自动驾驶软件

1. 华为申请“AUTOWARE”商标 或为未来自动驾驶软件新名称

根据此前的消息，华为的移动数据中心，包含标准化的系列硬件产品、智能驾驶操作系统AOS、VOS及MDC Core、配套工具链及车路云协同服务，支持组件服务化、接口标准化、开发工具化，满足车规级安全要求。

未来，华为的移动数据中心平台将支持软硬件解耦，前向兼容，支持L2+到L5级别自动驾驶技术的平滑演进。

2. 自动驾驶辅助系统（ADAS）

以车辆环境传感系统为依托，辅助驾驶操作系统有两种类型：预警系统和控制系统。
预警系统
包括正面碰撞预警系统（FCWS）、车道偏离预警系统（LDWS）、盲区预警系统（BSW）、驾驶员疲劳预警系统（DFM）、全景观测系统（MVCS）、胎压监测系统（TPMS）等；
控制系统
包括车道保持系统（LKAS）、自动停车辅助系统（PLA）、自动紧急制动系统（AEB）、自适应巡航系统（ACC）等。

3. 自动驾驶系统有哪些

如果你问的是一辆车的自动驾驶系统，那么可以大致分成车载和云端两大部分。
1.车载部分
传感系统：遍布车身的传感设备采集、接收数据，通过总线进行集成，再通过数据融合和智能分析处理，输出自动驾驶汽车所需的环境感知信息。
主控系统：由硬件部分的高性能车载集成计算平台和软件部分的智能车载操作系统组成。计算平台融合了传感器、高精度地图、V2X的感知信息进行认知和决策计算。智能车载操作系统融合了车内人机交互、运营服务商、内容服务商的数据，为乘客提供个性化服务，真正把智能车变成下一代移动智能入口终端。最后决策信息进入车辆总线控制系统，完成执行动作。
2.云端部分
自动驾驶车辆是一个具有高速移动属性的终端系统，需要云端大脑提供“智力”支持，完成数据存储、高精度地图数据采集、深度学习模型训练三大功能。

4. 聊一聊，辅助驾驶功能与自动驾驶有什么区别

驾驶辅助包括不少功能，其中比较有代表性的比如自适应定速巡航（也就是ACC），是用于定速跟车前进；又比如车道保持，能够将车辆保持在车道内行驶。这两者相结合就是最新的堵车驾驶辅助系统，在堵车环境中能够控制车辆的方向和走停。

而自动驾驶除了实现驾驶辅助的基本所有功能外，还可以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它事情。但是，驾驶员仍需要坐在车里，在自动驾驶系统尚未启动或者退出时控制车辆。而无人驾驶则可以没有驾驶员，完全的车辆自主驾驶。

“自动车道保持是一个驾驶辅助功能，会帮助车辆保持在行驶车道内，结合‘自适应巡航’的智能安全跟车，这会使长途驾驶更加轻松。当然，驾驶员仍需要观察周围情况，并且随时准备接管车辆。”

自动变更车道

“升级7.0版本后，Model S会使用各种措施，包括转向角度、转向率和速度来确定自动转向系统协助驾驶者在路上进行合适的操作，使驾驶变得更容易。在自动转向系统和交通感知巡航控制系统的控制下，车辆可以在原有车道保持速度。必须强调的是，驾驶者在启用自动转向系统时，手不能离开方向盘。”

“

5. 自动驾驶 硬件+软件最低多少钱

自动驾驶目前还很不成熟，成本很高，目前价格在 1000万人民币以上，都是实验级别的。
自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。
2014年12月中下旬，谷歌首次展示自动驾驶原型车成品，该车可全功能运行。
2015年5月，谷歌宣布在加利福尼亚州山景城的公路上测试其自动驾驶汽车.

6. 汽车无人驾驶，自动驾驶怎么实现用什么设计工具或者软硬件

无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。具体包括 中远距离雷达，摄像头，GPS 等。
技术实现其实和高级辅助驾驶ADAS接近
目前特斯拉，宝马等厂商的无人驾驶采用的是 英伟达 Nvidia DrivePX2硬件平台

7. 特斯拉重新开发自动驾驶系统 嫌弃老软件性能不足

近日，特斯拉的狂人CEO马斯克又在推特发出狂言表示，目前特斯拉正在对Autopilot自动驾驶进行重新开发，同时新的软件对3D地图进行支持，使得整个自动驾驶系统可以获得更大的提升。另外，新系统还会提供一些意想不到的新功能。马斯克还说，新的软件将会在2-4个月内发布，不过按照汽车产业的逻辑，新功能需要经过一段长时间安全认证才能装车使用。

其实现在Autopilot软件的算法主要针对自动驾驶2.0或2.5硬件进行开发，基本上把硬件的性能压榨至极致，随着自动驾驶的要求提高和大范围普及后，老版本的软件跟不上时代的部分，同时也无法发挥3.0硬件的实力，所以特斯拉迫不及待去开发新一代软件，而强化自动驾驶领先的地位。预计新Autopilot软件支持停车场绘图，使得车辆可以实现全自动代客泊车，同时还能对道路坑洞进行识别，并合理规避。

对于特斯拉要研发新的Autopilot，我真的是又惊又喜，一方面欢喜是自动驾驶系统又会迈进另外一个更高的层次，另一方面担心新系统研发出来之后，会发生更多因为自动驾驶的交通事故。人类对于自动驾驶需要循序渐进认识，特别是在中国。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

8. 请问一下，我国有哪些自动驾驶平台

1.谷歌TPU

谷歌的TPU（Tensor Processing Unit，张量处理单元）起初是计算神经网路的专用芯片，目前正在研发第四代，将采用 7纳米制程，每秒矩阵乘法相当于2万多亿次浮点运算，相比同期的CPU和GPU，能够提供更高的性能。Waymo作为谷歌的姊妹公司，使用TPU进行训练，但是公开信息上显示，Waymo实车上采用的却是英特尔的Xeon处理器。

地平线公司2019年发布了国内第一款车规级AI芯片，之后征程2、征程3在长安、理想、长城、上汽等多家自主品牌车企的20+款车型上实现了前装量产。最新发布的征程5系列单颗芯片AI算力最高可达128Tops，主要面向L4高级别自动驾驶。地平线在2021年4月与造车新势力理想汽车达成深度合作，将为理想汽车提供高性能的智能计算平台。

除此之外，特斯拉、德州仪器、黑芝麻等一批企业也在从事芯片平台的设计，并有对应的计算平台发布，限于篇幅，不再一一进行介绍。

9. 新一代小鹏汽车自动驾驶辅助系统有什么黑科技

小鹏汽车XPILOT自动驾驶系统通过自研的AI视觉解决方案，进行车内智能座舱和车外环境感知的功能落地，拥有业内首个支持多张人脸登陆及启动的face ID系统、业内首批基于视觉方案的疲劳/分神预警系统、业内首批关注驾驶员健康的智能座舱、业内领先的基于视觉方案的车外环境感知等差异化优势。

10. 全球自动驾驶汽车硬件和软件最新技术总结（2020）

进入到2020年，自动驾驶技术走到了需要规模商业化证明技术价值的时候。

不管是封闭或半封闭场景的矿区、港口和园区，还是公开道路的RoboTaxi、RoboTruck等，技术都是自动驾驶在不同场景商业化的基础。

本报告覆盖了自动驾驶汽车所需要的感知、定图与定位、传感器融合、机器学习方法、数据收集与处理、路径规划、自动驾驶架构、乘客体验、自动驾驶车辆与外界交互、自动驾驶对汽车部件的挑战（如功耗、尺寸、重量等）、通讯与连接（车路协同、云端管理平台）等技术领域的讨论，并且提供相应的各自动驾驶公司的实施案例。

本报告是由美国、中国、以色列、加拿大、英国等全球不同国家和地区的自动驾驶专家，针对自动驾驶技术的硬件和软件技术，进行的全面阐述，方便各位读者能够从技术角度，了解最新的技术动态，从而全面了解自动驾驶汽车。

本报告的案例大多数来自汽车领域，这也是目前自动驾驶行业最火热的应用场景，但是，服务个人出行的汽车并不是自动驾驶技术影响深远的行业，其他的行业，如公共交通、货运、农业、矿业等领域，也同样是自动驾驶技术应用的广泛天地。

RNN——当处理诸如视频之类的时间信息时，RNN是强大的工具。在这些网络中，先前步骤的输出作为输入被馈送到网络中，从而使信息和知识能够持久存在于网络中并被上下文化。

DRL——将深度学习（DL）和强化学习相结合。DRL方法使软件定义的“代理”可以使用奖励功能，在虚拟环境中学习最佳行动，以实现其目标。这些面向目标的算法学习如何实现目标，或如何在多个步骤中沿特定维度最大化。尽管前景广阔，但DRL面临的挑战是设计用于驾驶车辆的正确奖励功能。在自动驾驶汽车中，深度强化学习被认为仍处于早期阶段。

这些方法不一定孤立地存在。例如，特斯拉（Tesla）等公司依靠混合形式，它们试图一起使用多种方法来提高准确性并减少计算需求。

一次在多个任务上训练网络是深度学习中的常见做法，通常称为多任务训练或辅助任务训练。这是为了避免过度拟合，这是神经网络的常见问题。当机器学习算法针对特定任务进行训练时，它会变得非常专注于模仿它所训练的数据，从而在尝试进行内插或外推时其输出变得不切实际。

通过在多个任务上训练机器学习算法，网络的核心将专注于发现对所有目的都有用的常规功能，而不是仅仅专注于一项任务。这可以使输出对应用程序更加现实和有用。

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