自动驾驶定题（自动驾驶理解）

今天给各位分享自动驾驶定题的知识，其中也会对自动驾驶理解进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、自动驾驶汽车会导致哪些问题出现?
• 2、自动驾驶汽车的“电车难题”
• 3、激光雷达对自动驾驶有多重要?是时候了解下了

自动驾驶汽车会导致哪些问题出现?

1、事故的减少根据专家的推算，因为自动驾驶的普及，事故数量将减少约90%。因为人工智能会更加尊重交通规则，而且能够计算周围行人的下一步动作。如果有人横穿马路，他们的AI预判能力和停车制动技巧甚至可能会超过老司机。

2、智能辅助驾驶系统在很多场景下会受到一些技术上的限制，比如传感器与感知融合的局限、复杂环境下决策能力与车辆控制的局限等。

3、在传统汽车领域中，失效表现往往源于系统的失效。在自动驾驶系统中则不然，及时系统不发生故障，也可能因为神经网络黑盒输出等因素的不确定性导致功能的偏离，造成交通伤害。

4、如果自动驾驶出现了功能型的故障，旧机有可能让汽车处于完全失控的状态，这个时候司机也来不及反应，会造成很严重交通事故的发生。

自动驾驶汽车的“电车难题”

1、实际上，自动驾驶的“电车难题”背后就是两个伦理冲突的算法设定问题：如果相撞不可避免，牺牲自己还是他人；如果牺牲他人不可避免，牺牲多些还是少些。这二者同时也是构筑伦理学大厦的两大基石：主体性及客体价值。

2、因此近年来，媒体和科学文献围绕自动驾驶系统的伦理决策展开广泛讨论。而这些讨论大多是基于一个著名的哲学思想实验——电车难题。电车难题通过描述一个场景来展现道德困境，即一辆移动的电车冲向5个被绑在轨道上的人。

3、数据的挖掘和分析 大量的数据，带来的不仅是存储和传输上的困难，更是对电脑运算能力的考研。在自动驾驶汽车研发测试和使用的过程中都需要对数据实时挖掘和分析，为汽车自动驾驶运转提供判断依据。

4、然则，在相关的自动驾驶标准方面，却仍旧比较缺乏，无“标”可依的自动驾驶何时实现商业化成为难题。无疑，自动驾驶汽车要想“上路”，唯有相关标准“先行”才可。

5、目前汽车自动驾驶领域遇到的最大问题应该是标注数据集的质量无法满足AI技术商业化落地的需求。要让汽车本身的算法做到处理更多、更复杂的场景，背后就需要有海量的真实道路数据做支撑。数据标注存在的意义是让机器理解并认识世界。

激光雷达对自动驾驶有多重要?是时候了解下了

1、从技术角度，增加的激光雷达作为自动驾驶的冗余传感器，一定要与现存的视觉传感器、毫米波雷达、超声波雷达有互补效应，否则无用徒增成本，即便装在百万级的车上也毫无理由。

2、不卖关子，激光雷达真的很重要，这项配置是车辆实现高阶自动驾驶的敲门砖；不过在解读激光雷达之前需要先了解其他类型的雷达，首先需要了解的是用量最大的超声波雷达，绝大多数车辆都会有12个超声波雷达。

3、激光雷达可以说是自动驾驶中无形的眼睛，一辆车上大大小小的激光雷达可能数个或者数十个。

4、不过目前仅为自动驾驶辅助所应用。激光雷达在汽车上主要以多线束为主，可以起到帮助汽车感知道路环境，自行规划行车路线，并控制车辆达到预定目标的作用。

关于自动驾驶定题和自动驾驶理解的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。