自動駕駛汽車的工作原理

自動駕駛汽車的工作原理可以分為兩個主要部分：感測和控制。

感測

感測是指自動駕駛汽車對周圍環境進行感知的過程。自動駕駛汽車使用各種感測器來感知周圍環境，包括：

• 雷達：雷達可以探測到周圍物體的距離、速度和方向。
• 攝影機：攝影機可以感知周圍物體的形狀、大小和顏色。
• 光學雷達：光學雷達可以生成周圍環境的三維圖像。
• 超音波感測器：超音波感測器可以測量物體的距離。

這些感測器將收集到的數據傳輸給自動駕駛汽車的中央處理器。中央處理器將這些數據進行分析，生成一個對周圍環境的模型。

安裝在車輛上的一系列感測器技術（來源：Yole Développement）

控制

控制是指自動駕駛汽車根據感測到的環境信息，對汽車進行控制的過程。自動駕駛汽車的控制系統包括：

• 導航系統：導航系統可以指引汽車沿著預定的路線行駛。
• 車道保持系統：車道保持系統可以讓汽車保持在車道內行駛。
• 碰撞預警系統：碰撞預警系統可以提醒駕駛員或自動駕駛系統即將發生碰撞。
• 制動系統：制動系統可以讓汽車減速或停止。

控制系統根據中央處理器生成的環境模型，對汽車的方向盤、油門和剎車進行控制，讓汽車安全行駛。

邏輯方面的工作原理

自動駕駛汽車的邏輯方面的工作原理可以用一個簡單的類比來理解。

圖片來源: http://www.auttra.com/news/350.html

想像一下，你在駕駛汽車，你需要根據周圍的交通情況，做出一系列的駕駛決策，例如：

• 是否要變換車道？
• 是否要減速或停止？
• 是否要閃避障礙物？

這些決策都是根據你對周圍環境的理解做出的。自動駕駛汽車的邏輯系統也需要根據對周圍環境的理解做出決策。

自動駕駛汽車的邏輯系統可以分為兩個主要部分：感知決策和控制決策。

感知決策

感知決策是指自動駕駛汽車根據感測到的環境信息，做出判斷的過程。例如，自動駕駛汽車需要判斷前方是否有車輛，是否有行人過馬路，是否有障礙物。

感知決策系統通常使用機器學習的方法來訓練。機器學習可以讓感知決策系統從大量的數據中學習，提高判斷的準確性。

圖片來源: https://www.nidec-components.com/cn/featuring/lidar-polygon/various-sensors/

控制決策

控制決策是指自動駕駛汽車根據感知決策的結果，做出控制指令的過程。例如，如果感知決策系統判斷前方有車輛，控制決策系統就會發出減速或停止的指令。

控制決策系統通常使用數學模型來計算控制指令。數學模型可以讓控制決策系統根據感測到的環境信息，做出最安全和最有效的控制指令。

圖片來源: https://www.graser.com.tw/news_others_LiDAR.htm

總結

自動駕駛汽車的工作原理可以分為感測和控制兩個主要部分。感測是指自動駕駛汽車對周圍環境進行感知的過程，控制是指自動駕駛汽車根據感測到的環境信息，對汽車進行控制的過程。

自動駕駛汽車的邏輯方面的工作原理可以用一個簡單的類比來理解。自動駕駛汽車的邏輯系統需要根據對周圍環境的理解做出決策，這一過程可以分為感知決策和控制決策兩個部分。

自動駕駛汽車的技術還在不斷發展，未來自動駕駛汽車將變得更加安全、更加高效。