#菏泽城事#【菏泽将建全省首条F3国际赛车场，落户定陶汽车小镇】12月6日从定陶区汽车小镇服务中心获悉，定陶F3国际汽车赛道项目建设进展顺利，明年5月有望完工。作为山东省惟一一个F3国际赛车场，市民在家门口就能欣赏到力量与速度完美相结合的顶级汽车赛事。定陶汽车小镇规划占地面积5000亩，总投资100亿元，定陶F3国际汽车赛道项目是汽车小镇的核心项目之一。建成后将成为山东省第一个国际赛车场，也将是苏鲁豫皖周边几个省份为数不多的国际标准赛车场。项目建成运营后，可分割成两个独立使用的赛道，也可提供五种灵活多变的线形组合模式，可举办国际三级和三级以下所有汽车、摩托车赛事以及国内所有赛事。定陶F3国际汽车赛道及配套占地1000余亩，总投资13.5亿元，赛道全长3.05公里，设计15个弯道、最高时速300公里。赛道集汽车运动、赛车体验、试乘试驾、新车研发、产品测试、车手培训、会员体验、大众娱乐、全民健身等多种业态于一体。

【通识与启蒙】这些年做出版、写文章，经常会下单买书。近日整理购书的目录，发现自己在不知不觉之中，买了许多“牛津通识读本”。这套书由译林出版社出版，版权是从牛津大学出版社引进的。他们声称，自2008年始，拟用20年左右的时间，陆续推出200种书目。截至2018年11月，他们已经出版79种。在这些已经出版的书目中，我喜欢《自闭症》《网络》《古典哲学的趣味》《考古学的过去与未来》《亚里士多德的世界》《福柯》《哈贝马斯》《海德格尔》《历史之源》《天文学简史》……或者说，其中所有的书我都喜欢，只是要分一个先后顺序，一本一本地阅读。

牛津大学出版社出版的这套小书，英文名字为A Very Short Introductions，直译是“非常简短的介绍”。他们延请世界上各个学科的学者，用短小的篇幅、通俗的文字，写出该学科的知识介绍或曰导读。从1995年开始，牛津大学出版社陆续推出这些小册子，据言它们已经被翻译成50多种文字，不断在世界各地出版。

看到丛书的英文名字，我并未感到陌生。早在上世纪九十年代中，也是牛津大学出版社刚刚开始出版这套书的时候，我就接触到它们。也是偶然，那时我正在沈昌文先生的引荐下，跟香港牛津大学出版社联合出版《牛津少年儿童百科全书》，为此接触到几位香港牛津的高管，如施恪、吴赞梅，还有一位项目负责人林道群先生。那时林先生三十几岁，很有学问，我们出版“新世纪万有文库”，他是外国文化书系的编委，也是整个编委会中最年轻的一位。在那一段时间里，除了谈《牛津少年儿童百科全书》的事情，我还向他请教其他可以出版的书。一次在深圳谈书稿，他从香港过来，拿出几本牛津刚刚出版的A Very Short Introductions，称赞不已，向我们极力推荐。他还建议书名改为“让你读懂的”系列。当时沈昌文在场，他也大为赞赏。沈先生还讲到，关于引进外版书，他曾请教陈原先生，陈先生说要重视牛津的书，它们知识准确，注重普及，作者一流。所以我们确定出版一套“牛津学术精选”，但那套A Very Short Introductions刚开始出版，数量不多，篇幅很小，所以要在此基础上，增添更多的书目；再者，辽教社编辑力量不足，沈先生建议，请北京倪乐主持翻译工作。

1996年8月2日，我在《编辑日志》中记道：“今天，香港牛津林道群传来牛津精选的书目。6月7日，我曾在京拜见吴赞梅，在谈过《牛津少年儿童百科全书》的相关事宜之后，我们又谈到引进一批牛津的学术著作，即编辑一套牛津学术精选，初拟100本，每年推出10本，渐成规模。道群兄最支持此事，他当初向我推荐的一套小册子《让你读懂的哲学》《让你读懂的文学》等，都纳入这套精选之中了。”当年9月23日,我又在《编辑日志》中记道：“由于我们与牛津大学出版社的合作全面铺开，大家兴致很高，于是又有一个更大的创意，那就是辽宁教育出版社与香港牛津大学出版社联合成立一家中国人文编译所。今天，我们开列出工作宗旨，以及近两年的工作计划。其大体内容包括：组织翻译社会与思想丛书（50册），组织翻译Oxford Young Book（10册），组织翻译万有文库外国文化部分（50册），组织翻译文化、社会译丛（5册），计划设立住所编译专家制，定期邀请海内外翻译专家来香港指导工作和审阅译稿。”

2015年，我的《一个人的出版史》（第一卷）出版，在1996年8月那一段《编辑日志》之下，我还注道：“这套书出版后，在学术界的反响极好，董乐山等许多名家也参加了翻译工作。”一次，在北京的一个读书会上，一位学者说，这其中的许多书是西方文化的经典，如果有人说看不懂，那一定是他的学识出了问题。10年之后，即2006年9月18日，我与沈昌文、柳青松在京宴请葛兆光、戴燕。兆光兄说：“当年的辽宁教育出版社确实出了一些好书，尤其是牛津精选，编得真不错。”

1998年2月，“牛津学术精选”第一集出版，我提出的广告词是：“五百年牛津风范，五十种学术精品。”当年6月，《牛津少年儿童百科全书》出版，我提出的广告词是：“时代精品，世纪津梁——与全世界儿童共同阅读《牛津少年儿童百科全书》。”

另外，由“牛津学术精选”引发，我们还在1998年与剑桥大学出版社谈定出版“剑桥学术集萃”。我在这一年的《编辑日志》中记道：11月1日，我们在加拿大有一个重要的收获，就是与剑桥大学出版社建立了联系。说来有趣，剑桥原本是英国的出版社，但是他们在加拿大多伦多设有分社，我们正是从分社入手，拿到了剑桥的许多资料。今年8月29日，我在北京还参加了剑桥大学出版社的招待酒会。在会上，我与剑桥的版权经理进行了交流，我说希望引进一批剑桥的学术著作，还希望引进剑桥的教材。她说，学术著作没有问题，而教材在中国的合作伙伴太多，引进的时间也太长，你们不太好再插手。30日，我与沈昌文拜见台湾联经总编辑林载爵时，谈到剑桥的事。林先生是剑桥毕业的，他对此事非常感兴趣。我们又请赵一凡先生帮助我们选书；然后，我们把遴选出的40多个书目传给林载爵。9月17日，林给沈复信：“我根据剑桥的书目整理出建议的书单15种。其中有几本可视为是必要的：1.《资本主义的近代社会理论》，这本书已卖了13万本，是剑桥最畅销的一本。很奇怪，竟然还没译成中文。2.《何谓现代性》。3.《何谓后现代》。4.《生物的帝国主义》。此书讲欧洲生物的扩张，议题有趣，历久不衰。”沈昌文在第一种书的下面注道：“此书可能三联书店已选，但无论如何，请尽快去取得版权，是为要务。如能尽早得手，当为快事。”接着，沈先生又写道：“林载爵传来剑桥精选书目，共十五题。林是剑桥出身。应当说，所选是较有把握的。我以为可行性比较大。何况，联经选这些书，就是为了与辽教社合作。我们可否先取得这些书的全球版权，然后同联经谈具体事宜。我这里，当然再同赵一凡商量一下。”

本世纪初，我离开辽教社，这套书，还有很多套书，都逐渐停止操作。“牛津学术精选”仅出版3集不到30本，诸如《欧洲历史上的战争》《过去的声音——口述史》《浪漫派、叛逆者及反动派》。其中还有《当代学术入门——考古学》《当代学术入门——古典学》《当代学术入门——政治学》，它们正是2008年译林出版社开始出版的“牛津通识读本”之中的题目。

2009年，我到北京工作，又有机会与林道群接触，他时而谈到与译林的合作。谈到这套书，我很兴奋，还有些感伤，有些想法。一是当年沈昌文先生为我们起了一个好头儿，我们却没有很好地坚持，那么多好项目都半途而废，但牛津还在继续，尤其是译林做得更好。由此想到，百年老店是怎样产生的，不言而喻。再一是译林称这套书为“通识读本”。通识一词，也是我这些年非常关注的概念。我们多年追随陈原、沈昌文，讲的是文化启蒙，或曰启智，出版的书有“书趣文丛”“新世纪万有文库”、《万象》杂志，当然也有牛津、剑桥的著作。西方的启蒙运动与通识教育，两者在时间上有前后之分，在追求上也有所差异，在功能上却有着诸多包含、交融之处。那么今日之中国，正处在哪个阶段呢？哪个问题更为紧迫呢？

我承认，牛津的那些好书，无论著作者、出版者出于何种目的，都对启蒙或通识教育大为有用。至于丛书的名字，我还是更喜欢A Very Short Introductions的叫法。

自动驾驶汽车环境感知需要哪些传感器？ https://t.cn/ReyV2yF

自动驾驶汽车是依靠人工智能、视觉计算、激光雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有人类主动的操作下，自动、安全地操作机动车辆，其主要由环境感知系统、定位导航系统、路径规划系统、速度控制系统、运动控制系统、中央处理单元、数据传输总线等组成。

自动驾驶汽车在传统汽车的基础上扩展了视觉感知功能、实时相对地图功能、高速规划与控制功能，增加了全球定位系统天线、工业级计算机、GPS 接收机、雷达等核心软硬件。感知环节通过各种传感器采集周围环境基本信息，是自动驾驶的基础，主要包括毫米波雷达、激光雷达、超声波传感器、图像传感器等。

4种传感器感知范围示意图

4种传感器介绍

毫米波雷达

ADAS系统（高级辅助驾驶系统）需要雷达传感器的支持，而雷达也是实现自动驾驶功能的一大功臣。毫米波雷达利用无线电波对物体进行探测和定位。

现在的雷达系统主要有用于中短测距的 24 GHz 雷达和长测距的 77 GHz 雷达 2 种，其中 77 GHz 的优势主要在于距离和速度测定的准确性，此外其角分辨率也更加精准。毫米波雷达可有效提取景深及速度信息，识别障碍物，有一定的穿透雾、烟和灰尘的能力，但在环境障碍物复杂的情况下，由于毫米波依靠声波定位，声波出现漫反射，导致漏检率和误差率比较高；

固态雷达芯片系统很常见，体积小，价格低廉。它们具有良好的范围，但比其他传感器的分辨率更差。它们在明暗条件下同样工作良好，77 GHz系统能够更好地感知雾，雨和雪，这会导致激光雷达和被动视觉系统的挑战。

雷达无法进行颜色，对比度或光学字符识别。雷达在确定当前实施中的交通相对速度方面非常有效。虽然传感器尺寸使其更接近近距离探测，但它们在极短距离内的效率低于声纳。

激光雷达

激光雷达依靠是激光而不是无线电波。除了激光发射器，这套系统还需要一个敏感的接收器。激光雷达系统能探测静态和动态物体，并提供被探测物的高分辨率的几何图像、距离图像、速度图像。

激光雷达目前是大而昂贵的系统，必须安装在车辆外面。分单线和多线激光雷达，多线激光雷达可以获得极高的速度、距离和角度分辨率，形成精确的 3D 地图，抗干扰能力强，是智能驾驶汽车发展的最佳技术路线，但是成本较高，也容易受到恶劣天气和烟雾环境的影响；

目前的实施方案已经基本上从早期的30米范围到150米到200米改进了范围，同时分辨率也提高了。

激光雷达在所有光线条件下都能很好地工作，但由于使用了光谱波长，它们开始因空气中的雪，雾，雨和尘埃颗粒的增加而失效。激光雷达无法检测颜色或对比度，也无法提供光学字符识别功能。

在汽车行业，激光雷达是个相对较新的系统，正越来越受欢迎。

谷歌的自动驾驶汽车解决方案使用激光雷达作为主要传感器，但也使用其他传感器。特斯拉目前的解决方案并未包含激光雷达（虽然姊妹公司SpaceX确实如此）以及过去和现在的声明表明他们认为自动驾驶汽车不需要。

眼下，激光雷达已经不是什么新鲜玩意，任何人都能从商店抱一台回家，且精确度能满足一般需要。不过，想让它克服一切环境因素（温度、太阳辐射、黑夜、雨雪天）稳定工作并不容易。此外，车载激光雷达还得能看 300 码（约合 274 米）远。最重要的是，这样的产品必须能以市场可接受的价格和体积进行大规模量产。

激光雷达在工业和军事领域已经应用。不过，它毕竟是一种拥有 360 度全景视角的复杂机械透镜系统。由于单个成本高达数万美元，因此激光雷达暂时还不适合在汽车产业大规模部署。

超声波传感器

超声波传感器主动发出高于人类听觉水平的高频声音。它们具有非常差的范围，但是对于非常近距离的三维映射非常好，因为声波相对较慢，因此可以检测到一厘米或更小的差异。

无论光照水平如何，由于距离短，它们都可以在雪，雾和雨的条件下同样良好地工作。与激光雷达和雷达一样，它们不提供任何颜色，对比度或光学字符识别功能。由于它们的射程短，因此无法用于测量速度。它们小而便宜。

超声波传感器主要应用于短距离场景下，如辅助泊车。结构简单、体积小、成本低是它的优势。

超声波传感器是利用超声波的特性，将超声波信号转换成其它能量信号的传感器，具有频率高、波长短、绕射现象小等特点，对液体、固体的穿透性较强，用于自动驾驶汽车可帮助车辆探测外部环境并指导车辆对此做出适当的反应。超声波传感器初期主要用于车辆制动辅助系统和倒车雷达，用来检测障碍物避免碰撞和擦蹭，目前已被研究应用在自动泊车和自动刹车系统。

一是自动泊车辅助系统利用超声波传感器提供的停车区信息和车辆位置，控制汽车油门、制动器和转向，从而完成车库停车和侧方位自动泊车。泊车传感器通过声纳技术来计算与目标物体的距离或方向，汽车制造商通过在后保险杠上安置 2～4 颗传感器来部署自动泊车系统，这样可以确保探测距离在 2～2.5 m 之间，并将测量到的距离用蜂鸣声传达给驾驶员。

二是超声波自动刹车系统是通过松开油门踏板、同时采取制动来避免前侧碰撞，放置在汽车车头的超声波传感器会发射超声波，在接收到前面物体的反射波后确定汽车与物体之间的距离，进而通过伺服电机自动控制汽车制动系统。

图像传感器（摄像头）

近年来，相机图像识别系统变得非常便宜，小巧且高分辨率。它们的颜色，对比度和光学字符识别功能为其提供了一个全新的功能集，完全没有其他所有传感器。它们具有最佳的传感器范围，但光线条件良好。它们的范围和性能随着光线水平变暗而降低，开始依赖于 - 就像人眼一样 - 依赖于汽车前灯的光线。

通过对采集图像进行计算机算法分析，车载摄像头能够识别行人、自行车、机动车、道路轨迹线、路牌、信号灯等环境信息，进而支撑实现车道保持辅助、车道偏离预警、前向碰撞预警、行人碰撞预警、全景泊车、驾驶员疲劳预警等功能。

多传感器融合是主要方向

虽然说自动驾驶在全球范围内已经形成风潮，并有望在2021年实现4级自动驾驶，但是其想要真正走入现实也并非易事。从技术方面而言，目前自动驾驶的痛点在于稳定可靠的感知及认知，包括清晰的视觉、优质的算法、多传感器融合以及高效强大的运算能力。其中，多传感器融合是实现自动驾驶的必然发展趋势。

自动驾驶汽车需要用到多种传感器

具体而言，多传感器融合就是将多个传感器获取的数据、信息集中在一起综合分析以便更加准确可靠地描述外界环境，从而提高系统决策的正确性。虽然在原理上看似简单，但是在自动驾驶场景中则显得充满挑战。多传感器融合，需要对每个传感器采集的信息进行快速处理，从而让高速行驶的汽车及时进行反馈动作，以应对突发的交通情况。由此可见，多传感器融合并不仅仅是硬件方面的协同配合，还包括决策层的算法和算力支持。

当前，自动驾驶环境感知技术路线主要包括视觉主导和激光雷达主导两种方案：

一是以特斯拉为代表的「摄像头 毫米波雷达 超声波雷达」多传感器融合，Autopilot 2.0 硬件由 8 个摄像头、1 个毫米波雷达和 12个超声波雷达组成，但摄像头受环境光照影响较大，目标检测较不可靠，优势是成本相对较低；

二是以 Google Waymo 为代表的「低成本激光雷达 毫米波雷达 超声波传感器 摄像头」多传感融合，激光雷达是主动视觉，目标检察较为可靠，但缺少颜色和纹理信息且成本较高。

目前，没有一种解决方案是完美的，每种组合解决方案都有妥协，即使这些妥协的规模或不同方向的意识程度不同。这些传感器技术将以不同的方式在不同的车辆价格点组合，从而获得更有效的解决方案。