2022 年，想转行互联网行业还能吃香了吗
- 2022 年，想转行互联网行业还能吃香了吗
- 汽车基础知识入门书籍有哪些
- 汽车贴膜好学吗
- 学车的理论知识有哪些
- 考驾照自动挡和手动挡有何区别
- 如何系统的学习汽车维修的所有知识
- 现在的初中生学修车有前途吗
- 汽修知识多久能掌握
- 自动驾驶技术基本知识介绍
我觉得互联网行业发展前景还是不错的。
互联网的飞速发展，引领了社会生产新变革，创造了人类生活新空间，拓展了国家治理新领域，极大提高了人类认识世界、改造世界的能力。
互联网给人类的生产生活带来的巨大变化才刚刚开始，互联网驱动人类全面发展的列车才刚刚启动，未来想象空间无限。
互联网未来的发展分析
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一是互联网夯实基础，布局未来优势。要大力推动5G、千兆网络等新一代信息通信基础设施建设，超前部署6G等新型网络技术研发和产业布局;加快对下一代互联网、工业互联网、云计算、人工智能、数据中心、内容分发网络等建设部署和应用推广，促进应用基础设施快速发展。
二是互联网开拓创新，提升发展质量。要提升技术创新能力，加快高端芯片、网络切片、基础软件等关键技术突破。围绕实体经济数字化转型，加快技术创新、业务创新和商业模式创新，促进成果转化成为市场应用，推进产业链协同创新发展，加快构建具有竞争力的产业集群，着力增强产业链供应链的稳定性和竞争力。
三是以人为本，消除数字鸿沟。要坚持以人民为中心的发展思想，勇于承担社会责任，通过普遍服务、乡村振兴、信息无障碍建设等专项行动，减少技术、设备、观念上的数字鸿沟，让亿万人民在共享互联网发展成果上有更多获得感、幸福感和安全感。
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1、《全程图解电动汽车构造原理与维修》
作者：李伟
售价：￥69.00
上市时间：2019年4月
本书系统的重点介绍了电动汽车维修安全操作、整车控制系统结构原理与检修、动力电池系统结构原理与检修、驱动电机及控制系统结构与检修、充电系统结构原理与检修和辅助系统结构原理与检修、电动汽车拆装。
如主流电动汽车北汽EV160/200、EX200-EX260、EU220260360的车型、江淮、比亚迪e6e6A、e5、比亚迪宋EV300、比亚迪秦EV、吉利帝豪EV、荣威EV等车型为例，采用各车型的结构图、原理图、电路图在理解理论的基础上进行详细的讲解，并配有故障案例，并引导读者对各系统进行充分的学习。
2、
《全程图解汽车空调维修》
作者：刘春晖、孙清明
售价：￥49.90
上市时间：2017年9月
《全程图解汽车空调维修》全面、系统地介绍了七个方面的内容，分别是汽车空调基础知识,空调制冷系统部件结构与检修,汽车空调系统电气控制,汽车空调取暖、通风与配气系统,汽车自动空调控制系统,汽车空调系统检测与维修基础,汽车自动空调系统检修实例。
《全程图解汽车空调维修》内容新颖、全面，系统、实用，重点突出，图文并茂。书中以汽车空调为主，突出介绍了现代汽车空调新技术和新结构以及故障诊断和维修技术。本书可作为学习现代汽车空调技术的培训教材，还可作为汽车驾驶人、汽车空调专业维修技术人员的入门及提高书籍，也可作为高职高专院校汽车检测与维修专业、汽车电子技术专业及汽车类相关专业的教材。
3、
《全程图解汽车钣金维修》
作者：杨茂林
售价：￥45.00
上市时间：2017年5月
本书从汽车车身结构和钣金识图基础讲起，图文并茂地介绍了车身构造、钣金识图以及钣金工具和工艺，重点讲述了汽车钣金件的手工成形工艺和焊接工艺、车辆碰撞损伤的诊断、汽车钣金件的矫正和车身矫正等问题，并且列举了大量的车身修复案例，简单易学，通俗易懂，每章后面还配有思考题，方便读者自学检验之用。
4、
《全程图解新款汽车电器维修》
作者：李伟、王军、刘强
售价：￥59.80
上市时间：2018年6月
本书系统地从七个方面讲解了新蓄电池、发电机、起动机、灯光、仪表、点火系统、辅助电器等内容。本书以解答的形式详细的讲解了新型汽车电器构造，所选图片以透视图、剖视图、及原理示意等为主。可以让读者清晰地看到汽车电器元件的内部构造，了解汽车电器各个部件运作的原理及检修、诊断。
本书以实操出发，将电器相关的新技术重进行了整合，具有较强的针对性和实操性。书中应用上百幅发动机精美图片及维修图片。本书语言非常通俗，图片异常丰富，并有许多相关知识，非常适合广大汽车爱好者和相关汽车行业人员和学员、维修工使用。
5、
《全程图解汽车维护保养》
作者：刘春晖、刘宝君
售价：￥39.90
上市时间：2018年8月
本书按照汽车的系统分类详细地介绍了汽车发动机、底盘、电气设备、车身的常见维护及保养项目，从汽车的构造、保养、维护、装配、调整、检测几个方面介绍了操作要点和维护保养规范。本书内容丰富、可读性强，可供初学汽车维修的人员使用，也可供职业院校汽车相关专业师生和汽车工程技术人员阅读参考。
汽车贴膜比较好学,作为汽车美容中的一个项目,学习时间不必过长,但前提是有一段时间能够到专业学校,集中学习,这样一是学的好二是不浪费时间!
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1.首先需要量一下玻璃的尺寸，按照尺寸来裁减，尺寸大点也没事，但千万不可以小，因为热风机吹了之后会缩小一点点。
2.然后用专门的洗车液来清洗汽车玻璃，特别是比较明显的污迹，一定要确保清楚干净。而且在清洗完之后需要把剩余水分清除掉。
3.随之就可以进行贴膜了，加热汽车贴膜（热风机），并且在有效的膜面喷上一层胶（水为主），然后就可以将贴膜由上往下一点点铺平。那如果这时尺寸还是大的话，就得把多余的膜裁掉。
4.如果贴完之后发现有气泡的话，就得用软刮板将其刮走。那气泡刮不走也没关系，晒几天太阳就会消失的了。
1、题目里有“口”的选50米，有“站”的选30米，叫“口五站三“ 剩下的全选150米，没有150的选最大。判断题全对。
2、有关公里的题目：城市街道选50公里，其余有30的全选30。 高速最高70，高速最低60。判断题全对。
3、吊销机动车证的为二年，撤消机动车证的为三年，以醉酒吊销五年，因逃跑而吊销是终身，叫“吊二撤三醉五逃终身”。
4、伤员急救知识：选择题：A、B、C、“选字最多的”。 判断题：只有“远心端”和“软质担架”是错的，其余都是对的。
5、危险知识：题目里找“不需要” “不受” “可以” “三层” “坚固无损” 是错的，其余都是对的。
6、扣分题：扣1分： “未带证件”判断题：有 “灯光” 和 ”倒车“ 是对的，其余全错。扣2分： 匝道超车（高速），未达20%，打手机，违反标志，超4小时，没有划中心线，实习期，交叉路口 。判断题： ”未与前保持安全距离“ 是对的。其余全错。扣3分： 灯光、信号灯、号牌、高速、挂车，判断题全错。扣6分： 饮酒、超过50%、超过30%，学习驾车（高速），不按规定停车（高速）。判断题全对。扣12分：醉酒、扣证驾车、逃逸、借证驾车，超过三个月未缴罚款，驾不符合车型的，强行通过。判断题全对。
7、罚款题：有 ”2000“ 选 ”2000“ ，没 ”2000“ 选 ”500“ ，没有 ”2000以上” 的和没有 ”1000“的罚款。其它全选最大题。考罚款金额的判断题全选正确。
8、有关天数的题目：只要记住一个调解的选10天，其余有15天选15天，没有15天的选3或90。
9、有关高度的：出现 ”集装箱“ 选最大，其余选小。
10、关于作用的 ”变、离、柴、行“ 4个字后有作用全错，其余有作用全对。
90分过。全国统一。
都是选择题尽量快点答，这样答完一遍直接可以看分数 ，不过不到90可以复考（时间够的前提）直到答超过90分。
驾照自动挡和手动挡的区别有：
1、准驾车型表示不同
手动挡驾照的准驾车型是：“小型汽车”，而自动挡驾照的准驾车型是：“小型自动挡汽车”。
2、准驾的车辆不同
手动挡驾照的准驾车辆有：“小型、微型载客汽车以及轻型、微型载货汽车；轻型、微型专项作业车。”而自动挡驾照的准驾车型是：“小型、微型自动挡载客汽车以及轻型、微型自动挡载货汽车。”
3、准予驾驶的其他准驾车型不同
持有手动挡驾照允许驾驶自动挡汽车，持有自动挡驾照则无法驾驶手动挡汽车。
扩展资料
关于C1驾驶证
根据《机动车驾驶证申领和使用规定》，C1驾驶证准驾范围为小型、微型载客汽车 及轻型、微型载货汽车；轻、小、微型专项作业车；小型载客汽车乘坐人数小于或等于9人。根据这项标准要求，C1证不能驾驶多出9座的车辆。
另外：驾驶货车总长度不能超过6米！
注意：C1驾证不能驾驶：大型客车、牵引车、城市公交车、中型客车、大型货车、普通三轮摩托车、普通二轮摩托车、轻便摩托车、轮式自行机械车、无轨电车、有轨电车。
关于C2驾驶证
C2驾驶证是驾照的一种，只可以驾驶小型、微型自动挡载客汽车以及轻型、微型自动挡载货汽车。
参考资料：百度百科：C1驾驶证
参考资料：百度百科：C2驾驶证
汽车有三大件：发动机、底盘、变速箱。五大系统：燃油供给点火系统、润滑系统、冷却系统、刹车系统、转向传动系统。 外观和内饰部分
工具/原料
汽车一部
专用电脑
一，发动机（汽车的动力部分）
发动机分以下几个部分：气门歧盖、缸盖、缸体、油底及附件
1. 缸盖：凸轮轴、进气门、排气门、气门摇臂、气门摇臂抽、气门顶杆（顶柱）、气门油封、气门调整垫片、气门导管、气门歧盖垫、凸轮轴油封、气门弹簧、气门锁片、气门口。。。
2. 缸体：缸套、活塞、活塞肖、活塞环、连杆、曲轴、大瓦（曲轴瓦）、小瓦（连杆瓦）、连杆螺丝、缸体水堵、气缸垫（气缸床）、曲前油封、曲后油封等
3,正时配气机构：时规带、时规涨紧轮、时规链条、时规张紧器、时规挡链板,可变正时轮。。。
4.油底及附件：油底壳、机油泵、水泵、油底垫、进气支管、排气支管、
二：燃油供给系统、润滑系统、冷却系统
（一）燃油供给系统
1. 节气门总成、节气门位置传感器、空气流量计、进气压力传感器。。。
2. 燃油滤清器（汽滤、柴滤）、空气滤清器（空滤）、燃油泵（汽油泵）、燃油管、油箱、油门踏板、油门线、喷油器、喷油嘴、空滤盒、空气进气管、燃油箱传感器（油浮子）、怠速马达、老车化油器、化油器修包
（二） 润滑系统
机油滤清器（机滤）、机油泵、机油冷却器、机滤座、机油感应塞（机油压力传感器）、机油泵滤网、机油冷却管、机油尺
（三） 冷却系统
水箱（散热网）、水箱盖、上水管、下水管、冷凝器、水泵、偶合器、节温器、水温感应塞、水箱电子扇总成（风扇叶、风扇电机、风圈）、温控开关、冷凝器电子扇、节温器座、蒸发箱
三：发动机电器、点火系统、车身电器
1. 分电器总成；分火盖、分火头、白金、电容、点火模块、分电器油封、分电器吸力包、分电盖垫 （老款车）…
2. 点火开关、点火开关线束、发动机线束、分火线（高压线）、火花塞（分大方、小方、带白金）、点火线圈、点火控制器等。消声器，三元催化器，氧传感器…
3. 凸轮轴位置传感器、曲轴位置传感器、发动机爆振传感器、氧传感器、发动机控制模块（发动机电脑）、中央控制盒、温控开关、主气囊、副气囊、气囊电脑、气囊传感器（气囊油丝）、安全带传感器…
4. 启动机（启动机铜套、启动机吸力包、启动机齿）、发电机、空调泵（空调压缩机）、冷气皮带轮、磁力线圈、压力开关
5. 车身和发动机线束、蓄电池（电瓶）、组合仪表、里程表、里程表传感器、里程表线、发动机转速传感器、组合开关、大灯开关、雨刮开关、电源开关、雾灯开关、玻璃升降器开关、倒车镜开关、暖风开关、倒车灯开关、应急灯开关等
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四：制动系统、传动系统
（一） 制动系统
1. 刹车总泵、刹车助力罐、刹车油壶、前制动钳（前分泵）、后制动钳（后分泵）、刹车油管、刹车软管、刹车分配阀、ABS泵、ABS传感器、刹车总泵修包、刹车分泵包
2. 前刹车盘（前盘）、后刹车盘（后盘）、前刹车片（前片）、后刹车片（后片）、手刹车片、后刹车组件
3. 制动踏板、刹车灯开关、前刹车拉线、后刹车拉线、滞后阀、感载阀
（二）传动系统
1. 变速箱（自动、手动）、变速箱修包、变速箱一轴、二轴、中间轴、同步器、同步器齿环、变速箱齿轮、变速箱轴承、变速箱电磁阀、摩擦片等
2. 离合器三件套（离合器片、离合器压板、分离轴承）、离合器拔叉、离合器导向轴承
3. 离合器总泵、离合器分泵、离合器软管；离合器拉线、离合器调整杆、离合器踏板、离合器总泵修包、分泵修包
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五：底盘悬挂及转向系统
（一）、悬挂系统
1. 前减振器（前机）、后减振器（后机）、前后减振器防尘套、前后减振器顶胶、前减振器轴承、前后减振器弹簧
2. 前驱动：左右半轴总成、外球笼、内球笼、球笼防尘套、半轴油封、前轮轴头、后轮轴头、前后轮轴承、前后轮油封；后驱动：传动轴、万向节（十字头）、传动轴吊架、后半轴
3. 上摆臂（上悬挂）、上球头、上摆臂胶套；下摆臂（下悬挂）、下球头、下摆臂胶套、前平衡杆、后平衡杆、前稳定杆、后稳定拉杆、前平衡杆球头、前后平衡杆胶套、转向节（羊角）、主帮呔、副帮呔、中尺。元宝梁、发动机和变速箱机爪胶。。
（二） 转向系统
1. 方向盘、方向机总成（机械、液压、电子）、转向助力泵、助力泵油壶、助力泵油管、转向支承骨柱、助力泵修包、方向机修包
2. 横拉杆总成（转向拉杆）；方向机外球头、内球头、方向机防尘套、挡位杆修包、选档拉线、换档拉线、方向机油管
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六：车身外观件及内饰
前保险杠（前杠）、前杠下导流板、前杠内铁、前杠支架、中网、中网标、大灯框架、大灯下饰条、大灯、角灯（边灯)、杠灯（雾灯）、叶子板灯、机盖子（引擎盖）、机盖支撑杆、机盖内衬、机盖合叶 、机盖锁、机盖标、机盖支撑杆、机盖拉线、叶子板、水箱、下横梁、水箱框架、冷凝器 、水箱电子扇、风圈、冷气电子扇、叶子板内衬L/R、倒车镜、前后车门、车门内饰板、外门把手、后备箱盖、后备箱支撑杆、后侧围板（后叶子板）、尾灯、后保险杠（后杠）、后杠雾灯、牌照灯、喷水壶、喷水马达、水箱储水壶、风挡玻璃（前后），风挡玻璃胶条、车门防撞条、车门外档水条、喷水嘴（大灯、机盖子）、前后牌照架、发动机下护板、大地边（下槛）、前后杠支架、大灯支架、水箱上盖板、雨刮片、雨刮臂、雨刮连动杆、雨刮电机、全车锁、雨刮通风盖板、车门、玻璃升降器、升降电机、升降器开关、车身侧围、油箱盖板、车门外护板、前杠亮条, 后杠亮条、前杠喷水嘴、倒车雷达、钢圈（轮鼓）、空气导流板轮古罩、谐振箱、仪表台、座椅、安全带、内饰顶
方法/步骤
学汽修还是很好就业的，学好汽修技术可以做的岗位很多，现在汽车技术人才缺口大，只要你技术过硬就业方面肯定是没问题的！建议认真学学习！
现在越来越多的汽修站、汽修厂出现，那学汽修就业前景怎么样?学汽修毕业工作好吗?现在讨论一下学汽修的就业前景。
行业情况?
汽车维修市场的新变化 在人们的传统观念中，汽车维修这一行业即脏又累，很少有人愿意从事这一职业。
随着我国汽车保有量的不断增加和改革的深入及高新技术的发展，我国的汽车维修企业近年来迅猛发展，并已开始走向成熟，汽车维修企业不断向大规模、高档次、高水平发展。
一些新企业投资几百万、几千万，建造现代化厂房、办公楼、职业宿舍、卫生间和豪华的业务室，购置美、德等国家生产的先进维修设备和检测仪器，老企业也纷纷装修、增添设备。
在重视“硬件”投资的同时，也注重“软件”上的水平，技术工人必须经培训持证上岗，同时重视汽车维修新技术培训。各维修企业都在走自我完善、自我提高的道路。
传统维修方式的改变 由于现代轿车从结构到控制技术已经高科技化，再采用过去“手艺修车”的方式已行不通，单靠经验大拆大卸的解体方法已不适应现代汽车维修。现代汽车科技含量高，必须采取不解体方法，用检测仪进行诊断，正确地寻找出故障及产生故障的原因，制订排除故障方案。这是规范化的修车方法。
当前从业人员素质调查 目前，国内维修企业的从业人员技术素质普遍偏低，总体的技术水平不能适应汽车新技术的发展需要。现有维修企业的从业人员中大部分都是高中、初中甚至小学毕业生，少数来自各类技术学校。
市场情况
我国的汽车行业一枝独秀，处在快速增长状态。一方面，汽车越来越便宜，国内大多数人都有汽车梦;一方面，国内拥有庞大的汽车需求市场，这在很大程度上刺激了我国汽修产业的逆市上扬。
汽修界经常会听到某技师或技术总监跳槽的消息，这些都传递了一个信号：汽修人才逐渐吃香，昔日的“修车工”如今身价将一路高涨。
一个好的汽修、保养师傅待遇相当不错，钣金技师月薪更是高，如果是高级技师，月收入想想都多。假若是懂得更多专业知识和新技术、擅长维修新型车和进口车的技师，那工资会是多少。
当越来越多的汽车企业向四位一体(整车销售、零配件销售、售后服务和维修)方面发展时，那些具有销售、管理和维修经验的综合型汽修人才便成了汽车企业之间相互“挖角”的对象。据本市一些经销商反映，目前在汽修行业，高级汽修技师普遍告缺。
学汽修不再是以前的传统拜师学艺的时候，现在是既要有技能又有要有学历的时代。
当今社会不断发展和进步，汽车成为人们日常出行的主要工具。汽车行业得以飞速发展，汽车后市场发展潜力巨大，汽修成为越来越多的人投身的行业。
那么，学汽修多久才可以出师？成为众人关注的问题。首先我们要看你学汽修的方式，是当学徒还是到专业的汽修学校学习。
当学徒，一般学不到最精的技术，因为师傅总会把徒弟派到一边，一般不会把独门绝活传授给徒弟，浪费了时间。
到一般的学校学习，不同的专业的学习时间不一样。完成学业还需要到汽修店或汽修厂干半年到一年，技术才能更娴熟，除此之外，还需要学习经营管理、财务管理等理论方面的知识。
所以，建议你到专业的汽修学校学习，理论知识+实战实训，除了有系统的理论知识，还有专业的汽修技术，真实教学保证学员实战实训，更是做到了知其然更知其所以然。 根据汽修学校的专业设置，学习汽修时间长短根据学制长短不同，从两三个月到一两年不等。汽车维修与运营技师，汽车检测与维修技师，汽车快修快保，汽车美容装潢等专业都是学习汽修不错的选择。
自动驾驶车，是一种无须人工干预而能够感知其周边环境和导航的车辆。它利用了包括雷达、激光、超声波、GPS、里程计、计算机视觉等多种技术来感知其周边环境，通过先进的计算和控制系统，来识别障碍物和各种标识牌，规划合适的路径来控制车辆行驶。
美国汽车工程师协会（SAE，Society of Automotive Engineers），则将自动驾驶划分为 0~5 共六级。
Level 0：无自动化（No Automation）
没有任何自动驾驶功能或技术，人类驾驶员对汽车所有功能拥有绝对控制权。驾驶员需要负责转向、加速、制动和观察道路状况。任何驾驶辅助技术，例如现有的前向碰撞预警、车道偏离预警，以及自动雨刷和自动前灯控制等，虽然有一定的智能化，但是仍需要人来控制车辆，所以都仍属于 Level 0。
Level 1：驾驶辅助（Driver Assistance）
驾驶员仍然对行车安全负责，不过可以授权部分控制权给系统管理，某些功能可以自动进行，比如常见的自适应巡航（Adaptive Cruise Control，ACC）、应急刹车辅助（Emergency Brake Assist，EBA）和车道保持（Lane-Keep Support，LKS）。Level 1 的特点是只有单一功能，驾驶员无法做到手和脚同时不操控。
Level 2：部分自动化（Partial Automation）
人类驾驶员和汽车来分享控制权，驾驶员在某些预设环境下可以不操作汽车，即手脚同时离开控制，但驾驶员仍需要随时待命，对驾驶安全负责，并随时准备在短时间内接管汽车驾驶权。比如结合了 ACC 和 LKS 形成的跟车功能。Level 2 的核心不在于要有两个以上的功能，而在于驾驶员可以不再作为主要操作者。
Level 3：有条件自动化（Conditional Automation）
在有限情况下实现自动控制，比如在预设的路段（如高速和人流较少的城市路段），汽车自动驾驶可以完全负责整个车辆的操控，但是当遇到紧急情况，驾驶员仍需要在某些时候接管汽车，但有足够的预警时间，如即将进入修路的路段（Road work ahead）。Level 3 将解放驾驶员，即对行车安全不再负责，不必监视道路状况。
Level 4：高度自动化（High Automation）
自动驾驶在特定的道路条件下可以高度自动化，比如封闭的园区、高速公路、城市道路或固定的行车线路等，这这些受限的条件下，人类驾驶员可以全程不用干预。
Level 5：完全自动化（Full Automation）
对行车环境不加限制，可以自动地应对各种复杂的交通状况和道路环境等，在无须人协助的情况下由出发地驶向目的地，仅需起点和终点信息，汽车将全程负责行车安全，并完全不依赖驾驶员干涉，且不受特定道路的限制。
注释：DDT(Dynamic driving task):动态驾驶任务，指汽车在道路上行驶所需的所有实时操作和策略上的功能，不包括行程安排、目的地和途径地的选择等战略上的功能。
无人驾驶系统的核心可以概述为三个部分：感知（Perception），规划（Planning）和控制（Control），这些部分的交互以及其与车辆硬件、其他车辆的交互可以用下图表示：
感知是指无人驾驶系统从环境中收集信息并从中提取相关知识的能力。其中，环境感知（Environmental Perception）特指对于环境的场景理解能力，例如障碍物的位置，道路标志/标记的检测，行人车辆的检测等数据的语义分类。 一般来说，定位（Localization）也是感知的一部分，定位是无人车确定其相对于环境的位置的能力。
为了确保无人车对环境的理解和把握，无人驾驶系统的环境感知部分通常需要获取周围环境的大量信息，具体来说包括：障碍物的位置，速度以及可能的行为，可行驶的区域，交通规则等等。无人车通常是通过融合激光雷达（Lidar），相机（Camera），毫米波雷达（Millimeter Wave Radar）等多种传感器的数据来获取这些信息。
车载雷达传感器功能及优缺点各有不同，相关比较如下表所示：
激光雷达 是一类使用激光进行探测和测距的设备，它能够每秒钟向环境发送数百万光脉冲，它的内部是一种旋转的结构，这使得激光雷达能够实时的建立起周围环境的3维地图。
通常来说，激光雷达以10Hz左右的速度对周围环境进行旋转扫描，其扫描一次的结果为密集的点构成的3维图，每个点具备（x,y,z）信息，这个图被称为点云图（Point Cloud Graph），如下图所示，是使用Velodyne VLP-32c激光雷达建立的一个点云地图：
激光雷达因其可靠性目前仍是无人驾驶系统中最重要的传感器，然而，在现实使用中，激光雷达并不是完美的，往往存在点云过于稀疏，甚至丢失部分点的问题，对于不规则的物体表面，使用激光雷达很难辨别其模式，另一个比较大的挑战是一个比较大的挑战是激光雷达感知范围比较近，感知范围平均在 150m 左右，这取决于环境和障碍物的不同。激光雷达在角分辨度上也远远不及照相机。激光雷达对环境的敏感度也是比较大的，例如雨天中，车辆行驶中溅起来的水花，在激光雷达上都是有噪点的。
毫米波雷达 通过发射电磁波并通过检测回波来探测目标的有无、距离、速度和方位。由于毫米波雷达技术相对成熟，成本较低，并且在不良天气下表现良好，因此成为感知设备中重要的一环。但由于其分辨率较低，因此不能作为激光雷达的替代品，而是激光雷达的重要补充设备。
摄像机 根据镜头和布置方式的不同主要有以下四种：单目摄像机、双目摄像机、三目摄像机和环视摄像机。
单目摄像机 模组只包含一个摄像机和一个镜头。由于很多图像算法的研究都是基于单目摄像机开发的，因此相对于其他类别的摄像机，单目摄像机的算法成熟度更高。但是单目有着两个先天的缺陷。一是它的视野完全取决于镜头。焦距短的镜头，视野广，但缺失远处的信息。反之亦然。因此单目摄像机一般选用适中焦距的镜头。二是单目测距的精度较低。摄像机的成像图是透视图，即越远的物体成像越小。近处的物体，需要用几百甚至上千个像素点描述；而处于远处的同一物体，可能只需要几个像素点即可描述出来。这种特性会导致，越远的地方，一个像素点代表的距离越大，因此对单目来说物体越远，测距的精度越低。
双目摄像机 由于单目测距存在缺陷，双目摄像机应运而生。相近的两个摄像机拍摄物体时，会得到同一物体在摄像机的成像平面的像素偏移量。有了像素偏移量、相机焦距和两个摄像机的实际距离这些信息，根据数学换算即可得到物体的距离。虽然双目能得到较高精度的测距结果和提供图像分割的能力，但是它与单目一样，镜头的视野完全依赖于镜头。而且双目测距原理对两个镜头的安装位置和距离要求较多，这就会给相机的标定带来麻烦。
三目摄像机 由于单目和双目都存在某些缺陷，因此广泛应用于无人驾驶的摄像机方案为三目摄像机。三目摄像机其实就是三个不同焦距单目摄像机的组合。根据焦距不同，每个摄像机所感知的范围也不尽相同。对摄像机来说，感知的范围要么损失视野，要么损失距离。三目摄像机能较好地弥补感知范围的问题。因此在业界被广泛应用。正是由于三目摄像机每个相机的视野不同，因此近处的测距交给宽视野摄像头，中距离的测距交给主视野摄像头，更远的测距交给窄视野摄像头。这样一来每个摄像机都能发挥其最大优势。三目的缺点是需要同时标定三个摄像机，因而工作量更大。其次软件部分需要关联三个摄像机的数据，对算法要求也很高。
环视摄像机， 之前提到的三款摄像机它们所用的镜头都是非鱼眼的，环视摄像机的镜头是鱼眼镜头，而且安装位置是朝向地面的。某些高配车型上会有“360°全景显示”功能，所用到的就是环视摄像机。安装于车辆前方、车辆左右后视镜下和车辆后方的四个鱼眼镜头采集图像，鱼眼摄像机为了获取足够大的视野，代价是图像的畸变严重。环视摄像机的感知范围并不大，主要用于车身5~10米内的障碍物检测、自主泊车时的库位线识别等。
为了理解点云信息，通常来说，我们对点云数据进行两步操作：分割（Segmentation）和分类（Classification）。其中，分割是为了将点云图中离散的点聚类成若干个整体，而分类则是区分出这些整体属于哪一个类别（比如说行人，车辆以及障碍物）。分割算法可以被分类如下几类：
在完成了点云的目标分割以后，分割出来的目标需要被正确的分类，在这个环节，一般使用机器学习中的分类算法，如支持向量机（Support Vector Machine，SVM）对聚类的特征进行分类，最近几年由于深度学习的发展，业界开始使用特别设计的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）对三维的点云聚类进行分类。
实践中不论是提取特征-SVM的方法还是原始点云-CNN的方法，由于激光雷达点云本身解析度低的原因，对于反射点稀疏的目标（比如说行人），基于点云的分类并不可靠，所以在实践中，我们往往融合雷达和相机传感器，利用相机的高分辨率来对目标进行分类，利用Lidar的可靠性对障碍物检测和测距，融合两者的优点完成环境感知。
无人驾驶系统中，我们通常使用图像视觉来完成道路的检测和道路上目标的检测。道路的检测包含对道路线的检测（Lane Detection），可行驶区域的检测（Drivable Area Detection）；道路上路标的检测包含对其他车辆的检测（Vehicle Detection），行人检测（Pedestrian Detection），交通标志和信号的检测（Traffic Sign Detection）等所有交通参与者的检测和分类。
车道线的检测涉及两个方面： 第一是识别出车道线，对于弯曲的车道线，能够计算出其曲率，第二是确定车辆自身相对于车道线的偏移（即无人车自身在车道线的哪个位置） 。一种方法是抽取一些车道的特征，包括边缘特征（通常是求梯度，如索贝尔算子），车道线的颜色特征等，使用多项式拟合我们认为可能是车道线的像素，然后基于多项式以及当前相机在车上挂载的位置确定前方车道线的曲率和车辆相对于车道的偏离。
可行驶区域的检测目前的一种做法是采用深度神经网络直接对场景进行分割，即通过训练一个逐像素分类的深度神经网络，完成对图像中可行驶区域的切割。
交通参与者的检测和分类目前主要依赖于深度学习模型，常用的模型包括两类：
传感器层将数据以一帧帧、固定频率发送给下游，但下游是无法拿每帧的数据去进行决策或者融合的。因为传感器的状态不是100%有效的，如果仅根据某一帧的信号去判定前方是否有障碍物(有可能是传感器误检了)，对下游决策来说是极不负责任的。因此上游需要对信息做预处理，以保证车辆前方的障得物在时间维度上是一直存在的， 而不是一闪而过。
这里就会使用到智能驾驶领域经常使用到的一个算法 卡尔曼滤波。
卡尔曼滤波（Kalman filter） 是一种高效率的递归滤波器（自回归滤波器），它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。卡尔曼滤波会根据各测量量在不同时间下的值，考虑各时间下的联合分布，再产生对未知变数的估计，因此会比只以单一测量量为基础的估计方式要准。
卡尔曼滤波在技术领域有许多的应用。常见的有飞机及太空船的导引、导航及控制。卡尔曼滤波也广为使用在时间序列的分析中，例如信号处理及计量经济学中。卡尔曼滤波也是机器人运动规划及控制的重要主题之一，有时也包括在轨迹最佳化。卡尔曼滤波也用在中轴神经系统运动控制的建模中。因为从给与运动命令到收到感觉神经的回授之间有时间差，使用卡尔曼滤波有助于建立符合实际的系统，估计运动系统的目前状态，并且更新命令。
信息融合是指把相同属性的信息进行多合一操作。
比如摄像机检测到了车辆正前方有一个障碍物，毫米波也检测到车辆前方有一个障碍物，激光雷达也检测到前方有一个障碍物，而实际上前方只有一个障碍物，所以我们要做的是把多传感器下这辆车的信息进行一次融合，以此告诉下游，前面有辆车，而不是三辆车。
坐标转换在自动驾驶领域十分重要。
传感器是安装在不同地方的比如超声波雷达(假如当车辆右方有一个障碍物，距离这个超声波雷达有3米，那么我们就认为这个障碍物距离车有3米吗?并不一定，因为决策控制层做车辆运动规划时，是在车体坐标系下做的(车体坐标系-般以后轴中心为O点)所以最终所有传感器的信息，都是需要转移到自车坐标系下的。因此感知层拿到3m的障碍物位置信息后，必须将该章碍物的位置信息转移到自车坐标系下，才能供规划决策使用。 同理，摄像机一般安装在挡风玻璃下面，拿到的数据也是基于摄像机坐标系的，给下游的数据，同样需要转换到自车坐标系下。
在无人车感知层面，定位的重要性不言而喻，无人车需要知道自己相对于环境的一个确切位置，这里的定位不能存在超过10cm的误差，试想一下，如果我们的无人车定位误差在30厘米，那么这将是一辆非常危险的无人车（无论是对行人还是乘客而言），因为无人驾驶的规划和执行层并不知道它存在30厘米的误差，它们仍然按照定位精准的前提来做出决策和控制，那么对某些情况作出的决策就是错的，从而造成事故。由此可见，无人车需要高精度的定位。
目前使用最广泛的无人车定位方法当属融合 全球定位系统（Global Positioning System，GPS）和惯性导航系统（Inertial Navigation System）定位方法 ，其中，GPS的定位精度在数十米到厘米级别之间，高精度的GPS传感器价格也就相对昂贵。融合GPS/IMU的定位方法在GPS信号缺失，微弱的情况下无法做到高精度定位，如地下停车场，周围均为高楼的市区等，因此只能适用于部分场景的无人驾驶任务。
地图辅助类定位算法是另一类广泛使用的无人车定位算法， 同步定位与地图构建（Simultaneous Localization And Mapping，SLAM） 是这类算法的代表，SLAM的目标即构建地图的同时使用该地图进行定位，SLAM通过利用已经观测到的环境特征确定当前车辆的位置以及当前观测特征的位置。这是一个利用以往的先验和当前的观测来估计当前位置的过程，实践上我们通常使用贝叶斯滤波器（Bayesian filter）来完成，具体来说包括卡尔曼滤波（Kalman Filter），扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter）以及粒子滤波（Particle Filter）。SLAM虽然是机器人定位领域的研究热点，但是在实际无人车开发过程中使用SLAM定位却存在问题，不同于机器人，无人车的运动是长距离的，大开放环境的。在长距离的运动中，随着距离的增大，SLAM定位的偏差也会逐渐增大，从而造成定位失败。
在实践中，一种有效的无人车定位方法是改变原来SLAM中的扫描匹配类算法，具体来说，我们不再在定位的同时制图，而是事先使用传感器如激光雷达对区域构建点云地图，通过程序和人工的处理将一部分“语义”添加到地图中（例如车道线的具体标注，路网，红绿灯的位置，当前路段的交通规则等等），这个包含了语义的地图就是我们无人驾驶车的 高精度地图（HD Map） 。实际定位的时候，使用当前激光雷达的扫描和事先构建的高精度地图进行点云匹配，确定我们的无人车在地图中的具体位置，这类方法被统称为扫描匹配方法（Scan Matching），扫描匹配方法最常见的是迭代最近点法（Iterative Closest Point ，ICP），该方法基于当前扫描和目标扫描的距离度量来完成点云配准。
除此以外， 正态分布变换（Normal Distributions Transform，NDT） 也是进行点云配准的常用方法，它基于点云特征直方图来实现配准。基于点云配准的定位方法也能实现10厘米以内的定位精度。虽然点云配准能够给出无人车相对于地图的全局定位，但是这类方法过于依赖事先构建的高精度地图，并且在开放的路段下仍然需要配合GPS定位使用，在场景相对单一的路段（如高速公路），使用GPS加点云匹配的方法相对来说成本过高。
拓展阅读： L4 自动驾驶中感知系统遇到的挑战及解决方案
浅析自动驾驶的重要一环：感知系统发展现状与方向
无人车的规划模块分为三层设计：任务规划，行为规划和动作规划，其中，任务规划通常也被称为路径规划或者路由规划（Route Planning），其负责相对顶层的路径规划，例如起点到终点的路径选择。 我们可以把我们当前的道路系统处理成有向网络图（Directed Graph Network），这个有向网络图能够表示道路和道路之间的连接情况，通行规则，道路的路宽等各种信息，其本质上就是我们前面的定位小节中提到的高精度地图的“语义”部分，这个有向网络图被称为路网图（Route Network Graph），如下图所示：
这样的路网图中的每一个有向边都是带权重的，那么，无人车的路径规划问题，就变成了在路网图中，为了让车辆达到某个目标（通常来说是从A地到B地），基于某种方法选取最优（即损失最小）的路径的过程，那么问题就变成了一个有向图搜索问题，传统的算法如迪科斯彻算法（Dijkstra’s Algorithm）和A 算法（A Algorithm）主要用于计算离散图的最优路径搜索，被用于搜索路网图中损失最小的路径。
行为规划有时也被称为决策制定（Decision Maker），主要的任务是按照任务规划的目标和当前的局部情况（其他的车辆和行人的位置和行为，当前的交通规则等），作出下一步无人车应该执行的决策，可以把这一层理解为车辆的副驾驶，他依据目标和当前的交通情况指挥驾驶员是跟车还是超车，是停车等行人通过还是绕过行人等等。
行为规划的一种方法是使用包含大量动作短语的复杂有限状态机（Finite State Machine，FSM）来实现，有限状态机从一个基础状态出发，将根据不同的驾驶场景跳转到不同的动作状态，将动作短语传递给下层的动作规划层，下图是一个简单的有限状态机：
如上图所示，每个状态都是对车辆动作的决策，状态和状态之间存在一定的跳转条件，某些状态可以自循环（比如上图中的循迹状态和等待状态）。虽然是目前无人车上采用的主流行为决策方法，有限状态机仍然存在着很大的局限性：首先，要实现复杂的行为决策，需要人工设计大量的状态；车辆有可能陷入有限状态机没有考虑过的状态；如果有限状态机没有设计死锁保护，车辆甚至可能陷入某种死锁。
通过规划一系列的动作以达到某种目的（比如说规避障碍物）的处理过程被称为动作规划。通常来说，考量动作规划算法的性能通常使用两个指标：计算效率（Computational Efficiency）和完整性（Completeness），所谓计算效率，即完成一次动作规划的处理效率，动作规划算法的计算效率在很大程度上取决于配置空间（Configuration Space），如果一个动作规划算法能够在问题有解的情况下在有限时间内返回一个解，并且能够在无解的情况下返回无解，那么我们称该动作规划算法是完整的。
配置空间：一个定义了机器人所有可能配置的集合，它定义了机器人所能够运动的维度，最简单的二维离散问题，那么配置空间就是，无人车的配置空间可以非常复杂，这取决于所使用的运动规划算法。
在引入了配置空间的概念以后，那么无人车的动作规划就变成了：在给定一个初始配置（Start Configuration），一个目标配置（Goal Configuration）以及若干的约束条件（Constraint）的情况下，在配置空间中找出一系列的动作到达目标配置，这些动作的执行结果就是将无人车从初始配置转移至目标配置，同时满足约束条件。在无人车这个应用场景中，初始配置通常是无人车的当前状态（当前的位置，速度和角速度等），目标配置则来源于动作规划的上一层——行为规划层，而约束条件则是车辆的运动限制（最大转角幅度，最大加速度等）。显然，在高维度的配置空间来动作规划的计算量是非常巨大的，为了确保规划算法的完整性，我们不得不搜索几乎所有的可能路径，这就形成了连续动作规划中的“维度灾难”问题。目前动作规划中解决该问题的核心理念是将连续空间模型转换成离散模型，具体的方法可以归纳为两类：组合规划方法（Combinatorial Planning）和基于采样的规划方法（Sampling-Based Planning）。
运动规划的组合方法通过连续的配置空间找到路径，而无需借助近似值。由于这个属性，它们可以被称为精确算法。组合方法通过对规划问题建立离散表示来找到完整的解，如在Darpa城市挑战赛（Darpa Urban Challenge）中，CMU的无人车BOSS所使用的动作规划算法，他们首先使用路径规划器生成备选的路径和目标点（这些路径和目标点事融合动力学可达的），然后通过优化算法选择最优的路径。另一种离散化的方法是网格分解方法（Grid Decomposition Approaches），在将配置空间网格化以后我们通常能够使用离散图搜索算法（如A*）找到一条优化路径。
基于采样的方法由于其概率完整性而被广泛使用，最常见的算法如PRM（Probabilistic Roadmaps），RRT（Rapidly-Exploring Random Tree），FMT（Fast-Marching Trees），在无人车的应用中，状态采样方法需要考虑两个状态的控制约束，同时还需要一个能够有效地查询采样状态和父状态是否可达的方法。
自动驾驶汽车的车辆控制技术旨在环境感知技术的基础之上，根据决策规划出目标轨迹，通过纵向和横向控制系统的配合使汽车能够按照跟踪目标轨迹准确稳定行驶，同时使汽车在行驶过程中能够实现车速调节、车距保持、换道、超车等基本操作。
互联网科技公司主要做软件，以工程机上层为主；而车厂其实以下层的组装为主，也就是OEM，也不是那么懂车。像制动、油门和转向等这些领域，话语权依然集中在博世、大陆这样的Tier 1身上。
自动驾驶控制的核心技术是车辆的纵向控制和横向控制技术。纵向控制，即车辆的驱动与制动控制；横向控制，即方向盘角度的调整以及轮胎力的控制。实现了纵向和横向自动控制，就可以按给定目标和约束自动控制车运行。所以，从车本身来说，自动驾驶就是综合纵向和横向控制。
车辆纵向控制是在行车速度方向上的控制，即车速以及本车与前后车或障碍物距离的自动控制。巡航控制和紧急制动控制都是典型的自动驾驶纵向控制案例。这类控制问题可归结为对电机驱动、发动机、传动和制动系统的控制。各种电机-发动机-传动模型、汽车运行模型和刹车过程模型与不同的控制器算法结合，构成了各种各样的纵向控制模式，典型结构如图所示。
此外，针对轮胎作用力的 滑移率控制 是纵向稳定控制中的关键部分。滑移率控制系统通过控制车轮滑移率调节车辆的纵向动力学特性来防止车辆发生过度驱动滑移或者制动抱死，从而提高车辆的稳定性和操纵性能。制动防抱死系统（antilock brake system）简称 ABS，在汽车制动时，自动控制制动器制动力的大小，使车轮不被抱死，处于边滚边滑（滑移率在 20%左右）的状态，以保证地面能够给车轮提供最大的制动作用力值。一些智能滑移率控制策略利用充足的环境感知信息设计了随道路环境变化的车轮最有滑移率调节器，从而提升轮胎力作用效果。
智能控制策略，如模糊控制、神经网络控制、滚动时域优化控制等，在纵向控制中也得到广泛研究和应用，并取得了较好的效果，被认为是最有效的方法。
而传统控制的方法， 如PID控制和前馈开环控制 ，一般是建立发动机和汽车运动过程的近似线形模型，在此基础上设计控制器，这种方法实现的控制，由于对模型依赖性大及模型误差较大，所以精度差、适应性差。从目前的论文和研究的项目看，寻求简单而准确的电机-发动机-传动、刹车过程和汽车运动模型，以及对随机扰动有鲁棒性和对汽车本身性能变化有适应性的控制器仍是研究的主要内容。
车辆横向控制指垂直于运动方向上的控制，对于汽车也就是转向控制。目标是控制汽车自动保持期望的行车路线，并在不同的车速、载荷、风阻、路况下有很好的乘坐舒适性和稳定性。
车辆横向控制主要有两种基本设计方法，一种是基于驾驶员模拟的方法；另一种是给予汽车横向运动力学模型的控制方法。基于驾驶员模拟的方法，一种策略是使用较简单的运动力学模型和驾驶员操纵规则设计控制器；另一策略是用驾驶员操纵过程的数据训练控制器获取控制算法。基于运动力学模型的方法要建立较精确的汽车横向运动模型。典型模型是所谓单轨模型，或称为自行车模型，也就是认为汽车左右两侧特性相同。横向控制系统基本结构如下图。控制目标一般是车中心与路中心线间的偏移量，同时受舒适性等指标约束。
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