自动驾驶技术和人工智能探讨

"为了节省开发成本，建议给巡线小车加个摄像头改造成自动驾驶的小车"
↑ 误， 没有恶意。

以下是我的一些个人看法:

1. 自动驾驶技术重点在于车自身以及道路情况的识别与判断。
2. 也许不仅仅是视觉就能完成
3. 改造汽车，使得能够用电路来控制车的油门、刹车、转弯不知道是不是一个难点

补 1:如果要判断道路情况，按照道理是需要摄像头吧?那需要几个，需要覆盖什么区域，视频采集的帧率和分辨率需要达到多少才能完成道路分析。环境的变化对算法的要求也是个问题(因为一般的机器视觉算法，只有在特定环境光、目标对象材质相对固定的情况下效果才好)

所以你可能需要一个全景的车载视觉输入?

上图为我司做的一款全景摄像机哈哈。 gif 要是看不到我再看看怎么给你展示~

补 2: 也许除了摄像头还需要其他的传感器或者数据输入源? 比如说车载的陀螺仪，需要有 GPS 和地图数据，甚至是实时的路况数据?

补 3: 也许我开头说的用巡线小车加个摄像头改造成自动驾驶的小车真的会方便一些?(不过可能你要做些等比放大的道路和建筑模型(笑))


我的建议是，为何不先去开车转一圈，用摄像头拍写素材回来试一下处理?
谢谢!

说起巡线小车，这边有个想法。
按照现在的路况和汽车的情况，可能想做自动驾驶并没有那么容易。

不过要是一些特定的道路，上面有方便机器识别的标示物，或者甚至是一系列的信号源，又或者道路上有想条形码一样的线。(总的来说就是改造道路达到机器能知道自己和道路的信息)
这样做自动驾驶可能会简单一些?
不过 普及是个问题.

@sennes George Hotz 也是选择了一个相对容易处理的环境(高速公路)， GPS 线路导航方面的技术已经比较成熟了，比起循线小车，我觉得采用机械结构较简单的城市电动车进行改造可能更合适，也更接近商业产品。
自动驾驶技术难点在于如何对行驶中各种情况进行正确处理，的确除了图像传感器以外，应该还包含一些
其他部分，比如声波测速、测距。或者直接用激光扫描建模？

@tthy211 除了直接采集图像以外，建模的话，有个东西叫做激光 TOF 。

@sennes 嗯，是的。通过将实景进行动态物理建模，将行车环境数据通过传感器传回主控端，由主控端计算后，并与云服务器连接选择最佳行车路线，也许可以综合利用现在的技术进行一些初步尝试。

如果你认为 George Hotz 那个就算做到了自动驾驶，我觉得，这个难度你可能无法想象

套用微博上 @西瓜大丸子汤 的说法，那就是个大作业而已