32.目前全世界的卫星定位系统有()种。

解析：选项解析：

A. 决策系统：自动驾驶汽车在感知到周围环境信息后，需要决策系统来处理这些信息并做出相应的行驶决策，比如加速、减速、转弯等。

B. 感知系统：这是题干中已经提到的系统，负责采集交通环境数据，它的任务已经明确，不是答案所寻找的支撑对象。

C. 控制系统：控制系统负责执行决策系统的指令，对车辆进行实际的操作控制，如控制发动机、转向系统等。

D. 导航系统：导航系统负责提供行驶路线规划和指引，虽然对自动驾驶汽车很重要，但不是直接处理感知信息的系统。

为什么选这个答案：

答案是A，因为题干中提到感知系统采集数据后需要“为自动驾驶汽车()提供支撑”，这里需要的是对采集到的数据进行处理并做出决策的功能，这正是决策系统的职责。感知系统负责识别交通元素，而决策系统则负责基于这些识别结果做出如何行驶的决策。因此，正确答案是A. 决策系统。

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解析：这是一道关于自动驾驶汽车传感器特性的理解题。我们需要分析雷达作为自动驾驶汽车重要传感器之一，与视觉传感器相比，在探测周边环境时受外界环境影响的程度。

首先，我们理解题目中的关键信息：

雷达能够主动探测周边环境。
雷达与视觉传感器在自动驾驶汽车中都有应用。
题目询问的是雷达与视觉传感器相比，受外界环境影响的程度。

接下来，分析各个选项：
A. 影响更小

雷达通过发射和接收电磁波来探测周围环境，这种探测方式不依赖于光线条件，因此在夜间、雾天、雨天等视觉受限的环境中，雷达的探测效果相对较好，受外界环境影响较小。这与自动驾驶汽车需要应对各种复杂环境的需求相吻合。符合题意。

B. 影响更大

这个选项与雷达的实际特性不符。雷达正是为了弥补视觉传感器在恶劣天气或夜间环境中的不足而设计的，因此它受外界环境的影响应该相对较小，而不是更大。排除。

C. 影响更广

“影响更广”这一表述并不准确描述雷达与视觉传感器在受外界环境影响方面的差异。它更偏向于一个模糊的、非特定的描述，不符合题目要求的精确对比。排除。

D. 影响更深

同样，“影响更深”也不是一个准确描述雷达与视觉传感器受外界环境影响差异的词汇。它可能引入对影响程度的误解，而实际上我们需要关注的是影响的范围和程度。排除。

因此，答案是A：“影响更小”。这个选项准确地描述了雷达作为自动驾驶汽车重要传感器之一，在探测周边环境时受外界环境影响相对较小的特性。

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解析：这道题考察的是激光雷达的组成部分。激光雷达由激光探测和激光测距两部分组成。所以正确答案是A:激光探测。

激光雷达是一种通过激光技术进行测距和探测的设备，它可以实时接收反馈，保持对外界的敏锐感知力。激光雷达具有分辨率高、抗有源干扰能力强、定向性好、测量距离远、测量时间短等优点。它可以被广泛应用于自动驾驶、无人机、测绘等领域。

举个生动的例子，就好像激光雷达就像是一双具有超强感知能力的眼睛，能够通过激光探测和激光测距两部分组成，实时地感知周围的环境，就像我们在黑暗中使用手电筒照射周围一样，能够清晰地看到周围的物体和距离。这样的感知能力使得激光雷达在各种复杂环境下都能够准确地进行测量和探测。

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解析：被动红外成像技术与主动红外成像技术的区别主要在于它们的工作原理。

A. 采用LED红外灯光源 - 这是主动红外成像技术的一个特点，主动红外成像技术需要额外的红外光源来照射目标，然后探测反射的红外光。

B. 过度依赖物体热量 - 这是被动红外成像技术的特点。被动红外成像技术不依赖外部光源，而是依靠目标物体自身发出的热量（红外辐射）来形成图像。因此，被动红外成像技术更加依赖物体的热量。

C. 价格适中 - 这个选项并没有直接描述被动红外成像技术的特点，而且价格因技术和市场因素而异，不是一个固定的特性。

D. 采用红外激光光源 - 这同样是主动红外成像技术的特点，主动红外成像可能会使用红外激光光源来照射目标。

因此，正确答案是 B. 过度依赖物体热量，因为被动红外成像技术是通过探测物体自身发出的红外辐射来成像的，不需要额外的红外光源。

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解析：这道题目考察的是对智能网联汽车基本概念的理解。智能网联汽车是一个融合了多种技术的复杂系统，其中关键的两个部分是自主式智能和网联式智能。我们来逐一分析选项：

A. 被动式：在智能网联汽车的语境中，“被动式”并不符合其核心理念。智能网联汽车是主动感知环境、主动进行决策并执行的，而非被动响应外部刺激的。因此，这个选项不正确。

B. 融合式：虽然智能网联汽车确实融合了多种技术，但“融合式”并不是特指智能网联汽车中与网络连接的那一部分。它更偏向于一个描述性的词汇，而非特指网联智能，因此不是最佳答案。

C. 网联式：这个选项直接对应了智能网联汽车中的“网联”部分。网联式智能汽车强调通过网络连接与其他车辆、基础设施等进行信息共享和协同，从而实现更高级别的自动驾驶和智能交通管理。这与题目中描述的智能网联汽车的网联特性相吻合。

D. 交互式：虽然智能网联汽车确实涉及到人机交互等交互性技术，但“交互式”并不是智能网联汽车的本质特征之一，也不是与自主式智能汽车相对应的另一部分。它更多地描述了一种交互方式，而非智能网联汽车的核心技术或特征。

综上所述，智能网联汽车的本质是结合了自主式智能汽车及网联式智能汽车。自主式智能汽车负责通过传感器主动探测环境并做出智能驾驶行为，而网联式智能汽车则通过网络连接实现更广泛的信息共享和协同。因此，正确答案是C. 网联式。

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解析：选项解析：

A. 高,远：这个选项表明毫米波雷达的频率越高，其检测分辨率越高，同时探测距离也越远。

B. 高,近：这个选项表明毫米波雷达的频率越高，其检测分辨率越高，但探测距离会变近。

C. 低,远：这个选项表明毫米波雷达的频率越高，其检测分辨率越低，但探测距离会变远。

D. 低,近：这个选项表明毫米波雷达的频率越高，其检测分辨率越低，同时探测距离也越近。

为什么选择A：

毫米波雷达的工作原理是基于电磁波的反射，频率越高，波长越短。波长越短，雷达在检测物体时能够达到更高的分辨率，因为它能够更精确地测量反射波的微小变化。这就是为什么分辨率与频率成正比，所以频率越高，分辨率越高。

关于探测距离，频率越高，电磁波的衰减也越快，这在理论上会导致探测距离变短。但是，高频率的雷达通常采用更先进的信号处理技术和材料，以及更小的天线阵列，这些技术可以补偿衰减效应，从而实现更远的探测距离。在实际应用中，高频率的毫米波雷达（如77 GHz相比于24 GHz）通常能够提供更好的探测性能，包括更高的分辨率和足够的探测距离，这就是为什么选择A而不是B或D。

因此，综合考虑，尽管高频率的电磁波在传播过程中衰减更快，但由于技术进步，高频率毫米波雷达仍然能够实现较远的探测距离，所以正确答案是A。

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解析：这道题主要考察的是自动驾驶汽车所需的技术和系统，特别是那些能够帮助自动驾驶汽车准确感知和理解周围交通环境的系统。我们来逐一分析各个选项：

A. 全球卫星导航系统：这个系统能够提供精确的位置和时间信息，对于自动驾驶汽车来说至关重要。它可以帮助车辆定位自己在地图上的准确位置，进而结合高精地图实现超视距感知，即能够预知前方的道路和障碍物情况，降低车载感知传感器的计算压力。这与题目中描述的自动驾驶汽车需要的技术相吻合。

B. 发动机电控系统：这个系统主要负责发动机的控制和优化，与自动驾驶汽车感知交通环境信息无直接关联。它更多关注的是发动机的性能和效率，而非车辆的行驶安全和感知能力。

C. 底盘电控系统：底盘电控系统主要负责车辆的悬挂、制动、转向等底盘部件的控制和优化，同样与自动驾驶汽车的超视距感知能力无直接联系。它更多关注的是车辆的操控性和稳定性。

D. 车载网络控制系统：车载网络控制系统主要负责车辆内部各个系统之间的通信和数据交换，虽然对于自动驾驶汽车的运行至关重要，但它本身并不提供外部交通环境的信息，也不直接参与超视距感知的实现。

综上所述，全球卫星导航系统（A选项）是最符合题目要求的答案，因为它能够提供自动驾驶汽车所需的位置和时间信息，结合高精地图实现超视距感知，从而降低车载感知传感器的计算压力。因此，正确答案是A。

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解析：超声波雷达是一种利用超声波波束的反射原理来探测目标物的距离和位置的传感器。以下是对各个选项的解析：

A. 短距离：超声波雷达的探测距离通常在几厘米到几米之间，适用于短距离的探测，如汽车倒车雷达等应用。

B. 中距离：这个选项不完全正确。虽然超声波雷达的探测能力在一定程度上可以覆盖中距离，但它更常用于短距离的探测。

C. 长距离：超声波雷达不适合用于长距离探测，因为超声波在空气中的衰减比较快，且受环境影响较大，因此探测长距离目标物时效果不佳。

D. 以上均不对：这个选项不正确，因为超声波雷达确实用于探测目标物，只是它主要用于短距离。

为什么选这个答案：选择A是因为超声波雷达最常用于短距离探测，这是它的主要应用领域。超声波雷达在短距离内具有较高的精度和可靠性，适用于需要精确距离数据的场合，如汽车辅助泊车系统。因此，正确答案是A. 短距离。

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解析：这是一道关于车辆智能化、网联化技术对交通安全事故减少率及交通通行效率提升影响的理解题。我们需要从提供的选项中，选择最能准确反映这些技术效果的答案。

首先，我们来分析题目中的关键信息：

题目描述了先进驾驶辅助（ADAS）、车-车/车-路协同（V2X）、高度自动驾驶等车辆智能化、网联化技术的多个积极影响。
这些技术可以减少汽车交通安全事故，提升交通通行效率，并提高驾驶舒适性。

接下来，我们逐个分析选项：
A. 50%~80%：这个选项表示技术可以减少50%到80%的交通安全事故。考虑到高度自动驾驶和车-车/车-路协同等技术能够显著提升车辆的感知、决策和执行能力，从而在很大程度上避免由于人为因素导致的事故，这个减少率是比较合理的。

B. 10%~20%：这个减少率相对较低，可能不足以全面反映先进技术和智能网联化对事故减少的显著效果。

C. 30%~50%：虽然这个范围也在减少事故的合理预期内，但相比A选项，它表示的减少率较为保守，可能未能充分展现这些技术的潜力。

D. 80%~100%：虽然这个范围表明了对技术效果的极度乐观预期，但实现100%减少事故几乎是不可能的，因为总会有一些不可预见或极端情况发生。

综上所述，考虑到车辆智能化、网联化技术的实际潜力和对交通安全事故的显著影响，A选项“50%~80%”最能准确反映这些技术减少交通安全事故的效果。

因此，答案是A。

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解析：选项解析：

A. 短期记忆：通常指的是信息在短时间内被存储和快速检索的能力，它涉及到的是即时处理和反应，而高精度地图提供的是持续的环境信息和定位，不适用于短期记忆的描述。

B. 长期记忆：指的是信息能够被长时间存储和检索的能力。高精度地图为自动驾驶汽车提供了稳定、持续的环境信息和精确的定位，这些信息可以被长期使用和参考，因此可以视为长期记忆。

C. 实时计算：指的是在当前时刻进行的数据处理和计算。虽然自动驾驶汽车在行驶过程中会进行实时计算，但高精度地图本身并不进行计算，而是提供计算所需的数据。

D. 离线计算：指的是在非实时条件下进行的数据处理和计算。高精度地图虽然可能包含了一些预先计算好的信息，但它本身并不是一个计算过程，而是为自动驾驶汽车提供必要的数据支持。

为什么选择B（长期记忆）： 高精度地图在自动驾驶汽车中的作用类似于人类长期记忆的功能，因为它提供了对环境的深入理解和持久的信息积累，使得自动驾驶汽车能够更好地规划路线、做出决策。这些信息是预先收集和处理的，可以长期存储在汽车的系统中，供自动驾驶系统在执行任务时不断参考。因此，高精度地图相当于自动驾驶汽车的“长期记忆”，是实现自动驾驶技术落地的关键驱动力。

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