项目简介
自动驾驶技术是人工智能领域的重要应用,旨在通过算法和传感器实现车辆自主行驶。以下是关键内容:
核心技术
- 感知系统:使用激光雷达(LiDAR)、摄像头和超声波传感器构建环境模型
- 决策算法:基于深度学习的路径规划与行为预测(如 TensorFlow 框架应用)
- 控制系统:实时处理数据并执行转向/加速/刹车操作
研究进展
- 2023年突破:城市复杂路况识别准确率提升至98%
- 2024年趋势:多模态传感器融合技术成为主流
技术挑战
- 极端天气应对:雨雾天气下的传感器可靠性问题(自动驾驶技术 图解)
- 伦理决策:突发情况下的责任划分难题
- 法规适配:各国交通法规差异带来的合规挑战
应用前景
- 物流运输:无人驾驶货运车辆已在部分区域试点
- 共享出行:自动驾驶出租车服务正在扩展
- 智能交通:与车联网系统协同优化道路资源
相关资源
如需深入了解,可参考: