自动驾驶汽车技术——人与机器之间

开发未来的自动驾驶汽车意味着创建一个系统，该系统可以在任何时候智能处理城市和高速公路环境中非常复杂的交通场景。现实世界的复杂性提高了我们应用人工智能的门槛。很难对你的产品在街上或旁边可能遇到的所有潜在情况进行建模。坐在轮椅上追兔子的老人:这只是我所知道的一个具有挑战性的交通场景的例子，由自动驾驶原型记录。因此，我们的专家每天面临的一大挑战是提高车辆对周围环境以及所有移动和静态物体的总体理解，以及预测它们的行为，以最佳方式适应自己的行为。

感知将来自雷达、摄像头和激光雷达等不同传感器的数据组合成动态物体和静态特征的表示。通过将后者与非常详细的预生成地图的特征相匹配，我们可以应用滤波和平滑算法来精确计算自动驾驶汽车的当前姿态，这代表了位置和方向。

车辆的姿态结合地图和来自感知的融合物体信息，允许我们的规划组件生成一系列智能动作。它是基于其他交通参与者的预测行为和他们潜在的相互作用的派生情景感知。在每一步中，我们都应用了机器学习的最新进展，例如深度学习。

为了将整体系统作为产品交付，我们将用户体验原则应用于最重要的方面，以从客户旅程中识别与我们的发展相关的机会领域。基于这些发现，我们正在设计自己的软件和硬件HMI解决方案，例如，使车辆能够向乘客和周围的交通参与者传达其意图。我们的目标是以无缝、自然的方式提供正确数量的信息和交互，以建立信任，而不会让用户不知所措。