駕駛語言將成為自動駕駛汽車的障礙

據外媒報道，我們都知道自動駕駛汽車配備了激光雷達，可以感知車輛周圍360度的情況。圖像傳感器可以識別標志、紅綠燈和車道標線。雷達可以探測目標，計算機可以整合上述所有信息，并使用地圖數據為車輛提供導航。盡管理想的自動駕駛汽車將能夠與其他車輛“對話”，使導航更順暢，減少交通事故，但這項技術仍處于初級階段。然而，任何自動駕駛車輛也需要與其他傳統車輛、其駕駛員、行人和自行車進行“對話”，并對一些不可預測的事情做出正確的反應，例如車道關閉、紅綠燈故障、應急車輛和交通事故。例如，當你駕駛汽車通過速度監測區域時，你可以多次閃爍車燈，提醒迎面而來的車輛駕駛員該區域屬于超速監測區域。但閃光燈也可能意味著你的遠光燈太亮，忘記打開前照燈。為了準確理解這些含義，駕駛員必須考慮這些情況：時間、路況和天氣。但是自動駕駛汽車應該如何反應呢？此外，還有其他形式的交流，包括按喇叭和警笛、做手勢和在車身上貼提示。車輛可以學習閱讀路標，因此也應該教會他們識別張貼在車輛上的一些常用提示。然而，在建筑工地或交通事故現場，自動駕駛車輛很難讀取所有的手勢或提示，也不可能將所有的手勢和提示編程到導航系統中，因為每個地方的手勢代表不同的含義（甚至每個人都不同）。自動駕駛汽車可能無法識別這些手勢或誤解手勢，從而可能導致事故。谷歌的自動駕駛汽車可以清楚地識別騎車人的手勢，但如果騎車人使用不標準的手勢怎么辦？誰能將這種算法嵌入到系統中？《機器人趨勢》描述了2015年發生的一起事件，當時自動駕駛汽車誤讀了騎自行車的人發出的信號，陷入僵局。每個國家和城市都有不同的既定語言習慣。然而，隨著越來越多的自動駕駛汽車上路，自動駕駛汽車的研發工程師能否對這些細微但非常重要的差異進行編程，并將其納入自動駕駛汽車系統，還有待觀察。據外媒報道，我們都知道自動駕駛汽車配備了激光雷達，可以感知車輛周圍360度的情況。圖像傳感器可以識別標志、紅綠燈和車道標線。雷達可以探測目標，計算機可以整合上述所有信息，并使用地圖數據為車輛提供導航。盡管理想的自動駕駛汽車將能夠與其他車輛“對話”，使導航更順暢，減少交通事故，但這項技術仍處于初級階段。然而，任何自動駕駛車輛也需要與其他傳統車輛、其駕駛員、行人和自行車進行“對話”，并對一些不可預測的事情做出正確的反應，例如車道關閉、紅綠燈故障、應急車輛和交通事故。例如，當你駕駛汽車通過速度監測區域時，你可以多次閃爍車燈，提醒迎面而來的車輛駕駛員該區域屬于超速監測區域。但閃光燈也可能意味著你的遠光燈太亮，忘記打開前照燈。為了準確理解這些含義，駕駛員必須考慮這些情況：時間、路況和天氣。但是自動駕駛汽車應該如何反應呢？此外，還有其他形式的交流，包括按喇叭和警笛、做手勢和在車身上貼提示。車輛可以學習閱讀路標，因此也應該教會他們識別張貼在車輛上的一些常用提示。然而，在建筑工地或交通事故現場，自動駕駛車輛很難讀取所有的手勢或提示，也不可能將所有的手勢和提示編程到導航系統中，因為每個地方的手勢代表不同的含義（甚至每個人都不同）。自動駕駛汽車可能無法識別這些手勢或誤解手勢，從而可能導致事故。谷歌的自動駕駛汽車可以清楚地識別騎車人的手勢，但如果騎車人使用不標準的手勢怎么辦？誰能將這種算法嵌入到系統中？《機器人趨勢》描述了2015年發生的一件事，當時自動駕駛汽車……

看錯了騎車人發出的信號，結果陷入僵局。每個國家和城市都有不同的既定語言習慣。然而，隨著越來越多的自動駕駛汽車上路，自動駕駛汽車的研發工程師能否對這些細微但非常重要的差異進行編程，并將其納入自動駕駛汽車系統，還有待觀察。

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