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自動駕駛車輛的資料電腦用於收集和儲存攝影機和感測器的資料，這些資料稍後將用於訓練自動駕駛車輛的演算法。

如果您想了解車輛自動化程度的不同級別，那麼您來對地方了，因為我們將為您提供有關自動駕駛車輛不同級別所需了解的一切。此外，這篇文章將為您提供各種不同自動化級別的範例。  車輛自動化程度有哪些不同級別？ 圖片來源：SAE International 1. 什麼是L0級自動化？(無自動化／無自動駕駛)  道路上的大多數汽車都屬於L0級自動化。也就是說，這類汽車可能具有諸如巡航控制等功能，可幫助駕駛員在長途駕駛中保持恆定速度，但沒有其他功能。目前道路上的大多數汽車都提供這種自動化程度，這屬於無自動化類別。 2. 什麼是L1級自動化？(駕駛輔助)  在L1級自動化中，車輛完全由駕駛員控制。然而，屬於此類別的車輛配備了一些先進的駕駛輔助功能。例如，具有自適應巡航控制的車輛被認為具有L1級自動化。自適應巡航控制使用感測器和/或攝影機來使車輛與前方車輛保持安全距離。此外，車道保持輔助也屬於L1級自動化。車道保持輔助也使用感測器和/或攝影機來使車輛保持在其車道內。因此，如果您無意中偏離車道，車道保持輔助會將您的車輛輕輕推回車道。因此，如果您的車輛可以輔助轉向或加速和煞車，但不能同時輔助兩者，則該車輛被認為具有L1級自動化。此外，諸如停車輔助等功能被視為L1級自動化，因為它們只輔助駕駛員，而不是自動化駕駛過程。L1級自動化目前在許多汽車型號中都可見。 3. 什麼是L2級自動化？(部分自動化) L2級自動化，也稱為部分自動化，適用於提供組合自動化功能（例如加速和轉向）的車輛。在L2級自動化中，您基本上是將自適應巡航控制與某種形式的轉向輔助相結合。在此級別，駕駛員仍然負責駕駛任務，並且必須始終監控車輛周圍的環境。簡而言之，在此級別的自動化中，駕駛員可以將腳從踏板上移開，將手從方向盤上移開，但他仍然必須注意車輛周圍的環境。這意味著駕駛員不能將系統設置為駕駛並繼續執行不同的任務；他必須將目光集中在道路上。這種級別的自動駕駛非常適合幫助駕駛員應對走走停停的交通，這使其非常適合通勤者。您可以在Tesla Autopilot、Volvo Pilot Assist、GM的Super-Cruise和Audi Traffic Jam Assist中找到這種級別的自動化。還有其他，但這些是最著名的範例。 4. 什麼是L3級自動化？(有條件自動化)  L3級自動化，也稱為條件自動化，是事情變得超級有趣的地方。在這個級別，駕駛員必須在車輛中，但在車輛行駛時，他不需要一直監控車輛。因此，例如，駕駛員可以命令車輛前往目的地，然後瀏覽他的智慧型手機。然而，在L3級條件自動化中，駕駛員必須準備好在收到高級通知後接管車輛的控制權。基本上，L3級自動駕駛車輛能夠在理想條件下以很少或沒有干預的情況下將乘客從A點運送到B點。也就是說，可能會出現一些情況，需要駕駛員暫時介入車輛的操作。 5. 什麼是L4級自動化？(高度自動化)  L4級自動化，也稱為高度自動化，是指車輛在某些條件下能夠執行所有駕駛功能；然而，駕駛員擁有接管和控制車輛的控制權。在L4級自動化中，車輛仍然需要駕駛員，但它可以在沒有任何干預的情況下將他們從A點帶到B點。但是，駕駛員確實有干預的選擇。簡而言之，在L4級自動化中，車輛能夠在大多數環境和大多數條件下執行所有駕駛任務，並在某些情況下監控環境。 6. 什麼是L5級自動化？(完全自動化)  在L5級自動化中，不需要駕駛員，因為車輛能夠執行所有駕駛任務，甚至不需要踏板和方向盤。這是最高級別的自動化，車輛基本上是自行駕駛，甚至不需要駕駛員坐在駕駛座上。  車輛自動化的好處  現在我們已經討論了不同級別的車輛自動化，讓我們來看看車輛自動化的好處。  安全性 — 自動駕駛車輛比駕駛員駕駛車輛更安全；因此，它們有可能拯救生命，並防止乘客和行人因人為錯誤而受傷。這是因為自動駕駛汽車比人類更能識別危險，並且能夠極快地做出反應，以避免撞上其他車輛或行人。 經濟效益 — 由於自動駕駛車輛有可能減少交通事故；社會將在生命損失、傷害費用和工作生產力損失方面節省大量金錢。減少交通事故將為社會節省大量金錢，一些估計每年可達數十億美元。 效率 – 自動駕駛車輛能夠相互通信，從而緩解交通堵塞並減少人們因交通延誤而浪費的時間。這為通勤者節省了通勤時間，節省了汽油費用，並減少了車輛排放，因為通勤者在路上花費的時間會更少。 生產力 – 自動駕駛車輛將通過讓通勤者利用通勤時間執行駕駛以外的任務來提高其生產力。平均而言，通勤者每年在車輛中花費200小時。想像一下，如果您不必專注於操作車輛，您可以利用所有這些時間做些什麼。  車輛自動化如何實現？  為製造自動駕駛車輛，公司必須開發一種演算法，該演算法能夠分析車輛周圍的環境和條件，以做出最終引導車輛的決策。車輛透過使用各種攝影機、感測器和其他感應裝置來收集資訊，從而觀察其周圍環境。收集到的資料隨後用於訓練深度學習或機器學習模型。在模型訓練完成後，它被部署到車輛中的強大電腦上，該電腦分析感應資訊並做出引導車輛的決策。  例如，自動駕駛汽車使用攝影機來偵測道路標誌、交通燈、其他車輛和行人。光達（LiDAR）發射光脈衝，從車輛周圍的物體反彈，以偵測它們與車輛的距離。車輪中的超聲波感測器用於偵測路緣、路邊和其他車輛。所有這些數據都被收集起來，用於訓練人工智慧模型，以更好地駕駛道路車輛。  現在，讓我們專注於擷取和處理訓練機器學習和深度學習模型所需數據的系統。  適用於自動駕駛車輛和 ADAS (先進駕駛輔助系統) 的車輛資料擷取系統  本節將重點介紹用於收集和處理攝影機和感測器生成的數據的資料擷取系統。資料擷取系統收集數據，以便ADAS（先進駕駛輔助系統）和自動駕駛汽車的製造商可以利用這些數據來訓練將部署在車輛中的深度學習或機器學習模型。組織擁有的真實世界數據越多，車輛在面對從未見過的新環境時的表現就越好。  儘管如此，收集和儲存自動駕駛車輛或採用先進駕駛輔助系統的車輛所產生的數據存在一些挑戰，因為必須從多個來源收集和儲存大量數據。這需要強大的處理能力和堅固的儲存解決方案，才能處理大量數據。  Premio 開發了一種名為 AI...

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