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自动驾驶事故的发生是因为什么

时间:2019-08-30 12:31  编辑:眼爆科技

从传感器到人工智能,经典的电子供应链已经形成了一个协作矩阵,致力于实现自动驾驶车辆的安全性。

自动驾驶发展就好比是登月计划

从传感器到人工智能,经典的电子供应链已经形成了一个协作矩阵,致力于实现自动驾驶车辆的安全性。

为此,还需进行大量硬件和软件开发工作,以确保驾驶员、乘客和行人受到保护。

尽管机器学习和AI可以发挥作用,但其有效性取决于输入数据的质量。

因此,除非自动驾驶车辆建立在高性能、高可靠度传感器信号链的基础上,始终提供最准确的数据作为生死决策的依据,否则便不能被认为是安全的。

就像最初的登月一样,在通往安全自动驾驶车辆的道路上还存在许多障碍。

最近发生的涉及自动驾驶车辆的事故助长了唱反调者的声势,他们认为车辆及其行驶环境太复杂,变数太多,而算法和软件仍然错误太多。

对于参与了ISO26262功能安全合规性验证的任何人来说,他们对此持怀疑态度是可以理解的。

这种怀疑态度有相关数据的支持

下图比较了2017年在硅谷测试的五家自动驾驶车辆公司的实际行驶里程数和脱离自动驾驶模式的次数(图1)2019年的数据尚未汇总,但个别公司的报告可在网上查阅。

但是目标已经很明确,当务之急是要在自动驾驶即将到来之时,保障至关重要的安全性。

加州车辆管理局(DMV) 2018年的非官方数据显示,同等英里数下,自动驾驶模式的人为接管次数正在减少,这也表明自动驾驶系统正变得越来越强大。而这种趋势需要进一步加快。

通过将协作和新思维放在第一位,汽车制造商将直接与芯片供应商洽谈,传感器制造商将与AI算法开发人员讨论传感器融合。

而软件开发人员将与硬件提供商建立联系,充分发挥两者的优势。旧的关系正在改变,新的关系正在动态地形成,以优化最终设计的性能、功能、可靠性、成本和安全性。

自动驾驶事故的发生是因为什么

*(图1)五大自动驾驶制造商在加州的测试数据:每次脱离人为接管后自动驾驶系统的平均行驶英里数(2017年12月至2018年10月)。

在这段时间内,总共有28家公司主动在在加州的公众场合对车辆进行了测试。期间,在自动驾驶模式下共行驶2,036,296英里,发生143,720次人为接管。

生态系统正在寻求合适的模式,以便在此基础上制造和测试全自动驾驶车辆,用于快速涌现的新应用,如自动驾驶出租车(robo-taxi)和长途货车。

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