行人檢測的案例
超聲波傳感器在行人檢測中的應用
行人檢測、行人跟蹤和行人檢索三項技術，在工業界已全面落地開花，其被廣泛應用于人工智能、車輛輔助駕駛系統、智能機器人、智能視頻監控、人體行為分析、智能交通等領域。而行人檢測是計算機視覺中一個重要但具有挑戰性的問題，特別是在以人為中心的任務中由于行人兼具剛性和柔性物體的特性，外觀易受穿著、尺度、遮擋、姿態和視角等影響是計算機視覺領域中一個既具有研究價值、同時又極具挑戰性的熱門課題。下面工網小編和大家一起了解一下超聲波傳感器在行人檢測中的應用。
行人檢測技術是自動駕駛、機器人以及智能視頻監控等研究領域的核心技術。行人檢測通過圖像處理、計算機視覺相關算法以及機器學習等技術對道路行人進行識別和追蹤，在智能車輛、自動導航、運動分析等領域都有著廣泛的應用前景。傳統的行人檢測方法主要是對目標的形狀、大小、紋理等進行識別，這種方法在圖像噪聲較大或行人多姿勢變化等場景下性能不理想。
而行人檢測要解決的問題是找出圖像或視頻幀中所有的行人，包括位置和大小，一般用矩形框表示，和人臉檢測類似，這也是典型的目標檢測問題。針對行人檢測工采網推薦使用一款MaxBotix 行人檢測超聲波傳感器 - MB1010。
該傳感器MB1010是一款超低功耗、寬波束角和高靈敏度的超聲波傳感器,它可以通過脈寬輸出、模擬電壓輸出以及串口輸出得到可靠穩定的距離數據。并且測量周期短，可測距離長達6.45米。同時，它也是公司最受歡迎的室內超聲波傳感器，因為它是一款非常出色的低成本通用型傳感器。被廣泛應用于行人檢測、安全、運動檢測、可電池供電、自動導航、教育和愛好機器人學、避免碰撞等領域。
展開 超聲波行人檢測觸控在大屏顯示智能行人系統中的應用
行人作為事故發生的最主要誘因,是監控視頻數據中最重要的組成部分之一,視頻中的行人檢測技術對監控系統的智能化具有重要意義。
人臉識別+大屏顯示智能行人闖紅燈取證系統解決城市的交通痼疾。當行人信號燈狀態為紅燈時，系統會啟動闖紅燈檢測布防。檢測到有行人越界闖紅燈時，自動捕捉行人或非機動車闖紅燈信息，將闖紅燈的整個過程以四張圖片的形式進行合成(參照機動車違法非現場采集標準)，隨后聯動大屏幕進行發布，實時播放。設置這個人臉識別系統是為了給市民起到一個警示作用，提高規范行走意識。
為大屏顯示更智能可在系統中實行超聲波觸控方案，因為大屏幕突破了人手的尺寸限制，所以交互上更需要超聲波這種觸控方式來實現更好的觸控體驗，加之超聲波觸控任意表面、任意材質、任意形狀的天生優勢。
工采網提供的MaxBotix 行人檢測超聲波傳感器 - MB1010是一款超低功耗、寬波束角和高靈敏度的超聲波傳感器,它可以通過脈寬輸出、模擬電壓輸出以及串口輸出得到可靠穩定的距離數據。并且測量周期短，可測距離長達6.45米。同時，它也是公司很受歡迎的室內超聲波傳感器，因為它是一款非常出色的低成本通用型傳感器。
行人檢測超聲波傳感器MB1010特征和優點
應用最普遍的超聲波傳感器
低功耗
寬波束角
靈敏度高
可靠穩定的距離數據輸出
快速的量程周期
脈寬、模擬電壓、串口輸出
可測距離長達6.45米
展開 賽靈思合作比亞迪 為駕駛員輔助系統提供芯片
從2019年比亞迪車型開始，賽靈思將支持比亞迪汽車實現車道偏離警告、行人檢測和前向碰撞提醒等功能。
賽靈思汽車業務高級總監Willard Tu表示：“前向攝像頭是我們想要發展的領域，并且想占據一定的市場份額。但這只是冰山一角。”
有了與比亞迪的合作，賽靈思有望實現業務增長。今年早些時候，中國政府頒布了更嚴格的法規，要求卡車和公交車必須配備安全功能，而比亞迪在美國的銷量有望擴大。目前，,比亞迪4,5000臺純電動巴士已進入全球50個國家和地區的近300個城市。
目前，比亞迪在北美市場的銷量還不大，大約賣出了280輛電動公交車。但是當地時間12月14日，美國加州空氣資源委員會（California Air Resourced Board）要求從2029年開始，所有公共交通線路上運行的公交車必須是電動車。
Willard Tu表示，比亞迪等電動汽車制造商非常適合使用賽靈思芯片，因為該芯片耗電量不大。雖然此優點在駕駛員輔助功能中顯得不那么重要，因為該功能也不需很大的電量運行，但是在全自動駕駛電動汽車中，該優點將成為特點。此前，賽靈思與比亞迪在高級駕駛員輔助系統（ADAS）方面的合作關系并未被披露。
據賽靈思所說，其向汽車制造商和主要供應商出售芯片的時間已經超過12年，而且已經提供了大約5500萬臺設備，專門用于高級駕駛員輔助系統。
從今年6月份開始，賽靈思與戴姆勒公司（Daimler AG）建立合作伙伴關系，一起研發車載私人助理，可以識別乘客手勢，并預測乘客需求。賽靈思為該車載私人助理提供攝像頭和人工智能技術支持。不久前，賽靈思與戴姆勒公布了合作進展。隨后，賽靈思與比亞迪達成了交易。
展開 計算機視覺中的傳統特征提取方法總結
將圖像image內的所有block的HOG特征descriptor串聯起來就可以得到該image（你要檢測的目標）的HOG特征descriptor了。這個就是最終的可供分類使用的特征向量了。
如果對上述純文字理解困難，可以參考文章：目標檢測的圖像特征提取之（一）HOG特征
2.3 HOG特征提取特點
1. 由于HOG是在圖像的局部方格單元上操作，所以它對圖像幾何的和光學的形變都能保持很好的不變性，這兩種形變只會出現在更大的空間領域上。
2. 在粗的空域抽樣、精細的方向抽樣以及較強的局部光學歸一化等條件下，只要行人大體上能夠保持直立的姿勢，可以容許行人有一些細微的肢體動作，這些細微的動作可以被忽略而不影響檢測效果。因此HOG特征是特別適合于做圖像中的人體檢測的。
SIFT和HOG的比較
共同點：
都是基于圖像中梯度方向直方圖的特征提取方法
不同點：
SIFT 特征通常與使用SIFT檢測器得到的興趣點一起使用。這些興趣點與一個特定的方向和尺度相關聯。通常是在對一個圖像中的方形區域通過相應的方向和尺度變換后，再計算該區域的SIFT特征。
HOG特征的單元大小較小，故可以保留一定的空間分辨率，同時歸一化操作使該特征對局部對比度變化不敏感。
結合SIFT和HOG方法，可以發現SIFT對于復雜環境下物體的特征提取具有良好的特性；而HOG對于剛性物體的特征提取具有良好的特性。
展開 
2025第五屆粵港澳大灣區（廣州）道路交通安全及應急展覽會
展會致力于全面展示道路交通安全執法、預防、檢測、應急、運輸等一攬子應用場景，涵蓋交通信號誘導、交通數據采集、交管系統新生態、智能駕駛管理、智慧客運、交通移動執法裝備、交通違法取證、綜合信息平臺、智能交通精細化治理、應急救援類、防護裝備類、交通安全設施等各個環節，為滿足國內外對交通工程設施企業的專業化、服務化、進一步實現道路交通安全生產形勢持續穩定向好。特邀請貴單位參加“粵港澳大灣區（廣州）道路交通安全及應急展覽會”。希望貴單位積極參與，共同助推粵港澳大灣區交通產業高質量發展，謀劃新時代智慧交通新格局。
（組委會）陸亮（組委會）138（組委會）1821（組委會）9172（組委會）
展品范圍：
交管系統新生態：指揮調度系統、城市慢性交通系統、自動行人檢測系統燈、交通監控設備、車牌登記系統、智慧燈桿、駕駛輔助系統、交通違章查詢。
警用裝備與監控設備：高清攝像頭、車牌識別系統、違法抓拍設備等、可變情報板、交通廣播系統、智能交通信號控制系統、手機交通信息推送平臺。
智慧客貨運：智慧物流車輛調度系統、自動化立體倉庫、貨物追蹤、車輛安全監控攝像頭、電動客貨車、氫燃料客貨車、載人載物飛行器、貨物溯源、AGV、交通統籌、區塊鏈技術、智能駕培等。
交通移動執法裝備：警用摩托車、執法記錄儀、無人機、車載電臺、反光背心、警用頭盔、眼部保護裝置、對講機等。
道路安全設備設施與技術：交通信號燈、交通標志、交通標線、交通誘導屏、道路安全防護設施：護欄、防撞墊、隔離墩、減速帶&﹟160;、反光材料及制品等。
應急救援裝備與技術：清障車、吊車、破拆工具、滅火設備、醫療急救設備、照明與警示類。
災害預防與響應：邊坡檢測、自然災害氣象預警、快速響應、智能搜索設備、熱成像技術、無人機搜救。
展開 FLIR SYSTEMS攜手ANSYS提高自動駕駛安全性
通過合作加快熱感攝像系統的研發，提高自動駕駛汽車的危情檢測功能
2020年1月7日，匹茲堡訊 – FLIR Systems與ANSYS（NASDAQ: ANSS）正開展合作，為未來的輔助駕駛及自動駕駛汽車提供卓越的危情檢測能力，幫助汽車廠商提高其汽車的安全性。通過技術合作，FLIR Systems把一個完全基于物理的熱傳感器集成至ANSYS業界領先的駕駛仿真環境中，以便在極度逼真的虛擬環境中對熱感攝像設計進行建模、測試與驗證。
目前的自動駕駛和高級駕駛輔助系統（ADAS）傳感器無法有效識別黑暗中的物體，在起霧、惡劣天氣、有陰影或太陽眩光情況下也是如此。熱感攝像技術則能在上述情況下對物體進行有效檢測和識別。通過將FLIR Systems的熱傳感器集成到ANSYS? VRXPERIENCE?中，工程師能夠在短短幾天之內仿真數百萬英里行程中的數千種駕駛場景，并減少物理原型。此外，工程師還可以仿真罕見且難以識別的場景，而這正是熱感攝像擅長的，如遇到的野生動物、在對比度較低的環境中區分行人和道路上的其它物體等。全新的ADAS解決方案將通過優化熱感攝像安裝位置的方式大幅縮短OEM廠商的研發時間，用于自動緊急制動（AEB）等系統，并在未來自動駕駛中用于行人檢測等關鍵領域。
FLIR Systems總經理Paul Clayton指出：“FLIR Systems先進的汽車熱感攝像與ANSYS行業領先的解決方案完美結合，將進一步提高道路危情檢測能力，幫助汽車感知物體的距離延伸至普通大燈照明距離的4倍。這將幫助工程師、汽車廠商以及汽車供應商快速仿真并測試海量駕駛場景，大幅降低對物理原型測試的依賴，而且還能削減研發成本并縮短所需的測試時間。這樣能提高熱技術在汽車安全領域的推廣，進而保障人類生命安全。”
展開 了解超聲波傳感器工作原理及應用領域
物體檢測或距離檢測
物體檢測可用于安全、計數、清點或機器人避障。可檢測到信息亭的人，或確定此人是否正在接近或離開。可以在整個傳感器范圍內監控，或在用戶定義的距離范圍內限定該目標。
用于物體或材料的檢測，存在與否、避障等遠距離應用。例如：MaxBotix 超聲波避障傳感器 - MB1043、MaxBotix 行人檢測超聲波傳感器 - MB1010、MaxBotix 高性能超聲波接近傳感器 - MB1444。
工業超聲波傳感器大小目標皆可檢測，包括液體、固體和顆粒材料。目標的尺寸、形狀和方向都會影響它可檢測到目標的最大距離，但傳感器并不受顏色、反射率、透明度或不透明性等光學特性的影響。
如何使用超聲波傳感器？
想要知道罐內有多少柴油，橋下水位有多高或雞飼料是否足量以養活小雞？想要確保農作物的水灌溉是否足量，監控小偷或水流溢出儲罐？是否要啟動泵以重新填滿水槽，或在液位達到某一點時啟動發動機，或引發警報？例如美國SENIX 超聲波液位傳感器 - ToughSonic-30和美國SENIX ToughSonic-50 超聲波液位傳感器 - TSPC-21S/21SRM/25P等等。超聲波傳感器甚至可用于這些甚至更多的應用。
超聲波傳感器大小目標皆可檢測，包括液體、固體和顆粒材料。它被用于包括發動機驅動和其他電氣及電化學控制的電氣噪音機械。非接觸性超聲波傳感器在腐蝕性、結垢、涂層或臟污的物料可能負面影響接觸式傳感器的性能和維護成本的挑戰性環境中有著明顯優勢。非接觸式超聲波傳感器也可用于無法被測量設備接觸腐蝕的測量物料。例如：美國SENIX 抗腐蝕液位傳感器 - ToughSonic CHEM 10。
溫度可影響工業超聲波傳感器，但可使用合適的傳感器來進行補償。濕度變化通常不是一個較大的因素（0.036% / 10% RH變化）。
展開 自動駕駛行業觀察 | 自動駕駛汽車如何「看到」紅綠燈？
那么紅綠燈識別究竟有哪些難點，我們又有哪些技術方案能夠實現紅綠燈檢測呢？
紅綠燈識別的技術難點
1、小物體檢測
紅綠燈檢測屬于小物體檢測問題，在一副圖像上所占的像素比極小，并且不同于車輛，行人的檢測，紅綠燈所能提取的特征有限，基本上是顏色特征，這個對設計神經網絡的特征提取提出極大的挑戰。還需從其它角度考慮，如紅綠燈的位置始終在高處，紅綠燈的時序信息等去判斷。
另外對于相機的選型也有要求，選擇FOV（field Of View，視野）小的，聚焦功能好，所檢測的距離遠，但視野范圍小；選擇FOV大的，視野范圍大，但檢測距離近，所以可能會配合兩個甚至多個不同FOV大小的相機來檢測紅綠燈，這又會涉及到多個相機融合的難點問題。
2、紅綠燈實時變化
雖然跟交通標志牌類似，都屬于靜態物體檢測，但紅綠燈的狀態是實時發生變化的，這提升了檢測的難度。此外，在不同光照條件下，紅燈和黃燈的相似度很接近，甚至人眼都難以區分，只能根據燈的位置信息來區分。
另外，不同地區的紅綠燈設計方式，展現形式不一樣，如天津地區的條形展現形式，這就對紅綠燈的數據采集提出更多的挑戰，要覆蓋更多場景，增加了采集成本，同時對檢測網絡提出了更高的要求，具備更強的泛化性。
天津條形紅綠燈
3、紅綠燈倒計時
紅綠燈還會有倒計時的問題，在檢測到紅綠燈狀態的同時，對數字的倒計時同樣需要進行檢測。此外同一個交叉路口，存在多個不同狀態下的紅綠燈，對這么多類型的紅綠燈檢測，就算是人可能也沒辦法區分清楚，需要配合一定的經驗。
展開 三星大舉進攻車用半導體，押寶SoC和CMOS圖像傳感器
新型前向 ADAS 攝像頭系統，用于車道偏離和前方碰撞警告、行人檢測以及自動緊急制動。
其他諸如存儲器等更是三星毫無疑問的汽車半導體方向。
來源：Digitimes
科普時刻 | 借助魯棒性設計解決制造中的不確定性問題
梅賽德斯-奔馳使用可靠性分析方法驗證ADAS
高級駕駛輔助系統（ADAS）有助于實現新興的車輛功能，如自動緊急制動、行人檢測、泊車輔助和視線檢測等。隨著這些系統承載的功能越來越多，它們也變得愈加復雜，因此驗證其安全性變得更具挑戰性。實際上，在現場測試中其實無法達到評估系統故障概率所需的里程數，因此，汽車制造商梅賽德斯-奔馳公司轉而利用仿真來確定關鍵交通場景，并使用optiSLang進行安全性功能測試和評估。
該方法可減少證明特定功能所需的具體交通場景的數量，并在很短的時間內確定每個場景的風險。梅賽德斯-奔馳公司能夠在其L3 ADAS認證方案中使用這種方法及其仿真結果，證明了該設計的環境檢測功能符合資質。
下面是optiSLang的另一個用例，涉及規劃和開發汽車制造的公差概念。在汽車領域，公差分析的準備工作非常耗時，有時還容易出錯，特別是對于包含數百個部件的白車身（BiW）結構。在該制造階段，車身骨架已完成裝配，但還沒有上漆。
為了實現準確的公差分析建模和可制造性，工程師需要特定的信息（例如，夾具概念和連接位置）來通過仿真軟件定義接觸條件、范圍和測量值。在實際情況中，產品開發流程中創建的單個部件公差信息會與制造流程公差以及仿真參數，一起傳輸到仿真模型中。optiSLang可適應公差范圍，因此，在公差敏感度分析中可以輕松考慮多個輸入變量，以確保裝配魯棒性。
展開 “雙11”物流盡出黑科技 未來可能沒“人”送快遞
“臥龍一號”是由蘇寧自主研發的無人快遞車，在無人控制的情況下，該快遞車可以實現避讓行人和車輛、乘坐電梯、叫門等動作，智能完成快遞送達工作。據蘇寧物流集團研究院副院長欒學峰介紹，“臥龍一號”上安裝有融合了激光雷達、GPS、慣導等多傳感器為一體的定位系統，通過激光雷達掃描小區全景三維地圖，大到建筑、小到樹木花草都清晰可見，晴雨天氣、白天夜晚等外在環境不會對它的工作造成影響。同時，結合GPS導航，“臥龍一號”可以利用其搭載的人工智能芯片，計算并分析出目的地所在位置，規劃路線，把快遞準確無誤地送到消費者手中，目前“臥龍一號”已經進行試點。團隊還在研發其“四足行走”版本，將來可以實現爬樓，為一些沒有電梯的小區提供智能服務。
欒學峰表示，“臥龍一號”全面投入使用后，還將有助于解決快遞高峰期及小區內快遞員到家最后100米難題。消費者即便是凌晨到家，也可以隨心設定收貨時間，實現24小時全天候服務。
除了無人車，還有無人重卡這個大家伙。無人重卡主要解決蘇寧物流園區間的干線運輸和園區內的自動駕駛問題，可以實現物流園區之間的L4級別全程無人化運輸。據欒學峰介紹，無人重卡采用深度傳感器融合技術，在感知、認知、決策、控制層面技術領先：300米的精確識別，25米/秒的反應速度，能夠在每小時80公里速度以內實現安全自動駕駛。在高速路段（測試道路），無人重卡可實現自動緊急制動、自適應巡航、交通擁堵輔助、車道偏移預警、車道保持輔助、高速跟車、行人檢測、自主避障等多項功能。
“未來，我們會聯合主機廠、科技公司致力于無人駕駛測試、相關標準制定、貨運智聯網系統的搭建等，打造末端配送機器人、支線無人車調撥、干線無人重卡的三級智慧物流運輸體系，連同正在布局的無人倉、無人機，完成全流程無人化布局。”欒學峰表示。
展開 
自動駕駛車輛仿真-MSC 軟件總裁兼首席執行官 Dominic Gallello 對自動駕駛車輛仿真構架模塊的思考
它幾乎涵蓋了所有具有挑戰性的領域，其中包括行人檢測、車道檢測、道路標識識別、交通燈、汽車、各種障礙物、環境與路面檢測以及人類活動識別。
最后，正在探索的另一種擴展技術是采用針對無監督或半監督學習、層次化特征提取以及流模式的高效算法來取代固定特征。
全球的汽車行業都在不遺余力地進行無人駕駛汽車的開發。同樣顯而易見的是，迄今為止，原始設備制造商及其供應商在創造技術方面的能力要勝過他們在驗證技術的防誤操作、防篡改以及保持穩定方面的能力。對通信格式進行標準化仍然任重道遠，需要對責任達成一致并提供基礎設施，以便應對所需的海量數據傳輸。
我們如何才能了解這些海量新信息和各種新興技術？計算機仿真是唯一能對所有潛在狀況組合進行測試的技術途徑，本文所述的結構化流程旨在為安全可靠的自動駕駛目標提供支持。MSC 軟件能在這方面為您保駕護航。
咨詢服務
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展開 未來交通——自動駕駛
它幾乎涵蓋了所有具有挑戰性的領域，其中包括行人檢測、車道檢測、道路標識識別、交通燈、汽車、各種障礙物、環境與路面檢測以及人類活動識別。
最后，正在探索的另一種擴展技術是采用針對無監督或半監督學習、層次化特征提取以及流模式的高效算法來取代固定特征。
全球的汽車行業都在不遺余力地進行無人駕駛汽車的開發。同樣顯而易見的是，迄今為止，原始設備制造商及其供應商在創造技術方面的能力要勝過他們在驗證技術的防誤操作、防篡改以及保持穩定方面的能力。對通信格式進行標準化仍然任重道遠，需要對責任達成一致并提供基礎設施，以便應對所需的海量數據傳輸。
我們如何才能了解這些海量新信息和各種新興技術？計算機仿真是唯一能對所有潛在狀況組合進行測試的技術途徑，本文所述的結構化流程旨在為安全可靠的自動駕駛目標提供支持。MSC 軟件能在這方面為您保駕護航。
展開 瑞士Teviso 核輻射探測器用于核輻射安全檢測
核輻射檢測儀的作用
車輛核輻射檢測儀和行人核輻射檢測儀主要用于港口、機場、陸路口岸等貨物或者人員集散場所，探測通過監控設備通道的貨物或人員是否非法攜帶放射性物質。一旦發現被檢測體攜帶放射性物質，監控設備會立即發出警報，工作人員可根據報警信息進行處理。
我們已經在前面介紹了核輻射的概念和對人體的影響情況，大家都了解了高劑量核輻射存在致死性，車輛和行人核輻射檢測儀的作用就是檢測具有較高輻射的放射性物質，避免影響到他人的生命安全。核輻射檢測儀中探測放射性物質的輻射探測器可以采用瑞士Teviso 核輻射探測器 BG500：
瑞士Teviso 核輻射探測器 BG500 描述：
BG500是一款易于使用和對核輻射活動提供實時反饋的便攜式輻射探測器。
Teviso BG51固態PIN二極管傳感器用于檢測β 輻射（電子）、γ 輻射（光子）和X射線。
瑞士Teviso 核輻射探測器 BG500 應用：
尤其推薦BG500傳感器用于以下應用：1. 核物理教學：檢測放射性物質釋放的電離輻射量。研究核輻射屬性的試驗2. 醫療：檢測和測量輻射和放射性物質的存在3. 環境監控: 監測環境是否存在放射性污染，如在土壤、空氣和水中4. 個人輻射計量測定法: 檢查醫療設備、研究性實驗室和核電站等輻射相關行業從業人員的輻射暴露情況5. 安全監測: 檢查人員和貨物是否存在放射性物質6. 報警：急救人員和安全人員使用，實時監測有害輻射
自從電離輻射發現以來，核技術已被廣泛運用于工業、農業、科研及軍事等領域，在給人類帶來巨大經濟財富的同時，也造成了一定的危害，目前已得到世界各國的高度重視，也制定出了較完善的法律法規。
展開 自動駕駛再闖禍，豐田e-Palette撞人
而根據外網的報道，e-Palette在事故發生不久之前，曾因傳感器檢測到路邊的警衛員而停車。
隨后車上的操作員利用車上的操縱桿進行了手動發車，而此時進入行駛狀態的e-Palette經豐田官方確認，已經是處于自動駕駛模式。
不幸的是碰撞事故還是發生了，而且是在e-Palette的自動駕駛狀態下。
豐田官方表示，具體細節相關，e - Palette已經拍攝了當時的車外影像，而這些視頻也被提交給了當局，至于發生了什么、如何發生，還需要后續的詳細調查。
所以我們不妨大膽地猜測一下，該事故發生的原因，無外乎兩個方向：自動駕駛巴士沒能正確檢測到行人，以及人為操作忽略“死角”導致行人被撞傷。
總的來說，其實這兩個原因并不完全對立，哪怕存在人為誤操作的原因，但是這也不應該成為智能駕駛技術沒能發揮作用的理由。
換句話說，生活中的死角肯定會有，如果配備了激光雷達的e-Palette都沒能感知到，那么說明要么e-Palette的感知方案有問題，要么就是其自動駕駛模型中的“執行模塊”沒有做出正確的執行操作。
本來現階段的智能駕駛，就是起到輔助駕駛的作用，哪怕是那些沒有方向盤和踏板的無人駕駛小車，如果連行人都檢測不到，以及防碰撞功能也不能實現，那么豈不就是一個“偽智能”？
“自動駕駛汽車在正常道路上行駛還不太現實”
本次事故發生之后，奧運村內的 e-Palette已經停止了營運。
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