本篇文章给大家谈谈自动驾驶运动规划代码，以及自动驾驶 轨迹规划对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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特斯拉辅助驾驶和自动驾驶区别是什么
因此，辅助驾驶和自动驾驶的软件架构和开发成本也会发生根本的变化。这时需要针对不同的功能需求，制定不同的软件架构。对于L2级辅助驾驶，可能摄像头就能很好的实现车辆保持功能；而对于L3级全自动驾驶，感知需求变多，信号流，系统架构也复杂了，需要依赖实时的融合定位，HD地图等信息进行最优解计算。
【太平洋汽车网】自动驾驶和辅助驾驶区别的关键点是：周边监控是人类驾驶者还是系统。周边监控为人类驾驶者为辅助驾驶，而周边监控为系统则为自动驾驶。首先，业界对自动驾驶已有比较明确的划分。其中，一个明显的界线是需要人工监控（辅助驾驶）还是由机器监控（自动驾驶）。
综合来看，分清自动驾驶以及辅助驾驶区别的关键点正如上图所示，要看是人还是系统，如果需要人来监控周边路况那就是辅助驾驶，如果是系统，那就是自动驾驶，而划分L2与L3的界定标准便是——责任问题。
因此，辅助驾驶和自动驾驶的软件架构以及开发成本会发生显著变化。针对不同的功能需求，需要设计定制化的软件架构。
自动驾驶关键模块、核心技术(参考Apollo项目)
1、自动驾驶主要模块包括高精地图、定位、感知、预测、规划和控制，模块组成如下图所示。
2、Canbus模块：节点间通信的桥梁/ Canbus，作为汽车行业的通信标准，扮演着车辆节点间高效交流的关键角色。作为自动驾驶软件与硬件的连接纽带，它接收来自ControlCommand的指令，同时向Chassis模块发送详细的Chassis信息，工作频率稳定在10毫秒级别。
3、清华大学智能产业研究院与百度Apollo携手发布的重要研究报告——《面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望0》深入剖析了Apollo在车路协同领域的前沿成果。报告中，第六章尤其聚焦于Apollo Air***、智路OS与DAIR-V2X开放数据集，展示了他们在推动自动驾驶技术进步中的关键角色。
自动驾驶及关键技术难点
首先，传感技术的提升是首要难题。现有的传感器功能有限，它们在感知环境方面的局限性意味着在没有人类驾驶员的介入时，车辆的安全性和可靠性无法得到充分保证。这阻碍了向5级全自动驾驶目标的迈进。其次，FIR摄像头的重要性不容忽视。
但随着技术的不断发展，一方面激光雷达的成本开始有所下降，另一方面纯视觉路线在技术上也越来越完善。 于是，走纯视觉路线的企业开始扩大声量，开始掀起“去激光雷达”的浪潮。
在新能源汽车崛起的大潮中，无人驾驶技术作为汽车行业的重要焦点，其实现距离仍笼罩在重重难点之中。首先，无人驾驶汽车依赖于多类型传感器的协作！--，如相机、毫米波雷达、激光雷达等，单靠一种传感器无法确保全面的自动驾驶。技术层面上，无人驾驶划分为感知、算法和执行三个关键环节。
激光雷达作为自动驾驶的核心传感器，其技术难点主要体现在以下几个关键领域：测距精度与光照适应性： 传统激光雷达在边缘测距上表现欠佳，易受光照影响，高反和低反物体的反应过激。这要求厂商在硬件设计和算法优化上寻求突破，降低环境因素对测距的干扰。
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