来的时候,真的是非常恐怖。外行看热闹,内行看门道;或许在你们看来,这不过是在炫车技;然而在专业人士,全球科学家的眼中: 这却是人工智能技术的又一次重大进化;标志着无人驾驶汽车又将进入下一个全新阶段。 当无人驾驶在信号接收、雷达感应,包括现在就连应急反应速度也开始蜕变了的时候,加上5G的来临; 那么距离我们迎来“ 真正 ”的无人驾驶汽车时代,就真的已经不远了。。。

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KUIYJ2019-12-19

据英特尔预测,到2050年,自动驾驶汽车行业市场规模将增长到7万亿美元。到那时,路面上行驶的数百万辆自动驾驶汽车代表着数据收集的革命:每辆汽车都配备数十个摄像头、LiDAR(激光雷达)和雷达,随时随地时刻不停地对周围环境进行成像和采样,以帮助它们行驶。 Waymo公司是自动驾驶技术的领导者之一,通过使用三种不同的LiDAR传感器,五个雷达传感器和八个光学相机,每辆汽车的传感器每天可以产生超过4TB的数据。 激光雷达行业领导者Velodyne公司的LiDAR系统可测量光束在周围物体表面反射回来的信号,据称每秒可以产生高达900万个数据点。 与Waymo不同,特斯拉不使用LiDAR,而是选择超声波、雷达和摄像机的组合。根据特斯拉的描述,8个环绕车身的摄像机可以在250米的范围内提供360度的视角,12个超声波传感器完善了视觉系统,可探测硬物体和软物体的距离几乎是现有系统的两倍。具有增强处理功能的前向探测雷达通过冗余波长提供周围环境更丰富的数据,雷达波可以穿过大雨、雾、灰尘甚至前方的车辆。 最重要的是,当我们进入自动驾驶汽车时代后,道路上的汽车、行人、交通事故,甚至是街边扒手的每一个动作都将被这些汽车记录在册,并生成非常详细的数据与图像。

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卡罗拉2019-12-02

富士通现在在构建物联网,同时构建一个宇宙的监测系统。因为日本现在进入到汽车全自动驾驶时代,它的信号不能出现斜折线,必须是直线。 也就是每时每刻在日本的上空必须有两颗卫星,这样才能做到它的信号与汽车精准同步,不至于让全自动驾驶汽车出现1秒钟的滞后,以避免交通事故的发生。 这个系统是富士通公司在研发。再看看佳能。佳能是卖照相机的,但是因为高清镜头的手机的普及,照相机产业日子越来越难过。 佳能也开始转型,你根本想不到,佳能现在在参与研发小型火箭。因为大型火箭的投入太大,佳能成立了一家公司,拿了50%的股权,聚合了一些日本主要的电子与军工企业,在研发小型火箭发射商业卫星。

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gjkjrygr2019-11-01

最近,有日本媒体报道称,该国科学家已开始量子计算的实用化尝试,运用量子计算机提升无人车的运行效率,计算最优的交通路线。这一现象再度引发外界对于量子计算机实用化的关注。 事实上,自2016年以来,量子计算就逐步从理论概念变为技术现实。各国也将该技术视为潜在颠覆性技术,不允许本国在这场竞争中居于人后。然而,在对该技术有很高预期的同时,中国同样需要对该技术所存在的现实局限性有充分认识。 量子计算的原理早在上世纪80年代即已提出。彼时,以半导体芯片为代表的晶体管计算机正飞速发展,按照摩尔定律不断实现性能倍增。与之相比,量子计算对材料、环境、系统设计上有更高的要求,在40年前距离实践还十分遥远。 2016年以来,全球出现了新一轮量子计算热潮。这股热潮的出现与两个因素有关。 第一,晶体管计算机似乎越来越接近理论上的极限。由于当今最先进的芯片技术已开始运用纳米级的制造工艺,其继续提升性能的空间已非常有限,摩尔定律正在面临失效的风险。与之相对,量子计算并没有理论上的设计极限,可能达到传统计算机百倍甚至万倍的效率。第二,全球开始新一轮科技竞争,算力较量成为各国竞争的焦点。近年来,随着人工智能、大数据、物联网、5G等新一代信息技术的广泛应用,算力的重要性被提升到了一个全新的高度。 在两者的共同促进下,西方多国及中国纷纷启动了量子计算的国家科研计划。诸多互联网巨头也纷纷在该领域投入巨资,希望率先实现量子计算的实用化。 总体来看,美国在该领域较为领先,拥有较强的技术积淀,但中国追赶的步伐也很快。日本推出量子计算机则表明,如今,其他国家距离中美也不远,甚至可能在一些应用领域率先取得突破。这种竞争态势恰恰表明量子计算本身仍处于一个起步和雏形阶段,各国、各企业的差距并不大,该技术还未经历真正的考验。 中国需先充分打好技术基础 在这一背景下,中国应采取更为平衡、灵活的方式应对量子计算上的竞争,既充分打好技术基础,积累相关人才储备,又要避免一哄而上,过分高估该技术的战略意义。 虽然量子计算尚未成熟,但当前仍然是该技术发展的重要基础期。从晶体管技术的发展进程看,一项革命性的运算技术从雏形设计到最终使用常经历数十年的曲折发展期,但第一批“尝螃蟹”的人也必然能够得到回报。 运算技术是信息科技王冠上的宝石,需要多种相关学科研究作为支撑,包括数学、工程学、材料学、物理学等等。量子计算的概念即源于现代物理的量子理论,未来的量子计算机需要运行在一个高度稳定的环境之上,量子芯片很可能需要运用超导材料才能够制造。而量子计算的编程设计也会与传统计算机完全不同,需要全新的设计理念和操作程序作为支撑。如果一国不能在相关基础科学领域做好积淀,即便在某项领域取得技术突破,也很难将其应用于实际生活中。 外界普遍估算,量子计算要到20至30年后才可能商业化,当前各国尚无法解决该技术在材料运用和运行环境上的要求,甚至还看不出思路和方向。即便该技术成熟,受限于制程、编码上的限制,该技术的应用范围也很可能较为局限,短期内无法成为通用性的运算技术。在发展这一尖端技术时,我国需要充分考虑上述问题,把握好在该领域科研投入的力度。

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明朝帝2019-10-18

一场新的革命即将到来。未来的自动驾驶汽车,安全高效,车祸大幅降低。未来的世界,AI帮助我们解决疾病问题,AI机器人参与的救援与救护行动,AI同样也可以做到陪伴与照护老人,AI所提供的安全食物,让食物生产变得更安全,更可追溯,AI所带给我们与众不同的快乐,智能算法将会知道你更喜欢哪种快乐。AI不是要和人类竞争,AI是要帮助人类让生活变得更好更安全。这个就是未来的世界,《共绘网》,也致力于打造这样一个世界。那么朋友们,知道未来该重点关注的方向在哪了吗?

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唷鹅蛋332019-10-16

如果能拿到无人操控,系统数据操作基本设施不是会更好。人人迎来科技规划生活,改变和督促生活方式。

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鹿LAN2019-08-19

安全是拉动无人驾驶车需求增长的主要因素。每年,驾驶员们的疏忽大意都会导致许多事故。既然驾驶员失误百出,汽车制造商们当然要集中精力设计能确保汽车安全的系统。"无人"驾驶系统种类繁多,其中有些根本算不上"无人",还有些活像是科幻小说中的东西。车辆无人驾驶技术的优点是使出行更安全(因为去除了人为失误因素)、缓解交通压力、并减少环境污染。

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秋鹿2019-08-14

一些人喜欢驾车的人:有时候,驾驶会让人感到轻松惬意,而且要让人们愿意托付性命,无人驾驶技术还得解决许多问题。驾驶员失误也有其反面优势,那就是人类的判断能力。无人驾驶技术永远是将保护车辆和车内人员作为第一要务。而一个驾驶员则可能宁愿牺牲自己的车来保护他人。例如,您驾驶时前方有辆车突然打滑,而您已经来不及停车。此时,在您的左边有一辆大卡车,右边则是一群等着过马路的孩子。大多数司机会选择撞向大卡车,以避免撞到行人。而无人驾驶车辆无法识别孩子们--它只会简单地看到右边的阻力较少,而将车转而冲向右边。这是个极端的例子,但是类似的问题有待解决,只有这样才能安心告诉车该往哪儿走,然后轻松享受无人驾驶之旅。

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ioojyhft2019-06-19

未来的5G网络,将会把带宽变的像空气一样无处不在,而且免费。速度,也将达到足够的充裕。也就是说,以后上网,随便怎么用,都不要钱,随便怎么用,都不会卡。 5G网络是汽车自动驾驶技术产业化的技术前提。未来的汽车行业,将会出现超级革命。司机这个职业,会消亡。汽车摆脱交通工具的属性,升级成为超级移动终端。 也就是说,以后开车,很可能不需要考驾照了。无人驾驶汽车,随喊随到,而且它可以自己给自己加油,跑坏了,还可以自己开到维修店给自己修理。最重要的是,未来可是实现车祸零伤亡。可能2015年后出生的人,应该难以理解车祸是什么。

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功夫电影2019-06-02

近年来,自动驾驶汽车的发展越来越引人瞩目。 无论是Waymo自动驾驶车队,还是奥迪发布首款搭载激光雷达(LiDAR)的A8动作,都表明了这个领域的高热度。 当前的 "自动驾驶"车辆包含两种类型。 一是嵌入了多种传感器的无人驾驶汽车,搭载摄像头、激光雷达和雷达,以实现完全的自动驾驶。 另一种是配备高级驾驶辅助系统(ADAS)的乘用车,仅嵌入数量有限的传感器雷达,以实现部分自动驾驶。 因此,据国外行业分析部门更新的《汽车雷达和无线通信-2019版》报告中预测,2024年,汽车雷达市场规模将超过80亿美元,汽车 LiDAR 的市场规模将增长至42亿美元。 无人驾驶汽车与乘用车在雷达应用上的区别。自动驾驶汽车需要全面把握周围的环境信息,才能安全行驶。有许多传感器可用于向自动驾驶车辆提供这些信息,包括摄像头和全球导航卫星系统 (GNSS) 传感器等。 不过, 只有三种传感模型能够提供直接距离测量:短距离测距的超声波传感、用于物体检测的雷达和用于3D环境感知的激光雷达。 现在,这些传感器既可用于乘用车,也可用于无人驾驶汽车,但应用之间存在差异。 乘用车的自主能力有限,而无人驾驶汽车顾名思义必须依赖传感器冗余实现完全自动驾驶。 由于空气会造成超声波大幅衰减,超声波传感器的探测范围被限制在几米以内,主要用于停车辅助;雷达常用于乘用车自适应巡航控制 (ACC) 和自主紧急制动 (AEB)。

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