什么叫自动驾驶？自动驾驶分成6个等级：Level0：人工驾驶员，无驾驶员辅助系统，仅有警告。Level1：辅助人工驾驶员，可实现单一的车速或改向掌控自动化，仍由人工驾驶员（如定速巡航、ACC）。Level2：部分自动驾驶，可实现车速和改向掌控自动化，驾驶员必需始终保持监控（如车道中线维持）。

Level3：有条件自动驾驶，可和平双手（handsoff），驾驶员监控系统并在适当时展开介入。Level4：高级自动驾驶，可和平双眼（eyesoff），在一些预计义的场景下需要驾驶员插手。Level5：仅有自动驾驶，几乎自动化，不必须驾驶员（driverless）。

自动驾驶基本原理关于自动驾驶的基本原理，须要理解三大关键词：传感器、数据融合（DataFusion）、100％安全性决策。传感器自动驾驶必须的传感器系统主要有三种类型：摄像头、雷达和激光雷达。摄像头摄像头是自动驾驶不可或缺的传感器，还包括前视、后视和360度摄像机系统，后视和360度摄像头主要获取360度外部环境呈现出，前视摄像头主要用作辨识行人、车辆、道路、交通标志等。

雷达（RADAR）自动驾驶必须多个雷达传感器，其功能是无线观测和测距，主要用作盲点检测、以防撞击、自动泊车、制动器辅助、紧急制动和自动距离掌控等应用于。目前的雷达系统主要基于24GHz和77GHz，相比于24GHz，77GHz在测量距离和速度时具备更高的精度，以及更高的角分辨率，且还不具备天线尺寸小、阻碍小等优点。激光雷达（LiDAR）LiDAR，即LightDetectionAndRanging的简写，它是一种基于激光的系统，除发射器（激光器）外，系统还不具备高灵敏度的接收器。

LiDAR主要用作测量惯性和移动物体的距离，并通过处置获取所检测物体的三维图像。LiDAR应用于自动驾驶所面对的挑战是，如何解决在雨雪、雾、温度等环境影响下辨识较远距离的物体，同时，这玩意成本太高，目前不合适汽车领域的大规模部署。数据融合（DataFusion）数据融合就是将有所不同传感器（如雷达、摄像头和激光雷达）数据展开智能化制备，构建有所不同信息源的互补性、校验性和合作性，从而作出更佳、更加安全性的决策。比如摄像头具备辨别颜色（辨识指示牌和路标）的优势，可易受险恶天气环境和光线的影响，但雷达在测距、击穿雨雾等有优势，两者有序融合可做出更加准确、更加可信的评估和辨别。

100％安全性决策一旦经常出现交通事故，轻则造成人身死伤，因此，自动驾驶对技术安全性的拒绝非常严苛，须要构建相似100％的安全性。简而言之，自动驾驶就是通过传感器搜集全面的环境信息，再对信息融合处置，并做出相似100％安全性决策。目前多数人所谈的自动驾驶，都是基于汽车本地端的传感器、数据融合来构建决策的。

但是，你是不是想要过，这种单凭本地末端构建的方式不存在一些局限性。当汽车穿过十字路口时，自动驾驶能预见从左侧高速驶向的大卡车吗？由于易受雨、雪、雾、强光等环境影响，摄像头能一直精确辨识指示牌和红绿灯吗？再行荐一个例子。

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