为了保障车主的安全出行，车辆的自动驾驶功能开发迫在眉睫。车辆还不能完全实现自动驾驶，但是面世的许 多车型已经具备L2+级别辅助驾驶能力，并朝着L3级别的有条件自动驾驶辅助方向发展。为了保证车辆ADAS自动驾驶功能的算法准确性、功能安全以及可靠性，进行实车的路试数据采集试验是非常有必要的。众所周知，先进的自动驾
近年来，自动驾驶巴士逐步从园区、景区接驳渗透到城市社区、地铁接驳等开放道路，大规模激活城市交通的“末梢神经”，也为其带来更多商业机会。自动驾驶作为人工智能赋能汽车行业的典型应用场景，既是数字经济与实体经济深度融合的新赛道，也是发展新质生产力的重要领域。为推动自动驾驶行业发展，各地
无人驾驶结合了软件和硬件 ，是一门相当复杂的交叉学科。它由感知、规划、控制多个模块组成 ，涉及到机器学习、机器视觉、自动控制、车辆工程等众多学科。尤其是在人工智能快速发展的背景下 ，机器学习、深度学习、强化学习等技术都和无人驾驶有着紧密联系。人工智能为无人驾驶提供了一种有效的技术解
