自动驾驶汽车测试技术有哪些（自动驾驶汽车测试技术有哪些应用）

自动驾驶测试工程师有前途没？

首先，自动驾驶是近些年发展较快，较好的。如果未来被大众所接纳，只要跟自动驾驶沾边的，就发展无限。

但是，如果发展不成熟，或者是不稳定，又或者实验阶段事故百出，很有可能是遥遥无期了。

再一个，说回到测试，首先这个自动驾驶测试就不太算软件测试，有点偏向于硬件测试。就我所知道的自动驾驶发展较好，较出名，就是北京的某度了。再一个硬件测试局限性有点高，如果你想要在测试这个行业干下去的话，硬件测试不是你的一个好的选择，相反，你有着独特且有见解的眼光，觉得自动驾驶在未来五年指定发展起来，那你的选择也是无可厚非的。

有前途。岗位职责：

1.激光雷达感知算法的仿真测试，及仿真工具链开发；

2.负责激光雷达感知算法的数据回注测试；

3.负责编写完整、规范的测试报告，并协助软件开发人员进行故障定位和整改；

4.对产品进行黑盒测试、兼容性测试、容错性测试、回归测试等；

5.负责对bug生命周期进行跟踪，有对产品需求和质量的整体把控能力。

国外的无人驾驶汽车技术，发展到什么程度了？

国外无人驾驶汽车最新技术

目前谷歌是最有可能扫除当前所有短期障碍并将成千上万辆无人驾驶车带到公路的公司。目前无人驾驶车已经获得了加利福尼亚州立法获批，谷歌可能会在该州部署数百辆无人驾驶车，用来接送公司员工上下班。谷歌汽车在试运行的过程中，到目前为止仅与其他社会车辆发生过两次碰撞，其中一次是非常小的事故——完全在驾驶员的可控范围内。

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。

谷歌汽车的产品技术已经非常先进，通过车顶上的扫描器发射64束激光射线，然后激光碰到车辆周围的物体，又反射回来，这样就计算出了物体的距离。另一套在底部的系统测量出车辆在三个方向上的加速度、角速度等数据，然后再结合GPS数据计算出车辆的位置，所有这些数据与车载摄像机捕获的图像一起输入计算机，软件以极高的速度处理这些数据。这样，系统就可以非常迅速的作出判断。

目前已有多个国家进行了上路测试，2015年1月，英国将于开始允许无人驾驶汽车在公路上行驶。英国也将修订道路交通规则，为无人驾驶汽车的出现提供适当的规则指引。

英国商务部长凯布尔日前宣布，英国将于2015年1月开始在至多三个试点城市测试无人驾驶汽车，并将考虑重新调整交通规则，为这种新型汽车“铺路”。

无人驾驶汽车已经在许多国家投入使用，包括日本、瑞典以及美国。美国有四个州甚至已经通过了有关允许无人驾驶汽车上路的法律。

已有多个国家研发并测试了无人驾驶汽车。美国搜索巨头谷歌研发的无人驾驶汽车已经行驶超过30万公里，中国的无人驾驶智能汽车于2012年完成了在京津高速公路上的测试，日本、德国、新加坡、瑞典等国也都对无人驾驶汽车进行了测试。

自动驾驶需要两个关键因素，一个是自动驾驶系统，一个是交通设施配套，目前国内如百度华为等都在自动驾驶方面有大量布局，相对国外不一定落后，但全球就落地的交通设施配套还不成熟，还有较长发展过程

什么是无人驾驶环境感知技术？

无人车的技术结构主要分为环境感知、导航定位、路径规划和运动控制四个方面，无人驾驶汽车获取外界环境信息时对车辆进行导航定位和路径规划及运动控制的根本前提，这就需要无人驾驶系统具备对周边环境进行感知的技术。

1．无人车获取环境信息的传感器

从目前的大多数技术方案来看，无人驾驶系统对环境感知主要有这几大部分：首先，激光雷达对周围环境的三维空间感知，获取大部分的环境信息获取；其次，使用相机获取的图像信息；再次，通过毫米波雷达获取的定向周围目标距离信息，以及GPS定位及惯性导航获取的无人车位置及自身姿态信息，最后是其他超声波传感器、红外线传感器等其他光电传感器获取的各种信息

2.无人驾驶汽车环境感知关键技术

2.1传感器标定

通过传感器标定来确定传感器输入与输出之间的关系，从而完成基础性的环境识别。

2.2结构化道路检测

主要通过相机拍摄车道和道路两边的标志物图像，然后进行标识提取和识别的过程，涉及图像处理算法。

2.3非结构化道路检测

对于乡村公路、野外土路等非结构化道路的情况，采用基于机器学习的道路探测，结合探测到的环境信息和先验知识库中的模型，对图像和数据进行处理。

2.4行驶环境中目标检测

包括：行人追踪，车辆追踪，信号灯识别，交通标致识别。

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我是“物联科技”，旨在解读关于“物联网”，让科技更贴近生活。

“无人驾驶环境感知技术”——名字可真够长的，内容不少，我来粗浅地回答一下，抛砖引玉。

首先无人驾驶环境感知技术，不是一个单个的内容，是由多种技术综合而成、针对无人驾驶汽车感知方面的全套解决方案。

先说感知，很好理解，汽车如果要想“无人驾驶”，那必须要有自己的“眼睛”对吧，无人驾驶环境感知技术的目的就是为了给汽车一双“强大的眼睛”，为操作系统提供必要、有效、全面的行车数据。

无人驾驶环境感知技术，要感知的对象分为①行驶路径；②周边物体；③驾驶状态；④驾驶环境这四大内容。

首先汽车要自己开自己，要可以识别结构化的道路，包括行车线、道路边缘、道路隔离物、恶劣路况等等；对于非结构化的道路，要识别行驶前方的路面环境和可行驶路径的确认。第二，汽车要“认识”别的汽车、路上的行人、路上的障碍物；还有就是交通标志也得认识。第三，汽车得“知道”自身的状态，是停着还是驾驶中，开得速度如何等等。第四，可以判断道路交通拥堵情况，天气状况怎么样（比如下雨下雪路滑）等等。

如何做到上述这些功能呢？对于无人驾驶环境感知的技术目前有：

①视觉传感，用摄像头；②激光传感器，这个比较火；③微波传感以及④通讯传感。当然也可以将几种技术综合到一起。

以上，希望可以帮到你！