自动驾驶汽车与智能机器人比较
自动驾驶是目前比较火的方向,我自己也是做智能机器人运动控制的,这里在这里将两者比较下,可能也没什么可比性。
一:感知
自动驾驶传感器包括:
1. 车身运动状态传感器:速度传感器,角度传感器,惯性导航,全球定位系统
2. 环境感知传感器: 激光雷达,超声波,摄像头,毫米波雷达,V2X
3. 驾驶员监测传感器:摄像头,生物电传感器
室外智能机器人传感器包括:
1. 车身运动传感器:速度传感器,惯性导航,全球定位系统
2. 环境感知传感器: 超声波,(摄像头,毫米波雷达,激光雷达)后三个还是可选择状态
二:认知
自动驾驶需识别出人,车,动物,轨道线,交通灯,交通标志等
室外机器人只需要识别边界,墙壁还是路或者还是路牙。
可以看出认知方面,室外机器人还是相对简单,现在使用的方法有深度学习,图像识别等。而自动驾驶需要数据融合后再去做深度学习和图像识别这些事情,显然自动驾驶的难度高很多。
三:规划决策和控制
自动驾驶需要路径规划,轨迹规划,然后进行控制,控制分为横向控制和纵向控制。
室外机器人需要路径规划,建图,分区,控制。
自动驾驶虽然还没有实现,但是高级辅助驾驶(ADAS)已经存在,像自适应巡航(ACC)和车道线保持(LKA)已经应用在某些车上。室外割草机器人利用GPS实现路径规划,或者用IMU已经能够实现路径规划,这样可以提高割草效率。
自动驾驶的相关技术总体来说比室外割草机是高出一个维度的。就市面上的技术来说,室外割草机遇到的技术问题都可以解决。但是自动驾驶和割草机都会遇到一个问题,那就是成本的问题。利用贵的精确的设备,大家都可以做出来。但是由于成本的限制,导致了传感器本身的误差会比理想情况大,这给融合和规划带来很大的挑战。
自动驾驶数据融合的趋势估计有两方面:1.融合算法得到大的提升,输出的结果接近于真实情况;2.同样的价钱,传感器的精度提高一个数量级或者更多数量级。
最后说一句,我觉得融合方面真正的人才挺少的。
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