本篇文章给大家谈谈自动驾驶感知的局限性，以及自动驾驶主要的传感器有哪三个对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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自动驾驶目前存在哪些缺陷?
自动驾驶汽车更像一台机器人，它由既定的程序和人工智能芯片控制，对于所有自动化系统而言，由于故障或Bug，总是存在被黑客入侵或崩溃的风险，没有系统是绝对可靠的，如果黑客能够进入汽车系统，那么它就能控制汽车做任何事情。
还是仅仅是一个阴影。“因为光线原因，在一定场景下，摄像头的确存在无法识别前方物体的情况，此时，自动驾驶车辆上的毫米波雷达、红外线传感器以及其他传感器就应该起到各自作用。
尽管如此，还是存在道德问题。最为人所知的例子就是交通事故严重的情况，即事故不可避免，这就是所谓的困境。在这个例子中，一辆自动驾驶汽车面临三种选择-它要么左转，要么撞A，要么转向撞B；如果直行，它会伤害乘客。
自动驾驶的缺点 一，昂贵 自动驾驶汽车无疑是未来令人兴奋的交通方式，但是，它们也非常昂贵。用于制造这些汽车的复杂技术成本高得令人难以置信。目前，无人驾驶汽车是普通用户无法企及的。
技术存在明显短板。 虽然一些领先企业确实取得了一些技术进展，但其展示的自动驾驶技术都有限制条件。总体来看，当前的自动驾驶技术仍存在明显短板。
特斯拉***后,你还相信自动驾驶吗?自动驾驶的利弊有哪些?
1、特斯拉的自动驾驶技术，对于静止或者低速运动的车辆，识别能力不足，这是由它的控制逻辑决定的。事实上目前的半自动驾驶辅助技术，确实能在一定程度上解放驾驶人，但同时也非常容易诱发事故。
2、首先，自动驾驶技术的可靠性和安全性还没有得到充分验证。虽然特斯拉等车企在测试自动驾驶技术时进行了多次试验和实践，但是在实际应用中，仍然存在很多问题和隐患。
3、首先是销售端，实际上销售顾问很难向用户去营销这种自动驾驶辅助技术，用户进店以后在试车的过程中很容易感受到一个车的空间大小、外观好不好看、配置高不高。但是，用户非常难以体验到自动驾驶辅助技术到底有什么魅力。
实现汽车自动驾驶的难点在哪里?
1、目前自动驾驶面临两个很大的挑战，一个是大数据不够完备，一个是机器对理解“人类意图”有极大困难。自动驾驶要精准有效地解决问题，需要尽可能地保证所收集到的大数据的完备性。
2、目前汽车自动驾驶领域遇到的最大问题应该是标注数据集的质量无法满足AI技术商业化落地的需求。要让汽车本身的算法做到处理更多、更复杂的场景，背后就需要有海量的真实道路数据做支撑。数据标注存在的意义是让机器理解并认识世界。
3、决策规划是自动驾驶的关键部分，也是其中的核心难点。它首先集成多传感器信息，然后根据驾驶要求做出任务决策。
4、数据的挖掘和分析 大量的数据，带来的不仅是存储和传输上的困难，更是对电脑运算能力的考研。在自动驾驶汽车研发测试和使用的过程中都需要对数据实时挖掘和分析，为汽车自动驾驶运转提供判断依据。
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