#自动驾驶
经由机械、电子仪器、液压系统、陀螺仪等，做出无人操控的自动化驾驶
世界坐标系、车身坐标系和相机坐标系的转换过程不对吗？
能否用gym搭建陆空两栖飞行汽车的仿真环境？
Java NIO编程中，什么时候移除SelectionKey.OP_READ？
测试glassfish服务器https://localhost:8181无法打开连接？
Spring事务报错？
关于SLAM技术应用？
人工智能：投资热、落地难，人工智能行业该怎么发展突破？
引导技术与市场有效结合
业界肯定“人工智能”的发展方向，建议营造一个更务实的发展环境。
——持续鼓励，营造去泡沫发展环境，引导技术与刚需结合。《科学》杂志预测人工智能在2045年会替代全球就业率的50%，而在中国这个数字是77%，未来28年之内全中国每4个工作会有3个被替代，人工智能领域中美将同步进入无人区。人工智能是一个方向，建议持续加强人才培养，支持自主创新。从产业引导上，建议政府不能为了支持而支持，而应加强人工智能与产业结合。例如，在远程个性化教育、医疗等与生活密切相关的领域，先找准技术需求点，再带动整个链条的创新，鼓励人工智能与底层制造、装备、产品结合，以提高性能为主要考核指标。
——人工智能发展还需解决盈利模式。以医疗产业为例，临床辅助诊疗系统就面临着不知道从何处收费的问题，这还需要药监、医保、物价部门的相关政策做一系列的磨合。
——资金支持不宜全面撒网，加强结果导向的考核。人工智能行业刚刚开始发展，“雷区”很多，建议政府政策支持和资本投入都不能撒胡椒面，强调结果导向。关磊也认为，对于政策、资金方面，在落实考核上，建议以结果为导向，加强效果反馈，做到物尽其用。... 展开详请
Uber无人车撞死人事件暴露了目前无人驾驶技术有哪些问题？
无人驾驶技术的前景将是颠覆性的，其背后实际就是AI，现阶段还是很初级，还有很长的路要走。前途很光明，但道路会很曲折。
亟待解决的问题：
1、复杂场景的识别与判定（传感器-数据收集-影像识别-学习能力-逻辑处理-伦理道德等等）
2、交通标志及道路设施的适配，清晰而严谨的法律法规
3、并行计算与网络传输能力目前也不满足
。。。。。。
个人觉得最复杂的是伦理道德问题很难解决，例如：
无法短时间刹停的、载有乘客的火车司机面对在废弃铁轨上玩的1个小孩与在正常铁轨上玩的5个小孩的选择一样。
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大数据如何推动自动驾驶的发展？
摘自论文——自动驾驶技术进展与运营商未来信息服务架构演进：
互联网、移动互联网、物联网的发展，从根本上解决了信息传递问题。 未来企业的竞争主要在两个方面：面向人工智能技术的应用信息处理技术架构的竞争、信息综合集成应用的竞争。 因此大量公司进行跨界开发，其中最有代表性的是谷歌（Google）公司的自动驾驶，在 Google 公司自动驾驶计划发布、路测之后，大量的公司进入这个领域，实现了许多原来遥不可及的技术应用场景，攻克了原来直观上不能克服的技术难题。
自动驾驶表面上是 Google 公司进行的众多人工智能项目中的一个，实质是 Google 公司面向人工智能的信息处理架构的应用实例。 未来在整个信息服务体系中占据核心位置的是对用户决策提供直接支持 的 厂 商，目前以Google、IBM为代表的企业正在全力打造这类基于服务内容理解和应用的信息服务架构，大力发展以人工智能技术为核心的各类智能处理技术，并不断进行实际应用.
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那么实际上自动驾驶中的一个大问题就是数据传输。大数据就是必不可少的一个环节。
大数据处理架构的意义在于：在云端实时地处理自动驾驶汽车传来的道路数据，识别哪些可以被以后数据处理应用，更新数据；哪些需要实时处理，并把对应的理解数据传给自动驾驶汽车等。在实现过程中，大数据处理技术架构需实现根据自动驾驶的目的及实时的道路情况，自主地把云端存储的道路数据、道路上 的交通标识数据传给终端 ，进行数据准备；还可以根据自动驾驶的实时感知数据，把其对物体的理解及将 对自动驾驶产生影响的各类模型传给计算终端，如对于公交汽车，可以把公交汽车的路线 、到站及历史行为的理解模型传给终端。... 展开详请
目前制约自动驾驶发展的主要难点在哪里？
小小白一个，粗浅发表一下自己的看法：
技术问题：目前，传感设备比如摄像头、激光雷达、雷达等还不满足实际的需要，庞大臃肿的设备显然不适合加诸于自动驾驶的车辆上面。它们需要变得更加高效，小型化，尤其是在恶劣气象条件下如何提高传感器的分辨效率，对于硬件和算法都提出了不小的挑战。另一个就是算法。算法的冗余设计，在各种条件下能不能实现极高的识别力，如何保证不出错以保证乘客的安全，这些都是很大的问题。再加上实际道路的复杂性，没有一个优秀的算法很明显是个大问题。
成本问题：由于目前的设备等技术问题，单车成本极高。车辆的价格显然不适合大多数群体，太贵。
社会问题：社会问题是我比较关注的一个点。一方面，我们目前为止的基础设施需要再一次大量升级。目前的公路状况在无线通讯上明显有所欠缺，而安装在路边的传感器以及无线设备来可以实现车辆间的通讯，这些均是自动驾驶汽车所需要的驾驶环境，也是我们需要去花费大量人力物力去准备的。除了无线通讯设备外，道路本身的平坦程度、车道线的可识别程度等都是一辆自动驾驶汽车能否安全行驶的关键。我国大量的乡村公路，二级路等，就会对自动驾驶的设备、算法等提出极高地要求，或者说目前在这些地方很难实现自动驾驶。另一方面，法律上，现行的法律还是针对人开车制定的。那么，极端一点，自动驾驶车辆如果出了车祸造成了生命财产损失，这个损失应该由谁来解决？买车的公司、保险、还是自认倒霉？肇事的车（或车主）是不是要承担相应的刑事责任？
由此而来的问题很多很多，我就不一一列举了。我个人觉得，随着自动驾驶的发展，技术问题本身不是关键，关键或者我们更应该关注的是相应的社会问题。也许，最先开始的是一场交通法律的大变革。... 展开详请
大数据在无人驾驶中究竟起到了多大的作用？
我来说说无人驾驶的组成吧。
正如题主在题主中所说，无人驾驶车是一个完整的软硬件系统。既有常规的汽车配置又多了专门供无人驾驶所用的各种传感器和相关的软件算法。
硬件部分列举如下几项（源自百度百科）：
雷达 Radar
高端汽车已经装载了雷达，它可以用来跟踪附近的物体。例如，梅赛德斯的自动巡航控制系统便是一种事故预防系统，它的后保险杠上有一个装置，当它在汽车的盲点内检测到物体时便会发出警报。
车道保持系统 Lane-keeping
在挡风玻璃上装载的摄像头可以通过分析路面和边界线的差别来识别车道标记。如果汽车不小心离开了车道，方向盘会轻微震动来提醒驾驶者。
激光测距系统 LIDAR
谷歌采用了Velodyne公司的车顶激光测距系统。
红外摄像头 Infrared Camera
梅赛德斯的夜视辅助功能使用了两个前灯来发送不可见且不可反射的红外光线到前方的路面。而挡风玻璃上装载的摄像头则用来检测红外标记，并且在仪表盘的显示器上呈现被照亮的图像（其中危险因素会被突出）。
立体视觉 Stereo Vision
梅赛德斯的原型系统在挡风玻璃上装载了两个摄像头以实时生成前方路面的三维图像，检测诸如行人之类的潜在危险，并且预测他们的行动。
GPS/惯性导航系统
一个自动驾驶员需要知道他正在去哪儿。谷歌使用Applanix公司的定位系统，以及他们自己的制图和GPS 技术。
车轮角度编码器 Wheel Encoder
轮载传感器可以在谷歌汽车穿梭于车流中时测量它的速度。
以上只是一部分，不同公司的车型会有一些差别，其中以上几项是大部分车型都具有的。无人车离不开汽车，离不开各种各样的传感器，有了功能稳定且齐全的传感器，能采集到大量真实准确的数据才能谈得上软件分析以及后续的算法。
再说说软件：主要分为三部分，即传感、感知、决策。
传感。上述所说的各种摄像头、雷达、激光等等都是为了传感并从原始数据中提供有意义的信息。
感知。在获得传感信息之后，数据将被推送至感知子系统以充分了解无人车所在的周围环境。感知子系统此时主要做的是三件事：定位、物体识别与追踪。
车辆识别.JPEG
决策。目的即为可靠、安全地抵达目的地。在决策阶段，行为预测、路径规划及避障机制三者结合起来实时地完成无人驾驶动作规划。
再说说算法层面，我在看这个问题之前有看到一篇专门讲这个的文章，也在腾讯云社区，讲的感觉很好，可以参考一下：无人驾驶的基本算法及简单介绍
它主要分为三个部分：场景识别、路径规划及车辆控制。每一类别都是由多种算法组成的。例如场景识别需要定位，物体检测及追踪算法。路径规划通常由任务、运动规划组成，车辆控制则对应路径跟随。
无人驾驶车离不开软硬件的结合，先进的传感器能够带来更真实可靠的数据，而依靠海量数据，进行大数据分析，进行算法的改进，使无人车更加智能，能适应不同的场景，更加安全可靠则是现阶段亟待解决的问题。... 展开详请
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