自动驾驶算法有哪些（自动驾驶算法用什么语言写）
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自动驾驶之感知算法
感知是自动驾驶的第一环，十分重要，同时感知算法要考虑 传感器 的功能特性、适配其采集到的数据，才能开发出更好的算法。 感知算法 根据使用的传感器不同而不同。
点云障碍物感知的主要任务是感知障碍物的 位置、大小、类别、朝向、轨迹、速度 等。核心是 点云检测分割技术
特别注意：首先要利用地图信息对点云进行预处理；例如：去除ROI（感兴趣区域）之外的点云，降低点云图的复杂度。
算法核心思想：将点云转化为拓扑图分割问题，利用图聚类的方法（Ncut）解决问题，每一簇即为一个障碍物，虽然可以予点云以区分，但是缺乏对应的语义信息。
算法核心思想：利用 卷积神经网络 来处理激光雷达捕获的点云数据，并对点云中的目标进行识别；关键词：数据驱动、特征学习。
Apollo的实践：
1. 前视图 （front-view）：将所有点云都投到 前视图 （front-view）（投影面是一个圆柱面）来构造特征，将点云问题转化为矩阵问题，进而使用深度学习进行处理。通过构建全卷积神经网络对前向视图进行处理。
2.制作俯视图：借助自采集车队，采集更多的实际数据，并且扩展数据视角，制作俯视图，通过将俯视图+前视图相结合的方式进行训练。同时，修改Loss函数，包括使用3D回归和Segmentation的损失函数。如下图：
但是俯视图没有高度信息，于是把前视图和Camera图像加进来进行辅助检查，综合了 Lidar测距准 和 Camera识别准 的优点，从而诞生了 Middle-Level Fusion 方法（Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving）；该方法使用俯视图提取Proposal，利用前视图和光学图像辅助进行更加精准的位置回归。流程图如下：
视觉感知 最早从ADAS（高级驾驶辅助系统）发展而来（ADAS采用人工构造的特征，使用浅层分类器）；现在主流已经变为 “深度学习+后处理计算” ；其特点是计算硬件要求升级、数据需求量大增、安全性评估的变化。
面向自动驾驶的深度学习的特点：1.2D感知向3D感知渗透，模型输出更丰富（后处理需要的3D信息、跟踪信息、属性信息等都会放在CNN中进行学习）；2.环视能力构建（传统方法靠一个Camera完成前向检测、碰撞检测、车道线检测。无人驾驶需要环视）；3.感知+定位+地图紧密结合。
1.场景有几何约束（规则道路），可以辅助检测
2.模型输出需要更加丰富；Detectation---2D to 3D---Tracking
3.多任务学习（学习多种障碍物特征），网络结构适配；（由多个专用网络则流程太长难以满足需求）
4.属性识别——不仅限于障碍物级别的输出
分割与检测有相似之处，但是分割粒度更细，相比于检测的“画框”，它要求边缘分割
2D-to-3D的几何计算： 需要考虑相机位姿的影响、接地点、稳定性
时序信息计算（针对跟踪处理） ：相机帧率与延时的要求、跟踪不能耗费太多时间、利用检测模块的输出进行跟踪；考虑轻量级的Metric Learning
多相机的环视融合 ：相机布局决定融合策略，要做好视野重叠
任务描述：在距离停止线 50～-2米 的范围内精准识别红绿灯亮灯状态，检测精度要求非常高（需要达到99.9%），同时召回不能太低（recall = TP/（TP + FN））；天气等环境问题；红绿灯的制式；
自动驾驶中使用深度学习进行红绿灯感知模块的构建，主要分为以下几步：
1.相机选择和安装
2.高精地图的交互
3.使用深度学习识别灯颜色的变化（分为检测和颜色分类两步）
自动驾驶涉及哪些技术
【太平洋汽车网】自动驾驶技术的本质是用机器视角去模拟人类驾驶员的行为，其技术框架可以分为三个环节：感知层、决策层和执行层，具体涉及传感器、计算平台、算法、高精度地图、OS、HMI等多个技术模块。
目前自动驾驶L3商业化技术已经成熟，L4级/L5级加速发展进入验证试点阶段。本文科普下目前自动驾驶汽车所要涉及哪些核心技术，到底离真正商用落地，技术上还需要哪些升级。
1、识别技术和人类的眼睛一样，这个轮式机器人也有它眼睛，用来识别周边的车辆、障碍物、行人等路上的情况。
眼睛的主要构成部分是眼球，通过调节晶状体的弯曲程度来改变晶状体焦距来获得实像。那自动驾驶的眼睛是由什么构成的？答案是传感器。包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达，还有红外线、超声波雷达等。
可能会惊讶，需要这么多眼睛？没错，它是长满了眼睛的小怪兽，通常拥有10+只眼睛。
其中，最常用的是摄像头，几乎是毫无争议地被所有开发者采用。它和人类的眼睛最接近，可以看清有颜色的标识、物体，看得懂字体，分得清红绿灯。但是缺点也不少，比如在夜晚或恶劣的天气下视力就严重下降，也不擅长远距离观察。
其次是颇富争议的LiDAR，即激光雷达。比较常见的是在车顶，像是顶不停旋转的帽子。原理很简单，就是通过计算激光束的反射时间和波长，可以完成绘制周边障碍物的3D图。而短板则是无法识别图像和颜色。
毫米波雷达也不得不提一提，因为它的全能--可以全天候工作，这使得它不可或缺，即便它无法识别高度，分辨率不高，也难以成像。但它凭借其穿透尘雾、雨雪的硬本领，站稳一席之地。
（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）
机器人算法和自动驾驶算法有哪些区别？
机器人算法和自动驾驶算法有以下区别。
自动驾驶对算法安全性的要求高。是首要因素。比什么都重要
自动驾驶车辆的可移动自由度比机器人要低
自动驾驶车辆的速度相对于机器人要高很多
自动驾驶车辆对算法的鲁棒性要求高
自动驾驶车辆的实时定位更为重要。
或许可以通过V2X的手段，检测回环，提高自身定位精度。
（研发车辆，不是量产）自动驾驶车辆对算力没什么上限。
（量产）就需要权衡硬件性能，计算量，算法的效率等等。
自动驾驶车辆的路况相当复杂，没有统一性。所以算法要有普适性。
自动驾驶车厂有自己的平台，不可能随便换平台。跟机器人有较大的区别。
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