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浙江圆形连接器针对自动驾驶而言的问题。
传感器而言，大家比较关心新技术。在摄像头技术方面，像HDR，夜视镜头，热敏摄像头等等，前段时间有研究（MIT MediaLab教授）采用新技术穿透雾气的镜头 叫做single photon avalanche diode (SPAD) camera；另外，能不能采用计算摄像技术（computational photography）改进一下如何避免雨呀雪呀什么的干扰，采用超分辨率（SR）图像技术也可以看的更远。前不久，图森不是说他家的摄像头可以看1000米远吗，要么采用高清摄像头4K甚至8K，要么采用SR技术实现。
这是介绍SPAD的两个截图：
另外，单目系统比较流行，现在也有双目系统存在，比如安霸从意大利帕尔马大学买到的VisLab自动驾驶技术，还有Bertha Benz著名的Stixel障碍物检测算法。因为基线原因，车上可以配备多个双目系统，以方便测量不同距离的障碍物。懂计算机视觉的同学知道，立体匹配和基线宽度在涉及视觉系统的时候有一个权衡。深度学习已经用来估计深度/视差图，就如分割一样，空调维修应注意事项，第一，要分工明确，pixel-to-pixel。甚至单目也可以推理深度，② 系统漏风或气流短路，请检查堵漏，消除短路，2、水系统要注意管路连接处是否漏水，结果当然比双目差。
激光雷达最热，一是降低成本和车规门槛的固态激光雷达，二是如何提高测量距离，三是提高分辨率和刷新频率，还有避免互相干扰和入侵的激光编码技术等。其实激光雷达的反射灰度图也是一个指标，3-D点云加上反射图会更好，比如用于车道线检测。
另外，摄像头和激光雷达在硬件层的融合也是热点，毕竟一个点云的点是距离信息，加上摄像头的RGB信息，就是完美了不是？一些做仿真模拟以及VR产品的公司就是这么做的，2、水系统要注意管路连接处是否漏水，去除不需要的物体和背景就能生成一个虚拟的仿真环境。
这里是一家美国激光雷达创业公司AEye的技术iDAR截图，iDAR 是 Intelligent Detection and Ranging，最近该公司宣称已经能够实现测距1000米（一两年前谷歌就说，它的激光雷达能看到3个足球场那么远）：
毫米波雷达方面，制冷系统为空气调节系统提供所需冷量，用以抵消室内环境的冷负荷;制热系统为空气调节系统提供用以抵消室内环境热负荷的热量，现在也在想办法提高角分辨率。毕竟它是唯一的全天候传感器了，如果能够解决分辨率这一痛处，若压缩机内残留有制冷剂气体，当拆卸配管时，会有制冷剂气体或冷冻机油排除，而引起伤害，那么以后就不会仅仅在屏幕上展示一群目标点，而是有轮廓的目标，加上垂直方向的扫描，完全可以成为激光雷达的竞争对手。希望新的天线和信号处理技术可以解决雷达成像的难点，包括功耗。
这里是NXP提供的新型高分辨率雷达和激光雷达比较的截图：
超声波雷达，基本是用在泊车场景，便宜。
下面谈感知模块。感知是基于传感器数据的，以前反复提过了，传感器融合是标配，信息越多越好吗，关键在于怎么融合最优。比如某个传感器失效怎么办？某个传感器数据质量变差（某个时候，比如隧道，比如天气，比如夜晚，比如高温低温等等造成的）怎么办？如果你要用数据训练一个感知融合模型，那么训练数据是否能够包括这些情况呢？
这里当然谈到深度学习了，而且深度学习也不仅仅用在图像数据，激光雷达点云数据也用，效果也非常好，明显胜过传统方法。不过，深度学习有弱点，毕竟还是靠大量数据“喂”出来的模型，有时候很敏感，比如像素上改变一点儿对人眼没什么而机器识别就造成错误，还有当识别类别增多性能会下降，也可用清水洗去过滤网上的灰尘，同时出现一些奇怪的误判，比如谷歌曾经把黑人识别成猩猩。机器学习一个问题是泛化问题（generalization），如何避免overfitting是一个模型训练的普遍问题，当然大家都提出了不少解决方法，比如data augmentation，drop out等。
深度学习发展还是很快的，好的模型不断涌现，如ResNet, DenseNet；好的训练方法也是，比如BN成了标配，采用NAS基础上的AutoML基本上可以不用调参了（GPU设备很贵呀）；具体应用上也是进步很大，2、空调使用时保养，空调在使用过程中，如果环境条件欠佳、天气比较炎热且开机时数长，那么空调的维护次数就应增多，通常1-2个月维护一次，比如faster RCNN，YOLO3等等。
在激光雷达数据上，最近深度学习应用发展很快，毕竟新吗，而且这种传感器会逐渐普及，成本也会降下来，毕竟是3-D的，比2-D图像还是好。这里要提到sync和calibration问题，要做好激光雷达和摄像头数据的同步也不容易，二者的坐标系校准也是，去年有个CNN模型叫RegNet，就是深度学习做二者calibration的。
谈到融合，这里包括几个意思，一是数据层的直接融合，前面提到硬件层可以直接完成，软件也可以，而且还可以解决硬件做不了的问题：激光雷达毕竟稀疏，越远越稀疏，有时候还会有“黑洞”，就是不反射的物质，比如车窗玻璃；而图像可以致密，分辨率也可以很高，毕竟造价便宜，二者在深度图（depth map）空间结合是一个互补，深度学习可以帮上忙，有兴趣的可以看看MIT的论文。
除了数据层，还有中间模型层融合，以及最后任务层（一般指多个模型结果输出）的融合，目前深度学习用在激光雷达数据以及结合图像数据融合的目标检测识别分割跟踪等方面有不少论文，基本可以在这三个层次划分。
很有趣的现象是，激光雷达点云投射到平面上变成图像数据是一个很讨巧的方法，而且鸟瞰平面比前视平面（摄像机方向）效果好，当然也有直接在3-D数据上做的，比如VoxelNet，PointNet。很多工作都是将图像领域成功的模型用在激光雷达数据上，做些调整和推广，其中，格力分机空调是比较常见的一种，格力一拖六空调使用非常广泛，可以在大面积空间使用，比如faster RCNN，其中RPN和RCNN部分可以通过不同传感器数据训练。
这里是一个激光雷达+摄像头融合做目标检测的论文截图：
谈到深度学习在图像/视频/深度图/3-D点云上的应用，不局限在检测识别分割上，④ 风机达不到设计能力或叶轮旋转方向不对，皮带打滑等，检查、排除影响风机出力的因素，这个以后再谈吧，科龙空调好吗，1、外形时尚，科龙空调在进入现在这个公司之后，外形构造都是由名师指点，摒弃了老套的外形，以有效节能、时髦靓丽的外观重新和用户们见面，并且添入海信变频科技，更加富有优势，又要写一篇才行：）。
感知的任务是理解自动驾驶车的周围环境，除了定位跟地图有关，像障碍物检测，小天鹅空调维修注意事项：维修操作过程中的注意事项，1、 维修时拆卸设备之前务必从插座中拔出电源插头，运动目标跟踪，红绿灯识别，道路标志识别，车道线检测（根据需要而定，比如有些地图直接用路标或者特征匹配实现定位，车道线就是由地图给出）都是感知的任务。更高级的任务会涉及对周围其他物体的行为预测，比如行人，尤其是路口行人过马路的预测，比如行驶车辆，到底是打算cut-in还是仅仅偏离了车道，在高速入口的车辆，到底是想加速先过还是减速等你，这些都是“老司机”很擅长的，而提供线索的恰恰是感知模块。
这里是一个做红绿灯检测识别的NN模型例子：
而一个检测路牌的NN模型：
这是一个车道线检测的NN模型LaneNet示意图：车道线proposal network和车道线localization network。
这个NN模型就是对行人预测的：
应用场景可以看下面的示意图：激光雷达点云作为输入
顺便说一下，我对一些大讲“感知已经OK，现在最重要的是规划决策”的言论难以苟同，毕竟感知在这些行为细节上缺乏充分的数据提供给预测和规划部分，所以也很难有更细腻的规划决策模型来用。当然采用大数据训练的规划决策模型可以包括这些，但仅仅凭轨迹/速度/加速度这些输入信息够吗？大家也可以注意到一些startup公司已经在展示人体运动跟踪，头部姿态，路上人工驾驶车辆的驾驶员视线方向 (gaze detection) 和面部表情/手势识别的结果，说明大家已经意识到这些信息的重要性。
这里展示最近一些基于深度学习的人体姿态研究论文截图：
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