速度：雷达（无线电探测器）
无人驾驶的实现前途光明，但道路曲折。目前自动驾驶仍然面临很多网页游戏私服推荐，例如需要快速而连续地分析数据流、需要做对机器来说很繁琐但对人类来说只是鸡毛蒜皮的一些小事等。具体来说，物体检测、距离、速度、定位和交通法规等都是在驾驶过程中做决策时需要考虑的因素。为了达到SAE标准中的L5级别，计算机驾驶系统需要能够执行上述所有基本任务，找到针对不同问题的技术解决方案。以下列出了几种主要的自动驾驶技术网页游戏私服推荐及解决方案：
1．以特斯拉为代表的视觉SLAM定位
车联网的定位技术则是通过合理部署在城市交通道路周边的RSU，利用无线测距技术实现对移动中车联的实时定位。目前所采用的技术主要有利用接收信号强度值（RSSI）、到达时间（TOA）、到达时间差（TDOA）、到达角度（AOA）及到达频率差（FDOA）等。FDOA定位技术具有无模糊区、精度高等优点，它可以与TDOA等定位技术结合，实现更加完善的定位功能，成为车联网定位技术的一个发展方向。在此不做具体介绍。
目前，使用VSLAM实现定位的自动驾驶车辆主要配备三类传感器：单目、双目（或多目）、RGBD。此外还有鱼眼、全景等特殊相机，由于在研究和产品中都属于少数在此不做介绍。就实现难度而言，这三类方法难易程度从难到易依次为：单目视觉、双目视觉、RGBD。在定位过程中，VSLAM自动驾驶车辆从一个未知环境中的未知地点出发，在运动过程中通过以上这些视觉传感器观测定位自身位置、姿态、运动轨迹，再根据自身位置进行增量式的地图构建，从而达到同时定位和地图构建的目的。定位和建图是两个相辅相成的过程，地图可以提供更好的定位，而定位也可以进一步扩建地图。VSLAM技术框架如下，主要包括传感器数据预处理、前端、后端、回环检测、建图。
