自動駕駛演算法

① 自動駕駛 車輛橫向控制 主要採用pid演算法嗎

PID演算法用的還是比較多的，因為演算法原理簡單，不需要對系統進行建模。只是需要調參。實際應用的時候需要根據系統的情況增加前饋控制或者採用PID演算法的變種，比如PD控制，PI控制等。橫向控制演算法還有MPC等。

② 研究自動駕駛技術的演算法需要哪些知識

潛在的應用包括利用分布在車體內外的感測器，比如激光探測、雷達、攝像頭或者物聯網。

③ 自動駕駛的四個階段是什麼

從汽車駕駛自動化程度的角度來看，自動駕駛可以分為4個階段：駕駛輔助、半自動駕駛、高度自動駕駛、完全自動駕駛。

④ 自動駕駛領域演算法訓練主要用到哪些數據

數據主要以車載攝像頭採集的2D圖像數據和激光雷達採集的3D點雲數據為主，場景包括換道超車、通過路口、無紅綠燈控制的無保護左轉、右轉，以及一些復雜的長尾場景諸如闖紅燈車輛、橫穿馬路的行人、路邊違章停靠的車輛等等。

⑤ 目前自動駕駛的視覺技術主要應用的是什麼演算法

主要應用有監督的深度學習，是基於已知變數和因變數推導函數關系的演算法模型，需要大量的標注數據對模型進行訓練和調優。

⑥ 華為的激光雷達和特斯拉的視覺演算法，誰才是自動駕駛的未來

首先，讓我們看一下特斯拉提倡的視覺演算法技術。視覺演算法自動駕駛的總體概念實際上非常簡單，它是模擬人類行為。他們認為，既然人們可以用一隻眼睛駕駛，那麼汽車還應該能夠通過攝像頭看到周圍的環境，並像人一樣實現自動駕駛。人們可以識別交通狀況並通過學習來駕駛汽車，因此特斯拉還可以使用演算法來開發智能的“大腦”進行學習。

激光雷達通常可分為機械激光雷達，混合固態雷達和純固態激光雷達。機械激光雷達技術發展較早並且相對成熟，但是機械旋轉部件的驅動環境不穩定，並且要符合車輛法規的大規模生產非常困難，並且價格非常高。我們看到的帶有高陀螺儀的自動駕駛汽車通常是機械激光雷達。可以實現L4驅動的機械激光雷達的價格很容易以數萬美元計算。

⑦ 自動駕駛演算法Offer求比較：百度VS華為

嗯，行，駕駛演算法奧菲斯比較網路為華為。其實我覺得現在是我們華為系統還是比較好的

⑧ 自動駕駛功能核心演算法

根據智能網聯汽車駕駛系統的功能要求，實現自動駕駛功能的核心演算法可分為：
1、環境感知、
2、路徑規劃、
3、行為決策
4、執行控制

⑨ 暢談自動駕駛｜激光雷達或優於視覺演算法

小鵬汽車或成為全球首家將激光雷達技術集成到量產汽車中的電動車製造商。

談及未來，自動駕駛始終是個邁不過去的坎，如今的自動駕駛技術依舊停留在實驗階段，要大規模投放民用或許還得等待一段時間。

包括特斯拉視覺演算法害死的駕駛員不勝枚舉，而現在激光雷達存在的最大問題就是成本高昂，或許未來量產之後能打破這個桎梏。

寫在最後

對於小鵬汽車敢率先量產搭載激光雷達的電動車，消費者應該是樂見其成。

至於老馬的冷嘲熱諷，我個人理解為老馬有些慌了，畢竟敢為人先一直是特斯拉的專利，而小鵬汽車這次卻走在了它的前面。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。