自动驾驶level5用到哪些物联网技术

自动驾驶level5用以下物联网技术：激光雷达、航位推算、地图匹配和全球卫星定位系统的混合定位导航方法。高精度实时定位技术是实现自动驾驶和汽车只能化的最大技术挑战，应配备厘米级精度的矢量地图。

蓝牙5和WiFi其实都是比较适合物联网应用的，具体的看产品的应用场景、是否需要联网以及内置协议啥的是WiFi 更适合，还是蓝牙更适合。

需要联网，对传输距离有要求，传输数据偏大的，毫无疑问，WiFi 会更加适合；

不需要联网，只是要高速率的数据采集、传输及智能控制，则蓝牙50会更为适合，低功耗，工业级，高性能的50蓝牙模块SKB501就蛮适合的。

物联网有哪些关键技术？相关内容如下：

1、传感器技术，这也是计算机应用中的关键技术。大绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。

2、RFID标签也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。

3、嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见；小到人们身边的MP3,大到航天航空的卫星系统。

嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用 。

4、智能技术：是为了有效地达到某种预期的目的，利用知识所采用的各种方法和手段。通过在物体中植入智能系统，可以使得物体具备一定的智能性，能够主动或被动的实现与用户的沟通，也是物联网的关键技术之一 [2]  。

5、纳米技术：是研究结构尺寸在01~100 nm范围内材料的性质和应用，主要包括: 纳米体系物理学、纳米化学、纳米材料学、纳米生物学、纳米电子学、纳米加工学、纳米力学等。这 7 个相对独立又相互渗透的学科和纳米材料、纳米器件、纳米尺度的检测与表征这3个研究领域。

纳米材料的制备和研究是整个纳米科技的基础，其中，纳米物理学和纳米化学是纳米技术的理论基础，而纳米电子学是纳米技术最重要的内容。使用传感器技术就能探测到物体物理状态，物体中的嵌入式智能能够通过在网络边界转移信息处理能力而增强网络的威力， 而纳米技术的优势意味着物联网当中体积越来越小的物体能够进行交互和连接。

电子技术的趋势要求器件和系统更小、更快、更冷，更小，是指响应速度要快。更冷是指单个器件的功耗要小。但是更小并非没有限度。纳米技术是建设者的最后疆界，它的影响将是巨大的。纳米电子学，包括基于量子效应的纳米电子器件、纳米结构的光/电性质、纳米电子材料的表征，以及原子 *** 纵和原子组装等。

物联网的产业链主要分为五个环节是错误的。物联网产业链可细分为4个环节:“标识”、“感知”、“处理”和“信息传送”;因此物联网每个环节主要涉及的关键技术包括:射频识别技术、传感器技术、传感器网络技术、网络通信技术等。网络会借助文字阅读、查看、影音播放、下载传输、游戏、聊天等软件工具从文字、视频等方面给人们带来极其丰富的生活和美好的享受。

网络：

网络是由若干节点和连接这些节点的链路构成，表示诸多对象及其相互联系。在1999年之前，人们一般认为网络的结构都是随机的。但随着Barabasi和Watts在1999年分别发现了网络的无标度和小世界特性并分别在世界著名的《科学》和《自然》杂志上发表了他们的发现之后，人们才认识到网络的复杂性。

关于物联网,你别被这5个大数据忽悠了

但它的概念非常模糊。在一些谈话中，不同的参与者用“大数据”所表示的意思可能有以下三种：1大量的数据;2超出传统数据库功能的数据集;3使用软件工具来分析前两个意义的数据集。

物联网最显著的效益就是它能极大地扩展我们监控和测量真实世界中发生的事情的能力。车间经理知道如果发动机发出呜呜声就说明出现了问题。一个有经验的房主知道烘干机的通风系统可能会被线头塞住，从而导致安全隐患。数据系统最终给予了我们精确理解这些问题的能力。

然而，挑战在于使这些让信息更有价值的系统和商业模型不断发展。想一下智能恒温器在峰值功率很紧张的情况下，公用事业单位和第三方能源服务企业想要每分钟准确更新能源消耗情况：通过精确调整能源并最大化节省能源，使得夏季普通的一天和节约用电的一天能够有明显的区别。但如果把时间缩短到午夜至凌晨四点间，对信息的需求就不是那么急迫了：数据主要在确定长期趋势时才能有价值。

现在从消费者的角度思考。15分钟的数据更新间隔都有可能导致超负荷。这不仅仅没有价值，还可能会造成贬低它价值的麻烦事。相反，消费者所需要的不过是一份能够指明一些趋势的月度总结表。

我经常跟人们讨论关于“数据价值”的挑战。下面的列表总结了数据的一般类别以及制造商和服务提供商所追求的机会。

五种大数据类型

状态数据

冷库中的空气压缩机是否正常运作它们中是否有一个已经罢工了不用担心，状态数据可以提供供应商和消费者关于物联网的实时动态数据。

状态数据是物联网数据中最普遍、最基础的一种。事实上所有事都会产生类似的数据，并把它作为基础。在许多市场中，状态数据更多地被用作进行更复杂分析的原材料，但它也具有它自身的重要价值。

看看Streetline是怎样找到停车位的——它创造了能够提醒订阅者空余车位的系统。当然，长期的数据能帮到城市规划者，但对于消费者来说，实时状态数据才是最重要的。

定位数据

我的货物到哪儿了它到达目的地了吗定位服务是GPS应用的必然趋势。GPS非常强大，但在室内、人潮拥挤的地方以及快速变化的环境中的效果并不明显。那些试图追踪托盘以及机械叉车的人可能会需要实时信息。

作为早期的物联网市场，农业领域也需要充分利用位置数据，因为农场主通常需要在很大的地理面积上定位自己的设备。我们已经看到了一些能够帮助人们定位钥匙的消费品的出现，这意味着在为商业和工业用户提供服务的领域存在着更大的市场，尤其是在时间紧迫时，这些领域有大量的资产需要追踪的情况下。Foursquare针对油漆仓库的发展就是抓住了这样一个巨大的机遇。

个性化数据

不要用个人数据来拒绝个性化数据。个性化数据指的是关于个人偏好的匿名数据。消费者自然会对自动化产生怀疑。因为一些住宅管理系统比起你的舒适更关心节省的成本，所以往往你不想困在一个昏暗的办公室或者冰冷的酒店客房。自动化技术同样也存在安全隐患。

尽管如此，自动化也是不可避免的。没有人会为了节省475美元而不停地用手指来试恒温器的温度。同样，那些依靠人工交互的照明系统也失败了(一些智能照明生产者希望用他们的传感器数据告诉商店的管理者何时应该打开结账通道)。挑战将围绕开发应用程序和产品规则而展开。

可供行为参考数据

把这个看作是有后续计划的状态数据。建筑物消耗了整个国家电力的73%，并且其中一大部分(根据EPA显示，最高达到30%)被浪费了。为什么呢因为对于大多数建筑物的所有者来说：能源是次要的问题。他们虽也想解决这一问题，但担心成本、精力以及一些棘手的局面所产生的损失会超出收益。

对于这一问题相应地产生了两种方法：1能够改变系统实时状态的自动化技术;2能够使人们改变行为习惯或者做长线投资的说服力。Opower开创了关于说服力的解决方案，也就是提供用户及其邻里之间使用能源的对比数据。根据他们自己的研究，这些具有说服力的数据能使能耗降低2到3个百分点。

反馈数据

你了解你的顾客的真实想法吗你也许认为你了解，但是你可能错了。在不远的将来，生产者还能分析从已销售的产品中获取的数据，从而更好地了解产品在现实世界中的使用情况。现在大部分公司并不太了解他们产品的使用状况。这些产品从分销商处装运，从零售商处销售，最后进入了千家万户。而使用者和生产者可能永远都不会有交集。

物联网创造了一个从消费者到生产者的反馈回路，在这里产品生产者可以通过适度水平的隐私、安全以及匿名性来检验产品的实际表现，并鼓励持续的产品改进和创新。

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