无人驾驶技巧及应用教程,无人驾驶技巧及应用教程***

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于无人驾驶技巧及应用教程的问题，于是小编就整理了3个相关介绍无人驾驶技巧及应用教程的解答，让我们一起看看吧。

1. 地铁无人驾驶技术相关政策？
2. 如果无人驾驶的车子遇到交警会被怎么处理？
3. 无人驾驶汽车中的SLAM指的是什么？

地铁无人驾驶技术相关政策？

根据《城市轨道交通全自动运行系统技术指南》，以轨道交通线路自动化运营程度定义了5个等级，从低至高依次为GoA0至GoA4。

GOA0：TOS（目视下行车模式）

GOA1：NTO（非自动列车运行）司机控制列车的启动和停车、车门的操作以及紧急情况或突然变更进路的处理。且在该模式下有自动列车防护ATP装置。

GOA2：STO（半自动列车运行）启停与区间运营都是自动控制的，部分需要司机确认列车启动，车门开关可人工或自动实现，紧急情况需要人工介入。

GOA3：DTO（有人值守下的自动化运行）无需司机，但是需要乘务员干预车门开关，甚至处理紧急情况。

如果无人驾驶的车子遇到交警会被怎么处理？

谢谢邀请。现在无人驾驶车辆还没有在正常路上行驶的。都是在封闭式的实验路段。先不说无人驾驶技术还没成熟，就算技术成熟了，无人驾驶车辆要正常上路行驶也要先立法。在没有出台相关法律前，国家也不会允许无人驾驶车辆进入正常道路。不然警察作为执法者就无法可依。就算看到无人驾驶汽车违反了《交通法》也无法执行处罚。因为面临处罚谁的问题？是罚生产厂家还是罚使用者，使用者和拥有者不是同一个人的时候又罚谁？

无人驾驶车目前法律不允许上路也不能上牌，万一路上有这种车，交警肯定会通知所有路面警力全力拦阻并跟随，等车停下来后收缴车辆并查明来源哪家公司，之后按无牌车上路来处罚，甚至定性危害公共安全罪(这项要***才能定罪)。

感谢邀请！这个问题是什么心态，就像我的驾照是买来的，路上只要碰到交警腿就会哆嗦一样。无人驾驶汽车目前有封闭式道路测试与开放测试两种，目前开放式道路在上海就有。无人驾驶的程序设定里面没有违章操作的指令，因此不用担心因违章被交警拦停。

无人驾驶汽车中的SLAM指的是什么？

SLAM 的全称是simultaneous localization and mapping,也称为CML (Concurrent M***ing and Localization)技术。它是一种定位与地图构建，或并发建图与定位的技术。具体可以理解为将一个机器人放入未知环境中的未知位置，是否有办法让机器人一边逐步描绘出此环境完全的地图。

所谓完全的地图是指不受障碍行进到房间可进入的每个角落。

这对于无人驾驶来说至关重要，可以说是无人驾驶车的眼睛

谢谢邀请，SLAM也称为并行建图与定位，指的就是无人驾驶汽车在完全未知的环境中，从一个完全陌生的位置出发，在汽车运行的过程中，通过环境信息，进行车***置与航向的确定，同时自动创建地图并对地图进行实时的更新。

SLAM也称为并行建图与定位，指的就是无人驾驶汽车在完全未知的环境中，从一个完全陌生的位置出发，在汽车运行的过程中，通过环境信息，进行车***置与航向的确定，同时自动创建地图并对地图进行实时的更新。SLAM为汽车位置和姿态估计提供了新的思路，可以有效保证定位精度。

尽管SLAM算法已经有了良好的理论基础，但是在实际应用中，仍然有许多实际的问题亟待解决。第一个问题就是不确定性处理。在实际的过程中，观测的不确定性将导致校正失败，更别说动态环境中的环境不确定性。如何处理不确定性，尽量减少不确定性引起的误差，是SLAM的关键。

第二个亟待解决的问题就是数据关联。数据关联主要是对两个特征进行匹配，确定它们是否对应环境中的同一特征。如果数据关联出现不确定性，那么将会导致滤波器发散。在SLAM过程中，数据关联主要完成两个方面的内容，第一个就是新环境的特征检测，第二个就是新环境的特征匹配。

第三个要解决的问题就是计算复杂度。针对无人驾驶汽车而言，它要求地图创建与定位必须能够在线计算，因此对计算的复杂度要求比较高。因此研究如何降低SLAM算法的复杂度具有重要的意义。

第四个要解决的问题就是累积误差，SLAM的误差来源主要有三个：观测误差，里程计误差以及错误的数据关联带来的误差。无人驾驶的位置误差的增大将导致错误的数据关联，从而增大特征标志的位置误差；反过来，特征标志的误差又将增大无人驾驶汽车的位置误差。

第五个要解决的问题就是地图表示法。SLAM属于多维问题，随着无人驾驶汽车不断进行环境提取，环境特征数目将会不断增加，这就对计算机的存储和处理提出了更高的要求。

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到此，以上就是小编对于无人驾驶技巧及应用教程的问题就介绍到这了，希望介绍关于无人驾驶技巧及应用教程的3点解答对大家有用。