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自動駕駛汽車困境:最需要它的地方,短時間內卻用不上

日期:2019-02-28   人氣:  來源:互聯網
簡介:哪些地區最需要自動駕駛汽車的技術?近日,發表在Wired的一篇文章指出,在事故頻發的中東或非洲地區最需要自動駕駛汽車技術來減少人員傷亡。但因為這些的確復雜的交通環境,決定了這些地區在短期內最不可能獲得這項技術。 自動駕駛汽車不再局限于受控的測……

哪些地區最需要自動駕駛汽車的技術?近日,發表在Wired的一篇文章指出,在事故頻發的中東或非洲地區最需要自動駕駛汽車技術來減少人員傷亡。但因為這些的確復雜的交通環境,決定了這些地區在短期內最不可能獲得這項技術。

自動駕駛汽車不再局限于受控的測試路段,甚至不再局限于平靜的郊區街道它們正在紐約、舊金山和匹茲堡等美國城市應對真正的交通情況。它們在歐洲、韓國、新加坡和日本的人類身上磨練自己的技能。它們正在為了將來做準備,到那一天,可以用完美的機器人來讓我們混亂的街道變得井然有序。

在波士頓這樣不守規矩的地方學習如何駕駛,是非常具有挑戰性的。但與發展中國家咄咄逼人的駕駛環境和復雜的城市街道相比,則顯得蒼白無力。而且,面對那些對車道、交通信號燈、警告標志和車速限制毫不尊重的司機,也讓人非常頭疼。

在沒有車道的寬闊道路上,遍布全球的巨大的、沒有引導的十字路口上,人與人之間的互動決定了交通流量,每一個司機都在現場進行調整,他們根本不會管規則手冊上說什么。

這些非正式的系統在很大程度上發揮了作用,但成本很高。根據世界衛生組織2013年的數據(可查閱的最新數據),50個交通事故風險最大的公路,有44個在非洲或中東地區。2013年,這些國家因交通事故死亡的人數近25萬人,占世界總數的五分之一。

然而,雖然這些情況會讓這些地方最有可能從自動駕駛汽車中獲益,但這也使它們在短期內最不可能獲得這項技術。

如果我們在第三世界的國家進行測試,我們在自動駕駛中所做的許多事情可能不會奏效,密歇根大學福特自動駕駛汽車中心的聯合主任RamVasudevan說。

非結構化駕駛

自動駕駛的良好運行,需要了解道路上每個人、每個物體的意圖和活動軌跡:車輛、騎自行車的人、行人、建筑工人、孩子、寵物,以及從Nerf槍中走出來的飛鏢。在駕駛環境中,人們實際遵循著一套規則,法律限制了自動駕駛汽車所預測的周圍的各種行為意圖。

正式的規則越少,所需要預測能力就更強。在偏遠地區人類的周圍,汽車不能依靠所謂的共通原則來決定行為。例如,如果道路上的其他所有司機都尊重車道上的標記,那么基本的駕駛輔助功能就能讓汽車在車道中保持平穩運行。否則它們就毫無用處,甚至是危險的。

與郊區甚至是美國城市相比,許多中東和非洲國家的駕駛環境都有一種類似于水母的結構。在黎巴嫩,經常會看到汽車逆行,闖紅燈,在寬闊的道路上曲折地行駛,絲毫不理會車道上的標記,還有其他一些惡作劇。

這里沒有規矩。一切都是可能的,DanielAsmar說,他是一名計算機視覺專家,也是貝魯特美國大學的工程學教授。人類可以很好地處理這一問題,即使他們感到沮喪和相互攻擊。對于計算機來說,這種混亂將是一個巨大的挑戰。

Vasudevan說,即使是在相對有序的環境中,一個令人困惑的情況,比如高速公路的并線,也會讓自動駕駛汽車猶豫的時間足夠長,從而阻礙交通,甚至導致事故。這可能是因為汽車中的程序不愿意在超速行駛的汽車前并入主路,也可能是因為汽車需要更多的時間來理解周圍的場景以及其他司機的意圖。與在有停車標志、交通信號和讓路規則的道路上運行相比,自動駕駛汽車在那些不存在規則或者規則經常被忽略的道路上運行,它的反應時間需要變得更加敏捷才能生存。

更重要的是,自動駕駛汽車需要地圖數據的幫助,而這些數據在世界大部分地區還不存在。自動駕駛需要高度詳細的街道地圖,從街道限制的高度到臨時施工的地點,到3D空間的街道標志和交通燈的精確位置。擁有自動駕駛車隊的城市已經在開發這些地圖了,而且它們也在使用自動駕駛汽車在行駛時捕捉到的數據,不斷更新地圖。

在像黎巴嫩這樣的地方,二維的谷歌和蘋果地圖都包含著基本的錯誤,丟失數據是一個巨大的劣勢。即使有詳細的地圖,它們也需要大量的維護。Asmar說:在一個結構化的環境中,你不需要經常這么做,因為事情基本上保持不變。在一個非結構化的環境中,事情隨時都在發生變化,你可以想象一下,你有多少次需要不斷地構建這個平臺。這是一項非常艱巨的任務。

中東的一些富裕國家已經開始朝著自動駕駛的方向發展。以色列的公司是自動駕駛軟件發展的重要幕后推手,上月,以色列開放了第一個無人駕駛汽車的測試軌道。在迪拜,一輛10座的無人駕駛飛機去年就已經開始在河濱商業區緩慢行駛了。市政官員計劃,在2030年前,在沒有司機的情況下,將四分之一的地方進行無司機出行。迪拜警方也正計劃在今年年底前推出微型無人駕駛巡邏車。

但似乎只有印度和中國是既會引發混亂,也有本土公司開發自動駕駛汽車的國家。不出所料,他們的努力面臨著額外的障礙。據彭博社報道,印度Tata公司在班加羅爾外設立了一個測試軌道,以模擬當地的道路,包括無所畏懼的行人和流浪的牛。該公司仍有很長的路要走:Tata公司的高級副總裁告訴彭博,其計算機視覺系統目前未能識別出印度道路上15%的車輛,因為它們的形狀和大小都非常多樣化。(當Uber前首席執行官TravisKalanick去年訪問印度時,他開玩笑說,這個國家將是地球上最后一個無人駕駛汽車。你看到人們開車的樣子了嗎?)

與此同時,中國的百度也正在公開進軍自動駕駛領域,與50多家國際公司合作開發其軟件。在最近的一個視頻演示中,百度首席執行官李彥宏坐在自動駕駛汽車里,在北京的車流中穿行,沿途進行了幾次不安全的演習。由于自動駕駛汽車目前在中國還不合法,中國警方說他們會調查李彥宏是否違反了法律。(印度也在采取類似的禁令,理由是擔心失業。)盡管存在監管障礙,KUKA機器人維修,百度總裁張亞勤對彭博社表示,他相信百度的自動駕駛汽車最早將于明年上路。

中國領先的打車公司滴滴出行采取了一種更為慎重的方式。盡管今年早些時候,該公司在加州開設了開發自動駕駛技術的辦公室,但該公司總裁柳青在最近接受查理?羅斯的采訪時表示,突然之間,顛覆式的自動駕駛技術將是危險的。我認為人們應該更多地關注它的安全程度,而不是它多久能出來,柳青說。

滴滴的一位發言人表示,在中國,自動駕駛汽車不僅需要學會如何應對不遵守規則的汽車、電動機車和行人,他們還需要能夠理解標識和交通信號的區域差異,這些信號在中國并不像在美國或歐洲那樣標準化。在那里,滴滴的規模給了它一個優勢。該公司表示,其人類司機每天提供2500萬次搭乘服務,每天產生超過70TB的數據,以便開發自己的自動駕駛功能。

地域差異

目前,許多公司正在測試他們的自動駕駛汽車,方法是在受控的測試軌道上拋出意想不到的場景。在Waymo的Castle秘密基地里,人類助手會高速速度切斷自動駕駛的微型面包車的道路,讓其從盲車道返回他們的道路,并向它們扔籃球,所有這些都是為了測試和改進汽車的反應。

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