所謂自動駕駛汽車的“視覺”，也就是車輛對外界環境的感知能力。自動駕駛汽車的視覺主要有兩個作用。
一是定位。自動駕駛汽車透過對環境的檢測，確定自身的位置，比如要確保自己行駛在車道中央，就需要實時監測車輛與兩側車道線的距離。
二是決策。車輛需要基於周圍環境做出合適的駕駛決策，當旁邊車道有車時，車輛就不能直接併線，而當前方檢測到障礙物時，車輛就需要做出減速或是變道的判斷。
車輛對環境的感知，通常是透過遍佈車身的雷達、攝像頭等感測器來實現的。因此，要提升視覺能力，最直接的方法就是提高感測器的精度、可靠性、可以檢測的範圍等。
不過，緊靠這些並不夠，因為任何感測器都有極限，特別是當天氣情況不佳，或是特定的光線條件下，感測器可靠性的下降不可避免的問題。而且，如果是坡道或是彎道，即使距離並沒有超過感測器的檢測範圍，自動駕駛汽車的視覺能力也會受到直接影響。
為了解決這個問題，高精地圖就成了自動駕駛的另一個維度的視覺能力。所謂高精地圖，是專門為自動駕駛汽車使用的，含有道路及周圍環境詳細資訊的電子地圖，出了車道寬度、曲率、傾斜度等外，天橋、龍門架、紅綠燈高度、位置等等都會詳細表述其中。這樣，自動駕駛汽車就會提前對所行駛的整個區域有一個準確瞭解，從而提前做出行為預判。前面提到的惡劣天氣下，藉助高精地圖，車輛可以不必完全依靠感測器的輸入，而在彎道，坡道等情況下，車輛會提前以更合適的速度透過，從而提高安全性。
除了感測器和高精地圖，車路協同和雲端資訊共享也是提升自動駕駛汽車視覺能力的重要手段，對於一些突發事故，透過雲端資訊共享，可以提前告知還未行駛到該區域的車輛，從而進行最優決策規劃。
所謂自動駕駛汽車的“視覺”，也就是車輛對外界環境的感知能力。自動駕駛汽車的視覺主要有兩個作用。
一是定位。自動駕駛汽車透過對環境的檢測，確定自身的位置，比如要確保自己行駛在車道中央，就需要實時監測車輛與兩側車道線的距離。
二是決策。車輛需要基於周圍環境做出合適的駕駛決策，當旁邊車道有車時，車輛就不能直接併線，而當前方檢測到障礙物時，車輛就需要做出減速或是變道的判斷。
車輛對環境的感知，通常是透過遍佈車身的雷達、攝像頭等感測器來實現的。因此，要提升視覺能力，最直接的方法就是提高感測器的精度、可靠性、可以檢測的範圍等。
不過，緊靠這些並不夠，因為任何感測器都有極限，特別是當天氣情況不佳，或是特定的光線條件下，感測器可靠性的下降不可避免的問題。而且，如果是坡道或是彎道，即使距離並沒有超過感測器的檢測範圍，自動駕駛汽車的視覺能力也會受到直接影響。
為了解決這個問題，高精地圖就成了自動駕駛的另一個維度的視覺能力。所謂高精地圖，是專門為自動駕駛汽車使用的，含有道路及周圍環境詳細資訊的電子地圖，出了車道寬度、曲率、傾斜度等外，天橋、龍門架、紅綠燈高度、位置等等都會詳細表述其中。這樣，自動駕駛汽車就會提前對所行駛的整個區域有一個準確瞭解，從而提前做出行為預判。前面提到的惡劣天氣下，藉助高精地圖，車輛可以不必完全依靠感測器的輸入，而在彎道，坡道等情況下，車輛會提前以更合適的速度透過，從而提高安全性。
除了感測器和高精地圖，車路協同和雲端資訊共享也是提升自動駕駛汽車視覺能力的重要手段，對於一些突發事故，透過雲端資訊共享，可以提前告知還未行駛到該區域的車輛，從而進行最優決策規劃。