据外媒报道,现代汽车集团宣布开发了全球首款SCC-ML(基于机器学习的智能巡航控制)技术,将驾驶员的驾驶模式融入进自动驾驶行为,为驾驶员创造定制体验。该项技术将AI整合到ADAS功能中,在业内尚属首例。未来,该系统将在现代汽车集团的车辆中部署。
(图片来源:现代汽车集团官网)
智能巡航控制(SCC)支持基本的自动驾驶功能和ADAS核心技术,在以驾驶员选定的速度行驶时,可以保持与前方车辆的距离。SCC- ML将AI和智能巡航控制集成到一个系统中,可以学习驾驶员的驾驶模式和习惯。通过机器学习,智能巡航控制系统采用与驾驶员相同的模式,进行自动驾驶。
为了操作智能巡航控制,驾驶员需要手动调整驾驶模式,如与前车的距离和加速度。如果没有机器学习技术,就无法对设置进行细微调整,从而适应驾驶员的个人偏好。例如,在高速、中速和低速环境中,即使是同一个驾驶员也可能根据不同的环境,采取不同的加速度,但却无法进行细致的微调。因此,当智能巡航控制启用时,并且车辆的操作方式与驾驶员所希望的不同时,他们会感觉到差异,而不愿使用该技术,因为这会让他们感到焦虑和不安。
现代汽车集团研发的SCC-ML的工作原理为:首先,前置摄像头、雷达等传感器不断获取驾驶信息,并将其发送到中央计算机。然后,计算机从收集的信息中提取相关细节,从而识别驾驶员的驾驶模式。该过程使用了机器学习算法。
驾驶模式可以分为三个部分:与前车的距离、加速(加速的速度)和响应(对驾驶条件的响应速度)。此外,还考虑了驾驶条件和速度。例如,在市区慢速行驶时,与前车保持较短距离,在快车道行驶时,与前车保持较远距离。针对这些不同的情况,SCC-ML进行分析,区分上万种模式,开发出灵活的智能巡航控制技术,适应所有驾驶员的驾驶模式。
驾驶模式信息与传感器会定期更新,反映驾驶员的最新驾驶风格。此外,SCC-ML经过专门编程,避免学习不安全的驾驶模式,增加了可靠性和安全性。未来的高速公路驾驶辅助系统将具备自动变道辅助功能,意味着SCC-ML可达到L2.5自动驾驶。
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史海拾趣
对于能判断障碍物的机器人电路,网友可能还有以下几个问题及其相应回答:
问题一:机器人通常使用哪些传感器来判断障碍物?
回答:
机器人通常使用多种传感器来判断障碍物,主要包括但不限于以下几种:
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超声波传感器:这是最常见的一种传感器,通过发射超声波并接收其反射回来的信号,根据信号的时间差和波速计算障碍物的距离。超声波传感器在检测大范围、非接触式的障碍物时非常有效。
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红外传感器:红外传感器通过发射红外光并接收其反射光来判断障碍物的存在和距离。红外传感器在近距离和快速检测中表现优异,且成本相对较低。
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激光传感器:激光传感器利用激光束进行测距,具有高精度、长距离测量的特点。但相比超声波和红外传感器,激光传感器的成本更高,适用于对精度要求极高的应用场景。
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视觉传感器:一些高级的机器人还配备了视觉传感器,如摄像头,通过图像处理技术来识别并判断障碍物。这种方法可以实现更复杂的场景理解和避障策略。
问题二:如何设计能判断障碍物的机器人电路?
回答:
设计能判断障碍物的机器人电路需要考虑以下几个关键步骤:
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选择合适的传感器:根据机器人的应用场景、成本预算和精度要求选择合适的传感器。
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设计信号处理电路:将传感器采集到的原始信号(如电压、电流等)进行放大、滤波等处理,以便于后续的数字处理或微控制器读取。
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微控制器编程:根据传感器的输出信号编写微控制器的程序,实现障碍物的判断、避障策略的制定和执行。
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执行机构控制:通过微控制器控制机器人的执行机构(如电机、舵机等),实现机器人的移动和避障动作。
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整体调试与优化:对整个电路进行调试和优化,确保机器人能够准确、稳定地判断障碍物并执行避障动作。
问题三:如何提高机器人判断障碍物的准确性和稳定性?
回答:
提高机器人判断障碍物的准确性和稳定性可以从以下几个方面入手:
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选用高质量的传感器:高质量的传感器具有更高的精度和稳定性,能够减少误判和漏判的情况。
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优化信号处理电路:通过合理的电路设计和元器件选择,减少信号噪声和干扰,提高信号的信噪比和可靠性。
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算法优化:对微控制器的算法进行优化,采用更先进的算法或策略来提高障碍物的判断精度和避障效果。
-
多传感器融合:利用多种传感器进行融合处理,可以弥补单一传感器的不足,提高整个系统的鲁棒性和可靠性。
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实验验证与迭代优化:通过大量的实验验证和迭代优化,不断调整和优化机器人的参数和算法,以提高其判断障碍物的准确性和稳定性。
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