根据一份报告，2018年约有80%的道路交通事故是由于人为错误造成的。因此，将自动驾驶汽车纳入主流的主要目标之一是消除对人类驾驶员的需求并减少道路致死率。使用自动驾驶汽车进行的实验无疑表明在一定程度上减少了道路伤亡人数。

　　那么，针对上述需求，在进行传感器采购时，该如何选择正确的传感器呢？

　　但是，仍然有很多人经常看到有关自动驾驶汽车事故的新闻，例如Uber自动驾驶汽车事故在美国亚利桑那州撞死了一名行人。发生事故的原因据说是自动驾驶汽车无法准确检测和识别行人。为了尽可能地减少此类事故，需要对自动驾驶车辆进行大量的训练，以准确检测其路线中是否存在人员和任何其他物体，这就是深度学习的介入。自动驾驶汽车的深度学习可以帮助他们有效地分类和检测道路和周围环境中的人或物体。

 　　我们知道，可穿戴设备最常用的传感器是用于感应和监测系统运动变化的加速度传感器。而陀螺仪可感测围绕轴的角度旋转，因而它可用于感测该运动的方向。以下，我们便以加速度传感器和陀螺仪为例，谈谈选择典型的加速度传感器和陀螺仪时，需要考虑的关键因素。 　　

　　深度学习是机器学习的一个子集，它使用人工神经网络来模仿人脑的复杂功能。深度学习可以在没有任何人工干预的情况下更准确地对对象进行分类。例如，假设有两个人写数字九(9)，但是他们两个人都以不同的方式写数字(一个人写9，其他人写一个nine，底部没有清晰的曲线)。除非掌握了所有可能的写数字九的方法，否则深度学习网络以外的AI算法将很难检测到，尽管形状不同，但两个数字都代表九。借助深度神经网络进行的深度学习可以轻松地将两个数字都识别为9。深度学习准确地对不同对象进行分类的能力可以解决自动驾驶汽车面临的一些主要挑战。

       氦氖激光器发出的激光束经平行光管14（由聚光镜、光阑、准直物镜组成）成为平行光束，通过反射镜12反射至分光镜7。分光镜7将光束分成两路：一路透过分光镜7经反射镜6和固定角锥棱镜3返回；另一路由分光镜7反射至可动角锥棱镜4（固定在工作台上）返回。这两路返回光束在分光镜7处汇合形成干涉。被测物1安置在工作台2上，随工作台带着角锥棱镜4一起平稳移动，从而改变了该路的光程，使干涉条纹亮暗变化。工作台每移动λ\2（λ为激光波长），干涉条纹亮暗变化一个周期。相位板5是用来得到两路相位差为90°的干涉条纹信号为电路细分和辨向用。该两路相差90°的条纹信号分别经反射镜11和10反射，由各自物镜9汇聚于各自的光电器件8上，产生两种相位差90°的光电信号，经电路处理成为具有长度单位当量的脉冲，由可逆计数器计数并显示工作台移动的距离（即被测长度）；或由计算机处理，打印出测量结果。

　　机器学习算法在训练自动驾驶汽车时面临特征提取的问题。特征提取要求程序员告诉算法他们应该寻找什么来做出决策。因此，机器学习算法的决策能力在很大程度上取决于程序员的洞察力。深度学习的功能有所不同，消除了特征提取的问题，从而使深度学习神经网络的检测和决策更加准确。深度学习可以提高检测道路上障碍物的准确性和更好的决策能力，可以帮助应对自动驾驶汽车面临的许多挑战。

 　　光路系统中的可动反射镜4和固定反射镜3均采用角锥棱镜，而不采用平面反射镜，这是为了消除工作台在运动过程中产生的角度偏转而带来的附加误差。半圆光阑13是为了防止返回的光束经反射镜12返回到激光管中，从而保证激光器的工作稳定。也可利用1/4波片来改变激光束的偏振方向，使激光器正常工作。 

　　驾驶是一个过程，涉及与其他驾驶员和行人的复杂互动。例如，如果骑自行车人打算转弯，那么他或她将做出手势示意，以通知附近的其他驾驶员。然后，驾驶员可以放慢其车辆的速度，从而允许骑自行车的人转弯。人类依赖于通用智能来进行这种社交互动。而且，通过深度学习，自动驾驶汽车现在很有可能与其他驾驶员和行人进行社交互动。深度学习神经网络可以帮助自动驾驶汽车检测其他驾驶员和行人给出的导航信号，并采取适当措施避免发生任何碰撞。

  　　鉴于尺寸和重量的限制，选择传感器时，我们首先要考虑的就是尺寸和形状。无论规格多么惊艳，如果在机箱内部不适合，那就不可行，任何不必要的重量都会影响用户体验。 

　　自动驾驶汽车面临的另一个主要挑战是极端天气条件。尽管这是任何技术都无法完全解决的环境挑战，但深度学习可以解决极端气候下的问题。例如，在降雪期间，道路上的招牌可能会被雪覆盖。而且，降雪后的一段时间内，招牌可能仅部分可见。使用其他AI算法，自动驾驶汽车将很难理解招牌上的半个标志。但是借助神经网络进行的深度学习可以从招牌上的部分可见标志创建完整标志的图像。神经网络将不完整的符号发送到神经层，然后将其传递给隐藏层，以确定完整的符号应该是什么。基于输出，神经网络可以根据招牌上的标志做出决策。

       从终端用户需求，可推导出可穿戴设备厂商对芯片的需求大致如下：降低各主要元器件的功耗与系统功耗设计优化；更小的封装与更高的集成度；自适应用户需求需要更多的智能化功能，对嵌入式智能提出更高要求；性能改善需求，需要传感器厂商为可穿戴设备商提供更优化的各种算法；由于可穿戴产品市场尚未定型，设备商希望传感器厂商能够提供更灵活、更通用的传感器解决方案。 

　　地球上的所有动物，包括人类在内，都可以在周围环境中导航并灵活地探索新区域。由于神经回路的空间行为，它们的导航成为可能。动物的大脑通过在规则的六边形网格中绘制周围环境来导航。这些六角形图案有助于导航，类似于地图中的网格线。神经模式支持基于矢量的导航的假设。基于矢量的导航使大脑可以计算到所需位置的距离和方向。

　 　　众所周知，随着芯片越来越大，功能越来越丰富，以及移动市场的切实需求，低功耗的芯片设计，越来越受到推崇。目前，许多小型传感器专为电池供电的小型应用而设计，功耗在这些应用中至关重要，在采购传感器产品时，应寻找体积小和功耗低的传感器。  

　　可以使用基于矢量的导航功能来训练深度学习神经网络，以找到从点A到点B的最短路径。通过将动物大脑使用的相同网格线模式嵌入第一层，深度学习可以计算距离和到达目的地的方向。具有基于矢量的导航和深度学习功能的自动驾驶汽车还可以检测到任何新近可用的快捷方式的存在，以减少出行时间。