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Levels of Autonomy
- L0：完全人工
- L1：部分需要人介入
- L2：不知道什麼時候會失效，司機需要一直監控
- L3：不需要100%監控，知道什麼地方能開什麼地方不能開，並提前向司機發出請求，司機需要隨時做好請求
- L4：無人駕駛，不需要人的介入，會根據當時的天氣，對你說NO
- L5：任何地方都能去，都會打YES
Full Autonomy Revolutionizes Mobility
- 安全性（Safe）
- 資源使用效率提高（Efficient）：如共享汽車
- 經濟性（Economical）：減少僱傭司機費用
- 提高生產效率（Productive）：人花在車的花時間變少、不能開車的人也能使用車
Challenges of Self-Driving in China
1. 技術上的挑戰
- 交通更有擁堵，行人單車多
- 違反交通規則的情況多
- 道路上有其他使用者，需要和其他駕駛者溝通
2. 成本
- 中國的出租車司機成本更低——導致技術要更好且價格要更便宜
3.法律法規
- 很少城市允許自動駕駛測試，獲取自動測試牌照過程繁瑣，只能在有限的道路上測試
How do Autonomous Cars Work?
Sensing——傳感器
Perception——感知
Localization——定位
Planning——規劃
High-Definite(HD) Maps——高精度地圖
Control——控制
決定價格的主要是傳感器
不同傳感器比較——攝像頭、激光雷達（Lidar）、毫米波雷達（Radar）
綠色是最好，叉是最差
沒有一種傳感器能夠勝任所有場景，因此需要傳感器融合
兩種傳感器融合
- 後融合（Post-Fusion）
- 前融合( Pre-Fusion )：融合了不相關的信息後，維度變高，識別準確率更高
難點：傳感器時間和空間的同步性
RoadStar的數據標註工具
High-Definite(HD) Maps
Localization
規劃
Control
問答
傳感器的發展趨勢：越來越便宜，性能越來越好
所用的SLAM技術： DeepFusion SLAM
夜視紅外技術：價格仍較高
卡車無人駕駛：場景更簡單（大多數在高速公路），且市場份額較大（排第二）
高精度地圖優勢：採集多輛汽車的信息取平均值，充分利用信息，對於一個新的道路，只需幾輛車去過那，就可以變爲老司機
目前傳感器同步做到的級別：毫秒級的空間同步和納秒級的空間同步