1樓：創作者
車隊的運營模式，意味著長途駕駛中依靠跟隨前車的駕駛邏輯，就可以解決大部分的駕駛需求；因此自動駕駛功能無疑將提高貨車行駛的安全性；完全自動駕駛沒有使用場景限制，無需監控和控制，可實現全工況、全區域的自動駕駛，是汽車駕駛自動化系統研發的終極目標。
2樓：伽利略計劃
1、對於貨車司機來說他們在運輸途中往往一開就是十多個小時，司機疲勞駕駛的問題對於國內幾乎所有的貨車司機都是存在的，因此自動駕駛功能無疑將提高貨車行駛的安全性。2、自動駕駛能夠提高商用車安全性、經濟性，相對於乘用車，技術實現的難度也更低。
3樓：養桖蓮
對社會的價值也很高，比如公共運輸，實現自動駕駛不僅可以節省人力，還能避免危險，更大程度上保護了乘客們的安全。
全自動駕駛汽車有哪些
4樓：匿名使用者
目前市場上沒有可以自動駕駛的汽車。
自動駕駛汽車依靠人工智慧、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。整個過程看似簡單，實則十分複雜，一旦某個環節或系統出錯，其後果不堪設想。如何保障系統穩定執行是目前自動駕駛汽車面臨的最大瓶頸。
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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