自动驾驶运动规划

今天给大家分享自动驾驶汽车运动预测研究，其中也会对自动驾驶运动规划的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、Waymo公开数据集又添「新货」,增加更多车道要素信息
• 2、自动驾驶卡车预计将于2025年
• 3、为什么关于长途货运汽车的自动驾驶研究很少
• 4、自动驾驶汽车使用哪种技术来解决导航问题
• 5、自动驾驶中路上行人的行为和意图理解及预测

Waymo公开数据集又添「新货」,增加更多车道要素信息

1、Waymo团队表示，开放数据集有助于研究者在自动驾驶领域取得进展。2019年8月，Waymo已发布以高质量多模态传感器数据为主的开放数据集，免费提供给研究机构。数据集中的感知数据集包括高分辨率传感器数据和1，950个细分市场的标签，涵盖了Waymo收集的多种环境信息。

自动驾驶卡车预计将于2025年

在Optimus方面，硬件和软件的进展持续推进，包括最新一代的手部设计、稳定的运动能力以及在更多任务上的训练，预计将于2025年开始试生产。 同时，全自动驾驶（FSD，监督模式）技术将继续快速提升，目标是超越人类驾驶的安全水平。

自动驾驶卡车市场规模并不小于离我们更近的乘用车市场，有外媒预测，到2027年全球卡车自动驾驶的规模将超过880亿美元，潜在市场规模超过万亿。 2020年以来，这一场景赛道升温：头部玩家加速赛跑，新玩家纷纷涌入。

图森未来表示，量产版本预计2023年底开始在中国市场交付，并有望陆续登陆欧美市场。然而，此前图森未来卡车预订总数达到7485辆，但至今仍无一辆进入交付量产阶段。

创始人利奥罗恩是谷歌地图的负责人，另一位创始人安东尼莱万多夫斯基是来自谷歌的自动驾驶汽车团队。被优步收购后，利奥罗恩继续担任奥托的主管，旨在未来几个月推出优步货运自动驾驶服务，而安东尼·莱万多夫斯基负责管理优步的自动驾驶团队。此外，奔驰也在开发自动驾驶卡车。

在王传福看来，前阶段不断鼓吹的无人驾驶、自动驾驶，几乎无异于泡沫。 或许和谭旭光一样，王传福也是虚晃一枪麻痹对手，比亚迪已经悄悄发力自动驾驶：与Momenta、地平线合作，保证自身产品在自动驾驶功能上不落后于市场，也为了培养自身的自动驾驶团队。

为什么关于长途货运汽车的自动驾驶研究很少

1、至于Waymo在2021年于达拉斯建造的一个专用货运中心如何利用，目前还没有一个很好处理结果。不过，Waymo坚持，自己依然保留了对自动驾驶卡车业务的关注。其发言人凯瑟琳·巴纳 （Katherine Barna） 称：“我们将继续开发一款通用的 Driver，随着时间的推移，它可以应用于多种车辆平台和应用程序，包括卡车运输。

2、事情发生经过是怎样的？2022年8月8日交通运输部网站发布征求意见声明，对车辆和人员提出了更加严格的要求，从事出租汽车客运道路，普通货物运输，道路运输经营的自动驾驶汽车，应当依法取得相关的网络预约出租汽车运输证和道路运输证。

3、更好。与此同时，在运营方面，嬴彻同步搭建的智能卡车运营平台业务基本已经覆盖全国，客户已接近百家。技术与运营齐头并进，嬴彻科技在自动驾驶货运领域具备了独特的竞争力，其自动驾驶卡车量产之路将会走得更为顺畅。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。

自动驾驶汽车使用哪种技术来解决导航问题

1、越密集的AI算法消耗功率也越多，尤其对只依赖电池充电的电动车而言，这是一个很大的问题。在自动驾驶车中，AI用于完成多项重要任务。其主要任务之 一是路径规划，即车辆的导航系统。AI的另一项重要任务是与传感系统交互，并解释来自传感器的数据。显然，提供一套完整的解决方案来取代方向盘后面的驾驶员是一项艰巨的任务。

2、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。

3、核心功能：提供车辆实时的位置信息和详尽的路况数据（如坡度、曲率等）。关键作用：为汽车决策提供强有力的支持，使其具备在复杂环境中自主导航的能力，是自动驾驶的智慧基石。人机交互技术：核心功能：通过语音控制、手势识别和触摸屏等创新手段实现自动驾驶汽车与驾驶员之间的沟通。

4、在动态高精地图中，动态信息与静态基础数据相结合，构建了实时决策支持系统。这包括车辆在行驶中实时收集并融合定位数据，通过GNSS（北斗系统）与车辆传感器（如摄像头、激光雷达）的协同工作，实现亚米级的精确定位。这种融合定位技术确保了自动驾驶汽车在复杂环境中的准确导航。

5、自动驾驶技术的发展依赖于四个核心技术的进步：感知环境的传感器融合、智能网联V2X通信、高精度地图以及人机交互技术（HMI）。 环境感知与传感器融合技术是自动驾驶的根本。这项技术利用多种传感器，如雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头等，来收集车辆周围的环境信息。

6、人们在使用自动驾驶装置的时候，并不需要人为主动操作，汽车就能够安全的启动，这是一项非常方便的技术，是很有发展前景的。自动驾驶汽车在行驶的过程中，会利用激光测距器，***摄像头以及雷达传感器来感受周围的路况，同时系统中还包括着一个详尽的地图，会对道路起着一个导航的作用。

自动驾驶中路上行人的行为和意图理解及预测

分析复杂交通场景中的行人行为，旨在理解行人与驾驶员的交流方式，尤其在过马路时。行为标注数据库如JAAD提供了过马路行为的统计，以及在不同情境下的行为变化。数据库标注行为展示了行人过马路和非过马路时的行为模式，为后续研究提供了基础。行人道路预测***用动态Bayesi***络，其中头部姿态作为关键信息，辅助预测行人行为。

自动驾驶技术中的行人轨迹预测方法是研究重点，旨在准确预测行人的行动路径，保障自动驾驶车辆的安全性与高效性。在行人轨迹预测领域，基于LSTM的预测方法和图卷积神经网络（GCN）都展现了不俗的潜力。图卷积神经网络（GCN）在深度学习领域中，对图数据进行处理。

据Cruise介绍，Continuous Learning Machine可通过行驶里程的叠加不停地“训练”自己，使其AI识别并分析出道路上其他驾驶者、行人们的意图。比如系统感知到一辆刚停好的车，就会预判这辆车有可能突然打开车门，或者突然倒车、掉头等。

通过这个过程，神经网络获得了各种向量之间的关系。例如汽车进入十字路口或行人接近人行横道时，就会发生这些关系。通过学习道路特征和对象轨迹之间的这种相互作用，VectorNet 能够通过学习不同的行为模式来更好地预测其他道路参与者的行为。

人脑的高“算力”优势可以体现在现阶段某些场景下，人类驾驶员拥有远高于自动驾驶车辆的能力，例如过马路时行人与非机动车的“博弈”，环岛中自身和其他行驶车辆的“博弈”，人类驾驶员在识别目标驾驶意图上拥有更好的理解能力和处理应对方式。

关于自动驾驶汽车运动预测研究，以及自动驾驶运动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。