1樓：大樹苗
應該應用在快遞行業，還有就是醫學行業，因為這些崗位上的人，他們平時工作特別辛苦，如果能夠代替他們的人力，就可以有很大的便利。
2樓：文謂菊
自動駕駛應該會最先運用在貨運和公共運輸工具上，這樣可以減少人工成本的支出 ，會帶來全新無人駕駛的時代。
3樓：你真的好嘛
將最先應用快遞行業啊，將最大化的節省資源，可以更快速，智慧型，系統化的幫人們送達。
自動駕駛汽車涉及哪些技術
4樓：上海萬通職業學校
1、感測器技術：自動駕駛汽車。
上，前後左右裝有認識周圍環境、道路、交通狀況的各種感測器。光學攝像頭包括單攝像頭、多攝像頭，都卜勒雷達。
包括短距離雷達、遠距離雷達，還有雷射雷達。
就是車頂上那個旋轉的機器，gps定位裝置，等等，構成汽車認識環境的眼睛。
2、晶元技術：也就是能夠處理多個感測器採集的資料，並能整合的類似小計算機的超級晶元，使汽車的「總計算機」體積、成本大為減小，並能應用於汽車成為可能。否則汽車裡將沒有人坐的地方、老百姓也買不起這些龐大計算機群的汽車。
3、作業系統：計算機控制系統將處理結果與操作硬體結合起來，實現加速減速、剎車停車、變向避讓，以及人機對話等等。無人駕駛汽車。
具備了替代人工操縱的能力。
4、網路技術：無人駕駛汽車要能上路，必須具備與網際網絡、區域網聯絡和識別功能，包括車與車的聯絡對話、車與衛星通訊、車與天氣預報。
的聯絡、車與交通指揮網的聯絡，才能正確識別和選擇道路、正確服從交通警察。
的指揮、正確決定通過交叉路口、正確避讓危險和安全行車。
自動駕駛級別。
l0：車輛完全由駕駛員掌控，駕駛員擁有絕對控制權，且車上不存在任何的自動駕駛技術，l1駕駛員依然需要去駕駛車輛，只不過出現了像acc自適應巡航。
等安全系統，對駕駛員的駕駛起到乙個輔助的作用，手不得離開方向盤。
眼不得離開周圍路況。
l2來到l2這個級別，自動駕駛技術就可短暫接管一些駕駛任務，眼和手可短暫獲得休息，但是仍需做好隨時接管駕駛任務的準備，時刻準備著，因為還不足以應對變化的交通路況。
l3來到l3這個級別，在某種意義上就可以算作自動駕駛，也可以把這個級別稱為真正自動駕駛的開端。駕駛員可以將手離開方向盤，腳離開踏板。
l4第4等級可以說是真正意義上的自動駕駛，不需要駕駛員隨時接管，也不需要駕駛員的干預，你只需要坐在駕駛席上做自己想做的事，剩下的一切交給技術就好了。
自動駕駛可以應用在什麼領域
5樓：太平洋汽車網
太平洋汽車網】自動駕駛汽車的設計製造面臨著諸多挑戰，如今，各大公司已經廣泛採用機器學習尋找相應的解決方喊模喚案。汽車中的ecu（電子控制單元）已經整合了感測器資料處理，如何充分利用機器學習完成新的任務，變得至關重要。潛在的應用包括將汽車內外感測器的資料進行融合，藉此評估駕駛員情況、進行駕駛場景分類。
車載資訊娛樂系統所執行的應用，能從感測器資料融合系統中獲取資料。舉個例子，如果系統察覺駕駛員發生狀況，有能力把車開到醫院。基於機器學習的應用，還包括對駕駛員的語言和手勢識別以及語言翻譯。
相關的演算法被分類為非監督和監督演算法。它們兩者的區別在於學習的方式。
監督學習演算法使用訓練資料集學習，並且能夠持續學習直到達到設定的置信水平（最小化出錯概率）。監督學習演算法分為迴歸、分類和異常檢測以及資料降維。
無監督學習演算法，則嘗試挖掘有限資料的價值。這意味著，演算法會在可用資料內建立關係，以檢測模式或者將資料集分成子類（取決於之間的相似度）。從廣義上，無監督演算法可以可分為關聯規則學習和聚類。
增強學習演算法是另外一種機器學習演算法，介於非監督學習和監督學習之間。對於所有訓練的例子，監督學習中有目標標籤，無監督學習中卻完全沒有標籤。強化學習有延遲的、稀疏的標籤——未來的獎勵。
根據這些獎勵，智慧型體學習做出恰當行為。去理解演算法的侷限性和優點鄭凱，開發更加高效的學習演算法，是增強學習的目標。增強學習可以解決大量實際應用，從ai的問題到控制工程或操作研究——所有這些都與開發自動駕駛汽車相關。
這可以被分為間接學習和直接學習。
在獨自動駕駛汽車上，機器學習演算法的乙個主要任務是持續渲染周圍的環境，以及**可能發生的變化。這些任務可以分為四個子任務：目標檢測目標識別或分類目標定位運動**機器學習演算法可以簡單地分為4類：
決策矩陣演算法、聚類演算法、模式識別演算法和迴歸演算法。可以利用一類機器學習演算法來完成兩個以上的子任碼渣務。例如，迴歸演算法能夠用於物體定位和目標識別或者是運動**。
決策矩陣演算法決策矩陣演算法系統地分析、識別和評估資訊集和值之間關係的表現。這些演算法主要用於決策。車是否需要剎車或者左轉都是基於演算法根據識別、分類和**物件的下乙個動作給出的置信水平。
矩陣決策演算法由各種獨立訓練的決策模型組合而成。
圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）
自動駕駛主要有哪些應用領域
6樓：南哥說車
現階段自動駕駛主要用於一些限定和低速場景，比如物流配送、共享出行、公共運輸、環衛作業、港口碼頭、智慧型礦山、無人零售等領域。自動駕駛是汽車產業與人工智慧、高效能運算、大資料、物聯網等新一代資訊科技以及交通出行、城市管理等多領域深度融合的產物。 <
現階段自動駕駛主要用於一些限定和低速場景，比如物流配送、共享出行、公共運輸、環衛作業、港口碼頭、智慧型礦山、無人零售等領域。自動駕駛是汽車產業與人工智慧、高效能運算、大資料、物聯網等新一代資訊科技以及交通出行、城市管理等多領域深度融合的產物，對降低交通擁堵、事故率，幫助城市構建安全、高效的未來出行結構，對汽車產業變革，以及城市交通規劃具有深遠的影響。
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