无人驾驶汽车论文1500字-无人驾驶汽车论文

1.高中关于科技议论文范文800字

2.自动驾驶技术基本知识介绍

3.事业单位考试，公基该复习哪些知识？

4.如何拦截无人驾驶汽车？

高中关于科技议论文范文800字

科技论文的表达形式也要具有科学性，论述应清楚明白，不能模棱两可，它在科学实践与科学论文之间体现出反映式书写的认识论逻辑,这里给大家整理了一些有关高中关于科技 议论文 范文 800字,希望对大家有所帮助.

高中关于科技议论文范文800字1

生产力的提高与很多东西有关。就比如现在的手机来说，人们可以用智能手机做很多事，比如打游戏，开权上用，外电视手机吧，以前的小灵通只能拨打电话，可是现在，经过时代的发展，人将门为放在后见用上。

社会发展，我曾经看过这样在我成长的这十几年来，人们开始富裕起来，几乎家家都有台电视机。我认为改变的生活是良性还是恶性取决断发展，人们的生张照片照片上有一对父子，安打接听电话、发短信等些简单的功能，自从智能手机科技正不断地改正我们的生活方式。就拿手机来说后水平不断提高，科技改变了人父亲为了让儿子能看到被观众围于使用者。这也和科技发达后，生们的生活方式。

这些功能改变了人们的生活方式，丰富了人们的生活。如今，许多东西都区安实现智能化，连家用电器都可以通过智能开启。人们生活越来越便利。

科技改变了人们的生活，但科技也带来了不少麻烦，智能手机的出现让孩子们被手机上的游戏所毒害，许多高科技犯罪让警方办案难度加大，有些科技技术的不成熟导致人的伤亡，比如无人驾驶汽车撞人。这些事情告诉我们科技是一把双刃剑。

就拿我的一一件事来说吧，我在高中的时候拿到了人生中第一台智能手机。这使我这个早已想要手机的人欣喜若狂。于是，我在拿到智能手机后，开始用它打游戏，这一打就让我上瘾了。于是我便开始沉迷游戏，导致视力下降，成绩下降，无心向学，一台智能手机，原来它的作用是用于方便人们生活，在我手上却变成阻碍我生活，影响我生活。这就是人们对科技使用不当导致的麻烦。

科技或许会带给别人麻烦，但也不是全部都是麻烦，很多时候，科技带给我们的是很多很多的帮助，如果我们正确合理的使用科技，那么，科技对于我们来说只会是好处大于坏处，但如果坏处无法避免并且很多，那不如想想正确使用的方式。

科技发展的确改变了人们的生活，但这个改变是良性的还是恶性的，就取决于人们使用是否得当，对此，我认为我们应该合理利用科技，促使生活良性发展。避免不得当使用，减少使用不当导致的恶果。

高中关于科技议论文范文800字2

亲爱的外国朋友们，看，那铁轨上飞驰而过的一道道白色的掠影;那飘散着香味的大街小巷;那弥散着泥土花草气味的乡村，处处透露着中国的风貌。来到中国，就一定不能错过高铁、美食和乡村!

350千米每小时，这是“中国速度”。我国自主研发的高铁，时速已达世界之首，这是中国的骄傲。“安全、舒适、高效”已经成为她的标签。值得称赞的不仅是她让人叹服的速度，还有在这个信息大爆炸的时代，高度发达的互联网更像是催化剂一般加快了她的发展步伐。快捷的12306订票系统为广大人民提供了便捷的订票方式——网上订票，省去了窗口购票的时间和种.种麻烦。

高铁的高速度，是基础科技和高科技的集合，她是中国发展的呈现，她更是中国精神的体现。吃苦耐劳，坚持不懈，孜孜以求，矢志不渝，愈挫愈勇，勇于创新，这就是中国人，这就是中国精神!

如果说高铁是中国的骄傲，那么美食可以说是中国的另一张名片，在新时期她继承传统，不断创新，丰富和幸福着人们的生活。

中国有一句俗话叫“民以食为天”。在古代中国，自给自足的小农经济为美食的发展提供了优越的条件。为改善生活，再普通的食材在巧妇手中也能变成奇异的美味;占有众多食材的宫廷，更是让菜肴演绎得繁多、精致。不同的地域有不同的饮食特点，形成了特色鲜明的八大菜系。在新时代人民不仅仅追求着色香味俱全，更增加了营养这一新需求。在纪录片《舌尖上的中国》中，煎、炒、烹、炸、蒸，厨师们尽情演绎着各式做菜手法，那香味仿佛溢出屏幕刺激着人们的味蕾，让人垂涎三尺欲罢不能。中国人对美食的狂热 爱好 ，不正是中国人对精致生活的热切追求吗!

到中国的乡村去吧!那里有着和城市繁华热闹的不同，她有的是美丽整洁，有的是平静和缓。让我们一起感受陶渊明笔下的“狗吠深巷中，鸡鸣桑树巅”的诗意生活吧!

春风、夏蝉、秋叶、冬雪，美好乡村大都是这样吧，四季更迭也显得那么和谐分明。阳光不燥，微风正好，一切都那么清朗。农忙时热火朝天，相互帮忙;闲暇时三五相聚，畅聊生活。乡村的美丽，不仅是风景之美，生活的恬然自由，更是人们对美好生活的追求，对祖国安定富强的赞颂!

行在中国，食在中国，游在中国。高山仰止，景行行止，中国的深邃与无穷的魅力，值得你一探究竟!

高中关于科技议论文范文800字3

科学往往是很吸引人的，而且科学还是永远探索不完的，永远新鲜有趣的。比如，就拿漂浮的鸡蛋这一实验来说，也许很多人都知道，但做实验的过程远比听说的要新颖。

实验很简单，材料只有四样：大玻璃杯、食盐、勺子、鸡蛋。虽说简单，却可以从中收获无限知识。

首先，我拿起水壶，在玻璃杯里倒进大半杯水，接着轻轻把鸡蛋放入水中，鸡蛋在杯中沉入底部后就不动了，似乎在休息。

接着我放了1勺盐，鸡蛋没有动静;我开始放第2勺盐，鸡蛋仍然安安静静的躺在杯底;我一气之下放了6勺满满的盐，鸡蛋没有辜负我的期望，上升的一点;最后，我不服输的放了2勺盐，鸡蛋上升指数又高了些。

我听说别人的鸡蛋可以漂浮的水中间，就把鸡蛋拿出来，用勺子搅拌了一下未融的半成品盐水，待杯子底部的盐化了，才慢慢把鸡蛋放进去，这时，鸡蛋不停地上下浮动，我等了一会儿，鸡蛋不动了，挣扎着浮出水面。

最后，我把剩余的2勺盐倒入水中，鸡蛋逐步上升到水面，如戴着泳圈在自在的 游泳 ，我淘气的用手指把鸡蛋往下压，松开手指，鸡蛋又很快飘回到水面。

为什么鸡蛋会飘浮起来?我从电脑中取得了收获：鸡蛋刚放进清水里的时候，由于鸡蛋的比重比水大，鸡蛋受到的浮力小于本身的重量，所以它会沉到底部;放盐后，水把盐溶解了，水的比重增加，当盐水的比重等于鸡蛋的比重时，鸡蛋就会浮在水的中间;再继续加盐，当盐水的比重大于鸡蛋的比重时，鸡蛋就会浮在盐水的上面，并且鸡蛋顶部露出水面。

老师在课堂上告诉我们：任何物体在水里都会受到浮力，受到浮力的大小等于物体排开水的体积的重量，这就是着名的“阿基米德定律”，也叫浮力定律。其实科学就和长大要学的物理差不多。

我很惊奇这个小小的实验居然蕴含了如此丰厚的定理，这才明白科学除了用来放松用来玩，还对我们有很深的重要性。我暗暗下定决心在往后的日子里好好学物理，好好研究这有趣的科学。

高中关于科技议论文范文800字4

睛眼被喻为心灵的窗户，它是五官之首，是人体中最重要的器官之一，对于人们的工作、学习和生活均至关重要，谁都希望自己拥有一双美丽而炯炯有神的眼睛，而要保护好自己的眼睛，可不是一件容易的事。

小学生要保护眼睛不近视，主要是读写的姿势要正确，眼睛与书之间要保持30厘米以上距离，不在强烈的太阳光下和太暗的光线下看书，也不要在走路、乘车时看书，不要躺着和趴着看书，读写时间也不要太长，我们学校就开展了让孩子在室外有足够的活动时间来保护我们的视力活动，另外还要坚持做好眼保建操，还要向窗外远眺或看一些绿色植物。不要长时间观看电视节目、操作电脑和玩电子的游戏;现在人们工作、学习越来越多的人使用电脑，就连我们小学生写完作业后也要上网玩一会网络小游戏，但不要超过一个小时，要保持一个最适当的姿势，眼睛与屏幕的距离应在40—50厘米，使双眼平视或轻度向视荧光屏，这样可以使颈部肌肉轻松，并使眼球暴露面积减小到最低，电脑室内光线要适宜，不可过亮或过暗，也可以通过设置屏幕色调、饱和度、亮度来保护眼睛。使用电脑的姿势也很重要，使用可以调节高低的椅子，使操作者与电脑屏幕中心位置在同一水平线上，坐着时应有足够的空间放双脚，不要交叉双脚以免影响血液循环。

经常使用电脑的人容易患上“干眼症”，就是我们用电脑时间长了，人会感到眼睛疲劳、视线模糊、眼睛干燥或充血、畏光、酸胀甚至丧失眼睛的聚光能力。如是出现眼睛干涩、发红、有灼热感或有异物感、眼皮沉重，看东西模糊，甚至出现眼球胀痛或头痛，就需要到医院看眼科医生了。

我在网络上看到电脑操作者在荧光屏前工作时间长，视网膜上的视紫红质会被消耗掉，而视紫红质主要由维生素A合成，多吃富含维生素A的食物，如;动物肝脏、胡萝卜，、西红柿、红薯、菠菜、豌豆苗等，保护眼睛也可以从饮食上下功夫，多吃新鲜蔬菜对保护眼睛，防治眼疾，提高视力也是非常有益的。

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自动驾驶技术基本知识介绍

自动驾驶车，是一种无须人工干预而能够感知其周边环境和导航的车辆。它利用了包括雷达、激光、超声波、GPS、里程计、计算机视觉等多种技术来感知其周边环境，通过先进的计算和控制系统，来识别障碍物和各种标识牌，规划合适的路径来控制车辆行驶。

美国汽车工程师协会（SAE，Society of Automotive Engineers），则将自动驾驶划分为 0~5 共六级。

Level 0：无自动化（No Automation）

没有任何自动驾驶功能或技术，人类驾驶员对汽车所有功能拥有绝对控制权。驾驶员需要负责转向、加速、制动和观察道路状况。任何驾驶辅助技术，例如现有的前向碰撞预警、车道偏离预警，以及自动雨刷和自动前灯控制等，虽然有一定的智能化，但是仍需要人来控制车辆，所以都仍属于 Level 0。

Level 1：驾驶辅助（Driver Assistance）

驾驶员仍然对行车安全负责，不过可以授权部分控制权给系统管理，某些功能可以自动进行，比如常见的自适应巡航（Adaptive Cruise Control，ACC）、应急刹车辅助（Emergency Brake Assist，EBA）和车道保持（Lane-Keep Support，LKS）。Level 1 的特点是只有单一功能，驾驶员无法做到手和脚同时不操控。

Level 2：部分自动化（Partial Automation）

人类驾驶员和汽车来分享控制权，驾驶员在某些预设环境下可以不操作汽车，即手脚同时离开控制，但驾驶员仍需要随时待命，对驾驶安全负责，并随时准备在短时间内接管汽车驾驶权。比如结合了 ACC 和 LKS 形成的跟车功能。Level 2 的核心不在于要有两个以上的功能，而在于驾驶员可以不再作为主要操作者。

Level 3：有条件自动化（Conditional Automation）

在有限情况下实现自动控制，比如在预设的路段（如高速和人流较少的城市路段），汽车自动驾驶可以完全负责整个车辆的操控，但是当遇到紧急情况，驾驶员仍需要在某些时候接管汽车，但有足够的预警时间，如即将进入修路的路段（Road work ahead）。Level 3 将解放驾驶员，即对行车安全不再负责，不必监视道路状况。

Level 4：高度自动化（High Automation）

自动驾驶在特定的道路条件下可以高度自动化，比如封闭的园区、高速公路、城市道路或固定的行车线路等，这这些受限的条件下，人类驾驶员可以全程不用干预。

Level 5：完全自动化（Full Automation）

对行车环境不加限制，可以自动地应对各种复杂的交通状况和道路环境等，在无须人协助的情况下由出发地驶向目的地，仅需起点和终点信息，汽车将全程负责行车安全，并完全不依赖驾驶员干涉，且不受特定道路的限制。

注释：DDT(Dynamic driving task):动态驾驶任务，指汽车在道路上行驶所需的所有实时操作和策略上的功能，不包括行程安排、目的地和途径地的选择等战略上的功能。

无人驾驶系统的核心可以概述为三个部分：感知（Perception），规划（Planning）和控制（Control），这些部分的交互以及其与车辆硬件、其他车辆的交互可以用下图表示：

感知是指无人驾驶系统从环境中收集信息并从中提取相关知识的能力。其中，环境感知（Environmental Perception）特指对于环境的场景理解能力，例如障碍物的位置，道路标志/标记的检测，行人车辆的检测等数据的语义分类。 一般来说，定位（Localization）也是感知的一部分，定位是无人车确定其相对于环境的位置的能力。

为了确保无人车对环境的理解和把握，无人驾驶系统的环境感知部分通常需要获取周围环境的大量信息，具体来说包括：障碍物的位置，速度以及可能的行为，可行驶的区域，交通规则等等。无人车通常是通过融合激光雷达（Lidar），相机（Camera），毫米波雷达（Millimeter Wave Radar）等多种传感器的数据来获取这些信息。

车载雷达传感器功能及优缺点各有不同，相关比较如下表所示：

激光雷达 是一类使用激光进行探测和测距的设备，它能够每秒钟向环境发送数百万光脉冲，它的内部是一种旋转的结构，这使得激光雷达能够实时的建立起周围环境的3维地图。

通常来说，激光雷达以10Hz左右的速度对周围环境进行旋转扫描，其扫描一次的结果为密集的点构成的3维图，每个点具备（x,y,z）信息，这个图被称为点云图（Point Cloud Graph），如下图所示，是使用Velodyne VLP-32c激光雷达建立的一个点云地图：

激光雷达因其可靠性目前仍是无人驾驶系统中最重要的传感器，然而，在现实使用中，激光雷达并不是完美的，往往存在点云过于稀疏，甚至丢失部分点的问题，对于不规则的物体表面，使用激光雷达很难辨别其模式，另一个比较大的挑战是一个比较大的挑战是激光雷达感知范围比较近，感知范围平均在 150m 左右，这取决于环境和障碍物的不同。激光雷达在角分辨度上也远远不及照相机。激光雷达对环境的敏感度也是比较大的，例如雨天中，车辆行驶中溅起来的水花，在激光雷达上都是有噪点的。

毫米波雷达 通过发射电磁波并通过检测回波来探测目标的有无、距离、速度和方位。由于毫米波雷达技术相对成熟，成本较低，并且在不良天气下表现良好，因此成为感知设备中重要的一环。但由于其分辨率较低，因此不能作为激光雷达的替代品，而是激光雷达的重要补充设备。

摄像机 根据镜头和布置方式的不同主要有以下四种：单目摄像机、双目摄像机、三目摄像机和环视摄像机。

单目摄像机 模组只包含一个摄像机和一个镜头。由于很多图像算法的研究都是基于单目摄像机开发的，因此相对于其他类别的摄像机，单目摄像机的算法成熟度更高。但是单目有着两个先天的缺陷。一是它的视野完全取决于镜头。焦距短的镜头，视野广，但缺失远处的信息。反之亦然。因此单目摄像机一般选用适中焦距的镜头。二是单目测距的精度较低。摄像机的成像图是透视图，即越远的物体成像越小。近处的物体，需要用几百甚至上千个像素点描述；而处于远处的同一物体，可能只需要几个像素点即可描述出来。这种特性会导致，越远的地方，一个像素点代表的距离越大，因此对单目来说物体越远，测距的精度越低。

双目摄像机 由于单目测距存在缺陷，双目摄像机应运而生。相近的两个摄像机拍摄物体时，会得到同一物体在摄像机的成像平面的像素偏移量。有了像素偏移量、相机焦距和两个摄像机的实际距离这些信息，根据数学换算即可得到物体的距离。虽然双目能得到较高精度的测距结果和提供图像分割的能力，但是它与单目一样，镜头的视野完全依赖于镜头。而且双目测距原理对两个镜头的安装位置和距离要求较多，这就会给相机的标定带来麻烦。

三目摄像机 由于单目和双目都存在某些缺陷，因此广泛应用于无人驾驶的摄像机方案为三目摄像机。三目摄像机其实就是三个不同焦距单目摄像机的组合。根据焦距不同，每个摄像机所感知的范围也不尽相同。对摄像机来说，感知的范围要么损失视野，要么损失距离。三目摄像机能较好地弥补感知范围的问题。因此在业界被广泛应用。正是由于三目摄像机每个相机的视野不同，因此近处的测距交给宽视野摄像头，中距离的测距交给主视野摄像头，更远的测距交给窄视野摄像头。这样一来每个摄像机都能发挥其最大优势。三目的缺点是需要同时标定三个摄像机，因而工作量更大。其次软件部分需要关联三个摄像机的数据，对算法要求也很高。

环视摄像机， 之前提到的三款摄像机它们所用的镜头都是非鱼眼的，环视摄像机的镜头是鱼眼镜头，而且安装位置是朝向地面的。某些高配车型上会有“360°全景显示”功能，所用到的就是环视摄像机。安装于车辆前方、车辆左右后视镜下和车辆后方的四个鱼眼镜头采集图像，鱼眼摄像机为了获取足够大的视野，代价是图像的畸变严重。环视摄像机的感知范围并不大，主要用于车身5~10米内的障碍物检测、自主泊车时的库位线识别等。

为了理解点云信息，通常来说，我们对点云数据进行两步操作：分割（Segmentation）和分类（Classification）。其中，分割是为了将点云图中离散的点聚类成若干个整体，而分类则是区分出这些整体属于哪一个类别（比如说行人，车辆以及障碍物）。分割算法可以被分类如下几类：

在完成了点云的目标分割以后，分割出来的目标需要被正确的分类，在这个环节，一般使用机器学习中的分类算法，如支持向量机（Support Vector Machine，SVM）对聚类的特征进行分类，最近几年由于深度学习的发展，业界开始使用特别设计的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）对三维的点云聚类进行分类。

实践中不论是提取特征-SVM的方法还是原始点云-CNN的方法，由于激光雷达点云本身解析度低的原因，对于反射点稀疏的目标（比如说行人），基于点云的分类并不可靠，所以在实践中，我们往往融合雷达和相机传感器，利用相机的高分辨率来对目标进行分类，利用Lidar的可靠性对障碍物检测和测距，融合两者的优点完成环境感知。

无人驾驶系统中，我们通常使用图像视觉来完成道路的检测和道路上目标的检测。道路的检测包含对道路线的检测（Lane Detection），可行驶区域的检测（Drivable Area Detection）；道路上路标的检测包含对其他车辆的检测（Vehicle Detection），行人检测（Pedestrian Detection），交通标志和信号的检测（Traffic Sign Detection）等所有交通参与者的检测和分类。

车道线的检测涉及两个方面： 第一是识别出车道线，对于弯曲的车道线，能够计算出其曲率，第二是确定车辆自身相对于车道线的偏移（即无人车自身在车道线的哪个位置） 。一种方法是抽取一些车道的特征，包括边缘特征（通常是求梯度，如索贝尔算子），车道线的颜色特征等，使用多项式拟合我们认为可能是车道线的像素，然后基于多项式以及当前相机在车上挂载的位置确定前方车道线的曲率和车辆相对于车道的偏离。

可行驶区域的检测目前的一种做法是采用深度神经网络直接对场景进行分割，即通过训练一个逐像素分类的深度神经网络，完成对图像中可行驶区域的切割。

交通参与者的检测和分类目前主要依赖于深度学习模型，常用的模型包括两类：

传感器层将数据以一帧帧、固定频率发送给下游，但下游是无法拿每帧的数据去进行决策或者融合的。因为传感器的状态不是100%有效的，如果仅根据某一帧的信号去判定前方是否有障碍物(有可能是传感器误检了)，对下游决策来说是极不负责任的。因此上游需要对信息做预处理，以保证车辆前方的障得物在时间维度上是一直存在的， 而不是一闪而过。

这里就会使用到智能驾驶领域经常使用到的一个算法 卡尔曼滤波。

卡尔曼滤波（Kalman filter） 是一种高效率的递归滤波器（自回归滤波器），它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。卡尔曼滤波会根据各测量量在不同时间下的值，考虑各时间下的联合分布，再产生对未知变数的估计，因此会比只以单一测量量为基础的估计方式要准。

卡尔曼滤波在技术领域有许多的应用。常见的有飞机及太空船的导引、导航及控制。卡尔曼滤波也广为使用在时间序列的分析中，例如信号处理及计量经济学中。卡尔曼滤波也是机器人运动规划及控制的重要主题之一，有时也包括在轨迹最佳化。卡尔曼滤波也用在中轴神经系统运动控制的建模中。因为从给与运动命令到收到感觉神经的回授之间有时间差，使用卡尔曼滤波有助于建立符合实际的系统，估计运动系统的目前状态，并且更新命令。

信息融合是指把相同属性的信息进行多合一操作。

比如摄像机检测到了车辆正前方有一个障碍物，毫米波也检测到车辆前方有一个障碍物，激光雷达也检测到前方有一个障碍物，而实际上前方只有一个障碍物，所以我们要做的是把多传感器下这辆车的信息进行一次融合，以此告诉下游，前面有辆车，而不是三辆车。

坐标转换在自动驾驶领域十分重要。

传感器是安装在不同地方的比如超声波雷达(假如当车辆右方有一个障碍物，距离这个超声波雷达有3米，那么我们就认为这个障碍物距离车有3米吗?并不一定，因为决策控制层做车辆运动规划时，是在车体坐标系下做的(车体坐标系-般以后轴中心为O点)所以最终所有传感器的信息，都是需要转移到自车坐标系下的。因此感知层拿到3m的障碍物位置信息后，必须将该章碍物的位置信息转移到自车坐标系下，才能供规划决策使用。 同理，摄像机一般安装在挡风玻璃下面，拿到的数据也是基于摄像机坐标系的，给下游的数据，同样需要转换到自车坐标系下。

在无人车感知层面，定位的重要性不言而喻，无人车需要知道自己相对于环境的一个确切位置，这里的定位不能存在超过10cm的误差，试想一下，如果我们的无人车定位误差在30厘米，那么这将是一辆非常危险的无人车（无论是对行人还是乘客而言），因为无人驾驶的规划和执行层并不知道它存在30厘米的误差，它们仍然按照定位精准的前提来做出决策和控制，那么对某些情况作出的决策就是错的，从而造成事故。由此可见，无人车需要高精度的定位。

目前使用最广泛的无人车定位方法当属融合 全球定位系统（Global Positioning System，GPS）和惯性导航系统（Inertial Navigation System）定位方法 ，其中，GPS的定位精度在数十米到厘米级别之间，高精度的GPS传感器价格也就相对昂贵。融合GPS/IMU的定位方法在GPS信号缺失，微弱的情况下无法做到高精度定位，如地下停车场，周围均为高楼的市区等，因此只能适用于部分场景的无人驾驶任务。

地图辅助类定位算法是另一类广泛使用的无人车定位算法， 同步定位与地图构建（Simultaneous Localization And Mapping，SLAM） 是这类算法的代表，SLAM的目标即构建地图的同时使用该地图进行定位，SLAM通过利用已经观测到的环境特征确定当前车辆的位置以及当前观测特征的位置。这是一个利用以往的先验和当前的观测来估计当前位置的过程，实践上我们通常使用贝叶斯滤波器（Bayesian filter）来完成，具体来说包括卡尔曼滤波（Kalman Filter），扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter）以及粒子滤波（Particle Filter）。SLAM虽然是机器人定位领域的研究热点，但是在实际无人车开发过程中使用SLAM定位却存在问题，不同于机器人，无人车的运动是长距离的，大开放环境的。在长距离的运动中，随着距离的增大，SLAM定位的偏差也会逐渐增大，从而造成定位失败。

在实践中，一种有效的无人车定位方法是改变原来SLAM中的扫描匹配类算法，具体来说，我们不再在定位的同时制图，而是事先使用传感器如激光雷达对区域构建点云地图，通过程序和人工的处理将一部分“语义”添加到地图中（例如车道线的具体标注，路网，红绿灯的位置，当前路段的交通规则等等），这个包含了语义的地图就是我们无人驾驶车的 高精度地图（HD Map） 。实际定位的时候，使用当前激光雷达的扫描和事先构建的高精度地图进行点云匹配，确定我们的无人车在地图中的具体位置，这类方法被统称为扫描匹配方法（Scan Matching），扫描匹配方法最常见的是迭代最近点法（Iterative Closest Point ，ICP），该方法基于当前扫描和目标扫描的距离度量来完成点云配准。

除此以外， 正态分布变换（Normal Distributions Transform，NDT） 也是进行点云配准的常用方法，它基于点云特征直方图来实现配准。基于点云配准的定位方法也能实现10厘米以内的定位精度。虽然点云配准能够给出无人车相对于地图的全局定位，但是这类方法过于依赖事先构建的高精度地图，并且在开放的路段下仍然需要配合GPS定位使用，在场景相对单一的路段（如高速公路），使用GPS加点云匹配的方法相对来说成本过高。

拓展阅读： L4 自动驾驶中感知系统遇到的挑战及解决方案

浅析自动驾驶的重要一环：感知系统发展现状与方向

无人车的规划模块分为三层设计：任务规划，行为规划和动作规划，其中，任务规划通常也被称为路径规划或者路由规划（Route Planning），其负责相对顶层的路径规划，例如起点到终点的路径选择。 我们可以把我们当前的道路系统处理成有向网络图（Directed Graph Network），这个有向网络图能够表示道路和道路之间的连接情况，通行规则，道路的路宽等各种信息，其本质上就是我们前面的定位小节中提到的高精度地图的“语义”部分，这个有向网络图被称为路网图（Route Network Graph），如下图所示：

这样的路网图中的每一个有向边都是带权重的，那么，无人车的路径规划问题，就变成了在路网图中，为了让车辆达到某个目标（通常来说是从A地到B地），基于某种方法选取最优（即损失最小）的路径的过程，那么问题就变成了一个有向图搜索问题，传统的算法如迪科斯彻算法（Dijkstra’s Algorithm）和A 算法（A Algorithm）主要用于计算离散图的最优路径搜索，被用于搜索路网图中损失最小的路径。

行为规划有时也被称为决策制定（Decision Maker），主要的任务是按照任务规划的目标和当前的局部情况（其他的车辆和行人的位置和行为，当前的交通规则等），作出下一步无人车应该执行的决策，可以把这一层理解为车辆的副驾驶，他依据目标和当前的交通情况指挥驾驶员是跟车还是超车，是停车等行人通过还是绕过行人等等。

行为规划的一种方法是使用包含大量动作短语的复杂有限状态机（Finite State Machine，FSM）来实现，有限状态机从一个基础状态出发，将根据不同的驾驶场景跳转到不同的动作状态，将动作短语传递给下层的动作规划层，下图是一个简单的有限状态机：

如上图所示，每个状态都是对车辆动作的决策，状态和状态之间存在一定的跳转条件，某些状态可以自循环（比如上图中的循迹状态和等待状态）。虽然是目前无人车上采用的主流行为决策方法，有限状态机仍然存在着很大的局限性：首先，要实现复杂的行为决策，需要人工设计大量的状态；车辆有可能陷入有限状态机没有考虑过的状态；如果有限状态机没有设计锁保护，车辆甚至可能陷入某种锁。

通过规划一系列的动作以达到某种目的（比如说规避障碍物）的处理过程被称为动作规划。通常来说，考量动作规划算法的性能通常使用两个指标：计算效率（Computational Efficiency）和完整性（Completeness），所谓计算效率，即完成一次动作规划的处理效率，动作规划算法的计算效率在很大程度上取决于配置空间（Configuration Space），如果一个动作规划算法能够在问题有解的情况下在有限时间内返回一个解，并且能够在无解的情况下返回无解，那么我们称该动作规划算法是完整的。

配置空间：一个定义了机器人所有可能配置的集合，它定义了机器人所能够运动的维度，最简单的二维离散问题，那么配置空间就是[x, y]，无人车的配置空间可以非常复杂，这取决于所使用的运动规划算法。

在引入了配置空间的概念以后，那么无人车的动作规划就变成了：在给定一个初始配置（Start Configuration），一个目标配置（Goal Configuration）以及若干的约束条件（Constraint）的情况下，在配置空间中找出一系列的动作到达目标配置，这些动作的执行结果就是将无人车从初始配置转移至目标配置，同时满足约束条件。在无人车这个应用场景中，初始配置通常是无人车的当前状态（当前的位置，速度和角速度等），目标配置则来源于动作规划的上一层——行为规划层，而约束条件则是车辆的运动限制（最大转角幅度，最大加速度等）。显然，在高维度的配置空间来动作规划的计算量是非常巨大的，为了确保规划算法的完整性，我们不得不搜索几乎所有的可能路径，这就形成了连续动作规划中的“维度灾难”问题。目前动作规划中解决该问题的核心理念是将连续空间模型转换成离散模型，具体的方法可以归纳为两类：组合规划方法（Combinatorial Planning）和基于采样的规划方法（Sampling-Based Planning）。

运动规划的组合方法通过连续的配置空间找到路径，而无需借助近似值。由于这个属性，它们可以被称为精确算法。组合方法通过对规划问题建立离散表示来找到完整的解，如在Darpa城市挑战赛（Darpa Urban Challenge）中，CMU的无人车BOSS所使用的动作规划算法，他们首先使用路径规划器生成备选的路径和目标点（这些路径和目标点事融合动力学可达的），然后通过优化算法选择最优的路径。另一种离散化的方法是网格分解方法（Grid Decomposition Approaches），在将配置空间网格化以后我们通常能够使用离散图搜索算法（如A*）找到一条优化路径。

基于采样的方法由于其概率完整性而被广泛使用，最常见的算法如PRM（Probabilistic Roadmaps），RRT（Rapidly-Exploring Random Tree），FMT（Fast-Marching Trees），在无人车的应用中，状态采样方法需要考虑两个状态的控制约束，同时还需要一个能够有效地查询采样状态和父状态是否可达的方法。

自动驾驶汽车的车辆控制技术旨在环境感知技术的基础之上，根据决策规划出目标轨迹，通过纵向和横向控制系统的配合使汽车能够按照跟踪目标轨迹准确稳定行驶，同时使汽车在行驶过程中能够实现车速调节、车距保持、换道、超车等基本操作。

互联网科技公司主要做软件，以工程机上层为主；而车厂其实以下层的组装为主，也就是OEM，也不是那么懂车。像制动、油门和转向等这些领域，话语权依然集中在博世、大陆这样的Tier 1身上。

自动驾驶控制的核心技术是车辆的纵向控制和横向控制技术。纵向控制，即车辆的驱动与制动控制；横向控制，即方向盘角度的调整以及轮胎力的控制。实现了纵向和横向自动控制，就可以按给定目标和约束自动控制车运行。所以，从车本身来说，自动驾驶就是综合纵向和横向控制。

车辆纵向控制是在行车速度方向上的控制，即车速以及本车与前后车或障碍物距离的自动控制。巡航控制和紧急制动控制都是典型的自动驾驶纵向控制案例。这类控制问题可归结为对电机驱动、发动机、传动和制动系统的控制。各种电机-发动机-传动模型、汽车运行模型和刹车过程模型与不同的控制器算法结合，构成了各种各样的纵向控制模式，典型结构如图所示。

此外，针对轮胎作用力的 滑移率控制 是纵向稳定控制中的关键部分。滑移率控制系统通过控制车轮滑移率调节车辆的纵向动力学特性来防止车辆发生过度驱动滑移或者制动抱，从而提高车辆的稳定性和操纵性能。制动防抱系统（antilock brake system）简称 ABS，在汽车制动时，自动控制制动器制动力的大小，使车轮不被抱，处于边滚边滑（滑移率在 20%左右）的状态，以保证地面能够给车轮提供最大的制动作用力值。一些智能滑移率控制策略利用充足的环境感知信息设计了随道路环境变化的车轮最有滑移率调节器，从而提升轮胎力作用效果。

智能控制策略，如模糊控制、神经网络控制、滚动时域优化控制等，在纵向控制中也得到广泛研究和应用，并取得了较好的效果，被认为是最有效的方法。

而传统控制的方法， 如PID控制和前馈开环控制 ，一般是建立发动机和汽车运动过程的近似线形模型，在此基础上设计控制器，这种方法实现的控制，由于对模型依赖性大及模型误差较大，所以精度差、适应性差。从目前的论文和研究的项目看，寻求简单而准确的电机-发动机-传动、刹车过程和汽车运动模型，以及对随机扰动有鲁棒性和对汽车本身性能变化有适应性的控制器仍是研究的主要内容。

车辆横向控制指垂直于运动方向上的控制，对于汽车也就是转向控制。目标是控制汽车自动保持期望的行车路线，并在不同的车速、载荷、风阻、路况下有很好的乘坐舒适性和稳定性。

车辆横向控制主要有两种基本设计方法，一种是基于驾驶员模拟的方法；另一种是给予汽车横向运动力学模型的控制方法。基于驾驶员模拟的方法，一种策略是使用较简单的运动力学模型和驾驶员操纵规则设计控制器；另一策略是用驾驶员操纵过程的数据训练控制器获取控制算法。基于运动力学模型的方法要建立较精确的汽车横向运动模型。典型模型是所谓单轨模型，或称为自行车模型，也就是认为汽车左右两侧特性相同。横向控制系统基本结构如下图。控制目标一般是车中心与路中心线间的偏移量，同时受舒适性等指标约束。

事业单位考试，公基该复习哪些知识？

统一考试时间、统一命制试题、统一题型分类……事业单位多省联考成为大势所趋，这意味着事业单位考试越来越标准化，更意味着考试的规律性和公平性逐步增强。

尽管事业单位多省联考根据报考职位类别的不同，将考试类别分为综合管理类（A类）、社会科学专技类（B类）、自然科学专技类（C类）、中小学教师类（D类）和医疗卫生类（E类）五类，但这五类的笔试公共科目均为《职业能力倾向测验》和《综合应用能力》。可见综合应用能力占据了笔试的半壁江山。不同类别的考试题型有所差异，今天我们重点为大家介绍综合应用能力C类（又称自然科学专技类，针对事业单位自然科学类专业技术岗位）的基本考情、备考方法，帮助大家有针对性地高效备考。

综应C类

从综合应用能力C类的考情来看，最能为大家备考提供直接帮助的，是对考查能力、题型设置、难度系数等直接关乎得分的因素的分析。

能力· 专业化

考试大纲对于能力考查做出了如下规定：“《综合应用能力（C类）》是针对事业单位自然科学类专业技术岗位公开招聘工作人员而设置的考试科目，旨在测查应试人员综合运用相关知识和技能发现问题、分析问题、解决问题的能力。”这里提到的“相关知识和技能”其实就是指自然科学，因此C类的材料一定是集中在自然科学领域，类似于高中学习过的科技说明文，比如考查过月球演化、无人驾驶汽车等相关话题。同学们在备考过程可以多阅读、多浏览自然科学领域的文章。

题型· 固定化

综合应用C类试卷由注意事项、背景材料和试题三部分组成，全部是主观性试题。考查的题型较为固定，从2015-2016年的真题来看，主要题型包括科技文献阅读、论证评价、科技实务、材料作文4种。具体题型分布如下表：

需要同学们注意的是，科技实务与论证评价会在综应C类试卷中交替出现，两种题型都要求同学们掌握，做到有备无患。同时，论证评价、材料作文这两类题型是综应B/C类都会考查的题型，真题可以相互借鉴，增加备考的练习题目。

难度· 挑战性

尽管综应C类的材料集中在自然科学领域，但并不需要同学们具备太多的科技常识，答案来源于材料，我们只需注重提升概括分析能力即可。但是就题目类型而言，综应C类涉及的题型相对新颖，比如科技实务题考查对数据的加工处理和概括分析。另外，材料作文对很度理工科的考生而言相对陌生，文字表达能力是需要重点训练的环节。建议同学们多阅读与科技相关的评论文，比如科技创新、科技人性化等相关文章，同时多写多练，有意识地提升文字表达能力。

综应C类的例题：

（2016年上半年事业单位联考综合应用能力C类真题，第三题，材料作文）

从上述材料出发，联系实际，围绕“科学人性化”这一话题，自选角度，写一篇论文。（60分）

要求：观点明确、论证充分、调理清晰、语言流畅，字数800-1000字。

（2015年上半年事业单位联考综合应用能力C类真题，第二题，科技实务）

绘制一张“2012年重点工业行业废水排放情况表”，全面、准确反映资料2的所有信息。

不难发现，综应C类考查领域集中、题型新颖，备考难度相对较高。接下来，我们从不同题型的备考方法上为同学们提供备考指导。

科技文献阅读· 两种能力兼备

科技文献阅读之判断题

在事业单位考试综合应用能力C类试卷中，科技文献阅读以50分的总分占据整张试卷分值的三分之一，其中包含以判断正误为主的客观题和以提炼概括为主的主观题两类题目，我们先对其中的判断题进行重点梳理。

科技文献阅读往往选择一篇3000字左右的科技说明文作为材料，需要考生对给定的8个句子进行正误的判断，从具体的知识点上而言，准确地判断应以掌握常见错误类型为基础，而这一内容其实与言语理解中的细节判断题大体一致，只是需要考生更加注重长文段的阅读技巧。

为了提高解题效率，我们应该首先从给定的句子入手，仔细阅读，根据其中的关键信息进行合理分组，然后按照文段顺序予以对应，确定相关语句在文段中的位置，进而进行比对，得出答案。

在比对的过程中，应紧紧依托五种常见的错误类型，带着问题意识进行对应。第一，偷换概念，即对文段中谈论的核心话题进行偷换，话题往往由名词来充当，需要考生将句子与文段仔细比对。第二，偷换时态，这里重点考查过去时、现在时、将来时三种时态，考生应紧扣文段与句子中出现的时间提示词，对比其时态是否一致。第三，偷换数量，这一考点很容易被大家忽略，在解题的过程中，应主要关注表示较多量与较少量的两类词是否出现偷换，总体难度不大。第四，偷换语气，科技文献阅读多选择科普类说明文作为材料，为了体现科学的严谨性，多采用较为温和的表述即不确定的语气，而如果给定的句子以确定性语气表述同一内容，则容易出现偷换语气这一错误。第五，无中生有，顾名思义，这一错误类型就是指句子中出现了文段并未提及的内容，其中尤其要注意无关对比的出现。

最后要提醒大家的是，判断题并不考查大家对于文段逐字逐句的理解，而应通过快速阅读，寻找关键信息，准确对应，高效锁定答案。

科技文献阅读之简答题

科技文献简答题的材料逻辑性很强，掌握其内在逻辑对于作答而言非常重要。同时其材料又很长，需要我们注意一些小技巧。考生在备考中要注意以下三点：

（一）关注材料中的关联词。比如，表因果关系的因为、所以、因此、由于等；表并列关系的一方面……另一方面、同时、此外等；表时间顺序的，比如起初、接下来、最后等。

（二）注意材料中不同题目的分界线。一般在科技文献阅读的简答题下会出现两个小题，两道小题一般各自不会限定材料范围，但是材料本身的逻辑性很强。所以大家一定要注意仔细审题找清两个问题的分界线，不要等读完全部材料再作答。

（三）重点关注高频词，即重点强调、反复强调的语义。命题人为了突出重点会反复进行语义的强调。例如：

月球演化“大事件”的第一幕，是46亿年前一颗火星大小的行星“忒伊亚”与地球相撞（这是学界的主流观点）。在这个被称为“深大冲击”的事件中，两颗行星的核心融合，地幔与地壳的碎屑被抛入太空中，在地球的引力圈内形成一个由巨量碎屑构成的环带。由于初始速度不同，碎屑之间频繁碰撞、焊结。越来越多的碎屑如滚雪球般凝聚起来，逐渐形成椭球状，构成月球的雏形。

在这段话中，“碎屑”这个词多次出现，足见其重要性，启示我们要围绕其进行归纳。此外在进行归纳时要注意语言的简洁性，比如这段材料中一些表修饰性的形容词“一颗火星大小的”、“如滚雪球般”就可以省略，只留下一些表意思的名词、动词即可。所以整段话下来其实只要能提炼出以下要点即可：46亿年前行星“忒伊压”与地球相撞、行星核心融合、形成椭球状（月球雏形）。

通过这三个步骤，同学们可以快速、准确的将2000多字的材料进行加工处理，理顺逻辑，找准要点。希望大家在做题过程中反复巩固这些解题步骤和技巧。

论证评价· 逻辑思维要训练

论证评价出题形式

论证评价题是事业单位考试综合应用能力B、C类试卷的选考题型，在2015年、2016年全国事业单位联考的考题中均有出现。分值为36-40分，是考生必须重点掌握的题型之一。

从命题角度而言，论证评价题一般要求考生在一段大约500字的文段中找出存在的四处左右的错误，并对找出的错误进行简要的评述说明。主要考查的是考生的逻辑思维能力，同时也考察考生的阅读理解能力。

论证评价备考方法

第一，仔细阅读题干要求，明确作答方式。首先，看清题干中要求找出的错误数量，目前真题考查的常见错误数量为4处，且会明确告知考生常见错误类型，如概念不明确、判断不准确、推理不严密，论据不充分等。考生可以按照题干给出的错误类型去原文中进行有针对性的查找。其次，题干要求对错误进行简要述评，这就意味着不仅要说明哪里有错误，还需要对错误的地方进行解释说明（说明为何错误）。最后，每一处论证错误的评述，都是有字数要求的，一般每条不超过150字，这就需要考生在平时练习时能够合理控制字数，尽量做到语言简洁。

第二，掌握论证基础知识，识别常见论证错误。任何一个论证都是由论点、论据和论证过程三个要素构成的。虽然在逻辑学里面，论证的错误形式包括很多，但毕竟这不是考查考生的专业逻辑学知识，且就目前考过的真题来看，整体难度不大，考生不必过多纠结或钻习于逻辑学的专业学术内容。常见的错误类型也就是题干中提出的这么四个错误（概念不明确、判断不准确、推理不严密、论据不充），因此考生需重点把握这几种错误类型。

概念不明确是指混淆文段中一些词语的概念，常见的有扩大概念或者偷换概念，考生尤其需要注意论点中主要讨论的主题词与论据所说的是否一致。判断不准确就是论点本身存在判断上的错误，常见错误如结论过于绝对。推理不严密即论据无法推出结论，推理过程存在漏洞，常见错误包括以偏概全、因果倒置等。论据不充分即论据是片面的、不充分的或不真实、虚假的，与结论关系不大，不能支撑结论。

第三，仔细阅读，逐句分析，逐条作答。考生一定要尽量读懂题干每句话的含义，分析句子在一段话中所起的作用，理清句与句之间的关联，段与段之间的承接。这个过程较为繁琐，需要同学们耐心细致，在平常练习的时候不用刻意控制时间，而是要把题目做精做透，同时总结规律，如此方能事半功倍。

科技实务· 统计公报巧变形

科技实务出题形式

科技实务题是综合应用能力C类中的题型，题量是两题三问，全部是主观题，分值为40分。在2015年上半年全国事业单位多省联考中曾经考查过。

从命题角度而言，科技实务题的材料一般为统计局的统计公报，即针对给定的统计材料，要求同学们以文字、表格等形式对统计材料进行全面或者有侧重地分析，以及对某件事情提出意见和建议。例如：

1、请根据资料1，分析2012年全国废水及其主要污染物排放的同比变化情况，并对下一步污染治理的重点提出简要的意见和建议。

2、绘制一张“2012年重点工业行业废水排放情况表”，全面、准确反映资料2的所有信息。

需要同学们注意的是，科技实务题虽然是主观题，但是因为所写的答案涉及到表格和大量的数据，所以并没有字数要求，大家根据考试时给定的格子分配字数即可。

科技实务备考方法

科技实务题主要考察同学们对统计材料的信息提取和写作能力，将统计材料以主观题形式呈现出来。要快速、完整地提取信息并转化为另一种形式、针对某件事情提出意见和建议，同学们可以从以下几方面入手：

（一）理解常用的统计术语。统计术语是统计公报中的一些专业术语，由于给定材料本身为统计公报，分析给定资料中的变化情况或反映资料信息，也均以统计公报的形式来作答，所以理解并学会运用常见统计术语是基础。

（二）掌握文字型统计公报的常用句式。分析给定资料中的变化情况，除了知道用哪些统计术语进行描述分析，还要知道句子怎么写才“地道”，句子的表述习惯、表达方式应该和统计公报一致。例如，在分析变化情况时，句子可以这样写：

2015年1-6月，工业民间固定资产投资76464亿元，同比增长10.8%，增速比1—5月份回落0.4个百分点。

（三）学会绘制表格。要绘制一张完整的表格，标题、研究指标、数据、单位是必不可少的，有时还需要写注释。同学们要需要掌握的有：标题包含哪些内容、研究指标及单位写在什么位置、数据是否需要进行加工处理等。

（四）拓展答题角度、积累常用词汇。对于针对某件事情提出意见和建议的对策题，同学们可以从不同角度进行作答，例如，对策题可以从思维、制度、监督、宣传、投入、监管等多角度作答。作答语言不要过于口语化，这就需要提前积累常用词汇，如培养意识、转变思维、完善制度等。

材料作文· 理清观点储备干货

材料作文出题形式

作为事业单位多省联考综合应用能力B类、C类试卷的必考题型，材料作文的分值高（60/150）、地位高，可以说“得材料作文者得天下”，希望同学们充分地重视起来。

从命题角度而言，材料作文主要围绕社会现象和寓言故事两种材料形式，要求写出800-1200字的议论文章。据统计，约有80%的可能性会以社会现象为出题方向和材料内容，即围绕一个比较“热”的话题，一般材料篇幅较短（1000字左右）；20%的可能性考查寓言故事，即围绕一个哲理故事，故事中包含了一些为人处世的道理。

材料作文备考方法

无论是社会现象类还是寓言类材料作文，解题的步骤和方法基本上是一致的，主要包括三个解题步骤，同学们可以从三个方面进行能力的提升。

第一步：定主题、找观点——“塑灵魂”

观点是文章的灵魂，写作文的第一步就是确定方向，找准观点。可以先通过题干和材料明确主题，进一步回到材料中挖掘与主题相关的观点，比如谈论的问题、对策、影响等都能作为观点。在这里也提醒同学们：观点不是一个词，而是与主题相关的一连串的关键词，应该尽可能的丰富，便于文章结构的展开。

第二步：理思路、列导图——“搭骨架”

有了观点，就要确定文章的结构，搭建文章的框架了。一般而言，文章结构就是按照“是什么——为什么——怎么办”而展开。为了使文章脉络更加清晰，同学们在动笔写文章之前应该列出结构导图，避免“边写边想”、“想哪写哪”或者“挤牙膏”等写作状态。

第三步：补充论据、丰富语言——“填血肉”

文章不止要有“灵魂”和“骨架”，还应该有“血肉”，即要有用来论证文章观点的素材（论据）。正所谓“不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海”，同学们应该在日常学习中积累一些热点事件、名言警句、好词好句，并加以运用。

如何拦截无人驾驶汽车？

如何拦截无人驾驶汽车？

这个假期，小研究了一下百度Apollo的代码，刚刚和朋友讨论一番，对各种传感器的“缺点”进行了一众总结，忽然发现，我们可以制造一个“武器”来对抗无人驾驶汽车。当然，这都是理论上的分析，你们谁要去实验，那一定要：离！！我！！！远！！！！点！！！！?现在无人驾驶汽车的传感方式不外乎以下几种：激光雷达：就是使用激光反射来判断前方障碍物，获得环境的3D模型，有距离信息无色彩信息。摄像头：单个摄像头有色彩信息无距离信息，双目摄像头就有距离信息了。毫米波雷达：毫米波雷达探测范围够大的，使用的是几十G左右频率的无线电波。超声波雷达：使用机械波也就是声波，靠反射回来的声波判断，但是探测距离很近。下面就是重点了，如果对抗无人驾驶汽车，那就不能让以上所有探测器探测到，然后....哈哈.....双目摄像头双目摄像头判断距离依靠的是两个摄像头图像的不同，假如，就是假如哈，有一个障碍物，它恰好与双目摄像头的分布平行，且此障碍物在长度上都一样，比如对于横向安装的双目摄像头前的一根水平的绳子。

哈哈这个绳子在两个摄像头中的图像是一致的，因此双目摄像头无法获得此绳子的位置信息。OK，解决一个了。下一个，毫米波雷达毫米波雷达使用的电磁波衍射能力比较强，假如障碍物能够让毫米波雷达穿过，那么毫米波雷达就探测不到此障碍物，此障碍物如果有多个孔，孔的直径在毫米数量级，那么看来毫米波雷达就可以透过，比如说棉线或者其他多孔的纤维材料，注意一定不能使用金属，因为金属非常容易被毫米波探测到。OK，又解决一个。上图是激光雷达，这个有些难度，因为激光雷达发射的是激光，必须要保证这些激光不被反射回去。不过，激光也是光，只要足够黑，激光就会被吸收而不是被反射，当然对于激光雷达来说，接收不到回波意味着没有障碍物。好了，差不多了。还剩下一个超声波雷达。超声波雷达还真不太好对付，但是它本身就笨啊，它的探测范围小啊，如果无人驾驶车的速度比较快，及时被超声波雷达探测到，但是刹车已经来不及了。哈哈，我们好坏了。如此，假如你有个极深黑色的绳子，该绳子在长度上是同性的，同时，该绳子是新材料制造的多孔结构，然后绳子的方向与双目摄像头的方向平行放置，假设绳子拉力足够?OK了，无人驾驶车的激光雷达、双目摄像头、毫米波雷达都探测不到它，无人驾驶车根本不会减速，很近很近的时候，超声波雷达探测到了，可惜，已经晚了?恭喜，你成功抓到一台无人驾驶汽车?希望大家一起开脑洞，改进此武器?怎么？拦截无人机管用不？无人机就更简单了，横向双目视觉的无人机，一根水平方向的线，只要足够长，一栏一个准，此办法经无人机飞控博士@量子黑洞确定可用，这些就是我们聊天聊的内容，其中的所有坏主意都是它想出来的，我只是负责坏主意之外的理论思考和写出来而已....

无人驾驶汽车的难题

人驾驶，智能汽车，这些词汇都炙手可热。之前还略显科幻，到了2017年9月6日，美国众议院对美国首部自动驾驶汽车法案（H.R.3388）进行投票，无人驾驶仿佛一下子从天边来到了眼前。1拥有一辆超级无敌智能汽车的幸福生活图景无人驾驶和智能汽车不是一个概念，但在无人驾驶来到人间以后，有人已经设想了拥有智能汽车的美好生活。江湖上流传着类似这样的故事。当第一缕晨光染红了你的窗帘，睡眼惺忪的你，收拾好自己，打开自家交郊区小别墅的门。一辆外表有点古怪的汽车停在门口。触目所及的车体，在晨光中泛着说蓝不蓝说绿不绿的光泽，仔细看，原来车体表面覆盖着薄膜太阳能电池。你对着车子侧脸的车窗玻璃再次理了理你那已经分毫不乱的头发。“咔哒”一声，防盗锁打开，车门像小鸟的翅膀一样向上展开。你低头钻了进去。两部半圆形的沙发相对布置在车内。没有前排后排，没有刹车、档把，除了空间还是空间。看起来很普通的米色内饰，其实是超级吸音材料。车门闭合的那一刻，你最喜欢的歌手“里格隆”金属质感的声音响起。你闭着眼睛说到：“先听经济新闻”环绕音响里立即响起新闻女主播干净理性的声音。一路无话，一个多小时以后，车子停在你就职的公司大楼下面。

忘记介绍，你是一个科技公司的工程师，普通工程师。由于愿意住在距离市区60多公里的远郊区，所以你拥有自己的别墅。临下车前，你交代到：“小老虎，下午6点以后再来接我吧”显示器上的小老虎，乖乖的点头，还做了个鬼脸。形象和名字，都是你自己设置的，你喜欢小老虎。小车安静的滑进了车流，它今天的第一位租客在距离当前位置1公里的一个小区里，10分钟之前订单已经接下了。小车的电力，天气好的时候，用超级光伏电池发电就能覆盖了，天气不好，它会自己找个充电桩补电。下午6点，你刚在大厦门口站定，小车安静的出现在你的面前。上车后的第一件事，“龙哥，这是账单”。小老虎用一个大男孩的声音说道。显示屏上出现了如下内容：“乘客A，收入50元；乘客B，收入30元；乘客C，收入50元；乘客D，收入80元；乘客E，收入50元；合计：乘客数5人，收入210元。帮助一个家庭应急供电，收入50元；充电桩补电1次，花费30元。”把你放到家门口，小老虎又出去工作了，连车库都省了。感觉自己不太好，它会自己去4S店看病，先线上预约好，完全也不需要你操心。一般人出门，都打车，但是精明的你，自己投资了这样一辆。除了方便，更是因为养着这样一个智能汽车，收入总比银行利息好。是交通工具，还能做应急电源；拥有汽车却不需要停车位，因为它一直在路上。2苟且在眼前，诗和远方在未来拥有那样一台智能汽车，确实能让我们距离“一个幸福的人”更近一些，这个梦想终究会实现，只是路途有点远。暂且不提前文所述的自主智能汽车，单就实现真正的无人驾驶，也还有不少问题需要解决。查了一系列论文资料，提炼出几个要点，详情如下。2.1技术上的难题2.1.1理解环境无人驾驶的主要技术之一，环境感知。环境感知，这里指无人驾驶汽车对交通环境的感知，具体的包括道路环境和天气环境。环境感知的一般方法，通过传感器采集环境数据，并实时将数据传送到控制器，根据一定的算法程序，推算出管理系统能够理解的环境模型，作为后续决策和控制环节的基础。对环境的理解，存在着一些问题，具有代表性的列举下面两种情况。第一种情况，区分纸箱和石头道路中央，出现一个大纸箱。视觉系统或者激光雷达发现了这个障碍物的存在，测算以后发现，障碍物高度高于底盘高度，直接过去会发生碰撞。路线规划被调整，绕过前方的纸箱。纸箱换成大石头，感知和决策的过程和结果完全一样。识别出障碍物的危险性，是个纸箱还是大石头，在人这里so easy。

对于感知系统来说，却成了高难度动作。它可以测量尺寸，形状，甚至可以测量温度，但这些性状，都无法帮助它区分纸箱和石头。第二种情况，识别人类的肢体语言环境感知系统，一般通过下面的步骤判断目标是不是行人。通过激光雷达的扫描，判断出需要分析的区域；用大量行人训练分类模块，再让分类模块去分析目标区域数据。经过这个过程，系统可以识别出哪个是行人，哪个是大树。工程师把行人定义为可预测性较差的对象，在规划行车路线时，给出的预留空间大于静止的大树。当无人车面对一个想要马路的行人时，这个识别过程复杂性陡增。有的把这个场景归类到人机交互技术里。行人过马路，伸出一只胳膊示意，或者转过头盯住机动车的驾驶员，示意他要过马路。这一系列动作，人类司机习以为常。无人车去理解，却难于上青天。于是，工程师寻找很多替代策略，比如用一块显示屏放在车头，显示人脸表情或者直接在屏幕上打出文字，比如用语音表达自己，告知行人等。这些方式，一定程度上可以表达无人车的意图，但在理解行人意图方面，似乎没有什么好主意。2.1.2深度学习的瓶颈2016年3月，AlphaGo战胜李世石，宣示人工智能翻开了新篇章。在这一章中，AlphaGo所代表的深度学习派占据了人工智能技术路线的绝对主流。无人驾驶的环境识别技术流派中，绝大部分用到深度学习。然而深度学习也并非光芒万丈，无所不能，它也有自己的局限。拿AlphaGo来说，战胜李世石的版本，是用几千盘棋谱数据训练出来的高手。高手知道怎么下棋战胜对手，但是高手在决定把那个棋子放在那个位置的决策结果，到底是怎么做出的，高手自身不能给出答案。也就是说，高手是个黑盒子，连它的设计者也搞不清楚，它的决策过程和决策依据。这个黑暗的部分就是深度学习的一个穴。用大数据把小白喂养成高手的这条路，终有一天会走到尽头。另一方面，从某种意义上说，这种模式的不确定性，同时就是一种危险性。

一些人工智能专家已经把研究人工智能决策过程和依据，作为科研课题，只是目前还没有什么明显的进展。2.2推广应用上的难题2.2.1法律问题没有人类司机的车辆上路，法律一直是一个障碍。只是，从2010年，Google 无人驾驶汽车被允许在加州几条公路上测试，到今年9月份，美国国家级自动驾驶法案进行投票，随着无人驾驶技术的成熟，法律的枷锁正在逐渐放开。相信中国也会经历类似的过程。2.2.2伦理问题无人驾驶策略，一定会涉及到在紧急情况下，对不同碰撞目标如何取舍的问题。比如一边是山涧一边是路人，你怎么选；比如一边是一个胖子，另一边是5个瘦子，非撞不可，你选谁。无人驾驶程序的设计上，无法回避的面临这个著名的“扳道岔”道德困境问题。每个被问道的设计者，都只能回答不知道。普通人，只要在路上，每天都会面临同样的问题，我们为什么不纠结？因为我们闷在心里就好，不用说出来。遇到了就选了，不说出来就不是问题。到了无人驾驶这里，你必须明明白白的写在程序里，道德困境就来了。2.2.3中国特色的城市交通无人驾驶的推广口号之一，是节约出行时间。但在人工驾驶车辆占据绝大多数的初期，这种承诺似乎很难实现。只要你在公路上跑，不是在空中飞。在我北上广深的万千路段上，堵车在所难免。一般无人车的行车策略，会给动态目标预留安全距离。行人或者车辆距离车体一定距离以内，不得起动。反观人类司机，在车龙中近身穿梭，司空见惯的事。无人车不动，一个又一个老司机贴上来，超过去，情形是不是有些尴尬了。出行效率，很难在初期成为卖点

谷歌和福特，合作无人驾驶汽车天注定

昨天福特放了个大新闻，5年

后上市真正无人驾驶的汽车。jalopnik 的一张动图让我笑了半天，福特 CEO Mark Fields 宣布无人驾驶汽车计划时，看来还真挺嗨。还有就是一堆外媒报道这个新闻时，几乎都用了本文封面这张图，我也就随大溜儿了。昨天跟福特的一个姐们儿聊天时还谈到了这张图。用苍穹做背景，还真有点我们的征程是星辰大海的味道。的确挺好看。我搞了张高清的大图，需要的同学微信速度荷尔蒙回复福星自取。福特宣布2021年计划后，家住西城区的于先生判断，福特一定会跟谷歌走到一起。#1- 认同简单来说，福特和谷歌对无人驾驶汽车的判断一致：无人驾驶就要让汽车完全自主驾驶，不再需要方向盘、刹车和司机。而其他汽车公司的方案都是，想无人驾驶时汽车接管，想自己开车时，人类变回司机。方向盘、刹车踏板，该有的什么都不缺。即便被视为方案激进的特斯拉也是如此。我挺认同这种方案。在同一辆车上，在不同模式间切换存在隐患。至少对一部分人来说是危险的。除了产品层面的认同，还有公司文化层面的认同。福特是一家创始人强势的汽车公司。这在传统汽车行业如今实属罕见。Bill Ford 代表的福特家族，拥有很高的公司投票权。当年正是他力排众议，从波音公司挖来 Alan Mulally 担任公司 CEO。正是在 Bill Ford 的支持下，公司卖掉了捷豹、路虎、沃尔沃等一众豪华品牌，甚至抵押了福特商标，才艰难度过金融危机，成为当时唯一一家没有破产的美国汽车公司。如今 Alan Mulally 还是谷歌董事会成员哦。#2- 谷歌变了谷歌聘用了 John Krafcik 任无人驾驶汽车 CEO，而长期的实际负责人 Chris Urmson 则愤而离职（传言说他跟 Larry Page 吵了一架）。前者是曾任现代汽车北美负责人的汽车业内人士，还在福特干过。后者则是卡内基梅隆大学的学者。Chris Urmson 的离开被视为谷歌创始人加速无人驾驶汽车商业化的坚定决