自动驾驶模式识别

文章阐述了关于自动驾驶识别减速带，以及自动驾驶模式识别的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、《尝鲜》:全民自动驾驶的春天来了?
• 2、毫米波雷达被特斯拉“返聘”,马斯克到底图的啥?
• 3、自动驾驶进入L3时代,为什么大家都需要高精地图?
• 4、高精地图中导航标识识别
• 5、特斯拉的“纯视觉”,能否到达自动驾驶的彼岸?
• 6、自动驾驶的2019:驶出黑暗区

《尝鲜》:全民自动驾驶的春天来了?

激光雷达的春天似乎即将到来，但自动驾驶的春天仍需时日。我们应该理性看待激光雷达的作用，而不是过分期待。对于车企来说，应该将激光雷达作为提升自动驾驶安全性和用户体验的一种手段，而不是唯一的依靠。

所以激光雷达的春天是快来了，但自动驾驶的春天还得奋力奔跑去相见。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。

年5月，百度Apollo旗下的自动驾驶出行服务平台萝卜快跑落地武汉经开区，开启全无人自动驾驶示范应用，百度自动驾驶技术“上车上路”。 两年来，萝卜快跑在武汉创造多个全国第一：无人驾驶汽车驶上高速公路、跑向天河机场，首次实现市区到机场之间的自动驾驶出行接驳服务；跨越长江，首次实现全无人自动驾驶汽车跨江通行。

毫米波雷达被特斯拉“返聘”,马斯克到底图的啥?

1、这可能是2020年一辆特斯拉直接撞上前方静止车的原因，毫米波雷达选择闭眼冲，而当年特斯拉的视觉方案也没有现在这么精良。 辅助驾驶模式下即将撞上货车的特斯拉 这个缺陷让毫米波雷达在需求越来越高的智驾市场陷入了僵局，直到2020年第一颗4D毫米波雷达的诞生。

2、马斯克一直反对使用激光脉冲来探测物体的激光雷达技术，同样对使用无线电波来探测物体的雷达感到失望。马斯克称激光雷达是“拐杖”和“傻瓜”，说它太贵而且难以使用。但他还没有完全摒弃毫米波雷达。特斯拉打算在Model S和Model X车型以及中国生产的Model 3和Model Y 汽车 中保留毫米波雷达。

3、例如百度应用了摄像头、毫米波雷达、高精度地图等的量产车型也称为纯视觉路线，而特斯拉此前的纯视觉路线也应用了毫米波雷达。而这次，特斯拉决定把纯视觉路线进行一次“提纯”，彻底舍弃掉毫米波雷达。

4、事实上，特斯拉对于雷达这种东西，一直都不感冒，甚至还相当的排斥，在5月底，特斯拉就高调宣布，Autopilot等驾驶辅助系统将取消毫米波雷达，未来在美国和加拿大市场生产的特斯拉Model Model Y的自动驾驶，将仅依靠摄像头来实现自动驾驶。

5、从中可以发现，在过去两三年间，马斯克质疑「雷达感知」的切入点，基本都是围绕：雷达成像质量偏低、多模态感知融合难度较大而展开。 当然，激光雷达、高性能毫米波雷达较为高昂的成本，也是其中重要的因素。

自动驾驶进入L3时代,为什么大家都需要高精地图?

但遗憾的是，目前大部分的厂商包括即将推出L3量产车的这些自主厂商，在自动驾驶算法的积累上是不如特斯拉的，为了弥补感知上的不足，就需要高精地图所提供的超视距的感知能力和大量先验信息的补充。在高精地图的帮助下，实现国标下的L3级自动驾驶完全没有问题。

高精地图支持：L3自动驾驶依赖于高精地图，这种地图提供了精确的导航信息、恶劣天气下的辅助、过弯时的信息支持和静态物体的智能判断，确保了环境监控的准确和安全。全速域全路况自主驾驶：在特定条件下（如高精地图覆盖的区域），L3自动驾驶系统能够独立完成驾驶任务，无需人类驾驶员的频繁干预。

首先，高精地图与感知系统相结合，帮助自动驾驶车辆识别红绿灯位置，提高路口行驶的安全性和可靠性。其次，决策规划方面，高精地图的语义信息指导车辆在复杂场景下提前做出决策，如识别绿化带，预判行人和车辆动态，减少计算负担，提升性能。通过整合先验信息，自动驾驶车辆能够更加从容地应对各种驾驶情况。

在任何自动驾驶辅助系统中，高精地图的重要性不言而喻，它直接影响着自动驾驶的级别和安全性。得益于高精地图的支持，NOP能够在大多数高速公路、城市快速路及高架路上激活。虽然存在一些限制，如无法实现车道级的精确限速，以及无法及时获取临时限速信息，但NOP在这些路段上的激活能力仍是一个显著优势。

高精地图中导航标识识别

高精地图中的导航标识识别主要通过高精度地图的构建与深度学习技术的应用来实现。高精度地图的构建：高精地图提供了精确的三维道路表征和丰富的语义信息，如交叉路口布局、路标位置、速度限制等，这些信息对于自动驾驶汽车的导航至关重要。

高精地图中导航标识识别 高精地图在自动驾驶领域扮演着关键角色，它们提供了精确的三维道路表征和丰富的语义信息，包括但不限于交叉路口布局、路标位置、速度限制、左转车道等。高精度地图的精度至关重要，厘米级的定位能确保自动驾驶汽车的安全性。

打开百度地图，在中间的“我的位置”图标下面找到“高精度定位”选项； 点击进入“高精度定位”页面，在这里您可以看到包括北斗高精模式在内的其他定位模式； 将“北斗高精模式”这个选项关闭即可。如果您使用的是百度地图的IOS版本，关闭方法稍有不同。

高精地图的作用：提供道路信息：高精地图提供了道路的连通性、POI信息以及人类易于识别的结构，对于自动驾驶车辆来说，它还包括厘米级精度的HD Road Graph，如车道类型、交通标志等细节。

在红绿灯识别任务中，有了高精地图，感知模块只用在当前车道前方有红绿灯的时候才用深度学习去识别，这样一方面可以节省资源占用，另一方面减少了红绿灯的误报漏报。定位：结合高精地图道路特征、点云地图，车辆可实现视觉定位和点云定位。

特斯拉的“纯视觉”,能否到达自动驾驶的彼岸?

1、有一些企业不仅能够研发自动驾驶汽车技术，还能够研发更加先进的技术，这种技术可能能够带给我们更多的便利。特斯拉CEO马斯克称正在研发纯视觉技术自动驾驶，这一技术会在何时成功？我认为这一技术最少需要一年才能成功，之所以这么说，有三个人：这一技术的研发难度比较大。

2、易车讯 近日，我们从相关渠道获得了特斯拉Model Y无雷达版的申报图。相比现款车型，新车取消了超声波雷达系统，将仅依靠视觉系统实现自动驾驶。2022年10月，特斯拉就宣布之后生产的Model 3与Model Y将不再配备超声波雷达，这也意味着后续在安全和驾驶辅助功能中，仅依靠摄像头的纯视觉方案来完成。

3、特斯拉是最好的智能驾驶汽车。特斯拉的自动驾驶技术是L2级别，可以实现自动驾驶。特斯拉的Autopilot事故率很高，因为它的纯视觉判断方式需要摄像头获取数据，没有激光雷达等硬件。特斯拉的Autopilot技术先进，但在实际驾驶中存在一些问题，如后备厢容量中规中矩、内饰用料对得起等。

4、按照特斯拉的说法，Autopilot是基于纯视觉算法实现自动（辅助）驾驶的，与业界常用的激光雷达路线截然不同。马斯克也对自家的视觉技术有绝对的信心，一直坚持100%的视觉识别，甚至放言“基于GPS的高精度地图是个糟糕的主意，这会让整套系统变得脆弱”。

5、特斯拉有智能驾驶功能。特斯拉的智能驾驶技术是其自动驾驶系统的重要组成部分，以纯视觉自动驾驶路线为特色。该系统完全依赖摄像头进行环境感知，并借助自研摄像头感知技术与数据驱动的神经网络来实现自动驾驶。特斯拉车辆在智能驾驶方面取得了显著成就，其FSD（Full Self-Driving）方案在全球处于领先地位。

6、从硬件配置来看，这是一个以视觉为主，雷达为辅的智能驾驶系统，这也是目前比较成熟和被认可的自动驾驶解决方案。相比于特斯拉等主推的纯视觉方案，就现阶段来说，视觉+雷达的组合在极端环境的安全性、可靠性方面表现更加稳定。

自动驾驶的2019:驶出黑暗区

自动驾驶晚上能开，特斯拉的无人驾驶还不是特别的完善，还不能完全适应非常复杂的交通环境，所以说无人驾驶也要在驾驶员清醒的情况下行驶。晚上能开自适应巡航。

几天后的（7月8日）世界人工智能大会上，华为智能驾驶总裁苏菁则更犀利地评价：“L5完全自动驾驶是一个灯塔，但在我这辈子看不到”。 显然，在整个行业以及资本市场都在为自动驾驶的未来感到***澎湃甚至孤注一掷的时候，以上的言论，就像泼了一盆冷水。

年9月26日，百度在长沙宣布，自动驾驶出租车队Robotaxi试运营正式开启。2019年10月，新华社记者试乘了一辆自动驾驶汽车，怀着忐忑不安的心情进入了繁忙的以色列特拉维夫街道。整个试乘过程中，记者总体感觉安全、平稳和舒适。

年5月，百度Apollo旗下的自动驾驶出行服务平台萝卜快跑落地武汉经开区，开启全无人自动驾驶示范应用，百度自动驾驶技术“上车上路”。 两年来，萝卜快跑在武汉创造多个全国第一：无人驾驶汽车驶上高速公路、跑向天河机场，首次实现市区到机场之间的自动驾驶出行接驳服务；跨越长江，首次实现全无人自动驾驶汽车跨江通行。

自动驾驶的“痛点”到底是什么？ 在遭遇“Uber在美国撞死行人”的标志***件后，自动驾驶行业开始逐渐变冷，直到今年3月，业内传出自动驾驶再次被催热的声音，原因是禾赛科技、小马智行、Waymo、驭势科技等自动驾驶公司相继拿到大笔投资，Waymo的融资金额更是高达25亿美元。 然而，融资潮的来临并不能掩盖诸多痛点的存在。

就目前阶段，应用到车辆上的自动驾驶级别最高也就是L2或者L2+，距离完全自动化还有很大距离，L2到L3是自动驾驶的一个分水岭。L2级自动技术，人在驾驶中依然承担主要角色，如果车出了问题或者发生事故，是人的责任，车厂都是可以规避风险的。而到了L3级，再出事故就有可能要由车商买单了。

关于自动驾驶识别减速带，以及自动驾驶模式识别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。