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无人驾驶新时代

发布时间:2018-11-30 01:06:05 文章来源:未来智讯    
    无人驾驶新时代作者:未知   New era of driverless   一台安装了神经网络算法的计算机,在观察人类驾驶员随着前方路面转动方向盘仅仅2分钟后,计算机就能模拟与人类驾驶员一致的操作,而且这还是20年前人类科技就能实现的事情。神经网络的事务方式类似于刚刚起初触碰世界的儿童,将输入的图片按照其特征和纹理进行分析,从而学习识别路面上的常见物体,道路、车辆、交通讯号、动植物、建筑乃至气象实况。当计算机采集到无法正确辨认的图像,会尝试先将其分解,然后与自己存储的模式和纹理进行比对,这与人的学习方式相当相近。未来,汽车将具备更高的智慧,在无人驾驶技能上达到新境界。
  A computer with neural network algorithm, observing when the driver turns the steering wheel, 2 minutes later, it can imitate the driver and do it in the same way, and this technology could be realized 20 years ago. How the neural network algorithm work is like a kid is new to the world, it analyzes the input images according to the features and lines, through that, it learns to recognize the objects, road、cars、traffic signals、animals、plants、buildings and even the weathers. When the computer cannot recognize the images accurately, it will compare the images to the mode and lines that saved in it, it is similar to how human learn. In the future, vehicle will have higher intelligence and reach a new level in the driverless field.
  google的无人驾驶汽车使用更为详细精确的3D地图,其主要利用激光扫描仪来创建。google分析激光扫描仪收集的数据,如确定在何处有交通灯和停车标志,使车辆实时定点自己确切位置。
  图像识别技能迄今已有50年的发展历程,经过对比测试,电脑对含有特定指标的图像识别率已超越人类。这种精度的物体识别能力对自动驾驶汽车尤为重要。
  神经网络算法的神奇之处就在于,除了一个相对合理的网络算法和深度,所有的知识都是系统自学而来,这有点像电影《超体》的桥段,主人翁吸取了所有的知识最后形成一个超级U盘。目前的汽车所谓驾驶员辅助功能,比如带有排队功能的ACC自适应性巡航系统,都是间接的辅助人类驾驶。而未来无人驾驶的汽车,则所需学习人类驾驶员的操作来应对各种道路情况。
  目前的主动制动系统是雷达探测到前方有障碍就立即制动,但计算机并不知道障碍物是什么。选取神经网络系统之后,计算机会主动识别障碍为何物,如同人类驾驶员一样,面对一些没有平安隐患的障碍物,只需要收油或者轻点制动踏板就能合理避让了。当传统汽车厂商都还在研发“辅助驾驶”功能的阶段,google的汽车梦直接进入自动驾驶,并且不停地积累新技能。
  google研发的手势抑制专利是汽车驾驶员希望同时调用一系列功能,比如除了操纵汽车之外,还能够输入导航信息,调节空调温度。google就直接将多个可识别人类动作的3D摄像机,将汽车相连,人类对汽车输入的一切手势指令,都能实现隔空操作。所以归纳起来,这项功能主要是用来管控车内音响、空调温度、雨刷器、座椅,或者用来改变巡航行驶状态的参数,算是车内娱乐信息系统的人机交互技能。
  只是google无人驾驶汽车项目研发中,在方向盘功能的保留问题上遇到了争议。而处在技能测试阶段时,google在内达华州使用改装车进行测试,车内保留了所有抑制部件,为的是在测试过程电脑死机或者无法准时反应时,能够人工介入紧急制动。2014年5月第一款google无人驾驶原型车亮相,去除了所有转向、加速和制动组件。然而,不知google是怎么解决电脑的稳定运行和万一遇到事故电脑受损之后,车辆无法发动脱困的问题。
  除了google,Uber也宣布致力于无人驾驶汽车、汽车平安等技能的设计与研发。特斯拉也正在开发无人驾驶汽车技能,而包括通用、日产等在内传统的汽车制造商,也在他们的汽车上增加自主驾驶功能。
  同时,诺基亚也正在开发精确的3D地图工具,将来为无人驾驶汽车配套。但制作覆盖整个美国的电子地图,而且其精确程度要能达到供google无人驾驶汽车使用的标准,可能要耗资数亿美元和花费5到7年的时间。
  目前的无人驾驶汽车都依靠基本的电子地图进行导航,但google的无人驾驶汽车使用更为详细精确的3D地图,其主要利用激光扫描仪来创建。google分析激光扫描仪收集的数据,如确定在何处有交通灯和停车标志,使车辆实时定点自己确切位置。并且google的无人驾驶原型车也使用车载传感器,包括其顶部独特的旋转激光等,来检测任何未在地图标明的物体,保证行车平安。以google现有的地图技能和资源,它在无人驾驶汽车的研发上拥有无人能敌的优势。例如,一场大雪就可能改变地形地貌。此时google的3D地图就显现出优势,无人驾驶汽车能收集有关路况变化的信息,以定期更新地图。
  汽车要真正实现完全的自动驾驶,还需要传感器技能取得更大进步。虽然无人驾驶离我们还很遥远,无论是出于人类情感的平安意识,还是相关的法律法规,都有很长的路要走。然而新一代的感应技能和3D导航的出如今很大程度上缩短了无人驾驶汽车上路的进程,并且手势抑制的实现也能让乘车者拥有更好的体验。无人驾驶绝不是个伪命题,实现它不过时间的问题。
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