人工智能和机器学习将为构建无人驾驶汽车地图铺平道路

在科幻小说和电影剧本中，自动驾驶汽车终于成为现实，并在道路上占据空间。通过利用先进的技术，如GPS传感知识、传感器和其他用于管理驾驶的设备，这已经成为可能。然而，要想真正有效，自动驾驶汽车需要详细的道路地图，清楚地显示障碍和其他危险。这样的地图非常重要，因为即使是最先进的传感器也不足以帮助汽车在不断变化的环境中安全导航，同时让车内的人放松或打瞌睡。

数字地图有助于洞察汽车的计算机以及任何需要的地方;它们增加了车辆对所面临情况的了解的冗余性。例如，如果有人站在停车标志前或标志被破坏，雷达和摄像机并不总是能识别出它。另一方面，当地图知道前方有一个标志时，传感器只需验证它。通过这种支持，传感器和处理器的负载也减少了。

虽然地图数据是未来帮助自动驾驶汽车的关键资产之一，但这些自动驾驶汽车在地图应用方面非常新颖，这提高了人们对这些地图设计的期望。

为了提高自动驾驶的效率，地图必须是:

• 在允许车辆定位其环境准确
• 详细包括各种导航和定位数据，如交通标志，车道和建筑物
• 对关键信息的实时更新具有轻松和灵活性
• 可在所有驾驶条件和可驾驶区域使用
• 紧凑，具有高效的数据传输能力，以进行本地化和更新

中国最大的搜索公司百度相信，在未来，自动驾驶汽车将出现智能地图会是比网络搜索更大的业务吗。

机器学习(ML)和人工智能(AI)等技术将有助于更好地生成无人驾驶汽车的地图，并提高地图的可扩展性。这些技术与深度学习算法一起为导航地图制作者生成大量数据和分析，使他们能够在提供具有竞争力的自动驾驶产品方面保持领先地位。

为了让未来的无人驾驶汽车更高效，它们所采用的机器人方法值得关注。在汽车的电子控制单元(ECU)中加入传感器数据处理使得提高机器学习的利用率以优化地图变得重要。该技术的潜在应用可能是通过激光雷达和摄像头等各种传感器收集的数据来评估驾驶场景。

人工智能可以感知真实世界的变化，并为自动驾驶汽车即时更新地图。这种导航助手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事故。认识到这项技术的潜力，福特已经决定投资10亿美元的人工智能。

ML和AI属性可以帮助无人驾驶汽车中的地图系统:

• 实时更新，使更好的决策和改善车辆的定位
• 利用LiDAR数据、全景、移动测绘等开源技术实现高清、高精度、3D化
• 拥有来自真实世界的3D车道、道路边界、护栏、速度限制和其他交通限制细节的微精度
• 具有深度学爱游戏娱乐网习算法和人工智能识别真实世界变化的能力

面向ML和AI的高清地图将为自动驾驶汽车打开新的机遇之门，并提高这些汽车的效率

我们专注于加速行业数字化转型，帮助客户获得商业成果，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，帮助他们解决现实世界中的问题让自动驾驶汽车更安全、更智能。