5G环境下的无人驾驶 V2X车联网技术助力手动驾驶和自动驾驶两者兼容
5G 环境下的无人驾驶V2X 车联网技术助力手动驾
驶和自动驾驶两者兼容
自动驾驶是目前汽车产业乃至整个科技行业中话题最多的技术之一，不出意外，自动驾驶技术将会在不久的将来出现在我们的生活中，但美好的前景
下也依然有着现实的困难。V2X 车联网技术通过整合全球定位系统（GPS）导航技术、车对车交流技术、无线通信及远程感应技术奠定了新的汽车技术
发展方向，实现了手动驾驶和自动驾驶的兼容。
V2X 技术和无人驾驶
V2X（vehicle to everything），即车对外界的信息交换。是未来智能交通运输系统的关键技术。它使得车与车、车与基站、基站与基站之间能够通信。
从而获得实时路况、道路信息、行人信息等一系列交通信息，从而提高驾驶
安全性、减少拥堵、提高交通效率、提供车载娱乐信息等。
V2X 最早的应用是在2006 年，由通用汽车在一辆凯迪拉克上做了展示。从那之后，其他的汽车制造商和汽车配套产品供应商都纷纷开始研究这项技术。
无人驾驶汽车的关键技术和功能
无人驾驶汽车6项关键技术和功能 谈到无人驾驶汽车，既有人对此感到兴奋又有人为此感到担忧，还有人保持中立。尽管无人驾驶汽车能够有效减少人为错误，降低每年因交通事故而造成的伤亡，但人们对此并不熟悉。自从几年前谷歌开始研发无人驾驶汽车以来，我们对其所用的技术已经有了一定的了解。无人驾驶汽车集成了复杂的GPS系统，可以使汽车感知路况变化，然后再通过其他的系统对数据进行分析，从而使你安全到达目的地。 除此之外，汽车上还集成了一系列的摄像头和传感器，它们将持续监控汽车周围的交通状况，并结合电子地图所提供的其他车辆的行驶信息，有效防止撞车事故发生。车上的雷达和激光系统还可以使汽车感知到更远距离范围内的行车状况。通过对所有这些信息的处理，汽车便可准确确定何时加速，何时刹车，以及合适的行车路线。 除了这些基本的功能以外，无人驾驶汽车所能做的远不止把你从出发地送到目的地。以下六项新的功能，会向你展示未来的无人驾驶汽车会是什么样子，以及它将给你的生活带来什么样的变化。 一、高速公路行车和交通拥堵处理 现在，无人驾驶汽车已经开始上路行驶了，比如奥迪已经在测试原型车。仅几年前，无人驾驶汽车还需要用好几台电脑来进行操控；而现在，仅需一个单一的线路板，便可完成所有操作。 线路板上内置了摄像机，传感器以及一个可以操控一切的处理器。有了这些配置，可有效防止交通阻塞。汽车可以自由行驶于高速公路上，既不会串道，也不会超速，还可以保持安全的行车距离。2017年至2019年，无人驾驶汽车将会成为现实。不过也别期望它会完全自动化，它会以不同的方式体现，例如：具有堵车辅助功能，高速公路试航功能，以及自动停车功能。
无人驾驶技术及发展现状
无人驾驶汽车的发展现状及展望 摘要：作为未来汽车的发展方向，无人驾驶汽车已经得到社会各方面的关注。本文介绍了国内外无人 驾驶汽车的发展历程，对当前无人驾驶汽车的先进技术进行了分析，最后针对物联网对无人驾驶汽车发展的影响做出了推断。 关键词：无人驾驶汽车、现状、趋势 0 引言 自汽车发明以来，汽车工业就不断促进着人类的创新与社会经济的发展。随着汽车产量与保有量的提高，人们的出行变得方便快捷，而由此带来的交通拥堵与交通事故也成为了人类社会文明的一大阻碍。随着计算机控制技术的发展，越来越多的自动控制技术被应用在汽车上，无人驾驶汽车也成为了汽车产业的一大变革。 无人驾驶汽车也被称为自动驾驶汽车或轮式移动机器人。它在没有人类输入的情况下，通过车载传感器感知周围环境，并根据所获取的信息，依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪实现驾驶[1]。它一般是利用车载传感器来感知车辆周围环境，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。 1 国外无人驾驶发展现状 发达国家从20世纪70年代开始进行无人驾驶汽车研究，目前在可行性和实用性方面，美国和德国走在前列。美国是世界上研究无人驾驶车辆最早、水平最高的国家之一。早在20世纪80年代，美国就提出自主地面车辆(ALV)计划，这是一辆8轮车，能在校园的环境中自主驾驶，但车速不高。美国其它一些着名大学，如卡耐基梅隆大学、麻省理工学院等都先后于20世纪80年代开始研究无人驾驶车辆。然而，由于技术上的局限和预期目标过于复杂，到20世纪80年代末90年代初，各国都将研究重点逐步转移到问题相对简单的高速公路上的民用车辆的辅助驾驶项目上。1995年，一辆由美国卡耐基梅隆大学研制的无人驾驶汽车Navlab2 V完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。在全长5000 km的美国州际高速公路上，整个实验96%以上的路程是车辆自主驾驶的，车速达50～60 km /h。尽管这次实验中的Navlab2V 仅仅完成方向控制，而不进行速度控制(油门及档位由车上的参试人员控制)，但这次实验已经让世人看到了科技的神奇力量。丰田汽车公司在2000年开发出无人驾驶公共汽车。这套公共汽车自动驾驶系统主要由道路诱导、车队行驶、追尾防止和运行管理等方面组成。安装在车辆底盘前部的磁气传感器将根据埋设在道路中间的永久性磁石进行导向，控制车辆行驶方向[2]。2005年，美国国防部“大挑战”比赛上，最终由美国斯坦福大学工程师们改装的一辆大众途锐多功能车经过7个半小时的长途跋涉完成了全程障碍赛，第一个到达了终点。在赛道上，无人驾驶汽车需要穿越沙漠、通过黑暗的隧道、越过泥泞的河床并需要在崎岖险峻的山道上行使，整个行程无人驾驶汽车需要绕过无数个障碍。2011年，美国内华达州通过允许无人驾驶汽车上路的法律后，谷歌成为世界上第一个获得无人驾驶汽车授权的公司。2013 年，英国政府拨款150 万英镑，用来在伦敦以北的小城米尔顿凯恩斯的道路上，进行无人驾驶汽车实地试验这些别称为豆荚的自动驾驶汽车行驶速度为19 km/h，它们将在专用道路上搭载乘客前往市区各地。英国政府希望在2015年前先投入20 辆有驾驶员管理的豆荚运营，并在2017年投入百辆无人驾驶的豆荚2013年底，美国密歇根大学批准了一项600万美元的安全驾驶项目，建造用于测试自动驾
5G+V2X车联网自动驾驶
人工智能及识别技术 本栏目责任编辑：唐一东 5G+V2X 车联网自动驾驶 白云龙，杨开欣，陈晓韦，董海博，郭谨玮 （天津卡达克数据有限公司，天津300393） 摘要：汽车物联网技术的发展是实现自动驾驶的基础，5G+V2X 技术将为车辆创造一个无形的安全网，加强和深化对未来 交通管理的影响，5G 高速可靠的数据传输,增强了车辆对各种场景的应变和处理能力，加快了与路侧终端和交通管理站的通信速度，使未来的汽车驾驶能够不只依赖于车身固定的传感器。关键词：5G ；V2X ；车联网；自动驾驶中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2019)08-0129-01 开放科学（资源服务）标识码（OSID ）: 以车为载体的车联网信息化服务，可实现行人，车辆与路侧装置的信息一体化的道路交通管理体系，可实现车辆交通路况监测、运营管理、调度管理、自动驾驶以及无人驾驶技术。车联网充分展现了无线通信技术与传感器技术的融合的智能算法决策，提升了车辆辅助驾驶和自动驾驶的功能。车联网的发展趋势将人对车辆的控制降辅助角色，增添了多样的自动驾驶方式、娱乐体验和信息咨询，自动驾驶是顺应时代发展趋势的产物。 15G 通讯 随着5G 技术的快速发展，它已成为通讯技术璀璨的一颗明星，拥有较高的可靠性、低延迟、大带宽的数据通讯能力。支持大连接，可同时接入超大量数据连接形成自组织网络结构，从而使万物互联成为可能，支持车辆间交互满足毫秒级要求。5G 时代，一个崭新的汽车物联网时代呼之欲出，促进了汽车物联网的蓬勃发展，汽车的共享化、数据化、智能化、电动化。为自动驾驶，无人驾驶、V2X 、AR 、VR 等技术提供支持，使未来生活的方方面面更加美好和便捷,5G 是不可阻挡的发展趋势。 2V2X 车路协同 车路协同系统(Cooperative Vehicle Infrastructure System ，简称CVIS)是以道路车辆自身传感器的智能感知与道路交通路侧装置的信息交互数据智能为理念，其基本思想是运用多学科交叉融合的方法与无线网络先进技术。采用物联网技术实现人、车、路三位一体多组时动态信息交互与共享，实现车辆和基础设施之间的智能协调与配合。开展道路协同管理和车辆主动安全控制和，从而实现了交通资源的合理化使用，提升了道路通畅能力，并可避免交通堵塞。车联网核心技术是V2X 无线通信，应用V2X 无线短程通信技术，可打破车辆信息共享技术瓶颈和单车在智能化发展方面的非视距感知，加速实现了汽车自动驾驶功能的普及化。 V2X 技术允许车辆转发自身交通信息，行人通过手机终端接收警示信号，从而使在道路上的人与车都成为交通环境信息收发的节点。互联模式的共享数据经过处理后，可以使驾驶员 和行人更加便捷的获取益于自身出行的交通有信息，主要包括目的地路线、车距、限速限高、电子收费、交通灯、道路施工、交通事故等安全提示信息。可靠的交通辅助信息与优化的交通路线减少了出行的时间，避免了交通拥堵。 35G+V2X 车联网 随着5G 技术的发展成熟，5G 通信技术应用到车联网中，依托5G 技术的可靠性、低延迟、大带宽的数据通讯能力和V2X 短程高校的传输特性，中国汽车技术研究中心设计出国内首个5G+V2X 物联网无人驾驶技术项目试验场，基于车辆与路侧基础终端的信息交互，云平台实时上传数据结合高精度地图运算，交通信息以广播的方式下发，实现了L4级别无人驾驶业务车辆在5G 网络下的应用。 图1智慧园区—无人驾驶测试图 汽车技术不断进步，车联网，自动驾驶模式将使用5G 技术，需要考虑如下3种驾驶场景： （1）自动驾驶场景：自动驾驶需要车自身对周围道路具有“主动的”判断能力，“快速的”响应能力，“可靠的”决策能力，这些特性需要5G 通讯技术的较低的端到端数据毫秒级延迟，数据传输速度可靠性保证为每秒几十Mbit/s 。（下转第132页） 收稿日期：2019-01-05作者简介：白云龙（1989—），男，硕士研究生，工程师，研究方向：仪器仪表，电气电子，嵌入式开发。 129
无人驾驶关键技术分析
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
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。
无人驾驶汽车地传感器系统设计及技术展望
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。 二、无人驾驶汽车的传感器系统整体设计 无人驾驶汽车的实现需要大量的科学技术支持，而其中最重要的就是大量的传感器定位。核心技术是包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制等各个模块。其中有几个关键的技术模块，包含精确GPS定位及导航、动态传感避障系统、机械视觉三个大部分，其他的如只能行为规划等不属于传感器范畴，
《“无人驾驶”》阅读练习及答案
阅读下面的文字，完成各题。 材料一： 无人驾驶的研究开始于20世纪70年代，从美国谷歌、英国Venturer联盟和阿联酋的“EZ10”等，到中国的百度，无人驾驶都已经进入到路试阶段。虽然无人驾驶汽车也属于移动机器人和人工智能的一种，但是在市场应用上，与普通机器人及通用人工智能相比，无人驾驶汽车将在更短时间内得以普及。 无人驾驶汽车的各单元性能已满足当下的物流市场需求，其精度的提升主要依赖于导航技术的提升。配合互联网、物联网及持续提升的信息化平台技术的智能导航系统将会进一步提高无人驾驶汽车的市场应用能力。当然人工智能发展虽然神速，但无人驾驶汽车依然处于技术储备期，其性能全面提升尚需时日当路试完成后，为了进一步实现物流业降本增效，提升物流行业的全球竞争力，政府一纸行文全面鼓励无人驾驶或将成为大概率事件。 无人驾驶汽车极大地提升运输速度和运输效率，将会给物流业和物流企业带来较大冲击，智能装备替代有人司机，货运车辆变成了自动化运输网络中的智能装备。无人驾驶汽车带来物流的网络化、规模化和标准化将改善超限超载的低价运营状态，由此成为物流企业竞争的核心手段。 （摘编自《经济参考报》2018年5月29日）材料二：
（摘编自《2018—2024年中国互联网+无人驾驶行业市场监测分 析报告》）材料三： 创新工场董事长李开复表示，无人驾驶落地除了技术，还需考虑到车辆、人员的保险和理赔等问题，在未来交通解决方案中，Hyperloop Kitty Hawk的飞车都给我们提供了无限想象。创新工场目前已经投资了4家无人驾驶公司。无人驾驶是以高效、便捷和可靠为具体目标的驾驶行为，需要人、车、路高度协同。广州公交集团董事长谢振东表示，无人驾驶整个生态是由各种产业链交织在一起形成的，目前无人驾驶的产业链尚未建立起来，未来需要从技术等各个方面做更多工作。在广州联通总经理廖江看来，无人驾驶要求车路协同，特别需要可靠的网络，5G技术和5G网络非常契合车路协同的要求。他说：“5G网络建设对自动驾驶发展很重要，然而5G本身建设有难度，它要求建更密集的基站，对运营商有很大的挑战。”广汽研究院郭继舜透露，广汽即将量产第一辆L3智能驾驶汽车，“但到现在为止，我们的主芯片由国外的一个供应商提供，有延期的风险。我们非常需要中国能先研发出合格的人工智能芯片，拥有足够的算力和功能安全。” （摘编自《科技日报》2018年11月28日）
无人驾驶技术
：教育>幼教·科普>科普世界
无人驾驶：可行还是不可行？ 2011年01月26日来源：科技日报 只需向汽车发出一个指令，就可以直接被送到目的地，驾驶员完全不需紧张的手握方向盘，甚至可以悠闲的上网、看报和聊天。请关注—— 可能有一天，你在路上发现每辆车都有“眼睛”和“大脑”：车身装满了摄像头和雷达，而车厢内也做了诸多改装——后排坐椅上都放置了插满电线的控制系统，还有一台或两台笔记本电脑用于操控……不用感到惊奇，因为无人驾驶汽车来了。 无人驾驶技术方兴未艾 近日，Google公司公开了他们正在研发的自动驾驶汽车，这些汽车已经基本具备自动操作和行驶能力，车上装有摄像头、雷达传感器和激光探测器等先进的仪器，通过它们来感知公路的限速和路旁交通标志，以及周围的车子移动情况，如果要出发的话只需借助地图来导航即可。 与此同时，在德国，目前人们也可用自己的手机来打“无人的士”，科研人员推出命名为“德国制造”的无人驾驶汽车，乘客们只需利用iPad等智能手机向MIG打电话，MIG就可通过全球定位系统锁定乘客的方位并且带其到目的地。 国外无人驾驶汽车频繁出现，那么，我国目前的无人驾驶汽车研究状况如何？为此，笔者专门采访了无人驾驶技术研究的专家——北京理工大学汽车学院教授龚建伟老师。 据龚建伟介绍，无人驾驶技术在我国经过20多年的发展，虽然投入很少，但取得了很好的成绩。在人才方面，我国几个五年计划的国家预研项目和国家自然科学基金的支持项目，培养了一大批从事无人驾驶技术的研究人才。随着国外在这项新技术研发步伐的加快，我国也已启动了这项国家级的重大研究计划——“视听觉信息的认知计算”项目。 这一项目主要是选择一些基本、基础和共性的测试内容来开展相关研究，同时为前一段时间在西安举行的第二届“中国智能车未来挑战赛”提供测试环境、测试方法与技术、以及测试标准和评价体系。据了解，这次大赛西安交通大学、湖南大学、清华大学、北京交通大学等10支代表队，携各自研发的无人驾驶智能汽车展开激烈的角逐，可以说挑战赛达到了项目初级阶段的研究目标。 但是，目前我国无人驾驶技术距离国外还有相当的距离。龚建伟认为，这主要体现在两个方面：首先是传感器技术，从今年的“中国智能车未来挑战赛”参赛车上，重要的传感器全部都来自国外；其次是环境感知技术，目前我们的无人车辆还不能适应较复杂的场景，不能有效感知行驶环境，这一点与国外著名实验室还有很大差距。
工作心得：无人驾驶云平台,构建“互联网+智能交通”体系(最新)
工作心得：无人驾驶云平台，构建“互联网+智能交通”体系（最新） X软件有限公司与北汽集团合作的无人驾驶车辆项目通过手机在线约车，基于互联网云平台对车辆进行统一调度安排、实时规划行车路线、跟踪车辆的运行状态、宏观控制车辆的运行。在车辆基于“互联网+智能交通”体系下行驶时，车辆不但实现对自身位置、方向的确认，对周边环境的感知，驾驶的决策与执行；同时基于“互联网+”技术将无人驾驶车辆和车联网进行连接，构成真正的智能交通体系和网络，方便出行，实现实时调度无人驾驶车辆的行驶路线，合理分配道路资源，保持道路通畅。 一、基本情况 （一）企业情况 X软件有限公司是国内少数几家在基础软件领域具有完整产品线和核心技术国际竞争力的企业之一。X软件有限公司移动终端事业部在车联网和无人驾驶相关技术领域建立了强大的技术团队，推出具有自主知识产权的相关产品，并且拥有关键技术的专利。
北汽集团的新技术研究院专项致力于智能化、电动化、轻量化、互联网化等前瞻性汽车领域的深入研发。北汽集团新技术研究院将围绕“智能化与电动化”、“轻量化与互联网化”两大板块从事业务开发，完成车用智能操作系统、众筹设计交互平台、新概念全轻量化智能整车开发以及整车全生命周期的生态系统开发，发展成长为国内智能汽车领军企业。 （二）项目情况 根据世界卫生组织统计，世界每年有130万人因道路交通事故而丧生，其中有90%的交通事故是人为原因而造成的，无人驾驶可以避免人类的相关失误，是实现交通零事故的有效途径，在未来智能交通领域中有着广大的应用前景，不仅各大汽车厂商纷纷研发无人驾驶技术，同时互联网技术和通信公司也积极涉足这一领域，本项目就是在这样的一个大背景下应运而生，采用“互联网+”技术将无人驾驶和车联网进行连接，构成真正的智能交通体系和网络，方便出行，实时调度无人驾驶车辆的行驶路线，合理分配道路资源，保持道路通畅。
无人驾驶地铁的发展
近年来自动化地铁在全球轨道交通领域口渐升温、)目前，巴黎、新加坡等城市全自动化地铁己正式投入运营，还有马赛、柏林等城市正在将原有的传统地铁改造为全自动化地铁连接美国曼哈顿和布鲁克林的纽约地铁L号线经过改造，正式启用自动控制系统迪拜地铁是阿联酋投巨资兴建的世界上最长的无人驾驶城市快速轨道交通系统、迪拜地铁有红、绿、橙、蓝四条线路，旨在解决迪拜严重的交通拥堵问题、目前城市人口迅速膨胀，据世界铁路研究所预测，到2016年，全球将有500多个城市的居民超过百万，地铁线路口益拥挤带来的运营安全挑战成为轨道交通发展的难题、而实现信号和地铁自动化将有效解决轨道交通网络饱和的问题，同时有效地提高城市运输能力、一种全自动的地铁列车己投入使用。 1全自动无人驾驶地铁 目前无人自动驾驶轨道交通大致可以分为四类:APM(Automated people mover，自动旅客捷运系统)、AutomatedMonorails(自动单轨铁路)、Automated Metros(自动城市地铁)以及ART(Advanced Rapid Transit，高级快速公交)、自动城市地铁系统就是常说的全自动无人驾驶地铁。 全自动无人驾驶列车系统是将列车驾驶员执行的工作完全自动化、高度集中控制的列车运行系统该系统包括车辆段列车自动唤醒、车站准备、进入正线服务、正线列车运行、折返站折返、退出正线服务、进段、洗车和休眠等作业、列车的启动、牵引、巡航、惰行和制动，以及车门和屏蔽门的开关;车站和车载广播等控制都是在无人的状态下自动运行。 它的自动列车运行系统可以精确地调整列车运行速度，控制加速和制动，进行列车调度管理。而自动列车防护系统可以控制列车速度和安全制动，还可以在车站打开车门等等。当然自动化地铁系统的成功实施需要非常小心注意安全问题，严格的系统的工程是必不可少的，包括车辆，航管，轨道，供配电，通讯和安全系统，月台幕门，自动售检票等许多子系统。 全自动化地铁较理想的应用场所是有较大的客流量，并且客流量均衡的短途客运。例如:大型机场中，从总候机大楼到登机的卫星候机楼;大楼展览馆中各场馆的联系;游乐场中各景点的来往;大学校区之间的短途交通等。 2我国发展全自动无人驾驶地铁的必要性 2.1全自动无人驾驶地铁优势决定 地铁自动化系统拥有众多优势，在综合运用多项先进技术的基础上，可实现列车自动唤醒启动和休眠、自动出入停车场、自动清洗、自动行驶、自动停车、自动开关车门、故障自动恢复等功能，并具有常规运行、降级运行、运行中断等多种运行模式，这些高度自动化功能，能有效增加运能，大大提高了系统效率，节省了人力，而且自动化可以使列车调度更加灵便，不会与其他旧有路线混杂。例如可以根据高峰和非高峰时段自动调整发车频率和运行车辆数，在班次延误或客流高峰时可以多插入一组列车运行;在执行特殊任务时，列车则可以自动不停靠相关车站，并能保持速度不变。无人驾驶地铁乘坐起来更为稳当，不会有明显加速和减速的感觉，在起动和制动时乘客不会感到不适。另外，由于特殊的线路走向和站距，列车最高时速可达80公里，从技术方面保障了和提高了运营水平。 当然由于全自动无人驾驶地铁自动化程度较高，相应减少工作人员。人员的减少，管理费用，培养费用也相对于传统非自动模式的少，真正意义上起到了节省人力和财力。自动化地铁的初期成木会高一些，而随着后期维护成木的减少，总体运营成木会逐渐降低。尤其随着劳动力成木的攀升，自动化地铁的优势会口渐显现。正是诸如此类的优势，全自动无人驾驶地铁逐步取代传统的非自动化驾驶模式，也是势在必行的结果。目前根据位于布鲁塞尔的国际公共交通联合会的预测，全球大约40%的地铁系统可能将在未来13年内选择自动化，因此在我国发展全自动无人驾驶地铁更具有必要和紧迫性. 2.2技术发展的必然结果
基于云平台的无人驾驶汽车
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
无人驾驶技术原理_无人驾驶技术的应用_无人驾驶技术的现状及发展(前景)
无人驾驶技术原理_无人驾驶技术的应用_无人驾驶技术的现状及发展（前 景） 一、什么是无人驾驶通俗地说，无人驾驶就是让汽车自己拥有环境感知、路径规划并自主实现车辆控制的技术，也就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶或是自动驾驶。 传感器是眼睛，能360度感知路上物体的远近深浅；车辆控制技术是大脑，能实时感知环境信息。 专家介绍说，车身安装的传感器，就是它的眼睛，能360度感知路上物体的远近深浅，常见的传感器有激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波雷达及组合导航模块等。无人车的大脑就是车辆的控制技术，能根据实时感知的环境信息、高精度地图，实现最优路径规划，预测周边车辆和行人的行为和意图。在交规和路况允许下，无人驾驶汽车会按照最高时速行驶，以提高行驶效率。 百度深度学习实验室主任林元庆介绍说，百度无人驾驶汽车是利用人工智能，通过使用摄像机、激光雷达、毫米波雷达和GPS等系统来感知周围环境，决定最优行车路线，实现无人工干预的全自动驾驶。 百度无人驾驶汽车的核心技术是百度汽车大脑，它可为汽车提供自动驾驶整体解决方案。林元庆说，这些技术包含计算机视觉、高精度地图与定位、多传感器融合、智能决策规划等，运用于汽车启动、行驶和停车的整个过程。比如，当前方有减速车辆时，智能决策系统将依据周边的环境状况，合理地决策减速尾随或变道超车。汽车大脑也能够不断学习人类的驾驶经验，不断提升自身的智商，以保证安全、舒适、便捷的自动驾驶体验。 专家认为，无人驾驶技术或自动驾驶技术的出现，依靠的是人工智能技术的突破，因此也和人工智能一样，受益于海量数据、超强计算和优秀算法。 人工智能技术突破的一个重要原因就是海量数据的积累，为训练深度学习算法提供了所需
无人驾驶汽车技术_无人驾驶汽车关键技术_无人驾驶汽车技术原理
无人驾驶汽车技术_无人驾驶汽车关键技术_无人驾驶汽车技术原理 一、无人驾驶汽车技术介绍无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。 据汤森路透知识产权与科技最新报告显示，2010年到2015年间，与汽车无人驾驶技术相关的发明专利超过22，000件，并且在此过程中，部分企业已崭露头角，成为该领域的行业领导者。 无人驾驶汽车技术图解 二、无人驾驶汽车技术如同其他很多事物一样，无人驾驶实际上也有一个技术循序渐进发展的过程。无人驾驶也需分为不同阶段。 阶段一：辅助驾驶阶段。车道保持、自适应巡航等辅助驾驶功能，均属于这个阶段的技术，不过驾驶员仍旧是操作主体。 阶段二：半自动驾驶。在这个阶段中，电脑操纵下的自动驾驶已经可以完成前往目的地的过程，其可作为备用系统完成行驶，但受限于法律法规等因素，其仍旧不能作为整个驾驶行为的主体存在。 阶段三：全自动驾驶。技术、成本、法衡去规等因素都不再成为影响普及的因素，电脑控制的系统已经作为驾驶主体而存在，驾驶员也可以随时接管操作系统。 由于技术和法规等的限制，目前的无人驾骆气车大多处于第＝阶段。当前主流的无人驾驶汽车技术有激光雷达式和摄像头+;%距雷达式两种。 1、激光雷达式 自上世纪80年代DARPA的ALV项目以来，我们看到的大多数现代自动驾驶原型车上都布满了传感器，并且头顶着一台激光雷达。车辆使用传感器的探测以及激光雷达的三维立体扫描来感知周围的世界，而车载控制计算机则像人类大脑一样决定需要进行的操作。Google的无人驾驶汽车就是激光雷达应用的典型代表。 Google算得上是最早跨界进行自动驾驶汽车研发的互联网公司，同时依托着自己独有的地
程世东-无人驾驶发展及对城市交通的影响
无人驾驶发展及对城市交通的影响The Development of Autonomous Vehicles and The Effect to Urban Transport 国家发展和改革委员会综合运输研究所 Institute of Comprehensive Transportation of NDRC 程世东 Cheng Shidong 2019-06-14
交流内容 一、何时到来？ I. When will it come? 二、对城市交通影响II. The effect to urban transport
瓶颈Bottleneck：法律法规Law OR 技术Technology？ 曾一度非常火热、高调 Will come at once! 去年3月，Uber 撞人致死 Very pessimistic 技术有多成熟，还有多远，根据各公司的行动来推断 How far away, estimate it according to the action of companies
通用GE （并购Cruise ）：今年将量产投 入无方向盘和踏板的Cruise AV ，并已要 求美国政府修改一些汽车安全标准，以 便这种车可以运营。 谷歌Waymo ：2009年开始研究，2018年 12月，在凤凰城推出Robo Taxi 叫车服务Waymo one
百度Apollo：原计划今年量产L4级别自动驾 驶汽车，正在长沙推进 Robo Taxi 叫车服务 去年下半年，车路协同在国内逐步增强 单车智能→“聪明的车”+“聪明的路” Smart car → Smart car + Smart Road ?
无人驾驶技术的发展现状
无人驾驶技术的发展现状 现代人出行，汽车是不可替代的交通工具。但是，驾驶汽车是一门技术活，只有具备合格驾驶技能、拿到相关驾驶许可证照的人才可以驾驶机动车辆上路行驶。对大多数人来讲，首先拿驾照就是一件越来越不容易的事情，需要耗费几个月的时间学习并参加考试，达标后才可以获颁相应证书；其次，驾驶本身也耗费体力和精力，长期驾驶容易身心疲倦；最后，驾驶也有一定的安全隐患，一旦出现意外，可能给驾驶者带来身体和财物的损害。 能不能通过一些科技的手段，根本性地解决上述问题呢？研究者们已经开始探讨无人驾驶技术了——研究和制造无人驾驶的汽车，创造适合无人驾驶汽车行驶的软硬件环境，从而实现汽车自动驾驶、根本性降低人力驾驶成本并最大限度杜绝交通事故的目的。 一、无人驾驶技术的研究及应用现状 随着人工智能（AI）的发展，人们也开始把眼光聚焦到无人驾驶技术领域。汽车制造商、汽车出行服务商甚至是专业导航服务商都敏锐地意识到无人驾驶技术可能带来的巨大商机。目前，把无人车运营列入远期商业目标的公司包括巨头级别的企业如Google、滴滴，初创型的企业如Pony.ai （小马智行）、Roadstar.ai （星行科技）等。这些平台都试图及早占领无人驾驶出行服务市场，在未来“去司机化”服务领域抢先占据有利高地。 美国谷歌公司是最先发展无人驾驶汽车的公司，并且在2017年11月率先进行了不配备安全驾驶员的无人驾驶汽车的测试。而在我们国内，百度、长安等企业以及国防科技大学、军事交通学院等军事院校的无人驾驶汽车走在国内研发的前列。长安汽车、百度汽车都已经进行了无人驾驶汽车的测试并初步取得成功。
除此而外，无人驾驶技术也引起了公共交通领域的重视。在我国一些较为发达的城市，公共交通事业部门已经将无人驾驶公交车项目纳入到未来发展的计划，甚至有的已经开始了前期的测试工作。 二、普及无人驾驶技术需解决的问题 人工智能（AI）与汽车的结合，必将开启未来无人驾驶技术的崭新时代。但是，在这条“承前启后”的路上，要实现无人驾驶的真正普及，还有许多制约因素亟待解决。 从专业角度而言，无人驾驶技术可分为四个层次：第一个层次是车道偏航预警和紧急刹车辅助；第二个层次是AutoPilot功能，通过自动驾驶仪来实现部分无人驾驶的目的；第三个层次是特定条件环境下的结构化道路自主驾驶；最后一个层次就是实现全天候的完全自主驾驶。完全达到了最后一个层次的要求，才标志着真正无人驾驶时代的到来。但是，我们现有的技术条件、环境条件和法律条件，距离这个层次，还有很长一段距离。 首先是技术条件。实现汽车自动驾驶的控制系统不是最大的问题，无人驾驶汽车最大的技术难题在于“车联网”系统。这是一个相当复杂、技术难度和集成度都较高的系统，涉及到汽车本身的有效自动控制技术、高精度和同步性的导航技术、突发事件的应急处理技术等。这些技术难关如果没有得到彻底解决，真正意义的无人驾驶便无法实现。 其次是环境条件。全面实现汽车的无人驾驶，必须要有完善的行驶条件，包括街道路面的改造、交通指挥信号的改造等。无人驾驶汽车没有人的控制，全部靠预先设置好的程序自动行驶，所以行驶的道路条件必须根据汽车行驶的各种状况进行设计，务求让每一种可能出现的状况都有安全解决的环境条件。另外就是交通信号系统要进行彻底完善，使之适应自动驾驶的特点，不致造成交通秩序的混乱。 第三是自动驾驶技术在普及实施过程中的法律问题。自动驾驶技术一旦发展成熟，可以大大降低交通事故的发生，让公路交通系统变得更加有条理、有秩序。但是，我们也不能完全保证不出任何问题。
无人驾驶的关键技术与未来发展
无人驾驶作为未来汽车的发展方向，受到社会各界的广泛关注。无人驾驶关键技术的发展具 有重要作用，本文结合国内无人驾驶汽车的发展，详细介绍了无人驾驶的关键技术，针对无 人驾驶未来的发展做出来自己的判断。 1 国内外无人驾驶汽车的发展 美国谷歌公司作为最先发展无人驾驶技术的公司，其研制的全自动驾驶汽车已经测试48万km，这些车辆使用照相机、雷达感应器和激光测距机来“看”路面的交通状况，并且根据详细 的地图来为前方的道路导航。在国内，长安汽车实现无人驾驶2 000 km，完成了国内首次无 人驾驶汽车跨区域运行。长安汽车无人驾驶技术现阶段主要是依靠车身周围的毫米波雷达、 摄像头来感知周围环境，然后传至其自主开发的APP控制系统中进行处理，从而实现了车辆 无人驾驶。 2 无人驾驶关键技术探讨 无人驾驶汽车是通过车身上的传感器感知路况与周边的情况，然后将采集到的信息传递到 中央处理系统，并根据人工智能对情况做出判断，然后通知电传系统根据信号操控机械装置，操控车辆做出相应动作。其核心技术便是传感器采集处理与人工智能算法。 无人驾驶关键技术主要是车辆定位与车辆控制，车辆定位是汽车无人驾驶的基础，在目前 应用前景较好的是视觉导航技术。视觉导航技术能够凭借车载计算机，在汽车偏离正常行驶 道路前发出警报采取措施防止这种状况的出现，同时可以运用于当前各种环境下的不同行驶 工况。 车辆控制技术是无人驾驶的核心，其可以理解为无人车行为决策、动作规划与反馈控制3 个部分，更为广泛的理解为车辆控制技术依赖于传感器的路径规划与交通规划。 3 无人驾驶的未来发展 3.1车辆与环境信息识别 车辆与环境的信息交换不仅包括车辆与车辆之间的，也包括车辆与道路周围环境的信息交换。物联网技术的高度发展，可以将道路指示信息包括信号灯信号、路况信息及周围车辆的 运行信息，通过物联网传递到自己的汽车中，作为汽车无人驾驶的控制信号。这样可以保证 无人驾驶的汽车运行在合理的环境下，大大提高行车安全。 3.2不同路况下无人驾驶系统的改进优化 不同的路况其行驶状况也是不同的。在高速公路上，无人驾驶的汽车主要是保证按照道路 安全标志与车辆识别等信息行驶，这样可以在很大程度上解决了因疲劳驾驶等因素造成的危险。 城市路况主要是环境复杂，人员流动性大，机动车行驶时更加要时刻注意路面信息。虽然 没有高速公路上较高的车速，但是由于其本身的原因，对感知和人工智能控制算法有了更高 的要求。城市环境下的无人驾驶是对无人驾驶技术更大的挑战，如何提高驾驶机动性与安全性，将是未来无人驾驶要攻克的难点。 无人驾驶的一个很重要的用途是用于某些特殊环境下，由于在某些特殊的环境下人员生存 困难，无人驾驶便能解决这个问题。而道路条件复杂等各种极端环境的影响，也是无人驾驶 未来发展所要面临的困难。 4 结束语 无人驾驶作为时代的主流，其脚步已经越来越近了。无人驾驶汽车将感知、决策、控制与 反馈整合到一个系统中，实现了汽车脱离驾驶员仍能保证驾驶操纵性与安全性。无人驾驶的
演讲稿：人工智能在奔跑“无人驾驶”即将成为现实--李德毅
人工智能在奔跑“无人驾驶”即将成为现实-- 李德毅 刚才大家对机器人开车有一点想法，好像总是感觉不靠谱。汽车——这个曾经被称之为改变了世界的机器，今天受到了人们的质疑，最大的问题是，汽车成了人类的第一杀手。我们做一个简单的调查，你的亲人、朋友、亲人朋友的朋友，在这个大朋友圈里，你有没有发现，其中会有一个人曾经受到过汽车事故的伤害？我看到有人点头了，人类开车，更多的情况下，不是汽车的动力学性能不好，而是人有更多的智能要释放，他要看路边的美女好看不好看，结果坏事了，这叫做注意力转移。情绪不稳定，不是我们注意一点就可以的，因为人是个认知主体，他一定要开小差的，他一定要睡眠的，他一定会疲劳的，所以车祸的百分之八十左右都是人为事故，不是车子不好，所以人们对这个人类杀手是耿耿于怀的。我们发明了汽车，为什么让它造成我们的不幸呢？ 人们对汽车的最大意见应该是把驾驶者的活，交给计算机、交给人工智能、交给科学技术。所以我们就千方百计地提高无人驾驶的可靠性、安全性。经过我们的初步估算，人开车的可靠性是十的负三次方，千分之一；而如果改成机器人开车，计算的结果是十的负五次方，比人开车的事故率会降低百分之一，所以安全问题就解决了。 大家都比较关注刚才看到的那些摄像头，这些摄像头大概跟手机的那个摄像头的价格差不多，一两百块钱就可以了。但是，
要想看红绿灯，看高速行驶的障碍物，这个摄像头还是需要有一些特殊能力的，比如说高动态。大家知道摄像头的一个最大问题就是光照，夜间要开车，大雾天也要开车，所以摄像头的难度很大。我想告诉大家光有传感器还不够，这就是认知的作用，智能车本质上就是驾驶认知的形式化，需要一个脑子来认知。 重点是要讲一下驾驶脑。我们去年用一辆大客车和几辆小轿车，从郑州到开封实现了全程的无人驾驶。我们课题组利用这么多年的时间专门从事驾驶脑、驾驶认知的形式化，还是尝到了一些兴奋点，这件事情不是那么容易的。郑州到开封的实验成功之后，美国一个叫做“连线”的网站给我们做了个评论，它说：谷歌那个小车子叫smart car（智能汽车），固然性感，大车子也性感，我才知道智能公交车，还可以用“性感”这个词来形容。在智能驾驶当中，我们实际上走了很多的路程，2012年，我们从北京到天津，在高速公路封闭的道路上做无人驾驶，大家可以看一看这段视频，是三四年前的事情了。 当时的媒体也很震惊，觉得我们从北京到天津无人驾驶很了不起，其实震惊的不应该是这件事，而是我们汽车的头顶上没有顶美国的64线激光雷达。我们用的比较简单的雷达就把它做到了，我觉得这一点还是值得骄傲的。很多开车的朋友都说开车是个乐趣，是人追求惊喜历险的乐趣，我们用上海汽车集团的一辆新概念车叫iGS，做了一个赛车考驾照的科目，叫做十八米绕桩，既要快又不能碰到锥形标。你看（视频），又要快又不能碰到这