AI和机器学习将为无人驾驶汽车建造地图铺平道路

从科幻小说和电影剧本的页面中，自动驾驶或自动驾驶汽车终于成为现实，并在道路上占用了空间。通过利用高级技术（例如GPS感应知识，传感器和其他用于管理驾驶的设备），这是可能的。但是，为了真正有效，自动驾驶汽车需要清楚地显示障碍和其他危险的道路地图。这样的地图非常关键，因为即使是最复杂的传感器也不足以帮助汽车安全地在不断变化的环境中导航，同时让乘员放松或打ze。

数字地图通过提供对车辆计算机的见解以及需要的任何地方来提供帮助；它们为车辆对其面临的情况的了解增加了冗余。例如，如果人们站在它的前面，或者该标志已经破坏，则雷达和摄像头并不总是识别停车标志。另一方面，当地图知道前方有一个迹象时，传感器只需要验证它即可。通过此支持，传感器和处理器上的负载也减少了。

虽然MAP数据是将来将有助于自动驾驶汽车的关键资产之一，但这些自动驱动的车辆非常新颖地映射使用，并且提高了对这些地图设计的期望。

为了在自动驾驶方面效率，地图必须是：

• 准确地允许将车辆定位到其环境中
• 详细说明包括各种导航和本地化数据，例如交通标志，车道和建筑物
• 最新的关键信息实时更新的最新性和灵活性
• 通过在所有驾驶条件和可驱动区域中可用
• 紧凑型具有有效数据传输的能力进行本地化和更新

中国最大的搜索公司百度认为，在未来的时间，自动驾驶汽车的智能地图将比网络搜索更大的业务。

诸如机器学习（ML）和人工智能（AI）之类的推动力将有助于更好地生成地图生成和改善无人驾驶汽车的地图可伸缩性。这些技术与深度学习算法一起生成了庞大的数据和分析，用于导航地图制造商，使他们能够在提供竞争性的产品方面保持领先地位以进行自主驾驶。

为了使未来的无人驾驶汽车提高效率，他们采用的机器人方法值得关注。汽车电子控制单元（ECU）中的传感器数据处理的结合使得改善机器学习以优化地图非常重要。潜在的应用可以通过来自各种传感器（包括激光镜头和摄像头）的数据收集来评估驾驶方案。

AI可以感知现实世界的更改并立即更新地图以进行自动驾驶汽车。这样的导航助理可以帮助自动驾驶汽车深入了解周围的世界，并采取正确的行动来避免不幸。承认这项技术的潜力，福特已经决定投资AI 10亿美元。

ML和AI属性可以帮助无人驾驶汽车中的地图系统到：

• 实时更新以实现更好的决策并改善车辆的定位
• 使用LIDAR数据，全景，移动映射和其他开源来源是高清，高精度和3D
• 具有3D车道，道路边界，防护轨，速度限制和其他交通限制的细节，具有现实世界中的微准确性
• 具有深度学爱游戏娱乐网习算法和AI的能力来识别现实世界的变化

ML和AI面向的高清图将为自动驾驶汽车打开新的机会，并提高这些车辆的效率

由于我们着重于加速行业的数字化转型，Cyient可以帮助客户获得业务成果，而不仅仅是新的工具和技术。ayx爱游戏平台我们与数字地图开发人员合作，以帮助他们解决现实世界中的问题汽车行业并使自动驾驶车辆更安全，更智能。