高级驾驶员辅助系统（ADAS）与自动驾驶汽车的研发不仅极富挑战，且无先例可循。此技术的实现需传感器技术、机器学习和人工智能方面不断取得新的发展。用人工智能取代人类驾驶员面临的首要问题就是机器感知。自动驾驶汽车的计算机不仅需要能够识别其他车辆、行人、道路标志、道路标线、树木、建筑物、红绿灯以及我们在日常驾驶中遇到的很多其他事物，同时还需克服夜晚中的黑暗、雨雪天气等恶劣驾驶条件下的识别问题。基于传统规则的计算机算法几乎不可能解决这个问题，需要使用神经网络和机器学习方法。通过这些方法，可以训练计算机，

高级驾驶员辅助系统（ADAS）与自动驾驶汽车的研发不仅极富挑战，且无先例可循。此技术的实现需传感器技术、机器学习和人工智能方面不断取得新的发展。用人工智能取代人类驾驶员面临的首要问题就是机器感知。自动驾驶汽车的计算机不仅需要能够识别其他车辆、行人、道路标志、道路标线、树木、建筑物、红绿灯以及我们在日常驾驶中遇到的很多其他事物，同时还需克服夜晚中的黑暗、雨雪天气等恶劣驾驶条件下的识别问题。基于传统规则的计算机算法几乎不可能解决这个问题，需要使用神经网络和机器学习方法。通过这些方法，可以训练计算机，