谷歌无人驾驶测试安全指南
谷歌无人驾驶汽车通过百万英里测试，不断学习复杂路况。每辆车配备安全驾驶员和远程监控，保障安全，测试路线逐步扩展。恶劣天气与突发交通事件是主要挑战，团队通过模拟测试收集数据。每秒产生1GB传感器数据，上传云端分析，标记事件并优化模型，推动技术成熟。
谷歌无人驾驶编程全攻略
无人驾驶汽车编程融合感知、决策、控制三大模块，涉及传感器数据融合、路径规划及安全冗余设计。传感器数据通过卡尔曼滤波和深度学习模型融合，确保环境模型准确；路径规划采用A*、Dijkstra等全局算法和基于采样的局部算法，结合强化学习优化轨迹；安全冗余设计遵循“三模冗余”架构，通过心跳监测和紧急停车逻辑...
