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自动驾驶研究报告

简述信息一览：

1、自动驾驶领域的挑战：物理世界理解的瓶颈与未来突破随着科技的飞速发展，自动驾驶正面临着一系列复杂且关键的挑战，其中物理世界理解的缺失成为了行业发展的瓶颈。

2、目前有很多因素制约自动驾驶汽车的落地和应用，其中最主要的是法律问题是正确的。自动驾驶汽车的介绍如下：自动驾驶汽车，又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人，为一种运输动力的无人地面载具。作为自动化载具，自动驾驶汽车不需要人类操作即能感测其环境及导航。

（图片来源网络，侵删）

3、数据量指数级增长我们日常生活中普通的汽车通常只有二十多种接收数据的传感器，主要为了检测汽车自身的运转功能。然而自动驾驶汽车还需要实时检测周边交通环境、交换***地图数据乃至天气的情况、汽车内外的人的情况等各种实时数据，是普通汽车的三千倍。

4、运行存在区域限制。高级别自动驾驶的运行普遍依赖于车联网基础设施，而后者多部署在人口较多地区，这不利于自动驾驶的大范围开展，特别是与城市和郊区相比，农村地区在短期内难以实现。

要让汽车本身的算法做到处理更多、更复杂的场景，背后就需要有海量的真实道路数据做支撑。数据标注存在的意义是让机器理解并认识世界。

（图片来源网络，侵删）

首先，传感技术的提升是首要难题。现有的传感器功能有限，它们在感知环境方面的局限性意味着在没有人类驾驶员的介入时，车辆的安全性和可靠性无法得到充分保证。这阻碍了向5级全自动驾驶目标的迈进。其次，FIR摄像头的重要性不容忽视。

自动驾驶“进城难”一直是目前车企面临的普遍难题，尤其是在用户使用场景超过70%的城市道路，由于技术、成本和政策法规等因素，市面上提供城市智能驾驶功能的产品少之又少，并且体验参差不齐。

全自动驾驶汽车上路面临的难点有很多，其中最大的挑战之一是环境感知，包括对路面、静态物体和动态物体的感知。此外，还有传感器的成本和算法在长尾、cornercase上的失效。

个人认为的挑战有以下几个：传感器层面：无人驾驶需要大量的传感器，而目前必备的传感器只有三类：可见光摄像头、毫米波雷达和激光雷达。三者在风和日丽、光线状况良好的环境下能使得无人驾驶表现“尚可”。可是一旦进入恶劣环境条件后，现有的传感器性能将极大减弱。

电车难题的情景是这样的：一辆失控的电车正沿着轨道快速行驶，前方分叉处另一条轨道上，一个老人和两个孩子分别站在不同的轨道上。电车必须选择一条轨道，但无论选择哪条，都可能导致伤亡。在自动驾驶汽车的版本中，车辆必须在发生事故时，是保护车内的乘客还是路上的行人之间做出选择。

数据量指数级增长我们日常生活中普通的汽车通常只有二十多种接收数据的传感器，主要为了检测汽车自身的运转功能。然而自动驾驶汽车还需要实时检测周边交通环境、交换***地图数据乃至天气的情况、汽车内外的人的情况等各种实时数据，是普通汽车的三千倍。

自动驾驶汽车的“电车难题”场景是，如果出现事故，汽车是优先保护车里的乘客而撞向行人，还是优先保护路上的行人而让车里的乘客陷入危险。未来的自动驾驶汽车一定面临这种选择。

在5G和人工智能不断发展的时代下，无人驾驶技术已经引起了众多互联网和汽车企业的重点关注，经过多年技术的经验积累和不断的追求创新，无人驾驶汽车已经达到了一个很高的自动化程度。但目前无人驾驶技术发展还不成熟，还有一些难题需要去解决。

关于自动驾驶研发问题研究，以及自动驾驶研究报告的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。