无人车跟无人驾驶有什么区别?
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  • 车辆感知的质量越高,后续场景了解、运动决策和途径规划等工作越能准确地执行。为了完成复杂环境中高质量的感知,必需采用多种传感器,经过交融多种不同的传感数据来完成更广泛的感知。感知交融技术可分为多个层次,包括数据交融、特征交融以及模型交融。经过多层次的交融能够获取不同类型、高精度的信息:例如数据交融能够减少丈量误差,特征交融能够进步辨认精度,模型交融则能够进步对复杂场景的了解水平。

  • 要完成自动驾驶系统的感知,首先要了解四周的环境,并肯定本身位置、姿势与天文环境的互相关系。不同的无人系统对环境建图的信息和精度央求不同,但都以经过各类传感器获取环境的几何信息为主。在完成感知后,自动驾驶要中止场景了解并中止自动驾驶决策,除了要对环境建图、获取环境的几何信息之外,还要对环境中的目的中止辨认和跟踪。

  • 无人车及其编队正在中止货物远程运输的测试,在特定环境下的无人交通运输系统曾经能够完成,但面对复杂的城市环境还需求进一步进步其智能化水平。自动驾驶系统的主要工作能够分为感知层、决策层、和执行层,经过对外界的感知与了解来中止预测、规划、决策,并采取相应的行动。因而,固然品种繁多、面对的环境也差别极大,无人系统的主要技术包括:环境建图、定位导航、目的辨认与跟踪、感知交融、任务、行为规划与运动决策、群体协作、交互,自动驾驶系统的工作流程。

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