百度首次公开无人车加州城市道路测试视频

在2016年10月18日举行的世界人工智能大会上，百度无人驾驶首席架构师James Peng首次展示了百度无人驾驶在加州城市道路上的测试视频，并现场介绍了从高速公路行驶到城市道路所需的技术背景。视频中的黑色汽车是百度的无人驾驶测试车。据James Peng介绍，这辆车可以在没有干预的情况下在开放道路上行驶，通过传感器识别红绿灯、行人和自行车，并成功避开它们。

百度首次发布无人车加州城市道路测试视频。

James Peng在现场指出，城市驾驶是目前人们出行的主要方式。据统计，97%的车辆行驶在城市道路上，93%的总驾驶时间也在城市场景中。百度计划在2016年将无人车开进这座繁华的城市。

与公路路况相比，城市路况更为复杂。无人车需要感知城市中的各种红绿灯和标志，而城市中周围的高层建筑会影响GPS定位，因此对无人车提出了更高的要求。当James Peng回答如何从高速公路开车到城市时，他提到了百度目前的几项技术积累：

基于计算机视觉，百度的感知算法在行人识别方面达到95%的准确率，在红绿灯识别方面达到99.9%的准确率。此前，在自动驾驶数据集KITTI测试中，百度算法在车辆识别项目中的识别率达到90.13%。同时，深度学习算法也应用于基于激光雷达的周边环境感知。

除了本地传感器外，该车还配备了高精度的地图进行静态感知，并将车道线、路牙、房屋和交通标志等对实时性要求不高的交通元素放入地图中。在自动驾驶过程中，配合传感器完成感应任务。

在定位方面，无人车采用了多维定位方法。以GPS为基准，高精度地图与激光雷达和相机传感器的实时传感信息相匹配。据介绍，无人车定位的平均误差为3厘米。

在控制方面，百度无人车已经能够将误差控制在小范围内。目前，直线行驶的误差小于10厘米，弯道的误差小于20厘米，速度误差小于1公里/小时。

在今年9月举行的百度大会上，百度自动驾驶事业部总经理王劲宣布，百度无人车已获得美国加州颁发的第15张无人驾驶执照，可以在加州的开放道路上测试无人车。加州当地的自动驾驶法律法规相对开放，路况与中国相比相对简单，百度在硅谷成立了专注于无人驾驶的团队。今年，该公司逐步计划将自动驾驶测试带到美国。

此视频中显示的测试信息不够详细。未来，我们期待百度无人车在加州机动车辆部（DMV）的自动驾驶测试报告中的详细表现。在2016年10月18日举行的世界人工智能大会上，百度无人驾驶首席架构师James Peng首次展示了百度无人驾驶在加州城市道路上的测试视频，并现场介绍了从高速公路行驶到城市道路所需的技术背景。视频中的黑色汽车是百度的无人驾驶测试车。据James Peng介绍，这辆车可以在没有干预的情况下在开放道路上行驶，通过传感器识别红绿灯、行人和自行车，并成功避开它们。

百度首次发布无人车加州城市道路测试视频。

James Peng在现场指出，城市驾驶是目前人们出行的主要方式。据统计，97%的车辆行驶在城市道路上，93%的总驾驶时间也在城市场景中。百度计划在2016年将无人车开进这座繁华的城市。

与公路路况相比，城市路况更为复杂。无人车需要感知城市中的各种红绿灯和标志，而城市中周围的高层建筑会影响GPS定位，因此对无人车提出了更高的要求……

icles。当James Peng回答如何从高速公路开车到城市时，他提到了百度目前的几项技术积累：

基于计算机视觉，百度的感知算法在行人识别方面达到95%的准确率，在红绿灯识别方面达到99.9%的准确率。此前，在自动驾驶数据集KITTI测试中，百度算法在车辆识别项目中的识别率达到90.13%。同时，深度学习算法也应用于基于激光雷达的周边环境感知。

除了本地传感器外，该车还配备了高精度的地图进行静态感知，并将车道线、路牙、房屋和交通标志等对实时性要求不高的交通元素放入地图中。在自动驾驶过程中，配合传感器完成感应任务。

在定位方面，无人车采用了多维定位方法。以GPS为基准，高精度地图与激光雷达和相机传感器的实时传感信息相匹配。据介绍，无人车定位的平均误差为3厘米。

在控制方面，百度无人车已经能够将误差控制在小范围内。目前，直线行驶的误差小于10厘米，弯道的误差小于20厘米，速度误差小于1公里/小时。

在今年9月举行的百度大会上，百度自动驾驶事业部总经理王劲宣布，百度无人车已获得美国加州颁发的第15张无人驾驶执照，可以在加州的开放道路上测试无人车。加州当地的自动驾驶法律法规相对开放，路况与中国相比相对简单，百度在硅谷成立了专注于无人驾驶的团队。今年，该公司逐步计划将自动驾驶测试带到美国。

此视频中显示的测试信息不够详细。未来，我们期待百度无人车在加州机动车辆部（DMV）的自动驾驶测试报告中的详细表现。

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