想知道L3后面的黑自动 驾驶是什么？特斯拉-1驾驶特斯拉-1驾驶使用什么技术自动停车、自动辅助分别。对红绿灯和站牌的识别和响应，以及在城市街道自动辅助驾驶等技术，自动 驾驶需要哪些传感器？自动 驾驶一辆电动车需要多少个传感器。
自动驾驶平台包括:1。华为的MDC810平台，可以满足-1驾驶骑行的应用场景。2.专门为自动驾驶system设计打造的Nvidia平台，使用起来特别方便。3.恩智浦平台，为汽车提供安全高效的计算平台，为我们的安全带来更多保障驾驶。常见的车驾驶平台分为自动挡和手动挡。目前市面上有很多自动挡的车。恩智浦的BlueBox3平台，华为的MDC810平台，英伟达的DRIVEAGXPegasus平台，姚晨科技GC系列等等。
Nobody 驾驶汽车的快速发展主要依靠汽车智能化的加速。它不仅具有传统的转向、加减速等功能，还包括环境感知、高精度定位、决策规划、运动控制等功能，并能依托这些先进技术满足人类行为的要求。典型的无人驾驶 car系统架构如下图所示:无人驾驶 car通过摄像头或雷达等各种传感器对真实环境进行感知和建模，形成环境模型和局部地图，然后GPS和惯性导航系统根据环境模型和局部地图进行定位和映射，形成全局地图，再输入到行为决策和路径规划模块，形成局部路径，传输到运动控制模块。
自动驾驶技术主要依靠深度神经网络；传感器技术。自动 驾驶本身就是一项技术，而自动 驾驶又分为几个等级，每个等级使用的原理和技术都不一样。自动 驾驶可以通过以下四个步骤完成:信息收集、分析识别、行动决策、设备控制。Waymo的技术核心是围绕激光雷达的一套系统套件。从技术角度来看,自动 驾驶的关键技术不仅包括软硬件平台、系统安全平台、车载通信平台、核心算法等基础技术，还包括云控制平台的系统架构和核心算法。
这不仅包括面向自动 驾驶的综合骨干网和以多域控制为基础的新型电子电气架构。智能驾驶控制部分，L2及以下采用基于MCU的多ECU分布式控制模式。L3以上，必须采用基于高性能SOC(SystemonChip)的域控制器集中控制策略。以环境感知数据、GPS信息、实时车辆数据、V2X交互数据为输入，基于环境感知定位、路径决策规划、车辆运动控制等核心控制算法，输出驱动、传动、转向、制动等执行控制指令。
4、 自动 驾驶四大关键技术是什么?包括环境感知与传感器融合、智能网联V2X、高精度地图、人机交互技术(HMI)等关键技术。以下是相关介绍:自动 驾驶的传感器系统需要采集汽车周围的信息，然后做出决策(转弯、变道、加减速)。环境感知包括车辆本身的状态、道路、行人、交通信号、交通标志、交通状况、周围车辆等等。车载无线通信技术(V2X)；车对万物(V2X)是连接车辆和万物的新一代信息通信技术，其中V代表车辆，X代表任何与车辆交互的物体。
