智能駕駛和無(wú)人駕駛在技術(shù)實(shí)現(xiàn)原理上有哪些本質(zhì)區(qū)別?
智能駕駛和無(wú)人駕駛在技術(shù)實(shí)現(xiàn)原理上的本質(zhì)區(qū)別在于,智能駕駛主要是依靠傳感器等為駕駛員提供輔助,本質(zhì)是“人機(jī)共駕”;而無(wú)人駕駛是車輛完全自主決策行駛,人類僅為乘客。智能駕駛通過(guò)傳感器感知環(huán)境,按預(yù)設(shè)規(guī)則輔助駕駛,處理極端情況能力有限;無(wú)人駕駛則依賴 AI 深度學(xué)習(xí)與高精度地圖實(shí)時(shí)融合,對(duì)硬件和軟件冗余設(shè)計(jì)要求更高,能應(yīng)對(duì)更復(fù)雜的路況和場(chǎng)景,實(shí)現(xiàn)真正的自主行駛。
從傳感器的應(yīng)用來(lái)看,智能駕駛所搭載的傳感器,諸如激光雷達(dá)、攝像頭、超聲波雷達(dá)等,主要是為了讓車輛感知周邊環(huán)境信息,進(jìn)而依據(jù)預(yù)先設(shè)定好的規(guī)則,對(duì)駕駛員提供必要的輔助。例如自適應(yīng)巡航控制,依據(jù)前方車輛距離自動(dòng)調(diào)整車速;車道偏離警告,在車輛有偏離車道趨勢(shì)時(shí)提醒駕駛員。這些功能雖能減輕駕駛負(fù)擔(dān),但核心決策權(quán)仍在駕駛員手中。
無(wú)人駕駛對(duì)于傳感器的依賴程度更深,不僅要精準(zhǔn)感知環(huán)境,還要利用這些信息做出全面且復(fù)雜的決策。其借助AI深度學(xué)習(xí)技術(shù),讓車輛不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化決策能力。高精度地圖更是無(wú)人駕駛的重要支撐,通過(guò)與傳感器數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)融合,為車輛提供精確的位置和路況信息,從而規(guī)劃出最佳行駛路線,自如應(yīng)對(duì)諸如復(fù)雜路口通行、躲避突然出現(xiàn)的行人等復(fù)雜場(chǎng)景。
另外,在硬件和軟件方面,智能駕駛相對(duì)簡(jiǎn)單一些,主要圍繞常規(guī)的傳感器數(shù)據(jù)處理和執(zhí)行預(yù)設(shè)規(guī)則運(yùn)行。無(wú)人駕駛則要求具備強(qiáng)大的硬件計(jì)算能力和高度可靠的軟件系統(tǒng),以確保在各種突發(fā)狀況下都能正常運(yùn)行,這就需要硬件和軟件具備冗余設(shè)計(jì),當(dāng)某個(gè)部件或程序出現(xiàn)故障時(shí),仍能保障車輛安全行駛。
總之,智能駕駛和無(wú)人駕駛在技術(shù)實(shí)現(xiàn)原理上差異明顯。智能駕駛作為駕駛輔助手段,助力駕駛員更好地操控車輛;無(wú)人駕駛則致力于打造完全自主、無(wú)需人類干預(yù)的駕駛模式,代表著汽車智能化的更高追求 。
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