在辅助驾驶中，主要是采用摄像头进行车道线3次多项式的拟合，实现车道保持功能（即LKA）；在自动驾驶中，主要是根据定位融合进行目标轨迹（即车道来自中心线）的规划，360问答实现车辆保持功能。
但是对于变道超车会车等场景，运动规划民针剧动半需要获取实时的感知信转环样息，变道指令下的精确定位，以及高精度地图信息，当前车道和旁车道的数据点计算，信号可能存在计算延迟。显然只有摄像头是不足以实现上述功能。
因此，辅助驾驶和自动驾驶的软件架构和开发成本也会发生根本团十的变化。这时需要针对不同的功能需求，制定不同的软件架构。
对于L2级辅助驾驶，识可能摄像头就能很好的实现车辆保持功能；而对于L3级全自动驾驶，感知需求变多，信号流，系统架构也复杂了，苗便行往阳备既溶令需要依赖实时的融合定位，HD地图等信息进行最优解计算。因此，运动规划模块更多的是定义在L3全自动驾驶架构中。
人机共驾形态的车上一般都会装有很多传感器，传感器就像眼睛一样能够探测周围的世界，比如摄像头，毫米波雷达以及高精度地图。这接配练望长烟活些传感器都被放在一个车载芯片上面。
像人机共驾的形态，它所提供的价值是什么？比如说刚刚过去的国庆，很多地方都发生了大堵车。堵车时，首先要跟着前车，距离不能太远，否则会被加塞；但也不能太近，不然会追尾。不能太远也不能太近，需要要踩一脚油门，踩一脚刹车，这是一个非常机械、往复、疲劳的活动。通过人机共驾形态的智能驾驶产品，可以把驾驶员从疲劳往复的活动解放出来，进而解放人们耗费在交通拥堵中的一些精力。
（图/文/摄： 问答叫兽）蔚来EC6 小鹏汽车P7 MARVEL R 岚图FREE 奥迪A4L Model Y @2019
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