自动驾驶

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 前言：高精地图的发展与自动驾驶汽车紧密相关，自从自动驾驶汽车开始上路公开测试以来，高精地图产业就应势而生并飞速发展。相对于以往的导航地图，高精地图是专为自动驾驶而生的，其服务的对象并非人类驾驶员，而是自动驾驶汽车。对于L3级别以上的自动驾驶汽车而言，高精地图是必备选项。 一方面，高精地图是为自动驾驶汽车规划道路行径的重要基础，能够为车辆提供定位、决策、交通动态信息等依据。另一方面，在自动驾驶汽车传感器出现故障或者周围环境较为恶劣时，高精地图也能确保车辆的基本行驶安全。 如今，政府、行业协会、高校、图商、车企等各方均认识到高精地图和高精定位对于自动驾驶的好处。但是中国高精地图的政策，法规，技术标准面临什么瓶颈，需要怎么解决和规划，仍未有一个系统和完整的解答。 国际高精度地图产业发展现状 1、概述 发达国家从20世纪70年代就开始进行自动驾驶汽车研究，在可行性和实用性方面，美国和德国走在前列。早在20世纪80年代，美国就提出了自主地面车辆(ALV)计划。在自动驾驶汽车研究位于世界前列的德国汉堡Ibeo公司，推出了可以在复杂的城市道路系统中实现无人驾驶的汽车，借助于隐藏在前灯和尾灯附近的激光扫描仪观察周围183m内的道路状况，识别各种道路交通标识

　　经过一个多月的角逐，首届 “马栏山杯” 国际音视频算法大赛赛程接近尾声，竞争也进入白热化阶段。这场由中国工业与数学应用学会指导，湖南省互联网信息办公室、湖南省科学技术协会主办，中国（长沙）马栏山视频文创产业园、芒果 TV 承办的算法大赛，吸引了各路算法界的 “英雄豪杰” 纷至沓来。 　　大赛汇聚了来自麻省理工学院、卡耐基梅隆大学、加州大学圣地亚哥分校、哥伦比亚大学、北京大学、清华大学、上海交通大学、浙江大学、中国科学院等全球知名高校、重要科研院所、知名互联网企业团队的 1000 多支战队。 　　高手齐聚，谁能称王？这就为大家揭开部分战队的神秘面纱，一起围观他们都有哪些 “开挂技能” 驰骋算法江湖吧！ 　　 No.1 　　 　　这是一位来自中科院自动化研究所的学霸——“ 豆豆大作战” 。他“静如处子动如脱兔”，静能输出学术论文，累计发表了包含 CCF 在内的 10 余篇论文；动能篮球、徒步、皮划艇，堪称动静皆宜、能文能武。 　　 战绩： 　　VOT-2018 视觉目标跟踪挑战赛实时组第一名 　　DAVIS-2019 无监督视频目标分割挑战赛第二名 　　Youtube-VIS 视频目标分割挑战赛第二名 　　CCF-A 类论文 8 篇 　　 No.2 　　 　　身为海归的“ 炸米饼啊” ，拥有英国伦敦大学学院（University College London

控制 控制理论 简介 控制模块 控制器 基于模型的控制方法 建模 系统辨识 控制器设计 控制理论 简介 Apollo自动驾驶框架的基本结构 控制的输入主要来源于 规划模块 以及 反馈阶段信息（如localization和HD Map） 控制的输出是控制指令，与canbus进行交互 canbus 车辆交互标准 控制模块也会从底层车辆得到 反馈信号 （车辆本身in vehicle reference frame：速度信息、四轮转速信息、车辆健康状况信息、底盘是否报错信息、危险信息） simulated model，车辆的运动学和动力学模型，控制模块如果是基于模型的控制算法的话，需要首先对车辆建模，同时仿真中需要车辆在环。 控制模块 预处理——控制器——后处理 预处理 对输入信号的检查，对不正常信号的过滤 做一些紧急处理 做一些滤波操作，例如信号的平滑等 控制器 模型建立 系统识别和分析 控制器观测器设计以及参数调优等 后处理 将信号发送给执行器（限制的处理以及信号滤波） 油门、刹车、转向这种执行器本身有上下限、滞后（回滞曲线），所以需要对信号进行一些相关处理。 控制：在车辆允许的条件下让车辆尽可能按照规划的技术路径走，弥补数学模型和物理世界执行之间的不一致性。 稳定性，包括所有场景下的车辆行为稳定和安全 稳定状态的行为，减少或者消除规划和实际车辆行为的差别 瞬时状态的行为，避免超过

　　文/姚旭阳 　　来源：汽车之心（ID：Auto-Bit） 　　自打 2015 年特斯拉开放 Autopilot 软件功能以来，大货车一直是 Autopilot 的噩梦。 　　看看这些事故： 　　2016 年 5 月，Model S 车主 Joshua Brown 在 Autopilot 开启状态下，与一辆横穿马路的大货车相撞，Joshua Brown 在事故中死亡。 　　2019 年 3 月，一辆 Model 3 在美国佛罗里达州开启 Autopilot 时撞上了一台白色拖挂卡车，驾驶员不幸身亡。 　　今年 6 月初，在台湾嘉义县的中山高速上，一辆 Model 3 也在 Autopilot 开启状态下撞向了一辆大货车。当时大货车并不是在行驶中，而是侧翻在路面。 　　6 月 24 日下午，在深圳南坪一段道路上，一辆开启了 Autopilot 功能的 Model 3，与一辆并线的大货车发生碰撞。 　　事故发生时，大货车正从 Model 3 车辆右前方并线进入本车道，Autopilot 没有减速，Model 3 车主事后反馈：在前车并线时，Autopilot 反倒加速撞向了大货车。 　　事故判定结果：大货车全责。 　　在 6 月底的事故发生后，当事的特斯拉 Model 3 车主刘先生在多个渠道提出了对特斯拉 Autopilot 的质疑。 　

我们在《速度与激情》里，经常可以看到主角们利用网络侵入汽车网络系统，然后任意的操纵这些车辆，看电影的时候会被画面所震撼到，这两年“自动驾驶”随着特斯拉的车已经越来越普及了，Model 3都国产化了， 今天我们就来了解下汽车侵入的方式和原理。 现在我们的汽车基本都是电子系统，包括智能网联系统、电子换挡、电动助力转向、刹车辅助，尤其是一些纯电动汽车基本都是联网的。 既然是联网，那必然存在着连接和物理硬件设施， 那么就肯定是有风险被侵入的。即使是BBA宝马奔驰奥迪，他们的车门都被我们国家的某个师傅直接开锁过，不过觉得有着独立高难度密码锁就无法解开。 虽然存在着风险，但其实结合智能网联汽车的优势和发展趋势，未来智能网联汽车发展也是必然的。 而在 5G 的推动下，相信在不久的将来我们都可以享受到自动驾驶、人脸识别、互联网车机、手机APP远程操控、无人驾驶巴士，甚至是实现和家内电器万物互联。 那难道没有人攻击过吗？答案是当然有，首先大家都听到过的就是 特斯拉被盗事件 ，这张图片为英国的博勒姆伍德地区，两个小偷在短短30秒内，使用中继攻击设备，在没有钥匙的情况下成功实现盗窃特斯拉Model S，只用了短短的几十秒就盗走了特斯拉的Model S，值得一提的是，中继攻击工具并不昂贵，而且便携。 小偷主要是通过利用一个中继的设备，先在屋子周围尝试寻找和靠近特斯拉的钥匙，然后识别

编辑 | Just 出品 | CSDN（ID:CSDNnews） 7 月 9 日，世界人工智能大会（WAIC）云端峰会正式拉开帷幕。开幕式上，来自产学研界的领导者发表了对AI发展的看法，包括从宏观为AI的发展问诊把脉，指出面临的挑战以及未来趋势，并从微观为AI的进一步发展提出可执行的研究路径。 本篇内容，CSDN提炼出以下演讲者的内容重点（排名不分先后）： **企业界：**百度CEO李彦宏、腾讯首席运营官任宇昕、特斯拉CEO马斯克、联合国数字合作高级别小组联合主席马云 **学界：**图灵奖得主姚期智、图灵奖得主约书亚•本希奥(Yoshua Bengio) **投资人：**黑石集团创始人苏世民 **论坛对话：**清华大学国家金融研究院院长朱民、中国工程院院士陈杰、清华大学教授沈向洋、复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏 李彦宏：AI发展会经历三大历史阶段 随着人工智能技术平台开源开放，越来越多应用可以很方便开发出来，惠及经济社会方方面面。李彦宏认为，未来最主要的操作系统软件将不是基于PC，也不是基于手机的操作系统，而是基于人工智能深度学习框架的操作系统，深度学习框架对上承接各类智能应用，对下主宰AI芯片设计。 在他看来，AI发展会经历三大历史阶段。 第一阶段叫技术的智能化。 人工智能在60多年前被提出，近十年来算法有着快速的迭代和创新，通过云计算

昨日，亚马逊宣布收购自动驾驶创业公司 Zoox。自动驾驶领域迎来洗牌？ 机器之心报道，参与：魔王、亚洲。 5 月份，亚马逊收购 Zoox 的消息就已传得沸沸扬扬。昨日，这笔交易最终落定，根据 The Information 和金融时报消息， 此次交易的金额逾 12 亿美元 。 作为一家成立于 2014 年的自动驾驶明星初创公司，这个价格令无数人唏嘘。 要知道，Zoox 创业期间已筹集了近 10 亿美元的资金，在 2018 年的估值就达到 32 亿美金，投资方包括 Grok Ventures、Aid Partners，腾讯与 IDG 也曾参与投资。 根据亚马逊的公告，Zoox 将继续作为独立业务存在，现任首席执行官 Aicha Evans 以及 CTO 和联合创始人 Jesse Levinson 继续担任职务，他们的整体使命也将保持不变。 这是亚马逊目前对自动驾驶技术的最大投资。去年二月，无人驾驶汽车创业公司 Aurora 获得了 5.3 亿美元的 B 轮投资，亚马逊参与了此次投资。2012 年 3 月，亚马逊以 7.75 亿美元收购了仓储机器人创业公司 Kiva Systems。 有趣的是，在消息公布之后，特斯拉老板 Elon Musk 公开在推特上嘲讽贝索斯为 copycat（山寨、跟屁虫）。 看来，继航空领域之后，马斯克与贝索斯在自动驾驶领域的斗争也即将搬上台面。 Zoox

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 体育场、公园、广场空地，一连几天，北京很多这样的露天场所被专门规划出来用于核酸检测。 美联社驻北京的一位记者马克·席费尔贝因（Mark Schiefelbein）就在一处公园里的由博物馆场地临时改造的监测点进行了核酸检测。 和几十万个被大数据锁定与新发地位置相关的人一样，他因曾在六月初在新发地农产品批发市场几条街区外的地方拍过照片，并未进入过市场，也被运营商的基站数据锁定，在一个周三下午收到了社区居委会的电话通知，要求尽快前往附近某体育场进行登记做核算检测。 随后，他被一辆大巴车送到上述公园，排队做了检测。做完后还没等社区人员交代，他自己说：没出结果之前，我哪儿也不去。 这个外国记者不仅是个中国通，一场疫情后，甚至成了“中国防疫通”。 和他一样，本非高危人群却被通知做核酸检测的还有被运营商大数据锁定的与新发地产生关联的几十万人。 很多人虽然感到意外，但也都对排查需求颇为理解和配合。 烈日下全副武装的检测人员、24小时连轴转的检测机构，则成为技术手段之外，全面防控北京新发地这轮疫情的中坚力量。 无缝的信息，从哪来？ 包括上述被大数据锁定的人在内，从6月11日到20日的不到10天时间里，北京不断扩充的核酸检验机构采样了227万人，速度空前。 这期间，一位网友贴出了一张

第五代移动通信技术（5th Generation Mobile Networks，简称5G）是当今世界上最新一代蜂窝移动通信技术，也是继2G、3G、4G之后再一次技术上质的飞跃。5G的性能目标是高数据速率、减少延迟、节省能源、降低成本、提高系统容量和大规模设备连接。 5G目标速度：数据传输速度提升到20Gbps/Sec。 5G应用领域： 基站、智能手机、服务器、智能穿戴、AI机器人、VR设备、自动驾驶、智能医疗、视频通讯、汽车电子、智能家居、消费娱乐、航空、安防等领域。 实时海量数据处理及传输等功能的实现需要高端网络设备具有高速度及高精度处理数据的能力。 日常生活中我们常见的智能穿戴产品一般都是通过网络客户端如手机，电脑等，经由基站中转后把数据在尽可能减少延迟的条件下传输出给网络接收端。因此5G技术对芯片的处理能力有了更高更严的要求。与芯片工作密不可分的电子元器件之一就是它的左邻右舍—晶振。晶振的作用是提供精准信号源与之配合，以协作模式实现设备之间借由网络渠道达到数据高速传输（交换）的目的。 因此，5G技术对晶振也提出了同样严格要求。道理很简单，只有芯片搭载了稳定性更高，更精准的晶振，它的数据处理及传输速度才能够得以提高，5G速度（20Gbps/Sec）才能够实现腾飞的梦！ 从技术上来讲，5G对晶振的要求主要体现在以下几方面： 1.高频输出 2.高精度 3.高稳定性 4.低相位噪声

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 这就是飞轮转动起来的「恐怖」速度？ 去年12月发布L4级完全无人驾驶技术MSD (Momenta Self Driving)实车路测视频后，Momenta今天正式对外披露内部L4最新进展和推进时间表： 2024年，解决L4无人车「行驶千亿公里，解决百万问题」难题，在苏州规模化部署Robotaxi，车端100%去安全员，实现单车盈利；随后，Momenta 将快速进行多地的Robotaxi大规模落地。 对于行业中的大多数玩家来说，怎么迈过数据门槛、实现Robotaxi大规模落地且盈利仍旧是头疼且棘手的问题。 现在Momenta直接拿出了清晰的推进路线图，不得不令人侧目。 Momenta凭什么？ 在6月30日CEO曹旭东的分享中，给出了答案：「飞轮式」L4，以及为什么： 与同行业路线相比，「飞轮式」L4的优势在于厚积薄发，通过量产数据、数据驱动的算法、闭环自动化的前期大量积累，可短时间、大幅度提升研发效率， 跨数量级降低规模化L4的总成本。 而且飞轮的能量，在Momenta研发L4技术的过程中，已经得到了充分的展现： 从2019年中开始重点投入L4研发，只用常规团队1/10的规模（50人左右的团队），半年内做到了城区开放道路行驶过程中的全程无接管，而且还包含如临时施工、多种