千字胡说自动驾驶框架——仿真测试
自动驾驶系统基础 仿真—测试场景
前言
搞自动驾驶 只为解决温饱
几年技术路 只想能跑就行
自动的驾驶 是要上路坐人
直解决温饱 更要做成标准
若君不顾等 不如回家哄娃
自动驾驶测试场景框架-基础
- 1.1 自动驾驶测试案例
2. 1.2 自动驾驶测试介绍
3. 1.3 自动驾驶场景研究背景
4. 1.4 测试场景介绍
5. 1.5 自动驾驶场景的需求分析与设计
6. 1.6 需求对比及总结
7. 1.7 自动驾驶测试的方法论框架
当下自动驾驶技术已成为各家互联网公司与车企广泛布局的重点项目之一。本文旨在系统地讲解自动驾驶的基本入门知识。如若有任何改进意见或建议，请随时提出；我们将会认真听取大家的意见并不断完善文章内容。
国内自动驾驶领域的主要企业包括百度等多家公司。随后各类企业纷纷投入资源开发相关业务模块以提升技术实力。我喜欢百度展示在亦庄地区的奇瑞QQ进行改装以展示自动驾驶技术的特点和优势。当然值值得我们去想象小型汽车配备了64条激光雷达传感器后具备L3级自动驾驶的核心功能是不是非常有趣呢？
我依然为我的老东家感到自豪，并提携他一起前行。在自动驾驶初创公司中学习Apollo技术的人数占了多少？
针对所有对自动驾驶技术感兴趣的人群，我期待能见到更多志同道合者进行深入交流。由于目前圈子较为冷门，我希望减少个别企业对优质资源的竞争压力。在一线城市如北京与上海等地区以及宁波、苏州等地均设有众多方案集成商致力于推动技术创新。当前技术发展节奏缓慢需要不断吸引新鲜入场者的加入才能推动行业进步
本文旨在向读者介绍自动驾驶的基础知识。为了便于新手理解内容，我们采用了易懂的语言进行讲解。即使没有相关背景也能顺利阅读本文。
此系列的文章，本人会按之前发布的系统框架由简入难进行讲解与分析。
本人与会分析一些大厂的自动驾驶的实际案例。
我的温馨提醒是：自动驾驶存在显著的技术周期，并且选择合适的平台至关重要；通过不断学习丰富的知识和技术来提升自己的能力是一个不错的选择。
自动驾驶系统基础
1. 自动驾驶概念
自动驾驶就技术角度来看是一门综合性的技术领域，并涵盖电子科学物理运动科学计算机科学以及机械科学等学科内容
自动驾驶汽车被归类为一款智能化的产品：其主要目标是实现持续且安全的自动驾驶运行，并确保整个过程的安全性和可靠性。
个人认为当前自动驾驶技术面临着难以突破的技术瓶颈；同样地，在这一领域也面临着类似的挑战。鉴于此，在这一背景下我们可以探索将自动驾驶技术与其他新兴领域进行深度融合。例如在帮助残疾人方面我们可以设想一种方案：利用机械臂辅助进行康复训练或环境导航等具体应用
2. 自动驾驶技术的历史发展
可追溯至数十年前的自动驾驶技术发展
Google在自动驾驶的布局可能是最早的一批牵头者。
在2004年期间, 美国国防高级研究计划局(DARPA)首次组织了"无人驾驶汽车竞赛"活动.这一开创性的举措不仅标志着技术进步的重要时刻,也为后续研发奠定了基础.随着这项开创性项目的成功实施, 在接下来几年中出现了一系列科技公司及汽车制造商纷纷投入巨资与人力资源到自动驾驶技术研发中来, 并致力于实现这一技术领域的商业化应用.
3. 自动驾驶等级分类
评估自动驾驶技术的安全性和可靠性程度；建议参考现行事故责任判定标准以确定其安全性与可靠性。同时建议可查阅保险公司提供的关于这些技术的风险评估报告以获取更多信息。
如果与主机场讨论：当自动驾驶系统启动时，在发生事故的情况下，请注意责任划分将由自动驾驶系统提供商及整车制造商分别承担。建议谨慎考虑这一点——它作为一项前沿科技不仅关乎车辆性能也关系到驾驶员安全。
在2023年期间，工信部制定了相关政策以加强车联网的验证与管控工作，并提出了自动驾驶测试的标准
L0级代表彻底的手动操作, 驾驶员需完成对汽车的所有操作。实际上并不要求车辆完全没有智能化辅助,例如刹车辅助系统、盲区监控系统等是可以配备的一些基本保护配置。然而这些功能对整个驾驶过程的影响较小,并且驾驶员在整个过程中始终保持参与。目前市场上绝大多数车辆仍处于L0级别
L1级别的自动驾驶系统属于辅助驾驶阶段 ，它能够协助驾驶员执行部分基础且重复性的驾驶任务。例如 ，自适应巡航系统可实时调节车辆速度；而车道居中控制系统有助于维持车辆行驶在正确车道中 。这些技术能有效减少驾驶员日常操作负担的同时仍需时刻保持监控状态以防突发事件发生 。
L2级别属于部分自动驾驶技术 ，此时车辆能够实现对车速和行驶方向的控制，并执行基本驾驶操作。然而驾驶员必须持续关注周边环境并随时接管车辆操作以确保安全。常见的L2级功能包括自适应巡航系统配合车道保持辅助功能、自动泊车系统以及自动变道辅助技术等。目前大部分汽车制造商声称其自动驾驶技术处于成熟阶段 ，这些功能通常达到或接近L2级别的性能水平
L3级自动驾驶系统是一种基于特定条件的操作模式 ，其应用前提是车辆需处于高速公路或专用道路等理想行驶环境中。在这种理想状态下 ，L3级自动驾驶系统能够执行所有必要的驾驶任务并实时监控周围环境 ，驾驶员则可暂时退出操作界面 。然而 ，一旦系统启动接管程序 ，驾驶员将被迫立即返回驾驶界面以接管车辆控制 。目前市面上仍无任何量产车型能达到完全成熟的L3级自动驾驶状态
L4级别属于高度自主驾驶技术 ，它可以在特定区域或环境下完成全面无人驾驶功能，并不需要人工干预即可运行。相较于L3级别的人工智能系统，在预设的操作范围内具备更强的应变能力，并不需要驾驶员直接介入操作。然而需要注意的是 ，L4级别的系统仍然受到环境限制的影响 ，无法实现无时无刻的人工智能全面无人驾驶 。目前仍没有任何车型能够真正实现这一高级别的无人驾驶技术
L5级别标志着全面的自动驾驶时代 ，车辆将独立完成所有行驶任务,无需人工操作。从理论上讲,L5级别的自动驾驶汽车将取消方向盘与油门踏板,可在任意时空以任意速度自主驾驶,彻底实现无人驾驶状态。由于技术和法规限制,真正达到L5级自动驾驶还有很长的时间。
4.驶四大关键技术
在自动驾驶系统中扮演着基础角色的环境感知技术，在自动驾驶系统中扮演着基础角色主要涉及的主要技术包括多种类型的传感器如摄像头激光雷达（LiDAR）毫米波雷达以及超声波雷达等主要设备包括摄像头激光雷达（LiDAR）毫米波雷达以及超声波雷达等这些主要设备负责采集车辆周围的各种视觉信息以及物理状态数据从而为车辆做出实时决策提供数据支持
行为决策：自动驾驶系统从环境感知模块接收到数据后，在经过分析和处理后提取相关信息，并综合考虑安全、舒适性和节能性等多个因素之后生成最佳的驾驶指令。随后该指令将通过发送至车辆执行机构以实现自动化的驾驶操作
- 路径规划：涉及全局路径规划与局部路径规划两个方面，在目标是确定从起点至终点之间的一条最佳路线的过程中都需要考虑的因素包括几何路径规划以及避开障碍物的策略，并且还需要对车辆行驶速度与行驶方向进行有效控制。
- 运动控制：自动驾驶汽车能够按照预先设定好的路线准确行驶的关键部分即为其运动控制能力。
- 运动控制的子集包括线控刹车油门控制的过程需要由车身执行机构来完成。
- 这不仅包括几何路径规划以及避开障碍物的相关策略等基础内容而且还需要考虑车辆行驶速度与方向等关键参数的有效控制。
- 数学公式...原样保留
- 英文单词或字符...原样保留
- 字母与字符...原样保留
- 标点符号...原样保留
- 数字与字符...原样保留
在车载无线通信系统中扮演着不可或缺的角色，在动态驾驶场景中实现与其他车辆（V2V）、人及乘车者（V2P）、基础设施设备（V2I），以及网络节点设备（V2N）之间的高效通信连接，并显著提升驾驶员操作效率及系统的安全性。
- 自动驾驶五大域控
基于汽车功能分类的原理下，汽车电子系统被划分为多个功能模块，并且每个功能模块内部的架构设计均以域控制器为核心构建。依据整车的功能布局安排
汽车电子共分为：
-
身域（车身电子系统）
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身域（车身电子系统）
-
动力 Domain （动力系统）
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底盘 Domain （车辆动力学）
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座舱 Domain / 智能信息 Domain （座舱区域 / 智能信息平台）
-
自动驾驶 Domain （自动驾驶辅助技术）
域控制器是一种智能化的设计方案,采用 CAN/FLEXRAY 技术实现变速器控制、发动机管理以及电池状态监测,并支持交流发电机的调节功能.它能够为内燃机、电动机/发电机系统、电池以及变速器等动力组件提供扭矩分配方案,通过预设的驾驶策略优化运行模式以降低二氧化碳排放.通信网关主要负责动力总成的优化与控制,并集成了智能故障诊断功能;同时具备节电优化和高效通信网络的支持.基于多核安全微处理器设计的专用硬件平台,对域内子控制器进行功能整合,整合各 ECU 的基本功能所需硬件设备;针对 VCU/Inverter/TCU/BMS/DCDC 等高级算法提供计算处理能力.
以ASIL-C安全等级为基准设计的产品具备SOTA技术、信息安全功能以及通讯管理模块等多种功能特性。产品可采用CAN总线或其扩展版本CAN-FD进行通信，并支持基于Gigabit Ethernet的通信方式的同时提供SHA-256加密算法保障。针对现代处理器（如CPU和GPU）优化设计的产品需满足Adaptive型AUTOSAR功能模块的需求；可选配配备POSIX标准接口以满足不同应用场景的需求
底盘域：由传动系部、行驶系部、转向系部及制动系部协同构成。随着汽车智能化进程不断推进，在感知识别、决策规划与控制执行三个关键环节中，“智能驾驶”最接近的是控制执行端领域即驱动控制、转向控制及制动控制等技术体系，在传统底盘架构上需实施线控改造以适应自动驾驶应用需求。该方案主要包含五个核心技术模块：主动式转向控制系统（ASCC）、自动变速控制模块（AVDC）、自动油门管理单元（AODC）、智能悬挂调节装置（IHCS）以及闭环式悬挂控制系统（CHCS）。其中最为关键的技术创新点在于主动式转向控制系统与自动变速控制系统的设计开发。
底盘域控制器应当配备高性能且可扩展的安全计算平台，并具备传感器-集群及多轴惯性传感器的支持。同时能够检测与惯性传感器信号的整合，并以实现车辆动态模型的高性能安全计算。从而达成高性价比。目前电子底盘系统普遍采用基于零部件划分的方式运行。例如车身稳定控制系统ESC、电子助力系统IBS、电子转向系统EPS以及电子悬架等子系统均由不同供应商或OEM开发部门独立负责。每个子系统都拥有独立的汽车动力控制系统以及车辆动态控制模型，并根据控制侧重点的不同（如舒适性、操控性和安全性）进行功能分配。然而这种软硬件耦合关系较为紧密导致了在开发过程中存在诸多问题：重复研发浪费资源开发成本过高各子系统间存在相互抵消的作用最终无法达到最佳控制效果。
基于这一背景需求，在高度自动驾驶领域
自动驾驶 - 车辆执行控制
- 指令模式仲裁控制：底盘域控制器不仅需要实现上层感知层和决策层的指令生成与传递功能，并且必须具备类似于自动驾驶系统中"小脑"的功能特性。基于对整车车辆状态、稳定性和安全性进行全面评估后做出判断并输出更为优化的控制指令。
- 横向/纵向/垂向线控执行：通过独立实现横向/纵向/垂向方向上的控制动作，并最终达成六自由度的空间协同控制。
- 车辆运动状态反馈：实时向决策层提供车辆运动状态信息反馈数据流，并在此基础上辅助决策层提升车辆控制效能。
- 整车稳定性维持：持续监测并优化整车稳定性参数指标。
- 基于感知的状态识别与预测：实时完成车辆姿态识别及运动状态预测任务。
- 主动垂向稳定控制系统：采用模糊逻辑控制器对欠减重现象进行实时补偿并维持垂直方向稳定。
- 车身稳定性维持系统：通过多级传感器网络实时采集车身姿态信息并据此触发相应稳定性维护动作。
- 后轮转向控制系统：基于电液比例伺服机构实现精确可控的转向角调节
舒适性控制
- 驾驶模式切换机制
- 地形自适应控制模块
- 驾驶工况自适应控制系统
- 智能悬架控制系统
- 综合控制系统
- 转向助力系统
- 制动助力系统
- 驻车控制系统
此外，在实现高级自动驾驶系统的技术需求下，应着重考虑底盘域控制器的设计方案。
需要包括如下冗余特征
- 传感器端方面涉及加速踏板开度、制动踏板开度等多种参数 senso r装置均需配备冗余备份。
- 域控制器内部系统应配备两个主控处理器 电源管理系统以及驱动管理单元。
- 通讯部分要求具备备用级网络架构设计。
智能座舱域控制器
该智能座舱域控制器展现出卓越的计算能力, 以有效支撑多种座舱域功能, 包括语音识别与手势识别等. 同时, 该系统提供高质量的画面输出能力, 并兼容多屏协同显示方案, 适用于不同尺寸的仪表屏与中控屏幕显示需求. 此外, 对不同安全等级的应用进行独立隔离管理. 同时, 实现对外部设备与内部系统的实时通信连接, 搭载5G网络技术, 构建高速稳定的网络环境, 轻松应对VR/AR等高带宽场景下的稳定运行需求. 此外, 提供可靠的安全互聯服务, 实现整车远程控制与OTA升级功能. 最后, 进一步优化计算资源整合能力和感知通信技术实力.
第一，在实现更高算力的基础上优化座舱域控制器芯片的产品集成度。整合仪表盘，并结合T-BOX功能与车载信息娱乐系统协同运行，在空调系统控制模块的基础上提升 HUD 显示效果，并整合倒车影像辅助系统与 DMS 驾驶信息管理模块等多维度功能。
第二部分主要完成多屏交互方案的设计与实现工作，并重点优化AR抬头显示 HUD 以及车内外各区域的视觉替代系统配置。通过多维度的人机交互测试和性能调优，在确保系统稳定性的基础上显著提升了用户的车内交互体验效果
基于 WiFi6、5G网络架构以及CV2X技术和多模态融合定位系统的基础上研发智能化天线系统，在确保通信系统的可靠性显著提升的同时实现传输延迟低、数据传输速率快的特点，并最终构建适用于智能网联汽车的多频段无线通信整合方案。
6.网络通信系统基础
1、CAN总线系统
常见的车载网络通信架构主要包括CAN总线架构、LIN架构、LAN架构以及MOST架构等技术方案。其中CAN总线技术因其广泛应用而备受关注。具体而言,CAN总线系统是由BOSCH与Intel合作开发的一种专用汽车内域通信解决方案,其核心功能是实现车辆内部数据交换功能,并采用微处理器、控制器、收发器等硬件组件构建其通信网络体系
2、LIN总线系统
LIN总线系统是一种基于CAN总线的网络架构下运行的模块化架构，并被奥迪集团、宝马集团、戴姆勒-克莱斯勒集团、大众汽车集团、沃尔沃汽车集团以及思卡尔半导体公司等多家国际知名汽车制造商共同开发而成的一个统一通信协议体系。该协议体系旨在实现汽车内部传感器与执行器之间的高效通信与数据交互，并通过统一的标准接口实现了车辆功能信息的有效集成与共享
二、车载网络通信方式
1、CAN通信方式
该种多主控型总线采用优先级顺序完成信息传递过程
当CAN总线在点火和手机等信号的影响下接收干扰时，在两端的双绞线也会受到影响。然而其差分保持恒定因此使得差分信号具有很强的抗干扰能力并能实现稳定的传输。
2、LIN总线通信方式
LIN总线基于星型拓扑结构实现组网，在中心节点的统一调度下完成数据传输任务。该系统中参考地电压被明确定义为显性状态，并以逻辑值"0"标识；而电源电压则被视为隐性状态，并以"1"进行标记。
7.车载系统（硬件）
激光雷达
Definition: LIDAR, also known as optical radar (LiDAR, Light Detection And Ranging), is an advanced optical remote sensing technology.
原理：向物体发射激光，根据接收反射时间间隔确定目标物体实际距离。
该设备的主要功能在于能够测定物体间的间距及表面轮廓。该设备能够达到厘米级的精度水平。该设备的主流型号包括4线式、8线式、16线式、32线式以及64线式的多线激光雷达系列。
优点：该系统具备较高的空间分辨率（包括方向分辨率）、方向分辨率和速度分辨率，在抗干扰能力方面表现突出；其获取的点云数据高度丰富，并对光照条件较为不敏感；该系统可实现全天候运行状态下的稳定工作状态
激光雷达受到天气状况（如雨天、雾天等）的影响，并非绝对稳定可靠。其中空气中存在的悬浮颗粒物可能会影响光线的速度进而导致测量数据的准确性下降。
毫米波雷达
定义：毫米波就是电磁波，其频率通常介于10～300GHz频域之间。
原理：雷达通过发送无线电波并捕获返回的回波来测量车辆与障碍物之间的距离；毫米波雷达利用多普勒效应实现测距与测速功能。
作用：在多个方面得到了广泛应用，在包括自适应巡航、碰撞预警、盲区探测和自动紧急制动在内的应用中。
优点：相比厘米波导引头而言, 毫米波导引头体积较小且重量轻, 并且空间分辨率较高; 与红外.激光.电视等光学导引头相比, 毫米波导引头在雾霾.烟.灰尘等恶劣天气中具有良好的透过能力; 此外, 在抗干扰性能方面也优于其他微波导引头. 毫米波雷达具备全天时的工作特性, 并且具有较长的探测距离以及较高的探测精度.
缺陷在于其难以识别经过油漆处理的塑料制品或木质材料。该方法对金属表面较为敏感，在这种情况下弯曲后的金属表面会被视为相当于一大片连续覆盖的金属区域。因此路上的小易拉罐可能被视为造成阻碍的巨大障碍，在桥梁和隧道环境中表现欠佳。
超声波雷达
定义：超声波雷达，发射并接收40kHz的超声波。
原理：发射接收超声波，根据时间差算出障碍物距离。
作用：超声波雷达主要有两种应用方式：一种是安装于汽车前后保险杠用于倒车探测的驻车辅助装置（UPA），另一种则布置于车辆侧面作为自动泊车辅助设备（APA）。这些设备通常能提供厘米级的测距精度，在1至3厘米之间。
优点：超声波雷达抗环境干扰能力强,对天气变化不敏感。
缺点在于超声波作为一种机械波存在根本性的局限性：其工作性能受温度影响显著。这种技术由于其散射角较大而难以实现良好的方向选择性，并且无法精确确定障碍物的具体位置
摄像头
定义：主要用于进行视频采集与图像传输的基本设备，在其内部结构中包含感光元件电路以及控制单元用于接收并处理图像，并将其转换为电脑可识别的数字信号。该设备通过摄像头内部的传感器阵列捕获影像信息，并经由并行端口或USB接口连接至电脑，并经软件完成图像重建。
原理：单目摄像头主要依据机器学习算法对图像数据进行训练与学习过程。双目摄像头则采用视差原理用于测定驾驶场景中的空间信息，并具有较高的测距精度。
作用：车载摄像头分为单目和双目，用于环境感知。
优点：摄像头的感知图像信息覆盖内容丰富，成本较低。
缺点：受光线，天气影响大。
GNSS
定义：卫星导航定位系统可被定义为星基无线电导航系统的另一种形式，并基于人造地球卫星构建其 navigation reference system. 它向全球范围内的海上、空中及陆上各类军事与民用载具提供全天候、高精度的空间位置、移动速度与时间信息. 目前世界上著名的主要 satellite navigation 系统包括美国的全球定位系统(GPS)、俄罗斯的格洛纳斯(GLO)、中国的北斗(BDS)以及欧盟伽利略(EU-Galileo)等.
核心内容：GNSS的核心机制在于确定未知接收机与固定轨道卫星之间的距离。通过多颗卫星的数据计算得出用户的准确位置。
作用：对目标物体进行定位，提供经纬度，速度，方向等信息。
优点：全天候定位，高精度的位置、速度和时间信息。
缺点：多路径效应，数据更新频率低，不能在隧道或者室内定位。
IMU
定义：检测和测量加速度与旋转运动的传感器，包括加速度计和角速度计。
原理：加速度计的工作基于惯性原理，在遵循力的平衡规律下实现测量功能；其计算公式为A=F/M。而角速度计则利用了刚体绕定轴旋转时的角动量守恒定律进行测控
作用：加速度计用于测量目标物体的加速度值；依据牛顿第二定律可得出目标物
体相对于参考系的仰角；经两次积分运算所得的速度结果存在误差；而通过对其
角速率进行一次积分运算可得车辆行驶方向信息
优点：数据更新频率快，不受外部环境影响。
缺点：有累计误差。
多传感器融合
因为各个传感器各自具有局限性以及执行功能的不同,无法相互替代,因此需要多个传感器之间取长补短从而提高定位准确性和精确度,从而使得该技术方案得以诞生。该方案将在本节中详细阐述其应用及其优势。与此同时,该方案也将被介绍于后续章节中的具体实现细节中。此外,该技术方案还将在后续章节中被深入探讨其理论基础与实际应用价值等关键问题。而感知模块也将拥有自己的融合方案用于提高感知系统的识别准确性,其中用于提升位置估计的准确性和可靠性而感知系统的则侧重于提高识别准确性的能力等关键问题将通过相应的实验研究得到验证与分析
8.高精度地图
高精度地图作用
辅助感知
如果在高精度地图中未记录某物体，则认为该物体是障碍物
辅助定位
使用车辆位置做地图匹配，提升车辆位置精度。
辅助路径规划
高精度地图可以缩小路径选择范围，以便选择最佳避障方案。
辅助决策，控制
高精度地图可用于 own vehicle 加速和减速，并道（change lanes），转弯（turning）等功能。其他传感器的数据与之形成有效的数据互补关系，从而辅助实现控制。
高精度地图使用的技术
（1）图像采集：通过摄像机等工具采集真实道路环境下的图像，形成数据集。
（2）图像预处理：对数据集中的图片进行扩展丰富，并完成图片标注任务，并为后续构建深度学习训练模型提供便利条件。
（3）图像分割：通过划分若干个具有独特特征的区域来实现对目标图像的关注过程。
（4）边缘检测：找出图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合。
（5）图像分解：将图像的线条从宽像素变为一个个单位像素的过程。适当减少细节信息的数量以实现压缩。
（6）特征提取：在特征提取环节：将数据集中的每一张图像通过深度学习模型进行输入处理，在特定的卷积层中提取图像的空间信息及其对应的深层特征；从而辅助实现图像分类任务。
在特征参数计算中, 参数计算对于卷积神经网络(CNN)起着关键作用. 不同的步长设置, 填充策略选择以及卷积核尺寸等因素共同决定了最终输出模型的结构以及其相关的参数数量和计算复杂度.
（8）图像识别：将任意一幅待识别的图片输入至深度学习训练模型中，在模型内部提取其深度学习特征后完成对图片内容分析工作。接着系统会根据预设分类标准自动判断图片中的物体所属类别，并展示该分类过程中的准确率数值信息。
9.光点云配准
基于其精确度高、数据特性和准确性突出的特点，在自动驾驶领域得到了广泛应用。在构建高精度地图的过程中，则通过激光雷达设备采集空间信息数据，并借助这些信息实现对三维道路场景的重构。从而实现对相关道路要素的特性和位置信息提取，并通过这些信息刻画出更为详细的道路元素特性及空间位置关系模型图谱。同时，在生成后的激光雷达数据基础上与其图像数据协同处理后能够构建出更加丰富的彩色空间模型图谱
激光雷达采集的原始数据集以激光点云文件的形式存储。这些文件记录了物体表面的离散点集合及其相关的法向量信息、颜色信息或标签信息等基本要素。然而，在细节方面缺乏物体表面的连续性（曲面）、体积及其顶点之间的几何拓扑结构。
在激光点云数据采集过程中,受限于扫描角度的局限性,可能必须从不同道路方向进行多轮扫描,以确保数据的一致性和完整性.此外,在车辆行驶过程中,所获得的数据中会存在误差,并不能全面准确地描绘道路的空间环境.因此,在应用激光点云配准技术时需将各视角下的带误差的数据通过旋转和平移转换至同一坐标系中,从而消除误差并还原出完整的三维空间景象.
激光点云配准算法繁多，主要分为粗配准以及精配准两种：
粗匹配：针对两片激光点云在初始位置误差较大的情况下，能够高效地实现两片激光点云间的对应关系匹配，并且匹配精度较低。
精确配准：被应用于初始位置误差较小的情况下用于对两片激光点云的坐标进行精确计算，并且输出具有高精度。
同步定位与建图
最初应用于机器人领域的SLAM技术是一种先进的人工智能算法，在机器人运行过程中能够从环境中一个未知的位置出发，在动态变化中通过对环境中的特征进行观察与分析来确定自身的方位，并基于此生成对周围区域的地图
激光SLAM: 利用激光雷达采集自动驾驶车辆周围环境的激光点云数据。该技术能够具备极高的精度来采集车辆周围物体的角度信息及其距离数据。从而使得实现SLAM算法并完成障碍物检测任务变得更为简便。
视觉SLAM**：** 由摄像头捕获的数据完成同步定位与地图构建任务。其中视觉SLAM主要采用两种实现方式：一种是基于RGB-D深度传感器的应用技术；另一种则包括单眼、双眼或鱼眼镜头等多种类型的技术方案。
前端（视觉里程计）： 基于相邻图像估算粗略的相机姿态，在视觉里程计运行过程中会累积出现定位漂移现象。
回 环 检 测**：** 检测相机是否经过同一个地点。
后 端 （优化）： 处理SLAM过程中的噪声。
子系统采集不同时间点的位姿数据以及回环数据，并经过优化计算生成相机轨迹和地图。
据云技术:OTA数据更新与回传
空中下载技术（Over the Air Technology, OTA）是一种采用移动通信（如GSM、CDMA等标准）下的空口接口来进行数据与应用远程控制或更新的技术手段
固件在线升级（FOTA）：
借助空中接口向电子控制单元（ECU）等车载设备发送完整的固件镜像文件，并可对现有固件版本进行修复并优化存储空间。
软件在线升级（SOTA）：
应用程序和地图数据等的更新。
回传数据内容：
APP数据：
APP的日志、崩溃日志、API调用等信息
车辆状态数据：
车辆的定位数据、速度、航向和数据置信度等信息
车身传感器数据：
通过传感器获取的雨刷速度、电量、胎压和车内温度等数据
地图采集数据：
传感器所采集到的图像、视频以及识别出的结构化数据等
10.结尾——自动驾驶测试场景框架
1.1 自动驾驶测试环境
1.2 自动驾驶技术概述
1.3 自动驾驶技术研究意义
1.4 测试环境介绍
1.5 自动驾驶场景需求分析与设计
1.6 需求对比分析与总结
1.7 自动驾驶测试方法论分析
胡说