闽南理工7号楼能力，道路上的汽车都能够联系起来，并将实时道路信息上传到云端。这些功能的实现需要借助高性能的终端处理器，要求具备3D图像映射和处理复杂的控制算法的能力，而且要保证系统的安全。

　　无人驾驶汽车的发展让我们将更多的注意力集中到地图映射系统的精确性上来，目前最近有三家公司都展开了相关研究，高分辨率的地图映射技术，支持云端存储，为的就是能够更加精确的定位无人驾驶汽车的位置。除此之外还需要提供道路的情况，让无人驾驶系统能够理解交通规则（包括速度限制、各种各样的道路指示牌），精确定位各种物体的位置信息，例如分界线、人行道和其它道路特征。

　　来自Toyota中央研究与开发实验室（东京）的研究员已经开发出高精度的地图系统，量产的汽车不仅是无人驾驶汽车都集成了板上摄像头和GPS设备，能够采集很多有用的数据，通过收集道路图像和车辆的位置信息并将数据发送到数据中心，在那里会自动进行数据拼接、矫正和更新。Toshiba致力在2020年开发出高精度的道路地图，并且能够覆盖更广的地区，供更多的无人驾驶汽车接入使用。他们正在借助图像匹配技术提高摄像头拍摄图像的精确性，能够识别道路上5cm的距离，并且实时更新画面。

　　Mobileye公司采用相似的方法开发出了“道路体验管理（RoadExperience Management, REM）软件”,硬件平台则采用该公司开发的EyeQ处理平台。在提取地标和道路信息时能够保持更低的带宽，汽车行进每公里大概生成10kBytes的数据，然后数据会被上传到云端，在云端汇集了所有车辆上传的数据，通过这些数据会被整合到全局地图系统中。

　　Mobileye公司正在与通用汽车展开合作，将REM系统集成到即将发布的新车中，并且在未来几年后发布的无人驾驶汽车中也将采用REM系统。同时Mobileye公司也正在向大众汽车（Volkswagen）推广这个系统，而且第三家汽车制造商有望会在2016年使用这个技术。

　　与此同时，宝马（BMW）、奥迪（Audi）和戴姆勒（Daimler）等公司则与诺基亚（Nokia）公司展开合作，同样采用云计算的解决方案，其高清实时地图系统采用动态图层技术提供了更多详细的信息，例如车道水平信息、动态道路网络和变化情况以及速度曲线变化情况。这些图层将静态地图与实时更新分析后的数据进行了很好的整合。

　　这充分利用了所有车辆上的多个传感器提供实时更新信息，每个改变都可以在全局地图上实时展现出来而不需要更新整个图像画面。来自美国、法国、德国和日本的十家汽车制造商已经开展相关项目进行技术测试。

　　无论怎样，地图技术都需要无人驾驶汽车具备可靠的通信系统。车辆与车辆之间（V2V）以及车辆与基础设施之间（V2I）的通信链路频带还有在商定，在美国这些通信链路采用4.1-4.5GHz以及专用短距离通信的5.9GHz，使用802.11p通信标准。

　　举个例子，公司已经完成相关设备开发并进行V2V和V2I技术测试，不久还会推出RoadLINK技术。在高速测试挑战中，奥迪车辆装备了NXP RoadLINK芯片组，两辆车以相对500km/h的速度行驶，V2V技术能够实现两公里以上距离的通信连接。

　　除此以外还提供了与云端之间的安全通信链路，通过云端技术无人驾驶汽车能够通知道路上其他可能有潜在问题的车辆及时处理，从而减少道路拥堵，降低事故风险。对于基础设施的研究，NXP正在与西门子展开合作，希望能够打破速度和道路条件限制为无人驾驶汽车提供实时更新数据。这些方面能够降低传感器的负担，同时也为乘客和道路上其他人提供更加安全的环境。

　　同时我们还要防止黑客入侵，不能让他们控制无人驾驶汽车。例如NXP推出的V2V和V2I设备强化了安全设置保证用户个人信息的绝对安全，有效的防止黑客对车辆和基础设施的入侵和非法操作。NXP公司为西门子路边设施部署提供了硬件设备和软件开发技术支持以及V2V芯片组，即使处在各大高楼建筑之间等，也能够确保通信链路的最大可靠性和稳定性。

　　无人驾驶汽车的发展扩展了一系列功能，从基于云计算的地图系统到下一代通信系统，有太多的方式可以给无人驾驶系统提供导航功能了。

　　是多种技术、多个模块的集成，主要包括：传感器平台、计算平台、以及控制平台。本文将详细

　　是多种技术、多个模块的集成，主要包括：传感器平台、计算平台、以及控制平台。本文将详细

　　的可靠性 /

　　是无需人类操作即能从地点A行驶到地点B，不管途中环境多复杂天气多恶劣都由机器自己完成。

　　原理 /

　　构造 /

　　等词语风靡科技圈，如果哪个智能硬件团队或科技公司无法与这些关键词建立关联，颇有被世界遗弃之感。但是，如果客观的去

　　师、始人马克。冯。里吉门纳姆（Mark van Rijmenam）指出，

　　接驳场景的一个小亮点。该平台具有良好的扩展性，还可以根据应用场景快速定制设计方案。

　　包括英特尔在内的各大芯片厂商纷纷推出相应的解决方案，显示自家芯片在提升

　　了解周围环境，让车辆可以安全行驶在复杂的道路上。如果没有车内人工智能利用机器视觉

　　公司宣布已开始在斯科茨的街道上测试其自动车Chevrolet Bolt，这街离安森美半导体在菲尼克斯的总部以北仅几英里。谷歌

　　控制 /

　　设计中文资料免费下载 /

　　用户指南（英文版） /

　　的路上，可能布满失败的商业合作，并且需要向***作出妥协，未来几年可能要进行的一系列整合

　　的难点。交通标志的识别识别交通标志，应用较多的方法是，先进行颜色分类，再进行形状识别；另外也有模板匹配法，直接在

　　安全性方面的需求，一些应用程序不仅需要知道车子当前正处于哪条车道上，还需要知道车子在车道的哪个位置上，并且在车子行驶的过程中进行实时定位。”现在，全球定位

　　高级技术主管吉姆麦克布莱德（Jim McBride）解释说，在车道内的同一个位置点，每一辆

　　（millimeter wave）、视觉传感器三种。激光雷达（LiDAR）通过扫描从一个物体上反射回来的激光来确定物体的距离，可以形成精度高达厘米级的3D环境

　　却没有被很好地理解。去年，美国卡内基-梅隆大学的研究人员证明，使用一副透明的眼镜，并在镜框上印上时髦的图案

　　就这样亮相，据英国《每日邮报》报道称，香港公司OSVehicle近日展示全球首款模块化

　　完成了一段3.16公里的开放城市道路体验，尽管距离不长，但至少也让人看到了一些

　　国际峰会暨展览会时间：2016年12月8-9日（周四至周五）地点：上海嘉定主题：从先进

　　，真的要来了么？物联网、互联网+、智能硬件，近期热火朝天，不过最热的要数

　　技术，多家行业巨头纷纷押注，而行业外部企业虎视眈眈，竞争最火热的要数以下几家： Google无疑是

　　保有量到2035年将增长到2100万辆。此次更新的数据相比之前的评估大幅增长，预期销量的上涨主要缘于

　　` 本帖最后由 anyhero 于 2016-6-7 20:50 编辑 各位技术大咖，我

　　的消息。12月14日，谷歌在过去的两年里，不断与英国***进行多次会谈，希望能在英国推广

　　高增长的国家是否能行得通呢？中国从2000年起到2010年按照十年计算，

　　的产量从200多万辆上升到1000万辆连续十年的时间超速增长了，有关业界人士表示，这是从有

　　的开发方面要比国外稍晚。国防科技大学从20世纪80年代开始进行该项技术研究。

　　操作，一旦实际路况超出程序预设范围就无计可施，可靠性远远难以满足道路安全要求，因此

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　　电路本文所应用到的相关器件资料：OCP71 OCP76