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线上课程感想

线上实习课程让我了解了很多当今最前沿最热门的科研就业方向资讯，让我对未来的方向有了一定的设想。

让我印象深刻的有其中几个方向，第一个是智能驾驶传感器的技术创新，老师首先从整体上介绍了L0到L5级别的传感器对车辆的控制原理，以及不同等级传感器的技术区别，让同学们对传感器有了大致的认识。接着，老师从当前最直观且最具未来趋势L4级别的传感器入手，通过比较Waymo和广汽研究院所选用的L4传感器方案，指出目前L4量产落地所面临的技术、制度、市场等方面的困难，同时，他还指出中国或将走车路协同的道路，以实现更安.高全系数的智能驾驶。随后，郭先生从激光雷达对L4及以上级别传感器的重要性切入，分析了固态激光雷达的发展前景及当前各项技术的优缺点，表明MEMS技术是当前的应用主流。此外，老师还介绍了L3级别智能驾驶中的视觉感知技术以及相应的传感器配置和功能安全，分享了远红外传感器的创和.新3D成像毫米波雷达的发展。最后，老师通过比较L1/L2/L2.5级别传感器的配置及功能，分别介绍了其应用场景和相应的优缺点及功能补充。

第二个是机器人同步定位与地图创建技术研究进展，可靠的定位性能是自主移动系统的关键要素!传统的导航方法是基于里程计估计的，存在不可避免 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 像投射到物体表面，再接收物体表面反射的散斑信息，交给ASIC处理芯片处理，根据物体造成光信号的变化计算出物体位置和深度信息。这三种3D视觉成像技术各有自己的优点和不足：双目测距法采用被动测距方式，其测量精度非常高(可以达到毫米级)，分辨率高达2K级别，帧率为30~120fps。但其一般只能测量较近的距离，距离越远，测距越不准确。此外双目测距法最大的问题在于算法非常复杂，需要很高的算力资源，实时性差，在光线昏暗条件下成像较差;TOF时间飞行法的实时性较好，算法简单，并可以测量较远距离(一般在100m 以内)。但是其相关传感器技术目前还不成熟，分辨率低，功耗和整体的成本很高;3D结构光技术解决了双目匹配算法的复杂度问题，分辨率能达到1080p级别，测量精度高，算法复杂程度适中，但其精度随着距离增加将会下降，适合近距离使用。现在很多产品和行业已开.经始大量使用3D结构光技术了，比如大家都非XX悉的iPhone手机，其Face ID功能凭借着出色的体验已经得到了消费者们的广泛认可;OPPO Find X手机搭载的便是奥比中光3D摄像头。

线上课程实习使我有了很好的理论基础，选择大于努力，有了对未来研究方向的基本认知，使我在选择就业方向时更加有保障。

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