• GNSS数据：来自全球导航卫星系统（GNSS）的数据。包括以WGS84/GPS位置表示的地理参考位置估计（不确定性通常以米测量）。

　　--可能包括摄像头数据（可见光和/或红外波长）、雷达（飞行时间测量手势）、声纳（可听和/或超声）或其他传感模式

　　--示例可能包括摄像头（可见光和红外波长）、雷达（手势/心跳检测）、音频和各种其他传感机制。

　　• 任务反馈：关于任务状态的反馈，向车辆乘员/驾驶员提供通信。一个例子是系统请求驾驶员干预。通过HMI向车辆乘员提供当前任务的反馈。这可以包括诸如路线目标的进度、警告驾驶员接管控制或类似信息。

　　• 任务目标：可以反映复杂任务的用途表达，其目标是“到达目标目的地”，或者在更低的自动化级别，是一个更简单的目标，如“保持在当前车道的中心”。任务目标在行程中可能会改变。

　　• 路线目标：自主车辆将要走的路线描述，如果适用包括车道，以实现任务目标。描述每个交叉口的所需车道和转向。

　　• 机动：提供至少两个操作的列表，包括一个安全机动。机动表达为地图上的新位置，以及该位置的目标速度，并描述高层次的车辆运动行为（例如巡航、跟随、改道、转弯或停止）。

　　• 目标轨迹：是将机动分解为目标轨迹（曲线路径），其中沿轨迹路径表达转向、制动和加速的变化。

　　• 感兴趣区域：是世界空间中一个或多个区域的描述，感知应优先处理这些区域。这可以描述世界空间中感知应提供卓越性能（如果可能）的感兴趣区域。例如，这可以允许配置具有非均匀感知分辨率的传感器，从而特定感兴趣的道路/基础设施以更高分辨率“看到”。

　　• 静态对象：识别所有不可移动对象或基础设施。静态对象仍可能具有与之相关的可改变状态。例如道路表面、路缘、锥桶、路标、交通灯、电子标志。或者甚至是一个基础设施元素，如可移动屏障（如收费站）。

　　• 场景数据：提供当前场景的相关描述，用于确定自动驾驶系统是否在操作设计域内运行。一个例子是对自动驾驶系统尚未设计用以处理的被淹路面的注释。

　　• 姿态：描述自主车辆相对于地图的当前位置和方向。与地图信息一起使用以启用或改进高级驾驶员辅助系统（ADAS）的许多行为。

　　• 系统完整性：提供车辆不同组件的运行状态报告，这些组件与自动驾驶系统的安全运行相关;来自与硬件和软件平台相关部分的派生。

　　异质多处理器系统(Heterogeneous MultiProcessor)是将两种以上不同工作性质的处理器核心整合为一的处理器系统。它通常包含了一般用途处理器(General Purpose ProcESSor)和特殊用途处理器(Specific Purpose Processor)。随着片上系统SoC(System ON Chip)及相关技术的成熟，已经可以将不同的处理器整合到一个芯片里，成为多处理器芯片。以多媒体应用为例，比较著名的异质多处理芯片有德州仪器公司的TMS320DSC25、TMS320DM270和TMS320DM320。这些芯片都是由ARM微核心和DSP微核心组成。传统的多处理器系统架构(如Intel SMP架

　　核心设计 /

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