物聯方案
2025年02月18日
自動駕駛汽車作為未來交通發展的重要方向，依賴于大量精密的傳感器和復雜的計算系統。這些傳感器分布在車輛的各個部位，如激光雷達、攝像頭、超聲波傳感器以及雷達探測器等，每秒都會生成海量數據，包括環境圖像、障礙物識別、道路狀態、車速、行駛方向等多種信息。
這些數據的分析處理需要在極短時間內完成，以便車輛能夠根據周圍環境的變化迅速做出判斷和反應，從而確保行駛的安全性和穩定性。為了實現這種快速響應，數據處理必須在本地的車載計算平臺上實時完成，而不能依賴遠程服務器的計算結果。
因為一旦數據被傳輸至云端服務器進行處理，等待計算結果返回的延遲可能導致車輛無法及時應對突發情況，從而帶來安全隱患。物聯網（IoT）技術通過將計算能力置于車載終端，能夠讓自動駕駛汽車在毫秒級內完成數據的采集、分析和決策。
車載計算平臺結合深度學習算法，能夠實時分析復雜的場景，例如識別行人、判斷路口交通信號、預測其他車輛的行為等，并迅速采取相應的行動，如制動、加速或變道。
轉自：互聯網