自动驾驶局部路径规划
本篇文章给大家分享自动驾驶边缘处理单元，以及自动驾驶局部路径规划对应的知识点，希望对各位有所帮助。
简述信息一览：
无人驾驶汽车需要边缘计算与什么感知能力
无人驾驶汽车需要边缘计算与位置感知能力。大量传感器、海量数据、不断增长的计算能力、自动驾驶汽车所需的实时操作和安全问题，正将计算核心从云端推向网络边缘。自动驾驶车辆不断感测和发送有关路况、位置和周围车辆的数据。
在当前的无人驾驶汽车技术中，主要***用了多种传感器来实现智能感知环境。这些传感器包括图像传感器（摄像头）、超声波雷达、激光雷达（LiDAR）以及毫米波雷达。 目前，顶尖的无人驾驶汽车技术搭载了大约17个传感器，这些传感器专门用于自动驾驶功能。
感知能力，无人驾驶汽车必须要能够识别交通信号和标志，以及其他汽车、自行车和行人。它们还必须能感知前方物体的距离和速度，以便作出对应反应。摄像头和计算机视觉，摄像头普遍用于无人驾驶车辆和配备先进驾驶辅助系统（ADAS）的车辆，是无人驾驶环境下一种重要的感知设备。
这些传感器的协同工作，构成了无人驾驶汽车的全方位感知能力。 计算处理系统则负责解析这些数据，进行复杂的算法运算，以便决策和规划行驶路线，而控制系统则根据计算结果执行相应的操作，确保车辆安全、顺畅地行驶。
“车路协同”才是自动驾驶技术落地的最终答案?
如果是单车智能，它可以在这个路灯落下之后识别到它，绕开它，但如果正好砸到你的车上，再智能的车也无能为力；如果是车路协同，路边感知单元在路灯掉下的同时就会通知到周边的车辆，你的车辆、身后的跟车都会自动停在桥下，路灯落地，你们只需要安全地绕开就行。
一是现存的科技还没有完全解决无人机自动驾驶技术中存在的一些安全小隐患，二是相关无人自动驾驶汽车的法规也仅支持L2级别。并且近几年相关的无人自动驾驶车辆出现***的新闻很多，普通民众对于无人自动驾驶技术的信任度也并不高，安全隐患存在仍然较多。
车路协同的优势是非常多的，能够带给我们日常生活诸多的便利，也能为自动驾驶的最终落地带来希望。但现阶段来看，车路协同也存在着不少的问题与挑战等待解决。首先便是 网络通讯的延迟问题 。
“车路协同从技术架构上分为车、路、云三个板块，我们均有相关板块的产品及解决方案，从整个产业链角度来说，车路协同涉及整车厂、芯片模组以及终端产品等，我们的落脚点落在终端产品及应用侧。” 星云互联联合创始人兼COO石勇介绍说。
而中国自动驾驶相关产业要想追美、超美，就必须得走自己特色自动驾驶技术路线。 车路协同，正是中国在无人驾驶上弯道超车的机会。并且，在一定程度上，能否发展好车路协同，决定了我国自动驾驶产业未来的前景与命运。
做自动驾驶涉及哪些技术?超全总结上线
技术架构 自动驾驶的核心技术架构包括自动化水平的划分，如从L0的辅助驾驶到L5的全自动驾驶；硬件方面，实时通信、多传感器（如相机、激光雷达）和高性能计算平台是基础；软件则涉及操作系统与模块化系统的设计，如端到端（E2E）和模块化设计，前者强调整体流程，后者则强调灵活性和可扩展性。
识别技术和人类的眼睛一样，这个轮式机器人也有它眼睛，用来识别周边的车辆、障碍物、行人等路上的情况。眼睛的主要构成部分是眼球，通过调节晶状体的弯曲程度来改变晶状体焦距来获得实像。那自动驾驶的眼睛是由什么构成的？答案是传感器。包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达，还有红外线、超声波雷达等。
传感器技术：自动驾驶汽车上，前后左右装有认识周围环境、道路、交通状况的各种传感器。光学摄像头包括单摄像头、多摄像头，多普勒雷达包括短距离雷达、远距离雷达，还有激光雷达就是车顶上那个旋转的机器，GPS定位装置，等等，构成汽车认识环境的眼睛。
自动驾驶要涉及到，距离测算、图像的处理、DSP算法等等。自动驾驶无外乎：刹车、转向、加减速。
关于自动驾驶边缘处理单元，以及自动驾驶局部路径规划的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
