鲁棒导航(智能网联汽车现在成熟了吗)
资讯
2023-11-20
369
1. 鲁棒导航,智能网联汽车现在成熟了吗?
智能网联汽车是否就是物联网下汽车互联?还是普通的数据移动网络连接?如果是后者,现在内置无线网卡的汽车已经非常普及,可以随时连接到国际互联网,实现整车一些数据上传等,但是这只是简单的人车交互。如果是前者,可以说目前还在探索。
汽车实现物联网环境下互联需要建立人–车–环境–云端之间相互连接。
业界普遍认为,智能网联汽车的发展不能仅依赖车辆自身的智能化,还要将智能化和网联化相结合以提升安全性能。
一.技术路线的差异。在智能网联汽车通信标准上,目前存在DSRC和LTE-V2X两种技术,而世界各国和车企们对于这两种路线的选择存在分歧。
正如多个国家抢占充电技术标准话语权一样,面对自动驾驶时代的竞争,对车联网通信标准话语权的抢夺同样至关重要。目前,我国在智能网联汽车领域已基本确定采用C-V2X技术路线,5G通信技术在这一领域的商业化进程也在推进。
二.车联网通信标准差异
目前国际上车联网通信技术主要有两种,分别是IEEE802.11p(DSRC专用短程通信使用的底层无线通信技术)和3GPPC-V2X(基于蜂窝网的V2X无线通信技术)。诞生较早的DSRC技术目前已经比较成熟,但由于基于低移动性场景的Wi-Fi技术,难以支持高速移动场景。相比之下,C-V2X技术可以解决前者在离路覆盖、盈利模式、容量及安全等各方面存在的问题,而缺点在于标准尚未统一。
DSRC技术一度成为美国、日本、欧州的技术标准。据了解,DSRC获得大众、雷诺、丰田、通用等主流车企的认可和采用。而后来者C-V2X技术凭借其优势也被另一批车企看好,例如宝马、戴姆勒等车企,以及华为、因特尔等科技企业均看好C-V2X的发展,甚至成立了推广5G标准的联盟。
三.智能互联的配套技术都还在初期阶段,部分实用化,大部分还在开发。标签射频技术已经在智能物流领域推广;无人驾驶技术则还在探索。
所以真正的智能联网汽车还需要较长的一段时间后才能看到。
2. 有多少考出来的新手开共享汽车?
无人驾驶汽车出现敢于乘坐吗?
这一问题如要求普通汽车用户回答,相信包括极客级别的汽车爱好者也会犹豫,能给出客观(不违心)的答案也许总会是不敢于尝试。因为无人汽车的不确定性仍有很多,实际道路情况是否“适配”无人驾驶汽车也是有待商榷的,下面进行简单的分析。
1:系统Robust(鲁棒性)
汽车实现无人驾驶的基础是达到【智能机等级】,简而言之为车辆配备了诸多控制程序与传感器。其中最基础的主动刹车、全速自适应巡航、车道偏移保持与并线辅助系统等配置,其精准程度有多高相信用户更有发言权;在理想的气象条件中这些系统可以稳定的运行,但是在雨雪雾沙尘等特殊天气中,这些系统的传感器出现错误侦测的概率似乎很高。
以主动刹车系统的雷达系统为例,仅依靠普通的毫米波雷达会高频出现错误识别,即使是一张飞舞的纸片或者塑料袋也有可能激活主动刹车,那么在雨雾天气中如出现前方路况的高度模糊是否错误识别的概率会更高呢?即使加入激光雷达也无法100%保证绝对安全,因为激光雷达岁更精准但是测距极限很低,远距离测试仍然要依靠毫米波雷达。
其次ESP车身稳定控制系统严禁在雨雪湿滑路面使用,而上述诸多智能配置均以ESP平台为基础实现。那么问题来了,ESP在特殊天气中都不可以使用,这些智能安全配置的适用范围是不是更窄了呢?或者换一个角度发问,无人驾驶汽车是不是只能在好天气使用?如果是的话那要它何用,在潮湿的南方以及多雪的北方选这些车似乎性价比极低哦。
2:防火墙强不强?
无人驾驶汽车达到智能等级之后,其车辆则必然实现了网联化;网联可理解为车机(导航机)接入了互联网,以目前量产的智能汽车作为参考,测试过的少数车辆已经将车辆的控制权限开放给了APP。这些APP如果在运行过程中出现BUG,高速行驶中的车辆会有什么结果呢?似乎一个程序错误就会导致车辆失控吧,而驾驶人在开启自动驾驶模式后总会忽略对车辆运行状态的监管,处理不及则会发生后果无法预测的碰撞。
重点-方式木马。这个词汇对于年青一代的互联网用户也许很陌生了,但是在PC终端时代木马非常可怕,如果对蠕虫或熊猫烧香有印象的话,这种网络病毒只要入侵PC终端则会造成系统的瘫痪,甚至是通过木马植入的病毒控制设备清洗数据或远程控制。这类情况在无人驾驶汽车的时代不见得不会出现,PC只是静置的电脑,即使中病毒充其量也只是损失数据;而汽车是能够以120km/h的高速在公路上驾驶的交通工具,一旦被远程控制会被种下木马,那么后果会如何呢?
总结:提出无人驾驶汽车在计程车领域普及的第一个国家是美国,该车企自然是大名鼎鼎的特斯拉;然而在某界黑客大赛中出现特斯拉某车在数分钟之内被远程操控的案例之后,似乎北美也不敢于尝试将真正“定时炸弹”投放到公共出行领域;至于家用汽车无法管控,但仍不能排除其潜在安全隐患。无人驾驶汽车短期内只会是噱头,L5级全自动的普及概率无限接近0。
编辑:天和Auto
内容:原创发布
未经允许请勿转载,保留版权保护权利
3. 星环模式关与不关的区别?
星环模式是一种在聊天系统中使用的特殊模式,它可以影响聊天机器人的回答方式和行为。下面是星环模式关与不关的区别:
关闭星环模式:
当星环模式关闭时,聊天机器人将以独立的个体进行回答,不会记住之前的对话内容。
聊天机器人的回答将基于单次对话,不会考虑上下文或之前的提问。
关闭星环模式适用于一次性的、独立的问题和回答场景,不需要保持对话的连贯性和上下文理解。
开启星环模式:
当星环模式开启时,聊天机器人将记住之前的对话内容,并根据上下文进行回答。
聊天机器人可以理解之前的提问和回答,并在后续对话中保持连贯性。
开启星环模式适用于需要长时间对话、多轮交互和上下文理解的场景,可以提供更加智能和个性化的回答。
需要注意的是,开启或关闭星环模式取决于具体的应用需求和用户期望。在某些情况下,开启星环模式可以提供更好的用户体验和个性化服务,但在其他情况下,关闭星环模式可能更适合简单的问题和回答场景。
4. 论剑光锥给谁用?
论剑光锥是给武学高手使用的。因为光锥技能需要高超的武学修为和敏捷的身手才能够施展,只有武学高手才能够掌握这种技能,并能够发挥出最大威力。此外,使用光锥技能还需要消耗大量的内力和体力,只有武学高手有足够的实力来支撑这一点。光锥技能是武侠小说经典的武学招式之一,经常出现在经典的武侠小说中。在《天龙八部》中,达摩祖师就是一位擅长使用光锥技能的绝世高手,他用光锥技能成功地抵御了敌人的进攻,成为了武林中的传奇人物。通过掌握这种强大的武学技能,武学高手可以在战斗中占据优势,保护自己和自己的家族。
5. lr预设怎么使用?
使用lr预设的基本流程如下:
1. 选择合适的LR模型:根据具体的问题选择使用标准的LR、多元逻辑回归或者默认的sklearn.linear_model.LogisticRegression等,确定合适的损失函数等参数。
2. 数据处理:对模型的数据进行清洗和预处理,包括特征选择、缺失值填补等步骤。
3. 参数配置:在train函数中,可以通过传入参数来指定不同的预设方式。其中最常见的包括solver(优化算法)、penalty(正则化类型)、C(正则强度)等。
4. 模型训练:将处理后的数据传入训练函数fit中,进行模型拟合。
5. 模型调参:通过交叉验证等方法,确定最优的参数组合。参数的选择需要根据具体情况进行,一般会在一个区间内进行搜索例如使用GridSearchCV类,设置不同的惩罚项和C值,然后使用交叉验证选择模型表现最好的一组参数。
6. 模型预测:完成模型训练后,使用构建的模型对新数据进行预测。当有新的数据到来时,可以直接predict方法对其进行分类。
6. 豫在矫定位是干嘛的?
豫在矫定位主要是用于定位和追踪物体或目标的位置、姿态和运动状态。通过使用多种传感器(如全球定位系统、惯性测量单元、相机等),豫在矫定位系统能够获取目标的准确位置信息。这项技术在许多领域都有广泛的应用,例如机器人导航、无人驾驶、航空航天、虚拟现实和增强现实等。
豫在矫定位的关键是通过融合多个传感器的数据,以获取更准确、鲁棒的定位结果。传感器数据融合方法包括滤波、融合算法和最优估计等。这些方法能够对不同传感器的测量结果进行加权、融合和补偿,从而提高定位精度和鲁棒性。
豫在矫定位的应用领域非常广泛。在机器人导航方面,豫在矫定位使得机器人能够实时感知和理解周围环境,从而规划路径、避障和执行任务。在无人驾驶领域,豫在矫定位是实现精确定位和目标追踪的关键技术,能够让自动驾驶车辆在复杂的道路环境中安全行驶。在航空航天领域,豫在矫定位用于飞行器的导航和定位,确保飞行器的精确导航和目标跟踪。在虚拟现实和增强现实领域,豫在矫定位用于用户头部和手部的跟踪,提供高精度的交互体验。
综上所述,豫在矫定位是一项利用多传感器数据融合的技术,用于准确获取物体或目标的位置、姿态和运动状态。它在机器人导航、无人驾驶、航空航天、虚拟现实和增强现实等领域有重要的应用。
7. 精冲定位原理?
回答如下:精冲定位是一种高精度定位技术,主要应用于导航、地图制作、测绘等领域。
其原理是通过接收卫星信号,利用卫星信号的时间差测量原理,计算出接收器与卫星之间的距离,再通过多个卫星信号的测量,确定接收器的位置。具体步骤如下:
1.接收卫星信号:接收器接收到卫星发射的信号。
2.计算信号传播时间:利用卫星信号的传播速度,计算信号从卫星到接收器的传播时间。
3.计算距离:通过信号传播时间和传播速度,计算出接收器与卫星之间的距离。
4.多点定位:接收器同时接收多个卫星信号,通过计算不同卫星与接收器之间的距离,确定接收器的位置。
5.误差校正:对测量误差进行校正,提高定位精度。
总的来说,精冲定位的原理是通过卫星信号的时间差测量,计算接收器与卫星之间的距离,从而确定接收器的位置。
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1. 鲁棒导航,智能网联汽车现在成熟了吗?
智能网联汽车是否就是物联网下汽车互联?还是普通的数据移动网络连接?如果是后者,现在内置无线网卡的汽车已经非常普及,可以随时连接到国际互联网,实现整车一些数据上传等,但是这只是简单的人车交互。如果是前者,可以说目前还在探索。
汽车实现物联网环境下互联需要建立人–车–环境–云端之间相互连接。
业界普遍认为,智能网联汽车的发展不能仅依赖车辆自身的智能化,还要将智能化和网联化相结合以提升安全性能。
一.技术路线的差异。在智能网联汽车通信标准上,目前存在DSRC和LTE-V2X两种技术,而世界各国和车企们对于这两种路线的选择存在分歧。
正如多个国家抢占充电技术标准话语权一样,面对自动驾驶时代的竞争,对车联网通信标准话语权的抢夺同样至关重要。目前,我国在智能网联汽车领域已基本确定采用C-V2X技术路线,5G通信技术在这一领域的商业化进程也在推进。
二.车联网通信标准差异
目前国际上车联网通信技术主要有两种,分别是IEEE802.11p(DSRC专用短程通信使用的底层无线通信技术)和3GPPC-V2X(基于蜂窝网的V2X无线通信技术)。诞生较早的DSRC技术目前已经比较成熟,但由于基于低移动性场景的Wi-Fi技术,难以支持高速移动场景。相比之下,C-V2X技术可以解决前者在离路覆盖、盈利模式、容量及安全等各方面存在的问题,而缺点在于标准尚未统一。
DSRC技术一度成为美国、日本、欧州的技术标准。据了解,DSRC获得大众、雷诺、丰田、通用等主流车企的认可和采用。而后来者C-V2X技术凭借其优势也被另一批车企看好,例如宝马、戴姆勒等车企,以及华为、因特尔等科技企业均看好C-V2X的发展,甚至成立了推广5G标准的联盟。
三.智能互联的配套技术都还在初期阶段,部分实用化,大部分还在开发。标签射频技术已经在智能物流领域推广;无人驾驶技术则还在探索。
所以真正的智能联网汽车还需要较长的一段时间后才能看到。
2. 有多少考出来的新手开共享汽车?
无人驾驶汽车出现敢于乘坐吗?
这一问题如要求普通汽车用户回答,相信包括极客级别的汽车爱好者也会犹豫,能给出客观(不违心)的答案也许总会是不敢于尝试。因为无人汽车的不确定性仍有很多,实际道路情况是否“适配”无人驾驶汽车也是有待商榷的,下面进行简单的分析。
1:系统Robust(鲁棒性)
汽车实现无人驾驶的基础是达到【智能机等级】,简而言之为车辆配备了诸多控制程序与传感器。其中最基础的主动刹车、全速自适应巡航、车道偏移保持与并线辅助系统等配置,其精准程度有多高相信用户更有发言权;在理想的气象条件中这些系统可以稳定的运行,但是在雨雪雾沙尘等特殊天气中,这些系统的传感器出现错误侦测的概率似乎很高。
以主动刹车系统的雷达系统为例,仅依靠普通的毫米波雷达会高频出现错误识别,即使是一张飞舞的纸片或者塑料袋也有可能激活主动刹车,那么在雨雾天气中如出现前方路况的高度模糊是否错误识别的概率会更高呢?即使加入激光雷达也无法100%保证绝对安全,因为激光雷达岁更精准但是测距极限很低,远距离测试仍然要依靠毫米波雷达。
其次ESP车身稳定控制系统严禁在雨雪湿滑路面使用,而上述诸多智能配置均以ESP平台为基础实现。那么问题来了,ESP在特殊天气中都不可以使用,这些智能安全配置的适用范围是不是更窄了呢?或者换一个角度发问,无人驾驶汽车是不是只能在好天气使用?如果是的话那要它何用,在潮湿的南方以及多雪的北方选这些车似乎性价比极低哦。
2:防火墙强不强?
无人驾驶汽车达到智能等级之后,其车辆则必然实现了网联化;网联可理解为车机(导航机)接入了互联网,以目前量产的智能汽车作为参考,测试过的少数车辆已经将车辆的控制权限开放给了APP。这些APP如果在运行过程中出现BUG,高速行驶中的车辆会有什么结果呢?似乎一个程序错误就会导致车辆失控吧,而驾驶人在开启自动驾驶模式后总会忽略对车辆运行状态的监管,处理不及则会发生后果无法预测的碰撞。
重点-方式木马。这个词汇对于年青一代的互联网用户也许很陌生了,但是在PC终端时代木马非常可怕,如果对蠕虫或熊猫烧香有印象的话,这种网络病毒只要入侵PC终端则会造成系统的瘫痪,甚至是通过木马植入的病毒控制设备清洗数据或远程控制。这类情况在无人驾驶汽车的时代不见得不会出现,PC只是静置的电脑,即使中病毒充其量也只是损失数据;而汽车是能够以120km/h的高速在公路上驾驶的交通工具,一旦被远程控制会被种下木马,那么后果会如何呢?
总结:提出无人驾驶汽车在计程车领域普及的第一个国家是美国,该车企自然是大名鼎鼎的特斯拉;然而在某界黑客大赛中出现特斯拉某车在数分钟之内被远程操控的案例之后,似乎北美也不敢于尝试将真正“定时炸弹”投放到公共出行领域;至于家用汽车无法管控,但仍不能排除其潜在安全隐患。无人驾驶汽车短期内只会是噱头,L5级全自动的普及概率无限接近0。
编辑:天和Auto
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3. 星环模式关与不关的区别?
星环模式是一种在聊天系统中使用的特殊模式,它可以影响聊天机器人的回答方式和行为。下面是星环模式关与不关的区别:
关闭星环模式:
当星环模式关闭时,聊天机器人将以独立的个体进行回答,不会记住之前的对话内容。
聊天机器人的回答将基于单次对话,不会考虑上下文或之前的提问。
关闭星环模式适用于一次性的、独立的问题和回答场景,不需要保持对话的连贯性和上下文理解。
开启星环模式:
当星环模式开启时,聊天机器人将记住之前的对话内容,并根据上下文进行回答。
聊天机器人可以理解之前的提问和回答,并在后续对话中保持连贯性。
开启星环模式适用于需要长时间对话、多轮交互和上下文理解的场景,可以提供更加智能和个性化的回答。
需要注意的是,开启或关闭星环模式取决于具体的应用需求和用户期望。在某些情况下,开启星环模式可以提供更好的用户体验和个性化服务,但在其他情况下,关闭星环模式可能更适合简单的问题和回答场景。
4. 论剑光锥给谁用?
论剑光锥是给武学高手使用的。因为光锥技能需要高超的武学修为和敏捷的身手才能够施展,只有武学高手才能够掌握这种技能,并能够发挥出最大威力。此外,使用光锥技能还需要消耗大量的内力和体力,只有武学高手有足够的实力来支撑这一点。光锥技能是武侠小说经典的武学招式之一,经常出现在经典的武侠小说中。在《天龙八部》中,达摩祖师就是一位擅长使用光锥技能的绝世高手,他用光锥技能成功地抵御了敌人的进攻,成为了武林中的传奇人物。通过掌握这种强大的武学技能,武学高手可以在战斗中占据优势,保护自己和自己的家族。
5. lr预设怎么使用?
使用lr预设的基本流程如下:
1. 选择合适的LR模型:根据具体的问题选择使用标准的LR、多元逻辑回归或者默认的sklearn.linear_model.LogisticRegression等,确定合适的损失函数等参数。
2. 数据处理:对模型的数据进行清洗和预处理,包括特征选择、缺失值填补等步骤。
3. 参数配置:在train函数中,可以通过传入参数来指定不同的预设方式。其中最常见的包括solver(优化算法)、penalty(正则化类型)、C(正则强度)等。
4. 模型训练:将处理后的数据传入训练函数fit中,进行模型拟合。
5. 模型调参:通过交叉验证等方法,确定最优的参数组合。参数的选择需要根据具体情况进行,一般会在一个区间内进行搜索例如使用GridSearchCV类,设置不同的惩罚项和C值,然后使用交叉验证选择模型表现最好的一组参数。
6. 模型预测:完成模型训练后,使用构建的模型对新数据进行预测。当有新的数据到来时,可以直接predict方法对其进行分类。
6. 豫在矫定位是干嘛的?
豫在矫定位主要是用于定位和追踪物体或目标的位置、姿态和运动状态。通过使用多种传感器(如全球定位系统、惯性测量单元、相机等),豫在矫定位系统能够获取目标的准确位置信息。这项技术在许多领域都有广泛的应用,例如机器人导航、无人驾驶、航空航天、虚拟现实和增强现实等。
豫在矫定位的关键是通过融合多个传感器的数据,以获取更准确、鲁棒的定位结果。传感器数据融合方法包括滤波、融合算法和最优估计等。这些方法能够对不同传感器的测量结果进行加权、融合和补偿,从而提高定位精度和鲁棒性。
豫在矫定位的应用领域非常广泛。在机器人导航方面,豫在矫定位使得机器人能够实时感知和理解周围环境,从而规划路径、避障和执行任务。在无人驾驶领域,豫在矫定位是实现精确定位和目标追踪的关键技术,能够让自动驾驶车辆在复杂的道路环境中安全行驶。在航空航天领域,豫在矫定位用于飞行器的导航和定位,确保飞行器的精确导航和目标跟踪。在虚拟现实和增强现实领域,豫在矫定位用于用户头部和手部的跟踪,提供高精度的交互体验。
综上所述,豫在矫定位是一项利用多传感器数据融合的技术,用于准确获取物体或目标的位置、姿态和运动状态。它在机器人导航、无人驾驶、航空航天、虚拟现实和增强现实等领域有重要的应用。
7. 精冲定位原理?
回答如下:精冲定位是一种高精度定位技术,主要应用于导航、地图制作、测绘等领域。
其原理是通过接收卫星信号,利用卫星信号的时间差测量原理,计算出接收器与卫星之间的距离,再通过多个卫星信号的测量,确定接收器的位置。具体步骤如下:
1.接收卫星信号:接收器接收到卫星发射的信号。
2.计算信号传播时间:利用卫星信号的传播速度,计算信号从卫星到接收器的传播时间。
3.计算距离:通过信号传播时间和传播速度,计算出接收器与卫星之间的距离。
4.多点定位:接收器同时接收多个卫星信号,通过计算不同卫星与接收器之间的距离,确定接收器的位置。
5.误差校正:对测量误差进行校正,提高定位精度。
总的来说,精冲定位的原理是通过卫星信号的时间差测量,计算接收器与卫星之间的距离,从而确定接收器的位置。
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