智能驾驶在今天，安全依然是个问题
最后更新：2022-06-22 12:27:35 手机定位技术交流文章
文|陈根
如今,在智能驾驶技术的突破中,越来越多的汽车公司在智能驾驶领域采取了重大行动,展示最新技术可以达到水平。 从华为到北汽油,从D-Dub到百度,这也引发了近年来激烈的“汽车制造运动”的新热波。
不可否认，智能驾驶的发展为实现智能交通提供了更多的可能性,然而，与此同时,大量技术工厂正涌入智能驾驶领域,智能驾驶也为人们提供及时的冷水。越来越多的人正在发现智能驾驶的理想与现实之间的差距-- Tesla是最好的证明,并且，单靠自行车智能似乎无法解决城市道路的复杂性和变化性。
智能驾驶概念推出以来,智能驾驶的进步有多远?智能驾驶的理想实现有多远?
智能驾驶仍站在L2阶段
实际上，智能驾驶包括无人驾驶和自主驾驶,需要明确的是，智能驾驶发展的最终目标和形式是没有一个人驾驶,自主驾驶是分类的,美國汽車工程師協會(英语:American Association of Automotive Engineers,SAE)是美國汽車工程師協會(英语:American Association of Automotive Engineers,SAE)的成員之一。在描述自驾车时,SAE的六级是非自动、辅助驾驶、半自动、条件、高度自动化和完全自动化。
L0被称为“非自动”,是驾驶者绝对控制的阶段。
L1被称作“辅助驾驶”,在L1阶段,系统大部分时间都有“部件控制”,要么控制转向器,要么控制油轮/刹车。 当紧急情况突然发生时,司机必须随时准备立即更换控制,而且人们需要监控周围的环境。
L2被称为“半自动驾驶”。与L1不同,L2阶段将控制从“部分”转移到“全部”,这意味着在正常的驾驶环境中,司机可以同时将水平和垂直控制转移到系统中。
L3被称作「conditional automation」,意思是系统完成大部分驾驶操作,只有在发生紧急情况时,司机才能看到情况并给出适当的响应阶段。
L4被称为“高自动化”,这意味着如果司机不能执行“响应”条件,自动驾驶系统可以完成所有驾驶操作,但此时,系统只支持驾驶模式的一部分,无法适应所有场景。
L5被称为“全自动”,与L0、L1、L2、L3和L4的主要区别在于该系统能够支持所有驾驶模式。
对于智能驾驶来说，安全既是起点，也是终点。然而，现实是，当前，即使在L2级的自我驾驶中,以人为主体,安全问题仍然突出。一直以来，汽车制造商和技术公司坚信自驾驶技术能挽救生命,但事实是，去年,自驾车事故死亡人数比过去30年多。
6月16日，美国联邦政府发布了两份新的报告,首次公布载有先进的驾驶辅助系统(ADAS)的自驾驶汽车(AV)的汽车碰撞和死亡统计数字。数据来自去年由国家公路交通安全管理局(NHTSA)发出的常规命令,该命令要求汽车公司报告涉及在数百万辆汽车上发现的AV和L2司机协助系统事故,评估该技术是否构成安全风险。
其中，泰斯拉有涉及司机协助技术事故最多的公司,报告称，2021年7月20日至2022年5月21日,有273辆 Tesla汽车在使用Autopilot时发生碰撞。该公司事故占报告期间报告的392起事故的70%。
相对来说，其他汽车制造商报告的事故比Tesla要少得多,例如,以Honda Sensing品牌销售ADAS功能的Honda报告了90起车祸;以EyeSight品牌销售ADAS的Subaru报告了10起车祸;而福特报告了5起车祸。丰田公司披露了四起汽车事故,BMW披露了三起汽车事故,通用汽车(英语:General Motors)是超级巡航(英语:Super Cruise)的制造商,只报告了两个事故;Apptiv、Modern、Lucid、Porsche和Volkswagen报告了每个事故。
当然，泰斯拉的L2级车祸是美国首起车祸后,事实上,拥有辅助驾驶功能的Tesla汽车在美国占据了最大的市场份额。但与之对应的，泰斯拉是智能驾驶行业领先的汽车公司,无论是技术开发、游艇还是大规模驾驶,在实际应用数据方面,我们仍面临着智能驾驶安全问题,不用说, 如乌莱 、 理想 、 小鹏甚至白杜等.
不可回避的安全问题
智能驾驶的实现，感知 、 规划 和 控制 的 三 个 技术 要素 不能 排除 。实际上，这也是人类驾驶汽车的过程的一个粗略的划分,也就是说,首先观察周围车辆的状况和交通灯;然后根据目的地的方向,通过油门 、 刹车和转向轮,执行加速/减速 、 转动/变速和刹车操作.
对于智能驾驶来说，智能驾驶汽车想要完成自主驾驶,它需要像一个人走路一样,第一个要求是“看”道路。敏感性是使智能驾驶车辆能够理解和把握交通环境,通过增加感官系统,智能驾驶车辆可以获取交通环境中的障碍物的位置、速度和可能的行为信息;交通环境中可驾驶的区域、交通规则等;智能驾驶汽车还可以通过感官系统来了解它们的位置,从而为进一步决策和规划提供重要的道路信息。
第一步是“看到”智能驾驶汽车。分析并做出关于你所看到的信息的决定,并计划以后的旅行行为,这是一个更重要的联系。就像在街上散步一样。你需要计划自己的道路,智能驾驶车辆也必须为所取得的道路信息进行规划,根据规划的方向,它可以分为行动规划、任务规划和行动规划。
智能驾驶车根据交通任务分析交通信息,并作出相应的判断,例如超速驾驶、停车、转弯等。 规划系统就像人类大脑一样,它分析和判断所接收的交通信息,并根据交通任务调整其驾驶行为。
规划是人类开车的过程,是开车到交通环境的过程。规划对于智能驾驶汽车来说非常重要,想要让智能汽车安全运行,能够处理各种交通环境,智能驾驶汽车需要及时响应不同的场景,面对“旅客优先”或“旅客优先”等决定时,最好的解决办法可以直接给出。
控制是智能驾驶汽车降落的最直观体现,作为智能驾驶车辆整体系统的底部,控制系统响应智能驾驶汽车的规划,智能驾驶车成功地完成一系列动作,如加速、减速和避免。智能驾驶控制实现的核心技术主要包括车辆垂直控制和水平控制技术。
然而，就当前的技术来看，尽管当今的机器智能已经证明,机器在速度和准确性方面可以胜过人类。当机器做出决策后，信号通过线路控制系统传送到汽车的转向系统、刹车系统和传动系统,它可以保证信号的速度和准确性.但要知道，智能驾驶是一个复杂的系统,除了算法之外，有许多复杂的现实需要考虑,并且，在日益深入的智能驾驶研究的基础上,传感器、芯片和数据也日益暴露。
从智能驾驶的传感器角度来看,作为外部道路状况检测的传感器,它收集的资料将作为驱动决策的输入,这是驾驶决策的重要保障.可以说，没有完整的信息，无法支持决策系统来作出正确的安全驾驶决策。尽管许多传感器在单个指标上能超过人类的眼睛,但一体化的困难和相关成本的困难,这是智能驱动进化过程中面临的第一个严峻的考验.
多传感器的问题也填补了下一个问题,那就是芯片的性能。如果你需要更全面地了解外部路由信息,需要部署更多的传感器。更多的传感器对融合提出了更高的要求,而且在高速,由于交通信息的变化,结果的数据信息更丰富。
根据英特尔的测算，智能驾驶汽车,安装GPS 、 摄像机 、 雷达和激光雷达传感器.这些设备将产生大约4TB的传感器数据,每天进行处理,如此庞大的数据必须由强大的计算设备支持。甚至像英特尔这样的顶级GPU公司,它也几乎达到了计算功率和功率消耗平衡的上限。
因此,像我们现在使用的移动导航软件一样,没有满足智能驾驶的要求的传感器和芯片总是在关键时刻减速,导致我们走错方向。 从长远来看,这些将是智能驾驶的巨大技术障碍。
未来的智能驾驶
除了目前面对的智能驾驶技术瓶颈,还有一个需要解决的问题,车路协同的障碍。当前，随着技术的发展,越来越多的人发现,单单骑自行车的智能不能解决城市道路的复杂性和变化性。基于此，公路--公路协同技术也成为一种功能,解决办法是解决一些自行车智能无法解决和处理的复杂风险场景。
与单车的智能驾驶相比,除了自己的感官装置外,司机还想:它也可以从道路、其它汽车、信号灯等各种来源获取信息。没有足够的计算能力,以强大的云计算来补充计算能力,智能汽车是智能交通网络中的一个小节点。与交通参与者进行各种信息的交流。
最重要的是，道路合作将大大提高智能驾驶车辆的行人安全。毕竟，智能驾驶的一个非常困难的场景是当一个未知障碍突然出现在一个盲区。这对经验丰富的驾驶员来说并不太重要,这种场景非常危险,并且很有可能导致交通意外。
如今,自行车情报机构主要通过识别危险地点以降低车辆的速度,来瞄准这些地点。减少紧急刹车时产生的刹车距离.或通过感知跟踪算法,面对以前出现的障碍,现在它正在跟踪盲区的阻塞,提供更准确的预测。但无论哪种方式，完全面对这些危险的场景是很困难的。
此外,道路协调设备的访问可以打开自走汽车的“上帝的视角”,提供车辆传感器无法检测的障碍信息,帮助决策规划算法作出更合理的安全决策,确保乘客的安全和舒适。
此外，公路合作也可以大大提高城市的通勤效率。调整城市大脑的交通流量,它可以使车辆选择合理的旅行路线,大部分城市主要道路的交通堵塞都避免了.通过交通调度算法，它可以大大缓解城市的交通堵塞问题,它甚至可以智能地调整红绿灯的时间,使道路更加通往和更快。
如今，智能交通的协作发展正成为一种趋势,未来，汽车的自主控制能力不断提高,智能驾驶最终将实现,进而改变人车关系，使人们免于开车,为人们提供在汽车中消费信息的前提条件.车辆将成为网络中的信息节点,与外界进行广泛的数据交换,然后改变汽车与人和环境之间的相互作用模式,周围的信息的实时感知,更多形式的信息消费被推导出来。
随着智能驾驶的普及,也许大多数人不再需要购买属于他们自己的汽车。旅游可以是提供必要的服务,充分共享道路和汽车等资源,从而提高社会整体效率。
届时，更先进的信息技术、通讯技术、控制技术、感应技术和计算技术将得到最大程度的整合和应用。人们 、 汽车 和 公路 之间 的 关系 将 升到 一 个 新 的 阶段,新时期的运输将具有重要的特征,如实时、准确、高效、安全、节能等。智能交通系统无疑将引发技术革命。
当然,所有这些都可以在确保智能驾驶技术的稳定性和可靠性的基础上实现,而今天,L2车祸的状况仍然很高,理性思维与现实之间的差距,深耕 bottom-up技术,也许是实现智能驾驶的最有效的途径。
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