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隨著智能汽車電子信息技術和高級輔助駕駛技術的快速發展，自動駕駛作為輔助駕駛技術的高級階段，將成為未來解決交通出行的重要方式，已成為全球范圍內的一個新的技術研究熱點和重點。與傳統汽車不同的是，智能無人駕駛汽車主要是通過集成化的、系統性的駕駛取代傳統的個性化色彩突出的駕駛習慣，通過大數據和系統化的駕駛行為避免駕駛員的各類錯誤，實現其防止碰撞和預防交通事故的首要目標。
智能無人駕駛系統的數據處理能力相比人類明顯更為強大，執行反應更為迅速，自動駕駛系統算法可以綜合各類因素，如汽車速度、其他汽車的位置和行為方式、障礙物的位置和軌道燈，通過迅速地評估、比較、選擇并最終做出最佳的執行命令，因此可以有效地減少人類突發情緒的猶豫、驚慌、計算失誤等因素導致的錯誤反應和事故。
自動駕駛感知是指自動駕駛系統從環境中收集信息并從中行交互，同時利用道路網絡、交通規則、汽車動力學等的先驗信息進行規劃與控制車輛。自動駕駛感知系統通常包含環境感知和定位兩大部分，其中，環境感知特指對于環境的場景理解能力，例如障礙物的類型、道路標志及標線、行人車輛的檢測、交通信號等數據的語義分類。定位是對感知結果的后處理，通過定位功能從而幫助自動車了解其相對于所處環境的位置。
目前自動駕駛的安全也是影響其上路推進速度的一大問題之一，為了其安全性更加可靠，一般需要進行大量的模擬測試，自動駕駛激光雷達的感知和定位一般用景頤光電激光雷達反射板標準板進行反射率定標。常用的是景頤光電10%+50%+80%的反射率組合標定，遠距離常用1.5x1..5m的尺寸。
