秋名山之后,再无老司机

大家还记得上周 Uber 撞死行人的事儿么。

事情发生以后,在 Uber 和丰田宣布暂停自动驾驶测试之后,昨天连英伟达也宣布暂停自动驾驶测试项目。

可能大家还有些疑惑,怎么英伟达也掺和到自动驾驶里面了?

其实。。为了抢占自动驾驶领域的制高点,大家都拼了。。

自动驾驶领域相关公司

几乎你所有听到过的大型科技企业,要么亲自投身于自动驾驶开发,要么就作为硬件提供商,实在两者都不行的那种,也会拿出一些钱来投资。。

主要是,这两年人工智能进步神速,CPU、GPU 发展也快,各种传感器大步向前,都让人们看到了实现自动驾驶实现的曙光。。

说实话,汽车作为人们的代步工具,太久没有革命性创新了。。

60年代法拉利 GTO 250,最高时速 280 公里/小时

几十年来,也就是改善下车型,减小车辆阻力。

或者提高一些燃料效率,提供稍微大点的推动力。

直到 08 年特斯拉 Roadster 的出现,给人们带来真正量产的电动跑车,人们才发现,哦,原来这特么也行。。

第一代 Tesla Roadster

不知道是不是 Tesla 的面世,刺激了汽车领域的变革。。

2010 年,谷歌高调宣布开始研发自动驾驶汽车。

自动驾驶车基本由传统车改装而来

开车不动手,吃着火锅唱着歌,目的地就到了,估计是所有司机梦寐以求的事情吧。。

可惜这事儿以前也只敢在科幻电影里面演演,生活中就没有啥实质上的进步。

也不是传统厂商没努力,而是以前,传统车厂一直致力于机械硬件技术,沉浸于第二次工业革命中不可自拔,但自动驾驶,是个软件活儿,属于第三次、甚至第四次工业革命产物~

从车上最垃圾的车载系统,大家就可以看出来,传统车厂是多么不重视电子和软件的创新。。

手机都用上 16G 内存了,车上的导航还一卡一卡

所以,自动驾驶由集软件大成者 Google 最先实现,既在意料之外,也在情理之中。

Google 发挥了互联网企业的巨大优势,敢于尝试新技术,很快就迭代出一种最适合自动驾驶的方案。

首先,车辆优先选电动车,混动车也可以行。

自动驾驶领域香饽饽—— 混动 LEXUS RX450h

不是对烧油的无爱,而是实在爱不起。。

电动车能够很精准的控制车辆,做电机速度闭环简单;如果是传统烧油车,今天烧 93 号油,明天烧 95 号油,想建立一个标准动力输出模型太麻烦。。

处理传感器数据,消耗的电力特别大,开过车的都知道,烧油供电有多浪费( 不信你开大灯一晚上,保准明天连车都打不着 )。。

当然,自动驾驶少不了替代人体感官的各种传感器。

最实用的是激光雷达( LiDAR ),谷歌家 Waymo 的探测主力就是这个传感器。

它一般安装在车辆的顶端,旋转向四周发射激光束,通过计算激光遇到障碍的折返时间,就能算出距离物体的距离,然后利用点云技术,拼接四周所有的激光点,形成周围环境的 3D 图像。

通过特征识别行人和车辆不成问题

激光雷达探测范围广( 3-50m 不成问题 ),响应更快、不受光线影响,无论是白天还是黑夜都能很好地工作。

作为激光雷达领域的龙头老大,Velodyne 去年年底刚刚推出了 128 线的激光雷达,在精准度和探测距离( 300m )上都有质的飞跃。

128 线比之前的 64 线生成的点云图详细了很多

除了激光雷达,自动驾驶车上也会安装多个摄像头,这些摄像头一般处于 HDR( 高动态范围 ) 模式,这样比较亮和比较暗的地方都能照清楚,满足不同场景下各自曝光需求~

摄像头在白天的时候,可以作为自动驾驶的传感器主力军,识别路上的各种物体,交通灯、交通标识、行人、车辆等等。。

Intel 收购了视觉传感器提供商 Mobileye

随着硬件提高和图像识别的发展,摄像头发挥的作用也越来越大,甚至马斯克就宣称要放弃激光雷达,只用摄像头和毫米雷达就可以实现自动驾驶。。

毫米雷达和激光雷达的原理差不多,只不过毫米雷达发出的不是激光,而是无线电波。

它相对于激光雷达的好处,一个是比激光雷达便宜,另外无线电波的波长比激光长很多,能轻易穿透激光很难穿透的雨水灰尘,所以毫米雷达能在比较恶略的天气下工作~

不过,它只能探测物体远近,不能探测物体轮廓,所以对人的识别能力不太够。。

自动驾驶还会用到一些热成像传感器、超声波雷达之类的,就不一一展开了。

差评君觉得这些传感器不分优劣,每个都有自己的优势和适应的环境,互相结合才能提供更加安全的行驶策略,那些说啥啥传感器没有用的言论,要么是为了省成本,要么非蠢即坏。

有了传感器数据,如何用这些数据帮助车辆做出最佳行驶策略,是整个自动驾驶最核心、最值钱的部分~

车辆上的中央控制系统,类似人的大脑,指挥下一步车辆应该如何控制速度和转角。

不过遇到那种撞一个人还是撞五个人的伦理问题,不同的算法最后做出的决策也不会完全一样。。

谷歌和百度这种做搜索领域出身的,能在自动驾驶领域后来者居上,也是因为自己在软件优化算法方面太强了~

传统厂商在自动驾驶领域真的是没啥优势,除了 GM 和 Nissan 好一点,奔驰的数据简直让人不忍直视,天知道让这种车单独上路要出多少事。。

大家可能好奇前两天出事的 Uber 的水平应该如何,纽约时报今年曾经发过一篇报道,它的车每 2.0公里就要被人工干预一次,水平介于奔驰和 Bosch 博世之间吧。。

现在我们再回头看当时 Uber 出事的视频。。

行车记录仪车外录像

行车记录仪车内录像

从录像上来看,行人在即将错过车辆的时候被撞了,整个过程 Uber 传感器几乎瘫痪,车内安全员玩忽职守,根本没看路况。。

好多人觉得行人没有走人行横线,被撞 Uber 不应该为此负责。

实际上,自动驾驶跟人开车根本不一样,自动驾驶有各种各样的传感器帮助车辆识别周围环境。

以这个事情为例,行人走的很缓慢,目标体积很大,就算路上没啥灯,但是激光雷达和毫米雷达不是瞎子,至少能在 20m 外分辨出前方有人。。

所以,这事儿的发生,更像司机明明早就看到前方有人横穿马路,但是走神没有反应过来撞上去一样。。

说起来,要是 Uber 自动驾驶技术过硬,惨剧就不会发生。

虽然自动驾驶技术是大势所趋,甚至是国家战略所争,但是毕竟人命关天,监督着发展总没有错。。

何况,现在的自动驾驶技术还远远没有达到让人放心的地步,也许大家觉得人开车出事很常见,但是根据美国的汽车事故统计,人开车驾驶每一亿公里才致死 1.18 个人,而目前开车里程最多的 Waymo,也才累计了 500 万公里。。

我相信,大家未来都能坐着让人放心的无人车,吃着火锅唱着歌,四处飞驰,不会太远,也许 5 年,也许 10 年。

但这技术真正成熟之前,尽量减少像 Uber 这种不必要的过失,是每个自动驾驶厂商的义务,也是所有监管层的责任。

来源:差评 WeChat ID:chaping321

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