1. 첫째, 심화 학습은 복잡한 환경 정보를 식별하고 이해하는 데 사용할 수 있는 인간 뇌 신경망을 시뮬레이션하는 기계 학습 방법입니다. 자동운전 자동차에서 심도 있는 학습은 도로 표지판, 행인, 기타 차량을 식별하고 그들의 행동을 예측하는 데 사용될 수 있다.
2. 둘째, 컴퓨터 비전은 기계가 세상을 "보고" 이해할 수 있게 하는 기술이다. 오토매틱 자동차에서는 컴퓨터 비전을 사용하여 목표를 감지 및 추적하고 환경의 3D 구조를 이해할 수 있습니다.
셋째, 센서 융합은 다양한 유형과 소스의 센서 데이터를 통합하고 처리하는 기술입니다. 자동운전 자동차에서 센서 융합은 더욱 포괄적이고 정확한 환경 정보를 제공하여 시스템의 안정성과 신뢰성을 높일 수 있다.
마지막으로, 제어 시스템은 자동차 운행을 통제하는 핵심 기술이다. 자동운전 자동차에서 제어 시스템은 심도 있는 학습과 컴퓨터 시각 결과, 센서 융합 데이터에 따라 운전 전략을 개발하고 시행해야 합니다.
자동운전차의 역할
1. 보안 강화: 자동운전차는 첨단 센서와 알고리즘을 통해 실시간으로 주변 환경을 감지하고 운전자 피로, 과실, 운전 기술 저하 등 인적 요소로 인한 사고를 줄일 수 있다. 자동운전차는 인간 운전자보다 안전하고 사고율도 낮은 것으로 집계됐다.
2. 효율성 향상: 자동운전은 효율적인 노선 계획과 최적화를 실현하여 혼잡과 낭비를 줄일 수 있다. 또한 스마트 스케줄링과 카풀 시스템을 통해 차량 활용도를 높여 차량 수에 대한 수요를 줄일 수 있습니다.
3. 여행이 편리하다: 운전하지 않거나 나이, 건강 등으로 운전하지 않는 사람들에게 자동운전차의 출현은 그들에게 여행의 편리함을 제공한다. 그들은 다른 사람들처럼 자유롭게 여행하고, 일하고, 쇼핑하거나, 오락을 할 수 있다.
4. 혁신 촉진: 자동운전차의 발전은 많은 신기술과 상업모델 (예: 고정밀 지도, 차간 통신, 지능형 교통시스템) 을 탄생시켰다. 이러한 기술과 시스템은 미래의 도시 계획과 교통 관리를 위한 새로운 솔루션을 제공할 것이다.
5. 탄소 배출 감소: 자동운전차도 탄소 배출을 줄이는 데 도움이 된다. 자동 운전 자동차는 지능형 스케줄링 및 주행 경로 최적화를 통해 불필요한 유휴 속도와 혼잡을 줄여 연료 소비와 탄소 배출을 줄일 수 있습니다.