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去地图化技术的工作原理

2023-07-09 12:26:00·  来源：汽车测试网  
　

A. 依赖多传感器融合感知


去地图化技术的工作原理首先依赖于多传感器融合感知。这些传感器包括但不限于激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、高清摄像头等。这些设备能够实时地、全面地收集车辆周围的环境信息，如物体的位置、速度、形状等，并将这些信息传输到车载的计算系统中。由于这些传感器各自有各自的优势和盲点，通过将它们的数据进行融合，能够得到更全面、更准确的环境感知结果。


B. 实时构建道路结构的重要性


实时构建道路结构是去地图化技术的另一关键环节。在没有高精地图的情况下，车辆需要依靠自身的感知设备和处理系统，实时地感知并理解周围的道路环境。通过对道路的几何结构、交通规则、交通信号等信息的实时解析和理解，车辆能够确定自身的位置和行驶方向，进行路径规划，从而实现自动驾驶。


C. 使用大规模神经网络进行路线优化


最后，去地图化技术还会利用大规模神经网络来进行路线优化。神经网络是一种模拟人脑工作方式的计算模型，它能够从大量的输入数据中学习和提取特征，用于解决复杂的问题。在自动驾驶中，神经网络能够从海量的道路环境数据中学习和理解各种驾驶场景，生成对应的驾驶策略。例如，理想汽车在其静态BEV网络中使用了大规模神经网络，用于实时感知并构建道路结构，以优化驾驶路径。

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