自动驾驶需要应付哪些场景（自动驾驶场景定义）

今天给各位分享自动驾驶需要应付哪些场景的知识，其中也会对自动驾驶场景定义进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、5g-v2x中,实现与自动驾驶相关的应用场景有以下哪些?
• 2、电动汽车的自动驾驶真的能放开双手吗？有什么依据呢？
• 3、自动驾驶可以应用在什么领域
• 4、自动驾驶标准场景库的构建与管理
• 5、自动驾驶即将来临，最先应用在哪些行业？
• 6、交通部拟规定鼓励自动驾驶汽车从事客运经营，有哪些合适的应用场景？

5g-v2x中,实现与自动驾驶相关的应用场景有以下哪些?

5g-v2x中,实现与自动驾驶相关的应用场景有：

1、典型业务场景

目前主要围绕四种典型业务场景：

1） 车辆编队（Platoonning)

2） 远程驾驶（Remote driving)

3）高级驾驶（Advanced Driving）

4）扩展传感器（Extended Sensor )

2、车辆编队场景

车辆编队 即 一组车辆按照一定的排列方式安全行驶；利用5G大带宽、低时延，实现车与车、车与云端网络以及车与基础实施之间海量数据的实时交互及状态信息分享，大大提高车辆行驶效率、最大化公路吞吐量、降低车辆能耗、提高车辆行驶安全和舒适性。

（5G）NR-V2X通信技术将使车队管理更加科技化、智能化、人性化。

3、远程驾驶场景

远程驾驶系统充分应用了5G低时延、大带宽和高可靠性的网络特性，集成5G通信、车-路-云协同、云计算、自动控制等相关技术，可为用户实现通过远程智能驾驶平台对远端车辆的全向监控和智能远程控制，其系统包括数据交互与控制、网络传输以及控制和平台三部分。

在复杂环境条件下，驾驶员远程代替无人驾驶车做出决策，提供无人车的安全性和可靠性，实现复杂路况下的行驶，减少交通事故和人员伤亡。例如 在灾区（提高营救效率）、高危路段（提高通行效率）、在矿山、油田等生成区域（远程驾驶代替工人完成作业，减少人员伤亡）。

4、高级驾驶（协同自动驾驶）场景

5G车联网将成为自动驾驶的强势辅助，促使车厂和互联网公司从以往的单车智能模式逐步延伸到“单车智能+ 车联网”协同工作的模式。协同驾驶 车联网发展的最高级阶段，车辆无需方向盘完全依靠车内和云端中央控制器进行协同决策和控制，实现车与车、车与道路基础实施的实时通信，更好感知车、人、路的状态。

5、传感器信息共享场景

传感器信息共享是指车辆与车辆、车辆与道路基础实施以及车辆与云端网络实现实时信息交互（包括图片、视频等大容量信息），这些数据的交互等效于扩展了车辆传感 器的探测范围，从而使车辆增强了对自身环境的感知能力，并使车辆对周边情况能有更全面的了解。

电动汽车的自动驾驶真的能放开双手吗？有什么依据呢？

电动汽车的自动驾驶无法真正意义上解放双手，因为自动驾驶与无人驾驶还是存在着一定的距离。自动驾驶只是除了实现驾驶辅助的基本所有功能外，允许驾驶员将注意力从交通情况和控制车辆中解放出来做其他事情，但是驾驶员仍然需要坐在车里应对一些意外情况。

现在的时代是一个高速发展的时代，人们在驾驶车辆的过程中也会出现一些意外事故，自动驾驶，无人驾驶智能驾驶等各种观念也是随之而来，不过如果真要想实现无人驾驶或者自动驾驶的话，还有很多技术上的东西需要突破，无论是车道偏离预警还是前向防碰撞预警等都是非常常见的功能，但是无法真正意义上解放人们的双手。

自动驾驶是什么概念？

自动驾驶是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车，自动驾驶与无人驾驶在概念上还存在着极大的差距，自动驾驶的概念就是驾驶员需要分散一部分精力在驾驶车辆的过程中无人驾驶则可以彻底解放人们的双手，不过无论是自动驾驶还是无人驾驶，在技术上都需要一定的突破，希望每个人都能够拭目以待。

驾驶车辆还有哪些事情需要注意？

对于一些汽车的辅助功能，目前已经完全可以使用，不过需要注意的是自动驾驶汽车的能力是流动性的，如果没有遇到一些场景，则会降级为有条件的自动化，一定意义上来说，系统只能完全识别出直线，弯道，红绿灯，限速路牌以及路上行人乃至猫狗等各种环境，不过需要注意的是观察环境和驾驶操作都需要驾驶员来引起注意。

自动驾驶车辆的过程中还有哪些事情需要引起重视？

汽车在自动驾驶的过程中，如果遇到极端天气的话，则需要驾驶人员必须对系统的请求作出决策，在其他情况下系统可以独自应付自动驾驶，这就是高度自动化驾驶，因此我们在生活中也应该及时了解各种层级，从而作出应对之策。

自动驾驶可以应用在什么领域

【太平洋汽车网】自动驾驶汽车的设计制造面临着诸多挑战，如今，各大公司已经广泛采用机器学习寻找相应的解决方案。汽车中的ECU（电子控制单元）已经整合了传感器数据处理，如何充分利用机器学习完成新的任务，变得至关重要。潜在的应用包括将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类。

车载信息***系统所运行的应用，能从传感器数据融合系统中获取数据。举个例子，如果系统察觉驾驶员发生状况，有能力把车开到医院。基于机器学习的应用，还包括对驾驶员的语言和手势识别以及语言翻译。相关的算法被分类为非监督和监督算法。它们两者的区别在于学习的方式。

监督学习算法使用训练数据集学习，并且能够持续学习直到达到设定的置信水平（最小化出错概率）。监督学习算法分为回归、分类和异常检测以及数据降维。

无监督学习算法，则尝试挖掘有限数据的价值。这意味着，算法会在可用数据内建立关系，以检测模式或者将数据集分成子类（取决于之间的相似度）。从广义上，无监督算法可以可分为关联规则学习和聚类。

增强学习算法是另外一种机器学习算法，介于非监督学习和监督学习之间。对于所有训练的例子，监督学习中有目标标签，无监督学习中却完全没有标签。强化学习有延迟的、稀疏的标签——未来的奖励。

根据这些奖励，智能体学习做出恰当行为。去理解算法的局限性和优点，开发更加高效的学习算法，是增强学习的目标。增强学习可以解决大量实际应用，从AI的问题到控制工程或操作研究——所有这些都与开发自动驾驶汽车相关。这可以被分为间接学习和直接学习。

在独自动驾驶汽车上，机器学习算法的一个主要任务是持续渲染周围的环境，以及预测可能发生的变化。这些任务可以分为四个子任务：目标检测目标识别或分类目标定位运动预测机器学习算法可以简单地分为4类：决策矩阵算法、聚类算法、模式识别算法和回归算法。可以利用一类机器学习算法来完成两个以上的子任务。例如，回归算法能够用于物体定位和目标识别或者是运动预测。

决策矩阵算法决策矩阵算法系统地分析、识别和评估信息集和值之间关系的表现。这些算法主要用于决策。车是否需要刹车或者左转都是基于算法根据识别、分类和预测对象的下一个动作给出的置信水平。矩阵决策算法由各种独立训练的决策模型组合而成。

（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

自动驾驶标准场景库的构建与管理

参照德国Pegasus的分类方法，业界一般将自动驾驶场景分为三类： 功能场景 、 逻辑场景 、 具体场景 。

从功能场景到具体场景，内容不断细化，场景的数量也不断增加，

功能场景 可根据相关的标准划分，如下图：

测试用例库包含：静态场景文件、动态场景文件和测试用例描述表

测试用例表

自动驾驶即将来临，最先应用在哪些行业？

目前的自动驾驶技术在一些场景中已经有了一些应用。例如，在我们看到的新闻中，某公园用无人车接送等，事实上，这种自动驾驶车是可以投入这种公园的应用，因为它有规定的行驶路线，在行驶过程中有规定的环境，有规定的停车时间。另外，在高速公路上自动驾驶，如果前面有车，瞄准的方式也可以实现与前面车的固定距离。这种高速公路模式的自动驾驶也是比较成熟的技术。很多车辆在高速条件下平稳巡航，其实是类似的事情。

从上面可以看到，自动驾驶技术的情况下，场景相对固定，有参考对象，有准确的地图，突发情况少，自动驾驶技术已经得到了比较好的应用。甚至在目前的辅助驾驶系统中，也有视觉上看到红灯和车道线，帮助他们刹车，帮助他们不要闯红灯的技术等。(阿尔伯特爱因斯坦，北上广深)。

想要自动驾驶技术普及的困难主要在于在任何场景下的适应性。例如，在比较混乱的道路上没有准确的地图，信号灯已经坏了，下一条车道也不明显。对自动驾驶系统的输入特别少，不知道该怎么行动。这种场面不多，但车辆行为出现一些差池，就是车毁坏人的情况。所以自动驾驶技术首先在比较固定的场景和简单的应用程序中落地。全方位代替人的自动驾驶技术可能需要很长时间，更多的是辅助驾驶技术的落地，成为人们的新辅助。

在日剧城市化的世界，自动驾驶技术能提高交通流畅度、降低事故发生概率、提升生活品质。汽车作为传统交通模式中的一员，是我们未能充分利用的资产，一般人每天只开1-2小时，而未来交通模式由按需出行的电动自动驾驶车辆组成，汽车作为服务工具应用于我们想要它出现的任何地方，升级换代自动汽车有助于加速模式转变，不久的将来，我们会亲眼目睹如此有效的模式诞生，从“拥有硬件”向“享受由硬件所产生的效用”所转化。

交通部拟规定鼓励自动驾驶汽车从事客运经营，有哪些合适的应用场景？

自动驾驶技术一直以来都是人们非常想拥有的，但从目前的一些情况来看好像不太成熟，因为特斯拉的自动驾驶事件发生了太多的事故，让人们都开始害怕自动驾驶这几个字眼了。但是交通部门呢又非常的鼓励自动驾驶汽车从事客运经营，比如说公交车等等，这就像自动驾驶这个技术，再一次的登上了热搜，而且很多人都是质疑这样的一个技术，到底成不成熟，如果发生了意外，那么全车的人都将会失去宝贵的生命。

我们先不讨论自动驾驶的安全性能，我们先来说说这些自动驾驶汽车从事客运经营有哪些合适的场景？这些场景还是比较少的，因为自动驾驶技术可能官方还不是很有把握，就是在道路比较正常的情况，没有多余的车辆，像这样的一个环境下才可以实施安全的自动驾驶，并且这个应用场景会应用到公交车和出租上，只不过有多少人敢去乘坐的话，那这个问题就有待考究了。

我认为这是国家所推出的自动驾驶汽车，应该是没有多大问题的，我们可以完全相信国家，那如果说这次的客运经营实现了无人驾驶，会不会就意味着我们国家对于自动驾驶的技术是全国最领先的呢？我想一定是这样的，因为从全世界范围来看自动驾驶，技术都不完美，就连特斯拉这么一个巨头的自动驾驶技术都是很鸡肋的。

但是总的来说，我们在面对自动驾驶的时候，一定要理性的对待这件事情，该系的安全带一定要系好。这也不是我不看好自动驾驶技术，完全是因为他确实给人的一些体验不是很好，也很期待这一次的客无人驾驶能够给人们带来一个很好的体验。

自动驾驶需要应付哪些场景的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于自动驾驶场景定义、自动驾驶需要应付哪些场景的信息别忘了在本站进行查找喔。