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2023年继续教育公需科目大数据技术与应用99分试卷1. 在交通管理的动态综合数据平台中，除了自身的数据采集，同时与（）衔接，接入气象预报、旅游客流、体育等综合信息。
(B)政府数据库 (C)企业数据库 (D)私人数据库2. 根据本课程，下列说法错误的是（）。
(A)在大数据时代理性主义比经验主义更重要(B) 在大数据时代数据比平台模型更重要(C) 在大数据时代经验主义往往比理性主义更重要 (D)在大数据时代数据比模型更重要 3.根据本课程，交通数据采集的来源不包括（）。
(A) 微波采集 (B) 车载RFID(D)视频监控4. 根据本课程，以下哪项不属于智慧城市的特点（）。
(A)更广泛的互联互通(B)更深入的智慧化(D)更透彻的感知5. 大数据分析出，我国产业转移的迁入目的地是（）。
(A)四川(B)以上都是(C)河北 (D)广东 6. 21世纪初，关于查询结果排序我们找到了一种新的方法：（）。
(A) 神经网络模型 (B) 语言模型(D)概率模型7. 新经验主义是用经验数据解决问题，但是这些经验是（）。
(A)历史经验(B) 公司内部员工的经验 (C) 个人的经验8. （）是现代社会在掌握海量数据收集、存储和处理技术基础上所产生的一种以群体经验进行判断和预测的能力，代表一种新经验主义。
(A)云计算(B)虚拟技术(D)物联网 9.通过分析发现，酒驾相关案例最多的是（）省份。
(A) 广东省 (B) 安徽省(D)上海市 10.根据本课程，取得成功的关键是要从（）出发。
(A)设备(B)问题(C) 数据 (D)技术11. 根据本课程，科学家们认为，2013年全世界储存的大数据容量是（）。
(A)1.3ZB (B)1.0ZB (C)1.1ZB12. 本课程提到，大数据之所以用“bigdata”，而不用“largedata”，实际上它是指一种全新的（），一种抽象的概念。
(A)原始数据(C) 程序 (D)因果思维13. 根据本课程，（）希望能够全面突破搜索引擎框架所蕴含的3个假设，使得我们能以很快的速度对互联网上出现的数据进行分析，从而发掘出相关的高阶知识，满足用户的信息需求。
自动化控制Automatic Control 电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering基于OneNET 云平台的Wi _F i 智能循迹避障小车钱俊然艾凌波应明辉付倩瑶(江西理工大学信息工程学院江西省赣州市 341000 )摘要：本文设计了具有自动循迹功能、自动定位功能、超声波避障功能、物联网远程控制功能、物联网远程监控功能的智能小车。
该小车的行进方向通过联合前轮般机和后轮速度差控制，循迹功能通过5个红外发射接收对联合PID 控制算法联合小车运动学分析实现， 自动定位功能通过联合循迹信号和编码器信号分析实现，超声波避障功能通过双超声波传感器联合信号分析实现，物联网远程控制和监控 使用ESP8266模块联合OneNET 物联网云端平台实现。
关键词：OneNET 云平台；智能循迹避障；增量式PID 算法；自动导航算法智能小车是一个含无线通信、路径规划、无人驾驶、环境感知、 智能定位、远程控制等功能的综合系统，涉及车辆、计算机、导航、 无线通信等诸多交叉学科，可以应用于教育、科研、军事、抢险救 灾和无人监视等领域是近年来的研宂热点。
当前许多高校对智 能小车的研发投入了大量的精力，也取得了相应的成果。
例如， 2007年哈尔滨工业大学利用红外传感器，成功制作了直流电机控 制的红外避障小车；2014年中南大学钟海华通过C C D 成功实现了 循迹避障小车；2015年哈尔滨工业大学研发成功具有清扫、避障、 路径规划功能的扫地机器人。
目前关于智能循迹/避障小车的研宄 已经很多，但是基于O n e N E T 物联网[2]平台远程控制的智能循迹/ 避障小车的研宄还比较少m 。
本文对实现的远程控制智能循迹/避障小车进行了介绍，该 小车由主控模块、物联网网关模块、物联网、传感器模块、运动 模块等组成。
主控模块采用S T M 32F 103R C ,物联网网关模块采用ESP 8266,物联网采用中移物联O n e N E T 平台传感器采用5路 红外传感|5]、1路超声波避障传感|6],小车循迹算法采用联合小车 运动学分析的增量式P 1D 算法m 。
基于云计算的城市智能交通建设随着城市化进程的不断加速，城市人口的不断增加，城市交通问题也越来越突出。
交通拥堵、道路安全、环境污染等问题给城市经济、社会和环境造成了很大的负担。
如何利用现代技术手段解决城市交通问题，成为城市管理者和科技工作者关注的热点问题。
基于云计算的城市智能交通建设是当今解决城市交通问题的一个重要方向。
一、城市智能交通建设的背景城市交通问题的产生是城市社会经济的发展，人口的增加、车辆保有量的不断增加，城市化水平的提高等多种因素综合作用的结果。
传统的城市交通治理方式已经不能满足需求。
城市智能交通是在信息化、智能化和网络化等技术基础上，以交通管理为中心，依托先进的信息技术实现交通资源的合理配置和优化调配。
城市智能交通建设的目的是提高道路通行能力，减少交通拥堵，提高交通安全，降低环境污染，改善市民交通出行质量，促进城市经济、社会和环境的协调发展。
二、云计算技术在城市智能交通建设中的应用云计算技术是指通过互联网将多个计算机进行有机整合，使之形成一个可动态扩展的巨大计算资源池，并在这个资源池中提供多种计算、存储和网络资源服务。
云计算技术以其高效率、高可靠性和高安全性等优点被广泛应用于城市智能交通建设中。
城市智能交通建设涉及大量的数据收集、分析、存储和传输等方面，云计算技术可以大大提高数据处理能力和数据存储能力，并可以实现实时数据共享和动态资源调配。
云计算技术可以应用于城市智能交通建设的以下几个方面：(一) 交通数据收集和分析城市交通数据主要包括道路流量、速度、拥堵情况、车流量、车速等各种数据。
云计算技术可以通过各种传感器和摄像头等设备对城市交通数据进行实时采集，然后通过云计算平台进行数据分析和处理，从而得出交通状况，包括道路通行能力、流量分布、拥堵情况等，为城市交通管理提供数据支撑。
(二) 交通控制和调度城市交通控制和调度需要实时掌握交通情况，通过对道路上的信号灯、路牌和语音广播系统等设备控制交通流量，以及对交通路线和公交线路进行优化调整。
适合计算机软件技术专科生的毕业设计选题适合计算机软件技术专科生的毕业设计选题一、引言作为计算机软件技术专科生，在即将毕业的时候，选择一个合适的毕业设计选题对于未来的职业发展至关重要。
毕业设计选题应该具有一定的深度和广度，既能够满足学校的要求，又能够与实际的软件开发和技术应用结合起来。
本文将为大家提供一些适合计算机软件技术专科生的毕业设计选题的建议，并深入探讨这些选题的价值和意义。
二、适合计算机软件技术专科生的毕业设计选题1. 基于人工智能的智能家居系统设计与实现在当今社会，人工智能技术已经被广泛应用于各个领域。
设计一个基于人工智能的智能家居系统，可以涉及到机器学习、语音识别、图像处理等多个方面的技术，并且具有较高的实用性和社会意义。
毕业设计可以包括系统架构设计、算法实现和系统性能评估等内容，既有一定的挑战性，又能锻炼学生的综合能力。
2. 无人驾驶汽车控制系统设计随着无人驾驶技术的不断成熟，设计一个无人驾驶汽车控制系统成为了一个备受关注的课题。
这涉及到传感器数据的处理、实时控制算法的设计、自动驾驶系统的安全性和可靠性等方面。
通过毕业设计，学生可以深入了解汽车控制系统的原理和方法，并对未来智能交通技术的发展趋势有更深入的了解。
3. 区块链技术在金融领域的应用研究区块链技术作为近年来兴起的新技术，已经在金融领域得到了广泛的应用。
设计一个基于区块链技术的金融应用系统，可以涉及到分布式账本的设计、智能合约的编写、安全性和隐私保护等方面。
这对于学生来说，既可以学习新兴的区块链技术，又可以了解金融行业的需求和趋势。
4. 云计算平台下的大数据分析系统设计随着云计算和大数据技术的发展，设计一个基于云计算平台的大数据分析系统具有较高的实用性。
这需要考虑到大数据的存储和处理、分布式计算框架的选择、数据可视化和用户交互等方面。
通过毕业设计，学生可以学习到云计算和大数据技术的最新发展，提高自己的数据处理和分析能力。
5. 物联网技术在智能城市中的应用研究智能城市是未来城市发展的重要方向，而物联网技术是实现智能城市的关键。
自动驾驶和无人驾驶最好的案例1、阿里达摩院：自动驾驶“混合式仿真测试平台”路测是自动驾驶落地的核心环节，研究显示，自动驾驶汽车需要积累177亿公里的测试数据，才能保证自动驾驶感知、决策、控制整个链路的安全性。
传统纯虚拟仿真测试平台能快速跑完自动驾驶路测里程，但仍然面临极端场景训练效率低下的关键问题。
达摩院自动驾驶混合式仿真测试平台解决了这一难题，平台打通了线上虚拟固定环境与线下真实路况不确定性的鸿沟，不仅可以使用真实路测数据自动生成仿真场景，还可通过人为随机干预，实时模拟前后车辆加速、急转弯、紧急停车等场景，加大自动驾驶车辆的避障训练难度。
针对极端场景数据不足的问题，平台可以任意增加极端路测场景变量。
在实际路测中，复现一次极端场景的接管可能需要1个月的时间，但该平台可在30秒内即完成雨雪天气、夜间照明不良条件等特殊场景的构建和测试，每日可支持的场景构建数量达百万级。
规模化解决极端场景的复现难题，使得关键场景的训练效率提高上百万倍，达摩院致力于推动自动驾驶加速迈向L5阶段。
故专家点评为：攻坚克难。
2、百度Apollo：ACE交通引擎ACE交通引擎，即自动驾驶、车路协同、高效出行。
ACE交通引擎是百度多年在人工智能、自动驾驶、车路协同方面的积累和实践，集自动驾驶生态和百度AI能力全力赋能城市交通。
其采用了“1+2+N”的系统架构，即“一大数字底座、两大智能引擎、N大应用生态”。
一大数字底座指“车”“路”“云”“图”等数字交通基础设施，包括小度车载OS、飞桨、百度智能云、百度地图。
两大智能引擎分别是Apollo自动驾驶引擎和车路协同引擎。
N大应用生态，包括智能信控、智能停车、交通治理、智能公交、智能货运、智能车联、智能出租、自主泊车和园区物种等。
目前，百度“ACE交通引擎”综合解决方案已在北京、长沙、保定等10余个城市落地实践，并在最近接连中标重庆、阳泉、合肥的车路协同新基建项目。
跟随智能交通的趋势和潮流，实施智能引领新路径，建设交通强国新支撑，助力交通科学治理新手段，百度在路上。
无人驾驶汽车的现状及发展趋势张耀丹【摘要】无人驾驶汽车属于智能汽车的一种.也可以将其称为轮式移动机器人.它们主要是通过车辆内安装的智能操纵控制系统与感应设备来获取信息用以控制车辆姿态,实现自动安全的行驶.文章简要叙述了无人驾驶汽车的国内外发展历程及现状,展望了无人驾驶汽车未来的一个发展.【期刊名称】《汽车实用技术》【年(卷),期】2018(000)006【总页数】2页(P10,15)【关键词】无人驾驶;现状;趋势【作者】张耀丹【作者单位】陕西国防工业职业技术学院,陕西西安710300【正文语种】中文【中图分类】U471.1前言在过去的十几年，随着经济和城市的快速发展，促使城市路况、交通愈加趋于严峻繁杂。
加之由于人为等种种原因世界各国的交通事故频发率逐年上升，而在这些交通事故中造成人员伤亡和财产损失的数字也在逐年攀升。
随着科学技术的发展，计算机领域的成熟。
设计师于是提出无人驾驶汽车。
无人驾驶汽车属于智能汽车的一种。
也可以将其称为轮式移动机器人。
它们主要是通过车辆内安装的智能操纵控制系统与感应设备来获取信息用以控制车辆姿态，实现自动安全的行驶。
无人驾驶汽车在技术上其实就是一种集自动控制、人工智能、体系结构、视觉设计等众多技术于一体的，依靠着计算机系统的智能驾驶仪。
是计算机科学和智能控制技术高度发展的产物。
1 无人驾驶的现状无人驾驶最初由欧美等汽车工业与科技技术先进的发达国家提出并进行研究，并在它的实用性及可行性方面取得突破性的进展。
如今越来越多汽车厂商和科技巨头把焦点放在无人驾驶汽车领域，最为著名的是由科技巨头谷歌公司所研发的无人驾驶汽车，该项目是由任职于斯坦福大学人工智能实验室的主任塞巴斯蒂安-特龙担任谷歌工程师，同时塞巴斯蒂安-特龙还创造谷歌街景地图服务。
2009年至今，谷歌无人车在自动驾驶模式下已经累积行驶达228.5万公里，而通过手动受控驾驶已经累计行驶159.2万公里。
目前，这个数字还在以每周1.6—2.1万公里的速度在增长。
Linux操作系统与人工智能的结合在当今高度数字化和智能化的时代，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）正迅速应用于各行各业，并产生了深远的影响。
而Linux操作系统作为一种开源操作系统，其灵活性和可定制性使其成为了人工智能领域的首选操作系统。
本文将探讨Linux操作系统与人工智能的结合，分析其优势和应用案例。
一、Linux操作系统的优势1. 开源性：Linux操作系统具有开放源代码的特点，不仅可以免费获取和使用，还可以通过修改源代码来满足特定需求，对于人工智能领域的自定义和灵活性要求非常适用。
2. 稳定性：Linux操作系统以其稳定性而闻名，不仅能够长时间运行而不需要重新启动，还能够支持高负荷的数据处理，满足人工智能应用的需求。
3. 多样性：Linux操作系统具有多样的分发版本和桌面环境，用户可以根据自己的需求选择不同的版本和环境，包括服务器版、云计算版以及嵌入式版等，满足不同场景下的人工智能应用需求。
4. 安全性：Linux操作系统的开源特性使得其能够及时修复漏洞并获取加强的安全防护，对于人工智能系统中涉及到的大量数据和机密信息的安全保障至关重要。
二、Linux操作系统在人工智能领域的应用1. 机器学习：机器学习作为人工智能的一个重要分支，使用机器学习算法可以使计算机系统逐步改进性能，并具备推断和学习的能力。
Linux操作系统提供了用于机器学习的各种工具和框架，如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn等，可帮助开发者构建高效的机器学习模型。
2. 深度学习：深度学习是机器学习的一种特殊形式，通过构建多层神经网络模型来进行模式识别和分析。
Linux操作系统提供了强大的计算和数据处理能力，能够支持深度学习框架，如Keras、Caffe和MXNet等，帮助开发者实现复杂的深度学习任务。
3. 自然语言处理：自然语言处理是指计算机处理和理解人类语言的能力，包括文本处理、语音识别和机器翻译等。
基于云平台的无人驾驶汽车作者：rys学校：山东大学班级：计算机技术学号：XXXXXX摘要基于云平台的无人驾驶汽车是现在有些人在研究的基于机器学习的自动驾驶汽车和移动云平台的有机结合，可以使道路交通的效率和安全性大大提高，并且使人们对汽车的操控更加简单。
基于云平台的无人驾驶汽车是对大数据技术的典型应用和扩展。
首先结合GPS定位、全景地图、图像分析等技术首先实现了对路上跑的每一辆车的精准定位，在此基础上利用大规模分布式集群的超强计算能力实现实地场景在计算机上的精确模拟。
通过以上这些技术的应用可以让每一辆车通过和云平台的交互掌握全局的交通信息，从而可以避免车辆碰撞，也可以有效的减轻交通拥堵。
同时用户操作更简单，可以支持传统操作、通过模拟场景操作和设定了起点、终点等条件时的完全无人驾驶。
关键词：大数据，分布式集群，机器学习，模拟场景一．研究意义汽车与人们的生活息息相关，随着我国人民生活水平的提高，道路上的汽车越来越多。
汽车的增多有时会给我们的生活带来很大的不便，比如交通拥堵愈发严重，车祸数量也在增加，每年都有很所人在车祸中受伤甚至丧失生命。
同时目前汽车操作还是比较复杂，很多人为了学车花费大量的时间和精力，同时由于其操作复杂度所以很多在路上开车的人并不是很熟练，这就又增加了安全隐患。
为了解决上面这些问题，未来的汽车（也有可能是其他能源的车）首先发展方向就是要降低操作难度，所以无人驾驶汽车必然会成为以后的趋势。
传统的无人驾驶汽车通过机器学习的方法，汽车能根据摄像头捕捉到的道路、障碍物等信息自动改变行驶方向和速度，虽处于试验阶段，也基本实现了无人操控的效果。
可是传统的无人驾驶汽车没用联网，汽车本身不可能掌握全局的信息，不管是汽车还是车上的人都不能判断出自己视觉之外的障碍物，并且没有全局信息的车和人无法预知道路拥堵情况，无法避免拥堵。
所以我们需要通过一个云平台来支持对全局信息的掌控，协助进行车辆的控制、道路的选择。
云平台的建设通过分布式集群来实现。
二．发展历史无人自动驾驶车辆的研究可大致分为三个阶段：军事用途、高速公路环境和城市环境。
2.1 军事用途无人自动驾驶车辆的研究已经有20多年的历史，它最早起源于军事领域的研究。
早在80年代初期，美国国防部大规模资助自主陆地车辆ALV (Autonomous Land Vehicle)的研究。
进入21世纪，从2004年起美国国防部连续三年举办大挑战(Grand Challenge)比赛活动，第一名可获得数百万美金的奖励。
在2004年的比赛中，13支参加决赛的车辆没有一辆能够到达终点。
在2005年的比赛中，共有5支队伍顺利到达终点[4]。
德国军方于2006年在德国也组织了类似的比赛ELROB(European Land-Robot Trial)，穿越240公里的沙漠，共有来自5个国家的20支队伍参赛。
明年的比赛将在瑞士举行，并允许民间队伍参赛。
我国在“八五”、“九五”、“十五”国防重点预研中也一直在资助无人车辆方面的研究工作。
2.2 高速公路环境随着冷战的结束，无人驾驶车辆的研究也逐步转向了民用。
第一个成功应用的是结构化较高的高速公路环境，这期间比较有代表性的有：1)德国联邦国防军大学的VaMP系统：该系统使用视觉检测道路和障碍物，于1995年进行了从德国慕尼黑到丹麦欧登塞的长距离实验，系统共行驶了1600多公里，其中95%的部分是自动驾驶。
2）美国卡内基梅隆大学的NavLab-5系统，该系统使用RALPH视觉系统进行导航，于1995年6月进行了横穿美国的实验（No Hands Across America）。
全程4587公里，其中自主驾驶部分占98.2％，最长自主驾驶距离为111公里，全程平均速度为每小时102.72公里。
3) 意大利帕尔马大学的ARGO系统：该系统使用GOLD视觉系统进行导航，于1998年6月进行了2000公里的长距离实验，其中94％路程使用自主驾驶，平均时速为90公里，最高时速123公里[8]。
4) 清华大学的THMR-V 系统：该系统是我国第一辆智能车，于2003年3月在公路上进行了视觉导航实验，车道线自动跟踪平均时速100公里，最高时速150公里。
4）清华大学的THMR-V系统：该系统是我国第一辆智能车，于2003年3月在公路上进行了视觉导航试验，车道线自动跟踪平均时速100公里，最高时速150公里。
5) 一汽红旗CA7460自主驾驶轿车：该系统采用国防科技大学研制的视觉系统，于2003年6月在湖南长沙进行高速公路试验，自主驾驶最高时速130公里这些针对高速公路的系统大都采用视觉导航，并获得了很大的成功。
随着IT技术的不断发展，早期一直困扰研究者的硬件处理速度问题已经基本解决，即算法的实时性基本能够满足。
但是，视觉系统在实际演示中仍存在一定的可靠性和鲁棒性问题，例如，目前系统都只能达到95%左右的正确率。
产生该问题的一个主要原因是室外环境光照复杂，现有的视觉传感器无法适应环境光照的剧烈变化。
为此，不少专家预测，无人自动驾驶汽车在10-20年内无法真正实现产品化。
不过，这并没有阻碍无人驾驶车辆研究的进一步发展。
相反，越来越多的汽车厂商开始加入到研究队伍中，他们的研究重点是相对比较成熟的汽车辅助驾驶系统，典型应用包括车道偏离报警、车速自适应控制、Stop&Go等。
随着技术的不断发展，不少公司已经在市场上推出了相应的产品，例如德国Daimler-Chrysler公司、瑞典Volvo公司、意大利Fiat公司、日本丰田公司、以色列Mobileye公司等。
美国通用汽车公司也计划于2008年开始量产无人自动驾驶车辆。
近年来，国内一些高等院校和研究机构也开展了类似的研究，取得很大的进展，例如西安交通大学的Springrobot 智能车，国家ITS中心的新疆扫雪车，中科院自动化研究所等。
2.3 城市环境在以汽车厂商为主导研究汽车辅助驾驶的同时，一些欧洲研究人员开始转向了更为复杂的城市环境下的无人自动驾驶研究，开拓了一个崭新的研究领域。
其中，代表性研究项目包括CARSENSE项目、第五框架的CyberCars和CyberMove项目、第六框架的CyberCars-2项目等。
经过几年的研究，已经获得了初步的成功，部分系统已经投入实际运行，打破了此前专家的预言。
例如，Frog公司于1997年底，在荷兰阿姆斯特丹国际机场，实现了世界上第一套无人载客系统——ParkShuttle系统，并进行了24小时不间断的实际运营，从而在技术上证明了无人驾驶系统的可行性，类似的系统在荷兰鹿特丹也得到了成功的应用；欧洲Yamaha公司在2002年荷兰园艺博览会上使用25辆CyberCab车接送游客，6个月时间内运输了30万人次，回收75%投资，不仅在技术上证明了可行性，还证明了商业运作上的可行性。
此外，在法国、瑞士、葡萄牙等国也已经存在了类似的应用或演示系统。
日本一直与欧洲研究机构保持着密切的联系，因此在这方面的研究工作也起步较早。
在2005年日本爱知世博会上，丰田公司成功演示了ITMS 无人驾驶公交系统。
美国在这方面的研究则起步较晚，目前与欧洲和日本仍存在一定差距。
我国的少数高校也已经开始了这方面的研究成果，并已经取得了初步的成果。
例如，上海交通大学和吉林大学分别研制出第一代样车。
其中，上海交通大学目前主持了欧盟CyberC3项目，计划研制4辆无人驾驶车辆，并在上海进行面向公众的大规模演示。
与高速环境研究相比，城市环境下的无人驾驶由于速度较慢，因此更安全可靠，应用前景更好。
短期内，可作为城市大容量公共交通（如地铁等）的一种补充，解决城市区域交通问题，例如大型活动场所、公园、校园、工业园、机场等。
但是，城市环境也更为复杂，对感知和控制算法提出了更高的要求。
三．整体描述基于云平台的无人驾驶汽车有三种操控方式。
第一种是传统操控，只是比传统汽车多了全路况展示，在车内有一个类似于现在车内导航一样的显示器，不仅显示你所在的位置，周围的建筑，周围障碍物，还会显示你周围，甚至包括视觉看不见的地方的车辆行驶情况（就像放视频一样），可以让司机很好的判断哪儿有车，以及车速，拥堵情况，以此来做出相应调整。
第二种操控方式是在看到动画式的路况时就跟在汽车竞速类的游戏里面操控一辆一车一样，单纯的通过操控模拟场景里的汽车的行驶方向，行驶速度等完成对实地汽车的操控。
这种操控方式操控人员可以在车里也可以在家里通过联网的电脑操控，就像在打游戏一样就控制了一辆实际在路上行驶的汽车。
第三种是通过选定起点、终点、最大速度等条件，汽车自动选择路线。
这种方式是在第二种方式的基础上由计算机自动计算，自动操控，是真正的无人驾驶。
同样后台只是提供供客户决策的信息，控制汽车、选择路线这些程序在汽车上运行。
通过上面的描述可以对基于云平台无人机是汽车有一个大致的了解，即分布式云后台收集并计算出全局信息。
汽车本身作为一个终端负责把自身信息发往云数据中心，并从云端获取全局信息用来决策。
决策方式有两大类：人决策，机器决策。
其中人决策又有两种交互方式，传统控制和简化了的控制。
以上这些就是基于云平台无人驾驶汽车的整体愿景。
四．关键技术以上介绍了传统无人驾驶汽车的发展，接下来讨论一下基于云平台无人驾驶汽车所需要的关键技术。
定位技术：GPS技术，由于我们需要对汽车进行定位然后才能在计算机中精确模拟出实际道路上的场景。
目前GPS技术已经非常成熟，定位精度也越来越好，所以首选GPS技术来对汽车定位。
即我们的每一个无人驾驶汽车都装一个GPS定位设备。
实景地图技术和图像分析。
只通过GPS技术有以下问题：1.定位精确度的问题，虽然GPS技术定位已很准确，可是汽车在路上行驶，半米的误差都可能造成车祸的发生，所以我们对定位精度要求特别高。
所以定位时应该通过实景地图和图像分析结合的技术，首先我们要在机器上安装摄像头，捕捉道路上的视觉信息。
然后把路况以照片的形式传到后台，结合GPS进行粗定位的信息和后台的实景地图结合分析完成精确的定位（实景地图也会根据车上回传的照片进行实时更新）。
模拟实地场景相关的技术：微型雷达技术。
鉴于不可能所有的车都是文中描述的这种基于云的无人驾驶汽车，所以对汽车自身对于周围情况的获取非常重要。
对于普通的汽车或者自行车或者行人等云平台自身掌握不到的消息（通过对汽车回传的图片的分析能获得一些信息，但是视觉以外的信息就获取不到了），可以通过汽车自身雷达来弥补。
雷达获取的信息也传到云平台用于模拟场景的构建。
海量数据分析处理技术。
从上面介绍的实景地图和图像分析就可以看出，后台需要处理的数据量非常大（图片、雷达数据的实时回传会带来难以估量的海量的数据），并且需要对这些数据的实时处理、实时分析，模拟的场景中和实地情况的时间误差需要在秒级以内。
