無人駕馭技能的日趨老練讓廣闊車迷們一頓狂喜。據報道，美國監管部門供認谷歌地圖標注無人駕馭車可被視為司機，這一決策被廣泛認為是無人駕馭的首要里程碑。
但是，倘若你因而遭到鼓動，開端設想起上車只需系好安全帶并宣布指令便可抵達目的地的美好生活，只怕短期內是要絕望了。即便是測驗里程已累積達100萬英 里 的谷歌無人駕馭車，想要順暢經過考試拿到駕照，恐怕也得查查氣候預報，挑個好氣候才行。由于，風雪天，無人駕馭車這位新晉司機會罷工！ 沃爾沃轎車公司無人駕馭轎車項目總監Marcus Rothoff表明：要想戰勝這么的惡劣氣候真的是好不容易。路面有冰咱們卻是能夠戰勝，但一旦下起雪來，特別是面臨前車揚起的雪霧時，無人駕馭轎車傳感器很可能失靈。
事實上，在霸占風雪氣候難關的路途上，不少車企前赴后繼。據Google在去年12月發布的無人車陳述，Google無人車也在測驗惡劣氣候的影響，但遇到暴雨時，無人車仍是會主動停在路旁邊等待路況好轉。
從 2005年開端研究無人駕馭技能的福特轎車本年1月份發動無人車冰雪氣候測驗。作業于福特的密歇根大學副教授Ryan Eustice指出，無人駕馭技能簡直已被處理是媒體和大眾夸大的宣揚和了解，而一輛能習慣各種路面、各種氣候與情況的無人駕馭轎車仍然是抱負中的目 標。
即便關于人類來說，冰雪氣候駕馭轎車也是一種應戰，而風雪天關于無人駕馭技能造成的影響更甚。其因素首要在于無人車與人類駕馭員的環境感知區別。在機器人環境感知范疇深耕多年的浙江大學操控科學與工程學院機器人實驗室副教授劉勇說。
劉勇解說說，人類駕馭時經過雙眼辨認可通行區域及物體，而氣候改變對人類視覺體系和認知體系的影響較小。與人類不一樣的是，在無人駕馭技能中，轎車自立行進需求的不僅僅是視覺體系，它還需求結構出一個三維地圖來實時判別本身方位并計劃路徑至目的地。
無人駕馭體系通常包括多個傳感器，其間廣泛被用于結構三維地圖的是激光雷達，是無人駕馭體系的核心元件。在冰雪氣候，路途因結冰或積雪而致使反射特性發生改變，致使激光雷達的作用遭到必定影響，然后影響到三維地圖的構建，也就致使了無人車的方位暈眩。
別的，除了感知三維環境，無人車也需求視覺傳感器對車道線以及路途象征等信息進行辨認，然后完結障礙避讓并按規章行進。冰雪氣候關于路途標明檢查也是一個很大的應戰，例如車道線和路途象征會被大雪部分掩蓋，而車輛及路途兩頭的房子則會由于冰雪的掩蓋而致使辨認難度增大。
劉勇剖析，想要讓無人車在冰雪氣候也能順暢行進，需求從安穩三維地圖構建與牢靠路途象征辨認等方面思考。
關于前者而言，期望在硬件上研宣布對雨雪等惡劣氣候愈加習慣的傳感器，不管路途是大雪掩蓋仍是大雨滂沱，都能進行安穩的檢查。從算法層面臨杰出氣候下結構的精準地圖加以使用，在冰雪氣候聯系已有的地圖完結順暢的感知與計劃也很首要。
而關于后者，劉勇認為，不一樣氣候和季節下的安穩辨認疑問是計算機視覺的一個首要疑問，經過結構各種氣候和季節下的數據集，使用近年來獲得眾多成果的深度學習算法進行練習，完結接近于人類的牢靠辨認是可期的。
據了解，為了處理攝像頭、激光傳感器的視界疑問，Google 給車頂上的激光傳感器加上了雨刮器，來確保不被雨水遮住視界，傳感器發現下雨后，它還得教會轎車能透過雨滴和冰冷時冷凝的廢氣煙看清東西，持續精確地偵測物體。
咱們期望讓無人車在絕大多數氣候都能行進。福特的無人車技能負責人Jim McBride這么說道，因而模仿實在世界顯得如此首要：在技能更新之前，無人車還需求走很長的路，將現有的技能都暴露在環境中，在這個進程完善并學著調整。