国内自动驾驶黄埔军校 百度
技术难点：雾霾、晒水、下雨、光线昏暗
定位与地图
作为自动驾驶可靠性的基础，该模块利用包括卫星、惯导在内的多传感器融合技术，可提供车辆、行人等的厘米级位置信息，并能正确地认知世界，例如3D结构数据以及车道线等语义信息。
感知
通过深度学习和传统算法的融合，感知模块具备超越人类的障碍物检测、分类、追踪和场景理解能力，保证系统冗余，在不同的路况、天气和环境中都能准确地“看”到周围的世界。
预测
预测模块能根据感知数据和结果，实时预测周围车辆、行人和其他交通参与者的潜在意图和下一步所有的移动轨迹与可能性。利用大量来自全球复杂的交通场景，预测模型的学习速度提升显著。
规划与控制
“老司机”般的体验得益于成熟的规划与控制模块。它帮助系统在复杂路况中做出安全、可靠、最优的路径规划和驾驶决策，进一步实现厘米级精度的车辆控制，从而娴熟地应对周遭车流和人流。
基础构件
成功的规模化技术应用离不开完善的基础架构，包括车载系统、仿真平台、可视化平台、数据存储与处理等。我们自主研发了一套自动驾驶软硬件基础架构体系，具备极高的稳定性和可扩展性，保障了规模化的技术应用。
硬件
高性能，高可靠性和高适配性，成就了我们的硬件解决方案。 我们自主设计的传感器融合模块和计算单元，将性能卓越的组件与尖端软件技术结合，从而形成集成式的全堆栈系统，并实现硬件冗余全覆盖，保障了无人车的安全运行。
参考资料：
1、https://www.zhihu.com/question/24506695/answer/223085931
2、https://mp.weixin.qq.com/s/8kZOe13eHgkOKJKhbcDiUQ