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細數無人車技術八大挑戰

崔灝然? 2017年10月19日 13:49 ? 次閱讀

  每個人都堅信著無人駕駛汽車一定會實現,這大概已經是所有科技和汽車行業從業者的共識。我們需要的只是時間,到底何時才能量產這成了我們最為關心的事情。但是,面對目前的技術發展來看,無人車要真正進入主流,仍要解決許多問題。

  1. 危急時刻,根本指望不上人類司機接管

  三年前,谷歌無人車團隊忽然推出一款無油門無剎車無方向盤的“三無”低速全自動無人車,就和這個問題有關。

  此前,谷歌面向自家員工開展了自動駕駛汽車內測,車內攝像頭記錄下的測試人員表現,讓無人車團隊的工程師大感擔憂。當時的項目負責人Chris Urmson說,員工們在車里的表現讓他們不安。在汽車行駛過程中,測試者做出了很多愚蠢的行為,有人坐在駕駛座上卻轉身面向后座,甚至有人爬到后座找電腦、爬出車窗、摟摟抱抱……

  后來,谷歌叫停了這個內測項目,再后來,就有了我們前邊提到的完全不指望人類司機的“三無”小車。

  現在在路測的無人車,或多或少都會要求人類司機在出現問題時從機器手中接管車輛。不過,參與路測的這些人類司機都是專業人員,蘋果甚至向加州交管局建議說這些人類測試司機應該通過某些評測。如果換成普通人呢?

  對于人類司機在危機時刻接管車輛的能力,不少技術人員持懷疑態度。把一個正在忙著玩王者農藥甚至摟摟抱抱的人類拉過來,讓他快速集中精力,接管一輛機器搞不定的高速行駛車輛,似乎是對人類的能力過于自信了。

  上個月,斯坦福大學的一組科學家研究表明,大部分司機在分神做其他事的時候,忽然被要求集中精神開車,需要5秒以上的反應時間;還有一組同樣來自斯坦福的科學家,在《科學》期刊的機器人子刊上發表論文稱,在汽車高速和低速行駛時接管車輛是完全不同的兩種體驗。

  好消息是,科技公司、汽車廠商紛紛預計在2020-2025年之間實現不指望人類接管的自動駕駛;壞消息是,指望人類在關鍵時刻挺身而出接管車輛的L3也有不少公司在做。

  MIT機械工程教授John Leonard說:“L3自動駕駛是個無解的問題?!?/p>

  2. 對執法者或公路安全人員的語音指令和手勢信號作出響應

  有些微妙的信號在人類看來很容易理解,例如交警的手勢信號,或者試圖與司機進行眼神交流的騎行者。但如何把人類的這種直覺傳授給電腦?唯一的方式或許就是不斷進行路測,讓機器學會人類之間的社交互動方式。

  3. 在車道標識不清的情況下安全駕駛

  這同樣是個直覺問題。最具挑戰的駕駛環境需要無人駕駛汽車在沒有車道線、反光球或明確道路邊界的情況下制定駕駛決策。

  值得注意的是,加州可能淘汰反光球,因為無人駕駛汽車無法有效識別這種車道標記工具。簡而言之。公路基礎設施必須加以調整才能與電腦控制的汽車展開充分互動。

  4. 可靠地識別發生故障的交通信號燈

  無人駕駛汽車的視覺系統現在已經能夠可靠地識別交通信號燈。但在斷電的時候制定正確決策卻更加困難。同樣地,這也需要將人類的直覺和與其他車輛的配合能力傳授給機器。

  5. 在車速較快的交叉路口左轉

  匯入高速行進的車流往往需要與對向駕駛員進行眼神交流。機器如何能讓其他機器和人類知道他們的意圖?研究人員考慮了電信號和車間通訊系統等解決方案。

  6. 識別道路上的那些應該避開的物體

  目前的機器視覺系統已經能夠可靠地識別物體,但所謂的場景理解對計算機視覺系統來說更具挑戰。這需要判斷道路上的某個袋子是不是空的,或者里面是否放著一塊磚頭。

  7. 在各種天氣狀況下安全行駛。LiDAR的軟件升級或許有朝一日可以解決這一問題,但目前還未實現。

  LiDAR系統不會因為強光或黑暗而出現誤判,但在雨雪天氣卻會碰到一些問題。暴雨或暴雪會令干擾目前的車載雷達和LiDAR系統,因此必須有人類介入。

  8. 網絡安全。目前沒有證據顯示無人駕駛汽車比其他聯網電腦更加安全。

  無人駕駛汽車是一系列聯網的電腦和傳感器組成的集合,他們通過無線網絡與外部世界相連。對無人駕駛汽車而言,如何阻止惡意破壞者的入侵或許是最嚴峻的挑戰,恐怖分子甚至可能把無人駕駛汽車當成武器來使用。

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