自動駕駛究竟“靠不靠譜”

近日，兩起駕駛事故再次將自動駕駛推上了輿論的風口浪尖。當地時間3月19日，美國優步科技公司的一輛自動駕駛汽車撞上一名過馬路的女子，成為首例自動駕駛汽車在開放道路上撞上行人死亡的案例。3月30日，美國電動汽車制造商特斯拉公司承認，特斯拉幾天前發生了一起致命車禍，事發時該車正在使用自動輔助駕駛功能。這不禁讓人產生疑問，自動駕駛技術“不靠譜”嗎？人們對自動駕駛技術的不懈追求可以追溯到15世紀。早在1478年，列奧納多·達·芬奇就設計了一個預先編程的發條馬車的草圖。當時的自動駕駛是由一個大螺旋彈簧驅動的，可以實現車輛按照預設路線的自動駕駛。1939年，在紐約世博會上，美國通用汽車公司首次展示了無人概念車。隨后，研究人員對自動駕駛技術進行了初步探索，主要依靠在道路上預埋線圈來實現車輛的駕駛控制和定位。它正嗅到自動駕駛技術在軍事領域的巨大應用前景。自20世紀80年代以來，美國國防部高級研究計劃局掀起了資助智能汽車技術研究的熱潮。到1984年，研究人員已經制造出世界上第一輛真正的自動駕駛汽車。該車綜合運用激光雷達、計算機視覺和自動控制技術，可以實現對周圍環境的感知和駕駛決策，在特定道路環境下最高時速可達31公里。自2004年以來，美國國防部高級研究計劃局（DARPA）舉辦了幾次無人駕駛挑戰賽和機器人挑戰賽，進一步激發了研究人員對自動駕駛汽車深入研究的熱情，成為自動駕駛汽車真正上路的“推手”。歐洲還連續舉辦了多場陸地機器人性能測試賽，讓包括自動駕駛汽車在內的陸地機器人在真實場景中“比拼”。自動駕駛汽車主要依靠車載傳感器感知道路環境和車輛位置，并能自動規劃行駛路線，將車輛“開到”預定位置。由于自動控制、建筑、人工智能、視覺計算等許多高科技的融合，自動駕駛不僅是當今時代國防與民用技術融合的重要產物，也是衡量一個國家科研和工業實力的重要標志。與普通機器人和無人機相比，無人自動駕駛汽車更具挑戰性。如何保證自動駕駛汽車在夜間、陽光、雨水、結冰、交通堵塞等復雜環境中的安全駕駛，如何為會員提供舒適的駕駛條件，如何在戰場等危險條件下應對突發事件，都考驗著自動駕駛技術的“真功夫”。為了實現“智慧”和“能力”的共存，現有的自動駕駛技術主要包括環境意識、決策規劃和車輛控制三部分。車內的各種傳感器就像駕駛員的“五感”一樣，可以通過視覺、聽覺和觸覺等感官系統實時感知駕駛環境和車輛狀態。目前常見的傳感設備主要包括攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等，可以為自動駕駛提供海量的全方位駕駛信息。決策規劃系統發揮著自動駕駛“大腦”的作用，可以集成和處理識別信息、道路信息、障礙物信息和定位信息等多種感官信息。最后，汽車應該如何駕駛以及速度是多少，都交給了車輛控制系統來具體完成。近年來，人們也試圖將人工智能和機器學習引入自動駕駛，以進一步增強自動駕駛的“駕駛體驗”。利用機器學習系統對描述道路的海量數據進行分析，可以進一步實現自動駕駛對駕駛環境的實時準確感知。未來，智能自動駕駛系統不僅可以實現多目標檢測和車道線檢測，還可以實現……

“智能”地分析它在背光、陰影等環境中行駛時看到的圖像，以便將分析結果及時反饋給車輛控制系統。一旦這種自動駕駛技術成熟，無人駕駛真正的“上線”指日可待。目前，人們對自動駕駛感到“不安”。主要原因是已經投入使用的自動駕駛技術只是一種相對初級的自動輔助駕駛。現有的自動駕駛車輛距離完全自動駕駛還有很長的路要走，自動駕駛系統也會“自覺”提醒駕駛員握住方向盤，以便隨時接管駕駛。未來，隨著傳感器設備和算法的改進，高度智能的自動駕駛汽車必將在街頭馳騁。特別是在軍事應用領域，各類自動駕駛項目方興未艾。美國陸軍正在測試一款自動駕駛悍馬卡車，它不僅可以實現自動駕駛，還可以實現車載機的自動射擊，未來將用于在危險地區替換士兵。洛克希德·馬丁公司開發的自動駕駛系統幾乎可以安裝在所有軍用戰術輪式車輛上，可以將士兵從“駕駛員”的位置上解放出來，進一步提高作戰效率。未來，配備自動駕駛系統的軍用車輛的全天候操縱性將顯著提高，不僅可以在沒有照明的夜晚實現安靜的行進，還可以緩解車輛駕駛員長時間的疲勞。近日，兩起駕駛事故再次將自動駕駛推上了輿論的風口浪尖。當地時間3月19日，美國優步科技公司的一輛自動駕駛汽車撞上一名過馬路的女子，成為首例自動駕駛汽車在開放道路上撞上行人死亡的案例。3月30日，美國電動汽車制造商特斯拉公司承認，特斯拉幾天前發生了一起致命車禍，事發時該車正在使用自動輔助駕駛功能。這不禁讓人產生疑問，自動駕駛技術“不靠譜”嗎？人們對自動駕駛技術的不懈追求可以追溯到15世紀。早在1478年，列奧納多·達·芬奇就設計了一個預先編程的發條馬車的草圖。當時的自動駕駛是由一個大螺旋彈簧驅動的，可以實現車輛按照預設路線的自動駕駛。1939年，在紐約世博會上，美國通用汽車公司首次展示了無人概念車。隨后，研究人員對自動駕駛技術進行了初步探索，主要依靠在道路上預埋線圈來實現車輛的駕駛控制和定位。它正嗅到自動駕駛技術在軍事領域的巨大應用前景。自20世紀80年代以來，美國國防部高級研究計劃局掀起了資助智能汽車技術研究的熱潮。到1984年，研究人員已經制造出世界上第一輛真正的自動駕駛汽車。該車綜合運用激光雷達、計算機視覺和自動控制技術，可以實現對周圍環境的感知和駕駛決策，在特定道路環境下最高時速可達31公里。自2004年以來，美國國防部高級研究計劃局（DARPA）舉辦了幾次無人駕駛挑戰賽和機器人挑戰賽，進一步激發了研究人員對自動駕駛汽車深入研究的熱情，成為自動駕駛汽車真正上路的“推手”。歐洲還連續舉辦了多場陸地機器人性能測試賽，讓包括自動駕駛汽車在內的陸地機器人在真實場景中“比拼”。自動駕駛汽車主要依靠車載傳感器感知道路環境和車輛位置，并能自動規劃行駛路線，將車輛“開到”預定位置。由于自動控制、建筑、人工智能、視覺計算等許多高科技的融合，自動駕駛不僅是當今時代國防與民用技術融合的重要產物，也是衡量一個國家科研和工業實力的重要標志。與普通機器人和無人機相比，無人自動駕駛汽車更具挑戰性。如何確保自動駕駛汽車在夜間、陽光、雨水、結冰和交通堵塞等復雜環境中的安全駕駛……

如何為會員提供舒適的駕駛條件，以及如何在戰場等危險條件下應對緊急情況，都考驗著自動駕駛技術的“真功夫”。為了實現“智慧”和“能力”的共存，現有的自動駕駛技術主要包括環境意識、決策規劃和車輛控制三部分。車內的各種傳感器就像駕駛員的“五感”一樣，可以通過視覺、聽覺和觸覺等感官系統實時感知駕駛環境和車輛狀態。目前常見的傳感設備主要包括攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等，可以為自動駕駛提供海量的全方位駕駛信息。決策規劃系統發揮著自動駕駛“大腦”的作用，可以集成和處理識別信息、道路信息、障礙物信息和定位信息等多種感官信息。最后，汽車應該如何駕駛以及速度是多少，都交給了車輛控制系統來具體完成。近年來，人們也試圖將人工智能和機器學習引入自動駕駛，以進一步增強自動駕駛的“駕駛體驗”。利用機器學習系統對描述道路的海量數據進行分析，可以進一步實現自動駕駛對駕駛環境的實時準確感知。未來，智能自動駕駛系統不僅可以實現多目標檢測和車道線檢測，還可以“智能”地分析在背光、陰影等環境下行駛時看到的圖像，以便將分析結果及時反饋給車輛控制系統。一旦這種自動駕駛技術成熟，無人駕駛真正的“上線”指日可待。目前，人們對自動駕駛感到“不安”。主要原因是已經投入使用的自動駕駛技術只是一種相對初級的自動輔助駕駛。現有的自動駕駛車輛距離完全自動駕駛還有很長的路要走，自動駕駛系統也會“自覺”提醒駕駛員握住方向盤，以便隨時接管駕駛。未來，隨著傳感器設備和算法的改進，高度智能的自動駕駛汽車必將在街頭馳騁。特別是在軍事應用領域，各類自動駕駛項目方興未艾。美國陸軍正在測試一款自動駕駛悍馬卡車，它不僅可以實現自動駕駛，還可以實現車載機的自動射擊，未來將用于在危險地區替換士兵。洛克希德·馬丁公司開發的自動駕駛系統幾乎可以安裝在所有軍用戰術輪式車輛上，可以將士兵從“駕駛員”的位置上解放出來，進一步提高作戰效率。未來，配備自動駕駛系統的軍用車輛的全天候操縱性將顯著提高，不僅可以在沒有照明的夜晚實現安靜的行進，還可以緩解車輛駕駛員長時間的疲勞。

標簽：世紀特斯拉

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