汽車自動駕駛的核心技術(shù)1環(huán)境感知： 
        環(huán)境感知主要集中在三個方面：靜態(tài)物體、路面、和動態(tài)物體。我們不僅要檢測，還要跟蹤它的軌跡，根據(jù)跟蹤結(jié)果預測物體的下一個位置，然后根據(jù)車輛速度計算安全時間和路徑規(guī)劃。尤其是在城市地區(qū)，尤其重要！ 

        汽車自動駕駛的核心技術(shù)2激光雷達 
        它可以掃描半徑為60米的周圍環(huán)境，為計算機提供最初步的判斷依據(jù)。 

        汽車自動駕駛的核心技術(shù)3前置攝像頭 
        在車載計算機的幫助下，它被用于識別交通信號燈和識別移動物體。例如：前面的車輛、自行車或行人。 

        汽車自動駕駛的核心技術(shù)4毫米波雷達 
        該設(shè)備精度高，抗感染能力強，檢測距離長，檢測角度寬，檢測范圍廣，動作速度可達120公里/小時以上。全天候工作，穿透能力強。安裝時還可以完全隱藏，不影響車輛的整體外觀，毫米波雷達更適用于汽車防撞領(lǐng)域。 

        自動駕駛解決方案可以應用在哪里 
        自動駕駛汽車的設(shè)計與制造面臨著諸多挑戰(zhàn)�，F(xiàn)在，各大公司已經(jīng)廣泛使用機器學習來尋找相應的解決方案。汽車電子控制單元（ECU）集成了傳感器數(shù)據(jù)處理。如何充分利用機器學習來完成新的任務已經(jīng)變得至關(guān)重要。潛在的應用包括融合車內(nèi)外傳感器的數(shù)據(jù)，從而評估駕駛員的狀態(tài)，對駕駛場景進行分類。 

        無人駕駛汽車解決方案的車載信息娛樂系統(tǒng)操作的應用程序可以從傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)。例如，如果系統(tǒng)檢測到司機的狀況，它就有能力將車開到醫(yī)院�；�于機器學習的應用還包括司機語言、手勢識別和語言翻譯。相關(guān)算法分為無監(jiān)督算法和有監(jiān)督算法。 
        根據(jù)識別、分類和預測對象的下一步動作，根據(jù)算法給出的置信度判斷汽車是需要剎車還是需要左轉(zhuǎn)。