红旗hs7有自动驾驶功能吗

红旗 HS7 有自动驾驶功能。

它支持 L2 级别的自动驾驶配备了众多相关的智能配置。比如自适应巡航系统能让用户在各种车况下实现车道保持和转弯避免危险状况。还有定速巡航按要求设定速度后不用踩油门就能保持车速。

其自动驾驶辅助系统包含定速巡航、ACC 自适应巡航、AEB 主动刹车、BLIS 盲区监测、LKA 车道保持、车道偏离预警、车道保持辅助、道路交通识别、主动刹车和疲劳驾驶提示等。

在使用定速巡航时按开关键打开系统仪表盘定速巡航指示灯点亮加速到需要的速度按 SET 键右脚就可松开油门速度被定在当前时速。还能按“RES”和“SET”微调速度。解除定速巡航可通过踩刹车、按取消键、按开关键。

定速巡航在路况好、能解放右脚、保持低油耗、全程限速的路段有用但在市区道路、普通道路、车流量大的高速、雨天、冰雪天、雾天、弯道多的高速、新手驾驶时要慎用或停止使用。

此外除最低配车型外其他车型还配有一系列丰富的配置如车道偏离预警、车道保持辅助、道路交通识别、主动刹车和疲劳驾驶提示等。在配置和用料上都非常厚道价位也相对亲民。

总之红旗 HS7 的自动驾驶功能和相关配置丰富且实用能为驾驶者带来更便捷和安全的驾驶体验。

人工智能在自动驾驶中的应用非常广泛且成效显著。

自动驾驶依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作。在感知方面通过各种传感器如毫米波雷达、超声波雷达、红外雷达、激光雷达、CCD/CMOS 影像传感器及轮速传感器等来收集车辆工作状态和参数变化让车辆获取周围环境信息。目前常用的定位技术包括线导航、磁导航、无线导航、视觉导航、激光导航等。其中磁导航成熟可靠但成本高改动道路设施需求大视觉导航对基础设施要求低前景广阔。

在处理环节人工智能的深度学习发挥关键作用。深度学习能提高汽车识别道路、行人、障碍物等的效率和正确率。通过大量数据训练汽车将收集到的信息转化为可用数据再利用深度学习算法实现自动驾驶。在无人驾驶汽车收集数据后要先对原始数据进行预处理比如均值标准化、主成分分析等。将深度学习应用于无人驾驶汽车包括准备数据、无监督学习、聚类、监督学习调整阀值等步骤。

在图像识别与感知方面无人驾驶汽车依赖传感器。传感器性能不断提升包括雷达传感器、视觉传感器、定位及位姿传感器和车身传感器等。其中雷达传感器探测范围和精度各异成本不同视觉传感器成本低但易受环境影响定位及位姿传感器实现高精度定位车身传感器获取车辆自身信息。

在信息共享方面利用无线网络车与车之间能实时分享信息车辆还能检测地形地貌自动变速。但信息量大需用数据挖掘、人工智能等提取有效信息并过滤无用信息。

人工智能算法侧重学习功能在图像识别领域的成功应用如深度学习大大提高了识别准确率。在认知与控制方面通过学习人类驾驶行为建立模型。

尽管如此随着技术发展和各方努力人工智能在自动驾驶中的应用前景依然广阔。