自动驾驶核心技术之三：环境感知
自动驾驶四大核心技术，分别是环境感知、精确定位、路径规划、线控执行。环境感知是其中被研究最多的部分，不过基于视觉的环境感知是无法满足无人驾驶要求的。环境感知主要包括三个方面，路面、静态物体和动态物体。对于动态物体，不仅要检测还要对其轨迹进行追踪，并根据追踪结果，预测该物体下一步的轨迹（位置）。这在市区，尤其中国市区必不可少，最典型场景就是北京五道口：如果你见到行人就停，那你就永远无法通过五道口，行人几乎是从不停歇地从车前走过。人类驾驶员会根据行人的移动轨迹大概评估其下一步的位置，然后根据车速，计算出安全空间（路径规划），公交司机最擅长此道。无人车同样要能做到。要注意这是多个移动物体的轨迹的追踪与预测，难度比单一物体要高得多。这就是MODAT(Moving Object Detection and Tracking)。也是无人车最具难度的技术。图：无人车环境感知框架
这是基于激光雷达的环境感知模型，搞视觉环境感知模型研究的人远多于激光雷达。不过很遗憾地讲，在无人车这件事上，视觉不够靠谱。让我们来看计算机视觉的发展历程，神经网络的历史可追述到上世纪四十年代，曾经在八九十年代流行。神经网络试图通过模拟大脑认知的机理，解决各种
机器学习的问题。1986 年Rumelhart，Hinton 和Williams 在《自然》发表了著名的反向传播算法用于训练神经网络，直到今天仍被广泛应用。不过深度学习自80年代后沉寂了许久。神经网络有大量的参数，经常发生过拟合问题，即往往在训练集上准确率很高，而在测试集上效果差。这部分归因于当时的训练数据集规模都较小，而且计算资源有限，即便是训练一个较小的网络也需要很长的时间。神经网络与其它模型相比并未在识别的准确率上体现出明显的优势，而且难于训练。因此更多的学者开始采用诸如支持向量机（SVM）、Boosting、最近邻等分类器。这些分类器可以用具有一个或两个隐含层的神经网络模拟，因此被称作浅层机器学习模型。它们不再模拟大脑的认知机理；相反，针对不同的任务设计不同的系统，并采用不同的手工设计的特征。例如语音识别采用高斯混合模型和隐马尔可夫模型，物体识别采用SIFT 特征，人脸识别采用LBP 特征，行人检测采用HOG 特征。2006年以后，得益于电脑游戏爱好者对性能的追求，GPU性能飞速增长。同时，互联网很容易获得海量训练数据。两者结合，深度学习或者说神经网络焕发了第二春。2012 年，Hinton 的研究小组采用深度学习赢得了ImageNet 图像分类的比赛。从此深度学习开始席卷全球，到今天，你不说深度学习都不好出街了。深度学习与传统模式识别方法的最大不同在于它是从大数据中自动学习特征，而非采用手工设
计的特征。好的特征可以极大提高模式识别系统的性能。在过去几十年模式识别的各种应用中，手工设计的特征处于统治地位。它主要依靠设计者的先验知识，很难利用大数据的优势。由于依赖手工调参数，特征的设计中只允许出现少量的参数。深度学习可以从大数据中自动学习特征的表示，其中可以包含成千上万的参数。手工设计出有效的特征是一个相当漫长的过程。回顾计算机视觉发展的历史，往往需要五到十年才能出现一个受到广泛认可的好的特征。而深度学习可以针对新的应用从训练数据中很快学习得到新的有效的特征表示。一个模式识别系统包括特征和分类器两个主要的组成部分，二者关系密切，而在传统的方法中它们的优化是分开的。在神经网络的框架下，特征表示和分类器是联合优化的。两者密不可分。深度学习的检测和识别是一体的，很难割裂，从一开始训练数据即是如此，语义级标注是训练数据的最明显特征。绝对的非监督深度学习是不存在的，即便弱监督深度学习都是很少的。因此视觉识别和检测障碍物很难做到实时。而激光雷达云点则擅长探测检测障碍物3D轮廓，算法相对深度学习要简单的多，很容易做到实时。激光雷达拥有强度扫描成像，换句话说激光雷达可以知道障碍物的密度，因此可以轻易分辨出草地，树木，建筑物，树叶，树干，路灯，混凝土，车辆。这种语义识别非常简单，只需要根据强度频谱图即可。而视觉来说要准确的识别，非常耗
时且可靠性不高。视觉深度学习最致命的缺点是对视频分析能力极弱，而无人车面对的视频，不是静态图像。而视频分析正是激光雷达的特长。视觉深度学习在视频分析上处于最初的起步阶段，描述视频的静态图像特征，可以采用从ImageNet 上学习得到的深度模型；难点是如何描述动态特征。以往的视觉方法中，对动态特征的描述往往依赖于光流估计，对关键点的跟踪，和动态纹理。如何将这些信息体现在深度模型中是个难点。最直接的做法是将视频视为三维图像，直接应用卷积网络，在每一层学习三维滤波器。但是这一思路显然没有考虑到时间维和空间维的差异性。另外一种简单但更加有效的思路是通过预处理计算光流场，作为卷积网络的一个输入通道。也有研究工作利用深度编码器(deep autoencoder)以非线性的方式提取动态纹理，而传统的方法大多采用线性动态系统建模。光流只计算相邻两帧的运动情况，时间信息也表述不充分。two-stream只能算是个过渡方法。目前CNN搞空域，RNN搞时域已经成共识，尤其是LSTM 和GRU结构的引入。RNN在动作识别上效果不彰，某些单帧就可识别动作。除了大的结构之外，一些辅助的模型，比如visual hard/soft attention model，以及ICLR2016上的压缩神经网络都会对未来的深度学习视频处理产生影响。目前深度学习对视频分析还不如手工特征，而手工特征的缺点，前面已经说过，准确率很低，误报率很高。未来恐怕也难以
提升。太多的坑要填。MODAT首先要对视频分析，实时计算出地平面，这对点云为主的激光雷达来说易如反掌，对视觉来说难比登天。
用分段平面拟合和RANSAC算法计算出真实地平面。实际单靠激光雷达的强度扫描成像，一样可以得出准确的地平面，这也是激光雷达用于遥感的主要原因，可以排除植被的干扰，获得准确的地形图，大地基准面。
用VOXEL GRID滤波器将动静物体分开，黑棕蓝绿是激光雷达发射到行人身上的每个时间段的假设，与动态物体比，静态物体捕获的点云数自然要多。
左边是深度学习领域人尽皆知的权威Kitti数据集的采集车，右边是数据集的数据格式和内容。Kitti对其Ground Truth有一段描述，To generate 3D object ground-truth we hired a set of annotators, and asked them to assign tracklets in the form of 3D bounding boxes to objects such as cars, vans, trucks,trams, pedestrians and cyclists. Unlike most existing benchmarks, we do not rely on online crowd-sourcing to perform the labeling. Towards this goal, we create a special purpose labeling tool, which displays 3D laser points as well as the camera images to increase the quality of the annotations.这里Kitti说的很明确，其训练数据的标签加注不是人工众包，而是打造了一个自动标签软件，这个软件把3D激光云点像光学图像一样显示出
来，以此来提高标注的质量。很简单，激光雷达是3D Object Detection的标准，即使视觉深度学习再强大，与激光雷达始终有差距。再来说一下Stixel（sticks above the ground in the image），中文一般叫棒状像素，这是2008年由奔驰和法兰克福大学Hern′an Badino教授推出的一种快速实时检测障碍物的方法，尤其适合检测行人，每秒可做到150甚至200帧，这也是奔驰和宝马双目的由来。Hern′an Badino后来被卡梅隆大学的机器人实验室挖走了，Uber的无人车主要就是基于卡梅隆大学机器人实验室开发的。Stixel的核心是计算棒状物的上下边缘和双目视差，构建一个Stixel，可以准确快速地检测障碍物，特别是行人。这是奔驰宝马大规模使用双目的主要原因，相对单目的行人识别，双目Stixel拥有碾压性优势。
激光雷达的3D距离信息更容易获得，也更准确，因此建立Steixel更加快捷准确。现在该说Tracking了，现在不少人把跟踪(tracking)和计算机视觉中的目标跟踪搞混了。前者更偏向数学，是对状态空间在时间上的变化进行建模，并对下一时刻的状态进行预测的算法。例如卡尔曼滤波，粒子滤波等。后者则偏向应用，给定视频中第一帧的某个物体的框，由算法给出后续帧中该物体的位置。最初是为了解决检测算法速度较慢的问题，后来慢慢自成一系。因为变成了应用问题，所以算法更加复杂，通常由好几个模块组成，其中也包括数
学上的tracking算法，还有提取特征，在线分类器等步骤。在自成一系之后，目标跟踪实际上就变成了利用之前几帧的物体状态(旋转角度，尺度)，对下一帧的物体检测进行约束(剪枝)的问题了。它又变回物体检测算法了，但却人为地把首帧得到目标框的那步剥离出来。在各界都在努力建立
end-to-end系统的时候，目标跟踪却只去研究一个子问题，选择性无视'第一帧的框是怎么来的'的问题。激光雷达的Tracking则很容易做到，以IBEO为例，IBEO每一款激光雷达都会附送一个叫IBEO Object Tracking的软件，这是一个基于开曼滤波器的技术，最多可实时跟踪65个目标，是实时哟，这可是视觉类根本不敢想的事。Quanergy也有类似的软件，叫3D Perception。
感知、决策（路径规划）、定位都是基于传感器或软件系统的，这也是科技类厂家的强项，不过线控执行系统则是传统汽车产业（不一定是整车厂）的绝对强项，这也是科技类厂家注定无法独立造车的主要原因，无论是谷歌还是百度，都必须要与传统汽车产业联合，才能进军无人车领域。下一节，我们就说说线控执行。
近期活动：2016汽车传感器与汽车人工智能论坛（AUTOSAI）
时间：2016年11月24日-25日地点：北京圣龙翔会议中心一、部分特邀演讲嘉宾
二、论坛研讨主题三、报名方式：
无人驾驶关键技术分析 无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。 （1）环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息。为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同，我们采用两种方法进行检测：无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便，主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。 无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主，被动型测距传感器为辅，采用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下，执行任务的需要，最重要的是处理数据量小，实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算，无需知道障碍物的具体信息。 而视觉作为环境感知的一个重要手段，虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性，而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面，视觉也是必不可少的手段。 （2）导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除了定位辅助之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算资源有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类：相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。 绝对定位：主要采用导航信标．主动或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位：综合采用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。
人工智能或许会成为第四次工业革命的核心技术 现今，人工智能在世界范围内的重视程度早已不亚于能源研究了，而人工智能的普及也将成为科学发展的必然趋势，因此人工智能或许会成为第四次工业革命的核心技术，我相信未来巨大的投资机会就在其中。 今天的世界仍朝着美好的未来积极进取，而激烈的社会斗争却成为了人类美好愿望的绊脚石，经济危机的漩涡将世界搅得不得安宁，贫穷，战乱，饥饿在21世纪的今天仍随处可见。在国际关系混乱不堪，经济压力日益凸显，社会资源分配不均的今天，我们需要一次全面的工业革命来提高生产力，提高经济效益以应对目前尖锐的社会矛盾。 第一次工业革命将人类推向崭新的蒸汽动力时代，实现了机械自动化基本取代人力畜力，大大提高了社会生产力。而第二次工业革命则是将人类带入了新能源时代，电气，化石燃料第一次投入生产使用。第三次工业革命让人类全面走向科技时代，航天技术，生物克隆技术，信息技术在这一时代如雨后春笋般欣欣向荣，蓬勃发展。2014年德国汉诺威工业博览会提出，还未到来的第四次工业革命必将以深度网络化，数字化及机器自组织为核心内容，人类或许将由此进入数据时代。 人类生产不同类型的计算机，各司其职。某些特定功能的计算机可以通过一个新的专业维度感知周围事物，并获取主要信息，将之反馈到数据处理中心，通过人类收集的大数据不断计算，分析并得出最
优处理方案，然后通过输出特殊指令完成某项工作。不同的处理结果将再次反馈至数据处理中心，进行各项指令的微调。这样不断的调整使得计算机得出自己对指令的理解，当计算机拥有独特且准确的处理方案时，它便掌握了这项技能。计算机对不断分析数据、积累知识，它的智能水平也就越来越高。 各个简单的指令有序的组合即可完成某些复杂的程序，人工智能也能模拟人类自主思维甚至超越人类。谷歌人工智能系统“阿尔法围棋”终以4比1胜韩国职业棋手李世石九段的比赛，引起了世界的关注。这让人看到了人工智能技术的发展，真是到了让人震撼的程度。新的时代，机器通过不断地吃进数据和提高技能，能够取代很多电脑做的有智能的工作。机器人工智能的提高更好的为人类服务，另一方面也给人类带来深深地隐忧，到2020年将造成全球逾500万人失业。 除此之外，2014年谷歌公司宣布自动驾驶汽车成功行驶20万公里，并于2015年取得美国首个自动驾驶车辆许可证。这样的消息也推动了汽车行业的一次重要改革，同年中国互联网巨头百度公司也宣布与宝马公司合作研发自动驾驶技术。新型的自动化汽车或许将于不久后向市场推广，其优越的安全性能，低耗能将成功的吸引大众的眼球，这也预示着自动化汽车将会在世界范围内普及。 人工智能将会渗透入各个方面，机器翻译，智能控制，语言及图像理解，自动程序设计，航天应用，军事领域，信息储存，科学研究甚至其他的人类无法执行的复杂且庞大的任务。 人工智能将以其优越的服务能力基本取代人类服务，带来危险的
无人驾驶关键技术分析-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
无人驾驶关键技术分析 无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。 （1）环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息。为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同，我们采用两种方法进行检测：无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便，主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。 无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主，被动型测距传感器为辅，采用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下，执行任务的需要，最重要的是处理数据量小，实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算，无需知道障碍物的具体信息。 而视觉作为环境感知的一个重要手段，虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性，而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面，视觉也是必不可少的手段。 （2）导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除了定位辅助之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算资源有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类： 相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。 绝对定位：主要采用导航信标．主动或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位：综合采用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。
无人驾驶关键技术分析三篇 篇一：无人驾驶关键技术分析 无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。（1）环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息。为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同，我们采用两种方法进行检测：无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便，主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。 无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主，被动型测距传感器为辅，采用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下，执行任务的需要，最重要的是处理数据量小，实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算，无需知道障碍物的具体信息。
而视觉作为环境感知的一个重要手段，虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性，而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面，视觉也是必不可少的手段。 （2）导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除了定位辅助之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算资源有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类：相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。 绝对定位：主要采用导航信标．主动或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位：综合采用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。 网络导航能随时随地通过无线通信网络、交通信息中心进行信息交互。移动设备通过移动通信网与直接连接于Internet的web GIs服务器相连，在服务器执行地图存储和复杂计算等功能，用户可以从服务器端下载地图数据。
汽车自动驾驶产业链深度报告：芯片及软件专题 核心观点: 巨头厂商底层技术突破，为汽车智能化带来质变 无论是造车新势力，还是传统车厂都在深度布局汽车智能化，座舱域、驾驶域的发展速度尤为惊人。目前智能座舱的新车型普及度持续攀升，智能驾驶的落地速度也有所加快。在汽车新四化浪潮下，车厂、芯片厂商、Tier1、OS 以及其他软硬件供应商积极投入研发，产品迭代速度显著加快。尤其巨头厂商在底层技术的突破，为市场带来质变。 硬件控制器集中化，SDV 已成为未来行业发展趋势 随着软硬件和新技术的共同发展，ECU 开发瓶颈问题日益突出，汽车行业由最初的“机械定义汽车”逐步转变为“软件定义汽车”。硬件控制器集中化，SDV 已成为未来行业发展趋势。在软件定义汽车时代，产品价值链被重塑，传统汽车核心竞争要素将会被硬件、软件和服务所取代，供应链生态也将变革，汽车行业的重点将从依靠硬件驱动的产品逐步进行转移，当下的新产品应当是由“硬件+软件”同步驱动的产品。 中国汽车智能化发展速度领先，A 股有望成为核心投资市场之一 汽车新四化的发展，OTA 市场增速迅猛，中国智能座舱作为首个核心应用市场潜力巨大，预计2025 年规模破千亿，市场政策双驱动，ADAS 获井喷发展。据中国产业调研网估计，2025 年全球ADAS 市场规模将达275 亿欧元，2015~2025 年均复合增长率高达17%。 终端软件解决方案提供商的盈利模式也有望发生转变 大部分传统汽车厂商缺少软件基因，在软件定义汽车领域需要寻求外部供应商的合作，且需求范围逐步扩大。供应商多以项目开发的形式开展业务，
智能座舱全产业链分为三大环节：1）Tier0.5 级供应商也可称为产业的下
深度学习人工智能在无人驾驶上的应用 公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-
深度学习人工智能在无人驾驶上的应用 摘要⑹錾疃妊习的概念及深度学习人工智能在环境感知技术上的应用，详细阐述深度学习的工作原理以及其应用前景。 关键词人工智能无人驾驶环境感知技术深度学习 中图分类号：TP29 文献标识码：A 机器深度学习是近年来在人工智能领域的重大突破之一，它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域都取得了不少成功。由于车辆行驶环境复杂，当前感知技术在检测与识别度方面无法满足无人驾驶发展需要，深度学习被证明在复杂环境感知方面有巨大优势。 视觉感知技术是无人驾驶的核心技术。 无人驾驶一般包括四个等级或者五个等级，不管哪个等级都会包含环境感知、规划决策和执行控制等三个方面。其中环境感知方式主要有视觉感知、毫米波雷达感知和激光雷达感知，其中的视觉感知是无人驾驶感知的最主要的方式。 中国的路况较为复杂，雨天、雾霾天以及下雪天。另外，像马车、吊车以及摩托车，还有摩托车拉猪、卡车拉树的现象在我们生活中经常遇到，这些场景对视觉是一个难题，提高这种复杂路况下的感知精度是无人驾驶研究的挑战。 1深度学习能够满足复杂路况下视觉感知的高精度需求 深度学习被认为是一种有效的解决方案，深度学习是模拟人的大脑，是近10年来人工智能取得一个较大的突破。深度学习在视觉感知中近几年应取得了较大的进展，相对于传统的计算机视觉，深度学习在视觉感知精度方面有比较大的优势。
特别是2011年以后，有报导指出深度学习如果算法和样本量足够的话，其准确率可以达到%以上，传统的视觉算法检测精度的极限在93%左右。而人的感知，也就是人能看到的准确率一般为95%，所以从这个方面看，深度学习在视觉感知方面是有优势的。 所谓深度学习，又名深度神经网络，相对于以前的神经网络来说是一种更多层和节点的神经网络机器学习算法，从这儿可以看出来，其实深度学习是一种机器学习，可以说是一种更智能的机器学习。深度学习主要类型一般包括5种类型，像CNN、RNN、LSTM、RBM和Autoencoder，其中我们主要的是用的CNN，CNN 另外一个名字叫卷积神经网络。卷积神经网络已经被证明在图像处理中有很好的效果。 其中，自学特征是深度学习的最大优势。例如智能驾驶需要识别狗，在以前的算法中如果要识别狗，对狗的特征要用程序来详细描述，深度学习这个地方如果采集到足够的样本，然后放在深度学习中训练，训练出来后的系统就可以识别这个狗。传统的计算机的视觉算法需要手工提取特征，很多时候需要专家的知识，算法的鲁棒性设计非常困难，很难保证鲁棒性，我们做视觉感知的时候就遇到很多困难。另外如果要保证这个稳定需要大量的调试，非常耗时。 深度学习一般包括四种类型的神经网络层，输入层、卷积层、池化层、输出层。网络的结构可以10层甚至上百层，一般层数越多检测精度会更精准。并且随着网络层数和节点数的增加，可以表达更细、更多的识别物的特征，这样的话可以为检测精度的提高打下基础。
自动驾驶核心技术之三：环境感知 自动驾驶四大核心技术，分别是环境感知、精确定位、路径规划、线控执行。环境感知是其中被研究最多的部分，不过基于视觉的环境感知是无法满足无人驾驶要求的。环境感知主要包括三个方面，路面、静态物体和动态物体。对于动态物体，不仅要检测还要对其轨迹进行追踪，并根据追踪结果，预测该物体下一步的轨迹（位置）。这在市区，尤其中国市区必不可少，最典型场景就是北京五道口：如果你见到行人就停，那你就永远无法通过五道口，行人几乎是从不停歇地从车前走过。人类驾驶员会根据行人的移动轨迹大概评估其下一步的位置，然后根据车速，计算出安全空间（路径规划），公交司机最擅长此道。无人车同样要能做到。要注意这是多个移动物体的轨迹的追踪与预测，难度比单一物体要高得多。这就是MODAT(Moving Object Detection and Tracking)。也是无人车最具难度的技术。图：无人车环境感知框架 这是基于激光雷达的环境感知模型，搞视觉环境感知模型研究的人远多于激光雷达。不过很遗憾地讲，在无人车这件事上，视觉不够靠谱。让我们来看计算机视觉的发展历程，神经网络的历史可追述到上世纪四十年代，曾经在八九十年代流行。神经网络试图通过模拟大脑认知的机理，解决各种
机器学习的问题。1986 年Rumelhart，Hinton 和Williams 在《自然》发表了著名的反向传播算法用于训练神经网络，直到今天仍被广泛应用。不过深度学习自80年代后沉寂了许久。神经网络有大量的参数，经常发生过拟合问题，即往往在训练集上准确率很高，而在测试集上效果差。这部分归因于当时的训练数据集规模都较小，而且计算资源有限，即便是训练一个较小的网络也需要很长的时间。神经网络与其它模型相比并未在识别的准确率上体现出明显的优势，而且难于训练。因此更多的学者开始采用诸如支持向量机（SVM）、Boosting、最近邻等分类器。这些分类器可以用具有一个或两个隐含层的神经网络模拟，因此被称作浅层机器学习模型。它们不再模拟大脑的认知机理；相反，针对不同的任务设计不同的系统，并采用不同的手工设计的特征。例如语音识别采用高斯混合模型和隐马尔可夫模型，物体识别采用SIFT 特征，人脸识别采用LBP 特征，行人检测采用HOG 特征。2006年以后，得益于电脑游戏爱好者对性能的追求，GPU性能飞速增长。同时，互联网很容易获得海量训练数据。两者结合，深度学习或者说神经网络焕发了第二春。2012 年，Hinton 的研究小组采用深度学习赢得了ImageNet 图像分类的比赛。从此深度学习开始席卷全球，到今天，你不说深度学习都不好出街了。深度学习与传统模式识别方法的最大不同在于它是从大数据中自动学习特征，而非采用手工设
中国目前还未掌握的核心技术有哪些？ 基本被日本，美国霸占，看intel的最佳供应商就知道了。不同的是中国想买有些国外设备，别人不卖。目前蚀刻设备精度最高的是日立。其实看看英特尔的最佳供应商就知道了，一块CPU要制造出来需要N多东西。INTEL的牛逼，离不开其供应商，有些是独家供应。其他厂商想买都买不成。比如东丽，帝人的炭纤维，超高精密仪器，数控机床，光栅刻画机（这个最牛的也是日立，刻画精度达到10000g/mm ），光刻机（ASML）等等，这些是美日严格限制出口的。。分不清啥叫蚀刻机，啥叫光刻机，啥叫光栅刻画机的自己去GOOGLE。以下是英特尔颁布的SCQI和PQS 奖最佳供应商：SCQI奖（英特尔用的蚀刻设备和显微镜，监测装置就是日立的）PQS奖可以看到一个块CPU要制造出来，需要N 多设备和材料。前十大半导体设备生产商中，有美国企业 4 家，日本企业 5 家。B：半导体材料生产半导体芯片需要19 种必须的材料，缺一不可，且大多数材料具备极高的技术壁垒，因此半导体材料企业在半导体行业中占据着至关重要的地位。而日本企业在硅晶圆、合成半导体晶圆、光罩、光刻胶、药业、靶材料、保护涂膜、引线架、陶瓷板、塑料板、TAB、COF、焊线、封装材料等14 中重要材料方面均占有50%及以上的份额，日本半导体材料行业在全球范围内长期
保持着绝对优势。你们随便去查查日本的几个公司，比如：信越化学！全球百分之70的半导体硅材料，都是由其提供。2015半导体材料份额：中国目前投资大力半导体，结果让日本半导体设备厂商赚了个盆满钵满。超高精度机床这玩意儿和材料学并为工业之母：日本，德国，瑞士的天下，其中日本更是领先世界一大截。先来一个世界最高精度机床主轴。来自日本精工。日本精工将自主设计的极微量油气润滑系统与定预压切换结构相结合。成功实现世界最高dmn值的工作机械(车床加工中心)用主轴。比如美帝F22战机就有用日本机床：以下是SNK(新日本工机)的5轴龙镗铣在美帝后勤车间对F22猛禽战机的发动机和kc135加油机进行超精密加工！瑞典皇家科学院评出的世界最佳公司，英国本地最佳工厂兼出口成就奖，美国制造工程师学会惠特尼生产力奖获得者，美军US.ARMY岩岛兵工厂联合制造技术中心的机床供应商及机械师培训方，波音集团的最佳机床设备供应商等等。集无数荣誉于一身的yamazaki mazak(日本山崎马扎克)。要说当然mazak最拿手的环节，当属machining center(加工中心)。日本山崎马扎克为美军RIA-JMTC的机床供应商及机械师培训方！马扎克做为超跑公司迈凯轮的唯一cnc供应商安装了各种机床总共19台在他的技术中心。日本山崎马扎克为美国波音公司最佳供应商。美国制造工程师学会惠特尼生产力奖获得者-山崎马扎克。英国威尔士亲王
深度剖析激光雷达核心技术 从四个维度深度剖析激光雷达核心技术 激光雷达（LiDAR）的产业化热潮来源于自动驾驶汽车的强烈需求。在美国汽车工程师学会（SAE）定义的L3级及以上的自动驾驶汽车之中，作为3D视觉传感器的激光雷达彰显了其重要地位，为自动驾驶的安全性提供了有力保障。因此，激光雷达成为了产业界和资本界追逐的“宠儿”，投资和并购消息层出不穷。很多老牌整车厂和互联网巨头都展开了车载激光雷达的“军备竞赛”。近期，MEMS激光雷达技术发展最为活跃，并且吸引了大多数投资，同时宝马宣布将于2021年推出集成MEMS激光雷达的自动驾驶汽车。 不同自动驾驶等级对传感器的需求分析（数据来源：Yole） 伴随着自动驾驶热度上升，激光雷达相关新闻铺天盖地袭来。但是这项在自动驾驶领域尚不成熟的3D视觉技术，不仅公开技术资料稀缺，而且企业和媒体关于各种激光雷达的分类和称谓表达五花八门，例如：机械式、固态、全固态、混合固态；又如：MEMS（微机电系统）、OPA（光学相控阵）、Flash（闪光）；亦如：FMCW（调频连续波）、脉冲波；还如：飞行时间法、三角测距法等。这些称谓常常让圈内圈外的人士感到困惑。不用担心，麦姆斯咨询为您答疑解惑，本报告从“测距原理、光源、光束操纵、探测器”四个维度对激光雷达核心技术及分类进行了分析，力求让读者对激光雷达错综复杂的技术脉络有清晰的认知。 当我们在交流“直接/间接飞行时间法、三角测距法”等概念时，这实际上是激光雷达的“测距原理”维度；而谈及“机械式、MEMS、OPA、Flash”等关键词时，这属于激光雷达的“光束操纵”维度；无论是905nm还是1550nm的波长，还是边发射激光器（EEL）或垂直腔面发射激光器（VCESL），这是从激光雷达的“光源”维度交流问题；而涉及PIN、APD（雪崩光电二极管）/SPAD（单光子雪崩二极管）、SiPM（硅光电培增管），或是单点、线阵、面阵，则是从激光雷达的“探测器”维度分析技术。 掌握不同类型激光雷达技术路线及“硬核”
实现智慧停车，至少需要四大核心技术 现如今，“停车难”是困扰城市出行的一大重要难题，有人拿曹操的诗句“绕树三匝，无枝可依”来形容当前车位的一位难求，如何解决“停车难”问题成为不少车主的饭后话题，对于此，很多人都说实现了智慧停车就能解决“停车难”问题了，但是，要想实现智慧停车，至少需要以下四大核心技术。 一、车牌识别技术 车牌识别是利用采集车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色的自动模式识别技术。技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。 停车场通过将车牌识别设备安装于出去口，记录车辆的车牌号码、出入时间，并与自动门、栏杆机的控制结合，就可以实现
车辆的自动计时收费。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，最后组成车牌号码输出。 二、车位引导技术 车位引导技术是智能停车发展相当重要的一环，它能帮助车主快速找到停车位，避免盲目驶入，消除车主找车烦恼，有效提高交通道路利用率、缓解车辆拥堵。现在市场上主流的停车场智能车位引导有：超声波和视频两个。 1、超声波车位引导系统 采用超声波探测器安装在车位上方利用超声波反射的特性侦测车位下方是否有车位，从而通过系统对车辆进行引导。超声波引导系统适用于车流量大，车位紧张的停车场，它能帮助车主实时快速的了解场内空余车位信息，从而快速高效的停车。
2、视频车位引导系统 采用摄像机识安装在车位上方，通过视频分析车位下方是否有车位，从而通过系统对车辆进行引导。视频引导与找车系统适用于车流量较大、管理相对混乱的大型商业广场、机场等。 三、反向寻车技术 在商场、购物中心等大型停车场内，车主在返回停车场时往往由于停车场空间大，环境及标志物类似、方向不易辨别等原因，容易在停车场内迷失方向，寻找不到自己的车辆。反向取车系统系统通过视频车位探测器对车辆进行检测，视频再经由交换机传送到识别终端，并对车牌和车位等信息进行识别后，通过以太网传输到数据服务器上，最后分享到每一个查询终端上，只需要在查询终端上通过输入车牌号码或其他相关信息就能帮助用户尽快找到车辆停放的区域。
自动驾驶的核心技术之四：线控技术 线控执行 简单地说，线控执行主要包括线控制动、转向和油门。某些高级车上，悬挂也是可以线控的。线控执行中制动是最难的部分。 线控油门相当简单，且已经大量应用，也就是电子油门，凡具备定速巡航的车辆都配备有电子油门。电子油门通过用线束（导线）来代替拉索或者拉杆，在节气门那边装一只微型电动机，用电动机来驱动节气门开度。一般而言，增减油门就是指通过油门踏板改变发动机节气门开度，从而控制可燃混合气的流量，改变发动机的转速和功率，以适应汽车行驶的需要。传统发动机节气门操纵机构是通过拉索或者拉杆，一端联接油门踏板，另一端联接节气门连动板而工作。但这种传统油门应用范畴受到限制并缺乏精确性。电子油门的主要功能是把驾驶员踩下油门踏板的角度转换成与其成正比的电压信号，同时把油门踏板的各种特殊位置制成接触开关，把怠速、高负荷、加减速等发动机工况变成电脉冲信号输送给电控发动机的控制器ECU，以达到供油、喷油与变速等的优化自动控制。 电子油门控制系统主要由油门踏板、踏板位移传感器、ECU（电控单元）、数据总线、伺服电动机和节气门执行机构组成。位移传感器安装在油门踏板内部，随时监测油门踏板的位置。当监测到油门踏板高度位置有变化，会瞬间将此信息送往ECU，ECU对该信息和其它系统传来的数据信息进行运算处理，计算出一个控制信号，通过线路送到伺服电动机继电器，伺服电动机驱动节气门执行机构，数据总线则是负责系统ECU与其它ECU之间的通讯。在自适应巡航中，则由ESP （ESC）中的ECU来控制电机，进而控制进气门开合幅度，最终控制车速。博世和大陆都有全套的电子油门系统出售。 线控转向也已经得到实际应用，这就是日产旗下的英菲尼迪Q50。实际目前的电子助力转向（EPS）非常接近线控转向了。EPS与线控转向之间的主要差异就是线控转向取消了方向盘与车轮之间的机械连接，用传感器获得方向盘的转角数据，然后ECU将其折算为具体的驱动力数据，用电机推动转向机转动车轮。而EPS则根据驾驶员的转角来增加转向力。线控转向的缺点是需要模拟一个方向盘的力回馈，因为方向盘没有和机械部分连接，驾驶者感觉不到路面传导来的阻力，会失去路感，不过在无人车上，就无需考虑这个了。在Q50L上线控转向还保留机械装置，保证即使电子系统全部失效，依然可以正常转向。 线控制动是最关键的也是难度最高的。要了解线控制动，首先要了解汽车的刹车原理。轻型 车通常采用液压制动。 传统制动系统主要由真空助力器、主缸、储液壶、轮缸、制动鼓或制动碟构成。当踩下刹车 踏板时，储液壶中的刹车油进入主缸，然后进入轮缸。 轮缸两端的活塞推动制动蹄向外运动进而使得摩擦片与刹车鼓发生摩擦，从而产生制动力。 当驾驶者踩下制动踏板时，机构会通过液压把驾驶人脚上的力量传递给车轮。但实际上要想让车停下来必须要一个很大的力量，这要比人腿的力量大很多。所以制动系统必须能够放大腿部的力量，要做到这一点有两个办法：?杠杆作用?利用帕斯卡定律，用液力放大。制动系统把力量传递给车轮，给车轮一个摩擦力，然后车轮也相应的给地面一个摩擦力。
ＰＳ四大核心技术 通道、蒙版、路径、选区详解 大家都知道：ps 四大核心技术是什么？通道、蒙版、路径、选区但是很多人对它们的认识还停留 在最初级的阶段，并没有深入的了解它们具体有什么作用，在发教程前，我翻阅了很多此类的教程，但是只是通过一两个案例来说明，并不能让人完全理解，今天，我特别给大家着重讲一下ps 里的蒙版到底可以用来做什么。 无论你是熟手还是菜鸟，请以最大的耐心看完，我相信此教程对你帮助巨大。 ps 里有哪些蒙版？ 快速蒙版矢量蒙版剪切蒙版图层蒙版 好，那我先来讲解快速蒙版：快速蒙版的定义：快速蒙版模式使你可以将任何选区作为蒙版进行编辑，而无需使用“通道”调板，在查看图像时也可如此。将选区作为蒙版来编辑的优点是几乎可以使用任何 photoshop 工具或滤镜修改蒙版。 例如，如果用选框工具创建了一个矩形选区，可以进入快速蒙版模式并使用画笔扩展或收缩选区，或者也可以使用滤镜扭曲选区边缘。也可以使用选区工具，因为快速蒙版不是选区。 从选中区域开始，使用快速蒙版模式在该区域中添加或减去以创建蒙版。另外，也可完全在快速蒙版模式中创建蒙版。 受保护区域和未受保护区域以不同颜色进行区分。当离开快速蒙版模式时，未受保护区域成为选区。 当在快速蒙版模式中工作时，“通道”调板中出现一个临时快速蒙版通道。但是，所有的蒙版编辑是在图像窗口中完成的。 快速蒙版主要用来做什么？它的作用是通过用黑白灰三类颜色画笔来做选区，白色画笔可画出被选择区域，黑色画笔可画出不被选择区域，灰色画笔画出半透明选择区域。 画笔进行画出线条或区域，然后再按q，得到的是选区和一个临时通道，我们可以在选区进行填充或修改图片和调色等，当然还有扣图。 打开素材图片，我们现在来用快速蒙版来扣一个荷花：
一、无人驾驶汽车传感器的研究背景和意义 无人驾驶汽车是人工智能的一个非常重要的验证平台，近些年成为国内外研究热点．无人驾驶汽车作为一种陆地轮式机器人，既与普通机器人有着很大的相似性，又存在着很大的不同．首先它作为汽车需保证乘员乘坐的舒适性和安全性，这就要求对其行驶方向和速度的控制更加严格；另外，它的体积较大，特别是在复杂拥挤的交通环境下，要想能够顺利行驶，对周围障碍物的动态信息获取就有着很高的要求。无人驾驶的研究目标是完全或部分取代驾驶员，是人工智能的一个非常重要的实现平台，同时也是如今前沿科技的重要发展方向。当前，无人驾驶技术具有重大的应用价值，生活和工程中，能够在一定程度上减轻驾驶行为的压力；在军事领域内，无人驾驶技术可以代替军人执行侦查、排雷、以及战场上危险环境中的任务；在科学研究的领域，无人驾驶技术可以实现外星球等极端环境下的勘探活动。无人驾驶车辆技术，又称智能车辆，即利用将无人驾驶的技术应用于车辆的控制中。 国外的无人驾驶车辆技术大多通过分析激光传感器数据进行动态障碍物的检测。代表有斯坦福大学的智能车“Junior”，利用激光传感器对跟踪目标的运动几何特征建模，然后用贝叶斯滤波器分别更新每个目标的状态；卡耐基?梅隆大学的“BOSS”智能车从激光传感器数据中提取障碍物特征，通过关联不同时刻的激光传感器数据对动态障碍物进行检测跟踪。牛津大学研制的无人车辆“WildCat”，不使用GPS，使用激光雷达和相机监控路面状况。我国相关技术开展较晚，国防科学技术大学研制的自主车“开路雄狮”，采用三维激光雷达Velodyne作为主要传感器，将Velodyne获取的相邻两激光数据作差，并在获得的差分图像上进行聚类操作，对聚类结果建立方盒模型。 无人驾驶车辆是一项融合了认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等多学科的技术，涉及到电子电路，计算机视觉，自动控制，信号处理等多学科技术。无人驾驶汽车的出现从根本上改变了传统的“人——车——路”闭环控制方式，将无法用规则严格约束的驾驶员从该闭环系统中请出去，从而大大提高了交通系统的效率和安全性，是汽车工业发展的革命性产物。
Java四大核心技术思想详解 Java已经成为一个庞大而复杂的技术平台，对于开发人员而言，要想更好的掌握Java 技术，深入理解底层的技术处理细节必不可少。对核心概念和思想的掌握可以帮助我们举一反三、触类旁通，有助于提升我们对整个Java平台的理解力。这里所介绍的是Java技术平台的几个核心概念，其中所蕴含的思想有助于我们更深刻的理解Java技术。 Java虚拟机 Java虚拟机的主要任务是装在class文件并且执行其中的字节码。Java虚拟机包含一个类装载器，它可以从程序和API中装载class文件。Java API中只有程序执行时需要的那些类才会被装载。字节码由执行引擎来执行。 不同的Java虚拟机中，执行引擎可能实现得非常不同。在由软件实现的虚拟机中，最简单的执行引擎就是一次性解释字节码。另一种执行引擎更快，但是也更消耗内存，叫做"即时编译器(just-in-time compiler)"。在这种情况下，第一次被执行的字节码会被编译成本地机器代码。编译出的本地机器代码会被缓存，当方法以后被调用的时候可以重用。第三种执行引擎是自适应优化器。在这种方法里，虚拟机开始的时候解释字节码，但是会监视运行中程序的活动，并且记录下使用最频繁的代码段。程序运行的时候，虚拟机只把那些活动最频繁的代码编译成本地代码，其他的代码由于使用得不是很频繁，继续保留为字节码-由虚拟机继续解释它们。一个自适应的优化器可以使得Java虚拟机在80%~90%的时间里执行被优化过的本地代码，而只需要编译10%~20%的对性能有影响的代码。 当Java虚拟机是由主机操作系统上的软件实现的时候，Java程序通过调用本地方法(native method)和主机交互。Java中有两种方法:Java方法和本地方法。Java方法是由Java 语言编写，编译成字节码文件，存储在class文件中的。本地方法是由其他语言(比如c,c++或汇编语言)编写的，编译成何处理器相关的机器代码。本地方法保存在动态链接库中,格式是各个平台专有的。运行中Java程序调用本地方法时，虚拟机装载包含这个本地方法的动态库，并调用这个方法。本地方法是联系Java程序和底层主机操作系统的连接方法。 通过本地方法，Java程序可以直接访问底层操作系统的资源。一个本地方法接口(Java Native Interface,JNI)-使得本地方法可以在特定主机系统的任何一个Java平台实现上运行。 如果希望使用特定主机上的资源，它们又无法从Java API访问，那么可以写一个平台相关的Java程序来调用本地方法。如果希望保证程序的平台无关性，那么只能通过Java API 来访问底层系统资源。 类装载器的体系结构 一个Java应用程序可以使用两种类装载器："启动(bootstrap)"类装载器和用户定义的类装载器。启动类装载器(这是系统中唯一的)是Java虚拟机实现的一部分。启动类装载器通常使用某种默认方式从本地磁盘中装载类，包括Java API类(启动类装载器也被称为原始类装载器、系统类装载器或者默认类装载器)。 Java应用程序能够在运行时安装用户定义的类装载器，这种类装载器能够使用自定义的方式来装载类。例如，从网络下载class文件。尽管启动类装载器是虚拟机实现的本质部分，而用户定义的类装载器不是，但用户定义的类装载器能够用Java来编写,能够被编译成class 文件，能够被虚拟机装载，还能够像其它对象一样实例化。 由于有用户定义类装载器，所以不必再编译的时候就知道运行中的Java应用程序中最终会加入的所有的类。用户定义的类装载器使得在运行扩展Java应用程序成为可能。当它运行时，应用程序能够解决它需要哪些额外的类，能够决定是使用一个或是更多的用户定义的类装载器来装载。由于类装载器是用Java编写的，所以用任何在Java代码中可以表述的风格来进行类装载。这些类可以通过网络下载，可以从某些数据库中获取，甚至可以动态生
近日，上汽、宝马、滴滴出行成为了中国最先获得政府许可，能够进行自动驾驶出租车试运行的企业。发放许可证的是上海市政府，试运行的地点划在了上海市的嘉定区。根据政府规定，第一轮试运行为期6个月。在此期间，每家获得政府许可的公司最多可投放50辆车。如果说在第一轮的试运行期间没有发生任何的交通事故，那么6个月后，这些公司有望能够加大他们的汽车投放量。另外，这些自动驾驶汽车上必须配有司机，以便在特殊情况下能够随时切换到手动驾驶，以保证乘客的生命安全。而且自动驾驶汽车公司也必须为他们的乘客购买保险。SAIC,a Chinese automaker,along with BMW and Didi have recently become the first companies in China to receive permits from the government for lunching their self driving taxi pilot services.To be more specific.The permits are issued by the Shanghai government,and the services will be offered in the Jiading district of shanghai based on government regulations.During the first round of the pilot test,which will last for about six months.Each licensed company can run as many as50self driving cars.If there were no accidents during the first round,these companies can expand their fleets later.What's more,there has to be a driver on board so that they can take over when needed to protect the passengers.Service providers will also have to buy insurances for the passengers. 在自动驾驶汽车初步测试的阶段，当时所谓乘客实际不过就是这些测试公司自家的员工。而现在，凡是符合条件的普罗大众，只要愿意，均可乘坐这些自动驾驶的出租车。而这个条件嘛，就是首先，当然你得身体健康。其次，年龄应该是18到70岁之间。 Prior to this,only employees of the testing companies were allowed to be on board.But now anyone that is in good health and is between18and70years old can volunteer and take a ride on one of those self driving cars. 上海实际上在自动驾驶方面一直都是走在全中国最前面的。在2018年，上海是全中国首个开展自动驾驶汽车测试的城市。而这一次上海市政府发放许可证，开放试运行，同样也是全中国第一个。此举，无论是对于上海乃至全中国的自动驾驶产业，都可谓是具有里程碑意义。当然了，其他城市也不甘落后。现在在长沙广州等多地城市都有投放自动驾驶出租车的计划。Shanghai has always been a leader in promoting self driving vehicles.It is
中国高铁核心技术 高速铁路从技术体系上讲大致可以分为这样一个板块：公路工程，牵引供电、运行控制与通信、高速列车、客运服务、综合维修、安全防灾和应急处理、工务工程。1、工务工程。工务工程一般包括轨道结构、路基、桥梁、隧道、房建工程等各个子系统，我国铁路建设在公路工程方面主要依靠技术创新。我们国家的高速铁路一般采用全线高架、无砟轨道、高速道和超长无缝钢轨等技... 高速铁路从技术体系上讲大致可以分为这样一个板块：公路工程，牵引供电、运行控制与通信、高速列车、客运服务、综合维修、安全防灾和应急处理、工务工程。 1、工务工程。工务工程一般包括轨道结构、路基、桥梁、隧道、房建工程等各个子系统，我国铁路建设在公路工程方面主要依靠技术创新。我们国家的高速铁路一般采用全线高架、无砟轨道、高速道和超长无缝钢轨等技术。京津城际采用CRTS-II型板式无渣轨道结构，6.5米轨道板纵向连接，专业化制造，加工机施工安装精度高。运营一年表明，无砟轨道京都高稳定性好，刚组均匀。我们的无缝线路，采用60公斤/米、100米定尺、U71Muk高性能钢轨。现场焊接、弹性扣件、轨温锁定技术。跨区间超长无缝路线。 高速道岔。大号码高速道岔，直向通过速度350km/h，侧向通过速度120-250km/h。 中国高铁技术适应复杂地形。日本国土面积小，铁路所跨越的地区气候和地质条件比较类似。而中国国土面积大，地形复杂，横跨多个不同的气候和地质区域，因此在高铁的实际建设中完全照搬引进日法德的技术显然行不通，技术必须进行创新。因此，作为应对复杂地形方面，贯穿辽阔国土面积的中国高铁，在设计上自然有更多的实际经验，技术上也比日本具有更多的优势。 铁道部总工程师何华武就指出，中国京津、武广、郑西高速铁路非常典型：京津城际是软土路基，武广高铁是岩溶路基，郑西高铁是黄土湿陷性路基，这样的地质条件下建铁路，尤其是建高速铁路，需要处理好地基以及路基的填入技术。而日本、法国、德国都没有这样的地质条件。 “中国的综合能力超过他们。”许克亮表示：“如果说中国的‘线上’（主要指机车）是走‘引进、消化、吸收’之路，那么线下工程（主要指土建）则是由中国人自己创造的一个完整系统的标准。中国高铁经过的地方地质难度较大，要穿越水下60米深的浏阳河，还要从70多米高的地方跨越山谷等，地质的难度，决定了中国高铁的线下功夫。” 2、牵引供电。由电力、接触网、变电、供电、远动等构成。外电110kv/22Okv接入变