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科鲁兹噪音大怎么解决
更新日期：2023-09-18
来源 ：畅玩车
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PNC（planning and control）是规划和控制，apollo把pnc是具体细分为三个方向，预测，规划，控制。
PNC详细解释
一、预测：
对检测到的障碍物行为轨迹进行预测，保证无人车能够提前做出正确的决策，降低发生意外的可能，保证行驶的安全性和舒适性
原理：利用历史20帧对障碍物的观测，预测未来30帧障碍物的轨迹
特点：实时性、准确性、可学习性
二、规划：
规划是控制车辆安全平稳运行到达终点的枢纽，其计算速率，平滑性，稳定性等会直接影响无人车运行的安全和平稳
输入：本车状态+障碍物信息及预测轨迹+交通信号灯信息+高精地图+导航信息
输出：routing线及实时planning线
涉及的几个点：
1、道路内的规划（找到满足交通规则的道路最优解）
2、平滑sl坐标参考系生成与信息整合（平滑，安全，适配，时效）
3、道路内规划的“硬约束”与“软约束”
4、规划模块架构：系统性的抽象驾驶问题
5、规划算法的迭代优化
三、控制：
ADC(自动驾驶控制单元)结合车辆状态以及规划控制通过canbus下发相应的指令。
线控：通过计算单元下发的电信号去控制车辆的动作，汽车的线控技术主要包括线控转向、线控油门、线控制动、线控悬架、线控换挡等。
自动驾驶所需要的核心技术是哪些
1、识别技术
和人类的眼睛一样，这个轮式机器人也有它自己的眼睛，用来识别周边的车辆、障碍物、行人等路上的情况。
我们眼睛的主要构成部分是眼球，通过调节晶状体的弯曲程度来改变晶状体焦距来获得实像。那自动驾驶的眼睛是由什么构成的呢？答案是传感器。包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达，还有红外线、超声波雷达等。
2、提升决策能力有助于降低对感知的需求
近身肉搏策略，就是博弈策略：例如，让车子突然挪个2厘米，观察侧后方车子的反应，根据反应再决定下一步动作。像AI没有反射弧，如果动静非常快，抖个几抖，可能就把侧后方的新手驾驶员给吓住了。
3、决策技术
跟人类的大脑一样，我们不是天生就会开车，也不是拿到驾照就成老司机了。需要一定的知识积累，自动驾驶机器人也同样需要。完成大脑中的知识库有两种方式：专家规则式和AI式。
专家规则式，英文叫rule-based。即提前编写好规则，AI式，就是一直很火的人工智能Artificial Intelligence。模仿人类的大脑，通过AI算法对场景进行理解。
4、预测规划策略，就是尽量避免这种情况的发生
真正的老司机会看得很远，尽量避免被加塞情况发生、或者在这种情况无法避免时，提前很远就进入一个有利的博弈位置。这就是一个智能汽车所需要的。
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