大数据使自主的未来成为可能。自动驾驶是汽车制造商的热门话题。提供高度自主性的技术对于未来车辆的发展至关重要。借助物联网，我们的汽车可以看到、听到甚至预测未来。汽车正在成为连接到互联网的大型移动机器：它们不仅运送我们，还娱乐我们；让我们能够支付账单、打电话和购物，甚至在紧急情况下挽救生命。联网汽车中的大数据将帮助他们充分利用自己的感官。如果没有稳定、可靠的数据流，自动驾驶汽车将无法上路。一辆没有数据的联网汽车就像一个无知的婴儿：把手指伸进插座、拿起刀子，或者试图放火，因为她不知道危险是什么。在本文中，您将发现：自动驾驶汽车如何收集数据哪些传感器帮助自动驾驶汽车收集数据自动驾驶汽车如何处理大数据联网汽车的大数据用例大数据正在改变汽车行业。你可能已经听过很多次这种陈词滥调，但这是真的，没有大数据，就没有自主的机会。2014年，麦肯锡估计连接组件和服务的全球市场规模约为380亿美元，到2020年，该行业预计将增长到令人印象深刻的2150亿美元。汽车行业在这个市场中的份额是多少？看起来同样令人印象深刻：未来三年，这一领域的大数据投资预计将以16%的复合年增长率增长。这并不奇怪：英特尔前首席执行官布赖恩·科扎尼克估计，自动驾驶汽车每天将使用和生成大约4,000GB的数据。那么这些数据从何而来？自动驾驶汽车如何收集数据自动驾驶汽车使用来自各种内置物联网设备的数据：就像自动驾驶汽车离不开大数据一样，它们也离不开传感器来收集这些数据。在自动驾驶汽车中，可以在几毫秒内处理和分析来自各种内置传感器的数据。这使得汽车不仅可以安全地从A点行驶到B点，还可以将路况信息传递到云端，从而传递给其他车辆。来自互联汽车的大数据将与其他智能汽车共享。哪些传感器帮助自动驾驶汽车收集数据为了看到和感知周围的一切，自动驾驶汽车通常使用三种类型的传感器：摄像头、雷达和激光雷达。摄像头帮助车辆获得360度的周围环境全景。不仅如此，现代相机还可以提供逼真的3D图像，识别物体和人，并确定它们之间的距离。问题是恶劣的天气条件、损坏的交通标志和缺乏对比度影响了相机的性能。幸运的是，其他传感器可以提供帮助。天气条件不会影响短程和远程雷达。短程波有助于消除盲点并有助于车道保持和停车。远程雷达测量汽车与其他移动车辆之间的距离，并有助于制动。综上所述，雷达旨在检测移动物体，实时测量距离和速度。激光雷达使用激光而不是无线电波，可以创建周围环境的3D图像并将其映射，从而在汽车周围创建360度视图。在自动驾驶中，一个更为关键的组件是帮助分析自动驾驶汽车数据的软件。一旦连接到网络，智能汽车不仅可以将所有传感器的数据传输到云端，还可以即时响应情况。（来源IoTHouse）一些公司收集大数据并将其提供给汽车行业的一级和二级供应商。这些数据包括独特的场景、视频和图像，可帮助自动驾驶汽车学习并为道路决策奠定坚实的基础。自动驾驶汽车如何处理大数据？自动驾驶汽车必须有传感器、人工智能软件和云服务器。接下来，它应该知道它在哪里。为此，它使用GPS结合来自内部传感器（例如速度计和指南针）的数据来确定其速度和方向。一旦汽车知道它在世界上的位置，它就必须了解周围发生的事情。为此，它应该使用雷达和激光雷达绘制其周围环境并在地图内定位自己。各种标志、标记、车道和障碍物都被考虑在内。使用收集到的数据，自动驾驶汽车可以针对道路上的许多可能情况制定策略。自动驾驶汽车之间的数据共享将有助于避免交通拥堵，同时考虑到天气状况和应对紧急情况。总而言之，自动驾驶汽车可以利用大数据做以下事情：观察和感知——接收数据，根据收集到的数据制定计划并采取行动详细描绘周围环境使用摄像头和激光雷达识别速度并与其他人交流车辆并远距离共享数据联网汽车技术的发展方向是，您的汽车不仅可以与道路上的其他车辆通信，还可以与道路标志、车道标记、交通信号灯等通信。而这个高科技系统的前提是大数据。联网车辆有哪些大数据用例？智能汽车收集的数据只是汽车自己使用的吗？再想一想。这些数据的真正潜力是巨大的：汽车制造商可以远程查看您的汽车出了什么问题，并立即通过车辆通知您。利用车辆数据可以有效地管理和优化数十万辆互联汽车。大数据是行为洞察的丰富来源，从司机选择的加油站到他们播放的音乐。此数据可用于营销、销售和客户服务。借助车联网大数据，城市规划和工程将变得更加精准：更高效的道路规划、危险地点预警、更安全的人行道等。车联网大数据可以根据驾驶员行为制定个性化保险计划.结论没有大数据，汽车行业就无法进一步发展。这就是联网自动驾驶汽车的未来：汽车将使用汽油或电力等数据。这就是为什么对于汽车制造商而言，必须与软件供应商建立合作伙伴关系。提供大数据分析、管理、可视化等解决方案，不仅需要汽车行业背景，还需要具备人工智能、机器学习、自然语言处理、物联网、平台开发等方面的专业知识。
