imtoken官网下载地址|l2
作者： imtoken官网下载地址
2024-03-07 19:35:15
什么是L2级自动驾驶？L0-L5级自动驾驶都有什么区别？ - 知乎
什么是L2级自动驾驶？L0-L5级自动驾驶都有什么区别？ - 知乎首发于汽车观察家切换模式写文章登录/注册什么是L2级自动驾驶？L0-L5级自动驾驶都有什么区别？汽车观察家汽车观察家，洞察车界一切！最近，L2级自动驾驶在汽车圈炒得火热，无论是新推出的车型还是中期改款车型，只要是搭载L2级别自动驾驶的，都会把这个当做一个卖点。那么到底什么是L2级自动驾驶呢？自动驾驶又有哪些等级呢？自动驾驶的分级制度是由美国高速公路安全管理局（NHTSA）和美国汽车工程师学会（SAE）提出的，他们把自动驾驶分为L0、L1、L2、L3、L4、L5五个等级，那这五个等级都有什么区别呢？L0-L2属于驾驶辅助，L4-L5才算自动驾驶通过自动驾驶等级划分标准可以看到，L0、L1和L2级别的自动驾驶，需要驾驶者时刻监管周边情况，还要驾驶员完成大部分操作，无法做到自动驾驶；而L3、L4和L5级别自动驾驶，周边环境监管、驾驶操作都是车辆自己完成。对比之下，L0、L1和L2级别的自动驾驶称做驾驶辅助更为合适。L0级自动驾驶，无论驾驶操作、周边监管、接管等都需要驾驶员自己完成，不过这并不代表L0没有任何辅助。L0级别的自动驾驶可提供警告和瞬时辅助，比如主动刹车、盲点监测、车身稳定系统等等。L1级别自动驾驶是车辆和驾驶员共同完成一些驾驶操作，而车辆周边监控和接管都是驾驶员自己完成，属于辅助驾驶级别。比如自适应巡航、车道偏离预警都属于L1级。其实从严格意义上来说，目前很多厂家宣传的L2级自动驾驶是属于L1级或L1.5级别。L2：车辆执行操作，驾驶员负责周边监测和随时接管L2级别自动驾驶是属于部分自动驾驶，基本操作是由车辆完成，而驾驶员负责周边监控和随时接管车辆，主要包括功能有ACC自动巡航、自动跟车、自动泊车等等。举个L2级自动驾驶的例子，比如我们使用自动泊车，在车辆自动驶入停车位的时候，发现车辆周边有闲杂人员闯入，这个时候就需要驾驶员立即介入操作。再比如我们在使用ACC自适应巡航的时候，前方车辆急减速或者紧急刹车，这种出乎意料的情况出现，就必须人工介入立即反应，所以大多数车辆搭载的ACC都是有一定的车速范围限制。而对于搭载了全速域自适应巡航的车辆来说（自动处理能力更高），亦可称之为L2.5级自动驾驶。而L3级别自动驾驶，在特定环境中车辆可以完成驾驶操作、周边监控等动作，不需要驾驶员自己操作，但是在车辆自动驾驶过程中，驾驶者必须随时做好接管车辆的准备。至于何时接管车辆，系统会自动提示驾驶者。L4级别自动驾驶相比L3更厉害一些，在L4级别中，车辆可完成驾驶操作、周边监控、自主接管反应等动作，无需驾驶者接管方向盘。不过L4级别自动驾驶一些条件限制，比如车速限制、行驶区域限制等等。其实对于行驶路线比较固定、车速要求不高的车辆来说，L4级别自动驾驶可以算是完全的自动驾驶。最后随着等级的增高，自动驾驶也越来越高级。当达到L5的时候，车辆就是完完全全的自动驾驶，任何操作都不用我们自己动手，与其说我们是在驾驶汽车，不如说是充当乘客的角色。在车内吃饭、睡觉、上网、阅读、娱乐，想做什么做什么，拥有相当高的自由度。这也是目前自动驾驶概念中最高级的状态。本文为汽车观察家原创，如有抄袭将依法追究法律责任。（运营人员：newbee）发布于 2019-12-20 11:41自动驾驶汽车无人驾驶车赞同 132 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录汽车观察家汽车观察家，洞察车界
“L2+级自动驾驶”，到底“+”在了哪里？ - 知乎
“L2+级自动驾驶”，到底“+”在了哪里？ - 知乎首发于德系老司机切换模式写文章登录/注册“L2+级自动驾驶”，到底“+”在了哪里？一汽大众已认证账号目前市面上主流的自动驾驶功能多半以L2级为主，些许车型配备有L2+级自动驾驶功能，比如ID.6 CROZZ上搭载的就是IQ Drive L2+高级辅助驾驶系统。图注：自动驾驶技术分级中，L0~L2级是高级辅助驾驶（ADAS）范畴。有不少朋友好奇，L2级和L2+级到底有何区别？L2级自动驾驶关键配置有ACC自适应巡航、AEB主动刹车、LKA车道保持等，这些技术实现了单一方向上的部分主动控制，缓解驾驶疲劳或降低伤害。可不是叫李白的都是「诗仙」，在不同车型上，这些关键配置的实际使用体验有很大不同。所以于L2级，L2+级自动驾驶的使用体验会更加细腻丰富。根据业内公认的SAE自动驾驶等级划分标准，到L3级后，将不需要驾驶员监测环境，而只是在车辆请求时，才接管。所以于L2级，L2+级应该有更加接近解放驾驶员的能力，尽可能多由汽车来完成工作。接下来我们就一些典型配置以及和它相关的使用场景，来介绍下ID.6 CROZZ是怎么提供驾驶辅助支持的。全域ACC3.0高级自适应巡航系统ID.6 CROZZ提供了全域ACC自适应巡航服务，从0km/h就可开启，相比于有些在30km/h上才能激活的车型，在城市蠕动行驶也能解放驾驶员，后者则无能为力。ID.6 CROZZ使用了出色的雷达硬件支持，自动跟随前车加速、减速，更有有Stop&Go功能，60s内还可跟随起步，不仅能轻松面对高速路况，亦适用于城区跟车。值得一提的是，结合实际体验来说，ID.6 CROZZ在自适应巡航模式下的加速和刹车动作都比较平顺和自然，即便遇到其他社会车辆变道或者加塞，车辆也不会像之前不少车型一样“神经质”一般地急加速和急刹车，驾乘舒适度更高。同时，ID.6 CROZZ方向盘内置的电容传感器还可时刻监测驾驶员的手是否控制方向盘，以确保车辆时刻都能处在驾驶员的掌控之中。AEB主动刹车和Pre-Crash预碰撞保护在遇到碰撞危机时，能不能及时刹住非常重要。有的AEB识别车辆比较准，但识别行人就不太灵光，遇到鬼探头问题就犯怵。这是因为越大、行驶路径和逻辑越固定的东西是越好识别，但人因为体型小且移动不规律，判断风险变得更大，准确率不高。图注：“鬼探头”是一种常见的危险交通事故场景，驾驶人在正常行驶时突然有行人或者非机动车从视觉盲区中闯出，导致驾驶人避让不及。针对中国77%的道路交通事故涉及弱势道路使用者这个特点，ID.6 CROZZ融合单目摄像头和毫米波雷达，白天还是夜间，都可以准确识别行人，高效防止鬼探头。而且考虑到两轮车也是各种事故的主要诱因，还增加了对两轮车的检测。为了降低伤害，在车速高于30 km/h时，如探测到大力度急刹车、车辆有侧滑或者侧翻危险、车辆有发生前部碰撞危险，Pre-Crash预碰撞保护系统会迅速激活各种保护措施，收紧安全带（将人固定在座椅上）、关闭车窗和天窗（防止人被甩出），并激活危险报警闪光灯，提醒其他车辆。图注：之所以要把车速设定在30 km/h以上，是因为考虑到安全带常规工作模式足以提供保护。启动阈值太低，系统介入频繁，反而会招人烦。ID.6 CROZZ为何能实现L2+级？想要达到L2+级，首要条件是硬件过硬。ID.6 CROZZ上布局了多达5颗摄像头（其中1颗是单目摄像头，4颗是360度环视摄像头）+3颗毫米波雷达+8颗超声波雷达。在工作逻辑上，我们强调传感器融合协作，没有过分突出某个传感器的作用，比如摄像头和毫米波雷达，在能见度好时，会依赖摄像头多一些，夜间则又会依赖毫米波雷达多一些。多传感器融合协作，充分发挥了团队合作的优势。上面提到，辅助技术之间经常是合作的，所以指导合作的“指挥员”尤为重要。ID.6 CROZZ采用E3电子电气架构，是一个全新、可升级、可扩展、可复用以及可移植的汽车电气架构。它有强大的ICAS运算能力、极宽的数据传输速度，智能域控及软硬件解耦，如同超级智慧大脑，可将相互独立的驾驶辅助功能进行整合。正是基于这些技术支持，ID.6 CROZZ实现了全速域覆盖，多场景覆盖。总之，优秀的高级辅助系统，需要非常关注技术融合，确保能应对复杂的实际使用场景。IQ Drive L2+高级辅助驾驶系统之所以是“L2+”，正是因为贯彻了这套原则。一汽-大众基于强大的硬件基础，出色的架构支持，深厚的数据积累，以及深入用户用车场景需求，打造了IQ Drive L2+高级辅助驾驶系统，提升了L2级自动驾驶关键技术的能力以及相互融合。汽车L2级和L2+级类似手机普通版本和plus版本的区别。“手机plus”作为增强版而存在，主打体验升级。IQ Drive L2+高级辅助驾驶系统已经搭载于10余款车型，经过百万用户的验证。如果你跃跃欲试，非常欢迎大家到店体验。发布于 2021-06-25 14:29Drive自动驾驶驾驶赞同 197 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录德系老司机在此发车，深
Official Website | Lineage II
cial Website | Lineage IIPURPLEGameAbout the GameAbout Lineage II AdenPlayer GuidesAbout Lineage II ClassicDownload GameNewsDiscordForumsSupportShopSalesPLAY FREE NOWLatest news & updatesADEN3/06/2024|Prime GamingWelcoming Spring with a New Prime DropLIVEADENCLASSIC3/05/2024|PURPLEPURPLE's Launch Date is RevealedLIVE3/05/2024|Prime GamingA Must Have Package for AdventurersCLASSIC3/04/2024|Prime GamingThe Ultimate Bundle Packed with ItemsVIEW ALL NEWSLineage II AdenPlay Lineage II Aden NowFeaturing new and updated classes, options for solo play, new hunting zones, and more!Play FreeServer Transfers AvailableTransfer your character to a new server & explore a new world!BUY NOWNCoin ShopPurchase NCoin on the official shop!BUY NOWPlay Free NowFollow Lineage百度安全验证
百度安全验证
网络不给力，请稍后重试
返回首页
问题反馈
所谓的L2级自动驾驶是什么？应该如何理解_腾讯新闻
所谓的L2级自动驾驶是什么？应该如何理解_腾讯新闻
所谓的L2级自动驾驶是什么？应该如何理解
在这个智能化的时代，不止手机非常智能化，就连在汽车上配置智能化产品已经是常态，而现在大部分汽车上所配备L2级自动驾驶已经不只是豪车的配置，在十万级别的家用车上也搭载了这项功能配置，所以这项越来越受到群众所关注的“L2级自动驾驶”到底是什么？这个功能实用吗？是不是有了它就可以不用自己开车了？
其实并不是，自动驾驶分级标准目前来说有两种，分别是美国高速公路安全管理局（NHTSA）和国际自动工程师协会（SAE），对比一下，发现NHTSA和SAE标准相差并不大，只不过，相对来说，SAE的标准更加严谨一些，所以汽车行业里都是采用SAE的分级标准。
从以上图片知道，L0是无自动化驾驶；L1是驾驶支援，只要配备车道保持功能或自适应巡航功能中的一项就可以达到L1级自动驾驶；L2是部分自动化驾驶，也是现在汽车上最常搭载的一种、L3是有条件自动化驾驶、L4是高度自动化驾驶、L5是完全自动化，要是到L5级自动驾驶的话，至少还需要好多年。
下面就来重点说一下L2级自动驾驶，也就是现在车辆上最常配备的功能配置。L2级别自动驾驶就是通过驾驶环境对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支援，其他的驾驶动作均由驾驶员进行操作。说得简单一点就是，在行驶过程中要是车辆能够同时控制驾驶方向、加速以及制动的话，就符合L2级别自动驾驶。但还需要驾驶者在整个行驶过程中，密切关注和实时观察周围环境情况，并准备随时接管车辆。
而L2级别自动驾驶主要有自适应巡航系统、车道保持辅助功能、AEB主动刹车系统，除此之外，还有一些适用于不同场景的一些驾驶辅助功能。比如ACC自适应巡航系统，它与早期的定速巡航并不一样，自适应巡航系统能够根据前车的速度自动调节车速和保持一定的安全距离。也就是说，“前车慢它也慢，前车快它也快”，不同车型速度区间也会有所变化。而且现在也有许多车型的ACC自适应巡航系统都带有跟停功能，也就是排队功能，在前车停车后，要是三秒之内启动，就会继续行驶。
还有车道保持系统在跑高速时是非常管用的，它是依靠车前方的摄像头来让系统识别路面上的标线，从而让车辆在路中间行驶。当然也容易让消费者将车道保持系统和车辆偏离预警混淆了，其实这是两种完全不一样的配置。车辆偏离预警你可以理解为在你偏离原来车道之后，它会提醒你，但并不会主动将车拉回车道，但车道保持系统则会主动控制车辆行驶在车道中间。
L2级别自动驾驶还有许多功能，你要说它可以不用人为操作吧，可完全将自己的生命安全交给汽车，也是不放心的，只能说这些功能只是一个辅助功能，而且目前法规还不允许驾驶者将双手离开方向盘驾驶，否则被交警看到或被违规摄像头拍到会扣两分。而且一些车型上也会有双手离开方向盘时间过长而提醒的功能，另一方面就是，L2级别自动驾驶只是通过摄像头来识别的，如果遇到下雨天或雾霾天等一些较为恶劣的天气，摄像头也会有不清晰的时候，所以说它只是辅助功能，而有时候还是人的眼睛和反应更加灵敏一些。
（图片来源网络，侵删）
L1和L2 详解(范数、损失函数、正则化) - 知乎
L1和L2 详解(范数、损失函数、正则化) - 知乎首发于机器学习中的常见知识点切换模式写文章登录/注册L1和L2 详解(范数、损失函数、正则化)人工智能百度 算法工程师一、易混概念对于一些常见的距离先做一个简单的说明1.欧式距离假设X和Y都是一个n维的向量，即 X=（x_1, x_2, x_3, … x_n），Y=（y_1, y_2, y_3, … y_n） 则欧氏距离： D(X,Y)=\sqrt{\sum_{i=1}^n(x_i-y_i)^2} 2.L2范数假设X是n维的特征 X=（x_1, x_2, x_3, … x_n） L2范数： ||X||_2=\sqrt{\sum_{i=1}^nx_i^2} 3.闵可夫斯基距离这里的p值是一个变量，当p=2的时候就得到了欧氏距离。D(X,Y)=(\sum_{i=1}^n|x_i-y_i|^p)^{\frac{1}{p}} 4.曼哈顿距离来源于美国纽约市曼哈顿区，因为曼哈顿是方方正正的。D(X,Y)=\sum_{i=1}^n|x_i-y_i| 二、损失函数L1和L2都可以做损失函数使用。1. L2损失函数L2范数损失函数，也被称为最小平方误差（LSE）。它是把目标值 y_i 与估计值 f(x_i) 的差值的平方和最小化。一般回归问题会使用此损失，离群点对次损失影响较大。L=\sum_{i=1}^n(y_i−f(x_i))^2 2. L1损失函数也被称为最小绝对值偏差（LAD），绝对值损失函数（LAE）。总的说来，它是把目标值 y_i 与估计值 f(x_i) 的绝对差值的总和最小化。L=\sum_{i=1}^n|y_i−f(x_i)| 3. 二者对比L1损失函数相比于L2损失函数的鲁棒性更好。因为L2范数将误差平方化（如果误差大于1，则误差会放大很多），模型的误差会比L1范数大的多，因此模型会对这种类型的样本更加敏感，这就需要调整模型来最小化误差。但是很大可能这种类型的样本是一个异常值，模型就需要调整以适应这种异常值，那么就导致训练模型的方向偏离目标了。三、正则化1. 正则化为什么可以避免过拟合？正规化是防止过拟合的一种重要技巧。正则化通过降低模型的复杂性， 缓解过拟合。过拟合发生的情况，拟合函数的系数往往非常大，为什么？如下图所示，就是过拟合的情况，拟合函数考虑到了每一个样本点，最终形成的拟合函数波动很大，也就是在某些很小的区间里，函数值的变化很剧烈。这就意味着函数在某些小区间里的系数非常大，就是模型中的w会很大。2. L1正则L1正则常被用来进行特征选择，主要原因在于L1正则化会使得较多的参数为0，从而产生稀疏解，我们可以将0对应的特征遗弃，进而用来选择特征。一定程度上L1正则也可以防止模型过拟合。假设 L(W) 是未加正则项的损失， \lambda 是一个超参，控制正则化项的大小。对应的损失函数： L=L(W)+\lambda \sum_{i=1}^n |w_i| 3. L2正则主要用来防止模型过拟合，直观上理解就是L2正则化是对于大数值的权重向量进行严厉惩罚。鼓励参数是较小值，如果 w 小于1，那么 w^2 会更小。对应的损失函数： L=L(W)+\lambda \sum_{i=1}^n w_i^2 4. 为什么L1会产生稀疏解稀疏性：很多参数值为0。1）梯度的方式：对其中的一个参数 w_i 计算梯度，其他参数同理， \eta 是步进， sign(w_i) 是符号函数w_i >0，sign(w_i)=1；w_i <0，sign(w_i)=-1。L1的梯度：L=L(W)+\lambda \sum_{i=1}^n |w_i|\\ \frac{\partial L}{\partial w_i}=\frac{\partial L(W)}{\partial w_i}+\lambda sign(w_i)\\ w_i=w_i-\eta \frac{\partial L(W)}{\partial w_i}-\eta \lambda sign(w_i) L2的梯度：L=L(W)+\lambda \sum_{i=1}^n w_i^2\\ \frac{\partial L}{\partial w_i}=\frac{\partial L(W)}{\partial w_i}+2\lambda w_i\\ w_i=w_i-\eta \frac{\partial L(W)}{\partial w_i}-\eta 2\lambda w_i 当 w_i 小于1的时候，L2的惩罚项会越来越小，而L1还是会非常大，所以L1会使参数为0，而L2很难。2）图形的方式：损失函数L与参数 w 的关系图，绿点是最优点。如果加上L2正则，损失函数L为 L+\lambda w^2 ，对应的函数是蓝线，最优点是黄点。如果是加上L1损失，那么损失函数L是 L+\lambda |w| ，对应的函数是粉线，最优点是红点，参数 w 变为0。两种正则化，能不能将最优的参数变为0，取决于最原始的损失函数在0点处的导数，如果原始损失函数在0点处的导数 \frac{\partial L}{\partial w} 不为0，则加上L2正则化项 2 \lambda w 之后，导数依然不为0,说明在0这点不是极值点，最优值不在w=0处。而施加 L1 =L+\lambda |w| 正则项时，导数在 w=0 这点不可导。不可导点是否是极值点，就是看不可导点左右的单调性。单调性可以通过这个点左、右两侧的导数符号判断，导数符号相同则不是极值点，左侧导数正，右侧导数负，则是极大值，左侧导数负，右侧导数正，极小值。根据极值点判断原则， w=0 左侧导数 \frac{\partial L1}{\partial w}=\frac{\partial L}{\partial w}-\lambda ，只要正则项的系数 \lambda 大于\frac{\partial L}{\partial w} ,那么左侧导数小于0， w=0 右侧导数 \frac{\partial L1}{\partial w}=\frac{\partial L}{\partial w}+\lambda > 0 ，所以 w=0 就会变成一个极小值点，所以L1经常会把参数变为0，产生稀疏解。编辑于 2021-07-04 21:15范数凸优化正则化赞同 50234 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录机器学习中的常见