我对于无人驾驶的“十万个问题”，等你来补充

最新推荐文章于 2025-08-16 19:25:25 发布
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分类专栏： 无人驾驶 自动驾驶 文章标签： 无人驾驶 自动驾驶 看法 百度 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wtt945482445/article/details/79790018
本文探讨了百度无人驾驶技术的社会化进程，特别是其能否在2028年前实现全面化无人驾驶生态的问题，并讨论了当前技术水平所处的国际等级。同时，文章还关注了国内无人驾驶技术如何应对雾障等挑战。

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本文观点结合诸多知乎热门话题如何看待百度无人驾驶车完成路测？

1.以百度引领的国内无人驾驶技术是否能在2028年之前实现社会全面化的无人驾驶生态，或者2028年无法完成对于无人驾驶生态的全面化，但是明确指明当前的无人驾驶技术水平达到国际化无人驾驶处于哪个等级划分 level 4 or level 5？
2.国内无人驾驶是如何解决自动驾驶汽车雾障难题或者说将要如何解决这一难题，相关论文移步MIT 研究员开发新成像系统 解决自动驾驶汽车雾障难题
强化学习：在无人驾驶中的应用
AI天才研究院
08-03 490
强化学习：在无人驾驶中的应用 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着科技的飞速发展，无人驾驶技术逐渐成为汽车工业和人工
无人驾驶房车的发展前景
百态老人的博客
07-10 2458
这些技术的研发和制造成本相对传统房车要高。目前，无人驾驶技术在家庭旅行房车上的应用仍处于探索阶段，但随着技术的不断进步和市场需求的增长，无人驾驶房车有望在未来成为现实。尽管无人驾驶房车提供了新的居住选项，但它们是否会广泛取代传统住房仍取决于多种因素，包括技术的可靠性、成本、法律法规的适应性以及社会对这种居住方式的接受程度。随着太阳能转换效率的提升、储能技术的突破以及智能化、轻量化等技术的融合应用，太阳能房车的产品性能将得到显著提升，成本也将逐渐降低，从而为消费者提供更加经济、高效、便捷的出行选择。
百度无人驾驶Apollo 2.0解析
n66040927的博客
03-07 7182
先贴原文地址为敬如何评价百度免费开放无人驾驶能力的 Apollo 计划? - xinhe sun的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/58778536/answer/286528295先说运行环境：硬件及操作系统。硬件：计算中心：就是整套系统大脑了，使用的是Neousys Nuvo-6108GC，这是一款性能强大的X86解构工业控制计算机，强大到什么程度呢？...
无人驾驶面临的伦理问题
sky5462的博客
11-29 1万+
无人驾驶面临的伦理问题
一文读懂无人驾驶技术L0-L5分级
IT_GGMonster的博客
04-18 832
两者的不同点则有三个：其一，SAE标准下将AEB等安全辅助功能和非驾驶自动化功能都放在0级，称为无驾驶自动化，中国版标准则叫做应急辅助，驾驶员能够掌握驾驶权，系统可感知环境，并提供报警、辅助或短暂介入驾驶，作为一个安全的基础分支，和非驾驶自动化功能分开，更加便于理解；该级别车辆可以在某些条件下进行自动驾驶，汽车能够在某个特定的驾驶交通环境下让驾驶员完全不用控制汽车，而且可以自动检测环境的变化以判断是否返回驾驶员驾驶模式，驾驶员无需一直对系统进行监视，但如果有需要的话，驾驶员可以接管汽车控制。
你听过无人驾驶，但你了解无人驾驶的算法吗？
博文视点（北京）官方博客
05-26 5164
我们已经拉开了全自动无人驾驶的序幕，在幕布之后是我们精彩的未来，但你可能不知道的是无人驾驶系统是一个复杂的系统，系统主要由三部分组成：算法端、Client端和云端。算法端从传感器原始数据中提取有意义的信息以了解周遭的环境情况，并根据环境变化做出决策。
「圆桌」无人驾驶何时来？| 甲子引力
喜欢打酱油的老鸟
11-26 773
2019-11-25 16:36:57 从左至右分别为：高庆一、曹旭东、唐锐、肖健雄、孟醒、谭黎敏、贾广宏 整理 | 王学琛 2019 年11月9日至10日，科技智库「甲子光年」在北京举办了2019甲子引力大会。在11月10日的自动驾驶专场论坛上，Momenta创始人、CEO曹旭东，纵目科技创始人、CEO唐锐，AutoX创始人、CEO肖健雄，滴滴出行自动驾驶公司COO孟醒，北汽产...
对于无人驾驶技术（驾驶自动化）L0-L5分级的说明
热门推荐
SysRain2020的博客
12-03 2万+
通过此文的阅读您将了解： 无人驾驶的基本概念； 无人驾驶的分级标准； 无人驾驶的不同级别定义。 一、什么是无人驾驶 首先说一下无人驾驶的概念，无人驾驶技术就是车辆以自动的方式持续地执行部分或全部动态驾驶任务。“通过多种车载传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达、GPS、惯性传感器等）来识别车辆所处的周边环境和状态，并根据所获得的环境信息（如道路信息、交通信息、车辆位置和障碍物信息等）自主做出分析和判断，从而自主地控制车辆运动，最终实现无人驾驶”。 二、无人驾驶分级依据 目前国际上对于无人驾驶的登记分类有两个
无人驾驶与人工驾驶的对比,人工驾驶的优缺点
神经网络爱好者
07-29 4286
我不在汽车行业工作，但我研究智能汽车的行为。但是谢谢你的邀请。让我表达一下我对这个问题的看法。首先我猜题主只是好奇这两个名字的区别，然后好像太纠结了。其实未来的智能汽车/自动驾驶/无人驾驶(反正！关于)的模式有许多猜想。目前科研方面有很多，比如谷歌、百度或者NVIDIA()，根本不让人家做，半自动的。复杂情况下需要手动驾驶，高速等简单情况下可以适当自动驾驶(特斯拉、丰田、奥迪)。无人驾驶与人工驾驶的对比,人工驾驶的优缺点 – 木剑广告这个带有专业点的术语是ACC自适应巡航驾驶。车联网。现在车联网比较低，只是
无人驾驶汽车关键技术
12-17
无人驾驶汽车关键技术涵盖环境感知、导航定位、路径规划和决策控制等核心要素，这些都是无人驾驶汽车能够在无驾驶员参与的情况下安全、高效地行驶的关键技术。 环境感知技术是无人驾驶汽车的“视觉和听觉”，它通过...
无人驾驶市调报告车载资料.docx
06-30
特斯拉以其基于AI算法的摄像头系统著名，而中国的无人驾驶汽车则更倾向于使用激光雷达作为主要的感知工具，摄像头作为补充。 激光雷达在无人驾驶中扮演着至关重要的角色，它能够精确地测量物体的距离、速度和形状。...
自动驾驶中的传感器技术33——Lidar（8）
Godspeed_zwh的博客
08-16 980
激光雷达测速方法主要分为直接法和间接法。直接法通过FMCW回波FFT变换直接测量目标径向速度；间接法则通过多帧点云位移与时间比值计算速度，需先进行目标识别与跟踪。FMCW激光雷达利用多普勒效应测量相对速度，通过发射调频连续波信号（Chirp）并分析回波信号的频率变化实现测距和测速。混频后的中频信号相位变化可反映目标速度，而距离分辨率取决于扫频带宽。间接测速常结合卡尔曼滤波算法，通过点云识别运动目标后利用运动模型（如CTRV）估计目标状态。实际应用中，需综合激光雷达点云和相机数据进行目标联合状态估计。
把 7B 模型塞进车规级芯片：LoRA 在自动驾驶中的极限调参指南
MonkeyDhouzi的博客
08-13 1139
虽然 LoRA 在训练阶段表现出色，但真正的挑战在于如何将其部署到资源受限的车载环境中，尤其是车规级芯片（如 NVIDIA Orin-X、华为 MDC、地平线征程系列）上。LoRA 已经在自动驾驶中展现出强大的微调能力，但它的潜力远不止于此。小鹏的 XNGP 系统强调“全国都能开”，通过 LoRA 插件实现 BEV 感知模型的城市级别微调，并结合任务调度系统进行插件管理。小米 SU7 在语音座舱中部署了 7B 规模的语言模型，通过 LoRA 插件实现个性化语义理解与导航推荐，适配不同用户的语音习惯。
基于机器学习的自动驾驶汽车新型失效运行方法
NewCarRen的博客
08-13 906
本文提出了一种基于机器学习的自动驾驶汽车转向角解析冗余方法。研究针对转向角传感器失效场景，通过长短期记忆网络(LSTM)模型利用车辆其他13个传感器的数据进行转向角估计，替代传统硬件冗余方案。实验采用三种不同路面条件的数据集进行训练和测试，结果表明多步映射技术能有效降低平均绝对误差至4.58度，显著优于单步方法。该方案符合ISO 21448预期功能安全标准，为软件定义汽车提供了经济高效的失效运行解决方案，同时指出了未来通过扩展数据集和优化模型进一步提升精度的方向。这项研究为自动驾驶系统安全冗余设计提供了创新
自动驾驶中安全相关机器学习功能的可靠性定义方法
NewCarRen的博客
08-13 1061
本文针对高自动化驾驶(HAD)中基于机器学习功能的安全标准空白展开研究。文章指出现有ISO 26262和SOTIF标准无法完全满足HAD需求，特别是神经网络的不透明性带来的验证挑战。作者提出"功能可靠性"概念，以行人检测为例构建了统计可靠性Rs和动态可靠性Rd的数学表达，通过精确率、召回率、IOU等指标量化功能质量。研究还探讨了传感器融合、算法优化等提高可靠性的方法。这项工作为HAD中机器学习功能的安全评估提供了新思路，建议行业共同建立验证数据集和关键参数标准，推动HAD安全标准的发展。
自动驾驶中的传感器技术24.1——Camera（16）
最新发布
Godspeed_zwh的博客
08-16 653
虚拟CMS 理想新增HUD数字后视镜影像功能成为市场关注焦点，通过借助现有智驾感知硬件和HUD交互，通过直接调用环视/侧视摄像头，在驾驶员拨动转向杆的同时，通过HUD显示转向盲区的图像，实现类似CMS的部分盲区显示功能。理想旗下的多款车型都开始陆续OTA这项新功能，也被视为上车在传统功能层面的一次创新。尽管相比于CMS的图像显示清晰度有很大的差距，但实现了低成本的功能落地。理想软件实现，硬件借助HUD和侧视Camera。
自动驾驶轨迹规划算法——Apollo Lattice Planner
swaggytiger的博客
08-14 595
Apollo Lattice Planner是百度Apollo自动驾驶系统中的一种基于采样的实时轨迹规划算法。其核心思想是在离散化的状态空间中，对终端状态进行采样，并通过多项式曲线连接当前状态与候选终端状态，形成候选轨迹集，最后基于代价函数选择最优轨迹。该算法将车辆可达状态按纵向距离、横向偏移和速度等维度规则离散化，形成"格点"状态空间。 Lattice Planner通过三个主要步骤实现轨迹规划：1)终端状态采样，在规划时域内枚举多种驾驶意图；2)轨迹生成，使用五次多项式连接起点与各终
早间科技早知道：自动驾驶试点在全国的全面铺开
weixin_73527660的博客
08-13 811
汽车自动驾驶试点在全国的布局与发展
L2 级别自动驾驶 硬件架构设计
luoganttcc的博客
08-15 1098
L2 级自动驾驶硬件架构以 “
无人驾驶算法揭秘：传感、感知与决策
"本文介绍了无人驾驶汽车的算法系统，包括传感、感知和决策三个主要部分，并详细讨论了常用的传感器，如GPS/IMU、LIDAR、摄像头、雷达和声呐的功能和应用。" 在无人驾驶技术中，算法扮演着至关重要的角色。这些算法...
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