所有困擾車輛自動駕駛的事物,從模糊的交通標志到亂竄的動物
本文羅列了一些對目前自動駕駛汽車有挑戰(zhàn)的事物,動物、雪花、模糊的交通標志都可能會讓無人車陷入困難。
工程師們正在努力讓無人車表現(xiàn)得比人類更好,目的是每年挽救數(shù)百萬人的生命。根據(jù)美國國家統(tǒng)計和分析中心的數(shù)據(jù),美國年度交通事故死亡人數(shù)的94%是由于人為錯誤導致的。美國公路安全保險協(xié)會(IIHS)估計,即使是今天的ADAS功能,例如車道偏離警報(現(xiàn)已廣泛使用),也可以將致命的碰撞率降低86%。
然而,我們距離真正的“無人駕駛”還有很長的路要走。之前IIHS在山坡和彎曲道路上分別測試了五輛智能車,這些車都是來自技術領先的公司。雖然沒有發(fā)生大的事故,但幾乎所有的車輛都發(fā)生了或多或少的錯誤。
機器學習雖然正在改變著車輛現(xiàn)有的可能性,讓某些環(huán)境變得受控。但是今天的半自動駕駛汽車仍面臨著很多阻礙。雨滴和障礙物,甚至是遮蔽膠帶和動物等,都可能讓智能車碰壁。
以下是智車科技整理的目前自動駕駛所面臨的最突出的挑戰(zhàn):
交通標識的改變
交通標志識別一直是自動駕駛汽車所要面對的難題之一,我國各地的紅綠燈有很多變化,不同情境下紅綠燈高矮、形狀、位置的不同也在影響著無人車的識別。除此之外,還有一些被遮擋的交通標志很容易發(fā)生誤識別。密歇根大學計算機科學研究人員曾經(jīng)巧妙地改變了停止標志,如上圖所示,結(jié)果證明輕微的改變都可能會讓自動駕駛汽車的識別產(chǎn)生混淆。該研究還發(fā)現(xiàn)通過涂鴉,導致算法錯誤地將停車標志識別為限速標志等。盡管有人提出了一種通用攻擊算法,即魯棒物理擾動(RP2),在不同的物理條件下產(chǎn)生強大的視覺對抗擾動來優(yōu)化算法,但并需要大量工作研究證明。
說到涂鴉,這幅圖車上的涂鴉也在誤導自動駕駛的識別系統(tǒng)。車身上自行車和行人涂鴉竟然被識別出來,讓人哭笑不得。
飄落的雪花
在《下雨天場景對自動駕駛汽車仍有很大挑戰(zhàn)》一文中提到過雨雪天給無人駕駛汽車帶來的麻煩。雪花會讓無人車產(chǎn)生一種錯覺,識別出車輛周圍存在障礙物,從而寸步難行。通過算法可以在使用激光繪制的高分辨率3D地圖來區(qū)分水和固體,但冬天的雪花會對無人車產(chǎn)生誤導,這仍然是自動駕駛汽車面臨的最大挑戰(zhàn)之一。因為這種環(huán)境會使無人車的傳感器包括攝像頭和激光雷達的準確性下降,攝像頭無法識別車道線,導致無人車很難防止車道漂移以及安全導航;激光雷達在降雪環(huán)境中的能見度會明顯下降,這將導致無人駕駛系統(tǒng)無法繪制出有效的周圍環(huán)境地圖以確保駕駛安全。同時,降雪天氣也使得這類傳感器很難探測到路上無法預料的障礙物。
福特等公司雖然也在測試雪天場景下無人車的表現(xiàn),但現(xiàn)在并沒有宣布任何針對雪地和極端低溫的測試效果。第一個讓完全無人駕駛車上路的 Waymo 也宣布,他們將在底特律接受嚴冬的考驗!拔覀円谟暄┨鞖庵杏柧毼覀兊臒o人車,”Waymo CEO John Krafcik 在一份聲明中這樣說道,其目標之一即“教會無人車處理在結(jié)冰路面上剎車打滑的問題!
今年上半年召開的德國漢諾威國際信息及通訊技術博覽會上,三菱電機發(fā)布了基于AI的移動繪圖系統(tǒng)(Mobile Mapping System,MMS),但這一系統(tǒng)同樣難以避免雪天探測失靈的繪圖難題。為此,三菱特別開發(fā)出厘米級增強服務(CLAS)定位手段,能夠?qū)⒕瓤刂圃诶迕准墶?/p>
動物
說到動物,國內(nèi)車道上可能會出現(xiàn)貓貓狗狗,但是國外會有一些其他的動物走上街頭,這也會混淆計算機識別。在波士頓,NuTonomy公司必須重新編程汽車軟件來驅(qū)散頑固的海鷗。正在各地測試無人車技術的沃爾沃,最近在澳大利亞遇到一個有趣的問題,沃爾沃的自動駕駛系統(tǒng)無法探測出袋鼠,這種動物的跳動會干擾無人車的系統(tǒng)。此前,沃爾沃的大型動物探測系統(tǒng)已經(jīng)成功的識別出鹿、麋鹿、馴鹿、駝鹿。然而蹦蹦跳跳的袋鼠跟其他動物的移動方式很不一樣。這可能就是無人車系統(tǒng)發(fā)展和測試過程中的一個插曲。
隔音泡沫
南卡羅來納大學的研究人員通過覆蓋隔音泡沫中使得特斯拉S 自動駕駛失去了方向,超聲波傳感器沒有檢測到異常。同樣,價值40美元的Arduino計算機和一個超聲換能器(用于產(chǎn)生聲波)可以誘使特斯拉避開停車位,或者堵塞超聲波傳感器以避開近距離的實際障礙物。一些很簡單的設計都可以騙到無人車。
退出車輛
自適應巡航控制系統(tǒng)(ACC)保持設定速度并跟隨前方車輛的距離。這在高速公路上的高速行駛時很好,但隨著汽車開始跟隨另一輛車駛?cè)朐揭暗缆,可能會出現(xiàn)意想不到的轉(zhuǎn)彎!爱斊囆旭偹俣忍鵁o法跟蹤車道線路時,主動車道保持系統(tǒng)會使用前方車輛作為指導,”IIHS 表示。“如果前面的車輛退出,那么尾隨車可能來不及相應!盇CC不會對交通信號或其他交通管制做出反應。主動車道保持提供持續(xù)的轉(zhuǎn)向輸入以使車輛保持在其車道內(nèi),但駕駛員必須繼續(xù)保持好方向盤,因為前車的退出可能會導致無人車發(fā)生事故。
丘陵
在弗吉尼亞州中部山區(qū)的IIHS試駕人員發(fā)現(xiàn),即使是先進的駕駛員輔助系統(tǒng)也可能會錯過車道標記,因為車輛會爬上山頂。如果前方視野被遮擋,汽車會左右轉(zhuǎn)彎以找到車道的中心,這會讓司機嚇一跳。
橋梁
據(jù) Electronic Component News 報道,橋梁是自動駕駛汽車的黑匣子。由于橋梁缺少道路上存在的許多環(huán)境因素,因此要使用傳感器防止車輛的偏移。這就像“在一個巨大的房間里從一端走到另一端,當你走到一半時,燈光熄滅。雖然你看不到任何東西,但你對繼續(xù)前進的方向有一個大概的了解,但很容易被拋到偏離軌道!
樹影
上圖autopilot轉(zhuǎn)向之前的情況,由于路面上有陽光投下來的樹影。Autopilot誤以為那是一個障礙物,所以試圖把車轉(zhuǎn)上反方向的車道!IIHS測試中,特斯拉的Model 3在180英里內(nèi)進行了12次“不必要或過于謹慎”的制動操作。其中七次是樹木在道路上投下陰影的地方,而其余時間則涉及另一條車道上的車輛或越過前方的道路。“我們觀察到的制動事件沒有造成不安全的情況,因為減速很輕而且足夠短,車輛不會減速太多,” IIHS說。“然而,不必要的制動可能會在交通繁忙時造成碰撞風險。另外,那些覺得自己的汽車制動不穩(wěn)定的駕駛員可能會選擇不使用自適應巡航控制裝置,并且會錯過系統(tǒng)的任何安全優(yōu)勢。
這些事物在影響著無人車做判斷,無人要想真正上路,這些難題還需要解決,如果您有補充,請在下方留言。
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