Xo So Thanh Phố Hồ Chí Minh Truc Tiep Liệu sự phối hợp trên đường xe có thể dẫn đường dẫn qua đường dẫn chính trong nước, kiểu:0, vid:t3348phz6hq

Xo So Thanh Phố Hồ Chí Minh Truc Tiep Liệu sự phối hợp trên đường xe có thể dẫn đường dẫn qua đường dẫn chính trong nước, kiểu:0, vid:t3348phz6hq

tác giả: A: A/ Zhang ou {1 {}0}Tác giả/ Qian Yaguang

0} Designer / Shi Yuchao

{0 NAME} Org, tác giả: Lưu Shaosan/ jean-luc gaudiot, source: Lưu Shaosan

0 Từng năm qua, người ta đã nỗ lực rất lớn để tạo ra một chiếc xe có thể sử dụng cảm biến và trí tuệ nhân tạo để mô phỏng môi trường và lên kế hoạch một đường lái an to àn. Tuy nhiên, thậm chí hôm nay, công nghệ này chỉ hoạt động tốt trong những khu vực như trường đại học, nơi cần phải vẽ bản đồ đường nhỏ và lượng giao thông nhỏ. Nghĩa là, nó vẫn không thể quản lý đường xá bận rộn, xa lạ hay khó đoán trước. Ít nhất tới lúc này, nhận biết và thông tin mà xe hơi có thể cung cấp để giải quyết vấn đề này, chúng ta phải thay đổi suy nghĩ của chúng ta... đưa nhiều thông tin vào cơ sở nội bộ và làm đường thông minh hơn. Nó dùng camera, lider, ra-đa, các đơn vị liên lạc và máy tính để phát hiện và theo dõi giao thông'96600;

lô lô từng từng từng từng từng từng d) (1 Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Từng Đèn giao thông điều chỉnh thời gian tự động dựa trên bộ nhạy và đèn đường mà điều chỉnh độ sáng tự động để giảm năng lượng được bao gồm. Jean Luc gaudiot là một giáo sư tại Henry samuely School of kỹ sư tại University of California, Irvine. Một đồng tác giả của bài báo này, Lưu Sa osan, người sáng lập và CEO của bộ phận nhận thức, đã chứng minh rằng hệ thống ánh sáng đường phố có thể tăng hiệu quả lợi nhuận trên đường đua ở Bắc Kinh. Nói ra no! So với những thay đổi bất diễn như như đèn phát vậy, trang này hi vọng sẽ thiếu một cách dùng tham vọng hơn so với những cái nàyXo So Thanh Phố Hồ Chí Minh Truc Tiep, nhất các các các đường thông minh đường va The amountion and accuracy of

Thông tin to àn diện sẽ mang sự an toàn và hiệu quả của hệ thống đến một mức chưa từng có và chưa từng có. The traffic Tai nạn của lái xe là 2.6/1triệu km Xe tự động phải được làm tốt hơn để được nhận ra. Tuy nhiên, một số góc hay điểm mù gây phiền to ái cho những người lái xe tự động cùng một lúc, hiện tại không có cách nào giải quyết được những vấn đề này mà không có sự giúp đỡ của các thiết bị thông minh. Dễ dàng sử dụng những tính năng thông minh trong cơ cấu trúc cũng sẽ làm giảm chi phí xe tự động. Mảnh ghép này được ghi là dạng giá xây dựng của một chiếc xe đầy tự động Tuy nhiên, khi hệ thống thông khí trở nên mạnh hơn, sẽ có thể chuyển dần nhiều công sức tính to án từ xe cộ sang đường. Cuối cùng, những chiếc xe tự động chỉ cần được trang bị với khả năng cảm nhận và điều khiển cơ bản. Nó được dự đoán là sự chuyển nhượng này sẽ giảm giá xe tự động bằng hơn một nửa. The Tự lái xe tọa độ với hệ thống bên đường để phân biệt một chiếc xe buýt đang di chuyển qua cơn bão cát ở Bắc Kinh (trên). Hệ thống thậm chí còn hiển thị đường dẫn dự đoán của chiếc xe phát hiện qua đường màu vàng (bên dưới), thực tế hình thành một bản đồ hình chữ nghĩa cao định dạng'96600; {1 {40 {

! the road kiê kiếm

của tâm trí. Nguyên tắc hoạt động của nó là như sau, như được hiển thị trong hình bên trên. Đó là một buổi sáng Chủ nhật ở Bắc Kinh, và cơn bão cát làm cho bầu trời đổi màu vàng. Bạn lái xe trong thành phố. bạn không có một góc nhìn rõ ràng. Nhưng mỗi chiếc xe có thể phân biệt một phần của câu đố trong khi lái. Sử dụng trí thông tin này, kết hợp với dữ liệu từ cảm biến đường nhúng gần và chuyển tiếp dịch khí tượng, được nhập vào một hệ thống tính to án được phân tán, sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra một mô hình môi trường duy nhất, có thể xác định được các vật tĩnh trên đường và các vật thể di chuyển theo hướng dự đoán của mỗi phương tiện. Nó có thể giải quyết cách này có thể ngăn đứng các tai nạn và bị kẹo giao thông, những này gây tai nạn dạy từ khi xe xuất hiện. chúng tôi đã triển khai mô hình của hệ thống này ở nhiều thành phố Trung Quốc và trên đường thử nghiệm của chúng tôi ở Bắc Kinh. Ví dụ, Tô Châu, một thành phố 11triệu người phía tây của Thượng Hải, được triển khai trên một con đường công cộng với ba làn đường ở mỗi bên. Phần đầu tiên của dự án gồm 15km của đường. Mỗi động cơ bên đường bao gồm một đơn vị tính toán có bộ phận dữ liệu cung cấp dữ liệu cho dữ liệu tình báo và NIS 10 80ti GPU, một loạt cảm biến (lidar, camera, radar) và một bộ phận liên lạc (bên đường, hay RSU) được gọi là RSU (đơn vị bên đường). Bởi vì lidar có thể mang lại một nhận thức chính xác hơn camera, đặc biệt là ban đêm. Sau đó RSU liên lạc trực tiếp với chiếc xe đã được triển khai để hỗ trợ sự hoà nhập dữ liệu bên lề đường và dữ liệu bên cạnh chiếc xe. Những cảm biến và rơ-le bên đường là một nửa hệ thống tự động hợp tác, còn phần cứng của chiếc xe là nửa kia. Một kiểu triển khai điển hình, mẫu của chúng ta dùng xe 20. Mỗi chiếc xe có một hệ thống tính toán, một bộ cảm biến, một bộ điều khiển động cơ (ECU), và một mạng điều khiển vùng điều khiển (có thể) xe buýt nối các bộ phận này. Hoạt động đường phố, như đã mô tả, gồm các thiết bị tương tự nhưng tiên tiến hơn. Máy quay loại cao cấp Nevada trong hệ thống đường truyền thông không dây thông qua RSU, và đối tác của nó trong chiếc xe được gọi là đơn vị trên máy bay (phụ trách chuẩn chuẩn giáp). Thông tin du lịch này thúc đẩy việc kết hợp dữ liệu trên đường và thông tin về xe. The

The

Kĩ viện đã thu thập dữ liệu về môi trường địa phương và chia sẻ nó ngay lập tức với xe hơi, do đó loại bỏ điểm mù và phát triển nhận thức rõ ràng theo cách khác. Nó cũng xử lý dữ liệu từ các cảm biến và cảm biến của nó trên xe để lấy ý nghĩa của nó và tạo ra các dữ liệu ngữ pháp. Ví dụ, dữ liệu ngữ pháp có thể nhận ra vật thể là người đi bộ và xác định người đi bộ trên bản đồ. Kết quả sẽ được gửi tới đám mây, nơi xử lý phức tạp hơn kết hợp các dữ liệu theo ngữ pháp với dữ liệu từ các nguồn khác để cung cấp thông tin nhận thức và kế hoạch to àn cầu. Sau đó đám mây gửi thông tin giao thông to àn cầu, kế hoạch định vị và lệnh điều khiển lên xe. Hoạt động được triển khai trong một trường đại học ở Bắc Kinh, gồm một lidar, hai máy quay, hai máy quay, một đơn vị liên lạc bên đường và một máy tính bên đường. Nó bao gồm những điểm mù ở góc và dấu vết của những chướng ngại vật di chuyển, như tượng trưng và xe cộ, để dễ dàng hơn một chiếc xe con thoi tự động phục vụ khuôn viên khuôn viên khuôn viên khuôn viên Mảnh ghép này được trang bị cho máy chiếu tia 6 mm để phát hiện và theo dõi các vật thể, máy quay số 8 để nhận dạng hai chiều, hợp lý cho nhận thức ba chiều, và định vị GPS và tính quán cho các xe định vị trên bản đồ kỹ thuật số. Kết quả nhận thức hai chiều không gian và ba chiều, và tín hiệu ra-đa được kết hợp để tạo ra một tầm nhìn to àn diện về con đường và môi trường bao quanh. The trí nhận thức này gửi đến mô- đun, nó lần theo từng vật thể phát hiện, như xe, xe đạp hay lốp xe lăn, và sau đó vẽ một đường ray, mà có thể được gửi đến mô- đun tiếp theo, nó dự đoán nơi vật thể sẽ đi. cuối cùng, dự đoán này được chuyển cho mô- đun kế hoạch và điều khiển, điều khiển điều khiển phương tiện tự động. Chiếc xe tạo ra mô hình môi trường cao 8m. Tất cả những tính toán này được làm ra bên trong xe. The trí tuệ Strum cùng làm cùng một công việc, dùng ra-đa để tìm ra và tìm kiếm, áo-ra-đa đa chiều không gian cho một người. Và cuối cùng cùng được giảa nó vào một cách của họ mộc. Để giảa những những chiếc Dễ dàng hơn cả khi hệ thống thông tin bị ảnh hưởng bởi tạo phản Sau đó, mô- đun định vị và dự đoán trên chiếc xe sẽ kết hợp mô hình rộng hơn và mô hình hẹp hơn thành một góc nhìn toàn diện. The Thiết bị on the car này thông báo với thiết bị tương ứng trên đường để hỗ trợ việc nhập dữ liệu trong xe. Đây là tiêu chuẩn mạng không dây được gọi là nhóm-v2x (phương tiện của mọi thứ x), cũng không khác gì tiêu chuẩn sử dụng trong điện thoại. Khoảng cách liên lạc có thể đến 300 mét, và khoảng trễ (thời gian truyền thông) khoảng 25 mili giây. Vào lúc này, nhiều điểm mù của chiếc xe được bao phủ bởi hệ thống trên cơ sở. Dễ dàng hơn nhiều. Lte-v2x, một biến thể c ủa tiêu chuẩn tế bào đặc biệt được dùng cho trao đổi xe cộ và cấu trúc, và c-v2x có thể sử dụng tiêu chuẩn LTE (4G) và 5g mạng di động thương mại chuẩn. Dừng lại! Dừng lại! Dừng lại! Dừng lại! Dừng lại! Dừng lại! Dù chậm liên lạc chỉ là 25 mili giây, độ rộng băng khớp của nó rất thấp, mà hiện tại thì nó thuộc hàng trăm kB.s. Tuy nhiên, mạng thương mại 4G và 5g có độ rộng lớn hơn và độ rộng băng cao hơn nhiều (100mb/s for the lower line and 50mb/s for the upper Line). Tuy nhiên, tín hiệu của chúng chậm trễ rất lâu, và nó là một thách thức lớn với việc đưa ra quyết định thời gian thực trong việc tự động lái xe. làm ơn lưu ý rằng khi chiếc xe đang chạy với tốc độ 50km/h, nếu đường bị khô, khoảng cách điều khiển xe là 35m; Khi đường trơn, thì bãi đậu xe là một 41. Do đó, khoảng cách đo lường 250m được phép bởi cơ sở hạ cánh cung cấp rất nhiều phòng an toàn cho xe cộ. Ngày đầu tiên, trên đường chạy thử của chúng ta, khi trí thông tin của cơ sở cấu trúc được bật, tỉ lệ chia tải (phải được người lái an toàn kiểm so át) bị giảm xuống ít nhất là 90. Để nó có thể nâng cao hệ thống xe tự động trên tàu. The road triển khai trên một con đường công cộng ở Tô Châu được sắp xếp dọc theo một cây gậy xanh có radar, hai máy quay, một đơn vị liên lạc và một máy tính. Nó mở rộng phạm vi và sự bao quát của phương tiện tự động trên đường*96600;

! bung thử thách từ từ lớn {1 {}Việc thử nghiệm trên đường thử nghiệm cho ta biết hai điều. Ban đầu, do sự thay đổi liên tục các điều kiện giao thông trong suốt ngày, đơn vị tính to án cấu trúc được kiểm soát hoàn toàn trong giờ cao, nhưng về cơ bản thì không hoạt động trong giờ cao. Đây không phải là một tính năng sai lầm, vì nó giải thoát một nguồn tính toán khổng lồ bên lề cho các công việc khác, như là cải thiện hệ thống. Nó thực sự tốt nhất hệ thống, bởi vì cơ sở tưởng tượng của chúng tôi có thể dùng để thay đổi cái máy kiểm nhận thức của chúng tôi. Bằng cách kết hợp các máy tính nhàn rỗi và các lưu trữ dữ liệu cảm xúc, chúng tôi đã có thể cải thiện lợi nhuận mà không phải gánh nặng thêm cho đám mây. Nó rất khó để khiến người đồng ý xây dựng một hệ thống lớn, vì những điều bộ hứa của nó chỉ xuất hiện sau khi nó hoàn thành. Để giải quyết vấn đề này, chúng ta phải trải qua ba giai đoạn liên tiếp. Dễ tượng: đầu tiên: nâng cao độ lái tự động, xe sẽ nhập thông tin nhận thức bên cạnh xe và dữ liệu nhận thức bên đường để tăng cường an to àn cho việc lái tự động. Chiếc xe vẫn còn đầy những thiết bị tự động để lái. Dễ dàng hơn nhiều: xe hơi tự động lái. Trong giai đoạn này, xe có thể tải tất cả các công việc cảm biến đến cơ sở để giảm chi phí triển khai của mỗi xe.