磁導航演算法

Ⅰ AGV叉車磁條導航好還是視覺導航好

對於AGV叉車來說激光導航優勢更明顯
磁條導航的優點：現場施工簡單。成本低、技術成熟可靠。對於聲光無干擾性。AGV運行線路明顯性。線路二次變更容易、變更成本低、變更周期短。對施工人員技術要求低
磁條導航的缺點：磁條易破損；由於地面鋪設磁條，整體美觀性下降。磁條不能連貫性，由於AGV轉彎會碾壓磁條，部分磁條會截斷不鋪設。磁條會吸引金屬物質，導致AGV設備故障等等。需要其他感測器實現定位站點備啟鄭功能。
激光導航技術優點：AGV定位精確。地面無需其他定位設施行駛路徑可靈活多變，能夠適合多種現場環境，它是目前國內外許多AGV生產廠家優先採用的先進導航方式。
激光導航技術缺點：成本高，對環境要求較相對苛刻（外界光線，地面要求，能見度要求等）。激光導航設備價格高。激光導航設備適用於無遮擋環境。反光板成本高。
視覺導航也是基於SLAM演算法的一種導航方式，這種導航方式是通過車仿頌載視覺攝像頭採集運行區域的圖像信息，通過圖像信息的處理來進行定位和導航。視覺導航具有高靈活性，適用范圍廣和成本低等優點，但是目前技術成熟度一般，利用車載視覺系統快速准確地實現路標識別這一旁含技術仍處於瓶頸階段。

Ⅱ 無人駕駛汽車的主要特點

無人駕駛汽車是通過車載感測系統感知道路環境，自動規劃行車路線並控制車輛到達預定目標的智能汽車。具體包括 中遠距離雷達，攝像頭，GPS 等。
技術實現其實和高級輔助駕駛ADAS接近
目前特斯拉，寶馬等廠商的無人駕駛採用的是 英偉達 Nvidia DrivePX2硬體平台

無人駕駛汽車的技術原理：

車輛定位技術是無人駕駛汽車行駛的基礎。目前常用的技術包括磁導航和

視覺導航等。其中，磁導航是目前最成熟可靠的方案，現大多數均採用這種導
航技術。例如，荷蘭阿姆斯特丹國際機場和鹿特丹的
ParkShuttle
系統，上海交
通大學的
CyberC3
系統等。磁導航最大的優點是不受天氣等自然條件的影響，即
使風沙或大雪埋沒路面也一樣有效，而且便於維護。另外，通過變換磁極朝進
行編碼，可以向車輛傳輸道路特性信息，諸如位置、方向、曲率半徑、下一個
道路出口位置等信息。但是，磁導航方法往往需要在道路上埋設一定的導航設
備(如磁釘或電線)，系統實施過程比較繁瑣，且不易維護，變更運營線路需重
新埋設導航設備。視覺導航就不存在這個問題。視覺導航的優點是車載計算機
可以在試驗樣車偏離目標車道前，事先知道並預防其發生，同時當在高速公路
使用時不需要對現有的道路結構做變化，並且在混合交通中，也可使用；其缺
點為，當風沙、大霧等自然因素致使能見度過低或路面上的白色標線不清晰時，
導航系統會失效。但由於視覺導航對基礎設施的要求很低，被公為是最有前景的定位方法。
車輛控制技術是無人駕駛汽車的核心，主要包括速度控制和方向控制等幾個部分。無人駕駛其實就是用電子技術控制汽車進行的仿人駕駛。通過對駕駛員的駕駛行為進行分析可知，車輛的控制是一個典型的預瞄控制行為，駕駛員找到當前道路環境下的預瞄點，根據預瞄點控制車輛的行為。目前最常用的方法是經典的智能PID演算法，例如模糊PID、神經網路PID等。

Ⅲ 無人叉車最主要的技術是什麼

無人叉車，這個概念逐漸被運用到了社會中的各個行業，而跟物流有關的扮明就有無人分揀機器人、無人駕駛卡車、和接下來要說的無人叉車，越來越多的新裝備也開始投入到實際運用中。無人叉車主要以電來驅動，通過無線網路設備來對叉車進行運行的路徑規劃和工作流程規劃，當然也可以人模喊工介入，通過手持遙控器來進行控制。
這里推薦的一款是木蟻公司研發的AGV無人叉車，運用最新的激光SLAM導航方式，配備慣導系統、激光紅外、碰撞檢測等感測器，高安全作業 ；無需對現場環境進行任何改造，無需鋪設任何標識，無需反光板，即可進行運作。使用SLAM演算法完成地圖構建，達到了±1cm的高精準定位；可以通過畫線的方式，規劃機器人的運動軌跡，讓機廳碼告器人按照指定線路行進

Ⅳ 生活中的人工智慧之無人駕駛

姓名：陳心語  學號：21009102266 書院：海棠1號書院

轉自： 人工智慧在自動駕駛技術中的應用 - 雲+社區 - 騰訊雲 (tencent.com)

【嵌牛導讀】本文介紹了人工智慧在無人駕駛方面的應用。

【嵌牛鼻子跡運】人工智慧運用於無人駕駛。

【嵌牛提問】人工智慧在無人駕駛方面中有什麼運用呢？

【嵌牛正文】

隨著技術的快速發展雲計算、大數據、人工智慧一些新名詞進入大眾的視野，人工智慧是人類進入信息時代後的又一技術革命正受到越來越廣泛的重視。作為人工智慧技術在汽車行業、交通領域的延伸與應用，無人駕駛近幾年在世界范圍內受到了產學界甚至國家層面的密切關注。

自動駕駛汽車依靠人工智慧、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操灶雹作機動車輛。自動駕駛技術將成為未來汽隱州帆車一個全新的發展方向。

本文將主要介紹人工智慧技術在自動駕駛中的應用領域，並對自動技術的發展前景進行一個簡單的分析。

人工智慧是一門起步晚卻發展快速的科學。20 世紀以來科學工作者們不斷尋求著賦予機器人類智慧的方法。現代人工智慧這一概念是從英國科學家圖靈的尋求智能機發展而來，直到1937年圖靈發表的論文《理想自動機》給人工智慧下了嚴格的數學定義，現實世界中實際要處理的很多問題不能單純地是數值計算，如言語理解與表達、圖形圖像及聲音理解、醫療診斷等等。

1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist證明了《數學原理》中前52 個定理中的38 個。Simon 斷言他們已經解決了物質構成的系統如何獲得心靈性質的問題( 這種論斷在後來的哲學領域被稱為「強人工智慧」) ，認為機器具有像人一樣邏輯思維的能力。1956 年，「人工智慧」( AI) 由美國的JohnMcCarthy 提出，經過早期的探索階段，人工智慧向著更加體系化的方向發展，至此成為一門獨立的學科。

五十年代，以游戲博弈為對象開始了人工智慧的研究；六十年代，以搜索法求解一般問題的研究為主；七十年代，人工智慧學者進行了有成效的人工智慧研究；八十年代，開始了不確定推理、非單調推理、定理推理方法的研究；九十年代，知識表示、機器學習、分布式人工智慧等基礎性研究方面都取得了突破性的進展。

人工智慧在自動駕駛技術中的應用概述

人工智慧發展六十年，幾起幾落，如今迎來又一次熱潮，深度學習、計算機視覺和自然語言理解等各方面的突破，使得許多曾是天方夜譚的應用成為可能，無人駕駛汽車就是其中之一。作為人工智慧等技術在汽車行業、交通領域的延伸與應用，無人駕駛近幾年在世界范圍內受到了產學界甚至國家層面的密切關注。目前，人工智慧在汽車自動駕駛技術中也有了廣泛應用。

自動駕駛汽車依靠人工智慧、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，它是一個集環境感知、規劃決策、多等級輔助駕駛等功能於一體的綜合系統， 它集中運用了計算機、現代感測、信息融合、通訊、人工智慧及自動控制等技術, 是典型的高新技術綜合體。

這種汽車能和人一樣會「思考」 、「判斷」、「行走」 ，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛 。 按照 SAE （美國汽車工程師協會）的分級，共分為：駕駛員輔助、部分自動駕駛、有條件自動駕駛、高度自動駕駛、完全自動駕駛五個層級。

第一階段：駕駛員輔助 目的是為駕駛者提供協助，包括提供重要或有益的駕駛相關信息，以及在形勢開始變得危急的時候發出明確而簡潔的警告。現階段大部分ADAS主動安全輔助系統，讓車輛能夠實現感知和干預操作。例如防抱死制動系統（ABS）、電子穩定性控制（ESC）、車道偏離警告系統、正面碰撞警告系統、盲點信息系統等等，此時車輛是能夠通過攝像頭、雷達感測器獲知周圍交通狀況，進而做出警示和干預。

第二階段：部分自動駕駛 車輛通過攝像頭、雷達感測器、激光感測器等等設備獲取道路以及周邊交通信息，車輛會自行對方向盤和加減速中的多項操作提供駕駛支援，在駕駛者收到警告卻未能及時採取相應行動時能夠自動進行干預，其他操作交由駕駛員，實現人機共駕，但車輛不允許駕駛員的雙手脫離方向盤。例如自適應巡航控制（ACC）、車道保持輔助系統（LKA）、自動緊急制動（AEB）系統、車道偏離預警（LDW）等。

第三階段：有條件自動駕駛 由自動駕駛系統完成駕駛操作，根據路況條件所限，必要時發出系統請求，必須交由駕駛員駕駛。

第四階段：高度自動駕駛 由自動駕駛系統完成所有駕駛操作，根據系統請求，駕駛員可以不接管車輛。車輛已經可以完成自動駕駛，一旦出現自動駕駛系統無法招架的情形，車輛也可以自行調整完成自動駕駛，駕駛員不需要干涉。

第五階段：完全自動駕駛 自動駕駛的理想形態，乘客只需提供目的地，無論任何路況，任何天氣，車輛均能夠實現自動駕駛。這種自動化水平允許乘客從事計算機工作、休息和睡眠以及其他娛樂等活動，在任何時候都不需要對車輛進行監控。

自動駕駛的實現

車輛實現自動駕駛，必須經由三大環節：

第一，感知。 也就是讓車輛獲取，不同的系統需要由不同類型的車用感測器，包含毫米波雷達、超聲波雷達、紅外雷達、雷射雷達、CCD \CMOS影像感測器及輪速感測器等來收集整車的工作狀態及其參數變化情形。

第二，處理。 也就是大腦將感測器所收集到的資訊進行分析處理，然後再向控制的裝置輸出控制訊號。

第三，執行。 依據ECU輸出的訊號，讓汽車完成動作執行。其中每一個環節都離不開人工智慧技術的基礎。

人工智慧在自動駕駛定位技術中的應用

定位技術是自動駕駛車輛行駛的基礎。目前常用的技術包括 線導航、磁導航、無線導航、視覺導航、導航、激光導航等。

其中磁導航是目前最成熟可靠的方案,現有大多數應用均採用這種導航技術。磁導航技術通過在車道上埋設磁性標志來給車輛提供車道的邊界信息,磁性材料具有好的環境適應性,它對雨天,冰雪覆蓋,光照不足甚至無光照的情況都可適應,不足之處是需要對現行的道路設施作出較大的改動,成本較高。同時磁性導航技術無法預知車道前方的障礙,因而不可能單獨使用。

視覺導航對基礎設施的要求較低,被認為是最有前景的導航方法。在高速路和城市環境中視覺方法受到了較大的關注。

人工智慧在自動駕駛圖像識別與感知中的應用

無人駕駛汽車感知依靠感測器。目前感測器性能越來越高、體積越來越小、功耗越來越低，其飛速發展是無人駕駛熱潮的重要推手。反過來，無人駕駛又對車載感測器提出了更高的要求，又促進了其發展。

用於無人駕駛的感測器可以分為四類：

雷達感測器

主要用來探測一定范圍內障礙物（比如車輛、行人、路肩等）的方位、距離及移動速度，常用車載雷達種類有激光雷達、毫米波雷達和超聲波雷達。激光雷達精度高、探測范圍廣，但成本高，比如Google無人車頂上的64線激光雷達成本高達70多萬元人民幣；毫米波雷達成本相對較低，探測距離較遠，被車企廣泛使用，但與激光雷達比精度稍低、可視角度偏小；超聲波雷達成本最低，但探測距離近、精度低，可用於低速下碰撞預警。

視覺感測器

主要用來識別車道線、停止線、交通信號燈、交通標志牌、行人、車輛等。常用的有單目攝像頭、雙目攝像頭、紅外攝像頭。視覺感測器成本低，相關研究與產品非常多，但視覺演算法易受光照、陰影、污損、遮擋影響，准確性、魯棒性有待提高。所以，作為人工智慧技術廣泛應用的領域之一的圖像識別，也是無人駕駛汽車領域的一個研究熱點。

定位及位姿感測器

主要用來實時高精度定位以及位姿感知，比如獲取經緯度坐標、速度、加速度、航向角等，一般包括全球衛星定位系統（GNSS）、慣性設備、輪速計、里程計等。現在國內常用的高精度定位方法是使用差分定位設備，如RTK-GPS，但需要額外架設固定差分基站，應用距離受限，而且易受建築物、樹木遮擋影響。近年來很多省市的測繪部門都架設了相當於固定差分基站的連續運行參考站系統（CORS），比如遼寧、湖北、上海等，實現了定位信號的大范圍覆蓋，這種基礎設施建設為智能駕駛提供了有力的技術支撐。定位技術是無人駕駛的核心技術，因為有了位置信息就可以利用豐富的地理、地圖等先驗知識，可以使用基於位置的服務。

車身感測器

來自車輛本身，通過整車網路介面獲取諸如車速、輪速、檔位等車輛本身的信息。

人工智慧在自動駕駛深度學習中的應用

駕駛員認知靠大腦，無人駕駛汽車的「大腦」則是計算機。無人車里的計算機與我們常用的台式機、筆記本略有不同，因為車輛在行駛的時候會遇到顛簸、震動、粉塵甚至高溫的情況，一般計算機無法長時間運行在這些環境中。所以無人車一般選用工業環境下的計算機——工控機。

工控機上運行著操作系統，操作系統中運行著無人駕駛軟體。如圖1所示為某無人駕駛車軟體系統架構。操作系統之上是支撐模塊（這里模塊指的是計算機程序），對上層軟體模塊提供基礎服務。

支撐模塊包括：虛擬交換模塊，用於模塊間通信；日誌管理模塊，用於日誌記錄、檢索以及回放；進程監控模塊，負責監視整個系統的運行狀態，如果某個模塊運行不正常則提示操作人員並自動採取相應措施；交互調試模塊，負責開發人員與無人駕駛系統交互。

圖：某無人駕駛車軟體系統架構

除了對外界進行認知之外，機器還必須要能夠進行學習。深度學習是無人駕駛技術成功地基礎，深度學習是源於人工神經網路的一種高效的機器學習方法。深度學習可以提高汽車識別道路、行人、障礙物等的時間效率，並保障了識別的正確率。通過大量數據的訓練之後，汽車可以將收集到的圖形，電磁波等信息轉換為可用的數據，利用深度學習演算法實現無人駕駛。

在無人駕駛汽車通過雷達等收集到數據時，對於原始的訓練數據要首先進行數據的預處理化。計算均值並對數據的均值做均值標准化、對原始數據做主成分分析、使用PCA白化或ZCA白化。例如：將激光感測器收集到的時間數據轉換為車與物體之間的距離；將車載攝像頭拍攝到的照片信息轉換為對路障的判斷，對紅綠燈的判斷，對行人的判斷等；雷達探測到的數據轉換為各個物體之間的距離。

將深度學習應用於無人駕駛汽車中， 主要包含以下步驟：

1. 准備數據，對數據進行預處理再選用合適的數據結構存儲訓練數據和測試元組；

2. 輸入大量數據對第一層進行無監督學習；

3. 通過第一層對數據進行聚類，將相近的數據劃分為同一類，隨機進行判斷；

4. 運用監督學習調整第二層中各個節點的閥值，提高第二層數據輸入的正確性；

5. 用大量的數據對每一層網路進行無監督學習，並且每次用無監督學習只訓練一層，將其訓練結果作為其更高一層的輸入。

6. 輸入之後用監督學習去調整所有層。

人工智慧在自動駕駛信息共享中的應用

首先， 利用無線網路進行車與車之間的信息共享。通過專用通道，一輛汽車可以把自己的位置、路況實時分享給隊里的其它汽車，以便其它車輛的自動駕駛系統，在收到信息後做出相應調整。

其次， 是3D路況感應，車輛將結合超聲波感測器、攝像機、雷達和激光測距等技術，檢測出汽車前方約5米內地形地貌，判斷前方是柏油路還是碎石、草地、沙灘等路面，根據地形自動改變汽車設置。

另外， 汽車還將能進行自動變速，一旦探測到地形發生改變，可以自動減速，路面恢復正常後，再回到原先狀態。

汽車信息共享所收集到的交通信息量將非常巨大，如果不對這些數據進行有效處理和利用，就會迅速被信息所湮沒。因此需要採用數據挖掘、人工智慧等方式提取有效信息，同時過濾掉無用信息。考慮到車輛行駛過程中需要依賴的信息具有很大的時間和空間關聯性，因此有些信息的處理需要非常及時。

人工智慧應用於自動駕駛技術中的優勢

人工智慧演算法更側重於學習功能，其他演算法更側重於計算功能。 學習是智能的重要體現，學習功能是人工智慧的重要特徵，現階段大多人工智慧技術還處在學的階段。如前文所說，無人駕駛實際上是類人駕駛，是智能車向人類駕駛員學習如何感知交通環境，如何利用已有的知識和駕駛經驗進行決策和規劃，如何熟練地控制方向盤、油門和剎車。

從感知、認知、行為三個方面看， 感知部分難度最大， 人工智慧技術應用最多。感知技術依賴於感測器，比如攝像頭，由於其成本低，在產業界倍受青睞。以色列一家名叫Mobileye的公司在交通圖像識別領域做得非常好，它通過一個攝像頭可以完成交通標線識別、交通信號燈識別、行人檢測，甚至可以區別前方是自行車、汽車還是卡車。

人工智慧技術在圖像識別領域的成功應用莫過於深度學習，近幾年研究人員通過卷積神經網路和其它深度學習模型對圖像樣本進行訓練，大大提高了識別准確率。Mobileye目前取得的成果，正是得益於該公司很早就將深度學習當作一項核心技術進行研究。 認知與控制方面，主要使用人工智慧領域中的傳統機器學習技術，通過學習人類駕駛員的駕駛行為建立駕駛員模型，學習人的方式駕駛汽車。

無人駕駛技術所面臨的挑戰和展望

在目前交通出行狀況越來越惡劣的背景下，「無人駕駛」汽車的商業化前景，還受很多因素制約。

主要有：

1. 法規障礙

2. 不同品牌車型間建立共同協議，行業缺少規范和標准

3. 基礎道路狀況，標識和信息准確性，信息網路的安全性

4. 難以承受的高昂成本

此外，「無人駕駛」汽車的一個最大特點，就是 車輛網路化、信息化程度極高 ，而這也對電腦系統的安全問題形成極大挑戰。一旦遇到電腦程序錯亂或者信息網路被入侵的情況，如何繼續保證自身車輛以及周圍其他車輛的行駛安全，這同樣是未來急需解決的問題。 雖然無人駕駛技術還存在著很多挑戰，但是無人駕駛難在感知，重在「學習」，無人駕駛的技術水平遲早會超過人類，因為穩、准、快是機器的先天優勢，人類無法與之比擬。

Ⅳ ~~有那位大神知道AGV小車是如何定位的~~坐等答案!!

AGV小車可以通過3種導航方式定位

第一種：激光導航

AGV在自身位置不確定的條件下，在完全未知環境中，帶著AGV走一圈，AGV在移動過程中，根據位置估計和感測器數據進行自身定位，同時創建增量矢地圖，AGV利用地圖進行自主定位和導航。

第三種：二維碼導航

用陀螺儀導航系統專用模塊，主要實現技術為差分定位，並結合工業現場的地圖，利用車載控制系統實時分析系統地圖坐標數據，之後與地圖信息對比以獲取定位信息。