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摘要:自动驾驶 PNC 算法是一项复杂但极具潜力的技术。 PNC 算法就像自动驾驶的大脑决定着车辆能否智能行驶。它主要负责预测、决策、规划和控制等重要环节。 在预测方面PNC 算法能够对车辆及周边物体的未来轨迹进行预估比如判断其他车辆的
自动驾驶 PNC 算法是一项复杂但极具潜力的技术。
PNC 算法就像自动驾驶的大脑决定着车辆能否智能行驶。它主要负责预测、决策、规划和控制等重要环节。
在预测方面PNC 算法能够对车辆及周边物体的未来轨迹进行预估比如判断其他车辆的行驶方向和速度。轻舟智航的预测算法就使用了深度学习能够提供 10 秒的长时意图和轨迹预测这在国内处于领先水平。
决策环节它要根据各种信息来决定车辆的行驶策略像是否变道、超车等。在复杂的十字路口等场景多个物体的路线会相互影响这就需要 PNC 算法进行精准决策。
规划环节PNC 算法会规划出车辆的具体行驶轨迹确保安全、高效。比如在面对动态障碍物交互时能够灵活地选择更快的路线而不是死板地跟随前车缓行。
控制环节要精准控制车辆按照规划的轨迹行驶保证行驶的舒适性和安全性。比如在变道过程中能够生成平滑的曲线让车辆行驶更稳定。
目前PNC 算法仍以规则驱动为主但随着技术发展深度学习算法在其中的应用也越来越多。深度学习算法能够提升系统的拟人性让车辆更像“老司机”一样灵活应对各种场景。不过深度学习算法也有一些短板比如很难断定人类司机的驾驶行为是否值得学习比规则更难应对需求变更效果可能不如规则仍需要规则来兜底以及引入时可能需要大量代码替换等。
总之自动驾驶 PNC 算法在不断发展和完善未来有望更好地服务于自动驾驶让出行更安全、更便捷。
极氪 001 的风阻系数是 0.23 。
这一超低风阻系数可不是随便得来的是通过精细的空气动力学设计实现的。经历了 1000 多次仿真优化和 50 小时的风洞测试对全车 11 项风阻进行全面优化。
0.23 的风阻系数好处多多。首先大大降低了空气对车辆行驶的阻力提升了车辆的能效比。相同电池容量下能让车跑得更远有效延长续航里程长途驾驶时优势更明显。其次能降低车辆高速行驶时的风噪为车内营造更宁静的环境。而且经过全面优化车辆在行驶中的操控更稳定高速过弯时能感受到更出色的车身稳定性和驾驶信心。
相比零跑 C01 的 0.226cd 风阻系数极氪 001 的 0.23cd 风阻系数虽然稍高一点但也达到了行业优秀水平。这一风阻系数使得极氪 001 在续航、降噪和操控稳定性方面都有出色表现为驾驶者带来更舒适、更节能的驾驶体验。