什么样的自动驾驶汽车才能避免撞人?

栏目:荣誉资质

更新时间:2021-07-13

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什么样的自动驾驶汽车才能避免撞人?

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当地时间19日凌晨,Uber一辆自动驾驶汽车在亚利桑那州撞倒了一名横穿马路的妇女。

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本文摘要:当地时间19日凌晨,Uber一辆自动驾驶汽车在亚利桑那州撞倒了一名横穿马路的妇女。

当地时间19日凌晨,Uber一辆自动驾驶汽车在亚利桑那州撞倒了一名横穿马路的妇女。因是第一起自动驾驶汽车在公共道路上再次发生的致人身杀事故,Uber一时间被推向了风口浪尖。然而,仅有几个小时之后,负责管理调查此次事故的利桑那州坦佩警察局局长却回应,根据事故的可行性调查表明,在此次交通事故中,Uber有可能不不存在罪过。

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剧情的翻转,让人有些摸不着头脑。从事故现场视频和Uber事故汽车的配备看,雷达和摄像头“渎职”或是原罪为了还原成事故真凶,利桑那州坦佩警察局公开发表了一段由事故汽车摄制的视频。

从事故现场视频看,Uber的自动驾驶事故汽车(沃尔沃XC90)当时于是以超速行驶在一段光线环境极差,甚至可以说道几乎黑暗的道路上,仅有的光线来自于汽车前灯。而受害者就是这样的环境下“忽然”经常出现在了汽车前方,加之汽车行经速度很慢,瞬间就被撞到。似乎,无论是车上的测试人员还是自动驾驶汽车,都未能及时反应过来。然而,人没有反应过来,自动驾驶汽车就应当反应不过来吗?自动驾驶汽车的经常出现,怎么会就仅有在和平司机双手,“驾驶员技术”也只与人类司机持平就可以了吗?答案似乎是驳斥的。

那么,究竟是什么让Uber的这辆自动驾驶汽车“渎职”的?答案这一问题之前,我们有适当理解一下,这辆事故车究竟是如何做自动驾驶的。根据事故现场图片看,Uber的这辆事故自动驾驶汽车正是由其ATG(Uber先进设备技术部门)研发的。依据Uber此前公开发表的涉及信息,该汽车不应是配有了一整套的传感器系统:顶部激光雷达,需要以每秒多次的速度分解汽车周围的3D光学;前端无线电波雷达,坐落于汽车前后,可实现360度无死角的观测;较短温和长焦光学照相机,对光学展开动态分析。很似乎,Uber是期望需要通过这一套传感器系统做动态、仅有范围观测的,但事故还是再次发生了。

这种情况下,导致事故仅次于的有可能就是各传感器自身性能严重不足以及配上方案不合理。甚至可以说道,正是因为顶部、前端雷达与摄像头图像处理协作疏于,才造成了这场事故的再次发生。自动驾驶汽车想安全性上路,必须再行理解各传感器特性及严重不足对于Uber此次事故,美国国家运输安全性委员会前主席马克·罗森克回应,这起事故或出自动驾驶技术未来发展的一个妨碍,必需设法解决问题其中的问题,才能重拾公众对自动驾驶汽车的信任。

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似乎,雷达和摄像头就是这些问题的重中之重。·雷达雷达方面,当前已在自动驾驶领域广泛应用的有三种:激光雷达、超声波雷达和毫米波雷达。

激光雷达激光雷达,也称之为Lidar,就是激光(Laser)与雷达(Radar)的子集,一般来说有16线、32线和64线,线束就越多,性能就越强劲。激光雷达,工作在红外和红外线波段,其观测精度很高,观测范围也很广,需要再行短时间内区分障碍物除此之外,还可在光线条件劣的环境中长时间运营。但其不易被环境中“杂物”阻碍,所以在雨雪等很短天气中性能较好,无法获取全天候服务。此类雷达成本极高,因此,一辆汽车上一般来说只配有一个,且坐落于顶部。

超声波雷达超声波雷达,通过升空近距离超声波及搜集、分析光线数据的方式展开观测。此类雷达能量消耗较较慢,穿透性强劲,在短距离测量中,具备十分大的优势。此外,因其测距的方法非常简单,所以该类雷达成本很低。除去自动驾驶,超声波雷达在汽车领域早于有广泛应用,如警告周边3米以内的障碍物,协助驾驶员行驶等。

毫米波雷达毫米波雷达,是工作在毫米波波段观测的雷达,可穿透雾、烟、灰尘,具备全天候(大雨天除外)、全天时的特点,对金属出现异常脆弱。而由于毫米波较短波长对应的光学区尺寸较小,其更加限于于30km以下的近距离观测,但也不能做辨识出有前方有一团东西,不告诉明确是什么。

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因为成本低,且技术比较成熟期,毫米波雷达是当前自动驾驶传感器中应用于最广泛的。·摄像头相比于雷达,摄像头较为简单,其主要功能就是借由镜头收集图像,再行通过摄像头内的感光组件电路及掌控组件对图像展开处置并转化成为电脑能处置的数字信号,从而构建感官车辆周边的路况情况,构建前向撞击预警,车道位移报警和行人检测等功能。当前,车载摄像头有单目摄像头、后视摄像头、立体摄像头和环视摄像头四大类。

其中,市场上主要以单目摄像头居多。纵观各大自动驾驶汽车,大多自由选择的是混合配上上述设备的方案,以构成一套原始的传感探测系统。如撞人丧命的Uber自动驾驶汽车,其顶部就配有了一个Uber自家的激光雷达,前后也配有了多个无线电波雷达以及短程和长程光学照相机。

虽然尚能不知悉Uber自研激光雷达和用于的其他传感器真实性能如何,但可以认同的是,除去出有传感器自身性能受限之外,Uber自动驾驶汽车在这种配上方案之下,依就再次发生了事故,该方案就一定没有能做360度无死角观测,才足以确保汽车在光线环境较好、极端天气等情况下长时间行经的。那么,怎样的配上方案才是最合理,能仅次于程度上防止安全事故的再次发生呢?特斯拉以摄像头居多,百度以雷达居多,各有利弊和Uber一样,特斯拉也十分热衷自动驾驶汽车的研发与路测。


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