发布时间：
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。
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。
在我国科学技术迅速发展的今天，城市发展脚步逐渐加快，家家户户几乎都拥有了属于自己的小汽车，此种情况下，虽然为人们出行提供了方便，但是却增加了城市交通压力，使得城市经常发生交通堵塞等问题，严重降低城市人们的出行效率。面对此种情况，汽车生产企业为了改善此种状况，开始尝试研究自动驾驶汽车，力求通过车联网技术，将所有的实时路况、每辆车的实时位置等信息数据都记录在网络中，然后综合考虑每一辆汽车的行驶情况，合理安排汽车行驶路线，进而有效避免交通拥堵、交通安全事故等情况的发展，保证汽车行驶途中的安全性与可靠性。一般情况下，汽车自动驾驶技术主要包含包括视频摄像头、雷达传感器、激光测距器等设备，通过这些设备准确了解路面周围的交通状况，并将所了解到的数据信息进行汇总，自动形成一个详尽的地图。在此种情况下，就可以对前方的道路进行导航，确保汽车行车途中不会遇到交通拥堵等状况。汽车自动驾驶技术的提出是我国汽车行业发展的一个新方向，其重要意义不言而喻。
2011国防科大和一汽研制的HQ3首次完成了从长沙到武汉的高速全程无人驾驶实验，平均速度达到87km/h;2016年11月，美国交通部公布「自动驾驶试验场试点计划」，并于2017年1月19日确立了10家自动驾驶试点试验场;2017年9月20日，百度召开了智能驾驶平台Apollo1．5版开放技术发布会，会上百度宣布了Apollo基金的“双百计划”，将在三年内投入100亿元资金，完成超过100个项目的投资;Robby机器人在2017年3月始于波士顿，4月份入选YC的暑期项目，6-8月在YC孵化。Robby机器人已经在斯坦福大学校园里送货超过50次;北京时间2018年1月30日晚，硅谷机器人技术公司Nuro宣布推出Level4全自动无人配送车。以上实例都在说明自动驾驶越来越引起人们的关注，相关无人驾驶技术越来越成熟。
自动驾驶技术按照目前国际标准划分为六级，目前能够达到L3级自动驾驶的有谷歌、特斯拉，奥迪，URBER，百度等几家企业，多数自动驾驶系统仍然停留在辅助驾驶上。
自动驾驶级别分类
二、自动驾驶行业发展现状分析
除了传统汽车制造商、零件制造商与互联网科技公司之间合作加强外，自动驾驶领域相关投资热度依然不减。2018年1月份以来，小马智行已经获得两轮上亿美元融资，总计2.14亿美元，为国内自动驾驶企业融资规模之最。2018年5月通用旗下自动驾驶公司Cruise获得软银愿景基金22.5亿美元的投资，以及通用汽车追加的11.5亿美元投资，用来研发自动化驾驶技术和商业化落地。目前Cruise的估值已经达到115亿，接近通用估值的五分之一，通用汽车正考虑让Cruise独立上市。
由于自动驾驶领域技术复杂多样化，涉及多个领域，相关投资金额巨大，研发测试时间长，成本巨大，少有企业能单独承受，未来共同投资，合作开发仍然是主要趋势。
2017年谷歌Waymo在自动驾驶领域继续保持领先地位，以352545英里测试路程以及0.18次每千英里的人为干预次数小幅领先对手，较上年0.2次每千英里里的人为干预次数有所进步。Cruise以0.84每千英里的人为干预次数排名第二。2017年百度在自动驾驶领域取得较大进展，每千英里人为干预次数为22.06次。博世和奔驰排名倒数。特斯拉由于拥有数量较大的车辆用户群体收集数据，在2017年交出了白卷，特斯拉每千英里需要人为干预次数为330次，离完全自动驾驶目标仍然有不小的差距。2017年10月份开始，特斯拉在新生产车型搭载L3级自动驾驶系统。奥迪A8作为全世界第一款L3级自动驾驶量产车型，足以说明奥迪在自动驾驶领域的取得的非凡成就。
预计在2035年自动驾驶汽车将成为新车销售主流，自动驾驶将对人类出行方式产生深远的影响，而全球自动驾驶汽车市场规模继续保持增长，预计2019年到2021年市场规模为54亿美元、61亿美元和70亿美元。
无人驾驶，听起来就是件很美好的事情。早上去上班，坐进车里后就自动把你带到公司，不用自己开车了。出去自驾游，坐在车里欣赏沿途的风景，与家人一起享受车上的生活，不用自己开车了。不用自己开车的感觉挺好，车上时间可以充分利用，也可以休息一会。
全面进入无人驾驶时代，对城市的改变比较大，无人驾驶的车辆将严格按照交通规则行驶，不会发生一些人为的违章行为，减少交通事故的发生，驾驶时共享实时路况信息，提前规划路线，躲避拥堵，降低城市道路的拥堵程度。在斑马线礼让行人的时候，很多车主都会停车礼让，少数车主会选择按喇叭通行，但无人驾驶汽车遇到斑马线礼让行人时，都会停车礼让，保障行人的安全，同时也是城市的一道风景线。
现在我们开车出行经常遇到停车问题，目的地附近没有停车位或者停满了，就需要把车停在离目的地相对较远一些的地方，在无人驾驶时代，这种困扰就不存在了，到达目的地之后下车，然后让无人驾驶汽车自己去停车场停车，返程时，提前发送指令，让它来接我们，岂不快哉！
当然，在过渡阶段可能会有一些问题，人员驾驶和无人驾驶如何共存，如何和谐相处，在方便的同时不会造成新的麻烦，这都是我们接下来需要好好考虑的。让我们期待这个美好时代的到来吧！
几个月前，将无人驾驶业务拆分的Uber成功上市。如今，滴滴自动驾驶部门正式独立，这背后是主动为之？还是无奈之举？
8月5日，滴滴出行宣布旗下自动驾驶部门升级为独立公司, 专注于自动驾驶研发、产品应用及相关业务拓展。滴滴出行CTO张博兼任自动驾驶新公司CEO , 原顺为基金执行董事孟醒出任COO，贾兆寅和郑建强分别担任美国研发团队和中国研发团队的负责人，三人均向张博汇报。
在此之前，张博就是集团层面自动驾驶部门的负责人，业务独立后由他挂帅顺理成章。
消息一出，引来各方讨论，“为卸掉包袱不得不独立出去”、“为IPO做准备”等声音频出。
目前的出行平台市场，滴滴出行以5.5亿用户注册数量牢牢占据了大半江山，这背后的数据和场景领先优势显而易见。尽管如此，滴滴仍危机四伏，一方面安全整改问题使其失血严重，另外，让滴滴背上沉重包袱的自动驾驶业务也催生了必将到来的改变。
Uber的拆分，滴滴的独立
为何都急着“扔掉”自动驾驶业务？
今年4月，在向美国证券交易所（SEC）递交IPO申请文件前，网约车巨头Uber做出了一次非常重要的业务拆分，即让自动驾驶业务独立发展。
随后，软银愿景、丰田、日本汽车零部件制造商DENSO共计投资10亿美元，Uber无人驾驶部门ATG（Advanced Technology Group）的估值也攀升至72.5亿美元。
对这个结果Uber想必会非常满意，IPO需要一份漂亮的财报，于是拆分成为大前提。有数据显示，在2018年8月之前的18个月中，无人驾驶部门一个季度就要亏损1.25亿至2亿美元，占公司季度亏损额的15%-30%。从2016年启动该项目开始，Uber的相关投资已经超过了10亿美元。
回过头来看滴滴的这次重要变革，很容易被视为将Uber当做范本的打法，不同的是，滴滴并非拆分，而是将旗下自动驾驶部门升级为独立公司。
无人驾驶不同于车联网、新能源等，其是一项基于未来的项目，作为一家出行公司，滴滴也许并未使出全力。另外要注意的是，即使与比亚迪等车企有着深入合作，但主机厂们似乎并未将其视为核心业务。
“新公司希望进一步开放与汽车主机厂和产业伙伴的战略合作，共同推进无人驾驶技术商业化，真正落地成为产品服务进入每个人的生活。” 张博表示。
虽然短期内无法实现全场景的无人驾驶，但商业化落地，仍是摆在张博面前最核心、最急迫的任务，因为自动驾驶，不等同于无人驾驶。
他坦言，无人车大规模的商业化应用仍需要相当长的一段时间，“未来最快让普通人真实体验自动驾驶技术的方式，很可能是通过出行服务平台提供混合派单，例如：在路况相对简单的条件下，平台通过分析评估可能会派出配有安全驾驶员的自动驾驶车辆；而大多数复杂路况订单仍要派给专业的驾驶员。自动驾驶可以在特定场景下提供运力补充，填补供需不足。”
程维也表示，在未来移动出行中，“人”的服务仍不会消亡，自动驾驶技术并无法完全取代人的角色和价值。“科技服务于人，未来一定是有温度好服务的有人驾驶和高效安全的自动驾驶共同满足用户在不同场景的出行需求，科技和服务会在这里更好的结合。”
滴滴希望，把网约车业务中积累的安全运营的理解和经验，逐步应用到无人驾驶中，运维优势在新公司得以最大程度的发挥。
自动驾驶的普及，会影响城市交通的变革。这种事情只是时间的问题，当时间这一维度拉开的时候便会成为可能。随着高科技大面积的普及，自动驾驶技术也可以将成为人类未来历史上一件很重大事情。虽然，这仅仅是一种预测。科技的发展越来越向地解放人力，提高人的自由程度的方向来发展。还有就是越来越便捷，越来越提高，人们与人们之间的联系就好比现在的手机之间的QQ通信，互联网之间的网站，各大网站之间的链接等等，都是通过提高系统的连接性，来方便人们。我觉得自动驾驶，这样能够使连接性更好，节省国家很多剩余的资源，对社会有很大帮助。解决一些，社会上拥堵的交通等很多交通问题等等，还有对城市绿化的改善，都会有很大的帮助，所以我觉得像自动驾驶这样的技术在未来是很吃香的一种技术。那么这种技术，必然会导致城市规划的发展。因为，为了适应这种技术，城市的规划者们必须要提高，城市的有效利用率才能能够更加方便，这种技术的应用，而且这种技术还能跟我带来更加更快捷的服务，所以城市规划者会议相应的改善这方面的功能，所以我觉得像城市交通的变革会，一定会，为了自动驾驶而改变。其实有很多有钱人都不愿意去做这些车，但是我相信在社会群体来说，这些人还是少数，所以不用太担心，这种技术不会大面积普及。这种技术的大面积普及我觉得在未来必然会成为一种相对好的趋势，而城市交通的规划，也会为它而产生。
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。
三维激光雷达在无人驾驶中的应用：
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。
实际应用分析：
1、定位：在一些城市、建筑和树比较多的地方，以及进隧道、出隧道，它的信号容易中断。同时，也有用摄像头等传感器感知外部环境、构建环境模型并利用该模型确定车辆所在的位置的方式，但其对环境的依赖比较强，比如逆光或雨雪天气下，这种定位容易失效。
2、障碍物的检测和分类：通过点云做关联目标，知道上一帧和下一帧是否属于同一个物体，再进行目标跟踪，输出目标跟踪信息。
3、用于先进驾驶辅助系统：利用安装于车上的各式各样的传感器， 在第一时间收集车内外的环境数据， 进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理， 从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险， 以引起注意和提高安全性的主动安全技术。
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。
一、立论依据（论文的研究意义、国内外研究现状分析） 网络游戏产业是一个新兴的朝阳产业，经历了20世纪末的初期形成期阶段，及近几年的快速发展，现在中国的网络游戏产业处在成长期，并快速走向成熟期的阶段。在中国整个网络经济的发展过程中从无到有，发展到目前成为中国网络经济的重要组成部分。网络游戏产业之所以可以打破在原来中国整个网络经济中的平衡，主要缘于在20世纪末中国网络经济泡沫破灭整个网络经济大受打击的时候，网络游戏却异军突起成为整个网络经济发展的领头羊，得到迅猛的发展。网络游戏的起源可追溯到1969年的PLATO，到1972年PLATO的同事在线人数突破到1000人，到了20世纪八十年代末，由于国外计算机数量的增加，网游进入了高速发展时期，市场呈几何状上升。而中国的网络游戏真正开始起步要从1999年说起，1999年4月经过对一个电话游戏的升级改造，乐斗士推出了国内最早的图形MUD游戏-《笑傲江湖之精忠报国》。到2001年，中国网络游戏的市场规模接近3．1亿元人民币，根据IDC的研究，在2002 年中国网络游戏市场规模将达到9．1亿元人民币，比2001年增长187．6%。2007年中国网络游戏市场规模为128亿元，同比增长66.7%。2007年中国网络游戏用户达到4800万，环比增长17.1%。2011年，中国网络游戏市场规模为468.5亿元，同比增长34.4%，增长速度止跌回升。其中，互联网游戏为429.8亿元，同比增长33.0%；移动网游戏为38.7亿元，同比增长51.2%。数据显示，网络游戏依然保持着超高的发展速度，而作为网络游戏的兄弟--网络游戏网站、论坛也犹如雨后春笋一样纷纷成立，所以，构建一个有特色的网络游戏网站就有了一种必要。 二、论文内容 1．研究目标、研究内容和拟解决的关键问题网络游戏网站不是一个简单的网站，是有着自己特点的目标性网站，构建一个网站需要方案、技术和资源的支持。而一个完整的研究方案是要有明确的研究目标，而本论文的研究目标就是网络游戏网站的设计与实现。其中技术支持包括：（1）HTML的了解与应用。（2）JSP的应用。（3）数据库的构建。（4）JSP与数据库的结合。（5）JDK和Apache服务器（6）数据库的设计。（7）系统功能模块化。（8）JAVA插件的编写和应用。（9）Tomcat的安装和应用。（10）配置ODBC数据源。关键问题主要包括：（1）要保证信息采集的真实性、实时性。（2）信息分析的科学性。（3）操作系统的选择、开发技术的选择、开发软件的选择以及模块化网站的方法等等。2．拟采取的研究方法、技术路线、实验方案及可行性分析通过大量的社会信息的收集和分析，整理出科学的论据及方案，查阅一定的文献书籍和搜索国内外各种关于网络游戏方面的年度报告，对数据进行分析，制定可行的实验方案，和技术路线，记录步骤和结果，以保证论文的科学性和实时性。同时还必须要加强自身的科学技术修养，通过此次论文的编辑使自身的能力再度得到提升。可行性分析：（1）理论方面目前已经收集了大量的参考文献，这些文献覆盖了网站建站的技术及其应用， 包含了网络游戏网站在网络上的应用，网络游戏的发展历史等方方面，这些文献将会对本论文的研究提供极大的参考价值。（2）目前网络游戏依然发展迅猛，前景不可估量，借此契机打造一个优秀的网络游戏网站、论坛成为可能。（3）通过两年的计算机应用的学习，我也已经学习和使用了很多的软件，练就了相当的设计能力。（4）有导师为该文的研究支持，并有从事研究的学术环境保证论文能够按目标进度进行。 三、 论文进度安排 第一阶段. 20XX年X月X号－20XX年X月X号思考写作方向，选材第二阶段. 20XX年X月X号完成开题报告，交给指导老师第三阶段. 20XX年X月-20XX年XX月查找资料撰写论文第四阶段.年月号在教师的指导下，进行论文设计第五阶段.年月号装订成搞，送交指导老师批阅第六阶段.年月号-上交论文
试析游戏对儿童心理发展的意义研究
论文摘要： 游戏是儿童身心健康成长过程中不可或缺的营养元素。它不仅具有娱乐的作用，而且能影响儿童在语言、认知、情绪、性格等方面的发展。游戏的特点与童年的情绪性、模仿性、易变性、幼稚性相近。对于儿童来说，游戏是激动人心的，能使其获得积极的情绪体验。 论文关键词： 游戏；儿童发展；意义 一、游戏的本质 关于游戏的本质这一问题，不同的游戏理论都做出了各自的经典阐释。但由于游戏本身的复杂性、人们理解角度及文化背景的多样性，给游戏下一种可行的、公允的定义是困难的，甚至是不可能的，但是，我们可以用一些相互联系的因素来说明游戏的特性。概括起来，游戏具有自发性、自主性、虚幻性、体验性、非功利性五个基本特性。 （一）游戏的自发性 儿童参加游戏活动是出自内在的动机，是完全主动自愿的。游戏灵活多变，自由自在，能适应儿童的需要。儿童主动、自愿地进行游戏活动，并且游戏没有外部的控制、强加的要求，没有要完成任务的需要，让儿童没有压力，在一种放松、自由的环境中活动。荷兰学者胡伊青加曾深刻地指出：“一切游戏都是一种自愿的活动，遵照命令的游戏已不再是游戏，它至多是游戏的强制性模仿”。 （二）游戏的自主性 儿童在游戏中可以根据自己的意愿，确定游戏内容，布置游戏场景，选择游戏伙伴、游戏材料，决定对待和使用活动材料的方式方法，也可以根据自己的想法或通过与伙伴的协商，改变原有游戏的操作程序，制订新的游戏规则，根据自己的兴趣和愿望控制游戏进程。在游戏中，儿童也会反映着周围生活中的各种事物。例如，扮演汽车司机、解放军、售货员等等。也就是说，游戏的各个方面都是由儿童自行决定的，儿童是游戏的真正主人。因此可以说，游戏是儿童自由、自主的活动。 （三）游戏的虚构性 儿童的游戏是虚构性的，是充满想象的，是对社会生活的反映。在游戏中儿童的生活经验得以创造性地再现，具体表现在游戏的内容、种类和玩法上，随着社会的发展而不断发展变化。在游戏中，一切都是“好像是”、“假装是”，儿童可以在假想的情境里，按照自己的意愿扮演各种角色，体验各种角色的思想和情感。在他们的世界里一切都是可能的，一切都是允许的，似乎没有为什么这样的问题。 （四）游戏的体验性 作为活动的主体，儿童在游戏过程中会产生一定的主观感受或心理体验，即游戏性体验。游戏性体验是游戏不可或缺的心理成分和构成要素，也是判定一种活动是否是游戏的重要标志之一。西克森特米赫利普用英文单词“flow”一词来形容游戏中的情感体验，在游戏中，“在那一刻，自我、现实，一切的一切似乎都远远地遁去了，全副身心都被当前活动占据了，灵感进发，思如泉涌”。这样，游戏的过程也就成了游戏者兴趣感、自主性、成就感等生成的过程，是游戏者在游戏中实实在在的“收获”，这也正是游戏的魅力所在。 （五）游戏的非功利性 游戏者关注的是游戏的过程而非游戏的最终结果或目的。在游戏中，不创造任何有实效的社会财富，不承担任何社会义务，活动的目的不追求功效，只是为了摆脱束缚、追求自由，获得个体性情的愉悦和满足，游戏的目的与意义就存在于游戏中真实、丰富的情感体验与感悟。 二、游戏缺乏对儿童的不利影响 （一）对孩子的操作智力发展不利 关心子女的智力发展，注重智力投资，是当今父母的一种普遍心态。然而，注重孩子智力的发展也需要找准方向。心理学家通常认为，智力蕴含着的两大内容是：一是与言语有关的智力，主要涉及概念、理解、记忆、计算、言语表达等方面的能力；二是与操作有关的智力，主要涉及动手、解决问题、创造性、想象力、空间判断等方面的能力。这两方面能力的协同发展，孩子才会表现出较佳的智能水平。习惯上，家长们似乎觉得以肢体活动为主的游戏与以脑力运动的智力是风马牛不相及的事情。而实际上，二者是不可分割的.。游戏培养和开发的主要是与孩子的操作智力有关的能力，在游戏中，孩子所受到的制约大大减少了，他们在更多的情况下是主动的参与者，能充分发挥空间想象力、动手能力和创造力，这无疑有助于孩子操作性智力水平的提高。
一个是操作简单。凭借着自动化的运行，自动包装机需要用户手动进行的操作会大大减少，并且在手动操作方面的难度也会大大降低，这样一来设备就在使用方面呈现出来操作简单这个优点，以此大家能够轻易优化设备使用，从而更好地保证设备实现优化的应用。还有就是使用方便。自动包装机是在运行方面达到很高的自动化程度的包装机，在包装机能够实现自动化运行的情况下，大家在使用设备的时候，就不需要进行过多的人工操作，这样一来设备使用起来就会非常方便。
(1)自动包装机可根据包装物品的要求，按照需要的形态、大小，得到规格一致的包装物，而手工包装是无法保证的。 (2)能实现手工包装无法实现的操作有些包装操作，都是手工包装无法实现的，只能用自动包装实现。 (3)可降低劳动强度，改善劳动条件手工包装的劳动强度很大，如用手工包装体积大、重量重的产品，既耗体力，又不安全；而对轻小产品，由于频率较高，动作单调，易使工人得职业病。 (4)有利于工人的劳动保护对于某些严重影响身体健康的产品，如粉尘严重、有毒的产品,有刺激性、放射性的产品，用手工包装难免危害健康，而机械包装则可避免，且能有效地保护环境不被污染 (5)可降低包装成本，节省贮运费用对松散产品，如棉花、烟叶、丝、麻等，采用压缩包装机压缩打包，可大大缩小体积，从而降低包装成本。同时由于体积大为缩小，节省储藏空间，减少保管费用，有利于运输。 (6)能可靠地保证产品卫生，如食品、药品的包装，根据卫生法是不允许用手工包装的，因为会污染产品，而自动包装避免了人手直接接触食品、药品，保证了卫生质量。因此，自动包装适宜各种塑料复合薄膜或塑料铝箔复合薄膜，如涤纶/聚乙烯、涤纶/聚丙烯等，它们应具备一定的气密性、耐压性以及机械适应性等。
自动包装机现如今已经代替了人工包装，主要优势有：相比人工速度更快、精度更准确、包装更方便、等等，随着机械时代的到来，自动包装机的应用会越来越普遍。
自动包装机相比人工灌装自动化程度更高，所以灌装效率肯定更高，灌装精度更高，自动包装机现如今更满足人们的需求。