无人驾驶市场定位

1. 无人驾驶的前景怎么样

我国的无人驾驶起步并不晚，产业热点已经形成。20世纪50年代开始，以计算机为象征、以信息技术为代表的新技术革命孕育兴起;90年代进入加速期，涌现出一批互联网企业，互联网得到快速普及。我国无人车商用已经进入到实质性阶段，随着企业投入、政府引导、社会关注，无人驾驶汽车的产业热点已经形成。

中国无人驾驶汽车行业发展周期

目前，无人驾驶汽车行业发展尚且不够成熟，但整体环境发展态势良好。国内无人驾驶汽车仍处于研发测试阶段，在技术上还有很大的不确定性和进步空间。同时，产品、市场和服务等方面可变动空间大，行业的商业模式也正处于摸索阶段。随着无人驾驶汽车技术和当时的5G技术的不断发展和各地政府的积极推进，越来越多的自主品牌车企将加快落地无人驾驶路测项目。总体来看，中国无人驾驶汽车行业在不断的研发测试阶段，处于行业的导入期。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国无人驾驶汽车行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

2. 无人驾驶汽车靠什么定位导航是超声波吗

定位导航是靠卫星，辨识红绿灯和障碍物是靠雷达和电子眼。

3. 无人驾驶汽车未来的发展趋势如何

无人驾驶技术必须成熟，否则变成无人敢乘坐。

4. 无人驾驶车未来的发展前景怎样

自动驾驶系统

自动驾驶系统是智能汽车的大脑，以人工智能为核心技术的自动驾驶解决方案企业，就是智能汽车产业链的核心，掌握着产业发展主导权。

在中国，这类企业主要集中在两个领域：一个是网络为代表的互联网公司，下辖自动驾驶事业群;另一个则是专注于自动驾驶系统研发的初创公司，比如小马智行、初速度(Momenta)、文远知行等。

——以上数据来源及分析请参考于前瞻产业研究院《中国无人驾驶汽车行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

5. 无人驾驶的核心是什么是如何运行的

4级或5级的自主驾驶很难有一个明确的标准来定义，自主驾驶应该不复杂。自动驾驶其实涉及三个问题:一、我在哪里？第二，我要去哪里？第三是怎么去。这三个问题的完整解决方案就是真正的自动驾驶。所以特斯拉升级的8000美元自动驾驶2.0只有部分线控功能，并不是真正的自动驾驶。福特、网络、谷歌做的都是真正的自动驾驶，远超特斯拉，两者差别巨大。

机器人定位有三种常见的类型:相对定位、绝对定位和组合定位。自动驾驶一般采用组合定位。首先，本体感受传感器如里程计和陀螺仪测量相对于机器人初始姿态的距离和方向，以确定机器人的当前姿态，这也称为轨迹估计。然后使用激光雷达或视觉感知环境，使用主动或被动识别、地图匹配、GPS或导航信标进行定位。位置的计算方法包括三角测量、三边测量和模型匹配算法。从这个角度来说，IMU也是自动驾驶必不可少的一部分。

同时，机器人定位实际上是一个概率问题，所以机器人定位算法有两个流派，一个是卡尔曼滤波，一个是贝叶斯推理。有扩展卡尔曼滤波器(EKF)、卡尔曼滤波器(KF)和无迹卡尔曼滤波器(UKF)。另一种是基于贝叶斯推理的定位方法。网格和粒子用于描述机器人位置空间，递归计算状态空间中的概率分布，如马尔可夫定位(MKV)和蒙特卡罗定位(MCL)。

在地图匹配中，必须有一个优先地图与之比较。这张地图不一定是厘米级高精度地图。有必要谈谈地图，它可以分为四类，即度量、拓扑、传感器和语义。我们最常见的地图是语义级地图。无人驾驶不是导弹。一般输入目的地应该是语义层面。毕竟人类的交通方式是语义层面，不是地理坐标。这是机器人和无人驾驶的区别之一。机器人一般不考虑语义，只需要知道自己在坐标系中的位置。全球定位系统提供全球坐标系的度量。未来，V2X将提供雷达和视觉探测距离(NLOS)之外的特定物体(移动的行人和汽车)的地图，或V2X地图。目前国内处于研究阶段的无人车大多采用GPS RTK定位，必须配合厘米级高精度地图才能获得语义信息，不可能做到真正的无人。