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无人驾驶汽车背后的科学

张贴者 史蒂夫 上四月5,2017 9:08:38上午

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行业专家正在定义使自动驾驶汽车成为现实和安全现实的方法。

大多数人在三个方面达成共识: 

技术数据

技术数据是从车辆上的多个传感器收集的所有数据,这些传感器解释儿童或动物,倒下的树枝和交通锥之间的差异,并指示汽车的向外决策和运动。数据量令人ing舌,而车辆计算机为了做出瞬间操纵决策而必须分析数据的速度更加难以掌握。像英特尔这样的CPU处理制造商都在竞相设计硬件组件以满足需求。人工智能应用程序将帮助车辆从以前的遭遇中学习,并应用立即学到的机动响应,从而减轻了车辆计算机的数据解释工作。 

社会和人群数据

其中包括的信息是对车辆周围世界连续收集的数据的汇总。 例如,您的日常通勤路线是一条预先编程的路线,将需要最少的CPU计算,从而为意外的交通状况释放了计算能力,从而使车辆的响应速度更快。基本上,社会和人群来源的数据可以在系统的人工智能部分中利用,以帮助车辆从以前的旅程中学习。 

个人资料

最后一部分是个人数据。这包括从座椅定位到机舱温度的偏好,再到个人乘客的音乐选择,应有尽有。车内的传感器可以监控乘客的行为,情绪和生物识别状态,以提高安全性。他们最终可能能够检测出轻微的生理问题,例如背痛或情绪问题,并通过座椅功能或改善情绪的音乐激活腰部按摩。 在有关该主题以及其他基于技术的主题的每篇文章中,我都迷上了前方的可能性。 我当然喜欢写它们。 我希望我们的读者能从中获得有益的信息。 

请记住,有关运输技术和供应链效率的最新信息,您可以随时通过以下途径与物流专业人员联系: 陆路交通系统.

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