自動駕駛數(shù)據(jù)類型因傳感器采集形式不同而不同。目前自動 駕駛中常用的類型主要有圖像、點(diǎn)云、視頻。其中，圖像標(biāo)注包括:關(guān)鍵點(diǎn)、矩形框、多邊形、三維框、折線、語義分割、OCR識別等。點(diǎn)云標(biāo)注包括:點(diǎn)云分割、2d3d 融合、連續(xù)幀標(biāo)注等。作為領(lǐng)先的標(biāo)注服務(wù)提供商自動 駕駛數(shù)據(jù)，付曼科技自主研發(fā)的平臺MindFlowSEED包含了上面提到的所有標(biāo)注工具，符合自動駕駛所有場景標(biāo)注的要求。

就-2 駕駛技術(shù)而言，我們可以依靠環(huán)境感知、高精度語義地圖、數(shù)據(jù)driven駕駛決策和產(chǎn)品級軟件。正是通過這些核心技術(shù)，Momenta讓無人駕駛駕駛成為可能。1.環(huán)境感知道路識別:在黑暗、背光、惡劣天氣和缺乏清晰車道線的情況下，可以高性能地識別多車道、交通標(biāo)志和信號以及可行駛區(qū)域。行人識別:通過檢測行人，識別人體特征點(diǎn)，了解行人的姿態(tài)和行為意圖，準(zhǔn)確估計行人與汽車的距離。

第二，高精度語義地圖通過提取眾包車輛拍攝的2D圖像的語義點(diǎn)，重構(gòu)道路、交通標(biāo)志、信號和周圍環(huán)境的三維位置。那么融合GPS和IMU 數(shù)據(jù)可以創(chuàng)建更精確的地圖。該方案的成本遠(yuǎn)低于LiDAR方案，且更具可擴(kuò)展性和商用性。三。數(shù)據(jù)Driven駕駛Decision數(shù)據(jù)Driven駕駛決策，類似于打造一個擁有1000億公里駕駛經(jīng)驗(yàn)的智能司機(jī)。眾包路測可以讓我們在高精度的語義地圖中獲取海量的駕駛軌跡。

近年來，各行業(yè)紛紛跨界加入造車行列，更不用說造車多年的國外手機(jī)巨頭和投資純電動汽車的科技互聯(lián)網(wǎng)巨頭了。國內(nèi)科技公司也躍躍欲試，如阿里巴巴、華為、百度、小米、滴滴出行等。除了這些高科技企業(yè)，還有新興的-2駕駛初創(chuàng)企業(yè)，如馬驍智行、文遠(yuǎn)智行、AutoX、絞盤科技、主線科技等。巨星未來、汽車貝瑞、弘景之家等專注于私家車研發(fā)的新型一流供應(yīng)商自動駕駛；以及純電動汽車起家的蔚來、小鵬、理想等造車新勢力都加入了汽車產(chǎn)業(yè)鏈，推動了汽車電動化、智能化的進(jìn)程。

/Image-10/自動駕駛汽車的傳感器有高智能攝像頭、激光激光器等。，而且還會有未來的V2X技術(shù)。通過這些技術(shù)，我們可以感知各種情況，比如路上人和車的位置、速度和方向；當(dāng)?shù)靥鞖馇闆r、路況、路況變化等信息。這些信息被傳輸?shù)皆贫耍谀抢镞M(jìn)行進(jìn)一步的處理融合，機(jī)器學(xué)習(xí)，分析等。，再發(fā)送給即將再次到達(dá)該區(qū)域的車輛，同時為高精度實(shí)時交通做出貢獻(xiàn)。當(dāng)然，有些信息可能會通過DSRC等技術(shù)快速分享給周邊車輛、行人等交通參與者，而不需要經(jīng)過云端。

關(guān)于谷歌無人駕駛駕駛技術(shù)不是簡單的激光傳感器，或者大型數(shù)據(jù)應(yīng)用。我膚淺地說說自己對其2014版的看法，首先，它需要的是自我定位，結(jié)合谷歌地圖、gps等。，確定了這個之后，就需要確定道路上其他人和車輛的位置，這就需要借助車上的激光傳感器和一套先進(jìn)的算法。僅僅確定這些是不夠的，還需要預(yù)算安全距離和其他人、車、物的運(yùn)動軌跡，這個算法比較復(fù)雜。從官方演示算法來看，車、人、物都。