無(wú)人駕馭技能的日趨老練讓廣闊車迷們一頓狂喜。據(jù)報(bào)道，美國(guó)監(jiān)管部門供認(rèn)谷歌地圖標(biāo)注無(wú)人駕馭車可被視為司機(jī)，這一決策被廣泛認(rèn)為是無(wú)人駕馭的首要里程碑。
但是，倘若你因而遭到鼓動(dòng)，開端設(shè)想起上車只需系好安全帶并宣布指令便可抵達(dá)目的地的美好生活，只怕短期內(nèi)是要絕望了。即便是測(cè)驗(yàn)里程已累積達(dá)100萬(wàn)英 里 的谷歌無(wú)人駕馭車，想要順暢經(jīng)過(guò)考試拿到駕照，恐怕也得查查氣候預(yù)報(bào)，挑個(gè)好氣候才行。由于，風(fēng)雪天，無(wú)人駕馭車這位新晉司機(jī)會(huì)罷工！ 沃爾沃轎車公司無(wú)人駕馭轎車項(xiàng)目總監(jiān)Marcus Rothoff表明：要想戰(zhàn)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(zhàn)勝，但一旦下起雪來(lái)，特別是面臨前車揚(yáng)起的雪霧時(shí)，無(wú)人駕馭轎車傳感器很可能失靈。
事實(shí)上，在霸占風(fēng)雪氣候難關(guān)的路途上，不少車企前赴后繼。據(jù)Google在去年12月發(fā)布的無(wú)人車陳述，Google無(wú)人車也在測(cè)驗(yàn)惡劣氣候的影響，但遇到暴雨時(shí)，無(wú)人車仍是會(huì)主動(dòng)停在路旁邊等待路況好轉(zhuǎn)。
從 2005年開端研究無(wú)人駕馭技能的福特轎車本年1月份發(fā)動(dòng)無(wú)人車冰雪氣候測(cè)驗(yàn)。作業(yè)于福特的密歇根大學(xué)副教授Ryan Eustice指出，無(wú)人駕馭技能簡(jiǎn)直已被處理是媒體和大眾夸大的宣揚(yáng)和了解，而一輛能習(xí)慣各種路面、各種氣候與情況的無(wú)人駕馭轎車仍然是抱負(fù)中的目 標(biāo)。
即便關(guān)于人類來(lái)說(shuō)，冰雪氣候駕馭轎車也是一種應(yīng)戰(zhàn)，而風(fēng)雪天關(guān)于無(wú)人駕馭技能造成的影響更甚。其因素首要在于無(wú)人車與人類駕馭員的環(huán)境感知區(qū)別。在機(jī)器人環(huán)境感知范疇深耕多年的浙江大學(xué)操控科學(xué)與工程學(xué)院機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室副教授劉勇說(shuō)。
劉勇解說(shuō)說(shuō)，人類駕馭時(shí)經(jīng)過(guò)雙眼辨認(rèn)可通行區(qū)域及物體，而氣候改變對(duì)人類視覺(jué)體系和認(rèn)知體系的影響較小。與人類不一樣的是，在無(wú)人駕馭技能中，轎車自立行進(jìn)需求的不僅僅是視覺(jué)體系，它還需求結(jié)構(gòu)出一個(gè)三維地圖來(lái)實(shí)時(shí)判別本身方位并計(jì)劃路徑至目的地。
無(wú)人駕馭體系通常包括多個(gè)傳感器，其間廣泛被用于結(jié)構(gòu)三維地圖的是激光雷達(dá)，是無(wú)人駕馭體系的核心元件。在冰雪氣候，路途因結(jié)冰或積雪而致使反射特性發(fā)生改變，致使激光雷達(dá)的作用遭到必定影響，然后影響到三維地圖的構(gòu)建，也就致使了無(wú)人車的方位暈眩。
別的，除了感知三維環(huán)境，無(wú)人車也需求視覺(jué)傳感器對(duì)車道線以及路途象征等信息進(jìn)行辨認(rèn)，然后完結(jié)障礙避讓并按規(guī)章行進(jìn)。冰雪氣候關(guān)于路途標(biāo)明檢查也是一個(gè)很大的應(yīng)戰(zhàn)，例如車道線和路途象征會(huì)被大雪部分掩蓋，而車輛及路途兩頭的房子則會(huì)由于冰雪的掩蓋而致使辨認(rèn)難度增大。
劉勇剖析，想要讓無(wú)人車在冰雪氣候也能順暢行進(jìn)，需求從安穩(wěn)三維地圖構(gòu)建與牢靠路途象征辨認(rèn)等方面思考。
關(guān)于前者而言，期望在硬件上研宣布對(duì)雨雪等惡劣氣候愈加習(xí)慣的傳感器，不管路途是大雪掩蓋仍是大雨滂沱，都能進(jìn)行安穩(wěn)的檢查。從算法層面臨杰出氣候下結(jié)構(gòu)的精準(zhǔn)地圖加以使用，在冰雪氣候聯(lián)系已有的地圖完結(jié)順暢的感知與計(jì)劃也很首要。
而關(guān)于后者，劉勇認(rèn)為，不一樣氣候和季節(jié)下的安穩(wěn)辨認(rèn)疑問(wèn)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)首要疑問(wèn)，經(jīng)過(guò)結(jié)構(gòu)各種氣候和季節(jié)下的數(shù)據(jù)集，使用近年來(lái)獲得眾多成果的深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行練習(xí)，完結(jié)接近于人類的牢靠辨認(rèn)是可期的。
據(jù)了解，為了處理攝像頭、激光傳感器的視界疑問(wèn)，Google 給車頂上的激光傳感器加上了雨刮器，來(lái)確保不被雨水遮住視界，傳感器發(fā)現(xiàn)下雨后，它還得教會(huì)轎車能透過(guò)雨滴和冰冷時(shí)冷凝的廢氣煙看清東西，持續(xù)精確地偵測(cè)物體。
咱們期望讓無(wú)人車在絕大多數(shù)氣候都能行進(jìn)。福特的無(wú)人車技能負(fù)責(zé)人Jim McBride這么說(shuō)道，因而模仿實(shí)在世界顯得如此首要：在技能更新之前，無(wú)人車還需求走很長(zhǎng)的路，將現(xiàn)有的技能都暴露在環(huán)境中，在這個(gè)進(jìn)程完善并學(xué)著調(diào)整。