但关键的技术难点在于获取数据，所以雷达已经成为自动驾驶不可或缺的硬件,1级别是驾驶support，1雷达,自动驾驶Carspass雷达捕捉所有复杂的交通数据,雷达越多，自动驾驶功能越好，越全面,四级是自动和4雷达的高度,三级有条件自动，3雷达,二级偏自动化学，2雷达。
1级别是驾驶 support，1 雷达。二级偏自动化学，2 雷达。三级有条件自动，3 雷达。四级是自动和4 雷达的高度。雷达越多，自动 驾驶功能越好，越全面。自动 驾驶关键是软件，雷达它只提供外部信息，真正做决策的是软件。现在自动 驾驶很多都是机器学习，首先要看训练里程和介入程度。没有训练里程。你跟我说这车有100 雷达没用。
自动驾驶从概念化走向现实世界好像很快。对于自动驾驶的定义，简单来说就是计算大量的交通数据，最终得到最优的行驶路线和速度。但关键的技术难点在于获取数据，所以雷达已经成为自动 驾驶不可或缺的硬件。自动驾驶Cars pass雷达捕捉所有复杂的交通数据。目前汽车上常用的雷达有两种，分别是毫米波雷达和激光雷达
雷达发射机产生足够的电磁能量，通过收发开关发射到天线。天线将这些电磁能量辐射到大气中，将它们集中在一个狭窄的方向上形成波束，并向前传播。电磁波在波束中遇到目标后，会向各个方向反射，一部分电磁能量会反射回雷达的方向，被雷达天线捕获。天线获得的能量通过收发开关发送到接收机，形成雷达的回波信号。由于电磁波随传播距离衰减，所以雷达的回波信号非常微弱，几乎被噪声淹没。接收机将微弱的回波信号放大，经信号处理器处理后，提取回波中包含的信息，送到显示器上显示目标的距离、方向和速度。
4、 雷达和摄像头遍布全车,为什么 自动 驾驶却依旧问题重重,迟迟不能落地呢...传统的交通事故多由人为驾驶工作人员注意力分散、疲劳或误操作、冒险操作造成，而自动 驾驶系统具有超强的感知能力，不存在疲劳驾驶。通过算法，驾驶可持续、可预测，提前识别驾驶过程中的潜在危险，更好地应对特殊的不安全场景，驾驶性能优于“人”。当然这是理想状态，因为-2驾驶太难了。
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