导读：无人驾驶技术的发展日新月异，技术或许不是障碍，障碍来自法律层面，虽然美国加州办法了无人驾驶汽车的实验牌照，但是，全球范围内尚未有任何一个国家正式公布相关的法律规定，让无人驾驶汽车可以正式合法地上路行驶...首先，美国只有4个州允许无人驾驶汽车上路。...“五年内将有人推出无人驾驶汽车。”福特CEO马克·菲尔兹(Mark Fields)在CES上如是说。 ? 多年以来，无人驾驶距离我们总是有些遥远——很多人认为，这种汽车至少还要再等十年才能面市。...这些企业都在测试各种各样的无人驾驶汽车，奥迪甚至用无人驾驶汽车载着5名记者从洛杉矶一路开到了拉斯维加斯。福特表示，该公司的无人驾驶汽车目前已经上路，其他企业也都已经展开了类似的尝试。...由于无人驾驶汽车几乎都要依靠高度精确的地图，驾驶员必须与厂商时刻保持联系，以便定期获得更新。这是否意味着驾驶员必须订阅这些服务？汽车厂商是否会组成联盟，相互分享地图数据？
腾讯科技讯 1月23日据国外媒体报道，Waymo是谷歌母公司Alphabet旗下的自动驾驶部门，现在该公司又增加了一个无人驾驶汽车的测试城市，亚特兰大。...今天，Waymo宣布已经将克莱斯勒Pacifica自动驾驶测试车送至亚特兰大，但除此之外并未透露更多细节。...Waymo一位发言人表示，公司已经从上周开始在亚特兰大市中心绘制地图，最新、最精确的3D地图对自动驾驶汽车测试来说非常重要，因为要依靠汽车上的传感器和摄像头获取数据，并且对周围的环境进行实时再现。...除了奥斯汀和凤凰城，亚特兰大能够为Waymo提供一种无雪的冬日气候来进行测试。亚特兰大地势平坦，并且汽车数量很多，只有16%的家庭没有汽车，主要的原因是亚特兰大的地铁系统并不发达。...2016年，亚特兰大居民曾投票支持一项销售税上调的政策，资助一条投资12亿美元的轻轨铁路建设。而这条铁路会变成亚特兰大新的交通中心，同时缓解亚特兰大的交通压力。
去安全员在矿区、港口限定场景，采用的无人驾驶矿卡、无人驾驶集卡都是大型车辆，一般需要安全员确保车辆运行。...2022年领先布局的自动驾驶企业，如踏歌智行、路凯智行、慧拓、伯镭科技、飞步科技、斯年智驾等纷纷宣布，无人驾驶车辆实现“去安全员”常态化运营，标志着矿区无人驾驶、港口无人驾驶进入新的商业化运营阶段。...在国家鼓励下，低速无人驾驶产业联盟率先研究制定了《低速无人车移动底盘通用技术条件》和《低速无人驾驶清扫车安全规范》两项团体标准，并于2022年12月23日正式发布，为低速无人驾驶产业规范化管理发挥着强力助推作用...电动化汽车电动化指的是汽车从以燃油为主要动力源变更为以动力电池作为主要动力源，新能源电动汽车是在燃油资源逐步减少，排放污染逐步严峻的大背景下提出的，新能源电动汽车以无污染、噪声小、结构简单等优势越来越被大众所熟知...“2022中国低速无人驾驶场景生态共建拓展大会”以“破局而立 行稳致远”为主题，即指明了当前低速无人驾驶发展的方向。成本下探成本是无人驾驶痛点之一。
虽然谷歌的无人驾驶汽车（目前是Alphabet旗下的Waymo公司）是目前资格最老的无人驾驶汽车项目，但很多创业公司获得的关注加总起来也可以与之比肩。 2、融资数据表明成熟度增强 ?...无人驾驶技术的关注也吸引了更多资金雄厚的支持者，自从2012年以来，投资者数量逐年增加。 3、电动无人驾驶出租车服务模式 ?...——垂直整合：少数公司也希望完全自主开发电动无人驾驶出租车解决方案。特斯拉就希望在该公司的高端电动车上配备无人驾驶软件，并组建“特斯拉网络”专车服务。...这些理念上的差异一定程度上源自无人驾驶行业的另外一大争论，这牵扯到无人驾驶汽车本身的部署模式。厂商考虑的问题包括：采用车队模式还是直接出售给消费者？如何快速推出功能并教育消费者？...随着无人驾驶汽车开发商的需求大幅增加，这些传感器的交付周期也已经延长到几个月。 很多创业公司都希望从无人驾驶汽车传感器和感知设备领域分一杯羹。
大数据收集 为了使无人驾驶汽车能够高效运行，并且可以为乘客提供没有烦恼的体验，它们必须要获得大量的数据，并且允许访问精密传感器。想让无人驾驶汽车顺利地上路，就需要了解有关环境以及消费者的所有信息。...个性化的无人驾驶汽车越多，那么未来创新所带来的便利性就越大，也就需要更多的个人数据来融入到它们的服务中。 最主要的问题是怎样使用这些个性化数据。...另外，还有许多议员与其他团体也表达了大量无人驾驶汽车数据将会怎样被使用的担忧，尤其是这些数据最终将会被用于商业或者营销目的，或者落入坏人之手。...但是谷歌的首席法律顾问则表示，现在就得出“最糟糕假设”或者就所有数据将会如何被使用的结论也许为时过早。 目前，大多数制造商都在关注无人驾驶汽车的运营。...马尔基希望可以通过立法的方式来保护无人驾驶汽车免受黑客的攻击，并且保护被联网汽车收集的司机数据。 把最先进的技术整合到无人驾驶汽车中，来确保乘客可以安全地到达目的地是目前行业的重点。
“谷歌自驾车已经是真正的大数据创造者，”Rijmenam在这个星期的一篇博客文章中说， “它根据这些数据判断车往哪里开，开多快。...根据Rijmenam预测，如果自动驾驶汽车确实以每秒1GB的速度产生数据，一年内将产生大约2PB的数据。 该计算基于每辆车每年行驶约600小时，也就是2160000秒，相当于2PB的数据。...科斯洛夫斯基不同意自驾车将产生每秒1GB数据的说法。 的确，大量的数据在自驾车的内部组件之间传递，但它们不会被存储或共享，因为这些数据将只用于汽车驾驶目的。...然而，自驾车与普通车相比，将成倍增加所产生的数据量。...95％的新车中的事件数据记录仪已经在跟踪预测司机和车的性能。 在未来，这些收集到的数据“将帮助汽车企业迅速查明需要升级的部件，以适当升级调整汽车。
一 、你有乘坐过无人驾驶的汽车吗？ 2024年武汉推出新型乘车模式，萝卜快跑无人驾驶，颠覆了原始的乘车模式，一时间无人驾驶似乎成为了人们必谈的一个话题。 ...最近消息，国家数据局副局长陈荣辉12月31日在专题新闻发布会上表示，未来将重点推动数据产业与无人驾驶、具身智能、低空经济等数据密集型产业融合发展。...二、无人驾驶对于人们生活的影响 其实不难发现，日常生活中越来越多的无人驾驶出现。 ...江苏首条全自动无人驾驶地铁线路------南京地铁7号线全线贯通运营... ... 无人驾驶已经悄然走近我们的生活。 三、未来也将会迎来一波科技更迭。 有新的科技，也会迎来新的挑战。...随着无人驾驶在生活中的应用越来越广泛，不禁引发了我们的思考。无人驾驶是否是在跟其他出租车“抢饭碗”，导致出租车司机失业，日常生活中的交通拥堵又应该怎样解决。
译者：董梁 审校：陈明艳 本文长度为2108字，预估阅读时间5分钟 摘要：Nauto使用人工智能监测真实驾驶员的自动驾驶数据，它包含一套同时兼顾道路和驾驶员的“双向摄像头”，可以实时判断人的情绪，并采取缓解措施...你会注意到Nauto的第一件事，就是他们专注于提高驾驶的安全性，并且提出了一些关于造成驾驶分心的统计数据说明问题的严重性： ?...第二个问题要解决的问题是，在实现真正的自动驾驶之前，我们需要积累大量的数据。...积累这些数据的一种方法是让测试汽车在街上漫无目的的行驶，有些出于某种原因甚至将人装扮成汽车座椅；另一种方法是给销售到市场的汽车增加数据收集的“功能”，这就是特斯拉累积数十亿英里的模拟驾驶数据的方法。...这些道路行驶数据与车内脸部识别数据结合之后，Nauto可以生成如下图所示的报告： ? Dan像一个疯子在驾驶 “ 你有没有注意到，比你慢的人都是白痴，比你快的人是疯子？
卡尔曼滤波 Kalman Filter Kalman Filter 经常运用于无人驾驶系统中感知模块，用于目标状态估计。...the Basis of the Kalman Filter Via a Simple and Intuitive Derivation》） 行为克隆 Behavior Cloning 使用神经网络进行无人驾驶的理论基础来源于...思路倒是很简单，将人类驾驶作为基础数据全部收集下来，然后让神经网络去拟合数据。 这类端到端的解决方案基本上是一个路子，优点：简单且有效，缺点：受限于收集的数据。...因为训练集总是有限的，如果出现了神经网络之前没见过的数据，那么效果就会很差。 一个比较经典的条件是天气，下雨天的路面跟晴天的路面不一样，有雾的天气下道路能见度也会对摄像头收集的数据有很大影响。
聚焦无人驾驶行业动态，引领智能汽车科技创新 在无人车感知层面，定位的重要性不言而喻，无人车需要知道自己相对于环境的一个确切位置，这里的定位不能存在超过10cm的误差，试想一下，如果我们的无人车定位误差在...30厘米，那么这将是一辆非常危险的无人车（无论是对行人还是乘客而言），因为无人驾驶的规划和执行层并不知道它存在30厘米的误差，它们仍然按照定位精准的前提来做出决策和控制，那么对某些情况作出的决策就是错的...融合GPS/IMU的定位方法在GPS信号缺失，微弱的情况下无法做到高精度定位，如地下停车场，周围均为高楼的市区等，因此只能适用于部分场景的无人驾驶任务。 ?...我们不再在定位的同时制图，而是事先使用传感器如激光雷达对区域构建点云地图，通过程序和人工的处理将一部分“语义”添加到地图中（例如车道线的具体标注，路网，红绿灯的位置，当前路段的交通规则等等），这个包含了语义的地图就是我们无人驾驶车的高精度地图
聚焦无人驾驶行业动态，引领智能汽车科技创新 无人驾驶软件系统通常被划分为三层：感知，规划和控制。...虽然将无人车理解为机器人并且使用机器人开发的思维处理无人车系统是目前工业界的共识，但是也不乏一些单纯使用人工智能或者是智能体来完成无人驾驶的案例。...其中基于深度学习的端到端无人驾驶和基于强化学习的驾驶智能体是目前的研究热点。
但我们仍然失望，无人驾驶的时代，到底什么时候才能真正到来呢？ 要回答这个问题，我们绕不开的一个技术是：激光雷达。这是无人驾驶技术中，精准度最高的技术，可特斯拉偏偏不用它。 为什么特斯拉不买账？...在我们开始这篇知识装逼扫盲贴之前，先来观瞻一下当下的无人驾驶核心技术的格局： 如今的天下，主要分为两大技术门派： "谷歌派"和“特斯拉派” 其中，“谷歌派”包括：谷歌、百度、Uber、丰田、福特等几乎所有的主流车厂...除此以外，体积大也是激光雷达的一大问题。 喏，谷歌的无人小车上那个又大又难看的帽子就是咯 再一个问题就是，产能低。 汽车厂商要拿到一台全新的激光雷达产品，至少要等6个月......而随后，激光雷达的祖师爷Velodyne也大秀肌肉，称2018年能生产高达100万枚激光雷达，并在未来使激光雷达的单价下降至50美元以下。 如此，激光雷达就要真正雄霸无人驾驶的天下了？...等它大规模商业化了，也许真正的无人驾驶的时代，就到来了。
聚焦无人驾驶行业动态，引领智能汽车科技创新 控制层作为无人车系统的最底层，其任务是将我们规划好的动作实现，所以控制模块的评价指标即为控制的精准度。
对于无人驾驶汽车来说，除了感知周边的环境、定位这两大方面之外，很重要的一点就是运动的控制。...对于无人驾驶汽车循着特定的轨迹稳定的运动并非易事，下面就根据MIT研究的无人驾驶汽车运动控制的视频来看看这方面的技术。 1....利用PID控制可以实现对无人驾驶汽车按照线路行驶的控制。 声明：我对PID控制基本上是小白了，大学学的都还给老师了，如果有不对的地方请各位看官指正，谢谢！
然而，一个简单的数据增强技巧风格化的训练图像导致大量增加鲁棒性的腐败类型，严重程度和数据集。...本文将真实的测量数据与模拟的干扰相结合，以创建适合于训练模型的输入输出数据。通过有限样本容量的性能比较，验证了该模型在模拟数据和真实数据上训练的有效性以及在转移学习上的有效性。...本文使用CARLA作为仿真环境来获得模拟的激光雷达点云，并使用它们的注释来增强数据，本文使用KITTI数据集作为真实的激光雷达数据集，从中学习真实的传感器模型映射。...本文在PASCAL VOC数据集上给出了有竞争力的语义分割结果，并在更具挑战性的Cityscapes数据集上报告了全光分割结果。...本文的算法表现出优越的结果，使它们适合于新数据集上的弱监督分割，或由人工注释器在现有数据集上交互式半自动地生成地面真相。
无人驾驶规划系统的分层结构设计源于2007年举办的DAPRA城市挑战赛，在比赛中多数参赛队都将无人车的规划模块分为三层设计：任务规划，行为规划和动作规划，其中，任务规划通常也被称为路径规划或者路由规划
能成功穿越一片沙漠的无人驾驶汽车 So we decided at Stanford to build a different self-driving car.
无人驾驶-感知包括：摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达。 ? 1）摄像头： 摄像头：可分为数字摄像头和模拟摄像头两大类。...分辨率：是用于度量位图图像内数据量多少的一个参数，通常表示成dpi(dot per inch,每英寸点)。简单地说，摄像头的分辨率是指摄像头解析图象的能力，也即摄像头的影像传感器的像素数。...激光雷达(LIDAR)是一种集激光，全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)三种技术与一身的系统，用于获得数据并生成精确的地面数字高程模型(DEM)。...根据激光测距原理计算，就得到从激光雷达到目标点的距离，脉冲激光不断地扫描目标物，就可以得到目标物上全部目标点的数据，用此数据进行成像处理后，就可得到精确的三维立体图像。
在上一次分享中，我介绍了毫米波雷达的原理、数据特性及优缺点。毫米波雷达的低环境敏感和低成本的特性使得其在ADAS和自动驾驶领域得到了广泛的应用。 今天要介绍的是一款极其常见的传感器——超声波雷达。...APA的探测距离优势让它不仅能够检测左右侧的障碍物，而且还能根据超声波雷达返回的数据判断停车库位是否存在。...小结 以上内容基本能让大家了解超声波雷达的数据及工作方式了。作为无人车上成本最低的传感器，挖掘超声波雷达的潜力是工程师们睡觉都在琢磨的事。 好了\(^o^)/~，这篇超声波雷达的分享就到这里啦。
无人驾驶过程中将收集大量关于人们位置、GPS定位数据、网上购物（包括信用卡号码）和其他在联网汽车上进行的活动信息，这些数据将创造新的商业模式。...因此，为了保护无人驾驶的隐私，缓解对无人车数据收集的担忧，首先应该提高网络安全标准，保证所有制造商能采取有效保护措施，尤其要提高无线网络下的数据加密保护。...LTE-V与DSRC是当前车联网的两大技术阵营，前者主要由中国企业推动，后者的发展比LTE-V成熟，是欧美等国车联网的主流技术。...这也是无人驾驶将在中国得到领先发展的一大优势。 因此，无人驾驶在中国的关键是要制定国家层面的无人车政策框架。中国有多个部委负责无人驾驶技术的监管（其中存在责任交叉和重复，以及碎片化的问题）。...---- 编者按：本文节选自图书《第一本无人驾驶技术书》，无人驾驶是一个复杂的系统，涉及的技术点种类多且跨度大，入门者常常不知从何入手。
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