无人机驾驶研究意义和价值论文
低空经济产业发展迎新机遇。推动低空经济产业创新发展具有重要意义，紧抓政策机遇，推动低空产业经济，推动无人机在智慧城市物流创新应用等目标任务。
无人机是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。下面是我为大家精心推荐的无人机应用技术论文，希望能够对您有所帮助。
无人机航测技术的应用分析
【摘 要】以生产项目为例，以无人机航测的技术流程为主线，介绍了无人机航测技术方面的应用分析。
【关键词】无人机、航测技术
【Abstract】Production project as an example, the unmanned aerial technology process, introduced the UAV aerial application analysis.
【Key woerds】UAV、aerial surveying technology
中图分类号：V279+.2文献标识码：A 文章编号：
0 引言
无人机航测遥感技术是继卫星遥感、飞机遥感之后发展起来的一项新型航空遥感技术，在应急测绘保障、国土资源监测、重大工程建设等方面得到广泛应用。它是一种机动灵活、可以实现快速响应的一种航测技术。但也存在影像重叠度不规则、像幅小、影像倾角大、旋偏角大，影像有明显畸变等问题，这些情况都对现有无人机航测技术提出了挑战。
本文从生产案例出发，以无人机航测技术为主线，对生产过程中无人机航测出现的一些问题进行了分析探讨。
1 生产实践
主要技术依据
《无人机航摄系统技术要求》(CH/Z3002-2010);
《低空数字航空摄影规范》(CH/Z3005-2010);
《低空数字航空摄影测量内业规范》(CH/Z 3003-2010);
《低空数字航空摄影外业规范》(CH/Z 3004-2010) ... ...
数据源及预处理
数据源
本测区选用无人机航空摄影获取的真彩色影像，航摄面积为10平方公里。航摄仪采用Canon EOS 5DMarkⅡ，焦距为：35mm，相幅大小为：5616×3744，像元分辨率为。影像地面分辨率为米。
遥感影像预处理
无人机航空摄影采用的相机为非量测型相机，因此，在进行空中三角测量恢复影像空中姿态时，需要对相机进行像片畸变差改正。(相机畸变改正在四维公司检校完成)
无人机航测总体作业流程
无人机航空摄影
本次无人机航摄分两个架次进行，由GPS领航数据计算相对飞行高度。飞行质量和影像良好，影像清晰度高、色彩均匀、饱和度良好，能够表达真实的地物信息，可以满足1:2000成图要求。
像片航向重叠度为75%，旁向重叠一般为35%-45%，旋偏角一般控制在12度以下。
像片控制测量
像控点精度要求
像控点对最近基础控制点的平面位置中误差不大于米，高程中误差不大于米。
像控点布点方案
项目布点方案确定为双模型布点，全部布设为平高点。
像控点测量
在像控测量之前，首先对测区内收集到的已知控制点进行联测，检核控制点情况;为满足后续像控测量，联测已知点的同时加密了2个控制点。联测采用GPS静态相对定位方式施测，采用边连式的布网形式。全网共联测已有已知点4个，新设控制点2个，观测时具体技术参数依据规范，像控点采用GPS实时动态定位(RTK)的方法进行测量，满足要求。
空中三角测量
本项目采用Virtuozo工作站进行空三加密，根据航飞及影像分布情况，将空三区域分为两个加密区域网采用自动与手动相结合的方式进行空三加密，即采用自动匹配进行像点量测，剔除粗差。人工调整直至连接点符合规范要求，检查点平面中误差为米，高程中误差为米，最终加密成果符合1:2000数据采集要求。
数据采集
在空三完成后，利用空三成果进行单模型定向时我们发现有模型无法定向的情况，第一架次无法建立的模型有29个，占总模型数的4%。第二架次有67个无法建立的模型占总模型数的9%。主要原因为无人机航摄姿态不稳定导致的飞行倾角、旋偏角过大，航线弯曲、像片比例不一致等现象都是导致单模型定向精度差的原因。考虑到1:2000地形图精度要求，我们提出了如下解决方案：在测图定向超限点的周围进行野外实测用来检核分析数据并进行必要的修正。
项目精度报告
根据1:2000精度要求对测绘产品检进行了精度的统计，统计了3幅地形图，其中高程精度中误差最大为米，最小为米，从统计的结果看，粗差率比较高，有的达到了5%，平面精度中误差为米。
2 结 论
(1)无人机航空摄影测量技术应用于地形图的生产存在不确定性，比如，区域网整体加密精度评定良好，但单模型定向精度存在超限情况，在测图过程中表现为测图定向点和立体模型套合差大、接边误差大等，可以通过外业实测进行补充测量、验证。
(2)利用无人机航测进行航空摄影测量时，应采用试验区的作业方法，即在确定布点方案前选取一定面积的试验区进行布点方案试验，分析精度指标后确定作业方案。
(3)目前，无人机航测技术主要应用于载人飞机航测技术的补充方面，如多块小面积、危险场所、远离机场或没有可供其起降场地的区域，在载人机不便或无法完成的情况下，由无人机来完成。
参考文献：
[1] 范承啸，韩俊，熊志军，赵毅。 无人机遥感技术现状与应用[J] 测绘科学 2009，34(5)：214-215;
[2] 崔红霞，李杰，林宗坚，储美华。非量测数码相机的畸变差检测研究[J] 测绘科学2005，30(1)：105-107;
[3] 连镇华。无人机航摄相片倾角对立体高程扭曲的影响分析[J] 地理空间信息2010，8(1)：20-22;
作者简介：徐锦前(1982-)，男，辽宁铁岭人，工程师，主要从事摄影测量和地理信息系统建库等测绘工作。
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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。
浅谈多旋翼无人机任务系统的优秀论文
前言： 随着无人机产品的不断增加，市场之间的竞争力，也逐渐的提升，对此本项目研究出了更适合于工业控制、自动化装备等领域产品的多旋翼无人机，产品不仅定位合理，同时与其他产品存在一定的差异，该任务系统，是指先进智能装备数据链的无人多旋翼任务，存在较高的能量利用效率、载荷运输性能，是其它无人机产品，在技术方面不能相比的;制定合理的市场规划，会给企业带来一定的经济效益。
1 多旋翼无人机定义概述
我们常称无人飞行载具，为无人飞机系统，主要是利用无线电智能遥控设备，以及自带的控制程序装置，对于不载人的飞机进行操控。其中广义的无人机，包括狭义无人机以及航模。
多旋翼飞行器，主要由动力系统、主体、控制系统组成，动力系统包括电机、动力、电子调速器、桨;主体部分包括机架、脚架、云台;控制系统包括由遥控接收器、遥控组成的手动控制;地面站，以及由主控、GPS、IMU、电子陀螺、LED显示屏组成的飞行控制器。其中四旋翼，是一种4输入6输出的欠驱动系统;通过PID、，鲁棒、模糊、非线性、自适应神经网络控制。近年来，对于系统的控制功能的研究趋势，为大荷载、自主飞行、智能传感器技术、自主控制技术、多机编队协同控制技术、微小型化等方向。其中一些关键技术为，数学模型的建立、能源供给系统、飞行控制算法、自主导航智能飞行。
2 控制系统改进发展阶段
多旋翼无人飞行器的控制系统，最初是由惯性导航系统，借助了微机电系统技术，形成了EMES惯性导航系统;经过对于EMES去噪声的研究，有效的降低了其传感器数据噪音的问题，最后经过等速度单片机、非线性系统结构的研究、应用，最终在2005年，制作出了性能相对稳定的多旋翼无人机自动控制飞行器。对其飞行器的评价，可从安全性、负载、灵活性、维护、扩展性、稳定性几方面要素进行分析。具有体积小、重量轻、噪音小、隐蔽性强、多空间平台使用、垂直起降，以及飞行高度不高、机动强、执行任务能力强的特点;在结构方面，不仅安全性高、易于拆卸维护、螺旋桨小、成本低、灵活控制的特点。
3 技术原理
系统组成
无人多旋翼任务系统，总体技术方案框图如图1所示;如图所示，无人多旋翼任务系统，由无人机、地面工作站构成。无人机，由多旋翼无人机、任务载荷组成;地面工作站，由数据链通信单元、工业控制电脑、飞行控制摇杆等组成。
系统技术原理
多旋翼无人机，通过对于螺旋桨微调的推力，实现稳定的飞行姿态控制、维持。经过上述，对于多旋翼无人机、常规直升机、固定翼飞机的对比，可以明显的看出，多旋翼无人机，在任务飞行方面，具有多能量的优势，从而更好的执行完成飞行任务，改善了飞行姿态维持，消耗大量能量的缺陷，从而更好的保证了其能量利用率，直接产生续航时间、载荷运输性能的提升;在结构方面，做了大量的简化，省去了传动机构，使其运行噪音、故障概率、维护成本大大的降低。
无人机，与地面工作站之间的通信，通过设备数据链实现连接，起到通信中介的作用，同好也是无人机、地面工作站之间，实现地空信息交换的重要桥梁环节。以往无人机，对于地空信息的转换连接，只是普通的点对点通信，收到信号传输距离的影响，性能发挥受到严重的影响，只能实现一些简单遥控数据信号的传输。
但是本项目，对于无人多旋翼任务系统的研究，是通过数据链协议MAVLink的研究后，将其合理的嵌入到控制核心、地面数据链的ARM平台中，有效的改善了以往低空信息传输环节存在的问题，将其遥测、遥信、遥控、遥调、遥视这五遥很好的进行了统一，保证了通信之间的无障碍，从根本上解决了无人机和地面工作站的数据通信问题。其中涉及到的.五遥;其中遥测，是指对于远方的电压、电流、功率、压力、温度等模拟量进行测量;其中遥信，是指对于远方的电气开关、设备，以及机械设备的工作、运行等状态进行监视;遥控，是指对于远方电气设备、电气机械化装置工作状态的控制、保护;遥调，是指对于远方所控设备的工作参数、标准流程等进行设定、调整;遥视，是指对于远方设备的安全运行状态的监视、记录。
传统的无人机，在飞行时需要通过人工对于遥控器的操作，对其飞行姿态进行的控制，体现出其自动程序的不完善，功能单调等缺陷。但是本项目对于无人机的研究，在地面工作站，通过飞行任务规划软件的配套，有效的改善了以往功能单一的缺点，直接增加了其功能性。其中飞行任务规划软件，具备GoogleMap高速API接口，实现对于无人机飞行航线，在三维地图上的简易规划，同时也能对其航线进行启动，使其实现自动巡航、执行飞行任务、返航等操作。
4 技术关键点及创新点
技术关键点：
地空信息的的数据通信。
先进智能装备数据链协议MAVLink的应用，能够对其所有数据进行有效的整合，并全部归纳在数据链路中，整合五遥操作，有效的降低了多种通信制式、通信模块存在等方面的问题，提高了通信效率，保证了通讯功能得以有效发挥。
解决飞行姿态操控问题
嵌入式操作系统，在ARM处理器平台上的应用，加上陀螺仪等传感器、卡尔曼滤波等先进算法，从而更好的保证了控制系统的功能增加，除此之外，不仅实现了无人操作飞行，在飞行操纵方面，也有效的降低了能耗，增加了能量利用率。
在工业控制领域应用的扩展
本项目以同一载具+多种载荷的建设、研究思路，针对于型号相同的多旋翼飞行器，设计一样的数据、电气、机械接口的任务载荷，实现快速更换载荷，使其飞行任务之间，能够良好、稳定的切换、衔接，保证该系统的实用性，同时也减少了任务执行的成本。
增强地面工作站功能
通过C/S架构、C#语言、.net平台、三维GoogleMap、SQL数据库，以及地面任务规划软件、分析数据分析软件，从而更好的增强地面工作站的功能，以及自动化、智能化的程度,更好的为用户操作，带来更多的便利。
项目的技术创新性
在无人机、地面站，在植入数据链MAVLink的同时，加强整体系统功能的改进，有效的实现了五遥的综合统一。
卡尔曼滤波、四元数算法，加上嵌入式ARM平台，对其飞行姿态实现有效控制。
同一载具+多种载荷思路的研究，实现了无人机，对任务执行模式的有效转换。
同时地面任务规划软件、分析数据分析软件的应用，提高了系统的控制功能，以及系统智能化程度。
5 总结
综上所述，通过对于无人多旋翼任务系统的分析，发现我国针对于此方面的研究，仍存在很多不完善的地方，该项目通过C/S架构、C#语言、先进智能装备数据链、分析数据分析软件等，照比以往的无人机飞行器，在系统功能改进方面，实现了遥测、遥信、遥控、遥调、遥视的统一;在任务执行模式方面，实现了灵活转换;在飞行姿态方面，实现了智能操控;是在已有多旋翼飞控技术的基础上，有效的规避了其以往的缺陷，同时自主飞行控制软件编程，这种飞控任务的提供，有效的实现了飞行中，自主导航智能飞行。
研究自动驾驶的目的和意义论文
节约人力成本！！但是成本还是很高！
75岁的曹德旺这几年在计划一件事——出资100亿元，设立一所新大学。
他主动向福建省委省政府提出办学这事，领导们都很支持，也召开了好几次会议，就专门讨论怎么办学的事情。
曹德旺是福耀玻璃的董事长，他深刻感受着目前中国制造业人才困境的切肤之痛。
制造业企业高级管理人才断档、培养制造业人才的学科与产业需求脱节、德国教育模式的启发......都是促使曹德旺下决心一定要办好这所大学的原因。
在他看来，当下国内大学培养人才的模式偏标准化，且存在重虚拟经济、轻实体经济的倾向，同时一些培养制造业人才的学科跟不上市场需求和产业发展要求，制造业真正需要的高端人才没有地方培养。
就像一个缩影，自动驾驶赛道也处于类似境地。
作为 汽车 产业转型的核心要素之一，自动驾驶创业热潮起起伏伏已持续多年，全球众多车企、 科技 公司和初创公司都在下场追捧，饥渴的投资者们就像嗅到血腥味的鲨鱼，攘往熙来。
然而，这个行业一直以来都面临着如何招到合适人才的老大难问题。
一个典型的场景是，当企业终于找到合适的算法工程师时，却发现这位候选人手里拿着七八张offer，一家比一家工资高。
缺口最大的算法类岗位，更是浮躁到了令人害怕的程度，“你出钱高，我就会比你出得更高。候选人也是，今年要30万，明年要60万，后年就会要90万、120万”。为了留住合适的候选人，猎头们想尽了招数，甚至接起了“代管宠物”的业务。
现状也令不少企业感到头疼，美团就是其中之一。据一位接近美团高层的人士表示， 因国内自动驾驶人才性价比堪忧，美团或将在硅谷设立自动驾驶研究中心，以相对更低的成本在美国招揽自动驾驶研发人才 。
如果仔细观察供需情况会发现， 自动驾驶“人才荒”是结构性的，是“质”与“量”的双重缺位 。
一方面，当下自动驾驶行业热闹依旧，不断有圈内高管离职创业、大厂跨界押宝、车企重金转型，研发岗位缺口随之扩大。
据预测，到2025年， 汽车 行业对智能网联 汽车 人才的需求量将达到万人，其中又以智能驾驶领域的人才缺口最大，预计将达到5万人。
另一方面，目前业界所需的很多新增岗位此前鲜少有传统车企涉猎，而各大高校对自动驾驶人才的培养又有些滞后。
以一般的自动驾驶感知算法架构师为例，该岗位除了要求候选人熟悉自动驾驶常见系统架构，还要求熟悉深度学习等主流感知技术，同时有参与过车规功能上车量产工作的优先。
自动驾驶行业猎头熊颖仪告诉新智驾，通常的一个自动驾驶L4级的创业公司，团队规模在300-500人，其中研发占70-80%。
“就算法岗而言，大多数公司缺的都是‘具有全栈能力的算法工程师’。会训模型的算法工程师很多，会软件开发的也很多，但是熟练使用C++编程的算法工程师并不多。”
也就是说，从事这类工作的人才，既要有软件开发技能、掌握多种程序设计语言，也要有对 汽车 新旧硬件的充分理解， 其胜任难度和要求均远超从前 。
在智能驾驶行业发展初期，这类人才多只能从公司内部转岗或者跨行业 社会 招聘而来。
但随着行业发展越来越成熟，社招将多集中在行业内的成熟人才，这类成熟人才换工作不影响智能网联 汽车 既有的人才存量，因此未来的智能网联 汽车 的新增人才可能将主要来自于校招。
而这又涉及到另一个问题——校招人才从何而来。
据了解， 高校为自动驾驶行业培养人才方面，助力不多 。
清华大学计算机系教授、人工智能专家邓志东告诉新智驾，目前国内高校主要是通过参加自动驾驶相关科研项目来培养自动驾驶人才，以硕、博研究生为主，本科生、博士后相对较少。
他认为，当下的自动驾驶人才大多来自于计算机系、自动化系、电子系、车辆工程等学科专业，这种人才培养模式无法满足 社会 上普遍存在的自动驾驶用人荒，也不能取得最佳的人才培养效果。
“有必要设立独立的自动驾驶专业，因为培养自动驾驶人才所需的教学大纲、课程体系、师资、教学实习实验设备、产业环境等都与现有专业不同，需要重新组织才能满足专业建设的要求。”
自动驾驶专家、武汉理工大学副教授杨胜兵对新智驾直言， 那种旧瓶装新酒、只是改变了专业名称的换门头做法，三、五年后就被市场判断出来了，到时候就是害人害己害 社会 。
这不是杨胜兵的一家之言。
邓志东也同样希望自动驾驶能成为高校中的一门新学科，特别是创设为一门本科专业或成为一级学科。 如果可以，最好就隶属于自动驾驶学院，“因为将其归属于人工智能学院、计算机学院或车辆工程学院，都不完整” 。
事实上，究竟是设立自动驾驶研究中心、实验室，还是单独设立“自动驾驶学院”，这会给高校在重视与投入程度、学科课程体系的构建、师资配备、教材建设和生源等方面，带来很大的不同。
自动驾驶技术的研发主要起源于移动机器人技术的研究与拓展，因此国内外移动机器人的研发强校，同时也是自动驾驶研发与人才培养的策源地。
除了计算机、自动化，自动驾驶技术也与车辆工程等学科专业高度相关。
而作为前沿新兴技术，自动驾驶迄今未有本科专业与一级学科，所以近期高校设立的自动驾驶班或无人驾驶研究中心，大多挂在不同的学院下，研究的方向和重点也有所不同。
同时目前机械类、电子信息类、自动化类等各专业都有面向智能驾驶领域开设相关课程， 类别繁芜，又容易造成资源重复和浪费，一个高校内重复设立两门相似的专业或课程的情况并不少见 。
比如姚丹亚是清华大学自动化系的教授，他在做课程设计时，曾面向全校研究生开过一门课叫《智能交通概论》，巧合的是，同时期清华大学交通工程专业也开设了这一课程。
最开始也有不少土木、计算机等专业的学生选修姚丹亚的这门课。
但姚丹亚发现，诸如交通工程专业的学生选修他的《智能交通概论》，是希望补足控制、编程方面的知识，但这类知识自动化系的学生其实早有学习，因此他这门课的教学重点是在交通、 汽车 领域，而这方面，交通工程专业的学生又已掌握了不少。
“很难满足不同学生的需求，”姚丹亚指出。
“任何一个学院和学科，都不能满足无人车这种跨学科领域研究项目的人才需求，” 北京联合大学副校长、智能车国家重大计划项目负责人鲍泓也曾在接受媒体采访时表示，光由自动化学院研究机器人只能侧重自动控制，机电学院只会研究机器人关节和机械装置，而这些都只是智能车研究中很小的一部分。
因此， 在智能驾驶人才培养方面，将各相关专业融合教学成了趋势之一 。
在这方面，国内早有高校尝试，只是并不以“自动驾驶学院”的名目单独创立。
比如在2016年，北京联合大学就在全国成立了首个机器人学院，由院士李德毅担任院长，而无人车属于轮式机器人，成为专业的重点研究方向。
但如果现在要想将自动驾驶设立为一门独立的本科专业，抑或设为一级学科，其实都面临着师资、课程培训体系搭建、产业环境需求等一系列问题。
深蓝学院的教研负责人赵松就对新智驾表示，自动驾驶作为一个综合性的学科， 高校目前并没有足够的师资来支撑自动驾驶成为一门独立的专业 。
“比如现在有不少学校都设立了AI专业，但结果还是因为缺乏师资，形成不了系统化的培养体系。”
赵松认为，自动驾驶更偏工程化，高校师资如果没有在这个行业的工作精力，培养出来的学生依然满足不了企业需求。
除此之外，开设一门新独立学科或一级学科，通常需要国家层面的教育主管部门进行顶层设计，其前提是必须从“四个面向”的高度说明，中国大规模自动驾驶人才的培养不仅意义重大深远，而且行业对人才有着持续性的市场需求，这使得实际操作起来环节很多，过程十分复杂。
不过为了培养复合型人才，在2021年初，教育部新增了国内的第14个学科门类——交叉学科，下设“集成电路科学与工程”、“国家安全学”一级学科，经过申请备案，也有不少高校被允许自设二级学科和交叉学科。
随之而来的问题则是，“ 自动驾驶”学科究竟该隶属什么学院，由谁来主导成立 。
在《无人驾驶 汽车 概论》一书中，北京理工大学的陈慧岩等教授提出了一个重要概念，即智能 汽车 的一体化设计。
陈慧岩等人认为，作为先进 科技 集成，智能 汽车 同样要面对传统 汽车 的美学造型设计、整车结构设计问题，产品既要美观、实用，还要能满足商业化成本控制需求。因此，从内部软硬件控制系统到外部车身设计，都需要进行一体化考虑。
在邓志东看来，未来的自动驾驶车辆正向设计，虽然仍离不了信息化 汽车 平台的支撑，但由计算机专业的思维来主导，或更有利于自动驾驶技术与产业的发展。
目前对自动辅助驾驶和自动驾驶的研发，大多是利用新能源 汽车 或电动 汽车 全线控平台进行构建，同时传统燃油车与电动 汽车 均有高度市场化的产业支撑。
因此相对来说，环境感知、自主定位定姿、行为预测、决策、规划与控制，则是自动驾驶落地应用与大规模商业化进程中必须着力突破的焦点和难点。
邓志东从这个角度来分析， 认为人工智能与计算机视觉才是自动驾驶人才培养体系的核心和重点，应该也必须主要由它们来主导自动驾驶的教学体系设计与人才培养。
元戎启行副总裁刘轩则认为，和自动驾驶最接近的专业，应该是机器人专业，所以应该以设计机器人的思路去主导设计无人车，“目前国际上做得比较好的公司里的CTO或创始人们，基本都是机器人相关背景出身的”。
而考虑到由此产生的各个学院的话语权争夺问题，姚丹亚则直接否定，称 “（设立独立的自动驾驶学科）这事搞不成” 。
除此之外，刘轩还表示，除非高校的课程能与业界保持与时俱进，否则专门开设一门自动驾驶学科的课程设置难度会非常大。
一方面，自动驾驶技术的迭代需要海量数据，而高校只能用有限的开源数据，因此相比于业界，高校在理解自动驾驶技术方面就困难得多。
另一方面，业内也有很多前沿的技术并未公开披露或者发表为论文，知识产权掌握在私企中，企业愿不愿意拿出来分享、谁来教课，也是一个很大的问题。
事实上，从专业教学大纲、课程体系、师资、设备等方面搭建一门完整的独立学科，往往需要至少5-10年的周期。
远水难解近渴。
因此在目前企业内部的人才培养模式上，其实不少企业已经“被逼着”先形成了 “专项培训”、“老带新”，以及“在岗学习”三位一体的组合，效果初现。
刘轩告诉新智驾，对于计算机专业以及对自动驾驶涉猎不深的应届生，通过“老带新”和“以战代练”的方式，基本上入职半年就可以做出不错的项目成果。
因此在他看来，在校期间，这些学生专门去学自动驾驶课程的必要性不大，因为业内自动驾驶技术迭代非常快，“在学校学的，毕业后可能就用不上了，校内学生最好还是培养基础能力，比如机器学习算法、写代码能力、软件工程能力”。
L4级自动驾驶公司酷哇的HDR张树丽则表示，与其设立单独的自动驾驶学科，高校更应该多增加和企业的合作，培养学生的实践落地能力，“以战代练，是培养人的很好方式，酷哇比较崇尚”。
国内高校对无人车的研究其实很早。
和很多前沿技术一样，国内开始对无人驾驶车辆的研究也是起于军事需求。
“八五”期间，南京理工大学、清华大学等高校承担了一项名为“地面军用机器人“的项目，联合研制出了国内第一辆具有自主识别功能的ATB一1无人驾驶车辆。
随后，国内高校开始零星以课题组的形式对无人驾驶技术进行研究， 目前国内“科班”出身的自动驾驶人才，也大多由这些研究型大学产出 。
比如中国工程院院士郑南宁在2001年末，就在西安交大组建了无人驾驶智能 汽车 课题组。
2002年，课题组的无人驾驶车“思源1号”正式诞生，2005年，课题组则开始试图让“思源1号”进行一次从西安到敦煌的长途无人驾驶之旅。
当时“思源1号”的长途之旅走得磕磕绊绊，大多数时候仍依赖人工驾驶，而彼时国内研究无人车领域的人确实是少之又少，只能说是初步在土壤中埋下了种子，远远谈不上自动驾驶人才培养体系。
真正让各高校刮起自动驾驶人才培养旋风的，是国内从2009年开始创办的中国智能车未来挑战赛。（雷峰网已策划了中国智能车未来挑战赛人物报道，点击链接阅读第一篇：《崔迪潇：无人驾驶、摇滚和半个西安人》）
2009年，第一届中国智能车未来挑战赛在西安举行，当时的测试场景相对比较简单，比如要求对交通信号、标志和标线进行识别等。
随着时间的推移，中国智能车未来挑战赛开始引入更真实更复杂的场景，逐渐让车辆在真实的乡村和城区道路上行驶，并且陆续增加雾天、信号屏蔽区等测试环境，从感知到规划决策再到控制，对参赛无人驾驶车辆的自主行驶能力要求不断提高。
举办十多年来，各大高校持续参赛，让一批参赛学生对自动驾驶萌生兴趣并走向业界成为中坚力量。
邓志东曾在2016年作为领队，带领清华大学的无人车“睿龙号”参加当时的智能车挑战赛。
他告诉新智驾，参加了智能车挑战赛的学生们，一般是去往百度、阿里、腾讯等巨头公司的比较多，主要从事自动驾驶高级技术岗，薪资水平相当可观，也有少数学生创业，部分初创企业已成长为中国自动驾驶细分赛道的头部企业。
邓志东认为， 与仅是以论文发表或是以PPT成果汇报为目的的科研不同，“以赛促研”的模式不仅能真刀真枪地解决问题，而且相应的技术研发也更加落地，因此培养的人才也更能满足企业的实际需要 。
元戎启行副总裁刘轩也表示，参加类似的智能车挑战赛能够让学生对行业有个基本的概念、产生兴趣，吸引人才进入这个行业。
也正是在2009年前后，国内高校对培养智能驾驶人才的动作频繁起来。
像2009年第一届中国智能车未来挑战赛的冠军湖南大学，就在参赛前夕的2008年7月，由来自计算机通信学院、机械工程与运载学院等学院的50多人，组成了无人驾驶车辆预研项目组。
清华大学的 汽车 安全与节能国家重点实验室，则是在2011年，开始将研究方向转向智能网联 汽车 与自动驾驶。
除此之外，还有各类名目不一的机器人实验中心、国内外高校、企业联合成立的无人驾驶研究中心、创新中心，都在这期间如雨后春笋般出现。
同时，近几年，随着发展智能网联产业上升到国家战略高度，高校、职业院校们也开始增设相关专业或者学院，比如清华大学的车辆与运载学院、北航交通学院的自动驾驶班、合肥工业大学的智能车辆工程专业等等。
不过，目前高校对智能驾驶人才的培养， 却是起个大早却赶了晚集，时至今日不管是“质”还是“量”都仍不能满足业界当下的需求 。
以中国智能车未来挑战赛为例，尽管它确实为方兴未艾的智能驾驶行业积累了技术和培养了人才，但随着越来越多的公司进行自动驾驶技术的商业化落地，对他们而言，候选人的参赛经验，在面试时，这时只能算是锦上添花的加分项。
企业也开始更谨慎地通过类似的赛事去考察对方的能力。
同时，自动驾驶技术步入落地阶段，曾经众多参赛选手自立门户一举创业的景象也已渐渐远去。
清华大学自动化系统工程研究所教授姚丹亚就认为，各种 汽车 挑战赛，多是起到激发学生兴趣的作用，“但对学生从事这个职业有多大作用，不太确定”。
再看当下各类的高校无人驾驶实验室或者研究中心，除了规模小无法满足行业需求外，也另有局限。
姚丹亚表示，高校实验室或者和企业合作的实验室目的各不同：
赵爽今年刚硕士毕业，进入了一家新能源 汽车 公司任ADAS算法工程师。
在他看来，由于论文导向，高校里的同学大多是在做推公式、调参的活儿，和企业做真实项目的需求脱节。
“企业做项目需要把所有的缺点都克服，不一定要用最好的设备，关键是要可靠和效率高，但发论文只需要抓住N次实验中的最好数据，为了论文的创新点，也会使用一些高端昂贵的设备。”
确实，在自动驾驶的研发过程中，企业更加注重于短期的落地实践与商业化应用，而高校则擅长较长远的前沿与关键核心技术的攻克。
邓志东认为，培养与产出高级自动驾驶人才是高校的主要使命之一，这可为合作企业所用。
因此，企业和高校之间，非常有必要合作成立自动驾驶实验室或者研究中心。
然而目前真正成功的合作案例不多。
究其原因，一方面是两者的评价体系与机制迥异，二是双方的特长不同，合作中需要扬长避短。
例如，由于高校研发团队通常很小，学生管理较自由，执行力与效率不如企业，因此企业并不适合以时间硬节点的形式要求高校完成一些工程性很强的开发任务。
另外考虑到核心技术的突破具有一定的失败风险，因此校企合作中也要有一定的宽容度。
而当下新增的专业比如智能车辆工程等，其实也存在着供需错配的问题。
像近年专面向智能网联 汽车 技术而全新开设的智能车辆工程专业，其课程体系仍然以机械类课程为主，对智能网联 汽车 技术的总体匹配程度相对不高。
此类专业对学生的培养方向，与其说是智能化，不如说更多是电动化，学生也多在 汽车 及零配件、机械/设备/重工、交通/运输/物流等领域就业。
而除了设立独立的自动驾驶学科这一选项，在培养产业应用型人才方面，研究型大学、应用型大学和技能型大学等不同种类院校能做的事其实并不少，比如参考德国的二元制教育、借鉴硅谷的“创业孵化器”“产学研培养”等模式， 探索 空间极大。
当然，现阶段为行业培养人才的事，应该仍靠校外做主力。
但在参加一些校外培训机构的课程时，L4级自动驾驶公司AutoX发言人提醒新智驾，如果候选人参与过一些比较复杂的项目，那么类似的校外培训经验有用。
不过如果只是参与了简单的落地项目，这种项目经验反而会导致候选人的技术积累比同龄人更慢更浅，求职过程中会比较困难。
“人才荒”——这不仅仅是自动驾驶一个领域的困境，而是已经成为整个制造业转型的桎梏。
如今，供给侧改革大潮滚滚而下，我们又再一次站在了 历史 的十字路口，除了资本、资源，人力资本也必须开始向新供给集中，新需求才可能被创造，从而挤压老产业的生存空间，从根本上消除产能过剩。
教育政策，也必须回到 社会 需求与 社会 现实中，才会有不断焕新的生命力。
参考资料：
《无人驾驶 汽车 概论》，作者：陈慧岩、熊光明、龚建伟，出版社：北京理工大学
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编者按：本文是百度Apollo一名自动驾驶工程师对自动驾驶的一篇见解文章。文章先讲解了自动驾驶的发展意义；然后从我 在那儿 ？周围有什么？接下来会发生什么？我该怎么做？等方面展开讲解自动驾驶技术；最后以极客邦和百度Apollo联合发布的自动驾驶工程师技能图为例，说明了如何帮助非专业自动驾驶领域的工程师转行和进入该领域。
2018年12月5日，Google旗下的Waymo推出自动驾驶首个用于服务乘客的商业叫车服务——Waymo One，该服务在美国凤凰城及其钱德勒、坦佩、梅萨和吉尔伯特4个郊区24小时运行。乘客只需通过APP呼叫无人车，选定上下车地点，然后通过自动驾驶系统就可以方便地前往任何地方。车上没有驾驶员，只有一块HMI（人机交互界面）来告知乘客目前车辆的状态、周围情况以及后续路线。
从Google的自动驾驶项目开始再到如今的Waymo，其自动驾驶技术在10年间取得了不小进步。Waymo测试车累计公路行驶距离已达1000万英里，遍及美国25个城市，还有着100亿英里的模拟行驶数据。而这些驾驶数据配合人工智能技术将无人驾驶带到了我们身边。
同样，在北京的海淀公园18年也被改造成了全球首个AI公园，11月1号正式对外开放。在这整个智能化公园中，最引人瞩目的就是阿波龙自动驾驶小巴。这款迷你小巴每辆可搭载6-7人，没有驾驶座也没有方向盘，等乘客落座系好安全带，阿波龙就会自动关上车门妥妥地起步。在行驶过程中，拐弯和掉头之前会主动降速，遇到前方有行人或障碍物，也会主动减速避让或者停车。
这些都是人类见证 历史 的伟大时刻，也是迈向未来生活的开始，标志着一个新的时代正在悄然来临。
普通 汽车 终将退出 历史 舞台，可能就在不久的将来， 汽车 即将成为我们可以放心托付自己生命的第一代自主式机器人。在历经了数十年不断失败的尝试后，借助速度更快的电脑、更可靠的传感器技术以及基于深度学习的新一代人工智能软件， 汽车 可以获得与人类相似的能力，在无法预测的环境中自主安全地驾驶。
为什么我们需要关注自动驾驶？ 不仅仅是因为这项具有伟大影响力的技术能够替代司机提升交通出行的效率和安全性；更重要的是自动驾驶会改变人类的生活方式，让人们重新享受出行的乐趣。
当前，我们的 汽车 是非智能的，其标准的四个轮子、一个机身和一个发动机的配置近100年来没有了本质性的改进，而世界上其它产业的根基你都发生着根本性的变化。 而得益于机器人技术和人工智能技术在近期取得的成就，平凡普通的 汽车 也即将进化成自动化移动机器人。 目前， 汽车 的便利在一个世纪中不断给我们带来了自由、快捷，同时也带了新的工作机会和社交机会。商业贸易也因此变得前所未有的方便。
但是，在获得移动便捷性的同时人们也付出了极高的代价。每年全球交通事故死伤人数近100万，中国每年伤亡20万人左右；人类驾驶的 汽车 也带了城市的交通拥堵和空气恶化。粗略估计，全球有十亿由人类驾驶的 汽车 在陆地上漫游，对 汽车 的依赖已经不可能减少，只会越来越多， 汽车 是我们现代生活不可缺少的一部分。
事实上，解决 汽车 引发系列问题最好的方式就是让它们变得智能。 当AI接管人类驾驶员时，无人 汽车 将给世界数十亿人提供一种更安全、更简洁甚至是更方便的出行模式。在理想的未来，我们的街道和高速路上会充满成群的、分布紧密的无人驾驶 汽车 ，想鱼群一样，这些无人驾驶 汽车 会展现出惊人的防冲撞能力，在充满行人的街道上机智而快速地穿行，在漫长而空旷的高速路上以最经济的消耗方式灵活停靠。有些车会携带一辆名乘客，有些车完全没有乘客，因为它们可能要去接送外卖或快递。而坐在车里的人们，也讲有完全自由时间和私密的空间进行任何事情，比如购物、看电影和孩子享受亲子时光。
自动驾驶技术从人们开始尝试到现在其实已经经历了近50年的 历史 ，从上世纪70年代就有国外机构和大学开始研究自动驾驶技术。
美国国防高级研究计划署（DARPA） 在1984年研制出自主地面陆军战车项目，可以说是真正自动驾驶技术的开端。当时的技术还比较落后，只能通过固定规划路线在动态障碍物的情况下达到目的地。到了2004年，DARPA接连举办了3届无人驾驶挑战赛，可以说真正拉开了现代自动驾驶的序幕，其中CMU（卡内基梅隆大学）、MIT（麻省理工学院）、Stanford（斯坦福大学）等著名高校接连着力研发自动驾驶技术，将自动驾驶的发展推向高潮。
而产业界， 最早在2009年Google成立X事业部开始了自动驾驶技术的研发，紧接着 科技 公司、传统车企都纷纷加入自动驾驶这场技术竞赛中，不甘落后。 中国当然也是其中重要的一员 ，无数技术精英、专家回国参与自动驾驶研发，百度、华为、腾讯、阿里等大公司花重金投入其中，每年招揽大批人才，高校的生源供不应求，薪资也水涨船高。
2013年，美国机动工程师协会（SAE）给出了车辆自动化的标准，分别是L0~L5。不同的Level所实现的自动驾驶能力时逐层增加的。对应的中文翻译可以参见表格：
目前，自动驾驶技术发展中， 科技 类公司主要寻求从L4级别自动驾驶入手，一步将智能化完成到一个非常高的程度；而大部分传统车企目前主要是从L3级别入手，从高级辅助驾驶开始逐渐往全自动方向渗透。这两种发展思路也是充分提现了目前各自的优势，但大家的终极目标都是希望实现L5的全自动驾驶状态。
下面，我们以Google的无人车为例，简单介绍L4级别自动驾驶技术是如何构成的。 Google时最早开始研发自动驾驶的公司，拥有最丰富的技术积累和最强的研发人员。但是无人驾驶系统的复杂性是远超人们想象的，经过近10年的研究，目前也仅仅是试验性的推出了无人驾驶体验服务。无人驾驶系统主要由三部分组成：算法端、车端和云端。其中算法端包括传感器、感知和决策等智能关键步骤的算法；车端包括机器人操作系统、各种计算硬件和车辆底盘硬件等；云端包括数据挖掘、仿真模拟、高精地图以及深度学习训练等等。
通过这一套系统我们能够解决无人车的四个关键问题：我在哪？我周围有什么？接下来会发生什么？我应该怎么做？
定位问题是无人车首先要解决的问题，只有明白自身的位置才能最优的开往目的地。 定位需要依靠一种称为高精地图的技术，该技术会将无人车要走的所有静态环境进行描述，包括车道线、行人斑马线、标志牌等等。这些静态信息可以提供交通信号的关键信息，也会作为定位方案的锚定物对自身的位置进行校准，比如通过摄像头看到距离左边标志牌的距离是，那么在地图中知道了标志牌的坐标也就知道了自身车辆的坐标。同时，还会依靠GPS/IMU等全局设备来定位自身位置，不过这可比我们目前智能手机里的GPS精度要求高很多，通过差分融合技术可以达到厘米级精度。
有了定位后，无人车的感知系统将通过传感器和人工智能算法将周围的障碍物位置、大小、状态、类别等标识出来。 目前主流L4级别的传感器包括GPS/IMU、LIDAR、Camera、Radar等，LIDAR、Camera和Radar都是用于感知周围障碍物的主要传感器，分别在不同环境下能够有不同的优势。这些信息犹如人类驾驶员的眼睛一样看到周围动态环境物体，并将其识别出来，而无人车会利用自己多传感器和计算效率达到远超人类的水平，比如精准识别车辆后方任何物体、同时关注左右两边的车辆状态，在黑暗状态时可以通过激光雷达精准识别。
无人车知道周围动态物体后，还需要能够尽可能的预测这些物体的走向，包括行为预测和速度预测。 例如这个车是要左转还是直行，这辆车会不会闯红灯等等，汇入车流时速度是多少。这些问题都将决定我们无人车后续应该怎么走，如何避免碰撞发生危险。当然由于人的主观意志具有很多不确定性，在人类司机和自动驾驶司机混合的道路上，人工智能程序还需要学习人类的行为习惯和约定俗成的礼让方式，这些都大大增加了无人车的难度。
最后一步就是根据上述信息综合来选择一条最适合无人车的道路，如同人类的大脑一样对车辆最终的行为负责，选择最合适的方式达到目的地。 这需要考虑行车的体感、安全和快捷等因素，通过最优化算法、搜索算法、蒙特卡洛树采样等多种算法来得到未来的驾驶行为，也有通过模仿优秀老司机的驾驶行为等方式来提升驾驶性能等等。
上述四个问题表面上仅仅是车辆端的问题，但是其背后的技术栈是异常庞大复杂的，这些人工智能技术会用到云端的仿真系统、模型训练系统等等。 要做好其中任何步骤都是学术界长期以来不断积累而得，也是需要工程能力非常强大的工程师才能实现的高效算法。无人驾驶作为人工智能的一个重大应用方向，不是某一项单一的技术可以实现的，它是一个目前人类技术巅峰的一个整合创新。需要有算法上的创新、系统上的融合以及云平台的支持。那如此复杂的技术我们应该如何入门，如何进入这个领域？
自动驾驶技术的发展目前最大的瓶颈不是传感器的昂贵、不是产业发展不完善更不是公司投入不足，而是研发人才的缺乏。 目前我国 汽车 从业人员达到360万，但其中技术人才不到50万，占比不到15%。这其中虽然很难明确界定自动驾驶人才有多少，但是可以想见肯定不多。而且从自动驾驶专业人才年薪动辄几百万上千万，就可以知道人才有多紧缺。
我们需要更多的工程师和科学家进入这一领域，将现有的技术进行整合落地。但是如何帮助开发者们进入这一新兴领域成了业界非常关注的事情，我们就以极客邦和百度Apollo联合发布的自动驾驶工程师技能图为例，来说明如何帮助非专业自动驾驶领域的工程转行和进入该领域。先来看看这一份技能图谱：
一个新的技术领域往往建立在当前成熟技术的基础之上，而自动驾驶需要的技能种类繁多，我们需要首先全面了解整体技术，再选择感兴趣的方向进行深入挖掘。 从这份技能图谱可以看到包括两大主要模块，首先是基础层， 就是Apollo开发会用到的共性的语言和编程方式； 其次是自动驾驶技术层 ，既包括感知、决策规划、智能控制、End-to-End等自动驾驶核心能力，也包括硬件，比如GPS、雷达、传感器、车辆相关的知识和技能。
自动驾驶可以解决交通拥堵，可以解放司机的工作。提高社会运行效率，是大势所趋。
研究传播机制的意义和价值论文
新闻传播专业论文如何定题目
首先看是什么专业的题目
其次根据专业和教授的口味来定
题目尽可能不要大众化
（一）选题
毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。
（二）查阅资料、列出论文提纲
题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。
（三）完成初稿
根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。
（四）定稿
初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。
以下题目仅供参考：
1. 试论大众传播受众权利的保护
2. 试论“媒介殖民主义”
3. 我们为什么喜欢上网
4. 浅论网络传播环境净化策略
5. 大众传播受众价值的再认识
6. 民营网吧生存状况思考
7. 试论网络时代的贫富差距
8. 试论互联网络中的舆论引导
9. 我国大众传播受众权益保障状况及思考
10. 由我国大众传播现状引发对“社会责任理论”的再认识
11. 受众行为对大众传播的作用
12. 我国大众传播内容与社会道德教化的冲突及思考
13. 试论网络传播环境对人格形成的影响
14. 论我国大众传播工作者的素质
15. 试论网络媒体、传统媒体并存状况下大众传播效果
16. 从蔡智恒网上小说看网络小说
17. 从《人生》和《平凡的世界》看路遥
18. 《延安文艺座谈会上的讲话》对中国当代文学的影响
19. 试论余华的《活着》
20. 试论余华的《许三观卖血记》
21. 大众传媒与“少年作家”诞生与生长
22. 试论小说与其改编的电视剧间的互动关系
23. 试论受众对传媒的需求
24. 试析信息不对称的后果
25. 试论手机对传统传播理论的颠覆
26. 试析我国大众传播受众权益的保障状况
27. 试论传播媒介发展对民族文化的影响
28. 媒介为我们营造了什么样的世界
29. 职业记者的危机——互联网络、手机对记者职业的影响
30. 大众传媒在构建和谐社会中的作用
31. 试析“易中天现象”
32. 浅析央视10频道“百家讲坛”的选题策略
33. 试论新闻的经济监督职能
34. 试论新闻的法制监督职能
35. 中国现代作家作品研究（具体的作家作品同学们可根据自己的情况自定）
36. 美学与新闻（具体题目同学自定）
37. 美学研究（具体题目自定）
38. 文艺理论研究（具体题目自定）
39. 从“富士康”事件谈新闻工作者的素质
40. 试论在权力和资本影响下的新闻现状
41. 从新闻的内容谈新闻美
42. 从新闻的形式谈新闻美
二
1. 论舆论监督与司法公正的平衡
2. 新闻传播中保障知情权与隐私权保护的平衡
3. 新闻侵权诉讼的应诉对策研究
4. 新闻侵权诉讼的防范与对策研究
5. “新闻审判”的中西比较
6. 论新闻侵权案审判中“公共利益”原则的适用
7. 对舆论监督引发新闻侵权纠纷的实质分析
8. 论信息公开制度对新闻采访权的保障作用
9. 论新闻媒体对保障公民知情权的作用
10. 试论新闻侵权的法律责任
11. 论报道自由、评论自由与“新闻审判之界限
12. 论传播权利的保障和救济
13. 对电视法制节目未来走向的思考
14. 如何克服电视法制节目的负面效应
15. 虚假广告的治理与媒体的责任
16. 电视名牌栏目的广告效应分析
17. 虚假广告治理的对策研究
18. 电视法制栏目的个案分析（选择某一法制栏目，如“拍案说法”或“今日说法”，进行分析）
19. 论“新闻审判”产生的根源
20. 论“新闻的真实”与“法律的真实”
21. 对新闻侵权案件审理中存在的若干问题的思考
22. 论表达自由的限制
23. 论保障知情权与表达自由的实现
24. 论法制新闻报道的价值选择
25. 完善信息公开制度对新闻法治的价值
26. 论表达自由与名誉权保护的平衡
27. 论司法与传媒的良性互动
28. 论新闻记者的职业权利
29. 新闻自由的法律界限
30. 舆论监督中的法律问题研究
31. 论新闻媒体侵权的责任豁免
32. 宪法司法化与新闻自由权利的保障
33. 论新闻法制与党对新闻的领导
34. 政府官员的名誉权与舆论监督
35. 舆论监督中“公众人物”的名誉权问题
36. 对新闻侵害名誉权案件审判中存在的误区及其分析
37. 论舆论监督的法律界限
38. 论隐性采访的法律限制
39. 论广告传播对社会流行的影响
40. 广告对传统的性别偏见的固化作用
41. 对广告新闻化的思考
42. 盲目的偶像追捧与媒体的社会责任
43. 从传媒的影响力看“超级女声现象”
44. 从整合营销传播的视角看“超级女声现象”
45. “超女热”对文化的冲击及其分析——从“超级女声”到“梦想中国”
三
1. 报纸版面设计趋势分析
2. “厚报”的问题及解决措施
3. “厚报”的产生与发展
4. 中国电视娱乐节目的新崛起
5. 论大众传媒与和谐社会
6. 论报纸的形态及变化
7. 中英新闻标题比较
8. 论编辑思维
9. 对美国“新闻自由”的解析
10. 论新闻图片的作用
11. 论报纸头版的新功能
12. 论新闻标题的特点
13. 报纸新闻标题与网络新闻标题比较
14. 论报纸的新闻语言特色
15. 论传统报纸的走向
16. 论编辑的素质要求
17. 《重庆时报》的版面分析
18. 论新闻策划
19. 论报纸副刊的变化及作用
20. 报纸专栏分析
21. 论报纸评论的特点与作用
22. 论新闻编辑的创造性劳动
23. 论报纸编辑的隐性劳动
24. 论编辑的主体意识与受众意识
25. 论新闻编辑人才的培养
26. 论编辑处理与舆论传播导向
27. 网络新闻编辑的特点
28. 对新闻编辑学学科建设的思考
29. 论编辑的人文情怀
30. 论毛泽东的编辑思想
31. 都市报的“同质化”分析
32. 论新闻的世俗化
33. 对当前新闻教育的思考
34. 论网络媒体中编辑的角色变化
35. 新闻的“软化”现象思辨
36. 论媒介品牌的建立及注意的问题
37. 论传媒的影响力
38. 论传媒的公信力
39. 论传媒的涵化功能
40. 解读施拉姆的“受众信息选择公式”
41. 网络时代的新闻编辑思维
42. 论新闻编辑的境界
43. 论新闻编辑在文化传播中的作用
44. 论民生新闻报道现状
45. 论精确新闻报道
46. 论调查性新闻报道
47. 论媒介素养
48. 新闻评论现状分析
49. 论新闻编辑理念
50. 电视产业的困境解析
51. 报业生存现状分析
52. 论媒介产品走向媒介商品的变化
53. 论新媒体变革编辑方式
54. 论新媒体变革传播方式
55. 论新媒体变革传统媒体
56. 论传统媒体的数字化走向
57. 论传媒整合发展
58. 论网络新闻标题的特点
59. 论网络新闻编辑策划
60. 从美国成立新媒体部队看美国对信息自由流动的威胁
四
1. 简论新闻的意识形态性质
2. 新闻“真实”的本质探寻
3. 新闻语言特征论
4. 论新闻的党性和人民性的关系（即从“三个代表”的角度来讨论“新时期新闻”的特点）
5. 试论新闻与哲学的关系
6. 试论新闻与道德的关系
7. 试论新闻与文学的关系
8. （从生活中某一具体的新闻事件）试论新闻的社会作用
9. 新时期“新闻种类”的再认识
10. 重新认识新闻与生活的关系——针对目前新闻界存在的“等新闻”现象感言
11. 新闻风格论
12. 新闻的民族特点初探
13. 新闻与文学的关系
14. 现代中国新闻流派初探
15. 新闻美学的理性探讨和认知
16. 从“接受”的角度来谈新闻的写作
17. 新闻“阅读”的心理机制探寻
18. 从“普利策”奖看中西新闻意识的不同
19. 再论新闻批评的性质和任务
20. 关于新闻评论性质的再认识
21. 新闻中的美学规则
22. 新闻传播与民族文化的模铸
23. 可视性新闻与语言性新闻未来的展望
24. 如何正确地认识新闻的“工具”作用
25. 新闻价值论
26. 论大众传播中的个性风格
27. 论新闻自由与自由新闻 ——关于网络媒体现状的思考
28. 论新闻工作者的素质要求
29. 关于当今中国新闻理论研究的思考
30. 应当正确地开展新闻批评——关于中国新闻批评现状的思考
31. 论新闻中的人道主义精神
32. 关于新闻的经济价值的思考——从中国资讯业的繁荣看新闻价值的另一极
33. 新闻学与传播学现实关系的正确认知
34. 大众传播与中国经济发展的研究
35. 中西方传播理念之异同
36. 现代传播学论
37. 试论新闻的政治监督职能
38. 试论新闻的经济监督职能
39. 试论新闻的法制监督职能
40. 中国现代作家作品研究（具体的作家作品同学们可根据自己的情况自定）
41. 美学与新闻（具体题目同学自定）
42. 美学研究（具体题目自定）
43. 文艺理论研究（具体题目自定）
44. 从“富士康”事件谈新闻工作者的素质
45. 试论在权力和资本影响下的新闻现状
46. 从新闻的内容谈新闻美
47. 从新闻的形式谈新闻美
五
1. 传播效果浅论
2. 略论传播效果的提高
3. 传播效果评价
4. 博客管理初探
5. 中西采访技巧比较
6. 中西新闻价值观比较
7. 中西电视谈话节目比较
8. 中外电视新闻节目比较
9. 外国电视节目的借鉴与改进
10. 电视访谈节目主持人风格比较
11. 广告的文化策略
12. 电视广告的现状与发展
13. 中国电视广告20年概论
14. 广告创意论
15. 广告的理性诉求与感性诉求
16. 新闻写作的创意
17. 新闻采访中的心理焦虑
18. 新闻记者的社会责任感
19. 从突然公司事件看记者的社会责任感
20. 新闻出版“气功热”反思
21. 民生新闻与社会和谐
22. 浅论突发事件报道
23. 社会和谐与新闻人的社会责任感
24. 科学发展观与经济新闻
25. 科学发展观与新闻传播
26. 社会和谐与社会新闻
27. 新闻报道与社会和谐
28. 隐性采访浅论
29. 独家报道浅论
30. 都市报的现状与发展
31. 中外动漫产生比较
32. 动漫创新初探
33. 法制新闻中的隐性采访
34. 新闻采访中的新闻侵权行为
35. 批评报道与新闻侵权
36. 科学发展观与科技新闻报道
37. 科学发展观与社会新闻
38. 浅论网络传播
39. 网络传播与社会和谐
40. 短信传播浅论
41. 新闻媒体传播比较
您的新闻传播专业论文具体是什么题目呢
有什么要求呢
论文是需要多少字呢
开题报告 任务书 都搞定了不
你可以告诉我具体的排版格式要求，希望可以帮到你，祝写作过程顺利
1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。
2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）
3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。
4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。
主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。
5、论文正文：
（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。
〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：
a.提出-论点；
b.分析问题-论据和论证；
c.解决问题-论证与步骤；
d.结论。
6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。
中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：
（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。
（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
传播学概论第一章 传播学的研究对象与基本问题第一节 传播学的研究对象一,传播的定义Communication :通信,交流,会话,交往,沟通.传播:是人与人关系赖以成立和发展的机制.————美国社会学家库力 《社会组织》1909年传播的唯一手段是像(icon)的集合.————美国学者皮尔士《思想的法则》1911年传播三要素:信源,讯息,信宿.————传播学家施拉姆〈传播是怎样运行的〉传播在广义上指的是信息的传递.————传播学家阿耶尔〈什么是传播〉传播就是人们进行信息交流的一种活动.徐耀魁 1990传播是信息的双向流通过程.李彬1993美国传播学者丹斯(FrankDance)就在《人类传播功能》一书中对传播的定义作过统计,结果有126个各不相同的定义.中国古代关于传播的说法_ "传播",是一个古老的概念.在中国古代典籍中,与"传播"相近的词有"传","播","布","流","宣","扬"等.通常,"传"示纵横地传播,"播"示广泛地传播,"布"示伸展地传播,"流"示连续地传播,"宣"示庄重地传播, "扬"示宏大地传播(黄金贵,1994).《墨子·所染》:"此王君者所染当,故霸诸侯,功名传于后世."此义象为纵向传播; 《礼记·祭统》:"有善而弗知,不明也.知而弗传,不仁也."此义体为横向传播.《国语·晋语三》:"夫人美于中,必播于外".《文心雕龙·檄移》:"明白之文,或称露布,播诸视听也."其义象为广泛地宣传和散布. "传"与"播"合成为"传播"一词,大约最早见于〈〈北史·突厥传〉一书:"宜传播天下,咸使知闻."含义为长久而广泛地宣布,传扬.此义已与今义相近._一 传播的定义传播是人类通过符号和媒介交流信息以期发生相应变化的活动. 1.传播是人类的活动.人是传播的主体和轴心.人既是信息的传播者,又是信息的接受者;既是行为的施控者,又是行为的受控者;既是产生传播的原因,又是导致传播的结果. 2.传播是信息的交流.在信息传播过程中,传播者不是简单地输出信息,还应含有复杂的双向交流;3.传播离不开符号和媒介.媒介负载符号,符号负载信息.4.传播的目的是希望发生相应的变化.不论是传播信息还是接受信息,每一个参与活动的人,都是有意图,有目的和有自觉性的,有动机的.二 传播的特点_ 1,社会传播是一种信息共享活动. __2,社会传播是在一定的社会关系中进行的.又是一定社会关系的体现. _3,从传播的社会关系性而言,它又是一种双向的社会互动行为. _4,传播成立的重要前提之一.是传受双方必须要有共通的意义空间.广义上,共通的意义空间包括:人们大体一致或相近的生活经验和文化背景.(案例:山羊goat/buck领带与菊花电扇)5,传播是一种行为,也是一种过程,一个系统. _三 传播的作用沟通信息 传承文化协调关系 监视环境规范行为 生产意义(互动)特殊作用——麻醉心灵,消解烦闷等(乞讨技巧,马超事件与伊莎贝拉事件)总之,传播是人类生存的基本条件,是社会化不可或缺的因素,是构成群体社会的必备要素.四 传播与信息信息是物质的普遍属性,是一种客观存在的物质运动形式.信息既不定物质,也不定能量.它是事物之间相互联系,相互作用的状态描述.信息分为:非人类信息与人类信息.物理信息,生物信息,社会信息.我们讨论的信息是: 社会信息指物质载体,精神内容,是主客体的统一,符号与意义的统一.信息是物理载体和意义构成的统一整体.信息概念引入,是信息科学对传播学的重大贡献.传播的定义:社会信息的传递或社会信息系统的运行.五 传播学的研究对象1,传播学是研究人类信息传播活动的学科.2,研究传播,要研究人——研究人与人的关系以及他们所属集团,组织,和社会关系;研究他们怎样相互影响.3,传播学的研究对象应该是"传播过程".社会传播的系统性指由相互联系,相互制约的若干部分结合在一起,具有特定功能的有机整体.传播学通常把社会传播区分为自我传播,人际传播,群体传播,组织传播,大众传播,这五种传播系统,也称信息系统.重要概念传播是人类通过符号和媒介交流信息以期发生相应变化的活动.传播是指社会信息的传递或社会信息系统的运行.传播学是研究人类传播行为及其规律的科学.传播学是研究社会信息系统及其运行规律的科学.传播学是研究人类一切传播行为和传播过程及其规律的科学.是从传播的社会功能出发,以系统论,信息论,控制论为基础理论,以社会信息交流尤其是大众传播,人际传播为研究对象的一门交叉学科.
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无人驾驶汽车论文
现在很多品牌的汽车都可以实现自动驾驶，未来的汽车一定是无人驾驶的。特斯拉、宝马、奔驰等品牌的汽车已经能够实现无人驾驶，这主要依靠摄像头、传感器、gps定位系统和电子控制系统。许多汽车带着l2级自动驾驶离开工厂。在一些特殊情况下，汽车可以自动行驶，而无需车主控制汽车。还有很多车有自动泊车功能，类似于无人驾驶功能。停车时，车主只需换挡。现在也有很多公司涉足无人驾驶技术领域。随着工程师们突破一个又一个难关，无人驾驶的时代总有一天会到来。无人驾驶可以避免人为的不正确操作，响应速度和准确率都比人高，因此无人驾驶技术可以避免交通事故的发生概率。虽然目前的无人驾驶技术偶尔会引发事故，但随着科技的发展，无人驾驶技术也在不断进步。未来，无人驾驶技术肯定可以避免事故，甚至在关键时刻挽救车内成员的生命。
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 () 【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。
Nobody drive is a bad habit. So we shouldn't do this
大家肯定都知道，现代科技方便了我们的生活，汽车当然也是不容忽视的。120年前出现了第一辆以石油为燃料的汽车。从此，汽车便极大地方便了我们的生活。由于现代社会的快速发展，几乎每家都有了自己的爱车，据统计全国超过百分之六十的家庭拥有自己的汽车。出门就可看见许多辆汽车在公路上呼啸而过。汽车的出现给人类带来了许多的方便：自家驾车出去旅游，不用跟着旅游团东转西转，自己驾车想去哪里就去哪里。有了汽车，人类的生活方式和生活质量发生了极大的改变。然而，凡事都要一分为二的来看待，汽车的出现给人类的生存环境带来了一定的危害，汽车所排放的尾气给环境造成了污染，使我们的空气质量急剧下降。由于汽车数量急剧增多，也给人类带来了很多的麻烦。大量的汽车流量造成了交通阻塞，交通事故的频繁发生，有多少人丧命于此。虽然说汽车也是为了方便我们，可是地球上的可用资源也是有限的，每年有不计其数的汽车走出生产线，而这些汽车用了多少地球上的资源啊。有了汽车，全世界多个地方都在闹“能源危机”，人类还不就此收手，还要继续生产。就说说我们的小区吧，每天晚上大约7点多钟时，车位就已经满了，许多人买了汽车而没有地方停，这是多么可悲啊。所以，只要人类合理运用汽车，环保出行，我们的生活会变得更加美好！
长沙无人驾驶研究现状论文
(1)非结构化道路无人驾驶感知融合技术。目前，非结构化道路感知准确性和可靠性还无法满足矿山无人驾驶要求，亟待开展基于动态融合机制的车端多传感器感知方法、分布式边缘计算的路侧危险状态注意力感知方法、路车多源信息层次性主动融合感知方法研究，提高车端感知范围，解决矿山恶劣环境下卡车盲区不可检测问题，提高矿用卡车运输作业安全保障。(2)无人驾驶矿用卡车规模化运营智能调度技术。以露天矿山复杂场景下无人驾驶卡车规模化运营的智能调度技术为主攻方向，开展高精度和高可靠性路径规划和车辆控制技术，路权决策分配技术，无人驾驶卡车实时调度多目标优化模型及求解算法研究，高精度地图高效采集、制作、发布技术研究，实现无人驾驶矿用卡车的智能调度。
无人驾驶技术的发展与现状如下：
无人驾驶技术的发展
随着工程师们突破一个又一个难关，无人驾驶的时代总有一天会到来。无人驾驶可以避免人为的不正确操作，响应速度和准确率都比人高，因此无人驾驶技术可以避免交通事故的发生概率。
虽然目前的无人驾驶技术偶尔会引发事故，但随着科技的发展，无人驾驶技术也在不断进步。未来，无人驾驶技术肯定可以避免事故，甚至在关键时刻挽救车内成员的生命。
无人驾驶技术的现状
现在很多品牌的汽车都可以实现自动驾驶，未来的汽车一定是无人驾驶的。特斯拉、宝马、奔驰等品牌的汽车已经能够实现无人驾驶，这主要依靠摄像头、传感器、gps定位系统和电子控制系统。许多汽车带着12级自动驾驶离开工厂。
在一些特殊情况下，汽车可以自动行驶，而无需车主控制汽车。还有很多车有自动泊车功能，类似于无人驾驶功能。停车时，车主只需换挡。现在也有很多公司涉足无人驾驶技术领域。
无人驾驶
无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。第一辆能真正无人驾驶的汽车出现于1980年代。1984年，卡内基美隆大学推动Navlab计划与ALV计划。
可以的，因为现在无人驾驶发展的比较好，在未来的时候可能会代替一些人工驾驶的。
1、无人驾驶汽车快速发展
目前，全球的无人驾驶汽车行业发展态势较好，但还量产投入使用的地区较少。无人驾驶技术与5G通讯技术、新能源汽车的相关技术共同发展。国际领先机构嫌疑完成无人驾驶汽车的研发，进入试运行、调试阶段。国内大多数研发无人驾驶汽车的企业现在都处于试验阶段，即行业发展正处于起步阶段。
随着无人驾驶技术的不断成熟，以及政府政策的出台调整，预计无人驾驶汽车将优先运用于工业发展，再到商用领域，最后逐步发展至民用。预计在2035年前后，全球无人驾驶汽车将逐渐取代传统汽车，进入销量的爆发阶段。
2、无人驾驶技术进展较快
现阶段无人驾驶汽车的人工智能主要细分技术包括，计算机视觉与深度学习。同时以传感器以及高速芯片、GPU等为主的硬件发展也是无人驾驶领域研发的重要板块。无人驾驶是智能化的终极体现，集中运用了计算机、现代传感，信息融合、通信、人工智能及自动控制等及技术，是典型的高新技术综合体。随着无人驾驶技术的不断提高，无人驾驶汽车行业市场规模将会快速增长。
3、无人驾驶汽车客户意愿度仍待提高
目前消费者对无人驾驶汽车的购买与否大多持观望态度，主要因素在于无人驾驶汽车的技术成熟情况，能否真的突破驾驶安全问题成为消费者关注的核心问题。因此从车辆上市到消费者大量购买还会经过一段观望期。无人驾驶汽车需要提高消费者认知并建立消费者信心，才能促成消费者购买。
4、中国无人驾驶汽车行业市场规模迅速扩增
根据Statista数据显示，2015年到2019年我国无人驾驶汽车行业市场规模扩张迅速，2019年我国无人驾驶汽车市场规模达到亿元，2020年受疫情影响市场规模将有所下滑，前瞻估计为亿元。在Research And Markets的预测下，2021年全球无人驾驶汽车的市场规模将达273亿美元，2026年全球无人驾驶汽车市场规模将达到594亿美元，年复合增长率为。
虽然目前无人驾驶汽车产业化仍存在各种问题，但无人驾驶汽车实质上是建立在汽车主动安全技术、智能化技术逐步升级的基础上的，只要市场对这些技术有持续的需求，就能推动汽车向完全无人化演进。未来，人类交通系统或将发生翻天覆地的变化，无人驾驶技术现阶段的发展重点还是辅助驾驶，以提高人工驾驶的安全性，要真正实现完全无人驾驶商业化运行还需要人工智能技术的突破。
综上所述，无人驾驶汽车行业尚有较多的技术壁垒需要突破，但总体行业规模增速较快，前景广阔。
—— 以上数据参考前瞻产业研究院《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》