嬴彻大课堂 | 第二期：自动驾驶的「慧眼」- 3D 环境感知

深度学习（deep learning）是机器学习的分支，是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法，至今已有数种深度学习框架，如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

自动驾驶车辆传感器的一种，采用激光扫描和测距来建立车辆周围环境的详细三维模型。Lidar 图像具有高度准确性，这使得它可以与摄像头、超声波探测器和雷达等常规传感器相提并论。然而激光传感器面临体积过大的问题，同时，它的机械结构非常复杂。

知觉或感知是外界刺激作用于感官时，脑对外界的整体的看法和理解，为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中，也可看作一组程序，包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同，知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

在数学和统计学裡，参数（英语：parameter）是使用通用变量来建立函数和变量之间关系（当这种关系很难用方程来阐述时）的一个数量。

卡尔曼滤波,也称为线性二次估计(LQE).它使用时域上一系列包含统计噪声和其他误差的观测量,对未知变量进行估计。这种方法因为对每个时间段上未知变量的联合概率分布做了估计，因此比基于单一观测值预测更加精确。