ADAS和無人駕駛在數據庫方面該如何突破

　　這篇文章主要聊聊ADAS數據庫的事情，聊一聊詩與遠方。我覺得ADAS和無人駕駛是一個特別很難突破的地方：

　　1）上維度就是這個

　　2）正中間就是車

　　3）下維度就是各種自動的機器人

　　前幾日分群，在不停把將來需要討論的問題進一步細化，這是我們這個專業群未來討論問題的方式，也給其他人的討論做一些借鑒，總體來看我們可以從這個方面來看問題。

　　a）定期組織技術架構的分部分的討論

　　b）分來源進行情報的交流和分析探討

　　c）分應用進行問題和場景的探討和考慮

　　整個的概念，是將整塊技術和架構內容分解，然后根據每一塊，定期組織一些討論，談談大家的認識，補充然后進行思辨。

　　1）ADAS無人駕駛 技術分解

　　感知：（傳感器感知車內外信息）、識別（車輛周邊環境量化）、聯網（車與后臺，車車之間的數據交互）

　　計算：定位（位置確定和車輛姿態判定）、路徑（車輛的行駛路徑算法規劃）

　　執行：車輛控制，包括各個部分的接口

　　為了實現ADAS+Autonoumous功能，檢測障礙物的傳感器包括攝像頭、紅外線傳感器、毫米波雷達、激光雷達、超聲波傳感器等多個種類，這些傳感器都各自有優缺點。

　　核心是融合評估：整合控制多個識別傳感器的傳感器融合，之后的功能和評估。

　　這里是重點討論實際的過程中的一些東西了

　　2）汽車電子系統開發

　　這塊會在ECU設計的系統方法論里面重點考慮，將融合系統工程的各個方法做進一步細分

　　這里開發上中下的方法其實差不多

　　3）應用場景分析

　　這里主要組合使用不同的功能在不同場景和環境中的考慮

　　這種場景分割也是從其他維度去考慮整個運營和工作系統架構的需求

　　4）情報分析

　　主要是把所有地區、不同層級的情報分級分類進行匯總和討論。

　　我的出發點是通過：

　　1）工程師好奇心和問題激勵模式去探索很多的技術問題應用，通過場景分析將自己和實際情況進行結合

　　2）將各個不同的知識場進行快速的網絡化探討和組合

　　給老徐一講呢，我這個就是詩與遠方。

　　小結

　　1）人窮志短，有時候想做的事情和其他人的想法有很大的差距，目前我能這樣做這么想，也是很多運氣的成分在。

　　2）我一直覺得工程設計會在未來價值越來越大，但是目前大部分工程師都要解決吃飯問題，解決房子和吃飯問題。一個群需要有面包和牛奶，也需要詩與遠方。