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自动驾驶怎么模拟数据?是使用AI吗

  • 交通的复杂性在于环境构成的复杂性，以及交通参与者和可预期交通行为的不确定性。对交通场景进行多层次的细分与归类，能够成功地抽象出环境相对确定，以及交通参与者和预期行为均可以固化的模型。我们将目前有待数字化建设的交通场景按照城市道路、城市停车、桥隧、公路共四个大类（初步）细分出十三类场景及45个模型（非完备集）。针对每个场景模型，以全时、全域、全要素感知为建设目标，以必要、有效、集约为建设原则，分析对应场景模型下的交通问题，构建交通评价指标体系。

  • 车路协同系统中的几个构成要素包括智能车辆、高精地图、路侧感知，同时辅以V2X通信，边缘计算及云计算决策共同协作完成业务落地。我将其抽象为“车-路-况-信-策”五字诀。车：智能车辆本身具有动力控制系统以及环境感知系统，车辆行驶运行中自身的位置、速度、动力参数等称之为“车态”，而车载传感及AI完成车辆所处环境的组织构建，如前后车位置、障碍物、交通标识、信号灯状态灯称为“车辆所处情景”，简称“车景”。

  • 路：简单而言，就是高精地图，与我们日常交流中的路相对应，是一段时间内固化的交通通行基础，而数字化的路是车路协调系统呈现与决策的基础。况：单一时刻、场景的路侧感知系统获取到的交通参与者信息及整体交通状况描述，是实际交通过程中瞬时情况的数字映射。同一时刻不同空域场景境况的整体综合描述，构成全域交通资源的利用程度。同一场景在延续时域的境况序列中可以动态呈现周期内的交通效率。

主营业务：透过率检测仪,光纤光谱仪,反射率测试仪,光谱分析仪,积分球

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