自动驾驶技术催生出哪五大技术创新？-电子工程世界

近些年来，自动驾驶大潮已经显得不可阻挡，就连在该技术上一向低调的苹果在加州都有55辆测试车了。下面就随汽车电子小编一起来了解一下相关内容吧。

保险公司“掌控”方向盘

Oxbotica是牛津大学孵化的一家新创公司，它们的主攻方向是解决自动驾驶汽车发生事故后的责任问题。在这家公司的规划中，保险公司也会成为自动驾驶活动的重要参与者，它们不但能接入车辆生成的海量数据，还能在危险情况发生时及时接过车辆的控制权。

终结随机堵车问题

最近《交通研究》上发表了一篇研究论文，该文章指出，自动驾驶汽车可能会成为交通拥堵的终结者。研究显示，交通拥堵主要是人类司机意想不到的行为(不如频繁刹车)引起的，一旦这些行为出现，后车司机就必须被动模仿，而他们的行为可能会更夸张。相反，未来联网的自动驾驶汽车刹起车来回更加轻柔，从而解决交通拥堵问题。

自主学习大脑

近日，谷歌旗下著名AI公司Deepmind(创造了AlphaGo)也在《自然》杂志上发表了最新的研究论文，它们声称自己已经开发出了一套AI程序，就像我们大脑中的神经GPS系统。虽然现在它们的算法只能在迷宫中派上用场，但Deepmind已经准备让它进入更具挑战性的新环境了。

拯救晕车患者

一般来说，当司机的人都不会晕车，因为驾驶已经通过动态的体验缓和了你的晕动症。不过换到自动驾驶汽车上，乘客恐怕就难以预测到车辆的每一步动作了，因此呕吐袋成了必备产品。好在已经有公司着手解决这一问题了。波士顿新创公司ClearMotion就在研发新型减震器，用来抵消车辆的动态，它们也希望这项技术能彻底淘汰车上的呕吐袋。

自动驾驶出租车

除了Waymo、通用和Uber，多家公司都打上了自动驾驶出租车的主意。本月月初，宝马就加入了它们的行列。为了让行车更为安全，宝马还准备了模拟互动的设计，乘客能在车上鸣笛警告行人和流浪狗们自动驾驶汽车就要来了。如果技术发展顺利，未来配上自动驾驶功能的出租车很有可能成为压垮私人拥车制的最后一根稻草。

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如何防止自动驾驶汽车撞人？这几项技术很关键

当地时间19日凌晨，Uber一辆自动驾驶汽车在亚利桑那州撞死了一名横穿马路的妇女。因是第一起自动驾驶汽车在公共道路上发生的致人身死事故，Uber一时间被推上了风口浪尖。然而，仅几个小时之后，负责调查此次事故的利桑那州坦佩警察局局长却表示，根据事故的初步调查显示，在此次交通事故中，Uber可能不存在过错。剧情的反转，让人有些摸不着头脑。从事故现场视频和Uber事故汽车的配置看，雷达和摄像头“失职”或是原罪为了还原事故真相，利桑那州坦佩警察局公开了一段由事故汽车拍摄的视频。从事故现场视频看，Uber的自动驾驶事故汽车（沃尔沃XC90）当时正超速行驶在一段光线环境极差，甚至可以说完全黑暗的道路上，仅有的光线来自于汽车前灯。而

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NVIDIA收购高清地图公司DeepMap：加码自动驾驶业务

NVIDIA 宣布已完成对初创公司 DeepMap 的收购，后者专门为自动驾驶汽车构建高清地图，以便让这些汽车可以更安全地在我们的道路上行驶。通过此次收购，NVIDIA 继承了一家已经为自动驾驶汽车生产地图解决方案的公司，以及在地图技术方面拥有数十年集体经验的员工。 NVIDIA 副总裁兼汽车事业部总经理 Ali Kani 在评论此次收购时表示：此次收购是对 DeepMap 独特愿景、技术和人员的认可。DeepMap 有望扩展我们的地图产品，帮助我们扩展全球地图业务并扩展我们的全自动驾驶专业知识。我们很高兴欢迎 DeepMap 团队加入 NVIDIA。他们拥有良好的业绩记录，并且具有创业精神、敏捷性和工程重点。

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自动驾驶战场高手云集，苹果中途参战困难重重

很少有一个战场会云集这么多公司，自动驾驶就是这么个特例。它犹如一场变革，传统的汽车厂商在刚开始的时候有点不太情愿，但随着特斯拉这个搅局者的强力推进，汽车巨头们纷纷迎战。下面就随汽车电子小编一起来了解一下相关内容吧。自动驾驶战场高手云集，苹果中途参战困难重重很少有一个战场会云集这么多公司，自动驾驶就是这么个特例。它犹如一场变革，传统的汽车厂商在刚开始的时候有点不太情愿，但随着特斯拉这个搅局者的强力推进，汽车巨头们纷纷迎战。随之参战的还包括互联网公司，比如 Uber、滴滴，科技公司谷歌、百度等，汽车供应链厂商博世、德尔福等，芯片业巨头英特尔、英伟达、高通等;战场的范围巨大，包括美国、日本、欧洲和中国都参与其中。咨询服务

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纯视觉派“掌控”自动驾驶话语权，系统连接如何设计

在不久前结束的 CVPR（IEEE国际计算机视觉与模式识别会议） 2019上，百度Apollo展示了一套自动驾驶纯视觉城市道路闭环解决方案Apollo Li te 。这个消息大概会让diss了所有激光雷达企业的特斯拉高兴坏了吧，作为坚定的纯视觉方案支持者特斯拉终于迎来了第一个“盟友”。在自动驾驶领域，两大流派一直吵得不可开交，激光雷达一直饱受价格昂贵的诟病，纯视觉方案不仅成本低，摄像头采集的数据极其丰富而且与人类驾驶判断逻辑相似，最为接近人类驾驶的形态。但是，随着摄像头数量的骤增，同样也给该方案带来了新的挑战。每辆车有10多个摄像头，将成为常态！做“加法”难，做“减法”更难作为AD

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自动驾驶发展问题及解决方案浅析

随着科技的飞速进步，自动驾驶汽车已经从科幻概念逐渐转变为现实。然而，在其蓬勃发展的背后，自动驾驶汽车仍面临一系列亟待解决的问题和挑战。本文将对这些问题进行深入的剖析，并提出相应的解决方案，以期为未来自动驾驶汽车的发展提供有益的参考。自动驾驶汽车发展的现状与挑战（一）技术难题自动驾驶汽车的核心在于通过先进的传感器、算法和控制系统实现车辆的自主驾驶。然而，在实际应用中，自动驾驶汽车仍面临着诸多技术难题。首先，感知技术是自动驾驶汽车实现环境感知的关键，但当前传感器在恶劣天气、复杂道路条件下的感知能力仍有待提高。其次，决策规划技术是实现自动驾驶汽车智能决策的核心，但如何在保证安全性的同时实现高效、舒适

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