Классификация уровней автономного вождения и маршрут развития технологий
Классификация уровней автономного вождения и маршрут развития технологий

Классификация уровней автономного вождения основана на стандарте J3016, предложенном Обществом инженеров автомобильной промышленности (SAE International). Он разделен на шесть уровней от L0 до L5. Каждый уровень представляет собой различный уровень зрелости и автоматизации технологии автономного вождения:

  1. L0уровень(никтоавтоматизация):
    • Водитель несет ответственность за все операции вождения, а автомобиль обеспечивает только предупреждения и несколько вспомогательных функций, таких как предупреждение о столкновении или напоминание об усталости во время вождения.
  2. L1уровень(Помощь при вождении):
    • Автомобиль имеет одну или ограниченную функцию автоматизации.,Например, адаптивный круиз-контроль (ACC) или система удержания полосы движения (LKA).,Однако водитель по-прежнему обязан постоянно следить за дорожной обстановкой и осуществлять основной контроль над транспортным средством.
  3. L2уровень(частьавтоматизация):
    • Транспортное средство имеет скоординированное управление двумя или более функциями вождения.,Если АСС и LKA работают одновременно,Однако водители по-прежнему должны быть готовы взять на себя управление автомобилем в любой момент.,Невозможно надолго оторваться от дорожных условий.
  4. L3уровень(Условныйавтоматизация):
    • в ограниченных условиях,Транспортные средства могут достигать автономного вождения на определенных участках дорог.,Активная работа водителя не требуется,Однако водителю по-прежнему необходимо сохранять бдительность и немедленно взять на себя управление автомобилем по запросу системы.
  5. L4уровень(высокийавтоматизация):
    • Транспортное средство может обеспечить полный контроль в заранее определенных условиях и зонах. вождение,Вмешательство водителя не требуется,Однако непредустановленные области или особые обстоятельства могут все равно потребовать ручного управления.
  6. L5уровень(полностьюавтоматизация):
    • Автомобиль способен работать полностью автономно в любых дорожных и экологических условиях. вождение,Человек-водитель не требуется,Действительно достичь статуса беспилотного автомобиля.

Что касается пути развития технологий, технология автономного вождения первоначально начиналась с базовых систем помощи при вождении уровня L0 и постепенно развивалась до систем уровней L2 и L3, которые включают в себя объединение нескольких датчиков, высокоточное позиционирование, восприятие окружающей среды и планирование принятия решений. С развитием технологий отрасль начала внедрять технологии автономного вождения уровня L4 и L5, которые включают комплексное применение многих передовых технологий, таких как глубокое обучение, алгоритмы искусственного интеллекта, высокоточные карты, связь V2X, беспроводная связь 5G. коммуникации и конструкция резервной системы.

В настоящее время большинство коммерческих моделей массового производства достигли частичной автоматизации на уровне L2, а некоторые модели высокого класса и тестовые модели перешли на стадию условной автоматизации на уровне L3. Высокоуровневая автоматизация уровня L4 тестируется в конкретных сценариях, таких как закрытые парки, порты, автомагистрали и т. д., тогда как полная автоматизация уровня L5 все еще находится на стадии исследований и разработок, сталкиваясь со сложными проблемами городской транспортной среды, формулированием нормативных требований, общественное признание и т.п. вопрос. Ожидается, что благодаря устранению технических узких мест, улучшению нормативно-правовой базы и формированию общественного консенсуса технология автономного вождения постепенно достигнет полного коммерческого применения в будущем.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose