威尼斯澳门人什么是自动驾驶？自动驾驶六大级别自动驾驶，从字面上也可以看出来，就是让机器代替人来开车，而我们人类则撒手不管，吃着火锅、唱着曲儿、搓着麻将威尼斯澳门人。 当然，这是自动驾驶的最高状态，就目前技术阶段，还必须有人来解决一些突发情况，我们会在接下来的日子里越来越多的接触到汽车的自动驾驶方面的信息。
自动驾驶系统是通过车载传感系统感知道路环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶并到达预定地点的功能。 有点太教科书了吧？简单来说，就是本来是人开车，现在让机器全部或部分替代这些本来由人来执行的功能（开车）。
想要实现无人驾驶，必须包含感知层、决策层和执行层三个方面，他们分别代替了人类的眼睛、大脑和手脚。
感知层用来代替人的眼睛，通过传感器（激光雷达、摄像头、毫米波雷达、高精地图等）来采集驾驶员行驶过程中涉及到的驾驶信息； 决策层用来代替人的大脑，通过获取到的信息进行计算，制定相应的控制策略； 执行层则是代替人的手脚，将接收到的控制策略进行执行，其中包括加减速、转向等。
国际上对自动驾驶的级别分为了 6 级，定义为 L0~L5 ，等级越高，自动化程度越大。下面我们就仔细看看这六个级别的具体划分。 L0 只是车道偏离预警，基本只能提个醒，防止你开小差车跑偏了； L1 和 L2 能帮你刹个车，调个方向盘，当然这样你也不能偷懒，全程都要盯着，否则一不注意，可能就修车店见了。 所以前 3 级一般被当作辅助驾驶，线 能在特定的道路中，实现自动驾驶。 L4 基本可以实现解放双手和大脑，司机基本不用管，除非情况危急。 L5 则是完全自动驾驶，甚至都不需要驾驶员威尼斯澳门人，目前还没有哪家公司能做到。
我们平常自己开车，是怎么感知周围的环境的？ 很简单，就是通过眼睛看，耳朵听。 对于机器而言，我们可以使用摄像头、激光雷达、红外线、雷达等传感器来代替人眼实现「看」的功能。 摄像头可以快速识别汽车尾灯、红绿灯、车道线、行人等，但是在光线微弱时可能会出现危险，因此想要获取更多的环境信息还需要雷达的帮忙。 各种传感器各有所长，但也存在着局限性，因此如何实现多传感器融合技术也是科研人员需要攻克的难点之一。
在获取信息后就需要交给决策层处理，也就是放置在汽车后方的主控电脑，它可以迅速的分析数据，做出判断，帮助汽车规划路线。 最后位于执行层的控制系统就可以按照指令操控汽车前行了。 据统计，L3 级别的ADAS 系统，需要 50-100PB 的海量数据和 5000-25000核的计算资源；到了 L5 级别实现完全自动驾驶，需要超过 2EB 级别的数据量和100000核的计算资源，这就需要自动驾驶应用和服务提供商具备强大的计算能力。
如果将环境感知模块比作人的眼睛和耳朵，那么决策规划模块就相当于自动驾驶汽车的大脑，涉及汽车的安全行驶、车与路的综合管理等多个方面。 而 AI 训练技术则是决策规划模块的前提。 通过传感器收集回来的数据，经过人工智能、大数据、边缘计算等等技术，可以对汽车的状态、姿态进行实时监控，帮助决策模块做出相应的动作。 在汽车行业智能化这个方向，AI 可以赋能做些什么呢？主要有以下几点：
既然涉及到数据，那么不得不提数据的安全性。因为汽车在收集数据的过程中，必然会带有地理位置等敏感信息，所以必须在严格合规的情况下合理使用。 目前自动驾驶汽车的数据安全仍以传统数据安全技术为主，如数据安全隔离、安全认证、安全授权、数据脱敏、安全存储、安全传输、数据审计、数据备份、数据恢复、安全擦除等。
从2003年开始我国在法律上从“不排斥”，到2015年明确支持智能辅助驾驶的发展，再到2016年提出要重点发展“自动驾驶”，再到2020年10月20日，国务院发布《新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）》，提出“到2025年，高度自动驾驶汽车实现限定区域和特定场景商业化应用”，“力争经过15年的持续努力，高度自动驾驶汽车实现规模化应用。”随着时间年限的推动，自动驾驶在我国法律上越来越包容和开放。相信在不久的将来，无人驾驶汽车满街跑的愿景肯定会实现！
2016年，特斯拉逆势而上推出了Autopilot自动驾驶系统，并且放弃了几乎所有其他汽车制造商都在使用的深度传感激光雷达系统。然而，一位汽车专家在本周的一次采访中表示，这一豪赌可能会让埃隆·马斯克(Elon Musk)的汽车公司在目前竞争非常激烈的完全免提驾驶市场竞争中获得重要的优势。 马斯克从2016年10月开始在特斯拉的每辆新车上都支持特斯拉的Autopilot自动驾驶传感器套件。马斯克表示该套系统包含的内置摄像头足以支持最高的五级自动驾驶系统，同时不需要笨重的激光雷达传感器摄像系统。而来自于麻省理工学院(MIT)的自动驾驶研究员莱克斯·弗里德曼(Lex Fridman)本周在乔·罗根体验播客节目上称，这是“埃隆·马斯克与整
技术更出色 /
自动驾驶 汽车的传感器包括高智能的摄像头、激光镭达等等，也会有将来V2X的技术。通过这些技术感知到各种情况，如人、车在路上的位置、速度、方向；局部天气情况、路面情况、道路变化等等信息。这些信息被传到云端，在云端做进一步的融合、机器学习、分析等，并将这些信息再次下发给即将到达该区域的车辆，同时贡献于高精度实时交通。当然部分信息可能是通过DSRC等技术不经过云端快速分享给周边车辆、行人等交通参与者。所以无论是传感器还是云服务对将来的自动驾驶都是必不可少的。 关于谷歌无人驾驶技术并不是简单的一种激光传感器，或者说 大数据 的应用。在2014版中威尼斯澳门人，首先，它需要的是自我的定位，结合谷歌地图，gps等；确定了这个之后，需要确定
自动驾驶的分级标准 由国际汽车工程师协会（SAE International）制订，SAE将自动驾驶技术分为L0~L5共六个等级：L0代表没有自动驾驶加入的传统人类驾驶，而L1对应辅助驾驶、L2部分自动驾驶、L3有条件自动驾驶、L4高度自动驾驶、L5完全自动驾驶。宝马新近推出的车型均已实现L2级自动驾驶功能。] 宝马集团正在加快自动驾驶技术的落地。 “在无人驾驶时代到来之前，我们的责任是要让人们了解到底什么是自动驾驶，熟悉不同级别的划分和多种使用场景。”宝马集团驾驶辅助与自动驾驶研发高级副总裁傅科齐表示。一方面宝马正在加强研发能力，寻求与企业的合作来推动自动驾驶技术的发展。另一方面，不断开展自动驾驶路测以确保安全性。
近期，采埃孚(ZF)在法国布鲁斯特用于生产驾驶辅助系统的生产基地为客户和媒体展示了先进的半自动驾驶技术。试驾者体验了“高速公路驾驶多车道辅助”功能。这一系统结合了环境感应、自动转向、制动和加速来帮助保持对车辆的控制。通过探测车道类型和相邻车道上的车辆，从而支持自动或驾驶员启动的变道操作。 采埃孚(ZF)自主驾驶系统工程总经理Karl-Heinz Glander表示：“让下一代车辆以日趋集成和智能的方式‘观察’、‘思考’和‘行动’，将帮助重新定义未来的交通，自动化功能也将在运输行业得到广泛应用。对高速公路上行驶的车辆而言，在现有的纵向和横向控制基础上增加多车道功能，比如超车辅助，是一个重要的进步，再次提高了驾驶的安全和舒适性。”
日本瑞萨电子与瑞萨系统设计公司为未来自动驾驶开发了车载计算SoC，并于2016年2月1日在半导体集成电路技术国际学会“ISSCC 2016”上发表了演讲（Session 4.4）。瑞萨还在当天的演示会上，演示了使用该SoC同时处理12通道全高清（1980×1080像素、30帧/秒）影像的情况。这是瑞萨车载信息IC“R-CAR”的第3代产品，预定2018年3月开始量产。 瑞萨开发的车载SoC （图片来源于ISSCC） （点击放大） 演示会现场。近处为车载仪表，远处为在显示器上分12个画面显示了全高清影像。 （点击放大） 演示时使用的板卡。据说中间的散热片等部件的下方安装了此次开发的SoC。 （点击放大）
继百度 Apollo 发布“ACE 交通引擎”项目一周后，百度 Apollo 又在自动驾驶领域迈出重要一步。 4 月 19 日，百度打出“无人车+地图”组合拳，百度 Apollo Robotaxi 服务上线百度地图及百度 APP 智能小程序，成为国内首个通过国民级应用向公众开放的自动驾驶出租车服务。即日起，长沙用户打开百度地图进入打车服务或在爆肚 APP 搜索“Dutaxi”，均可体验自动驾驶出行服务。百度 Apollo 迎来全新里程碑，中国 Robotaxi 迈入规模运营新阶段。 “上路”！Apollo Robotaxi 大规模试运营早在去年 9 月，百度 Apollo 与一汽红旗联合研发的首批红旗 EV Robotax
全球首个通过帧抢占/穿插传输的互操作性测试，减少延迟 近日，全球领先的半导体解决方案供应商 瑞萨 电子株式会社今日宣布 以太网 时间敏感网络（TSN）的最新创新发展。瑞萨电子已成为全球首家在AVnu Plugfest（注2）上演示帧抢占标准合规性和互操作性的公司，帧抢占是TSN（注1）的最基本特性。 以太网TSN标准目前正在由IEEE802.1的TSN任务组制定。他们的目标是通过以太网为车载网络和工业互联网内实现无缝确定性通信铺平道路。 最近，用于专业音频和车载网络等的以太网AVB（音视频桥接）标准正在扩展。该标准涵盖多个特性，包括时间同步及流量调度、帧抢占和入口流量限制。有了这些特性， TSN技术 有望加快工业4.0
北京时间5月23日上午消息 美国知名金融机构表示，美国汽车制造商通用汽车未来有望成为自动驾驶汽车领域的领头羊，这或将带动通用汽车公司股价迎来牛气冲天的上涨行情。 分析师Utay Michaeli认为，尽管在未来12个月里，通用汽车股价有望在现有水平上增长近一倍达到每股70美元，但他同样也觉得，随着自动驾驶汽车技术网络的普及，通用汽车股价从长期来看有望攀升至每股134美元。 Michaeli在周日的分析中写道：“我们认为，通用汽车未来将依然无可争议的稳坐自动驾驶汽车领域的头把交椅。获得自动驾驶汽车领域大量的订阅，即便作为传统租赁业务的替代，都会大大增强现有低利润率部门的盈利能力，诸如汽车，甚至跨界车部门。”
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随着软件日益复杂，并且车载系统和传感器数量稳步增加，车内系统的通讯成几何增长，必须加强密码保护。这种保护可以通过经典的实时汽车开放 ...
1、大模型技术的盛行对智能驾驶域控器领域的技术要求与挑战？大模型技术确实给智能驾驶域控器领域带来了新的要求和挑战。例如Tesla的感知算 ...
一 先导与重点文章主要介绍自动驾驶技术中几种常用的坐标系统，以及他们之间如何完成关联和转换，最终构建出统一的环境模型。这里重点理解 ...
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