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边缘计算在无人驾驶的运用-边缘计算在无人驾驶的运用中的应用

边缘计算 7个月前 (05-25) 59

文章信息一览：

1、决策算法技术决策算法技术是自动驾驶汽车中的最核心技术之一。包括先进的决策算法在内的综合视觉技术、传感器技术以及定位技术帮助汽车快速地识别、理解和及时应对环境和事件的变化。

2、最后，“自动驾驶开天眼”——VEPP高精度定位技术在实现自动驾驶中也不可或缺。除了环境感知和C-V2X技术准确探知车辆周围的环境，为了更可靠精确的提高感知结果的精确性和可靠性，还需要能准确知道汽车的实时位置，才能更安全实现自动驾驶。

（图片来源网络，侵删）

3、首先，自动驾驶需要通过以下四步才可以完成：信息收集、分析识别、行动决策、设备控制。这四步是一个循环。而想要完成以上这四步，又需要很多各种各种的技术支持。例如电子设备（传感器和处理器等）、信息处理（通过图像识别和人工智能处理信息）、机构控制（按照指令对汽车内部的各机构进行控制）等等。

4、自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。

5、自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。

（图片来源网络，侵删）

6、自动驾驶技术正在道路、海洋和太空中普及。自动化、分析和智能正在从人类转向“特定于机器”的应用。计算机视觉和***将在未来的数字世界中扮演重要角色。数以百万计的智能传感器将通过人工智能嵌入汽车、智能城市、智能家居和仓库。

零售业：边缘计算可以帮助零售商实时分析顾客数据、库存数据，优化商店布局和库存管理。能源管理：边缘计算可以实时监测和优化能源系统，提高能源效率。农业：通过实时监测和分析土壤、气候等数据，边缘计算可以帮助农民提高农业生产效率。

自动驾驶汽车卡车车队自动组队是自动驾驶技术早期的应用之一。边缘计算使得除了领头卡车外，其他卡车均能实现无人驾驶，因为它们能够以极低延迟进行通信。油气行业资产远程监控在石油和天然气行业，资产的监控至关重要。

据我所知，蓝海大脑的边缘计算服务器可以应用于自动驾驶、路移检测与识别、车牌识别、声纹识别、物体识别、建筑视觉认知、智能连接直观安全、永远在线感知、沉浸式多媒体、语音、音频识别、终端自然交互等等。

零售和物流：通过在零售店铺或仓库中布置边缘计算盒子，可以对销售数据、库存信息进行实时监控和分析，提高供应链的效率和响应能力。增强现实（AR）和虚拟现实（VR）：边缘计算盒子可以用于处理和渲染AR/VR应用程序的图像和***数据，提供更快的响应时间和更好的用户体验。

根据多年边缘计算场景探索和落地实践，边缘计算已呈现出两大明显发展态势。第一个趋势是边缘赋能，将它提炼一下，称为“X+边缘”，这里X代表各个行业，即边缘计算为各行各业赋能。

边缘计算的应用场景：增强数据处理的效率：在许多行业，如制造业、物流业、零售业、服务业等，日常工作中会产生大量的数据。这些数据可能包括生产线上的传感器读数、运输车辆的位置和速度信息、消费者的购买行为等。

TG452系列边缘计算***具备协议解析功能，支持各种网络制式和***集各种工业设备的数据，对数据边缘计算和标准化，经MQTT协议接到云端。***用Arm架构高端处理器；标准Linux系统支持用户二次开，软件多级检测和硬件多重保护机制来提高设备稳定性。

边缘计算是云计算以外的另一种可选解决方案，未来它的应用范围很有可能将远不止是无人驾驶汽车。包括亚马逊、微软和谷歌在内的一些科技巨头都在探索“边缘计算”技术，这可能会引发下一场大规模的计算竞赛。

降低成本：边缘计算可以减少对中央服务器的依赖，降低数据传输和存储成本。此外，它可以利用边缘设备的闲置资源进行计算，降低硬件成本。总之，边缘计算可以为许多应用程序提供许多价值，包括更快的响应时间、降低网络延迟、更好的数据隐私和安全、更高的可靠性和降低成本等。

关于边缘计算在无人驾驶的运用，以及边缘计算在无人驾驶的运用中的应用的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。