自动驾驶 - AI汽车网

面向ISO 34505的自动驾驶场景评价及测试优先级分析

为解决自动驾驶测试场景繁杂、测试资源有限、风险覆盖不均及传统权重主观性强的问题，依托ISO 34505:2025标准，基于危险度、复杂度和暴露度三个评价维度，构建汽车安全完整性等级（Automotive Safety Integrity Level，ASIL）－设计运行域（Operational Design Domain，ODD）动态权重模型，优化测试优先级量化评价体系。经L3级自动驾驶仿真与实车试验验证，该方法可精准划分测试等级，提升测试效率与高风险场景覆盖率，可为自动驾驶功能安全及预期功能安全验证提供工程借鉴，助力ISO 34505工程落地。 MORE

2026-07-13 陈波陈瑶王积运 AI汽车制造业

自动驾驶；ISO34505；场景评价；测试优先级

高阶自动驾驶系统决策规划算法的问题与对策

决策规划算法关系到车辆行为的智能性，是自动驾驶的核心算法模块。传统决策规划算法采用模块式架构，基于规则代码实现，难以覆盖复杂城市工况，且规则设计复杂、维护成本高。数据驱动型算法利用深度神经网络取代规则代码，应用于决策规划算法，端到端架构的集成性和实时性高，是提升自动驾驶泛化性和安全性的一条潜在路径。在算法评测方面，开环评测面临数据集场景分布单一、评价标准不够全面等行业痛点，而综合安全性、舒适性、通畅性、合规性和经济性的闭环评测才是更加有效的评测方式。 MORE

2026-07-03 高靖宇王明明 AI汽车制造业

智能网联汽车；自动驾驶；决策规划；模仿学习；强化学习；端到端系统

知识科普 | 为什么自动驾驶端到端大模型有黑盒特性？

要真正实现端到端模型在量产车上的广泛应用，必须从系统设计、训练机制、中间可视化到辅助审查等多个层面协同推进“拆箱”工程。 MORE

2025-08-07 智驾最前沿

自动驾驶端到端大模型

车载补盲激光雷达点云质量评价方法研究

在自动驾驶中，激光雷达是关键的环境感知传感器。补盲激光雷达能有效弥补主雷达盲区，因此准确评估点云质量对自动驾驶系统意义重大。故提出一种车载补盲激光雷达点云质量评价方法，构建涵盖测距精度、点云密度、角度精度和反射率精度的评价体系，运用层次分析法确定指标权重，建立综合评价模型。通过搭建试验平台，对某固态补盲激光雷达样机进行测试。 MORE

2025-06-09 尹兴科朱陈伟廖梓涵 AI汽车制造业

自动驾驶；激光雷达；点云数据；点云质量；评价

CVPR 2025｜DiffusionDrive: 迈向生成式多模态端到端自动驾驶

近年来，端到端自动驾驶成为研究热点，其核心在于从传感器数据直接学习驾驶决策。 MORE

2025-03-11 地平线

DiffusionDrive 端到端自动驾驶

如何打通车路云一体化规模经济路径？

整个车路云一体化产业生态体系协同发展，实现自动驾驶乘用车规模经济并形成示范效应，再以“示范”带动全局，或可解锁自动驾驶规模化商用密码，打通车路云一体化规模经济之路。 MORE

2025-03-05 车路云50人

车路云一体化自动驾驶智能网联

特斯拉FSDV13，代码重写堪比SpaceX猛禽3引擎

特斯拉全自动驾驶软件FSDV13通过代码全面重写实现了系统稳定性和响应速度的提升，引入了多模态AI技术增强了系统对环境的理解能力，并在用户体验和安全性方面进行了显著优化。本文介绍了FSDV13版本发布带来的技术革新与未来展望，同时，文章也提出了全自动驾驶技术广泛推广所引发的社会伦理层面考量与反思，如责任归属、个人隐私与数据安全以及技术的公正普及等问题，亟待深入思考与广泛探讨。 MORE

2025-02-11 李子豪 AI汽车制造业

特斯拉；全自动驾驶；AI技术；多模态感知

DeepSeek如何赋能自动驾驶？

DeepSeek需与传统的自动驾驶技术栈（如控制理论、SLAM、强化学习）深度融合，其核心价值在于解决开放环境下的认知智能问题，而非替代现有感知-决策-控制链路。 MORE

2025-02-11 汽车电子与软件

DeepSeek 自动驾驶

恩智浦收购一家ADAS中间件公司：SDV转型的必然！

MORE

2025-01-14 恩智浦

高精度定位在智能驾驶中有何关键作用？

高精度定位技术在智能驾驶中的作用愈发重要。通过融合卫星定位、惯性导航、地基增强、低轨卫星等多种技术手段，高精度定位不仅能够提供厘米级的高精度定位信息，还能够在复杂的城市环境中保证车辆的实时定位和路径规划。 MORE

2024-10-24 智驾最前沿

高精度定位智能驾驶 5G

从感知、规划来看特斯拉 FSD自动驾驶为何全球瑶瑶领先

特斯拉的FSD（Full Self-Driving，全自动驾驶）技术是一个涵盖感知、规控、执行等环节的全链路自动驾驶系统，它在算法、算力、数据、芯片等多个层面实现了高度集成和快速进化。以下是特斯拉FSD技术的关键点概述： MORE

2024-10-23 智驾社

特斯拉 FSD自动驾驶

一种基于视觉的车道线检测方法

该车道线检测方法通过图像去畸变和图像校正获得车道线图像的鸟瞰俯视图，并在图像颜色空间转换的基础上，使用颜色特征提取（阈值分割）和Canny边缘检测提取车道线信息，结合形态学滤波去除噪声。再利用图像直方图确定车道线的大致位置，并对比使用了霍夫（Hough）变换和滑动窗口搜索法确定车道线的效果，实现了对车道线几何信息的拟合。该方法在图像预处理环节能够显著减少一般车道线环境中所存在的噪声信息，实现了车道线检测准确性和鲁棒性的提高。 MORE

2024-07-23 张弛楷 AI汽车制造业

车道线检测；图像处理；基于视觉；OpenCV