是什么制约了无人驾驶的快速发展

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首先因为汽车的运动优势，是滚动而非爬行、跳跃或者行走。

这样对于程序员来说，编写代码更加容易。假设无人驾驶汽车像人工机器人那样具备多个肢体关节，那么管理其动作快速运行的软件从体量和复杂性都要比智能汽车大得多，因为多肢体关联动作可以演化出众多不同的动作组合模式。相反，汽车的四个轮子、刹车以及方向盘的组合模式数量却少得多。

其次是汽车运动是重复的，刻板的反应式“傻瓜”运动。

无人驾驶主要的任务是识别路面的各类危险，交通信号，移动和静止的物体。然后在运动过程中对以上情景有安全，及时的动作反应。

由于交通信号是人类编写，路面的物体也是人类行为创建和可干预的，所以对于视觉感知系统来讲，一切新鲜的事物和场景只需要识别，存储，当遇到问题时迅速调取，采取行动。这一切都是重复的，深度学习可以协助人类把数据预先“喂养”到汽车的“大脑”里。

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