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人到晚年，看过花开花落，渐渐对这句话理解透彻。
2024年12月30日，于千万人之中遇到一个中意的人，一生只忠于罢补，无论是罢补最美好的时光，还是罢补最黯淡的时光，你都对罢补不离不弃。
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无人驾驶已经上路未来将驶向何方2019-09-03 17:21·人人都是产物经理由于人工智能的技术发展很多领域开始了革命式创新无人驾驶就是其中一个本篇文章中作者介绍了无人驾驶的概念以及发展过程并且通过分析无人驾驶的具体设计预测了其未来发展趋势2019年在美国景城、旧金山、凤凰城、匹兹堡、亚利桑无人驾驶已经是人们生活的日常；2017年7月5号百度AI开发者大会百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏乘坐公司研发的无人驾驶汽车行驶在北京五环；2019年滴滴网约自动驾驶车亮相世界人工智能大会；可以说无人驾驶已经上路了一、什么是真正的无人驾驶什么算是无人驾驶自动巡航算是无人驾驶吗自动驾驶是指让汽车自己拥有环境感知、路径规划并且自主实现车辆控制的技术也就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶美国汽车工程师协会（SAE）根据系统对于车辆操控任务的把控程度将自动驾驶技术分为 L0-L5 级L0 级无自动化功能在新闻报道中车厂会强调他们在L2-L3辅助驾驶系统的成果；科技创业公司则会强调L4是完全不同于L2-L3的新物种L2-L3级自动驾驶驾驶员必须在驾驶座上随时准备接管车；L4级自动驾驶——不要驾驶员在限定环境中真正做到无人驾驶；而L5是指无人驾驶的最高级别在任何场景任何天气下都不需要人来操控二、无人驾驶的起源2001年美国开始了阿富汗战争为了应对路边炸弹的大量伤亡美国国会要求在2015年军方三分之一车辆必须进行无人驾驶2003年伊拉克战争爆发无人驾驶还没有进展因此美国军方开启非常规操作思路——用无人驾驶赛车的方式为获胜的团队提供100万美元的奖金在选址上也选择了与伊拉克战争地形相似的莫哈维沙漠2004年3月第一届DARPA挑战赛寂寂无名所有的团队都惨败而归走的最远的卡内基梅隆团队也没有走过全程的5%那一年大部分参赛者的思路是用硬件改装汽车2005年的第二届DARPA挑战赛这一次去年参赛过的团队开始放弃主要在硬件上改装车绝大部分团队都加上了激光雷达测距仪等传感器那一年激光雷达的测距范围在10米左右而摄像头可以看到100米2007年第三届DARPA挑战赛叫做城市挑战赛这次比赛在美国乔治空军基地举行除了沙漠路段还增添了城市路段挑战升级奖金也翻一番到200万这一次激光雷达、摄像头、雷达所有能配备的传感器都应用到比赛中最终卡内基梅隆大学获得了冠军DARPA这场挑战赛参赛的斯坦福与卡内基梅隆大学成为美国无人驾驶行业的黄埔军校仅仅是举办了三届比赛却对行业产生了深远的影响从第一次所有团队都毫无经验到第二次激光雷达的加入；到第三次计算机视觉与激光雷达都成为主流的解决方案直到今天无人驾驶的研发也依然在借鉴过去的思路三、无人驾驶首先普及的应用场景高度自动化驾驶将会让行车更安全而且也有助于提升我们(乘客)的生活或工作效率同时自动驾驶带来共乘共享的机制还能让车辆减少都市的塞车和污染问题就能迎刃而解无人驾驶能够首先商业化场景有以下三类：1. 无人驾驶出租车无人驾驶出租车（Robotaxi）是无人驾驶出行中最核心的商业化落地场景之一这也是现在滴滴等公司的研究方向2. L2辅助驾驶+L3自动驾驶日常出行中高速、环路上的驾驶往往占据了驾驶员大部分的出行时间由于高速、环路的场景相对单一所需要面临的突发状况相比于Robotaxi少很多只需要解决从上匝道到下匝道期间汽车的自动驾驶问题即可因而成为众多Tier1和无人驾驶科技公司的发力方向3. 智能代客泊车相信很多驾龄不短的司机都有过开车五分钟停车两小时的可怕经历很多时候面对只有零星几个空车位的停车场我们很容易像没头苍蝇一样碰运气找车位有时候找到了空车位但周围的车停的东倒西歪导致入口太窄停进去很难不碰到周围的车只能放弃继续寻找面对消费者找车位难、停车难、取车难的这些痛点智能代客泊车（Automated Valet Parking简称AVP）成为了一个重要应用场景相比于高速自动驾驶来说低速的智能泊车系统可以不用配备成本较高传感器比如毫米波雷达或激光雷达实现成本较低四、无人驾驶汽车的基本构造从定义上来讲无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境自动规划行车路线并控制车辆到达预定目的地的智能汽车无人驾驶系统的核心可以概述为三个部分：感知、规划和控制1. 感知系统感知层主要是通过各种传感器以及高精度地图实现包含车辆的定位以及对物体的识别车辆的定位主要是通过光雷达（LiDar)、GPS、惯性传感器、高精度地图等等信息进行综合从而得出车辆的准确位置其定位精度甚至可达cm级别；物体的识别主要采用光雷达以及双目摄像头实现；2. 决策系统决策层的输入包括感知层的信息、路径的规划以及控制层反馈回来的信息通过增加学习算法下发决策指令决策指令包含：跟车、超车、加速、刹车、减速、转向、调头等等；3. 执行系统根据决策层下发的指令控制层对车辆实施具体的控制其中包括：油门的控制、刹车的控制、方向盘的控制以及档位的控制；五、无人驾驶的传感器1. 摄像头主要用于车道线、交通标示牌、红绿灯以及车辆、行人检测有检测信息全面、价格便宜的特定但会受到雨雪天气和光照的影响由镜头、镜头模组、滤光片、CMOS／CCD、ISP、数据传输部分组成光线经过光学镜头和滤光片后聚焦到传感器上通过CMOS或CCD集成电路将光信号转换成电信号再经过图像处理器（ISP）转换成标准的RAWRGB或YUV等格式的数字图像信号通过数据传输接口传到计算机端2. 激光雷达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维地图激光雷达使用的技术是飞行时间法（Time of Flight）根据光线遇到障碍的折返时间计算距离为了覆盖一定角度范围需要进行角度扫描从而出现了各种扫描原理主要分为：同轴旋转、棱镜旋转、MEMS扫描、相位式、闪烁式激光雷达不光用于感知也应用于高精度地图的测绘和定位是公认L3级以上自动驾驶必不可少的传感器3. 毫米波雷达主要用于交通车辆的检测检测速度快、准确不易受到天气影响对车道线交通标志等无法检测毫米波雷达由芯片、天线、算法共同组成基本原理是发射一束电磁波观察回波与入射波的差异来计算距离、速度等成像精度的衡量指标为距离探测精度、角分辨率、速度差分辨率毫米波频率越高带宽越宽成像约精细主要分为77GHz和24GHz两种类型 4. 组合导航GNSS板卡通过天线接收所有可见GPS卫星和RTK的信号后进行解译和计算得到自身的空间位置当车辆通过遂道或行驶在高耸的楼群间的街道时这种信号盲区由于信号受遮挡而不能实施导航的风险就需要融合INS的信息；INS具有全天候、完全自主、不受外界干扰、可以提供全导航参数（位置、速度、姿态）等优点组合之后能达到比两个独立运行的最好性能还要好的定位测姿性能六、计算机视觉的应用无人驾驶的摄像头会采集到图像素材图像可以包含丰富的颜色信息可以识别各种精细的类别但是在黑暗中无法使用；激光可以在黑暗或强光中使用但是雨天无法正常工作目前不存在一种传感器可以满足不同的使用场景所以目前业界通常会通过传感器融合的方式来提高准确率也能够弥补缺点由于摄像头数据（图片）包含丰富的颜色信息所以对于精细的障碍物类别识别、信号灯检测、车道线检测、交通标志检测等问题就需要依赖计算机视觉技术无人驾驶中的目标检测与学术界中标准的目标检测问题有一个很大的区别就是距离无人车在行驶时只知道前面有一个障碍物是没有意义的还需要知道这个障碍物的距离也就是这个障碍物的3D坐标这样在做决策规划时才可以知道要用怎样的行驶路线来避开这些障碍物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：基于边的方法例如梯度过滤等；基于区域的方法这类方法使用区域特征对邻近点进行聚类聚类的依据是使用一些指定的标准（如欧几里得距离表面法线等）这类方法通常是先在点云中选取若干种子点（seed points）然后使用指定的标准从这些种子点出发对邻近点进行聚类；参数方法这类方法使用预先定义的模型去拟合点云常见的方法包括随机样本一致性方法（Random Sample ConsensusRANSAC ）和霍夫变换(Hough TransformHT)；基于属性的方法首先计算每个点的属性然后对属性相关联的点进行聚类的方法；基于图的方法；基于机器学习的方法；分割技术在无人驾驶中比较主要的应用就是可行驶区域识别可行驶区域可以定义成机动车行驶区域或者当前车道区域等由于这种区域通常是不规则多边形所以分割是一种较好的解决办法与检测相同的是这里的分割同样需要计算这个区域的三维坐标对于距离信息的计算有多种计算方式：激光测距原理是根据激光反射回的时间计算距离这种方式计算出的距离是最准的但是计算的输出频率依赖于激光本身的频率一般激光是 10Hz；单目深度估计原理是输入是单目相机的图片然后用深度估计的 CNN 模型进行预测输出每个像素点的深度这种方式优点是频率可以较高缺点是估出的深度误差比较大结构光测距原理是相机发出一种独特结构的结构光根据返回的光的偏振等特点计算每个像素点的距离这种方式主要缺点是结构光受自然光影响较大所以在室外难以使用双目测距原理是根据两个镜头看到的微小差别根据两个镜头之间的距离计算物体的距离这种方式缺点是计算远处物体的距离误差较大根据相机内参计算原理跟小孔成像类似图片中的每个点可以根据相机内参转化为空间中的一条线所以对于固定高度的一个平面可以求交点计算距离通常应用时固定平面使用地面即我们可以知道图片中每个地面上的点的精确距离这种计算方式在相机内参准确的情况下精度极高但是只能针对固定高度的平面近年来深度学习的突破使得基于图像和深度学习的感知技术在环境感知中发挥了越来越重要的作用；借助人工智能我们已经不再局限于感知障碍物而逐渐变成理解障碍物是什么理解场景甚至预测目标障碍物的行为使得无人驾驶的安全系数更高总结尽管无人驾驶起源于美国现在国内也是如火如荼但是中美两国的商业化落地走了不一样的两条路美国公司更重科研和通用中国公司们则多在研究低速、场景化的无人驾驶实现路径有网友发帖爆出Model 3在行驶中开启自动驾驶系统如果车辆进入到立交桥的车辆阴影区而且前面有跟车；就会出现突然刹车状况自动驾驶工程师将这种情况称之为幽灵刹车而且出现了第一起无人驾驶杀人事件但这都是无人驾驶发展的必经之路如果要问无人驾驶还要多久实现科学家说50年不100年；投资人认为2050年或许可以；而谷歌早年无人驾驶项目的实际控制人是克里斯·厄姆森（Chris Urmson）在演讲中说：无人驾驶真正实现还要30年你觉得多久能实现作者：老张宜信集团保险事业部智能保险产物负责人运营军师联盟创始人之一《运营实战手册》作者之一本文由 @老张 原创发布于人人都是产物经理未经许可禁止转载题图来自Unsplash基于 CC0 协议
2，滨贵厂国金大厦旁边有很多民宿和酒店，不是节假日的时候，100元左右的价格有很多选择。这是我住的70元一晚的民宿还不错吧。为什么建议洗头时使用护发素？