ldquoSDL模型无人驾驶的先行

SDL模型自动驾驶汽车视频↓（视频为年拍摄完成）年10月16日，SpaceX创始人马斯克在国际火星学会大会上发表，年将执行火星之旅的宏伟计划，让世人为之振奋！在自动驾驶汽车技术上，马斯克取得的成果同样领先，他主张凭借高智慧的光学图像识别，而在自动驾驶汽车产业的其他世界巨头，则主张必须依赖于激光雷达，二者形成了截然不同的发展理念与效果。拥有自主知识产权，并融合了深度学习精华的新一代人工智能SDL模型的阿波罗团队，在自动驾驶汽车的研究上，开创了无需激光雷达的全新成果，让业界震撼。现代控制理论无法解决汽车高速行驶时，出现的随机性和非线性问题，而导入了SDL模型的自动驾驶汽车在没有驾驶员的情况，提速也能做到平稳，速度很快达到了85km/h，速度越快，对方向盘的控制要求也越高，这意味需要极其精细的计算调试。而同样行驶在道路上的其它交通者，看到无人驾驶的汽车高速驶来时，深感震惊，无法相信自己的眼睛。即使在弧形道路上高速行驶，SDL模型在控制上仍然可以达到精准，安全。孩子看到无人驾驶的汽车从身边驶过，仿佛穿越到未来世界，眼里充满惊讶与好奇。缓慢驶过斑马线，顺畅掉头，加速前行，SDL模型自动驾驶汽车，可以打消人们对自动驾驶只能低速行驶的质疑，完全适应各种场景的城市道路。人开车一定要考驾照，机器是否也可以拿到驾照？L4级别自动驾驶汽车的新定义，应该是可以拿到驾照的自动驾驶汽车！正常人考取驾照的时间约为两个月，有一半的时间都在学习练习驾驶技术，其中最难的考试项目为科目二路考，无论是倒车入库还是侧方停靠，都需要驾驶员掌握娴熟的驾驶技术。据统计，科目二的一次性通过率不超过50%，除了严格的考试要求，人们在驾驶时的心情，都会对驾驶状态产生影响。而先进的SDL自动驾驶汽车，对于科目二路考，只需几次机器意识的学习，就可以轻松一次性通过考试。我们随机找到了三位已经取得驾照的司机，即使每天开车，在应对难度极大的科目二考试，只有一位能达到考试要求。这说明了人类驾驶的不稳定性，相比随机性很大的人类驾驶员，自动驾驶的行驶轨迹则更加稳定、准确。导入了几百个数学模型的自动驾驶汽车，在超车时，按照交规和安全原则，机器意识会优先选择左侧超车。因为右侧慢车道，非机动车常常借道，而且右侧靠近绿化带或者三岔路口，容易发生突发状况。但马路上行驶的车辆是复杂充满变化的，在单向三车道行驶时，当遇到左侧车道有车辆，无法左侧超车时，机器意识并不是“固执”的，而是通过光学三维识别和毫米波雷达，对右侧车道迅速做出判断，在感知安全的情况下，也会选择右侧超车。这一点已经和成熟的人类驾驶员十分接近。当需要超车时，机器意识会通过各种传感器对路况进行充分的分析和预判，对于后方急速驶来的汽车，左侧超车大概率会发生危险的情况下，自动驾驶汽车会第一时间作出判断，选择减速不超车，或者从右侧超车。谷歌自动驾驶曾出现过一次变道追尾事故，人机意识不能融合，成为自动驾驶界的不可解决的难题，现在，这一难题已经被SDL模型的机器意识成功破解。除了在宽阔的马路上快速行驶，我们常常会遇到狭窄的、人车混杂的场景。当前方或侧方容易发生事故时，SDL自动驾驶汽车似乎比人类驾驶员更有耐心，在判断绝对安全的前提下，才会继续行驶。路人的行走轨迹具有很大的随机性，比车辆更难判断，通过光学三维识别和毫米波雷达技术，保证了自动驾驶汽车能通过各种复杂路况。独特的三维立体光学识别技术，可以帮助自动驾驶车辆感知周围的环境和路况，公司自主研发的语音播报功能是感知和决策的高度融合。在人为驾驶危险或者违法操作时，它能及时发出语音预警，提醒驾驶员进行安全操作，减少交通事故的发生。SDL自动驾驶汽车已经可以像人类驾驶员一样，从容应对各种复杂的交通场景。无论是感知、决策还是控制，SDL自动驾驶的表现近乎完美，在实现L4级别自动驾驶道路上，SDL模型仍在加倍努力，不断前行。

SDL模型：无人驾驶的先行者