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人机物融合系统：概念、挑战与研究机遇

首先，回顾人机物融合系统的背景，介绍并澄清一些重要概念。其次，从系统工程角度探讨并提出建立人机物融合系统的科学基础所面临的重要挑战，包括：（1）复杂的异质性；（2）合适抽象的缺失；（3）大量异质黑盒子系统的动态集成；（4）复杂的功能、性能和服务质量方面的需求；（5）满足需求的人机物融合系统的设计、实现和运维。为应对以上挑战，建议从4个方面开展研究：（1）人机物融合系统的抽象与计算理论；（2）人机物融合系统体系架构的建模理论与方法；（3）模型性质的规约与验证；（4）人机物融合系统的软件定义方法与技术。最后，作为本信息物理融合系统专题的编辑按语，简要介绍专题收录的4篇文章。

  • 2022-01-18
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美国防空反导系统中雷达新技术发展及应用研究

经过多年发展，美国部署了遍布全球的预警探测装备。面对导弹技术的扩散、五代机的入役和高超声速武器等新威胁的出现，美军的防空反导系统面临着日益严重的威胁，长期以来难以解决的目标识别难题也更加严重。为进一步提升探测跟踪及目标识别能力，增强防空反导系统的作战能力，美国近年来从雷达新体制、新器件等多个方面，加大雷达新技术的研究力度。目前已开始将一些技术应用于雷达型号的研制与生产中。

  • 2022-01-18
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人工智能在汽车自动驾驶系统中的应用分析

本文以自动驾驶系统为代表的汽车智能化技术将对汽车产业生态变革产生重大影响。首先，分析了自动驾驶技术发展路线、发展现状及人工智能（Artificial Intelligence，AI）的应用领域，指出 AI 在自动驾驶应用中面临的挑战。然后，提出一种基于 AI 的车云协同自动驾驶系统架构，分析了基于 AI 的智能驾驶终端软硬件架构与基于大数据的自动驾驶云端空间架构；结合车端与云端的 AI 集成应用问题、信息数据交互方法与车云协同技术，讨论了人工智能在自动驾驶系统的主要应用。

  • 2022-01-18
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高级自动驾驶系统的新型三大感知能力要素分析

自动驾驶传感器配置需求随着汽车智能化和电动化的快速发展不断增加。当前的传感器趋向于从探测范围、探测精度、探测能力上进行不断优化以便适应更多的边缘场景。使用更高级能力的传感器到底能带来哪些优势，又能解决哪些问题，如何对车身周围配置的传感器进行最优化配置和选择将是我们必须要面对的问题。

  • 2022-01-18
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基于计算机视觉的自动驾驶算法研究综述

本文从基于传统特征和基于深度学习两方面对自动驾驶技术进行了综述：首先论述了基于传统特征的自动驾驶技术，如道路与车道线的检测、前车检测、行人检测和防撞系统等，由于识别目标种类繁多，基于传统特征的目标检测遇到了很难超越的瓶颈；接着阐述了基于深度学习的自动驾驶算法，采用卷积神经网可以直接学习和感知路面及道路上的车辆，可大幅度提升自动驾驶算法的性能；最后总结全文，并展望了未来的研究方向，即整合传统特征和深度学习特征，进一步提升深度驾驶的拟人化和实用化水平。

  • 2022-01-18
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深度卷积神经网络（CNN）在无人驾驶中的应用

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种适合使用在连续值输入信号上的深度神经网络，比如声音、图像和视频。它的历史可以回溯到1968年，Hubel和Wiesel在动物视觉皮层细胞中发现的对输入图案的方向选择性和平移不变性，这个工作为他们赢得了诺贝尔奖。时间推进到上世纪80年代，随着神经网络研究的深入，研究人员发现对图片输入做卷积操作和生物视觉中的神经元接受局部receptive field内的输入有相似性，那么在神经网络中加上卷积操作也就成了自然的事情。

  • 2022-01-18
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一文读懂自动驾驶中基于特征点的视觉全局定位技术

在无人驾驶中，感知、定位、规划决策、控制是四个基本的系统模块。由于当前算法还无法实现绝对的智能，因此依然需要大量的先验知识来提高模块性能、鲁棒性，以实现安全的自动驾驶。其中，高精地图是对道路及周边环境先验知识的集成。而建立在地图之上的准确定位，是判断行车状况的重要依据，为后续的感知、规划决策提供有力支撑。

  • 2022-01-18
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计算机视觉技术在无人驾驶中的应用

当前，人工智能是下一代信息技术的核心和焦点，而无人配送则是人工智能典型的落地场景，因为完成无人配送需要自动驾驶技术、机器人技术、视觉分析、自然语言理解、机器学习、运筹优化等一系列创新技术的高度集成。目前，美团的日订单数量已经超过 2000 万单，在人力有限的情况下，对无人配送就有着非常迫切的需求。美团无人配送团队已经自主研发两款适应不同业务场景的无人车产品，其中一款适用于室内外道路的小型低速无人车，还有一款长距离室外运输的中型无人车。

  • 2022-01-18
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