人工智能怎么改变自动刹车(2023年最新分享)

导读：本篇文章新媒号来给大家介绍有关人工智能怎么改变自动刹车的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。

什么是自动刹车

“自动刹车系统”是指通过飞机电动刹车以减缓速度防止冲出跑道的刹车系统。在飞行员准备降落时设置自动刹车系统的档数。档数由飞机/跑道情况进行判断。一般最大自动刹车档位（Auto MAX)对轮胎伤害太大，只有在紧急情况时才会使用。

刹车系统的原理是制造出巨大的摩擦力，将车辆的动能转化为热能。众所周知，能量既不会凭空产生，也不会凭空消失，它只能从一种形式转化为其他形式，或者从一个物体转移到另一个物体，在转化或转移的过程中，能量的总量不变。汽车在加速过程中把化学能转化成热能和动能，刹车时刹车系统又将汽车的动能转化成热能散发到空气中。

一辆车从静止加速到时速100公里可能需要10秒钟，但从时速100公里刹车到静止可能只需要XX秒而已，可见刹车系统承受着巨大的负荷。从另一个角度来说，如果你想体验超级跑车的加速快感，用普通家用车也可以，只不过你需要反过来坐着并且是在急刹车中体验到。

扩展资料：

制动总泵需要管路连通到每个刹车卡钳上，我们可以看到从刹车总泵上伸出的几根黑色管，这些管道都是金属材质的，原因很简单，金属没什么弹性，不会因为液体的压强增大而扩张，保证制动力的传递。

但是在管路的尽头也就是车轮附近却不得不采用软管，因为在行驶过程中车辆悬挂总是不断的在做相对于车身的运动，一般家用车都采用橡胶材质软管。从刹车效果角度来看，软管终究不是最理想的，因此很多后期刹车改装中都采用所谓的”钢喉“，当然钢喉也不是传统的钢管，它的内部依然是橡胶管，而外表套上钢线编织管，提升耐高压性能。

生活中的人工智能之无人驾驶

姓名：陈心语  学号：21009102266 书院：海棠1号书院

转自： 人工智能在自动驾驶技术中的应用 - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com)

【嵌牛导读】本文介绍了人工智能在无人驾驶方面的应用。

【嵌牛鼻子】人工智能运用于无人驾驶。

【嵌牛提问】人工智能在无人驾驶方面中有什么运用呢？

【嵌牛正文】

随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。

自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。

本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。

人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。

1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。

五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。

人工智能在自动驾驶技术中的应用概述

人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机视觉和自然语言理解等各方面的突破，使得许多曾是天方夜谭的应用成为可能，无人驾驶汽车就是其中之一。作为人工智能等技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。目前，人工智能在汽车自动驾驶技术中也有了广泛应用。

自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，它是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统， 它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术, 是典型的高新技术综合体。

这种汽车能和人一样会“思考” 、“判断”、“行走” ，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆 。 按照 SAE （美国汽车工程师协会）的分级，共分为：驾驶员辅助、部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶五个层级。

第一阶段：驾驶员辅助 目的是为驾驶者提供协助，包括提供重要或有益的驾驶相关信息，以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。现阶段大部分ADAS主动安全辅助系统，让车辆能够实现感知和干预操作。例如防抱死制动系统（ABS）、电子稳定性控制（ESC）、车道偏离警告系统、正面碰撞警告系统、盲点信息系统等等，此时车辆是能够通过摄像头、雷达传感器获知周围交通状况，进而做出警示和干预。

第二阶段：部分自动驾驶 车辆通过摄像头、雷达传感器、激光传感器等等设备获取道路以及周边交通信息，车辆会自行对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支援，在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预，其他操作交由驾驶员，实现人机共驾，但车辆不允许驾驶员的双手脱离方向盘。例如自适应巡航控制（ACC）、车道保持辅助系统（LKA）、自动紧急制动（AEB）系统、车道偏离预警（LDW）等。

第三阶段：有条件自动驾驶 由自动驾驶系统完成驾驶操作，根据路况条件所限，必要时发出系统请求，必须交由驾驶员驾驶。

第四阶段：高度自动驾驶 由自动驾驶系统完成所有驾驶操作，根据系统请求，驾驶员可以不接管车辆。车辆已经可以完成自动驾驶，一旦出现自动驾驶系统无法招架的情形，车辆也可以自行调整完成自动驾驶，驾驶员不需要干涉。

第五阶段：完全自动驾驶 自动驾驶的理想形态，乘客只需提供目的地，无论任何路况，任何天气，车辆均能够实现自动驾驶。这种自动化水平允许乘客从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动，在任何时候都不需要对车辆进行监控。

自动驾驶的实现

车辆实现自动驾驶，必须经由三大环节：

第一，感知。 也就是让车辆获取，不同的系统需要由不同类型的车用感测器，包含毫米波雷达、超声波雷达、红外雷达、雷射雷达、CCD \\CMOS影像感测器及轮速感测器等来收集整车的工作状态及其参数变化情形。

第二，处理。 也就是大脑将感测器所收集到的资讯进行分析处理，然后再向控制的装置输出控制讯号。

第三，执行。 依据ECU输出的讯号，让汽车完成动作执行。其中每一个环节都离不开人工智能技术的基础。

人工智能在自动驾驶定位技术中的应用

定位技术是自动驾驶车辆行驶的基础。目前常用的技术包括 线导航、磁导航、无线导航、视觉导航、导航、激光导航等。

其中磁导航是目前最成熟可靠的方案,现有大多数应用均采用这种导航技术。磁导航技术通过在车道上埋设磁性标志来给车辆提供车道的边界信息,磁性材料具有好的环境适应性,它对雨天,冰雪覆盖,光照不足甚至无光照的情况都可适应,不足之处是需要对现行的道路设施作出较大的改动,成本较高。同时磁性导航技术无法预知车道前方的障碍,因而不可能单独使用。

视觉导航对基础设施的要求较低,被认为是最有前景的导航方法。在高速路和城市环境中视觉方法受到了较大的关注。

人工智能在自动驾驶图像识别与感知中的应用

无人驾驶汽车感知依靠传感器。目前传感器性能越来越高、体积越来越小、功耗越来越低，其飞速发展是无人驾驶热潮的重要推手。反过来，无人驾驶又对车载传感器提出了更高的要求，又促进了其发展。

用于无人驾驶的传感器可以分为四类：

雷达传感器

主要用来探测一定范围内障碍物（比如车辆、行人、路肩等）的方位、距离及移动速度，常用车载雷达种类有激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。激光雷达精度高、探测范围广，但成本高，比如Google无人车顶上的64线激光雷达成本高达70多万元人民币；毫米波雷达成本相对较低，探测距离较远，被车企广泛使用，但与激光雷达比精度稍低、可视角度偏小；超声波雷达成本最低，但探测距离近、精度低，可用于低速下碰撞预警。

视觉传感器

主要用来识别车道线、停止线、交通信号灯、交通标志牌、行人、车辆等。常用的有单目摄像头、双目摄像头、红外摄像头。视觉传感器成本低，相关研究与产品非常多，但视觉算法易受光照、阴影、污损、遮挡影响，准确性、鲁棒性有待提高。所以，作为人工智能技术广泛应用的领域之一的图像识别，也是无人驾驶汽车领域的一个研究热点。

定位及位姿传感器

主要用来实时高精度定位以及位姿感知，比如获取经纬度坐标、速度、加速度、航向角等，一般包括全球卫星定位系统（GNSS）、惯性设备、轮速计、里程计等。现在国内常用的高精度定位方法是使用差分定位设备，如RTK-GPS，但需要额外架设固定差分基站，应用距离受限，而且易受建筑物、树木遮挡影响。近年来很多省市的测绘部门都架设了相当于固定差分基站的连续运行参考站系统（CORS），比如辽宁、湖北、上海等，实现了定位信号的大范围覆盖，这种基础设施建设为智能驾驶提供了有力的技术支撑。定位技术是无人驾驶的核心技术，因为有了位置信息就可以利用丰富的地理、地图等先验知识，可以使用基于位置的服务。

车身传感器

来自车辆本身，通过整车网络接口获取诸如车速、轮速、档位等车辆本身的信息。

人工智能在自动驾驶深度学习中的应用

驾驶员认知靠大脑，无人驾驶汽车的“大脑”则是计算机。无人车里的计算机与我们常用的台式机、笔记本略有不同，因为车辆在行驶的时候会遇到颠簸、震动、粉尘甚至高温的情况，一般计算机无法长时间运行在这些环境中。所以无人车一般选用工业环境下的计算机——工控机。

工控机上运行着操作系统，操作系统中运行着无人驾驶软件。如图1所示为某无人驾驶车软件系统架构。操作系统之上是支撑模块（这里模块指的是计算机程序），对上层软件模块提供基础服务。

支撑模块包括：虚拟交换模块，用于模块间通信；日志管理模块，用于日志记录、检索以及回放；进程监控模块，负责监视整个系统的运行状态，如果某个模块运行不正常则提示操作人员并自动采取相应措施；交互调试模块，负责开发人员与无人驾驶系统交互。

图：某无人驾驶车软件系统架构

除了对外界进行认知之外，机器还必须要能够进行学习。深度学习是无人驾驶技术成功地基础，深度学习是源于人工神经网络的一种高效的机器学习方法。深度学习可以提高汽车识别道路、行人、障碍物等的时间效率，并保障了识别的正确率。通过大量数据的训练之后，汽车可以将收集到的图形，电磁波等信息转换为可用的数据，利用深度学习算法实现无人驾驶。

在无人驾驶汽车通过雷达等收集到数据时，对于原始的训练数据要首先进行数据的预处理化。计算均值并对数据的均值做均值标准化、对原始数据做主成分分析、使用PCA白化或ZCA白化。例如：将激光传感器收集到的时间数据转换为车与物体之间的距离；将车载摄像头拍摄到的照片信息转换为对路障的判断，对红绿灯的判断，对行人的判断等；雷达探测到的数据转换为各个物体之间的距离。

将深度学习应用于无人驾驶汽车中， 主要包含以下步骤：

1. 准备数据，对数据进行预处理再选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组；

2. 输入大量数据对第一层进行无监督学习；

3. 通过第一层对数据进行聚类，将相近的数据划分为同一类，随机进行判断；

4. 运用监督学习调整第二层中各个节点的阀值，提高第二层数据输入的正确性；

5. 用大量的数据对每一层网络进行无监督学习，并且每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其更高一层的输入。

6. 输入之后用监督学习去调整所有层。

人工智能在自动驾驶信息共享中的应用

首先， 利用无线网络进行车与车之间的信息共享。通过专用通道，一辆汽车可以把自己的位置、路况实时分享给队里的其它汽车，以便其它车辆的自动驾驶系统，在收到信息后做出相应调整。

其次， 是3D路况感应，车辆将结合超声波传感器、摄像机、雷达和激光测距等技术，检测出汽车前方约5米内地形地貌，判断前方是柏油路还是碎石、草地、沙滩等路面，根据地形自动改变汽车设置。

另外， 汽车还将能进行自动变速，一旦探测到地形发生改变，可以自动减速，路面恢复正常后，再回到原先状态。

汽车信息共享所收集到的交通信息量将非常巨大，如果不对这些数据进行有效处理和利用，就会迅速被信息所湮没。因此需要采用数据挖掘、人工智能等方式提取有效信息，同时过滤掉无用信息。考虑到车辆行驶过程中需要依赖的信息具有很大的时间和空间关联性，因此有些信息的处理需要非常及时。

人工智能应用于自动驾驶技术中的优势

人工智能算法更侧重于学习功能，其他算法更侧重于计算功能。 学习是智能的重要体现，学习功能是人工智能的重要特征，现阶段大多人工智能技术还处在学的阶段。如前文所说，无人驾驶实际上是类人驾驶，是智能车向人类驾驶员学习如何感知交通环境，如何利用已有的知识和驾驶经验进行决策和规划，如何熟练地控制方向盘、油门和刹车。

从感知、认知、行为三个方面看， 感知部分难度最大， 人工智能技术应用最多。感知技术依赖于传感器，比如摄像头，由于其成本低，在产业界倍受青睐。以色列一家名叫Mobileye的公司在交通图像识别领域做得非常好，它通过一个摄像头可以完成交通标线识别、交通信号灯识别、行人检测，甚至可以区别前方是自行车、汽车还是卡车。

人工智能技术在图像识别领域的成功应用莫过于深度学习，近几年研究人员通过卷积神经网络和其它深度学习模型对图像样本进行训练，大大提高了识别准确率。Mobileye目前取得的成果，正是得益于该公司很早就将深度学习当作一项核心技术进行研究。 认知与控制方面，主要使用人工智能领域中的传统机器学习技术，通过学习人类驾驶员的驾驶行为建立驾驶员模型，学习人的方式驾驶汽车。

无人驾驶技术所面临的挑战和展望

在目前交通出行状况越来越恶劣的背景下，“无人驾驶”汽车的商业化前景，还受很多因素制约。

主要有：

1. 法规障碍

2. 不同品牌车型间建立共同协议，行业缺少规范和标准

3. 基础道路状况，标识和信息准确性，信息网络的安全性

4. 难以承受的高昂成本

此外，“无人驾驶”汽车的一个最大特点，就是 车辆网络化、信息化程度极高 ，而这也对电脑系统的安全问题形成极大挑战。一旦遇到电脑程序错乱或者信息网络被入侵的情况，如何继续保证自身车辆以及周围其他车辆的行驶安全，这同样是未来急需解决的问题。 虽然无人驾驶技术还存在着很多挑战，但是无人驾驶难在感知，重在“学习”，无人驾驶的技术水平迟早会超过人类，因为稳、准、快是机器的先天优势，人类无法与之比拟。

自动紧急制动系统的原理是

投稿来源：智能相对论

在车企们万众一心向L3级自动驾驶冲刺的关口，以自动驾驶为最终目标的ADAS系统自然而然的火了。

随着车上的ADAS系统配置越来越多，配置表越来越长，新的问题产生了，那些装备上车的ADAS系统好用吗?你会用吗?一套优秀的ADAS系统又应该是什么样子的呢?

门槛越来越低的ADAS

所谓的ADAS系统是英文Advanced Driver Assistance System的简称，即高级驾驶辅助系统，也被称为自动驾驶辅助系统。

其工作原理是利用安装在车上的各式各样传感器(毫米波雷达、激光雷达、单\\双目摄像头以及卫星导航)，在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航仪地图数据，进行系统的运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。

简单来说，就是紧急情况下，在驾驶员主观反应之前，通过ADAS系统的关联工作，使汽车作出主动判断和预防措施，来达到预防事故和辅助驾驶的作用。在一定程度上，可以将ADAS系统理解为自动驾驶的简化版或者初级阶段;。

但需要明确的是，虽然ADAS被很多人视作自动驾驶汽车的前提，但就其本质而言，ADAS是辅助驾驶，核心是环境感知，而自动驾驶是人工智能，两者体系有很大差别。对此，美国道路交通安全局(NHTSA)和美国机动车工程师学会(SAE)对自动驾驶各个阶段有非常详细的描述。

听起来很高大上的ADAS系统其实在很多年前就开始装备上车了，只不过最开始只装备在豪华品牌的顶配车型上，近几年才逐渐普及到中低端品牌中，特别是自主品牌，已经开始规模化装配上车，功能也比之前大大丰富。

具体来说，智能相对论;可以把目前主流的ADAS系统按功能分为以下三类。

1、主动控制类ADAS

其中包括自适应巡航(ACC)、自动紧急刹车(AEB)、车道保持系统(LKS)、自动泊车、智能大灯控制(AFL)等。

2、预警类ADAS

其中包括前车防撞预警(FCW)、车道偏离预警(LDW)、行人碰撞预警(PCW)、疲劳预警等。

3、其他辅助类ADAS

其中包括盲区监测(BSM)、远近光灯辅助(ADB)、夜视系统、泊车辅助(PA)、全景泊车(SVC)、注意力检测(DMS)、抬头显示(HUD)、行人检测(PDS)等。

由于ADAS系统功能太过繁杂，于是由特斯拉起了个头，以Autopilot作为统称，并将其包装成一个具有品牌性质的产品，将一些主要功能囊括其中，于是蔚来推出了NIO Pilot、小鹏汽车推出了XPilot、威马推出了Living Pilot……

有了ADAS，驾驶就轻松了吗?

这个问题的答案在未来或许是肯定的，但在现在，就需要斟酌一下再回答了，其主要原因是正在大规模上车的ADAS系统还是存在不少问题。

1、这个预警，那个辅助，傻傻分不清楚

很多用户在面对ADAS系统那一长串功能表时，往往无所适从，内心的OS是：我只是开车而已，难道一定要记住那么多生涩的功能名称和描述吗?

在实际用车过程中，比起记下所有的功能，如何让用户区分那些从字面上看起来非常相似的功能更为急迫。

让我们来看看这样一组功能，泊车辅助、全景泊车、自动泊车(注一)你能分清三者间的差别吗?再进阶一步，车道偏离预警、车道保持辅助、主动车道保持(注二)这三个与车道相关的功能，它们具体的应用场景和效果是怎样的，你们清楚吗?

根据美国汽车协会发布的一份报告显示，大约有80%的驾驶员不知道ADAS系统盲点监测的局限性，或者系统不能可靠地检测快速移动或较小的物体，如摩托车或自行车。

将近40%的驾驶员不知道前向碰撞警告或自动紧急制动系统的局限性，或者混淆了这两种技术。此外，每六名被调查的车主中有一人不知道他们的车辆是否配备了紧急制动功能。

超过30%的拥有紧急制动系统功能的车辆的车主不知道这些系统依赖于摄像头或其他传感器，如果这些摄像头或传感器被灰尘、冰或雪遮挡，可能就会直接影响功能正常运行甚至是系统报警。

在若干年前，让驾驶员们理解ESP(车身稳定系统)、ABS(制动防抱死系统)等功能的概念都不是一件容易的事情，即便到现在，仍然有很多人对此似懂非懂，好在这些功能都是被动触发。而现在，ADAS系统中的功能不但数量多，且繁杂，很多功能还需要驾驶员主动操作，实在是个不小的负担。

2、人车交互缺陷始终没能填平

ADAS系统的人车交互到底需要多便利?我们用一个脑筋急转弯来做解答。

问：把一头大象放进冰箱需要几步?

正确答案是三步：打开冰箱——把大象放进冰箱——关上冰箱。

就是这么简单。

我们现在如果要调用ADAS系统中的一项功能，需要的步骤比把大象放进冰箱要复杂多了。

以我们最常用的自动巡航功能为例，有的车型在方向盘上有专门的按键可以激活该功能，有的车型则需要驾驶员从主菜单的功能列表中找出自动巡航再进行激活。

功能激活后，调整车辆到理想的行驶速度，又需要一段时间。

如果启动时的速度较低，调到120公里/小时的工作速度，以系统默认的5公里/小时为单位进行调节，这也意味着，驾驶员需要按键的次数至少在10次以上。

整个过程，无论如何都称不上便利和人性。

现在ADAS系统缺少的就是像将大象放进冰箱那么简洁的人机交互方式。

3、还未跨越能用;与爱用;鸿沟

由于ADAS系统是运用毫米波雷达、激光雷达、单\\双目摄像头等传感器的数据进行决策控制，因而在算法上的局限决定了ADAS系统的用户体验始终与人类驾驶存在差距，且很多ADAS系统功能只在特定的应有场景才能使用。

例如很多车型的车道保持和自适应巡航功能，由于系统对车辆在车道中的位置和前车距离的数值过于敏感，刻意将其控制在一个非常精确的范围内，这就导致车辆对方向和速度的控制非常生硬，驾乘者的感受通常是急打方向和猛踩刹车。

像特斯拉的变道辅助功能就被大量用户吐槽其在变现操作时像喝了酒一样;，同时还有各种匪夷所思的Bug，比如下达并线指令后，80%概率会第一次并线中断划龙回到原车道。再加上雨天不能用、雾天不能用、城市拥堵路况时不能用，太多的场景限制使得ADAS系统被限制在一个非常窄的范围内。

目前，对于大多数已经上车的ADAS系统来说，只是解决了有没有;和可不可以用;的问题，但距离消费者喜欢用;还有很大一段距离。

ADAS的未来，做减法比做加法更重要

在很多人的理解中，一个产品的功能越多越好，但对于ADAS系统来说，现在到了做减法的时候了。

首先，需要做用户教育的减法。

站在用户的角度，最佳的体验是我不需要知道这辆车有什么功能，怎样使用这些功能，而是到达特定的场景，车辆可以自动识别，并将相应的功能调动出来自动执行。

如果这一点做起来还有难度，那么就将智能;、智慧;、自动;这样宽泛的，看似非常高深的词汇从宣传单页和配置表中删掉，脚踏实地的将一个个细分配置的功能转换成用户便于理解的说法，即变功能为体验;，这样不但减轻了用户的学习负担，还可以大大降低车企和用户之间的沟通成本。

其次，做传感器的减法。

ADAS系统作为以传感器为核心的自动驾驶辅助解决方案，对传感器极为依赖，为加强ADAS系统的感知能力，车载传感器数量呈现出越来越多的趋势，如果任由这股潮流发展下去，大量的传感器将成为汽车的负担和累赘，与高效出行的理念背道而驰。

目前，ADAS系统可以部署的传感器光种类就多达16种，以吉利博瑞GE这款车型为例，仅在视觉传感器方面就配置了1枚单目摄像头、4枚环视鱼眼摄像头、1颗77HGz毫米波雷达和16颗超声波雷达，总数达到18个。随着车型的迭代，这些传感器的数量还会继续增加。

如果再结合上文中所提到的因为算法的原因，汽车在执行ADAS任务时过于谨慎从而导致用户体验不佳，那么一个成熟ADAS系统的样子已经大致勾勒出来了，即在行业内形成一个标准化的技术架构体系。

即在一个开放的平台架构下，传感器的数量应该在怎样的范围内，各种算法的数据指标该在怎样的范围内，这样不光能规范和加速行业的研发速度，同时也能在用户层面获得认可，达成体验的统一。

注一：

泊车辅助：通过安装在车身上的摄像头，超声波传感器，以及红外传感器，探测停车位置，绘制停车地图，并实时动态规划泊车路径，将汽车指引或者直接操控方向盘驶入停车位置。

全景泊车：泊车时360度全景提示。

自动泊车：自动泊车入位。

注二：

车道偏离预警：当车偏离当前车道时，系统会通过声音、方向盘振动等方式对驾驶员进行提醒。

车道保持辅助：当系统检测到车辆偏离车道时，对方向盘施加一个力，把车子拽回到当前车道内。

主动车道保持：车辆自动保持在车道中线行驶。

结语：以上就是新媒号为大家整理的关于人工智能怎么改变自动刹车的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～

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