自動駕駛技術發展的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

ADAS及自動駕駛虛擬測試模擬技術

為了解決自動駕駛技術發展的問題，作者宋珂 這樣論述：

本書提出了一個基於Matlab-OpenModelica-Unity(MOMU)的多軟體聯合虛擬模擬平臺,平臺可用於ADAS和自動駕駛汽車的測試及驗證。本書以通俗易懂的語言、形象的圖示展示了平臺的架構和各個軟體的簡單功能以及使用方法,並基於精心設計的開發實例,闡述了模擬平臺在不同應用場景下的具體結構以及每個部分的建模原理,將基本概念融入到平臺搭建過程中,加深讀者的印象,提升讀者的感性認識和認知水準。 本書適合具有一定ADAS控制建模、車輛動力學建模和機器學習程式設計基礎的讀者閱讀,也可作為高等院校本科生、研究生學習ADAS和自動駕駛虛擬測試模擬技術的教程,還可作為汽車測試工程師學習參考的資料

。 宋珂，同濟大學汽車學院，碩導，副教授，同濟大學汽車學院車輛工程專業博士，德國卡爾斯魯厄理工學院聯合培養博士。主要研究領域包括：燃料電池汽車動力系統建模及模擬方法，燃料電池汽車動力系統匹配設計流程及方法，燃料電池汽車動力系統整車能量管理控制策略，電/電混合電動汽車動力系統混合度優化設計理論及方法，基於AUTOSAR、ISO26262標準的電動汽車動力系統控制技術。近三年發表燃料電池汽車相關學術論文20餘篇，SCI/EI檢索5篇，申請發明專利7項（已獲權4項），實用新型專利1項，軟體著作權登記5項。 第1章　ADAS/AD 測試與驗證技術        

                         1 　1.1　ADAS 研究現狀                                                             1 　　1.1.1　ADAS 概述                                                             1 　　1.1.2　ADAS 技術研究與應用現狀                                               2 　1.2　自動駕駛研究現狀                                  

                         4 　　1.2.1　發展自動駕駛汽車的必要性                                               4 　　1.2.2　國外自動駕駛汽車研究現狀                                               6 　　1.2.3　國內自動駕駛汽車研究現狀                                               7 　1.3　ADAS 和自動駕駛模擬測試技術                                             

  7 第2章　虛擬測試平臺MOMU 架構                                 11 　2.1　現有虛擬測試平臺                                                         11 　　2.1.1　基於PreScan 的AEB 縱向碰撞演算法模擬平臺                             12 　　2.1.2　基於Eclipse 的車輪自我調整巡航控制模擬平臺                             13 　　2.1.3　基於NIPXI 的車道偏離警告模擬平臺           

                          13 　　2.1.4　現有模擬測試平臺的優缺點分析                                         14 　2.2　Matlab-OpenModelica-Unity (MOMU)虛擬測試平臺                         15 　2.3　適用於ADAS 的MOMU 平臺資料流程                                         18 　2.4　適用於自動駕駛的MOMU 平臺資料流程                                       19

第3章　基於OpenModelica 的車輛動力學模型                     20 　3.1　車輛動力學建模方法研究現狀                                               20 　3.2　Modelica 在車輛動力學建模中的應用                                         21 　3.3　多領域統一模組化語言Modelica                                              22 　　3.3.1　Modelica 建模的基本步驟             

                                  22 　　3.3.2　基於Modelica 語言的建模                                             24 　　3.3.3　標準模型庫和模擬工具                                                 27 　3.4　電動汽車動力系統的建模機制                                               29 　3.5　電動汽車動力模組建模                                      

               30 　　3.5.1　車用電動機分類及特點                                                 31 　　3.5.2　電動機的工作原理及建模                                               32 　3.6　電動汽車傳動模組建模                                                     35 　　3.6.1　機械元件庫及機械介面                                                 35 　　

3.6.2　動力傳動建模                                                         35 　　3.6.3　動力學建模                                                           36 　　3.6.4　車身建模                                                             38 　　3.6.5　制動系統建模                                                         39 　　3

.6.6　懸架建模                                                             40 　　3.6.7　輪胎建模                                                             40 　　3.6.8　電動汽車整車模型                                                     41 　3.7　電動汽車模擬與計算                                                       42 　　3.7.1

　電機模型模擬                                                         42 　　3.7.2　輪胎模型模擬                                                         43 　　3.7.3　速度階躍輸入模擬                                                     44 　　3.7.4　典型工況模擬                                                         46 第4章　基於Unity

的模擬環境搭建                               50 　4.1　Unity 軟體介紹及安裝                                                     50 　　4.1.1　Unity 背景簡介                                                       50 　　4.1.2　Unity 下載安裝                                                       51 　4.2　Unity 入門                    

                                           52 　　4.2.1　開始面板                                                             52 　　4.2.2　關鍵功能                                                             53 　　4.2.3　遊戲物體控制腳本編寫                                                 54 　4.3　Roll-a-Ball 遊戲創建示例         

                                          56 　　4.3.1　設置遊戲                                                             56 　　4.3.2　物體移動控制                                                         59 　　4.3.3　視角跟隨設置                                                         62 　　4.3.4　添加可收集物體                

                                       62 　　4.3.5　新建UI 顯示計數                                                       65 　　4.3.6　生成遊戲                                                             67 ……………. 隨著人工智慧的加速發展和汽車雷達等感測器的快速完善，高級輔助駕駛系統（Advanced Driving Assistant System，ADAS）功能越來越強大，自動駕駛（Aut

onomous Driving，AD）汽車量產的日子也越來越近。很多傳統車企都在投入大量的人力物力，從自動駕駛Level1逐步完善ADAS功能，最終實現自動駕駛Level5。部分互聯網公司甚至直接進行Level5的自動駕駛研究。毫無疑問，未來自動駕駛汽車將大幅減少道路交通事故，緩解交通擁堵，並使地球成為更加綠色的生活場所。但是在更高級的自動駕駛汽車大規模量產推廣之前，其可靠性必須要得到驗證。雖然實車實路的驗證是最具有說服力的方式，但是其測試週期長、成本昂貴限制了自動駕駛汽車的研發進度。所以穀歌、特斯拉、豐田等大型公司都建立了自己的虛擬測試平臺，加速訓練和驗證自己的自動駕駛汽車，節省路試和研發的

時間。 本書以通俗易懂的語言、形象的圖解展示了一個基於Matlab-Open Modelica-Unity（MOMU）的多軟體聯合虛擬模擬平臺。本書基於組成虛擬模擬平臺的各軟體功能，詳細介紹了模擬平臺各部分的搭建過程，以及相應的建模原理，將基本概念融入平臺搭建過程，並精心設計了開發實例，加深讀者的印象，提升讀者的感性認識和認知水準。 本書共分為8章。第1章介紹了ADAS和自動駕駛技術發展背景及現狀，重點分析相關測試與驗證技術，提出研發虛擬測試平臺的必要性。第2章提出了一種先進的多軟體聯合虛擬測試平臺——MOMU，介紹了平臺的主要組成、各部分的功能以及平臺的優點。第3章以建立一個電動汽車車輛

動力學模型為主線，介紹了Open Modelica車輛動力學模型的關鍵模組和建模流程，並解釋了相關的理論基礎，方便讀者加深對模型的理解。第4章介紹了Unity的背景和關鍵場景建模技術，並以一個遊戲的建模案例使讀者熟悉Unity建模方法。第5章詳細介紹了搭建一個自動緊急制動系統控制策略的全過程，為之後的聯合模擬提供了必要的基礎。第6章以自動緊急制動系統為例介紹了ADAS模擬平臺的搭建，主要包含平臺間的資訊交流實現和結果展示。第7章介紹了Unity用於機器學習的官方外掛程式ML-Agents，主要包含外掛程式的安裝以及Python運行環境的安裝，附加的官方實例向讀者直觀地展示了ML-Agents的

操作和相關功能，並驗證了外掛程式以及運行環境的安裝正確性，同時設計了一個簡單的訓練示例，詳細地展示了訓練環境的搭建過程。第8章介紹了自動駕駛虛擬測試模擬實例完成的全過程，並對模擬結果進行了必要的資料提取與分析。 本書由同濟大學宋珂、魏斌和湖南中車時代電動汽車股份有限公司朱田編寫，並設計開發了書中實例。全書由宋珂組織統稿，Unity Technologie公司龔敏彥負責審閱。 在本書編寫過程中得到了Unity公司、Math Works公司和非營利組織Open Source Modelica Consortium的支援。 本書適合具有一定ADAS控制建模、車輛動力學建模和機器學習程式設計基礎

的讀者閱讀。可作為高等院校本科生、研究生學習ADAS和自動駕駛虛擬測試模擬技術的參考教材，也可作為汽車測試工程師學習參考的資料。 本書中所有內容都經過Unity、Open Source Modelica Consortium和Math Works公司相關專家的審閱，且本書實例經過筆者親自測試驗證。由於水準有限，書中難免出現疏漏或者不當之處，誠望讀者批評和指正。 編著者

自動駕駛技術發展進入發燒排行的影片

人工智慧之刑法相關議題研究

為了解決自動駕駛技術發展的問題，作者邱云莉 這樣論述：

「人工智慧」係指擁有類似人類智慧的電腦程式，透過電腦的發明、網際網路的盛行、人類神經細胞的分析與仿造等，人類的智慧得以在機器上重現且漸趨完整。尤其在大數據及深度學習出現後，再次將人工智慧發展推向另一波高潮，惟在新技術問世後，許多問題即陸續接踵而來。而人工智慧與其他新科技技術不同的是其擁有如同人類智慧般的思考模式，甚至連程式設計者本身皆無法完全了解其演算過程。也因為人工智慧的難預測性、不透明性等問題，對於傳統刑法體系將可能造成衝擊，例如人工智慧是否具有法律人格的問題，以及發生損害結果時應如何劃分責任歸屬的爭議。 本文主要透過文獻分析、比較研究及綜合歸納的方法進行研究。首先針對人工智慧是否

具有法律人格的問題進行釐清，本文認為基於人工智慧技術目前的發展狀況，應採取否定說，唯有未來真出現完全不受人類程式編列限制、可依自主意識行為的強人工智慧時，才應例外採取區分說。 接著本文將分別介紹人工智慧的三大應用領域－自動駕駛、司法系統及醫療系統。除了介紹人工智慧在各領域應用的基礎外，也將分別提出人工智慧將帶來的影響，以及發生刑法爭議時責任歸屬的劃分。尤其是當人類與人工智慧共同造成損害結果時，刑事責任應如何歸責即成為重點。本文將分析現有的學說文獻及相關見解，並提出個人見解，希望可藉此提供解決之道。而目前人工智慧仍處於剛開始發展的狀態，為了促進人工智慧的發展，政府應建立良好的實驗場域供民間

投入研究。此外，目前我國關於人工智慧法律規範尚未完備，若未來發生有關人工智慧的法律爭議，將可能會是相當棘手的問題，因此促進相關法規的訂定係為我國應持續努力的目標。

人工智慧來了

為了解決自動駕駛技術發展的問題，作者李開復,王詠剛 這樣論述：

人工智慧時代，50％的工作將被逐漸取代！？ 哪些工作最容易消失？什麼技能最容易被淘汰？你要如何提升自己？ 　　如果人工智慧時代也會出現偉大公司的話，一定會有相當數量是在這四、五年裡創立的。 　　「AI未來非常有前途的幾個重要領域，包括計算平台、感測器、智慧家電、機器人、自動駕駛等，絕對有可能成為台灣的下一個黃金機遇。」 　　人工智慧來了！它長得不像科幻電影中的機器人，而且就在你我的日常工作和生活中，只要打開手機使用app，或是上網搜尋資料、購物、使用服務，我們就在和人工智慧互動。 　　在Amazon等網路商店購物，人工智慧技術會推薦你喜歡的商品；在你下單之後，先進的倉儲機器人、

物流機器人和物流無人機，正在快速分撿貨物，幫助電商龍頭及快遞業者，飛快消化驚人的物流總量。 　　很多人愛用圖像或影片處理軟體，人工智慧技術會針對照片進行美化，或協助你完成藝術創作。在人工智慧的驅動下，谷歌等搜尋引擎，早已提升到智慧問答、智慧助理、智慧搜尋的新層次。在不久的將來，自動駕駛技術還將重新定義智慧出行、智慧交通和智慧城市。人工智慧早已無處不在，而且正在顛覆這個世界。 　　在本書，華人人工智慧領軍人物李開復和王詠剛，用深入淺出、富含幽默的方式，為我們詳述什麼是人工智慧，以及人工智慧至今的發展和應用。從1997年IBM深藍、2016年AlphaGo到最新的冷撲大師，人工智慧的進步一次比

一次更好、更神速。兩位作者以長年在人工智慧領域的專業經驗，告訴我們AI時代的各項挑戰，也為我們指出AI時代各種創新、創業的黃金機遇。 　　人工智慧在公眾中，總共引起三次熱潮。前兩次的熱潮，仍籠罩著濃厚的學術研究和科學實驗色彩。從2006年開始，隨著深度學習技術的成熟、電腦運算速度的大幅成長，還有互聯網時代累積出來的海量資料財富，人工智慧在多個領域與大眾需求接軌，開創出全新商業模式，呈現穩步發展，甚至開始威脅人類、取代就業。 　　在AI興起的時代，如何才能在競爭中立於不敗之地？ 　　兩位作者在書末也針對教育和個人發展，從應該如何學習、應該學什麼、教育應該關注什麼，提供多項豐富、實用的建議。

隨著科技進步，AI技術將在大量簡單、重複性、不需要複雜思考就能完成決策的工作中，取代人類。不斷提升自己，善用人類特長，善於借助機器的能力，這將是在未來社會裡，各領域人才的必備特質。 　　李開復的「五秒鐘準則」 　　一項本來由人從事的工作，如果人可以在五秒鐘以內的時間裡，對工作中需要思考和決策的問題做出相應決定，那麼這項工作就有非常大的可能，會被人工智慧技術全部或部分取代。 　 　　人工智慧時代最核心、最有效的學習方法，包括： 　　•主動挑戰極限 　　•做中學 　　•關注啟發式教育，培養創造力和獨立解決問題的能力 　　•雖然面對面的課堂仍將存在，但互動式的線上學習，將會愈來愈重要 　　•主動向

機器學習 　　•既學習「人—人」協作，也學習「人—機」協作 　　•學習要追隨興趣 　　在AI時代，只會在某個狹窄領域從事簡單工作的人，無論如何都無法與AI的效率和成本相比，必然會被機器所取代。如果不想在AI時代中，失去人生的價值與意義；如果不想成為「無用」的人，唯有從現在開始，找到自己的獨特之處，擁抱人類的獨特價值，成為在情感、性格、素養上，都更加全面的人。 　　AI來了，有思想的人生，並不會因此黯然失色，因為我們全部的尊嚴，就在於思想。

基於ROS2.0分散式通訊架構結合無線隨意網路之多路側單元自動駕駛系統研究

為了解決自動駕駛技術發展的問題，作者夏漢軒 這樣論述：

摘要........iAbstract........ii誌謝........iii目錄........iv表目錄........vi圖目錄........viii1 第一章 緒論........11.1 研究背景........11.2 研究動機與目的........21.3 論文架構........22 第二章 文獻回顧........32.1 無線隨意網路........32.1.1 車載隨意網路........32.1.2 無線網路隨意路由Ad hoc Routing Protocol........42.2 ROS2介紹........52.2.1 DDS........72.2.

2 發布與訂閱機制........72.3 socket介紹........82.4 深度學習語意分割模型........92.4.1 卷積神經網路........102.4.2 DeepLabV3+........122.4.3 DCNN........122.4.4 空洞卷積........132.4.5 空間金字塔池化........132.4.6 編解碼架構........132.5 馬達控制........142.5.1 模糊控制器........152.5.2 比例-積分-微分控制器........152.6 JPEG圖像壓縮技術........173 第三章 系統架構......

..213.1 實驗設備與環境........213.2 基於ROS2結合無線隨意網路之車聯網系統........243.2.1 車聯網通訊架構........253.3 影像傳輸........253.3.1 Socket影像傳輸........263.3.2 ROS2影像傳輸........263.4 RSU系統........263.4.1 自動駕駛決策系統........273.4.2 道路線與障礙物識別........273.4.3 馬達控制........283.4.4 語意分割模型迭代更新........283.4.5 影像定位系統........283.5 OBU系統.....

...293.5.1 RSU選擇機制........303.5.2 OBU資訊共享機制........303.6 系統監控中心........314 第四章 實驗與結果........334.1 語意分割模型分析........334.1.1 測試用數據集建立........334.1.2 DeepLabv3+語意分割模型分析方法........354.1.3 圖像壓縮對語意分割辨識度測試........364.1.4 模型測試總結........384.2 車聯網系統分析........394.2.1 通訊架構........394.2.2 去中心化結構........424.2.3 封包傳

輸........514.3 自動駕駛系統人機介面展示........594.3.1 監控系統介面展示........594.3.2 車輛資訊共享介面展示........605 第五章 結論與未來研究........61參考文獻........61Extended Abstract........64