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      自動駕駛越來越近,那些看得見和看不見的技術足夠安全了嗎?

      2023-03-28 16:22
      直播車市
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      自動駕駛已經成為了很多車型的重要賣點。但同時出現的還有關于自動駕駛方面的事故。隨著科技的不斷進步,汽車自動駕駛技術正在成為未來交通的趨勢。盡管這項技術在許多方面可以帶來便利和效率,但安全仍然是實現自動駕駛汽車的最大挑戰之一。為了確保自動駕駛汽車的安全性,需要在“看得見”的智能基礎上實現“看不見”的安全保障。

      “看得見”的智能

      能夠拿出來擺在桌面上的都是看得到的東西,應用在汽車的自動駕駛方面,它們則是最為基礎的存在,例如雷達、激光雷達、相機和超聲波傳感器等各種感應器等。它通過傳感器和算法來獲取車輛周圍環境的信息,包括距離、速度、方向、大小、物體的形狀和顏色等等。

      這些基本的設備構建出了智能駕駛以及輔助駕駛的感知層,能夠捕捉和分析周圍的物體、車輛、行人和路標等,從而幫助汽車進行路線規劃、加速、剎車和轉向等操作。這些傳感器不斷地獲取數據,將這些數據通過算法進行處理和分析,進而幫助汽車進行路線規劃、加速、剎車和轉向等操作。相比傳統的人工駕駛,自動駕駛汽車的“看得見”的智能能夠提高行駛的效率和安全性,減少駕駛員的疲勞,同時降低交通事故的發生率。

      但這里需要提醒大家的是,這些“看得見”的智能絕對不是越多越好。這就好比同樣是攝像頭,如果像素不夠、穩定效果不好,不能夠自適應周圍光線,那給你一百個攝像頭也沒用。同時,這些雷達、傳感器也只是自動駕駛、輔助駕駛的感知層面。車輛本身的芯片算力也是重要的一環。英偉達近些年在汽車行業的影響力越來越大,小鵬P7就是英偉達在智能駕駛方面的“成名作”。隨后架構更為先進、算力更厲害的Orin X推出后又先后應用到了理想、蔚來等車型當中,如今華為推出了智能駕駛芯片。Mobileye也是自動駕駛芯片方面的專業“選手”。

      “看不見”的安全保障

      然而,僅僅依靠“看得見”的智能是不足以確保自動駕駛汽車的安全性的。因為有些情況是無法被傳感器捕捉的,比如突然跳出來的小動物或者狹窄的街道。在這種情況下,需要其他的技術來提供“看不見”的安全保障。

      這就需要一種新的技術,叫做“超預測”。它基于人工智能和機器學習技術,使用大數據和算法來對汽車行駛的路線、車速、加速度和剎車等進行預測。這種技術可以在沒有任何傳感器捕捉到信息時,對障礙物或者危險情況進行預測和規避,確保車輛的安全性。

      除了“超預測”技術外,還有其他的技術可以提供“看不見”的安全保障。比如,車聯網技術可以讓車輛之間互相通信,提前預知并避免可能的碰撞風險。車聯網技術可以通過網絡連接實現車輛之間的實時通信,即使兩車之間沒有直接的視線,也可以互相感知對方的行駛狀態和行為意圖。這種技術可以實現車輛之間的協同駕駛,從而降低交通事故的發生率。

      另外,高精度地圖也是一種提供“看不見”的安全保障的技術。高精度地圖通過對道路的詳細測量和記錄,可以提供更加精準的車輛定位和導航信息,從而幫助自動駕駛汽車規避障礙物和危險情況。通過高精度地圖,自動駕駛汽車可以更加精準地進行車道偏移、掉頭等操作,避免與其他車輛或者行人產生碰撞。

      隨著汽車自動駕駛技術的發展,人們對于自動駕駛汽車的安全性和實用性提出了越來越高的要求。因此,汽車自動駕駛技術的發展是一個不斷演進的過程。雖然“看得見”的智能是汽車自動駕駛技術的基礎,但是“看不見”的安全保障同樣重要。

      除了“超預測”技術之外,還有一些其他的技術可以提供“看不見”的安全保障。例如,自動駕駛汽車可以通過無線電通信設備與其他車輛或基礎設施進行通信,從而實現車輛之間的協同行駛。這種技術可以讓車輛共享信息,互相預測和規避潛在的危險情況,從而提高整個道路網絡的安全性。

      此外,人工智能還可以在車內進行語音識別和情感識別,從而更好地理解駕駛員的意圖和情感狀態,以更好地支持駕駛員的決策和操作。同時,自動駕駛汽車還可以實時地收集和分析駕駛員和車輛的數據,從而提供更準確的駕駛員行為模型,進一步提高自動駕駛汽車的安全性和實用性。

      直播車市

      只有將“看得見”的智能和“看不見”的安全保障技術結合起來,才能夠確保自動駕駛汽車的安全性和實用性。汽車自動駕駛技術的未來發展,需要不斷地創新和探索,不斷提升技術的可靠性和普及度,為人們帶來更加便捷、高效和安全的出行體驗。

             原文標題 : 自動駕駛越來越近,那些看得見和看不見的技術足夠安全了嗎?

      聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯系舉報。

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