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环境感知技术在自动驾驶交通中的实时检测与应用自动驾驶技术的快速发展使得无人驾驶汽车逐渐走进了我们的生活。
在实现自动驾驶的过程中，环境感知技术的重要性不容忽视。
本文将探讨环境感知技术在自动驾驶交通中的实时检测与应用。
一、环境感知技术的概述环境感知技术是指通过感知周围环境状态的技术手段，为自动驾驶系统提供准确的环境信息。
常见的环境感知技术包括传感器、计算机视觉、激光雷达等。
这些技术可以实时获取道路、车辆、行人等信息，为自动驾驶系统的决策提供必要的数据支持。
二、实时检测与感知技术的关系实时检测是指在车辆行驶过程中，对周围环境进行持续不断地监测和感知。
环境感知技术正是通过实时检测实现自动驾驶交通的关键。
在自动驾驶交通中，各种传感器会不断地感知周围环境，将采集到的数据传输给自动驾驶系统。
自动驾驶系统通过对数据的分析和处理，实时判断车辆周围的道路状况、障碍物等，从而做出准确的决策。
三、环境感知技术的应用1. 道路状况检测：通过环境感知技术，自动驾驶汽车可以实时检测道路的状况，包括路面的平整程度、路面湿滑程度等。
这些信息可以帮助自动驾驶系统选择最合适的速度和路线，确保行车安全。
2. 障碍物检测：在自动驾驶交通中，障碍物检测是一个关键的环节。
环境感知技术可以帮助自动驾驶系统准确地感知周围的车辆、行人、建筑物等障碍物，并及时做出相应的避让策略。
3. 交通信号检测：环境感知技术可以实时检测交通信号灯的状态，帮助自动驾驶汽车准确判断红绿灯信号，并做出相应的驾驶决策。
这有助于提高交通效率和减少事故发生的概率。
4. 行人检测：自动驾驶车辆的安全性与行人的识别密切相关。
通过环境感知技术，自动驾驶系统可以实时感知行人的位置和动态信息，从而及时采取相应的避让措施，保障行人的安全。
5. 路线规划：环境感知技术可以帮助自动驾驶系统实时感知车辆所处的道路环境，包括道路拥堵情况、车流量等因素。
根据这些信息，自动驾驶系统可以及时调整车辆的行驶路线，选择最优的路径，提高行车效率。
无人驾驶实现自动驾驶的核心技术无人驾驶技术是近年来备受关注的热门话题，它的出现既是科技进步的体现，也是人类对未来出行方式的一种探索。
无人驾驶实现自动驾驶的关键在于以下几项核心技术。
一、感知与环境感知技术感知技术是无人驾驶中最为基础也最为重要的一个环节。
通过搭载在车辆上的各种传感器，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，车辆可以实时获取周围环境的信息。
这些传感器能够对车辆周围的物体、行人、道路状况等进行感知和识别，并将数据传输给车辆的控制系统。
通过对环境的准确感知，车辆能够进行智能的决策和规划。
二、路径规划与决策技术路径规划与决策技术是无人驾驶实现自动驾驶的关键环节之一。
基于感知技术获取的环境信息，车辆需要根据目标地点和交通状况进行路径规划，选择最优的行驶路线。
同时，车辆还需要实时判断周围环境中的障碍物情况，做出相应的决策，如超车、变道、避让等。
这一系列的决策过程需要结合交通规则、道路标志和信号等因素，确保安全、高效的行驶。
三、定位与控制技术定位与控制技术是实现车辆精准行驶的关键。
通过全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）、地图等技术手段，车辆能够精确地确定自身的位置和姿态信息。
根据定位结果，车辆可以进行车道保持、转弯、换道等操作。
同时，通过控制系统对车辆的加速、制动和转向等执行器进行控制，实现车辆的准确操作。
定位与控制技术的精度和稳定性对于无人驾驶的安全及行驶质量至关重要。
四、人机交互与系统监控技术人机交互与系统监控技术是无人驾驶系统的重要组成部分。
通过人机交互界面，用户可以选择目的地、启动系统等操作。
同时，车辆还需要通过语音识别、手势识别等技术与乘客进行交流，确保乘客的使用体验。
系统监控技术则负责对车辆的各个组件和系统进行实时监测和故障诊断，一旦发现异常情况，及时做出响应，并通过报警提醒或自动调整等方式确保行驶的安全性。
无人驾驶实现自动驾驶的核心技术正不断突破，带来了交通出行方式的重大变革。
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。
自动驾驶中的环境感知技术在当今科技飞速发展的时代，自动驾驶无疑是最引人瞩目的领域之一。
而在实现自动驾驶的众多关键技术中，环境感知技术堪称是“眼睛”和“耳朵”，它负责收集和理解车辆周围的各种信息，为车辆的决策和控制提供依据。
那么，什么是自动驾驶中的环境感知技术呢？简单来说，它就是让车辆能够像人类驾驶员一样，感知周围的道路、车辆、行人、障碍物等环境因素，并做出准确的判断和反应。
这听起来似乎很简单，但实际上却涉及到极其复杂的技术和算法。
环境感知技术主要依靠多种传感器来获取信息。
常见的传感器包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等。
这些传感器各有特点和优势，相互配合，共同为车辆提供全面而准确的环境感知。
摄像头就像是车辆的“眼睛”，能够获取丰富的图像信息，包括道路标志、交通信号灯、车辆和行人的外观等。
但是，摄像头在恶劣的天气条件下，比如雨雪、大雾等，其性能可能会受到很大的影响。
激光雷达则是通过发射激光束并接收反射回来的信号来测量物体的距离和形状。
它能够提供非常精确的三维空间信息，对于检测障碍物和构建环境地图非常有用。
不过，激光雷达的成本相对较高，而且在某些情况下，比如面对反射率较低的物体，可能会出现检测不准确的情况。
毫米波雷达则在远距离探测和速度测量方面表现出色，能够在恶劣天气条件下正常工作。
但它的分辨率相对较低，对于形状和细节的感知不如激光雷达和摄像头。
超声波雷达通常用于近距离的障碍物检测，比如停车时检测车辆周围的障碍物。
这些传感器获取到的信息是多种多样的，如何将这些信息融合起来，形成一个统一、准确的环境模型，是环境感知技术中的一个重要挑战。
这就需要强大的算法和计算能力来处理和分析这些数据。
在环境感知的过程中，目标检测和识别是至关重要的环节。
车辆需要准确地检测出道路上的各种目标，如车辆、行人、自行车等，并识别它们的类型、位置、速度和运动方向等信息。
这不仅需要对传感器数据进行精确的分析，还需要借助深度学习等人工智能技术，让车辆能够从大量的数据中学习和识别不同的目标。
自动驾驶车辆环境感知技术研究自动驾驶技术是汽车行业的主要发展方向之一，其核心是保障车辆安全驾驶。
在自动驾驶技术的背后，涉及到多种高级技术应用，其中环境感知技术是实现自动驾驶的一个重要部分。
本文将就自动驾驶车辆环境感知技术进行深入的探讨，并分别从传感器原理、信号处理、控制算法等方面进行讲述。
一、传感器原理环境感知技术是自动驾驶技术最基础的技术之一，其获取的车辆周围环境信息关键对于车辆行驶决策。
环境感知技术一般分为摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等。
其中摄像头一般使用相机的方式，主要用于车辆周围图像的识别和分析。
激光雷达则主要用于获取车辆周围一定范围内的三维点云数据，用于构建车辆周围的地图。
毫米波雷达主要用于获取障碍物的雷达反射数据，识别车辆周围的障碍物，实现对道路行驶环境的感知。
超声波雷达主要用于获取车辆前方距离相关信息，以用于车辆避免撞车等行驶决策。
二、信号处理传感器获取环境信息后，需要对其进行信号处理，以保证其可靠性和准确性。
信号处理一般分为采样、预处理、滤波、特征提取等步骤。
其中采样一般采用定向扫描的方式，来获取环境信息所对应的信号，预处理则一般对信号进行功率平衡处理，以保证其在不同距离和角度上的信号一致性，滤波可以去除噪声和多径效应，以数据的准确性。
特征提取则是提取数据的主要特征，以利于下一步的处理。
三、控制算法传感器和信号处理都可以获取到环境信息，但是如何将其转化为车辆的行驶决策，需要通过控制算法实现。
控制算法主要包括路径规划与跟踪、障碍物检测与避障、速度控制等。
路径规划与跟踪主要是根据车辆周围的环境信息，规划车辆行驶的路径，完成车辆的自主驾驶。
障碍物检测与避障是认知车辆周围的障碍物，避免与障碍物发生碰撞。
速度控制主要是控制车辆的行驶速度，以适应车辆周围环境的变化，同时保证车辆的行驶安全。
四、发展趋势当前，自动驾驶车辆环境感知技术还处于相对初期阶段，需要不断完善和提高。
未来，环境感知技术将主要涉及到数据采集、数据融合和机器学习等问题。
自动驾驶系统的环境感知与识别能力自动驾驶技术的发展日益成熟，成为了智能交通领域的热门话题。
而自动驾驶系统的环境感知与识别能力，作为实现安全高效自动驾驶的核心关键技术，也备受研究者们的关注与重视。
一、环境感知的重要性自动驾驶系统具备了自主决策和操作的能力，但却无法与人类驾驶员一样准确地感知和理解周围的环境。
因此，提高自动驾驶系统的环境感知和识别能力，对于确保道路安全、顺利进行自动驾驶系统的部署至关重要。
二、感知环境的传感器技术感知环境是自动驾驶系统实现自主导航的首要任务。
为了准确感知周围环境，自动驾驶系统通常采用多种传感器技术相互协作。
这些传感器包括：车载摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器等。
它们能够收集车辆周围的图像、距离、速度等数据，并将这些数据传递给自动驾驶系统进行分析和处理。
三、环境感知与识别算法为了更好地感知和识别环境，自动驾驶系统需要借助于复杂的算法和模型。
例如，针对图像数据，可以使用计算机视觉算法进行识别和分析，以实现对各类交通标志、道路线和障碍物的识别。
对于激光雷达和毫米波雷达等传感器数据，可以使用数据融合算法进行综合分析，实现对车辆周围的三维地图构建和障碍物检测等功能。
四、挑战与解决方案尽管自动驾驶系统的环境感知与识别能力在不断提升，但仍面临许多挑战。
其中之一是复杂的环境变化，例如恶劣天气条件下的雾霾、暴雨等，以及复杂的道路交通情况。
为了应对这些挑战，研究者们正在努力改进算法和传感器技术，以提高自动驾驶系统的适应能力和准确性。
另一个挑战是保证自动驾驶系统对多样性的环境和对象进行准确的感知和识别。
例如，在城市道路上，自动驾驶系统需要能够识别和判断车辆、行人、信号灯等不同的交通参与者和道路设施，并做出正确的决策。
为了解决这一问题，研究者们正在探索采用深度学习、强化学习等技术，以提高系统的智能化水平和准确性。
综上所述，自动驾驶系统的环境感知与识别能力是实现安全高效的自动驾驶的关键支撑技术。
自动驾驶四大关键技术自动驾驶四大关键技术自动驾驶四大关键技术如下：自动驾驶汽车的四大核心技术：感知技术、决策技术、路径规划、运动控制。
1.感知技术：作为第一步的环境感知，就是环境信息和车内信息的采集与处理，它是智能车辆自主行驶的基础和前提。
获取周围环境信息，涉及道路边界检测、车辆检测、行人检测等技术，即传感器技术所用到的传感器一般有激光测距仪、视频摄像头、车载雷达、速度和加速度传感器等等。
2.决策技术：完成了感知部分，接下来需要做的便是依据感知系统获取的信息来进行决策判断，确定适当的工作模型，制定相应的控制策略。
这部分的功能类似于给车辆下达相应的任务。
3.路径规划：智能车辆有了行驶任务，智能车辆的路径规划就是在进行环境信息感知并确定车辆在环境中的位置的基础上，按照一定的搜索算法，找出一条可通行的路径，进而实现智能车辆的自主导航。
4.运动控制：运动控制包括横向控制和纵向控制，简单来说横向控制就是转向控制，纵向控制就是速度控制，现在研究比较多的是横向控制，所运用的方法主要包括滑膜控制、模糊控制、神经网络控制、最优控制、自适应控制和跟踪控制等。
自动驾驶技术的原理汽车自动驾驶技术是物联网技术应用之一，它需要视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图(通过有人驾驶汽车采集的地图)对前方的道路进行导航。
这一切都要通过数据中心来实现，数据中心能处理汽车收集的有关周围地形的大量信息。
就这点而言，自动驾驶汽车相当于数据中心的遥控汽车或者智能汽车。
在自动驾驶技术方面，有两条不同的发展路线。
第一种是“渐进演化”的路线，也就是在今天的汽车上逐渐新增一些自动驾驶功能，这种方式主要利用传感器，通过车车通信(V2V)、车云通信实现路况的分析。
第二种是完全“革命性”的路线，即从一开始就是彻彻底底的自动驾驶汽车，这种路线主要依靠车载激光雷达、电脑和控制系统实现自动驾驶。
从应用场景来看，第一种方式更加适合在结构化道路上测试，第二种方式除结构化道路外，还可用于军事或特殊领域。
无人驾驶技术实现自动驾驶的关键技术要点自动驾驶技术是近年来备受瞩目的领域，无人驾驶车辆的出现将为人们的出行带来革命性的改变。
要实现可靠、安全和高效的自动驾驶，需要借助一系列关键技术。
本文将介绍无人驾驶技术的实现及其关键技术要点。
I. 感知技术感知技术是无人驾驶技术中最关键的环节之一。
它通过传感器获取车辆周围的环境信息，包括道路状况、障碍物和其他交通参与者。
以下是实现自动驾驶感知的关键技术：1. 雷达系统：利用雷达传感器，实现对车辆周围物体的距离、速度和方向等信息的测量。
雷达系统能够快速准确地感知周围环境，并为自动驾驶系统提供基础数据。
2. 激光雷达系统：激光雷达系统通过发射激光束并测量其返回时间来获取距离和形状等详细信息。
与雷达系统相比，激光雷达系统可以提供更加精确的空间感知和物体识别。
3. 视觉系统：视觉系统利用摄像头和图像处理算法来获取环境信息。
通过对图像进行分析和识别，自动驾驶系统能够辨别道路标志、车辆和行人等。
II. 决策与规划技术决策与规划技术是无人驾驶技术中的核心环节。
基于感知数据，自动驾驶系统需要做出决策并规划路径，以实现安全、高效的行驶。
以下是决策与规划的关键技术要点：1. 地图与定位：无人驾驶车辆需要准确的地图数据和定位系统来进行路径规划和车辆位置的实时更新。
高精度地图和定位系统可以提供满足自动驾驶需求的精准信息。
2. 路径规划算法：路径规划算法是基于目标和环境信息生成行驶路径的关键技术。
通过考虑车辆和周围环境的动态变化，路径规划算法可以确保自动驾驶车辆的安全和高效。
3. 决策与控制算法：决策与控制算法基于感知数据和路径规划结果，实时做出决策并控制车辆行驶。
这些算法需要考虑到交通规则、障碍物的回避以及急刹车等紧急情况的处理。
III. 通信技术无人驾驶技术还需要依赖通信技术来实现车辆之间的信息交流和与交通基础设施的联动。
以下是关键的通信技术要点：1. 无线通信网络：无线通信网络是实现车辆之间和车辆与基础设施之间信息交流的基础。
自动驾驶技术的环境感知方法随着科技的不断发展，自动驾驶技术逐渐成为汽车行业的热门话题。
自动驾驶技术的核心在于车辆对周围环境的感知能力，只有准确地理解和识别道路和交通情况，才能实现安全可靠的自动驾驶。
自动驾驶技术的环境感知方法主要包括传感器、计算机视觉和深度学习三个方面。
首先，传感器是自动驾驶系统的重要组成部分，用于收集和检测车辆周围的环境数据。
常见的传感器包括摄像头、雷达、激光雷达和超声波传感器等。
摄像头主要用于获取图像信息，通过分析图像中的道路标记、车辆和行人等特征来判断道路状况。
激光雷达则能够高精度地测量周围的物体距离和位置，从而实现对车辆的精确感知。
雷达和激光雷达的组合可以提供更全面的环境感知能力。
其次，计算机视觉是自动驾驶技术中的关键技术之一。
通过使用图像处理和计算机视觉算法，可以从传感器采集的图像数据中提取出有用的信息。
例如，利用图像处理技术可以检测出道路标记、交通信号灯和行人等，进而实现对道路情况的快速判断。
计算机视觉技术还能够利用深度学习算法对环境中的物体进行分类和识别，识别出道路上的车辆、行人和障碍物，以及预测它们的行为和动态轨迹。
最后，深度学习是近年来自动驾驶领域的研究热点。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它能够通过大量的训练数据和神经网络模型来实现对复杂环境的感知和理解。
通过深度学习算法，可以让自动驾驶系统掌握道路交通规则和行为模式，并根据实时的环境信息做出准确的决策和预测。
深度学习还可以通过对不同车辆和行人行为的学习，提高自动驾驶系统对复杂交通场景的理解能力和适应能力。
除了传感器、计算机视觉和深度学习之外，环境地图的建立和更新也是自动驾驶技术中必不可少的一环。
通过将传感器采集到的数据与事先建立的地图数据进行匹配和融合，可以实现地图的更新和路径规划的优化。
地图的建立和更新可以利用GPS定位、惯性导航系统和传感器融合等多种技术手段，进一步提高自动驾驶系统的感知能力和路线规划精度。
自动驾驶中的环境感知技术研究自动驾驶技术是当下智能化发展的一个热点，越来越多的汽车厂商和科技公司都投入了大量的研发资源和经费在自动驾驶技术的研究和开发上。
而自动驾驶技术的核心就是环境感知技术，也就是汽车对周围环境的感知和理解能力，只有具备先进的环境感知技术，才能让汽车在复杂多变的路况下实现安全、高效的自动驾驶。
下面我们将从环境感知技术的研究现状、难点和未来发展方向等方面进行探讨。
一、环境感知技术的研究现状随着传感器技术和人工智能技术的快速发展，汽车环境感知技术也在不断地升级和改善。
目前，主流的自动驾驶汽车都采用了激光雷达、摄像头、毫米波雷达和超声波等多种传感器，并通过深度学习、计算机视觉和自然语言处理等人工智能技术对感知到的环境信息进行处理和识别。
其中，激光雷达是最主要的环境感知传感器，它可以高精度地获取汽车周围的三维点云数据，具备较强的障碍物探测和距离测量能力，被广泛应用于自动驾驶汽车中。
而摄像头则可以获取汽车周围的图像信息和色彩信息，对于人脸检测、车牌识别和交通标志识别等场景有很好的应用价值。
另外，毫米波雷达和超声波则主要用于测量和检测近距离的车辆、行人和静止物体等。
二、环境感知技术的难点虽然环境感知技术在不断地提高和完善，但目前仍存在着不少难题，主要包括以下几个方面：1. 多传感器数据融合由于不同传感器获取到的数据形式和精度有所不同，因此需要对这些数据进行融合，并通过算法对数据进行校准和比对，保证环境信息的准确性和一致性。
同时，在数据融合的过程中，还需考虑到不同传感器之间的互相影响和兼容性，确保整个系统稳定和可靠。
2. 对复杂场景的感知和理解在自动驾驶的实际应用中，汽车不仅需要对道路、车辆和行人等基本元素进行感知和识别，还需要对更加复杂的场景进行感知和理解。
例如，汽车需要判断一辆突然出现的自行车是从哪个方向过来的，还要识别周边建筑物和地形的特征，从而更好地进行路径规划和行驶决策。
这需要在传感器和算法的基础上，综合运用深度学习、神经网络和模型推理等技术手段进行实现。
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》发表了着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：。
