之前对无人驾驶的理解就是通过刘少山老师的书:第一本无人驾驶技术书

通读之后,对智能驾驶有了一个初步的认识,如感知、决策、控制都涉及哪些领域,有哪些可以利用的技术;

但经过一段时间的实践,发现即使是在我比较擅长的感知领域,在做很多东西时总有无从入手的感觉,比如非标传感器如何和系统配合,毕竟无论是PX2还是ROS,系统自带的Sensor驱动还是偏少,需要做大量的工作来读取传感器的感知数据。

前途是光明的,但道路是曲折的,一座一座山,一个一个坑,一条一条河,总让我有力不从心的感觉;

能力还是不够,或者说理解的不够深入。

这两天看到刘老师的这篇文章,感觉还是很有意义的,顺手转过来,还是得多实践!

无人驾驶作为一项新兴技术,落地为产品需要大量算法、工程、产品贯通的AI全栈人才。

笔者在最近一年招聘中发现,许多技术方向的同学对人工智能既爱又畏惧,一方面觉得这是未来,另一方面又觉得很难而不敢触碰。

懂工程的同学做算法时有很大的畏惧感,而专注算法的同学又常常容易陷入某个算法而缺乏工程落地能力。

这次笔者以一个从业者角度来与大家聊一下如何入门无人驾驶/机器人行业,也希望大家多了解和加入PerceptIn,在实战中成长为算法,工程,产品贯通的AI全栈人才。

为什么需要无人驾驶

首先我们探讨下无人驾驶能如何提高人类社会的效率。

第一是无人驾驶对环境的影响:

每辆传统车每年平均排放5吨的二氧化碳,以美国为例有2.5亿台车,每年二氧化碳排放就有12.5亿吨。

而如果使用中央调度的无人新能源车,那么总排放量可以被降低到0.6亿吨,效果十分惊人。

然后我们看看无人驾驶对安全的影响:

人类驾驶员每驾驶100万英里的里程,平均会发生4.2次意外,全球每年会产生大约1300万次事故。

如果我们能把无人驾驶每100万英里的事故率控制在1次以内,那么总事故数会被控制在300万左右。现在每年全球车祸死亡人数超过百万,所以无人驾驶的普及可以每年在全球挽救几十万甚至上百万的生命。

最后我们了解下无人驾驶对经济的影响:

由于减少碳排放,无人驾驶普及每年可减少3000亿美金的经济损失。

另外,每次车祸带来的经济损失平均为3000美金,那么如果通过无人驾驶实现每100万英里的车祸率在1次以内的安全目标,每年也可以减少3000亿美金的经济损失。

两者相加,无人驾驶普及后每年至少可以减少6000亿美金的经济损失,这基本相当于瑞士的GDP,如果按全球国家GDP排行榜可以排进前20左右。

未完待续...

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