隨著科技技術越來越智能，我們在生活中，免不了應酬，疲勞駕駛，等等影響駕車的行為。我們就想著有沒有讓車子自動行駛的辦法。像電影里面的智能電腦操控汽車飛奔，所以我們一直都在為這個目標而改進相應的技術，下面我們來看看自動駕駛技術需要依賴的幾個方面：

1、自動駕駛技術之計算性能。

研究表明，人類的反應時間通常是100?！?50ms，盡可能保證安全的自動駕駛技術響應時間應低于100ms[68]，而自動駕駛系統(tǒng)面臨的持續(xù)輸入數(shù)據(jù)量則非常巨大，車身上的高分辨率照相機每秒會產(chǎn)生2GB像素，輸入到用于決策和推斷的深度神經(jīng)網(wǎng)絡中，實現(xiàn)物體和行人跟蹤、交通信號檢測和識別、車道檢測等250萬億個操作。

同時，對于這樣規(guī)模的計算量，數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)也要嚴格控制硬件發(fā)熱問題，避免性能損耗、續(xù)航減少、能源浪費甚至車身自燃等嚴重問題。因此，如何在很短的時間內高能效地實現(xiàn)大規(guī)模運算，將是對駕駛數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的一大考驗。

2、自動駕駛技術之存儲性能。

傳感器遍布車身的數(shù)據(jù)傳輸帶寬可達3～40Gbit/s[69]英偉達的自動駕駛技術測試還表明，車輛學習數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)可以在幾個小時內充滿TB級固態(tài)存儲硬盤。(SSD)。

自動駕駛技術在短時間內產(chǎn)生如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)量，需要不斷提高車載存儲系統(tǒng)的性能。一方面，由于網(wǎng)絡通信條件的限制，車輛無法將傳感器收集的實時原始數(shù)據(jù)直接上傳到計算平臺；另一方面，降低傳感器數(shù)量或數(shù)據(jù)采集質量將直接影響數(shù)據(jù)價值，導致識別錯誤和決策準確率下降。

3、自動駕駛技術之網(wǎng)絡通信性能。

對自動駕駛、車聯(lián)網(wǎng)等智能駕駛技術而言，網(wǎng)絡通信幾乎為各種功能提供了底層支持：

車與車之間的互聯(lián):通過車輛點對點網(wǎng)絡，車輛可以進行事故報警、碰撞預測、協(xié)同巡航等應用，無需駕駛員實現(xiàn)智能通信。

汽車與計算平臺之間的互聯(lián):由于汽車處理系統(tǒng)受限于有限的計算資源，人們不能直接將所有復雜的任務交給自己進行計算，必須卸載基于更高級別的計算平臺的特定任務。通過智能化車輛可以連接路邊單元、基站等計算服務設施，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)交互、計算卸載等過程。

汽車與用戶設備的互聯(lián):無論是駕駛員還是乘客，都需要對機動車本身的情況有不同程度的了解，從而評估駕駛安全性等問題。

但傳統(tǒng)網(wǎng)絡通信技術由于無線通信狀況、通信帶寬限制、網(wǎng)絡流量擁堵等問題，在不考慮數(shù)據(jù)處理時間費用的情況下，通常會導致數(shù)據(jù)傳輸費用遠高于100ms的限制標準，從而導致行車數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)性能嚴重瓶頸。然而，基于云端的現(xiàn)有遠距離網(wǎng)絡傳輸技術很難達到響應時間限制，因此有必要嘗試在該地區(qū)實現(xiàn)短距離網(wǎng)絡通信。

標簽：智能駕駛,智能駕駛,無人駕駛,自動駕駛