自动驾驶汽车决策与控制期末考试题

简述信息一览：

• 1、为了保证安全行驶,自动驾驶汽车
• 2、自动驾驶技术主要是依靠什么人工智能技术?
• 3、自动驾驶的四大关键技术是什么?
• 4、自动驾驶rda是什么意思
• 5、汽车自动驾驶行为决策和车辆控制的含义分别是什么?
• 6、自动驾驶汽车能不能用深度学习做决策

为了保证安全行驶,自动驾驶汽车

1、未来的自动驾驶汽车需要保证出现故障时系统仍能够接管直至进入安全状态。在主制动系统万一失效的时候，制动冗余设计包括的备份系统还能提供一定的制动能力来维持制动控制及制动稳定性控制。制动冗余不仅是自动驾驶安全实现的基础，同时也是现在最成熟的冗余。

2、满足自动驾驶的条件后，只需要拨动两次定速巡航杆就可以开启自动驾驶功能在车辆行驶中，自动驾驶功能的启动需要满足三个条件1车速超过30KMH2仪表盘液晶屏上显示灰色车道线3双手必须放在方向盘上满足自动驾驶的。

3、即使开启L2级智能辅助驾驶系统时前方没有车辆，梅赛德斯-奔驰EQS也会在当前道路保持自动行驶，并将最高时速维持在开启系统时扫描到的限速之下。

4、数据是车路协同自动驾驶和智能交通的关键，要保障数据安全可靠，基于真实场景的公开数据集，架起研究和实际落地之间的“桥梁”。

5、交通部鼓励自动驾驶汽车从事客运经营，客运安全性方面疫情作出相关保障措施规定应当明确自动驾驶运行路线，要远离学校医院等密集场所，在雨雪天气要停止使用自动驾驶汽车。对于需要经营运输行业汽车，应该具备状态记录存储和传输等各种功能和详细信息。

6、在北京工作的张丽峰说：“虽然有人驾驶汽车也不是百分百能保证安全，但自动驾驶模式万一出了事故，如何界定是车企的责任还是人的责任？”对于测试期间的交通事故，北京明确，测试单位必须购买交通事故责任保险或赔偿保函。事故按照现行规定处理，并由测试驾驶员承担相关法律责任。

自动驾驶技术主要是依靠什么人工智能技术?

自动驾驶技术依靠的人工智能技术主要有三项，分别是机器视觉技术、深度学习技术和决策算法技术。机器视觉技术 机器视觉技术指的是将计算机和相机等成像设备相结合来模拟人类视觉系统的过程。在自动驾驶领域，机器视觉技术主要应用于车辆环境感知以及路面模拟。

定位技术 只有知道自己在哪里，才知道自己去哪里。现今，除了主流的用GPS或GNSS（全球卫星导航系统）来定位的方式之外，也有在公路上铺设电磁诱导线等方式来实现定位。

【太平洋汽车网】自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶车辆仍有许多任务面临巨大的挑战，需要***用尖端的方法来解决。取代人类的认知和运动能力不是一件容易的事情，还需要很多年的努力。

自动驾驶技术主要是依靠深度神经网络；传感器技术。自动驾驶本身就是一项技术，而且自动驾驶分为好几个等级，每个等级的原理和所使用的技术又是不同的。自动驾驶需要通过以下四步才可以完成：信息收集、分析识别、行动决策、设备控制。Waymo的技术核心是围绕激光雷达的一整套系统套件。

自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。2019年9月，由百度和一汽联手打造的中国首批量产L4级自动驾驶乘用车——红旗EV，获得5张北京市自动驾驶道路测试牌照。

【太平洋汽车网】汽车自动驾驶有使用人工智能技术，自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。

自动驾驶的四大关键技术是什么?

1、自动驾驶汽车的四大核心技术：感知技术、决策技术、路径规划、运动控制。感知技术：作为第一步的环境感知，就是环境信息和车内信息的***集与处理，它是智能车辆自主行驶的基础和前提。

2、包括环境感知与传感器融合、智能网络V2X、高精度地图、人机交互技术（HMI）等关键技术。以下是相关介绍：环境感知：自动驾驶的传感器系统需要收集汽车周围的信息，然后做出决策（转弯、变道、加减速）。环境感知包括车辆本身的状态、道路、行人、交通信号、交通标志、交通状况、周围车辆等等。

3、环境感知与传感器融合：自动驾驶车辆的传感器系统负责收集周围环境信息，这些信息对于车辆的决策至关重要，如转弯、变道、加速或减速。环境感知技术涵盖了车辆自身状态、道路状况、行人、交通信号、标志及其他车辆等多个方面。

自动驾驶rda是什么意思

rda指雷达的硬件实体部分。RDA有多个可能的释义，例如：RDA（Radar Data Acquisition）雷达数据***集子系统。雷达数据***集子系统是雷达的硬件实体部分。它由天线与伺服系统、定时器与信号源、发射机、接收机、信号处理器以及雷达监控等部分组成。

RDA，Recommended Daily Allowance：每日膳食中营养素供给量；DRL ：日推荐最低摄入量。EAR，Estimated Average Requirement：平均需要量，EAR是根据个体需要量的研究资料制订的；是根据某些指标判断可以满足某一特定性别，年龄及生理状况群体中50％个体需要量的摄入水平。

RDA中通常使用标准化后的解释变量，因为在很多情况下解释变量具有不同的量纲，解释变量标准化的意义在于使典范系数的绝对值（即模型的回归系数）能够度量解释变量对约束轴的贡献，解释变量的标准化不会改变回归的拟合值和约束排序的结果。

英文缩写：RDA。英文全称Recommended Dietary Allowance。中文解释：推荐膳食营养素供给量。中国营养学会在1955年开始制定的推荐膳食营养素供给量（recommended dietary allowance，RDA）。2000年10月提出了更完善、更接近新时代中国人需要的膳食营养素参考摄入量。

汽车自动驾驶行为决策和车辆控制的含义分别是什么?

简单概括基于自动驾驶系统的组成便是这三点：环境感知、行为决策与车辆控制系统的执行技术。首先，什么是自动驾驶？就是全部或部分替代这些本来由人来执行的功能。那么，所谓的感知是指车的传感器“看”到了什么、决策是指车的大脑思考怎么去处理、执行是指车的控制系统去执行相应的操作。

决策是无人车为了某一目标而作出一些有目的性的决策的过程，对于无人驾驶车辆而言，这个目标通常是指从出发地到达目的地，同时避免障碍物，并且不断优化驾驶轨迹和行为以保证乘客的安全舒适。规划层通常又被细分为任务规划），行为规划和动作规划三层。

与对于驾驶辅助的定义类似，无人驾驶车概念的关键支持在于无需人类干涉。也就是说机器会自动感知，自动做出决策并且自动驾驶。所以这样来说，自动驾驶究竟是什么的定义问题就变得格外简单了。驾驶辅助和自动驾驶，最主要的区别在于人的参与度，前者需要人参与，而后者完全不需要人参与。

自动驾驶汽车，又称无人驾驶汽车，是一种通过先进的感知技术、计算能力和自动控制技术实现车辆在道路上自主导航和驾驶的智能交通系统。它的核心原理是将环境感知、决策规划和车辆控制三个主要任务集成在一个高度自动化的系统中。

回答这个问题，你得先搞清楚自动驾驶到底需要什么技术。环境感知，行为决策，车辆控制。环境感知是第一步。就跟人开车一样，先看到周围的路况，行人，才能判断自己该做出什么反应，刹车还是前进，变道还是直行，然后大脑指导手脚去操控车。

【太平洋汽车网】自动驾驶的关键技术依次可以分为环境感知，行为决策，路径规划和运动控制四大部分。自动驾驶系统系统***用先进的通信、计算机、网络和控制技术，对列车实现实时、连续控制。自动驾驶系统系统***用先进的通信、计算机、网络和控制技术，对列车实现实时、连续控制。

自动驾驶汽车能不能用深度学习做决策

1、深度学习在无人驾驶领域主要用于图像处理，也就是摄像头上面。当然也可以用于雷达的数据处理，但是基于图像极大丰富的信息以及难以手工建模的特性，深度学习能最大限度的发挥其优势。现在介绍一下全球摄像头领域的巨擘，以色列的mobileye公司是怎么在他们的产品中运用深度学习的。

2、自动驾驶汽车利用深度学习技术可以识别交通标志和道路标志牌、车辆相关的信息，包括型号、颜色、速度和位置，然后根据这些数据来作出及时决策。这些信息是在传感器和实时生成的地图上显示的，之后通过深度学习算法分析处理并作出最优决策。决策算法技术 决策算法技术是自动驾驶汽车中的最核心技术之一。

3、首先，深度学习是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法，可以用于识别和理解复杂的环境信息。在自动驾驶汽车中，深度学习可以用于识别道路标志、行人、其他车辆等，以及预测他们的行为。其次，计算机视觉是让机器“看”和理解世界的技术。

4、还可以基于可用数据的质量，输出模型的置信水平。而这一进步可能可以挽救生命，毕竟深度学习已经在现实世界中得到了应用。此种网络的确定性水平可能就在于自动驾驶车辆确定“很清楚可以通过十字路口”以及“可能很清楚，所以停下车以防万一”之间。本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

5、为了保证安全行驶，自动驾驶汽车需要具备强大的感知能力和决策能力。这种全新的出行方式依赖于多种传感器、计算机视觉、深度学习等技术，通过高精度地图、实时路况信息等数据支持，实现车辆的自主行驶、避障、泊车等功能。

关于自动驾驶汽车决策和自动驾驶汽车决策与控制期末考试题的介绍到此就结束了，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于自动驾驶汽车决策与控制期末考试题、自动驾驶汽车决策的信息别忘了在本站搜索。