行業動態
在自動駕駛運營范圍內進行自主采集、構建、更新地圖。這條路線運營成本相對較高，比較適合有限區域或者特定場景內的自動駕駛，比如固定園區、機場等。
利用諸多終端車輛進行眾包建圖。這些終端車輛為云端服務器構建、更新高精地圖的數據，同時也共享更高質量的高精地圖服務，形成數據閉環。這條路線比較適用于當前比較火熱的Robotaxi或者乘用車領域。
一種比較激進的路線，即自動駕駛系統不會過度依賴高精地圖，車輛具有很高的局部區域感知能力，結合道路級的普通地圖就可以支撐自動駕駛功能，特斯拉是這條路線的代表之一。
感知模塊主要通過傳感器信息解決“周圍環境是什么樣”的問題。當前火熱的深度學習技術推動了感知技術的發展，感知技術又可以細分為檢測、跟蹤、預測。
檢測主要是將不同傳感器的觀測信息輸給深度學習模型，可以檢測出車輛、行人、交通標識等目標物;跟蹤的作用是給每個目標物一個track ID，以實現對這個目標的持續觀測，進而計算出這個目標的速度以及預測未來軌跡。預測基于時序上的檢測和跟蹤結果，結合道路信息預估目標物未來可能的運動軌跡，可以為路徑規劃提供更多的信息，也使系統更加智能。
模擬給予數據支撐
除了傳感器、定位、感知、規劃和控制幾大核心技術之外，還有仿真技術，它是自動駕駛技術中容易忽略的一部分。自動駕駛領域的“長尾”問題是急需解決的問題，比如基于深度學習模型的各種感知技術。現階段，深度學習模型對于“見過”的或者類似的場景能夠準確感知，但對于未見過的場景大概率會出現錯誤的感知，這對于自動駕駛尤其是高自動駕駛來說是很致命的。
仿真技術中一個很重要的應用就是可以虛擬化很多逼真的場景，為深度學習模型的訓練提供海量數據，而且可以針對一些不常見的場景進行足夠的數據生產，從訓練樣本的數量和多樣性給予深度學習模型足夠的支撐。
此外，仿真技術還有很多其他應用，比如可以模擬一些危險的駕駛場景，包括碰撞、各種交通事故等，一定程度上使得自動駕駛系統測試不再強依賴于真實場景的測試驗證，很大幅度降低測試驗證成本、提升效率。
目前，高自動駕駛技術雖然仍不夠成熟，存在爭議，但相信隨著科學技術的發展，經過一代代人的努力，自動駕駛技術定會走進千家萬戶，改善人們生活。
利用諸多終端車輛進行眾包建圖。這些終端車輛為云端服務器構建、更新高精地圖的數據，同時也共享更高質量的高精地圖服務，形成數據閉環。這條路線比較適用于當前比較火熱的Robotaxi或者乘用車領域。
一種比較激進的路線，即自動駕駛系統不會過度依賴高精地圖，車輛具有很高的局部區域感知能力，結合道路級的普通地圖就可以支撐自動駕駛功能，特斯拉是這條路線的代表之一。
感知模塊主要通過傳感器信息解決“周圍環境是什么樣”的問題。當前火熱的深度學習技術推動了感知技術的發展，感知技術又可以細分為檢測、跟蹤、預測。
檢測主要是將不同傳感器的觀測信息輸給深度學習模型，可以檢測出車輛、行人、交通標識等目標物;跟蹤的作用是給每個目標物一個track ID，以實現對這個目標的持續觀測，進而計算出這個目標的速度以及預測未來軌跡。預測基于時序上的檢測和跟蹤結果，結合道路信息預估目標物未來可能的運動軌跡，可以為路徑規劃提供更多的信息，也使系統更加智能。
模擬給予數據支撐
除了傳感器、定位、感知、規劃和控制幾大核心技術之外，還有仿真技術，它是自動駕駛技術中容易忽略的一部分。自動駕駛領域的“長尾”問題是急需解決的問題，比如基于深度學習模型的各種感知技術。現階段，深度學習模型對于“見過”的或者類似的場景能夠準確感知，但對于未見過的場景大概率會出現錯誤的感知，這對于自動駕駛尤其是高自動駕駛來說是很致命的。
仿真技術中一個很重要的應用就是可以虛擬化很多逼真的場景，為深度學習模型的訓練提供海量數據，而且可以針對一些不常見的場景進行足夠的數據生產，從訓練樣本的數量和多樣性給予深度學習模型足夠的支撐。
此外，仿真技術還有很多其他應用，比如可以模擬一些危險的駕駛場景，包括碰撞、各種交通事故等，一定程度上使得自動駕駛系統測試不再強依賴于真實場景的測試驗證，很大幅度降低測試驗證成本、提升效率。
目前，高自動駕駛技術雖然仍不夠成熟，存在爭議，但相信隨著科學技術的發展，經過一代代人的努力，自動駕駛技術定會走進千家萬戶，改善人們生活。
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