自动驾驶行业术语

最新推荐文章于 2025-12-01 23:27:05 发布
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#自动驾驶

博客介绍了SOA，即面向服务的架构（Service Oriented Architecture），这是信息技术领域的重要概念。

SOA: Service Oriented Architecture 面向服务的架构

精选资源
波士顿咨询报告：自动驾驶汽车、自动驾驶出租车以及城市交通革命2020精品报告.pdf
04-24
自动驾驶出租车（robo-taxi）这一术语特指可以供多人共享的SDV。 这份报告为我们提供了关于自动驾驶技术未来发展的全面视角，不仅有技术层面的预测，还包括了社会层面、法律层面和政治层面的考量。报告的发布对于...
自动驾驶车辆决策的安全保障技术要求.pdf
10-16
3. **术语和定义**：标准中对自动驾驶车辆决策系统中的关键术语进行了明确，如“自动驾驶”、“决策安全”、“最小安全距离”和“危险工况”，确保了行业内术语的一致性和理解准确性。 4. **缩略语**：为了便于理解...
自动驾驶汽车专业术语
Mrsgflmx的博客
04-11 2111
汽车与自动驾驶
自动驾驶相关知识汇总
weixin_43653152的博客
10-29 5463
自动驾驶相关知识汇总
2025年AI与自动驾驶的拐点：自动驾驶汽车行业战略分析及至2030年的发展推演
专注于各行业领域AI最新进展及前沿技术探索
07-07 1723
范式转移：从模块化到端到端：行业正在经历一场从传统、分阶段的“感知-预测-规划”模块化软件流程，向统一的、由AI驱动的端到端（End-to-End, E2E）模型的巨大转变。这些新模型的目标是直接从传感器输入学习到车辆控制输出的驾驶策略，从而避免了模块间信息损失和误差累积的问题。“世界模型”的兴起：推动高级E2E系统发展的关键概念是“世界模型”（World Model）。这是一种在AI内部学习到的、对物理世界的模拟器，它使AI能够预测未来的不同可能性，并“想象”不同行为的后果。
汽车行业术语
人无远虑，必有近忧
03-29 8480
LKA(Lane Keeping Assist)车道保持辅助 包括三项子功能：车道偏离预警LDW(Lane Departure Warning)、车道偏离预防LDP（Lane Departure Prevention）和车道居中控制LCC（lane centering control），三项子功能的具体描述为： 车道偏离预警LDW：在车辆发生无意识偏离车道时，通过声音、视觉和振动等方式向驾驶员发出预警； 车道偏离预防LDP：为LDW功能的扩展，在车辆发生无意识偏离车道时，在快要驶离之前，通过施加适当的
智能驾驶领域专业术语
静虚待令，有物混成
12-08 5320
智能驾驶，自动泊车
翻译：自动驾驶相关术语的分类和定义Taxonomy and Definitions for Terms Related to On-Road Motor Vehicle Automated
AI架构师易筋
10-14 3043
SAE International，前身为汽车工程师协会 SAE International，前身为汽车工程师协会(Society of Automotive Engineers)，是一家总部位于美国、活跃于全球的专业协会和标准制定组织，面向各行各业的工程专业人士。SAE International的全球总部位于Warrendale，宾夕法尼亚州，以北20英里的匹兹堡，宾夕法尼亚州。主要重点放在全球运输行业，如航空航天、汽车和商用车辆。. 该组织采用了 SAE International 的名称，以反映对流
自动驾驶基础知识（二）——术语中英文对照
weixin_41480034的博客
11-30 9169
深度学习 中文名称 英文名称 人工智能系统 Artificial Intelligence System
自动驾驶和辅助驾驶基础知识
qq_31387349的博客
06-24 1417
自动驾驶和辅助驾驶基础知识自动驾驶分级：SAE自动驾驶分级标准无自动驾驶(Level-0)驾驶支援(Level-1)部分自动化(Level-2)有条件自动化(Level-3)高度自动化(Level-4)部分自动化(Level-5)SAE标准的指标解读 自动驾驶分级： 目前被国内外广为接受的是SAE分级(www.sae.org)，从Level-0~Level-5总计6个级别,Level-0为最低级别，Level-5为最高级别。 汽车自动驾驶技术包括视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通
自动驾驶行业报告：2024年AI技术发展趋势预测
AI天才研究院
04-25 722
本报告旨在全面预测2024年AI技术在自动驾驶行业的发展趋势。范围涵盖了自动驾驶涉及的核心AI技术，如深度学习、传感器融合等，以及这些技术在不同应用场景中的发展情况。通过对技术原理、实际案例和市场动态的分析，为行业内企业、投资者和研究人员提供有价值的参考，帮助他们了解自动驾驶行业的技术走向和发展机遇。本报告共分为十个部分。第一部分为背景介绍，阐述报告的目的、范围、预期读者和文档结构。第二部分介绍自动驾驶和AI技术的核心概念及其联系，包括相关的原理和架构。
【自动驾驶技术】SAE分级体系与术语定义：道路机动车自动化驾驶系统的分类标准及应用规范
10-31
内容概要：本文档由国际汽车工程师学会（SAE）发布，定义了道路机动车自动驾驶系统的分级体系与相关术语，提出了从0级（无自动化）到5级（完全自动化）的驾驶自动化等级分类。重点详细阐述了第3级（条件自动化）、第...
自动驾驶行业大数据架构：海量数据处理
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
10-06 472
自动驾驶技术正在快速发展，产生了前所未有的数据量。一辆自动驾驶汽车每天可以产生4TB到20TB的数据，这些数据需要被高效地采集、存储、处理和分析。本文旨在探讨自动驾驶行业中海量数据处理的最佳实践和架构设计，帮助读者理解如何构建可扩展、高性能的大数据系统来处理这些数据。本文首先介绍自动驾驶数据的特点和挑战，然后深入探讨大数据架构的各个组件。我们将讨论数据采集、存储、处理和分析的完整流程，并提供实际的代码示例。最后，我们将探讨未来发展趋势和面临的挑战。自动驾驶数据。
基于perscan、simulink、carsim联仿的自动驾驶避障模型：动态工况下的边界约束...
2508_94198873的博客
11-30 195
从Carsim回传的数据看，车辆轨迹像被磁铁吸着一样紧贴道路中心线，横向位移始终控制在±1.5米内。顺便吐槽下Carsim的方向盘灵敏度，调参这事儿真是玄学，改天得专门写个自适应参数整定模块。这段代码里的road_width*0.8就是给马路边界留的缓冲带，相当于在真实道路边界内侧20%的位置画了条隐形的警戒线。这个clamp函数不仅防了转向过载，其实也暗戳戳守护了道路边界——转向角度越大，车辆横向位移变化率越高，限制转向本质上也是边界防护的手段之一。p1：对边界条件做了约束，避免为了避障而跑出马路。
将NuScenes自动驾驶数据集导入Xtreme1标注平台
Hi20240217的博客
12-01 410
摘要：本文介绍了将NuScenes自动驾驶数据集转换为Xtreme1标注平台兼容格式的方法。NuScenes数据集包含多传感器数据和3D标注，而Xtreme1平台有其特定的数据组织要求。转换过程包括：1)数据结构映射，建立相机索引对应关系；2)坐标系转换，实现激光雷达与相机数据的对齐；3)点云格式从.bin转为.pcd；4)3D标注信息格式转换。通过Python脚本自动完成这些转换步骤，使用户能够在Xtreme1平台上高效标注NuScenes数据，支持2D/3D融合标注工作。
《自动驾驶与大模型融合新趋势：端到端感知-决策一体化架构分析》
nmdbbzcl的博客
12-01 473
从规则工程到大模型，从模块堆叠到端到端一体化。过去依赖工程师“穷举规则”的时代，已经无法支撑未来复杂城市交通与全球化扩张的需求；而以大模型为核心、端到端感知-决策一体化的架构，则在可扩展性、泛化能力和迭代效率上展现出巨大的潜力。特斯拉 FSD V12/13 用大规模端到端模型在量产车上完成了“从 perception-heavy 到 behavior-heavy”的范式转变；UniAD、DriveGPT4 等研究工作证明了，在学术基准数据集和模拟环境中，端到端一体化可以显著提升整体闭环表现；
目标检测数据集 - 自动驾驶场景驾驶员注意力不集中检测数据集下载
极智视界
12-01 254
目标检测数据集 - 自动驾驶场景驾驶员注意力不集中检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」
无人车自动驾驶：基于模型预测控制的自动避障Matlab代码
2508_94202947的博客
12-01 211
就在距离只剩5米时，它突然向左急转，轮胎与地面摩擦发出刺耳声响，最终划出一道完美的弧线完成避让——这背后藏着模型预测控制（MPC）的"预判"魔法。不过看到无人车最终丝滑地绕开障碍时，那种"代码终于驯服钢铁"的成就感，或许就是工程师的浪漫吧。运行时会看到蓝色轨迹像被磁铁吸引般绕过红色障碍，有时还会出现"假动作"——先假装右转诱使障碍物移动，再突然左转突围。这里用了个巧妙的"软约束"：当车辆靠近障碍物时，惩罚项会像弹簧一样急剧增大，迫使控制器另寻他路。传统PID控制像在玩"打地鼠"，出现偏差才手忙脚乱地修正。
自动驾驶---E2E架构演进
最新发布
2509_94106460的博客
12-01 399
端到端自动驾驶通过统一的模型直接从传感器输入映射到驾驶动作，简化了传统模块化系统的复杂性，但目前还没有完全实现。随着深度学习、多模态融合和强化学习等技术的发展，端到端自动驾驶研究在近几年取得了显著进展。未来，通过结合大规模预训练、模型发展和仿真技术，端到端自动驾驶有望实现更高的安全性、鲁棒性和泛化能力。
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1. 自动驾驶：这一术语涵盖了使用先进的计算机视觉、传感器融合、机器学习、人工智能和机器人技术来实现汽车的自主导航。自动驾驶技术可以分为不同的级别，从辅助驾驶功能到完全自主的无人车。 2. 自动驾驶之心平台...
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