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小鵬撞死人,自動(dòng)駕駛又論“視覺(jué)vs傳感器”對(duì)錯(cuò)

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8月10日,寧波一高架橋路段小鵬P7車主駕駛車輛與前方檢查車輛故障人員發(fā)生碰撞,導(dǎo)致一人死亡!行駛記錄儀顯示車主當(dāng)時(shí)開(kāi)啟LCC車道居中輔助駕駛功能。同日,百度旗下自動(dòng)駕駛出行服務(wù)平臺(tái)蘿卜快跑的測(cè)試車輛,被后方車輛追尾,導(dǎo)致交通事故。二起與自動(dòng)駕駛有關(guān)的事故同日發(fā)生,將小鵬汽車送上風(fēng)口浪尖!

 

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LCC是一項(xiàng)舒適性的輔助駕駛功能,包含60km/h以下的交通擁堵輔助和60km/h以上的智能巡航輔助,它適用于高速公路且具有清晰車道線的干燥道路工況,在城市街道上切勿使用。該功能可以防止因駕駛者注意力不集中或路面不平整而導(dǎo)致車輛偏離正常行駛軌道,還能主動(dòng)提醒駕駛者,糾正車輛行駛軌跡,使車輛時(shí)刻保持在正確的車道上,提升行車安全性。LCC啟用時(shí),駕駛員需始終保持手握方向盤并在必要時(shí)接管方向盤。

 

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小鵬撞死人讓業(yè)界聚焦在兩個(gè)方面:是目前眾多車企使用的L2級(jí)輔助駕駛系統(tǒng),都可以根據(jù)前方的車輛速度進(jìn)行自動(dòng)跟車和減速剎車,但此次事件中當(dāng)前方有障礙物時(shí),為何車輛沒(méi)能及時(shí)識(shí)別并做出相應(yīng)的動(dòng)作;二是根據(jù)車主表示,事故發(fā)生時(shí)自“分神”了,在智能輔助駕駛系統(tǒng)功能愈發(fā)齊全、自動(dòng)化程度越來(lái)越高的情況下,車企該如何讓用戶正確使用相關(guān)系統(tǒng)。


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本次發(fā)生事故的小鵬P7便采用了毫米波雷達(dá)和視覺(jué)的融合感知方案,也是國(guó)內(nèi)車企的主流技術(shù)路線。毫米波主要通過(guò)電波反射來(lái)進(jìn)行障礙物的探測(cè),但難以準(zhǔn)確識(shí)別障礙物類型,諸如路牌、龍門架、護(hù)欄等靜止物體都會(huì)被識(shí)別為障礙物,為了保證駕駛輔助系統(tǒng)的流暢性,算法上通常會(huì)忽略相對(duì)于路面不移動(dòng)的雷達(dá)回波。而視覺(jué)需要依賴大量的樣本量進(jìn)行學(xué)習(xí),對(duì)于異形物的識(shí)別效果較差,這次被撞車輛前站了一個(gè)人,視覺(jué)可能會(huì)出現(xiàn)識(shí)別問(wèn)題。

 

“視覺(jué)VS傳感器”流派在爭(zhēng)什么

 

在技術(shù)和方案推進(jìn)的過(guò)程中,自動(dòng)駕駛一派認(rèn)為應(yīng)該走視覺(jué)與雷達(dá)的多傳感器融合路線,另一派則認(rèn)為純視覺(jué)實(shí)現(xiàn)就足夠了。派系之爭(zhēng)的根源是當(dāng)前EV主機(jī)廠對(duì)自動(dòng)駕駛都有自己的理解,且都取得了一定的效果。自動(dòng)駕駛核心要義是通過(guò)計(jì)算機(jī)與人工智能技術(shù)的融合,代替人類駕駛員,讓車子自行完成完整、安全、有效的駕駛行為。這種智能化的駕乘體驗(yàn)將會(huì)成為新時(shí)代汽車一個(gè)重要的賣點(diǎn),吸引全球科技巨頭和車企紛紛投資布局。

 

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自動(dòng)駕駛就是機(jī)器模仿人開(kāi)車時(shí)“眼觀六路耳聽(tīng)八方”,來(lái)觀察周邊人車物體,做出安全駕駛的判斷和行動(dòng)。業(yè)界定義環(huán)境感知、精準(zhǔn)定位、路徑規(guī)劃和線控執(zhí)行一起并稱自動(dòng)駕駛四大核心技術(shù)。當(dāng)汽車被置于社會(huì)應(yīng)用場(chǎng)景下時(shí)安全可靠的感知是不可或缺的。

 

在環(huán)境感知上,純視覺(jué)方案僅依靠攝像頭搜集環(huán)境信息,然后將圖片傳輸?shù)?/span>AI芯片進(jìn)行分析,做出判斷決策。純視覺(jué)+AI的方案比人眼的視角更廣,通過(guò)大量的圖片信息讓汽車內(nèi)部的計(jì)算系統(tǒng)擁有以車子為中心的“上帝視角”。純視覺(jué)方案的優(yōu)點(diǎn)主要是,實(shí)現(xiàn)成本相對(duì)更低,更接近人類駕駛,通過(guò)高分辨率、高幀率的成像技術(shù)獲取的環(huán)境信息更加豐富;缺點(diǎn)主要是,攝像頭捕捉環(huán)境信息容易受到環(huán)境光的干擾,且純視覺(jué)方案對(duì)于圖像的處理更依賴訓(xùn)練,難免出現(xiàn)環(huán)境認(rèn)知的“死角”。目前,采用純視覺(jué)方案實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的企業(yè)主要有特斯拉、百度和極氪等。

 

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此外,視覺(jué)感知容易受到日照、明暗交替等環(huán)境因素干擾;毫米波雷達(dá)會(huì)穿透塑料、墻板和衣服等特定材料,無(wú)法對(duì)相應(yīng)目標(biāo)物進(jìn)行識(shí)別。此外受制于成本,車載毫米波雷達(dá)一般僅涉及平面的角分辨率,垂直方向上則不做區(qū)分,因而也無(wú)法判斷識(shí)別目標(biāo)距離地面的高度。

 

 

“多傳感器融合”方案則是通過(guò)攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等設(shè)備一起收集車輛的周邊信息。激光雷達(dá)的加入能夠獲取更深度的空間信息,對(duì)于物體的位置、距離和大小感知更準(zhǔn)確,且由于激光雷達(dá)是自發(fā)光并不受環(huán)境光影響。“多傳感器融合”的有點(diǎn)是視覺(jué)和雷達(dá)傳感器數(shù)據(jù)采集互補(bǔ),缺點(diǎn)是成本高。目前,采用“多傳感器融合”方案實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的企業(yè)主要有小鵬、蔚來(lái)、極狐等。

 

兩大派系在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上,都是基于硬件來(lái)幫助汽車構(gòu)架自身周圍的3D信息,然后讓計(jì)算芯片提取關(guān)鍵信息來(lái)做出駕駛決定。未來(lái),“純視覺(jué)”要解決的是光致盲和認(rèn)知錯(cuò)誤等問(wèn)題,“多傳感器融合”本身的融合就是一大技術(shù)挑戰(zhàn),且算法本身還得優(yōu)化,也需要更低成本的激光雷達(dá)產(chǎn)品。目前來(lái)看,兩大技術(shù)路線都還有很多潛能值得挖掘。

 

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自動(dòng)駕駛的四個(gè)階段

 

駕駛輔助系統(tǒng)(DAS)

 

目的是為駕駛者提供協(xié)助,包括提供重要或有益的駕駛相關(guān)信息,以及在形勢(shì)開(kāi)始變得危急的時(shí)候發(fā)出明確而簡(jiǎn)潔的警告。目前較為成熟的是自動(dòng)泊車和“車道偏離警告”(LDW)等。

 

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部分自動(dòng)化系統(tǒng)

 

在駕駛者收到警告卻未能及時(shí)采取相應(yīng)行動(dòng)時(shí)能夠自動(dòng)進(jìn)行干預(yù)的系統(tǒng),如“自動(dòng)緊急制動(dòng)”(AEB)系統(tǒng)和“應(yīng)急車道輔助”(ELA)系統(tǒng)等。

 

高度自動(dòng)化系統(tǒng)

 

能夠在或長(zhǎng)或短的時(shí)間段內(nèi)代替駕駛者承擔(dān)操控車輛的職責(zé),但是仍需駕駛者對(duì)駕駛活動(dòng)進(jìn)行監(jiān)控的系統(tǒng)。

 

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完全自動(dòng)化系統(tǒng)

 

可無(wú)人駕駛車輛、允許車內(nèi)所有乘員從事其他活動(dòng)且無(wú)需進(jìn)行監(jiān)控的系統(tǒng)。這種自動(dòng)化水平允許乘從事計(jì)算機(jī)工作、休息和睡眠以及其他娛樂(lè)等活動(dòng)。

 

中國(guó)自動(dòng)駕駛進(jìn)程

 

據(jù)小米公布的一段自動(dòng)駕駛功能展示視頻,小米自動(dòng)駕駛測(cè)試車分別實(shí)現(xiàn)了在無(wú)保護(hù)場(chǎng)景自動(dòng)掉頭、事故車輛自動(dòng)繞行、斑馬線禮讓行人、自動(dòng)環(huán)島繞行、自動(dòng)下連續(xù)坡道以及自動(dòng)泊車入位+機(jī)械臂自動(dòng)充電等功能。小米也在積極推動(dòng)自動(dòng)駕駛部門與集團(tuán)內(nèi)其他部分的協(xié)同合作,包括人工智能實(shí)驗(yàn)室、小愛(ài)團(tuán)隊(duì)、手機(jī)相機(jī)部等。

 

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2022年上半年,廣州參與智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路里程和測(cè)試車輛數(shù)量,比較上年同期又大幅提升:有效測(cè)試?yán)锍淘鲩L(zhǎng)73.5%,車輛首次發(fā)放路測(cè)牌增長(zhǎng)41.6%,測(cè)試車輛交通事故認(rèn)定記錄為零。同期廣州自動(dòng)駕駛道路測(cè)試總里程已超過(guò)600萬(wàn)公里。


 

“百度地圖X Apollo”在北京市高級(jí)別自動(dòng)駕駛示范區(qū)發(fā)布2022全新版本,基于Apollo自動(dòng)駕駛、車路協(xié)同技術(shù)的百度地圖率先在亦莊上線城市車道級(jí)導(dǎo)航、車位級(jí)導(dǎo)航、綠燈暢行導(dǎo)航等智能化功能,在示范區(qū)范圍內(nèi)工作居住的人們用手機(jī)就能體驗(yàn)到更精準(zhǔn)、高效的“自動(dòng)駕駛級(jí)導(dǎo)航”。在亦莊200多個(gè)路口,市民在通過(guò)路口時(shí),即便路口的紅綠燈上沒(méi)有變燈倒計(jì)時(shí),手機(jī)上的地圖導(dǎo)航也會(huì)提前幾秒鐘進(jìn)行提示,從而幫助駕車人從容停車、起步。 


此前已經(jīng)在百度地圖上線的紅綠燈倒計(jì)時(shí)精準(zhǔn)讀秒功能已經(jīng)累計(jì)服務(wù)亦莊用戶超1000萬(wàn)次,每天提供超4萬(wàn)次服務(wù),亦莊的路口通過(guò)時(shí)長(zhǎng)相比于北京其他地區(qū)低36.8%,亦莊居民已經(jīng)率先享受到了智能交通的建設(shè)成果。

 

自動(dòng)駕駛近期展望

 

人類駕駛員操控車輛,是通過(guò)眼睛收集信息,大腦處理信息,并最終用手腳來(lái)實(shí)現(xiàn)操控的動(dòng)作。激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等感知元件,就像人的眼睛,是來(lái)獲取外界信息的。但目前最大的問(wèn)題是,軟件和算法還無(wú)法達(dá)到人腦的水平,即便探測(cè)元件收集到了信息,算法不一定能夠進(jìn)行準(zhǔn)確的識(shí)別,并指導(dǎo)相應(yīng)元件進(jìn)行控制。

 

 

自動(dòng)駕駛是一個(gè)流程化、復(fù)雜的綜合系統(tǒng),涉及眾多流程和領(lǐng)域。其在流程上包括感知層、認(rèn)知層、決策規(guī)劃層、控制層和執(zhí)行層幾個(gè)層面。而識(shí)別的準(zhǔn)確度是上述幾個(gè)流程共同作用的結(jié)果,其一方面依賴于硬件設(shè)備的檢測(cè)精準(zhǔn)度,比如,在攝像頭和毫米波雷達(dá)的視覺(jué)融合方案中,攝像頭和雷達(dá)都在執(zhí)行檢測(cè),但對(duì)于同樣的物體,不同的硬件設(shè)別檢測(cè)的精準(zhǔn)度不同,這就需要對(duì)硬件進(jìn)行視覺(jué)技術(shù)訓(xùn)練。

 

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近兩年來(lái),得益于軟、硬件的提升,自動(dòng)駕駛相關(guān)技術(shù)得到了長(zhǎng)足的進(jìn)步,例如小鵬的NGP、蔚來(lái)的NAD等系統(tǒng),雖然被宣傳為智能駕駛,但其實(shí)現(xiàn)的功能已經(jīng)夠得上L3級(jí)自動(dòng)駕駛的水平。

 

5年內(nèi),礦區(qū)和飛機(jī)場(chǎng)等相對(duì)封閉的場(chǎng)景會(huì)率先落地L4自動(dòng)駕駛;L5級(jí)自動(dòng)駕駛,即全無(wú)人的自動(dòng)駕駛,或許仍需要等待較長(zhǎng)的時(shí)日。

 

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