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《多智能体系统的协同群集运动控制》以多智能体系统协同群集运动控制为主线，首先介绍了图论和控制器设计所用到的基础理论知识；其次，分别从拓扑结构的边保持和代数连通度两个角度介绍了连通性保持条件下的协同群集运动控制协议设计方法；进而，针对典型的轮式移动机器人非完整约束模型介绍了连通性保持条件下的协同控制策略，为简化系统复杂拓扑结构，还介绍了基于骨干网络提取的协同群集运动控制策略；书中将个体动态模型提升到高阶非线性系统模型，介绍了高阶非线性系统协同控制协议设计方法；最后，针对多智能体系统非合作行为检测与隔离进行了详细介绍，并提出了相关算法。内容简介本书以多智能体系统协同群集运动控制为主线,首先介绍了图论和控制器设计所用到的基础理论知识;其次,分别从拓扑结构的边保持和代数连通度两个角度介绍了连通性保持条件下的协同群集运动控制协议设计方法;进而,针对典型的轮式移动机器人非完整约束模型介绍了连通性保持条件下的协同控制策略,为简化系统复杂拓扑结构,还介绍了基于骨干网络提取的协同群集运动控制策略;书中将个体动态模型提升到高阶非线性系统模型,介绍了高阶非线性系统协同控制协议设计方法;最后,针对多智能体系统非合作行为检测与隔离进行了详细介绍,并提出了相关算法。本书可作为系统与控制及其相关研究领域的科研工作者、工程技术人员、高等院校师生的参考书,也可作为研究生和高年级本科生的教科书。图书在版编目(CIP)数据多智能体系统的协同群集运动控制/陈杰,方浩,辛斌著.一北京:科学出版社,2017(系统与控制丛书)ISBN978-7-03-051165-2L.①多…Ⅱ.①陈…②方…③辛…Ⅲ.①人工智能-研究Ⅳ.①TP18中国版本图书馆CP数据核字(2016)第310934号责任编辑:杨向萍裴育纪四稳/责任校对:桂伟利责任印制:张倩/封面设计:蓝正舞学出服出版北京东黄城根北街16号邮政编码:100717http://www.sciencep.com京通州皇家印刷厂印刷科学出版社发行各地新华书店经销2017年1月第一版开本:720×10001/162017年1月第一次印刷印张:1414字数:268000定价:95.00元(如有印装质量问题,我社负责调换)《系统与控制丛书》编委会主编:郭雷中国科学院数学与系统科学研究院副主编:陈杰北京理工大学编委:洪奕光中国科学院数学与系统科学研究院黄捷Chinese University of Hong Kong姜钟平Polytechnic Institute of New YorkUniversity USAFrank lewisUniversity of Texas at Arlington, USA林宗利University of Virginia, USA申铁龙Sophia University, Japan谈自忠Washington University, USA谢立华Nanyang Technological UniversitySingapore殷刚Wayne State University, USA张纪峰中国科学院数学与系统科学研究院周东华清华大学编者的话我们生活在一个科学技术飞速发展的信息时代,诸如宇宙飞船、机器人、因特网、智能机器及汽车制造等高新技术对自动化提出了更高的要求。系统与控制理论也因此面临着更大的挑战。它必须能够为设计高水平的物理或信息系统提供原理和方法,使得设计出的系统能感知并自动适应快速变化的环境。为帮助系统控制专业的专家、工程师以及青年学生迎接这些挑战,科学出版社和中国自动化学会控制理论专业委员会合作,设立了《系统与控制丛书》的出版项目。本丛书分中、英文两个系列,目的是出版一些具有创新思想的高质量著作,内容既可以是新的研究方向,也可以是至今仍然活跃的传统方向。研究生是本丛书的主要读者群,因此,我们强调内容的可读性和表述的清晰。我们希望丛书能达到这些目的,为此,期盼着大家的支持和奉献!《系统与控制丛书》编委会2007年4月1日序言自20世纪50年代以来,控制科学不断发展,诞生了诸如最优控制、鲁棒控制、非线性控制等众多研究方向以及大量的科研成果,极大地推动了第三次工业革命的发展。但近年来,由于控制对象规模呈爆炸式增长、信息化社会生成海量数据,系统与控制科学作为一门面向应用的学科正面临着许多重大挑战;同时,计算机科学以及人工智能的兴起也为系统与控制科学的发展带来了新的机遇和启示。受到自然界广泛存在的生物种群有序运动现象的启发,多智能体的研究开始受到广大学者的关注。70年代末期,智能体概念初现,主要研究如何通过协作方式分布式求解问题。90年代,多智能体系统涌现出自主性、社会能力、反应性等特性,使多智能体协同成为控制领域的研究热点。目前,多智能体协同已经应用于智能机器人交通控制、柔性制造、网络自动化和作战智能体模型等领域。毫无疑问,未来几年多智能体协同仍将吸引更多学者的广泛关注,继续在系统与控制科学的发展中扮演十分重要的角色。多智能体协同控制所要解决的根本问题在于如何设计合理的控制协议来协调多个个体统一完成任务,这与传统基于单一对象的控制理论有很大的区别。陈杰教授团队对此进行了大量的研究工作,并取得了很好的研究成果。该书以多智能体系统协同群集运动控制为主线,结合作者在该领域多年的研究积累及国内外最新的研究成果,给出了基于代数连通度估计、基于骨干网络等多种分布式群集运动控制方法,同时考虑了系统连通性保持、模型参数不确定性、多任务约束等诸多限制条件,扩展了相应成果的应用范围。全书内容丰富,论述深入浅出,既有严谨的理论推导与证明,又有数值仿真与实物实验验证,是一本难得的介绍控制理论在多智能体协同控制方面最新研究进展的学术专著。当前世界正在发生着深刻的变革,以互联网产业化、工业智能化、工业一体化为代表的第四次工业革命正悄然到来。该书所研究的内容顺应了当前工业发展的潮流,在民用、军用等领域有着广阔的应用前景,也非常适合相关领域的学者和工程技术人员参考阅读。序言我相信,该书的出版能够对多智能体协同控制领域的研究发展有所帮助,也希望作者能够在该方向上持续研究,取得更多的高水平研究成果。郑列了西安交通大学教授中国自动化学会理事长中国工程院院士2016年12月前言智能体的概念来源于分布式人工智能的思想,通常而言,可以把智能体定义为用来完成某类任务,能作用于自身和环境、有生命周期的一个物理的或抽象的计算实体。智能体的特点是具有自主性、局部通信/感知能力、分布式协作能力、任务分解能力、自适应性和推理能力。而多智能体系统是由多个智能体组成的具有松散耦合结构的,并且通过系统中智能体之间以及智能体与环境之间的通信、协商和协作来共同完成单个智能体( Agent)因能力、知识或资源上的不足而无法解决的问题的系统。多智能体系统通过相互协作,可以完成超出它们各自能力范围的任务,使得系统整体能力大于个体能力之和。鲁棒性、分散性、自组织性是多智能体系统动态行为的基本特征。多智能体协同控制是目前控制科学研究领域的一个热点课题在许多国际期刊及会议中,每年均有大量关于多智能体系统的研究文章出现。多智能体系统由个体的动态模型、通信网络拓扑、分布式控制律(或者协议/规则)三个基本要素构成。本书以多智能体系统协同群集运动控制为主线,围绕上述三个基本要素,首先介绍图论和控制器设计所用到的基础性理论等背景知识;其次面向典型应用,考虑实际约東条件,分别从拓扑结构的边保持和代数连通度两个角度介绍通信连通性保持条件下的协同群集运动控制协议设计方法;进而,从个体动态模型和拓扑结构模型两方面继续深入,针对典型的轮式移动机器人非完整约束模型介绍连通性保持条件下的协同控制策略,为简化系统拓扑结构对控制器设计的影响,介绍基于骨干网络提取的协同群集运动控制策略;书中还将个体动态模型由简单的一阶、二阶线性模型提升到高阶非线性系统模型,介绍高阶非线性系统协同控制协议设计方法;最后针对多智能体系统非合作行为检测与隔离进行详细介绍,并提出相关算法。本书内容自成体系,旨在向读者详细介绍多智能体系统协同群集运动控制的基础理论和最新研究成果本书由11个章节构成。第1章为基础知识部分,首先对多智能体群集运动控制、一致性控制以及非合作行为检测与补偿进行全面的综述,其次介绍在理论推导过程中所用到的代数图论的基础理论知识。第2章介绍在无法获取动态领航者智能体的加速度信息的条件下,进行连通性保持的有界群集运动控制方法。第3章从前言全局连通性的角度,介绍基于代数连通度分布式估计的连通性保持控制方法。第4章针对非完整约束轮式机器人,介绍连通性保持下的多移动机器人群集控制。第5章介绍层次型骨干网络的建立方法,以及基于骨干网络提取的协同避障运动控制方法。第6章针对参数不确定的高阶非线性多智能体系统,设计分布式控制器实现系统的一致性。第7章针对 Brunovsky型高阶非线性多智能体系统,设计分布式一致性控制器。第8章针对高阶非线性多智能体系统,设计自适应鲁棒一致性控制器,并对控制器性能进行分析。第9章在多任务约束下,设计多智能体一致性控制器。第10章介绍一阶多智能体系统的非合作行为检测、隔离与修复算法。第11章介绍基于邻居相关状态的多智能体非合作行为检测与隔离算法。感谢中国自动化学会控制理论专业委员会、《系统与控制丛书》编委会对本书出版的大力支持。本书得到了国家杰出青年科学基金项目(60925011)、国家自然科学基金创新研究群体项目(61321002、61621063)、国家自然科学基金重大国际合作研究项目(61120106010)、国家自然科学基金项目(61573062、61304215、61673058)、北京市优秀博士学位论文指导教师科技项目(20131000704)的资助,在此表示衷心的感谢。同时,还要感谢本领域相关同行学者在本书撰写过程中给予的热心支持,以及毛昱天、黄捷、杨庆凯、李俨、尉越、卢少磊、吴楚、王雪源、商成思、开昰雄、罗明等同学对本书出版给予的大力帮助。由于作者水平有限,书中疏漏和不妥之处在所难免,敬请读者批评指正。作者2016年11月目录编者的话序言前言第1章绪论··················.······1.1多智能体分布式群集运动控制12多智能体一致性控制概述51.2.1低阶积分器多智能体一致性……1.2.2高阶线性多智能体一致性…111.2.3高阶非线性多智能体一致性1713多智能体非合作行为检测与补偿概述2114代数图论背景知识…………26第2章连通性保持条件下多智能体系统群集运动控制3121研究背景3122问题描述312.3领航跟随群集运动控制律∴……………………………·3224稳定性分析……………3425仿真和实验372.51数值仿真37252实物实验,,,,·,,,,,………………402.6结论………………43第3章基于代数连通度估计的多智能体系统群集运动控制·4431研究背景443.2问题描述…………………………………………443.3控制律设计∴………………4634入2的分布式估计473.5稳定性分析52

该程序对SAR图像的背景杂波建立了多种统计模型，如对数正态分布、韦布尔分布、瑞利分布、gamma分布等，分别计算其拟合参数。并通过k-s准则，绝对值准则，峰度等选择最佳的分布模型和参数估计，并把各种分布图进行对照显示

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自动驾驶产业格局、自动驾驶解决方案、自动驾驶芯片、传感器、车联网国金证券SINOLINKSECURITIES行业深度研究图表年加州报告披露路测成绩图表:与克莱斯勒合作车辆及其硬件系统图表发展历程图表:百度平台技术框架图表:百度计划成员单位图表:百度划成员单位图表:百度十划成员单位(按产业链分部分)图表:特斯拉功能图表:奧迪自动驾驶传感器系统图表:特斯拉奥迪图表:自动驾驶芯片主要产品性能图表:未来专用计算平台将成为主流图表系列图表计算平台图表:地平线“征程”自动驾驶芯片图表:各类传感器特点图表:激光雷达原理图表:激光雷达效果图表:激光雷达优缺点图表产品信息图表:新128线激光雷达图表激光雷达芯片图表激光雷达生产线图表:国内主要激光雷达产品信息图表调制亳米波雷达原理图表:毫米波需达类别图表:毫米波雷达优缺点图表:行易道毫米波雷达参数图表:承泰科技毫米波雷达应用图表:苏州豪米波产品基本信息图表:纳雷科技产品基本信息图表:摄像头优缺点图表:车载摄像头产业链图表年全球市场占比图表:舜宇光学车载镜头出货量图表:舜宇光学车载镜头出货量增长率图表:舜宇光学年出货量图表:欧菲科技智能汽车业务收入图表:车联网的应用敬请参阅最后一页特别声明国金证券SINOLINKSECURITIES行业深度研究图表:车联网供应链架构图表:车联网发展趋势图表:我国车联网市场规模(亿美元)图表:三旗通信车联网产品图表:三旗通信合作伙伴图表:英卡科技服务结构图图表系列无线数据记录仪图表卫星定位汽车行驶记录仪图表系统图表系统图表:四维图新“趣驾”系统图表在车联网构架上是核心环节图表:奔驰年新一代车载信息终端系统图表系统的盈利模式图表系统总附加值拆解图表:全球从事系统主要企业图表:国外主要汽车企业所用的系统图表:国内从事系统主要企业图表:国内主要汽车企业所用的系统图表前装和后装市场规模测算(亿元)图表:公司系统分类及主营产品图表:驾驶员控制系统图表:智能车联电子系统图表:华阳集团产品图表:车载信息娱乐系统图表:显示模组与系统图表:高精地图与普通导航电子地图的区别图表:高精地图与普通导航电子地图的区别图表:高精地图头部厂商情况敬请参阅最后一页特别声明国金证券SINOLINKSECURITIES行业深度研究、总论:自动驾驶与电动化、共享化改变汽车产业格局和出行方式意义:与汽车电动化、共享化的趋势结合自动驾驶与汽车电动化、共享化的趋势结合。相比与传统的汽车行业,电动车在系统控制与执行层面更适合自动驾驶,而自动驾驶与车联网的结合、汽车共享化的趋势,能够有效的预防交通事故、同时减少拥堵、提高道路的通行效率,使其容纳不断上升的通流量。未来的出行方式以及汽车本身都将会有很大的变化,由此带来巨大的新兴市场。美国年轻人首次申领驾照人数比例持续下降,自年起,美国肯年群体(岁)驾照持有人数几乎以每年递减;岁各年龄层的驾照持有率均出现了下降,以岁为例,年持有驾照的人数比例下降近;反怏出了即使是美囯这样车轮子上的国家,年轻人不再那么迫切的去考鸳照,共享出行已经可以满足出行需求。图表:美国年轻人首次中领驾照人数比例持续下摩岁有驾照人数来源:匡金证券研究所年美国市场售出万辆二手车(历史最大值),其中即近万人将成为“无车一族”,不再选择买新车而是选择使用以及公共交通解决通勤,也反映出美国市场对于共享出行方式的认可。图表:美国二手车卖家卖车后的选择选择UberLyftt等叫车软件9%其他或不确定,14%买了另辆车或还有一辆车77%来源:路透社,囯金证券研究所敬请参阅最后一页特别声明国金证券SINOLINKSECURITIES行业深度研究我国市场接受度更高。我国市场对于汽车电动化、共享化以及自动化的接受度更高,产业投入更大,预计年自动驾驶的汽车会占据整体出行里程的以上,由此带来的千亿美元规模的新兴市场有待开发。图表:我因出行方式里程比100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%20172018201920202021202220232024202520262027202820292030自驾私家车自动私家车自驾共享车辆自动共享车辆来源:因会证券研究所分级:人类驾驶逐级步入车辆自动驾驶自动驾驶定义ε即让汽车自己拥有环境感知、路径规划并自主实现车辆控制的技术,也就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶或是自动驾驶。根据人与车辆控制的程度不同,美国汽车工程师协会界定了五级自动驾驶方業,目前在基础上,到级刑的自动驾驶将迳渐成为新车型的标配产生大量新增需求,这是目前主要的投资机会到的完全自动驾驶也在逐渐成熟中,一旦商业化将影响产业的未来。敬请参阅最后一页特别声明国金证券SINOLINKSECURITIES行业深度研究图表;美国汽车工程师加会自动驾分级Execution ofFallbackManitoringSystemSAElevelNameNarrative DefinitionAcceleration/ of Driving, of Dynamic(DrivingDecelerationEnvironment Driving Task Modes)Human driver monitors the driving environmentNothe full-time per formance by the human driver of allAutomation aspects of the dynamic driving task, even when enhanced Human driver Human driver Human driverthe driving mode-specific execution by a driver assistancestem of either steering or acceleration/deceleration using Human drver Human driver Human driver some drivingAssistance information about the driving environment and with theand systemmodesaspects of the dynamic ariving taskthe driving mode-specific execution by one or more driverassistance systems of both steering and acceleration/Partial decelerat on using information about the drivingAutomation environment and with the expectation that the humanSystem Human driver Human driverSome drivingmodesdriver perform all remaining aspects of the dynamic arivingtaskAutomated driving system("system")monitors the driving environmentthe driving mode-specific performance by an automated3Conditional driving system of all aspects of the dynamic driving tasksystemHuman driver Some drivingAutomation with the expectation that the human driver will respondmodesappropr iately to a request to intervenethe driving mode-specific performance by an automa: edHigh driving system of all aspects of the dynamic driving task,SystemSystemSystemSome drivingAutomation even if a human driver does not respond appropriately to amodesequest to intervenethe full-time performance by an automated driving system5Fullof all aspects of the dynamic driving task under all roadwaySystemAll drivingAutomation and environmental conditions that can be managed by amodeshuman drver国金证券研究所代表没有自动驾驶介入的传统人类驾驶。级能够对方向盘和加减速中的单项操作给与支持。比如已经广泛应用的自适应巡航()功能,即能够通过雷达探测与前车的实时距离自动控制加减速,从而保持与前车的安全距离。级能够同时对方向盘和加减速中的多项操作给与支持。如果汽车除了具备上面级描述中的自造应巡航外,同时还具备车道保持()功能,或者自动变道功能,那则属于级自动驾驶级之前环境的观察者都是人,进入则意味着道路环境的观察和驾驶操作都由系统来完成,人只需要对所有的系统请求进行应答。系统已经完全能够识別出直线、弯道、红绿灯、限速路牌,路上行走奔跑的人猫狗等等各种环境变量。环境观察和驾駛操作都由系统来完成,人只需要对所有的系统请求进行应答。比如突然下雨了,检测到地面湿滑是否需要减速;比如裣测到前方车辆行驶过慢是否需要超车;检测到前方有人在车道较近处走动是否需要呜笛提醒等等,这些请求系统会反馈给驾驶员,由人来做决定。级驾驶操作和环境观察仍然都由系统完成,人只需要在某些复杂情况进行应答。比如只需要在某些复杂地形或者天气恶劣的情况时,才需要人对系统请求做出决策,而其他情况下系统能独自应付自动驾驶。级就是完全的自动驾驶状态,车上没有方向盘,没有刹车,没有油门,完全不需要人的介入。敬请参阅最后一页特别声明国金证券SINOLINKSECURITIES行业深度研究图表;人类驾欤逐级步入车辆自动驾驶HumanMachineLEVEL OLEVELTLEVEL 2VEL4LEVEL 5No driverAwarenessInterventionLongitudinal orTrafficfor Take OverNo ActiveTransverseControlAssistanceulaeNo DriverNo Take OverystemLongitudinalTake OverRequestLongitudinal orRequestTransverseand TransverseGuideGuideHands onHands onHands Temp offHands offHands offHands offEyes onEyes Onyes Temp ofEyes offMind offDriver C仟fIiWAutobahn(SA)City(Ride Sharing)来源国金诬券研究所实现:通过决策层、感知层、执行层■自动驾驶系统通常可分为决策层、感知层、执行层,以及高精地图和车联网的支持图表:自动驾狄实现层级自动车联网驾驶云端地图中控制器车端C|D感知层执行层摄像头转向制动动力雷达芯片模块来源:国金证桊研究所感知层:环境信息和车内信息的采集与处理。这方面涉及到道路边界检测、车辆检测、行人检测等技术,即传感器技术,所用到的传感器一般都会有敬请参阅最后一页特别声明国金证券SINOLINKSECURITIES行业深度研究激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雪达、速度和加速庋传感器等等由于各个传感器在设计的时候有各自的局限性,总个传感器满足不了各种工况下的精确感知,想要车辆在各砷环境下平稳运行,就需要运用到多传感器融合技术,该技术也是环境感知这一大类技术的关键技术所在,目前国内这方面和国外的主要差距也集中在多传感器融合方面。决策层:依据获取的信息来进行决策判断,确定适当工作模型制定相应控制策略,替代人类做出驾驶决策。这部分的功能类似于给车辆下达相应的任务,例如在车道保持、车道偏高预警、车距保持,障碍物警告等系统中需要预测本车与其他车辆、车道、行人等在未来一段时间内的状态,先进的决策理论包括模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络技术等。由于人类驾驶过程中所面临的路况与场景多种多样,且不同人对不同情况所做出的驾驶策略应对乜有所不同。因此驾驶决策算法的优化需要非常完善高效的人工智能模型以及大量的有效数据。这些数据需要尽可能的覆盖到各种罕见的路况,而这也是驾驶决策发展的最大瓶颈所在执行层:指系统在做出决策后,替代人类对车辆进行控制,反馈到底层模块执行任务。车辆的各个操控系统都需要能够通过总线与决策系统相链接并能够按照决策系统发岀的总线指令精确地控制加速程度,制动程度以及转向幅度等驾驶动作。高精地图以及车联网的支持,系统能够确定位置并规划一条可通行的路径实现智能车辆的自主导航;更进一步,车联网的应用一方面能够是出行更加方便智能,另一方面又能够护展汽车交通工具的属性,成为未来个人的移动平台。相关公司图表:自动驾驶相关公司公司名称代码收盘价业务索菱股份自动驾驶系统兴民智通、自动驾驶系统德赛西威、人机交互均胜电子人机交互系统华阳集团数字仪表东软集闭自动驾驶系统路畅科技自动驾驶系统巨星科技激光雷达中海达激光雷达华域汽车毫米波雷达舜宇光学车载摄像头欧菲科技车载摄像头四维图新高精度地图亚太股份自动驾驶制动系统耐世特自动驾驶转向系统金龙汽车整车来源:国佥证券研究所敬请参阅最后一页特别声明国金证券SINOLINKSECURITIES行业深度研究二、自动驾驶解决方案:整车厂和科技巨头蓄势待发厂商:投入巨大、成果显著传统整车厂如奧迪、特斯拉、通用、丰田、福特等公司均有自己的自动驾驶研发团队,在自动驾驶领域投入巨大,成果显著,如奧迪级自动驾駛系统已经量产上市。图表:厂商进展情况系统路径进展测试车队奥迪和并行级量产上市禾取摄像头毫米波雷达方案,目前年型具备能力,有万辆特斯拉白至能够传回驾驶数据,有大量驾驶里栏。马斯克最近宣布,覆盖各类驾驶场景的完全自动驾驶将在年年末到来通用和并行将生产数千辆自动驾驶汽车,用于出租车服务:亿美辆雪佛兰元收购亿美元入股直接年首先将自动驾驶车投入招车服务,亿美金收购辆沃尔沃丰田和并行己实现,车型正在测试,年实现完全无人驾驶能力亿关金收购,战略投资,拥有庞大福特直接自动驾驶测试车队,年自动驾驶汽年上路,用于共享出行,年辆年销售私人客户来源:公开資料、国金证桊研究所系统厂商:小联盟百度大联盟能够提供自动驾驶解决方案的系统厂商,目前以谷歌的和百度的为代表,图表:系统厂商进展情况系统路径进展测试车队年即起步,年组建年与克菜斯勒合作的放(谷歌直接无人驾驶车上市,预计年投入运营。已积累英里,每英里需人工干预次,遥遥领先竞争对手克菜斯勒,辆年成立自动驾驶事业部,年自动驾驶事业群组,李彦宏(百度)为主,支持宣布年小规模生产自动驾驶小巴车年大规模量产自动驾欤汽车测试年月进行深圳实地路测;此前进行了硅谷雨夜的路测。结果显示均较好。来源:公开资料、国金证券研究所■谷歌母公司旗下独立的专注自动驾驶系统开发的子公司。谷歌自年起启动自动驾驶项日,年成立独立实体图表发展历程时间开发进展年启动自动驾驶汽车项日,成立自动驾驶汽车团队,大范围采集街景数据,构建地图数据库年经由《纽约时报》,正式对外公布正在研发全自动驾驶汽车及以上年获得加州机动车管理局〈)颁布的自动驾驶汽车路测许可年正弌开始复杂情况下的城市道路实测年。设计(萤火虫)原型车并进行系列改装年公司重组为,开始和汽车制造商合作,不再亲自制造汽车本身年成立专注研究并商业化自动骂驶技术的独立实体公司年拿到美国高速公路安全管逗局(〕的认定文件,开启真人乘车试验年在亚利桑那州拿到美国首个商业自动驾驶打车服务执照来源:公司官网,国金证券研究所敬请参阅最后一页特别声明

基于安卓平台的校园通软件设计—毕业论文有主要源代码和前中期检查完成任务