无人驾驶汽车

行为规划的内容包括车辆如何生成安全的、可行驶的轨迹以到达目的地： 我们会使用 计算机视觉和传感器融合 得到的数据，来理解我们周围的环境，也将使用从 定位模块 得到的数据来精确理解我们具体置身何处，路径规划使用所有这些数据来决定下一步执行何种动作， 然后，路径规划构造出一条轨迹，让控制器去执行。 无人驾驶系统的规划层包括三层结构： 任 务 规 划 、 行 为 规 划 和 动 作 规 划 ‾ \underline{任务规划、行为规划和动作规划} 任 务 规 划 、 行 为 规 划 和 动 作 规 划 ​ A ⋆ A^{\star} A ⋆ 算法在任务规划中应用非常广泛，作为离散空间搜索算法， A ⋆ A^{\star} A ⋆ 算法多用于离散空间最优路径搜索问题的解决方案； 行为规划，是无人车系统决策的核心部分，通常使用 有限状态机 来设计一个行为决策模型。 行为规划器目前是个黑盒子，它把地图数据，目的地路线，作为输入，结合周围环境中静态或者动态障碍物的下一步可能动向， 生成无人车的下一个动作，对此动作，会有规划器负责平滑，安全，无碰撞的执行。 行为模块的职责，是提出一些建议动作，这些动作因该是可行的、最安全的、不会违规的，高效的，但不负责动作执行的细节。也不负责进行碰撞检测。 我们使用“有限状态机”来解决行为规划问题。 有限状态机 有限状态机基于有限的离散状态来做决策，

尽管Waymo已经在开放道路上积累超过10 Million Miles，Waymo的工程师们仍然发现有层出不穷的新自动驾驶场景待解决。 1、自动驾驶长尾场景举例 米妮小说网 https://m.amini.net 场景一 ：一个骑自行车的人手中拿着一个Stop Sign标识牌。我们不知道它何时会举起标识牌。无人车必须理解这种场景，即使他举起了Stop Sign标识牌，自动驾驶汽车也不应该停下来。 场景二: 迎面而来的车辆上装载的塑料管子撒了一地，自动驾驶汽车必须学会应对这种突发情况，并且避开它们对无人车行驶的影响。 场景三： 由于道路施工等因素，路面布满锥桶。无人车必须正确识别这些场景，在布满路面锥桶的场景下实现合理驾驶。 场景四： 路口绿灯，无人车拥有路权，虽然我们的无人车先到达路口，但必须为稍后到达的特种车辆让行。 场景五： 路口绿灯，无人车准备左转，遇到闯红灯高速通过的社会车辆，无人车需要识别这种场景，并及时停车避让违规车辆。 2、自动驾驶核心模块-Perception, Prediction和Planning Perception、Prediction和Planning模块是自动驾驶的核心模块，每个模块都存在巨大的挑战。 2.1 Perception Perception输入：传感器(激光雷达)输入信息以及场景的先验信息。 Perception输出：道路交通对象(行人

12月12日，第六届DEAS数字娱乐产业年度高峰会于厦门隆重召开，阿里云边缘计算产品首席架构师刘强受邀参会，并在“开启5G元年新场景”主题板块中发表《边缘计算驱动科技“寒武纪”时代》演讲，分享边缘计算在当下企业办公、安防、物流等城市场景的关键作用。 “寒武纪”时代带来的启发 什么是“寒武纪”时代？“寒武纪”是6亿年前的一个时代，这个时代之前没有太多的复杂生物，但是由于“寒武纪”时代地球温度逐渐上升，为生物的生存创造了条件，所以这个时代之后在几百万年之间，出现了大量复杂生物的出现与爆发。总而言之，“寒武纪”时代生物大爆发正是因为温度这一基础条件发生了变化。 实际上，这一现象也在人类社会里不断的上演。比如，一百多年前，美国在铁路建设和电力设施大量的普及催生了第二次工业革命的发展，而第二次工业革命的发展催生了我们现在耳熟能详的可口可乐、通用电器、通用汽车等等这些百年老店，它们在短短15年时间内成为行业巨头，直到今天。 大约在2000年，在中国也发生了类似的事情，利用15年时间建成的全国铁路网络、通信网络，在这个过程当中，也产生很多新的公司，而且这些公司呈现出大者恒大、强者恒强的态势。2008年是3G元年，移动互联网逐渐映入眼帘，期间除了老牌的新浪、腾讯推出微博、微信，也有很多新的创新公司出现，比如游戏、泛娱乐公司大量的出现，它们都在移动互联网产业里占据了不可或缺的位置

近年来，激光雷达技术在飞速发展，从一开始的激光测距技术，逐步发展了激光测速、激光扫描成像、激光多普勒成像等技术，如今在无人驾驶、AGV、机器人等领域已相继出现激光雷达的身影。随着无人驾驶、机器人等领域的兴起，国内外陆续涌现出一批激光雷达公司， 鉴于激光雷达在各领域的重要地位，本文对16家知名激光雷达公司进行了各个维度的盘点。 据调查，目前大部分企业都以无人车、机器人及无人车领域激光雷达为主要研究方向。而传统机械式激光雷达已逐渐向固态激光雷达方向转变。在价格方面，无人驾驶领域的激光雷达少则上万，多则几十万元，普遍要高于机器人及AGV等领域价格。而机器人领域的激光雷达相对来说售价更低，国内思岚科技及玩智商等企业已低至上百元。在未来，固态、小型、低成本激光雷达将是各企业的着重发力点。 国外激光雷达公司产品概况 国内激光雷达公司产品概况 激光雷达赛道争宠 各领域“头号玩家”花落谁家 从下表中我们可以看到，目前各家公司在激光雷达研发中都有其深耕的一个或多个领域，在激光雷达群雄逐鹿的赛道中，各领域的“头号玩家”究竟花落谁家。 各企业激光雷达应用领域细分 机器人领域 机器人领域，目前所涉及的企业包括了国外的Sick 、Ibeo、Hokuyo、Trimble以及国内的思岚科技、速腾聚创、禾赛科技、北醒光子、玩智商、镭神智能。在这众多企业中，思岚科技无论是从价格、寿命还是性能上来说都具有领先优势

工作职责： - 负责制定和实施各个无人车项目中的无人驾驶规划技术总体方案 - 负责与相关部门沟通协调,实现跨项目的优先级协调人员合理高效分配 - 负责带领技术团队进行决策规划方向技术攻关，解决项目问题，推进项目执行 - 负责向管理层定期汇报技术进展，及跟进项目问题风险 - 跟踪国际无人车决策规划理论和技术研究现状 职责要求： - 具有自动化、电子工程、计算机、航空航天等相关专业，硕士及以上学历 - 精通C/C++/Python等编程语言开发， - 精通Linux和ROS，熟悉ROS下机器人系统的设计开发 - 精通常用运动规划、决策论规划模型，熟悉常用MRPT等路径规划算法库 - 具有无人车、机器人决策与路径规划经验 - 2年以上项目技术管理实践经验 - 具备出色的分析、归纳、总结的能力，优秀的表达和文档撰写能力； - 具有优秀的沟通能力，能够良好的协调部门/项目间协作 - 在ICRA、IROS、IV等会议或期刊发表过相关学术论文者优先 来源： https://www.cnblogs.com/xiuxianren/p/12045314.html

物联网虽和软件工程一样，是新兴的产业，但它并不是独立存在的。 相反，它和大数据，人工智能，云计算有着密不可分的联系，今天主要讲讲它和人工智能的区别与联系。 区别 一、什么是物联网? 1，物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换， 以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，简言之物联网就是“物物相连的互联网”。 后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。 广义上说，当下涉及的信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。 二、什么是人工智能? 人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分枝，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 它是对人的意识、思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 联系 人工智能为物联网提供强有力的数据扩展 物联网可以说成是互联设备间数据的收集及共享

（长按识别上方二维码，报名第29届IEEE IV大会 ） 美团入局无人驾驶并非头脑发热，而是看准了未来出行领域的因无人驾驶技术所产生的巨大变革，结合企业愿景及自身业务定位的优势，美团的自动驾驶之路先从末端配送外卖开始，最后一步一步进阶到无人车载客。而近期，美团在自动驾驶领域的三个动作充分显示了现阶段美团对自动驾驶技术及人才的渴求！ 5月19日，美团宣布美团外卖日完成订单量已突破2000万。 据悉美团有50万名骑手，而2000万订单意味着平均每名骑手一天要送40单，基本上快要达到骑手的工作饱和度了。据相关人士称未来中国市场的外卖订单可能会达到平均每天1亿单。 那时候，美团就不得不考虑应对方式了。 当然继续招聘骑手是最先想到的一个方法。 除此之外，自动驾驶赋能的末端配送也是解决这个问题的方法之一，而且极有可能成为未来主流的外卖配送方式。 近年来随着人工智能的发展，自动驾驶的快速实现成为可能。自动驾驶赋能末端配送也成为当今的热门。信奉科技改变生活的美团也早已悄然投入了这个方向的研发。2016年10月，美团成立了W项目组，研发特定场景下的无人车配送。而近两年随着自动驾驶技术的越来越成熟，2017年王兴察觉到无人配送会是外卖行业的趋势，美团将W项目组提升为事业部，由美团点评科学家夏华夏博士领导，担任无人配送部总经理一职。事业部人数也将达到200人。 美团自动驾驶的三个动作 最近

一、AI是大企业的专属机会？ AI是过去一年科技界最火的话题。一谈到AI，就会提及大公司，比如谷歌、亚马逊、微软和百度等，这些巨头有雄厚的技术、资金、人才，还有最重要的数据优势。 人才方面，几乎所有顶尖的AI人才都聚集在几家巨头公司，比如百度的吴恩达，谷歌的李飞飞，Facebook的 Yann LeCun等。亚马逊攻关Echo的工程师就达到了1500名，且花费了4年时间。初创公司跟财大气粗的巨头是无法比较的。 数据方面，Facebook、谷歌、百度、亚马逊都有庞大的数据。这些数据可以通过标记形成可以训练的数据库。初创企业不具备这样的条件。 不仅如此，目前在商业中取得了初步成功的，还是巨头，比如亚马逊2016年的畅销的Echo，截止到12月，已经卖出了500万台。很难看到初创企业的身影。 总之，无论从算法、算力，还是庞大的数据来看，这几家巨头公司似乎都是无懈可击。这会不会让创业者感觉到彻底无路可走？AI是不是大企业专属机会? 二、初创企业的机会在哪里？ 不管你信不信，蓝狐一开始真的以为留给初创企业的机会不多，但最近一段时间的发展开始产生了微妙的变化，初创企业的机会还是来了。 1）结构性的大机会 不仅AI时代，即使在互联网和移动互联网时代，真正的结构性大机会都是不多的。从2007到2016年，近十年间，新生独角兽也没有几家。比如中国大多数50亿美元估值以上的公司或多或少跟巨头都有关系。