核心词：宁波驾校学校 
　　随着人口的增加和城镇化脚步的加快,人们的生活水平逐步提高,导致私家车数量急剧上涨,交通安全成为人们关注的焦点。为了减少安全隐患,众多汽车科技公司纷纷进入无人驾驶领域,希望通过科技改变人们的出行方式。汽车领域将无人驾驶技术分为5个级别,分别对应不同阶段无人驾驶技术的发展情况。L1级:驾驶员可以在一些车载智能辅助系统的帮助下安全驾驶;L2级:车辆可以自主完成某些特定的驾驶任务,但驾驶员仍然需要手握方向盘,时刻对车况进行监管,以防意外的发生;L3级:车辆可以完成所有的驾驶任务,驾驶员可以不需要手握方向盘,但仍需要对行车情况进行观察,以确保安全;L4级:车辆已经可以在特定场景完全实现无人驾驶,安全完成出行任务;L5级:车辆可以在任何场景都实现无人行驶,无需人为干预,彻底解放人力。现阶段,大部分厂商正在从L2级加速向L3级发展,若想完全实现无人驾驶,还有很长的一段路要走。机器学习是人工智能的重要方面,通俗地讲就是让机器拥有学习的能力。在20世纪中叶,已经有了一些机器学习的研究,比较有代表性的是A.Samuel的跳棋程序,20世纪50年代,基于神经网络的"连接主义"学习开始出现,如F.Rosenblatt的感知机等,而到了20世纪六七十年代,基于逻辑表示的"符号主义"学习技术诞生并快速发展,代表性工作有E.B.Hunt等人的"概念学习系统"等相关内容。到了90年代中期,以支持向量机为代表的统计学习成为机器学习领域主流的方法,迄今为止,支持向量机仍然是机器学习领域中最常用的学习方法之一。随着大数据时代的到来,硬件计算能力大幅度提升,推动了以深度学习技术为代表的连接主义学习的发展,使其成为当今最热门的领域。深度学习,从狭义来说,就是多层神经网络。由于层数增多,导致参数和数据量都大大增加,提高了结果的准确度,尤其在计算机视觉及语音识别等领域取得了很好的成果,成为图像和音频领域的重要技术。现代生活中,机器学习随处可见。在天气预报、数据分析、环境检测及能源探查等领域,均利用机器学习取得了不错的效果,所以这一技术大量应用于无人驾驶领域,推动了无人驾驶技术的发展。无人驾驶汽车主要功能模块大体上分为传感器、控制器和执行器3部分,如图1所示。传感器主要模拟司机的眼睛,用来感知驾驶场景和路况信息;控制器主要模拟司机的大脑,根据传感器获取的场景信息,做出不同的判断,然后发出指令;执行器相当于司机的手和脚,根据获取到的指令不同,执行器会做出不同的反应,用来控制车辆的行驶,其中最关键的就是场景的感知和控制器的判断。传感器用来帮助汽车认识所处的环境,主要负责障碍检测和场景识别,如图2所示。由于汽车行驶场景不同,在隧道和树林小道中会导致GPS信号不够稳定,因此GPS模块通常只用来进行定位,不负责场景识别。激光传感器和超声波雷达相互配合,负责对车身周边的障碍物进行感知,因其不受光照、天气和场景的限制,鲁棒性较高。因此在无人驾驶领域,一般使用激光和超声波传感器来进行障碍物感知,确保车辆不会产生误判断,提高安全系数。但仅有激光和超声波雷达是不够的,由于行车场景的不同,将要面对的情况也不相同,因此无人驾驶汽车还应该有场景识别的功能,根据识别出的行车场景,宁波驾校对接下来要发生的情况进行预判,最大限度地规避风险。传统计算机视觉技术通常基于图像序列进行计算,从而实现场景识别,车辆前置摄像头所获取的场景信息和场景识别过程,如图3所示。
　　1、宁波驾校学校:用Hough变换算法识别出行车道
　　传统场景识别将获取到的图像转为灰度图之后,利用数学方法计算出图像亮度变化梯度,得到场景边缘信息,再利用阈值获取路面位置区域之后,通过霍夫变换算法识别出行车线,这样就可以实现简单的道路场景识别。稍微复杂一些的算法还可以根据光流法,对路面上移动的阴影区域进行判断,从而识别出路面上正在运动的物体,帮助实现场景识别。不过,传统计算机视觉算法对场景的识别作用有限,当汽车所在地场景变得复杂时,很难根据传统计算机视觉方法做出很好的判断。由于深度学习的兴起,基于深度神经网络的计算机视觉算法摆脱了传统计算机视觉方法的局限性,可以通过对输入数据的训练,识别出多种物体,从而对车辆所行驶的场景进行更准确地判断,Google公司做出的物体识别结果如图4所示。基于深度学习算法,可以实现不同物体的检测和认知,根据检测出的所有物体进行场景判断,最终实现场景的识别。到目前为止,道路场景的训练样本已经足够大,可以实现很好的识别结果。但是,由于汽车上路之后,面对的环境通常更为复杂,会发生不可预测的情况,以及所使用的算法对光照、色差及天气等因素敏感度的不同,要想对所有场景完全识别和判断,还需要时间和技术的积累。因此,车载数据的通信能力变得至关重要。
　　2、宁波驾校学校:车载通信技术必须实现实时性
　　车载通信技术必须实现实时性、可靠性和稳定性。实时性用来保证车辆可以根据不停变换的场景,确定自己和其他车辆所处的位置,提高车辆对周边场景的感知能力;可靠性用来保证无人驾驶车辆的安全行驶,一旦通信网络被袭击,在无法保证可靠的通信系统下,车辆将会陷于瘫痪,甚至发生严重的车祸事故;稳定性是所有车辆所具备的基本要求,用来保证车辆的持续行驶能力,同时也提高了交通安全和乘车人员的用户体验。现阶段,5G等相关通信技术的发展,已经基本上可以满足无人驾驶的需求,但这些通信技术仍然需要时间的检验。由于行车情况复杂,控制器会收到多种场景感知信息,此时,能否快速处理感知信息并做出正确的判断,则是控制器的关键。因此,车辆控制器芯片应该具有基于深度学习的计算平台、出色的图像处理能力和计算能力。而现阶段的芯片技术,可以基本达到测试要求,但仍有很大的进步空间。无人驾驶技术是当今发展的主流方向,更是时代发展的必然方向。当无人驾驶技术达到L5级别时,所带来的产业革命远远不止在交通领域,还会在环境工程、房地产、城市规划及区域发展等众多领域影响人们的生活。随着时代的发展,当今社会进入大数据时代,大量数据的获取成为发展的关键,无人驾驶汽车恰恰成为了一个个行动的数据扫描仪。
　　3、宁波驾校学校:与机器人领域的slam技术类似
　　类似于机器人领域的SLAM技术,无人驾驶汽车所搭载的摄像头在帮助汽车进行场景识别的同时,可以在云端形成高精度地图,用以实现不同车辆之间的信息共享,实现实时路况信息更新,从而更加方便人们出行。与此同时,根据众多车辆所获取的场景信息,也可以实现环境的实时监测。相比之前各个环境点的固定检测,基于车载摄像头的检测可以更加直观和实时地获取环境、天气和人类活动的信息,提高灾害预警和环境治理的效率。在房地产领域,一方面由于无人驾驶给人们带来的便捷,大量解放了人力,提高了出行效率,使得人们会更倾向于去环境较好、房价较低的郊区买房,从而促使房价的回落;另一方面,由于车辆带来的数据,使得房地产商更加清楚人流的流向,更精准地预测接下来人们的聚集区,从而提高了市场调查的效率,降低了调研经费,也从侧面促使了房价的回落。在城市规划方面,根据车辆提供的人流数据和环境数据,利用大数据分析技术可以更加合理地规划未来城市的发展方向,从而使城市迁移、改造和新建的成本降到最低。在区域发展方面,更多的是依赖长途客车和货车的流向来判断人口流动方向,预测接下来几年内哪些地区会有重要发展,率先进行经济布局,实现真正的智能化、现代化。基于机器学习的无人驾驶技术会促进智慧城市和智慧交通等概念的实现,使道路成为真正意义上的城市的血管,而无人驾驶车辆,则是支持城市正常运转的红细胞,是未来城市不可或缺的重要组成部分。机器学习尤其是深度学习的兴起,使无人驾驶成为可能。利用深度神经网络,可以实现对物体的识别和场景的感知,从而促使车辆控制器做出符合当前场景的判断,提高了无人驾驶车辆的稳定性和安全性。与此同时,机器学习技术还可以利用车辆获取到的海量数据进行数据分析,从而推动多个产业变革,从真正意义上实现智慧交通和智慧城市。
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