ADS智能駕駛有哪些核心技術？

ADS智能駕駛的核心技術涵蓋系統架構、感知技術、決策算法、安全冗余、場景落地等多個維度。系統架構上，采用WEWA架構實現分層解耦與云端協同，并搭配昇騰AI算力平臺。感知技術包含激光雷達與視覺創新等多種方式。決策算法有端云協同AI框架等。安全冗余有全向防碰撞系統等保障。場景落地涉及高速、城市、泊車等多個場景。這些技術共同構建起ADS智能駕駛堅實的技術體系 。

在感知技術領域，激光雷達與視覺創新是一大亮點。先進的激光雷達能夠以高精度探測周圍環境，為車輛繪制出精確的三維地圖，讓車輛清晰“看”到周邊物體的位置和距離。同時，視覺技術不斷革新，高清攝像頭捕捉豐富的圖像信息，二者相互配合，提升感知的準確性和可靠性。毫米波雷達也得到升級，在各種復雜氣候條件下，依然能穩定地監測目標，多模態融合技術更是將多種感知數據進行深度整合，發揮各傳感器的優勢，進一步增強車輛對環境的感知能力 。

決策算法方面，端云協同AI框架使車輛在本地處理數據的同時，能夠借助云端強大的計算能力，實現更精準、高效的決策。無圖化能力讓車輛在沒有高精度地圖的情況下，依然能夠自主規劃路線、做出合理決策，大大拓展了智能駕駛的應用范圍。強化學習與意圖理解技術，讓車輛可以通過不斷學習和分析，更好地理解周圍交通參與者的意圖，從而做出更符合實際情況的決策 。

安全冗余同樣至關重要。CAS 4.0全向防碰撞系統全方位守護車輛安全，無論何時何地，面對何種目標，都能及時做出反應，避免碰撞事故的發生。失能檢測與哨兵模式時刻監測車輛的關鍵部件和系統，一旦出現異常，迅速采取措施確保安全。分布式底盤控制技術則為車輛的操控穩定性提供有力支持，即便在突發狀況下，也能保障車輛行駛安全 。

總之，ADS智能駕駛的這些核心技術相輔相成，從不同方面為智能駕駛的實現和安全運行提供了堅實支撐，推動著汽車行業向智能化、自動化邁進。