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        1. 自動駕駛技術的研究結論(自動駕駛的研究方向)

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          今天給各位分享自動駕駛技術的研究結論的知識,其中也會對自動駕駛的研究方向進行解釋,如果能碰巧解決你現在面臨的問題,別忘了關注本站,現在開始吧!本文目錄一覽: 1、CVPR 2019 總結:自動駕駛玩家集聚,“開放”成為關鍵詞

          今天給各位分享自動駕駛技術的研究結論的知識,其中也會對自動駕駛的研究方向進行解釋,如果能碰巧解決你現在面臨的問題,別忘了關注本站,現在開始吧!

          本文目錄一覽:

          CVPR 2019 總結:自動駕駛玩家集聚,“開放”成為關鍵詞

          2019年計算機視覺和模式識別大會(CVPR)已經落幕。毫無意外,自動駕駛依舊是此屆 CVPR 會議議題及參展亮相的焦點。

          除擁有主場之利的自動駕駛企業,例如Waymo、福特 Argo AI、Velodyne外,國內自動駕駛玩家紛紛攜最新技術走向國際視野:百度、滴滴等老面孔悉數亮相;小馬智行、文遠知行、紐勱 科技 、圖森未來、地平線也參展CVPR 2019。

          一個很明顯的趨勢是,“開放”成為 CVPR 2019 自動駕駛的關鍵詞。本屆 CVPR 大會上,Waymo 和 Argo.AI 都站上了開放數據集的潮頭。這是繼百度、安波福(Aptiv)之后,又兩個走向開放的自動駕駛資深玩家。

          在CVPR 2019上,Waymo和Argo AI兩家公司都走上了“數據開放”的大道。

          此次Waymo公布的數據集包含了3000段平均時長為20秒的駕駛記錄,整個數據集包含六十萬幀數據,約2500萬3D邊界框、2200萬2D邊界框,以及多樣化的自動駕駛場景。數據公開之后,Waymo自動駕駛車輛的傳感器特點也將一覽無余。

          *Waymo公開自動駕駛數據集

          Waymo稱其數據集包含了3000個場景,是安波福(Aptiv)開放的數據集 NuScenes 的3倍,攝像頭和激光雷達之間的信息同步也更好。Waymo還提供了5個激光雷達傳感器的數據,而NuScenes數據集中只有1個。

          福特自動駕駛開發合作伙伴Argo AI的Argoverse數據集與Waymo略有不同。雖然它也包含激光雷達和攝像頭數據,但它只覆蓋了在邁阿密和匹茲堡記錄的113個場景,包括Argo AI使用的所有9個攝像頭以及2個激光雷達傳感器的圖像,其中標注的目標超過10000個。

          *Argo 的數據集注重傳感器與地圖數據的結合

          Argo AI的Argoverse數據集的特別之處在于,它是第一個包含高清地圖數據的數據集。Argo AI目前在其運營區域打造了自己的高清地圖。這些數據包含匹茲堡和邁阿密290公里的車道地圖,如位置、連接、交通信號、海拔等信息。Argo AI在其地圖解決方案中大力宣傳的一個功能即其優化處理的能力:能夠精確地知道在哪里尋找交通標志和信號,不必掃描整個場景來尋找。

          封閉還是開放,這是一個始終縈繞在自動駕駛行業里的問題。繼今年 3 月份,安波福(Aptiv)先行一步公開傳感器數據集后,Waymo和Argo AI的動作都預示著“開放”成為自動駕駛未來發展趨勢。

          CVPR中國團

          百度在此次CVPR 上備受矚目,因其公開了L4級自動駕駛純視覺城市道路閉環解決方案--百度Apollo Lite。

          Apollo技術委員會主席王亮針對L4級全自動駕駛(Fully Autonomous Driving)環境感知技術方案進行了講解,并公開了環視視覺解決方案百度Apollo Lite技術細節。雷鋒網新智駕了解到,Apollo Lite能夠支持對10路攝像頭、200幀/秒數據量的并行處理,單視覺鏈路最高丟幀率能夠控制在5‰以下,可以實現全方位360°實時環境感知,前向障礙物的穩定檢測視距達到240米。

          王亮表示,在傳統激光雷達為主、視覺為輔的傳統融合策略中,視覺感知自身的問題和缺陷在雷達感知的掩蓋下暴露不夠充分。通過Apollo Lite打磨迭代的純視覺技術正在持續反哺百度堅持的多傳感器融合解決方案,提升自動駕駛系統的魯棒性和安全性。

          今年 CVPR 2019 上,滴滴也聯合加州大學伯克利分校DeepDrive深度學習自動駕駛產業聯盟(BDD)舉辦CVPR 2019自動駕駛研討會,詳細介紹了滴滴在自動駕駛領域的 探索 和實踐。

          研討會現場,滴滴自動駕駛首席工程師賈兆寅還詳細介紹了滴滴近期的自動駕駛測試情況,目前滴滴已擁有超過100人的自動駕駛團隊,在中國、美國多地開展測試。在積極開展路測的同時,技術團隊也在逐步嘗試運用豐富而多樣的網約車車載數據訓練算法模型。

          而談到自動駕駛的落地,賈兆寅認為滴滴短期比較理的想商業化形式可能是“混合派單”,例如在相對簡單的路線派出無人車,在復雜路段派單給司機接駕?;旌吓蓡文J郊纯梢酝苿幼詣玉{駛技術更快成熟落地,也可以保證用戶日常的出行體驗。

          今年上半年,滴滴還相繼牽手BDD、圖靈獎得主Yoshua Bengio領銜的蒙特利爾學習算法研究所(Mila)等頂級研究機構不斷 探索 自動駕駛技術邊界。

          這一次 CVPR,國內自動駕駛初創團隊紐勱 科技 、文遠知行、小馬智行、圖森未來、地平線等來自國內明星自動駕駛公司都有自己的展臺。

          小馬智行聯合創始人兼CEO彭軍親臨展位現場,攜同感知團隊在CVPR上展示小馬智行自動駕駛技術的最新進展和落地成果。一輛搭載小馬智行第三代自動駕駛軟硬件解決方案PonyAlpha的車輛也亮相CVPR現場。

          全棧式自動駕駛方案供應商文遠知行、紐勱 科技 、專注于自動駕駛物流場景的圖森未來、專注于邊緣AI芯片及解決方案的人工智能企業地平線攜自動駕駛產品參展,并將商業化、量產作為2019年的關鍵詞。

          雷鋒網新智駕了解到,今年3月,圖森未來對外發布最新的無人駕駛攝像頭感知系統。該感知系統利用索尼的 汽車 CMOS圖像傳感器,能讓無人車在夜間和低能見度下行駛,與之前的1000米感知技術結合后,可將無人駕駛卡車使用率提高到80%。該感知系統會在2019年第二季度量產,并于第三季度應用在圖森未來的無人駕駛卡車上、提供商業化運輸服務。

          據雷鋒網新智駕了解,配備有索尼最先進的 汽車 CMOS圖像傳感器,圖森未來自主研發的攝像頭感知系統充分支持夜間以及低能見度下的無人駕駛行駛,是圖森未來進行大規模商業化的關鍵一步。紐勱 科技 也在本月發布了面向前裝L3量產自動駕駛方案“MAX”。

          這屆 CVPR 上,自動駕駛企業依舊是重頭戲。而作為頂級學術會議,CVPR也在源源不斷向這些企業輸送頂尖人才。不少自動駕駛公司也借此進行招聘。雖然自動駕駛寒冬并為一錘定音,但泡沫破碎之后,自動駕駛仍然會是未來。

          李彥宏的觀點就自動駕駛而言,集度將領先特斯拉一代,兩者技術有哪些差別?

          對于消費者來說,雖然對技術好壞概念性不強,但體驗好壞還是可以感知的。所以是不是領先特斯拉一代,明年集度量產見分曉。

          現階段駕駛輔助仍在屬于L2級別范疇,對我而言關注的是:

          1.激光雷達紛紛上,硬件越堆越多,冗余是否有必要?

          2.一些自動駕駛功能仍然是期貨,現階段為硬件成本買單是否明智?

          3.企業吹的天花亂墜的功能,是否體驗真的好?

          受制于成本與算法成熟度,目前也并沒有任何一家汽車廠商能夠實現所謂完全自動駕駛,ADAS系統的名稱中用到的也僅僅是“輔助駕駛”一次。而所謂“輔助”,便代表著駕駛的決定權和主動權還應完全由駕駛員掌控。所以,目前在所有量產車型上搭載的ADAS功能,包括車道保持、定速巡航甚至是自動變道,最終的目的并不是完全替代駕駛員操作,而是減小駕駛員的操作壓力。

          部分車企開啟了差異化競爭,高速-停車場-城區,開始畫圓,拓展自己的駕駛輔助應用場景,如果體驗還不錯,這才是消費者實際看得到摸得著的功能。說句實話,李彥宏這幾年說話還是比較保守的,至少不會在面對公眾時吹牛,基本上是按照保守了說。所以,百度的自動駕駛領不領先特斯拉,這屬于技術層面的東西,需要太多的專業數據進行對比才能得到結論,所以不太好說。

          還是擺事實講道理吧。百度的自動駕駛之前是大部分體現在Apollo出租車上的,是確實沒有人坐在駕駛位,然后方向盤自己會轉的那種自動駕駛車,目前差不多有十幾萬人乘坐過了,是確實需要打車的那種乘坐,不是測試性的。作為普通人,你去下個蘿卜快跑App,就可以打到這種出租車,完全可以試試,體驗感是挺在線的。

          特斯拉的自動駕駛,還是需要有人坐在方向盤后面的,雖然說它也可以自動泊車或者被遙控駕駛但是在城市街道上行進的話,目前還是需要駕駛員的參與的。之前不是有個事件就是特斯拉在廣告中出現了“該系統被設計成能夠在不需要駕駛員采取任何行動的情況下進行短途和長途旅行”這樣的措辭,結果被加州機動車管理局起訴誤導性的標簽和陳述嘛。而后來特斯拉也發布了免責聲明,主要是警告稱這些功能仍需要駕駛員主動監督。所以,百度跟特斯拉,在自動駕駛這方面各自什么情況,也差不多可以窺見一斑了。

          實話實說,集度很有可能會領先特斯拉,但需要時間去實現。先聊聊特斯拉,他們的自動駕駛虛假宣傳是真事兒。特斯拉的廣告說,就算人手脫離了方向盤,駕駛也可以如何如何的方便。實際上,特斯拉并不支持雙手離開方向盤,他們所謂的“自動駕駛輔助系統”是實現高速公路自動輔助導航駕駛用的。而輔助導航自動駕駛,這里駕駛汽車的還得是人本身。

          集度的自動駕駛是什么?這么說吧,百度剛剛拿到了重慶和武漢兩地政府首批的無人化示范運營資格。集度汽車的自動駕駛不只是輔助導航,而是真無人化自動駕駛。所以,正如李彥宏的觀點所說,站在自動駕駛的角度,特斯拉確實要被集度趕上了,甚至在自動駕駛的層面,特斯拉還沒到集度汽車的水平。

          但是拋開自動駕駛的層面來說,特斯拉依然很受歡迎。首先是品牌影響力大,作為一款進口車,特斯拉這個品牌在近幾年來說本身就很受歡迎。其次是車型,SUV是國內最流行的車型,就拿特斯拉Model Y來說,它作為一臺中型SUV,自然順應了市場的喜好需求。因為上市時間更長,經驗更豐富,特斯拉在某方面的經驗也會更深厚。所以在綜合層面比較,集度汽車的智能化是潛力股,但超越特斯拉,還需時間。

          最后,李彥宏說“智能汽車的中場是電動化,終局是智能化?!蔽艺J為智能化只是智能汽車的一個階段性終局。就像我們以前不相信汽車可以脫離人的駕駛一樣,現在也實現了自動化無人駕駛。。那么,我們可不可以大膽想象一下:未來的汽車會飛、未來的汽車以空氣為動力?不論如何,發展是無上限的,我相信智能汽車還會有下一個階段。

          集度采取的是“純視覺+帶激光雷達的多傳感器融合”的“雙系統”自動駕駛解決方案,以及英偉達雙芯片508TOP超算體統和8295芯片的智艙系統也已上車,雙雷達設計可實現水平180度的FOV覆蓋,對車輛密集的重點區域識別更精準,可在插隊、行人橫穿馬路等典型長尾場景中,大幅提升自動駕駛安全性。

          所以說集度的自動駕駛技術領先一步,我覺得沒毛病,但還有一個問題就是交付上路,它在具體實際場景中的應用還是少了,和百度的無人駕駛出租車試點天天跑固定路段收集數據、修正算法比起來,要量產上路的集度無疑會面臨更復雜的道路環境,還有對于無人駕駛車輛相應的道路法規等等,總之,我覺得還有很長一段路需要走。

          從希加加到元宇宙,從科幻字到那個“你好,我是集度汽車機器人”的機器女聲,集度都在拼命堆砌科技的體驗感。無論是早期的驟車上線時候就融入了智能元素,還是率先展示了城市道路上的輔助駕駛能力,甚至是“汽車機器人”以及百度AI大會上關于智能移動觀點的分享,都牢牢的扣住了科技的風口,給人很強的科技色彩渲染。

          不同于其他主機廠和品牌對駕駛,對汽車本身,對服務的介紹,集度幾乎非常專注于(至少目前)科技本身的研究,并持續提供科技領域的內容曝光,并直接宣布可以在交車的時候提供完整的智能駕駛和智能座艙能力,這也幾乎是近年來首個做出如此承諾的品牌,集度,我想,這也是集度對于其是否能落地百度自動駕駛能力的一種回應吧。

          自動駕駛汽車的技術原理

          汽車自動駕駛技術包括視頻攝像頭、雷達傳感器以及激光測距器來了解周圍的交通狀況,并通過一個詳盡的地圖對前方的道路進行導航。這一切都通過谷歌的數據中心來實現,谷歌的數據中心能處理汽車收集的有關周圍地形的大量信息。

          就這點而言,自動駕駛汽車相當于谷歌數據中心的遙控汽車或者智能汽車。汽車自動駕駛技術物聯網技術應用之一。

          沃爾沃根據自動化水平的高低區分了四個無人駕駛的階段:駕駛輔助、部分自動化、高度自動化、完全自動化:

          1、駕駛輔助系統(DAS):目的是為駕駛者提供協助,包括提供重要或有益的駕駛相關信息,以及在形勢開始變得危急的時候發出明確而簡潔的警告。如“車道偏離警告”(LDW)系統等。

          2、部分自動化系統:在駕駛者收到警告卻未能及時采取相應行動時能夠自動進行干預的系統,如“自動緊急制動”(AEB)系統和“應急車道輔助”(ELA)系統等。

          3、高度自動化系統:能夠在或長或短的時間段內代替駕駛者承擔操控車輛的職責,但是仍需駕駛者對駕駛活動進行監控的系統。

          4、完全自動化系統:可無人駕駛車輛、允許車內所有乘員從事其他活動且無需進行監控的系統。這種自動化水平允許乘從事計算機工作、休息和睡眠以及其他*** 等活動。

          結構性能

          1、激光雷達

          車頂的“水桶”形裝置是自動駕駛汽車的激光雷達,它能對半徑60米的周圍環境進行掃描,并將結果以3D地圖的方式呈現出來,給予計算機最初步的判斷依據。

          2、前置攝像頭

          自動駕駛汽車前置攝像頭谷歌在汽車的后視鏡附近安置了一個攝像頭,用于識別交通信號燈,并在車載電腦的輔助下辨別移動的物體,比如前方車輛、自行車或是行人。

          3、左后輪傳感器

          它通過測定汽車的橫向移動來幫助電腦給汽車定位,確定它在馬路上的正確位置。

          4、前后雷達

          后車廂的主控電腦谷歌在無人駕車汽車上分別安裝了4個雷達傳感器(前方3個,后方1個),用于測量汽車與前(和前置攝像頭一同配合測量)后左右各個物體間的距離。

          5、主控電腦

          自動駕駛汽車最重要的主控電腦被安排在后車廂,這里除了用于運算的電腦外,還有測距信息綜合器,這套核心裝備將負責汽車的行駛路線、方式的判斷和執行。

          無人駕駛的汽車什么時候可以做到大范圍的量產?

          按照傳統,先說結論:

          目前的自動駕駛,無論宣傳到了哪個等級,在法規上也都只有L2級別。

          換句話說,在肉眼可見的將來,機器在人類的駕駛過程中,將會,并且只會屬于一種輔助的狀態。

          沒有任何其他的可能。

          人工智能正在加速變革,激動人心的技術突破不斷涌現,并正在改變甚至顛覆各行各業。我們應該如何看待人工智能的現狀和未來?自動駕駛是當下最炙手可熱的 AI 技術之一,也是業界和大眾期待最高的 AI 落地場景之一。過去一年來,自動駕駛有哪些重要的進展,2022 年又有哪些發展趨勢?

          12 月 29 日,小馬智行北京研發中心副總經理、硬件研發負責人李林濤做客 InfoQ 視頻號,對 AI自動駕駛的發展趨勢做了最新的解讀,探討人工智能和自動駕駛領域面臨的挑戰、取得的成果和未來展望。

          以下根據直播內容整理,并作了不改變原意的刪減,完整內容可點擊查看直播回放視頻。

          2021,自動駕駛這一年

          InfoQ:首先請您做一下自我介紹,您在小馬智行主要負責哪些工作?

          李林濤:?我是小馬智行北京研發中心副總經理,主要負責硬件研發相關工作,包括自研硬件模塊研發、無人車的改裝,以及小規模量產的探索工作。

          InfoQ:對于 2021 年整個自動駕駛行業,請您從技術創新和應用的角度評判行業過去這一年的發展。

          李林濤?:行業前幾年更多在做功能性的開發,比方說實現更好的無保護左轉,或者在一些復雜的人車混流的狀態下做到非常舒適的體驗。 這方面近年來也確實取得了非常大的進展,可以感受到自動駕駛相關的技術都有很大的提升??梢园堰@些理解為自動駕駛上半場的狀態。

          InfoQ:現階段自動駕駛有哪些研發上的難點?

          李林濤:?隨著技術逐步進步,越來越多的場景可以很好地處理,但剩下的通常都是一些“硬骨頭”。處理這些問題的時候,要考慮路測成本和實際的算法提升收益要怎么計算,或者怎么能夠更快的對這些關鍵的問題點進行大幅度的性能提升、功能提升。以前可能車在路上開了十公里就會碰到各種各樣的問題,因為我們的技術還不成熟,就只能一點一點地處理問題。

          但現在隨著技術的發展,我們很有可能在路測中遇到的問題很少,要處理的更多是復雜的長尾場景。雖然計算芯片、傳感器有一些成本下降,但這部分距離大規模商用還是存在一定距離的,需要整個行業一起推動和發展。

          除此以外,軟件的復雜度伴隨著這幾年的技術進步,也在時時在提升。但是復雜性的提升會帶來可靠性的挑戰,當包含的邏輯越來越多,我們怎么樣證明算法的可靠性、系統的可靠性,這也是非常大的挑戰。

          InfoQ:這幾年業界有這樣一種說法,自動駕駛進入了下半場,您怎么看?

          李林濤:?我們并不知道自動駕駛行業什么時候是終局。

          我理解的下半場是相對于技術的積累來講的,因為目前整個行業更多的把注意力集中在我們如何能夠把自動駕駛技術很好地落地,讓它更快造福于人類,帶來實際的便利。

          目前的技術到完全的無人化還是存在一定距離的,但是有距離不代表目前無法實現商業化的落地,更關鍵的點是,大家如何去選取一些更合適的場景,找到一些足夠簡單,而且具備相應商業價值的切入點,這可能是大家通常所理解的下半場。

          InfoQ:業界普遍覺得自動駕駛商業化落地挺難,到底是哪些因素制約了它的落地速度?

          李林濤:?最典型的,繞不開的是硬件的成本、證明高復雜度的軟件系統的可靠性和安全性,以及復雜的場景如何選擇和落地。

          法律法規和社會方面,還存在自動駕駛相關的責任認定問題。從以前通過人類司機來保證整車的安全,過渡到以自動駕駛的技術提供商、服務商作為主要責任方進行背書,一方面要看技術提供方是否能夠接受,另一方面看社會公眾是否認同以及法律法規的完善推動。這些都需要隨著行業的發展,需要持續探索。

          反過來也能看到很多正面的例子,特別難能可貴的是,國內政府在自動駕駛技術的推動上,是非常積極和支持的態度。我們也先后拿到了北京、廣州等城市的多張自動駕駛測試牌照。能看到政府也在不斷為推動行業的政策而努力。

          當然要實現自動駕駛的規?;蜕虡I化,無論是在乘用車領域還是在商用車領域,都需要技術的提供方、車輛平臺公司,以及適合我們的場景方通力合作,才能更快實現落地。

          InfoQ:自動駕駛行業一直有漸進式和跨越式兩種路線的爭論,您是怎么看待的?未來市場會是百花齊放,還是三足鼎立呢?

          李林濤:?漸進式是指,輔助駕駛逐步向上累加功能,讓車輛它自然而然逐步過渡到全自動駕駛的狀態,這里邊的典型代表就是特斯拉。特斯拉目前大概能做到 L2 級別,他們也希望通過不斷收集數據,迭代提升,最終實現全無人駕駛。

          另外一條路線是,先去盡可能實現無人駕駛的功能,暫時不考慮成本,不考慮商業化問題,這樣等到我們的技術證明可行,安全性得到了保證,獲得大家認可以后,再去考慮商業化落地相關的問題。典型的代表是之前的谷歌,也就是現在的 Waymo。

          這兩條路線的爭議一直存在。

          小馬智行的愿景也是希望推動自動化長遠發展,讓這方面的技術逐步造福大眾。自動駕駛技術一定是百花齊放的狀態,無論是哪種路線相爭,我們都希望能夠一起去推動技術的實現和落地的。

          InfoQ :各家在落地的模式以及商業模式有什么不同?

          李林濤:?具體到商業化的模式上來講,特斯拉銷售車輛需要考慮單車成本,需要客戶或者雙端用戶去承擔這部分成本,所以不能夠使用特別先進的傳感器或者是非常高性能的算力平臺來實現這方面的功能,因此帶來的自動駕駛能力是受限的。

          常見的狀態是,輔助駕駛功能會應用于停車場或者是高速公路等等相對結構化的道路、場景。這種情況下它就不會考慮一些極端的場景。但是對于一些極端場景,人類司機是否有能力去實現安全的接管,這一點始終是存在疑點的。這也是長期以來小馬智行不愿意去通過這種漸進式的方式來做自動駕駛。

          另外一條路線是無人駕駛的出租車 Robotaxi,也是小馬智行主要研發的方向。這方面我們會使用一些更強的硬件配置,一些更復雜的算法,使自動駕駛技術應用于更多的場景,不僅僅局限于停車場或高速公路,也會包括各種各樣的復雜城區道路。

          但它的問題也是顯而易見的。我們如果使用更強的算法和硬件,就會具備更高的成本,落地就會存在一定困難。一些復雜的功能和軟件也會存在認證問題,我們需要更合理的手段、更合適的方式去證明我們的這套系統是絕對安全和可靠的,這樣才能夠獲得公眾的認可,更快推向市場。

          從這幾年小馬智行的技術發展來看,“多少公里去做一次人為監管“這個指標已經非常高了(人為接管次數之間的公里數越高,指技術穩定性越高),現在應該超過了大部分人類司機的駕駛能力。

          當然在商業化方面,小馬智行目前也有非常多的進展。2021 年 11 月份我們拿到了北京市自動駕駛服務的商業化試點許可,現在我們在北京亦莊開發區約 60 平方公里的路段中可以開展商業化的試點服務?,F在用戶可以用手機 APP Pony Pilot+可以像滴滴打車一樣打到我們的無人駕駛出租車 Robotaxi,使用人機交互系統去付費和獲得相應的出行服務。

          智能汽車十問十答 探尋自動駕駛未來

          7、現在關于自動駕駛車輛交通事故的判定會對自動駕駛發展造成什么影響呢?

          自動駕駛技術的發展離不開政府的支持和相關法律法規的完善。最直觀的一件事情就是:在特斯拉交通安全事故案件后,德國規范了關于自動駕駛汽車宣傳的相關法案。

          此前, 特斯拉 在德國的官網公開表示,特斯拉汽車具有自動駕駛功能的全部潛力,到2019年年底就可實現城市自動駕駛,根據德國相關社會組織的意見,其Autopilot廣告存在虛假宣傳,夸大了其系統的功能。2019年7月14日德國慕尼黑法院的判定特斯拉今后不得再聲稱或者暗示其車輛具備自動駕駛功能。此后,特斯拉官網關于Autopilot的宣傳也從“自動駕駛”改為了“自動輔助駕駛”。

          8、自動駕駛普及后,黑客入侵系統了怎么辦?

          這個問題其實,只能說現在各大廠家都在盡量規避和預防,首先是系統的搭建,在技術上實現規避。在公開密鑰基礎建設(PKI)和V2X使用上,遵循國際標準,同時,優化AFW“內外兼修”,不僅要針對來自外部的惡意攻擊還及時針對內部的異常通信進行分析,自內而外的守護汽車安全。不過,技術總在進步,人外有人山外有山,當遇見等級碾壓時不可避免的,防火墻被攻破,汽車掌控權被轉移。

          另一方面,通過黑客大賽在不危害公共安全的前提下提前暴露漏洞,再由公司工程師們優化系統。這方面就不得不提世界著名黑客大賽——Pwn2Own,它將自動駕駛汽車的攻擊作為了比賽的一部分,成為攻擊目標的公司現在都為該競賽提供了贊助,并安排了工程師在現場接收研究人員的漏洞報告,現場修復BUG。

          Pwn2Own黑客大賽被認為是信息安全領域白帽黑客的頂級競賽。安全研究人員聚集在Pwn2Own競賽中,針對預定目標(軟件)列表展開攻擊,他們的每一次 成功 都會贏得積分和獎金,黑客競賽中利用的所有漏洞都必須是新的,并需立即向軟件供應 商 披露。

          最后一種,BUG獎金計劃。這一方面較為突出的是特斯拉,根據最新的數據,特斯拉將每個報告漏洞的獎金提高到了1.5萬美 元 ,至此特斯拉已經向計劃參與人員累計提供超10萬美元的獎勵。

          跟現在的電腦,手機一樣,電子化的產品都有這個風險。但這無法阻止自動駕駛發展的大趨勢,車企會建設更安全的系統防止入侵。

          9、 現在自動駕駛發展到什么階段了?

          每個階段的自動駕駛我們主要依據是否量產來作為評判標準,畢竟只有實現了量產上路才能證明其技術成熟度和可行性。根據現在車企的官方數據來看,大部分的車型還停留在L1階段,搭載了部分可控制加減速或者轉向其中一項配置。部分的豪華廠商和一些造車新勢力已經能夠達到L2級別的高階輔助駕駛。

          至于L3這一級別的自動駕駛,主要代表車型是 奧迪A8 L,雖然已經能夠量產上路,但是因為國內對于自動駕駛相關法規正在完善當中,所以國內不允許上路。至于更高階的L4和L5,技術正在測試當中,實車尚未量產。

          不過,各大車企對于自家的自動駕駛技術都充滿信心,紛紛明確了上線時間。 奔馳 表示其自動駕駛在2025年實現量產; 寶馬 計劃在2025年實現汽車全自動駕駛;現代表示,2020年旗下自動駕駛將視線商業化;IHS表示,到了2035年自動駕駛將成為主流。

          10、 L5真的能實現嗎?或者說,未來無人駕駛真的會成為常態嗎?

          2016年8月,世界首個無人駕駛出租車nuTonnmy在新加坡正式開始載客運營。L5級別的無人駕駛能否實現不言而喻。

          那么為什么還有那么多的人覺得自動駕駛難以實現呢?自動駕駛量產上路究竟被什么限制了呢?除了所謂的技術局限,還有政府規劃,企業成本和法律倫理上的原因。

          2G蹦迪到現在5G即將普及,6G在不遠的將來也會向我們奔襲而來,飛速發展的現代科技可以讓我們相信,技術局限只是一時之阻。而且,上一問題中,我們可以看到各家企業對于自動駕駛上路量產充滿信心,在他們的心里技術或許已經算不上是阻礙。企業成本這一方面,對著技術的大幅度普及,整車產商們都開始涌進,成本攤開之后,問題將得到有效解決。政府法規在回答自動駕駛撞人定責這一問題時,大家可以發現,各國政府對于自動駕駛法規建設都在推動中,未來自動駕駛法規將得到完善。

          社會倫理帶來的阻礙同樣也值得思考:如果人為交通事故率占交通事故率的90%,大多數人都人為這是合理可接受的,但是自動駕駛事故率占交通事故率為人為事故率的一半——45%時,大家會認為這是在胡扯,并且堅從倫理和情感上拒絕接受這一結果。但是,如果事故率再降低到20%甚至10%,大家又覺得可以接受了,因為在絕對數據的壓制下,人們才會真正的開始權衡機器與人類可比性。

          人開車撞死人和機器開車撞死人其本質意義上存在巨大的差別,最明顯的差距就是:人類發生事故,不僅僅需要承擔金錢上的懲罰,還有道德心理上的譴責。機器發生事故,即使最終事故結果的承受方定為其運營或者制造企業,但是僅僅是金錢上的懲罰,情感上他們并不是有什么付出,官方的表述與文案對于受害者來說,顯得蒼白且可笑。

          總結

          自動駕駛被追捧,不僅僅是因為它的新奇。根據統計數據每年全球大約有130萬人死于交通事故,其中90%以上的事故是人為因素導致。推行自動駕駛,在一定條件下能夠防止事故發生或者降低事故傷亡率。再者,汽車保有率近年來不斷上升,但是空載率和對環境的傷害也成正比,從節能和改善交通擁擠現狀的角度來說推廣自動駕駛是一個有效的解決方案。至于一直討論的道德倫理的阻礙,殘忍的是,社會發展的齒輪絕對不會因為人類脆弱的情感機制而被阻擋,利益和進步才是最終的驅動力。?(圖/文/攝: 楊雅琪)

          展開余下全文(1/3) 2 自動駕駛對生活的的影響和法規制定 回頂部

          4、未來私家車會消失嗎?

          關于這個問題,我先給大家聊一下車企布局出行領域的動作。

          戴姆勒投資中東打車巨頭Careem,這家共享出行公司的主要競爭對手就是Uber。戴姆勒出行股份和 吉利 出資還成立了高端出行合資公司,推出了“耀出行”, 吉利汽車 旗下共享出行“曹操出行”也接入了“耀出行”。

          寶馬 集團,先是收購了北美地區最大的停車應用軟件服務商Parkmobile,又花費了2.09億歐 元 從Sixt租車公司購買了DriveNow的50%股份。后續還與戴姆勒公司握手言和,共同投資10億歐元組建合資公司,合并移動出行業務。能夠讓兩家汽車巨頭握手言和,共享出行后面的利益有多大不必我多說。

          豐田 汽車2018年向Uber投資5億美元,共同開發自動駕駛汽車, 廣汽集團 也投資了Uber。至于國內的共享出行巨頭滴滴,其也收到了多家汽車企業的合作和投資,其中就有 大眾 集團和 北汽 集團。

          其它方面,車企們還推出了自己的出行平臺,汽車制造企業們,不論是單打獨斗還是找科技企業合作都不愿意放下共享出行這塊蛋糕。

          那么,為什么會出現這種現狀呢?

          因為沒有一家車企愿意在新出行時代之下,淪為單純的制造商,失去自主權。這就回歸到了我們的問題,私家車未來的發展方向。隨著無人駕駛技術的發展,大家都不需要自己開車了,我們現在說的什么駕駛樂趣自然也就變淡了,后續出行需求一定是大于買車需求,這也就意味著購車欲望下降,私家車的保留量也會下降,除了某些愛車人士等幾乎沒有人會花錢去購買一輛屬于自己的車。

          不過,對于汽車的小眾需求依舊會保留,私家車并不會完全的消失。這世界愛特立獨行的人多了去了,按照現在的發展,最后保留的私家車需求應該是在超跑和高端定制車上。

          5、 自動駕駛全面普及之后,城市不限行了嗎?

          其實這一問題我們可以發散一下,自動駕駛全面普及之后,能夠解決堵車問題嗎?畢竟,限行政策是針對現在城市交通壓力過大而提出,一旦自動駕駛的普及能夠解決這一問題,那么限行的規定自然能夠得到改變。

          那么現在我們來回答,為什么自動駕駛完全普及能夠有效的解決堵車問題。

          按照上文中所說,人們的購車欲望下降,共享出行普及,現實就變成——未來在路上跑的汽車將絕大部分屬于共享出行公司,私人汽車僅為冰山一角。連貫下來,企業一般都是從利益出發,為了提高利潤,這些共享出行公司提高利潤的最好的辦法就是降低空載率,提高單車的使用次數。

          我們設想看一種最 理想 的模式——編碼排隊運行,基于大數據平臺應用,所有的車輛被統一管理后列隊運行。大數據根據每個人下單的起止地點合理安排接送車輛,它們擁有專門的通道上下客通道,快速接客放客,完全不會影響后面的車輛運行。這一情況下不僅事故率被大大降低,車輛也得到了合理的利用。

          私人汽車留存降低,車輛被平臺統一管理,采用大數據管理的共享出行整合了所有運行車輛,交通系統高效有序運行,限行自然不存在了。

          6、自動駕駛普及后,如果自動駕駛撞了人,誰的鍋?

          2018年3月,Uber(優步)在美國亞利桑那州坦佩,一輛正在進行自動駕駛測試的車輛撞上行人,這名傷者最終因搶救無效死亡。這也是全球首例自動駕駛車輛撞死行人的案件,由于當時測試汽車配備了安全員,但是安全員在玩手機忽視了安全風險,最終法院的判決結果中,Uber不承擔刑事責任,但是安全員被進一步追責。

          特斯拉Model S

          2016年國內首例 特斯拉 Model S 車禍案,因為與前方的道路清掃車發生追尾事故身,駕駛員高雅寧當場喪命。由于當時特斯拉方面拒絕提供行車數據,導致案件審理一度陷入僵局。(這也說明了在自動駕駛普及后,強制要求安裝類似“黑匣子”等裝置和企業責任心的重要性。)

          直到2018年6月,法院根據當時的監控錄像判定事故發生時車輛屬于“自動駕駛狀態”,這一案件才真正結案。這一事故最終結論為:特斯拉夸大宣傳自動駕駛功能是事故的元兇。

          從這幾個實際案例來看, 目前法律法規滯后于技術發展,各地政府需要為自動駕駛的技術發展完善法律法規。

          德國: 2017年德國發布的自動駕駛相關法律表明:允許自動駕駛在特定條件下替代人類駕駛,不過,為了責任的裁定,每一輛帶有自動駕駛技術宣傳的汽車必須安裝類似“黑匣子”的裝置,記錄系統運作和駕駛相關數據。按照“黑匣子”數據,事故如果發生在人工駕駛階段,則由駕駛人承擔責任;如果發生在自動駕駛階段,或由于系統失靈釀成事故,則由汽車廠商承擔責任。

          美國: 法不禁止皆可為。美國公路安全局將自動駕駛法規權利下放到了各個州,所以關于自動駕駛方面的規定并不統一。

          中國: 現行道路交通安全法律法規并沒有明確的對自動駕駛進行規范,所以,從法律意義上來說,在中國的公共道路上開啟自動駕駛模式是被禁止的。

          國內的做法是建立規劃了多個示范區,自動駕駛測試車輛管理方面,將按照現行交通法規進行處理,與普通車輛交通違法和交通事故處理沒有原則上的差別。測試車輛在測試過程中發生交通違法和交通事故,應當由測試駕駛人及其所屬的測試主體分別承擔相應的行政、民事、刑事責任。

          3 自動駕駛的發展,L5真的能實現嗎 回頂部

          7、現在關于自動駕駛車輛交通事故的判定會對自動駕駛發展造成什么影響呢?

          自動駕駛技術的發展離不開政府的支持和相關法律法規的完善。最直觀的一件事情就是:在特斯拉交通安全事故案件后,德國規范了關于自動駕駛汽車宣傳的相關法案。

          此前, 特斯拉 在德國的官網公開表示,特斯拉汽車具有自動駕駛功能的全部潛力,到2019年年底就可實現城市自動駕駛,根據德國相關社會組織的意見,其Autopilot廣告存在虛假宣傳,夸大了其系統的功能。2019年7月14日德國慕尼黑法院的判定特斯拉今后不得再聲稱或者暗示其車輛具備自動駕駛功能。此后,特斯拉官網關于Autopilot的宣傳也從“自動駕駛”改為了“自動輔助駕駛”。

          8、自動駕駛普及后,黑客入侵系統了怎么辦?

          這個問題其實,只能說現在各大廠家都在盡量規避和預防,首先是系統的搭建,在技術上實現規避。在公開密鑰基礎建設(PKI)和V2X使用上,遵循國際標準,同時,優化AFW“內外兼修”,不僅要針對來自外部的惡意攻擊還及時針對內部的異常通信進行分析,自內而外的守護汽車安全。不過,技術總在進步,人外有人山外有山,當遇見等級碾壓時不可避免的,防火墻被攻破,汽車掌控權被轉移。

          另一方面,通過黑客大賽在不危害公共安全的前提下提前暴露漏洞,再由公司工程師們優化系統。這方面就不得不提世界著名黑客大賽——Pwn2Own,它將自動駕駛汽車的攻擊作為了比賽的一部分,成為攻擊目標的公司現在都為該競賽提供了贊助,并安排了工程師在現場接收研究人員的漏洞報告,現場修復BUG。

          Pwn2Own黑客大賽被認為是信息安全領域白帽黑客的頂級競賽。安全研究人員聚集在Pwn2Own競賽中,針對預定目標(軟件)列表展開攻擊,他們的每一次 成功 都會贏得積分和獎金,黑客競賽中利用的所有漏洞都必須是新的,并需立即向軟件供應 商 披露。

          最后一種,BUG獎金計劃。這一方面較為突出的是特斯拉,根據最新的數據,特斯拉將每個報告漏洞的獎金提高到了1.5萬美 元 ,至此特斯拉已經向計劃參與人員累計提供超10萬美元的獎勵。

          跟現在的電腦,手機一樣,電子化的產品都有這個風險。但這無法阻止自動駕駛發展的大趨勢,車企會建設更安全的系統防止入侵。

          9、 現在自動駕駛發展到什么階段了?

          每個階段的自動駕駛我們主要依據是否量產來作為評判標準,畢竟只有實現了量產上路才能證明其技術成熟度和可行性。根據現在車企的官方數據來看,大部分的車型還停留在L1階段,搭載了部分可控制加減速或者轉向其中一項配置。部分的豪華廠商和一些造車新勢力已經能夠達到L2級別的高階輔助駕駛。

          至于L3這一級別的自動駕駛,主要代表車型是 奧迪A8 L,雖然已經能夠量產上路,但是因為國內對于自動駕駛相關法規正在完善當中,所以國內不允許上路。至于更高階的L4和L5,技術正在測試當中,實車尚未量產。

          不過,各大車企對于自家的自動駕駛技術都充滿信心,紛紛明確了上線時間。 奔馳 表示其自動駕駛在2025年實現量產; 寶馬 計劃在2025年實現汽車全自動駕駛;現代表示,2020年旗下自動駕駛將視線商業化;IHS表示,到了2035年自動駕駛將成為主流。

          10、 L5真的能實現嗎?或者說,未來無人駕駛真的會成為常態嗎?

          2016年8月,世界首個無人駕駛出租車nuTonnmy在新加坡正式開始載客運營。L5級別的無人駕駛能否實現不言而喻。

          那么為什么還有那么多的人覺得自動駕駛難以實現呢?自動駕駛量產上路究竟被什么限制了呢?除了所謂的技術局限,還有政府規劃,企業成本和法律倫理上的原因。

          2G蹦迪到現在5G即將普及,6G在不遠的將來也會向我們奔襲而來,飛速發展的現代科技可以讓我們相信,技術局限只是一時之阻。而且,上一問題中,我們可以看到各家企業對于自動駕駛上路量產充滿信心,在他們的心里技術或許已經算不上是阻礙。企業成本這一方面,對著技術的大幅度普及,整車產商們都開始涌進,成本攤開之后,問題將得到有效解決。政府法規在回答自動駕駛撞人定責這一問題時,大家可以發現,各國政府對于自動駕駛法規建設都在推動中,未來自動駕駛法規將得到完善。

          社會倫理帶來的阻礙同樣也值得思考:如果人為交通事故率占交通事故率的90%,大多數人都人為這是合理可接受的,但是自動駕駛事故率占交通事故率為人為事故率的一半——45%時,大家會認為這是在胡扯,并且堅從倫理和情感上拒絕接受這一結果。但是,如果事故率再降低到20%甚至10%,大家又覺得可以接受了,因為在絕對數據的壓制下,人們才會真正的開始權衡機器與人類可比性。

          人開車撞死人和機器開車撞死人其本質意義上存在巨大的差別,最明顯的差距就是:人類發生事故,不僅僅需要承擔金錢上的懲罰,還有道德心理上的譴責。機器發生事故,即使最終事故結果的承受方定為其運營或者制造企業,但是僅僅是金錢上的懲罰,情感上他們并不是有什么付出,官方的表述與文案對于受害者來說,顯得蒼白且可笑。

          總結

          自動駕駛被追捧,不僅僅是因為它的新奇。根據統計數據每年全球大約有130萬人死于交通事故,其中90%以上的事故是人為因素導致。推行自動駕駛,在一定條件下能夠防止事故發生或者降低事故傷亡率。再者,汽車保有率近年來不斷上升,但是空載率和對環境的傷害也成正比,從節能和改善交通擁擠現狀的角度來說推廣自動駕駛是一個有效的解決方案。至于一直討論的道德倫理的阻礙,殘忍的是,社會發展的齒輪絕對不會因為人類脆弱的情感機制而被阻擋,利益和進步才是最終的驅動力。?(圖/文/攝: 楊雅琪)

          @2019

          關于自動駕駛技術的研究結論和自動駕駛的研究方向的介紹到此就結束了,不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ?如果你還想了解更多這方面的信息,記得收藏關注本站。

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