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      科普知識
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      人工智能

      人工智能感知差異顯著:無人駕駛汽車的普及遙遙無期

      發布日期:2022-10-09 點擊率:77

      【導讀】谷歌提供的報告表示,在272次脫離無人駕駛的狀態中,因為“感知差異”因素造成的脫離次數為119次。汽車智能化已經成為互聯網公司、傳統汽車制造商和新銳企業的關注焦點。

       

      全國政協委員、吉利集團董事長李書福和全國政協委員以及百度公司董事長兼CEO李彥宏在今年政協會議上的提案“撞車”了,平時往來不多的“二李”竟然同樣提議要求加快自動駕駛法規建設。

        

      去年年底,百度的無人駕駛汽車在北京的六環上完成了公開的路測。日前,谷歌的無人駕駛汽車項目宣布將在美國華盛頓州柯克蘭市進行測試,這將是該公司進行無人駕駛汽車測試的第三座城市。而福特也在1月宣布,它正在惡劣的下雪天測試自動駕駛汽車。沃爾沃計劃在2017年將名為Driveme的自動駕駛項目進一步擴大。

       

       

      看上去,無人駕駛確實是在加速向我們的生活駛近,但事實上,首批獲得嘗試Google無人駕駛汽車機會的美國Medium科技板塊總編StevenLevy表示:“我很難相信,無人駕駛汽車的大規模使用會在近期到來。我們現在也許到了95%,但最后的5%將會是漫長的路途。”

        

      另一家正致力于無人駕駛技術的傳統汽車公司福特也在今年1月宣布,將啟動無人駕駛汽車的冰雪路面測試。此前,福特已經與密歇根大學工程團隊合作,為汽車開發了可以在干燥天氣使用的3D地圖,使其輔助汽車正確行駛在公路上。但在惡劣天氣情況下,上述系統不足以應對惡劣的環境。

        

      從技術路徑上看,互聯網公司的汽車智能化選擇更加直接,希望一開始就做到機器對方向盤的“接管”,完全無需人工介入。但要想實現,仍然需要循序漸進。

        

      從去年夏天開始,谷歌的無人駕駛車才正式從園區走出,在谷歌總部所在的山景城進行公路測試,正式學習該如何與普通汽車在公路上共同行進。谷歌還事先在無人駕駛車的“大腦”里加入了山景城的高精度虛擬地圖,但這顯然很難復制。從這一點上看,互聯網公司宣稱的“無人駕駛”狀態在記者看來,真的可能會比想象中更遠。

        

      另外,從機器智能方面看,在GPS定位系統、傳感器、攝像頭、雷達以及激光等設備支持下,自動駕駛汽車可以收集和處理有關周圍環境的海量信息,以便于其能在不斷改變的環境中更順暢地行駛。與此同時,這些數據還被用于不斷改善軟件,以便所有車輛能夠從一輛車的經驗中吸取教訓。2009年,谷歌自動駕駛汽車就已經以自動駕駛模式行駛了193萬公里行程,其軟件已經能夠輕易地控制變道、超車等系列行為,并學會如何應付許多不同情況。與此同時,隨著各種應對極端天氣的智能技術和解決方案的加入,應對天氣變化也不存在太大的難點。

        

      真正讓汽車難以在短期內實現無人駕駛的最大難題應該是其在“人工智能”上的差距。谷歌在之前向美國相關部門提供的一份報告顯示,在過去的14個月測試中,其無人駕駛汽車總共“主動脫離無人駕駛狀態”272次,除了“主動脫離無人駕駛狀態之外”,還有69次駕駛員選擇取消無人駕駛狀態的情況。谷歌表示,如果沒有駕駛員的介入,無人駕駛車可能會發生13次交通碰撞事故。

       

      谷歌提供的報告進一步表示,在上述272次脫離無人駕駛的狀態中,因為“感知差異”因素造成的脫離次數為119次。何為“感知差異”?據媒體報道,此前谷歌自動駕駛項目測試組曾邀請兩名來自《紐約時報》的記者進行試乘,當時谷歌車輛即將經過一個紅綠燈路口,系統檢測到對面車道有車輛正以較快的速度行駛。為了避免可能出現的意外,谷歌車輛猛向右邊車道變道,但實際上對面的車輛僅僅是在嘗試能否通過紅綠燈而已,且最終也在信號燈變紅前完全停了下來。

        

      特斯拉搭載的號稱具有強大學習能力的OTA系統也同樣被曝出有認知缺陷,比如其暫時不能識別紅綠燈系統。如果經過紅燈時前方恰好有車,那么特斯拉可以剎停,但是一旦前方沒車,特斯拉并不能做到自動停車。

        

      據知名零部件公司博世和德爾福提交的針對自動駕駛的報告,在很多情況下,駕駛員都必須對自動駕駛的車輛進行干預,以保證安全,而這些情況包括糟糕的車道標線、過于明亮的太陽光導致攝像頭失靈、建筑區以及其他駕駛員的無規律行為等。

        

      沃爾沃在去年的時候曾經將其在瑞典哥德堡測試的名為“Driveme”的自動駕駛項目帶到北京進行路試,在這一過程中,一輛具備自動駕駛功能的沃爾沃V60就因為系統里并沒有涵蓋某一因為別的駕駛員的違規行為的數據,而導致系統死機,最后不得不選擇人工駕駛。

        

      顯然,機器智能在這種“感知”上尚無法與人做到同樣的智能。

        

      這些只是無人駕駛汽車短期內無法規模化普及的原因之一。此外,包括成本、基礎設施以及高精地圖等都是掣肘的原因。“只有配備多層次、高清晰度、高精準度的地圖,到2020年自動(無人)駕駛汽車才有可能在公路上行駛。”博世管理委員會成員DirkHo-heisel這樣描述地圖的重要性。包括百度、谷歌這樣的互聯網公司之所以豪賭無人駕駛,在一定程度上也因為其在高精度地圖以及大數據、算法等技術上有儲備和積累。為突破互聯網企業對高精度地圖的壟斷,德國三大汽車廠商奔馳、奧迪和寶馬以27.1億美元的價格購入諾基亞旗下的Here地圖。

        

      科技本身發展迅速——凱利藍皮書的高級分析師卡爾·布勞爾(KarlBrauer)預計3~7年后技術將達到成熟。不少車企也將2020年作為實現自動駕駛的時間節點。不過,法律可能是其繞不開的一大問題。

        

      據了解,在美國只有加州、佛羅里達州以及內華達州通過了相關的法律法規,允許自動駕駛汽車上路測試。不過其同時也要求車內必須有人并持有駕照,能在緊急情況下接過車輛的控制權。同時,歐盟和日本也在就如何修改相關的法律法規以支持自動駕駛展開討論。

        

      據日本共同社1月報道稱,在日內瓦舉行的“聯合國世界車輛法規協調論壇”上,自動駕駛系統安全法規的制定被提上了討論日程。日本和德國率先聯合提出方案,要求制定自動駕駛的國際安全基準。如果通過,成員國將遵照國際法規完善國內相關法律。聯合國負責車輛管理的機構近日已經開始起草一套新的國際安全法規,該方案最快或在2017年3月通過,成員國將遵照國際法規完善國內法。而在今年的兩會上,加快“智能汽車”法律法規的完善也成為代表提案的重要方向。

        

      雖然針對無人駕駛車的立法還處于起步階段,但從應用上看,包括帶輔助轉向功能的ACC自適應巡航控制系統、車道預警系統以及全自動泊車等技術都已經廣泛地為車企所大規模使用。而與無人駕駛技術相關的智能感知技術、傳感器以及駕駛輔助系統等都已經成為資本流入和爭奪的焦點。

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