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自动导向搬运车系统(AGVS)简介魏国辰编译一、AGVS的应用自动导向搬运车系统是电池驱动井以无人驾驶搬运车为特色,故又称无人搬运车系统。在此系统中,自动导向搬运车不用人驾驶,便能按照预定的程序,实现前进、转弯、减速、后退、停车,完成货物的运送、装卸... 相似文献
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车路协同是实现高级自动驾驶的重要核心技术路径,是政府部门和重点企业的研发热点,具有不可估量的发展前景.车路协同使自动驾驶不再孤军作战,而是已形成系统级协同效应,引起人们的关注.
车路协同和无人驾驶之间的关系
单车自动驾驶受限于自身传感器的视角和非穿透性局限,不易完成交通情况整体感知任务.另外,单车自动驾驶无法和周围交通... 相似文献
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在未来,交通会变成一种什么样子?未来交通自动驾驶今天,自动驾驶已经变为现实,只是它还不太成熟。至少在有生之年能够使用自动驾驶汽车这一点就足以让人感到期待。自动驾驶的部分功能在今天已经装备在很多量产车上了,例如主动巡航、城市安全、车道保持等等。ACC主动巡航是一种革命性的装置,通过毫米波雷达探测障碍物的距离并会实现主动刹车。车道保持是一种视频信号处理技术,通过摄像头捕捉道路图像随后由处理器分析出其中的车道线,当车辆的中心线在规定距离外与车道线重叠时将修正信号传递给方向盘,方向盘自动修正偏航提示驾驶员偏离车道。目前很多高端车已经配置了限速标识辨识功能,车辆的摄像头可以识别出路边的限速标识,并将其内容提示在车辆的仪表盘上。自动驾驶还要处理复杂的道路情况、制定路线、 相似文献
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介绍了当代汽车电子安全技术的发展现状,从主动与被动安全两方面技术分别探讨,包括电子制动力分配装置、驱动防滑系统、电子稳定装置、自适应巡航控制装置、和安全气囊防护系统、自动防抱死刹车系统、电子刹车辅助系统、事故自动报警系统、驾驶纪录系统等。同时对未来的汽车电子安全技术的发展趋势做了简要介绍。 相似文献
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《大众标准化》2021,(4)
随着人工智能(Artificial Intelligence)技术的不断发展,人们开始设想是不是能把这一技术转移到汽车上,使用人工智能来代替人类司机来驾驶汽车,这就是最初的无人驾驶的思想雏形。从20世纪70年代开始,美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究,在可行性和实用性方面都取得了突破性的进展。目前行业内公认的谷歌公司是无人驾驶业务(Waymo公司)最领先的公司。文章将对Google旗下的Waymo公司在无人驾驶领域的专利技术进行梳理,划分了无人驾驶技术的总体构架,并在此基础上对相关专利技术进行了全面地剖析,希望能够帮助国内企业拓宽技术思路,并掌握Google公司在相应领域的专利布局。 相似文献
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汽车厂商对未来的焦虑、无人驾驶公司改变未来的激情,促使二者走向了资本的深度绑定,成为命运共同体。为了走向商业化,无人驾驶领域的深度整合已拉开帷幕对于自动驾驶公司小马智行(Pony.ai)和其联合创始人彭军而言,2月26日是一个值得纪念的日子。这一天,小马智行正式宣布获得丰田汽车公司4亿美元融资,以加深和扩大两家公司在出行领域的合作。这次融资后,2016年底成立的小马智行估值超过30亿美元,为目前国内估值最高的无人驾驶创业公司。 相似文献
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DORON LEVIN 《经营者》2013,(2):44
自动驾驶技术正在快速发展,但各大厂商担心消费者和监管层可能不会那么痛快地放弃对车的操控权少数几家汽车厂商,如奥迪、丰田的雷克萨斯和梅赛德斯·奔驰正在越来越公开地展示自己的自动驾驶技术,它能让车只需极少的驾驶指令就能自动行驶。 相似文献
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随着人们生活水平的不断提高,汽车的产量和需求量越来越大。在汽车驾驶过程中,行驶相同的里程,采用不同的驾驶方法,耗油量是不同的,正确熟练地采用一些驾驶技巧,既可以节省油料,又可以减少空气污染。本文对汽车耗油量的影响因素及汽车制造商在节省油耗方面相关技术发展趋势进行了全面分析,并针对驾驶人的驾车行为提出了安全的省油驾驶技术。 相似文献
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几乎每一家企业都在研究车联网技术,外资品牌走在了前面,并且一些已经取得了不错的成果。国际车企积极导入早在2010年上海世博会期间,通用汽车就在上海展出了EN-V概念车。EN-V通过整合GPS导航系统、车对车交流技术(V2V)、无线通信及远程感应技术,实现了手动驾驶和自动驾驶的兼容。通用汽车今年9月宣布,将在两年后推出其首款能够与其他汽车互相通讯的汽车,同时还将开发更加先进的、特定情况下支持免手动驾驶的技术。 相似文献
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为了让运输工作变得更人性化,瑞典卡车制造商——沃尔沃卡车公司启动了Volvo 2020 Vision概念卡车计划,主要是研发全新的卡车技术,比如能有效降低油耗与排放的卡车空气动力学、自动驾驶技术以及车内触屏技术等等。 相似文献
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针对汽车驾驶过程中容易出现的驾驶疲劳、注意力分散等状况,建立了一种基于Kinect三维图像传感器的智能系统,该系统通过传感器监测驾驶员状态获得驾驶员头部、脸部、眼部和手部的彩色图像、红外图像和深度图,将采集的图像进行处理并与预设的值进行比较可判断驾驶员状态以决定是否发出警报。实车测试实验表明此系统能有效的监测驾驶员的疲劳驾驶状态,在汽车安全辅助驾驶方面具有很大潜力。 相似文献