转眼间，2020已经接近尾声。这一年，有很多变化，也有许多不变的信念与坚守。12月30日，百度发布《百度AI的2020》，以一篇万字长文回顾与总结过去的一年。CTO王海峰总结百度AI在2020年的三大特色：持续 探索 科技 前沿、打造AI新型基础设施、云智一体加速产业智能化。
王海峰表示：“世界的2020，是充满不确定性的变局之年；中国的2020，是团结一心、共克时艰、于变局中开新局的希望之年；百度AI的2020，是坚定信念，拥抱变化，践行“ 科技 为更好“的实干之年。
回望2020年，抗击疫情中，百度AI第一时间贡献了 科技 抗疫、保护生命安全的温度和力量；复工复产和高质量发展中，百度AI是促进创新、构建新格局的新动能；我们的工作和生活中，百度AI在你搜索的每一条信息和知识里、在地图导航的叮咛声中、在国际会议的同传字幕上、在工厂的无人质检设备上、在自动驾驶出租车持续拓展的里程上……百度AI在我们身边每个角落，让我们的工作更高效、生活更便捷。
2020，百度AI的实干之年继续自己的特色之路：持续创新突破， 探索 科技 前沿；自主可控、开源开放，夯实软硬一体AI大生产平台，打造AI新型基础设施；云智一体，使能行业，赋能生态，加速产业智能化。”
一些关键的数字可以窥见百度AI的成绩：在 CVPR、ACL、ECCV、NeurIPS、INTERSPEECH等全球顶级人工智能学术会议和权威竞赛上，百度AI问鼎冠军30多次，论文收录260多篇，持续彰显AI技术领军实力；在人工智能专利申请量和授权量方面，百度以9364件专利申请和2682件专利授权处于中国第一位；今年，百度再次入选《麻省理工 科技 评论》“50家聪明公司”；截止目前，百度共获得了来自政府、行业协会、媒体等多方机构颁发的100多个奖项，例如2020世界人工智能大会最高奖项SAIL奖。
除了这些最直接的数字，《百度AI的2020》还全面展现了其在AI新兴基础设施、产业智能化、AI服务 社会 和人才培养等方方面面的进展和成果。
AI 新型基础设施
2020年，百度AI的四个剪影，描绘出AI进入工业化大生产，成为坚实的AI基础设施。
第一个剪影，百度大脑6.0勾勒的核心技术自主创新。2020年，百度大脑核心技术突破“知识增强的跨模态深度语义理解”，理解真实世界的复杂场景。另一方面，百度大脑“软硬一体AI大生产平台”升级为AI新型基础设施，更高效地支持AI工业化大生产，帮助产业智能化发展提速。
第二个剪影，百度飞桨持续创新，繁荣的开源生态支持产业发展。飞桨是中国首个开源开放、功能完备、自主可控的产业级深度学习 平台。飞桨开源框架V2.0RC版本，带来“编程一致、动静统一”的全新开发体验，硬件生态伙伴达到20家，适配或者正在适配的芯片/IP型号29种，提供自主可控的坚实底座，加速AI产业生态构建。飞桨凝聚超过265万开发者，训练34万个模型，服务10万家企业。
第三个剪影，前沿技术描绘的未来蓝图。百度发布了国内首个云原生量子计算平台量易伏Quantum Leaf，提供QCompute等量子开发套件，缩短量子编程全生命周期，实现量子工具链闭环。百度超级链拥有链内并行技术、立体网络等425项技术专利，实现单链8.7万TPS 的行业领先网络性能，并作为国内首个项目捐赠给开放原子开源基金会。百度人工智能还与生物计算和病毒研究相结合，百度开源了线性时间算法Linearfold，可将此次病毒全基因组二级结构预测从55分钟缩短至27秒，提速120倍。此外，百度推出的全球首个mRNA疫苗基因序列设计算法LinearDesign，能在16分钟内大大提升疫苗设计的稳定性和蛋白质表达水平，从而有效解决了mRNA疫苗研发中最重要的稳定性问题，加速疫苗研发速度。
第四个剪影，云计算铺设的智能经济“高速公路”。今年，百度智能云在业内率先提出AI-Native的云计算架构，发布新一代基础架构百度“太行”，自主研发的云原生数据库产品百度智能云Gaia（盖亚），便捷高效支持产业的智能应用。此外，混合/专有云平台ABC Stack全部支持国产化服务器和操作系统，ABC Stack行业版和企业版重点加持百度自研昆仑AI芯片，实现真正的国产化智能云。
四个“剪影”交叠，“百度AI新基建版图”逐渐清晰。百度正在依托包括百度大脑、飞桨、智能云、数据中心等在内的新型AI基础设施，推动智能交通、智慧城市、智慧金融、智慧能源、智慧医疗、工业互联网和智能制造等领域实现产业智能化升级。
AI 描绘“万物智能”，产业智能化更加澎湃
新冠肺炎疫情对全球经济带来巨大冲击，也让 社会 各界充分意识到人工智能等新兴 科技 的重要价值。百度AI一方面通过搜索、地图、输入法、小度、Apollo等产品和平台服务大众，让生活更简单、更便捷；另一方面通过百度AI to B的重要承载者和输出者——百度智能云，为各行各业大规模输送百度的AI技术成果与平台能力，支持产业智能化升级，加快智能经济的到来。
百度AI助力 搜索体验持续优化，更好地连接信息与服务。 百度移动生态是中国领先的以信息和知识为核心的移动生态，在AI技术的加持下，百家号、智能小程序和托管页三大支柱迅速发展成为国内领先的内容和服务接入平台。基于自然语言处理、知识图谱、语音、视觉、深度学习等AI技术能力，百度搜索也在持续智能化。
新一代人工智能地图—百度地图让出行更简单。 2020年，百度地图坚守AI优势和创新能力升级出行服务，上线熟路导航模式、车道级导航功能、AI室内通和红绿灯倒计时等，已成为国民信赖的权威出行平台。目前，百度地图90%以上的数据生产环节实现AI化，全景地图覆盖全国95%以上的城市，覆盖里程超过300万公里; 语音交互场景也实现迅速增长，百度地图智能语音助手用户量已破4亿。
百度地图AI室内通
AI 全面赋能输入法，市场份额与活跃用户量跃居行业领先。 百度输入法市场份额与月活跃用户量增势迅猛，目前月活突破6亿；多项AI功能取得重大行业突破，其中语音输入能力持续突破，并成为业内首个日均语音请求量破10亿次大关的输入法产品，语音识别准确率达98.6%，同时实现离线中英自由说升级突破，百度输入法目前已成为语音输入渗透率最高的第三方手机输入法；手写输入持续升级，手写识别准确率提升至96%。
小度“破圈”，拓宽智能助手的应用边界。 小度今年发布了搭载百度鸿鹄芯片的小度智能音箱2红外版、主打在线少儿教育的小度教育智能屏和小度智能早教机、以及超高性价比的智能屏入门级产品小度智能屏Air、随身场景首款新品小度真无线智能耳机和满足每一位家庭成员更多元细分需求的小度智能屏X10，让小度在更多场景和人群实现了“破圈”，加速人工智能硬件的市场普及，拓宽智能助手的应用边界。
Apollo 自动驾驶超过十项中国第一，技术实力领跑行业。 百度Apollo不断刷新智能出行领域的“高难度”。在“万物智能——百度世界2020”大会上，百度完成全球首次全无人驾驶直播，即人工智能系统在没有车内安全驾驶员的情况下独立驾驶。百度先后在长沙、沧州、北京开放Apollo Go自动驾驶出行服务。智能车联产品 Apollo小度车载已进入上百万辆智能 汽车 。百度发布了国内外首个车路行融合的全栈式智能交通解决方案“ACE 交通引擎”，扎根中国智能交通新基建，目前已获近20个城市的智能交通新基建订单。
壮“智”凌云，百度智能云加速产业智能化。 2020年在疫情、全球经济局势变化的背景下，以 科技 创新推动产业发展，提升经济质量的效益和核心竞争力成为关键。百度智能云融合了云计算、百度大脑、大数据等百度核心技术，发布“以云计算为基础，以AI为抓手，聚焦重要赛道”的全新战略，推动产业智能化发展，成为新基建大潮中加速AI工业化大生产的关键力量。
百度智慧城市解决方案已在北京海淀、重庆、成都、苏州、宁波、丽江等10+省市落地应用；智慧金融服务近200家金融客户，构建了超过30家的合作伙伴生态，跻身中国金融云解决方案领域第一阵营；百度智慧医疗“灵医智惠”已经服务300多家医院和1500家基层医疗机构，辅助数万名医生，惠及超过千万患者；智能制造覆盖14大行业，100多家企业，30多个合作伙伴，触达50多类垂直场景，在3C、 汽车 、钢铁、能源等行业已规模落地；百度智慧能源已覆盖电网、发电、新能源、清洁能源、石油、化工等场景，携手国家电网、南方电网智能化升级；发布企业智能应用“百度如流”，构建 AI 时代办公流水线，打造新一代智能工作平台。
服务 社会 与人才培养
没有一个冬天不可逾越，没有一个春天不会来临。2020年，面对突如其来的疫情，百度AI第一时间加入抗疫防疫的战斗中。百度AI出现在中国疾控中心，助力10个小时就完成了北京四个病例样本的全基因组测序；出现在地铁高铁等公共场所，解决佩戴口罩及帽子情况下的体温检测；出现在基层随访的电话中，智能外呼平台一秒呼出1500个电话辅助排查及通知，让基层防控人员有时间坐下来吃一口热饭；AI问诊每日调用近万次，机器人战疫解决方案落地30多家医院、机构，百度地图迁徙大数据平台、实时路况平台为国家防控部署提供参考，发热门诊地图、疫情小区地图、核酸检测机构查询等功能，从不同角度帮助抗疫防疫更快速、更便捷。
百度秉承“ 科技 为更好”的理念，践行企业公民的 社会 责任。百度最早将人工智能技术用于寻人，截止到2020年12月，百度AI寻人已经累计帮助了近12000个家庭团聚。百度AI持续支持文化保护、动物保护，例如百度和国际爱护动物基金会IFAW合作，推出全球首个利用人工智能技术打击野生动物制品非法贸易的平台。
人工智能的快速发展和产业智能化浪潮加剧了全球AI人才的紧缺。面向高校，百度提供了全套教学资源包、实训平台和亿元算力支持，并与高校共建课程体系；目前已举办13期高校师资培训班，培养了1800多位AI教师，支持200余所高校开设AI学分课。前不久，百度飞桨的“大航海”计划公布，其中的“启航”部分面向高校AI人才培养：未来三年，百度飞桨将投入总价值5亿元的资金与资源，支持全国500所高校，重点培训5000位高校AI教师，与高校联合培养50万AI未来人才。
面向未来
2020年，世界格局不断变化。正如百度CTO王海峰所言：“立足新发展阶段，以新理念建新格局， 科技 创新是关键。百度AI的2020，与时代共前行。”
05-09读博 三维激光雷达与视频融合的非结构化路面障碍物检测 10篇EI 参与北京理工大学“985”科研平台建设—车辆环境感知试验平台研制工作。 周圣砚，男， 1983 年出生， 安徽蚌埠人。 2002 年进入合肥工业大学机械与汽车工程学院交通工程专业学习， 2006 年获得工学学士学位，同年考入北京理工大学机械与车辆学院车辆工程专业攻读硕士学位， 2007 年攻读博士学位（硕博连读）， 并与 2008 年至 2010 年间，由国家公派赴美国麻省理工学院Karl Iagnemma 教授进行为期两年的博士生联合培养，研究方向为智能车辆基于视觉和雷达的环境感知系统。于 2011 年 12 月申请工学博士学位。 基于学习算法的智能车辆非结构化道路检测技术研究 在校期间以第一作者发表学术论文 5 篇，其中 1 篇被 SCI 收录（影响因子 3.58）， 3 篇 Ei收录， 1 篇 SCI 刊源在审。 本人 2012 年毕业于兰州交通大学车辆工程专业，获得硕士学位，同年，考入北京理工大学机械与车辆学院攻读博士学位，于 2014 年 9 月至 2015 年 9 月赴美国德州农工大学联合培养一年，研究方向为：混合动力汽车优化控制技术，于 2016 年 6 月申请工学博士学位。 车联网环境下并联混合动力客车控制策略优化研究 李麟，男， 1988 年 12 月出生于内蒙古包头市。 2007 年 09 月到 2011 年 07 月就读于中北大学机械学院，机械设计制造及其自动化专业，获得工学学士学位。 2012 年09 月到 2015 年 07 月就读于贵州大学机械学院，机械工程专业，获得工程硕士专业学位，导师陈伦军教授。 2015 年 08 月考入北京理工大学机械与车辆学院车辆工程专业，开始攻读博士学位，导师席军强教授。 2016 年 10 月到 2018 年 12 月期间，分别受到北京理工大学联合培养博士研究生基金和国家留学基金委资助，赴美国德州农工大学“控制、机器人与自动化”实验室进行为期两年的博士生联合培养，导师 Reza Langari教授。 博士期间的研究方向为：车辆横向动力学与控制、混合动力车辆能量管理、以及宏观交通流模型的结合研究。在校期间以第一作者发表学术论文 4 篇，其中， 3 篇 SCI收录（影响因子分别为： 4.432， 4.432， 3.56），一篇 EI 收录；获得 1 篇国家发明专利及 3 篇实用新型专利授权。于 2019 年 06 月申请工学博士学位。 全轮转向分布式驱动混动车辆稳定性与节能控制研究 无 基于个性化驾驶员模型的车辆辅助驾驶系统自适应技术研究 无 基于燃油经济性的车辆运动规划及动力传动系统控制方法 无 基于模型预测的无人驾驶车辆操纵稳定性控制研究 无 大功率 AT 换挡过程缓冲控制研究 无人驾驶车辆智能水平的定量评价 无 大功率 AT 离合器压力比例控制技术 自动机械变速操控系统实时故障检测和诊断 车辆运动特性约束的智能车辆视觉里程计系统研究 城市环境中基于混合地图的智能车辆定位方法研究 智能车辆横向动力学与控制研究 不确定环境下基于启发式搜索的智能车辆路径规划研究
随着汽车越来越广泛地进入家庭，驾驶技术就让我们越来越重视了。下面是由我整理的驾驶技术论文，谢谢你的阅读。
浅谈汽车节油驾驶技术
【摘 要】全球能源十分紧缺，这种形势相当严峻，因此各种节能技术节能措施成为各国研究的重点。然而由于我国能源形势并不乐观，加上在整体能源消耗中，汽车耗能所占的比例越来越大，目前我国石油主要是从国外进口，因此节能在我国更是一项紧迫任务。影响汽车燃料消耗量的因素主要有车辆技术、道路环境条件及汽车运用三大方面， 汽车操纵者对车辆的操控行为即汽车驾驶是汽车运用方面影响汽车燃料消耗的关键环节。本文分析了影响汽车油耗的因素，并对目前常用的驾驶节油措施进行探讨。
【关键词】汽车节油;驾驶技术;节油措施
1.影响汽车油耗的关键因素
1.1驾驶员的驾驶习惯
司机驾驶技术水平的高低会导致油耗的多少。随着汽车越来越广泛地进入家庭，我国非专业驾驶员越来越多，有些驾驶员的不良驾驶习惯，会导致油耗增加。驾驶技术熟练的司机要比普通司机节约8%-10%的燃油。如果车辆过重也会导致在行驶过程中消耗更多燃油，有些司机习惯把后备箱当成储藏室，一些非必要的生活用品堆积在车内，这些都是导致汽车大量耗油的因素之一。此外在加油门的时候一定要平缓，不要猛踩油门，若车辆停止后猛踩油门踏板或者用力踩刹车都会增加车辆的耗油量，开车不要开快车。红灯或停车，应提前收油并尽可能减少刹车次数。
1.2发动机技术
发动机对车来说就是心脏，是核心部分，因此发动机的好坏直接关系到车辆本身的性能。目前汽车发动机技术已经非常成熟，其中日本汽车公司在发动机的经济性方面的研究尤为突出，与国外成熟的发动机生厂商相比较，我国在技术方面与其之间还存在很大的差距，发动机的核心技术仍然还没有掌握。汽油发动机在目前车辆中被广泛使用，但与柴油发动机相比较，在燃烧效率方面远远不如柴油发动机，所以在节能方面也不如柴油发动机，因此今后的乘用车中可以将柴油发动机作为发动机的首选，也是研究节能技术的一个重点。
1.3车身的风阻系数
风阻是车辆行驶时来自空气的阻力，汽车车身质量是影响风阻的直接原因。若汽车行驶速度比较低时，风阻对汽车燃料消耗的影响不大，但是汽车若要高速行驶时车身的风阻对汽车燃料的消耗远远大于汽车克服地面的摩擦力所消耗的燃料量。因此减小车辆在行驶过程中的风阻系数对于节能是很重要的课程，减少风阻系数的措施有降低汽车自身重量以及将汽车车身设计成流线型，这些都能减少空气阻力，有利于汽车节能。
2.汽车驾驶节油方法
2.1提高驾驶技术
驾驶员的驾驶技术水平是影响汽车运行油耗的最大因素，因此驾驶员掌握合理的驾驶方法对于节能是很有效果的。
2.1.1预燃保温
控制发动机的温度可以有效的减少燃油消耗。通常情况下发动机的温度应该控制在80oC-90oC之间，如果发动机温度过高，不但燃料不能充分燃烧，也会降低发动机油润滑效果，使得摩擦系数加大，机器运转时就会收到更大的阻力，这进一步增加了燃料消耗。通常在夏季气温比较高，汽车预热时间大大缩短，一般只要启动汽车让其预热1-2rain就可以，但是在冬季的时候，由于户外温度过低，汽车预热的时间就要长一些，可以让汽车缓慢行驶两公里自然加热，这样做的目的是减少发动机的磨损，并能够使润滑系统更好的工作，最终达到节能的目的。
2.1.2平稳起步
汽车的启动包括平路启动和斜坡启动两部分。汽车在平路上启动时首先左脚踩下离合器踏板，将挡位置于1档，然后左脚缓慢抬起离合器踏板，同时右腿轻踩加速器，然后慢慢抬起离合器踏板，车辆平稳起步后，变换挡位到2档，尽可能不用低挡行驶。在汽车起步这个过程中，实现平滑启动，让发动机转速和车速协调好，保持在合理的范围内，可以实现良好的节油效果。
2.1.3中速行驶
司机应该根据道路状况，车辆的负载条件来使车辆在经济的车速下行驶，司机有可能在实际驾驶车辆时对道路情况不熟悉，可能不能确定车辆是否在经济速度下运行，这时候司机可以参照发动机的转速，看转速是否在经济速度的状态下，通常情况下发动机运行在一个适度的速度时最省油。
2.2养成良好车辆保养习惯
2.2.1发动机
发动机就是汽车的心脏，如果发动机损坏，直接影响汽车的使用寿命、耗油量和性能等。常见的发动机故障主要有以下八种原因：不按期保养、机油变质及机油滤芯不畅、空气滤芯堵塞、进气管道过脏、曲轴箱油泥过多、燃油系统保养不善、水箱生锈结垢以及冷却系统状况不良。空气滤芯要定期进行清洁，进气管道要时常清洁才能保证进气的顺畅，使燃油充分燃烧。
2.2.2保持标准胎压和正确的前轮定位
要养成定期检查轮胎气压的习惯，如果轮胎内压力过高容易引起轮胎爆胎，此外也会加速避震器的损耗增。但是如果轮胎内的压力过低时，加大了轮胎在滚动过程中与地面的摩擦力，从而造成轮胎的损耗也会多消耗一部分燃料。此外，确保正确的前轮定位是必要的，若前束不平衡，在加大轮胎磨损的同事也会增加车辆在行驶过程中的阻力，油耗也越来越多。
2.2.3机油的更换及选择
当我们更换机油时一般集中在油的级别和粘度两个指标上，如果机油的粘稠度比较高，这样的机油流动性就会很差，可能会损耗大量的能量。因此，在高温和重载荷下工作条件下采用这种机油比较合适。低温，低负荷下工作的条件下就比较适合使用比较稀释的机油。
2.3培养良好的驾驶习惯
司机在驾驶车辆时要时刻关注道路情况，尽量减少车辆紧急制动、猛加油门或者急转弯，车辆在道路行驶时司机不仅要看正前方的车辆，也要时刻关注前两三辆车的行驶情况，如发生事故可以做到提前采取避让措施。车辆在切忌低档高速行驶;通常汽车预热的时候可以让汽车缓慢行驶两公里自然加热，这样做的目的是减少发动机的磨损，并能够使润滑系统更好的工作，最终达到节能的目的。
2.4行车温度控制
行车温度包括冷却水温度、机油温度、齿轮油温度，其中发动机冷却水温度对车辆油耗影响很大。正常的发动机冷却水温度，可以保持发动机具有良好的动力性和经济性。第一次将油箱加满，记录行驶里程，之后再次加满油箱，记录这次的加油量以及这次能够行驶的里程，将第二次记录的里程数与第一次记录里程数进行相减，得到一个差值，用第二次加油量与这个差值进行相除，得到的值乘一百就是车辆的百公里要耗费的实际油量(加油量÷公里数×100=百公里耗油量)，也可以通过这个实验得到多组数据，对这些数据求平均值，即可得到油耗的均值。燃油经济性是一个涉及多方面因素的研究。因此，如何节省汽车燃料还是不能局限于某一点或某一方面。
2.5合理使用汽车空调
车速低于60km/h时， 可以打开车窗通风，或者只用空调的通风功能， 不必开空调制冷功能，这样空调的压缩机就不会启动，不会消耗发动机的功率，节省燃油。如果车速超过80km/h时，应关闭车窗开启空调调节车内空气，避免开窗空气阻力变大，且空调的温度不应设定过低，以人体感觉舒适为原则。
3.总结
我国由于汽车业的高速发展以及越来越多的私家车的使用，造成我过石油供应和需求的差距越拉越大。有数据显示，60%的原油被提炼成了汽油，而这些汽油正是被越来越多的汽车所消耗。驾驶节能在节省燃油、减少废气的排放的同时，也能有效降低了道路交通事故的发生，减少了零部件的磨损，提高车辆的使用寿命。因此，汽车的节能技术的研究对我国汽车业的发展至关重要。
【参考文献】
[1]张大增.浅谈汽车驾驶中的节油技巧[J].企业技术开发，2011(3).
[2]吴浩硅.汽车驾驶与维护技术[M].广州：华南理工大学出版社，2007.
[3]师建海.浅谈汽车驾驶技术与汽车油耗的影响[J].中国电子商务，2011(5).
[4]曾诚，蔡凤田，刘莉等.不同驾驶操作方法下的汽车运行燃料消耗量分析[J].汽车节能，2010(2).
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物联网是通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。下面我给大家带来2021好写的物联网专业论文题目写作参考，希望能帮助到大家!
物联网论文题目
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20、"物联网"推动RFID技术和通信网络的发展
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现在很多品牌的汽车都可以实现自动驾驶，未来的汽车一定是无人驾驶的。特斯拉、宝马、奔驰等品牌的汽车已经能够实现无人驾驶，这主要依靠摄像头、传感器、gps定位系统和电子控制系统。许多汽车带着l2级自动驾驶离开工厂。在一些特殊情况下，汽车可以自动行驶，而无需车主控制汽车。还有很多车有自动泊车功能，类似于无人驾驶功能。停车时，车主只需换挡。现在也有很多公司涉足无人驾驶技术领域。随着工程师们突破一个又一个难关，无人驾驶的时代总有一天会到来。无人驾驶可以避免人为的不正确操作，响应速度和准确率都比人高，因此无人驾驶技术可以避免交通事故的发生概率。虽然目前的无人驾驶技术偶尔会引发事故，但随着科技的发展，无人驾驶技术也在不断进步。未来，无人驾驶技术肯定可以避免事故，甚至在关键时刻挽救车内成员的生命。
上海轨交15号线全自动无人驾驶，这为人类带来了自动化的便利，全自动化的轨交节省了人力和财力和节省了时间。减少一些不必要的麻烦。对人类而言，不仅解放了人们的双手，也在人工智能和无人化领域迈出了重要的一步，上海市民一定非常开心。
科技改变生活，可以说人们的生活中，越来越多的地方在享受着科技带来的便利，尤其是人工智能的发展，很多地方的工作岗位都在被机器人代替。从工业生产到平时的人们经常接触的服务业，都能看到人工智能的影子。很多城市都有地铁，地铁的就先确实让人们的出行更加便利，人们不用再担心在路上没完没了的堵车，如今有的地铁也实现了机器人操作，实现了全自动无人驾驶。据了解，上海15号线是国内一次性开通公里数最长，且开通运营即具备最高等级（UTO）全自动无人驾驶的轨道交通线路。那么，这会给人类带来哪些便利呢？
一、由于轨道交通路线比较固定，时间也比较固定，所以，实现无人驾驶比较方便。
据了解，这条线路全长42.28公里 ，设计时速80公里。设有地下车站30座，其中设计换乘站为13座。轨道交通的全自动无人驾驶可以省去很多驾驶员，对于轨道交通公司来说，这无疑会节省很大一笔因为人工带来的开销。所以，从这个意义上来说，对于轨道交通公司是一件好事。
二、以后无人驾驶可能会应用于更多的领域。
无人驾驶这个概念对于大家来说应该并不陌生，因为这个概念已经很早就被提出来了，很多汽车公司也在不断的发展自己的无人驾驶技术，甚至有不少公司已经开始在路上测试自己的无人驾驶汽车。虽然现在这种汽车还受到很多条件的限制，不能在短期内得到普及，但是，随着技术的发展，以后肯定会更加成熟，最终走进人们的生活。
关于“上海轨交15号线全自动无人驾驶，你觉得这会为人类带来哪些便利？”这个话题，各位有什么观点，欢迎在评论区留言。
1.局限性高
无人驾驶汽车在其“视觉能力”方面无法达到人脑的高度，其传感器通过红外摄像和普通摄像两种技术完成道路环境的收集。当车辆在人口密集的楼房建筑区、事故区域或者其他有人通过通用手势信号来指挥车辆在此区域通行时，无人汽车将遇到判断难题。另外，道路存在信号标志老旧变形等情况出现，无人汽车可能产生误识或者漏识，造成不必要的事故。
2.人文接受程度问题
社会对无人驾驶汽车依然存在诸多疑问，如当无人驾驶汽车行驶在这个人口稠密的世界时，发现已经无法避免事故的发生时，智能计算机应该选择冲向马路的行人还是直接撞击迎面而来的车辆？在受到外部虚拟网络攻击后是否还可以维持完全驾驶？未被Google或GPS完全测绘的道路如何行使等。无人驾驶汽车在法律法规方面同样存在极大的挑战。如产品责任，立法和多重管辖权等。无人汽车与有人汽车发生事故责任判定和无人汽车之间发生事故责任判定等。
3.安全防御性低
软件安全公司SecurityInnovation首席科学家乔纳桑·佩蒂特(JonathanPetit)表示，大部分无人驾驶汽车探测障碍物的激光雷达系统只需一个成本不到60美元的装置即可破解。佩蒂特表示，通过这一装置，黑客可以在任何位置设置实际并不存在的汽车、行人，或是墙壁，导致无人驾驶汽车的行驶速度放慢，甚至寸步难行。其相关论文已在欧洲黑帽安全大会上发表 。
百万购车补贴
现在上海轨交15号线列车唤醒、出库、运营、洗车都可实现全自动运转 ，这将会始轨道交通变的效率更高，对人类而言，不仅解放了人们的双手，也在人工智能和无人化领域迈出了重要的一步，上海市民一定非常开心。
1、研究背景：随着科技的发展，时代的进步，无人驾驶汽车逐渐兴起，然而对无人驾驶汽车周围的环境进行探测便成为了一项十分重要的问题。2、意义：通过检测目标物体的空间方位和距离，提供目标的激光反射强度信息，提供被检测目标的详细形状描述，在光照条件好的环境下表现优秀，而且在黑夜和雨天等极端情况下也有较好表现。
姓名：陈心语 学号：21009102266 书院：海棠1号书院 转自： 人工智能在自动驾驶技术中的应用 - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com) 【嵌牛导读】本文介绍了人工智能在无人驾驶方面的应用。 【嵌牛鼻子】人工智能运用于无人驾驶。 【嵌牛提问】人工智能在无人驾驶方面中有什么运用呢？ 【嵌牛正文】 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。 本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。 1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。 五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述 人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机视觉和自然语言理解等各方面的突破，使得许多曾是天方夜谭的应用成为可能，无人驾驶汽车就是其中之一。作为人工智能等技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。目前，人工智能在汽车自动驾驶技术中也有了广泛应用。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，它是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统， 它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术, 是典型的高新技术综合体。 这种汽车能和人一样会“思考” 、“判断”、“行走” ，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆 。 按照 SAE （美国汽车工程师协会）的分级，共分为：驾驶员辅助、部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶五个层级。 第一阶段：驾驶员辅助 目的是为驾驶者提供协助，包括提供重要或有益的驾驶相关信息，以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。现阶段大部分ADAS主动安全辅助系统，让车辆能够实现感知和干预操作。例如防抱死制动系统（ABS）、电子稳定性控制（ESC）、车道偏离警告系统、正面碰撞警告系统、盲点信息系统等等，此时车辆是能够通过摄像头、雷达传感器获知周围交通状况，进而做出警示和干预。 第二阶段：部分自动驾驶 车辆通过摄像头、雷达传感器、激光传感器等等设备获取道路以及周边交通信息，车辆会自行对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支援，在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预，其他操作交由驾驶员，实现人机共驾，但车辆不允许驾驶员的双手脱离方向盘。例如自适应巡航控制（ACC）、车道保持辅助系统（LKA）、自动紧急制动（AEB）系统、车道偏离预警（LDW）等。 第三阶段：有条件自动驾驶 由自动驾驶系统完成驾驶操作，根据路况条件所限，必要时发出系统请求，必须交由驾驶员驾驶。 第四阶段：高度自动驾驶 由自动驾驶系统完成所有驾驶操作，根据系统请求，驾驶员可以不接管车辆。车辆已经可以完成自动驾驶，一旦出现自动驾驶系统无法招架的情形，车辆也可以自行调整完成自动驾驶，驾驶员不需要干涉。 第五阶段：完全自动驾驶 自动驾驶的理想形态，乘客只需提供目的地，无论任何路况，任何天气，车辆均能够实现自动驾驶。这种自动化水平允许乘客从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动，在任何时候都不需要对车辆进行监控。 自动驾驶的实现 车辆实现自动驾驶，必须经由三大环节： 第一，感知。 也就是让车辆获取，不同的系统需要由不同类型的车用感测器，包含毫米波雷达、超声波雷达、红外雷达、雷射雷达、CCD \CMOS影像感测器及轮速感测器等来收集整车的工作状态及其参数变化情形。 第二，处理。 也就是大脑将感测器所收集到的资讯进行分析处理，然后再向控制的装置输出控制讯号。 第三，执行。 依据ECU输出的讯号，让汽车完成动作执行。其中每一个环节都离不开人工智能技术的基础。 人工智能在自动驾驶定位技术中的应用 定位技术是自动驾驶车辆行驶的基础。目前常用的技术包括 线导航、磁导航、无线导航、视觉导航、导航、激光导航等。 其中磁导航是目前最成熟可靠的方案,现有大多数应用均采用这种导航技术。磁导航技术通过在车道上埋设磁性标志来给车辆提供车道的边界信息,磁性材料具有好的环境适应性,它对雨天,冰雪覆盖,光照不足甚至无光照的情况都可适应,不足之处是需要对现行的道路设施作出较大的改动,成本较高。同时磁性导航技术无法预知车道前方的障碍,因而不可能单独使用。 视觉导航对基础设施的要求较低,被认为是最有前景的导航方法。在高速路和城市环境中视觉方法受到了较大的关注。 人工智能在自动驾驶图像识别与感知中的应用 无人驾驶汽车感知依靠传感器。目前传感器性能越来越高、体积越来越小、功耗越来越低，其飞速发展是无人驾驶热潮的重要推手。反过来，无人驾驶又对车载传感器提出了更高的要求，又促进了其发展。 用于无人驾驶的传感器可以分为四类： 雷达传感器 主要用来探测一定范围内障碍物（比如车辆、行人、路肩等）的方位、距离及移动速度，常用车载雷达种类有激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。激光雷达精度高、探测范围广，但成本高，比如Google无人车顶上的64线激光雷达成本高达70多万元人民币；毫米波雷达成本相对较低，探测距离较远，被车企广泛使用，但与激光雷达比精度稍低、可视角度偏小；超声波雷达成本最低，但探测距离近、精度低，可用于低速下碰撞预警。 视觉传感器 主要用来识别车道线、停止线、交通信号灯、交通标志牌、行人、车辆等。常用的有单目摄像头、双目摄像头、红外摄像头。视觉传感器成本低，相关研究与产品非常多，但视觉算法易受光照、阴影、污损、遮挡影响，准确性、鲁棒性有待提高。所以，作为人工智能技术广泛应用的领域之一的图像识别，也是无人驾驶汽车领域的一个研究热点。 定位及位姿传感器 主要用来实时高精度定位以及位姿感知，比如获取经纬度坐标、速度、加速度、航向角等，一般包括全球卫星定位系统（GNSS）、惯性设备、轮速计、里程计等。现在国内常用的高精度定位方法是使用差分定位设备，如RTK-GPS，但需要额外架设固定差分基站，应用距离受限，而且易受建筑物、树木遮挡影响。近年来很多省市的测绘部门都架设了相当于固定差分基站的连续运行参考站系统（CORS），比如辽宁、湖北、上海等，实现了定位信号的大范围覆盖，这种基础设施建设为智能驾驶提供了有力的技术支撑。定位技术是无人驾驶的核心技术，因为有了位置信息就可以利用丰富的地理、地图等先验知识，可以使用基于位置的服务。 车身传感器 来自车辆本身，通过整车网络接口获取诸如车速、轮速、档位等车辆本身的信息。 人工智能在自动驾驶深度学习中的应用 驾驶员认知靠大脑，无人驾驶汽车的“大脑”则是计算机。无人车里的计算机与我们常用的台式机、笔记本略有不同，因为车辆在行驶的时候会遇到颠簸、震动、粉尘甚至高温的情况，一般计算机无法长时间运行在这些环境中。所以无人车一般选用工业环境下的计算机——工控机。 工控机上运行着操作系统，操作系统中运行着无人驾驶软件。如图1所示为某无人驾驶车软件系统架构。操作系统之上是支撑模块（这里模块指的是计算机程序），对上层软件模块提供基础服务。 支撑模块包括：虚拟交换模块，用于模块间通信；日志管理模块，用于日志记录、检索以及回放；进程监控模块，负责监视整个系统的运行状态，如果某个模块运行不正常则提示操作人员并自动采取相应措施；交互调试模块，负责开发人员与无人驾驶系统交互。 图：某无人驾驶车软件系统架构 除了对外界进行认知之外，机器还必须要能够进行学习。深度学习是无人驾驶技术成功地基础，深度学习是源于人工神经网络的一种高效的机器学习方法。深度学习可以提高汽车识别道路、行人、障碍物等的时间效率，并保障了识别的正确率。通过大量数据的训练之后，汽车可以将收集到的图形，电磁波等信息转换为可用的数据，利用深度学习算法实现无人驾驶。 在无人驾驶汽车通过雷达等收集到数据时，对于原始的训练数据要首先进行数据的预处理化。计算均值并对数据的均值做均值标准化、对原始数据做主成分分析、使用PCA白化或ZCA白化。例如：将激光传感器收集到的时间数据转换为车与物体之间的距离；将车载摄像头拍摄到的照片信息转换为对路障的判断，对红绿灯的判断，对行人的判断等；雷达探测到的数据转换为各个物体之间的距离。 将深度学习应用于无人驾驶汽车中， 主要包含以下步骤： 1. 准备数据，对数据进行预处理再选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组； 2. 输入大量数据对第一层进行无监督学习； 3. 通过第一层对数据进行聚类，将相近的数据划分为同一类，随机进行判断； 4. 运用监督学习调整第二层中各个节点的阀值，提高第二层数据输入的正确性； 5. 用大量的数据对每一层网络进行无监督学习，并且每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其更高一层的输入。 6. 输入之后用监督学习去调整所有层。 人工智能在自动驾驶信息共享中的应用 首先， 利用无线网络进行车与车之间的信息共享。通过专用通道，一辆汽车可以把自己的位置、路况实时分享给队里的其它汽车，以便其它车辆的自动驾驶系统，在收到信息后做出相应调整。 其次， 是3D路况感应，车辆将结合超声波传感器、摄像机、雷达和激光测距等技术，检测出汽车前方约5米内地形地貌，判断前方是柏油路还是碎石、草地、沙滩等路面，根据地形自动改变汽车设置。 另外， 汽车还将能进行自动变速，一旦探测到地形发生改变，可以自动减速，路面恢复正常后，再回到原先状态。 汽车信息共享所收集到的交通信息量将非常巨大，如果不对这些数据进行有效处理和利用，就会迅速被信息所湮没。因此需要采用数据挖掘、人工智能等方式提取有效信息，同时过滤掉无用信息。考虑到车辆行驶过程中需要依赖的信息具有很大的时间和空间关联性，因此有些信息的处理需要非常及时。 人工智能应用于自动驾驶技术中的优势 人工智能算法更侧重于学习功能，其他算法更侧重于计算功能。 学习是智能的重要体现，学习功能是人工智能的重要特征，现阶段大多人工智能技术还处在学的阶段。如前文所说，无人驾驶实际上是类人驾驶，是智能车向人类驾驶员学习如何感知交通环境，如何利用已有的知识和驾驶经验进行决策和规划，如何熟练地控制方向盘、油门和刹车。 从感知、认知、行为三个方面看， 感知部分难度最大， 人工智能技术应用最多。感知技术依赖于传感器，比如摄像头，由于其成本低，在产业界倍受青睐。以色列一家名叫Mobileye的公司在交通图像识别领域做得非常好，它通过一个摄像头可以完成交通标线识别、交通信号灯识别、行人检测，甚至可以区别前方是自行车、汽车还是卡车。 人工智能技术在图像识别领域的成功应用莫过于深度学习，近几年研究人员通过卷积神经网络和其它深度学习模型对图像样本进行训练，大大提高了识别准确率。Mobileye目前取得的成果，正是得益于该公司很早就将深度学习当作一项核心技术进行研究。 认知与控制方面，主要使用人工智能领域中的传统机器学习技术，通过学习人类驾驶员的驾驶行为建立驾驶员模型，学习人的方式驾驶汽车。 无人驾驶技术所面临的挑战和展望 在目前交通出行状况越来越恶劣的背景下，“无人驾驶”汽车的商业化前景，还受很多因素制约。 主要有： 1. 法规障碍 2. 不同品牌车型间建立共同协议，行业缺少规范和标准 3. 基础道路状况，标识和信息准确性，信息网络的安全性 4. 难以承受的高昂成本 此外，“无人驾驶”汽车的一个最大特点，就是 车辆网络化、信息化程度极高 ，而这也对电脑系统的安全问题形成极大挑战。一旦遇到电脑程序错乱或者信息网络被入侵的情况，如何继续保证自身车辆以及周围其他车辆的行驶安全，这同样是未来急需解决的问题。 虽然无人驾驶技术还存在着很多挑战，但是无人驾驶难在感知，重在“学习”，无人驾驶的技术水平迟早会超过人类，因为稳、准、快是机器的先天优势，人类无法与之比拟。
当前，无人驾驶技术已成为汽车领城的发展趋势，障碍物探测是无人驾驶技术中的亚要环节。激光留达作为一种主到探测方法，具有测量速度快，精度高等优点，在障碍检测方面优势明显。本文以无人驾驶车障得探测为应用背最，针对扫描式多线徽光雷达成本较高、测距精度较低的不足，开展了激光香达测距技术研究，综合考应车载环境以及实际应用需求，设计了一种扫描式测距激光省达系统。论文主要工作如下：（1）对比分析了脉冲式和相位.式激光测距原理，根据无人驾驶车障碍探测的实时性要求，选择脉冲式测距方案，综合考忠影响脉冲式测量精度的关键因素，设计了一种改进型的时刻鉴别以及时间间隔测量方法，优化系统采测性能。(2)针对半导体激光器和光电探测器的具体特性，设计了发射端和接收端光学系统，在 zEMAx 软件中进行光线追迹仿真，验证了其对发射光束的准直压缩和对回波光束的有效聚焦，从而可以提高系统探测范围和精度。(3）设计并搭建了窄脉冲激光发射和信号接收电路系统，系统以 FPGA 器件和C8051F206 单片机作为主控制器，可实现重复频常为 1kHz，脉宽为 60ns 的窄脉冲激光发射：为提高接收系统的信噪比，选用高灵敏度的 APD 作为光电探测器，结合信号调理电路，从而实现微弱回波信号的有效提取：设计高精度时间差测量模块和机械旋转模块，验证扫描式激光雷达系统的测距性能。（4）为了验证测距激光雷达在无人驾驶车障碍探测中的性能，在 Visual Studio 2010平台下开发了基于 MFC 的数据重构界面，根据测量得到的距商数据实现障碍物信息重构。搭建实验平台，对近处目标物进行测量，测试并验证系统样机的探测性能，最终结果表明，所设计的脉冲式激光雷达系统基本满足预期的探测要求，并具有一定的实际应用价值。
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城市轨道交通研究好刊发论文吗答：城市轨道交通研究好刊不发论文
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arXiv（X依希腊文的χ发音，读音如英语的archive）是一个收集物理学、数学、计算机科学、生物学与数理经济学的论文预印本的网站，成立于1991年8月14日。
同行评价：
arXiv(3)尽管arXiv上的文章未经同行评审，但在2004年起采行了一套“认可”系统。在这套系统下，作者首先要得到认可，这种认可可能来自另一位具认可资格者的背书，或者依照某些内部规定而自动授予。
来自著名学术机关的作者通常会自动得到认可。包括诺贝尔物理奖得主布赖恩·约瑟夫森在内的十九位科学家曾抗议他们的部分文章被arXiv管理者退回，而其它文章则被强迫更改分类，依其见解，原因出在研究主题的争议性，或者是文章抵触了弦理论的正统观点。
由于arXiv上的文章多半都会投稿到学术期刊，作者对文章多半保持严谨态度。少部分文章则一直保持预印本的形式，其中包括一些极具影响力的作品，例如格里戈里·佩雷尔曼对庞加莱猜想的证明。arXiv上的民间科学家作品为数不多，通常被归入诸如“一般数学”（General Mathematics）等项下。
该期刊一个版面500，论文所占版面越多，需要缴纳的版面费也就越多。另外，不足一个版面的按一个版面收费。因此，建议大家在撰写论文时合理把握下论文字数及图表大小，避免出现几个字或是几个图表占用一个版面的情况，尽可能减少论文发表费用。注意：不能为了减少版面费用，而缩短论文字数，若与该刊所要求的字数范围相差太大，或是低于2个版面，会被杂志社直接拒稿或是要求增加论文字数。去年相关部门就论文所占版面有过重定要求：为确保论文质量，要求论文不能低于2个版面否则是不予刊登的。因此，不建议大家大量缩减论文字数。至于，论文格式大家可以在该期刊官网中下载，按照下载的论文模板要求撰写，让论文更符合杂志社对稿件的要求，提升审稿效率。最后，该刊从作者投稿到作者收到录用通知大约需要4~5个月，但是由于该刊稿源充足，所以从投稿到刊登出来大概需要2年左右的时间也是常用的事儿，有着急见刊和使用的作者请慎重在该刊投稿。